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话说啊，前不久呢，高盛啊举办了，一年一度的全球宏观大会。台下坐的都什么人呢？对冲基金经理，主权基金的人，各大银行的首席投资官。说白了，全球最有钱的那帮人，聚在一起聊一件事情：钱往哪里投。
这天的压轴环节呢，主持人把两个人请上了台。一位呢，叫做 Joseph Briggs，他是呢，高盛全球经济研究团队的联席主席。之前呢，在美联储干过，又在纽约大学和John Hopkins教过经济学。他最近两年干了一件事情：用数据算清楚AI到底能够，给经济带来多大冲击。
另一位呢，叫做 Jim Covello。叫做 Jim Covello，高盛全球股票研究的负责人。这哥们呢，在高盛待了25年啊，之前呢是全美，之前啊是全美，排名第一的半导体分析师。英伟达他跟了25年，英伟达他跟了25年。詹森黄都亲口说啊，这人是个天才。
但主持人上来就说了：“Jim，我觉得这样讲比较公平，台下这帮人呢，大概率会觉得你是AI的看空者。” Jim也没有否认，他直接接了一句非常有意思的话，他说：“你也可以换一个说法，叫做理性的声音啊。”
这时候你就会好奇了，为什么全球最了解AI芯片的人，反而呢，最不看好AI的经济账呢？台下人都笑了。但笑完之后呢，接下来发生的事情，我觉得每一个关心AI投资，关心AI会不会抢走工作的人，都应该仔细听一听。因为这两个人呢，一个拿着万亿美元的账本告诉你啊，钱花太多了。另一个人拿着宏观经济模型告诉你，长期来说是值得的。而他们的分歧呢，恰恰就是今天整个AI，行业最核心的那个问题。
对话还没正式开始啊，主持人先搞了个现场投票。第一个问题：你在工作中用AI用的多吗？结果不出意外啊，绝大多数人都说每天都在用，天天用。
第二个问题啊：你在家里用AI花钱吗？44%的人说用的都是免费版，还有6%的人说AI是啥。台下笑了。但你想想，这可是高盛的宏观大会啊，来的都是华尔街精英，6%的人连AI是什么都不太清楚。
第三个问题才是重头戏：你觉得AI在未来12个月内对，劳动力的市场的影响是什么样的？50%的人选啊，减少招聘，替换工作流程。40%的人选了小幅裁员。
最后啊，主持人翻到了投资偏好的股票。问题是：你最偏好的AI投资策略是什么？选项有4个：买超大规模公司，买基础设施，抄底，还是干脆别碰？你猜一下最多的人选了哪一个？干脆别碰，50%。
主持人一看这数字啊，转头对Jim笑着说：“哎，你看我说了吧，现在市场情绪比一年前健康多了。一年前这个选项是不可能达到50%的。” Jim点点头啊，说了句大实话：“不过呢，这是一个宏观大会，台下也不全是AI投资人，我很理解。但这数字背后的信号呢，其实非常清晰了。风向变了。”
18个月前啊，如果你在华尔街说AI可能是泡沫，大家都觉得你疯了。但时间到了2026年，越来越多的聪明钱呢，开始犹豫了。好，那到底是什么让这帮最，精明的投资人开始犹豫了呢？
Jim上来就把话挑明了。他说啊：“我对于AI的经济学看法比，以前比一年前更悲观了。” 注意啊，他说的不是AI不行，他非常清楚啊，现在AI在消费端有多火，全球日活用户8-10个亿，大家天天都在用。他说的是经济账。
你想啊，18-24个月前，大家都觉得这波AI和，互联网泡沫不一样。为什么不一样呢？因为砸钱的是谁啊？是苹果、微软、谷歌、亚马逊还有Meta。全世界现金流最充沛的公司，他们用自己赚来的钱去投资啊，不借债，不加杠杆。但是过了24个月之后呢，Jim说情况都变了。大公司确实还在用自由现金流，但是呢，后面跟上来一大堆新玩家开始举债了。循环融资出现了，就是a公司给b公司投钱，b公司再拿着这笔钱啊，去买a的服务。然后呢，a再拿收入数字去融更多的钱。吉姆说啊，这看起来越来越像2,000年，互联网泡沫的剧本了。当年呢，global crossing啊，借了一屁股债铺光纤管道，最后破产了。20年后Uber在这些管道上面，做出了改变世界的应用。前驱者挨剑，定居者分地。
