《轉貼》
AI並非與其他工業革命並列，而是高於所有其他工業革命的革命流水線。 如果說之前人類經曆過的技術革命是一個火箭發動機，那麽這次的ai革命，就是一個火箭發動機工廠！ 加速正在被加速！
第一部分：長波經濟周期理論基礎（懂的可以從1.2看起）
1.1 熊彼特的“創造性破壞”
經濟發展的核心論點是，它並非一個平滑、連續的過程，而是由不連續的、“革命性”的創新浪潮所驅動。這些創新並非隨機出現，而是以“集群”的形式到來。
創新的定義與企業家的角色
約瑟夫·熊彼特將創新定義為建立一種“新的生產函數”，即“將一種前所未有的關於生產要素和生產條件的‘新組合’引入生產體係”。這一定義涵蓋了五個方麵：引入新產品、采用新技術、開辟新市場、開拓新的原材料供應來源以及實現新的產業組織。
成功的創新便能在市場獲取高額回報。這種對超額利潤的追逐，是驅動整個周期性創新浪潮的核心經濟動力。
創造性破壞與經濟周期
這一創新過程本質上是顛覆性的。成功的“新組合”通過其優越的效率和成本結構，會淘汰舊的生產方式、組織形式和產業結構，這一過程被熊彼特稱為“創造性破壞”。
曆史上，這種由創新集群驅動的“創造性破壞”過程，呈現出約50至60年為一循環的周期性，這便是康德拉季耶夫長波，或稱康波周期。每一輪長波都由一個核心的技術集群所驅動：
第一波： 工業革命（約1771年起），以蒸汽機和紡織業為核心。
第二波： 蒸汽機與鐵路時代（約1829年起），以鋼鐵和鐵路運輸為核心。
第三波： 鋼鐵、電力與重工業時代（約1875年起），以電力、化學和汽車工業為核心。
第四波： 石油、汽車與大規模生產時代（約1908年起），以石化、電子計算機和航空航天為核心。
第五波： 信息與通信時代（約1971年起），以信息技術和互聯網為核心。
1.2 佩雷斯範式：技術、金融與社會的共舞
卡洛塔·佩雷斯在熊彼特的基礎上，提供了一個更精細的結構模型，詳細闡述了這些技術革命如何在經濟中擴散：
每一次技術革命都會催生並確立一種新的“技術-經濟範式”（Techno-Economic Paradigm）。這不僅是一係列新技術，更是一套新的最佳實踐原則，它們逐漸成為整個經濟體在組織、管理和創新方麵的“常識”或“共同智慧”。這種範式的影響力超越了其最初誕生的行業，滲透到經濟的幾乎所有領域，推動全麵的現代化和效率提升。
關於這一點，我會另文再展開論述基於ai技術的範式，將產生什麽樣的經濟範式。
第二部分：人工智能——超越之前工業革命的通用目的技術
人工智能（AI）不僅是工業革命曆史序列中的下一個通用目的技術（GPT），更代表了一種範疇上的躍遷。通過比較框架，能更好的幫我們理解AI在認知自動化、擴散速度和滲透深度方麵的獨特性質。
2.1 從肌肉到心智：認知的自動化
過去的通用目的技術，如蒸汽機和電力，主要致力於放大或自動化體力勞動；而早期的計算機則處理常規性的、基於規則的認知任務。人工智能是第一個旨在自動化和增強非常規、高技能認知任務的通用目的技術，這從根本上改變了技術影響的性質。
AI的核心經濟功能
AI的本質經濟貢獻在於，它是從機械化體力勞動提升轉向自動化認知工作提升的方方麵麵。
AI符合通用目的技術的所有關鍵標準：它能被廣泛應用於整個經濟；其本身的性能在持續、快速地改進；它催生了大量相關領域的互補性創新；並且它有潛力顯著提升生產率和經濟增長。
2.2 擴散的速度大大加快
AI作為軟件，通過雲端交付，並建立在第五次康波周期所創造的現有數字基礎設施之上，這使其擴散速度比過去以硬件為中心的革命快了幾個數量級。
軟件與硬件的本質區別
