技术变革进入“大轮动”前夜：普通投资者该看什么？

在全球经济面临深刻变革的当下，人工智能（AI）不仅是技术迭代的产物，更是重塑宏观经济格局与产业生态的核心变量。8月17日，中信出版携手华夏基金，特邀先锋领航（Vanguard）全球首席经济学家兼投资策略部全球主管约瑟夫·戴维斯与华夏基金（香港）行政总裁甘添做客“懂读书”直播间，共同带来主题为“AI趋势下的大轮换时刻：经济重构、投资布局与就业转型”的深度分享。

AI趋势下的大轮换：从“造技术”逐步扩散到“用技术”一方

2026年，全球资本市场正经历一场前所未有的分化。AI算力、智能终端与产业数字化赛道持续领涨，美股“科技七雄”走出结构性牛市；但另一边，全球政府债务规模已突破100万亿美元，主要经济体人口老龄化率持续攀升，市场震荡频率与风格切换速度显著提升。沿用过去十年的定投、赛道抱团、固定股债配比策略，已越来越难以适配当下的宏观环境。

也正是在这个时间节点，先锋集团（Vanguard）击败贝莱德，拿下美国ETF市场冠军，旗下VOO更突破万亿美元，成为全球首只万亿级ETF。站在这个高点上，先锋集团全球首席经济学家约瑟夫·H·戴维斯将目光投向更远处——在新书《投资的未来》中提醒：趋势像地壳板块一样会移动，不能拿现在的状况去规划长期投资，得换一套框架来重新考虑财富配置。

此次对话中，戴维斯强调，书中结论并非个人感受，而是来自一个超过100人的研究团队十余年持续跟踪，以及对过去和现在技术变革数据的系统整理。通过对历史的回溯与未来的推演，他提出了一系列前瞻性判断，值得关注。

戴维斯首先给出一个颇为鲜明的核心判断：未来三到五年，全球范围内多数经济预测都可能被证明偏离实际，团队评估这一情景的概率达到85%。原因或并不在于模型不够精细，而在于AI带来的变化可能明显快于传统经验。他提到，团队最初并不是为了寻找一个结论，而是在整理技术史数据时发现，现实路径与IMF、世界银行、央行等主流展望之间出现了值得重视的张力。换句话说，当通用技术开始渗透到工作、消费和企业组织方式中，市场目前对经济增长、生产率提升和产业重构的理解，仍可能存在低估。

甘添也认同这一观点，认为当前市场对经济、增长的预估存在巨大低估。

落到投资布局，戴维斯将深刻技术变革划分为两个阶段。第一阶段属于技术生产者，芯片、数据中心、大型科技公司凭借高盈利增长成为市场焦点，这一幕已在美国、亚洲和中国市场有所体现。第二阶段即应用层面，从硬件到应用，渗透到经济的每一个层级、每个行业领域。回看过去150年的电力、个人电脑、汽车等每一次技术周期，市场收益最终会从“造技术”的一方，逐步扩散到“用技术”的一方。

对此，甘添认为，其实也不能走向另一个极端。上游基础设施是整个AI产业的底座，没有算力、芯片作为支撑，所有应用都无从谈起。戴维斯先生讲的大轮动，更多是提醒我们不要固化投资思维，不要一直固守过去的强势赛道。很多投资者习惯了过去几年的行情，默认头部科技硬件会永远强势，但技术周期是动态变化的。

对普通投资者来说，最难的不是看懂热门赛道，而是去辨别，哪些应用不是短期概念炒作，是真的可以降本增效、创造真实营收。大轮动不是简单的非此即彼，而是要看到整个产业的价值重心正在发生迁移，把更多研究视角，从“谁在造AI”，转向“谁在用AI赚到钱”。

甘添表示，展望未来，我们需要更深入地看待第二阶段，即应用层面，从硬件到应用，渗透到经济的每一个层级、每个行业领域。

戴维斯称之为“大轮动”现象——资金会流向许多人不关注的市场板块，正是因为技术对整个全球经济的转型作用，才带来了第二阶段的收益。当技术价格下降、竞争加剧、应用门槛降低，真正被改变的会是更多行业的效率与新产业的诞生。

