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<a class="post-title-link" href="/2026/06/22/loop/" itemprop="url">技术浪潮与资本循环</a></h1>
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<span class="post-meta-item-text">发表于</span>
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<div class="post-body" itemprop="articleBody">
<blockquote>
<p>本文内容由 AI 生成</p>
</blockquote>
<p><br/></p>
<p>人类社会在面对“新事物”时，往往不是先把它当成一个普通工具来使用，</p>
<p>而是先把它视为一种可以下注的未来。</p>
<p><br/></p>
<p>人们会围绕它构建故事，资本会围绕它设计交易，媒体会围绕它放大想象，</p>
<p>然后在一个并不短的时间尺度上，把这种未来感不断“金融化”。</p>
<p><br/></p>
<p>查尔斯·麦基在《大癫狂：非同寻常的大众幻想与群众性疯狂》中，</p>
<p>系统梳理了几百年间各种集体非理性事件：</p>
<p>从郁金香狂热、密西西比计划到南海泡沫，</p>
<p>揭示了大众如何一再在相似机制下做出相似选择。</p>
<p><br/></p>
<p>如果把书里的那些历史案例与今天的房地产、互联网、AI 放在一起看，</p>
<p>会发现它们并不是彼此无关的孤立事件，</p>
<p>而是同一套“技术（或资产）—叙事—资本—扩散—兑现”机制，在不同年代的重复演出。</p>
<p><br/></p>
<p>这篇文章尝试做三件事：</p>
<ul>
<li><p>一是用更长的时间轴，把不同世纪的典型浪潮串起来，让这种“重复性”变得可感；</p></li>
<li><p>二是讨论为什么普通人往往身处浪潮之中而难以及时识别；</p></li>
<li><p>三是回到 AI 本身，用时间线和现实落地情况，看看它现在大致走到了哪一步。</p></li>
</ul>
<h3 id="一书中提供的视角从个案变成模式">一、书中提供的视角：从个案变成模式</h3>
<p>《大癫狂》的价值在于，它把许多看似荒诞的事件放在了一起：</p>
<p>17 世纪的郁金香狂潮，18 世纪的密西西比计划和南海泡沫，</p>
<p>以及各种宗教、炼金术和末日预言引发的群体行为。</p>
<p><br/></p>
<p>单看其中任意一件，很容易觉得只是“那一代人太冲动”。</p>
<p>但当这些案例排成一列，我们看到的是一种反复出现的模式：</p>
<ul>
<li><p>一种新事物或新叙事出现，带来巨大的不确定性。</p></li>
<li><p>社会精英或意见领袖围绕它编织未来、财富与安全感。</p></li>
<li><p>金融机制为这些预期提供交易工具，让更多人可以“参与未来”。</p></li>
<li><p>大众在信息不对称、群体情绪和环境压力下，集体进入其中。</p></li>
<li><p>最终，现实的兑现速度跟不上预期，价格和估值开始调整，少数人带着收益离场，多数人承担后果。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>麦基关注的重点，不是哪个时代的人更“愚蠢”，</p>
<p>而是群体在面对不确定性时，会如何被叙事和利益结构共同塑形。</p>
<p><br/></p>
<p>这套思路，给我们今天看 AI 提供了一种方法：</p>
<p>不要只盯着技术细节，而要问，</p>
<p>它是如何被叙事化、被金融化、被制度化的；</p>
<p>又是谁在这过程中获得主动权，谁成了被动角色。</p>
<h3 id="二每个世纪都有自己的浪潮从-17-世纪到-21-世纪">二、每个世纪都有自己的浪潮：从 17 世纪到 21 世纪</h3>
