'樑信軍：未來十五年，區塊鏈重構社會生產關係'

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

“人工智能+醫療”將改變醫療行業格局。根據Global Market Insight的數據，目前有人工智能參與的藥物研發領域是醫療行業的第一大細分市場，佔比達35%；第二大細分市場是醫學影像，將以超過40%的增速發展，預計2024年達到25億美元的規模，佔比達25%。除此之外，人工智能還將在輔助診斷、輔助治療、健康管理和疾病預測等方面有所作為。

可以預見，隨著人工智能在醫療行業的應用，普惠醫療前景可期：第一，人工智能診斷和手術機器人技術的進步，使得醫療機構的醫護人員數量和質量的絕對重要性下降。第二，人工智能可通過識別醫學影像進行初步的病理分析，在不取代醫生的情況下，實現傳統醫療與人工智能診斷並存。人工智能向醫生提示診斷的重要信息，複核醫生診斷結論，能夠降低醫院在診斷病情上的醫護資源投入，提高產能。同時，人工智能診斷的可複製性將提升低等級醫院的診斷水平。第三，製藥行業的研發成本下降，推出新藥速度加快，創新的同效仿製藥劇增，從而推動了藥價普惠。第四，醫療器械有了人工智能的加持，一臺器械就有潛力成為一座小診所，大大緩解國內醫護人員不足的問題。

“人工智能+金融”將重塑金融行業格局。迴歸金融的本質，能夠發現風險、對風險進行定價、轉移風險從而形成閉環的金融，才是好的金融。從財務報表到社交信息，人工智能的參與使得金融行業能夠掌握的信息更加豐富，金融機構對投資風險的預判以及對風險的定價更加精準，交易成本降低，處理速度加快。隨著人工智能在金融領域的普遍應用，銀行、保險、證券、投行、私募及私人財富管理等傳統金融行業將會迎來改變：第一，效率極大提升，成本大幅度降低；第二，賬戶系統的改變和擴大，帶來應用場景的變化；第三，風險的發現、定價、轉移模式將發生改變。目前，在金融科技（FinTech）領域，只需傳統金融3%左右的員工，已經創造出了同量級的市值/估值（見表1）。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

“人工智能+醫療”將改變醫療行業格局。根據Global Market Insight的數據，目前有人工智能參與的藥物研發領域是醫療行業的第一大細分市場，佔比達35%；第二大細分市場是醫學影像，將以超過40%的增速發展，預計2024年達到25億美元的規模，佔比達25%。除此之外，人工智能還將在輔助診斷、輔助治療、健康管理和疾病預測等方面有所作為。

可以預見，隨著人工智能在醫療行業的應用，普惠醫療前景可期：第一，人工智能診斷和手術機器人技術的進步，使得醫療機構的醫護人員數量和質量的絕對重要性下降。第二，人工智能可通過識別醫學影像進行初步的病理分析，在不取代醫生的情況下，實現傳統醫療與人工智能診斷並存。人工智能向醫生提示診斷的重要信息，複核醫生診斷結論，能夠降低醫院在診斷病情上的醫護資源投入，提高產能。同時，人工智能診斷的可複製性將提升低等級醫院的診斷水平。第三，製藥行業的研發成本下降，推出新藥速度加快，創新的同效仿製藥劇增，從而推動了藥價普惠。第四，醫療器械有了人工智能的加持，一臺器械就有潛力成為一座小診所，大大緩解國內醫護人員不足的問題。

“人工智能+金融”將重塑金融行業格局。迴歸金融的本質，能夠發現風險、對風險進行定價、轉移風險從而形成閉環的金融，才是好的金融。從財務報表到社交信息，人工智能的參與使得金融行業能夠掌握的信息更加豐富，金融機構對投資風險的預判以及對風險的定價更加精準，交易成本降低，處理速度加快。隨著人工智能在金融領域的普遍應用，銀行、保險、證券、投行、私募及私人財富管理等傳統金融行業將會迎來改變：第一，效率極大提升，成本大幅度降低；第二，賬戶系統的改變和擴大，帶來應用場景的變化；第三，風險的發現、定價、轉移模式將發生改變。目前，在金融科技（FinTech）領域，只需傳統金融3%左右的員工，已經創造出了同量級的市值/估值（見表1）。

區塊鏈重構社會生產關係

人工智能對全球生產力的影響，是未來兩三年內就會發生的事情。在未來七八年內，另一個重大趨勢是區塊鏈技術的成熟。區塊鏈即將顛覆行業生態系統的供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

