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分享嘉宾：米磊，中科创星创始合伙人、《硬科技浪潮》作者。
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第 9842 篇深度好文：8405 字 | 15 分钟阅读
商业思维
笔记君说：
未来二三十年，世界将迎来一系列相互交织、彼此推动的重大趋势。
这些变化并不只是科学家、企业家和投资人的事情。它们将深刻改变产业结构、国家竞争、财富创造和社会运行方式，也将直接影响我们每个人如何工作、如何学习、如何选择职业，以及下一代将在怎样的世界中生活。
许多今天看起来遥远的前沿技术，可能会像过去的互联网和智能手机一样，在不经意间成为未来社会的基础设施。
当下，我们正站在工业文明向智能文明跃迁的关键节点。
这场变化从何而来？将走向何处？中国和我们这一代人能够在其中做些什么？
今天这篇文章，我们就来谈论下这些话题。
一、AI不是一次工具升级，
而是文明能力的跃迁
AI的爆发，意味着智能正在第一次摆脱碳基生命的限制，成为一种可以被制造、复制和持续升级的能力。这不是一般意义上的技术进步，而是文明演化层级的变化。
我们简单进行一个对比：大脑的出现，是地球生命史上真正的分水岭。此前，生物主要依靠基因中写好的本能适应环境；此后，生命开始理解环境、预测结果、积累经验，并主动改造世界。
人类为什么能超过力量更强、速度更快的动物？根本原因不是我们的身体，而是大脑带来了三种前所未有的能力：
第一，能够形成抽象知识；
第二，能够通过语言和文字把知识跨个体、跨代际传递；
第三，能够依靠共同知识组织大规模协作。
工具、农业、城市、科学和工业，本质上都是大脑能力的外化。人类没有翅膀，却依靠知识造出了飞机；人类的肌肉并不强大，却依靠知识制造出挖掘机、轮船和火箭。
过去几万年文明取得的全部成就，都可以追溯到同一个源头：智人长出了一颗能够学习、推理和创造的大脑。
所以，理解AI的真正价值，要从"大脑对人类意味着什么"出发。
过去，所有知识生产都受制于人的生理边界：一个人需要十几年才能完成专业训练，一位顶尖科学家的有效工作时间不过几十年；人的记忆会衰退，精力会波动，经验也很难完整传给下一代。人类文明虽然能够积累知识，但生产和调用知识的主体，始终是数量有限、寿命有限的大脑。
AI正在打破这个限制。它的知识可以存储在芯片中，能力可以通过网络被同时调用，模型可以复制到成千上万个终端，不同智能体还可以并行处理不同问题。
人类培养一位专家，需要教育、实践和时间；一个成熟的AI能力一旦形成，其边际复制成本会迅速下降。
更重要的是，人类传递智慧通常需要多年教育，而机器之间交换能力，理论上可以通过数据、模型和参数在极短时间内完成。
这意味着，知识第一次具有了类似工业品的规模化供给能力。蒸汽机和电动机把人的体力从肌肉中解放出来，AI则开始把一部分认知能力从大脑中解放出来。工业革命的核心，是机器可以批量生产力量；AI革命的核心，是机器开始批量生产部分脑力。
两者带来的影响不在同一个层面。机器替代体力，可以提高既有生产流程的效率；机器介入认知，则会进一步改变谁来发现问题、设计流程、组织资源和创造新知识。
过去，技术只是人类思想的执行工具；现在，技术正在进入观察、分析、推理、规划和创造这些原本由人垄断的环节。
实际上，从AlphaGo到AlphaFold（都是谷歌 DeepMind 团队开发的里程碑式人工智能系统），再到通用大模型，这条演化路径已经越来越清楚——AlphaGo证明，机器能够在规则明确、需要复杂策略的领域超过顶尖人类；
AlphaFold证明，AI不只会处理互联网信息，也可以进入蛋白质结构这类科学问题，缩小人类探索巨大可能空间的范围；大模型则进一步把AI从少数专业场景带入语言、编程、设计、研究和决策辅助等通用场景。
这三次跃迁背后，其实是同一件事：AI正在从"执行人写好的规则"，走向"从数据中学习规律"，再走向"参与知识生产"。
