12月20日，在华尔街见闻和中欧国际工商学院联合主办的「Alpha峰会」上，知名经济学家付鹏发表了题为《AI时代下--秩序的重构》的演讲。

付鹏表示，当前AI产业的核心矛盾在于“路修好了，等待车跑”。上游算力基建投入已基本完成，2026年将进入下游企业级应用能否落地并兑现盈利的“证伪之年”。

他还表示，2026年投资者应重点关注特斯拉。它将在明年面临类似当年英伟达的“身份验证”时刻：究竟只是一一家汽车公司，还是真正的企业级“重AI应用”载体。付鹏指出，这正如检验“高速公路修好后有没有车跑”，如果特斯拉能证明其作为AI应用的价值，市值空间将巨大；否则以当前作为汽车股的逻辑看，其估值并不具备吸引力。

付鹏还强调，如果AI被证伪，全球股市都将面临剧烈波动。当前美股（特别是AI板块）是全球“生产力”的核心，全球主要资产的波动率都与其高度绑定。如果AI最终被证实为泡沫，那不仅是美股，包括日本、欧洲在内的全球股市都会崩盘，“这是一根绳上的蚂蚱”。

他认为，目前加息或降息已不重要，核心在于资产端（AI）能否产生真实回报率，若资产端出问题，负债端的调整无济于事。

以下为演讲实录：

生产力、生产关系与制度秩序的联动

这个话题的底层逻辑，在《见证逆潮》章节中有所探讨，也对应2024年诺奖得主阿西莫格鲁的AJR模型——聚焦生产力与生产关系的互动，尤其落脚于“制度与秩序”这种特殊生产关系。

“秩序”多用于国与国之间（如基辛格《世界秩序》所指的贸易、金融、安全维度），“制度”则常见于企业内部的规则（如打卡考勤）。二者本质上都是特殊形式的生产关系。今天我们讨论的，是生产力、生产关系与制度秩序三者的联动。很多人误以为宏观经济指标是股市的“晴雨表”。但在我看来，股市真正反映的是全要素生产率（TFP）——经济系统将生产要素转化为产出的效率。

这个过程就像一套齿轮：生产力拉动生产关系，生产关系重塑制度秩序，制度秩序反过来推动生产力。齿轮转动的效率，就是TFP。

大量研究（包括美联储论文）证实，多数国家股市的长期走势都与TFP的变化趋势高度匹配。

以美股为例，1929年至今，推动其长期向上的核心动力，始终是经济效率的提升，而非短期经济波动。这种提升可来自齿轮的任一环节：科技突破、生产关系优化、或制度调整（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就代表制度与秩序这一维度。美国资本市场的发展也印证了：从萨班斯法案到股东积极主义，制度优化始终是市场长期健康的关键。

需强调的是，没有任何环节是完美的。科技是双刃剑，生产力、生产关系、制度秩序都有两面性。真正的“完美”，是形成良币驱逐劣币的进化机制：好的制度能淘汰坏的制度，系统在纠错中向前。

产业生命周期视角：从广撒网到去伪存真

回到AI话题。2015、2016年是关键节点：不仅是美股打破十几年宽幅震荡、开启趋势性行情的起点，也是市场意识到美国经济效率将跃升的转折点。

此时，木头姐离开机构自立门户。她常被称为“女版巴菲特”，但逻辑完全不同——她是在二级市场运行一套一级市场的成长股投资策略。这涉及佩雷斯的“产业生命周期”理论：真正的产业投资往往从一级市场开始，二级市场看到的是一级市场未来的表现。

产业早期，无人能预判哪条技术路径会胜出。因此最优策略是广泛布局——如木头姐的操作，把所有技术路径纳入组合。这是风险投资的核心逻辑：投100个项目，死90个，活10个就是成功。

该策略在产业早期估值扩张阶段非常有效，能享受所有赛道红利。但当产业进入成熟期，市场必然去伪存真：资金从90个被淘汰项目，集中到10个真正跑出来的赢家。此时仍分散投资，回报必然落后。

2022年的市场杀估值，正是这一“去伪存真”过程。英伟达跌70%，比特币从8万跌至2万，所有估值型资产深度调整。这一轮调整的核心，是逼产业交出答卷：例如英伟达，必须证明自己不是游戏显卡公司，而是AI算力基础设施提供商。

而2022年底、2023年初ChatGPT的出现，标志着市场从众多技术路径中，明确了少数能跑通的赛道。英伟达用后续财报给出了答案，确立了AI时代的核心地位——“想富先修路，修路先买铲子”，英伟达的铲子成了确定性标的。

