自第一次工業(yè)革命以來，科技逐漸成為全球經(jīng)濟增長的重要生產(chǎn)要素，每一次重大技術(shù)革命都會推動人類社會經(jīng)濟出現(xiàn)突飛猛進的長周期增長。新技術(shù)是否能引發(fā)新一輪科技革命的標準在于——其能否廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活，并解放、發(fā)展生產(chǎn)力。

根據(jù)規(guī)律，科技提升生產(chǎn)力的過程存在所謂的“索洛悖論”，即技術(shù)對生產(chǎn)率的提升存在明顯的時滯。盡管人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展已久，但其對生產(chǎn)方式的影響沒有脫離互聯(lián)網(wǎng)的框架。而伴隨算力、自然語言處理等基礎(chǔ)通用技術(shù)的成熟，基于自然語言的ChatGPT快速應(yīng)用、AIGC應(yīng)用場景快速拓展， 給AI技術(shù)加速突破“索洛悖論”提供了可實現(xiàn)路徑。AI浪潮已至，這輪科技革命注定會給各行各業(yè)帶來“顛覆性”的變革，未來資本市場“AI+”板塊中也注定會誕生新的科技龍頭。

第三次工業(yè)革命紅利瀕臨耗竭，全球經(jīng)濟增長亟需注入新動能

縱觀2000多年全球經(jīng)濟增長史，在19世紀以前，全球經(jīng)濟增長非常緩慢。據(jù)著名經(jīng)濟史學家安格斯·麥迪遜測算，從公元元年至1820年間，全球經(jīng)濟年均增速只有0.1%，人均收入在這1800多年里只增長了約40%。

直到200多年前英國工業(yè)革命的發(fā)生，徹底改變了這一局面，之前主要依賴人力、獸力的生產(chǎn)方式發(fā)生了變化，全球經(jīng)濟開始加速增長。此后，每一次重大技術(shù)革命都會推動人類社會經(jīng)濟出現(xiàn)突飛猛進的長周期增長，科技已經(jīng)成為世界經(jīng)濟增長最重要的動力。

很多人認為我們一直處在科技井噴的高峰，是因為隨著互聯(lián)網(wǎng)在日常生活中滲透程度的不斷加深，讓我們產(chǎn)生了一種仍處于“技術(shù)大爆炸”時代的錯覺。這種錯覺產(chǎn)生主要有兩個原因：一是中國僅用30年就幾乎全盤吸收了西方300年的技術(shù)成就；二是信息技術(shù)的發(fā)展其實只是“平層效率的提升”而非“更高維度的突破”，即：雖然電腦內(nèi)存和運行效率不斷提升，但運行本質(zhì)和工作原理卻仍在原地踏步，真正對全要素生產(chǎn)率有質(zhì)的提高的技術(shù)并未出現(xiàn)。

即使是以“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的21世紀的科技紅利，也已瀕臨耗竭。2021年全球互聯(lián)網(wǎng)滲透率達65.6%，其中中國滲透率達65.2%，美國滲透率達90%。世界主要經(jīng)濟體極高的移動互聯(lián)網(wǎng)滲透率預(yù)示著新興互聯(lián)網(wǎng)平臺進入一個獲取“增量”困難，需要依靠“存量”拼殺的紅海時代，在這種情況下再想獲得新用戶或者提高用戶使用時間的邊際成本極高。

同時，隨著科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)變革循環(huán)演進，互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為傳統(tǒng)行業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)不僅實現(xiàn)了從桌面互聯(lián)網(wǎng)向移動互聯(lián)網(wǎng)的過渡，也實現(xiàn)了從信息互聯(lián)網(wǎng)、消費互聯(lián)網(wǎng)到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋，應(yīng)用場景已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，難以再找到比較多的拓展點。

勞動生產(chǎn)率提升迎來重要機遇，人工智能或帶來新一輪科技革命

科技革命爆發(fā)的標志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活，從而解放、發(fā)展生產(chǎn)力，提高勞動生產(chǎn)率。近年來全球范圍內(nèi)出現(xiàn)的技術(shù)突破并未能從本質(zhì)上解放、發(fā)展生產(chǎn)力，尤其對于能夠引領(lǐng)全球經(jīng)濟發(fā)展的大型經(jīng)濟體而言，其發(fā)揮的作用還遠遠不夠。

