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李迅雷系(xi)中(zhong)泰(tai)證(zheng)券(quan)股(gu)份(fen)有(you)限(xian)公(gong)司(si)首(shou)席(xi)經(jing)濟(ji)學(xue)家(jia)、中國(guo)首席经济学家論(lun)壇(tan)副(fu)理(li)事(shi)長(chang)

自(zi)第(di)一次(ci)工(gong)業(ye)革命以(yi)來(lai)，科技逐(zhu)漸(jian)成(cheng)為(wei)全(quan)球(qiu)经济增(zeng)长的(de)重(zhong)要(yao)生(sheng)產(chan)要素(su)，每(mei)一次重大(da)技術(shu)革命都(dou)會(hui)推(tui)動(dong)人(ren)類(lei)社(she)会经济出(chu)現(xian)突(tu)飛(fei)猛(meng)進(jin)的长周(zhou)期(qi)增长。新技术是(shi)否(fou)能(neng)引(yin)發(fa)新一轮科技革命的標(biao)準(zhun)在(zai)於(yu)——其(qi)能否廣(guang)泛(fan)應(ying)用(yong)于生产生活(huo)，並(bing)解(jie)放(fang)、发展(zhan)生产力(li)。

根(gen)據(ju)規(gui)律(lv)，科技提(ti)升(sheng)生产力的過(guo)程(cheng)存(cun)在所(suo)謂(wei)的“索(suo)洛(luo)悖(bei)论”，即(ji)技术對(dui)生产率(lv)的提升存在明(ming)顯(xian)的時(shi)滯(zhi)。盡(jin)管(guan)人工智(zhi)能相(xiang)關(guan)技术发展已(yi)久(jiu)，但(dan)其对生产方(fang)式(shi)的影(ying)響(xiang)沒(mei)有脫(tuo)離(li)互(hu)聯(lian)網(wang)的框(kuang)架(jia)。而(er)伴(ban)隨(sui)算(suan)力、自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理等(deng)基(ji)礎(chu)通(tong)用技术的成熟(shu)，基于自然语言的ChatGPT快(kuai)速(su)应用、AIGC应用場(chang)景(jing)快速拓(tuo)展， 給(gei)AI技术加(jia)速突破(po)“索洛悖论”提供(gong)了(le)可(ke)實(shi)现路(lu)徑(jing)。AI浪(lang)潮(chao)已至，這(zhe)轮科技革命註(zhu)定(ding)会给各(ge)行(xing)各业帶(dai)来“顛(dian)覆(fu)性(xing)”的變(bian)革，未(wei)来資(zi)本(ben)市(shi)场“AI+”板(ban)塊(kuai)中也(ye)注定会誕(dan)生新的科技龍(long)頭(tou)。

第三(san)次工业革命紅(hong)利(li)瀕(bin)臨(lin)耗(hao)竭(jie)，全球经济增长亟(ji)需(xu)注入(ru)新动能

縱(zong)觀(guan)2000多(duo)年(nian)全球经济增长史(shi)，在19世(shi)紀(ji)以前(qian)，全球经济增长非(fei)常(chang)緩(huan)慢(man)。据著(zhu)名(ming)经济史学家安(an)格(ge)斯(si)·麥(mai)迪(di)遜(xun)測(ce)算，從(cong)公元(yuan)元年至1820年間(jian)，全球经济年均(jun)增速只(zhi)有0.1%，人均收(shou)入在这1800多年裏(li)只增长了約(yue)40%。

直(zhi)到(dao)200多年前英(ying)国工业革命的发生，徹(che)底(di)改(gai)变了这一局(ju)面(mian)，之(zhi)前主(zhu)要依(yi)賴(lai)人力、獸(shou)力的生产方式发生了变化(hua)，全球经济开始(shi)加速增长。此(ci)後(hou)，每一次重大技术革命都会推动人类社会经济出现突飞猛进的长周期增长，科技已经成为世界(jie)经济增长最(zui)重要的动力。

很(hen)多人認(ren)为我(wo)們(men)一直处在科技井(jing)噴(pen)的高(gao)峰(feng)，是因(yin)为随著(zhe)互联网在日(ri)常生活中滲(shen)透(tou)程度(du)的不(bu)斷(duan)加深(shen)，讓(rang)我们产生了一種(zhong)仍(reng)处于“技术大爆(bao)炸(zha)”时代(dai)的錯(cuo)覺(jiao)。这种错觉产生主要有兩(liang)個(ge)原(yuan)因：一是中国僅(jin)用30年就(jiu)幾(ji)乎(hu)全盤(pan)吸(xi)收了西(xi)方300年的技术成就；二(er)是信(xin)息(xi)技术的发展其实只是“平(ping)層(ceng)效(xiao)率的提升”而非“更(geng)高維(wei)度的突破”，即：雖(sui)然電(dian)腦(nao)內(nei)存和(he)運(yun)行效率不断提升，但运行本質(zhi)和工作(zuo)原理卻(que)仍在原地(di)踏(ta)步(bu)，真(zhen)正(zheng)对全要素生产率有质的提高的技术并未出现。

