梁信军：未来十五年，惯性判断将失灵，三大趋势影响全球经济

本文来自微信公众号“复旦金融评论”，作者：梁信军。

在未来十五年内，随着人工智能技术的成熟、区块链技术的应用以及全球增长极的漂移，当下价值判断的坐标系将被彻底颠覆。

我们对未来的判断，总是基于一些基础假设，这些假设构成了我们价值判断的“锚点”。比如，无论是个人还是机构投资者，在投资时，心里总会有一个坐标系或一个价值判断的“锚点”。一家企业的市盈率（PE）和平均市净率（PB）就是常用的坐标系，在对其利润、经营状态、盈利模式、重置成本等等进行综合比较之后，最终认定这家公司是否值得投资。

但是，由于未来十五年内，以下三大形势将发生重要变化，价值判断的“锚点”也随之漂移。这意味着，基于当下惯性的一切判断都将可能失灵。

生产力：未来两三年内，人工智能开始挑战绝大部分行业的技术壁垒，颠覆企业的核心竞争力，很多行业将被边缘化甚至消失。

增长极：未来十五年内，全球经济增长驱动引擎、消费市场增长极正缓慢而坚定地发生改变。

人工智能颠覆行业生产力

人工智能技术真正被世界瞩目是在2016年。那一年，AlphaGo横空出世，两次对战职业围棋手取得胜利，震动了全世界；2017年AlphaGo Zero公布，与AlphaGo相比，其算法模型在短期内有了很大的提升。

人工智能的进化受益于算法模型进步、芯片性能提升、算力成本下降、供应增加、数据利用技术进步、可用数据增加、不依赖数据的对抗学习模型进化。我们能够感受到人工智能在各个行业里突飞猛进的发展（见图1）。这一切的发生，距今不过三年时间。

2016年，人工智能行业的融资总额增幅为30%~40%。从2017年起，融资总额开始高速增长，连续两年达到了约80%的增幅。截至2018年，全球人工智能行业股本融资额已达到185.3亿美元。可以预见，未来几年内，很多行业巨头的技术优势将由于人工智能的迅猛势头而被打破，行业格局将发生根本性改变。

人工智能的训练需要海量的数据支撑。基于数据的结构化程度、历史积累的时间久度、地域广度、行业深度、开放可用程度，人工智能将在有数据优势的领域率先落地应用，如互联网、金融、医疗健康和汽车等行业。

“人工智能+互联网”的典型例子是字节跳动，旗下产品有今日头条、抖音、火山小视频等。今日头条采用PGC模式，即平台和用户均不生产内容，而是抓取内容，通过智能算法不断学习互联网用户阅读习惯，向用户进行个性化推荐。该公司成立七年即达到750亿美元投前估值，不仅从百度、阿里巴巴、腾讯占据大半江山的互联网市场中破土而出，而且成长迅速，月活跃用户数达到10亿，仅次于微信的10.8亿。

不仅是在互联网这个新兴行业，传统行业也正在被人工智能深刻地改变着。

“人工智能+汽车”的切入点是自动驾驶技术。有赖于图像识别、雷达和超声系统的进步，直至2017年自动驾驶技术才真正达到L5的级别（即能在完全不知道前方路况、也没有地图的情况下实现自动驾驶）。在各类车辆中推广的顺序可能依次为：在固定路线上行驶的物流车、环境清洁用车、公交车、自动驾驶的出租车和市内交通摆渡车。

自动驾驶技术的成熟，将重塑汽车行业格局。第一，整车厂将面临灾难。未来的车辆买主将高度集中在几个“大玩家”上，它们拥有几百万辆车，供所有人摆渡使用。其他整车厂议价能力变弱。目前，最大的整车厂，如通用、日产的市值大约是500~600亿美元，而新崛起的Uber（估值1000亿美元）、Waymo（估值1750亿美元）和特斯拉（估值500亿美元）都已经接近甚至远超它们。第二，用户平台公司将快速崛起，经营规模会很大。平台对接用户与车辆，提供预约和叫车服务，成为自动驾驶领域必不可少的环节。目前，平台类公司已经有Uber、滴滴（估值560亿美元）等，必然还会有更多的公司加入竞争。第三，车载操作系统平台也将崛起。Waymo、Cruise，甚至是Uber、滴滴、特斯拉都有可能加入这个阵营。第四，一切和汽车保有量相关联的行业都将面临挑战。譬如车险、购车贷款、汽车配件、停车场、二手车市场等等。