一旦AI能够帮助人类提出假设、设计材料、寻找药物、优化工程方案，它带来的就不只是生产效率提高，而是科学发现速度的提高。
这会形成一种前所未有的正反馈：更强的AI帮助设计更先进的芯片、材料和能源系统；更先进的芯片、材料和能源系统又支撑更强的AI。
如果这条循环不断加速，技术进步的速度就可能不再主要受限于人类科学家的数量与工作时间，而更多取决于我们对智能系统的控制能力。所以，AI不是信息革命的普通延续，而是文明第一次开始拥有"可复制的认知能力"。
当然，AI也带来了挑战：当记忆、计算和标准化推理不再稀缺，人之所以为人的价值究竟是什么？
我的答案是，机器会越来越擅长给出答案，但提出什么问题、选择什么方向、为什么要做一件事，以及愿意为结果承担什么责任，仍然是人类必须守住的部分。
二、资本仍然重要，
但知识将成为更稀缺的生产要素
每个时代的竞争，归根到底都是对关键生产要素的争夺。农业文明争夺土地，因为土地决定粮食；工业文明争夺资本、机器和能源，因为建工厂、铺铁路、扩大生产都需要巨额投入。
进入硬科技文明之后，资本依然不可或缺，但资本不再是最稀缺的东西。钱可以买设备、建厂房、招团队，却不能自动产生正确的技术路线。
今天，全世界并不缺寻找机会的资金。真正稀缺的是三类人：能够判断技术方向的人，能够把科学原理变成工程方案的人，以及能够把工程方案变成稳定产品的人。
知识有两个资本不具备的特点：
第一，知识可以被同时使用。土地和机器具有排他性，一个人占用，别人就无法同时使用；知识被更多人掌握却不会减少，反而可能在传播和交叉中产生新的知识。
第二，知识具有更强的复利。一个人掌握数据分析之后，可以进一步学习AI；理解AI之后，再与制造、医疗、材料或金融结合，就会形成新的专业能力。知识不是简单相加，而是在连接中放大。
因此，AI时代普通人之间真正的差距，不是信息差，而是认知差和实践差。信息会越来越便宜，答案会越来越容易生成，但好问题、真判断和解决复杂问题的能力会越来越贵。
以美国为例，过去二十多年，很多与知识和专业服务高度相关的领域，价格都出现了明显上涨，比如教育、医疗和教材等。
这背后反映出的一个趋势，就是知识越来越稀缺，知识的价值也越来越高。我们在企业内部的价值分配上，同样可以看到这种变化。
比如韩国一些半导体企业，开始进一步提高技术人才和员工在企业价值分配中的权重。
过去工业资本主义时代，资本往往处于价值分配体系的核心位置；但是到了知识经济和硬科技时代，掌握核心知识和关键技术的人才，在价值分配中的地位正在不断提高。AI时代，这种趋势表现得更加明显。
大家可以看到，今天全球最顶尖的AI人才已经成为各大科技公司争夺的核心资源，极少数顶尖人才的整体薪酬甚至可以达到过去难以想象的水平。美国也出现了一些创业者放下原来的公司，直接加入头部AI公司的现象。
这背后说明了什么？在一个由AI和硬科技推动的时代，仅仅掌握资本已经不够了，真正稀缺的是能够创造新知识、掌握核心技术的人。
资本当然仍然重要，但是资本本身越来越需要追逐知识、追逐技术、追逐人才。因为真正能够推动下一轮产业增长的，不再只是资本规模，而是谁掌握了最前沿的知识和最核心的技术。
所以我们看到，无论在美国还是中国，今天的硬科技创业者正在成为这个时代最重要的一批创新力量。他们掌握的核心资源，本质上就是知识和技术。
再看今天中国新一代科技企业家的变化，也非常有意思。越来越多站在产业前沿的企业家，都拥有非常强的理工科、科研或者工程背景。清华大学、中国科学院以及其他顶尖高校和科研机构，正在不断走出新一代科技企业家。
过去的企业家可能来自各种不同背景，有的人擅长贸易，有的人擅长营销，有的人擅长渠道，有的人擅长资本运作。但是未来真正能够站在产业最前沿的企业家，对综合能力的要求可能会越来越高。
他既要懂硬科技，又要懂产业；既要理解技术曲线，又要理解商业规律；既要能够组织科学家和工程师，又要能够组织资本、供应链和市场。
