本文來自格隆匯專欄：一淩策略研究，作者：牟一凌、吳曉明
【報吿導讀】宏觀環境為產業革命創造條件，同時也形成制約；而產業革命則在舊週期結束後形成帶動新週期的力量。值得一提的是，宏觀週期的狀態並未有被技術突破打破的先例。當前舊經濟部分仍然在出清期，當下更重要的任務或許是區分“革命”與“革新”。
摘要
1、經濟週期與產業革命：宏觀環境為產業革命創造條件，同時也形成制約；而產業革命則在舊週期結束後形成帶動新週期的力量
一方面，顛覆性產業的出現，往往需要一場經濟衰退帶來生產要素成本的徹底重塑，為底層技術創新的滲透提供空間。從歷史上看，兩次工業革命期間創新湧現的高點均發生在資本主義世界的衰退週期；而近些年來信息技術的產業革命浪潮中三次關鍵的產業節點，從上世紀80年代初的第一台商用計算機的問世，到90年代初的互聯網的誕生，以及2009年後移動互聯網與雲計算的興起，同樣發生在傳統週期發展陷入瓶頸或是“崩潰”之際。另一方面，技術的創新與更迭可以在舊週期混沌的末尾，然而此時其力量對舊世界的託舉是微不足道的，大規模應用與擴散通常需要一個宏觀經濟上的復甦週期，即率先部署新的顛覆性底層技術的行業與公司崛起，引發其他行業與公司紛紛佈局，帶來創新的大幅滲透與各類新的應用場景不斷湧現，並最終提高生產效率的同時，成為新的帶動經濟向上的力量。以信息技術為例，我們可以看到的是：信息產業的投資增速在衰退後期率先得到改善，並隨着經濟復甦，企業投資信心修復後，其相對整體增速進一步上行，而此時以PC、互聯網為代表性的創新應用才開始真正地快速向外滲透。
2、舊經濟部分仍然在出清期，當下應該區分“革命”與“革新”
當前中美都在不同程度上受到了各自債務週期的掣肘，然而距離舊世界的終結又似乎仍有一些距離：美國政府債務上限空間的打開使得美國政府去槓桿的進程大幅拉長的同時，傳統世界變得韌性十足，美聯儲的高利率打壓通脹的努力變得事倍功半，反而抑制了創新的活力。而對於中國而言，產業的發展往往與地方政府協同，需要企業與居民提供最終購買力，在向上彈性不足而下行有底的漫長季節裏，一定程度上也對新興產業的發展形成約束。值得思考的是，當前移動互聯網時代的投入所帶來的產業紅利仍在持續，從週期視角看，信息技術行業整體固定資產投資在2010年達到歷史高點後不斷回落，截至2021年依然處於本輪週期低點（即使這兩年來的反彈也大量來自於產業鏈的重塑），而信息行業的工業增加值佔比卻已經位於7%的歷史高位。當下現實的資本開支與投入仍然集中於移動互聯網時代創造的巨頭手中，尤其人工智能產業的投入與創新似乎是頭部企業間的彼此“內卷”，當前更似一場巨頭企業的產品革新運動，而並非“屠龍少年”的產業革命行動。
3、秩序決定分工：大國週期與科技發展
某種意義上而言，大國間的競爭確實是前沿創新與產業升級的重要助推劑，這點無論是在美蘇冷戰抑或是美日貿易糾紛中都體現的淋漓盡致，然而從最終的結果來看，我們似乎很難找到僅僅依靠着科技優勢便可實現大國地位反超的例子，反倒是國際地位會制約科技產業的發展。以蘇聯為例，捲入美國“星球大戰”的競爭後，最終因實力和產業結構不支持，科技和軍事的競爭對經濟發展形成了拖累；而日本儘管在市場化發展中培育了更好的產業與科技力量，但是政治、軍事實力的不濟最終讓其將優勢拱手相讓。而從美國二戰後成為科技中心的經驗中我們可以得到以下結論：科技創新賦能國家競爭力，但科技優勢並非是國際地位的決定因素，反而是一種結果。
4、逃不開的舊週期中，尋找未來產業定價的錨
參考IDC預測2026年全球與AI相關投資將超3000億美元，四年複合增速高達27%，無論是抬升斜率抑或是絕對值體量，這一假設已然不遜色於歷史上幾次信息產業革命浪潮期間的投資強度，這反應了市場定價的某種一致預期：如果我們樂觀地認為資本開支的投入能夠換來等比例的收入增長，那麼從市值變化/營收變化看，在對收入假設成立的情況下，新產業相關上市公司的這一比值與歷史平均一致，不存在明顯低估和高估。從這一意義上來看，我們認為在預期搶跑完成後，基本面的兑現情況將成為未來問題的關鍵。