去年11月底推出的新晉AI屆頂流ChatGPT則再次引發(fā)了人們對于新一輪科技革命的遐想。ChatGPT推出僅2個月，用戶數(shù)已經(jīng)突破了一個億，當時的電話和手機分別用時75年和16年才在全球積累1億用戶，即使是上一個最快破億的程序TikTok也要用時9個月。

ChatGPT擁有超大模型和全網(wǎng)數(shù)據(jù)訓練，實現(xiàn)了生成式AI的現(xiàn)象級突破。它不同于前兩年爆火的元宇宙，ChatGPT的應(yīng)用場景要比元宇宙廣得多，反映了解放大腦的“智能型”生產(chǎn)工具已經(jīng)出現(xiàn)。這就像20年前的互聯(lián)網(wǎng)和10年前的智能手機一樣，很有可能引發(fā)新一輪技術(shù)和行業(yè)換代。

媒體上對于“科技革命”一詞的使用十分泛濫，實際上，但凡不能顯著帶來全要素生產(chǎn)率提升的其實只是“偽革命”。回顧歷史，工業(yè)革命是技術(shù)創(chuàng)新集聚產(chǎn)生的時期，三次工業(yè)革命都無一例外地促進了勞動生產(chǎn)率的提升，并決定了未來一個國家甚至世界經(jīng)濟的可增長性和繁榮程度：

1760年到1840年發(fā)生的第一次工業(yè)革命，以蒸汽機的發(fā)明和廣泛應(yīng)用為標志，生產(chǎn)工具發(fā)生了由手工形態(tài)向機器形態(tài)的質(zhì)變，人類社會開始走向機械化時代，1770-1840年間英國工人的平均勞動生產(chǎn)率提高了20倍。

19世紀末到20世紀初的第二次工業(yè)革命，以內(nèi)燃機和電氣機械的出現(xiàn)為標志，使規(guī)?；笊a(chǎn)成為主導性生產(chǎn)方式，大大降低了工業(yè)生產(chǎn)成本并提高了生產(chǎn)效率，19世紀末的30年中，世界工業(yè)總產(chǎn)值增加了2倍多。

20世紀60年代開始，伴隨著半導體技術(shù)、大型計算機、個人計算機以及互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與廣泛應(yīng)用，自動化機器設(shè)備不僅取代了相當比例的體力勞動，還替代了一定程度的腦力勞動，社會生產(chǎn)力和人類文明達到了前所未有的新高度，人類由此進入信息化時代。

不同于其他技術(shù)突破，此輪以ChatGPT為代表的人工智能的發(fā)展，極有可能實現(xiàn)對勞動力、資本等生產(chǎn)要素的智能替代和功能倍增，促進全要素生產(chǎn)率的提高。蒸汽機之所以推動了第一次科技革命，是因為其在提升了勞動生產(chǎn)力的同時，將大量勞動力從低級的農(nóng)業(yè)勞動中解放出來。電力則加速了勞動力從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，并刺激了第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。信息科技時代，大量勞動力涌入第三產(chǎn)業(yè)，形成了如今全球第三產(chǎn)業(yè)GDP占比55%的格局。

未來，隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，會有越來越多固定、繁瑣和標準化的工作被人工智能取代，這既能緩解人口老齡化時代勞動力短缺的問題，也能幫助勞動者專注于更具優(yōu)勢和創(chuàng)造性的工作，從而大幅提高勞動生產(chǎn)率。同時，數(shù)據(jù)將成為經(jīng)濟增長的主導性生產(chǎn)要素和新一代人工智能的基礎(chǔ)，通過從海量數(shù)據(jù)中深度挖掘信息并將其轉(zhuǎn)化為知識資本，能夠有效實現(xiàn)生產(chǎn)要素的功能倍增，由此帶來生產(chǎn)率更為顯著的效能提升。

