编者按 　　AI叙事“狂飙”进入第三年，市场似乎已经形成了一种肌肉记忆：算力即正义，龙头即信仰。资金角度看，市场资金高度聚集于算力、大模型等AI上游基建赛道。那AI时代最大的受益者是否就将是这些“颠覆性技术的搭建者”？  　　     　　本周，我们深度对话先锋集团(Vanguard)全球首席经济学家约瑟夫·H.戴维斯，戴维斯给出的判断，或许会颠覆大部分投资者的认知。  　　他表示，历史经验告诉我们，颠覆性技术的搭建者，并不天然就是长期最大的受益者。价值往往最终会流向那些使用者——是它们用技术压降成本、提升效率、优化服务、创造新产品。“AI领域最终的赢家，很可能是那些把AI用得最有效的企业。”在技术周期判断上，他提出AI的“J形曲线”正从起步期迈入中段，部分知识密集型行业已经显现早期生产率红利。  　　提及中国的经济前景和AI发展，戴维斯认为，中国正处于全球AI浪潮与绿色转型的双重投资周期窗口，未来三到五年，中国大概率能维持有力的实际增长，而如何将强大的生产能力与不断扩大的内需潜力更好地衔接，正是未来三到五年最值得关注的结构性机遇。  　　在投资机会层面，戴维斯提示，AI领域投资者应当重点跟踪出现应用面持续扩张、可量化的营收增长或成本压降、投资回报率的改善等实质性信号的上市企业。同时他指出，当前部分成长股估值已处于偏高位置，从长期和全球视角看，更看好美股价值股以及非美发达市场的投资机会。  　　中国正处于全球AI浪潮 　　和绿色转型双重投资周期窗口 　　[当我思考未来三到五年时，我认为中国大概率能维持有力的实际增长。而如何将强大的生产能力与不断扩大的内需潜力更好地衔接，正是未来三到五年最值得关注的结构性机遇。]　 　　本刊编辑部：戴维斯先生，您在新书《投资的未来》中提到“在三年或更长的时间内，GDP和股市的波动几乎全部是由大趋势决定的”，并且特别强调了“AI带来的强劲增长能够减轻财政赤字带来的通胀压力，从而支撑股市估值”。当前中国正处于通过积极财政政策(如发行超长期特别国债)推动经济转型的关键期，您认为中国当前的财政发力模式，是否具备支撑A股及核心资产估值修复的宏观基础？ 　　戴维斯：非常感谢《证券市场周刊》邀请我参与这次交流对话！ 　　确实，我们认为中国更积极的财政政策，不仅能托底短期增长，更能为经济长期的生产力提升打下基础。 　　目前政策面的支持力度已经在加码——财政支出节奏加快、债务置换落地，再加上针对地产、消费和重点产业的定向施策，这些都有助于夯实宏观基本面和企业盈利预期。尤其是在房地产领域，国家主导的金融体系和强有力的政策调控，有效阻断了风险向宏观面的扩散，为整体经济的转型升级提供了稳定的内部环境。 　　更重要的是，本轮政策托底很大一部分都落在了先进制造、AI落地、数字基建、绿色技术、产业升级和技术自主可控这些方向上。这类投入不只是拉动需求，更有望推高生产率、加快技术扩散，实实在在提升经济长期的供给端能力。从这个角度看，财政政策确实是在为未来的增长“筑底”，尤其是如果能把当下的投资真正转化为生产率提升和可落地的商业回报，那效果会更明显。 　　话虽如此，我仍要区分“更强的经济增长”与“更强的资产回报”这两件事。中国股市要想走出可持续的修复行情，光靠投资拉动增长是不够的，还得看生产率提升能不能转化为居民收入的实实在在增长、民营信心的回暖、企业盈利的改善，以及名义增速的回升。 　　因此，我的看法是，当前的财政政策在稳增长和调结构两端都在发力。接下来的关键，是看这些供给端的改善能不能最终兑现为名义增长、企业盈利和信心回暖。这才是决定长期资产回报的核心。 　　