<p>如果按照时间顺序，每隔几十年看一次，</p>
<p>就能发现几乎每个长周期里，都会出现一两个“全民热点”。</p>
<h4 id="世纪郁金香与早期泡沫">17 世纪：郁金香与早期泡沫</h4>
<p>17 世纪的荷兰郁金香狂热，常被视为最早的泡沫事件之一。</p>
<p>郁金香本来只是花卉，但在特定的贸易环境、审美风潮和身份竞争中，</p>
<p>它逐渐被赋予了稀缺、品位和社会象征的意义。</p>
<p>人们开始追逐的，不再是花本身，而是花所代表的价格上涨机会。</p>
<p><br/></p>
<p>这种转变很关键。</p>
<p>一个东西只要被当成“未来还能更贵”的对象，</p>
<p>它就从商品变成了资产，从使用品变成了下注标的。</p>
<p><br/></p>
<p>郁金香热的故事告诉我们，稀缺叙事本身就能制造金融属性；</p>
<p>而一旦大家都相信“还能继续涨”，价格就会被自己推动自己，直到接盘者减少，链条断裂。</p>
<h4 id="世纪密西西比计划与南海泡沫">18 世纪：密西西比计划与南海泡沫</h4>
<p>18 世纪的法国“密西西比计划”和英国“南海公司”泡沫，</p>
<p>是《大癫狂》中着墨很多的案例。</p>
<p><br/></p>
<p>两者都以殖民开发和海外贸易为名，号称掌握未来巨大利润来源，发行股票，</p>
<p>让普通民众可以分享“帝国扩张的红利”。</p>
<p>结果是股价在极短时间内暴涨，随后崩塌，留下广泛的社会震荡。</p>
<p><br/></p>
<p>这里，海外殖民与贸易不完全是虚构，它确实存在收益空间。</p>
<p>但问题在于，收益被过早地、过度地转化为可以交易的“金融想象”，</p>
<p>远远超出了当时经济结构能支持的范围。</p>
<h4 id="世纪铁路与基础设施热">19 世纪：铁路与基础设施热</h4>
<p>19 世纪的铁路建设，是一次典型的“技术革命+资本狂热”的组合。</p>
<p>铁路真正改变了运输、产业布局和城市结构，但同时也引发了大规模投机与泡沫。</p>
<p>大量资本涌入铁路公司，许多线路在缺乏充分需求分析的情况下被仓促建设，</p>
<p>股价先涨后跌，多次引发金融危机。</p>
<p><br/></p>
<p>铁路的意义不容否认，但从资本视角来看，它也曾经历过一个“远超实际盈利能力的估值阶段”。</p>
<h4 id="世纪房地产与长期杠杆">20 世纪：房地产与长期杠杆</h4>
<p>20 世纪中后段开始，尤其在一些快速城市化国家，房地产逐渐成为家庭资产配置的核心。</p>
<p><br/></p>
<p>城市土地稀缺、人口流入、信贷扩张、政策引导等因素叠加，</p>
<p>使房地产兼具居住、投资、抵押品和社会身份多重属性。</p>
<p>房价的上涨不再只是供需问题，而是整个金融体系、地方财政和居民预期共同驱动的结果。</p>
<p><br/></p>
<p>这类资产的特殊性在于：</p>
<p>就算个体意识到泡沫存在，也很难完全不参与。</p>
<p>房地产因此成为一种“结构性强制下注”：</p>
<p>不进场，有现实生活层面的代价；进场，又不得不承受价格波动和周期风险。</p>
<h4 id="世纪初互联网与真的革命真的泡沫">21 世纪初：互联网与“真的革命，真的泡沫”</h4>
<p>互联网泡沫发生在 1990 年代末到 2000 年左右。</p>
<p>万维网的普及、浏览器的出现、在线服务的兴起，让“互联网会改变一切”的叙事非常有说服力。</p>
<p>大量公司以“.com”为名上市，股价在短期内被炒至远高于自身盈利能力的水平。</p>
<p>泡沫破灭时，指数大幅回调，大量企业消失。</p>
<p><br/></p>
<p>但和郁金香不同的是，互联网本身并没有消失。</p>
<p>搜索引擎、电商平台、社交网络、云计算基础设施最终成为新经济体系的支柱。</p>
<p>这个案例提醒我们：<strong>泡沫与真实变革可以同时存在</strong>。</p>
<p>泡沫不会否定技术，技术也不能豁免泡沫。</p>
<p><br/></p>
<p>在这个长时间维度下，我们很容易看到：</p>
<p>几乎每个世纪，都会有一个或数个对象，成为“集体预期与金融机制”共同作用的焦点。</p>
