根据规律，科技提升生产力的过程存在所谓的“索洛悖论”，即技能对生产率的提升存在明显的时滞。
只管人工智能干系技能发展已久，但其对生产办法的影响没有分开互联网的框架。
而伴随算力、自然措辞处理等根本通用技能的成熟，基于自然措辞的ChatGPT快速运用、AIGC运用处景快速拓展， 给AI技能加速打破“索洛悖论”供应了可实现路径。
AI浪潮已至，这轮科技革命注定会给各行各业带来“颠覆性”的变革，未来成本市场“AI+”板块中也注定会出身新的科技龙头。

第三次工业革命红利濒临耗竭，环球经济增长亟需注入新动能

纵不雅观2000多年环球经济增长史，在19世纪以前，环球经济增长非常缓慢。
据著名经济史学家安格斯·麦迪逊测算，从公元元年至1820年间，环球经济年均增速只有0.1%，人均收入在这1800多年里只增长了约40%。

直到200多年前英国工业革命的发生，彻底改变了这一局势，之前紧张依赖人力、兽力的生产办法发生了变革，环球经济开始加速增长。
此后，每一次重大技能革命都会推动人类社会经济涌现突飞年夜进的长周期增长，科技已经成为天下经济增长最主要的动力。

很多人认为我们一贯处在科技井喷的高峰，是由于随着互联网在日常生活中渗透程度的不断加深，让我们产生了一种仍处于“技能大爆炸”时期的错觉。
这种错觉产生紧张有两个缘故原由：一是中国仅用30年就险些通盘接管了西方300年的技能造诣；二是信息技能的发展实在只是“平层效率的提升”而非“更高维度的打破”，即：虽然电脑内存和运行效率不断提升，但运行实质和事情事理却仍在原地踏步，真正对全要素生产率有质的提高的技能并未涌现。

纵然因此“互联网+”为代表的21世纪的科技红利，也已濒临耗竭。
2021年环球互联网渗透率达65.6%，个中中国渗透率达65.2%，美国渗透率达90%。
天下紧张经济体极高的移动互联网渗透率预示着新兴互联网平台进入一个获取“增量”困难，须要依赖“存量”拼杀的红海时期，在这种情形下再想得到新用户或者提高用户利用韶光的边际本钱极高。

同时，随着科技创新与家当变革循环演进，互联网逐渐成为传统行业。
互联网不仅实现了从桌面互联网向移动互联网的过渡，也实现了从信息互联网、消费互联网抵家当互联网的覆盖，运用处景已经渗透到各行各业，难以再找到比较多的拓展点。

劳动生产率提升迎来主要机遇，人工智能或带来新一轮科技革命

科技革命爆发的标志便是新一代科技成果开始广泛运用于生产生活，从而解放、发展生产力，提高劳动生产率。
近年来环球范围内涌现的技能打破并未能从实质上解放、发展生产力，尤其对付能够引领环球经济发展的大型经济体而言，其发挥的浸染还远远不足。

去年11月尾推出的新晋AI届顶流ChatGPT则再次引发了人们对付新一轮科技革命的遐想。
ChatGPT推出仅2个月，用户数已经打破了一个亿，当时的电话和手机分别用时75年和16年才在环球积累1亿用户，纵然是上一个最快破亿的程序TikTok也要用时9个月。

ChatGPT拥有超大模型和全网数据演习，实现了天生式AI的征象级打破。
它不同于前两年爆火的元宇宙，ChatGPT的运用处景要比元宇宙广得多，反响理解放大脑的“智能型”生产工具已经涌现。
这就像20年前的互联网和10年前的智好手机一样，很有可能引发新一轮技能和行业换代。

媒体上对付“科技革命”一词的利用十分泛滥，实际上，但凡不能显著带来全要素生产率提升的实在只是“伪革命”。
回顾历史，工业革命是技能创新集聚产生的期间，三次工业革命都无一例外地促进了劳动生产率的提升，并决定了未来一个国家乃至天下经济的可增长性和繁荣程度：

1760年到1840年发生的第一次工业革命，以蒸汽机的发明和广泛运用为标志，生产工具发生了由手工形态向机器形态的质变，人类社会开始走向机器化时期，1770-1840年间英国工人的均匀劳动生产率提高了20倍。

19世纪末到20世纪初的第二次工业革命，以内燃机和电气机器的涌现为标志，使规模化大生产成为主导性生产办法，大大降落了工业生产本钱并提高了生产效率，19世纪末的30年中，天下工业总产值增加了2倍多。

20世纪60年代开始，伴随着半导体技能、大型打算机、个人打算机以及互联网的涌现与广泛运用，自动化机器设备不仅取代了相称比例的体力劳动，还替代了一定程度的脑力劳动，社会生产力和人类文明达到了前所未有的新高度，人类由此进入信息化时期。

