1.钦文对话王煜全：AI泡沫会在2029年出现

老师，您是在哪一年预测了英伟达？

我早了。我是2017年的时候。当时我的预测，坦白讲，不是预测它会成为世界第一，没那么厉害。我预测的是它会超过英特尔，但是当时大家就已经觉得你疯了。

所以那个时候您的依据是什么？

1. 提前量识别产业赢家

英伟达已经在人工智能里面布局很多年了，所以人工智能只要起来，英伟达就一定起来。当时云计算已经起来了，也已经很明确了。云计算起来以后，我认为最大的需求一定是人工智能，而这里面英伟达几乎是独占的，因为当时英伟达 CUDA 的威力就已经出来了，几乎不太可能有别人来做这件事。

很多人会有两种声音：一种觉得我们荒唐，一种事后觉得我们很神奇。任何产业都有这样的规律，就是产业里的战争已经结束了，胜负已分，但是赢家要在收入和利润上显示出价值来，要让公众知道它，这需要一个周期。所以大多数人会有这样的滞后，因为他只能从收入和利润去判断。我们把收入和利润叫作“滞后值”，那我们要找的是提前量、超前量，就是事先知道谁会赢。

这个时间差一般会多久？

一般很多都需要至少5—6年。

这么久啊？

对。我们经常有个说法，叫“荷塘理论”：一个荷塘里第1天有1片荷叶，第2天有2片荷叶，第3天有4片荷叶，每天都翻倍。如果这片荷塘在第30天铺满，那我们就知道第29天才有一半，第28天才有四分之一，第27天才有八分之一。八分之一的时候，整个水面还是零零落落的，但是离铺满只剩3天。

所以我的预测不是第1天、第2天做的，我其实是在第27天做的。对我来说，这已经是非常明确的未来了，但对老百姓而言，他会说你是胡扯：你看，八分之七的水面都是空着的。

您过去有没有做过错误的预测？

2. 激光雷达路线失算

有，有很多。比如我们一直认为，自动驾驶最好的主流路线应该是激光雷达。激光雷达是点云模式，对周围环境进行三维测距非常准确，所以比较适合自动驾驶。

激光雷达是硬件，硬件有摩尔定律，每隔18个月，算力和能力都会翻番。那意味着什么？今天的激光雷达再贵，过18个月就只剩一半的价格，再过18个月只剩四分之一，再过18个月只剩八分之一，那不就普及了吗？

后来我们检讨，忽略了什么？甚至检讨完以后，我们都认为，特斯拉采用纯视觉布局，是因为摄像头很便宜。我装了一个高清摄像头以后，好几年都不用更新硬件设备，只要更新软件就完了。

再加上 OpenAI 引入的这场革命，突然之间你会发现，视觉理解能力前进了一大步。纯视觉不光可以和激光雷达对抗，甚至还更有优势了。所以只能说特斯拉命特别好，赶上这场软件革命了。大模型革命让纯视觉变得可行。

有没有可能马斯克也提前看到了大模型？

不太可能。连这次大模型革命的引爆者——OpenAI 里使用 Transformer 带来这场革命的最核心的人——都承认，他们当初没想到会引发一场革命。当时他们只是觉得，未来有可能存在所谓的 scaling law，也有可能是“大力出奇迹”，所以他们不断砸钱、不断扩大规模，直到某一天突然实现了。连 OpenAI 都没想到革命会在那个节点发生，特斯拉怎么会想得到？

所以特斯拉运气还比较好。我认为它有好多次都是运气非常好的。

您过去最成功的一次判断是什么？别人容易记住的，可能是您对一些企业的判断，比如英伟达、宁德时代等等，但实际上，您认为最经典的是什么？

3. 电动车的三轮浪潮

实际上我们认为，最经典的是对产业的判断。2018—2019年，我们就讲电动车产业是三轮潮流，是三浪叠加。

第一轮一定是电动化。当时中国主要讲的是混动，但是未来一定是纯电，当时做纯电的企业非常少。第二轮是，当电动化普及以后，必然会智能化。三电系统都差不多了，要形成差异，就必然要通过智能化去差异，包括自动驾驶、车内智能和车外智能。

第三轮是，当智能化水平足够高、车辆的驾驶能力超过人以后，人会丧失驾乘乐趣。我不需要自己开车，同时也不会再有拥有汽车的欲望。拥有一辆完全不受自己控制的车没有意义，对吧？所以我们把第三轮叫作出行服务化，未来就跟用手机一样，是包月的。

比如今天你还会记得每天打了几次电话、每次电话多少钱吗？但是你出门打了几次车、每次多少钱，都是单算的，这不合理。未来一定是持续服务，一定是包月制的。

至少从特斯拉的角度看，大家也看明白了，未来一定是自动驾驶出租车的天下。当你对产业能够有充分理解，就能看到产业的变迁，也能知道每一轮到底谁会胜出、谁有什么机会，从而提前布局。

我们今天能看到，中国新能源汽车的角逐非常激烈。如果到了出行服务化的阶段，这些车企存在的意义是什么？

4. 自动驾驶出租车终局

第1，车企当然可以作为供应商存在，只不过它的利润不是最大的。第2，你看特斯拉就很明白了，中国的车企迄今为止还没有完全想明白：让自己变成交通出行服务商，你才是终极赢家。

特斯拉已经非常明确了，它的目标就是让自动驾驶成为主要业务。自动驾驶有两条路径：一条是乘用车的升级，从有限自动驾驶 L3，未来再升到 L4、L5；另一条是马斯克的路线，直接申请做自动驾驶出租车。

我们要知道一个基本判断：自动驾驶能力现在已经超过人了。我希望中国的主流车厂能够想明白，一旦自动驾驶普及，你今天的地位就会被极大削弱。所以你真正要成为终极赢家，就一定要往前走那一步，力争成为未来自动驾驶出租车的服务商。

我在美国待了一个月，能看到马路上有3种形态的无人驾驶出租车。一个是特斯拉的 Robotaxi，但见得比较少；一个是亚马逊收购的 Zoox；还有一家是谷歌旗下的 Waymo。

对，在美国这3家其实已经开始角逐了，但在中国还没有发现，大家还停留在车厂之间的竞争。

Waymo 和特斯拉已经是非常明显的竞争了。Waymo 历史比较老，特斯拉进去以后就会想：我怎么跟你竞争？我得比你的地盘更大。Waymo 一看肯定不行，也得扩地盘，否则就处于劣势。