2019年是真正的區塊鏈元年。未來，區塊鏈的大規模商業應用可期。其原因在於以下三方面條件的逐步成熟。

第一，區塊鏈3.0技術能夠提升區塊鏈的性能、易用性、可操作性和擴展性。包括跨鏈、側鏈、分區、分片等在內的技術，大部分都會在2019年成熟，並且繼續進步。

第二，穩定數字貨幣在最近一年中迅猛發展。數字貨幣作為支付工具、交換媒介、價值尺度和價值存儲的功能會得到圓滿解決。在區塊鏈投資領域，將會有大規模的資金入場。

第三，法律法規的制定、監管體系的建設正在逐步成熟。以區塊鏈為基礎的數字經濟必須獲得法律的保障，只有合法合規，公開社會才會更容易接受區塊鏈這一新興事物。

區塊鏈所帶來的，不僅僅是簡單的記賬認證功能，其真正有價值之處在於加密賬戶體系是一段可編程的程序，這段程序帶著智能合約，可以按約定自動執行，社會的信任成本因此大大降低。

過去，企業和企業之間簽訂協議，需要考慮各個環節中的種種問題，比如，各國法律體系差異造成法律依據不同；支付和結算的貨幣需要商定；糾紛仲裁的地點需要確認。而區塊鏈的分佈式記賬方式，為新經濟、新規則提供了一套記賬方法和賬戶體系。在區塊鏈場景下，上述的這些約定都不再必要。智能合約就是遊戲規則，對賭標的也會明確，只要條件成立，合約會自動執行並進行清算結算。

區塊鏈最核心的問題就是解決信用共識的問題，通過區塊鏈的形式，很容易建立信任。信任成本的降低又意味著生產關係的重構。舉個簡單的例子，一家銀行不可能將自己的清結算中心外包出去，因為這是銀行的核心環節，賬絕對不可以記錯。所以說在過去，企業的供應鏈組織形態是這樣的：信任成本高的環節，需要放到自己企業內部；信任成本較高的環節，考慮參股或者兩個企業簽訂一定的長期合作協議，形成企業生態圈；信任成本低的環節可以外包。而在未來，很多信任成本高的環節都可以通過區塊鏈的技術特徵加以解決，所以區塊鏈技術不僅僅會影響一個企業外部的供應鏈、生態圈，也會影響企業的內部組織形態，也就是是否還有必要把這麼多環節放在企業內部。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

“人工智能+醫療”將改變醫療行業格局。根據Global Market Insight的數據，目前有人工智能參與的藥物研發領域是醫療行業的第一大細分市場，佔比達35%；第二大細分市場是醫學影像，將以超過40%的增速發展，預計2024年達到25億美元的規模，佔比達25%。除此之外，人工智能還將在輔助診斷、輔助治療、健康管理和疾病預測等方面有所作為。

可以預見，隨著人工智能在醫療行業的應用，普惠醫療前景可期：第一，人工智能診斷和手術機器人技術的進步，使得醫療機構的醫護人員數量和質量的絕對重要性下降。第二，人工智能可通過識別醫學影像進行初步的病理分析，在不取代醫生的情況下，實現傳統醫療與人工智能診斷並存。人工智能向醫生提示診斷的重要信息，複核醫生診斷結論，能夠降低醫院在診斷病情上的醫護資源投入，提高產能。同時，人工智能診斷的可複製性將提升低等級醫院的診斷水平。第三，製藥行業的研發成本下降，推出新藥速度加快，創新的同效仿製藥劇增，從而推動了藥價普惠。第四，醫療器械有了人工智能的加持，一臺器械就有潛力成為一座小診所，大大緩解國內醫護人員不足的問題。

“人工智能+金融”將重塑金融行業格局。迴歸金融的本質，能夠發現風險、對風險進行定價、轉移風險從而形成閉環的金融，才是好的金融。從財務報表到社交信息，人工智能的參與使得金融行業能夠掌握的信息更加豐富，金融機構對投資風險的預判以及對風險的定價更加精準，交易成本降低，處理速度加快。隨著人工智能在金融領域的普遍應用，銀行、保險、證券、投行、私募及私人財富管理等傳統金融行業將會迎來改變：第一，效率極大提升，成本大幅度降低；第二，賬戶系統的改變和擴大，帶來應用場景的變化；第三，風險的發現、定價、轉移模式將發生改變。目前，在金融科技（FinTech）領域，只需傳統金融3%左右的員工，已經創造出了同量級的市值/估值（見表1）。

區塊鏈重構社會生產關係

人工智能對全球生產力的影響，是未來兩三年內就會發生的事情。在未來七八年內，另一個重大趨勢是區塊鏈技術的成熟。區塊鏈即將顛覆行業生態系統的供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

2019年是真正的區塊鏈元年。未來，區塊鏈的大規模商業應用可期。其原因在於以下三方面條件的逐步成熟。

第一，區塊鏈3.0技術能夠提升區塊鏈的性能、易用性、可操作性和擴展性。包括跨鏈、側鏈、分區、分片等在內的技術，大部分都會在2019年成熟，並且繼續進步。

第二，穩定數字貨幣在最近一年中迅猛發展。數字貨幣作為支付工具、交換媒介、價值尺度和價值存儲的功能會得到圓滿解決。在區塊鏈投資領域，將會有大規模的資金入場。

第三，法律法規的制定、監管體系的建設正在逐步成熟。以區塊鏈為基礎的數字經濟必須獲得法律的保障，只有合法合規，公開社會才會更容易接受區塊鏈這一新興事物。

區塊鏈所帶來的，不僅僅是簡單的記賬認證功能，其真正有價值之處在於加密賬戶體系是一段可編程的程序，這段程序帶著智能合約，可以按約定自動執行，社會的信任成本因此大大降低。