風險提示：AI商業化場景落地速度超預期。政策支持力度超預期。
報吿正文
2023年行程過半，回望這半年來的資本市場，無論中美，AI相關的主題投資表現亮眼：我們也自從春季策略《料峭春風》中對人工智能相關納入我們的推薦組合後以來，一直給予這一領域很多的關注和研究。當下，人類世界能否通過人工智能提高全要素生產率從而走出康波蕭條期成為一種討論，這也從側面印證了這一產業浪潮帶來的衝擊。作為策略分析師，我們需要在宏觀經濟運行和產業變化的協同中進行回答，殊不知，無論是“創新週期理論”還是“康波週期理論”本身已經給出了答案。當然，我們本篇報吿並不在於討論上述理論，而是從歷次科技革命和產業浪潮中探尋真相。
1、經濟週期VS產業週期：互相約束，順勢而為
事實上，在回答如何看待經濟週期與產業週期的問題上，人們很容易從對歷史上的歷輪產業革命的覆盤中得到“底層技術創新帶來的產業週期是驅動經濟週期繼續向上的動能”的結論，然而這樣的判斷所忽視的巨大節奏差，極易讓人產生“產業週期獨立於經濟週期”的錯覺；事實上，產業週期在成為宏觀經濟的主導力量以前，從概念興起，技術突破的萌芽期，到產品滲透的快速成長期，無一不受到宏觀環境或者説傳統週期的影響。
事實上，在大多數情況下，產業週期並不能改變經濟週期的走向，而是存在着以下某種被制約與順勢而為的影響機制：
一方面，在衰退期發生的底層技術層面的創新確實容易激發人們對未來世界的想象，也能有美好的增長期待。然而在普通的衰退週期內，傳統勢力經過多年發展構建起來的經濟秩序與排他性壁壘並未崩壞，技術創新的湧現往往是優先對傳統週期進行修繕。從這意義上而言，產業週期的發展如果想要快速成為顛覆性的力量，除了自身具備破壞性創新的特性外，同樣也需要一場“危機式”的衰退，帶來生產要素成本的全面重塑的同時，也削弱了對新技術的壁壘與排斥性。從長週期的視角來看，德國經濟學家門施（G.Mensch）在《技術的僵局》一書中，利用現代統計方法，通過對112項重要的技術創新考察發現，在1800年至1960年期間重大基礎性創新的高峯均接近於經濟蕭條期，技術創新的週期與經濟繁榮週期成“逆相關”，因而認為經濟蕭條是激勵創新高潮的重要推動力，技術創新又將是經濟發展新高潮的基礎。我們可以看到，兩次工業革命期間，在經濟深度衰退，技術創新湧現的高點過後，往往迎來資本主義世界人均GDP的顯著抬升。
而在1960年後至今，信息技術為代表的第三次產業革命再次帶來新的創新與經濟增長動能，半導體產業作為信息技術發展的底層硬件載體，其大的產業週期波動往往象徵着信息技術的創新與升級迭代週期，然而即使在半導體最具成長性的年代，其整體週期性波動與宏觀經濟景氣度密切相關。而信息技術的產業革命浪潮中三次關鍵的產業節點，1980年代初的第一台商用計算機的問世，1990年代初的互聯網的誕生，以及2009年後移動互聯網與雲計算的興起，同樣發生在全球宏觀經濟週期的衰退期，但是廣泛的應用，卻需要經濟進入復甦之後。
1.1 舊世界崩潰後的混沌期是孕育創新的最佳土壤
與傳統的庫存週期引發的經濟波動不同，當上一輪創新週期中誕生的底層技術在經濟中各部門間的應用趨向飽和，由此產生的生產要素組織形式與價格也陷入瓶頸，過往驅動宏觀經濟向上的動能瀕臨枯竭，此時宏觀經濟體變得愈發脆弱，在遭遇外部衝擊時資產負債表往往迅速惡化，陷入深度衰退甚至蕭條。而與此同時，隨着生產要素價格的快速下降（資金成本、勞動力成本等），過去“躺贏”的資本與部分現金流相對充裕且具備一定創新精神的公司開始尋找新的具備顛覆性的底層技術方向，大量前沿創新開始湧現，並在此基礎上進行新的生產要素組織形式的嘗試，以期獲得更高的生產效率與利潤率。