<p>从郁金香到铁路，从海外公司到房地产，再到互联网，</p>
<p>它们共同构成了《大癫狂》那条跨世纪的主线：</p>
<p>大众幻想与群体性行为，在不断重复。</p>
<h3 id="三为什么很多人看不见浪潮时间尺度与个人生命经验">三、为什么很多人看不见浪潮：时间尺度与个人生命经验</h3>
<p>从宏观历史图像看，浪潮很清晰；</p>
<p>但对个体而言，恰恰相反——大多数人并不容易意识到自己正站在浪潮之中。</p>
<p><br/></p>
<p>一个重要原因是，经济和技术浪潮的完整周期往往以“几十年”为单位。</p>
<p>技术从萌芽到普及，从叙事到泡沫，</p>
<p>从泡沫到回落，再到沉淀为基础设施，通常要跨越至少一到两代人的时间。</p>
<p>而个人的职业生涯高度参与期，也就二三十年。</p>
<p>想要凭个人经历完整体会多轮循环，几乎是不可能的。</p>
<p><br/></p>
<p>结果就是：</p>
<p>当一个人开始具备系统性认知和经济判断能力时，他往往已经处在某一浪潮的中段或后段。</p>
<p>这时，很多现象被视为“理所当然的背景”，而不是“值得警惕的周期”。例如：</p>
<ul>
<li><p>出生在房价长期上涨时代的人，很难把上涨本身当作一个问题；</p></li>
<li><p>在互联网已经高度普及的环境中成长的人，很难直观意识到那曾经是一轮剧烈泡沫；</p></li>
<li><p>在 AI 工具已经广泛进入办公和生活场景的未来人看来，今天的热议可能只是历史开端的一部分。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>正因为个人的时间窗口有限，</p>
<p>如果不主动去看历史材料、读类似《大癫狂》这样的书、对照不同周期，</p>
<p>就很难意识到：</p>
<p>“这不是第一次发生，也不会是最后一次发生”。</p>
<p>对很多人而言，浪潮更像是空气——存在，却不被具体地看见。</p>
<h3 id="四普通人为何更容易被卷入信息角色与制度环境">四、普通人为何更容易被卷入：信息、角色与制度环境</h3>
<p>普通人相比专业研究者、政策制定者和金融机构，有几个天然的不利位置。</p>
<p><br/></p>
<p>第一，信息与工具的不对称。</p>
<p>经济史学家、金融专业人士、决策者，可以接触到更系统的数据和理论，</p>
<p>例如关于长周期、金融化趋势、技术革命与资本关系的研究。</p>
<p><br/></p>
<p>卡洛塔·佩雷斯在《技术革命与金融资本》中，</p>
<p>就明确提出了“技术突破—金融狂热—泡沫破裂—制度重构—黄金时代”的框架。</p>
<p>这些观点在专业圈内广为传播，但很少进入日常公共讨论。</p>
<p><br/></p>
<p>第二，角色的差异。</p>
<p>政策制定者、企业高层和金融机构，往往处在“设计规则”或“选择参与方式”的一端；</p>
<p>普通人则更多是“给出响应”的一端。</p>
<p><br/></p>
<p>比如某些产业鼓励政策、信贷投放方向、资本市场监管尺度，都会影响浪潮的形成与演化。</p>
<p>这些决定并不是由普通个体做出的。</p>
<p><br/></p>
<p>第三，制度与社会环境的导向。</p>
<p>以房地产为例，它之所以能成为许多人“不得不参与”的赛道，</p>
<p>很大程度上是因为制度安排、金融结构和社会舆论共同强化了“一定要有房”的共识。</p>
<p><br/></p>
<p>在这样的环境下，即便有人怀疑房价的合理性，也难以做出完全“旁观者”的选择。</p>
<p><br/></p>
<p>因此，技术和资产浪潮往往不是单纯“自然发生”的，更不是完全“自下而上”的。</p>
<p>它们在很大程度上，是在制度允许、政策默许甚至在某些时期被鼓励的框架下展开的。</p>
<p>这并不意味着存在某种统一的阴谋，</p>
<p>而是说：在推动增长、调整结构、分配资源的过程中，</p>
<p>对“可被金融化的新事物”的容忍度，往往比表面上看起来要高。</p>
<p><br/></p>
