王忠民：AI时代，用市值最大化替代GDP最大化

由中国企业改革与发展研究会、网易财经、网易财经智库联合主办的2024网易经济学家年会·夏季论坛于7月在上海举办，本届年会主题为“智造聚力 质焕新生”。

全国社会保障基金理事会原副理事长王忠民在会上发表主题演讲，深入探讨了AI的产业时代与投资模态。他分析了AI时代对经济指标、产业模式、投资逻辑和宏观经济学理论的深刻影响，并呼吁人们重新思考这些概念以适应新时代的要求。

王忠民提出，在AI时代，传统的GDP作为衡量经济的指标可能不再适用。他提出市值最大化可能是一个更好的指标，因为它能反映公司的竞争力、财富积累和未来的增长潜力。例如，他提到微软、苹果、英伟达等公司的市值总和能更好地反映其竞争力。

王忠民讨论了云服务和AI如何改变传统的产业，将制造业转变为服务业。他以特斯拉的全自动驾驶技术为例，说明了AI如何提高生产效率和服务效能，从而影响整个汽车产业。

王忠民指出，AI和数字化正在改变传统的经济周期概念。传统的周期性思维可能不再适用于AI时代，因为技术的快速发展使得固定资产的折旧周期缩短，产品和服务的更新换代速度加快。

他在演讲中深入阐述了自己的三个观点：市值最大化替代GDP最大化；云服务将所有产业变成了服务，替代实体的制造成本、制造效率；所谓周期现在已经完全拟合，完全“无相”。他认为，AI时代典型地不同于工业文明时代，它有着自己的宏观意向、宏观逻辑、宏观经济学和宏观社会经济发展的新时代逻辑。

以下内容根据演讲实录整理：

AI时代的宏观意向

王忠民（全国社会保障基金理事会原副理事长）

从宏观意向看AI时代的方方面面，可以从宏观角度提供另类的分析视角，我会从三个方面来看：

市值最大化正在替代GDP最大化，成为AI时代宏观经济分析的第一意向

第一个方面，在AI时代，相比于GDP指标，市值最大化才是衡量经济发展更有效的指标。

过去我们用GDP的逻辑已经赶到了全球的GDP第二位，最高的时候相当于美国GDP的77%，现在回落到65%左右。工业文明以来，衡量宏观经济发展的第一指标就是GDP。但进入AI时代以后，我们该用什么宏观第一指标才能反映这个时代的竞争，反映这个时代的财富积累，反映这个时代最优的竞争力，我引入一个与GDP不同的视角——市值最大化。

当下，如果我们看不同GDP比较的时候，我们突然发现最能代表这个时代竞争力的那几家公司，只用它们的市值加在一起，居然比我们以GDP统计的经济指标当中的产业类别、市场类别甚至国别都显得更能反映它们的竞争性、新财富、新逻辑。

微软、苹果、英伟达，它们三家公司市值加起来有10万亿美元，再一次回看我们的A股市场，只能说明所有股指当中的公司在新质生产力AI视角当中竞争力不够，才会在市值角度被比下来。黄仁勋被称为“卖AI时代算力的资产”；如果我们再去看微软，AIPC和所有终端从互联网时代演进到AI时代，使它的市值突飞猛进；OpenAI和苹果开了一次开发者大会，把互联网时代的手机改成AIPhone，它的市值就从两万八千亿美元直升五千亿美元到三万三千亿美元。

原来，市值最大化不仅能体现一个经济体当中最有发展潜力、代表最先进的生产力和最有竞争力产业市场模态的意向表现，更能代表全社会已经在市场当中存在的公司的竞争力。它们的竞争力每一天市场都会用真金白银给出实际的估值。

我们把这条逻辑往下一层逻辑分析，市值最大化的逻辑是评估今天的公司明天能够成长发展多少，才把未来预期的收益率贴现到当下价格当中反映未来的可能性；如果GDP最大化反映的是什么——反映过去投了多少，成本最大是什么，但是这些成本投下去，是不是能产生今天市值最大化呢？如果不产生效能，如果还变成一个未来效能中的下坠的资产，成本就会变成负资产，成本变不成市值最大化当中的贴现，如果GDP当中这种成本占到结构中的30%、40%，实际资产正向价值作用在市值最大化当中就不被贴现，不被转换为现实市值的表现，只表现在会计成本报表中，所有都在成本栏目当中充分计取。