以近五十年以來的信息技術產業革命為例，上世紀70年代中後期至90年代是信息技術產業發展的黃金時期，各種重大創新層出不窮，尤其是PC與互聯網的誕生更是其發展史上的最為重要的里程碑事件。大量投資者在對當下人工智能與彼時進行產業映射之際，彼時的宏觀環境同樣值得關注：對於上世紀70、80年代的美國而言，在經歷了兩次“滯脹”與“越南戰爭”後，美國在全球經濟中的領先地位大幅下滑，二戰以來驅動經濟快速發展的傳統制造業（如汽車、化工、鋼鐵等）逐漸面臨產能過剩，增長動能快速衰減，美國亟需尋找新的先進產業方向來帶動宏觀經濟繼續向上，而信息技術作為彼時作為最為前沿的底層技術之一，大量創新開始湧現，並於沃爾克時代的衰退期達到高潮。
同樣地，在金融危機發生前夕，發達國家居民部門加槓桿——中國提供廉價產品的全球化分工模式也已逼近瓶頸：美國地產銷售、房價與相關投資支出均於2005年與2006年先後見頂，而居民部門槓桿率則不斷刷新歷史，隨着地產繁榮週期接近尾聲，以此為底層資產所構建的巨大金融泡沫最終在2007年以一種極端的債務崩潰的方式破滅，並於2008年迅速擴散為波及全球的金融危機，貝爾斯登、雷曼等風靡一時的明星公司退出歷史舞台，全球經濟陷入深度衰退。然而同樣是在2007年，未來移動互聯網時代的明星企業則正式踏上了它們的歷史征程：蘋果公司於2007年1月正式發佈iphone宣佈進入智能手機市場；而Facebook也在5月推出“Facebook市場”與“Facebook Platform“，邁出了構建其生態系統的重要一步，同樣在這一年逐漸成為了全球最大的社交網絡平台；谷歌於11月發佈Android操作系統，完成了其作為傳統互聯網公司在移動互聯網時代最為重要的佈局（相較之下另一巨頭公司微軟則顯得更為“後知後覺”）；而同樣在11月亞馬遜kindle電子閲讀器發佈，開啟電子閲讀時代。舊世界地產週期的坍塌與新世界移動互聯網時代的開啟在同一個國家同時發生，這無疑是宏觀經濟與產業週期之間巧妙關係的最佳演繹。而隨着傳統商業範式的瓦解，雲計算、電子商務等移動互聯網新型業態也同樣迎來了快速滲透的歷史性機遇（雲計算強調資源的共享和整合的商業模式，成本更低、效率更高，從一定程度更加適應經濟危機下企業對成本、效率的要求；而對於電子商務而言，企業為壓縮成本，大幅減少傳統的營銷投入，轉向成本更低的互聯網營銷；而對於收入受損的居民而言，也逐漸接受價格相對低廉的線上購物方式）。
與此同時，政府部門也同樣進行大量的新型基礎設施投資建設用以對沖經濟下行的壓力，併為促進經濟復甦與轉型出台相關支持先進產業發展的政策規劃與資金支持，為新技術的創新與未來的快速滲透提供基礎。
值得一提的是，當傳統經濟週期陷入困境後，央行也往往採取降低利率等寬鬆的貨幣政策來刺激經濟（1980年初的滯脹期除外），這也為創新活動的開展提供低成本的融資環境。尤其是在2008年金融危機後，以美聯儲為代表的全球主要國家央行長期維持近乎為零的基準利率，大量便宜的資金尋找新的新興產業方向，一級市場上移動互聯網相關的投融資行為迅速恢復，併為其後續的創新應用場景的探索提供了充裕的資金支持。
對於中國而言，從中國創新指數（CII）與宏觀景氣指數的走勢來看，我們發現兩者之間同樣存在着一定程度上的負相關關係，尤其是在創新大量湧現的2009年，2015年與2018年，無不對應着宏觀景氣度與傳統宏觀驅動力的大幅下行區間。值得一提的是，從領先滯後關係來看，我國創新研發投入與成果產出之間存在着3年的時滯；而距離取得成效，即對實體經濟增長形成實際驅動則需要5~6年。對於市場而言，創新積極定價的時點往往發生在創新投入出現見底回升之際（如2010年與2013年），與創新投入後開始實現大量產出（創新產出指數的高點）或開始對經濟有明顯帶動（創新成效指數的高點）的時刻（如2009年、2015年、2019年）。
