风险投资人重返里德利，因为人工智能正在做他所预言的一切
在硅谷最活跃的几家风险投资基金内部，一本2010年出版的书正在重新流传。它不是一本人工智能手册，不是关于语言模型的研究报告，也没有任何章节涉及GPU或Transformer架构。这是一本由一位英国生物学家写就的经济史著作。作者以可追溯至石器时代的数据为论据，提出了一个观点：人类的繁荣是专业化个体之间相互交换思想的直接结果。当思想在足够大的规模上相互融合，结果便是非线性的。任何基于资源或限制的线性预测都未能在历史中存活下来，因为技术总会找到模型所未曾计算的替代方案。
这本书就是马特·里德利（Matt Ridley）的《理性乐观主义者》（The Rational Optimist）。那些在人工智能基础设施领域持有高度集中仓位的投资人如今正重新翻阅此书，这一事实绝非一则关于阅读书单的趣闻轶事，而是一个信号，揭示出他们在高度不确定性条件下，正以怎样的方式构建支撑资本配置的核心论题。
Reddit联合创始人、Seven Seven Six基金管理人亚历克西斯·奥哈尼安（Alexis Ohanian）近日公开表示，他正在以两倍速收听这本书的有声版本，并称自己无法摆脱一种强烈的印象：人类正处于某个拐点的边缘。这条帖子引发了其他投资人的广泛共鸣。一段关于个人阅读的随笔，就此演变为一场更深层的对话——探讨的是当下人工智能资本配置周期中，究竟是怎样的知识框架在主导投资决策。
里德利的论点作为投资架构
里德利的核心论点并不复杂，但当其被应用于当下时，却具有深远的影响。他的论证是：繁荣既非由更努力的工作所创造，亦非源于自然资源或中央计划，而是由交换所产生——当一个专精于某一领域的人与另一个专精于不同领域的人进行交换时，双方都比各自单独生产所有东西时境况更好。当这一机制在足够大的规模上运作时，思想以任何一方都无法预见的方式相互结合，其结果是一条不断否定任何崩溃或停滞预测的生产率曲线。
里德利以跨越数个世纪的数据佐证了这一论点。1800年，一小时人工照明的价格相当于六小时的劳动；而今，这一代价已缩减至不足一秒。自那一年以来，全球实际收入增长了九倍，而同期人口仅增长了六倍。每一个马尔萨斯式的预言——即人口增长终将超越生产能力——都被某项模型无法预见的创新所推翻，因为那些创新在模型构建之时尚不存在。
投资人从这段历史中读取到一个熟悉的模式。大型语言模型并非在为成熟行业增添一个百分点的生产率，而是作为里德利所描述的那一机制的放大器在发挥作用：它让每一位知识工作者都能够实时获取全球经验的综合提炼，无需任何机构中介。如果思想网络的规模与密度决定着创新的速度，那么一项能够大规模扩展这一网络的技术，就应该能够在几乎所有行业同步产生基金规模的回报。这就是结构性的押注。这不是性情上的乐观主义，而是一种具有投资组合意涵的历史解读。
根据NVCA PitchBook风险投资监测报告，2024年全球风险投资在人工智能企业上的投资规模达到了1310亿美元，约占全球所有已部署风险资本的38%。乐观派投资人援引的参照系是2000年的互联网泡沫：彼时同样出现了资本集中的现象，但支撑投资论点的底层基础设施——从宽带普及到移动硬件——用了将近十年才追上当初的投资预设。他们现在所论证的差异在于：基础设施缺口正在以月为单位而非年为单位缩小。GPU集群、API访问接口以及边缘部署正在以此前任何周期都无法直接比拟的速度进行扩张。
劳动力替代作为专业化红利
当前人工智能乐观主义最常见的反对意见之一，是对就业替代问题的担忧。麦肯锡等机构的预测——生成式人工智能到2030年可能使30%的工作时间实现自动化——被援引为一场大规模破坏性效应的警示。而那些研读里德利的投资人，从同一数据中得出了截然不同的结论。
里德利关于专业化的框架指出，新工具并不会消灭工作，而是将其重新分配至更高价值的任务，同时瓦解既有瓶颈的成本。这一模式在农业机械化、电子表格以及搜索引擎的出现中一再重演。每一次，最初的警报都聚焦于那些正在消失的岗位。历史记录的却是，随之而来的是向那些因协调成本过高而在此前体系中无从企及的活动的重新整合。
