付鵬：如果AI明年被證明是泡沫，全球市場都會崩，特斯拉是關鍵檢驗標的

12 月 20 日，在華爾街見聞和中歐國際工商學院聯合主辦的「 Alpha 峰會」上， 知名經濟學家付鵬發表了題為《 AI 時代下 -- 秩序的重構》的演講。

付鵬表示，當前AI產業的核心矛盾在于“路修好了，等待車跑”。上游算力基建投入已基本完成，2026年將進入下游企業級應用能否落地并兌現盈利的“證偽之年”。

他還表示，2026年投資者應重點關注特斯拉。它將在明年面臨類似當年英偉達的“身份驗證”時刻：究竟只是一一家汽車公司，還是真正的企業級“重AI應用”載體。

付鵬指出，這正如檢驗“高速公路修好后有沒有車跑”，如果特斯拉能證明其作為AI應用的價值，市值空間將巨大；否則以當前作為汽車股的邏輯看，其估值并不具備吸引力。

付鵬還強調，如果AI被證偽，全球股市都將面臨劇烈波動。當前美股（特別是AI板塊）是全球“生產力”的核心，全球主要資產的波動率都與其高度綁定。如果AI最終被證實為泡沫，那不僅是美股，包括日本、歐洲在內的全球股市都會崩盤，“這是一根繩上的螞蚱”。

他認為，目前加息或降息已不重要，核心在于資產端（AI）能否產生真實回報率，若資產端出問題，負債端的調整無濟于事。

以下為演講實錄：

經濟是股市的“晴雨表”？

股市真正反映的是全要素生產率（TFP）

這個話題的底層邏輯，在《見證逆潮》章節中有所探討，也對應2024年諾獎得主阿西莫格魯的AJR模型——聚焦生產力與生產關系的互動，尤其落腳于“制度與秩序”這種特殊生產關系。

“秩序”多用于國與國之間（如基辛格《世界秩序》所指的貿易、金融、安全維度），“制度”則常見于企業內部的規則（如打卡考勤）。二者本質上都是特殊形式的生產關系。

今天我們討論的，是生產力、生產關系與制度秩序三者的聯動。很多人誤以為宏觀經濟指標是股市的“晴雨表”。但在我看來，股市真正反映的是全要素生產率（TFP）——經濟系統將生產要素轉化為產出的效率。

這個過程就像一套齒輪：生產力拉動生產關系，生產關系重塑制度秩序，制度秩序反過來推動生產力。齒輪轉動的效率，就是TFP。

大量研究（包括美聯儲論文）證實，多數國家股市的長期走勢都與TFP的變化趨勢高度匹配。

以美股為例，1929年至今，推動其長期向上的核心動力，始終是經濟效率的提升，而非短期經濟波動。這種提升可來自齒輪的任一環節：科技突破、生產關系優化、或制度調整（如上市公司治理改革）。

在我常用的“分子分母乘以G”股市模型中，G就代表制度與秩序這一維度。美國資本市場的發展也印證了：從薩班斯法案到股東積極主義，制度優化始終是市場長期健康的關鍵。

需強調的是，沒有任何環節是完美的。科技是雙刃劍，生產力、生產關系、制度秩序都有兩面性。真正的“完美”，是形成良幣驅逐劣幣的進化機制：好的制度能淘汰壞的制度，系統在糾錯中向前。

AI產業進入成熟期：

市場去偽存真，分散投資已落后

回到AI話題。2015、2016年是關鍵節點：不僅是美股打破十幾年寬幅震蕩、開啟趨勢性行情的起點，也是市場意識到美國經濟效率將躍升的轉折點。

此時，木頭姐離開機構自立門戶。她常被稱為“女版巴菲特”，但邏輯完全不同——她是在二級市場運行一套一級市場的成長股投資策略。這涉及佩雷斯的“產業生命周期”理論：真正的產業投資往往從一級市場開始，二級市場看到的是一級市場未來的表現。

產業早期，無人能預判哪條技術路徑會勝出。因此最優策略是廣泛布局——如木頭姐的操作，把所有技術路徑納入組合。這是風險投資的核心邏輯：投100個項目，死90個，活10個就是成功。

該策略在產業早期估值擴張階段非常有效，能享受所有賽道紅利。但當產業進入成熟期，市場必然去偽存真：資金從90個被淘汰項目，集中到10個真正跑出來的贏家。此時仍分散投資，回報必然落后。

2022年的市場殺估值，正是這一“去偽存真”過程。英偉達跌70%，比特幣從8萬跌至2萬，所有估值型資產深度調整。這一輪調整的核心，是逼產業交出答卷：例如英偉達，必須證明自己不是游戲顯卡公司，而是AI算力基礎設施提供商。

而2022年底、2023年初ChatGPT的出現，標志著市場從眾多技術路徑中，明確了少數能跑通的賽道。英偉達用后續財報給出了答案，確立了AI時代的核心地位——“想富先修路，修路先買鏟子”，英偉達的鏟子成了確定性標的。

