作者：Victor 、Mr. Z， 168X
一项技术可以极其成功，却仍是一笔失败的投资
2026 年 8 月初，AI 与半导体板块在六、七月经历一轮明显下杀，市场关于「泡沫是否会破」的争论再度升温：SpaceX 股价回落到 100 多美元、OpenAI 的 IPO 从今年推迟到明年、知名 AI 主题基金 Situational Awareness 也被迫下桌。与此同时，中国开源模型在七月密集崛起，以极低成本提供接近闭源旗舰的性能，正在改写全球使用智能的价格结构。
本期 168X 邀请到老朋友、AI 与 Crypto 顶级投资人，同时也是自媒体「Bill It Up」主理人的 Bill Qian（ @billqian_uae ）。Bill 近期把 AI 放进更大的经济与社会框架去观察，关注人口红利是否失效、国家为何重新下场、AI 泡沫会如何收场。在这场横跨近两小时的对话里，他提出一个相当反直觉的核心判断： AI 泡沫最大的基本面风险，可能不是技术失败，而是「中国模型太成功」。 当中国把智能打成低利润的基础商品，全球社会总福利大幅提高，整个产业的收入与利润却未必同步成长，于是形成一种特殊的杰文斯悖论（Jevons Paradox）： 一项技术可以极其成功，却仍然是一笔失败的投资。
一、AI 泡沫这次为何不一样：速度、估值与「成长消化一切」
Mr. Z：Bill 哥最近把很多心力放在 AI 上，而且时常有点忧国忧民的感觉，把 AI 放进更大的经济与社会框架里去看。你最近的文章常提出一些结构性的大问题：人口红利是不是失效了、国家政府为什么开始下场组织 AI 这个战局，以及 AI 的泡沫会如何结束。我们可以先从 AI 泡沫聊起吗？
Bill Qian：好的。我想这一波 AI 浪潮相对于之前的周期，最大的一个特点就是速度。这个速度可能是之前无法想像的：第一次、第二次工业革命可能需要花 50 到 100 年才完成 adoption（采用普及），PC 可能需要花十几二十年才到 10 亿用户规模，而 AI 只花了三年，就让全球现在有 10 到 20 亿用户。
当 adoption 的速度变得越来越快，很多时候阶段性的泡沫，可能都会被消化在成长的速度里面。 有一句话叫「有增长可以消化一切问题」，所以我觉得这是我们今天看 AI 需要注意的一个点。任何一次技术周期可能都会带来泡沫、然后破灭，但这次我们需要理解：速度本身可能会影响整个周期的演变，它有可能变成非常短的市场调整。因为市场下来以后，突然用户速度、产业增长又一下子让大家重新回到牌桌上，这是我们之前好几次都可以看到的现象。
另外一个点是，在这个过程中，我们需要时刻注意来自中国的这些「价值颠覆者」。有可能未来中国便宜的 Token 会让整个 AI 产业，有点像电动车产业或光伏产业一样：创造了大量的社会总福利，但在很长一段时间里，它也会去杀掉美国那边的估值。这是我最近看到、也和朋友一起交流的两个现象。
Mr. Z：解读你的文章，你是 AI 基本面的多头。理由包括：AI 三年之内就触及 10 亿用户，采用速度远快于蒸汽机、电力、PC、互联网；模型公司的收入成长很快；当前公开市场估值还没达到当年的泡沫水平；而且大部分由大型科技公司的现金流支撑，不是高杠杆融资。所以会出现一种状况：每次市场回调、杀估值时，只要新模型又有突破、收入又有突破、用户又成长，把饼做大，估值又能重新被消化。那你的意思是，市场只不过是反覆地去杠杆（deleverage），加上一些 V 型回调而已？
Bill Qian：我觉得一方面是去杠杆，另一方面也是在调整估值的预期。但在这个过程中，我们需要时刻观察的一个点是：它到最后到底是一个「Flash Bear」，也就是相对的快上快下；还是会像 2008 年的金融危机，或者 2000 年的互联网泡沫破灭那样，是一个相对 L 型的反弹。
