Bill Qian 拆解 AI 泡沫終局：當中國模型「太成功」，AI 會走上電動車的老路嗎？

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今天是8月4日，我们非常荣幸邀请到老朋友 Bill Qian 来到168X聊聊。Bill最近把很多心力放在AI上面，我看他的文章经常有一种忧国忧民的感觉，会把AI放在更大的经济和社会框架里去看。AI可能带来更高级别的工业革命和生产力提升，却同时也有可能切断就业、工资和消费之间的循环。

中国的开源模型在7月崭露头角，包括千问、Kimmy、K three等等，让大家可以用更低成本的方式使用智能，但也有可能压缩OpenAI、Anthropic等竞争者的利润。Bill最近还好吗？

挺好的。最近确实比较关注AI，很高兴回到咱们的节目。

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这是我们的荣幸。Bill最近的文章经常提出一些结构性的大问题，比如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泡沫会如何结束。这部分可不可以跟我们分享更多你的观点？

1. AI Bubble Runs on Speed

我们可以先聊AI泡沫。最近市场其实也有一些回调，很多人都在讨论泡沫会不会破灭。我觉得，这次AI浪潮相对于之前的周期，最大的特点是速度。

之前第一次、第二次工业革命，可能需要50到100年的时间完成普及。PC可能需要10几年到20年，才能达到10亿用户的规模；但现在AI可能只花了3年，就让全球拥有了10亿到20亿用户。当普及速度越来越快的时候，很多阶段性的泡沫，可能都会被成长速度消化掉。因为有句话叫“有增长可以消化一切问题”。

所以我觉得，这是我们今天看AI需要注意的一点。虽然我相信任何一次技术周期都可能带来泡沫和泡沫破灭，但这一次我们需要理解，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：市场下跌以后，用户增长和行业增长突然又加速，大家重新回到牌桌上。这是之前几次周期里都可以看到的现象。

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价值颠覆者。未来中国便宜的Token，可能会让整个AI牌桌变得像电动车行业或者光伏行业一样，创造大量社会总福利，但在很长一段时间里，也可能会压低美国那边的估值。这是我最近看到的两个现象，也是和朋友交流的一些观点。

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2. Memory Becomes Strategic Infrastructure

我也看到一种说法：记忆体可能涨13%到18%，但到了明年、后年，记忆体本身甚至芯片本身，可能都会因为供给过剩而导致价格崩落，进而压缩收入和这些大厂的利润。这到底是不是真的有可能发生，还是长期来看需求一定会超过供给？

我相信最终供给肯定会跟上需求。但基于下游对计算需求的增长，我最近也做了一些调研。行业里的专家普遍认为，比如记忆体在2028年以前，基本上都还是处于供给稀缺的状态。

同时，记忆体本身的市场结构也在发生变化，从原来非常同质化的DRAM，到现在需要定制的先进制造业HBM。在这个逻辑里，未来存储行业的资本支出爬坡周期会很长。我们对于存储的理解，也不会再是以前的Commodity，而应该像TSMC一样，变成先进制造业。

在这个逻辑下，未来估值本身也需要重估。但你刚才说的那个问题——未来需求会不会充分被供给满足——这个疑问会长期存在。到最后，也有可能出现过度供给，但需求侧可能又因为中国工程优化能力的上升而实现平衡。那样的话，上游制造业的估值或者资产价格，也需要回落。

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这其实可以呼应Bill你的一个观点。我如果没有理解错，也请你随时指正：你是AI基本面的多头，认为这次不太一样，理由包括AI在3年之内就触及了10亿用户，采用速度远快于蒸汽机、电力、PC和互联网，基本上快于过去几次工业革命。

而且模型公司的收入增长也非常快，当前公开市场的估值，其实还没有达到当年互联网泡沫的水平。大部分资本支出又是由大型科技公司的现金流支撑，并不是什么高杠杆融资。所以可能出现的情况是，市场每次开始回调、杀估值时，如果新的模型又有突破，收入和用户继续增长，把整个饼做大，估值就又可以被消化。

