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对话王煜全：未来全球AI市场可能三七开，中国七美国三

霞光社

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2026-10-12 11:13

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霞光社

1818年，玛丽·雪莱在小说《弗兰肯斯坦》里写下了一个令人不安的瞬间：科学家亲手赋予造物生命，却在它睁开双眼的那一刻感到恐惧。两百多年后，这个故事正在以另一种方式被重新讲述。

ChatGPT问世不到四年，AI已经从实验室走进日常。程序员不再亲手写代码，从未学过编程的人也能做出产品，科技巨头宁可现金流转负，也要把钱砸向算力。与狂热相伴的，是挥之不去的隐忧：这是一场终将破灭的泡沫，还是一场真正造福人类的技术变革？资本蜂拥而入的赛道，哪些被高估了？当AI足够强大，原有的社会秩序会被颠覆吗？人类的工作，乃至人类本身，又会被取代吗？

带着这些问题，霞光社创始人Vivi与科技投资人、海银资本创始合伙人王煜全展开了一场对话。他的判断出人意料地明确：现在不是泡沫，而是一场超级巨大的技术变革，真正的风险窗口在2029年前后。他直言具身智能和大语言模型被高估，英伟达这样的头部企业反而被低估。他也警示，Mythos级别的能力一旦随开源扩散，就像"人人手里都有了核弹"。在他描述的图景里，这或许才是真正的"弗兰肯斯坦时刻"。

但他并不悲观。在他看来，AI替代的是本就不该由人来做的重复劳动，而人类的创造力、好奇心，以及人与人之间有温度的连接，将变得前所未有地珍贵。

本期《超级对话》，我们从泡沫与风险聊到中美分水岭，再回到那个最根本的问题：AI会让人类变得更好吗？

现在不是AI泡沫，2029才是危险窗口

Vivi：我们这次对话，先从对AI发展趋势的预判聊起。"技术变革""AI泡沫""变革中的泡沫"，如果从这三个核心关键词中选择一个，你选哪个？

王煜全：我觉得很明确，是一场超级巨大的"技术变革"，而且会形成特别巨大的社会变革。

坦白讲，我觉得现在不是泡沫。你看，IT七巨头不约而同地在增加投资。人工智能谁看得最清楚？就是站在最前沿的这些人，而他们都在追加投资。像谷歌，现金流都转负了，宁肯把赚来的钱全部投回去。

还有特别重要的一点：每一次技术革命，最后的赢家往往并不是技术领先的人。因为技术最终会平权，谁都能用得上。真正的赢家是观念领先的人。而现在最大的问题是，人工智能最终的观念还没有显现出来。今天你听到很多人在讲人工智能会怎么样，都不用太认真听，最后到底会是什么样子，还没有被认真地讨论出来。

Vivi：你此前提到，真正值得警惕的风险窗口可能在2029年前后。为什么是这个时间点？这个判断主要看哪些变量？

王煜全：因为我们看到，2029年前后模式会清晰起来的行业，包括AI软件、AI编程、自动驾驶，可能还有一些小一点的行业。它们足以示范给大家看：人工智能来了以后，你这么用就可以了。于是各行各业都会引入。

但当各行各业都知道怎么玩的时候，其实是最危险的。因为从"知道怎么玩"到"实现利润"，中间是需要时间的。

我们常说泡沫和泡沫破灭的核心，并不是像过去说的"资本主义腐朽没落然后衰退"。大量萧条和危机的本质都是预期过高，就像郁金香花球事件：本来已经很好了，但我预期更高。一旦增速没有达到预期，太贪婪了，就跌下来，跌下来以后一切又回归白菜价。

Vivi：除了应用范式清晰之外，还有什么因素会放大这次波动？

王煜全：第二个原因是，美国也面临着以前从来没有出现过的情况：资本的流动性迅速增加了。

首先是交易时间。美国已经开始搞5×24的交易，将来会搞到7×24，我认为到2028、2029年很可能实现。那时涨跌是连续的，没有时间思考。现在是每天闭市，闭市的时候你可以思考，第二天早上未必还是原来的策略。

其次是量化交易。7×24之下几乎全是量化交易，而量化的算法会趋同。算法驱动意味着什么？你涨我也涨，你跌我也跌，它会放大波动。

再次是稳定币。我们预计到2029年左右，稳定币会达到万亿美元的规模。美国股市三四十万亿美元，一万亿表面看起来很小，但它的流动性比一般货币资产高很多，我认为要乘以10，相当于有10万亿流动性很强的资产进入市场。