Waymo 扩完以后，特斯拉立刻响应，扩到更大。这时候 Waymo 不敢跟了，为什么？特斯拉背后是 FSD。我们也在美国驾驶过带 FSD 的特斯拉，真的是哪儿都行；而 Waymo 不是，如果这个地方它不熟悉，就不能轻易开这条路线。

这个竞争现在已经非常主流了。甚至美国人已经在讨论，特斯拉什么时候能把自动驾驶铺到美国各地。也就是说，基本上它已经胜利在望了。

说实话，中国从历史上看喜欢跟随，就是别人做过的事，我照着做会比较踏实。但特斯拉以前一直没这么做。如果我们认真研究过特斯拉，就会发现它早就准备这么做了。

比如它在2022年的投资者日上讲未来规划，有一页 PPT 里它没有讲，但是有一个词放在上面。很多人会忽视那个词，那个词叫 fleet management，也就是车队管理。

你想想看，谁家买特斯拉会用到车队管理软件？这明显不是给车主用的，而是它自己用的。如果你是车主，只要说我现在不用车，特斯拉就可以接管你的车，帮你上街挣钱。甚至马斯克还测算过，说帮你挣钱，基本上能做到一年挣3万多美元。

你想想看，一辆车也就3—4万美元，基本上一年就回本了。中国企业还是认为这只是马斯克吹的牛，并没有当真，直到去年他突然转向，开始真正布局。我认为这打了中国企业一个措手不及。

不得不说，这是中国企业的一点小悲哀。大多数中国企业其实对未来研究得不透，很少前瞻性地想清楚终局到底是什么样的。

因为您原来是做咨询出身，包括做投资，都需要很前瞻。投资的逻辑就是，今天的成功者轮不到你投，早就被人投过了；你要投的是未来的成功者。首先要想明白谁未来会成功，然后想明白未来到底长什么样。在未来的格局下，谁是最有话语权的人，谁才是成功者。

但是对车厂而言，很多都是顺势思维：我今天卖这个车不错，明天能不能再加一款车？今天在中国卖得不错，明天能不能在全球都卖一下？对于这种大变局，我们的理解相对弱很多。

这个观点非常特别。如果在中国真的有人跟进，比如以小鹏为首的车企，以及滴滴出行这样的运营商，您认为谁最可能赢？

车企。

为什么？

特斯拉为什么有优势？因为它有规模。有规模，我就能从路况中采集相关数据，使数据量更丰富，模型训练得更好，当然就会胜出。

今天我们也知道，人工智能就是“大力出奇迹”：数据量越大，效果越好。中国的自动驾驶企业使用的模型和美国差不多，都是端到端，都是 VLA。唯一的问题是，中国大多数车的自动驾驶水平还是不如 FSD。为什么数据量还是差两级？

FSD 是上百万辆车在路面上跑，每天都在收集数据。中国有些车的保有量很大，比如比亚迪，但是它的车采集不到足够的数据，因为它没有智驾能力。有智驾能力的企业，比如华为，又不是车厂，甚至还和若干家企业合作。我们猜测，华为在背后把所有数据汇总了。

坦白讲，我们认为迄今为止，可能唯一能和特斯拉对抗的是华为。所以如果中国车企能够更前瞻地看到未来，应该做成联盟，把数据统一起来。我的数据你也能用，你的数据我也能用，大家使用同一个数据集，一起进步，格局可能会更好。

但现在是数据孤岛，而且孤岛问题很严重。中国的电动车产业已经很了不起了，可以说是从中国原生长起来的一个完整产业，但我们依然缺乏产业协同的经验。每个企业都只想眼前的事，既不协同，也不想未来，把眼前做好就完了。

时间一长，技术一变革，就发现未来没有了；竞争一激烈，又发现大家互相打架，都等着政府协调。企业越不想未来、越不协调，就越需要政府插手；政府越插手，企业就越不需要这种能力，于是形成恶性循环。

所以我特别希望看到，以电动车为例，局面能够反过来。我希望特斯拉成为一条有效的鲶鱼，促使中国思考如何从产业角度协作起来，对抗特斯拉。

王老师，如果您是 Uber 或滴滴的 CEO，现在应该如何应对？

我一定和某个车厂深度绑定，甚至合资，将来就是一家。滴滴和 Uber 自己是打不赢这场仗的。

你看 Uber 的想法其实很明确：它觉得特斯拉威胁到自己，不能交枪，所以决定和 Waymo 绑定。这是蠢得不能再蠢的策略。现在赶紧趁早交枪还值钱，直接跟特斯拉绑定。

直接跟特斯拉绑定。

对，直接跟特斯拉绑定，甚至可以谈合并。我还有2,000亿美元市值，咱们合并以后，我按2,000亿美元市值兑换成特斯拉股票。未来你涨10倍，我也跟着涨10倍，多爽。

那如果在中国，您是滴滴的 CEO 呢？

一样。我一定会去找华为。中国有特殊机会，你知道机会在哪儿吗？华为始终不肯站到前台，那我就去找华为：我站前台行吗？全部用你们家的车。多好的机会。

但是程维这么聪明的人，又在一线，他能看不到这个趋势吗？我周围这些车厂不聪明吗？哪个 CEO 不聪明？他们看到趋势了吗？

我给你举个例子，比亚迪的王传福不聪明吗？超级聪明，很多年以前就布局电动车了。问题来了，他什么时候说自动驾驶靠谱了？2024年还说自动驾驶是瞎扯，2025年就紧急转向，说自动驾驶是全公司要走的重要战略。

问题是，自动驾驶的核心是什么？

对于一辆车而言，自动驾驶是灵魂，车只是肉体。应该是灵魂服从肉体，还是肉体服从灵魂？真正做自动驾驶，你看特斯拉怎么做的：不管是 Model S、Model X 这样的高端车，还是 Model 3、Model Y 这样的低端车，都是一套系统。

因为是同一个灵魂。

对。你看比亚迪怎么做？高端车用英伟达，中端车用地平线，低端车用黑芝麻。你以为车就是那个躯壳，就忘了其实灵魂才是最主要的。

他再聪明，立场也决定了他的思想。除非他转过来、改变立场，认识到未来根本不是车这个躯壳，而是自动驾驶这件事。

所以马斯克为什么要当众宣布：我们不是汽车公司，我们是人工智能和机器人公司？这不光是告诉公众，其实也是告诉他自己所有的员工：什么是公司最重要的事？FSD 才是公司最重要的事。