所以在你的这个假设和理论之下，市场只不过是在反复去杠杆，包括V型回调。我们最近也看到，那个24岁的德国“股神”说他的《Situational Awareness》后来被Citadel整盘端走。我的理解是，市场只是反复去杠杆，这个解读是正确的吗？

一方面是去杠杆，另一方面本身也是在调整估值预期。在这个过程中，我们需要时刻观察，到最后它是一个Flash Bear，也就是相对快速的下跌和反弹，还是会像2008年的金融危机，或者2000年的互联网泡沫破灭一样，变成一个相对比较L型的反弹。

所谓L型反弹，本质上就是预期恢复需要更多时间，基本面改善和估值修复也需要更多时间。但我现在看下来，觉得这一次，包括Anthropic和大模型公司的很多研发人员，都会认为事情的发展超过了他们的预期。大家都在判断拐点到底什么时候到来，AGI什么时候到来。

今天我们可以看到用户数、用户时长，以及Anthropic的Claude所代表的下游购买意愿和服务采购。这些采用数据，不管从哪个角度看，我都会觉得，在这个过程中，大家一方面可以预期一个L型熊市，但另一方面也要小心：这个熊市的逻辑可能是对的，但表现形式在这次有可能会扭曲。这也是我一直在观察的一个点。

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3. Markets Rotate Beyond AI

我自己可以感受到，AI这波浪潮可能真的在短期内，也就是半年到一年内，出现了热情退却。第一个指标是SpaceX的价格跌到106、107美元一股；第二个是OpenAI原本一直喊今年要上市，但推迟到了明年；第三个就是刚刚提到的，这种指标型基金被整盘端走、去杠杆然后爆掉。

所以，市场下一步是不是会把注意力和资本转向别的赛道？AI这边的热情是不是已经在退却了？

最近连可口可乐的股票都创新高了，板块轮动肯定是存在的。大家在板块轮动的过程中，希望去寻找新的题材，这种市场情绪会长期存在。

但回到AI这个话题，如果AI最后的收入超过大家的预期，比如SRPK或者中国大模型的收入，在明年、后年还能够持续超预期，那么AI投资就会持续存在。到时候，资本支出能不能收回、回本周期多长，这些问题可能也会被解决。

只要下游的Token卖得好，中间的Cloud、云服务也卖得好，整个产业链最后都可以被解决。就好像你从2001年开始买亚马逊，在大多数时间里其实都是赚钱的。亚马逊在过去20几年里，以电商股，或者电商加云的形式高速成长。某种意义上，任何时候买它都可能是对的，哪怕在泡沫最高的时候买，1999年买到今天，也已经有40多倍的回报。

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大科技这一边，我比较好奇Bill会怎么看短期和长期之间的未来走势。如果从长期来看，互联网企业在互联网泡沫时期买入，到现在以20年的维度看，确实翻了几十倍。但我相信很多投资人还是很关注，当下要怎么样选到最好的赛道，并且在短期内获得不错的回报。

短期来看，Bill会怎么看现在市场上各个板块的轮动，资金开始流向哪里？有没有看到一些苗头？近期半导体出现资金流出的状况，资金开始流向软件和大科技，这会不会就是下半年的主题？还是我们需要再观察一段时间？

首先，我本身并不是关注短期轮动的专家。据我所知，大量的短期轮动本身也是很混沌的。市场上的游资，还有香港、陆家嘴的大量投资者，会在小盘股到中盘股之间寻找机会。他们很多时候会交流一些股票，大家一起买一个中等市值的公司，后面又会有市场上的小作文出来，最后大家一起炒作。

