《超级趋势》| 副标题：“机器工作，人类生活”。

〔丹〕拉斯·特维德（Lars Tvede）著（中文版2026年6月出版，反而比外文版早了三个月），本力解读，笔记之一（1/2）：

1、AI的投资热潮是否是自我加强的泡沫？

硅谷正在愈演愈烈的人工智能“循环投资”，被人们戏称为“自己能舔自己的冰激凌筒”：芯片商、设备商、云端、模型公司互相投资又互相采购，而且这些订单往往是多年期、大金额的确定性订单。

生意本身是真实存在的，但是：这里面的需求，有多少来自真实的市场需求，又有多少是被催生出来的？

因此，人们普遍担心其中蕴藏着巨大泡沫，甚至有人将它和2000年的互联网泡沫类比。麻省理工学院2025年的一项研究认为：在企业级生成式AI试点项目中，绝大多数都没能给损益表带来可测量的改善。

如此看来，这是泡沫，而且是自我加强的泡沫。

2、但是，特维德说：【这大错特错】。

3、根据历史规律，在新技术发展的早期，循环投资是常态。

“循环”这个词听起来有点负面意味，但其实它是一种技术扩散的历史规律。每一次革命性的新技术扩散，一开始都是由新行业里的少数大公司往里砸钱，你买我的设备，我用你的原材料，一起合作搞基础设施，并慢慢扩大产能。

4、比如，蒸汽机刚开始时由于效率太低，它最早的主要用途之一是给煤矿抽水，而煤矿产出的煤又正好是蒸汽机所需的燃料。看起来似乎是自我循环，但在这个技术应用的早期阶段，需求基本上也都是圈内自己产生的。因为还没有成为成熟行业，形成大规模的标准化应用，资本就在新技术驱动的新兴行业里来回转，等转够了，才会慢慢扩散出去。

5、再比如，在互联网时代，这个历史规律最典型的案例就是PayPal黑帮，包括大名鼎鼎的特斯拉和SpaceX创始人埃隆·马斯克、Palantir创始人彼得·蒂尔、YouTube创始人陈士骏、LinkedIn创始人霍夫曼等。他们的运作方式非常直接：这群人每次离职创业，第一反应不是去融资，而是与PayPal的老同事交叉持股、互相背书，形成资金流向的闭环。

PayPal黑帮创办的企业基本覆盖了硅谷过去二十年的核心赛道：社交媒体、民用航天、国防科技、金融科技、AI等。

6、人工智能的发展过程也精准地复刻了这种模式。这也从另一方面佐证了“金发姑娘时刻”的到来，以及即将给传统产业带来的更猛烈的冲击。

注：“金发姑娘”典故来自童话《金发姑娘和三只熊》。

童话里，金发姑娘走进三只熊的家：尝了三碗粥，一碗太烫，一碗太冷，第三碗温度刚刚好；试了三张床，一张太硬，一张太软，第三张睡着刚刚好。

这个道理是，很多事情，并非越多越好、越强越好，而是处在一个合适的范围，才最舒服。借到经济上：太冷，生意萧条、工作难找；太热，物价猛涨、成本高企。经济有活力，物价又平稳，这种“不冷不热、恰到好处”的好时候，就叫“金发姑娘时刻”。

所以，金发姑娘时刻（Goldilocks Moment）就是经济刚刚好的黄金窗口：增长强劲、创新频现，同时利率温和下行。

7、对于“循环投资”，书中做了大量研究和分析，得出的结论是：“彼此购买未来”本身就是硅谷的一种模式。“彼此购买未来，也实现了彼此成就未来”。或者说，硅谷已经进化到了一定境界：拥有地球其他区域无法模仿甚至无法想象的一种把握超级趋势的能力。硅谷本身几乎就是一个规模惊人的“自己能舔自己的冰激凌筒”。

8、根据历史规律，当下处在“金发姑娘时刻”。

9、那么，为什么说当下正是“金发姑娘时刻”？

10、从三次工业革命的历史金融数据中得到印证：

①、第一次是1700-1720年的蒸汽时代：这个时代工厂兴起、运河建设，人们开始试验蒸汽动力。②、第二次是1800-1913年的铁路和电力时代：铁路、电报、电力等发展，工业革命全面铺开。③、第三次是1980年至今的信息时代：在这个时代我们见证了计算机、互联网以及人工智能崛起。

11、2050年可能迎来史上最大一次“金发姑娘时刻”。

12、这是因为，每一次工业革命都是一个自动化的过程。而自动化会让大量产品价格持续走低，从而使央行保持低利率，低利率又会悄然改变着我们手中所有资产的价值。同时，通缩型的技术进步，会反过来逼出宽松的货币环境。而宽松的货币环境又会点燃下一轮创新。这是一个正反馈。这种时刻往往预示着技术革命的爆发期，而当前的人工智能浪潮正是这一规律的典型体现。