什么是 L 型的反弹？本质上就相当于预期的恢复、基本面赶上估值，需要更多的时间。但我现在看下来，觉得这一次⋯⋯包括 Anthropic 或大模型公司里面很多研发人员都会觉得，整个事情的发展其实超过了他们的预期。大家都在判断：奇点（Singularity）到底什么时候会到来？AGI 什么时候会到来？从用户数、用户时长，到 Anthropic、Claude 所代表的下游采买服务的意愿，这些 adoption 数字的角度看， 大家一方面可以去预期一个 L 型的熊市，但另一方面也要小心：所谓的熊市，逻辑到最后是对的，但表现形式这次有可能会微调。 这也是我一直在观察的一个点。
Mr. Z：我自己也感受得到，AI 这波浪潮可能真的在短期（半年到一年内）热情在退却。第一个指标是 SpaceX 的股价跌到 $106；第二是 OpenAI 原本一直喊今年上市，也推迟到明年了；第三就是 Situational Awareness 这种指标型基金被整盘端走、去杠杆、爆掉。所以是不是市场的下一步，整个 tension 跟 capital 会往别的赛道跑，AI 这边热情退却？
Bill Qian：对，我们可以看到最近连可口可乐的股票都创新高了嘛，板块轮动肯定是会存在的。大家在板块轮动的过程中希望去寻找新的题材，这些市场情绪都会长期存在。但我会更关注：回到 AI 这个话题，如果 AI 到最后收入本身超过大家的预期，比如 Anthropic 或中国大模型的收入在明年、后年还能持续 beat 预期，那对 AI 的投资就会持续存在。因为到时候 CAPEX 能不能收回、回本周期这个问题，可能也会被解决。你只要下游的 Token 卖得好，中间这些云到最后也卖得好，那整个产业链最后都可以被 address（消化解决）。
从这个角度讲，其实就好像你从 2001 年开始买亚马逊：在大多数时间里它都是赚钱的。亚马逊过去二十几年以电商股、或电商加云的形式超级成长，你任何时候买，某种意义上其实都是对的，哪怕是泡沫最高的 1999 年买，到今天都已有 40 多倍的回报。
二、存储：从大宗商品到「类台积电」的先进制造重估
Mr. Z：我看到一个说法是，像存储可能占（成本的）13% 到 18%，可是过了明年到后年，存储本身、甚至芯片本身，可能都会因为 oversupply（供过于求）导致价格崩落，从而压缩这些大厂的营收和利润。这到底会不会发生，还是它其实一定是 under supply（供不应求）？
Bill Qian：我相信最终供给肯定会跟得上需求。但基于下游对计算需求的成长，最近我也做了一些调研，产业里的专家普遍认为，像存储的话，可能到 2028 年之前基本上都还处于一个非常供给稀缺的状态。
同时，存储本身的市场结构也在发生变化：从原来非常同质化的 DRAM，到现在需要去定制的、先进制造业的 HBM（高带宽内存）。在这个逻辑里，未来存储本身的 CAPEX 爬坡周期会很长；而我们对存储整体的逻辑，也不会再是以前的 commodity（大宗商品），而应该像台积电（TSMC）一样，变成一个先进制造业的逻辑。 在这个逻辑里面，未来估值本身也需要去重估。
但你刚才说的那个点，就是未来需求会不会被供给充分满足，我觉得这个疑问是长期存在的。有可能到最后过分溢出；但在需求侧，因为中国工程优化能力的上升，使得最后实现平衡。那样的话，到时候上游制造业的估值、或者资产的上升，也需要有一个回落。
Victor：存储是这一轮最亮眼的赛道，它本身是一个非常强的周期股：建厂时间长、投入资本大，过往有非常显著的周期特征，行情好的时候爆赚，供给一下子出来的时候就爆亏。这一轮 AI 周期里，存储确实有一些一样、也有一些不一样的地方：像 HBM 这种高单价、高毛利的销售占比显著增加；HBM 的产能又排挤了 DRAM、NAND 等普通存储的产能，反而有助于传统存储价格更稳定；像美光（Micron）这些公司也去跟客户签更长的约，签了十几份策略性客户协议。整体 AI 泡沫来说，你觉得有哪些是这次不一样、哪些是一样的地方？