这就是Jim最核心的担忧，不是AI会不会改变世界，而是呢，在它改变世界之前，谁来为这笔史上最大的技术豪赌买单？
Joseph这一边呢，就相对更乐观一些了。他这人很有意思，他不跟你辩论AI好不好用。他上来就说啊：“这些数字应该被认真对待，但是呢，不要当成精确预测。”
他首先报了三个数：第一个25%。他说啊，我们估算，生成式AI最终可以自动化，掉所有工作时间的25%。这怎么算的呢？他用了美国劳动统计局啊，一个数据库叫做o net，里面记录了美国每一个，职业每天具体在干什么。大概有2,000多个任务类别，他们去一个一个判断，这个活AI能不能干，能自动化多少，然后呢，汇总起来，得到了25%。
第二个数字15%。如果有25%的工时被自动化，最终啊，会带来全经济范围内，的15%的生产力提升。
第三个数，按照今天的GDP算，这约等于4.5万亿美元。这约等于4.5万亿美元。要注意啊，这不是一次性的，这是每年每年都会产生的经济价值。听起来非常诱人，对不对？
但Joseph呢，紧接着说了一句非常关键的话：“我认为啊，这个过程会持续10年，不是1年，不是3年，而是10年。”他说啊，最近的证据正在证实，我们不应该期待未来一两年内看到大规模自动化。潜力是有的，但是呢，离兑现还早得很。
那么现在AI对于就业，市场有多大影响呢？Joseph去BLS的数据里头翻了个底朝天，他结论是啊，目前AI对于美国就业的拖累啊，大概是每个月减少1万-15,000个岗位。听起来不少，对吧？但是美国经济每个月新增，就业通常在十几万到二十几万。1万五放在里面几乎看不见。所以呢，Joseph的结论很简单：AI对于劳动力市场的冲击呢，目前还没有真正的开始。
Joseph刚刚把饼画完啊，Jim马上接过话头说啊：“Joseph的工作非常重要，因为呢，他说那个劳动力市场的故事，是整条供应链唯一，能够走通的经济逻辑。”什么意思呢？你想想这条链是怎么玩转的？高盛这样的公司呢，得靠AI省下来足够多的钱，才能够付得起啊，给模型公司的账单。模型公司拿这笔钱呢，才能够付得起啊，给超大规模云计算公司的账单。超大规模公司拿了这笔钱之后呢，才能付得起给英伟达的账单。
吉姆说呢，今天这条产业链的现实是什么样的？只有英伟达在赚钱，其他人都在亏。他说啊，开发者编程效率提升了30%，好，但是呢，开发者只花30%的时间写代码。百分之三十乘以百分之三十，实际省下来的不到10%的时间。你总不可，你永远不可能靠攒这种零钱啊，攒出一个能够撑起5万亿美元已花，资本和20万亿美元未来支出的回报率。所以呢，Jim的逻辑砸到最后只剩一句话：必须得是劳动力市场，必须得大规模替代人工，否则呢，这笔账永远算不过来。而这恰恰就是Joseph说的，可能需要等10年才能看到的东西。
你看到了吧，两个人呢，其实没有多少根本性的分歧。Joseph说AI长期呢，值45,000亿。Jim也不否认。但Jim现在问题是，钱就在烧，回报10年后才来。中间这个gap谁来扛？这其实就是AI投资今天，最核心的一个矛盾。
好，如果现在聊到AI在企业，中具体用的怎么样呢？Jim说了一个非常精准的词啊，叫做workslop，啊，工作泔水。这词怎么来的呢？哈佛做了一项研究啊，发现很多员工用AI生成东西质量很差。你让AI帮你写个报告，做个分析，它哗给你吐出一大堆，看起来挺像那么回事，但你仔细一看啊，到处都是错的。然后呢，你得花大量时间去改，去核实，去重新写。写完之后你一算时间，嘿，跟自己从头开始写差不多嘛，甚至还更慢了。
