“技术革命200年”系列之四：穿越泡沫1/4漫长的20年假设未来三年，AI的应用主要还是编程和视觉作品，其他领域，要么是渗透率提升快但规模较小的细分行业，要么是渗透率提升较慢，那AI还能涨吗？

        很多人本能地排斥这种可能，它与“AI改变世界”的叙事不符，实际上并不矛盾，一项技术“改变世界”的节奏并非匀速前进，总是有快有慢，有狂飙突进，有突然停滞。

        以跟AI很类似的电气化为例，1882年，爱迪生照明公司建成纽约珍珠街发电站，是全球最早的现代集中供电系统，被认为是电气革命的起点。

        那一堆家用电器是什么时候发明的呢？在此之前，已经被发明的是电话（1876年）、留声机（1877年）、白炽灯（1879年），同一年被发明的是电风扇、电熨斗。

        大部分电器都是之后发明的，包括吸尘器（1901年）、洗衣机（1901年）、空调（1906年）、面包机（1909年）、冰箱（1913年）、收音机（1920年）、电视机（1925年）、录像机（1928年）、磁带录音机（1935）、微波炉（1945年）、计算机（1946年）、晶体管（1947年）……但大家注意到了吗？

        从1882年到1901年这漫长的20年里，在电气化元年之后的20年里，没有任何一样重要的电器被发明且商业化。

        在到20世纪初的20年里，美国的电灯渗透率只上升到6%，局限在纽约等大城市，传统的煤气灯虽然有诸多不便，但好在便宜、成熟，而电灯依赖电力网络，初始成本很高。

        如果穿越到1880年代，电气革命可能是被“证伪”的，除了电灯等少数应用，电看上去没有什么大的用处，还很危险和昂贵。

        系列的第二篇《出人意料的答案，今天的AI，就是1882年的电》分析了电气化革命与大规模流水线的关系，这是电气革命对现代工业的改造成果，电机比蒸汽机先进，不只是它的能源利用效率高，而是因为电机允许一种全新的组织方式出现，但福特的第一条大规模生产线在1913年才建成。

        1880年代的电气化后，美国制造业生产率并没有立刻爆发，因为工厂只是把蒸汽机换成电机，生产组织方式没变。

        这和今天的AI非常像，虽然大家都惊叹AI编程的效率高，AI影响成本低，但大多数企业应用AI，只是把原来写报告的员工炒掉，换成AI写报告，然后说AI也不过如此。

        直到20世纪初，企业开始重新设计工厂，重新设计流程，生产效率才开始大幅提升，这被经济史学家称为，电气化的第二阶段效应，并总结成“生产率J 曲线”，即：一项通用技术刚开始被引入时，社会投入大量资本，但统计上的生产率提升并不明显，甚至可能下降；只有当组织结构、流程和商业模式完成重构后，生产率才会加速上升。

        把时间画在横轴，生产率增速画在纵轴，曲线看起来像一个字母J，所以叫“生产率J 曲线”。

        AI可能也不例外。AI时代真正的变革可能还没发生，那可能是一个人类历史上从未出现过的公司组织形态，生产率真正上升，可能还要几年，甚至十几年的时间。

        但资本市场从来就是提前定价的，总是会比产业更早地出现更激进的定价，形成“资产泡沫”，然后在发展不及预期时，又出现“泡沫破裂”，以至于投资者此后十几年对产业变化视而不见。

        资本市场与产业的关系，也符合价值投资经典的“遛狗理论”。

        本文根据直播内容编辑，欢迎预约每周三中午的直播2/4泡沫的“两阶段论”回顾历史上的大技术周期，会发现一个规律，一次完整的技术革命，由两个阶段构成，可以出现两次泡沫和泡沫破灭。

        第一阶段（泡沫期）：建设基础设施这一阶段易产生泡沫的行业通常是上游，铁路时代的钢铁和铁路公司，电气时代的发电和输电公司，AI时代的GPU、HBM、电力和数据中心，股价上涨基于大规模基建的资本开支的“真实”需求，这个真实之所以打引号，是因为投资者是基于未来而不是当前的需求进行投资。

        铁路革命可能是美国历史上第一次全国性的科技投资泡沫，当时的市场共识是，铁路改变美国。

        铁路股票，铁路债券，铁路土地开发项目成为市场最热门的投资品。

        其中Northern Pacific尤其像今天的热门AI项目，规划宏伟，故事巨大，但建设成本极高，资金需求无底洞。

        铁路最后改变了美国，但很多铁路投资者却亏惨了。第一阶段（泡沫破裂来灭期）：由基础设施“过剩”引发随着最初有限的几个需求被满足，基础设施逐渐从稀缺变成供给充足，利润开始下降，行业出现价格竞争，资本开支增速放缓。

