李录10月5日在哥伦比亚商学院36届格雷厄姆·多德年度午餐会上的最新交流。深度好文8980字 | 19 分钟阅读10月5日他在哥伦比亚商学院第36届格雷厄姆·多德年度午餐会上做了一场交流。所有人都在问同一个问题AI会不会一路走到“人造神”他的答案很直接不会。技术未必真能走到那一步即便走到人类也不会允许。他给出一条更明确的红线AI必须始终有人参与其中。而在资本层面他的判断是资本越集中到最热门的少数公司另一边被忽视的优秀企业就越便宜。中国尤其明显。以下为这场交流的精编整理版希望对你有所帮助。一、AI不会走到“人造神” 但必须始终有人参与从工业革命开始人类已经经历过一轮又一轮技术浪潮伴随着破坏也伴随着创造也就是所谓的“创造性破坏”。对于技术革命我们其实已经理解了其中一部分规律。但这一轮AI浪潮与我们过去经历过的任何一次相比都显得异常不同。1.这一轮真正不同的是叙事从表面上看你会发现几个现象变化速度前所未有涉及的规模前所未有资本和金融影响的集中程度也是前所未有的。围绕它形成的叙事以及这种叙事对资本配置造成的集中影响同样前所未有。但如果继续往下问为什么原因其实在于这一轮技术革命背后的叙事发生了变化。过去我们一直把技术当作提升人类生产力的工具。但这一次技术引入了一个不同的维度它开始处在“工具”和“造物”之间的一条光谱上。而且正在沿着这条光谱从工具的一端向“造物”的一端移动。大约4年前这项技术第一次真正进入公众视野的时候我们其实已经跨过了某种图灵测试的门槛。从那个时刻开始仅仅通过语言我们已经无法确定跟你交流的究竟是机器还是人。之后它又开始拥有所谓的“推理”能力于是越来越多地表现出接近人的特征。从推理又进一步发展出编程能力。有了编程能力以后它就能够成为自主执行任务的智能体在很多方面像人一样工作。接着不同智能体又开始相互协作完成越来越复杂、持续时间越来越长的任务。它们越来越像一个人类社会能够自我组织、设定优先级、分解任务、执行任务而且使用自己的交流语言和工具。如果你听硅谷现在流行的那套叙事下一步就是生成式AI进入RSI也就是递归式自我改进Recursive Self-Improvement。它背后的想法是未来AI所有的改进最终都可以由AI自己完成不再需要人参与其中。从RSI往前就到了AGI再往前就是ASI。也就是它的智能水平不仅超过任何单独一个人而且最终超过全体人类智能的总和。如果你接受这套叙事最后得到的东西就有点像人类自己造出了一个“半神”或者“人造神”。因为它的能力如此强大所以按照这个逻辑它对经济的影响必然也会极其巨大。既然影响如此巨大那么今天投入进去的这些巨额资本自然就都可以得到合理解释。所以某种意义上说等到哪一天出现那些估值上万亿美元的IPO时大家就都被邀请去参加一场“上帝的IPO”了。大概就是现在的叙事。2.只有两种结局都不指向“人造神”但是如果你稍微退后一步再问另外一个问题假如事情真的会按照这条路径发展人类最终会变成什么我们会生活在一个什么样的社会里一个由人类自己创造出来的“神”居高临下地主宰这个社会。能够真正接触它的人可能只有极少数没有人真正理解它甚至也没有人真正控制得了它。那么问题就是人类真的愿意生活在这样一个社会里吗我想答案大概是一个非常明确的“不”。我不认为任何人真正愿意生活在这样的社会里。所以最终其实只有两种可能。第一种这项技术根本不会沿着那条路径一直发展下去。第二种如果它真的开始沿着那条路径发展那么到了某个阶段所有人最终都会联合起来阻止它继续往那个方向走。所以无论是哪一种情况我都不认为最终会出现一个“人造神”站在人类社会之上统治我们。这其实就是这一代技术与过去技术真正不同的地方也是为什么围绕它会产生今天这么巨大的讨论。3.一条红线AI必须始终有人参与其中把这些暂时放在一边再回来问一个更实际的问题AI到底是不是一种有用的技术答案同样是非常明确的当然是。但是现在这项技术已经开始改变“工具”与“造物”之间的平衡。所以无论你接受前面哪一种判断有一件事都应该非常明确我们不能允许技术在“没有人参与其中”的情况下继续自我发展。