新一轮科技革命正在到来！

ChatGPT掀起全球AI大模型浪潮，英伟达市值一年飙涨2.4倍……一切似乎欣欣向荣，但在微观层面，受内外部同时发生的深度结构性调整，普通人的日子并不好过，可谓是冰火两重天。

中国将走向何方？答案是新质生产力。

最近几个月，新质生产力备受瞩目，首次写入2024年《政府工作报告》。

新质生产力意味着什么？未来的中国乃至全球是怎样的？正和岛特开设《向“新”而行》专栏，我们将实地探访商业航天、低空经济、新能源等多个战略性新兴产业和未来产业，展现新质生产力是如何助推中国经济发展，又是怎样在大国博弈中掌握主动权的。

第一期《向“新”而行》，我们邀请到了中科创星创始合伙人米磊，在互联网鼎盛的2010年，他关注到中国经济转型升级的痛点，以及中国受制于人的局面，率先提出硬科技理念，为科技底层创新多方奔走，投资400多家硬科技公司。

他说，每一轮科技创新的周期是60年，中国正站在历史的拐点处，这也是一个新的起点，没抓住就会错失未来。

新质生产力绝不是口号，而是一场事关未来的国运之战。一起来听听他对新质生产力和技术创新的理解。

中国正面临三个关键转折点

问：最近这几个月，新质生产力成为两会热词，还被写入政府工作报告，为什么国家会重视新质生产力？企业应当如何去理解？

米磊：中国现在处于三个转折点：

第一个转折点是新一轮科技革命即将到来。

经济学家康德拉季耶夫总结了发达商品经济中的“康波周期”，他将经济发展分为“复苏-繁荣-衰退-萧条”四个阶段，大概是每50-60年就会有一个周期性的经济波动。如果深入经济与技术的关系来看，经济波动的本质在于科技创新的周期大约是50-60年。无论是蒸汽机推动的第一次工业革命，还是最近几十年来集成电路推动的信息革命，都遵循这一规律。

2016年之后，随着集成电路“摩尔定律”接近极限，全球进入到信息革命衰退期。要解决经济发展问题，就要通过引发新一轮的科技创新。换言之，当前我们正处于新的转折点上。而新质生产力就是要通过引爆新一轮科技革命，进而引爆人工智能、量子技术、航空航天、可控核聚变等新兴产业和未来产业，推动生产力大幅度提高。

所以，对中国来说，无论是从技术发展趋势的角度，还是产业变革的角度，抓住60年一遇的新一轮技术变革，都是至关重要的。如果只看过去，没有抓住未来，就会错失机会。

第二个转折点是中国每30-40年有一个经济发展的拐点。

第一个拐点是建国时期，从1949年到1978年，中国用30年完成了重工业化的建设；第二个拐点是改革开放，从1978年到2008年，中国用30年发展市场经济，得益于人口优势，承接了发达国家在三次科技革命中扩散的红利，实现了经济起飞，但关键核心技术仍受制于人。第三个拐点是2008年全球金融危机后到当下，中国经济从高速增长进入高质量增长。

与此同时，中国现在正处在一个大的转折点，要从过去的要素驱动、投资驱动转向创新驱动；从人口红利转向工程师红利；从模式创新到科技创新转型。以创新驱动发展的经济模式也指向了新质生产力。

第三个转折点是从全球格局来看，每100年左右就有大国权力的转移。

美国前国务卿基辛格说，全球每一百年有一个大国崛起。美国从二战之后成为全球领头羊到现在，已经快80年了，但是，美国目前对于国际秩序的维护和掌握程度不复从前。未来三十年，是中国伟大复兴的历史性机遇期。而要实现这一点，新质生产力是中国提升综合国力的重要推动因素。


问：提升全要素生产力是新质生产力的核心标志，但中国的全要素生产率增速并不高，它的难度在哪里？


米磊：全要素生产率中最核心的还是技术。理解这个问题首先要明白经济的起源。人类文明发展的底层规律包含三大系统：知识系统，经济系统，社会系统。经济增长的本质是人类知识和技术的增加。