即使这些成本在当下收益率、毛利率和利润率最高，如果放到一年、两年、五年以后，收益率降低的时候，市值要不断下跌，因为未来已经把今天的价格从最高点往最低点打。如果我们在追求当下GDP中的每一种生产要素，达到全要素生产率最高，价值最大化，我们还要追求全要素生产效能未来利益最大化、未来效能最大化，则一定是市值最大化才是最好的市场评价，而不是GDP最大化，GDP最大化的陷阱就是把投资吸引到现在边际收益率趋降的时候，即使当下收益率为最高，但是当边际收益率趋降的时候，一定是把资产用在了市场配置当中最不应该配置的地方。

我们把这个逻辑放在今天数字化当中最大的敞口——开源。微软为什么当年花了130亿美元投到非盈利公司OpenAI，而非盈利公司觉得如果不开源生产出来最新的大模型就应该给我这个投资人（微软）率先使用，就会让作为上市公司的微软市值最大化。你的竞争力反映在我终端产品竞争力当中，市值大大提高，如果市值上升了一万亿美元，那么相当于当初只用一万亿美元当中的130亿美元投资，投资回报率显然是在未来市场的爆发中实现了；如果130亿美元投资失败了，只是损失掉了一万亿预期市值当中的0.13%。这才是大厂成为投资当中主要的投资力量的主要逻辑。

今天大模型链接到PC成了AIPC，链接到手机成为AI手机，链接到科研就成为AI科研。如果我们把这些东西都接到AI当中开源，开源的逻辑不仅让你自由访问、自由链接、自由开发、自由应用，更多是把源代码全部开源——你看了源代码之后就知道我用哪些代码、什么代码逻辑、什么代码集成创造这个东西。免费应用是什么概念？所有使用者用了这个东西以后，在GDP当中既没有计算为你的GDP，也没有计算为我的GDP——开源的源代码源头没有计入到GDP，用了之后也不计入这部分GDP，但是这个产品在市场当中渗透到全部市场经济过程中产生服务的效能，产生自身的竞争力，最后都会在市值最大化当中反映出来。

中国有两个成语，一个是厚德载物。在数字化时代，当源代码开源让人们可以在这其中免费开发时，就像当年文字免费让每个人自由使用一样，才是最重的“厚德”。“载”出未来产业中的GDP不一定最大化，却让服务效能和市值最大化一定会体现出来。

另一个成语是，授人以鱼不如授人以渔。今天从工具软件，从工业软件，从操作系统到中间软件体以及所有开发的APP都是成本最低的。那些我们在GDP当中找不到踪影，却在市值最大化大放异彩的东西，今天才重要。

我们今天的宏观经济学建立在分析GDP结构、分析每一种生产要素在GDP当中的呈现的基础上，这显然和我们今天谈到的用市值最大化再去分析产业构成和产品构成不同。在AI时代，我们突然发现，宏观经济当之无愧第一的指标居然变成了市值最大化这一指标。

市值最大化背后甚至可以反映更多的东西。比如，黄仁勋只占英伟达3%的股权，英伟达是三万一千亿美元左右市值，3%的股权也意味着一千亿美元左右的市值，已经足以让黄仁勋跻身全球富豪榜。股票持有者在市场当中总量市值最大化可以反映在谁是市值最大化的公司和谁是市值最大化公司当中的股权投资人和早期合伙人，即使股权很少，他们都是这个时代当中新增价值的拥有者。

我们把市值最大化一层层分解，原来这是这个时代的逻辑，市值最大化正成为AI时代宏观经济分析的第一意向，颠覆的是GDP最大化的分析逻辑。

云生万物：“云”成为AI时代的主要服务逻辑和服务方式

第二个方面我称之为“云生万物”。Cloud，一定是AI时代万紫千红云生态的体系，在云生态体系当中，马斯克给出一个指数叫“白痴指数”。“白痴指数”是针对统计学制造业占GDP的总量，逻辑是用新的AI逻辑把所有制造业成本压低到无限趋于零，最后所有终端产品成本只是原材料成本，而制造过程中全部可以用AI逻辑把成本降低到无限趋于零。

云服务以及数字化AI人服务的逻辑中，把原有流程替代后，居然让原来以GDP构成的产业和逻辑变成了降到无限趋于零的状态，GDP上虽然不反映，但在产品渗透率、在社会经济发展中的时代贡献、在单位生产要素效能、在全要素生产率当中改天换地。