所谓RSI也就是递归式自我改进如果脱离了人的参与和人的定义将会非常、非常危险。因为一旦到了那个阶段它就可能自己发展目标、子目标形成自己的目的那就会进一步脱离人的控制。所以总结来说这项技术极其有用具有变革性同时它也极其危险。因此作为社会也作为人类整体我们必须划出一条红线AI的自我学习和工具使用必须始终有人参与其中。我们必须把它牢牢留在“工具”这一端而不能任由它走向一个脱离人类控制的“灵性物种”。与此同时这项技术还会带来巨大的颠覆。从就业到人与AI之间的情感依赖再到网络安全、生物安全甚至核安全各个层面都存在风险。所以最终我们真正需要的是让社会找到一种更加平衡的发展速度在收益和风险之间取得平衡。二、AI真正改变的是知识的普及化 成本纪律永远有效1.一个暂时性定义提取人类数据的“第一阶导数”如果让我现在给它一个暂时性的定义我会这样描述它本质上是一台机器通过巨大的算力加上一套非常聪明的算法把人类产生的几乎全部数据放进去然后从这些数据中提取“第一阶导数”。也就是说它在几乎无限数量的人类数据变量之间建立起系统性的、具有上下文关系的相关性。正是在建立这些巨大、复杂的相关性之后它开始获得很多看起来接近于人类推理和人类智能的能力。到目前为止我们知道怎么使用它也知道怎么让它变得更好。但我们并没有完全理解它为什么会有效。当然某种意义上这和人类自己也很像。我们其实也并没有完全理解人脑这台“机器”究竟是怎么运作的。所以这只是我现在给它的一个暂时性定义。2.平权的是知识层没有改变能源和制造业我们还在观察正在发生的事情。但现在已经可以看到它确实能够把经济中某一个非常重要的层级极大地“普及化”和“平权化”。如果你把整个经济体系想象成一层一层搭起来的结构最底层是能源和交通运输在它上面是制造业。再往上是通信、数字化媒体然后在这些基础设施之上又形成了极其庞大的知识型、技术型服务业。这些服务把人类过去几百年积累起来的各种知识和专业能力综合在一起为下面所有这些经济活动服务。而今天的生成式AI在现阶段最擅长做的事情就是把这一层已经积累起来的知识和专业能力重新综合起来并且让它们变得更加普及。但是它并没有改变能源和交通运输本身也不会直接改变制造业的本质。制造业归根结底仍然是把不同的物质、分子和原子进行重新组合把一种组合转化成另一种组合。所以这才是生成式AI目前真正发挥作用的领域。它并没有超越人类。从这个角度继续推演你也就能理解它最终未必会达到今天那套宏大叙事所暗示的高度。因为我们现在仍然牢牢处在人类生成数据这个范畴之内。如果真的要进入生物学意义上的层面那是完全不同的数量级。比如说你身体里的每一个细胞都可以把它想象成一个大约50MB的文件然后你还要再乘以数万亿个细胞。如果想真正跨越到生物层面的复杂性你面对的是这样一个数量级。所以我们距离那个层次其实还非常、非常遥远。3.增量成本永远存在资本纪律不会失效另外还有一点大家经常忽略这项技术的成本结构也很不一样。它和互联网以及过去很多技术不同。过去很多技术你可以先进行一次性的巨大投入完成基础设施建设。之后很长时间里都可以不断利用这套基础设施。AI不是这样AI永远都会伴随着增量成本因此你永远都必须考虑投入成本和最终能够产生的收入、利润之间是什么关系。资本需求和财务纪律永远都会发挥作用。能源当然非常重要它是整个经济体系最基础的一层。而今天AI的发展本身也受到很多现实条件的约束从芯片到电力再到劳动力。与此同时还要考虑技术发展的速度以及社会究竟能够容忍它发展到什么程度。所以真正决定AI发展节奏的实际上有四五个不同层面的约束同时存在。那么人类社会通常是怎么适应这种巨大的技术变化的从来都不是通过完美规划。所以我们一定会经历巨大的繁荣也会经历崩溃很可能还不止一次。我们可能会经历几轮繁荣与崩溃的周期这大概就是这项技术最终会发展的方式。三、市场会非理性很久 但长期回报有一个锚1.市场做什么不必支配你做什么市场从一开始就一直会做一些很奇怪的事情。过去如此将来也大概会继续如此。但市场在任何一个时点决定做什么其实完全没有必要支配你的行为。