这也能解释，为什么特斯拉的车越做越便宜。

对，它就是希望用一个便宜的载体，让它的灵魂到处都是。将来它需要用这个灵魂来做服务。

王老师，您过去研究了无数在技术大灭绝中死去的企业。这些消失的企业，它们的贡献是什么？

5. 技术革命淘汰中间物种

这是非常好的问题。有点像托尔斯泰说的，幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。消失的企业也是一样，各有各的理由。有些企业是没跟上潮流，直接死了；但有些是跟潮流跟错了，死了。

进化就是先进企业淘汰落后企业，这似乎没什么可说的。但是，很多先进企业其实是中间状态，是中间物种。

我们就以刚才说的电动车为例，很多电动车企会成为中间物种。你本来选对了路，站在电动车一边，打赢了燃油车；但是因为自动驾驶、交通出行，你不够坚决，最后就会被淘汰。

你想想看，如果我是交通出行的霸主，现在可以批量采购电动车，我肯定不会只留一个供应商，否则它就会吃掉我；但是我留2—3个供应商就够了，不需要现在中国这几十个车厂。

现在这几十个车厂已经开始有很多变化，有些已经死掉了，也开始兼并整合，品牌在集中，还会进一步集中，因为未来它们不是最主要的物种。

技术不断变革，每一代技术都会出现适应它的新打法。比如工业革命时期的打法是什么？工业革命的核心是规模化生产产品，把服务放在产品里，让用户自我服务。

谁都想吃冰镇西瓜，但我给你送一个冰镇西瓜没戏，因为没有那么多人需要。但我可以给你一个冰箱，你自己去冰镇、自己去吃西瓜。

现在的数字革命，或者说智能革命，特点是什么？我们规模化生产的不是实体产品，而是人的经验可以被复制。人的经验被复制以后，我们就可以规模化生产人的服务，尤其是高端的、高智力的服务。

别忘了，AlphaGo 战胜李世石以后，围棋教练就不需要聂卫平了，这就是未来。也就是说，一个职业可以被人工智能做到以后，人人都能享受这项服务。

我们又赶上了一个不比工业革命对人类影响小的了不起的通用技术。国外叫 general-purpose technology，意思是它影响广泛，可以对任何行业产生深刻变革。

当年的福特为什么了不起？我们不能只记得福特汽车了不起，更重要的是流水线。流水线不光启发了通用及其竞争对手，也启发了所有其他产业，包括电子、家电，甚至生鲜、食品和化工。听起来不是流水线的东西，现在规模化生产也全是流水线的思想。

所以我们其实有一点小野心：能不能让各个行业都借助人工智能，形成这种本质性的改变，甚至推动整个社会。

如果当年美国的变革关键词是流水线，那么今天人工智能时代下的变革关键词是什么？

6. 智能服务打开新机会

我们把它叫作“智能服务”。以自动驾驶为例，第1，自动驾驶本身是专家级的，是老司机，而且会越开越好。第2，它一定是个性化的，你去哪儿，我就送你到哪儿。

最后一个是普惠，其实也已经离我们不远了，因为原来提供这项服务的人不需要付钱了。最主要的是持续服务：当我连续收集你的数据，我对你的理解一定是最深的。你甚至不用动眼神，我就知道你要干什么，立刻把你想要的东西递过来，你会觉得很舒服。

回过头来看，其实无外乎就是数据加模型，是今天人工智能能够做到的事情。所以人工智能要实现真正专业、个性化、贴心的服务，前提就是持续。

今天的市场上，有没有被严重低估的 AI 趋势？

当然有。低估就是机会，是马上要开始、但大家还没看到的机会。

你发现没有？我们经常会跟着欧美，美国人觉得热，我们就觉得热。但是如果欧美没看到，我们就没人说。欧美不容易看到手机相关的东西，因为欧美手机弱。

TikTok 就是中国人领先的手机应用。中国人在手机应用上领先，这是 To C 的领域，而 To C 是中国人的强项。为什么是手机的 To C，而不是 PC 的 To C？因为手机记录了人的大量行为。

真正有价值的是，用人工智能分析人的行为，尤其是分析我个人的行为。分析以后，就知道我的兴趣和偏好，也知道如何预判我的下一个行为，从而满足我的需求。

为什么必须是手机？因为我不想让你知道，也不想把数据上传到云端，所以必须在本地知道，由它在本地替我服务。这要求什么？手机的算力足够强。意味着手机的算力需求会升温。

比如现在很多人中午都要点餐。每次点餐都要打开页面，面对一大堆选择，烦不烦？能不能通过我以前10次点餐的记录，下次智能体帮我点第11次？它一看就知道我想要什么，同时又能推荐一些我没想到的东西。

我们把这个叫“行为智能”，就是基于行为分析，产生满足你行为的应用。

但这个机会美团、阿里更有优势，小公司很难吧？

不是。以前美团也好、阿里也好，都是站在用户对面：你要什么，我给你提供什么。它是商家侧应用，或者平台侧应用。

现在的 Agent 是什么？它站在我同一侧，甚至它就是我。它透过我的眼睛看到我要什么，只是给我附加了一个能力。所以它是我的分身，是一个能力极强的分身。我用这个分身赋予我的能力，用我的视角让它像我一样做事、解决问题。

所以我们叫用户侧应用。这反倒是原来的平台转不过来的，因为它的立场不一样。

那这个 Agent 是通用的吗？比如它可以帮我点外卖，是不是也可以帮我订机票？

我认为它会有一定的专有特性，因为每个领域都要深入研究、研究透了才行。当然，也会有通用 Agent，号称什么都能做到，但最后很有可能胜出的 Agent 是这个做这个，那一个做那个。

不过你不用担心。未来不是你只有一个 Agent，不是像仆人一样只能用一个，使用第2个就要加钱。未来你会有一堆 Agent，还会有一个 Agent 是大总管。你只要把什么事都吩咐给这个 Agent，它会把不同的活派给不同的 Agent。未来叫 Agent-to-Agent。

这样的话，您的判断是，除了阿里、美团之外的公司，更有机会做这个事情？

一定是。这里面还有一个重要的东西，就是“中国”这个词不流行，但在美国讨论得非常多，叫作“技术封建主义”。

因为我有一个巨大的平台，所以有能力把用户全都圈到我的平台里，让你离不开。表面上我当然也对你好，因为我提供了所有服务：你要支付，没问题；你要买火车票，有；你要交物业费，也有。你不用出去。