某种意义上，这和之前加密货币行业里资本追逐某些板块很类似。尝试去捕捉板块，我觉得是很辛苦的一件事情。当一个人想去捕捉板块，就说明他本身并不是塑造那个Narrative的人，而可能是接盘的人。我觉得这本身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了接下来的一些瓶颈。比如能够比较早地判断出记忆体、存储器或者整个行业的瓶颈，那就不是叙事驱动，而是研究整个产业链的瓶颈所驱动的逻辑。

所以，回答你的问题，我并没有那么擅长判断短期板块热点。除非你本身就在局中，是那个做局的人，否则我建议大家还是拿住自己特别相信的资产，或者买相对比较宽基的ETF，比如存储、半导体，甚至更泛科技的ETF。坚守自己的能力圈，会更重要一些。

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我也很好奇一件事。Bill最近写文章探讨了“AI泡沫这次不一样还是一样”这个议题。我自己看了一些陈福的分析，存储是这一轮最亮眼的赛道。

存储本身是非常强的周期股，因为建厂时间长、资本投入大，所以过去有非常显著的周期特征。行情好的时候会暴赚，厂刚建好、供给一下子释放出来的时候，又会开始暴亏。

我们可以看到，这一轮AI周期里的存储，确实有一些地方和过去一样，但也有一些不一样。比如HBM这种高单价、高毛利产品的销售占比显著增加了。另外，AI带来的需求，以及HBM生产带来的产能挤压效应，也使普通记忆体的供给受到影响。因为HBM排挤了DRAM、NAND等传统记忆体的产能，所以有助于传统记忆体价格变得更稳定。

现在这些存储公司最常做的事情，就是和客户签更长期的合约。比如美光已经签了十几份策略性客户协议。所以存储行业确实还没有完全摆脱传统周期性的特征，但在这一轮AI周期里，它已经朝着“不一样”的方向走了一段时间，而且走得还算远。

接下来两三年，我们也可以期待存储继续处于紧缺状态，这些公司的表现仍然会很好。对于整体AI泡沫，Bill觉得有哪些地方是这次不一样的，哪些地方又是一样的？

4. The AI Bubble Is Different

这次和过去一样的地方，首先是它是一个真实的创新，和上一代互联网、电气化、工业化一样。我们会把这些创新和郁金香热潮分开，因为它仍然是真实的创新。

其次，所有创新的资本支出，都会跑得比业务快。不管是当年的铁路热潮，还是电气化，资本支出的增长都远远超过收入。这也是为什么今天大家会担心云厂商今年7000多亿美元的资本支出。未来可能到了2028年，整个云计算和AI的资本支出，以及AI相关债务，会变成全美国仅次于房贷的第二大债务市场。

在这个逻辑下，下游收入能不能解决上游投资的问题，是大家的一个疑问。

但这次不一样的地方也有几个。首先，在很长一段时间里，这次主要是股本金投资，债务本身并没有那么高。最近可能M7也开始募债，但整体来看，杠杆并没有过去那么高。

第二个很大的不同，我觉得还是速度。以前从蒸汽机出现，到工业劳动力超过农业劳动力，花了差不多80年。电气化从第一台发电机开始，到整个美国进入电气化，也花了将近半个世纪。互联网则花了10几年的时间，才拥有10亿用户。

但今天，从2022年11月GPT诞生开始，只有36个月，全世界的AI用户就已经超过10亿。当然你可以说，AI创新是建立在全球数字化、PC、互联网和云计算基础上的，是站在巨人的肩膀上完成采用。但速度本身非常重要。我们知道一句话叫“天下武功，唯快不破”。当速度足够快的时候，成长本身是不是就能够熨平现阶段的一些问题？这是我觉得这次不一样的地方。

还有一个点是，整体估值并不夸张。上一个周期，思科的市盈率差不多是200倍；但今天存储股跌下来以后，可能只有3到4倍市盈率。TSMC和英伟达也都是20多倍市盈率。你会发现，整个行业其实没有特别夸张的市梦率，基本都在相对合理的市盈率区间里。