<p>在这样的环境中，普通人一方面缺少系统的历史视角，</p>
<p>一方面处在被动响应的位置，</p>
<p>于是更容易被情绪、舆论和身边人的选择带着走。</p>
<p>等意识到自己身在浪潮中，往往已经在车上了。</p>
<h3 id="五金融属性为什么总是先买未来再被现实纠偏">五、金融属性：为什么总是“先买未来，再被现实纠偏”</h3>
<p>理解浪潮，离不开“金融属性”这三个字。</p>
<p>这里可以借用一些经济学和金融史上的思路，而不是只停留在情绪层面的抱怨。</p>
<ul>
<li><p>从金融经济学角度看，资产价格往往不只是当前收益的函数，更是未来预期收益的折现。只要未来存在不确定性，预期就有被放大的空间。</p></li>
<li><p>长周期研究者（如熊彼特、佩雷斯）指出，技术革命往往伴随金融资本的活跃期。金融资本会把对新技术的期待，放大为一轮又一轮的投资与估值循环。</p></li>
<li><p>在这种框架下，泡沫不再被视为“偶发错误”，而是一种结构性特征：当新技术出现时，金融体系总会倾向于先行放大，再由现实来纠偏。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>简单说，金融属性的核心不是“有人炒”，而是“可以提前交易未来”。只要一个对象满足：</p>
<ul>
<li><p>能被讲成一个足够大的未来；</p></li>
<li><p>有对应的资产载体（股票、债券、期货、代币、份额等）；</p></li>
<li><p>有足够多的参与者愿意根据故事调整出价；</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>它就会自然地成为金融化的目标。</p>
<p>郁金香、海外公司、铁路、房子、互联网企业、乃至今天的 AI 基础设施和应用公司，都是如此。</p>
<p><br/></p>
<p>这并不意味着金融一定是负面的。</p>
<p>佩雷斯就指出，金融狂热虽然会造成泡沫，但也会在导入期帮助新技术迅速铺开基础设施，</p>
<p>为后续“黄金时代”打好底子。</p>
<p><br/></p>
<p>问题在于：谁在狂热期获利，谁在纠偏期承担成本，这往往是不均衡的。</p>
<h3 id="六把-ai-放回时间线从萌芽到当前阶段">六、把 AI 放回时间线：从萌芽到当前阶段</h3>
<p>回到 AI 本身，如果按照时间顺序来梳理，</p>
<p>而不是只看最近一两年的热度，可以更清晰地看到它与历史浪潮的相似之处。</p>
<h4 id="早期学术和工业界的局部突破">早期：学术和工业界的局部突破</h4>
<p>人工智能作为研究方向，最早可以追溯到 20 世纪中叶，此后经历了多次“寒冬”和局部复兴。</p>
<p>真正开始引发广泛社会关注的，是深度学习在图像识别、语音识别和机器翻译上的突破，</p>
<p>尤其是 2010 年代后的几次关键竞赛和产品落地。</p>
<p>那时候，AI 更多还被看成“特定任务上的专家系统”，远未成为全民话题。</p>
<h4 id="转折点大模型与生成式-ai-出圈">转折点：大模型与生成式 AI 出圈</h4>
<p>真正的拐点发生在大型预训练模型出现之后，尤其是自然语言处理领域的大规模语言模型。</p>
<p>预训练+微调的范式、Transformer 架构的应用，</p>
<p>让通用模型具备了在开放领域生成文本、回答问题、辅助创作的能力。</p>
<p>2022 年之后，一些开放式的聊天模型产品进入大众视野，引发了全球范围内的讨论与试验。</p>
<p><br/></p>
<p>从时间线上看，这一阶段对应的，是“叙事迅速扩散”的时期：</p>
<ul>
<li><p>主流媒体大量报道“AI 对许多岗位的替代可能”；</p></li>
<li><p>科技公司高层不断强调 AI 将重塑几乎所有行业；</p></li>
<li><p>资本市场对算力、芯片、云服务、模型公司的估值明显抬升；</p></li>
<li><p>各类创业项目涌现，从写作辅助到代码补全，从客服机器人到营销自动化。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>这有点像互联网在 1990 年代末期的状态：</p>