但不是每一项我都做得好，而是因为主应用先有了足够的黏性，我顺道把这些事做了。

严格来说，这是典型的。当大模型进入手机操作系统以后，所有超级 App 的门户，或者说它们的围墙，都会被击穿，所以它们会迎来巨大的变革。

超级 App 的围墙被击穿，意味着它不会死，因为它核心的东西还有价值；但是它靠周围业务赚钱的模式就不成立了。

对。我其实非常想看到超级 App 的围墙坍塌，因为这样它才能专注在主业上。说句直接的话，淘宝真的足够好吗？微信真的足够好吗？它们不够好，但为什么没有动力改进？因为已经足够垄断，还能把别的业务都圈进来，为什么要改进？

那您怎么区分长期的必然趋势和中期的巨大泡沫呢？

7. 泡沫将在2029年爆发

一旦你对产业看得多一点，就会发现这是一个普遍规律：几乎每一次技术革命都有泡沫。互联网革命有泡沫，英国经济学家 Carlota Perez 也讲得非常透彻。她有一本书叫《技术革命与金融资本》。

她讲，每一次技术革命都会因为技术带来巨大价值，而产生特别高的预期。但是预期过高以后，实际收益又不能实现，预期就会破灭，形成泡沫。

技术进入社会，本来就有两个阶段。第1阶段，是有一两个领域做出示范，这叫导入期。等示范清楚了，大家知道“原来技术可以这样用”，也知道人工智能能够替代人的工作、像人一样工作，就会发现各行各业都可以用同样的方式去做。

当这个模式可以复制到每个行业时，社会就进入高速发展，因为每个行业都会受益。但这里面有一个差：当一个行业已经行得通，大家就会普遍乐观，认为只要引入到各个行业，不就会普遍增长吗？

但别忘了，哪怕荷塘最后第30天铺满，第28天也还是空着的。预期没有那么快实现，就会造成落差。这和荷兰当初的郁金香球茎一样，大家预期它会涨，就一直追涨，但它不可能涨得那么快，于是就跌下来。

科技和花球不一样。花球跌下来以后，一分钱不值；科技跌下来以后，反倒更值钱了。因为带宽是我花钱买的，原来花10块钱，现在跌到1块钱，但它的价值是5块钱，我反而占了便宜，就会恢复高速发展。

科技在很多次历史上都是这样反复的。

所以您认为现在还没有到泡沫阶段？

我认为泡沫的时间是2029年。

为什么是2029年？

有几个因素。第1个因素，我们刚才讲过，一般危险的爆发，是某项技术已经在一个行业里基本跑通，大家认为可以复制到其他行业的时候，实际就容易过度乐观。

自动驾驶正在基本跑通。现在是2026年，大家会预期，一旦特斯拉能够让自动驾驶出租车在全美国都能使用，车费能够降到至少现在的四分之一到五分之一。同时，市场会有现在10倍以上的规模，也就是说至少是2万亿美元的市场，甚至更高。

到2029年，自动驾驶的竞争基本就能看出谁胜出了。大家会对未来预期爆棚，以为明天就能赚到这2万亿美元，这时候就容易出问题。

第2个示范是 AI 编程。AI 编程已经越来越成熟，OpenClaw 只是 AI 编程的一个特例，已经火成这样了。实际上，美国大量工作正在被 AI 编程替代：大 IT 公司一方面收入和利润持续增长，而且涨得非常快；另一方面又在裁员。

但是刚才说的莫拉维克悖论又出来了。你可以把编程成本降到原来的十分之一，但是市场会变成原来的一百倍，所以整体市场还是变大了。因此大家普遍认为，AI 编程又是另一个万亿美元级别的赛道。

这两个赛道到2029年前后都会非常清晰：第1个赛道明确了，第2个赛道出现赢家，甚至公众都能判断哪家公司会是赢家。这会进一步助长泡沫。

另一个因素是数字货币。一方面，数字货币正在主流化，进入主流交易市场；另一方面，主流证券也在数字货币化。这意味着一旦有风吹草动，就会被成级数放大，风吹草动很有可能出现在2029年。

还有一个原因是特朗普在2029年下台。特朗普下台以后一定会被清算，从哪里清算？从数字货币清算。他们家族从数字货币上拿了多少钱？

当然，这件事也有光明的一面：恢复会非常快。危机发生之前，美国不知道怎么应对，因为以前没碰到过；但是危机出来以后，它知道怎么应对——大把撒钱，保证大而不倒，不要让这些大的倒掉就好。

这意味着这回会是一个很大的危机，但会快速恢复。我认为波动会非常大，但是恢复应该只需要半年到1年，也就是说，2029年之内就能恢复。

前面几年是上行的，所以你要拿住这段收益；接近危机的时候要离场，但是不要走远，因为危机很快会过去，可能就是几个月，快的话3—4个月。然后你就要迅速进场，因为危机到达顶点、往回反弹的时候，遍地是黄金。

为什么要看懂未来？因为只有看懂未来，才能看懂它既不是完全乐观，也不是完全悲观。不是说没有风波、一帆风顺，也不是说有风波我们就躺平，而是要学会利用风波，反过来给自己带来更大的发展机会。

您认为现在美国七巨头里，哪一家最有可能在您预测的2029年危机中遇到风险，成为新时代的恐龙？

8. 七巨头命运开始分化

我们一个一个看。英伟达未来5年一定是向上的，势头可能慢慢趋缓，但至少未来5年会一路向上。它做的是基础设施，而基础设施的规模还在扩大，所以未来5年它很安全。

应用就会有差异。有些公司现在好、未来不好；有些现在不好、未来好。

谁是现在不好、未来好的？

特斯拉。特斯拉因为马斯克，我觉得是个人原因。他被特斯拉董事会伤着了，发现自己不能控制特斯拉，所以转去玩他可以控制的 SpaceX。

我为什么说他肯定走神了？因为他现在有很多战略失误。现在做的 Cybercab 本身没有方向盘，也没有脚踏板，意味着它不能卖给普通人。生产出来以后，只能供自己的自动驾驶出租车使用。

