王忠民：AI時代，用市值最大化替代GDP最大化

由中國企業改革與發展研究會、本站財經、本站財經智庫聯合主辦的2024本站經濟學家年會·夏季論壇於7月在上海舉辦，本屆年會主題爲“智造聚力 質煥新生”。

全國社會保障基金理事會原副理事長王忠民在會上發表主題演講，深入探討了AI的產業時代與投資模態。他分析了AI時代對經濟指標、產業模式、投資邏輯和宏觀經濟學理論的深刻影響，並呼籲人們重新思考這些概念以適應新時代的要求。

王忠民提出，在AI時代，傳統的GDP作爲衡量經濟的指標可能不再適用。他提出市值最大化可能是一個更好的指標，因爲它能反映公司的競爭力、財富積累和未來的增長潛力。例如，他提到微軟、蘋果、英偉達等公司的市值總和能更好地反映其競爭力。

王忠民討論了雲服務和AI如何改變傳統的產業，將製造業轉變爲服務業。他以特斯拉的全自動駕駛技術爲例，說明了AI如何提高生產效率和服務效能，從而影響整個汽車產業。

王忠民指出，AI和數字化正在改變傳統的經濟週期概念。傳統的週期性思維可能不再適用於AI時代，因爲技術的快速發展使得固定資產的折舊週期縮短，產品和服務的更新換代速度加快。

他在演講中深入闡述了自己的三個觀點：市值最大化替代GDP最大化；雲服務將所有產業變成了服務，替代實體的製造成本、製造效率；所謂週期現在已經完全擬合，完全“無相”。他認爲，AI時代典型地不同於工業文明時代，它有着自己的宏觀意向、宏觀邏輯、宏觀經濟學和宏觀社會經濟發展的新時代邏輯。

以下內容根據演講實錄整理：

AI時代的宏觀意向

王忠民（全國社會保障基金理事會原副理事長）

從宏觀意向看AI時代的方方面面，可以從宏觀角度提供另類的分析視角，我會從三個方面來看：

市值最大化正在替代GDP最大化，成爲AI時代宏觀經濟分析的第一意向

第一個方面，在AI時代，相比於GDP指標，市值最大化纔是衡量經濟發展更有效的指標。

過去我們用GDP的邏輯已經趕到了全球的GDP第二位，最高的時候相當於美國GDP的77%，現在回落到65%左右。工業文明以來，衡量宏觀經濟發展的第一指標就是GDP。但進入AI時代以後，我們該用什麼宏觀第一指標才能反映這個時代的競爭，反映這個時代的財富積累，反映這個時代最優的競爭力，我引入一個與GDP不同的視角——市值最大化。

當下，如果我們看不同GDP比較的時候，我們突然發現最能代表這個時代競爭力的那幾家公司，只用它們的市值加在一起，居然比我們以GDP統計的經濟指標當中的產業類別、市場類別甚至國別都顯得更能反映它們的競爭性、新財富、新邏輯。

微軟、蘋果、英偉達，它們三家公司市值加起來有10萬億美元，再一次回看我們的A股市場，只能說明所有股指當中的公司在新質生產力AI視角當中競爭力不夠，纔會在市值角度被比下來。黃仁勳被稱爲“賣AI時代算力的資產”；如果我們再去看微軟，AIPC和所有終端從互聯網時代演進到AI時代，使它的市值突飛猛進；OpenAI和蘋果開了一次開發者大會，把互聯網時代的手機改成AIPhone，它的市值就從兩萬八千億美元直升五千億美元到三萬三千億美元。

王忠民：AI 時代市值最大化才能反映企業最優競爭力（來源：C位觀察）

原來，市值最大化不僅能體現一個經濟體當中最有發展潛力、代表最先進的生產力和最有競爭力產業市場模態的意向表現，更能代表全社會已經在市場當中存在的公司的競爭力。它們的競爭力每一天市場都會用真金白銀給出實際的估值。

我們把這條邏輯往下一層邏輯分析，市值最大化的邏輯是評估今天的公司明天能夠成長髮展多少，才把未來預期的收益率貼現到當下價格當中反映未來的可能性；如果GDP最大化反映的是什麼——反映過去投了多少，成本最大是什麼，但是這些成本投下去，是不是能產生今天市值最大化呢？如果不產生效能，如果還變成一個未來效能中的下墜的資產，成本就會變成負資產，成本變不成市值最大化當中的貼現，如果GDP當中這種成本佔到結構中的30%、40%，實際資產正向價值作用在市值最大化當中就不被貼現，不被轉換爲現實市值的表現，只表現在會計成本報表中，所有都在成本欄目當中充分計取。