大家更多担心的是涨得太快、太多资金涌入，自然产生了警示。但从绝对估值的角度看，其实还好。这是我今天看到的几个相同和不同的地方。

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5. GPU Payback Meets China Prices

我读Bill的文章时，觉得还有一个关键点，就是GPU的折旧速度。GPU只有3到4年的经济窗口，但铁路可以用50年，光纤可以用25年。GPU的折旧速度会是一个关键，因为即使最终有需求，收入还是必须赶在GPU折旧完成之前实现。这个部分可以跟大家聊更多吗？

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最后还可以用来做推理，所以寿命可能延长到5到6年。

但我想表达的是，现在大家都在算这笔账。前两天好像OpenAI的CFO说，一个GW一年差不多可以带来100亿美元的AR。这样也需要3到5年时间回本。所以现在关于回本周期这件事，大家都还在观望。

目前最大的担心，确实来自整体回本周期。这个回本周期最后会决定传统云厂商，也就是CSP，以及new cloud的股权回报；更重要的是，它们最后能不能偿还债务。

在这个疑问下面，我觉得可能有两个观察点。第一个是下游的SRP、OpenAI或者其他应用厂商，它们的Token能够卖得有多好。如果它们的AR能够持续上涨，上游资本支出最后就不是问题。

第二个，是观察中国厂商对整个牌桌的颠覆。如果中国厂商最后用二十分之一，甚至百分之一的Token价格，在大模型、多模态等领域进行价格战，最后有可能出现这样的情况：全世界使用AI所获得的社会总福利提高了，AI的规模化采用提高了，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，因为它们同样在打价格战。最后，大量开发者和用户使用的是高价模型加低价模型的混合形式。这样一来，价值创造很多，但商业上的价值捕获没有那么多。

最终的表现可能是，美国厂商的估值被杀掉很多，中国厂商的估值会上升，但上升的幅度没有美国被砍掉的估值那么多。这是接下来需要观察的一个点。

如果这个行业最后变得像电动车一样，消费者和开发者会非常高兴，但投资这些企业，在未来几年还能不能获得非常好的ROE回报，我觉得是每个人都要思考的问题。

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这听起来蛮恐怖。假设Kimi K2或者千问的表现开始大幅领先Claude或GPT，大家的采用率和普及率提高，反过来把OpenAI和Anthropic的用户吃掉，它们的估值也被大幅压缩。

大家看到头部模型公司的估值被压缩，市场开始去魅，二级市场的表现也不会太好，两个巨头的上市时间又延后。最后的剧本会是这样吗？Bill觉得我们半年后可能看到这个情景，还是需要更长时间？

中国厂商在全球的市占率上升，这件事情几乎是确定的。如果我们去看网上评测的结果，会发现开放权重，也就是所谓的中国开源模型，追上闭源模型的速度越来越快，性能差距也在不断缩小。

在这个逻辑下，你会发现硅谷的思路已经从原来的“我的预算是无限的”，也就是Token Maxing，变成要非常精细地使用Token：什么样的Token用高端模型，什么样的Token用中低端模型，也就是Token Budgeting。这个思路其实已经形成了。

现在全球用户可能会在高端任务上使用Claude 5，中低端任务使用中国模型，这已经逐渐变成一种行为习惯。所以这件事情一定会发生。

前段时间我们也看到OpenAI开始降价。我不确定Anthropic最后会不会准时上市，但如果它准时上市，股价也会反映来自中国厂商的价格战。所谓价格战，肯定是指相近、类似的产品性能，但最后只收取几十分之一，甚至百分之一的价格。

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6. The Global AI Price War

这听起来很像中国市场很擅长做的事情。比如京东、美团，当年价格战打来打去，最后打得你死我活，政府出来说不要再瞎搞了。或者最后各国政府都进行补贴，美国政府补贴，中国政府也补贴，让民间头部企业去打。

