【關注】胡延平 | 長創新：從AI新常態走向無盡的前沿

創新本質上是一種生態現象，長創新生態必然是“母生態”——這意味著科技不僅具有產業化能力，更具有內生外化、要素富集、多樣性以及以及自下而上的生發與涌現能力。

本文作者系

盤古智庫學術委員、

上海財經大學特聘教授、智能科技產業與智能經濟研究學者

胡延平，

文章來源于“

胡延平研思小筆記

本文大約3600字，讀完約9分鐘。

在“泡沫”、“AGI”等節點，很多人希望AI盡快出結果，以此來證明什么。

但AI是長周期創新，不是短期軍備競賽，是科學又一次開啟了新的“無盡的前沿”，且每次開啟都是以數十年為單位的新的大周期的開始，這次雖然又快又猛呼嘯而至，但從時間的長度來看也不例外。要走向無盡的前沿，除了看“AI能干什么”，過程中“會發生什么”，還要看我們“有什么”和“缺什么”。

先說個冷知識：盡管鬧這么大動靜，泡沫論也塵囂日上，但中國在人工智能領域的年基礎投資，遠不及3G/4G/5G不同階段的年基礎投資額，盡管AI周期的戰略價值，已經遠比電信重要。2023年三家運營商和中國鐵塔的電信固定資產投資合計4205億元（多年保持在這個水平上下），其中5G投資1905億元，而5G建設總投資預計在1.3-1.5億人民幣之間。綜合各渠道數據，2024年中國人工智能基礎投資在250-300億美元這個區間，不到全球總規模的十分之一，折合為人民幣相當于中國移動一年的資本開支水平。2025全年中國人工智能基礎投資預計在350-400億美元區間，差不多是電信固定資產投資60%左右的水平。此外，面向AI企業和創業項目的市場投資，預計2025年美國是中國10-12倍的水平。

再看冷熱交加的幾組數據：亞馬遜1994年成立到2002年才開始盈利；特斯拉從2003年成立到2019年扭虧用了16年；Uber 從2009年誕生到2022年累計虧損300億美元。而匯豐預計OpenAI到2030年現金消耗可能累計突破2100億美元，虧損額將是上述公司虧損總和的數倍。從OpenAI與微軟、甲骨文、英偉達等生態上下游的循環投資和星門建設計劃投資來看，實際耗資和虧損可能比這些金額還要大。比如德銀數據顯示，OpenAI 2024-2029年預計收入3450億美元，但支出高達4880億美元，其中70%以上是算力成本。

而前天發布GPT-5.2之際，OpenAI成立已經10年了。虧損10年還能存在，并且從成立非盈利機構到成立企業，估值5000億美元左右，年虧損以百億美金為單位，卻還有資金源源不斷的支持合作，盡管最近遇到了Gemini 3近乎翻盤的阻擊，Google的AI全棧布局和全生態競爭優勢，令OpenAI望塵莫及。

之所以探討這些數據動態，是因為有助于看清這十個AI新常態：

1.看清實際力度：AI盡管動靜超級大但產業盤面實際不大，投資不算多，甚至投資力度和其戰略價值其實不匹配，尤其中國，有些方面我們是世界的十分之一，有些方面是美國的十分之一；所以常態之一就是縮短力度差距。

2.看清力度所需要的時間長度：AI基礎投資的起點是萬億元人民幣起，將遠超5G投資，而且未來數十年乃至更長時間這樣的投資力度會長期持續下去。不像電信網絡覆蓋率到一定程度就停頓，投資僅限于網絡設備局部更新；所以新常態之二是競賽過程將持續數十年。

3.讓戰略和時間長度、所需力度相匹配：不僅需要五年計劃，還需要數十年的長期探索、戰略耐心和系統準備；盡管AGI乃至ASI近在眼前，但人工智能的發展是一場長跑，對AGI后、ASI后，需要有全盤的思考和預研；所以新常態之三就是AI發展一定是系統戰略，時間-空間-要素-資源適配，目標-行為-規律三者協調向前。

4.看清極化游戲：AI本身是千億美金級別的極化游戲，除了參加別無選擇，要么升維發展，要么降維依附，這場游戲會加速一切、壓縮一切、重塑一切，也會改變力量對比；所以新常態之四是AI加速分化的過程不可避免。

5.看清AI supremacy和AI的實質是能力：智能經濟的實質是能力經濟，智能社會的實質是能力支配，爭奪的是未來的核心能力，重塑的是未來的超級權力；AI supremacy的意義遠超quantum supremacy（非此前量子霸權概念）；所以新常態之五是能力驅動的叢林法則既有發展意義也有霸權意味。

6.看清堅決的意義：要么堅決All in，要么因為不堅決，All in的所有投資都All Lost；所以新常態之六就是大家都會比誰更堅決。

7.僅就AI而言，包括之前的IT投資，泡沫其實是資本對創新的超前投票；不搞好創新生態，想要點真泡沫都沒有；所以新常態之七就是金融泡沫總會有，但目光要盯著科技、產業和應用本身。