事實上，如果要討論我國近二十年來宏觀經濟的轉折點，2008年同樣是繞不開的年份。金融危機對我國金融系統的直接衝擊相對有限，然而由此引發的海外需求下滑導致我國出口劇烈波動，打擊製造業投資信心，恐慌情緒迅速擴散至地產、消費等內需主導的部門。儘管在“四萬億“基建投資的帶動下，宏觀景氣度快速見底回升，然而事實上，通過多年的建設，彼時傳統的基建項目“鐵公機“已經趨於飽和，傳統制造業中部分核心產業如煤炭、鋼鐵、水泥等已然面臨產能過剩風險；而外需仍處於緩慢修復途中，過往”出口—投資“的傳統經濟驅動遭遇瓶頸，且存在不可持續風險。
因此儘管2009年出台的“四萬億“基建計劃整體依然偏向傳統領域，然而尋找新的經濟增長動能已經迫在眉睫。而彼時剛剛在產業上完成技術突破的新一代信息技術成為重要選擇之一。2009年，我國大力加大3G網絡建設，據工信部數據，三家基礎電信企業共完成3G網絡建設直接投資1609億元，間接拉動國內投資近5890億元；完成3G基站建設32.5萬個，建設規模超過十多年來累計規模的一半，開創了全球電信發展史上建設規模最大、建設速度最快的新記錄，為隨後移動互聯網的快速普及提供了完備的基礎設施保障。
1.2 而宏觀經濟的復甦期才是產業浪潮商業化真正到來的時刻
技術的創新與更迭可以在舊週期的末尾，然而此時其力量對舊週期的託舉是微不足道的，其大規模應用與普及通常需要一個復甦週期：隨着下游需求的復甦，率先部署新的顛覆性底層技術的行業與公司的崛起，引發其他行業與公司紛紛佈局，帶來創新的大幅滲透與各類新的應用場景不斷湧現，並最終成為新的帶動經濟向上的力量，而隨後，新技術本身也成為了經濟週期的一部分。
以信息技術為例，我們可以看到在衰退後期，對信息產業的投資增速開始相較於整體實現抬升，而隨着經濟復甦，企業投資信心修復後，私人部門對信息產業的相對投資增速進一步上行，在此之後相關創新（PC、互聯網等）才開啟大幅滲透，各類重大產品與應用開始頻繁出現。而隨着產業規模的迅速擴大，其對經濟增長的貢獻也日益顯現，併成為勞動生產率抬升的重要力量。
事實上，不僅僅是信息技術產業，在英國能源中心（UK Energy Research Center）的一篇工作論文《Innovation timelines from invention to maturity》中梳理的一些在過去100年來一些重要的創新與應用從發明、展示階段到市場佈局、大規模商業化階段的時間中，我們可以看到，絕大部分創新的大規模商業化階段同樣往往發生在衰退期過後的經濟復甦階段。
2、當下更為重要的事：區分“革命”與“革新”
2.1 中美債務週期的尾聲，歷史的巧合或難再續
當前作為人工智能產業發展橋頭堡的兩大經濟體，無論中美都不同程度上受到了各自債務週期的掣肘，然而距離舊世界的終結似乎仍有一些距離。對於美國而言，政府部門債務上限空間的打開使得其去槓桿的進程大幅拉長的同時，傳統世界變得韌性十足；即使聚焦於信息技術產業本身，過去十年移動互聯網的快速發展使得信息技術在GDP中的佔比再度抬升，近兩年來更是突破科網泡沫前夕達到歷史最高值，並重新成為驅動宏觀經濟向上的力量，且並未看到明顯的瓶頸。而對於美聯儲而言，舊週期的強韌性使得其採用高利率的貨幣政策打壓通脹的努力變得事倍功半，卻反而一定程度上抑制了創新的活力：根據 Crunchbase 的數據，今年迄今為止，全球風險投資總額的近五分之一來自人工智能領域，然而卻並沒有帶動全球風險投資熱度的抬升。與此同時，當前逆全球化的背景下一定程度上也制約了創新的向外擴散。