这并不意味着需要简单卖出AI基础设施公司。他更想提醒的是，若AI确如判断那样具备变革性，过去几年领涨的资产在未来五到十年继续以同样方式领跑，历史上并不多见。对普通投资者而言，更值得追问的是：哪些企业会因为AI而显著提高生产率？哪些应用会从试点走向日常经营？哪些现在少有人讨论的领域，可能成为第二阶段红利的承接者？从历史经验看，电力改变的不只是能源行业，个人电脑带来的主要受益者也未必是硬件厂商；技术越走向普及，越会把利润池推向新的应用场景。

就业转型：变革性技术通过三个维度改变人类工作

就业转型是这场对话的另一核心。他提出，变革性技术通过三个维度改变人类工作：第一是"自动化"，即节省时间；第二是"增强"，技术作为人类能力的补充，如同个人电脑之于知识工作者；第三则是成为新产业、新工作、全新活动类型的平台——这一维度极为罕见，但电力、铁路等通用技术都具有，而AI正具备这一潜质。

基于对全球职业和超过十亿份职位描述的分析，他预计，他预计，变化较集中的阶段可能在2030年前出现，速度约为个人电脑普及时期的两倍，影响幅度也约为两倍。大致看，每三个岗位中有两个会同时经历自动化与增强，劳动者整体仍可能受益；但也有约五分之一的岗位面临更明显的自动化替代。

金融和信息技术是他点名的两个高敏感行业，因为这些工作高度依赖数据、经验和模式识别，恰好是AI擅长的部分。他判断，AI可能自动化约30%的工作内容，但并不意味着金融岗位整体消失，而是工作结构被重新分配：基础交易、投资组合交易、基础分析等环节变化更快，人则把更多时间投向判断、沟通、创意和复杂决策。个人电脑当年改变会计与财务工作，已经提供过类似样本。对个体来说，应对变化不只是学习某一项工具，而是把自己从重复性流程中解放出来，转向更需要经验、判断和协作的部分。

甘添表示, “确实，在金融行业内部，我们已经切身实地感受到AI带来的赋能效果。不管是投研辅助、客户服务，还是流程化风控，AI工具已经实实在在嵌入我们日常业务流程，帮我们处理大量重复性工作，提升整体运转效率。

但与此同时，我对广大白领群体的处境其实是比较担忧的。我们现在正处在AI变革的过渡期。技术迭代的速度很快，旧岗位被改造、被简化的过程已经发生，可是与之匹配的全新岗位、新就业机会的生成，还需要一定时间，两者之间会存在时间差，在新的职业出路还没有完全大规模涌现前，会有一段阵痛期。”

顺着就业这个话题，甘添抛出了一个问题：戴维斯先生，人们谈论AI的诸多好处，但是如果放到宏观经济层面，AI到底会给全球经济带来通胀还是通缩？市场上也有不少悲观声音，担心AI会造成大规模失业，甚至出现类似大萧条的局面，您如何看待这种观点？

针对市场上关于AI可能引发大规模失业与通缩的担忧，戴维斯以马斯克所代表的"大萧条"式悲观场景作出了回应。他认为，如果AI只停留在“白领流水线”，企业用更少的人做同样的事，却没有创造足够新产业，那么就业压力、消费走弱和债务负担可能相互强化，权益市场也可能经历较长低迷期。但他同时给出更积极的一面：每有一个岗位受到负面影响，约有三个岗位可能从AI中受益。关键分界线在于，AI能否像电力一样，真正成为通用技术平台。

回到这场对话的主题，戴维斯带来的启示或许并不是追逐下一个热门概念，而是接受变化会比想象中更快，并在资产组合中为这种速度留出位置。经济重构决定长期方向，投资布局要顺着生产率扩散寻找机会，就业转型则提醒我们重新理解人的价值。对普通投资者来说，与其纠结短期涨跌，不如把视线放长到技术如何进入真实经营：谁能降低成本，谁能打开新需求，谁能把AI从工具变成增长曲线的一部分。

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