“人工智能+医疗”将改变医疗行业格局。根据Global Market Insight的数据，目前有人工智能参与的药物研发领域是医疗行业的第一大细分市场，占比达35%；第二大细分市场是医学影像，将以超过40%的增速发展，预计2024年达到25亿美元的规模，占比达25%。除此之外，人工智能还将在辅助诊断、辅助治疗、健康管理和疾病预测等方面有所作为。

可以预见，随着人工智能在医疗行业的应用，普惠医疗前景可期：第一，人工智能诊断和手术机器人技术的进步，使得医疗机构的医护人员数量和质量的绝对重要性下降。第二，人工智能可通过识别医学影像进行初步的病理分析，在不取代医生的情况下，实现传统医疗与人工智能诊断并存。人工智能向医生提示诊断的重要信息，复核医生诊断结论，能够降低医院在诊断病情上的医护资源投入，提高产能。同时，人工智能诊断的可复制性将提升低等级医院的诊断水平。第三，制药行业的研发成本下降，推出新药速度加快，创新的同效仿制药剧增，从而推动了药价普惠。第四，医疗器械有了人工智能的加持，一台器械就有潜力成为一座小诊所，大大缓解国内医护人员不足的问题。

“人工智能+金融”将重塑金融行业格局。回归金融的本质，能够发现风险、对风险进行定价、转移风险从而形成闭环的金融，才是好的金融。从财务报表到社交信息，人工智能的参与使得金融行业能够掌握的信息更加丰富，金融机构对投资风险的预判以及对风险的定价更加精准，交易成本降低，处理速度加快。随着人工智能在金融领域的普遍应用，银行、保险、证券、投行、私募及私人财富管理等传统金融行业将会迎来改变：第一，效率极大提升，成本大幅度降低；第二，账户系统的改变和扩大，带来应用场景的变化；第三，风险的发现、定价、转移模式将发生改变。目前，在金融科技（FinTech）领域，只需传统金融3%左右的员工，已经创造出了同量级的市值/估值（见表1）。

人工智能对全球生产力的影响，是未来两三年内就会发生的事情。在未来七八年内，另一个重大趋势是区块链技术的成熟。区块链即将颠覆行业生态系统的供应链优势，深刻改变企业和社会的组织形态。

2019年是真正的区块链元年。未来，区块链的大规模商业应用可期。其原因在于以下三方面条件的逐步成熟。

第一，区块链3.0技术能够提升区块链的性能、易用性、可操作性和扩展性。包括跨链、侧链、分区、分片等在内的技术，大部分都会在2019年成熟，并且继续进步。

第二，稳定数字货币在最近一年中迅猛发展。数字货币作为支付工具、交换媒介、价值尺度和价值存储的功能会得到圆满解决。在区块链投资领域，将会有大规模的资金入场。

第三，法律法规的制定、监管体系的建设正在逐步成熟。以区块链为基础的数字经济必须获得法律的保障，只有合法合规，公开社会才会更容易接受区块链这一新兴事物。

区块链所带来的，不仅仅是简单的记账认证功能，其真正有价值之处在于加密账户体系是一段可编程的程序，这段程序带着智能合约，可以按约定自动执行，社会的信任成本因此大大降低。

过去，企业和企业之间签订协议，需要考虑各个环节中的种种问题，比如，各国法律体系差异造成法律依据不同；支付和结算的货币需要商定；纠纷仲裁的地点需要确认。而区块链的分布式记账方式，为新经济、新规则提供了一套记账方法和账户体系。在区块链场景下，上述的这些约定都不再必要。智能合约就是游戏规则，对赌标的也会明确，只要条件成立，合约会自动执行并进行清算结算。

区块链最核心的问题就是解决信用共识的问题，通过区块链的形式，很容易建立信任。信任成本的降低又意味着生产关系的重构。举个简单的例子，一家银行不可能将自己的清结算中心外包出去，因为这是银行的核心环节，账绝对不可以记错。所以说在过去，企业的供应链组织形态是这样的：信任成本高的环节，需要放到自己企业内部；信任成本较高的环节，考虑参股或者两个企业签订一定的长期合作协议，形成企业生态圈；信任成本低的环节可以外包。而在未来，很多信任成本高的环节都可以通过区块链的技术特征加以解决，所以区块链技术不仅仅会影响一个企业外部的供应链、生态圈，也会影响企业的内部组织形态，也就是是否还有必要把这么多环节放在企业内部。