我们在想是不是这个时代因为数字化、云服务和云计算把过去的一切物理性制造产业变成了服务业。马斯克现在已经把汽车的全无人驾驶往前猛推了一步，8月8日如果Robotaxi（无人驾驶出租车）能够正式推出，如果以后再用中国特斯拉用户数据训练全无人驾驶在中国的应用落地，不仅给特斯拉全部装上，给任何一个汽车都装上，在未来，我们就会把汽车产业变成一个无人驾驶的服务业。马斯克在最新一次开发者大会上说，未来你的汽车除了自己出行使用以外，其他时间还可以把你的汽车上到云管理当中，把自己的汽车租给其他人用，你的汽车不是只解决自己的出行问题，还可以帮你挣钱。

如果未来所有车都能实现完全自动驾驶（FSD，Full-Self Driving,），再加上汽车可以上传到云管理中租用，那么消费者以后绝对不买车了。生产出来的每一台车从投放那一天起每一分钟都在运营，再也不会停在车库里面，再也不会堵在哪，到那时我们会发现停车的地方成为最集约土地面积的节省，我们会发现每一辆车生产效率和服务效能居然从原来的10%-20%提高到100%。

产业的替代还没有结束，如果这些电动汽车全天候在城里运行，其电池也可以做到为所有冷链物品提供适合其保存所需的温度，然后用分布式逻辑将物品送到消费者手里，那么现在的冷链系统、物流系统将完全被颠覆。被颠覆的行业我们还可以一层层继续描述下去，最后我们会发现，用这样的数字化AI模态、服务的模态，把我们原来所有GDP最大化的公司，碾压到一个只用最低的成本去替代以后，我们看到的是最后GDP最小、成本最小、服务扩大受众面最大、服务和产业链中的产业成本急剧降低，但更有意思的还在后面。

在当前的创新驱动时代，大型企业加速器的角色愈发重要。设想一下，假如今天一家专精特新小企业决定投身于创新的浪潮，如果他们可以利用云服务平台，享受免费的服务器资源、开源的代码库以及强大的算力支持。在企业尚未盈利的阶段，它们可以在这个平台上自由探索和发展，无需承担任何费用。这种模式就会极大地降低社会创新的资本的机会成本以及单一项目或企业的失败成本。如果企业最终取得成功，投资方可以通过分润的方式获得回报——比如，刚开始分50%，后来就分30%，等到产品研发出来以后只分10%。这里我们可以假设一个场景：如果OpenAI在一个月内将其非盈利性质转变为盈利性质，并在美国证券市场上市，其市值有望达到一千亿美元以上。我们有理由相信，这样的公司如果能够整合并利用开源的大型模型和操作系统，将在市场上形成强大的竞争力。在这种情况下，为了与开源平台竞争，该公司的分成比例如果不低于10%可能难以吸引合作伙伴。如果分成比例设为5%，这将反映出对成功企业的取费标准正在逐渐降低。

今天的逻辑是OpenAI和微软合作的逻辑给我们提供的，如果微软在云服务中实现了盈利，微软并不要求高额的分润。相反，微软只要求获得企业5%的股权。这种模式不仅极大地降低了其他公司在创业初期的成本，而且更重要的是，微软不会从企业的经营现金流中抽取任何分成，允许企业持续地、不受财务压力地成长。通过这种方式，微软与企业建立了一种长期且稳定的伙伴关系。企业可以专注于创新和发展，而微软则通过持有的股权，与企业共同成长，分享未来的成功。

按照云服务逻辑，机器人时代是不是到来了？马斯克说未来机器人替代50%的在职员工是轻松的事情，有可能未来替代70%-80%。机器人的生产效能居然把今天看起来专业的工人替代——替代了蓝领，后来替代了白领，再后来替代了金领，现在替代了谁？现在替代了我们的科学家。

谷歌公司通过其AlphaFold项目在计算人类蛋白质结构方面取得了革命性的进展。在短短三个月内，AlphaFold完成了过去生物结构学家们穷尽一生也难以达到的成果——几乎100%的蛋白质结构解析。这一成就不仅标志着蛋白质结构解析的完成，更为未来的蛋白质靶向药物开发铺平了道路。现在，科研工作的重点转向了如何利用这些已经解析的蛋白质结构来开发新的药物。这一突破性进展体现了数字化AI逻辑在科研领域的巨大潜力。这标志着劳动生产率和科研生产率的巨大提升，同时也预示着人类四肢和大脑的解放，为创新和科研工作带来了前所未有的自由度。

