在互联网红利逐渐消失的时代，未来究竟属于web3、元宇宙，还是碳中和？究竟哪种革命性技术可以引领人类社会走出经济衰退、疫情和战争的影响，并将全球经济体量再向上推动数十倍？我们的答案是，我们早已处于人工智能时代之中。

我们正处于传统信息技术时代的黄昏，和人工智能时代的黎明。在过去的260年间，人类社会经历了三次巨大的科技创新浪潮，蒸汽机、电力和信息技术，将全球GDP提升了近千倍。每一次科技浪潮都通过某一项先进生产力要素的突破，进而引起大多数行业的变革：比如蒸汽机的出现推动了汽车、火车、轮船、钢铁等行业的巨大发展，140年前美国铁路行业的恶性竞争史，就如同现今互联网行业BAT之间的竞争。而铁路行业发展、兼并所需的巨额金融资本，又驱动了华尔街的发展，逐渐成为全球的金融中心。

二战之后以信息技术为核心的第三次科技革命迄今已逾70年，将全球GDP提升约60倍。其中可分为两段：1950年-1990年，是半导体产业迅猛发展的时代，推动了大型计算机向个人PC的小型化；1990年至今是近30年的互联网全球化时代，而互联网时代又细分为桌面互联网和移动互联网两段。

但随着摩尔定律的失效和信息技术红利彻底用尽，加上疫情黑天鹅影响，全球GDP衰退，引发并加剧了全球地缘政治和军事冲突，开始向逆全球化发展。

所以未来到底属于web3、元宇宙，还是碳中和？到底什么样的革命性技术可以引领人类社会走出经济衰退、疫情和战争的影响，并将全球经济体量再向上推动增长下一个50倍？我们的答案是，我们早已处于人工智能时代之中。就像直到2010年iphone4发布，绝大多数人也并未意识到移动互联网革命早已开始一样，如今人工智能其实也已广泛应用，比如到处遍布的摄像头和手机人脸识别，微信语音和文本转换，抖音动态美颜特效、推荐算法，家庭扫地机器人和餐厅送餐机器人，背后都是人工智能核心技术在过去十年不断取得的巨大突破。

互联网已经是传统行业。互联网技术作为过去30年最先进的生产力要素，改变了全球的所有人、所有产业、社会经济，甚至是政治、军事、宗教。虽然互联网的技术红利已基本用尽，但我们仍可通过研究其历史规律，来预测未来新技术发展的可能路径。30年的互联网发展历程总体可分为桌面互联网和移动互联网两个时代，按产业渗透规律，又可分为信息互联网、消费互联网和产业互联网三大阶段。

系统硬件都是最先起步，包括底层芯片、操作系统、联网通信、整机等，进而初步向媒体工具、文娱游戏行业渗透，因为这些领域最易受新技术的影响。当2002年中国网民达到6000万人，2012年中国智能手机出货量达到2亿部之后 ，互联网和移动互联网开始全面开花，渗透变革了直接to C的众多行业，如零售消费、交通出行、教育、金融、汽车、居住、医疗等。而当用户量进一步上涨、新技术的渗透进一步加深，企业服务、物流、制造、农业、能源等to B产业被影响。

而这个过程中可以发现，移动互联网时代对产业的渗透深度比桌面互联网更深，桌面互联网介入行业基本停留在信息连接层面，而到移动互联网时代，众多掌握先进技术要素的公司开始自己下场开超市、组车队、重构教育内容和金融机构，甚至是卖房、造车。也有些公司虽然诞生在桌面时代，但成功抓住移动爆发红利杀出重围，比如美团、去哪儿、支付宝。

抖音的崛起是中国移动互联网时代的最大变数，也是数据通信传输技术不断提升的必然，引发了用户流量结构的重组，进而催生了一大批抓住抖音流量红利崛起的消费品牌，如完美日记、花西子等等。但最终都逃不过被平台收割的命运，就像当年淘品牌的结局一样。微信支付、支付宝的普及极大推动了线下连锁零售的数字化程度和管理半径，减少了上下游现金收款产生的风险，促使其在资本市场被重新认可，连锁化率进一步提升，比如喜茶、瑞幸、Manner等等。这两条逻辑共同构成了过去几年的消费投资热潮主线。