这不是哈佛一家在说啊，Jim一口气就列举了好几个调查。一个叫做section的AI咨询公司调了5,000人，结果呢，2/3非管理层员工说，AI每周帮他们省下来，时间不到两个小时。Workday调了1,600人，85%说确实省了1-7个小时，但是呢，大部分时间啊，又被用来纠正AI的错了。PWC调了4,500个CEO，不到一半的人说啊，他们已经从AI中看到了任何回报。
你看到问题了吗？最有意思的是那个section的调查，这调查把管理层和一线员工分开来问。管理层觉得AI给团队省了很多时间，效率提升非常明显。但是一线员工说啊，没什么感觉，省不了多少。Jim说啊，这其实就是人性。每个CEO去见股东的时候，被问的第一句话就是：你的AI战略是什么？所以呢，每个人都得编一个AI故事来，哪怕呢，技术根本还没准备好。啊，这有点像当年这个中国热的时候啊，每一个公司的CEO都会被问啊，你的中国策略是什么？管理层呢，在讲PPT，但是员工在忙着擦屁股。这其实就是2025年AI在企业的真实状态。
那有人会说啊，好，那现在不行，未来呢？Joseph这里有个非常重要的数据啊。美国人口普查局调查显示，目前只有17%的美国企业在，正式使用AI进行任何日常生产。17%也就这么多了。但Joseph说啊，别急。高盛自己搞了一个，非常有意思的内部调查。他们让投行部门所在的，美国做客户覆盖的Banker，也就是每天跟大企业CEO和CFO，打交道那帮人来回答一个问题：你的客户在用AI吗？结果呢，37%的大企业已经在日常生产中使用AI。预计啊，未来三年内，这个数字会涨到70%以上。
更刺激的是后面这个数字：bankers们自己说啊，他们的顾客，他们的客户啊，目前还没有因为AI裁员。但是呢，未来一年啊，预计会因为AI减少1%到4%的员工。未来三年减少11%。11%啊，你想想一个1万人的公司，三年后因为AI少了1,100人。Joseph Joseph马上补了一句啊：“这个时间线呢，比我们预测全经济，范围的节奏要快得多。这是大企业先行军的速度，不是全社会的速度。”但即便如此呢，如果这些大企业真的开始动手啊，劳动力市场的冲击波会比，现在这数据暗示来得猛烈得多。
所以呢，从17%到70%，这中间卡在哪里呢？Jim说了一个非常有意思的判断。他说啊，消费端AI的巨大成功呢，反而遮住了大家的眼睛。你看数据啊，全球AI模型的日活用户8-10亿，这个数字实在太炸裂了。但凡你身边有个智能手机的人啊，多多少少都在用chatgpt，用Claude，用Gemini。但Jim说啊，你看那个现场投票，44%的人在用的是免费版。他说这其实就是问题的核心。消费端确实很火，但是八成用户用的都是免费。你用免费的ChatGPT帮你查个菜谱，帮你写个邮件，帮你小孩讲个故事，很好用啊，确实很好用，但你不付钱啊。
Jim的原话就是：“你永远不可能仅靠，消费端解决AI的经济问题。因为钱在哪里啊？钱在企业端。企业花大价钱买模型买算力买服务，然后呢，通过提高效率把这笔钱给赚回来。这才是整个AI产业的经济引擎。消费端的繁荣啊，说难听点，就是给投资人看的一个用户增长曲线，好看呢，但是根本不赚钱。就像吉姆说的，大家都把AI当成一个，高级版的谷歌搜索替代品。确实有价值，但是价值呢，撑不起万亿美元的基础设施投入。”
所以啊，整个AI经济学的赌注全都压在企业端。而企业端呢，就是我们刚才说了，卡在数据结构上。Jim举了一个例子啊，他说就拿高盛来说吧。高盛有很多部门，投行交易资管研究。每个部门的数据格式都不一样，存的地方也不一样，来源也不一样。90%的人都不知道，大语言模型的未来，竟然是小模型。你想把大语言模型往这些东西上一扣，让它帮你干活，它会胡说八道的。这就是所谓幻觉问题，的根本原因之一啊。根本不是模型不够聪明，而是呢，你喂给它的数据实在太乱了。