不同于其他技能打破，此轮以ChatGPT为代表的人工智能的发展，极有可能实现对劳动力、成本等生产要素的智能替代和功能倍增，促进全要素生产率的提高。
蒸汽机之以是推动了第一次科技革命，是由于其在提升了劳动生产力的同时，将大量劳动力从低级的农业劳动中解放出来。
电力则加速了劳动力从第一家当向第二家当的转移，并刺激了第三家当的发展。
信息科技时期，大量劳动力涌入第三家当，形成了如今环球第三家当GDP占比55%的格局。

未来，随着人工智能的广泛运用，会有越来越多固定、繁琐和标准化的事情被人工智能取代，这既能缓解人口老龄化时期劳动力短缺的问题，也能帮助劳动者专注于更具上风和创造性的事情，从而大幅提高劳动生产率。
同时，数据将成为经济增长的主导性生产要素和新一代人工智能的根本，通过从海量数据中深度挖掘信息并将其转化为知识成本，能够有效实现生产要素的功能倍增，由此带光降盆率更为显著的效能提升。

例如，高盛的一份关于AI 报告认为：在AIGC的加持下，事情流程被大幅简化，生产力将得到提振，在天生式AI发展的十年内，估量每年可以将生产力提高超1.5%。
我们有情由相信，未来人工智能将掀起新一轮科技革命，在带光降盆办法和家当构造重构的同时，提升当今社会生产率。
人工智能技能更加成熟之后，其对付全社会乃至环球劳动生产率的提升注定形成主要支撑力量。

AI百口当链逐渐成熟，人工智能有望加速打破“索洛悖论”

人工智能并不是横空出世的新技能了，但当前来看其对付全要素生产率的提升效果还不明显。
这个中一个主要的缘故原由在于：人工智能的前辈技能真正在整体经济中的扩散、传导与推广存在“时滞”。
回溯上一波人工智能的追捧，大概还是在2017年AlphaGo围棋大战之后，这一热度没有保持下来，紧张便是由于没有大规模的运用落地，没能直接推动生产率的进步。

然而，这并不代表人工智能不能引发下一轮科技革命。
实际上，纵然是第三次工业革命期间，信息技能对生产率的提升也存在明显的时滞，即所谓的“索洛悖论”。
当时，美国劳动生产率的增长率从1948-1973年均匀3%低落到1984-1990年的大约1.5%，直到上世纪90年代往后，信息技能对生产率提升的浸染才明显表示出来。

同样的道理，人工智能对全要素生产率的提升发挥浸染也须要一段韶光，这或许要在三个条件逐渐知足后我们才能看到明显的浸染：一是要具备算法、算力、数据等相应的新型根本举动步伐，促进人工智能技能的全面商业化运用；二是要加强互补式创新，利用机器学习系统的自我学习能力引发互补式创新，实现人工智能技能研发与家当发展之间的良性互动；三是要加大配套投资，实现企业生产模式、组织构造和业务流程的再造。

本次以ChatGPT为代表的AIGC引发的新一轮人工智能热潮让我们看到了以上条件逐渐被知足的可能：一方面，近年来世界范围内算力、算法水平不断提高，作为AI时期的根本，各国高度关注数据要素市场化发展，努力挖掘、造就、开释数据代价，从东数西算、全国一体化政务大数据体系培植，到“数据二十条”和《数字中国培植整体布局方案》相继颁布，我国也一贯在积极勾引数据要素的发展。
并且随着AIGC的不断迭代，我们可以看到人工智能在养老、教诲、医疗、内容创作等领域实现广泛运用的希望。

另一方面，2006年以来，深度学习的实用化进程为实现人工智能技能研发与家当发展之间的良性互动创造了条件。
比较AlphaGo而言，ChatGPT的涌现意味着人类不仅可以在封闭问题上采取神经网络的办法进行处理，还能够通过不断地优化、预演习、对抗演习、强化演习这一套流程对开放性问题进行处理。
近期的研究论文表明，GPT-4已经具有一些自我反思和纠错能力的抽芽，这使得它在和人类交互中，可以建立起数据、学习和智能的增长飞轮，从而在家当化的过程中实现与家当发展的良性互动。

此外，由于人工智能投资和业务影响之间存在明显的关联性，人工智能投资将给企业带来明显的效益，伴随AIGC技能的不断发展和成熟，大量公司将纷纭布局人工智能，企业生产模式、组织构造和业务流程会发生巨大改变。
从去年底AIGC观点走红以来，已经有包括微软、谷歌、百度、阿里、华为等企业布局人工智能领域，未来AI技能将颠覆各行各业，比如人工智能可能会被包装成\"大众办理方案\"大众以此强化SaaS公司现有护城河，办公工具将成为AIGC最广泛的运用等，都将在很大程度上改变企业的商业模式和管理办法。

1970年代技能改造下的日本履历：中国制造业或明显受益“AI+”赋能

1955-1970年期间，日本经由“引进消化接管再创新”的技能发展计策险些节制了工业发达国家过去半个世纪当中发明与运用的全部前辈技能，基本上肃清了比欧美掉队二三十年的差距，效仿欧美建立了一套重化型的家当构造，国民生产总值上升到天下第3位。