過去，企業和企業之間簽訂協議，需要考慮各個環節中的種種問題，比如，各國法律體系差異造成法律依據不同；支付和結算的貨幣需要商定；糾紛仲裁的地點需要確認。而區塊鏈的分佈式記賬方式，為新經濟、新規則提供了一套記賬方法和賬戶體系。在區塊鏈場景下，上述的這些約定都不再必要。智能合約就是遊戲規則，對賭標的也會明確，只要條件成立，合約會自動執行並進行清算結算。

區塊鏈最核心的問題就是解決信用共識的問題，通過區塊鏈的形式，很容易建立信任。信任成本的降低又意味著生產關係的重構。舉個簡單的例子，一家銀行不可能將自己的清結算中心外包出去，因為這是銀行的核心環節，賬絕對不可以記錯。所以說在過去，企業的供應鏈組織形態是這樣的：信任成本高的環節，需要放到自己企業內部；信任成本較高的環節，考慮參股或者兩個企業簽訂一定的長期合作協議，形成企業生態圈；信任成本低的環節可以外包。而在未來，很多信任成本高的環節都可以通過區塊鏈的技術特徵加以解決，所以區塊鏈技術不僅僅會影響一個企業外部的供應鏈、生態圈，也會影響企業的內部組織形態，也就是是否還有必要把這麼多環節放在企業內部。

一個區塊鏈技術使用的典型場景是瑞波系統（Ripple）的跨境轉賬功能。與建立於1973年並被世界上多個國家銀行廣泛使用的“環球同業銀行金融電訊協會（SWIFT）”系統相比，瑞波的交易速度更快，可以在5秒以內實現，而SWIFT則需要數小時甚至數天。同時，瑞波的交易費用也大大降低了，甚至可以忽略不計，並且能夠實時追蹤錢款動向。儘管兩者的體量目前還不能相比（瑞波日交易金額為5億美元，而SWIFT為1000億美元；已加入瑞波的金融機構數量在200家以上，而老牌的SWIFT則有超過11000家金融機構入駐），但是基於成本因素，未來跨境小額轉賬可能是區塊鏈應用落地的剛需場景。另一個基於區塊鏈技術的跨境轉賬服務提供商是Veem。自2014年成立以來，Veem利用區塊鏈技術提供準確的追蹤及賬戶管理功能，為企業客戶帶來大型金融機構無法提供的透明度。在未來，跨國交易將變得異常容易。在區塊鏈的落地應用方面，事實上，很多商業巨頭已經在區塊鏈應用領域進行佈局。微軟從2015年啟動了“Azure區塊鏈即服務（BaaS）”計劃，推出了全球首個基於區塊鏈的航運保險平臺。高盛在2018年8月推出了加密資產交易平臺；摩根大通在今年發佈了自有數字貨幣JPMCoin。Facebook也在今年6月發佈了加密貨幣白皮書，不僅計劃將其加密貨幣應用於旗下的WhatsApp、Facebook Messenger、Instagram，還將應用於全球跨境支付；螞蟻金服已經在聯手渣打銀行，提供跨境的小額匯款業務等等。根據DappRadar的數據，2017年EOS生態內已有323款Dapp，每日活躍用戶數約5萬，24小時交易額在2500萬美元。有人會問，什麼時候在區塊鏈上也能出現一個像微信那樣10億月活的殺手級應用呢？我認為可能不會出現。因為基於移動互聯網的APP和基於區塊鏈系統的Dapp存在根本差異。互聯網將商業模式平臺化，區塊鏈則反其道而行，將商業平臺進行解構、去中心化。也許，將來不會出現幾億日活的超級Dapp，但有可能會出現幾萬個有幾百萬日活用戶Dapp的公有鏈。大市值只能出現在公有區塊鏈上，不會出現在應用層面上。一條公有鏈的價值等於這條公有鏈上所有Dapp價值的總和，當一條公有鏈上存在大量Dapp時，公有鏈的價值才會體現並提升。

“中國故事”能否繼續？人工智能、區塊鏈這兩項技術的發展，意味著我們現在的“錨點”，或者價值判斷的座標系在未來幾年間都將發生根本性的轉移。讓我們把目光放得更遠一些，未來十五年內，全球的增長驅動引擎也將發生變化。

沃倫·巴菲特和比爾·蓋茨有一個形象的“電梯”比喻：企業如果正好誕生在一個高成長的經濟環境下，相當於坐上了“電梯”，發展速度會跳躍式地增長。所以，關注全球經濟的增長驅動引擎和消費市場的增長極將發生怎樣的轉移，也就是關注下一個“電梯”在哪裡非常重要。