Bill Qian：先说一样的点。首先，它是一个真实的创新，跟上一代的互联网、电气化、工业化一样，我们会把这些创新和郁金香热潮分离开来，它还是个真实的创新。其次，的确所有创新的 CAPEX 跑得都比业务要快，不管是当年的铁路热潮还是电气化，整个 CAPEX 的增长都远远超过收入。这也是为什么今天大家担心：云厂商今年七千多亿美元的 CAPEX，未来再过两年，到 2028 年，整个云的 CAPEX、AI 的 CAPEX 和 AI 的债务，会变成全美仅次于房贷的第二大债务市场。在这个逻辑下，下游的收入能不能去 address 上游的投资，这也是大家疑问的点。
但这次不一样的有几个东西。 第一，在很长一段时间里，其实大家是股本金的投资，债务本身并没有那么高 ，只是最近像 M7（美股七雄）也开始去募债的资金了。第二，也是很大的一个点，就是速度。之前工业化，蒸汽机到全英国工业劳动力超过农业，花了差不多 80 年；电气化从第一台发电机开始到全美进入电气化，花了将近半个世纪；互联网也花了十几年才有 10 亿用户。但今天差不多从 2022 年 11 月 GPT 诞生，只有 36 个月，全世界 AI 用户就已经超过 10 亿。当然你可以说，AI 的创新是建立在全球数字化、PC、互联网和云化的基础上，在这个巨人的基础上完成 adoption。但速度本身⋯⋯天下武功唯快不破， 当速度够快，是不是成长本身就会熨平现阶段的一些增长问题？
还有一个点是，整体估值并不夸张。 上一个周期，思科（Cisco）差不多是 200 倍的 PE（市盈率）；但今天存储跌下来以后只有三到四倍的 PE，台积电和英伟达都是 20 多倍的 PE。你会发现整个产业其实没有特别夸张的「市梦率」，基本上都在一个非常合理的市盈率区间里。大家更多的担心是「你涨得太快了」、太多的钱涌入，非常自然地产生警示；但从绝对估值的角度来讲，其实也还好。
三、GPU 折旧：铁路能等 50 年，GPU 等不起
Mr. Z：这边还有一个关键，我读你的文章，觉得主要的点是 GPU 的折旧速度。GPU 其实只有三到四年的经济窗口，但铁路可以用 50 年、光纤可以用 25 年。即使 CAPEX 最终有需求，收入还是必须赶在 GPU 的折旧之前追上。这部分可以跟大家多聊一点吗？
Bill Qian：是的。关于 GPU 的折旧期限，业内也有不同意见。有些人会觉得，被淘汰的 GPU 最后也可以用来做推理，所以可能可以延长到五到六年。我想表达的一个点是：现在大家都在算这个帐。前两天好像 OpenAI 的 CFO 说，一个 GW（gigawatt，十亿瓦）差不多一年可以回 100 亿美元的 ARR（年度经常性收入），那这样也需要三到五年之间回本。
所以关于回本周期这件事，大家都还是在一个观望的过程中。目前看来，最大的担心也是来自整体回本周期。因为这个回本周期最后会决定：传统云厂商 CSP，和那些 NeoCloud（新型云厂商），他们的 equity（股权）回报，以及更为重要的，他们的 debt（债务）最后能不能还上钱。这是大家最大的疑问。
在这个疑问下面，我觉得会有两个点。 第一个点在于下游：Anthropic、OpenAI 或其他应用厂商的 Token 能卖得有多好。如果他们的 ARR 能一直往上涨，那上游的 CAPEX 最后也就不是问题了。 第二个点，是要去观察最后中国厂商对于整个牌桌的一个颠覆。
四、中国廉价 Token 的价值颠覆：成功的技术，失败的投资？
Bill Qian：当中国厂商最后用 1/20、甚至 1% 的 Token 价格，不管是在大模型还是多模态各个领域里去进行价格战，那最后有可能出现的是： 全世界用 AI 的 social welfare（社会总福利）提高了，AI 的 massive adoption 提高了，但美国厂商的收入下降了；而美国厂商下降的收入，中国厂商也没有完全赚到，因为他们自己也在打价格战。