過去的通用目的技術革命，無一例外地需要大規模的實體基礎設施建設，例如鐵路網、電網、工廠和高速公路，這個過程耗時數十年。而AI則巧妙地利用了前一次技術革命——信息與通信技術革命——所留下的成熟基礎設施，即互聯網和雲計算平台。
前所未有的采納率與迭代速度
這種“站在巨人肩膀上”的特性，使得AI的采納速度達到了前所未有的水平。2025年8月的一項調查顯示，已有75%的員工在工作中使用生成式AI。與此同時，AI模型的能力正以指數級速度提升。claude和GPT-5模型目前在奧數比賽中，都已經獲得滿分。這種技術能力與市場采納率之間的快速正反饋循環，進一步壓縮了其產生經濟影響的時間周期。
2.3 滲透的深度：一場元革命
AI不僅是一場單一的技術革命或工業革命，它更像是一場“元革命”（Metarevolution），或者是多個技術革命的“疊加態”。通過增強發現與創新的核心認知過程，AI正在同步點燃並加速其他眾多領域的革命性突破。
AI作為創新引擎
AI通過對智能的提升將“催生多個技術革命”，比方說，AI正在驅動從生命科學、材料科學、化學、精密製造到能源等幾乎所有行業的，多元領域的顛覆性進展。
Ai還正在從根本上改變科學研究的方法論，從過去的數據分析工具，演變為能夠自主生成假說、設計實驗的“科研夥伴”。這意味著AI的影響並非局限於某個特定行業，而是作用於“創新”這一過程本身，其應用範圍覆蓋所有經濟部門。
經濟影響的廣度
AI作為建立在第五波信息技術浪潮基礎之上的“二階”技術，從根本上改變了佩雷斯的技術革命擴散模型。對於AI而言，其“安裝期”的核心任務不再是建設新的實體基礎設施（如鐵路），而是開發基礎模型並將其整合到現有的數字工作流程中。這不僅極大地縮短了時間線，也改變了所需資本投資的性質。
AI時代的主要“安裝”成本並非實體資本，而是計算資本：對數據中心、先進半導體芯片和模型訓練的巨額投入。這些資本高度集中於少數幾家科技巨頭，這與鐵路或工廠時代更為分散的投資模式截然不同。
這種集中化可能意味著，佩雷斯模型中的“狂熱期”泡沫，將更多地體現在少數幾家核心基礎設施供應商（如英偉達）的股價上，而非像互聯網泡沫時期那樣，廣泛分布於數千家初創公司。這一切都預示著，向“展開期”的過渡可能會更快，但也更集中，且潛在波動性更高。
當然，這也意味著，未來，如果“轉折點”的崩盤到來，其係統性風險可能會因這種高度集中而加劇。
第三部分：加速的正在被加速---解構AI的多階飛輪
3.1 一階加速：同步爆發的產業革命
AI並非僅僅創造了一個新的“AI產業”，而是作為一個通用催化劑，在多個以往相互獨立的領域內，同步觸發了生產力和科學發現的革命性S曲線。
AI + 生命科學
AI正在極大地加速藥物發現過程，這一過程傳統上需要超過十年時間和數十億美元的投入。AI平台能夠預測藥物特性、優化配方，並在極短時間內識別出全新的候選藥物。
例如，廣為人知的穀歌的alphafold，2025年幫助Precision Clinical Medicine發現新型抑製劑，整個發現過程從傳統方法的數年縮短至數周，成本降低 70%。
又例如，Insilico Medicine利用AI在46天內為纖維化疾病設計出潛在藥物候選，傳統方法可能需要數年。
AI + 材料科學
AI正在將材料研發從緩慢的“試錯法”發現模式，轉變為快速的、由AI驅動的“逆向設計”模式。諸如MatterGen和GNOME等AI平台，能夠篩選數百萬種潛在的分子結構，預測其物理和化學性質，並提出可行的合成路徑。這極大地加速了電池、半導體和脫碳技術所需新材料的發現進程。這同樣構成了一場材料科學領域的革命。
AI + 能源
Ai能設計更高效的電網、發現用於太陽能電池和儲能的新材料（與材料科學革命相連），以及優化數據中心自身的能源消耗。這種需求與解決方案之間的共生關係，形成了一個自我強化的“AI-能源”飛輪。