我們先講一講過去二十年的中國故事。從2006年起，中國對全球GDP的貢獻率大大超過美國，也就是說全球五分之一的GDP增長，是由中國一個國家貢獻的（見圖2）。

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

“人工智能+醫療”將改變醫療行業格局。根據Global Market Insight的數據，目前有人工智能參與的藥物研發領域是醫療行業的第一大細分市場，佔比達35%；第二大細分市場是醫學影像，將以超過40%的增速發展，預計2024年達到25億美元的規模，佔比達25%。除此之外，人工智能還將在輔助診斷、輔助治療、健康管理和疾病預測等方面有所作為。

可以預見，隨著人工智能在醫療行業的應用，普惠醫療前景可期：第一，人工智能診斷和手術機器人技術的進步，使得醫療機構的醫護人員數量和質量的絕對重要性下降。第二，人工智能可通過識別醫學影像進行初步的病理分析，在不取代醫生的情況下，實現傳統醫療與人工智能診斷並存。人工智能向醫生提示診斷的重要信息，複核醫生診斷結論，能夠降低醫院在診斷病情上的醫護資源投入，提高產能。同時，人工智能診斷的可複製性將提升低等級醫院的診斷水平。第三，製藥行業的研發成本下降，推出新藥速度加快，創新的同效仿製藥劇增，從而推動了藥價普惠。第四，醫療器械有了人工智能的加持，一臺器械就有潛力成為一座小診所，大大緩解國內醫護人員不足的問題。

“人工智能+金融”將重塑金融行業格局。迴歸金融的本質，能夠發現風險、對風險進行定價、轉移風險從而形成閉環的金融，才是好的金融。從財務報表到社交信息，人工智能的參與使得金融行業能夠掌握的信息更加豐富，金融機構對投資風險的預判以及對風險的定價更加精準，交易成本降低，處理速度加快。隨著人工智能在金融領域的普遍應用，銀行、保險、證券、投行、私募及私人財富管理等傳統金融行業將會迎來改變：第一，效率極大提升，成本大幅度降低；第二，賬戶系統的改變和擴大，帶來應用場景的變化；第三，風險的發現、定價、轉移模式將發生改變。目前，在金融科技（FinTech）領域，只需傳統金融3%左右的員工，已經創造出了同量級的市值/估值（見表1）。

區塊鏈重構社會生產關係

人工智能對全球生產力的影響，是未來兩三年內就會發生的事情。在未來七八年內，另一個重大趨勢是區塊鏈技術的成熟。區塊鏈即將顛覆行業生態系統的供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

2019年是真正的區塊鏈元年。未來，區塊鏈的大規模商業應用可期。其原因在於以下三方面條件的逐步成熟。

第一，區塊鏈3.0技術能夠提升區塊鏈的性能、易用性、可操作性和擴展性。包括跨鏈、側鏈、分區、分片等在內的技術，大部分都會在2019年成熟，並且繼續進步。

第二，穩定數字貨幣在最近一年中迅猛發展。數字貨幣作為支付工具、交換媒介、價值尺度和價值存儲的功能會得到圓滿解決。在區塊鏈投資領域，將會有大規模的資金入場。

第三，法律法規的制定、監管體系的建設正在逐步成熟。以區塊鏈為基礎的數字經濟必須獲得法律的保障，只有合法合規，公開社會才會更容易接受區塊鏈這一新興事物。

區塊鏈所帶來的，不僅僅是簡單的記賬認證功能，其真正有價值之處在於加密賬戶體系是一段可編程的程序，這段程序帶著智能合約，可以按約定自動執行，社會的信任成本因此大大降低。

過去，企業和企業之間簽訂協議，需要考慮各個環節中的種種問題，比如，各國法律體系差異造成法律依據不同；支付和結算的貨幣需要商定；糾紛仲裁的地點需要確認。而區塊鏈的分佈式記賬方式，為新經濟、新規則提供了一套記賬方法和賬戶體系。在區塊鏈場景下，上述的這些約定都不再必要。智能合約就是遊戲規則，對賭標的也會明確，只要條件成立，合約會自動執行並進行清算結算。

區塊鏈最核心的問題就是解決信用共識的問題，通過區塊鏈的形式，很容易建立信任。信任成本的降低又意味著生產關係的重構。舉個簡單的例子，一家銀行不可能將自己的清結算中心外包出去，因為這是銀行的核心環節，賬絕對不可以記錯。所以說在過去，企業的供應鏈組織形態是這樣的：信任成本高的環節，需要放到自己企業內部；信任成本較高的環節，考慮參股或者兩個企業簽訂一定的長期合作協議，形成企業生態圈；信任成本低的環節可以外包。而在未來，很多信任成本高的環節都可以通過區塊鏈的技術特徵加以解決，所以區塊鏈技術不僅僅會影響一個企業外部的供應鏈、生態圈，也會影響企業的內部組織形態，也就是是否還有必要把這麼多環節放在企業內部。