这种国际层面中美之间的AI价格战，会怎么收场？

我觉得这件事情进入各个国家贸易谈判的优先级，暂时可能还没有那么高。贸易谈判基本上还是会围绕本国选民和就业人口比较多的行业。比如澳大利亚会很在意牛肉，美国可能很在意玉米，欧洲肯定会很在意汽车，因为这些行业的选民和从业人口都很多。

AI本身是一个相对比较精英、充分竞争的行业，所以未来它会不会进入各国贸易战谈判的筹码，我还不太确定。当然，如果涉及数据合规之类的问题，我觉得是有可能的。

短期来看，这还是一次全球性的技术竞争。它和以前中国的百团大战、电商价格战不太一样，这次可能是全球性的AI性价比大战。

唯一可能阻止大家继续打价格战的，未必是贸易谈判，而是各个国家对于自身安全布局的顾虑。有些国家到最后可能不在乎性价比，而是一定要打造自己的品牌AI。这是另外一个话题。

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我也很好奇Bill的看法。很明显，在东亚，台湾、日本、韩国基本上都是美国扶植起来的经济体。Bill之前也说过，如果要理解这次亚洲股市的AI热潮，可能要回溯到日本通产省、韩国经济企划体系，以及台湾经济部和工研院调动民间企业的力量。

现在是美系半导体阵营。再看中国，则要看发改委、地方政府和产业基金。这个逻辑更像Bill说的，政府去挑选赢家。

美国和西方经济体系又会怎么样？他们如何调动国家重点产业和头部产业？各自的优胜劣汰会是什么样？

在这个过程中，大家会发现，过去这种自上而下的举国体制，好像屡试不爽。以前很多经济学家认为市场无法被干预，最好100%交给市场。

但我们会看到，在东亚整个筷子文化圈里，不管是韩国、日本还是中国，以及其他地区，自上而下地做事情，确实让很多产业发展起来了。这个过程中会有一些浪费，但当一件事情足够重要的时候，自上而下的方式有两个优势：一是可以保证绝对的资源，二是可以集中所有资源去做一件事情。

所以不管是台湾的芯片、韩国、日本，还是其他产业，你会发现这个现象屡试不爽。在这个逻辑下，美国和印度也在强势效仿。但我觉得，这种效仿可能有意义，却肯定不会像筷子文化这样显著，因为在一个规模较小的政府体系下，能够调动的资源是有限的。

但今天看，这对纯市场派来说，已经是一个被打耳光的过程。我会发现，儒家文化圈的逻辑，从当年的钢铁、汽车，到中国的光伏、电动车，再到现在整个东亚擅长的芯片制造业，自上而下有时候确实非常有效。

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如果再次使用这种政府至上、自上而下的调度逻辑，它可以精准地用在头部模型上吗？比如中国说要把资源、人才和资金调向阿里、腾讯或者其他公司，能不能做到这么精准的调度？

美国现在川普也会使用很多政治力量，比如之前提到的Five有国家安全疑虑，所以一开始并不开放给民间使用，只给美国军方使用。这种自上而下的调度，在头部模型领域还能不能发挥作用？

这个现象在东亚会长期存在，我觉得也和东亚相对比较大的政府有关。东亚一直有一种文化，不管是官僚阶级还是商人，某种意义上都共享一种士大夫情结。所以一件事情最后能够让大家共享一种语言，一起共享资源，把事情做好。

同样的逻辑，在现在的西方可能会难一点。以前可能可以，比如罗斯福执政时期的美国，当时美国政府也很大。

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7. AI Rewrites Work and Nations

以现在的角度来看，Bill会怎么看之后整个市场的发展，尤其是AI这一块？我们可以看到6月、7月整个半导体和AI板块面临下杀。半年后，或者说到11月美国中期选举之后，Bill预期二级市场会出现回调或崩溃，还是大概会继续上涨？