而對於中國而言，過去十餘年來通過以房地產為核心的地方政府與居民部門加槓桿行為來驅動宏觀經濟向上的增長模式已然面臨瓶頸，急需尋找新的擴表部門來帶領宏觀經濟繼續向上。從這個角度來看，相較於美國，我們對人工智能產業的發展需求似乎更加迫切。然而，過往一個人的負債就是另外一個人的資產，當下的債務出清是漸進的，並非是一次快速出清，那麼意味着同樣會限制新的加槓桿過程和新技術的廣泛應用。
具體看，我們產業的發展往往需要與地方政府協同，而後者的債務問題一定程度上束縛了其出台產業政策扶持新興產業的力度，同時也面臨着新興產業間的抉擇，相較於AI，以新能源為代表的高端製造產業的技術成熟度優勢使得其在短期內的產出效益與解決就業的能力均更高，且不存在明顯的供應鏈安全風險，對地方政府而言似乎更具吸引力。值得一提的是，與移動互聯網時代三大運營商統一了標準，並與地方政府協作提前完成了全套的通信基礎設施搭建不同，本輪AI產業在算力、模型、數據要素等新型基礎設施建設均缺乏統一且權威的國有力量的組織與領導，這一定程度上也影響了下游廠商從部分特定應用場景向更廣維度擴散探索的進程。我們相信這些問題在產業浪潮真正來臨之前均將被解決（數據局的成立便是重要的信號），並且在此之前也存在着大量節奏上產業鏈的機遇，只是需要投資者靜下來對產業趨勢進行更為緊密的跟蹤與研判。
2.1 AI產業週期的定位：區分“革命”與“革新”
作為當前最受關注的創新方向，對AI產業週期位置的判斷無疑是當下的重要任務，也是目前市場爭議的集中點，正方與反方似乎都可以拿出大量證據來反駁彼此：對其“相信”的投資者認為ChatGPT的出現意味着AI的“奇點時刻”已至，在大模型的支持下，各類應用層出不窮，新的產業浪潮即將開啟，TMT板塊有望迎來繼13-15年移動互聯網之後的又一次大牛市；而對其“質疑”的投資者則認為當前人工智能尚未有成熟的商業模式與持續穩定的盈利能力，板塊整體仍處於主題炒作階段，相關公司的業績兑現能力與19年至21年的新能源不可同日而語，未來估值迴歸是大概率事件。
可以確信的是，作為底層技術層面的創新，無論是“相信者”抑或是“質疑者”，對人工智能遠景上所具備的產業潛力似乎均不曾懷疑，當前投資者爭論的焦點更像是其產業週期是否已經運行至大規模商業化應用落地的前夜。我們也在此提供我們的思考，任何創新發展與應用場景落地的背後，均離不開前期大規模資本開支的支持，尤其是對於信息技術而言，歷史上無論是PC與互聯網，或是智能手機與移動互聯，其產業爆發前夕均經歷了產業資本開支的大幅向上。因此相關產業資本開支的強度可以很好地刻畫人工智能產業的未來發展動能。
根據IDC於2023年3月的預測，全球人工智能支出（包括以 AI 為中心的系統的軟件、硬件和服務），到2023年將達到1540億美元，比2022年全年支出增加26.9%，並預計到2026年，以人工智能為中心的系統支出將超過3000億美元。如果這一預期的資本開支力度可以實現（AI產業未來四年維持26%左右的資本開支增速），那麼未來四年AI相關資本開支複合增速與1976年至1980年的信息技術板塊接近，即PC誕生前夕，高於後者在90年代的互聯網與2000年後移動互聯時代的資本開支投入增速。而從絕對值佔全部美股的比重來看，AI投入佔全部美股所有資本開支比重也將從2022年的3.19%快速抬升至2026年的5.65%，抬升斜率同樣將超過PC與互聯網、智能手機與移動互聯時代信息技術板塊資本開支大幅抬升的時期。