如何评判一个新技术是否能引领未来的发展方向？我们要看它能否从本质上解放生产力、发展生产力。蒸汽机之所以推动了第一次科技革命，是因为其极大的提升了劳动生产力，并将大量劳动人口从第一产业农业的低级劳动中解放出来，进入第二产业工业。电力加速了这一过程，并推动了第三产业服务业的出现和发展。信息技术将更多的人口从第一、二产业中释放，进入第三产业（如大量年轻人不再进厂而去送外卖、跑滴滴），于是形成了如今全球第三产业GDP占比55%，中国第三产业劳动人口占比50%的格局。

机器人即是人工智能技术的硬件形态，在可见的未来，将第一二三产业的劳动人口从低级劳动中大比例释放和替代，并在这个过程中推动全球GDP继续百倍增长。

同时可大胆预言，以创新为职业的第四产业将会出现，而这个职业在人类的历史长河中其实一直存在于第一二三产业的边缘，不断用突破性创新推动着人类技术的进步，且社会生产力的提升促使该职业人群不断扩大。这大约能证明刘慈欣的技术爆炸假说来源。

人工智能从模块上可分为感知、计算和控制三大部分，由表及里可分为应用层、数据层、算法层、算力层，而随着2012年芯片进入28nm制程后的量子隧穿效应导致摩尔定律失效，“每提升一倍算力，就需要一倍能源”的后摩尔定律或将成为人工智能时代的核心驱动逻辑，算力的发展将极大受制于能源，当前全球用于制造算力芯片的能源占全球用电量的约1%，可以预测在人工智能大规模普及的未来数十年后，该比例将会大幅提升至50%甚至90%以上。而全球如何在减少化石能源、提升清洁能源占比，从而确保减少碳排放遏制全球升温的同时，持续提升能源使用量级，将推动一系列能源技术革命。关于该方向的研究可参考我们的另一篇报告《碳中和：能源技术新革命》。

早在第一次科技革命之前260年，哥伦布地理大发现就使西班牙成为了第一个全球化霸主。蒸汽机驱动英国打败西班牙无敌舰队，电力和两次世界大战使美国超过英国，信息技术又让美国赢得和苏联的冷战对抗，全球过了30年相对和平的单极霸权格局。

因此中国如果仅在现有技术框架中与欧美竞争，只会不断被卡脖子，事倍功半。只有引领下一代人工智能和碳中和能源技术科技革命浪潮，才能从全球竞争中胜出。

尽管中国已经跻身人工智能领域的大国，但是我们必须认识到中美之间在AI领域仍然有着明显的差距。从投资金额和布局上看，从2013年到2024年，美国对人工智能公司的私人投资是中国的2倍多。当前美国AI企业数量领先中国，布局在整个产业链上，尤其在算法、芯片等产业核心领域积累了强大的技术创新优势。更关键的是，尽管近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，但中国AI研究的质量与美国仍然有较大差距（集中体现在AI顶会论文的引用量的差距上）。

因此，中国需要持续加大在AI领域的研发费用规模，特别是加大基础学科的人才培养，吸引全世界优秀的AI人才。只有这样，中国才能有朝一日赶超美国，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上的拥有自己的优势，形成持久领军世界的格局。

一、AI发展简史

人工智能的概念第一次被提出是在1956年达特茅斯夏季人工智能研究会议上。当时的科学家主要讨论了计算机科学领域尚未解决的问题，期待通过模拟人类大脑的运行，解决一些特定领域的具体问题（例如开发几何定理证明器）。

那么到底什么是人工智能？目前看来，Stuart Russell与Peter Norvig在《人工智能：一种现代的方法》一书中的定义最为准确：人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体”是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统。这个定义既强调了人工智能可以根据环境感知做出主动反应，又强调人工智能所做出的反应必须达成目标，同时没有给人造成“人工智能是对人类思维方式或人类总结的思维法则的模仿”这种错觉。

到目前为止，人工智能一共经历了三波浪潮。

第一次AI浪潮与图灵和他提出的“图灵测试”紧密相关。图灵测试刚提出没几年，人们似乎就看到了计算机通过图灵测试的曙光：1966年MIT教授Joseph Weizenbaum发明了一个可以和人对话的小程序——Eliza（取名字萧伯纳的戏剧《茶花女》），轰动世界。但是Eliza的程序原理和源代码显示，Eliza本质是一个在话题库里通过关键字映射的方式，根据人的问话回复设定好的答语的程序。不过现在人们认为，Eliza是微软小冰、Siri、Allo和Alexa的真正鼻祖。图灵测试以及为了通过图灵测试而开展的技术研发，都在过去的几十年时间里推动了人工智能，特别是自然语言处理技术（NLP）的飞速发展。