我不擅长判断市场趋势。不管是中期选举还是美国加息，这些最后都是宏观层面的事情。现在的宏观面肯定没有之前那么乐观。

手里有头寸的人，肯定要好好思考接下来的再平衡；头寸还不够的人，我觉得也恭喜你们，可以耐心等待出手的机会。这是我对宏观面的看法。

基本面方面，重要的还是观察下游应用的增长，或者Anthropic和OpenAI的收入能不能继续增长。在这个过程中，会不会遇到中国厂商的竞争？这可能会对它们的估值产生很大的影响。

另一方面，也可能是Coding业务增长太快，不断超出预期。Coding最后某种意义上可以替代全世界几乎所有的白领工作，所以观察这一点非常重要。

因为这是最下游，而下游又会决定中游云厂商的债务危机和资本支出问题；中游再决定上游芯片和存储的出货量。这是一个从下游到中游，再到上游的完整逻辑。

我建议每个人都观察这个行业真实的基本面收入，最后能不能熨平整个行业的超高速增长。

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我理解最下游还是AI应用层，但再往上一层是大模型层。AI应用层目前似乎还没有看到除了大模型之外更多的应用，是这样理解吗？

我同意。我们可以把整个AI分成软和硬。软的部分，今天最大的收入还是来自大模型。多模态里的视频、图像等收入，目前都还没有赶上大模型。

硬的部分，不管是美国和中国的具身智能，还是机器人，我觉得目前收入也没有那么大。这是我们今天看到的情况。

后面大家买增长，或者押注未来，肯定是希望软的部分最终能够替代全球10%到20%的白领工作。硬的部分，则可能替代各种服务业和其他体力劳动。

从这个角度来看，全球整个劳动力市场是几十万亿美元的市场。假设最后有10万亿美元被软件AI和硬件AI替代，再乘以10倍或者20倍的市销率，也会形成100万亿到200万亿美元市值的市场。

未来全球产业里，农业可能只占少部分，工业化继续发展，而很大一部分会变成AI赋能的产业。AI本身可能会替代一部分工作，也可能在服务业、金融业等领域创造更多价值。

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刚刚Bill提到具身智能，我好奇你有没有关注机器人？

我关注一点。

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机器人领域，美国主要讲Figure AI，还有maybe electronics这些头部机器人公司。中国则主要是语速科技，我看好像8月10日要做IPO。

中美机器人产业的发展，给我的感觉有点像当年的电动车。美国这边，比如苹果说要造车，说了10年，但现在Apple Car也没有；小米说要造车，3年就量产了，还有比亚迪、小鹏等非常厉害的汽车品牌。

我不知道自己的判断对不对，可能还太年轻、太天真，但我觉得机器人也有这种感觉：制造业可能还是中国更擅长。Bill怎么看？

我会把整个机器人产业比较愿意类比成电动车。这个事情到最后无非就是软加硬，智能加硬件。中国本身是制造业大国，所以未来很长一段时间里，都可能由中国的超高性价比供给全球。

美国可能更像手机行业。中国到最后会挤占全世界几乎所有非苹果用户，而美国可能会有一个比较高端的苹果。这里面可能既有市场定位的问题，也有国家安全和贸易壁垒的考虑。

我觉得具身智能和机器人也会遵循同样的逻辑。手机某种意义上也是手持计算工具；电动车有了FSD以后，本质上也是轮式机器人；而机器人最终也会按照过去造手机和电动车的逻辑去制造。

所以我预判，这个产业未来会非常像手机或者电动车行业。

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Bill之前写过一篇文章，说参加了世界人工智能大会。刚刚我们聊到AI产业，以及国家下场的一些看法。我很好奇，根据Bill的观察，现在日本、韩国、台湾和中国都在AI热潮中受益。

美国、欧洲和中东也在做AI投资，只是各自使用了不同的方式，在AI热潮中表现突出。Bill提到，东亚几乎是唯一实现跨越式发展的地区，通过政府主导、计划性的经济推动，完成了类似超英赶美的过程。