那怎么办呢？Jim说，现在企业里头真正好使的，不是那些大模型，而是小模型SLM (small language model)。你不搞一个通用大模型解决所有问题，你针对某一个具体任务，训练一个专门的小模型。这个小模型只干一件事情，但它干得很准。好消息是啊，这玩意真的好使。坏消息是啊，贵，而且呢，没法规模化。Jim说啊，大部分企业现在跑着，几百个小模型应用，几百个小模型应用，几百个。每一个都需要单独开发，单独训练，单独维护，单独维护。你想想这个成本。
所以你看到了吗？一条路是大模型，便宜，能规模化，但它搞不定企业的脏数据，会产生幻觉。另一条路啊，是小模型，准确好用，但是太贵，太碎片化了。搞几百个也攒不出，一个划算的投资回报率。这其实就是为什么企业的AI，采用率卡在17%上不去的真正原因。CEO不是不想用啊，而是用不起，或者根本用不好。
当然了，也总有人爱说，你看当年互联网企业，不也烧了很多钱吗？最后不是改变了世界？AI也一样吗？Jim说不一样，真的不一样。他说我是亲历者，我当时在华尔街覆盖半导体，我是看着互联网从头长起来的。1995年，亚马逊卖了第一本书，就在上线第一天，你就能够在亚马逊上花，到更少的钱买到一本书，比你去Barnes Noble书店更便宜。用例是什么呢？一目了然啊，便宜方便选择多。数字广告是什么？也一目了然，你在网上投广告，能够追踪点击率，比报纸的广告精准100倍。吉姆说，互联网的用例第一天就非常清楚。后来确实经历了泡沫，经历了破灭，经历了了很多年的发展，才到今天的规模。但是从day one起啊，你就知道这玩意能干嘛，能替代什么，为什么更好。
但是AI呢？Jim说了一句话，我觉得非常值得大家深思啊：“你现在在用非常昂贵的技术，试图替代非常便宜的人。互联网时代是用便宜的，技术替代昂贵的流程，而AI时代是用昂贵的，技术替代便宜的人力。方向完全反过来了。”
Joseph说对了，长期来看，如果真的能够替代25%的工时，4.5万亿的经济价值是真实存在的。Jimmy没否认这一点。吉姆的问题是啊，互联网的Amazon day one就有经济价值，而AI的Amazon时刻到现在还没有出现。我们知道我们想干什么，用AI来替代人工，提高效率，但怎么干？哪个环节先干？成本什么时候才能降下来？到现在，还没有人给出一个能够，让整个行业信服的答案。这就是2026年AI产业最诚实的现实。万亿美元已经花出去了，但是那个啊哈时刻还没有到来。
接下来呢，就到我们要聊所有，投资人都关心的那个词了：泡沫。Jim对于这个词的回答啊，是我听过非常精准的一个框架。他说啊：“我不认为今天的AI在，公开市场上有估值泡沫。”啊，你不是那个AI看空派吗？你怎么说没有泡沫了呢？别急啊，他说的是公开市场，也就是你在纽交所，纳斯达克能够买到那些股票。这些公司的市盈率呢，虽然都不便宜啊，但还没有到2,000年，互联网那种疯狂的程度。
但是啊，他说两个泡沫是真实存在的：第一个呢，叫做e泡沫，也就是盈利泡沫。什么意思呢？供应链下游的一些公司啊，现在的利润是被AI投资，周期人为撑起来的。大家疯狂买芯片，买服务器，买算力。这些订单呢，让很多公司业绩看起来特别漂亮。但这些利润是可持续的吗？如果一旦上游开始减速，这些数字会瞬间崩塌。
第二个泡沫呢，在私募市场。Jim说啊，有些亏着大钱的AI创业公司，估值高得离谱。2,000年互联网泡沫的时候呢，公开市场和私募市场一起疯。但今天呢，公开市场的投资人啊，比较理性。你看那些举债搞AI基建的公司啊，股价已经跌了50%了。市场学乖了。但是私募公司还没学乖。随便一个AI创业公司啊，商业计划书只写了一页纸，就能拿到天文数字的估值。谷歌deep mind的CEO都公开说了，私募市场给AI公司的钱实在太容易了。