自动驾驶出租车能上多少辆、能进入多少城市，是一个和各地政府漫长谈判的过程，时间根本不可控。这意味着，要么你生产多了，全部趴在库房里吃灰；要么你生产少了，市场明明已经打开，却供不上货。

你为什么不用 Model 3、Model Y，尤其是用户的 Model 3 来做这件事？这明显是战略失误。

还有一件事，就是它做的皮卡。如果我要选皮卡，说明我要的是一辆干活、装东西的车。这时候你会发现，特斯拉就不合格，因为 Cybertruck 的车厢侧面都是斜的，不方便装东西。

这意味着它是一辆很酷炫、但不适合干活的车，而且还防弹。我们开玩笑说，你开一辆工具车，需要防弹吗？你是干活的。想买皮卡的人就不会买 Cybertruck。

Cybertruck 出来的时候，市场上一片叫好声，现在上网都找得到。大概我是唯一一个说这辆车一定失败的人，因为我们当时分析过，结果也确实失败了。到现在特斯拉自己也承认是彻底失败了，一年连1万辆都没卖到。

然后它又忙着做机器人，说目标是生产100万台。那就是100万台机器人在库房里吃灰，因为哪里有需求？这明显也是战略失误。

但说了这么多，为什么长期看好特斯拉？因为就这两件事：一件是电动车，一件是自动驾驶。在欧美它没有对手，所以长期看它赢定了，而且市场巨大。

反过来说，什么公司是短期好、长期一定不好？

就是今天大家都觉得特别好的谷歌。

很多人会说：王煜全你胡说，你看谷歌有 TPU，还有数据，还有 DeepMind，人家还拿了诺贝尔奖。你发现没有？它一直研究很强，但产品化不强，赚钱能力也不强。

它唯一的赚钱方式就是搜索广告模式，广告收入到现在仍然占它一半以上的收入，除此之外它不会别的。但广告模式最大的问题是什么？到了人工智能时代，谁会打广告？

广告模式是上一代的产物，未来的逻辑会转换成精准打击。已经有越来越多的人用大模型替代搜索工具了。大模型直接给结果，哪里还有广告位？

第1，谷歌原来在搜索领域是垄断的；未来人工智能替代搜索，一定不是垄断的，一定会有很多家。第2，不管是谁，现在都还没有找到商业模式。即使找到商业模式，也应该是基于对行为的分析和行为的实现，收取中介费、手续费，而不是广告。

只要不是广告，就意味着它的广告业务会失效，赚不到钱。广告费用，我觉得10年之内会消失，所以我认为谷歌未来会非常麻烦。

还有一些公司很有意思，比如苹果。苹果本来是特别好的公司，说白了，金砖都砸到它头上了，但它明显没有充分布局。

人工智能时代需要终端有足够强的算力，苹果恰好有足够强的算力。不管是手机，还是 Mac mini 养 OpenClaw，我都专门托人去买 Mac mini，还加了钱。

但是最近有个新闻，Mac Pro 要停产了，也就是更高端的、相当于家用服务器的产品要停产，因为以前没有需求。

你看 OpenClaw 出来以后，趋势是什么？第1，家家都养；第2，养得越多，要求的算力越高。很简单，养了 OpenClaw 以后，本地数据会被存储下来，不可能放到云端。数据存储时间越长，用它进行处理的价值就越大，处理需求也会增加。

这意味着很有可能两年以后，Mac Pro 的需求会跟今天 Mac mini 一样，家家都要。你现在把它停产，完全没有长远眼光。这是一个很有趣的公司：自从乔布斯走了以后，他们就没有战略眼光了。

终端上也是一样。Vision Pro 是乔布斯不会做的事。它推出一个产品，为了让这个产品本身不赔本，卖3,500美元。IT 产品赔不赔本，高度取决于销量。它自己的预期是交付60万台，所以只好定价3,500美元。

如果是600万台，其实就有机会定价1,000美元。苹果常备的现金储备、闲置现金有几千亿美元，完全可以拿出一部分给每台补贴500美元，这样1,000美元就变成500美元一台。

假设补贴1,000万台，1,000万乘以500是多少？50亿美元。它账上有5,000亿美元，却舍不得这50亿美元。因为舍得这50亿美元以后，它在另一个品类就能立刻冲到世界第一，那就是 VR。

这个时代的特点是什么？越敢冒险，越容易赢；越不敢冒险，越容易失败。

最后苹果没有公布具体数字，但很多业内人士猜测，最多大概卖了40万台。我开玩笑说，这可能是苹果历史上最丢人的一个产品。

如果苹果今年能推出一个特别好的 AI 眼镜，带摄像头，有很好的交互系统，那很有可能抢走很大一块市场。

抢谁的？

抢 Meta 的。也就是说，Meta 的命运不在自己手上，而在苹果手上。苹果如果推出特别成功的产品，Meta 一定会跌，而且会跌得很厉害。

所以从这些角度判断，我认为苹果第1可能推不出来，第2即使推出来，因为价格不合适，影响力也远远达不到预期。但即使它做不成，未来也会涨，因为从现有水平来看，苹果手机的算力做得最好，而人工智能时代会对算力产生需求，它也是更好满足需求的工具。

可惜的是，理论上它本来有机会暴涨，但可能涨不了了。

另一个有悬念的是微软。微软的问题，说白了就是没有自己的大模型。它什么都对，但没有自己的大模型，就无法和用户绑定，也无法和供应商绑定。所以它不是一定会跌，但有风险。

是不是还有亚马逊？

亚马逊我认为一方面一定会往上走，因为它的基本盘特别好。线下到线上是不能逆转的：一旦习惯了线上生活，就不会回到线下，购物也是如此。所以电商的趋势远没有结束。

再加上云计算，它做得早，也赚了一大笔钱。这个时候，即使 AI 不够给力，我也能活；如果 AI 给力，那就更厉害了，电商收入可以全部囊括。所以亚马逊总体来说一定会上升，无非是升得快还是升得慢。

谁最有可能成为人类第1个市值10万亿美元的公司？

现在特斯拉在争。英伟达有可能冲到最后会乏力，不一定能站上10万亿美元，但有可能到6万亿美元，甚至摸高到7—8万亿美元。10万亿美元也不是没有可能，只是会比较勉强。

特斯拉有可能，因为一旦自动驾驶出租车爆发，它真的有机会冲击10万亿美元。交通出行是一个巨大市场。

其他公司其实都不太具备达到10万亿美元的可能性。10万亿美元的公司一定会出现，甚至比我们想的更快，可能10—15年就出现了，但很有可能是一个新兴企业，来自现在这些公司之外。