这恰恰是本·格雷厄姆最重要的洞见之一也是他对投资世界最重要的贡献之一。比如说我最近看过一份募资材料。有一家公司把自己称作“研究实验室”。它现在每年烧掉数百亿美元同时还承诺未来会继续烧掉数千亿美元。它告诉你它正在创造一种具有变革性的技术但与此同时它又说这项技术有大约10%的概率把所有人都杀死。这些话就写在募资材料里。然后它邀请所有人至少投入1000亿美元并且按照2万亿美元的估值来给它定价。如果这里面存在任何逻辑上的一致性那已经很令人费解了。这其实是一个非常极端的例子说明市场有时候能够非理性到什么程度。这些事情不可能同时都是真的但市场现在就是到了这种位置。这也说明这种状态不可能以一种理性的方式长期持续下去。2.标普500的26年如果你回头看几百年的市场历史就会发现市场的确会在相当长的一段时间里做非常奇怪的事情。从2010年开始算过去大约16年里标普500的年化回报大约有14%到15%。但是在此前的10年也就是2000年到2010年它的年化回报几乎正好是0甚至略微为负。如果把这26年放在一起看长期年化回报大致又回到了高个位数。这其实差不多就是合理的长期水平。你想一想在这段时间里实际GDP增长可能大约2%再加上2%到3%左右的通胀合在一起名义经济增速大约就是4%到5%。而上市公司通常会比整体经济表现稍好一些尤其像标普500这样留下的是大约500家最优秀的企业。所以最后得到一个高个位数的长期回报并不奇怪。而这恰恰就是市场长期以来的平均水平。所以这应该成为一个非常重要的基础锚点你长期究竟应该得到什么样的回报以及市场最终会怎样回归理性。但是在这个长期趋势之间市场会不断出现一段一段的偏离。有时候这种偏离还会持续非常长的时间并且走向极端。3.资本越集中另一边越便宜如果我们真正相信社会最终不会允许一种“超级生命体”凌驾于人类之上那么AI最终就不会走到那一步。而如果它最后仍然停留在“工具”的范畴里那么它就和其他工具一样它有成本也有收益。既然如此财务纪律和资本市场的纪律最终就一定会重新发挥作用。至于这个过程怎么发生往往就是通过一轮又一轮的上涨和下跌、繁荣和崩溃。这其实也没什么问题。在任何一个时点整个市场并不会凭空创造出无限多的新资本。所以如果大量资本都被吸引到最热门、最顶端的那些公司里那么另一边就一定会出现一大批原本非常优秀的企业被忽视并以非常低的价格交易。美国如此中国如此其他市场也是如此。我觉得中国的情况可能更加极端一些。但是随着时间推移市场自身的分量最终仍然会决定长期回报投资者最终大体上还是会得到自己应得的东西。这个世界并没有太多真正的“免费午餐”。即使有时候看起来像有而且这种“免费午餐”甚至可能持续相当长的时间。但从更长期来看市场自身回归理性的力量最终还是会把这些东西重新拉回去。所以我反而想说今天这种巨大的市场分化对那些能够保持理性的人来说实际上提供了一个比平常更好的机会集。四、中国要分清自己究竟是“目标” 还是“成本”1.一个停滞的10年和一次主动的产业升级如果看过去10年中国股市基本上也是一个停滞的10年。而这10年里发生的事情其实非常有意思。大约10年前中国已经基本进入了中等收入国家的水平。接下来的问题就是怎么突破这个阶段世界上有很多国家都曾经达到过这个水平但之后就长期停滞在那里。这种现象如此普遍以至于后来有了一个专门的词叫“中等收入陷阱”。有几十个国家都曾经达到这个水平但40年、50年以后仍然停留在那里。所以中国后来启动了一个非常明确的转型主动把经济从低端到中端制造迁移到中端到高端制造。过去中国习惯制定5年规划但这一次实际上制定了一个跨度10年的产业计划“中国制造2025”。里面列出大约10个主要方向目标非常明确推动中国制造业从低端、中端真正向中高端升级。而这个计划启动几年以后中美贸易战开始。这反而进一步强化了中国原来的判断。中国不仅意识到仅仅依靠自然发展可能无法突破中等收入的那层天花板。同时也开始意识到其他国家甚至可能主动限制中国不希望中国突破这层天花板。之后技术限制进一步增加。所以到了2021年也就是这个10年计划走到一半的时候中国进一步加码了原来的方向。