最后大量的开发者和用户，是用了高价模型加低价模型的混合形式。从这个角度讲，最后相当于 value creation（价值创造）有很多，但商业上的 value capture（价值捕获）没有那么多。表现出来就是：美国厂商的估值会被杀掉很多；中国厂商当然会上来，但上来的也没有它砍掉的那个估值那么多。
所以这是接下来有可能需要去观察的一个点。 在那个点里，如果这个产业最后变得有点像电动车一样：消费者和开发者很高兴，但投资这些企业，未来几年还能不能获得非常好的 ROE 回报？这是每个人都要去思考的。
Mr. Z：这听起来蛮恐怖的。假设 Kimi K3、千问或者 whatever，表现开始大幅领先 Claude 或 GPT，普及率变高，反过来把 OpenAI 跟 Anthropic 的用户吃掉，估值也下杀，市场开始去魅，头部模型公司估值被压缩，那在次级市场（secondary market）表现也不会太好，两个巨头的上市时间也延后。最后剧本会像这样吗？半年后我们可能会看到这个情景吗？
Bill Qian：我会觉得，中国厂商在全球市占率上升这件事，几乎是确定的。因为如果去看网上的评测结果，你会发现开放权重（也就是所谓的中国开源模型）追上闭源的速度越来越快，performance（性能）的差距也越来越短。
五、Token Budgeting 取代 Token Maxxing：闭源与开源的混用时代
Bill Qian：在这个逻辑下，现在矽谷你会发现，大家的思路也从原来的「我的预算是无限的」，也就是所谓的 Token Maxxing（极致堆用 Token），到现在「我要开始非常精细地使用我的 Token」：什么样的用高端的、什么样的用中低端的，也就是 Token Budgeting（Token 预算化）。这个思路其实已经形成了。
在这个逻辑下，全球就是高端用 Claude 这种模型，中低端用中国的模型，这已经变成大家的一种使用习惯。 所以我觉得这件事情一定会发生。这也是为什么前段时间我们可以看到 OpenAI 开始降价。我不确定 Anthropic 最后会不会准时上市，但它如果准时上市，股价也会很好地反映这个点：来自中国厂商的价格战。所谓的价格战，就是我用与你相近、类似的产品性能，但最后是几分之一、1/10 甚至 1% 的价格。
Mr. Z：这听起来是中国市场很擅长干的事情，像京东或美团那时候的价格战，打到你死我活，最后政府出来说「不要再瞎搞了」。这个会怎么收场？因为中美之间这样打，感觉一打不可开交。
Bill Qian：我觉得，要看这件事会不会进入各个国家的贸易谈判里，我自己直觉，暂时优先级还没有那么高。因为贸易谈判基本上都需要是你本国选民、就业人口相对比较多的产业。举个例子，澳洲很在意自己的牛肉，美国很在意自己的玉米，欧洲很在意自己的汽车，因为那都是选民很多、从业人口很多的产业。 但 AI 本身是一个相对比较精英、充分竞争的产业，所以未来它会不会进入各国贸易战的谈判筹码，这个我不太确定。 当然，如果涉及到数据合规之类的谈判，我觉得是有可能的。
但短期的话，我感觉这还是又一次全球性的技术竞争。它跟以前不太一样：以前比如中国电商的百团大战、价格战，都是基于区域性的；这次某种意义上是一个全球性的 AI 性价比大战。
六、价格战会不会进入贸易谈判：主权 AI 才是真正的变数
Bill Qian：这里面唯一一个阻止大家去打这个战的点，我觉得可能未必是贸易战的谈判，而是各个国家对于自己布局安全的顾虑。可能使得某些地方，到最后不在乎性价比，我就是要造自己的主权 AI。那这个我觉得是另外一个话题了。
Mr. Z：这个我也很好奇你的看法。很明显，在东亚，台湾、日本、韩国基本上都是美国这个老大哥扶植出来的，算是美系半导体阵营。你之前也说过，要理解这一波亚洲股市的 hype，可能要先回溯到日本的通产省、韩国的经济企划体系，以及台湾经济部跟工研院这些调动民间企业组织的力量。往中国那边看，则要看发改委、地方政府跟产业基金。这个逻辑更像是政府去挑赢家。那西方经济体系呢？你会怎么看东亚跟西方经济体，在调动国家重点产业上的作用，还有他们各自的优胜劣败？