8.看清范式的不變：在量子計算、可持續核聚變大規模商用之前，人工智能的底層邏輯和發展范式不會發生根本變化，不必懷疑算力、Scaling Law、數據規模質量等要素特性；能源是約束條件，但能源并不決定智能水準的提升；所以新常態之八就是范式不變的情況下潛力依然巨大，包括實現AGI。

9.看清技術形態的演變：底層邏輯、范式不變，但智能的形態與場景始終在演變；從大語言模型向多模態、空間（時空）智能、具身智能、物理世界智能的演進，既引爆能力，又催生需求；所以新常態之九就是智能不斷走進現實、融合現實，會是場景的持續變革和生產力的不斷升級。

10.從如何系統的創造性破局到主動開始構想和破局：讓AI成為未來人類社會解決方案的一部分，與如何走向AGI獲得ASI能力同樣重要；這方面新的產業觀、經濟觀、社會觀、文化觀是基礎，科技三觀首當其沖。我認為用嚴格治理和寬松治理的兩分法來理解治理是不準確的，應該是“積極構想的主動治理”，主動治理是個建設性過程，實現的不僅僅是治理主動，更是可持續發展、長周期創新、歷史性競賽的主動。所以新常態之十就是社會的主動被動變革與技術變革同步進行。參閱《》、《》、《》、《》、《》等我分享過的小筆記。

說到長周期創新，去年6月秦朔朋友圈刊發了我的一篇文章，《長創新：英偉達登頂的底層邏輯，讓我們看清什么》，文中我提出這個新概念“長創新”，并且認為“長創新-根科技-母生態”的內在關系，是看待科技發展規律、把握未來發展機遇的基本視角。基于長創新-根科技-母生態，認知、思維和決策符合科技規律，才能形成真正適應未來需要的發展范式。

從這些視角來看，無論英偉達還是蘋果、谷歌、微軟，實際上都是“長創新”的必然。NAIQ、MOTGAMA也好，新IT-G8也罷，都經歷了漫長的發展歷史，有些甚至從上個世紀六七十年代一直到現在，已經穿越多個小周期。他們的創新有一個共同規律，就是“長”——長創新。

最具“無盡的前沿”即視感的AI科技進化過程，更是典型的長創新，也是驗證長創新的歷史過程，非常考驗遠景方面的愿力。從上個世紀40年代到今天，從OpenAI的十年一直到走向2050年的“無盡的前沿”，人工智能發展的底層邏輯里沒有速成，前沿科技的發展范式里沒有反智，創新思維的詞典里也沒有取巧和偶然。

創新本質上是一種生態現象，長創新生態必然是“母生態”——這意味著科技不僅具有產業化能力，更具有內生外化、要素富集、多樣性以及以及自下而上的生發與涌現能力。

在《長創新：英偉達登頂的底層邏輯，讓我們看清什么》當中，我的看法是：長期主義，長周期科技，長創新生態，是長創新的三個維度。向人工智能這種原力級別的根科技，來源于曾經經歷過無數個岔路口以及無數次基因蛻變的觀念創新、技術創新和物種創新，創新深處是土壤一般微量元素富集的母生態。低成本高效率的市場網絡、持續正態循環的業務價值流、穩定可預期的政策環境、產業集聚的創新環境、長期可靠的知識產權等環境，是長創新得以孕育和發展的基礎。

長期主義，長周期科技，長創新生態三位一體。長期主義是觀念也是堅持，認知是行動的起點，有長期主義才有不懈的行動。長周期科技，意味著所在科技領域的發展本身具有長周期特性。這也是我在CES2023之際寫下《走向第二曲線》的原因。長創新生態是豐富多樣的物種群落具有穩定的科技協同能力、持續的創新涌現效應。

今天上午和幾個業內朋友在群內交流，聊到為什么風險投資在日本不發達，孫正義等主要走向海外。這方面討論其實和本文的主題高度相關。我的看法是面向創新的風險投資生態發育，少不了6個基礎要件，視野拓寬到AI的“長創新”發展也是這樣：

1.產業要有長尾、企業要有大量中小微，不能只是被頭部“大產閥”把持；

2.新技術新產業新賽道要有足夠的生發和試錯空間；

3.經濟整體要在增量通道里，不是被封印在天花板下面向內螺旋；

4.要有民間資本沃土和暢通的資本循環，進入和退出都有良好的通道；

5.市場網絡是創新發現、涌現的基礎要件，風險和投資都不是計劃出來的；

6.社會要給年輕人躍遷機會，年輕人的腦袋和口袋不能過早鎖死在生存循環里。

上一個周期的日本如此，走向無盡的前沿之際，AI中國也是如此。要讓長創新發生，只是看清AI新常態不夠，還需要為此培育新生態，如此長周期發展乃至中國經濟的超級周期才有希望成為可能。

參閱《》。■

文章來源于“胡延平研思小筆記”微信公眾號

圖文編輯：張洵

責任編輯：劉菁波