波动率与市场风险：确定性越高，风险越大

分析市场，波动率是核心指标。它是确定性的反面：不确定性越高，波动率越大；确定性越强，波动率越小。

2022年英伟达跌70%后，市场逐渐确认AI将带来巨大资本开支，其业绩也逐步兑现。从那时到2023、2024年，波动率持续下降——说明市场共识越来越强，确定性极高。但问题恰恰出在“确定性太高”上：高确定性催生贪婪，场外杠杆、民间配资、押房押车all in的现象日益普遍。

2024年6月14日，付鹏在华尔街见闻《付鹏说》专栏第20期中提醒：英伟达应该考虑买入保险。8月市场波动上升后，付鹏随即分享了应对方法。

可以这样理解：《付鹏说》专栏中的很多内容，是专门面向普通投资者朋友的。大家并非金融机构，无法通过券商渠道每季度参与线下交流。付鹏的专业性内容主要集中于该专栏，而非短视频平台——短视频仅为闲谈，深度分析与观点输出都在这里。

果不其然，2024年英伟达“闪崩”印证了这一逻辑。当时许多分析归因于“日元套息交易拆仓”，但在我看来，核心原因只有一个：全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化都只是导火索。

这也是我一直强调的：别盯负债端，要看资产端。如果AI被证明是泡沫，全球市场都会崩，届时加息降息都无济于事；如果AI能兑现生产力价值，市场的上涨才具备坚实基础。

AI的“修路”与“通车”——生产力到生产关系的传导

英伟达闪崩后，市场一直在问：AI是不是泡沫？这个问题的本质，和2002、2003年谢国忠关于中国基建的争论如出一辙。

当年有人认为修高速公路是浪费、是债务；但事实证明，“要想富先修路”，基建拉动了城镇化和经济增长。现在的AI行业，正处在“路修完了，有没有车跑”的关键节点。

过去几年，几万亿美元的AI上游基建已投下，算力、电力等“高速公路”基本成型，但真正的企业级AI应用——“车”——尚未大规模跑起来。目前的ChatGPT、图生文、文生图等只是表层应用，远非能拉动生产力变革的核心应用。

市场的疑虑和等待，本质上是在等一个答案：这些AI基建，究竟是能拉动经济增长的资产，还是无法产生回报的债务？答案将决定全球资产的未来走向。

从利率曲线结构，也能看到美联储的“预防性操作”：英伟达闪崩后，美国国债“三个月减十年期”利差迅速倒挂，每一次倒挂都对应波动率的下降。这背后是美联储通过短端流动性调节，避免系统性风险扩散，为AI应用落地争取时间。

但这种操作也是双刃剑：好处是延缓市场快速崩盘，坏处是让估值变得更贵。到了今年年底、明年年初，这个问题已压不住了。

明年将是AI从生产力到生产关系传导的证明或证伪之年。

特斯拉就是这个证明过程的关键标的。就像2021、2022年的英伟达需要证明自己是算力提供商而非显卡公司，特斯拉明年需要证明：它到底是一家汽车公司，还是一个企业级重AI应用平台？答案不同，估值天差地别。

如果只是汽车公司，万亿市值已透支；如果是AI应用平台，万亿市值只是起点。

当前美股（特别是AI板块）是全球“生产力”的核心，全球主要资产的波动率都与其高度绑定。如果AI最终被证实为泡沫，那不仅是美股，包括日本、欧洲在内的全球股市都会崩盘，“这是一根绳上的蚂蚱”。

目前加息或降息已不重要，核心在于资产端（AI）能否产生真实回报率，若资产端出问题，负债端的调整无济于事。

两条路径与时代机遇

回到最初的问题：AI是不是泡沫？明年的利率曲线走势，只有两条路径：

第一条是证伪路径：如果AI上游基建无法转化为下游应用的生产力，过去几年的投资都会变成债务，全球市场将崩盘，无一资产能独善其身。

第二条是证实路径：如果AI完成从“修路”到“通车”的传导，生产力真正拉动生产关系变革，我们将迎来第二波浪潮——不仅是生产力创造的财富，更是生产关系优化和制度秩序革新的系统性机会。

每一轮长周期里，都有三次大机遇：生产力提升、生产关系改变、制度秩序重构。人这一辈子，能赶上一个齿轮的周期，就已经很好了。英伟达已证明自己是确定性的生产力标的，未来会成为成熟的成长股；而接下来的机会，就在生产关系的变革里——也就是AI应用的落地和普及。

这就是我们当下所处的时代节点：要么见证一场生产力革命的崩塌，要么亲历一次生产关系重构的崛起。答案，就藏在明年的市场验证里。（作者李佳、编辑王丽）

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