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M7是泡沫？甚至可能被低估了

香帅： 我们聊到AI真真正正提高生产力，那么今天美股M7的价格，是不是有继续上涨的可能？还是说，这只是一场泡沫？ 

万维钢： 大多数人可能都远远没有意识到AI这波革命的重要性。很多科技大佬都倾向认为，M7不仅没有被高估，反而可能被低估。AI革命对生产力的提升，可能促成工业革命以来最重要的一个转折点。 

听起来有些离奇，背后的原因是：如果AI能够自主更新自己——也就是我们常说的AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能），或者更高级的ASI（Artificial Super Intelligence，超级人工智能）——那么人的智能在某种意义上已经不再重要，只需要做好后勤工作。

假设有一家公司率先实现AGI，它可以解决AI自身的问题，同时处理各种科技难题，比如AGI可能要求提前布局稀有资源、抢先专利等。在这种情况下，即使第二家公司意识到了，也已经晚了。第一家公司已经掌握了开启“物质极大丰富时代”的钥匙。

这种领先优势非常巨大。哪怕比竞争对手早一个月实现AGI，也可能带来几乎天壤之别的差距。第一家公司会成为全方位科技公司，能控制各种资源。这一点已经在科技界获得广泛共识。 

香帅：那在M7里，最有可能胜出的公司是哪家？ 

万维钢： 就当前情况来看，四家公司最有可能领先：OpenAI、xAI、Anthropic以及Google是领跑者。扎克伯格的公司Meta稍有落后，他甚至在用比NBA球星更高的薪资吸引AI人才，千方百计努力迎头赶上。如果只看前三名，我认为是马斯克的xAI、OpenAI和Google。现在OpenAI似乎略占优势，但Google后劲也很大。

*不构成投资建议 

香帅： 感觉ChatGPT和Google Gemini的回答风格不太一样，是吗？ 

万维钢： 是的。区别主要在强化学习阶段所强化的内容不同。Gemini更注重“正确答案、标准答案”的强化，所以在数学、编程问题上表现特别好；而ChatGPT强化的是人类反馈，更“会说人话”，交流起来更自然。

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AGI竞赛终局：赢者通吃的未来

香帅： AGI和ASI的差异到底是什么？

万维钢： AGI是全方位达到人的水平，没有短板。有一个直观的指标是：AI能否在不需要人类干预的情况下，连续完成8小时的工作。如果能做到，我觉得它就可能是AGI了。

从本质上说，AGI不再是智能问题，而是记忆力问题。它需要理解上下文窗口的信息，掌握庞大的本地背景知识，这才能完全替代人完成工作。 

香帅： 那现在AI的记忆力还不够好。您觉得这是因为AI的技术架构本身有限制，还是因为算力和成本的原因？未来有没有可能真正解决这个问题？

万维钢： 我认为主要是token的限制。现有模型参数固定，每次提问都需要提供所有相关背景知识。未来需要比Transformer更先进的注意力机制。 

至于ASI，我反而觉得实现难度比AGI小。它只需要在某个领域比人类强，而不是全面像人一样。ASI的用途也更直接，所以只要先达到ASI比人类强很多就好。 

到2025年，AI已经在解决许多人类工程师和科学家无法解决的问题。比如 Google的DeepMind 团队，研发的AlphaEvolve已经解决了一些困扰数学家十几年的问题，还通过优化调度和算力利用，让Google全球数据中心回收了约0.7%的计算资源，据估算，这些改进每年能为Google节省数千万美元的计算与运行成本。 

想象一下五年、十年后，如果实验过程完全自动化，让机器人做化学实验、生物实验，一个公司的科研实力几乎完全由AI算力决定。那么，第一家实现ASI的公司就可以抢先注册所有专利。所以，现在AI公司的目标就是不惜一切先达到ASI，商业上的考量可以往后再说。 