7×24、量化交易、稳定币叠加在一起，一旦有涨跌就会被迅速放大。

Vivi：如果波动真的来了，产业里的企业应该怎么应对？谁受冲击最大？

王煜全：要看受冲击的程度，大致可以分成三类。

第一类是算力中心。算力已经建起来了，波动一来，可能有几个月token不好卖，账面会贬值，流水会缩水。但只要没有大量借贷，就不会出问题。

第二类是硬件，硬件卖不出去就会出问题。不过GPU还好。历史上这种事出现过很多次，当年思科在互联网时代就大涨大跌，但它的业务没有受伤，还是继续往前走，只是股价波动很大。我觉得英伟达也会是这样。

最有意思的是第三类，我们认为内存企业很可能会受伤。原因在于，它不是这个产业的核心，抗风险能力没那么强。英伟达在行情好的时候下单，行情不好的时候就不下单，它不会替上游扛，而是把风险转嫁出去。可内存企业本身就是生产者，风险又能转嫁给谁？

所以我认为，第一，像海力士这样的企业可能会受重创，甚至跌到很惨的时候，被美国企业收购都有可能。第二，韩国会受重创。别以为这次韩国股市大波动，他们就长教训了，人最大的特点就是永远不会长教训。两三年的时间，足以让韩国的股民们重新相信股市永远不会跌，然后犯和今年一模一样的错误。

观察这个波动会非常有意思。如果能对它有充分的把握，就可以提前做很多安排；如果没有，也会受很大的伤。

Vivi：那么如果AI泡沫出现，您觉得它最先出现在哪一层？基础模型、算力、应用，还是具身？

王煜全：泡沫一般出现在"表面看起来离应用只有一步之遥"的地方：好像已经找到怎么做应用了，但实际上应用的钱还没赚回来。

比如自动驾驶，大家希望它被认可后，10亿人都不买车了，直接用自动驾驶服务，这是个巨大的产业。但实际上，就算年增速已经翻倍，要变成10亿用户依然需要20年，这时候明显就高估了。

一般来说，泡沫的特点是：基础设施在大干快上，大家以为应用能迅速把这个窟窿填上，结果应用没填上，而基础还在大干快上，就形成了落差。所以最贴近应用的那部分基础，反倒会受伤。

谁被高估，谁被低估？

Vivi：回到现在的市场，你觉得市场高估了什么？哪些行业又被低估了？

王煜全：高估还是低估，关键在于预期。我们从来不认同价值投资，因为高速增长的科技领域大多是趋势投资，看的不是它今天值多少钱，而是明天值多少钱。所以要问的是成长性：一家公司PE再高，只要成长性足够惊人，就无所谓。

最典型的是Anthropic。今年初，它的CEO说，去年做了一个特别激进的预算，结果实际增长比最激进的预算还快了10倍，再高的PE也被增长消化掉了。大家之所以认同它，是因为AI编程这个赛道足够清晰：大量程序员已经改用AI编程，连我这样从没编过程的人也在编程，编程市场在急剧放大。所以别看它今天估值夸张，已经是万亿级别，还没上市就要冲2万亿。

技术革命爆发期还有一个特点：头部企业依然会高速增长。过去沃尔玛、IBM当老大时，两年再涨一半是不可能的。但英伟达市值刚过4万亿美元时，我就说三年内有望过6万亿，现在它五点几万亿，一年内过6万亿几乎是铁定的事。所以这一类企业反而是被低估的。

Vivi：这个爆发期会有多久？

王煜全：我认为至少还有10年。整个互联网十年，留下了非常大的企业，而且它们都在规模化地增长。那时候大家也说全是泡沫，但实际上那是一场高速变革。所以我们的理解是，这是一个10到15年的周期。

Vivi：那有没有被高估的赛道？

王煜全：具身智能肯定是，大家对它的预期过高。

做技术投资的基本功，是知道技术能做什么、不能做什么。以宇树为例，它不断在增强的运动能力恰恰是长板，而要把业务做成，得补的是短板。连王兴兴自己都承认，短板是大脑。我们开玩笑说，这不就是zombie吗？体能很强，脑子不行。

现在机器人大会上人人都在讲VLA，但做大脑的团队几乎不发论文，因为没什么进展。我每次去都不看翻跟头，只看叠衣服，因为衣服这类"连续形变物体"一碰就变，最考验对物理世界的理解。前年叠的是T恤，因为只有两只短袖、衣服厚、好叠；现在还是叠T恤。说白了，大家只是套用了新名词，实际进展并没有。