即使(shi)是以“互联网+”为代表(biao)的21世纪的科技红利，也已濒临耗竭。

2021年全球互联网渗透率達(da)65.6%，其中中国渗透率达65.2%，美(mei)国渗透率达90%。世界主要经济體(ti)極(ji)高的移(yi)动互联网渗透率預(yu)示(shi)着新興(xing)互联网平臺(tai)进入一个獲(huo)取(qu)“增量(liang)”困(kun)難(nan)，需要依靠(kao)“存量”拼(pin)殺(sha)的红海(hai)时代，在这种情(qing)況(kuang)下(xia)再(zai)想(xiang)获得(de)新用戶(hu)或者(zhe)提高用户使用时间的邊(bian)際(ji)成本极高。

同(tong)时，随着科技創(chuang)新與(yu)产业变革循(xun)環(huan)演(yan)进，互联网逐渐成为傳(chuan)統(tong)行业。互联网不仅实现了从桌(zhuo)面互联网向(xiang)移动互联网的过渡(du)，也实现了从信息互联网、消(xiao)費(fei)互联网到产业互联网的覆蓋(gai)，应用场景已经渗透到各行各业，难以再找(zhao)到比(bi)較(jiao)多的拓展点。

勞(lao)动生产率提升迎(ying)来重要機(ji)遇(yu)，人工智能或带来新一轮科技革命

科技革命爆发的标誌(zhi)就是新一代科技成果(guo)开始广泛应用于生产生活，从而解放、发展生产力，提高劳动生产率。近(jin)年来全球範(fan)圍(wei)内出现的技术突破并未能从本质上(shang)解放、发展生产力，尤(you)其对于能夠(gou)引領(ling)全球经济发展的大型(xing)经济体而言，其发揮(hui)的作用還(hai)遠(yuan)远不够。

去(qu)年11月(yue)底推出的新晉(jin)AI屆(jie)頂(ding)流(liu)ChatGPT則(ze)再次引发了人们对于新一轮科技革命的遐(xia)想。ChatGPT推出仅2个月，用户數(shu)已经突破了一个億(yi)，當(dang)时的电話(hua)和手(shou)机分(fen)別(bie)用时75年和16年才(cai)在全球積(ji)累(lei)1亿用户，即使是上一个最快破亿的程序(xu)TikTok也要用时9个月。

ChatGPT擁(yong)有超(chao)大模(mo)型和全网数据訓(xun)練(lian)，实现了生成式AI的现象(xiang)級(ji)突破。它(ta)不同于前两年爆火(huo)的元宇(yu)宙(zhou)，ChatGPT的应用场景要比元宇宙广得多，反(fan)映(ying)了解放大脑的“智能型”生产工具(ju)已经出现。这就像(xiang)20年前的互联网和10年前的智能手机一樣(yang)，很有可能引发新一轮技术和行业換(huan)代。

媒(mei)体上对于“科技革命”一詞(ci)的使用十(shi)分泛濫(lan)，实际上，但凡(fan)不能显著带来全要素生产率提升的其实只是“偽(wei)革命”。回(hui)顧(gu)歷(li)史，工业革命是技术创新集(ji)聚(ju)产生的时期，三次工业革命都無(wu)一例(li)外(wai)地促(cu)进了劳动生产率的提升，并決(jue)定了未来一个国家甚(shen)至世界经济的可增长性和繁(fan)榮(rong)程度：

1760年到1840年发生的第一次工业革命，以蒸(zheng)汽(qi)机的发明和广泛应用为标志，生产工具发生了由(you)手工形(xing)態(tai)向机器(qi)形态的质变，人类社会开始走(zou)向机械(xie)化时代，1770-1840年间英国工人的平均劳动生产率提高了20倍(bei)。

19世纪末(mo)到20世纪初(chu)的第二次工业革命，以内燃(ran)机和电氣(qi)机械的出现为标志，使规模化大生产成为主導(dao)性生产方式，大大降(jiang)低(di)了工业生产成本并提高了生产效率，19世纪末的30年中，世界工业總(zong)产值(zhi)增加了2倍多。