3.2 二階協同：跨革命的生態係統
這些由AI驅動的革命並非孤立存在。它們構成了一個複雜的、相互關聯的生態係統，其中一個領域的突破會成為另一個領域加速發展的使能平台，從而產生複合式的增長效應。
例如，上文所述的材料科學和生命科學技術和生產率的快速提升，不但會驅動各自板塊的產業革命，還將驅動基於新材料和生命科學的農業和養殖技術和生產率的提升，形成新的生產率增長飛輪。
在學科交叉融合已成常態的現代科技體係中，這樣的例子比比皆是。
3.3 元飛輪：“科研-模型-創新”的遞歸循環
最深刻的動態是一種遞歸的、自我完善的循環：AI加速了科學和技術發現的過程本身，而這些發現的產出又被用來創造更好的AI。這為創新速率本身的指數級增長創造了可能。
AI加速科學發現
AI正被用於設計新穎的量子實驗，發現新的物理學規律，並自動化科學研究的關鍵步驟。AI“科學家”係統能夠解析研究目標、生成科學假說並設計實驗方案，其表現在科研的大多數方麵，已超越了頂級的人類專家。
AI改進AI（終極遞歸）
當AI利用這些科學發現，以及自身能力來設計更好的AI時，這個循環就實現了真正的遞歸，這是與以往任何技術範式最根本的區別。
2025年9月，芯片設計公司Synopsys宣布，他們使用的AI輔助芯片設計的能力，可以“把工作從天縮短到小時、從小時到分鍾”。
這創造了一個直接的反饋回路：更好的AI設計出更好的芯片，更好的芯片能以更低的成本、更快的速度訓練出更強大的AI，而更強大的AI又能設計出更卓越的芯片。這種AI係統通過反饋循環從新數據和修正中持續學習的機製，是其能力不斷進化的核心。
這個“元飛輪”實際上是在自動化熊彼特理論中“創新”的核心功能。如果“新組合”的產生過程本身能夠被加速甚至自動化，那麽驅動康波周期的核心引擎就不再受限於人類創造力的步伐和資本形成周期的束縛。這意味著周期的節律性本身可能被打破。
熊彼特的周期是由創新的“集群”或“蜂聚”驅動的，這些集群之後是擴散和最終的枯竭期。
然而，“元飛輪”的存在——AI用於科學發現、AI用於AI設計——表明創新可能不再需要“集群式”出現。相反，它可能演變成一種持續的、不斷加速的流動。如果一個高生產率的“新組合”（如一種新藥或一種新材料）每年，甚至每個月都能被發現，而不是每十年，那麽經濟體係將沒有時間進入長波的“成熟”和“衰退”階段。“創造性破壞” 5 可能從一種周期性事件演變為一種常態。
這將使長波從一個周期性現象，轉變為一條陡峭的、持續的指數增長曲線，這對經濟穩定、投資策略和社會結構都將產生深遠的影響。
第四部分：重塑波形——AI驅動周期的動態變化
4.1 振幅與頻率：邁向超周期
由AI驅動的創新的空前速度和同步性，很可能導致康波周期的波長被急劇壓縮（從50-60年縮短至潛在的5-10年），同時其振幅會增加，從而引發更頻繁但更劇烈的經濟轉型期。
壓縮的波長與增大的振幅
曆史上50-60年的周期長度，正受到科學進步加速的挑戰。第五波信息技術周期的長度已經比之前的周期要短。AI的擴散速度 18 及其持續創新的能力，預示著一個更進一步、更激烈的壓縮。
同時，多個革命（AI+生物、AI+材料等）的“疊加”，意味著AI驅動周期的增長階段（“春季”和“夏季”）可能會比以往任何周期都更加陡峭。其潛在的GDP影響是巨大的。
圖：ai驅動的新康波周期（增長幅度太大，圖紙不夠顯示。注--這不是玩笑）
波動性的加劇
一個被壓縮的周期，意味著更頻繁的“創造性破壞”時期。佩雷斯模型中相對穩定的“展開期”可能變得難以實現，取而代之的可能是一種永久性的顛覆狀態，這可能導致更高的宏觀經濟波動性。
4.2 資本周期的重構：生產率悖論與J曲線