        巨大的市场泡沫让很多不可思议的铁路后来真的建成了，问题在于，修得太多，某些线路穿过的几乎都是无人区，几十年都没有足够货运量。

        为争夺有限的货运量，铁路公司陷入恶性价格战，运费被压至成本线以下。

        而修铁路因为太烧钱，很多公司几乎没有收入就开始融资，当运营收入无法偿还本息时，违约风险激增。

        ‌1873年，著名银行家杰伊·库克因承销‌北太平洋铁路‌债券失败，银行资金链断裂而破产，引发市场信心崩溃，89家铁路公司及近1.8万家企业倒闭，美国爆发经济危机。

        铁路泡沫并不是铁路没价值，而是市场把未来50年的需求，提前折现到了当下。

        第二阶段（应用泡沫期）：应用爆发引发的生产率上升此阶段，该技术的应用被大量发明，真正创造巨大财富的公司和行业开始出现并在股市受追捧。

        例如：铁路革命后，西尔斯利用铁路建立全国销售网络，出现了第一批全国性大众品牌；电力革命后，GE成为电气巨头，福特利用电气化和流水线扩大生产（见系列第三篇《寻找AI应用的百倍牛股》）。

        最经典、大家最熟悉的应用泡沫还是互联网泡沫，就不再赘述了。

        第三阶段（泡沫破灭期）：估值过高引发的资本市场技术革命的应用期泡沫破灭与基建期有很大的不同：基建期的热门公司，有明确的财务收入模型，资金需求巨大，因此更倾向于债权而不是股权融资，泡沫主要发生在债券市场。

        而泡沫破裂是对短期需求的评估过于乐观，往往以某个明星公司的债券违约为标志性事件，引发金融市场崩溃，再传导至实体经济，引发典型的经济危机。

        而应用期的泡沫，是因为出现了增长极快的应用型明星公司，比如当时的互联网明星，这一类公司现在收入一般，但行业空间宽广，因此主要是股权融资，泡沫主要发生在股市，相关公司估值奇高，最终因为应用渗透率放缓和货币政策收紧而戳穿泡沫。

        技术革命的“两阶段泡沫”，其成因是技术发展与产业发展不同步，产业发展又与资本市场不同造成的，而且每一次技术革命又不太相同：铁路革命主要体现基建期的泡沫，应用期比较长，相关行业需求增长比较平缓，加上当时经济危机不断，并没有出现明显的应用泡沫。

        互联网由于是应用先行，在这一阶段出现巨大的泡沫和随后的破裂，而到了云计算的“基建补课”阶段，则是以慢牛行情的形式出现，并没有明显的泡沫。

        电气革命则出现了两次泡沫和两次泡沫的破裂，AI与电气革命更加类似，本文重点复盘这一次技术革命。

        3/4电气革命的市场与泡沫1、基建泡沫期（1882-1892）以纽约珍珠街发电站为起点，以爱迪生电灯系统和西屋交流电系统的标准之争为技术驱动，随后美国出现数百家电力公司，资本市场开始炒电力概念，人人谈电，人人融资，人人说自己是未来。

        但此时电力主要用于照明和少量电车，制造业组织方式基本没变，也就注定这一阶段的大规模投资难以收回。

        2、基建泡沫破灭期（1893~1910年代）1893年爆发了19世纪美国最严重的金融危机之一，大量铁路公司破产，银行倒闭，工业投资冻结，股市暴跌，经济萧条持续数年。

        很多电力企业也受到冲击，电气行业属于高资本开支行业，融资一断就很危险，电气革命的第一次泡沫就此破灭。

        电气革命时期的泡沫比铁路时代更像今天的AI，因为铁路至少看得见、摸得着，知道铁路是干什么的；而电气化刚出现的时候，很多人只知道“电一定会改变世界”，但具体怎么改变、哪些应用能赚钱，其实没人知道。

        这就是技术、产业和资本节奏错位造成的泡沫与破灭。此后十几年，电气化革命一直在进行，技术路线已经明确，交流电胜出，从实验室走向商业化，电灯正在慢慢提高渗透率，电机开始进入工厂，从1893到1914年，美国经济增长很强劲，但并没有形成类似1920年代那样的全民投机热潮，资本市场对此已经失去了兴趣。

        问题不在技术，问题在资本，这段时间大家还在消化铁路泡沫和1893危机留下的阴影。

        无独有偶，在互联网革命爆发十几年后，在科技股即将霸榜全球股市的前夜，2008年底全球前20大市值的公司中，只有三家科技股，微软、谷歌和苹果，其余都是一堆能源、金融和消费类公司。