例如，高盛的一份關(guān)于AI 報告認為：在AIGC的加持下，工作流程被大幅簡化，生產(chǎn)力將得到提振，在生成式AI發(fā)展的十年內(nèi)，預(yù)計每年可以將生產(chǎn)力提高超1.5%。我們有理由相信，未來人工智能將掀起新一輪科技革命，在帶來生產(chǎn)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重構(gòu)的同時，提升當今社會生產(chǎn)率。人工智能技術(shù)更加成熟之后，其對于全社會乃至全球勞動生產(chǎn)率的提升注定形成重要支撐力量。

AI全產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，人工智能有望加速突破“索洛悖論”

人工智能并不是橫空出世的新技術(shù)了，但當前來看其對于全要素生產(chǎn)率的提升效果還不明顯。這其中一個重要的原因在于：人工智能的先進技術(shù)真正在整體經(jīng)濟中的擴散、傳導與推廣存在“時滯”。回溯上一波人工智能的追捧，大概還是在2017年AlphaGo圍棋大戰(zhàn)之后，這一熱度沒有保持下來，主要就是因為沒有大規(guī)模的應(yīng)用落地，沒能直接推動生產(chǎn)率的進步。

然而，這并不代表人工智能不能引發(fā)下一輪科技革命。實際上，即使是第三次工業(yè)革命期間，信息技術(shù)對生產(chǎn)率的提升也存在明顯的時滯，即所謂的“索洛悖論”。當時，美國勞動生產(chǎn)率的增長率從1948-1973年平均3%下降到1984-1990年的大約1.5%，直到上世紀90年代以后，信息技術(shù)對生產(chǎn)率提升的作用才明顯體現(xiàn)出來。

同樣的道理，人工智能對全要素生產(chǎn)率的提升發(fā)揮作用也需要一段時間，這或許要在三個條件逐漸滿足后我們才能看到明顯的作用：一是要具備算法、算力、數(shù)據(jù)等相應(yīng)的新型基礎(chǔ)設(shè)施，促進人工智能技術(shù)的全面商業(yè)化應(yīng)用；二是要加強互補式創(chuàng)新，利用機器學習系統(tǒng)的自我學習能力激發(fā)互補式創(chuàng)新，實現(xiàn)人工智能技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的良性互動；三是要加大配套投資，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)模式、組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程的再造。

本次以ChatGPT為代表的AIGC引發(fā)的新一輪人工智能熱潮讓我們看到了以上條件逐漸被滿足的可能：一方面，近年來世界范圍內(nèi)算力、算法水平不斷提高，作為AI時代的基礎(chǔ)，各國高度關(guān)注數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展，努力挖掘、培育、釋放數(shù)據(jù)價值，從東數(shù)西算、全國一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系建設(shè)，到“數(shù)據(jù)二十條”和《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》相繼頒布，我國也一直在積極引導數(shù)據(jù)要素的發(fā)展。并且隨著AIGC的不斷迭代，我們可以看到人工智能在養(yǎng)老、教育、醫(yī)療、內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用的希望。

另一方面，2006年以來，深度學習的實用化進程為實現(xiàn)人工智能技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的良性互動創(chuàng)造了條件。相比AlphaGo而言，ChatGPT的出現(xiàn)意味著人類不僅可以在封閉問題上采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辦法進行處理，還能夠通過不斷地優(yōu)化、預(yù)訓練、對抗訓練、強化訓練這一套流程對開放性問題進行處理。近期的研究論文表明，GPT-4已經(jīng)具有一些自我反思和糾錯能力的萌芽，這使得它在和人類交互中，可以建立起數(shù)據(jù)、學習和智能的增長飛輪，從而在產(chǎn)業(yè)化的過程中實現(xiàn)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性互動。