OpenAI 有可能吗？

OpenAI 现在看起来不会。我宁肯押注 Anthropic，因为编程这个赛道本身就是万亿美元级别的赛道。

今天中国整个 AI 创业氛围也非常热烈。您觉得今天市场上被严重高估的 AI 叙事有哪些？

9. 热门AI叙事需要降温

那多了。比如我们反对人形机器人、低空经济、商业航天，现在几个大热门，我都反对。

绝大多数人都看好人形机器人，会惯性地认为人形机器人会发展得很好。为什么您一直反对、质疑，甚至唱衰人形机器人？

因为绝大多数人没有经过专业分析。你想不想要一个知冷知热的人形仆人？肯定想，这没有错。但这里面有几个错误。

第1个错误是，它要能够理解你，这件事非常遥远。人的大脑有个区域，在大脑右侧上方，侧面叫颞叶，上面叫顶叶，这个地方叫颞顶联合区。右侧颞顶联合区有一个区域，是直觉式地知道对方的想法和目的。

这个“知道”不需要逻辑，不需要理性，也不需要知识层次，是直觉式的、下意识的，人都能做到。但机器人没有这套系统。

过去强调的是机器人的运动能力，叫 automation；但这不重要。未来应该叫 autonomous，也就是自主化，我能自主处理问题。

现在发现它做不到，所以要解决一个问题，叫 physical AI。只有充分了解物理世界，才能自主处理问题。但 physical AI 只完成了一半，为什么？因为 physical AI 做到以后，你了解了环境，却还不了解人。

了解人需要另一个东西，叫 cultural AI。这个领域还没有开始研究。

所以说白了，等这个仆人成为一个称职的仆人，估计至少还要20年。你等得了吗？

按照这个逻辑，人形机器人是不是也是泡沫的一种？

人形机器人是泡沫，但注意，人形机器人不全是泡沫。训练人形机器人的时候，要看你的重心在哪儿。

如果训练的是腿，它就是大泡沫；如果训练的是胳膊，它就是小泡沫。为什么？因为到时候人形没有用，但胳膊有用，手有用。

你看中国的人形机器人，讲的都是腿；美国的人形机器人，你看特斯拉在干什么？讲的都是手。讲手的时候，我是拿人形机器人当幌子，卖的是那两只手。

所以我们提出一个概念：人形是伪需求，伪人形是真需求。

比如我们现在在这里对谈，一定是从某处走到这里的。走到这里以后，腿就歇了，对不对？剩下的不就是上肢的事儿了吗？

我们见过很多机器人，比如冲咖啡的机器人，它是轮式的。为什么？我走到咖啡机那里，可以用轮子滚过去；但到了以后就不动了，上肢忙就好了。它不需要是人形。

为什么我们能看到，中国有很多人形机器人公司融了很多钱，甚至准备上市？

我不知道你播出去以后会有什么反应，我先把话说在这里。如果你觉得有反应，或者播不出来，你把它切掉。

我们知道，市场一般分成 To B 和 To C。我们也知道，有一些企业叫 To B，对吧？你知道吗？人形机器人是一个“全产业”。

什么叫全产业？就是这个产业连市场都没有，产业链却已经完备了。为什么？到现在为止，市场还是极小的一个行业，却已经变得这么大，都是因为大量资金进入，大家在低效复制。

本来有两家领军企业，一个叫宇树，一个叫智元。智元现在的重心根本不在人形机器人上，而是推出了带底盘的伪人形。为什么？因为它有用，伪人形才真正有市场。

冲咖啡是真有市场。那为什么宇树还没有转型？因为宇树卖人形机器人也能卖出去。一个市场是高校实验室，另一个是表演市场，也就是给人表演的市场。

表演市场能有多大？而且“耍猴”这件事，看惯了以后还会看吗？下一个大市场到底在哪里？

大家都在讲故事，连特斯拉也讲到工厂机器人了。机器人最早从哪里出现？不就是工厂吗？工业机械臂从哪里来的？不就是工厂吗？

工厂自动化流水线已经是100年前的事了，尤其在中国，工厂自动化替代是过去20年的主旋律。我从来没听说过有哪个工厂场景，是人做不了或做不好、流水线也做不了，必须由人形机器人来做的。

没有这样的场景，那为什么需要它？

如果你是王星星，今天你会做什么？

所有场景都要从专业角度排查和梳理。这里的专业，是人工智能当前能力的专业角度：哪些事情容易做，哪些事情不容易做。

在人眼里，洗衣服容易做，高级会计、翻译文学作品很难；但在人工智能眼里，翻译文学作品可能很容易，洗衣服却很难，因为它涉及物理世界。

所以物理行为还要区分，什么容易、什么困难。你要用这些标准，把人做的所有事情分析、归纳一遍，才能知道为什么要了解这些。

这样才能知道，什么工作今天就可以被人工智能替代，什么工作需要其他进展以后才能做到，什么工作永远替代不了。你知道这些以后，才知道怎么布局。

我们首先要心里有数。比如云迹，你看云迹做的事在今天好像一点都不时髦。今天大家都在讲人形机器人，都酷到可以翻跟头了；云迹就是一大墩子，下面有4个滚轮。

但你会发现它很实用。你住在酒店里，如果没有云迹送餐，可能还会不习惯。你自己下楼去拿餐，对吧？这就产生差异了，而差异就是需求，意味着有市场。

所以云迹现在发展得很好，已经有3万多家酒店分布着它的机器人。你想想看，有哪个机器人公司已经有3万多台机器人在提供服务？

表面看这件事一点都不高科技，但它是硬需求。不是没有机器人的市场，而是我们需要实实在在地考察，甚至设想未来人应该如何生活、机器人应该如何提供便利，而不是做一个又酷又炫、却没有应用的东西。

还有一个您非常不看好的，是低空经济。

对。低空经济一般指那些四旋翼飞行器，但电动在飞行上有劣势。我反对的是低空经济，不是反对低空飞行器。它会有很小众的市场，但不可能规模化发展。

不过，有些东西我也不反对。比如大模型我们认同，芯片我们也认同。但问题来了，大模型和芯片，中国是最好的吗？

10. 中国AI开始全球出海

中国有不错的，我们承认。中国的开源大模型很好，但开源大模型又分两条不同的路。

一类是我有云和大模型，比如阿里、腾讯、百度、字节，我有云，所以我的大模型可以免费，我不指望大模型本身赚钱。另一类是大模型创业公司，比如 Kimi、MiniMax、智谱，它们靠大模型为生，没有云怎么办？