20世纪60年代开始，伴随着半(ban)导体技术、大型計(ji)算机、个人计算机以及(ji)互联网的出现与广泛应用，自动化机器設(she)備(bei)不仅取代了相当比例的体力劳动，还替(ti)代了一定程度的脑力劳动，社会生产力和人类文(wen)明达到了前所未有的新高度，人类由此进入信息化时代。

不同于其他(ta)技术突破，此轮以ChatGPT为代表的人工智能的发展，极有可能实现对劳动力、资本等生产要素的智能替代和功(gong)能倍增，促进全要素生产率的提高。蒸汽机之所以推动了第一次科技革命，是因为其在提升了劳动生产力的同时，将大量劳动力从低级的農(nong)业劳动中解放出来。电力则加速了劳动力从第一产业向第二产业的轉(zhuan)移，并刺(ci)激(ji)了第三产业的发展。信息科技时代，大量劳动力湧(yong)入第三产业，形成了如(ru)今(jin)全球第三产业GDP占(zhan)比55%的格局。

未来，随着人工智能的广泛应用，会有越(yue)来越多固(gu)定、繁瑣(suo)和标准化的工作被(bei)人工智能取代，这既(ji)能缓解人口(kou)老(lao)齡(ling)化时代劳动力短(duan)缺(que)的問(wen)題(ti)，也能幫(bang)助(zhu)劳动者專(zhuan)注于更具優(you)勢(shi)和创造(zao)性的工作，从而大幅(fu)提高劳动生产率。同时，数据将成为经济增长的主导性生产要素和新一代人工智能的基础，通过从海量数据中深度挖(wa)掘(jue)信息并将其转化为知(zhi)識(shi)资本，能够有效实现生产要素的功能倍增，由此带来生产率更为显著的效能提升。

例如，高盛(sheng)的一份关于AI 報(bao)告(gao)认为：在AIGC的加持(chi)下，工作流程被大幅簡(jian)化，生产力将得到提振(zhen)，在生成式AI发展的十年内，预计每年可以将生产力提高超1.5%。我们有理由相信，未来人工智能将掀(xian)起(qi)新一轮科技革命，在带来生产方式和产业結(jie)構(gou)重构的同时，提升当今社会生产率。人工智能技术更加成熟之后，其对于全社会乃(nai)至全球劳动生产率的提升注定形成重要支(zhi)撐(cheng)力量。

AI全产业鏈(lian)逐渐成熟，

人工智能有望(wang)加速突破“索洛悖论”

人工智能并不是橫(heng)空(kong)出世的新技术了，但当前来看(kan)其对于全要素生产率的提升效果还不明显。这其中一个重要的原因在于：人工智能的先(xian)进技术真正在整(zheng)体经济中的擴(kuo)散(san)、传导与推广存在“时滞”。回溯(su)上一波(bo)人工智能的追(zhui)捧(peng)，大概(gai)还是在2017年AlphaGo围棋(qi)大戰(zhan)之后，这一熱(re)度没有保(bao)持下来，主要就是因为没有大规模的应用落(luo)地，没能直接(jie)推动生产率的进步。

然而，这并不代表人工智能不能引发下一轮科技革命。实际上，即使是第三次工业革命期间，信息技术对生产率的提升也存在明显的时滞，即所谓的“索洛悖论”。当时，美国劳动生产率的增长率从1948-1973年平均3%下降到1984-1990年的大约1.5%，直到上世纪90年代以后，信息技术对生产率提升的作用才明显体现出来。

同样的道(dao)理，人工智能对全要素生产率的提升发挥作用也需要一段(duan)时间，这或許(xu)要在三个條(tiao)件(jian)逐渐滿(man)足(zu)后我们才能看到明显的作用：一是要具备算法(fa)、算力、数据等相应的新型基础设施(shi)，促进人工智能技术的全面商(shang)业化应用；二是要加強(qiang)互補(bu)式创新，利用机器学習(xi)系统的自我学习能力激发互补式创新，实现人工智能技术研(yan)发与产业发展之间的良(liang)性互动；三是要加大配(pei)套(tao)投(tou)资，实现企(qi)业生产模式、組(zu)織(zhi)结构和业務(wu)流程的再造。