Bill Qian：我觉得在这个过程中，大家会发现，以前这种自上而下的举国体制，好像是屡试不爽的。以前很多经济学家觉得市场没有办法被干预，最好是 100% 都留给市场。但我们会看到，在东亚整个筷子文化圈里，不管是韩国、日本、中国还是其他地区，这个自上而下的逻辑，其实让很多产业都能够做好。
在这个过程中会有一些浪费，但当一件事情太重要了以后，自上而下：一可以保证绝对的资源，二可以保证集中所有的资源去做一件事情。所以我们会看到，不管是台湾的芯片、韩国、日本，这个现象我觉得是屡试不爽的。
七、政府重新下场：东亚「举国体制」与筷子文化圈的优势
Bill Qian：在这个逻辑下，也会看到美国、印度他们也尝试去效仿。但我觉得这种效仿最后意义可能有，但肯定不会像筷子文化圈那么显著。因为毕竟在一个小的政府下面，你能够拥有的资源都是有限的。 今天看来，对那些纯市场派来讲，这是一次打耳光的过程了。 最后会发现，筷子文化圈的逻辑，从当年的钢铁、汽车，到中国的光伏、电动车，一直到现在整个东亚擅长的芯片制造业，自上而下有的时候的确是很有效的。
Mr. Z：如果再次用这种政府自上而下的调度逻辑，它可以在头部模型这边被精准使用吗？比如中国对阿里、腾讯或者月之暗面做精准的调度；又或者像美国特朗普，会用很多政治力量，比如之前说 Claude 的 Fable 5 有国家安全疑虑，所以一开始不开放给民间使用，只给美国军方使用。这种自上而下的调度，在头部模型这边还有可能 work 吗？我的意思是像当年台湾的经济部跟工研院说「我们就是要把资源、人才、资金都往新竹去调度」。
Bill Qian：明白。我觉得这个现象在东亚是会长期存在的，我觉得这也和东亚整体相对比较大政府的逻辑有关系。而且东亚我觉得一直有一种文化：不管是官僚阶级还是商人，某种意义上大家都共享了一种士大夫的情结，使得一件事情最后大家能够共享一种语言，然后一起共享资源去把这个事情做好。同样的逻辑，我会觉得在现在的西方可能会难一点。以前可能可以，比如罗斯福当政时候的美国，那个时候的美国政府其实也挺大的。
八、板块轮动与能力圈：不要当那个接盘的人
Victor：大科技这一边，我比较好奇 Bill 哥会怎么看短期跟长期。如果以 20 年维度来看，互联网企业确实翻了几十倍；但蛮多投资人还是关注在当下要怎么选到最好的赛道，短期内有不错的回报。近期像半导体资金开始流到软件、大科技这边。这会不会就是我们下半年的主题？还是要走一步看一步？资金开始流向哪里，有没有看到一些苗头？
Bill Qian：首先，我本身并不是关注短期轮动的专家。而且据我所知，大量的短期轮动它本身其实也是很混沌的。市场上的游资、韩国的 hedge fund、香港、陆家嘴，其实有大量 small cap 到 middle cap 的投资者，他们很多时候会去交流一些票，大家一起去买一个中等市值的公司，后面又会有市场上的小作文出来，最后大家一起去炒。某种意义上，这其实也和之前加密货币圈里资本去追逐板块是很类似的。
在这个过程中，尝试去捕捉板块，我觉得是很辛苦的一件事。 当一个人想去尝试捕捉板块，那就说明你本身并不是去塑造那个 narrative（叙事）的人，而是你可能是接盘的那个人。 我觉得这本身就不是一个特别好的投资逻辑。除非你从基本面上已经判断出接下来的一些瓶颈，比如能够比较早判断出 memory（存储）对产业的瓶颈，那到最后它就不是趋势驱动，而是你研究整个产业链的瓶颈去驱动的逻辑。
所以回答你的问题，我并没有那么擅长去判断短期的板块热点。除非你本身就在这个局中、你就是那个做局的人，否则我会建议大家还是要拿住你自己特别信的资产；或者到最后你可能就去买更相对比较宽基的 ETF，比如存储的、半导体的、甚至更泛科技的一些 ETF。 我觉得坚守自己的能力圈会更重要一些。