它们现在有一个生机，很有意思，就是可以出海。尤其是 OpenClaw 火了以后，推理市场迅速增长，推理要算成本。一算成本发现，接 Anthropic 的 Claude 太贵了，还不如接 Kimi。

所以你看，基本上这些公司今年前两个月的海外收入，已经直接超过去年全年。像智谱、MiniMax 的股价都在上涨。

但出海以后能不能站住脚，取决于你能不能在很多海外地区布局云计算。如果你借这个机会出海到东南亚，再借这个机会融资，在当地建设云计算中心，你就会赢。这是关键点。

为什么别的不是关键点？

很简单，大家都是开源模型，彼此能差多少？所以市场开拓能力就很重要。

全球很多企业成功，并不是赢在技术绝对领先，而是技术属于第1梯队、甚至第2梯队，但运营能力非常强，也一样能赢。

芯片也是一样。你说中国芯片企业强吗？其实不算强。但现在出现了一个很有意思的全球化机会：我们不强，但是便宜。

我们要在海外建设云计算中心。海外建云时，你会发现它可以建成混合云：训练用英伟达，推理用中国芯片。中国芯片借机出海，在全球布局计算中心，应该是未来的主旋律。

甚至我认为政府都应该大力支持。这就是高速公路：你到各国去帮它修路，将来就深深植入它的经济之中，你的发展以及和它的合作就一定有保障。

美国已经开始行动了。

美国不是没行动，它的重点是欧洲。去年10月，特朗普带了一个代表团访问英国。以前美国总统带代表团，很少有企业高管跟着；这一次是去英国卖人工智能。

口号听起来很好听，说要投资1,500亿美元，帮英国建设人工智能基础设施。说白了，就是帮你把高速公路全铺好。将来这条路还租吗？全都是我的。

这意味着什么？中美人工智能竞争正在全球范围展开。美国借助传统盟友的优势进入欧洲，中国就要借助地缘优势。第1个肯定是东南亚，另外还要借助我们能够进入发展中国家的优势。我们的“穷兄弟”多，知道怎么渗透到农村，也知道怎么农村包围城市，要尽可能多地把这些发展中国家占领起来。

这件事欧美不会做，中国很擅长。所以从全球角度看，要反过来想这件事：如果给我们10年、20年、30年的时间，我们又会形成一次农村包围城市，但这是广义的农村包围城市——用全世界去包围北美和欧洲，慢慢渗透进去。

又一次农村包围城市。

对。美国有一个经济学家，在中国不太出名，在美国也不太出名，但我们到处都讲这个人，因为他说的话特别重要，叫 Diego Comin。

他说，一个经济体的实力强弱，不取决于你引入先进科技的速度，而取决于你使用先进科技的深度。也就是说，你最早使用互联网不重要，关键是能不能让全民都使用互联网。

很多人说我们的科技不够强，但我们的经济为什么够强？因为我们的科技使用深度特别深。美国早早发明了很多先进科技，但是使用量很少，主要集中在东西海岸窄窄的两条地带，内陆大量的人根本不会使用。很多人到现在还用纸币支付，甚至没有信用卡。

但中国几乎都用手机支付了。我们不是二维码的发明者，但我们是使用率最高的。我们的效率就高，也因为科技而受益。

所以我们经常强调，中国有很多事情自己都没搞明白，我们为什么强、强在哪里；美国其实也没有完全搞明白。

这里面有3个概念：科、技、工程。中国总把它们混在一起，叫作“科技”，但科技其实是两回事。

“科”是做科研，是基础性的东西。美国确实科研领先，这我们承认；但科学领先不等于技术领先。技术领先，是要把实验室里的东西做成产品，也就是产品化。

技术领先是不是等于商业领先？也不是。技术领先以后，还要规模化，让每个人都用上，才能带来经济效益。所以还要工程领先。

工程能力，全世界中国是第1。未来中国全球化也是这个路数，叫“中科技、高设计”，因为我们的工程能力强，如果设计能力再强一点，虽然用的不是最先进的科技，但能让每个人都用上、让每个人受益，这比先进科技强多了。

先进科技只有少数人使用，没有扩散，就没有经济效益，因为没有给每个人带来价值。中国人其实给全世界带来最大的价值，就是我们能够规模化，让每个人真正用上。

中国确实强在工程、效率和供应链。

对。我们把人工智能用工程能力覆盖到全世界，就既是最大的社会推动者，也是最大的受益者。这就是中国的机会。

这个时代最大的特点是什么？

一定要有一个美国说法叫“中产阶级”的主流人群，既是生产者，也是消费者。

什么人容易成为主流人群？科学家是少数，技术人员，也就是 technician，是少数。最大的人群一定是做工程的，因为工程师把东西放量，工程人员是海量的，而且同时也是消费者。他们提供了很多东西，也是主要的主流消费者。有他们存在，社会就一定富强。

这么来看，中美两国科技上的差异就非常清晰了。

美国真正想明白这件事的，只有马斯克等少数人。因为很简单，你想明白以后，就绝对不会封锁中国。封锁中国意味着，美国从科学到技术到工程的链条，最后一个环节断掉了，因为工程化能力在中国人手里。

如果会玩的话，就应该跟中国结盟，大家一起工程化。你当大股东，我当二股东，那最好。

您认为未来几年，中国最有机会长出世界级 AI 企业的公司，应该是什么样的？

11. 智能服务塑造未来社会

一类未来一定是做智能服务的。智能服务需要场景，需要实验，需要在应用中不断完善，还要收集数据，通过数据训练不断优化。

中国肯定是应用场景最容易长出来的土壤。就像 TikTok 一样，会有大量源自中国的服务应用，从中国出发扩散到全世界。中国人喜欢的，外国人也喜欢，能有多大差别？人性是共通的。