所以，未来最顶尖的企业家，很可能首先是一批真正理解科技的人。这是一个非常重要的时代变化。
而在中国，我们也可以看到另外一个非常重要的条件，就是从国家到产业、资本再到社会各个层面，对科技创新和硬科技发展的重视程度都在不断提高。这对于中国抓住新一轮科技革命，是一个非常重要的基础。
三、五大技术正在崛起
为什么我们认为今天是硬科技文明奇点到来的时刻？因为今天实际上是几个重要拐点叠加的结果。
首先从康波周期来看。按照康波周期理论，大约五六十年会出现一次大的经济技术周期。工业革命以来，人类已经经历了多轮康波周期。每一个周期背后，都伴随着一轮主导技术和产业革命。
每一轮经济增长也很像一条S型曲线：开始的时候增长比较缓慢；随着新技术成熟和产业化，进入高速增长阶段；当技术红利逐渐释放完毕，增长开始放缓，最终进入调整期。
摆脱旧周期的一个重要力量，就是新一轮科技革命。新的技术开始出现，新的投资方向形成，新的产业开始增长，从而推动经济进入下一轮增长周期。
上一轮非常重要的技术革命，是从上世纪中后期开始的信息技术革命。集成电路、计算机、通信和互联网不断发展，摩尔定律推动计算能力持续提升，最终形成了过去几十年的信息化浪潮。
但随着传统摩尔定律逐渐逼近物理和经济极限，上一轮信息技术革命的边际推动力也在下降。与此同时，从2010年代开始，以人工智能为代表的新一轮科技革命逐渐进入萌芽和积累阶段。
到了今天，一个非常重要的变化正在发生：人工智能开始从长期积累进入加速爆发阶段，同时量子科技、可控核聚变、具身智能、商业航天、脑机接口、新材料、合成生物学等一系列硬科技方向也开始加速发展。
所以我们认为，现在正处于两轮大技术周期交替的关键节点。为什么今天很多人对经济的感受完全不同？因为我们正在经历一种非常典型的"K型分化"。
一方面，上一轮技术周期中的一些产业已经进入成熟甚至下行阶段，所以身处这些产业的人，会明显感觉到增长放缓、竞争加剧、产能过剩，甚至会对未来比较悲观。
但另一方面，人工智能、机器人、商业航天、先进能源等新产业正在高速增长。身处这些新产业的人，看到的却完全是另外一个世界：技术快速迭代，人才不断涌入，资本持续投入，市场空间迅速扩大。
所以今天为什么有人非常悲观，有人又非常乐观？因为他们实际上站在"K"的两条不同曲线上。一部分人在旧周期的下降通道里，另一部分人已经进入新周期的上升通道。
如果这个判断成立，那么随着时间推移，未来5到10年，新技术、新产业所代表的上升力量会越来越强，而旧周期中的低效产能也会逐渐调整和出清。最终，新产业的增长会逐渐成为整个经济新的驱动力。
所以，从康波周期的视角来看，我们正处于一个五六十年尺度的技术周期转换点。但是如果把时间尺度继续拉长，从人类文明的角度来看，这个变化可能更大。沿着这个判断，我们前些年就开始从五个方向思考未来：信息、能量、物质、空间和生命。
那么，这五个方向最终会走向哪里？
首先是信息。信息技术发展的核心趋势之一，就是信息处理的速度、密度和智能水平不断提高。
从电子计算，到光子技术，再到人工智能和量子信息，我们不断突破信息获取、传输、计算和处理的边界。所以我们认为，信息技术最终追求的是更高级的智能和计算能力。
第二个方向是能量。人类文明的发展史，本质上也是一部不断寻找更高能量密度、更高效率能源的历史。从木材到煤炭，从煤炭到石油和天然气，再到核裂变，人类能够控制和利用的能量密度不断提高。
未来继续向前走，一个非常重要的方向就是核聚变。因为核反应所释放的能量密度，远远超过传统化学反应。如果人类最终能够实现可控核聚变，就意味着我们对能源的利用能力再次实现巨大跃迁。所以，能量的一个重要终极方向，是聚变能源。
第三个方向是物质和材料。今天人类制造材料，本质上已经是在改变原子的排列和组合方式。
比如炼铁、炼钢，本质上都涉及材料微观结构和元素组成的变化。但传统制造很大程度上仍然是一种统计意义上的、宏观尺度的制造。
我们通过加热、加压、化学反应等方式，让大量原子按照一定规律重新排列，却很难对单个原子进行直接、精确和大规模的控制。
