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AI 革命是个谎言–除非你补上这缺失的一环

AI 革命是个谎言–除非你补上这缺失的一环

上周读到一篇文章,是复旦大学国际关系与公共事务学院的李寅老师的《为什么本轮工业革命是AI+电动化》,从能源-技术生产力范式把这次的AI革命讲清楚了,这里是该文的观点介绍和我的笔记。
《为什么本轮工业革命是AI+电动化》:https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/whzh202506004

 引言:创新的“笑话”与令人感同身受的停滞

2017年,在亚特兰大举行的管理学学会(AOM)年会上,杜克大学教授阿希什·阿罗拉(Ashish Arora)分享了一个笑话,引起了在场顶尖创新学者们的强烈共鸣。他提出,在发达国家,如今仅存两种类型的创新:旨在延长人类寿命的生物医学突破,以及旨在帮助我们消磨掉那些多出来的时光的信息技术(IT)创新。

当时,西方知识界普遍达成了一种共识,即“创新枯竭”。在狭窄的数字领域之外,技术进步似乎已步入了一个终极停滞的时期。这种认知甚至为企业的金融化倾向提供了一块现成的“智力挡箭牌”:既然真正的增长机遇已经枯竭,何不干脆将利润悉数投入到股票回购之中呢?

然而,若从2026年4月这一时间点回望过去,那个笑话如今看来已演变成一种深刻的误解。我们当时并非处于停滞状态;相反,我们正处于一场宏大范式转型的静默孕育期,而绝大多数专家都错失了这一先机。数字革命仅仅是故事的半壁江山,而所谓的“停滞”,不过是旧有体系在抵御全新的物理现实时所产生的摩擦与阻力。

0.1% 的现实:为何美国孤注一掷,仅押注于 AI

当前人们将人工智能(AI)奉为独立的经济救世主,这一狂热心态在2025年的惊人数据中得到了最生动的体现。据哈佛大学经济学家杰森·弗曼(Jason Furman)测算,在2025年的上半年,针对AI基础设施的投资——主要体现为数据中心的大规模扩建——竟然贡献了美国GDP增长总额中高达92%的份额。

这一数据所蕴含的深意,是一记结构性的警钟:若剔除AI基础设施的投资,美国的GDP增长率将仅剩微不足道的0.1%。

对于美国而言,这是一场源于特定“路径依赖”的战略豪赌。历经数十年的制造业衰退,加之脑海中深植着对20世纪90年代互联网繁荣时期的集体记忆,美国如今已选择孤注一掷,将全部筹码押在了“数字世界”之上。无论当前这波生成式AI浪潮是否构成泡沫,美国经济已然“孤注一掷”,押注于“比特”(数字信息)能够弥补其在操纵“原子”(实体物质)能力方面日益显现的衰退。

“不论AI是否会成为一场巨大的泡沫,它都已然成为美国对未来的豪赌。”

核心洞察之一:每一场工业革命的“四大模块”

若要理解为何单纯聚焦于AI是一种战略上的“权宜之计”,我们必须审视“能源-技术生产力范式”。每一场工业革命皆由四个相互交织的模块构成,唯有这四大模块步调一致地协同演进,方能引爆生产力的飞跃:

  • 能源(Energy)模块:从自然环境中获取动力(例如煤炭、石油或太阳能)。

  • 动力(Power)模块: 将上述能源转化为能够作用于现实世界的形式(例如蒸汽机或电动机)。

  • 调节(Adjustment)模块:对上述作用过程进行精准化、协调化及精细化调控(例如IGBT等功率半导体器件,或精密机械设备)。

  • 控制(Control)模块: 驱动上述作用过程背后的决策机制与意图(例如人类大脑、官僚组织体系,抑或是人工智能)。

AI所代表的,正是“控制”模块领域的一场革命。然而,美国正面临一个关键性的瓶颈:尽管其在“控制”领域(即先进逻辑芯片)独占鳌头,但在历史上却始终在“调节”领域——即那些用于与物理世界进行交互的功率半导体及精密硬件——表现乏力。这一领域曾是日本与欧洲的传统优势领地;而在当下的语境中,这恰恰是中国所拥有的“全产业链”优势体现得最为淋漓尽致的战场。AI好比大脑;若缺失了其余三大模块的支撑,它便沦为一具无躯可附的空壳。

AI固然重要,但若将其从更宏大的技术-经济转型大势中割裂开来孤立审视,其重要性便远非人们想象中那般举足轻重。

核心洞察之二:物理世界的“摩尔定律”