如果AI明年被證明是泡沫，全球市場都會崩

特斯拉是關鍵檢驗標的

分析市場，波動率是核心指標。它是確定性的反面：不確定性越高，波動率越大；確定性越強，波動率越小。

2022年英偉達跌70%后，市場逐漸確認AI將帶來巨大資本開支，其業績也逐步兌現。從那時到2023、2024年，波動率持續下降——說明市場共識越來越強，確定性極高。但問題恰恰出在“確定性太高”上：高確定性催生貪婪，場外杠桿、民間配資、押房押車all in的現象日益普遍。

2024年6月14日，付鵬在華爾街見聞《付鵬說》專欄第20期中提醒：英偉達應該考慮買入保險。8月市場波動上升后，付鵬隨即分享了應對方法。 可以這樣理解：《付鵬說》專欄中的很多內容，是專門面向普通投資者朋友的。大家并非金融機構，無法通過券商渠道每季度參與線下交流。付鵬的專業性內容主要集中于該專欄，而非短視頻平臺——短視頻僅為閑談，深度分析與觀點輸出都在這里。

果不其然，2024年英偉達“閃崩”印證了這一邏輯。當時許多分析歸因于“日元套息交易拆倉”，但在我看來，核心原因只有一個：全球資產都綁在了AI這一“生產力資產”上，當資產端的確定性被過度透支，負債端的任何變化都只是導火索。

這也是我一直強調的：別盯負債端，要看資產端。如果AI被證明是泡沫，全球市場都會崩，屆時加息降息都無濟于事；如果AI能兌現生產力價值，市場的上漲才具備堅實基礎。

英偉達閃崩后，市場一直在問：AI是不是泡沫？這個問題的本質，和2002、2003年謝國忠關于中國基建的爭論如出一轍。

當年有人認為修高速公路是浪費、是債務；但事實證明，“要想富先修路”，基建拉動了城鎮化和經濟增長。現在的AI行業，正處在“路修完了，有沒有車跑”的關鍵節點。

過去幾年，幾萬億美元的AI上游基建已投下，算力、電力等“高速公路”基本成型，但真正的企業級AI應用——“車”——尚未大規模跑起來。目前的ChatGPT、圖生文、文生圖等只是表層應用，遠非能拉動生產力變革的核心應用。

市場的疑慮和等待，本質上是在等一個答案：這些AI基建，究竟是能拉動經濟增長的資產，還是無法產生回報的債務？答案將決定全球資產的未來走向。

從利率曲線結構，也能看到美聯儲的“預防性操作”：英偉達閃崩后，美國國債“三個月減十年期”利差迅速倒掛，每一次倒掛都對應波動率的下降。這背后是美聯儲通過短端流動性調節，避免系統性風險擴散，為AI應用落地爭取時間。

但這種操作也是雙刃劍：好處是延緩市場快速崩盤，壞處是讓估值變得更貴。到了今年年底、明年年初，這個問題已壓不住了。

明年將是AI從生產力到生產關系傳導的證明或證偽之年。

特斯拉就是這個證明過程的關鍵標的。就像2021、2022年的英偉達需要證明自己是算力提供商而非顯卡公司，特斯拉明年需要證明：它到底是一家汽車公司，還是一個企業級重AI應用平臺？答案不同，估值天差地別。

如果只是汽車公司，萬億市值已透支；如果是AI應用平臺，萬億市值只是起點。

當前美股（特別是AI板塊）是全球“生產力”的核心，全球主要資產的波動率都與其高度綁定。如果AI最終被證實為泡沫，那不僅是美股，包括日本、歐洲在內的全球股市都會崩盤，“這是一根繩上的螞蚱”。

目前加息或降息已不重要，核心在于資產端（AI）能否產生真實回報率，若資產端出問題，負債端的調整無濟于事。

AI是否是泡沫？兩條路徑論證

回到最初的問題：AI是不是泡沫？明年的利率曲線走勢，只有兩條路徑：

第一條是證偽路徑：如果AI上游基建無法轉化為下游應用的生產力，過去幾年的投資都會變成債務，全球市場將崩盤，無一資產能獨善其身。

第二條是證實路徑：如果AI完成從“修路”到“通車”的傳導，生產力真正拉動生產關系變革，我們將迎來第二波浪潮——不僅是生產力創造的財富，更是生產關系優化和制度秩序革新的系統性機會。

每一輪長周期里，都有三次大機遇：生產力提升、生產關系改變、制度秩序重構。人這一輩子，能趕上一個齒輪的周期，就已經很好了。英偉達已證明自己是確定性的生產力標的，未來會成為成熟的成長股；而接下來的機會，就在生產關系的變革里——也就是AI應用的落地和普及。

這就是我們當下所處的時代節點：要么見證一場生產力革命的崩塌，要么親歷一次生產關系重構的崛起。答案，就藏在明年的市場驗證里。（作者李佳、編輯王麗）

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