下一波AI浪潮里，哪些国家或者地区也有这样的潜力？过去欧美主流的逻辑是自由市场、自由竞争和资本开放，但现在也逐渐向东亚模式靠拢。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住政府模式转换的机会，把握住这波AI浪潮？

观察贸易战会发现，像墨西哥这样的国家，最后确实成了阶段性套利红利的所在地。但整体上，我觉得从主权国家兴起的角度看，需要几个条件。

第一个是一定的人口，第二是好的教育，第三是延迟满足的文化。说白了就是勤奋，愿意为明天投资。这个特点会表现在努力学习上，也会表现在努力储蓄和努力投资上。

你会发现，正是这些条件，使得整个儒家文化圈成为战后少数几个，甚至几乎唯一一个能够让10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区。

系统性来看，我还是觉得21世纪下一个东亚、下一个亚洲，依然是亚洲。这里面有走得比较快的，比如新加坡、韩国，也有中国大陆，现在正在慢慢赶上来。从人均GDP角度看，东南亚国家也在发展。

东南亚国家也需要满足一些条件，比如愿意劳动、比较勤奋、愿意投资。有时候我会把国家当成企业团队。判断一个国家行不行，其实和判断一家企业很像：是否延迟满足，是否愿意为未来投资，是否愿意加入全球化秩序，再加上一定的地理和外部环境，这些都会很重要。

所以我不觉得主权国家的兴盛未来会出现板块轮动。我还是认为，未来很大程度上的红利依然会被亚洲国家拿到。技术给了所有国家和个体平等的机会，但机会和发展最后仍然是不平等的。

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这也可以呼应Bill另一篇谈人口红利的文章。亚洲很多国家最主要的优势，都是人口红利。你提到印度是全球第一个被AI做空的大国，主要是因为印度的软件业非常兴盛，有点像是在替西方做代工。

但现在AI最主要取代的，恰恰是这些白领和工程师，所以印度确实首当其冲。中国、日本等亚洲国家也都是人口很多的国家。它们的人口红利能够转化成优势吗？还是会遇到类似印度的问题？

这个问题背后需要先解释一下。在很长一段时间里，农业社会之后，人口红利大多数时候都是红利。农业社会里，人口未必是红利，因为有马尔萨斯陷阱：很容易出现生了很多孩子、粮食不够吃，最后很多人饿死，人口又回到马尔萨斯陷阱的平衡点。

到了工业社会以后，只要能够启动经济的正循环，愿意给大家教育机会，让大家从低附加值劳动一直做到高附加值，那么主权国家、人口红利和劳动人口，这几个概念基本上都是正向相关的。所以你会发现，很多工业化国家的宣传都非常鼓励生育。

这里面的核心是，人口需要工作，创造就业机会，产出很多东西，获得报酬，再用报酬去消费。消费又把之前人口创造的东西消费掉，最后就会形成一个良性循环。

但在AI领域，AI本身可以创造很多产出，却未必需要创造那么多就业机会。这样一来，人口可能没有那么强的消费能力。这也是马斯克为什么认为，未来整个货币现象会是通缩的货币现象，因为如果供给本身不再稀缺，整个经济学常识，以及我们对人口的理解，都可能需要被重写。

回到印度这个微观案例，印度过去有大约300万到400万IT从业者。这是整个印度本土中产阶级梦想的所在，大家都希望长大以后从事IT。

但现在这件事打败印度的，可能并不是其他国家的IT工程师，而是Anthropic的ARR增长。这是一个很有意思的现象。所以未来我们如何看待人口红利，也需要分情况思考。

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欧洲呢？大家好像都把欧洲漏掉了。上个礼拜马斯克和《经济学人》主编有一个访谈，内容基本上是在说，马斯克认为欧洲被移民问题搞乱了，也没有抓住互联网之后的发展机会，整体已经落后。