事实上，任何一个系统都是耗散系统，如果没有外界源源不断的外力输入，这个系统就会崩盘。

经济系统也是一样，经济系统中最大的能量输入是知识，当外界源源不断的增加知识和技术，我们才创造和不断产出新的产品，进而满足人们的消费需求，拉动经济增长。

例如，随着人类了解自然规律，总结了越来越多的知识后，认识到螃蟹是可以吃的时候，螃蟹就进入到人类的日常“交易”了，买卖螃蟹就会产生经济活动。

因此，没有知识的进步，就不会有科学和技术的进步，也就没有新的产品和发明。

发展新质生产力大三大方向


问：关于新质生产力，每个专家有不同的解读，您是如何理解新质生产力的？中国又如何培育和发展新质生产力？

米磊：官方报道中，对于新质生产力的内涵和特征给出了较为明确的界定：

新质生产力代表先进生产力的演进方向，是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力质态。新质生产力以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，具有强大发展动能，能够引领创造新的社会生产时代。

简单来讲，新质生产力最核心的是技术突破，围绕技术革命重新配置生产要素，包括资金、人才、劳动工具、科研仪器/设备、厂房等要素进行创新配置，最终实现产业深度转型。

具体方式就从劳动者、劳动资料和劳动对象来进行提升，新质生产力的底层逻辑可以从三个大方向拆开来理解。

更高素质的劳动者是新质生产力的第一要素。

更高素质的劳动者就是要有科学家和科技创业者，就像美国人说“一个钱学森至少顶美国5个装甲师”。

过去，我们被称为世界工厂，靠的是人口红利，现在人力成本比东南亚、印度要贵。未来，我们要靠科研红利、创新红利和工程师红利，像华为、比亚迪、宁德时代、隆基等企业，他们的共性一是工程师多，二是研发投入高。OpenAI也是几百人却创造了800多亿估值美金的公司。

光投钱远远不够，还要更高端的设备，比如GPU，没有GPU就无法训练大模型。现在一块英伟达的A100就要10多万元，H100则要26.4万元，2023年的时候，微软就陆续向OpenAI投资130亿美元，所以更高技术含量的劳动资料是新质生产力的动力源泉。

生产工具的科技属性是辨别新质生产力和传统生产力的显著标志。科技属性不强就不是新质生产力。例如，我们评估一家企业，不只是看它的盈利能力，更要去看它的研发投入有多大，它的知识产权数量，它的高端设备有多少。

总之，短期的财务指标好，并不代表它有未来；短期不挣钱，也不代表没有未来。

第三个更广泛的劳动对象是新质生产力的物质基础。

在农业时代，耕种的土地就是劳动对象；工业时代，劳动对象就是矿藏 、森林等等；到了信息时代，深海深空深地都是劳动对象，我们可以去月球采集资源、向地下深钻，劳动对象更广泛，劳动空间更大，人类能获取的资源越多，也能创造出更多产品，经济才能够增长。

以上要素整合起来，有效流动、高效协同，就能大幅度提升生产力。

发展新质生产力，难在哪里？

问：发展新质生产力，肯定会遇到了不少的挑战，从国家层面也好，社会层面也好，或者企业的微观层面上，它最大的难度是什么呢？

米磊：最大的难度就是解放思想，打破人们大脑中旧有的观念。过去的增长模式是地产驱动，如果还沉浸于其中，那就还是过去思维。相反，新质生产力代表未来思维，要去做未来技术、未来产业，敢于面向未来去冒风险，这是最难的。

问：有一种认知，美国擅长从0到1的原创创新，中国擅长从1到100的这种应用式创新，客观上来讲，这也是两国之间存在的差距，您怎么看？

米磊：现在国家在调整，就是要把创新的氛围营造出来，让大家知道中国人也能做从0到1的事儿，也能干前沿性技术突破。搞创新是发展阶段和观念问题，并不是一成不变的。中国去年的研发费用是3.3万亿人民币，位居全球第二，中美两个国家是属于研究投入最大，研发人员最多的两个国家。