第二次AI浪潮出现在1980-1990年代，语音识别（ASR）是最具代表性的几项突破性进展之一。在当时，语音识别主要分成两大流派：专家系统和概率系统。专家系统严重依赖人类的语言学知识，可拓展性和可适应性都很差，难以解决“不特定语者、大词汇、连续性语音识别”这三大难题。而概率系统则基于大型的语音数据语料库，使用统计模型进行语音识别工作。中国学者李开复在这个领域取得了很大成果，基本上宣告了以专家系统为代表的符号主义学派（Symbolic AI）在语音识别领域的失败。通过引入统计模型，语音识别的准确率提升了一个层次。

第三次AI浪潮起始于2006年，很大程度上归功于深度学习的实用化进程。深度学习兴起建立在以Geoffrey Hinton为代表的科学家数十年的积累基础之上。简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型；如果不符合，就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。本质上，指导深度学习的是一种“实用主义”的思想。实用主义思想让深度学习的感知能力（建模能力）远强于传统的机器学习方法，但也意味着人们难以说出模型中变量的选择、参数的取值与最终的感知能力之间的因果关系。

需要特别说明的是，人们往往容易将深度学习与“机器学习”这一概念混淆。事实上，在1956年人工智能的概念第一次被提出后，Arthur Samuel就提出：机器学习研究和构建的是一种特殊的算法而非某一个特定的算法，是一个宽泛的概念，指的是利用算法使得计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息；而深度学习只是机器学习的一个子集，是比其他学习方法使用了更多的参数、模型也更加复杂的一系列算法。简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。本质上，指导深度学习的是一种“实用主义”的思想。实用主义思想让深度学习的感知能力（建模能力）远强于传统的机器学习方法，但也意味着人们难以说出模型中变量的选择、参数的取值与最终的感知能力之间的因果关系。

二、AI的三大基石解析

如前所述，人工智能由表及里可分为应用层、数据层、算法层和算力层。

1.算力

算力层包括具备计算能力硬件和大数据基础设施。回顾历史我们就会发现，历次算力层的发展都会显著推动算法层的进步，并促使技术的普及应用。21世纪互联网大规模服务集群的出现、搜索和电商业务带来的大数据积累、GPU和异构/低功耗芯片兴起带来的运算力提升，促成了深度学习的诞生，促成了人工智能的这一波爆发。而AI芯片的出现进一步显著提高了数据处理速度：在CPU的基础上，出现了擅长并行计算的GPU，以及拥有良好运行能效比、更适合深度学习模型的现场可编程门阵列（FPGA)和应用专用集成电路（ASIC）。

当前，人工智能的算力层面临巨大的挑战。随着2012年芯片28nm的工艺出现，原先通过在平面上增加晶体管的数量来提升芯片性能的思路因为量子隧穿效应而不再可取，摩尔定律开始失效。晶体管MOSFET这个芯片里最基础的单元，由平面结构变成立体结构（由下图中的Planar结构转向FinFET结构，2024年之后进一步从FinFET结构转向GAAFET结构）。

三代MOSFET的栅极结构演化。其中灰色代表电流流经区域，绿色代表充当闸门的栅极

芯片结构的改变直接导致了芯片制造步骤的增加，最终体现为成本的上升。在2012年28nm工艺的时候，处理器的生产大概需要450步。到了2024年的5nm工艺时，生产环节已经增加到了1200步。对应到每1亿个栅极的制造成本上，我们从图中可以清楚地看到，从90 nm 工艺到7nm工艺，生产成本先下降后上升。这就使得摩尔定律的另一种表述形式——“同样性能的新品价格每18-24个月减半”不再成立。未来我们很可能见到的情况是，搭载了顶级技术和工艺生产出来的芯片的电子产品或设备价格高昂，超过了一般消费者的承受力度。

不过算力层的这个变化让半导体制造企业受益最大，因为只要需求存在，台积电、三星、英特尔等几家掌握先进工艺的厂商就会持续投入资金和人力，不断设计和制造新一代芯片，然后根据自身成本给产品定价。

想要彻底解决摩尔定律失效的问题，需要跳出当前芯片设计的冯诺依曼结构。类脑芯片、存算一体、寻找基于硅以外的新材料制造芯片，甚至量子计算等等都是潜力巨大的解决方案，但是这些方案距离成熟落地还非常遥远（最乐观地估计也需要几十年的时间），无法解决当下芯片行业的困局。在这段时期内，行业内为了提升芯片性能，开始广泛应用Chiplet技术，或者使用碳基芯片、光芯片等等。

Chiplet技术

Chip