此外，由于人工智能投資和業(yè)務(wù)影響之間存在明顯的關(guān)聯(lián)性，人工智能投資將給企業(yè)帶來明顯的效益，伴隨AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，大量公司將紛紛布局人工智能，企業(yè)生產(chǎn)模式、組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程會發(fā)生巨大改變。從去年底AIGC概念走紅以來，已經(jīng)有包括微軟、谷歌、百度、阿里、華為等企業(yè)布局人工智能領(lǐng)域，未來AI技術(shù)將顛覆各行各業(yè)，比如人工智能可能會被包裝成"解決方案"以此強化SaaS公司現(xiàn)有護城河，辦公工具將成為AIGC最廣泛的應(yīng)用等，都將在很大程度上改變企業(yè)的商業(yè)模式和管理方式。

1970年代技術(shù)革新下的日本經(jīng)驗：中國制造業(yè)或明顯受益“AI+”賦能

1955-1970年期間，日本經(jīng)過“引進消化吸收再創(chuàng)新”的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略幾乎掌握了工業(yè)發(fā)達國家過去半個世紀當中發(fā)明與應(yīng)用的全部先進技術(shù)，基本上消除了比歐美落后二三十年的差距，效仿歐美建立了一套重化型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，國民生產(chǎn)總值上升到世界第3位。

在日本與歐美等國家技術(shù)水平逐漸接近的情況下，之前日本的“引進消化吸收再創(chuàng)新”發(fā)展模式顯得不合時宜。同時，重化型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雖然支撐了日本經(jīng)濟“一枝獨秀”的高速發(fā)展，但這一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)所固有的局限性和問題日漸凸顯，也倒逼日本壟斷資本進行產(chǎn)業(yè)調(diào)整。

隨著第三次科技革命在20世紀80年代向著電子技術(shù)、新材料技術(shù)以及生命科學技術(shù)深入發(fā)展，日本摒棄了拿來主義的科技發(fā)展模式，提出了“科學技術(shù)創(chuàng)造立國”的發(fā)展戰(zhàn)略，以信息技術(shù)、新材料技術(shù)為代表的電子工業(yè)迅速發(fā)展，帶領(lǐng)日本在“三期疊加”的經(jīng)濟大環(huán)境下保持了較高的經(jīng)濟增速。

相比60年代，70年代日本資本對于經(jīng)濟增長的絕對和相對貢獻均大幅下降，但是經(jīng)濟增長的一半以上貢獻都要歸功于技術(shù)進步。這一期間，受益于持續(xù)的技術(shù)和設(shè)備改造，日本的勞動生產(chǎn)率也快速上升：《現(xiàn)代日本經(jīng)濟》數(shù)據(jù)顯示，1973-1980年日本勞動生產(chǎn)率平均增長6.8%，而同期美國和聯(lián)邦德國分別僅增長1.7%和4.8%。

2008年金融危機后，中國也同樣面臨了增長速度換檔期、結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期和前期刺激政策消化期“三期疊加”的經(jīng)濟問題。借鑒日本經(jīng)驗，為了保持經(jīng)濟中高速增長，推動經(jīng)濟邁向中高端，我國就必須抓緊新一輪科技革命的發(fā)展機遇，在第四次科技革命浪潮中實現(xiàn)高水平自立自強。

但與70年代日本不同的是，當今中國所面臨的地緣環(huán)境更為嚴峻。自中國2001年加入WTO以來，中國經(jīng)濟總量實現(xiàn)了對美國的快速追趕：1991年，美國GDP占世界比重達25.9%，日本占15.1%，彼時中國GDP僅為全球GDP的1.6%。到2021年，中國的GDP占比已經(jīng)達到了18.5%，而美國和日本的GDP占比分別回落至23.9%和5.1%。此外，中國也在科技、國防、教育等各方面對美國霸主地位提出挑戰(zhàn)。

以史為鑒，世界科技發(fā)展往往體現(xiàn)明顯的周期性，每次科學技術(shù)劃時代發(fā)展的背后，都是大國間對抗博弈的激烈競爭，其根本原因在于不計費用的軍事需要的迫切性大于民用需要的緊迫性：戰(zhàn)爭壓力下，國家將加大財力、物力投入力度以支持科技研發(fā)，并將先進技術(shù)應(yīng)用于軍事領(lǐng)域。而這些先進技術(shù)在大國激烈對抗后又會應(yīng)用于經(jīng)濟系統(tǒng)的各行各業(yè)，實現(xiàn)科技革命的產(chǎn)業(yè)化。