九、下游决定一切：从应用层、云厂商到芯片与存储的传导链
Mr. Z：以现在的角度来看，你会怎么看之后整个 AI 市场的发展？我们可以看到六、七月整个半导体跟 AI 面临一个下杀，那大概到十一月美国中期选举（midterm election）之后，你的预期是二级市场会有一个回调或崩溃，还是大概会涨？
Bill Qian：我不擅长进行市场趋势的判断。但我还是认为，不管是中期选举、美国加息，这些点最后都是宏观面的东西。现在的宏观面肯定没有之前那么乐观。我觉得手里有头寸的人，肯定要好好思考接下来的再平衡；而头寸还不够的人，我觉得也恭喜你们，可以耐心地等待出手的机会。
而对于基本面，我觉得很重要的一个点还是去观察下游应用的增长，或者说 Anthropic 和 OpenAI 他们的 revenue 能不能继续增长，还是说会遇到变数，比如中国厂商的竞争。这个可能是对他们杀估值会比较大的。或者说 coding（编程）业务涨得实在太快，使得一直超预期， 因为 coding 基本上某种意义上，最后是可以替代掉这个世界上几乎所有的白领工作。
我觉得观察这个会比较重要。因为这是最下游，而下游会决定中游云厂商的债务危机和 CAPEX 问题，他们又会决定上游芯片与存储的出货量。所以这是一整个从下游到中游再到上游的逻辑。我会建议每个人都去观察这个产业真实的基本面收入，最后能不能熨平整个产业的超高速增长。
Mr. Z：下游这一块，我自己看，最下游还是 AI 的应用层，但再往上一层其实是大模型层。这个 AI 应用层这边，似乎好像还没看到除了大模型以外更多其他的应用，是这样理解吗？
Bill Qian：对，我同意这个理解。我们可以把整个 AI 分成软和硬。软的话，今天最大的收入都还是来自大模型；多模态里面的视频、图像，这些收入目前都还没有赶上大模型。而硬的话，不管是美国和中国的具身智能、机器人，我觉得现在的收入也没有那么大。
那后面你说买增长、bet 未来，肯定是希望软这件事最后能替代全球比如 10%、20% 的白领工作；而硬的话，各种各样的服务业、physical（实体）的劳动，最后也都能有多少替代。 从这个角度讲，这件事相当于：全球整个 labor 市场是几十万亿的市场，最后能有比如 10 万亿被软件 AI 与硬件 AI 替代。 那 10 万亿如果乘以 10 倍的 PS（市销率），或者 20 倍的 PS，那也是一个 100 到 200 万亿美元市值的市场。将来在全球总产业里，农业可能是少部分，工业化，然后很大一部分就是 AI enable（赋能）的产业。因为 AI 本身可能就会在服务业、金融里创造更多的价值。
十、机器人与具身智能：又一场「电动车式」的中美竞赛
Mr. Z：刚刚讲到具身智能，我好奇你有没有看一些 robotics（机器人）这块？我看美国主要大家在讲 Figure AI 这些头部估值的机器人公司，中国大家最瞩目的宇树科技，好像是 8 月 10 号要来做 IPO。这个中美机器人的发展，我感觉有点像当年搞电动车的味道：美国苹果说要造车，说了 10 年但现在 Apple Car 没有；但小米说要造车，三年就量产了，还有比亚迪、小鹏这些很厉害的品牌。我觉得这种制造业还是中国拿手，你怎么看？
Bill Qian：我会比较愿意把整个机器人产业去类比电动车。因为这个事情到最后无非就是软加硬：智能再加硬件。而中国本身就是一个制造业大国，我觉得在未来很长一段时间里，其实都是中国超高性价比的供给去供给全球。
而美国的话，可能有点像手机产业：会有 iPhone。 中国可能到最后会挤占全世界几乎所有的非苹果用户，而美国会有自己一个比较高端的「苹果」。 不管是市场定位的问题，还是国家安全的考虑，或者是贸易壁垒，我觉得同样的逻辑在具身智能、机器人里也是一样的。