本质上，physical AI的突破还没有发生。而我认为，未来真正的核心甚至不是physical AI，而是cultural AI，文化AI。服务员之所以能提供服务，不是因为会端盘子，而是因为会察言观色。只有当上下文对齐以后，culture的部分才可能被解决。

Vivi：这么说来，大模型本身是不是也被高估了？

王煜全：我认为现在正处在一个高估大模型的阶段。大语言模型什么问题都能回答，但它更像鹦鹉学舌，说的都对，却不理解其中的含义。

要理解含义，需要知道动机、背景和相关性，也就是上下文。国外有个说法叫situated knowledge，立场性知识：我在哪、对谁说话、彼此的背景是什么、以前交流过什么、有什么共同的文化。这些在语言里都会被省略掉。只懂语言、不懂背景，就不可能形成真正的理解。

未来真正有巨大意义的，不是大语言模型，而是"大行为模型"，因为它能在行为上给你提供支持。

所以现在是一个非常微妙的时刻：大家以为的方向未必是对的，而被忽视的方向，可能在未来三年里长成参天大树。像当年BAT，以及字节、拼多多、美团这样级别的公司，会在未来三年诞生，而且很可能诞生在中国。

中美AI分水岭：路线、开源与出海

Vivi：刚才我们聊的是AI这轮热潮本身。但如果把视野再拉开一点，会发现一个越来越明显的变化：中美做AI的方式，好像正在变得越来越不一样。美国在不断往模型能力的上限冲，中国则有越来越多团队在往成本、开源和产业应用上走。你觉得中美现在是真的在走两条不同的路，还是只是处在不同的发展阶段？

王煜全：我的理解是，过去这个阶段双方差不多，但接下来会进入一个分水岭，未来会分道扬镳。过去大家做的都是大模型、算力中心，只不过他闭源、我们开源。现在分水岭正在到来。

美国还会继续走大模型的路。虽然美国那么多人在用Agent，但依然是大模型支撑Agent，Agent只是大模型的一个变现工具，并没有深刻理解Agent本身和大模型是不一样的。

美国还没有认识到另一点：真正的应用应该在手机上，而不是在互联网上。因为当初美国是互联网强，手机一直弱。手机是记录人的行为特别好的载体，而互联网没法记录人的行为，你大量的行为都不在互联网上。互联网是内容的聚集，而手机平台会变成行为的聚集。这是两个完全不同的理念、两个完全不同的市场。我认为内容市场要比行为市场小100倍，行为是一个巨大的市场。

所以未来会走两条完全不同的路：中国会做ToC，强调移动终端，强调Agent；美国会做ToB，强调大模型，强调内容。

Vivi：你最近提出一个观点，认为中国的大模型应该闭源。为什么？

王煜全：这一轮大模型的突破是Mythos，几乎公认它是一颗"核弹"：今天大多数网站和软件系统在它面前不堪一击。我认为中国开源模型最多一年就能达到这个水平。到那时，等于人人都拥有了核弹，一定会有少数人用它作案。开源本身不是问题，但开源系统足够强大、人人可得，就成了问题。真闹起来，中美冲突会进一步加剧，责任都会被怪到中国头上。

而且开源并没有让中国赚到钱。海外小运营商装个Kimi、DeepSeek就能在美国提供服务，钱被英伟达、OpenRouter这些平台赚走了，中国反倒成了背锅侠。

所以我主张主动闭源，有三个好处：一是承担责任，像负责任的有核国家一样不扩散；二是不给对方口实；三是收入更好、更可持续。晚人家半年、靠蒸馏追赶、再比人家便宜10倍，这种生意不可持续，也不利于创新。闭源后不必低10倍，你卖10块，我卖7块就好。

如果国内都闭源，小玩家自然退出，政府也好统筹，前10名留下、统一定价，大家拼质量而不是拼价格。现在海外用我们的token量很大，收入却连1/10都不到；未来token量不必那么大，但能直接拿到海外收入的1/2、1/3。

Vivi：如果中美模型达到差不多的水平，最终比拼的是什么？

王煜全：最终拼的是应用，这方面我们还是有优势的。中国的硬件也在逐渐解决问题，现在看起来最抗打的是华为。华为和智谱、华为和DeepSeek，华为硬件和中国大模型一起协同研发，看能不能实现训练上的升级。训练卡不住我们，我们就活下去了。现在看，我觉得这条路基本上已经走通了。