AI的投資周期與以往不同，它更側重於無形資產（模型、數據）和集中的計算基礎設施。這導致了一個顯著的“生產率悖論”和“J曲線效應”：在短期內，巨額的前期投資與可衡量的生產率增長之間存在脫節，造成了市場炒作與經濟現實的背離。
投資悖論與J曲線效應
科技巨頭預計在2025年將在AI基礎設施上投入超過3000億美元，然而，高達80-95%的企業報告稱，AI尚未對其盈利產生實質性影響。這與曆史上的技術革命（如鐵路熱潮）有相似之處，即巨額資本支出遠早於回報的實現。
企業在采納AI技術後，生產率在短期內往往會經曆一次可衡量的暫時性下降。這是因為企業需要承擔巨大的“調整成本”，包括重新設計工作流程、建設數據基礎設施、以及對員工進行再培訓。這個下降之後會迎來更強勁的增長，但最初的負麵衝擊是真實存在的。
這一微觀層麵的“J曲線”動態，為宏觀層麵的“生產率悖論”提供了完美的解釋，並與佩雷斯模型中的“安裝/狂熱期”特征高度吻合。它表明，盡管市場熱情高漲，但經濟體仍處於AI範式轉變的早期動蕩階段。這並不意味著ai已經泡沫化，而是一個範式轉變在早期階段的可預見特征。
資本性質的轉變
投資正從傳統的機器設備轉向數據中心、芯片和雲基礎設施。這種新型資本的核心功能不再是擴大物質生產，而是增強認知能力。
第五部分：兩種未來——超壓縮的康波周期抑或周期性的終結？
5.1 情景A：微周期時代——一個壓縮且動蕩的未來
在此情景下，熊彼特周期的基本邏輯依然存在，但其時間線被徹底壓縮。長達50年的長波，被一係列為期5-10年的“加速康波周期”所取代，每個加速周期都由新一代的基礎AI模型及其相關應用所驅動。
該情景的邏輯是，盡管“元飛輪”加速了創新的步伐，但技術擴散、市場飽和和創造性破壞的過程仍然遵循周期性模式。每一個重大的AI新架構（例如，從GPT-4到GPT-5，再到超越Transformer的新範式）都可能引發一輪小型的投資與應用開發熱潮（即“爆發”與“狂熱”）。隨後，隨著應用成熟和下一代技術突破使其過時，市場將進入整合、飽和和小型衰退期（即“成熟”與“創造性破壞”）。經濟將經曆更頻繁但可能不那麽深刻的繁榮與蕭條周期，其節奏與AI模型的能力提升周期直接掛鉤。
5.2 情景B：逃逸速度下的持續增長——康波奇點
在此情景下，自我完善的“元飛輪”變得如此強大，以至於它完全打破了周期性模式。創新過程不再是“集群式”的，而是變成了一股持續的、自我加速的洪流，引領經濟進入一個超越曆史模型的、持續的超指數增長範式。
該情景的關鍵在於AI不僅能完全自動化生產，還能自動化研發（R&D）本身。如果機器能夠自我複製和自我改進，那麽傳統經濟增長的約束（勞動力、資本折舊、創新回報遞減）將被克服。
經濟體將進入一種“類永續加速”的增長狀態，gdp可能實現兩位數的增長，且不斷被加速。
直至gdp以季度計算，這就是“技術奇點”帶來的“經濟奇點”。這時，我們所熟知的經濟“周期”將完全不一樣，可能還有起伏，但更顯眼的將是一條幾何增長曲線。
當然，這條軌跡也將伴隨著極端的社會風險。
5.3 綜合與概率評估
最有可能的未來是這兩種情景的混合體。我們可能正在進入一個類似於情景A的過渡期，其特征是高波動性和由AI驅動的快速、連續的顛覆浪潮。然而，“元飛輪”的內在邏輯指向了最終向情景B的長期趨勢。
5.4 最後的思考
“煤炭並非與其他商品並列，而是高於一切的‘物質能量’。”——威廉·斯坦利·傑文斯，1865
類似的，ai並非與其他工業革命並列，而是高於所有其他工業革命的革命流水線。
這一次，ai革命和之前的技術革命的不同之處在於，如果說之前人類經曆過的技術革命是一個火箭發動機，那麽這次的ai革命，就是一個火箭發動機工廠！