本刊编辑部：您曾预测2026年中国经济将实现4.7%左右的增长，明显高于欧美机构4%的共识预测。对于中国经济，您比其他机构更为乐观的主要原因是什么？您如何看中国经济未来三到五年的发展？ 　　戴维斯：今年初，我们把2026年中国宏观经济的增长预测上调到了4.7%。逻辑很简单：中国正好处于两轮结构性投资周期的风口上——全球AI浪潮和绿色转型。 　　未来一到两年，我们预计全球在数据中心、半导体、电力基建、工业自动化和AI供应链上的投入还会继续增加。而中国恰恰处于这些生态圈的核心位置。中国有深厚的制造底蕴、成熟的供应链、扎实的工程师红利，加上出口韧性强、技术落地快，完全能吃下这波全球AI基建的红利。这也是为什么我们认为，即便面临经济结构的转型，中国依然能交出一份不错的增长答卷。无论是对外输出还是对内升级，中国都是全球工业升级、自动化和AI扩散的最大受益者之一。 　　与此同时，这种强势也带来了自身的挑战，这意味着中国需要在内外需之间找到更均衡的节奏。中国是全球最强生产者之一，内需市场也蕴含着较大的增长空间。如何将强大的生产能力与不断扩大的内需潜力更好地衔接，正是未来三到五年最值得关注的结构性机遇。 　　因此，当我思考未来三到五年时，我认为中国大概率能维持有力的实际增长，更重要的命题是：中国能否借着全球AI基建和产业升级这扇机会窗口，真正把内需拉起来。 　　如果生产率提升、出口优势和技术升级，最终能转化为居民收入的上涨和消费动能的增强，那中国就有机会跑通一个更健康、更可持续的增长模式，实现内外需的良性循环。 　　AI“J形曲线” 　　正从起步期迈入中段 　　[一两年前，关于AI所有的信号基本还停留在砸钱搞投资上。而现在，我们已经开始在一些知识密集型环节看到AI所带来的早期生产率红利了。]　 　　本刊编辑部：在您看来，对未来经济增长最重要的驱动力是技术的改变，而AI极有可能成为30多年来最具变革性的技术。以史为鉴，每一次通用技术革命都会经历一个“资本深化”的前置阶段——大量投资涌入，但生产率收益要等到组织重构和技术扩散完成后才会显现。从趋势图来看，会形成一条以短期阵痛和长期收益为特征的“J形曲线”。当前是否正处于AI的“J形曲线”底部？ 　　戴维斯：我觉得我们现在大概正从AI“J形曲线”的起步期迈入中段。一两年前，所有的信号基本都还停留在砸钱搞投资上。而现在，我们已经开始看到早期的生产率红利了，尤其是在软件开发、客服、研发等这些知识密集型环节(见附图)。 　　     　　本刊编辑部：在影响GDP和股市波动大趋势因素中，除了技术，还主要受人口结构、全球化和财政负债三大因素影响。随着AI技术的发展，比如当AI的“J形曲线”逐步走向可持续收益阶段，能否有效对冲人口结构(如人口规模增长放缓、老龄化)等因素所带来的拖累？ 　　戴维斯：从10年期的长期视角看，我觉得是有可能的，但这绝不是躺赢。 　　人口结构影响的是劳动力的数量与构成，而技术改变的是劳动力的生产效率。只要生产率提得够快、够猛，完全能对冲掉人口增速放缓对GDP大盘的冲击——这也是为什么先锋集团在超级趋势研究里，把AI和人口压力比作一场赛跑。 　　以中国为例，中国具备诸多有利的条件，如机器人密度高、信息通信技术渗透率高、工程师队伍庞大、制造业集群深厚，中国还有大规模落地技术的能力。AI可以给人赋能，把重复性劳动自动化，在提升品控、优化能耗的同时，还能加速相关产品研发。有了这些抓手，哪怕劳动年龄人口在减少，产出依然能继续提高。 　　目前AI早期生产率红利正逐步凸显。中国通过AI+(人工智能+)、工业自动化和数字基建来加快AI渗透，不仅能提高赢面，还可能让这些红利提前兑现。