一個區塊鏈技術使用的典型場景是瑞波系統（Ripple）的跨境轉賬功能。與建立於1973年並被世界上多個國家銀行廣泛使用的“環球同業銀行金融電訊協會（SWIFT）”系統相比，瑞波的交易速度更快，可以在5秒以內實現，而SWIFT則需要數小時甚至數天。同時，瑞波的交易費用也大大降低了，甚至可以忽略不計，並且能夠實時追蹤錢款動向。儘管兩者的體量目前還不能相比（瑞波日交易金額為5億美元，而SWIFT為1000億美元；已加入瑞波的金融機構數量在200家以上，而老牌的SWIFT則有超過11000家金融機構入駐），但是基於成本因素，未來跨境小額轉賬可能是區塊鏈應用落地的剛需場景。另一個基於區塊鏈技術的跨境轉賬服務提供商是Veem。自2014年成立以來，Veem利用區塊鏈技術提供準確的追蹤及賬戶管理功能，為企業客戶帶來大型金融機構無法提供的透明度。在未來，跨國交易將變得異常容易。在區塊鏈的落地應用方面，事實上，很多商業巨頭已經在區塊鏈應用領域進行佈局。微軟從2015年啟動了“Azure區塊鏈即服務（BaaS）”計劃，推出了全球首個基於區塊鏈的航運保險平臺。高盛在2018年8月推出了加密資產交易平臺；摩根大通在今年發佈了自有數字貨幣JPMCoin。Facebook也在今年6月發佈了加密貨幣白皮書，不僅計劃將其加密貨幣應用於旗下的WhatsApp、Facebook Messenger、Instagram，還將應用於全球跨境支付；螞蟻金服已經在聯手渣打銀行，提供跨境的小額匯款業務等等。根據DappRadar的數據，2017年EOS生態內已有323款Dapp，每日活躍用戶數約5萬，24小時交易額在2500萬美元。有人會問，什麼時候在區塊鏈上也能出現一個像微信那樣10億月活的殺手級應用呢？我認為可能不會出現。因為基於移動互聯網的APP和基於區塊鏈系統的Dapp存在根本差異。互聯網將商業模式平臺化，區塊鏈則反其道而行，將商業平臺進行解構、去中心化。也許，將來不會出現幾億日活的超級Dapp，但有可能會出現幾萬個有幾百萬日活用戶Dapp的公有鏈。大市值只能出現在公有區塊鏈上，不會出現在應用層面上。一條公有鏈的價值等於這條公有鏈上所有Dapp價值的總和，當一條公有鏈上存在大量Dapp時，公有鏈的價值才會體現並提升。

“中國故事”能否繼續？人工智能、區塊鏈這兩項技術的發展，意味著我們現在的“錨點”，或者價值判斷的座標系在未來幾年間都將發生根本性的轉移。讓我們把目光放得更遠一些，未來十五年內，全球的增長驅動引擎也將發生變化。

沃倫·巴菲特和比爾·蓋茨有一個形象的“電梯”比喻：企業如果正好誕生在一個高成長的經濟環境下，相當於坐上了“電梯”，發展速度會跳躍式地增長。所以，關注全球經濟的增長驅動引擎和消費市場的增長極將發生怎樣的轉移，也就是關注下一個“電梯”在哪裡非常重要。

我們先講一講過去二十年的中國故事。從2006年起，中國對全球GDP的貢獻率大大超過美國，也就是說全球五分之一的GDP增長，是由中國一個國家貢獻的（見圖2）。

幾乎可以斷言，只要是與中產或者中產以上有生意往來的公司，不用看報表就能知道，其大概20%~22%左右的銷售額來自於中國人、中國市場或者中國人在海外的購物。如果你在中國，又從事了互聯網行業，就更是站在潮流的最前方。全球互聯網公司的前十名中，第三、第四、第十都是中國公司，分別是騰訊、阿里巴巴、百度。坐在這個“電梯”上就不太會落伍。

而在未來的二十年裡，這個經濟增長的奇蹟將屬於東南亞、南亞。

從地理位置看，越南與中國緊密相鄰，港口條件比中國要好。從其他國家到越南和到中國的運輸成本幾乎一樣，泰國的地理位置也類似，都具有明顯的物流優勢。因此，像越南、泰國這些國家比較容易受益於中國的成長。我們來看一組數據對比（見表2）：

本文選自《復旦金融評論》第05期《投資的價值之錨在漂移——影響全球經濟未來的三大趨勢》全文共計5612字，預計閱讀時長15分鐘。

樑信軍 復星集團聯合創始人

我們對未來的判斷，總是基於一些基礎假設，這些假設構成了我們價值判斷的“錨點”。比如，無論是個人還是機構投資者，在投資時，心裡總會有一個座標系或一個價值判斷的“錨點”。一家企業的市盈率（PE）和平均市淨率（PB）就是常用的座標系，在對其利潤、經營狀態、盈利模式、重置成本等等進行綜合比較之後，最終認定這家公司是否值得投資。

但是，由於未來十五年內，以下三大形勢將發生重要變化，價值判斷的“錨點”也隨之漂移。這意味著，基於當下慣性的一切判斷都將可能失靈。

生產力：未來兩三年內，人工智能開始挑戰絕大部分行業的技術壁壘，顛覆企業的核心競爭力，很多行業將被邊緣化甚至消失。

生產關係：未來五到七年內，區塊鏈即將顛覆行業生態、企業供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