我们过去的思维模式是，以“土地金融＋银行＋传统产业”推动经济发展，追求的是确定性，创新程度不是特别高。而美国经济发展模式是以“风险投资+股市+未来科技产业”的模式，风险机构投资初创企业，再加上二级市场的优胜劣汰，让资源更有效的配置，钱会流向最有未来前景的企业上去。

所以，中国未来的经济发展范式调整为“风险资本+股市+硬科技”。

我打过一个比喻，如果说金融是血液，实体经济是肌肉，虚拟经济是脂肪，硬科技则是骨头。我们需要让金融流向实体经济和硬科技领域，这样中国经济才能强筋健骨。

去年的中央经济工作会议首次提出“鼓励发展创业投资、股权投资”，本次政府工作报告作了重申和强调，并放到“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”章节中重点提出，风险投资行业更加回归本源，这与新质生产力是匹配的。

总书记指出，科创板要肩负起引领中国经济向创新驱动发展转型的历史使命。只有支持和鼓励硬科技企业上市，中国才能走上创新驱动发展之路。换言之，通过解决生产要素的创新配置方式。这也是为什么国家要大力发展股市，推出科创板。

问：您在科技领域有多年投资的经验，在您看来，一个企业要把这种成果更好地商业化，大概要经历多长的周期，才能够实现转化？

米磊：越难的事情周期越长，突破性越大的事情可能往往需要10年、20年以上，急功近利是不对的。

例如，很多人问中国为什么投不出Open AI？现实是中国的人工智能发展很快，但由于很多投资人上来就要问盈利，本来有机会做大模型的科技企业，为了满足投资人的需求，硬着头皮去做赚钱的事了，导致很多项目最后失败了，什么也没干成。

所以，我们要按照科学规律办事，你选择什么样的种子，就选择了什么时候收成，如果你种麦子，今年就有收获，你种苹果，可能要过两年才能收，像SpaceX这样的商业航天企业，盈利可能要等20年。

明明是20年才能盈利的事情，非要让它5年盈利，这是违背商业规律的。这不是说投资就不要盈利了，而是不要着急挣快钱，要坚守长期主义，去看更长远的经济回报。

任何一个时代做新产业都是牺牲过去换取未来，原始时代人类狩猎为生，相当于日结工，农业时代则是领年薪。但结果显而易见，农业时代的人口显著增加，回报率是大于狩猎时代的。等到了进入工业时代，周期更长，回报更大。

就像当年瓦特的第一个投资人罗巴克，投了十年瓦特也没搞出来，后来博尔顿接盘，又干了好几年才成功。所以，前面的投资是过去的积累，一旦成功，回报就很高。

新质生产力也是长周期、大投入、高回报的，就像是挖井，每次挖50米就挖不动放弃了，什么也没有，但没准挖500米就会有源源不断的水出来。真正革命性技术突破都要有“把冷板凳坐穿”的精神，前五到十年是看不出来的，十分耕耘才有一分回报；但是五到十年之后它可能就会成长地越来越快，一旦爆发就是指数型增长。

数据也可以证明，拥有千亿市值的公司，往往都花了15年以上的时间才崛起。所以如果我们有足够耐心，回报将是巨大的。

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未来30年，
中国发展的关键点是硬科技

问：新质生产力不是务虚的理念，而是务实的发展策略，其中硬科技起主导作用，明确的产业做支撑，早在2010年，您就提出了硬科技的理念，这出于怎样的考虑？这十多年来，投资方向有变化吗，您认为哪个技术或产业更有发展潜力？

米磊：2008年金融危机后，大家都在讲产业升级。我当时在中国科学院西安光机所推动科技成果产业化，当时就认为把中国的科技成果释放出来，才能推动经济的转型升级，才是解决金融危机的关键路径。但转型之路很艰难，真正做的企业并不多。

所以，我开始呼吁社会关注真正的关键核心技术，进而提出了“硬科技”的概念，以区别于应用型科技。

我提到最多的一个比喻是：假设中国经济是一棵大树，那么GDP是树上的果实，树干是制造业，树根则是硬科技。有粗壮的硬科技的根基，才能生出坚实的制造业的树干，才能有GDP的枝繁叶茂。因此，未来30年，中国经济发展的关键点在于硬科技。