本次以ChatGPT为代表的AIGC引发的新一轮人工智能热潮让我们看到了以上条件逐渐被满足的可能：一方面，近年来世界范围内算力、算法水(shui)平不断提高，作为AI时代的基础，各国高度关注数据要素市场化发展，努(nu)力挖掘、培(pei)育(yu)、釋(shi)放数据價(jia)值，从東(dong)数西算、全国一体化政(zheng)务大数据体系建(jian)设，到“数据二十条”和《数字(zi)中国建设整体布(bu)局规劃(hua)》相繼(ji)頒(ban)布，我国也一直在积极引导数据要素的发展。并且(qie)随着AIGC的不断疊(die)(die)代，我们可以看到人工智能在養(yang)老、教(jiao)育、醫(yi)療(liao)、内容(rong)创作等领域(yu)实现广泛应用的希(xi)望。

另(ling)一方面，2006年以来，深度学习的实用化进程为实现人工智能技术研发与产业发展之间的良性互动创造了条件。相比AlphaGo而言，ChatGPT的出现意(yi)味(wei)着人类不仅可以在封(feng)閉(bi)问题上采(cai)用神(shen)经网絡(luo)的辦(ban)法进行处理，还能够通过不断地优化、预训练、对抗(kang)训练、强化训练这一套流程对开放性问题进行处理。近期的研究(jiu)论文表明，GPT-4已经具有一些(xie)自我反思(si)和糾(jiu)错能力的萌(meng)芽(ya)，这使得它在和人类交(jiao)互中，可以建立(li)起数据、学习和智能的增长飞轮，从而在产业化的过程中实现与产业发展的良性互动。

此外，由于人工智能投资和业务影响之间存在明显的关联性，人工智能投资将给企业带来明显的效益(yi)，伴随AIGC技术的不断发展和成熟，大量公司将紛(fen)纷布局人工智能，企业生产模式、组织结构和业务流程会发生巨(ju)大改变。从去年底AIGC概念(nian)走红以来，已经有包(bao)括(kuo)微(wei)軟(ruan)、谷(gu)歌(ge)、百(bai)度、阿(e)里、華(hua)为等企业布局人工智能领域，未来AI技术将颠覆各行各业，比如人工智能可能会被包裝(zhuang)成"解决方案(an)"以此强化SaaS公司现有護(hu)城(cheng)河(he)，办公工具将成为AIGC最广泛的应用等，都将在很大程度上改变企业的商业模式和管理方式。

1970年代技术革新下的日本经驗(yan)：中国制(zhi)造业或明显受(shou)益“AI+”賦(fu)能

1955-1970年期间，日本经过“引进消化吸收再创新”的技术发展战略(lve)几乎掌(zhang)握(wo)了工业发达国家过去半个世纪当中发明与应用的全部(bu)先进技术，基本上消除(chu)了比歐(ou)美落后二三十年的差(cha)距(ju)，效仿(fang)欧美建立了一套重化型的产业结构，国民(min)生产总值上升到世界第3位(wei)。

在日本与欧美等国家技术水平逐渐接近的情况下，之前日本的“引进消化吸收再创新”发展模式显得不合(he)时宜(yi)。同时，重化型的产业结构虽然支撑了日本经济“一枝(zhi)獨(du)秀(xiu)”的高速发展，但这一产业结构所固有的局限性和问题日渐凸(tu)显，也倒(dao)逼(bi)日本壟(long)断资本进行产业調(tiao)整。

随着第三次科技革命在20世纪80年代向着电子(zi)技术、新材(cai)料(liao)技术以及生命科学技术深入发展，日本摒(bing)棄(qi)了拿(na)来主義(yi)的科技发展模式，提出了“科学技术创造立国”的发展战略，以信息技术、新材料技术为代表的电子工业迅速发展，带领日本在“三期叠加”的经济大环境(jing)下保持了较高的经济增速。

相比60年代，70年代日本资本对于经济增长的絕(jue)对和相对貢(gong)獻(xian)均大幅下降，但是经济增长的一半以上贡献都要歸(gui)功于技术进步。这一期间，受益于持續(xu)的技术和设备改造，日本的劳动生产率也快速上升：《现代日本经济》数据显示，1973-1980年日本劳动生产率平均增长6.8%，而同期美国和联邦(bang)德(de)国分别仅增长1.7%和4.8%。

2008年金(jin)融(rong)危(wei)机后，中国也同样面临了增长速度换檔(dang)期、结构调整陣(zhen)痛(tong)期和前期刺激政策(ce)消化期“三期叠加”的经济问题。借(jie)鑒(jian)日本经验，为了保持经济中高速增长，推动经济邁(mai)向中高端(duan)，我国就必(bi)須(xu)抓(zhua)緊(jin)新一轮科技革命的发展机遇，在第四(si)次科技革命浪潮中实现高水平自立自强。