即使這些成本在當下收益率、毛利率和利潤率最高，如果放到一年、兩年、五年以後，收益率降低的時候，市值要不斷下跌，因爲未來已經把今天的價格從最高點往最低點打。如果我們在追求當下GDP中的每一種生產要素，達到全要素生產率最高，價值最大化，我們還要追求全要素生產效能未來利益最大化、未來效能最大化，則一定是市值最大化纔是最好的市場評價，而不是GDP最大化，GDP最大化的陷阱就是把投資吸引到現在邊際收益率趨降的時候，即使當下收益率爲最高，但是當邊際收益率趨降的時候，一定是把資產用在了市場配置當中最不應該配置的地方。

我們把這個邏輯放在今天數字化當中最大的敞口——開源。微軟爲什麼當年花了130億美元投到非盈利公司OpenAI，而非盈利公司覺得如果不開源生產出來最新的大模型就應該給我這個投資人（微軟）率先使用，就會讓作爲上市公司的微軟市值最大化。你的競爭力反映在我終端產品競爭力當中，市值大大提高，如果市值上升了一萬億美元，那麼相當於當初只用一萬億美元當中的130億美元投資，投資回報率顯然是在未來市場的爆發中實現了；如果130億美元投資失敗了，只是損失掉了一萬億預期市值當中的0.13%。這纔是大廠成爲投資當中主要的投資力量的主要邏輯。

今天大模型鏈接到PC成了AIPC，鏈接到手機成爲AI手機，鏈接到科研就成爲AI科研。如果我們把這些東西都接到AI當中開源，開源的邏輯不僅讓你自由訪問、自由鏈接、自由開發、自由應用，更多是把源代碼全部開源——你看了源代碼之後就知道我用哪些代碼、什麼代碼邏輯、什麼代碼集成創造這個東西。免費應用是什麼概念？所有使用者用了這個東西以後，在GDP當中既沒有計算爲你的GDP，也沒有計算爲我的GDP——開源的源代碼源頭沒有計入到GDP，用了之後也不計入這部分GDP，但是這個產品在市場當中滲透到全部市場經濟過程中產生服務的效能，產生自身的競爭力，最後都會在市值最大化當中反映出來。

中國有兩個成語，一個是厚德載物。在數字化時代，當源代碼開源讓人們可以在這其中免費開發時，就像當年文字免費讓每個人自由使用一樣，纔是最重的“厚德”。“載”出未來產業中的GDP不一定最大化，卻讓服務效能和市值最大化一定會體現出來。

另一個成語是，授人以魚不如授人以漁。今天從工具軟件，從工業軟件，從操作系統到中間軟件體以及所有開發的APP都是成本最低的。那些我們在GDP當中找不到蹤影，卻在市值最大化大放異彩的東西，今天才重要。

我們今天的宏觀經濟學建立在分析GDP結構、分析每一種生產要素在GDP當中的呈現的基礎上，這顯然和我們今天談到的用市值最大化再去分析產業構成和產品構成不同。在AI時代，我們突然發現，宏觀經濟當之無愧第一的指標居然變成了市值最大化這一指標。

市值最大化背後甚至可以反映更多的東西。比如，黃仁勳只佔英偉達3%的股權，英偉達是三萬一千億美元左右市值，3%的股權也意味着一千億美元左右的市值，已經足以讓黃仁勳躋身全球富豪榜。股票持有者在市場當中總量市值最大化可以反映在誰是市值最大化的公司和誰是市值最大化公司當中的股權投資人和早期合夥人，即使股權很少，他們都是這個時代當中新增價值的擁有者。

我們把市值最大化一層層分解，原來這是這個時代的邏輯，市值最大化正成爲AI時代宏觀經濟分析的第一意向，顛覆的是GDP最大化的分析邏輯。

雲生萬物：“雲”成爲AI時代的主要服務邏輯和服務方式

第二個方面我稱之爲“雲生萬物”。Cloud，一定是AI時代萬紫千紅雲生態的體系，在雲生態體系當中，馬斯克給出一個指數叫“白癡指數”。“白癡指數”是針對統計學制造業佔GDP的總量，邏輯是用新的AI邏輯把所有制造業成本壓低到無限趨於零，最後所有終端產品成本只是原材料成本，而製造過程中全部可以用AI邏輯把成本降低到無限趨於零。

雲服務以及數字化AI人服務的邏輯中，把原有流程替代後，居然讓原來以GDP構成的產業和邏輯變成了降到無限趨於零的狀態，GDP上雖然不反映，但在產品滲透率、在社會經濟發展中的時代貢獻、在單位生產要素效能、在全要素生產率當中改天換地。