其实到最后本质上都是一回事：手机某种意义上也算是一个手持的计算工具；电动车将来有了 FSD（全自动驾驶）以后，其实也是一个轮式机器人；那机器人到最后也是用当年造手机、或造电动车的逻辑去造的。所以我自己会预判，这个产业的未来会非常像之前的手机或电动车产业。
十一、主权国家的兴衰：为什么下一个亚洲，还是亚洲
Victor：你之前有发文说参加了世界人工智能大会（WAIC）。现在政府下场的背景下，我蛮好奇：东亚的日本、韩国、台湾、中国，在这波 AI 热潮中都蛮受益的；美国、欧洲、中东也在做大手笔的 AI 投资，用不一样的方式去突破。你有提到东亚几乎是上个时代唯一实现跨越式发展的地区，透过政府主导、计划式的经济去推动，完成一个类似「超英赶美」的动作。那在下一波 AI 浪潮，你会注意到哪些国家或地区也有这样的潜力？比如东南亚的马来西亚、越南，或者拉美、非洲，会不会有一些国家抓到这种「政府模式转换」的机会？
Bill Qian：我们观察贸易战会看到，像墨西哥这样的国家，最后的确成了阶段性套利红利的所在地。但整体上，从主权国家兴起的角度，我觉得要有几个点。
第一，一定的人口。然后是好的教育、好的「延迟满足」的文化，说白了其实就是勤奋，就是你愿意为明天去投资。这一点最后既会表现在努力学习上，同时也会表现在努力储蓄和努力投资上。所以你会发现，这几点使得整个儒家文化圈成为战后少数几个、可能几乎是唯一一个，可以让十几亿人、甚至 20 亿人，完成从农业国家到发达经济体转化的地方。
系统性上来讲，我还是会觉得，21 世纪，下一个亚洲还是亚洲。 这里面有比较先进、走得比较快的，比如新加坡、韩国，也有像中国大陆现在也在慢慢赶上来。东南亚的国家也需要去满足这些条件：愿意劳动、比较勤奋、愿意投资，所以我们可以看到越南也都在发展。
有的时候我会把国家当做是一个企业的团队，去判断它行不行，其实跟判断企业是很像的：延迟满足、愿意为未来投资、愿意加入全球化的秩序，再加上一定的好的地理环境和外部环境。 所以我倒不觉得主权国家的兴盛未来会板块轮动，我还是会觉得，未来的红利很大程度上依然会被亚洲国家拿到。所以其实国家之间的发展最后也是：技术给了所有国家、所有个体平权的机会，但机会和发展最后是不平等的。
十二、人口红利的终结：印度为何是「第一个被 AI 做空的大国」
Victor：这也可以 Echo 到你另一篇谈人口红利的文章。亚洲这些国家最主要的优势也都是人口红利。你提到印度是全球第一个被 AI 做空的大国，最主要是因为印度的软件业非常兴盛，有点像美国矽谷的代工基地；但现在 AI 最主要取代的就是白领、这些工程师，印度确实首当其冲。那其他人口很多的国家，比如中国、日本，他们之后的人口能够转化成优势吗？还是也会遇到像印度一样的问题？
Bill Qian：这个问题背后，我觉得需要解释一下。在农业社会，人口未必是红利，因为有马尔萨斯陷阱（Malthusian Trap）：你很容易生了很多孩子，粮食不够吃，最后饿死好多人，人口又回到那个平衡点。但到了工业社会以后，一旦你能启动经济的正循环、愿意给大家教育的机会，大家一起从低附加值的劳动一直做到高附加值，在这个过程中，主权国家、人口红利、劳动人口，这几个词其实都是正向相关的。所以你会发现，很多工业化主权国家的宣传里，其实都是非常鼓励生育的。
这里面一个核心就是： 人口需要工作，创造了很多就业机会、产出了很多东西，然后获得报酬，获得报酬以后又会进行消费，消费又把之前人口创造的东西给消费掉，最后变成一个好的正循环。 那现在在 AI 领域就会出现：AI 本身创造了很多产出，但它未必需要创造那么多就业机会，使得最后人口没有那么多能力去消费。这也是马斯克为什么提，他觉得未来整个货币现象都会是一个通缩的货币现象。因为如果当供给本身不太稀缺，那可能整个经济学常识、整个关于人口的常识，都需要被重写。