但与70年代日本不同的是，当今中国所面临的地緣(yuan)环境更为嚴(yan)峻(jun)。自中国2001年加入WTO以来，中国经济总量实现了对美国的快速追趕(gan)：1991年，美国GDP占世界比重达25.9%，日本占15.1%，彼(bi)时中国GDP仅为全球GDP的1.6%。到2021年，中国的GDP占比已经达到了18.5%，而美国和日本的GDP占比分别回落至23.9%和5.1%。此外，中国也在科技、国防(fang)、教育等各方面对美国霸(ba)主地位提出挑(tiao)战。

以史为鉴，世界科技发展往(wang)往体现明显的周期性，每次科学技术划时代发展的背(bei)后，都是大国间对抗博(bo)弈(yi)的激烈(lie)競(jing)爭(zheng)，其根本原因在于不计费用的軍(jun)事需要的迫(po)切(qie)性大于民用需要的紧迫性：战争壓(ya)力下，国家将加大財(cai)力、物(wu)力投入力度以支持科技研发，并将先进技术应用于军事领域。而这些先进技术在大国激烈对抗后又(you)会应用于经济系统的各行各业，实现科技革命的产业化。

相比而言，中美之间在意识形态、军事实力上，跟(gen)当年的日本还是有很大差别的，因此美国对中国的竞争、打(da)压，要比当年打压日本的手段更多、力度更大。如果中国仅在现有技术框架中与美国竞争，只会被不断“卡(ka)脖(bo)子”，只有充(chong)分把(ba)握住(zhu)这一次科技革命的浪潮，才有望从全球竞争中勝(sheng)出。

如今，以智能化为特(te)征(zheng)的第四次工业革命轮廓(kuo)日渐清(qing)晰(xi)，在世界百年未有之大变局与新一轮工业革命的历史性拐(guai)点，无论是国家、地方还是企业都会不遺(yi)余(yu)力布局投入，这也意味着未来人工智能在我国将有历史性的发展机遇。

奇点将至：关注新一轮科技革命下的投资机会

回顾历次科技革命的发生必将会带来大量融资。究其本质，只有资金支持才能增加核(he)心(xin)企业的研发优势，进一步扩大技术成熟及应用。在新一轮科技革命背景下，新兴科技企业将产生大量融资需求(qiu)。AI发展新格局或开启新一波投资黃(huang)金期。特别是，全面注冊(ce)制落地之后，更要关注AI领域相关金融科技公司、科创公司的投资机会。

就短期而言，当前AI板块市场集中度较高，主题投资行情下一些下遊(you)应用受益的公司估(gu)值过高，投资者需要规避(bi)其中过热風(feng)險(xian)；但中长期来說(shuo)，若(ruo)人工智能比较带来一轮科技革命，其注定将孕(yun)育全球科技的新龙头，对于AI领域核心研发优势的龙头公司应持有理性、客(ke)观的长期投资理念。

算力作为制约AI发展的关鍵(jian)要素，目(mu)前AI行业龙头主要使用英偉(wei)达的GPU芯(xin)片(pian)进行开发训练，国内高性能GPU的研发能力有限，具备高国产替代紧迫性。当前芯片制程已经提升至5nm，继续提升制程的性价比逐渐降低，在这种情况下，“先进封装”或成为我国算力领域“彎(wan)道超車(che)”的关键技术。

AI算法包括基础算法和应用算法两类，目前几乎所有基础算法都由斯坦(tan)福(fu)、哈(ha)佛(fo)、OpenAI等美国机构提供，而应用算法几乎完(wan)全开源(yuan)，美国对开源社區(qu)有绝对控(kong)制權(quan)。也就是说当前我国AI算法对国外依赖度很大，建議(yi)关注有核心算法突破及AI算法商业落地的廠(chang)商。

同时，海量数据能为人工智能创造良好(hao)的发展环境和数据技术基础。随着数据这一国家基础性战略资源地位的確(que)立，数据要素推动数字经济发展将进入落地階(jie)段，未来以国家主导的数据交易(yi)体系逐渐完善(shan)，数据要素相关的收集、确权、存儲(chu)、处理、定价以及流转六(liu)环節(jie)将有大量公司受益，并有望形成板块效应。

此外，AI下游应用方面，伴随AI+的应用场景不断扩大，应用场景的需求市场不断拓寬(kuan)，商业模式良好的软件龙头亦(yi)或明显受益。

风险提示：AI技术商业化落地不及预期；技术迭代不及预期；相关政策推进不及预期等。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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