所以呢，Jim的判断是啊，这不是1999年那种全面泡沫，但它毒性呢，正在局部聚集。公开市场有利润泡沫，私募市场有估值泡沫。2颗定时炸弹，计时器在走。
接下来啊，Jim讲了一个案例啊，觉得特别有意思。他提到了微软。微软是什么公司啊？世界上最好的公司之一啊，office，Windows，LinkedIn，Git Hub，你每天用的东西啊，有一般都是他们家的。过去四年呢，美股经历了我们这辈子，见过最猛的牛市之一，标普500一路往上。但是呢，微软的股价四年来跑输大盘。哎，你没听错啊，就在这最好的牛市里呢，最好的公司居然跑输了。为什么呢？Jim说啊，很大程度上呢，是因为AI的资本开支。微软在AI上砸了多少钱？你看看它的折旧摊销，未来几年啊，每年增长20%。但是收入呢？高个位数增长。折旧涨20个点，收入涨七八个点。这笔账啊，这笔账啊，你一眼就能看出来有些不对劲。
Jim说呢，当年投资人买微软，买的是一家轻资产，高利润率，现金流充沛的科技公司。现在微软把自己变成什么了？一家重资产的工业公司，花几百亿美元建数据中心，买GPU，铺算力。这不是投资人当初买微软的理由啊。
然后呢，Jim做了一个对比啊。Meta，还记得吗？Meta当年改名为Meta，all in元宇宙。每次电话财报一提元宇宙资本开支，股价就蹭蹭往上涨。当时的华尔街啊，真的爱死这个故事了。结果呢，花这么多钱啊，回报一点点也看不见。市场逐渐失去耐心了，股价开始暴跌。然后呢，Meta做了一件事情：砍了元宇宙的开支，股价再次直接起飞。Jim说啊：“我觉得超大规模公司也，需要经历类似的事情。如果哪一天啊，一家超大规模公司宣布啊，我们要适度缩减AI的资本开支，我会开始想买这只股票。这意味着管理层终于开始理性了，不再因为FOMO呢，往火里砸钱，而是认真的算这笔经济账了。”诶，这是一个很好的信号，大家可以记住。
好了，说了那么多悲观的，Jimmy有没有看好的公司呢？有啊，就是谷歌啊。想想18个月前啊，市场是怎么看谷歌的？AI的输家啊，起了个大早，赶了个晚集。chatgpt横空出世，所有人都说谷歌搜索要被颠覆了。谷歌慌了，谷歌当时自己都觉得自己要完了。18个月后呢，谷歌是2025年表现最好的超大规模公司。吉姆说啊，谷歌做了一件极其聪明的事情。他把自己放在AI供应链的每一层。如果说最赚钱的是应用层，那么谷歌呢，有现在世界上最好的AI应用：搜索，Gmail，Google Docs，安卓全生态。如果说赚钱的是云服务，谷歌的cloud是三大云之一。如果赚钱的是模型层，Gemini是最好的大模型之一，跟Openai和Anthropic轮流领跑。如果赚钱的是芯片层，谷歌自己也做了TPU，正在抢英伟达的份额，因为它更便宜。Jim说了一句话：“不管价值最终落在供应链的哪一层，谷歌呢，都在那里。”这其实就厉害了。别人是在赌啊，AI的未来落在哪一层。谷歌说啊，无所谓，不管落在哪，我都能接住。
吉姆说呢，这让他想起了当年的浏览器大战。90年代冒出一堆浏览器公司，最后活下来的是谁？就一家。谷歌很知道怎么玩这种游戏。而且呢，吉姆特别强调，谷歌学了历史的教训。他没有把赌注啊，压在一个环节下，而是横向展开，全栈覆盖。18个月前呢，是AI的输家，但今天是最大赢家。市场已经给了它奖励。