将此逻辑应用于人工智能，论点便是：将30%的当前工作时间自动化，并不意味着消灭30%的就业岗位，而是解放人类的能力，使其得以投入那些此前因准备、综合或协调成本过高而遥不可及的任务。一位过去将半周时间用于整合信息的分析师，现在可以将同样的时间用于解读与决策。一位曾需数小时检索临床文献的医生，可以将这些时间转投到与患者的互动之上。这一论点并非主张这种转变是无痛的，而是认为历史规律表明，新工具所赋能的专业化，以收入、福祉以及由此产生的人类活动复杂程度来衡量，往往创造出比其所替代的更多的价值。
这一论点所无法解决的——在此有必要直言不讳——是调整期在时间维度上的分布问题。在数十年的跨度上，历史站在乐观主义者一边；而被替代的工作者，却是在以年为单位的时间里生活。这一张力不会因为读了里德利而消弭，而那些将其框架应用于基金规模的投资人，也未必具备在社会规模上解决这一问题的能力。
乐观主义得以实现所需的条件
里德利并非一个毫无条件的乐观主义者。他的书中有一个核心反例，当前周期的投资人引用它的频率，不亚于引用其核心论题：明朝。十五世纪的中国，在航海、冶金和农业生产方面均具备技术优势，拥有彼时世界上规模最大的思想交换网络。然而，它随后通过限制海上贸易、封闭对外交流的边界、强化对知识生产的中央管控，主动拆解了这一优势。结果是：拥有更小但更开放的交换网络的欧洲，最终夺取了此后一个世纪的增长红利。
这一类比无需太多阐释便能切入当下。欧盟与美国之间人工智能监管的碎片化、各国关于人工智能技术采购的本土化要求、那些以封闭专有孤岛形式运作的封闭模型生态系统——所有这些机制，都在理应大规模扩展思想网络的关键时刻，有效缩减了其规模。
对于那些使用里德利框架的投资人而言，这才是最严峻的系统性风险——而非估值泡沫，也非模型之间的竞争。押注人工智能回报的核心论据，依赖于交换保持足够开放的前提。一旦监管将市场碎片化，或者主导性模型演变为访问受限的封闭基础设施，支撑乐观主义的运行机制便会崩解——不是因为经济周期的原因，而是因为里德利所识别为决定性变量的网络密度遭到了结构性压缩。
那个临界点——监管政策开始以明朝廷作用于其贸易网络的同样方式，作用于思想交换架构的那一刻——正是乐观论题最为脆弱之处。同时，它也是目前证据尚不充分、无从判断结局的那个门槛。
理性乐观主义无法为创始人解决的问题
对于那些通过同一批推荐里德利的投资人来解读当下时机的创始人而言，有一条战略性数据是有益的，另一条则可能导致误判。
有益的那条是：与这一解读对齐的投资人，正在寻找那些加速不同领域思想融合的公司——那些迄今为止各自孤立运作的领域。他们并不寻找以更高效率自动化单一任务的产品，而是寻找那些充当网络密度化节点的公司：生物学与计算的交汇、物流与语言模型的结合、金融分析与自主代理的协同。这类投资人所采用的市场规模评估框架，并非某一特定产品能够占据多大市场份额，而是归因于人工智能的GDP增长潜力中有多大比例能够在基金存续期内实现。高盛在2023年预测，生成式人工智能可能为全球GDP带来13万亿美元的提升。那些对里德利的历史弧线感到信服的投资人，隐含地相信这个数字——或与之相近的数字——是可以实现的。
可能导致误判的那条，是将知识框架与运营执行混为一谈的错误。里德利所记录的是：繁荣机制在漫长历史跨度内是真实且稳健的。但这并不能说明哪些具体公司能够创造价值、在什么时间窗口内、在怎样的利润结构下，也不能说明当前人工智能基础设施的单位经济是否足以支撑现有估值。乐观主义叙事与短期内的资本毁损周期并不相互排斥。里德利所援引的那些伟大技术浪潮，对于身处其中、实时经历的投资人而言，并非线性展开的。
这一历史模式所指示的是：在每一个先前周期中，构建交换基础设施的公司——而非在那一基础设施之上构建内容的公司——捕获了绝大部分价值。如果这一类比成立，那么资本集中于基础模型和智能体平台，从结构上便比押注那些缺乏网络差异化的垂直应用更具逻辑一致性。
这一时刻所揭示的替代，并不是某个行业取代另一个行业。它是一个思想组合机制，以任何既有机构架构都未曾被设计来吸收的速度运转；而投资人正在援引一本经济史著作，来论证为何这应当带来繁荣；其间还悬挂着一个关于开放性的条件——而这是任何单一基金都无法独自保障的。