增長極：未來十五年內，全球經濟增長驅動引擎、消費市場增長極正緩慢而堅定地發生改變。

人工智能顛覆行業生產力

人工智能技術真正被世界矚目是在2016年。那一年，AlphaGo橫空出世，兩次對戰職業圍棋手取得勝利，震動了全世界；2017年AlphaGo Zero公佈，與AlphaGo相比，其算法模型在短期內有了很大的提升。

人工智能的進化受益於算法模型進步、芯片性能提升、算力成本下降、供應增加、數據利用技術進步、可用數據增加、不依賴數據的對抗學習模型進化。我們能夠感受到人工智能在各個行業裡突飛猛進的發展（見圖1）。這一切的發生，距今不過三年時間。

2016年，人工智能行業的融資總額增幅為30%~40%。從2017年起，融資總額開始高速增長，連續兩年達到了約80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行業股本融資額已達到185.3億美元。可以預見，未來幾年內，很多行業巨頭的技術優勢將由於人工智能的迅猛勢頭而被打破，行業格局將發生根本性改變。

人工智能的訓練需要海量的數據支撐。基於數據的結構化程度、歷史積累的時間久度、地域廣度、行業深度、開放可用程度，人工智能將在有數據優勢的領域率先落地應用，如互聯網、金融、醫療健康和汽車等行業。

“人工智能+互聯網”的典型例子是字節跳動，旗下產品有今日頭條、抖音、火山小視頻等。今日頭條採用PGC模式，即平臺和用戶均不生產內容，而是抓取內容，通過智能算法不斷學習互聯網用戶閱讀習慣，向用戶進行個性化推薦。該公司成立七年即達到750億美元投前估值，不僅從百度、阿里巴巴、騰訊佔據大半江山的互聯網市場中破土而出，而且成長迅速，月活躍用戶數達到10億，僅次於微信的10.8億。

不僅是在互聯網這個新興行業，傳統行業也正在被人工智能深刻地改變著。

“人工智能+汽車”的切入點是自動駕駛技術。有賴於圖像識別、雷達和超聲系統的進步，直至2017年自動駕駛技術才真正達到L5的級別（即能在完全不知道前方路況、也沒有地圖的情況下實現自動駕駛）。在各類車輛中推廣的順序可能依次為：在固定路線上行駛的物流車、環境清潔用車、公交車、自動駕駛的出租車和市內交通擺渡車。

自動駕駛技術的成熟，將重塑汽車行業格局。第一，整車廠將面臨災難。未來的車輛買主將高度集中在幾個“大玩家”上，它們擁有幾百萬輛車，供所有人擺渡使用。其他整車廠議價能力變弱。目前，最大的整車廠，如通用、日產的市值大約是500~600億美元，而新崛起的Uber（估值1000億美元）、Waymo（估值1750億美元）和特斯拉（估值500億美元）都已經接近甚至遠超它們。第二，用戶平臺公司將快速崛起，經營規模會很大。平臺對接用戶與車輛，提供預約和叫車服務，成為自動駕駛領域必不可少的環節。目前，平臺類公司已經有Uber、滴滴（估值560億美元）等，必然還會有更多的公司加入競爭。第三，車載操作系統平臺也將崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入這個陣營。第四，一切和汽車保有量相關聯的行業都將面臨挑戰。譬如車險、購車貸款、汽車配件、停車場、二手車市場等等。

“人工智能+醫療”將改變醫療行業格局。根據Global Market Insight的數據，目前有人工智能參與的藥物研發領域是醫療行業的第一大細分市場，佔比達35%；第二大細分市場是醫學影像，將以超過40%的增速發展，預計2024年達到25億美元的規模，佔比達25%。除此之外，人工智能還將在輔助診斷、輔助治療、健康管理和疾病預測等方面有所作為。

可以預見，隨著人工智能在醫療行業的應用，普惠醫療前景可期：第一，人工智能診斷和手術機器人技術的進步，使得醫療機構的醫護人員數量和質量的絕對重要性下降。第二，人工智能可通過識別醫學影像進行初步的病理分析，在不取代醫生的情況下，實現傳統醫療與人工智能診斷並存。人工智能向醫生提示診斷的重要信息，複核醫生診斷結論，能夠降低醫院在診斷病情上的醫護資源投入，提高產能。同時，人工智能診斷的可複製性將提升低等級醫院的診斷水平。第三，製藥行業的研發成本下降，推出新藥速度加快，創新的同效仿製藥劇增，從而推動了藥價普惠。第四，醫療器械有了人工智能的加持，一臺器械就有潛力成為一座小診所，大大緩解國內醫護人員不足的問題。