我們在想是不是這個時代因爲數字化、雲服務和雲計算把過去的一切物理性製造產業變成了服務業。馬斯克現在已經把汽車的全無人駕駛往前猛推了一步，8月8日如果Robotaxi（無人駕駛出租車）能夠正式推出，如果以後再用中國特斯拉用戶數據訓練全無人駕駛在中國的應用落地，不僅給特斯拉全部裝上，給任何一個汽車都裝上，在未來，我們就會把汽車產業變成一個無人駕駛的服務業。馬斯克在最新一次開發者大會上說，未來你的汽車除了自己出行使用以外，其他時間還可以把你的汽車上到雲管理當中，把自己的汽車租給其他人用，你的汽車不是隻解決自己的出行問題，還可以幫你掙錢。

如果未來所有車都能實現完全自動駕駛（FSD，Full-Self Driving,），再加上汽車可以上傳到雲管理中租用，那麼消費者以後絕對不買車了。生產出來的每一臺車從投放那一天起每一分鐘都在運營，再也不會停在車庫裡面，再也不會堵在哪，到那時我們會發現停車的地方成爲最集約土地面積的節省，我們會發現每一輛車生產效率和服務效能居然從原來的10%-20%提高到100%。

產業的替代還沒有結束，如果這些電動汽車全天候在城裡運行，其電池也可以做到爲所有冷鏈物品提供適合其保存所需的溫度，然後用分佈式邏輯將物品送到消費者手裡，那麼現在的冷鏈系統、物流系統將完全被顛覆。被顛覆的行業我們還可以一層層繼續描述下去，最後我們會發現，用這樣的數字化AI模態、服務的模態，把我們原來所有GDP最大化的公司，碾壓到一個只用最低的成本去替代以後，我們看到的是最後GDP最小、成本最小、服務擴大受衆面最大、服務和產業鏈中的產業成本急劇降低，但更有意思的還在後面。

在當前的創新驅動時代，大型企業加速器的角色愈發重要。設想一下，假如今天一家專精特新小企業決定投身於創新的浪潮，如果他們可以利用雲服務平臺，享受免費的服務器資源、開源的代碼庫以及強大的算力支持。在企業尚未盈利的階段，它們可以在這個平臺上自由探索和發展，無需承擔任何費用。這種模式就會極大地降低社會創新的資本的機會成本以及單一項目或企業的失敗成本。如果企業最終取得成功，投資方可以通過分潤的方式獲得回報——比如，剛開始分50%，後來就分30%，等到產品研發出來以後只分10%。這裡我們可以假設一個場景：如果OpenAI在一個月內將其非盈利性質轉變爲盈利性質，並在美國證券市場上市，其市值有望達到一千億美元以上。我們有理由相信，這樣的公司如果能夠整合並利用開源的大型模型和操作系統，將在市場上形成強大的競爭力。在這種情況下，爲了與開源平臺競爭，該公司的分成比例如果不低於10%可能難以吸引合作伙伴。如果分成比例設爲5%，這將反映出對成功企業的取費標準正在逐漸降低。

今天的邏輯是OpenAI和微軟合作的邏輯給我們提供的，如果微軟在雲服務中實現了盈利，微軟並不要求高額的分潤。相反，微軟只要求獲得企業5%的股權。這種模式不僅極大地降低了其他公司在創業初期的成本，而且更重要的是，微軟不會從企業的經營現金流中抽取任何分成，允許企業持續地、不受財務壓力地成長。通過這種方式，微軟與企業建立了一種長期且穩定的夥伴關係。企業可以專注於創新和發展，而微軟則通過持有的股權，與企業共同成長，分享未來的成功。

按照雲服務邏輯，機器人時代是不是到來了？馬斯克說未來機器人替代50%的在職員工是輕鬆的事情，有可能未來替代70%-80%。機器人的生產效能居然把今天看起來專業的工人替代——替代了藍領，後來替代了白領，再後來替代了金領，現在替代了誰？現在替代了我們的科學家。

谷歌公司通過其AlphaFold項目在計算人類蛋白質結構方面取得了革命性的進展。在短短三個月內，AlphaFold完成了過去生物結構學家們窮盡一生也難以達到的成果——幾乎100%的蛋白質結構解析。這一成就不僅標誌着蛋白質結構解析的完成，更爲未來的蛋白質靶向藥物開發鋪平了道路。現在，科研工作的重點轉向瞭如何利用這些已經解析的蛋白質結構來開發新的藥物。這一突破性進展體現了數字化AI邏輯在科研領域的巨大潛力。這標誌着勞動生產率和科研生產率的巨大提升，同時也預示着人類四肢和大腦的解放，爲創新和科研工作帶來了前所未有的自由度。