未来真正革命性的变化，是我们能够越来越精确地控制原子和分子。从纳米制造进一步走向原子级制造，从"制造一块材料"走向"设计并构造材料内部的微观结构"，最终实现对物质更加精准的控制。
第四个方向是空间。人类文明如果要长期延续，就不能永远局限在地球。从更长的宇宙尺度来看，地球和太阳都不是永恒存在的。
大约50亿年之后，太阳将进入红巨星演化阶段，地球届时将不再适宜今天这样的生命生存。
所以，如果把人类文明的时间尺度真正拉到数十亿年，走出地球、走出太阳系，最终向更广阔的宇宙空间扩展，就会成为文明延续必须面对的问题。因此，空间技术的长期方向，就是从进入太空、开发太空，最终走向星际生存甚至星际移民。
第五个方向是生命。我认为，未来生命技术非常重要的一条主线，就是人和机器之间的融合。第一步可能是脑机接口。再往后，碳基生命、硅基智能和各种硬科技可能进一步融合。
未来的人类不一定只是今天这种完全依靠自然进化形成的碳基生命，而可能成为一种由生物系统、人工智能、机器和新材料共同增强的更加复杂的生命形态。
为什么会走向这个方向？因为碳基生命本身是非常脆弱的。我们需要氧气，需要适宜的温度和压力，需要水，需要一个非常狭窄的生态环境。
如果未来人类真的希望走出地球甚至太阳系，仅仅依靠今天的碳基生命形态，会受到非常大的限制。
所以，人类要把文明的火种传递到更加遥远的未来，就必须不断突破自身生物学的局限。从这个意义上说，人机融合很可能会成为一个长期趋势。
我们把这五个方向进一步概括：信息的"尽头"是智能与量子；能量的"尽头"是可控核聚变；物质的"尽头"是原子级制造；空间的"尽头"未来是星际生存；生命的"尽头"是人机共生。
四、普通人如何找到自己的跨越路径？
做硬科技投资多年，我越来越确信：看懂大势的意义，不是让每个人都去追逐同一个风口，而是帮助每个人重新判断自己的位置。
谈到科技浪潮，普通人最容易陷入两种情绪。一种是兴奋，觉得遍地都是机会，于是不断追逐新概念；另一种是焦虑，觉得技术变化太快，自己的专业很快会失去价值。这两种情绪背后有同一个问题：只看见浪潮，没有看清自己在什么位置。
其实，世界像一片高低起伏的山地。每个人都站在不同的起点，有不同的能力、资源和责任。最热门的山峰不一定适合所有人，眼前的山顶也未必是整片山地的最高点。
我把普通人的方法总结为三个方向：向外看、向内看、向上看。向外看，是理解技术和产业正在向哪里迁移；向内看，是判断自己的热爱、优势和现实条件；向上看，是把眼前选择放进更长时间和更大系统中衡量。
1.向外看：到人少的地方寻找新机会
多数人做选择时，习惯盯着中心。高考看最热门的专业，求职看最知名的平台，创业看资本正在追什么。一条路被反复证明以后，确实会给人安全感。但当所有人都挤进同一条赛道，机会也往往已经被充分看见。
向外看，是把注意力从聚光灯中心移向边缘。这里的边缘不等于冷门，更不意味着为了反对主流而反对。它指的是主流行业的上下游、不同学科的交界、新技术刚刚创造的场景，以及规模暂时不大却长期存在的真实需求。
比如，AI热潮中最显眼的是大模型公司。但大模型要真正进入千行百业，还需要行业数据、模型安全、光通信、算力运维、能源和散热，也需要懂医疗、法律、制造、教育的人把模型变成可用方案。
普通人可以用三个问题寻找边缘机会：
第一，哪些需求已经出现，却还没有好产品？
第二，哪些岗位正在被新技术重新定义？
第三，我原有的专业与哪一种新技术结合后，会变得更稀缺？
真正有价值的跨界，不是同时学许多皮毛，而是在已有能力上接入一个新的增长变量。医生加AI、材料加机器人、制造加软件、内容加数据，都可能形成新的位置。
向外看还要遵守一个原则：先小幅测试，再全情投入。你可以利用一个业余项目、一门短课程、几次行业访谈或一件真实作品验证方向。不要因为一条新闻就仓促转行，也不要坐在原地把所有风险想象一遍。小步行动会提供比空想更准确的信息。
2.向内看：找到热爱擅长与需求的交点
