今天下午要和当年周金涛在中信建投团队的一个研究员录期播客，把他 2017 年（在周金涛指导下）写的报告翻出来仔细读了一遍。
注意，这些话在 2017 年说出来，如今看是非常有前瞻性的，给人一种穿越感。
摘录要点如下：
康波的运动逻辑是三层嵌套——技术创新引发经济增长，经济增长倒逼制度变革。新技术导入后先在主导国的主导产业里爆发，再向全产业、全球扩散，等追赶国也进入狂热、技术的边际收益开始衰减，长波便从繁荣滑入衰退。按历史经验，繁荣期大约18-21年，衰退7-10年，萧条和复苏各与衰退相仿。熊彼特把一轮60年的康波拆成六个朱格拉、十八个基钦，不同级别的资本品耐久性差异和需求传导时滞，造就了周期的嵌套结构。
有点反常识的是，基本创新集中爆发在萧条期——门斯统计了1740-1960年间的创新事件，发现创新集群总是出现在大危机前后。道理很直白：旧技术榨出的利润低到不可忍受时，资本才肯克服对风险的厌恶，把钱投给不确定性极高的基本创新。1971年第四次长波萧条期，Intel发售4004芯片拉开信息技术大幕，1975年微软成立，1976年苹果成立，一批定义时代的企业恰恰诞生在经济最灰暗的窗口里。bad times , good people
创新周期和经济长波并不同步，创新明显领先。佩蕾斯把每轮技术浪潮切成导入期和展开期两个30年，再细分为爆发、狂热、协同、成熟四个阶段。爆发在上一轮长波的萧条期萌芽，技术尚不能拉动经济。狂热期基础设施大建、金融资本疯涨，从运河热到铁路热再到互联网热，泡沫崩溃标记了两个30年之间的转折点。协同期是技术稳定扩散、非主导产业也开始受益的全面增长阶段。到了成熟期，利润率下行，兼并收购频发，对外扩张寻找更广阔的海外市场，长波研究在这个阶段总是迎来高潮——因为所有人都在问「下一个增长从哪来」。
每轮技术-经济范式由四个部件组成：核心生产技术、关键生产要素、基础设施、技术经济模式。蒸汽时代是煤+蒸汽机+运河铁路+工厂制，电气时代是钢铁电力+内燃机+全球航运与电网+垂直整合与规模经济，信息时代是集成电路+计算机化+光纤互联网+柔性生产和网络化组织。四者在每轮浪潮中必须协同演化，缺一个都不成气候。判断下一轮浪潮时，不能只盯单一技术突破，要看四个部件是否同步就位。
技术浪潮存在两两配对的连续性：第一、二波构成蒸汽时代，第三、四波构成电气时代，第五波信息技术开启第三次工业革命，第六波大概率是信息革命的延续。这意味着下一轮看不到全新的生产要素横空出世，看到的会是AI对第五波留下的信息要素进行加工方式的跳变。每两轮浪潮构成一轮主导产业的完整生命周期——前两轮培育，后两轮推向成熟并为下一轮蓄势。
把生产体系二分为实物生产和服务生产之后，能看到一条贯穿三百年的线索：每一次时代命名的变迁——蒸汽时代、电气时代——都是人类利用生产要素方式的跳变。蒸汽和电都是二次能源，把煤、石油等一次能源转化为通用生产动力。信息革命的核心是把声、光、触觉等自然信号数字化，数字化也是一种「二次化」生产要素的操作。互联网解决的是信息传递问题，相当于后工业时代的大航海运动——航海技术让能源和材料得以远距离运输，互联网让数字信息得以即时传播。AI时代才是服务业主导社会的真正开端。
关键生产要素的演化有四条规律：通用性增加、生产成本下降、供应能力趋于无限、企业能主动吸纳并增值。19世纪英国的案例很典型——运输技术进步让伦敦煤价从1800年的46先令/吨降到1850年的16先令/吨，随后焦炭炼铁和搅拌工艺成熟，钢铁价格暴跌，铁从稀缺资源变成各行业的廉价通用投入品。集成电路在第五波走了同样的路——生产成本持续下降、性能指数级提升，从军用实验室里的奢侈品变成消费电子里的大宗元件。
第六波的能源格局不会出现换代式的跳变；天然气将接替石油成为消费结构中占比最高的一次能源，核能是增长最快的新生能源，但可控核聚变的商用恐怕要等到再下一轮技术浪潮。2017年上半年合肥EAST装置实现了电子温度超5千万度、持续102秒的长脉冲等离子体放电，进展不小，但距聚变发电还差几个量级；这一轮长波在能源端能做的是结构优化——智能电网、特高压传输、储能技术——而非一次能源的更替。
人工智能被定位为「服务业的蒸汽机」：蒸汽机把热能转化为机械能提升实物生产效率，AI把数据转化为决策提升信息处理效率；两个卡点横在发展路上——芯片端，深度学习需要海量并行运算，传统冯·诺依曼架构受总线容量限制且处理单元始终工作造成能耗巨大，类脑芯片被视为突破方向。算法端，从感知器到BP到2006年Hinton提出深度学习，理论走了50多年，无标记数据的特征学习和模型规模与训练效率的平衡仍是未解难题。
3D打印的愿景足够宏大——堆积式生产可构建任意物理空间结构，理论上适用于食物、服装、汽车、建筑甚至生物器官；但三个硬约束卡住了它：材料可选范围窄且替代性差，大规模生产效率远不及传统「零件加工+组装」的流水线，耗材和维护成本居高不下；实际应用集中在医疗、航空、汽车等对价格和时间不敏感的高端制造领域；智能制造——以数据为核心、融合信息化和自动化的柔性生产——成了填补3D打印缺位的过渡方案，但距离生产体系的全面重构，还差不止一个技术代际。
AI的发展路径被类比为内燃机：两者都是对生产要素的加工技术，都出现在连续技术革命的中段。内燃机从1876年奥托的第一台原型到汽油机、柴油机分化，再渗透到汽车、船舶、农机、军事装备，花了约50年。AI也会从利润高、扩散难度低的行业起步，逐步渗透到所有需要信息处理能力的领域，甚至催生出全新业态。内燃机的核心进步指标是重量功率比——单位重量榨出更多动力。AI对应的指标是信息加工的充分性——有限数据得到充分结论。
数据被定位为下一轮工业化水平最稀缺的要素；三条逻辑线支撑这个判断：数据是分析决策的基石（物联网负责采集），是驱动人工智能的必要燃料（深度学习离开海量训练集就丧失模式识别能力），也是打通信息物理融合系统（CPS）的关键——当前生产系统只能从虚拟向现实单向传导，未来借助制造装备的物联网将实现双向联通，「大规模定制」才有可能从概念变成产线。
这份2017年的报告对时间坐标的判断是：第五波长波衰退始于2004年，预计2018-2019年衰退以第三次冲击的形式谢幕，随后进入萧条；而萧条恰恰是基本创新爆发的黄金窗口；对投资者而言，从萧条到复苏、从种子到大树，创新的股权投资或许是这个长波周期里最大级别的机遇。