所以，我给这个部分的演讲起的名字叫“云生万物”，这个词从哪里来？中国有一个成语叫“空生妙有”。当“云”成为AI时代的主要服务逻辑和服务方式，它才让成本最低，让效能最高，创造出新物种，创造出新生产，创造出新服务，使全要素生产率最高，服务于这个时代。

周期无相：周期四相变为无相

第三点，我起了一个相对禅意的名字——周期无相。

佛家喜欢用相，仅观音的相我都不记得有多少个，多相之间用不同的功能、不同的方向反映出不同相的场景和侧面服务于社会。我们今天的经济学中，周期是宏观经济里必解的一道题，我们居然创造了四个周期的理念：什么是超短期——市场时间能卖出来，不在仓库当中，不在营销者手中，把这个时间叫超短期；什么是短期——把流动资金相关的波动都看成短期；什么是长期——有固定资产投资没有，有扩大再生产没有？固定资产折旧有高有低，怎么做，这是长期；还有一个超长期，当固定资产更新的时候，技术进步有没有迭代，没迭代就用原有技术把物理形态重置一遍，有进步就要迭代到新的固定资产当中。

人类工业化时期正是因为用新技术不断物化到新的固定资产当中，才让我们找到长周期和超长周期统一协调，再让它用折旧逻辑跟流动资产、用销售逻辑跟超短期市场时间高度协同，这四个时间相对协调、吻合才使得经济周期不紊乱，所有微观主体才可以获得最大化，宏观经济才不会剧烈波动。

今天给我们敲响警钟的是这周期四相变为无相。我们先看数字AI逻辑，大家知道芯片最初的、最典型的逻辑叫“摩尔定律”。18个月集成晶体管数量提升一倍，效能提高一倍，成本下降一倍，三个“一倍”。而就在今年，“摩尔定律”失灵了，颠覆者是谁，就是“黄仁勋定律”。“黄仁勋定律”的逻辑是只用6个月效能就提高，不是用晶体管数量，而是用芯片集成解决问题，效能提高10倍。6个月是“摩尔定律”三分之一的时间，却可以把效能提高10倍，成本下降10倍，以10倍战胜了1倍，以6个月战胜18个月。

ChatGPT从3.0到4，从4到4o用了多长时间？只用了3个月的时间。这个速度又把“黄仁勋定律”“骨折”了。AI产业的发展正在推动固定资产向流动资产的转变，在当前的人工智能产业模式中，我们观察到一个显著的趋势：传统的超长周期关键因素正在与固定资产的关系发生根本性的变化。在快速变化的技术环境中，固定资产的形态正在经历日新月异的变革。因为在技术迅速迭代的今天，可能在固定资产的折旧周期还未完成之前，技术就已经更新换代，使得原有的资产变得过时。

当有一天把所有技术内化到只有三个月左右就更新的时候，所有固定资产就和流动资产全部合并在资产负债表中周期拟合，就不存在销售时间的时间差，就把超长周期、长期、短期和市场超短周期，这四个周期四相全部变成无相，成为时代技术进步、固定资产更新、流动资产充分有效变成现金流管理和市场当中用它的未来销售，把当下市场完全清空，市场完全出清的状态，而且超越时间的约束，超越当下市场出清的逻辑——原来今天产业已经无相，周期四相已经全部被克服掉了。

我特别不认同在AI时代还称工业几点零，这跟工业已经没有什么关系，它把工业的“命”都“革”了，你还说工业3.0、4.0、5.0，核心逻辑是AI、是数字化，根本不是工业，工业生产的东西让马斯克叫做“白痴指数”。各位如果还是投资人，若你们还遵从工业文明时候的周期思维、周期逻辑、周期四个阶段和周期四相表现，今天一定会死在周期里，因为今天周期已经无相，AI逻辑已经全部把周期颠覆。

我今天只讲了三个模块：市值最大化替代GDP最大化；云服务将所有产业变成了服务，替代实体的制造成本、制造效率；所谓周期今天已经完全拟合，完全无相。

所以，我们今天的结论是：

AI时代典型地不同于工业文明时代，它有着自己的宏观意向、宏观逻辑、宏观经济学和宏观社会经济发展的新时代逻辑，我们只论述了其中三条底层逻辑和三个意向表达。