因此可以認為，如果IDC的預測準確，那麼未來AI的創新動能短期內並不用擔心衰減的風險，且體量上也毫不遜於歷史上兩大產業革命浪潮前期的投入強度。然而考慮到當前信息技術板塊資本開支佔全部美股比重已經達到9.1%，為1972年以來的最高點（甚至高於科網泡沫時期的8.2%），與美國利率中樞水平有望系統性地上移，未來板塊能否進一步大幅增加資本開支可能存在一定不確定性（當然需要指出的是，未來對AI的資本開支並不一定完全來自於信息技術板塊的上市公司，僅僅與歷史上信息技術板塊的類比，會一定程度上高估對AI資本開支投入的體量大小評估，然而考慮到信息技術板塊內的上市公司在AI領域中的代表性，因此上述結論依然具備較高的參考意義）。
而從行業的固定資產投資視角來看，我們似乎看到了不同的景象，一定程度也能證明當前行業整體的投資規模似乎已經面臨一定瓶頸：信息技術產業的固定資產投資佔全部投資的比重在2010年達到歷史高點，近十年出現一定回落，而從週期項來看（剔除趨勢性因素），當前已然處於本輪行業固定資產投資週期的低位。值得一提的是，無論是PC與互聯網，抑或是智能手機與移動互聯，兩次信息技術產業浪潮早期，相關產業固定資產投資大幅增加的時點往往發生在產業在經濟系統中地位逐漸式微的環境中（即產業本身在經濟系統中的增加值的比重陷入瓶頸或出現系統性下行），且在投資增加伊始並不能馬上扭轉下行趨勢，距離行業真正實現系統性的增量產出，在經濟系統中的地位重新上行之間均存在着7年左右的時滯（這與中國類似）。而正如前文所論述中，當前美國信息技術行業在經濟系統中的地位仍在上行週期中，從這個意義上而言，其似乎缺乏大幅增加資本開支的意願，而這與前文的結論也基本一致。
值得一提的是，在美國財政部2023年6月底發佈的一篇報吿中我們看到了信息技術產業固定資產投資的大幅增加，甚至成為了美國製造設施建設支出的主導，然而這更像是一種全球半導體公司為規避制裁風險，保證供應鏈安全與“製造業迴流“大背景下產業鏈重塑的無奈行為，而非新產業週期來臨之際的市場主觀選擇（半導體行業協會報吿稱，在《CHIPS 法案》頒佈後，各大半導體企業已公佈50多個新的半導體生態系統建設項目）。
事實上，與互聯網時代板塊百花齊放式的資本投入不同，近十年來，美國信息技術產業的資本開支投入出現了顯著的集中度提升，即少部分巨頭公司完成了行業大部分的資本開支投入，截至2022年，前五大上市公司的資本開支投入佔比便已超過60%，而在2000年，這數字僅為20%。本輪人工智能產業的投入與創新同樣集中於信息技術產業的頭部企業，這可能會導致與過往產業技術革命完全不同的結果：在過往產業革命浪潮之中，往往會發生新世界中誕生的公司茁壯成長的同時，舊世界中也會有轉型不及時的傳統巨頭企業甚至是行業整體的隕落，就如同在PC與互聯網時代微軟、谷歌崛起的背後是IBM的式微，移動互聯網時代蘋果、三星的繁榮之下是諾基亞、摩托羅拉的沒落一般。而在本輪人工智能引發的產業角逐中，更像是各大互聯網時代巨頭企業之間的“內卷”（不僅僅是自身投入大量的資本開支，還紛紛參投或收購AI領域的創新型公司，即使是發佈ChatGPT的Open AI，也同樣屬於微軟旗下），這對於人工智能產業而言，未來發展將極大依賴於頭部企業的現金流狀態與轉型決心。如果未來真的能夠迎來一場由人工智能引發的產業革命，那麼在新世界欣欣向榮之際，誰將陪伴舊世界離開舞台（革命，需要回答海外巨頭中誰會是那個倒下的人）？這又將如何影響當前的投資決策？而如果這僅是一場革新，那麼其產業進展的速度和幅度都會相對更為温和，那麼市場的預期又將如何修正？這些問題都值得我們深思。
3、秩序決定分工：大國關係與科技發展