好的，如果你是投资人呢，你现在听完了Jim说这些，你会怎么做呢？Jim给了一个非常反直觉的建议啊。他说：“我这人天生就是个逆向投资者。现在全世界的钱都涌向哪呢？半导体，AI芯片，英伟达，AMD，台积电，ASML。这些名字你闭着眼睛都能够背出来。但被抛弃的是谁啊？软件。”吉姆说他看了一个数据啊，美国软件板块在标普500，的市值占比曾经是15%，现在呢，只有4%。从15%跌到4%啊，这在有史以来最大牛市里头，软件板块被碾成了渣。什么原因呢？主要有两个：第一呢，企业把IT的预算啊，都挪去搞AI了，传统软件的单子少了。第二呢，市场有个叙事，人工智能要把所有的软件公司都干掉。
但Jim不相信这个叙事。他说啊：“如果我们确实会看到，AI的资本开支放缓，而且我认为这是大概率事件，那被压得最惨的软件，板块反弹空间最大。”更有意思的是什么呢？Jim说啊，他已经看到一些非常，聪明的PE在这么干了。什么意思呢？私募基金啊，现在开始低价收购，上市的软件公司私有化，坐等AI的疯狂投资周期过去，然后啊，再把这些公司重新带回公开市场，再把这些公司重新带回公开市场，以更高的估值重新上市。用吉姆的话说，全世界都在做多芯片，做空软件，而我觉得应该反过来了。这是一个赌注啊，赌的是什么呢？赌的就是AI的CAPEX狂潮会降温，赌那些被错杀的软件公司会回来，赌市场啊，最终会从讲故事回到算账。
好，那回到最后一个问题，2026年呢？他们最关注的是什么？Joseph先说啊，他首先盯着两个东西：第一个呢，是采用率。现在呢，17%的企业啊，在用AI做正式生产。这个数字啊，如果开始明显爬升，整个长期故事就在兑现。但如果一直卡在那里不动呢？那可就真的麻烦了。
第二个更有意思啊。Joseph说，学术研究已经发现啊，那种买一个大模型丢给，员工说去提高效率的方式呢，100%不好使。什么意思啊？就你不能够直接把chatgpt，或者Gemini往公司一装，发个邮件说大家都用起来，然后呢，就等着生产力提升。这是不可能的。你必须得针对某个业务，流程重新设计工作方式，这才是关键。Joseph说啊，如果哪天企业开始大规模做这件事情，不是装软件，而是重构工作流啊，这才是AI真正起飞的信号。
然后呢，Jim说了一段话，我觉得是全场最真诚的几句。他说啊：“你知道像我这种人对AI比较谨慎，每天醒来最怕什么吗？是怕今天突然冒出来一个杀手级应用，一个啊哈时刻，证明AI可以大规模的替代人工。如果事实变了，我就改变观点。凯恩斯怎么说来着？事实变了，你怎么办？那我就改嘛。”但她紧接着又说了一句：“到目前为止，这个时刻还没有到来。”
然后呢，他说了，他最期待看到那一幕，是如果2026年啊，终于有一家超大型公司率先啊，宣布削减AI的资本开支。其他几家会怎么反应？是松一口气说啊，终于有人带头了，那我也可以少烧点钱了？还是说太好了，对手退出了，我正好加码抢份额？Jim说啊，这一个反应函数会决定AI的，投资周期是软着陆还是硬着陆。这反而变成了2026年啊，整个科技行业最大的悬念。谁会是第一个踩刹车的巨头，以及踩完之后呢，会发生什么？
到对话快结束的时候呢，Jim说了一段话。他说呢：“我觉得我们已经进入到一个阶段，不要听我的，也不要听任何公司的，尤其不要听那些需要融资，需要把股价炒上去的科技公司的。看看你自己的公司，看你自己在干什么。你能用AI替代掉你团队的几个人？你今天就能回答这个问题。我并不觉得AI底层技术在，未来几年会有多大质变。模型进步的速度已经在放缓了。接下来不是技术问题，而是执行的问题。”
所以呢，答案不在Jim这里，也不在Joseph这里，不在Openai的发布会上，也不在英伟达的财报里。答案呢，其实在我们每个人的办公室里。你今天拿着AI工具能够帮，你的团队省多少时间，砍多少成本，做多少以前做不了的事情？如果你答案是很多，那么Joseph就是对的，长期价值巨大。如果你答案是没多少，那么Jim就是对的，钱烧太快了。但无论是哪个答案，你都是通过自己的实践得出来的，不是通过看别人的PPT。自己动手去试一试，说不定答案就在那里。