此外，通过历史观察我们也可以看到，前三次科技革命主要在能源、交通、信息领域爆发，因此2013-2023年这十年，我们都在相关赛道进行布局。

对于未来，我们判断现在能源、交通、信息、生命和材料等领域都会产生巨大的变革，因此我们也在逐渐加大前沿科技和未来产业的投资和布局，比如，信息革命领域里的光子芯片、量子信息技术、人工智能；新能源领域包括先进储能，先进电池和可控核聚变；还有交通领域的商业航天、低空经济等。


问：当下大模型是舆论的焦点，前一段时间的Sora横空出生，有人担心未来会大规模的失业，第一个是您怎么看现在这个大模型的发展，第二个是在大模型的这个领域里，我们处于怎样的位置？

米磊：AI是典型的新质生产力，AI就像人的大脑，AI能力越强，社会的智慧化程度越强，生产效率就更高，因此，中国肯定要全力追赶。

当前，挑战主要在GPU（图形处理器）上，要突破高端芯片，就要做好以下几点：第一，要有更高素质的劳动者，有顶尖的AI研发人才；第二，要有更高技术含量的劳动资料，例如，7纳米以下的先进制程工艺所需要的设备和高端GPU都属于顶尖的生产资料。没有EUV光刻机，就很难做出高端芯片，没有高端芯片，就训练不了大模型，所以要提升高端设备和仪器的制造能力。

问：在AI应用落地方面，人形机器人这两年讨论特别多，我前两天拜访了很多智库的学者，他们认为十年之内人形机器人必然是一个大趋势，您怎么看待人形机器人的发展？


米磊：我们很看好人形机器人，因为大模型给了人形机器人一个界面，就像手机的多点触控引发了交互革命，才让手机真正变得“智能”。大模型是自然语言的交互方式，我们可以跟机器人直接通过语言来交流，机器人不仅能听懂我的话，还能执行命令，这种交互方式推动人形机器人的巨大变革，让它成为人类的生活和工作助手。


问：大失业时代会到来吗？蒸汽机问世时，机器取代了人，英国工人发动了卢德运动，破坏捣毁很多机器，最近这几年，人们一直讨论奇点临近，人工智能会取代人，有人认为人与人之间会因为技术鸿沟和知识鸿沟拉大距离；另一种观点比如《人性中的善良天使》一书，从社会学和文明学的角度认为，每一次技术的提高，其发展结果总是对人类更有益，对此您怎么看？

米磊：如果人形机器人的成本大幅下降，低于人类的雇佣成本，那么这部分人会被替换掉。总体上来讲，我并不担心失业问题，历史上多次技术进步，并没有造成大规模的失业，相反还创造了很多新的工作。事实上，任何时代的新技术都会带来职业的转换和消失，但也会产生新的需求，创造新的工作和岗位。

所以，我认为技术与职业是一个相互影响和演进的过程。中国现在更应该担心人口负增长和老龄化的问题，这会导致服务业的需求上升；另一方面，随着科技的进步，收入差距可能会减小，我们国家或许会像发达国家一样，拥有专业技术的劳动者的收入会上升，高级蓝领可能比白领工资都高。

问：如果去畅想未来的话，从社会角度，人形机器人会带来怎样的改变？假如人人都有一个人形机器人，比如单身人士养猫养狗，多了一条新的陪伴渠道，每次技术变革都会带来新的变化，那会不会重构新的伦理价值？

米磊：人形机器人的最先应用的场景大概率是工业上，因为相对于日常生活来说，工业场景较为固定和单一。

比如，汽车生产线是模块化、流水线式的，人形机器人就可以进到车里，代替原来的装配工人。当然，任何新技术在带来便利的同时，也会带来一些挑战，比如，人与人之间的交流减少，而从进化心理学的角度来看，或多或少会产生心理上的挑战。


来 源：正和岛（ID：zhenghedao）