正当全世界的目光皆聚焦于晶体管数量呈指数级增长这一现象之时,一场关于物理世界电气化成本的“静默革命”正悄然上演。数据显示,物理世界如今正遵循着其独有的“摩尔定律”版本:

  • 太阳能:自1975年以来,成本已暴跌99.7%。

  • 锂电池:自1991年以来,成本已下降98.7%。

  • 功率半导体(IGBT):作为“调节”模块的核心组件,其成本自20世纪80年代末以来已下降99.5%。

  • 电磁电机:单位成本每年下降约10%。

综合来看,这意味着一套完整的电气化系统,其成本每20年就会下降约90%。这绝非停滞不前;而是一种颠覆性的创新范式,如今终于达到了足以挑战化石燃料主导地位的规模。

核心观点之三:为何“AI + 电气化”是唯一的出路

创新往往受制于“最小定律”(Law of the Minimum),即所谓的“木桶效应”:一个系统的整体能力取决于其最短的那块板。以现代伦敦或巴黎的外卖骑手为例:他们手持价值1000美元的iPhone,搭载着顶尖的AI路径规划算法(即“控制”模块),却依然依靠人力自行车来运送餐食(即“动力”模块)。这种先进的“控制”模块,正被落后的“动力”模块所拖累。
对于AI而言,电力是其完美的物理接口。与化石燃料不同——后者不仅转化效率低下(仅30%至40%),且难以精准调控——电力不仅可直接转化、效率极高(高达85%至95%),还能对数字信号做出即时响应。
大疆(DJI)无人机堪称这一时代“实用型创新”的典范。其成功并非仅仅归功于芯片性能的提升,更在于它构建了一个全电动的平台,从而赋予了AI直接操控物理环境的能力。
当前的生成式AI在很大程度上尚缺乏与物理世界的直接交互接口;它或许能协助我们创作诗歌,却还无法帮我们洗衣服。

核心观点之四:军事催化剂——无人机引发的范式变革

地缘政治摩擦正加速这一融合进程。在近期的冲突中,我们目睹了“无人机范式”如何颠覆传统的军事层级体系。战争的胜负不再取决于少数造价不菲、性能极致的“高端平台”的优劣(即“质”),而取决于能否大规模量产那些集成了“精准控制”(即“质”)能力的“电动平台”(即“量”)。
电子与信息供应链已然成为新的工业基石。军事竞争正倒逼AI加速向物理实体领域渗透,从而形成一种正反馈循环:对自主化、电气化及大规模生产能力的需求,已然上升至关乎国家存亡的战略高度。

核心观点之五:从稀缺走向丰裕(递增回报)

从化石燃料向“AI + 电气化”的转型,标志着经济逻辑发生了一次根本性的转向。
化石燃料范式:其基础是那些“从地下开采”而来的资源。这一范式的特征在于:资源的稀缺性;回报递减效应(即开采量越大,边际成本越高);以及围绕有限资源储量展开的、零和博弈式的地缘政治竞争。
可再生能源范式:其基础是那些“在工厂中制造”而成的硬件设备。鉴于能源如今已成为一种工业产品——正如计算机芯片一般——其本质特征便体现为“收益递增”与“规模化带来的充裕”。
在化石燃料主导的世界里,“共同繁荣”在数学上是根本无法实现的,因为资源终究是有限的。而在能源实现工厂化生产的新世界中,我们正迈向一种全新的文明模式:它将把人类从枯燥繁复且充满危险的体力劳动中解放出来,彻底改变能源的属性——使其不再是全凭运气的“地质彩票”,而转变为一种可批量制造的工业商品。

一种全新的文明模式

在这个时代竞赛中,最终的胜者绝非那个拥有最尖端“大语言模型”(LLM)的国家,而是那个成功构建出最完备的“AI + 电气化”体系的经济体。
纵观历史,日本之所以在20世纪80年代输掉了与美国的较量,正是因为它始终固守在化石燃料的旧范式之中。而如今,中国正试图实现一场更为彻底、更为激进的转型。作为首个单月发电量突破1万亿千瓦时的经济体,中国正在为AI这一“大脑”构建其赖以生存的物理“躯体”。它是全球首个将能源视为一种可进行工厂化规模生产的工业产出,而非仅仅作为一种从地下进行开采的自然资源的经济体。
展望2030年,摆在战略制定者面前的问题其实非常简单:你究竟是将AI仅仅视为一种用来消磨时光的聊天工具,还是将其视为构建一个全新的、电气化物理世界的“神经系统”?前者不过是一种数字化的消遣与干扰;而后者,才是孕育下一代人类文明的坚实基石。