一个区块链技术使用的典型场景是瑞波系统（Ripple）的跨境转账功能。与建立于1973年并被世界上多个国家银行广泛使用的“环球同业银行金融电讯协会（SWIFT）”系统相比，瑞波的交易速度更快，可以在5秒以内实现，而SWIFT则需要数小时甚至数天。同时，瑞波的交易费用也大大降低了，甚至可以忽略不计，并且能够实时追踪钱款动向。尽管两者的体量目前还不能相比（瑞波日交易金额为5亿美元，而SWIFT为1000亿美元；已加入瑞波的金融机构数量在200家以上，而老牌的SWIFT则有超过11000家金融机构入驻），但是基于成本因素，未来跨境小额转账可能是区块链应用落地的刚需场景。

另一个基于区块链技术的跨境转账服务提供商是Veem。自2014年成立以来，Veem利用区块链技术提供准确的追踪及账户管理功能，为企业客户带来大型金融机构无法提供的透明度。在未来，跨国交易将变得异常容易。在区块链的落地应用方面，

根据DappRadar的数据，2017年EOS生态内已有323款Dapp，每日活跃用户数约5万，24小时交易额在2500万美元。有人会问，什么时候在区块链上也能出现一个像微信那样10亿月活的杀手级应用呢？我认为可能不会出现。因为基于移动互联网的APP和基于区块链系统的Dapp存在根本差异。互联网将商业模式平台化，区块链则反其道而行，将商业平台进行解构、去中心化。也许，将来不会出现几亿日活的超级Dapp，但有可能会出现几万个有几百万日活用户Dapp的公有链。大市值只能出现在公有区块链上，不会出现在应用层面上。一条公有链的价值等于这条公有链上所有Dapp价值的总和，当一条公有链上存在大量Dapp时，公有链的价值才会体现并提升。

“中国故事”能否继续？

人工智能、区块链这两项技术的发展，意味着我们现在的“锚点”，或者价值判断的坐标系在未来几年间都将发生根本性的转移。让我们把目光放得更远一些，未来十五年内，全球的增长驱动引擎也将发生变化。

沃伦·巴菲特和比尔·盖茨有一个形象的“电梯”比喻：企业如果正好诞生在一个高成长的经济环境下，相当于坐上了“电梯”，发展速度会跳跃式地增长。所以，关注全球经济的增长驱动引擎和消费市场的增长极将发生怎样的转移，也就是关注下一个“电梯”在哪里非常重要。

几乎可以断言，只要是与中产或者中产以上有生意往来的公司，不用看报表就能知道，其大概20%~22%左右的销售额来自于中国人、中国市场或者中国人在海外的购物。如果你在中国，又从事了互联网行业，就更是站在潮流的最前方。全球互联网公司的前十名中，第三、第四、第十都是中国公司，分别是腾讯(00700)、阿里巴巴(BABA.US)、百度(BIDU.US)。坐在这个“电梯”上就不太会落伍。

而在未来的二十年里，这个经济增长的奇迹将属于东南亚、南亚。

目前，中国有14.09亿人口，南亚17.53亿，东南亚6.49亿；中国的人口平均年龄大致在38~39岁，南亚在27岁；目前中国的GDP约为12.24万美元，而南亚、东南亚的GDP相加，总共是6万美元左右，相当于中国的二分之一；中国的最终消费支出是6.4万亿美元，东南亚、南亚相加大概是4.2万亿美元，相当于中国的三分之二；外资流入增速方面，中国为负增长，南亚和东南亚则在翻倍增长。

庞大而年轻的人口、制造业的飞速发展，是南亚和东南亚两个地区的巨大优势。另外，由于互联网人口数量巨大，起步时间较晚，这些国家跨过了PC互联网的发展阶段，直接进入了移动互联网阶段，基于移动互联网的很多产业快速成型，经济发展及转型成本很低。

目前，不含印度，东盟（含马来西亚、泰国、菲律宾、新加坡、文莱、越南、老挝、缅甸和柬埔寨）已成为中国第二大贸易伙伴，贸易总值为1.63万亿元，增长9.4%，占我国外贸总值的13.5%。其中，对东盟出口9130.2亿元，增长12.9%；自东盟进口7156.3亿元，增长5.2%；对东盟贸易顺差1973.9亿元，扩大53.7%。

纵观国际，越来越多的大型跨国企业，包括欧美日韩部分行业的龙头企业，出于种种考虑，以及为了规避中美贸易摩擦的影响，正在把自己的工厂搬迁到南亚和东南亚。比如，松下电器把在苏州和深圳的汽车电子产品的生产转移至泰国、马来西亚和墨西哥；夏普计划在2019年夏季以后，将面向美国市场的复合机生产的工厂从江苏转移至泰国，原本在杭州的个人电脑生产也基本决定向越南转移。工厂的南迁，又带动了整个供应链的南迁，当地相应的基础设施如港口、码头、机场、道路等快速发展，这些地区完全有可能出现产业跨越性的巨变。