所以，我給這個部分的演講起的名字叫“雲生萬物”，這個詞從哪裡來？中國有一個成語叫“空生妙有”。當“雲”成爲AI時代的主要服務邏輯和服務方式，它才讓成本最低，讓效能最高，創造出新物種，創造出新生產，創造出新服務，使全要素生產率最高，服務於這個時代。

週期無相：週期四相變爲無相

第三點，我起了一個相對禪意的名字——週期無相。

佛家喜歡用相，僅觀音的相我都不記得有多少個，多相之間用不同的功能、不同的方向反映出不同相的場景和側面服務於社會。我們今天的經濟學中，週期是宏觀經濟裡必解的一道題，我們居然創造了四個週期的理念：什麼是超短期——市場時間能賣出來，不在倉庫當中，不在營銷者手中，把這個時間叫超短期；什麼是短期——把流動資金相關的波動都看成短期；什麼是長期——有固定資產投資沒有，有擴大再生產沒有？固定資產折舊有高有低，怎麼做，這是長期；還有一個超長期，當固定資產更新的時候，技術進步有沒有迭代，沒迭代就用原有技術把物理形態重置一遍，有進步就要迭代到新的固定資產當中。

人類工業化時期正是因爲用新技術不斷物化到新的固定資產當中，才讓我們找到長週期和超長週期統一協調，再讓它用折舊邏輯跟流動資產、用銷售邏輯跟超短期市場時間高度協同，這四個時間相對協調、吻合才使得經濟週期不紊亂，所有微觀主體纔可以獲得最大化，宏觀經濟纔不會劇烈波動。

今天給我們敲響警鐘的是這週期四相變爲無相。我們先看數字AI邏輯，大家知道芯片最初的、最典型的邏輯叫“摩爾定律”。18個月集成晶體管數量提升一倍，效能提高一倍，成本下降一倍，三個“一倍”。而就在今年，“摩爾定律”失靈了，顛覆者是誰，就是“黃仁勳定律”。“黃仁勳定律”的邏輯是隻用6個月效能就提高，不是用晶體管數量，而是用芯片集成解決問題，效能提高10倍。6個月是“摩爾定律”三分之一的時間，卻可以把效能提高10倍，成本下降10倍，以10倍戰勝了1倍，以6個月戰勝18個月。

ChatGPT從3.0到4，從4到4o用了多長時間？只用了3個月的時間。這個速度又把“黃仁勳定律”“骨折”了。AI產業的發展正在推動固定資產向流動資產的轉變，在當前的人工智能產業模式中，我們觀察到一個顯著的趨勢：傳統的超長週期關鍵因素正在與固定資產的關係發生根本性的變化。在快速變化的技術環境中，固定資產的形態正在經歷日新月異的變革。因爲在技術迅速迭代的今天，可能在固定資產的折舊週期還未完成之前，技術就已經更新換代，使得原有的資產變得過時。

當有一天把所有技術內化到只有三個月左右就更新的時候，所有固定資產就和流動資產全部合併在資產負債表中週期擬合，就不存在銷售時間的時間差，就把超長週期、長期、短期和市場超短週期，這四個週期四相全部變成無相，成爲時代技術進步、固定資產更新、流動資產充分有效變成現金流管理和市場當中用它的未來銷售，把當下市場完全清空，市場完全出清的狀態，而且超越時間的約束，超越當下市場出清的邏輯——原來今天產業已經無相，週期四相已經全部被克服掉了。

我特別不認同在AI時代還稱工業幾點零，這跟工業已經沒有什麼關係，它把工業的“命”都“革”了，你還說工業3.0、4.0、5.0，核心邏輯是AI、是數字化，根本不是工業，工業生產的東西讓馬斯克叫做“白癡指數”。各位如果還是投資人，若你們還遵從工業文明時候的週期思維、週期邏輯、週期四個階段和週期四相表現，今天一定會死在週期裡，因爲今天週期已經無相，AI邏輯已經全部把週期顛覆。

王忠民： 今天如果還用週期思維做投資，你一定會死在週期裡（來源：C位觀察）

我今天只講了三個模塊：市值最大化替代GDP最大化；雲服務將所有產業變成了服務，替代實體的製造成本、製造效率；所謂週期今天已經完全擬合，完全無相。

所以，我們今天的結論是：

AI時代典型地不同於工業文明時代，它有着自己的宏觀意向、宏觀邏輯、宏觀經濟學和宏觀社會經濟發展的新時代邏輯，我們只論述了其中三條底層邏輯和三個意向表達。