需要为关键竞争的下半场做准备了

当前AI泡沫繁荣建立在借钱、透支、沙滩上，不过这并不代表泡沫中没有收益，恰恰相反，泡沫临近破裂的前后，是利润最丰厚的。

猛烈波动、资金抱团、破裂前做空、一片狼藉后抄底优质资产，以及这轮AI泡沫最珍贵的数据和模型能力资产被少数巨头拥有，泡沫破裂对巨头反而是好事。只是这刺激不亚于赌博，上杠杆的散户那就是赌命了，这方面韩国人赌品是真好，玩得大不足为奇，厉害在于愿赌服输。

本周全球存储芯片巨头股价在持续大涨后暴跌不足为奇，毕竟如此庞大的体量，抬轿子的资金需求自然越来越庞大。就像OpenAI今年3月融资后，估值已经是8520亿美元，上市就必须谋求1万亿美元以上，否则AI泡沫就炸了，所以宁可推迟上市。

当然，不同的人有不同的认知，相信AI故事、相信OpenAI的会认为，延迟上市是因为OpenAI对未来充满自信，相信明年上市会有更高的溢价。就像小镇今天去听了一整天关于AI和数字经济的论坛，围绕当前AI是否存在泡沫、泡沫会不会炸掉，与会者看法就不一样。

比如某位就说，不能用财报去评估美国AI公司，如果从传统视角，年初美国方面发布报告，称美国头部7家公司预计2028年累计投入2.5万亿美元，利润总额每年不超过5000亿美元，获得的收益都无法覆盖总投入的五年折旧，于是相关股价回调20%，但随后快速新高。

这是因为财务角度算的是静态账，只看到静态支出和收益，而用户使用沉淀数据、训练模型能力等核心潜在收益，是财报看不到的，产业成熟带动二三级增长也是看不到的，而资本看到了，也相信，所以先投再说。

对此，小镇部分认同，一个很重要的原因在于，AI应用潜在的经济和全社会效率提升，应该至少10倍于互联网，小镇还认为，当前AI不过是刚刚开始，如果硬要对比，大概相当于1886年汽车发动机刚刚发明。

至于不认同，就在于开头说的，这次AI炒作，已经提前透支了AI产业实际发展在未来至少10年的成果，七巨头的市值已经超过欧洲GDP之和，那么当AI实际成果开始落地的时候，反而不是利好而是利空。

而且支撑繁荣的资金来自应用企业，一层层向上输血给大模型公司、算力公司、GPU内存等关键设备生产商以及最上游的相关设备、材料产业，应用企业的资金不是无限量的，如果收入、融资不能覆盖支出，这场游戏很难维持。

危机还不止于此，由于AI产业对资金的虹吸，加上为支撑AI产业导致铜等大宗价格升高，这就对其他产业造成了挤压。于是所有投资者没得选，要么持有现金观望避险，要么只能投入AI泡沫，这反而增大了风险。

当然风险主要是对散户来说的，对掌握优势资源的资本来说，泡沫破裂前后才是利润最丰厚的，而股市是零和博弈，优势资本赚的钱来自哪里呢？

AI泡沫的脆弱还在于基建和技术爆发重合了。

任何一次新技术带来的产业革命，前期必然是大基建，这很正常，但这次AI狂潮硬件投入规模远大于互联网。

而且过去新技术爆发前都是基建先行，技术爆发和基建存在时差，互联网是5到10年，美国1997年开始支持互联网的硬件大基建，互联网爆发则要到2007年，然而这次是人类历史上首次基建扩张、应用推广、资金匹配同时发生的，这就导致问题变得更复杂，资金使用效率更低。

这轮AI泡沫，建立在硬件狂热基础上，而硬件狂热建立在高溢价高利润基础上，这就存在一个巨大的潜在冲击。

按照常理，中国进入任何一个工业领域，都会把价格打下来，AI能例外吗？

当中国入场，高溢价高利润被打破，而支撑AI泡沫的资金大多数来自美国应用公司，如果应用公司把资金投向中国，会怎样呢？苹果目前正在沟通从中国购买内存，未必能成，但这是开始。