欧洲AI的发展，Bill有关注吗？

这方面我了解不多，就谈谈我的想法。欧洲AI的故事，可以从DeepMind最后被谷歌收购这件事上见微知著。

DeepMind当时接受采访时也说过，他们想继续往下做，但只有美国有足够多的钱，可以帮助他们把公司买走。所以你会发现，欧洲依然能够产出人才，但欧洲的产能和财力，似乎只能完成一些从0到1的事情，最后变成美国之外的人才培训基地。

我觉得欧洲未来不只是在AI领域，包括电动车和其他尖端行业，都会面临来自亚洲的竞争。之前还有一个说法，J.D. Vance是从美国铁锈地带成长出来的；未来可能有一些当年的发达国家，最后会变成铁锈国家。

比如日本，现在人均GDP只有大约4万美元，不到新加坡的一半。核心原因也是日本过去10几年、20年里，一个又一个原本可以赚钱的先进产业被其他竞争对手拿走了，包括汽车产业正在面临来自中国的竞争。

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所以欧洲近期好像没有太多和AI相关的东西，主要还是为美国输送优质人才。大家要旅游还是去欧洲，至少还有文化和情怀。

访谈最后，Bill还有没有什么想和观众分享的？或者有没有一些更前沿、更Frontier的观点？

差不多就这些。后面如果想到什么，我们可以再组织交流。

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8. Sovereign AI Sets The Rules

最后还有一个问题。刚刚聊到AI和各国之间的竞争，也聊到开源模型、闭源模型，以及中国AI和美国AI之间的竞争。

我很好奇，Bill怎么看未来AI在政府和业界之间治理模式的变迁？刚刚提到欧美国家也开始向东亚国家靠拢。长期来看，AI可能会取代大量劳动力，因此AI可能会变成政府提供的基础设施，有点像互联网时代的电信和通信公司，后来逐渐变成基础设施，大家都在使用。

7月的时候，OpenAI一位前高管也提到，如果美国不限制闭源模型出口，也不限制来自中国的开源模型竞争，他担心AI会变成一种共产主义模式，最后由国家来提供这些资源。

我很好奇Bill怎么看政府未来对AI的治理模式。更远一点，如果AI真的对劳动力和就业产生巨大冲击，会不会出现UBI？虽然Bill的文章提到，UBI不适合一些小国寡民的模式，但这种东西在不同国家未来会怎么发展？

关于UBI，我一直有几个反对意见。第一，全世界现在的粮食平均分配一下，早就不会有人饿死了。那为什么今天还有人饿死？

第二，美国现在的贫富差距这么大，为什么提高穷人的收入，以及医疗健康改革，都不容易？我想表达的是，UBI到最后是一个政治结构的设计问题。它和当时社会总GDP到底有多少，可能没有完全的线性相关。

但今天我们看到，在一些比较好治理的欧洲小国，失业保险和失业救济的金额也很高。某种意义上，它们已经实现了UBI。所以第一，UBI从来不是未来的事情，今天已经在欧洲和北欧国家发生了。

第二，UBI也可能永远不会发生。我们看今天的粮食问题就知道，全人类的粮食早就够吃了，但非洲、海地依然有人饿死，情况是一样的。

关于国家治理，因为人工智能今天能够创造的价值，或者能够替代的人类智能，实在太强大了，所以未来一定会有政府介入。不管民间AI怎么样，主权AI都会一直存在。

政府也会非常强地介入AI技术、AI数据和AI能力的进口与出口。甚至AI未来可能会像军火一样：你只会把最好的AI卖给盟友，就像美国的F-35战斗机一样。

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AI现在就是这样，未来拥有F-35级别AI能力的，可能就是中美两国。

今天非常感谢Bill Qian跟我们一起聊AI的全球格局和发展。Bill，我们下次见。

谢谢，谢谢大家。再见。

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谢谢Bill，谢谢大家。拜拜。