“人工智能+金融”將重塑金融行業格局。迴歸金融的本質，能夠發現風險、對風險進行定價、轉移風險從而形成閉環的金融，才是好的金融。從財務報表到社交信息，人工智能的參與使得金融行業能夠掌握的信息更加豐富，金融機構對投資風險的預判以及對風險的定價更加精準，交易成本降低，處理速度加快。隨著人工智能在金融領域的普遍應用，銀行、保險、證券、投行、私募及私人財富管理等傳統金融行業將會迎來改變：第一，效率極大提升，成本大幅度降低；第二，賬戶系統的改變和擴大，帶來應用場景的變化；第三，風險的發現、定價、轉移模式將發生改變。目前，在金融科技（FinTech）領域，只需傳統金融3%左右的員工，已經創造出了同量級的市值/估值（見表1）。

區塊鏈重構社會生產關係

人工智能對全球生產力的影響，是未來兩三年內就會發生的事情。在未來七八年內，另一個重大趨勢是區塊鏈技術的成熟。區塊鏈即將顛覆行業生態系統的供應鏈優勢，深刻改變企業和社會的組織形態。

2019年是真正的區塊鏈元年。未來，區塊鏈的大規模商業應用可期。其原因在於以下三方面條件的逐步成熟。

第一，區塊鏈3.0技術能夠提升區塊鏈的性能、易用性、可操作性和擴展性。包括跨鏈、側鏈、分區、分片等在內的技術，大部分都會在2019年成熟，並且繼續進步。

第二，穩定數字貨幣在最近一年中迅猛發展。數字貨幣作為支付工具、交換媒介、價值尺度和價值存儲的功能會得到圓滿解決。在區塊鏈投資領域，將會有大規模的資金入場。

第三，法律法規的制定、監管體系的建設正在逐步成熟。以區塊鏈為基礎的數字經濟必須獲得法律的保障，只有合法合規，公開社會才會更容易接受區塊鏈這一新興事物。

區塊鏈所帶來的，不僅僅是簡單的記賬認證功能，其真正有價值之處在於加密賬戶體系是一段可編程的程序，這段程序帶著智能合約，可以按約定自動執行，社會的信任成本因此大大降低。

過去，企業和企業之間簽訂協議，需要考慮各個環節中的種種問題，比如，各國法律體系差異造成法律依據不同；支付和結算的貨幣需要商定；糾紛仲裁的地點需要確認。而區塊鏈的分佈式記賬方式，為新經濟、新規則提供了一套記賬方法和賬戶體系。在區塊鏈場景下，上述的這些約定都不再必要。智能合約就是遊戲規則，對賭標的也會明確，只要條件成立，合約會自動執行並進行清算結算。

區塊鏈最核心的問題就是解決信用共識的問題，通過區塊鏈的形式，很容易建立信任。信任成本的降低又意味著生產關係的重構。舉個簡單的例子，一家銀行不可能將自己的清結算中心外包出去，因為這是銀行的核心環節，賬絕對不可以記錯。所以說在過去，企業的供應鏈組織形態是這樣的：信任成本高的環節，需要放到自己企業內部；信任成本較高的環節，考慮參股或者兩個企業簽訂一定的長期合作協議，形成企業生態圈；信任成本低的環節可以外包。而在未來，很多信任成本高的環節都可以通過區塊鏈的技術特徵加以解決，所以區塊鏈技術不僅僅會影響一個企業外部的供應鏈、生態圈，也會影響企業的內部組織形態，也就是是否還有必要把這麼多環節放在企業內部。

一個區塊鏈技術使用的典型場景是瑞波系統（Ripple）的跨境轉賬功能。與建立於1973年並被世界上多個國家銀行廣泛使用的“環球同業銀行金融電訊協會（SWIFT）”系統相比，瑞波的交易速度更快，可以在5秒以內實現，而SWIFT則需要數小時甚至數天。同時，瑞波的交易費用也大大降低了，甚至可以忽略不計，並且能夠實時追蹤錢款動向。儘管兩者的體量目前還不能相比（瑞波日交易金額為5億美元，而SWIFT為1000億美元；已加入瑞波的金融機構數量在200家以上，而老牌的SWIFT則有超過11000家金融機構入駐），但是基於成本因素，未來跨境小額轉賬可能是區塊鏈應用落地的剛需場景。另一個基於區塊鏈技術的跨境轉賬服務提供商是Veem。自2014年成立以來，Veem利用區塊鏈技術提供準確的追蹤及賬戶管理功能，為企業客戶帶來大型金融機構無法提供的透明度。在未來，跨國交易將變得異常容易。在區塊鏈的落地應用方面，事實上，很多商業巨頭已經在區塊鏈應用領域進行佈局。微軟從2015年啟動了“Azure區塊鏈即服務（BaaS）”計劃，推出了全球首個基於區塊鏈的航運保險平臺。高盛在2018年8月推出了加密資產交易平臺；摩根大通在今年發佈了自有數字貨幣JPMCoin。Facebook也在今年6月發佈了加密貨幣白皮書，不僅計劃將其加密貨幣應用於旗下的WhatsApp、Facebook Messenger、Instagram，還將應用於全球跨境支付；螞蟻金服已經在聯手渣打銀行，提供跨境的小額匯款業務等等。根據DappRadar的數據，2017年EOS生態內已有323款Dapp，每日活躍用戶數約5萬，24小時交易額在2500萬美元。有人會問，什麼時候在區塊鏈上也能出現一個像微信那樣10億月活的殺手級應用呢？我認為可能不會出現。因為基於移動互聯網的APP和基於區塊鏈系統的Dapp存在根本差異。互聯網將商業模式平臺化，區塊鏈則反其道而行，將商業平臺進行解構、去中心化。也許，將來不會出現幾億日活的超級Dapp，但有可能會出現幾萬個有幾百萬日活用戶Dapp的公有鏈。大市值只能出現在公有區塊鏈上，不會出現在應用層面上。一條公有鏈的價值等於這條公有鏈上所有Dapp價值的總和，當一條公有鏈上存在大量Dapp時，公有鏈的價值才會體現並提升。