但光砸钱搞投资肯定不够，关键还是看AI能不能大面积铺开，真正转化为全社会的生产率提升、企业盈利改善和居民收入上涨。 　　因此，我的答案是肯定的。AI确实能显著缓冲老龄化的冲击。但决定成败的关键变量，不是AI投资本身，而是AI能不能在宏观经济里真正“长”出来并成功扩散。 　　本刊编辑部：美国和中国目前在AI领域拥有绝对的优势，随着AI的发展，在您看来，将对中国和美国经济发展路径带来哪些影响？ 　　戴维斯：的确，美国和中国目前在AI领域拥有绝对优势，但中美两国走这条“J形曲线”的路径可能不太一样。 　　美国目前的优势在于前沿大模型、超大规模算力投资和深度资本市场；而中国的比较优势则是制造规模、工程底蕴、数字化渗透率，以及极其广阔的工业应用场景。 　　有个令人振奋的趋势可能已经显现：中国通过AI+、先进制造和数字基建来加速AI落地，说不定能压缩“J形曲线”的前半段，让生产率提升来得更早一些。 　　而落地只是第一步，真正的考验在于，AI能不能实实在在地转化为全行业可量化的生产率、盈利能力和居民收入增长。说到底，最后的赢家一定是那些把AI用得最好的人，而不一定是那些在AI基建上砸钱最多的人。 　　本刊编辑部：我非常认同您的这个观点！中国有着庞大的制造业基础和丰富的应用场景，近年来中国也正大力发展新质生产力并推动AI+行动，您认为，这是否会缩短AI的“J形曲线”阵痛期？ 　　戴维斯：中国的显著优势之一，就在于具备技术的大规模落地能力。中国有密集的供应商网络、庞大的制造生态、扎实的工程师红利，还有极其丰富的工业应用场景。这让落地—数据—工艺改进之间形成了比很多经济体快得多的正向反馈闭环。 　　正因如此，中国的AI+行动和工业侧渗透，有望通过加速投资向生产率转化，来压缩“J形曲线”的前半段。 　　目前我们已经看到了AI带来的早期生产率红利，所以现在的核心命题，已经不再是投不投资AI，而是能不能铺展开。不过，落地快并不等于投资回报好。真正的考验在于，AI能不能在全行业范围内兑现为可量化的生产率提升、更强的盈利能力和可持续的业绩增长。 　　AI领域最终赢家 　　大概率是那些把AI应用得最有效的企业 　　[历史经验告诉我们，颠覆性技术的搭建者，并不天然就是长期最大的受益者。价值往往最终会流向那些使用者——是他们用技术压降成本、提升效率、优化服务、创造新产品。]　 　　本刊编辑部：在AI大趋势下，您认为，当下投资者如何投资布局，是比较稳妥的投资策略？ 　　戴维斯：对投资者而言，我认为不该在“早期集中押注”与“等到所有不确定性都消失”之间做非此即彼的选择。前者要承担估值、技术和政策的三重风险，后者收益则可能完全踏空。 　　投资者真正该盯的是这几个信号：AI应用面的持续扩大、可量化的营收增长或成本压降、投资回报率的改善、科技圈之外的生产率提升，以及业绩增长从基础设施厂商向终端用户扩散。 　　这些信号，远比单纯看资本开支数据更有参考价值。站在先锋集团的立场，我们始终认为最优解还是多元化配置，在拥抱长期创新的同时，不要依赖单一技术、单一公司或单一政策结果。 　　本刊编辑部：从具体投资机会来看，AI带来的变革会催生出新的服务和应用，面对如此多极具潜力的新兴赛道，先锋基金在这些方面是否有投资布局？ 　　戴维斯：事实上，随着AI技术的深入，一些极具潜力的前沿领域有望率先崭露头角，比如自动化交通、AI驱动的外骨骼机器人、量子计算、电网级的储能技术，以及包括基因测序和GLP-1在内的先进医疗技术，以上每一个领域都展现出了在未来促进生产效率和产出提升的一些潜力。 　　新兴技术的经济前景确实可以非常诱人，但投资层面的赢家，往往很难提前押中。