除了继续推动制造业从中低端向中高端升级之外又增加了另外一个重要目标技术自主。尤其是在那些真正存在“卡脖子”的领域比如半导体、大型飞机发动机、操作系统软件等等。2.代价落在中产家庭的资产负债表上但是当你试图完成这样一个极其困难的目标一个历史上很多国家都没有成功做到的目标它当然不会没有代价。过去5年中国为实现产业升级所付出的主要代价之一就是普通中产家庭资产负债表受到巨大冲击。到2021年房地产市场见顶的时候一个典型中国中产家庭大约70%的净资产都放在自己拥有的住房里。而房产本身还带有大约50%的按揭杠杆。接下来的5年里到现在为止全国房价平均大约下跌了40%。在这样的资产结构和杠杆之下许多家庭的整体财富出现了非常大的缩水。当这种事情发生时人们通常会做三件事少消费多储蓄以及在可能的情况下尽量偿还债务。过去5年中国中产家庭基本上就是这么做的。所以国内需求一路放缓到今天增长已经接近于零。与此同时中国居民储蓄存款规模一路上升目前大约达到165万亿元人民币。这一存量约相当于GDP的120%可能是全球规模最大的居民储蓄存款之一。过去两三年里中国又经历了物价基本不涨、甚至略有下降的环境所以人们对于未来自然会产生一些信心问题。3.另一面半导体拿到了最宝贵的东西订单这是中国经济的一面。但是如果你再看另一面也就是过去10年中国真正想实现的那些目标你看到的却是完全不同的一幅图景。中国制造业已经真正突破了原来从低端到中端的阶段现在已经比较稳固地进入了中高端。“中国制造2025”列出的每一项目标都已经达成。过去5年里技术自主方面同样发生了巨大变化。就拿半导体来说。事实证明美国主导的技术制裁从某种意义上反而成了中国半导体产业的一份“意外礼物”。因为它给了这个行业在市场经济里最宝贵的一样东西需求。你去问任何一个企业家做生意最重要的是什么他说一定是订单。只要有订单、有收入整个飞轮就能够转起来。有了更多收入就会有利润有了利润就能够投入研发。研发带来技术改善技术改善又带来更多收入。这个飞轮一旦开始转就会不断自我强化。至少在成熟制程上无论是设备端还是晶圆制造端中国都已经接近完整自主。在更先进的制程上也在迅速缩小差距目前只剩少数关键环节仍有缺口。另外生成式AI一个非常重要的能力是可以按需、大规模地生产“智能”而它最重要的应用之一就是生成代码。这实际上帮助解决了过去很多技术瓶颈中的一个核心问题软件、操作系统和底层代码体系。从PC、服务器的操作系统到英伟达所代表的半导体软件栈过去很多缺失的环节现在都开始借助AI被逐步补上。所以AI在这里实际上起到了一个非常重要的“平权器”作用。在一些领域比如能源、电动车、储能、电池、重型机械等等中国甚至已经占据主导地位成为全球领先者。而在过去存在明显瓶颈的领域差距也在不断缩小。4.上一个10年的目标会变成这个10年的成本但是与此同时这个过程对其他行业付出了非常大的代价。房地产就是最明显的例子。如果看新房年销售规模现在相比高点可能已经下降了大约70%。而非常有意思的是房地产减少的那部分规模和中国每年新增用于制造业升级和技术自主的投资规模大致相当。大约都是每年10万亿元人民币左右。这个分化真正明显出现的时间点大概就在2021年前后。但这其实就是中国过去几十年的发展模式。每隔10年左右就会出现一组新的国家目标而每一个新目标都会带来相应的成本。有时候上一个10年的目标甚至会变成下一个10年的成本。比如工业化早期环境污染、空气污染、河流污染都是工业化高速发展的成本。但到了下一个阶段环境治理本身又变成新的目标于是环保产业和清洁技术开始发展。过去造成污染的产业就逐渐变成需要被调整的一方。再比如城市化阶段。当时房地产开发商实际上是推动城市化的重要力量也推动了住房拥有率的提高形成了中产阶层的家庭财富。但到了最近5到10年房地产又变成了需要付出代价、需要调整的一方所以房地产行业就经历了非常大的痛苦。但是对于一个投资者或者企业家来说任何一个具体时点都有一个极其重要的问题。你必须知道你现在到底是“目标”还是“成本”。如果你恰好成了某个国家目标所需要付出的成本那绝对不是一件好玩的事情。