相比而言，中美之間在意識形態(tài)、軍事實力上，跟當年的日本還是有很大差別的，因此美國對中國的競爭、打壓，要比當年打壓日本的手段更多、力度更大。如果中國僅在現(xiàn)有技術(shù)框架中與美國競爭，只會被不斷“卡脖子”，只有充分把握住這一次科技革命的浪潮，才有望從全球競爭中勝出。

如今，以智能化為特征的第四次工業(yè)革命輪廓日漸清晰，在世界百年未有之大變局與新一輪工業(yè)革命的歷史性拐點，無論是國家、地方還是企業(yè)都會不遺余力布局投入，這也意味著未來人工智能在我國將有歷史性的發(fā)展機遇。

奇點將至：關(guān)注新一輪科技革命下的投資機會

回顧歷次科技革命的發(fā)生必將會帶來大量融資。究其本質(zhì)，只有資金支持才能增加核心企業(yè)的研發(fā)優(yōu)勢，進一步擴大技術(shù)成熟及應(yīng)用。在新一輪科技革命背景下，新興科技企業(yè)將產(chǎn)生大量融資需求。AI發(fā)展新格局或開啟新一波投資黃金期。特別是，全面注冊制落地之后，更要關(guān)注AI領(lǐng)域相關(guān)金融科技公司、科創(chuàng)公司的投資機會。

就短期而言，當前AI板塊市場集中度較高，主題投資行情下一些下游應(yīng)用受益的公司估值過高，投資者需要規(guī)避其中過熱風險；但中長期來說，若人工智能比較帶來一輪科技革命，其注定將孕育全球科技的新龍頭，對于AI領(lǐng)域核心研發(fā)優(yōu)勢的龍頭公司應(yīng)持有理性、客觀的長期投資理念。

算力作為制約AI發(fā)展的關(guān)鍵要素，目前AI行業(yè)龍頭主要使用英偉達的GPU芯片進行開發(fā)訓練，國內(nèi)高性能GPU的研發(fā)能力有限，具備高國產(chǎn)替代緊迫性。當前芯片制程已經(jīng)提升至5nm，繼續(xù)提升制程的性價比逐漸降低，在這種情況下，“先進封裝”或成為我國算力領(lǐng)域“彎道超車”的關(guān)鍵技術(shù)。

AI算法包括基礎(chǔ)算法和應(yīng)用算法兩類，目前幾乎所有基礎(chǔ)算法都由斯坦福、哈佛、OpenAI等美國機構(gòu)提供，而應(yīng)用算法幾乎完全開源，美國對開源社區(qū)有絕對控制權(quán)。也就是說當前我國AI算法對國外依賴度很大，建議關(guān)注有核心算法突破及AI算法商業(yè)落地的廠商。

同時，海量數(shù)據(jù)能為人工智能創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境和數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)。隨著數(shù)據(jù)這一國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源地位的確立，數(shù)據(jù)要素推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展將進入落地階段，未來以國家主導的數(shù)據(jù)交易體系逐漸完善，數(shù)據(jù)要素相關(guān)的收集、確權(quán)、存儲、處理、定價以及流轉(zhuǎn)六環(huán)節(jié)將有大量公司受益，并有望形成板塊效應(yīng)。

此外，AI下游應(yīng)用方面，伴隨AI+的應(yīng)用場景不斷擴大，應(yīng)用場景的需求市場不斷拓寬，商業(yè)模式良好的軟件龍頭亦或明顯受益。

風險提示：AI技術(shù)商業(yè)化落地不及預(yù)期；技術(shù)迭代不及預(yù)期；相關(guān)政策推進不及預(yù)期等。

（李迅雷為中泰證券首席經(jīng)濟學家、中國首席經(jīng)濟學家論壇副理事長；張文宇為中泰證券分析師）