事實上，市場在當前時點對於新的產業浪潮的追逐，不僅僅是對尋找新的產業動能來驅動宏觀經濟的進一步向上的希冀；同樣也是期待我們作為後發國，在當下國際環境愈發“波詭雲譎”之際，能夠通過底層技術產業上的不斷創新實現“彎道超車“。某種意義上而言，大國間的競爭確實是前沿創新的重要助推劑：在美蘇兩大超級大國間的“冷戰”時代，信息技術、生物技術、載人航天航空技術等迅猛發展，各類天馬行空的發明曾出不窮；而美日間的科技競爭更是一定程度上成為倒逼美國全力發展軟件與互聯網的重要外因。然而從最終的結果來看，我們似乎很難找到僅僅依靠着產業創新發展建立的優勢便可實現大國地位反超的例子：在後發國（落後國）快速發展的過程中，尤其是在面對其底層創新的進步時，先發國（領先國）往往會採取非經濟或市場化、甚至是極端的手段來抑制後發國的趕超進程。尤其是在領先國所主導的國際秩序下，後發國在面對先發國的極端施壓時，由於即使是最具備顛覆性能力的科技創新力量，也不可能在一夜之間便成長為大國競爭的主導力量，為避免強行對抗帶來的“崩潰”風險，往往會迫於壓力而選擇退讓，服從於先發國制定的全球產業分工體系，最終失去實現超越的窗口。
在第二次世界大戰結束後，美國成為資本主義世界裏無可爭議的領導者，而同樣蘇聯作為當時世界上的“另一極”，通過“計劃經濟”大力發展重工業的方式迅速恢復國力，並通過組建獨立的產業分工體系與以美國為代表的西方各國進行全面競爭與對抗，嘗試顛覆其多年來領導的國際秩序，並一度取得大量成果，尤其是在20世紀60、70年代美國陷入越戰與滯脹泥潭時，蘇聯依然維持了較高的經濟增長，且通過大量的對外援助與大規模的軍備競賽一定程度上實現了在世界話語權上與美國分庭抗禮，甚至迫使美國曾短暫地轉變對其的外交策略。然而長期畸形的產業發展模式、東西方兩大陣營中產業分工體系上巨大的效率差距，最終不僅沒有抹平蘇聯與美國的經濟實力差距，並最終在美國所謂的“星球大戰”計劃[1]裹挾下，被迫在經濟下行的背景下進行軍事與科技競爭，使得軍費開支佔GNP比重始終維持在10%以上，最終不堪重負被徹底拖垮。
[1]：即戰略防禦計劃（SDI），於1983年由時任美國總統倫納德·里根宣佈，一種擬議的導彈防禦系統，旨在保護美國免受彈道導彈戰略核武器（洲際彈道導彈和潛射彈道導彈）的攻擊。
值得一提的是，在上世紀70、80年代，除蘇聯外，即使在西方陣營國家內部，美國也同樣面臨着新興國家日本的衝擊。相較於蘇聯通過構建新的產業分工模式與全面競爭的方式來推動國際秩序的重塑，日本更像是在遵循着傳統的產業分工體系下通過自身的快速發展與創新來實現價值鏈的向上攀爬，並以此提高自身在國際政治舞台上的地位。然而隨着蘇聯國力日漸衰落，美蘇關係出現緩和，而日本卻在此時在汽車、電子產品、鋼鐵等關鍵領域均給美國經濟地位帶來了直接競爭，整體制造業份額快速攀升，並逐漸暴露出領導部分先進產業發展，參與國際分工規則制訂的野心，尤其是在美國引以為傲的半導體領域，80年代的日本與美國已然不分上下，而在DRAM領域，日本企業在製程、產品質量甚至銷售額上實現了對美國企業的全面超越，這在美國引起“軒然大波”，使得日本成為美國政府、企業與公眾新的“敵人”。然而在傳統的國際秩序下，日本對美國在政治、軍事上的高度依賴註定了其經濟領域在與美國後來貿易談判中的弱勢地位，並被迫接受大量不利於維持其自身產業競爭力的苛刻條件，疊加自身進一步發展的諸多侷限性，最終在與美國的科技競爭中“敗下陣來”。
事實上，自英法等老牌西方資本主義國家通過第一次工業革命率先崛起，成為國際秩序的制定者並構建全球產業貿易分工體系以來，大國間的競爭帶動了大量創新的湧現，並一定程度上驅動了第二次工業革命的誕生，而以德國、美國為代表的後發國即使通過新的產業革命在經濟領域實現了對英法等老牌資本主義國家的齊平甚至超越。然而彼時國際秩序並未根本改變，後發國在尋求重塑全球貿易分工體系的過程中受到先發國的處處壓制。隨着後發國發展逐漸陷入瓶頸，兩者間的矛盾碰撞也愈發激烈，最終以極端的方式徹底釋放，帶來全球舊政治與貿易秩序的全面崩壞。而受到衝擊較小的美國藉此實現了國際地位的躍遷，成為了全球新秩序的主導者，並逐漸完成了以自身為核心的全球貿易分工體系的重塑，奠定其新時代的先發國地位，最終對科技創新的大量發展形成反哺：通過統計《自然科學大事年表》中各國的科學成果項目數的歷史變遷中我們可以看到：一戰後美國在科學成果項目上超越德國成為世界第一，且在二戰後與傳統大國英法德的差距進一步拉大，成為名副其實的全球創新中心。從這一意義上而言，科技創新或許是國家力量的重要構成，但並非是國際地位的決定性因素，甚至是一種結果。