不过小镇并不认为AI泡沫破裂后，美国AI就完蛋了，恰恰相反，小镇认为美国AI反而会在巨头加持下变得更强，甚至可能在某些领域出现技术差距拉大的短期现象。

毕竟美国巨头采取的闭源模式，虽然不利于快速推广，但三大基础模型公司已经实现了从算力、模型、智能体、应用的一体贯穿，所有用户的使用都是在提供打磨模型的数据和语料，这就是垂直垄断，这种垄断对美国国家和民众不是好事，也必然会因为垄断的加强，导致与美国社会和民众利益之间的摩擦加剧。

中国的开源，非常方便广泛使用，也可以带动全国快速完成与AI的衔接，进而借助天然就国际化的AI加速中国企业和资本的国际化进程，这对中国是巨大的利好。但反过来，就开源大模型公司而言，得不到用户使用数据的反馈，就不利于自身模型能力的提升了。

这就是不同道路的体现，中国走开放和社会化，美国走封闭和资本化，最终美国在纵深和特定专业领域会取得较大优势，得一个深字，而中国则是广。

不过小镇还是认为AI竞赛的最终胜利者一定是中国，关键在于一个最基本的常识：任何一次产业革命，技术都不是决定性的，技术能使用到什么程度，是由制度和文化决定的。

典型就是汽车，当技术孤立发展的时候，汽车只是一个新技术产物，并没有建立以汽车为核心的新交通系统，直到1913年福特推动流水线生产体系，随着汽车的普及，诞生了适应汽车的道路交通基础设施、能源服务体系、金融保险制度以及交通治理体系，最终才实现了由汽车重塑现代生活方式。

典型是小镇在《》中曾经介绍的美国20世纪70年代出现的郊区化，就是因为汽车普及，通勤距离大增，于是有钱人和中产才开始离开治安环境和生活环境日益恶化的城区，来到郊区居住生活。

围绕汽车，也出现了很多新的商业业态，为满足汽车燃油需求，也加速石油成为国际地缘政治的核心。比如中国为满足全民私家汽车的燃油需求，就承担了巨大的原油进口和炼化压力，如果所有民用汽车全部新能源化，中国原油进口可以减半。

以此观察AI，前途远大，但目前才不过是开始，顶多相当于汽车产业的1886年。要想支持AI真正成熟，技术只是必要条件，关键并不是技术，而是相应配套体系，如果AI技术的发展速度超过配套体系适配速度，这不是好事，而是大麻烦。

而这些软硬件配套建设，尤其推动技术和社会系统深度融合、重构，才是AI竞赛关键的下半场，谁更擅长这方面的治理呢？显然靠资本和公司自觉是不可能的。

美国AI在大模型等技术领域确实领先，这没什么不好承认的，但问题在于，美国搞得实际是“金融科技”，也就是科技服务于金融，美国金融资本只是选择了AI作为金融牟利的工具。

而中国要的是“科技金融”，要求金融履行政治性、人民性、从属性，要支持包括科技创新在内的国家战略，从本质上讲，也就是金融要为AI等科技发展服务。

这是截然不同的概念，就从常理上讲，单说促进AI技术和产业的长期健康发展，“金融科技”和“科技金融”到底哪一个体系更适合呢？

而当两大截然不同的体系同台竞技，建立在AI技术领先基础上的金融泡沫，一旦丧失AI领先这个基础，又会如何呢？

当然，中国也有很多问题。比如说到软性体系建设，一个特别重大的问题就是中国空有非常好的应用场景、沉淀数据和实践探索，但是学者们严重缺乏针对中国实践和问题的研究，更别谈在国际上展示，这也不利于加强适应AI产业的治理体系。

这个问题在学术领域普遍存在，理工科的问题是造假，人文社科问题就是注水和吹牛，更大的问题是都不会吹中国的牛。

就如国别研究，中国已经是与美国并列的大国，与其他国家的往来越来越多，可中国严重缺乏国别研究，目前做的好的国别研究甚至是自媒体而不是专业学者，就在于大量专业学者别说研究其他国家了，就连中国都没研究明白，甚至一些人根本不认同中国的发展和成就。

总不能指望美国人去研究中国实践吧？别到最后，针对中国的研究，中国学者还比不上外国人，那就太丢人了。

小镇完全不担心产业界的创新和市场化，唯独对学术圈没啥信心。

其他文章推荐

（中篇）

（上篇）

欢迎分享，让更多人发现“大树乡谈”