Vivi：中国AI企业从第一天起就想走向全球，只是美国这块太难进。如果走向全球，哪个方向最先起势？长板和短板分别是什么？

王煜全：长板是价格。美国以外大多是开放市场，中国成本低、产业化场景多，机会很大。

短板是规范和信用。人们越依赖AI，就越看重信用：身家性命、全家的信用卡都交给你了，不能有一点被偷的可能。再加上政治敏感因素，我们在当地的信任度还远远不够。不是中国人坏，而是跟人家不熟。欧美企业在当地干了这么多年，早已知根知底。

但我非常相信，AI领域会出几个中国巨头，快速实现全球扩张，甚至比肩OpenAI、Anthropic，核心市场在欧洲、亚非拉。中国企业是被卷出来的，未来中国全球化的主要对手是另一个中国人，我们没有刻意跟美国竞争，却可能把它干掉。在美国以外，全球市场可能是三七开：中国七，美国三。

到了应用化阶段，全世界会更像中国。ToC不需要基础，微信、TikTok在哪都能流行；ToB需要基础，而很多中国人已经具备了。大量留学生和出海者在当地工作多年，两边都熟。美国的全球化靠愿意往外跑的美国人，日本靠侨民，中国也一样。哪怕在西亚、中亚的小国，都有几个能干的中国人，能帮企业把摊子支起来。

AI会让人类更好吗？

Vivi：AI的发展日新月异、一日千里，过去几年有没有超出你判断的地方？或者跟你判断的趋势不一样的？

王煜全：我好几年前就在说，未来的核心叫"智能服务"。智能服务要的是什么？是像人一样。以前没有这个观念，现在突然有了。当一个观念涌现的时候，你就是在创新，这是人类独有的活动。迄今为止，人工智能所谓的创新还是以总结为主。

我们应该把人类最强的那部分激发出来，让它变得更强：我们的创造力、好奇心和想象力。往后看50年、100年，这些东西对整个社会来讲都会非常受尊重、非常被强调，甚至很多成功都要依靠它们。所以对我们来说，人类的黄金时代正在到来。

但反过来讲，你要想明白：以前我们做的很多事，本来就不该做。现在很多人在说，人工智能替代了这个、替代了那个，我们失业了。我说你认真想一想，它让你失业的这份工作，你本来就不该做。

比如司机，为什么不该由人来做？你干一辈子司机，能力是增加了还是减弱了？是减弱了，因为反应能力变弱了。送外卖也一样，送一辈子外卖，你的价值是增加了还是减少了？是减少了。作为人而言，我的价值应该是增加，而不是减少。凡是不能给我们增加价值的事情，说得不客气点，跟驴拉磨没有区别。以前叫"为五斗米折腰"，为了那点钱被迫像驴一样拉磨，像牛马一样。现在人工智能来了，我们就不应该再做牛马了。

Vivi：但有的人就是想做重复性的工作，让自己有个营生、能活下去。现在等于倒逼所有人去思考，对很多人来说，活着可能变得更难了。

王煜全：我们也不用那么绝望。没有创造力能不能活？能活。因为有一个特别大的需求：人工智能永远做不到人和人之间的连接，而连接的需求会更强大。这时候需要大量的人转而从事和别人建立深层连接的工作。简单说，连接依然是人的特色，因为它是有温度的，人工智能没有温度。

但如果你说这些都不行，我非得干重复性劳动，那我觉得也没有办法。你本身就比人家贵，人家还做得比你好，这时候还非得靠这个生存，除非像动物园一样被养起来，否则不太现实。

Vivi：最后收个尾。回看每一次技术革命，最先赚钱的往往是卖铲子的人。今天的AI似乎也是这样，英伟达赚得盆满钵满，大量应用公司还在烧钱，赢家名单和AI到来之前几乎没有变化。这一轮技术革命的红利，什么时候、以什么方式才会真正扩散开？

王老师：现在这一波肯定都还没赚到钱，至少设备是赚到钱了，英伟达肯定赚了大钱。说赚钱的人没有变化，是因为看得太短了。

用宏观的视角看这个世界，现在好比福特的时代：福特车已经造出来了，正在放量，福特本身甚至因为上了流水线还在亏本。你说谁赚到钱了？谁都没赚到。但福特车一旦上量以后，后面出现了好多好多的企业，UPS，甚至沃尔玛，都是因为有了汽车才做得出来。再往后，美国经济就完全不一样了，腾飞了起来。

现在正好处在这样一个时间点上。我有很多证据，坚定地相信未来30年会特别好：一是经济会高速发展，二是贫富分化会减弱。因为各行各业都有机遇，各行各业都可以被AI重新做一遍。

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