只看外部趋势，人会不停追风口；只看内心感受，又可能离现实越来越远。
向内看，就是找到三件事的交点：你愿意长期做什么，你在哪些事情上确实比别人做得好，社会又愿意为什么付出资源。
真正的专业能力都需要长时间训练，而热爱决定你能不能度过枯燥期。最初的新鲜感消失以后，还愿意读资料、做实验、改方案的人，才有可能形成积累。
擅长决定你的学习斜率。喜欢一件事，并不意味着一定有优势。判断擅长不能只靠感觉，要看真实反馈：你在哪类任务上学得更快？别人经常因为什么向你求助？面对同样的问题，你能否更快找到结构？过去几年，你在哪些事情上形成了可以反复使用的方法？
需求决定能力能不能变成价值。社会不一定为你的努力买单，却会为被解决的问题买单。一个人很擅长的能力，如果与真实需求没有连接，就很难形成职业和商业上的回报。
AI时代，还要增加一个问题：我的能力会被AI替代，还是会被AI放大？如果一份工作主要由固定流程、明确规则和重复的信息处理构成，它更容易被自动化。
相对更有价值的，是定义问题、理解现场、跨专业沟通、审美判断、动手操作和承担责任。与其和AI比谁写得更快、算得更快，不如学会让AI处理可以标准化的部分，自己把精力放在机器难以独立完成的环节。
向内看并不是一次性找到所谓"天职"。人的兴趣会变化，技术也会变化。更可靠的做法，是守住稳定的内核，同时让能力持续升级。
3.向上看：不要困在眼前的局部最优
有时，我们迟迟找不到答案，是因为问题问得太低。
比如，只问"下一份工作工资高不高"，答案很可能指向眼下最热的岗位。向上一层，问题变成"这份工作能不能让我积累五年后仍然有价值的知识"，选择就会不同。
再向上一层，继续问"它是否处在产业长期需要的方向，能不能让我接近优秀的人和重要的问题"，答案会更清楚。
这就是从局部最优走向全局最优。局部最优像爬上眼前最近的一座小山。站在山顶时，你会以为已经到达最高处。只有把视角升高，才会发现不远处还有更高的山峰，只是中间隔着一段需要暂时下坡的路。
人生中的许多转型也是这样。学习新技能、进入新行业、离开熟悉岗位，短期看可能像在下坡：收入不一定立刻增加，过去的经验也不能全部兑现。
但如果新的方向能够形成更强的长期能力，这段下坡就可能是通往更高山峰的必经之路。
当然，"向上看"不等于用宏大目标压过现实生活。个人的基本收入、家庭责任和身心健康，本来就是全局的一部分。
真正的全局最优，是在守住基本盘的前提下，让当下行动同时积累经济价值、知识价值和社会价值。例如，如果一项选择只在一年尺度上漂亮，却不断透支未来能力，就需要警惕。如果它短期很难，却能持续积累稀缺知识，也值得认真评估。
不过，长期主义不等于无限期坚持。真正有效的坚持应该不断收到反馈：知识有没有增长，能力有没有被真实用户验证，同行是否认可你的进步，新的机会是否在增加。如果长期看不到任何反馈，继续投入可能只是舍不得承认沉没成本。
五、结语
如果让我用一句话概括未来30年，我会说：人工智能只是硬科技文明的序章。真正的大变化，是人类正在同时突破知识、能源、物质、空间和生命的边界。
当智能可以被复制，能源可能变得更加充沛，物质能够在原子尺度被精确操控，人类开始走向深空，机器又逐渐进入我们的身体与认知系统，我们面对的就不再是某一项技术的升级，而是一场文明能力的整体跃迁。
这样的时代一定伴随着不确定性。旧产业会调整，旧岗位会消失，过去行之有效的经验也可能迅速失效。但历史上的每一次技术革命都是如此：它一边打破旧秩序，一边创造过去无法想象的新职业、新产业和新生活。
区别只在于，有些人把变化看成危险，有些人则把变化看成重新选择位置的机会。
所以，我说我们这代人正面临最大的历史机遇，并不是因为成功会变得容易，更不是因为每个人只要站上风口，就一定能够被时代托举。
*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
主办方简介——
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