香帅： 在书里，您提到英伟达突破了摩尔定律，好像算力需求像黑洞一样无限。

万维钢： 是的，这就是所谓的“缩放定律”（scaling law）。足够多的算力，会带来更大的产出。英伟达的业务几乎无人能挡。

人们说Google后劲大，因为它用自家TPU，不依赖英伟达GPU。而OpenAI高度依赖英伟达芯片，这意味着即便OpenAI赚钱，钱最终大部分流向了英伟达。换句话说，其他AI公司都在为英伟达“打工”。OpenAI当然也在尝试研发自家AI芯片，但难度极大。马斯克的xAI也曾尝试过，但太难了，研发团队已经被裁掉了。 

实际上，美国至少有10家公司在研发AI芯片，但除了Google之外，对英伟达几乎没有威胁。可以说，AI产业链像一条金字塔：AI公司为英伟达打工，英伟达为台积电打工，台积电为ASML打工，而ASML又依赖德国蔡司提供组件。

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中国之路：在最脆弱处寻找“破局点”

香帅： 中国的AI公司，有哪一家可能脱颖而出？ 

万维钢： 在美国，AI从业者比较认可有三家：DeepSeek、通义千问、Kimi。我个人也认为，对应的这三家公司在国内可以算是领跑者。

不过，如果说中国要专注于AGI的开发，最有可能的一家就是DeepSeek，似乎梁文峰的想法非常明确：一心一意、不惜一切代价去做AGI。 

香帅： 看指数的话，中证500大概是在2020年7月的时候就是达到过一个高点，今年上证是已经突破了前期的高点，我们去看，发现里面有两个行业涨得非常明显——芯片和创新药。以万sir您的专业眼光，中国芯片这几年发展如何？ 

万维钢： 香帅老师说的趋势是非常正确的。普通消费芯片，中国已经非常强。家电、电动车上的芯片，中国完全可以制造。

更重要的是，有时候，不是中国在学美国，而是美国在学中国。中国市场庞大，迭代速度快，工程师执行力极高，新功能、新应用能迅速验证其可行性。比如互联网应用模式或电动汽车的新功能，先在中国市场验证成功，美国才跟进的。 

高端AI训练芯片方面，目前，中国最强的AI训练芯片是华为的昇腾910系列，最新的910B由中芯国际采用7nm工艺代工生产。不过在整体算力上，和国际领先的英伟达相比仍存在差距。英伟达2024年推出的最新GPU已经采用5nm工艺，未来还可能迈向3nm。我曾做过一个粗略的估算：AI训练芯片的算力上，英伟达最强芯片的算力大概是中国当前最强国产芯片算力的 5倍。

中国有一个优势，就是电力非常充足。目前实际用电量大概只占总产能的30%。这意味着，即便芯片算力不如国外最顶尖的，我们也可以通过更大量的电力使用来弥补差距。在AI推理和输出环节，对芯片要求没那么高，不过，如果要率先实现AGI，那是另一回事。

香帅： 其实，真的没想到，中国芯片成为2024年第一大出口商品，出口突破万亿，达到了1.14万亿元，超过了服装、手机。我们以前总以为中国出口的是袜子、衬衣，其实芯片、光伏还有电动车都是大头。我自己的感受就是“山河虽旧，春生其间”，外界环境再恶劣，内部宏观条件再艰难，中国的产业升级一直在发生。 

万维钢： 其实，高端芯片产业极度复杂又极度脆弱，每一步都由少数公司控制。你把这一两家公司给他拿掉，整个这个产业就停摆。比如3纳米、2纳米芯片生产需要的硅片，目前日本的信越化学（Shin-Etsu Chemical） 和胜高（SUMCO）占据了超50%的市场份额；再比如显存（HBM）产能远远不够，英伟达每年几乎把所有显存买光，苹果想自制芯片都买不到显存（HBM）。

所以，这也给中国带来了机会——你不必全面掌握整条光刻机技术链，只要掌握整条链路上的一环，就能在整个产业拥有谈判权。比如正在研发的下一代光刻机，如果中国能拿住其中一个环节，就等于拥有巨大的谈判筹码。别人要做高端芯片，就必须带上你；否则，根本做不成，咱们互相卡就是了。 

所以，现在中国的芯片产业不必追求全面覆盖，只要突破关键环节，就能在全球竞争中占据优势。