“中國故事”能否繼續？人工智能、區塊鏈這兩項技術的發展，意味著我們現在的“錨點”，或者價值判斷的座標系在未來幾年間都將發生根本性的轉移。讓我們把目光放得更遠一些，未來十五年內，全球的增長驅動引擎也將發生變化。

沃倫·巴菲特和比爾·蓋茨有一個形象的“電梯”比喻：企業如果正好誕生在一個高成長的經濟環境下，相當於坐上了“電梯”，發展速度會跳躍式地增長。所以，關注全球經濟的增長驅動引擎和消費市場的增長極將發生怎樣的轉移，也就是關注下一個“電梯”在哪裡非常重要。

我們先講一講過去二十年的中國故事。從2006年起，中國對全球GDP的貢獻率大大超過美國，也就是說全球五分之一的GDP增長，是由中國一個國家貢獻的（見圖2）。

幾乎可以斷言，只要是與中產或者中產以上有生意往來的公司，不用看報表就能知道，其大概20%~22%左右的銷售額來自於中國人、中國市場或者中國人在海外的購物。如果你在中國，又從事了互聯網行業，就更是站在潮流的最前方。全球互聯網公司的前十名中，第三、第四、第十都是中國公司，分別是騰訊、阿里巴巴、百度。坐在這個“電梯”上就不太會落伍。

而在未來的二十年裡，這個經濟增長的奇蹟將屬於東南亞、南亞。

從地理位置看，越南與中國緊密相鄰，港口條件比中國要好。從其他國家到越南和到中國的運輸成本幾乎一樣，泰國的地理位置也類似，都具有明顯的物流優勢。因此，像越南、泰國這些國家比較容易受益於中國的成長。我們來看一組數據對比（見表2）：

目前，中國有14.09億人口，南亞17.53億，東南亞6.49億；中國的人口平均年齡大致在38~39歲，南亞在27歲；目前中國的GDP約為12.24萬美元，而南亞、東南亞的GDP相加，總共是6萬美元左右，相當於中國的二分之一；中國的最終消費支出是6.4萬億美元，東南亞、南亞相加大概是4.2萬億美元，相當於中國的三分之二；外資流入增速方面，中國為負增長，南亞和東南亞則在翻倍增長。

龐大而年輕的人口、製造業的飛速發展，是南亞和東南亞兩個地區的巨大優勢。另外，由於互聯網人口數量巨大，起步時間較晚，這些國家跨過了PC互聯網的發展階段，直接進入了移動互聯網階段，基於移動互聯網的很多產業快速成型，經濟發展及轉型成本很低。

目前，不含印度，東盟（含馬來西亞、泰國、菲律賓、新加坡、文萊、越南、老撾、緬甸和柬埔寨）已成為中國第二大貿易伙伴，貿易總值為1.63萬億元，增長9.4%，佔我國外貿總值的13.5%。其中，對東盟出口9130.2億元，增長12.9%；自東盟進口7156.3億元，增長5.2%；對東盟貿易順差1973.9億元，擴大53.7%。

縱觀國際，越來越多的大型跨國企業，包括歐美日韓部分行業的龍頭企業，出於種種考慮，以及為了規避中美貿易摩擦的影響，正在把自己的工廠搬遷到南亞和東南亞。比如，松下電器把在蘇州和深圳的汽車電子產品的生產轉移至泰國、馬來西亞和墨西哥；夏普計劃在2019年夏季以後，將面向美國市場的複合機生產的工廠從江蘇轉移至泰國，原本在杭州的個人電腦生產也基本決定向越南轉移。工廠的南遷，又帶動了整個供應鏈的南遷，當地相應的基礎設施如港口、碼頭、機場、道路等快速發展，這些地區完全有可能出現產業跨越性的鉅變。

總的來說，我們在聚焦“中國故事”的同時，一定要對南亞、東南亞的發展狀況多進行研究。除了中國這個“大電梯”，還要尋找下一個有潛力的“電梯”，關注高成長性的投資機會，順勢而為。

編輯：朱念伊。

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■作者：樑信軍 復星集團聯合創始人

■公眾號：復旦金融評論（FFReview）