5.双层经济里世界级企业正在以低价交易正因为这些转型中国现在也形成了一个非常明显的“双层经济”。 一边是居民信心下降、内需疲弱另一边则是制造业升级、技术能力不断增强。与此同时金融市场也已经整整停滞了10年。但恰恰是在这种背景下你会发现一些已经具备世界级竞争力的优秀企业现在却以非常低的价格交易。所以你又看到了我们前面讲的那种市场分化。如果你是一个能够保持理性的投资者并且愿意从整体上看这幅图景那么你得到的结论可能会很不一样。我反而会说在今天的市场里你可能能够找到比很多其他时期更好的投资机会。五、政治秩序在转型 但全球共同市场已经拆不掉1.世界秩序有两层正在变的只是上面一层过去30年世界的确发生了非常大的变化这一点毫无疑问。所谓世界秩序或者说世界究竟如何治理自己、如何运行这类更宏大的问题往往是在一个非常缓慢的时间尺度上发生变化。一个秩序可能需要10年有时甚至需要100年才真正形成而它的转型同样需要非常漫长的时间。我们今天所熟悉的世界秩序实际上是在两次世界大战之后形成的之后经历冷战再到冷战结束。而现在这个秩序又一次开始转型。最终会出现一种什么样的新秩序现在还看不清楚。但是在这个政治秩序之下还有另外一种秩序在过去几百年里一直稳步形成。那就是经济秩序。所谓经济秩序就是当越来越多的国家、越来越多的人口进入一个共同的贸易体系彼此做生意、彼此交易之后逐渐形成一个共同市场。大约30年前随着苏联解体和冷战结束这个共同市场终于真正形成。几乎所有国家、几乎所有人口都开始加入同一个市场经济体系。这个经济秩序非常有意思的一点在于一旦共同市场形成任何一个国家想要主动退出都会变得非常困难。因为市场会带来效率。它会形成一个持续改善的飞轮包括技术进步、效率提升、劳动分工、资源交换等等。所以任何一个国家如果长期退出这个体系都必须付出非常巨大的代价。也正因为如此一旦共同市场真正形成它其实很难再解体而且往往会持续非常、非常长的时间。看看过去100年的贸易战和各种贸易摩擦就知道了。无论你设置多少摩擦、筑起多少贸易壁垒人们最终总会找到办法继续交易。很多时候只不过是借道第三国继续按照比较优势的原则完成原来的贸易。比如美中之间的直接贸易下降了。但是如果你看看美国与墨西哥以及东南亚等第三方经济体增加的贸易很大程度上恰好抵消了这一变化。从实质上说原来的贸易关系仍然存在只不过其中一部分现在通过第三国完成。2.和平与稳定对每一个人来说都至关重要如果从政治秩序来看美国过去80年一直领导全球同时也承担了维持这个全球共同市场有效运转的大部分成本。后来美国逐渐意识到自己承担的成本与从这个体系里获得的收益可能有些不成比例于是开始主动退出其中一部分责任。与此同时过去三四十年政治秩序中最大的变化当然是中国的崛起。中国已经成为一个规模极其庞大的经济体拥有一整套完整的制造体系也在很多技术领域形成了越来越完整的自主能力。但是我们实际上已经处在一个统一的全球市场里过去这些年各国之间的相互依赖不是减少了而是增加了。我举一个例子。今天所有人都需要的一样东西是什么芯片半导体芯片。那么这些芯片在哪里生产今天所有真正生产半导体芯片的地方都有一个共同点。生产这些芯片的人都用筷子。中国台湾地区、韩国、日本……我是说真正的芯片制造fabrication。而且你再看看美国。今天领导美国主要半导体公司的这些人也都用筷子。从黄仁勋到陈立武再到苏姿丰你能说得出名字的基本都是如此。所以你就能看到我们之间存在着多么深的相互依赖。它再次说明我们实际上处在同一个全球共同市场里。任何一方主动退出这个市场都需要付出巨大的代价与此同时双方之间又存在着深刻的相互依赖因此大家都有动力让这种关系保持和平。当然与此同时所有人也都在非常激烈地竞争而且每一方都相信时间站在自己这一边。中国希望最终实现半导体以及其他很多领域的自主能力美国则希望AI能够取得突破、兑现它所承诺的巨大潜力其他国家也都有各自不同的考量。但是所有这些事情最终都指向同一个结论和平与稳定对每一个人来说都至关重要这本身就是一种战略利益。 AI的自我学习和工具使用必须始终有人参与其中。