        技术红利先兑现，资本市场却很谨慎，这往往意味着，未来会出现更大的金融泡沫。

        3、应用泡沫期（1920年代大牛市）1920年代的大牛市，即Roaring Twenties（咆哮的二十年代），道指9年最高涨了近5倍。

        这是科技股的牛市，电力、内燃机等技术已完成从实验室到工厂的转化，又催生了无线电等技术的快速商业化，为科技股全面繁荣奠定了产业基础。

        这也是消费股的牛市，汽车、家用电器、收音机等耐用消费品进入普通家庭，1922—

        1929年，美国收音机保有量从约6万台猛增至750万台。

        1929年，美国平均约每5人就拥有1辆汽车，最终形成了一轮强劲的消费股牛市。

        科技与消费又有直接的联系，电气革命引发的大规模生产，使成本迅速下降，福特汽车工厂的普通工人三个月的工资就能买一台车，比现在还便宜。

        任何革命性的技术都有一个从慢慢渗透到加速提升的临界点，美国家庭拥有电力的比例从1882年开始，用了20多年慢慢增长到1916年的约12%，一旦过了这个临界点，短短10年就提高到1927年的约63%。

        电力渗透率的提升，刺激了电器等应用的发明，后者的商业化又加速了电气化的渗透率，最终在1920年代出现了第一个全国性的电力消费市场，大量电器，电冰箱、洗衣机、吸尘器、收音机等，被家庭快速应用。

        1920年代这轮牛市，也可被看成是电气化应用牛市，市场主线集中在汽车、无线电、公用事业、银行这几个行业。

        除银行外，公用事业主要是电力公司，其他都是电气化应用层，家用电器的代表是Frigidaire、GE，电话网络的代表是AT&T，汽车的代表是通用和福特。

        20年代最具爆发性的应用是收音机，因为电灯还需要电力设施的投入，大部分农村地区很不划算，所以用干电池的收音机，在无线电放大和调制技术被发明（1919年）和第一个商业广播电台被创办（1920年）后，就迅速成为电气化的杀手级应用，迅速普及。

        20年代的牛股中，最具泡沫色彩的应用牛股无疑是RCA（Radio Corporation of America），由GE、Westinghouse、AT&T等巨头联合成立，垄断了当时所有的无线电专利，任何企业生产收音机都需向其支付授权费。

        公司1921年股价约5美元，到1929年涨了300倍，市盈率高达约73倍。

        RCA的商业模式类似今天的苹果公司：硬件+内容。硬件产品包括收音机及其核心部件真空管、电视机、留声机。

        RCA为了刺激收音机销售，在1926年牵头成立了NBC（美国全国广播公司），形成“通过内容投入刺激硬件销量，通过硬件销量提升广播普及率和广告收入”的生态闭环，这是一种非常超前的商业模式。

        RCA股价泡沫主要产生于想像力更大、商业模式更好的内容业务产业，事实上，NBC比硬件业务走得更远、更久，后来一直是美国最大的广播网络，并直接推动了现代全国广告业的诞生。

        所以，电的真正杀手应用不是首先被发明出来的朴实无华的电灯，前期的技术基础设施也往往都是“先烈”，硬件公司竞争激烈，牛股常常昙花一现，真正的大牛股，要么掌握标准成为各种行业和应用的通用接口（见系列第三篇《寻找AI应用的百倍牛股》），要么拥有独特商业模式，才会引发巨大的泡沫。

        4、应用破灭期（1929年以后）20年代的牛市建立在强劲的基本面之上，所以1929年崩盘之前，美国市场整体市盈率大约在 30倍左右，并不算离谱。

        问题出在资金层面，1920年代美国可谓全民炒股，大量投资者使用保证金交易，首付只需要10%，投机氛围过于狂热。

        不但股民加杠杆，上市公司也在不断加杠杆，比如看上去没有什么故事可以讲的电力公司，纷纷变身为公用事业控股平台，类似今天的“电力版PE+REIT+平台公司”。

        它们的玩法是用母公司控股A电力公司，再控股B电力公司，再控股C电力公司，然后利用市场对“电力需求将无限增长”的信心，不断加杠杆扩张。

        股市崩盘后，财富效应消失，对消费的冲击，再加上收入分配不均，大量财富集中在少数人手中，真正需求不足以对应经济增长的波动，最后造成了严重的经济危机。

        至于后面的三十年代的大萧条，更多是金融体系过时和政策应对失败，与股灾并没有因果关系。

        所以，1929年泡沫破灭，与产业革命无关，是经济结构自身的问题。

        4/4三种路径未来AI行情可能有三种路径：路径一、互联网模式：基础设施和应用几乎同步成长。

        路径二、铁路模式，基础设施泡沫先破裂。应用多年后才兑现。

        路径三、电气化模式：基础设施泡沫破裂，但生产率革命继续推进。

        最终应用层迎来更大牛市。最终呈现哪一条路径，取决于新技术的价值的产生形式。

        技术的最大价值往往不是来自技术本身诞生的发明创造，而是来自整个社会围绕这项技术重新组织生产的能力。

        这里最难判断的，不是技术成熟的时间，而是组织适应此技术的时间，是基于AI重新设计自己的工作流程、岗位分工和管理方式的时间。

        当然，投资者目前更关心的还是第一阶段的泡沫何时破灭，这是一个更现实的问题。

        对以上问题的几个个人判断，请关注本系列的最后一篇。

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