4、當前市場定價的位置——歷史行情演繹的映射
在對人工智能未來10年的前景與投資機遇上，我們與當下市場主流觀點並無二致，甚至更為樂觀。必須説明的是，創新的萌芽和發展本身有自身的獨立性與偶然性，宏觀環境與產業週期同樣也並非是硬約束。ChatGPT的出現無疑是人工智能發展史上的又一個里程碑，因此對於資本市場而言，中外產業映射行情演繹下相關產業鏈或概念個股的上升自然也符合規律。歷史經驗表明：信息技術PC與互聯網、智能手機與移動互聯產業浪潮前夕，儘管宏觀經濟處於下行週期，然而支持創新的供給側（基礎設施、研發工具等）與創新本身同樣可以取得相對優異的市場表現；而隨着經濟進入復甦週期，下游應用端滲透率開始逐步提升，股價表現也相對更為佔優。
不過需要注意的是，產業革命之所以在歷史上留下了“史詩級別”股票機會的時期都是在復甦期的需求應用端，而當下能夠兑現的很多集中於供給側，而歷史上供給端股票升幅有限，那麼後續處理業績和估值之間的匹配成為重要命題。
對於投資者而言，當前更為重要的是釐清目前市場對AI產業定價的位置，如果ChatGPT的誕生是人工智能產業的“奇點時刻”，那麼板塊當前相較於過往的估值貴與便宜便不再具有顯著的參考意義。我們同樣從資本開支出發，假設2023年無論中美信息技術板塊股價的上升/市值的抬升是來源於對人工智能未來帶來的潛在增長的定價，而資本開支作為未來的收入項，當前對AI的資本投入一定程度上也可以表徵未來的產業競爭力與兑現能力。從歷史上看，信息技術板塊四年複合收益率/資本開支複合增速的歷史中樞為1.64，這也意味着如果IDC未來四年27%的資本開支可以實現，那麼未來四年的複合收益率可以達到44.2%，而美股信息技術板塊2023年內升幅為41.7%（截至2023年7月12日），整體定價處於相對合理位置。然而如果延續過去四年的複合增速或者與歷史上相關時期接近（1976年、1993年與2013年，即為信息技術資本開支佔比大幅抬升的節點），則分別對應11.65%與28.13%的複合收益率，當前美股市場似乎存在一定的“超前定價”，已然與歷史上PC與互聯網、智能手機與移動互聯時代的估值高點相當。
事實上，當我們將歷史上的資本開支複合增速替換成實際的營收數據時，我們可以清楚地看到，當前市場的定價似乎正是藴含着未來的資本開支可以換來為營收的等比例增長的期許。而對於A股市場而言，我們也可以看到類似的情況。從這一視角來看，當下中美市場對AI這一革命產業的第一階段認知定價已基本完成，未來基本面進展與兑現將變得更為重要。
5、風險提示
1）AI商業化場景落地進程超出預期。對於以AI為代表的底層技術創新而言，市場與歷史經驗往往容易低估其發展速度，一旦出現相對重大與受歡迎的人工智能終端、或者類似於ChatGPT一般的爆品頻繁湧現，且商業化場景落地超出預期的場景出現，宏觀環境對AI的約束可能出現大幅減弱，甚至AI能夠快速帶動經濟重新上行。
2）政策支持力度超出預期。對於AI而言，政策的扶持與監管力度無疑是其前期發展的重要影響因素，考慮到其藴含着的巨大能力與前景，不排除扶持政策力度超預期出台的可能，這樣會大幅度促進AI的商業化進程。
注：本文來自民生證券2023年7月27日發佈的《資本新秩序系列（三）：產業浪潮與逃不開的週期》，報吿分析師：牟一凌 SAC編號S0100521120002，吳曉明 SAC編號S0100121120023