回到印度的微观案例：印度过去有差不多三到四百万的 IT 人口，这是整个印度本土中产阶级梦的所在，大家都希望长大了以后做 IT。 但现在打败它的并不是其他国家的 IT 工程师，而是 Anthropic 的 ARR 增长。 这我觉得是一个很有意思的现象。所以未来我们怎么去看待人口红利这件事，我觉得也要分情况去思考。
十三、欧洲的困境：从 DeepMind 卖给谷歌看人才外流
Mr. Z：那欧洲呢？好像大家都把欧洲给落掉了。上礼拜马斯克跟《经济学人》（The Economist）的主编有一个访谈，整个访谈就是说马斯克觉得欧洲有点被移民给搞乱，也没有抓到互联网之后的一整个发展，欧洲是落后的。欧洲这一块，AI 的发展你有在看吗？
Bill Qian：这块我了解不多，我就谈一谈我的想法。欧洲 AI 的故事，其实我们可以从 DeepMind 最后被谷歌收购这么一个故事，就可以见微知著。DeepMind 当时接受采访时也说，他们想要继续往下做，但只有美国有大钱，也只有美国有钱可以帮他们 cash out（套现退出）、把他们买走。所以你会发现，欧洲依然在产出人才，但欧洲的产能和财力，好像就只能去完成一些从 0 到 1 的事情，然后它变成了美国之外的一个人才培训基地。
所以我会觉得，欧洲未来不光是在 AI 领域，包括在电动车或其他一些尖端产业，都会面临很大的来自亚洲的竞争。之前有一个说法，就是 JD Vance 是从美国铁锈地带成长出来的；那未来可能有一些当年的发达国家，最后会变成铁锈国家。 举个例子，日本现在的人均 GDP 只有 4 万美元，不到新加坡的 1/2 ，核心也是因为他们过去十几二十年，一个一个原来可以赚钱的先进产业，正在被其他竞争对手拿走，包括来自中国汽车产业的压力。
十四、UBI、主权 AI 与治理：AI 会像 F-35 一样只卖给盟友
Victor：最后蛮好奇，刚刚聊到 AI、各国竞争、开源跟闭源模型、中美 AI 的竞争。你对未来 AI 在政府和业界之间、整体治理模式的变迁有什么看法？长期来看，AI 可能取代大量劳动力，变成政府提供的一个基础设施，有点像过去的电信公司到后来就变成基础设施。之前 7 月的时候，OpenAI 一个之前的高管也提到，如果美国不限制闭源模型的出口、不限制来自中国开源模型的竞争，他担心 AI 会成为一个共产主义的模式，变成都由国家来提供这些资源。你对政府未来对 AI 的治理模式有什么看法？如果 AI 真的对劳动力和就业产生很大冲击，会不会出现 UBI 这样的模式？虽然你文章里提到 UBI 更适合一些小国寡民的模式。
Bill Qian：我想先说一下 UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）。我一直有几个反对意见。一个是：你看全世界其实现在粮食大家平均分一分，早就不会有人饿死了，那为什么现在还有人饿死？二是：美国现在贫富差距那么大，但为什么提高穷人的收入、做医疗健康的改革，也不容易？
所以我想表达的一点是：UBI 到最后，它是一个政治结构的设计问题。它跟那个时候社会总的 GDP 到底能有多少，可能没有完全的线性相关。 但我们今天看到，在一些比较好治理的欧洲小国，其实失业保险、失业的工资也挺高的，某种意义上它已经实现 UBI 了。所以我觉得：第一，UBI 从来不是未来的事情，它今天已经在北欧国家发生了；第二，我觉得它也可能永远都不会发生，因为我们今天看粮食问题就可以看到，哪怕全人类的粮食早就已经够吃了，但依然在非洲、在海地有人饿死。
关于国家治理这件事，因为人工智能本身，今天看来它能够创造的价值、或者说它能够替代的人类智能，实在是太强大了， 所以我觉得未来一定是会有政府的介入。不管民间的 AI 怎么样，我觉得主权 AI 是一直都会在的。 政府也会非常强地介入到 AI 技术、AI 数据、AI 能力的进口和出口上去。甚至包括，AI 未来可能就会像军火一样： 你只会把最好的 AI 卖给你的盟友，就像美国的 F-35 战斗机一样。