在日本与欧美等国家技能水平逐渐靠近的情形下，之前日本的“引进消化接管再创新”发展模式显得不合时宜。
同时，重化型的家当构造虽然支撑了日本经济“一枝独秀”的高速发展，但这一家当构造所固有的局限性和问题日渐凸显，也倒逼日本垄断成本进行家当调度。

随着第三次科技革命在20世纪80年代向着电子技能、新材料技能以及生命科学技能深入发展，日本摒弃了拿来主义的科技发展模式，提出了“科学技能创造立国”的发展计策，以信息技能、新材料技能为代表的电子工业迅速发展，带领日本在“三期叠加”的经济大环境下保持了较高的经济增速。

比较60年代，70年代日本成本对付经济增长的绝对和相对贡献均大幅低落，但是经济增长的一半以长进献都要归功于技能进步。
这一期间，受益于持续的技能和设备改造，日本的劳动生产率也快速上升：《当代日本经济》数据显示，1973-1980年日本劳动生产率均匀增长6.8%，而同期美国和联邦德国分别仅增长1.7%和4.8%。

2008年金融危急后，中国也同样面临了增长速率换档期、构造调度阵痛期和前期刺激政策消化期“三期叠加”的经济问题。
借鉴日本履历，为了保持经济中高速增长，推动经济迈向中高端，我国就必须抓紧新一轮科技革命的发展机遇，在第四次科技革命浪潮中实现高水平自主自强。

但与70年代日天职歧的是，当今中国所面临的地缘环境更为严厉。
自中国2001年加入WTO以来，中国经济总量实现了对美国的快速追赶：1991年，美国GDP占天下比重达25.9%，日本占15.1%，彼时中国GDP仅为环球GDP的1.6%。
到2021年，中国的GDP占比已经达到了18.5%，而美国和日本的GDP占比分别回落至23.9%和5.1%。
此外，中国也在科技、国防、教诲等各方面对美国霸主地位提出寻衅。

以史为鉴，天下科技发展每每表示明显的周期性，每次科学技能划时期发展的背后，都是大国间对抗博弈的激烈竞争，其根本缘故原由在于不计用度的军事须要的急迫性大于民用须要的紧迫性：战役压力下，国家将加大财力、物力投入力度以支持科技研发，并将前辈技能运用于军事领域。
而这些前辈技能在大国激烈对抗后又会运用于经济系统的各行各业，实现科技革命的家当化。

比较而言，中美之间在意识形态、军事实力上，跟当年的日本还是有很大差别的，因此美国对中国的竞争、打压，要比当年打压日本的手段更多、力度更大。
如果中国仅在现有技能框架中与美国竞争，只会被不断“卡脖子”，只有充分把握住这一次科技革命的浪潮，才有望从环球竞争中胜出。

如今，以智能化为特色的第四次工业革命轮廓日渐清晰，在世界百年未有之大变局与新一轮工业革命的历史性拐点，无论是国家、地方还是企业都会不遗余力布局投入，这也意味着未来人工智能在我国将有历史性的发展机遇。

奇点将至：关注新一轮科技革命下的投资机会

回顾历次科技革命的发生必将会带来大量融资。
究实在质，只有资金支持才能增加核心企业的研发上风，进一步扩大技能成熟及运用。
在新一轮科技革命背景下，新兴科技企业将产生大量融资需求。
AI发展新格局或开启新一波投资黄金期。
特殊是，全面注册制落地之后，更要关注AI领域干系金融科技公司、科创公司的投资机会。

就短期而言，当前AI板块市场集中度较高，主题投资行情下一些下贱运用受益的公司估值过高，投资者须要规避个中过热风险；但中长期来说，若人工智能比较带来一轮科技革命，其注定将孕育环球科技的新龙头，对付AI领域核心研发上风的龙头公司应持有理性、客不雅观的长期投资理念。

算力作为制约AI发展的关键要素，目前AI行业龙头紧张利用英伟达的GPU芯片进行开拓演习，海内高性能GPU的研发能力有限，具备高国产替代紧迫性。
当前芯片制程已经提升至5nm，连续提升制程的性价比逐渐降落，在这种情形下，“前辈封装”或成为我国算力领域“弯道超车”的关键技能。

AI算法包括根本算法和运用算法两类，目前险些所有根本算法都由斯坦福、哈佛、OpenAI等美国机构供应，而运用算法险些完备开源，美国对开源社区有绝对掌握权。
也便是说当前我国AI算法对国外依赖度很大，建议关注有核心算法打破及AI算法商业落地的厂商。

同时，海量数据能为人工智能创造良好的发展环境和数据技能根本。
随着数据这一国家根本性计策资源地位的确立，数据要素推动数字经济发展将进入落地阶段，未来以国家主导的数据交易体系逐渐完善，数据要素干系的网络、确权、存储、处理、定价以及流转六环节将有大量公司受益，并有望形成板块效应。

此外，AI下贱运用方面，伴随AI+的运用处景不断扩大，运用处景的需求市场不断拓宽，商业模式良好的软件龙头亦或明显受益。

风险提示：AI技能商业化落地不及预期；技能迭代不及预期；干系政策推进不及预期等。

（李迅雷为中泰证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛副理事长；张文宇为中泰证券剖析师）