<p>技术确有突破，叙事迅速放大，市场愿意为“未来可能性”付较高溢价。</p>
<h4 id="当前从无边界想象走向分层与算账">当前：从无边界想象走向分层与算账</h4>
<p>如果用前面提到的周期框架来套，会发现 AI 现在更接近“狂热之后的结构分化期”：</p>
<p><br/></p>
<p><strong>1. 企业端正在收紧用量与成本控制</strong></p>
<p>许多公司开始规范内部 AI 工具使用，设置预算、监控 token 消耗，</p>
<p>部分企业内部提出了“用在关键场景，而非全面覆盖”的原则。</p>
<p>这说明，AI 正从“试用期”进入“成本项”视角。</p>
<p><br/></p>
<p><strong>2. 行业落地出现明显主干与支线</strong></p>
<p>公共报道和行业分析中，被反复提及的高价值落地方向，包括：</p>
<ul>
<li><p>软件开发：代码补全、自动生成单元测试、重构辅助等，已经在开发者工具链中形成较稳定使用习惯。</p></li>
<li><p>客户服务与销售支持：智能客服、对话机器人、售前售后问答、FAQ 自动回复等，正在从简单脚本升级到基于大模型的对话系统。</p></li>
<li><p>内容与营销：文案生成、图片与视频辅助制作、广告投放方案建议等，在媒体、品牌和 MCN 等行业中大量使用。</p></li>
<li><p>知识管理与办公：会议记录整理、文档摘要、内部搜索问答、简单分析报告生成等，成为不少企业的“基础工具”。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>与此同时，一些最初被寄予厚望的泛化场景，</p>
<p>比如“完全自动的 AI 老师”“全流程无人干预的自动驾驶”之类，</p>
<p>大多仍停留在局部试点或长周期研发阶段。</p>
<p><br/></p>
<p>它们并非没有前景，而是短期内难以达到宣传中的那种“全面替代”水平。</p>
<p><br/></p>
<p><strong>3. 舆论开始出现“审慎”和“质疑”的声音</strong></p>
<p>在教育领域，关于 AI 能否真正提高学习深度的讨论明显增多；</p>
<p>在人力资源和职场领域，也有人开始担心过度依赖 AI 工具会削弱人的能力。</p>
<p>这些讨论本质上是在做“效果与代价”的平衡，而不再是单向的热情。</p>
<p><br/></p>
<p><strong>4. 资本市场对 AI 相关资产的定价开始更加分化</strong></p>
<p>一些基础设施类公司（如芯片、云算力、数据中心）的投入仍在增加，</p>
<p>而部分纯概念型公司则面临更严苛的业绩与盈利质疑。</p>
<p>这与互联网泡沫后“基础设施留下，概念公司出清”的走势，有一定相似性。</p>
<p><br/></p>
<p>从这条时间线看，AI 已经明显不再处于“刚刚开始所有都可以想象”的阶段，</p>
<p>而是进入了“哪些能落地、哪些要被放弃”的阶段。</p>
<p>这并不是退潮，而是一轮浪潮在向深水区过渡。</p>
<h3 id="七落地场景哪些已经相对明确哪些还在摇摆">七、落地场景：哪些已经相对明确，哪些还在摇摆</h3>
<p>就目前公开信息和行业研究来看，AI 的应用落地大致可以分成几类：</p>
<p><br/></p>
<p><strong>1. 效率工具型场景</strong></p>
<ul>
<li><p>软件开发：辅助写代码、检查漏洞、生成测试、查文档，已经渗透到主流 IDE 和协作平台中。</p></li>
<li><p>办公自动化：摘要、翻译、写邮件草稿、整理会议纪要等，成为很多知识工作者的“后台助手”。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p><strong>2. 服务与交互型场景</strong></p>
<ul>
<li><p>客服与咨询：更自然的对话机器人、更高的首问解决率、更高的并发处理能力，使这一类应用在银行、电商、电信等行业里不断扩张。</p></li>