未来您更相信超级模型会吃掉一切，还是相信数据和场景会高度分散，垂直赢家越来越多？

我认为每个领域都会有巨头，但会有很多个领域，所以机会也会更多。

对于创业者来说，机会当然更多，但也有门槛。

最主要的门槛不是资源，而是对行业的洞察。我知道这件事做了有价值，也知道怎么把相关东西组织起来去实现，这是最难的。

我自己之前有一个判断：在人工智能时代，定义问题的能力，大于提问问题的能力，大于解决问题的能力。

重新定义问题。如果你定义的问题越大，这件事有可能就越性感。

对。所以创业者应该思考，在目前的基础之上，有哪些机会可以重新定义问题。

我们很幸运，因为技术革命刚刚到来，每个行业都将被改写，但都还没有被改写。这意味着你可以选择最大的领域、最诱人的领域。

所以我们一直强调，大革命的时候不要占小山头。不要琢磨那点小生意，太小了；一定要琢磨最大的事。教育最大，医疗最大，每个人的自我实现、每个人的服务，这些东西都最大。

这些机会到底属于谁，属于什么样的人？

你刚才说得特别好，就是定义问题的人。懂得如何用先进技术让用户获得最佳体验的那个人，往往其实是自己。

苹果很成功，iPhone 是设计界的经典。但别忘了，乔布斯不是做市场调研得出这个设计的。乔布斯是为自己设计的，他是一个特别有品味的人，认为“我喜欢这个”，碰巧全世界都喜欢。

我发现，很多00后新一代创业者的创业契机，不是我对市场有什么洞察、对用户有什么洞察，而是我在生活中基于自己的喜好，先满足自己，碰巧一看，全世界60亿人里有1亿人也需要。

这种人有一个共性特点：他懒。

这件事不想干。

对。我们称之为“勤于懒惰”：勤于思考，如何能够偷懒、让我不干，让人工智能替我干。

人人都想偷懒，所以这是一个大生意。

您去年做过一个演讲，说3个码农干10个码农的活。这听起来是商业上的胜利，但是被裁掉的那7个人，对他们来说是不是人生的毁灭？您心里会不会有道德层面的挣扎，还是说在您眼里，他们只是进化史上的代价？

我们唯一要做到的事，就是如何让他们转岗，找到真正属于他们的工作。

比照工业革命，工业革命刚开始的时候，流水线出现以后有更多工厂，工厂里招了更多工人。但这件事没维持多久，为什么？因为工厂随着自动化的发展，需要的产业工人越来越少。

这些人去哪儿了？他们变成了白领、文员、管理者和经营者。最主要的是，市场销售相关的岗位极度增长。

美国在20世纪五六十年代，白领增长超过了50%，增长非常大。原因很简单：工厂生产量那么大，得有人把东西卖出去，那个需求是巨大的。

现在这个时代，我们提供的是服务，不是产品。服务不是一次性的销售，所以不再只是需要销售人员，而是需要持续服务。

持续服务需要一个界面。机器干不了这个界面活，人可以干。也就是说，当我给你提供持续服务时，我作为人，代表服务方和你互动，你记得的是我，而我提供的这类服务有很多很多客户，甚至可以把他们聚到一起，变成兴趣社群。

如果我们是一个共同兴趣社群，我为你服务的原因是我喜欢这件事，然后我和你一起维持一个社群，让大家都能接受这样的服务。这是一件很快乐的事，我找到了群体。

我们认为，一个社会什么叫发达？就是专业分工足够细，专业协作足够紧密。

如果大量服务、大量专业能力都能变成社群，意味着什么？意味着当我们需要大量服务时，因为每项服务都会变成智能服务提供出来，服务岗位的增加就会像当年销售岗位增加一样，巨大无比。

到那一天，是不是每个人的兴趣和热爱的东西，反而会成为每个人的核心能力？

对。我特别认同这一点。让你达到一定水平，肯定要经过训练；但让你出类拔萃，一定是因为热爱，所以你愿意钻进去，愿意吃饭睡觉都想这件事。

我自己就是这样，我的快乐你看得见在哪里：我真的是吃饭睡觉都在想未来。

这是您的热爱。

我觉得未来社会的人全是这样。首先你热爱一件事，其次这件事碰巧还能挣钱。

王老师现在是不是就在用自己的热爱赚钱？

我的热爱就是研究科技，研究科技如何推动社会。碰巧大家也都想知道未来怎么样，所以我们把自己的认知传递给大家。

如果你把未来想明白了，一定容易挣钱。我的逻辑是，我不要只自己挣钱，我要让所有人都想明白，大家一起挣钱。

这个时代的规律告诉我们，最终成功的办法就是帮助别人成功。

所以未来个体的生产函数会被改写。以前是时间、技能、经验，未来是提问能力、判断能力，还有综合能力。

如果是这样，我们该如何更好地教育下一代？

这是非常好的问题。我的理解是，我们从根本上就要改变。今天的教育其实都是工业革命的产物，都是标准化的；未来的教育是个性化的，是培养兴趣爱好的。

教育要有充分的耐心，因为孩子找到终身热爱不是瞬间的事，也不是考试能够决定的事。它需要有长期陪伴孩子的智能系统，随时能和孩子聊得来，同时掌握孩子的喜怒哀乐和兴趣变化。

一旦孩子对某件事有了一定兴趣，系统要善于引导，让孩子围绕兴趣探索，看看能不能变成终身热爱。

没有什么事是第1时间就能终身热爱的，一定是兴趣和探索。越探索越有意思，越探索越有意思，慢慢变成终身热爱，而这个热爱就是他未来的核心竞争力。

您的一生，您的使命是什么？

我的使命就是在这个时代完成这个时代的事。

我自我认为想要的成就，就是看明白了、实践了，把它做成，而且大家一起实践也能做成，发现它真的是一个规律。

马克·吐温说过，历史不会重复，但是会押韵。它的妙处在于，你不是去复制历史，而是找到历史的韵脚以后，提前知道历史的走向。

感谢王老师，也感谢您的精彩分享。

谢谢你们做这么好的平台。我们继续努力。

谢谢。您是我们原点的前5位嘉宾之一。最后，还有什么想对屏幕前的观众说的吗？

我想说的是，我们很荣幸，作为中国人很荣幸。我们曾经生在过去40年高速发展的中国，使得我们能够站在一个更高的起点上看世界。

现在我们又很荣幸：当我们达到一个更高的起点以后，又有了一个更高的工具，叫人工智能。它是面向全世界的工具。

所以我的说法是，我们不要辜负这个时代，不要以为自己只能做小事。这是一个做大事的时代，要想得大一点。到未来，你一定会感谢今天想得够大。