比如，我们直觉上是觉得，互联网电商平台让各种产品价格下降，但这背后其实有更深刻的历史规律。

13、但与此同时，低利率与高创新的组合，一定会批量生产泡沫。

14、根据历史规律，当下我们尚处在人工智能这种新技术的“安装期”，还没真正享受到它的经济红利。这就是之所以人工智能如此强大，几乎超级大企业都有空前的天文数字的资本开支，但在经济增长率中几乎还看不到的原因。

15、在学术上，这叫“索洛悖论”：原话是“计算机无处不在，唯独在生产率统计中看不到”。

16、为了回答这个问题，经济学家卡洛塔·佩雷斯研究了技术发展史。她发现，原因在于，当新事物刚出现时，往往很难融入现有体系。这就是大名鼎鼎的“佩雷斯时滞”。

17、对于“佩雷斯时滞”这种核心创新与广泛应用之间的断层，书中的比喻妙极了：假如你走进十八世纪的纺织作坊，递给老板一根高速光纤，他不会感谢你，而是只会把它当成绳子用来捆午餐，然后继续为羊毛的价格发愁。

18、理解超级趋势，还需要把握经济规律。

以下是书中提到的最重要的四个经济学定律。

①、熊彼特式增长。熊彼特式增长就是创新驱动的增长，也叫创造性破坏，以区别于亚当·斯密推崇的分工与交易促进的增长。但熊彼特式增长并不会一夜之间席卷世界。结果就是一条起伏不定的J形曲线：早期有点效率提升，接着生产率甚至掉到0线以下，然后是适用于新技术的基础设施完成，组织重新设计，最后是超级趋势级的生产力激增。②、布鲁克斯定律。为什么熊比特增长的J形曲线下面的钩，中间会凹下去？这里要请出布鲁克斯定律，那就是：给一个已经延期的软件项目增加人力，只会让它更晚完成。

布鲁克斯定律认为，为落后的软件项目增加人手，会让效率不升反降。这一洞见看似简单，却极其深刻：每增加一个人，就意味着要多一组沟通渠道和一份协调的负担，团队规模超过一定限度后，效率反而会被拖累得更低。新人的产出被沟通、培训、协调的开销吃掉了。这个定律在今天就表现为：你给公司买了一堆AI工具，短期内往往不是更快，而是更乱。要写提示词，要验证输出，要重设流程，要处理AI和老系统对不上的地方。收益还没看到，怨声载道一大堆，更重要的是：协调成本是实实在在的。

但有趣的是，AI智能体本身却不太受这个规律约束。计算机协议和系统架构可以专门设计高效协作模式来弥补这一点。这使人工智能可以比之前的革命性新技术，更快速实现规模化扩张。

“未来已来，但分布并不均匀”——

从这个原理出发，也可以理解，为什么“老登”科技股的光芒现在被原生的人工智能公司掩盖。例如openAI、Anthropic、Deepseek、kimi，这些从原生实验室里走出来的人工智能公司，以异乎寻常的增长奇迹、最快的速度成为顶流的人工智能公司，让那些老牌科技股的黯然失色。理解这种差异，对于把握未来几十年的经济增长、生产力和经济权力走向至关重要。

③、鲍莫尔成本病：在技术发展导致的价格下降总趋势下，为什么有些东西越来越贵。经典案例是古典音乐演奏。1800年，演一首海顿弦乐四重奏要4个人半小时，2025年演同一首，还是4个人半小时。两百年过去，生产率一点没变。但四位演奏家的工资，得跟上整个社会的平均工资水平——而社会平均工资是被制造业、被芯片、被自动化推上去的。所以结果是：音乐会的相对价格必然上涨。

同理，演唱会、足球赛、理发、护理，相对价格都会上涨。进一步推演，作者认为那些难以提升效率的传统人类岗位，会成为奢侈品，甚至因为贵得离谱而消失。

因此，人工智能无法影响的，古法的、经典的、有传承的服务，不会变便宜，反而会变成昂贵的享受。这可能也是一条投资乃至人生的出路。

中国顶尖AI专家的一个预测：到2050年，人类的体力劳动会退守至两个特殊领域：极致的手工艺品和极致的情感需求。人文关怀、教育、表演、仪式、玩闹，这些领域仍是人类的自留地。

但与此同时，全球经济体量将激增，产出爆炸，价格急剧下跌。

④、萨伊定律。其洞见简单得近乎取巧：当你创造一种产品时，也同时自动创造了购买力，甚至激发了人们购买自己从来没有想过的商品的欲望。有了新能源汽车，就有了电池的更新换代，就有了充电桩，慢慢又会出现充电站或换电站，如此循环往复。

每当技术使供给效率大幅提升，萨伊定律都预示着：

宴席只会变得更盛大、更喧闹，并迎来更多意想不到的客人。这个阶段，就进入J曲线里扶摇直上的那个“竖”起来的时候了。

附图：作者把1750年以来历次技术革命的佩雷斯时滞标出来，做线性外推到2050年，趋势是，时滞在不断缩短，已经从五六十年缩短到二三十年。