<li><p>营销与推荐：个性化推荐、广告投放优化、用户行为分析，使企业能更高效地触达目标群体。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p><strong>3. 内容生产与创意支持</strong></p>
<ul>
<li>文案、图片、视频的初稿生成与辅助修改，大幅降低了“从 0 到 1”的门槛，但“从 1 到 10”的精细化仍依赖人类专业者。</li>
</ul>
<p><br/></p>
<p><strong>4. 行业垂直场景试点</strong></p>
<ul>
<li>医疗影像辅助诊断、法律文书初审、金融风控辅助分析、供应链预测等，都在不同程度上做了落地尝试，有的已进入商业化，有的还在验证阶段。</li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>可以看到，AI 在“帮助人做事更快、更好”的方向上，已经有大量场景真正落地并创造价值。</p>
<p>但在“完全替代人”的方向上，仍然有很长的路。</p>
<p>很多最有声量的宣传，恰恰集中在那些最难短期实现全面替代的领域。</p>
<p><br/></p>
<p>从浪潮角度看，这种情况非常典型——叙事会先指向“全局革命”，</p>
<p>现实则会在后续的落地过程中，慢慢收缩到“高价值局部”。</p>
<p>AI 正是在经历这样一种从“无边界”到“有边界”的收缩。</p>
<h3 id="八对-ai-的位置做一个冷静的判断">八、对 AI 的位置做一个冷静的判断</h3>
<p>把历史的长镜头和 AI 的时间线叠在一起，可以得到一个相对冷静的判断：</p>
<ul>
<li><p>AI 不是第一次出现的“全民热点”，也不会是最后一次。它延续的是一条从郁金香到互联网的长链条——新事物出现，预期被放大，金融属性被激活，群体进入，然后再由现实来筛选与分层。</p></li>
<li><p>AI 同时又是一个真实的技术进步，它确实在多个行业提高了效率、改变了工作方式、降低了部分门槛。把它简单归类为“骗局”或“泡沫”，都低估了它的技术含量和长期影响。</p></li>
<li><p>当前阶段的“降温”和“分化”，并不意味着浪潮结束，而是说明它开始进入成熟轨道：成本开始被重视，场景开始被筛选，估值开始被重新校准。</p></li>
</ul>
<p><br/></p>
<p>从普通人的视角看，这一切有点复杂：某些岗位和行业正在被重塑，某些技能的边际价值在下降，新的机会和风险同时出现。对很多人来说，最难的是两件事：</p>
<ul>
<li><p>一边要在现实中学习和使用这些工具，避免被动落后；</p></li>
<li><p>一边要保持对浪潮机制的清醒认识，不把所有短期的叙事都当成不容置疑的必然。</p></li>
</ul>
<h3 id="九展望未来ai-之后还会有别的浪潮">九、展望未来：AI 之后，还会有别的浪潮</h3>
<p>从更长远的角度看，AI 浪潮并不是一个终点，而是一个中继站。</p>
<p>在它之后，极有可能还会出现新的技术和资产，成为下一轮故事的主角：</p>
<p>也许是更成熟的机器人系统，也许是脑机接口，</p>
<p>也许是新型能源或生物技术，也许是我们现在还难以想象的组合。</p>
<p><br/></p>
<p>那些未来的浪潮，极大概率也会遵循类似的轨迹：</p>
<p>新事物出现 → 预期放大 → 金融化 → 扩散 → 分化 → 沉淀为基础设施或长期资产。</p>
<p><br/></p>
<p>从这个意义上说，AI 提供的，除了具体应用之外，还有一个更大的提醒：</p>
<p>技术变化和资本循环会不断交替上演，而个人生命经验很难完整覆盖多个周期。</p>
<p>想要保持一定的主动性，需要刻意地把眼光拉长，</p>
<p>把自己从单个时代故事中抽离出来，用历史的视角看当下。</p>
<p><br/></p>
<p>这并不容易，但可能是对浪潮最现实、也最稳妥的一种态度。</p>
</div>
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