历史经验表明，参与技术革命的公司多如牛毛，但真正能创造长期股东价值的，往往只是极少数。 　　我们一贯主张，与其费劲去预测哪家公司将胜出、哪种技术路线会跑通、哪种商业模式能通吃，不如广泛拥抱创新。这也是我们的创始人约翰·博格(John C. Bogle)当年极力推崇全市场指数基金的初衷——试图精准挑出一只获胜股，无异于大海捞针。 　　本刊编辑部：生物医药产业是AI技术发展的直接受益方之一。而随着中国知识经济强势崛起，中国生物医药企业的创新活力与研发效率令人瞩目。在人口老龄化的宏观背景下，您如何看待中国生物医药产业的投资机遇？ 　　戴维斯：中国的生物医药产业之所以重要，是因为它正好踩在了老龄化、创新与AI这三大长期趋势的交汇点上。人口老龄化自然会推高对更优治疗方案、精准诊断以及更高效医疗服务的需求。 　　与此同时，AI有望加速新药研发、提升诊断效率、实现行政流程自动化，帮助医疗机构降本增效。中国的新药临床试验数量位居全球首位，对基因组学和个性化医疗的投资已经结出成果，例如百济神州等制药企业已获得美国FDA的上市批准。 　　从更加广义的角度来看，生物医药创新也是中国经济向知识型经济转型的重要一环。如果中国能把生命科学的前沿突破，与AI及数字技术深度融合，其带来的生产率提升红利将远远溢出医疗板块本身。 　　在这里我依然要强调，产业逻辑和投资逻辑应该分开来看。一项创新即便在经济意义上极具价值，不同公司的投资回报也可能天差地别。估值水平、竞争格局、监管政策和盈利能力，每一个都至关重要。 　　此外，我还要强调坚持多元化配置的重要性。我们先锋集团把医疗健康视为未来有望长期受益于AI扩散的赛道之一，但投资者根本没必要为了抓住这个机会，非得提前押中那几个幸运儿。 　　本刊编辑部：在一个技术变革的时代，市场主流观点为，技术密集型成长股的表现会胜过股市整体的表现。但您的观点是：“AI带来变革”情景中意外赢家可能是价值股。在当前估值体系下，您认为哪些传统优势行业最有可能成为AI时代的“隐形赢家”？ 　　戴维斯：正如前面我提到的，AI领域最终的赢家，未必是那些AI基建商，而很可能是那些把AI用得最有效的企业。历史经验告诉我们，颠覆性技术的搭建者，并不天然就是长期最大的受益者。价值往往最终会流向那些使用者——是它们用技术压降成本、提升效率、优化服务、创造新产品。 　　这一点在中国尤其贴切。随着AI在制造、物流、医疗、金融等各行各业铺开，最大的赢家很可能是那些成功把AI转化为效率改善、生产率提升和盈利提高的公司。 　　当然，在现阶段就定义某个特定行业板块将是未来赢家还为时过早。如果预期和估值已经打得太满，再强的技术趋势也未必能兑现成诱人的投资回报。因为，历史同样也提醒我们，创新往往伴随着创造性破坏。 　　这也正是我们认为多元化配置为何如此重要的原因。因为，如果AI真的演变为一项通用的底层技术，市场的领头羊很可能会从基建搭建者，向全经济范围内千行百业的应用端扩散。 　　当前成长股估值“打得太满” 　　 我们重点超配美股价值股和非美发达市场 　　[基于通用技术的红利终究会走出发明者的圈子，向整个经济体扩散的规律，叠加当前成长股估值已经“打得太满”，我们在长期维度上依然更看好价值股和非美发达市场股市。]　 　　本刊编辑部：您经历了多次技术革命和市场周期，具备跨越周期的定力。在面对当下AI带来的巨大不确定性时，是什么支撑您保持“审慎乐观”？ 　　戴维斯：我是做经济史研究的，所以我看问题从来不只看眼前。回顾历史，从19世纪的铁路热潮，到二战后的工业扩张，再到20世纪90年代的互联网和移动互联网革命，每一次通用技术横空出世，都会引发新一轮资本深化，也就是经济体必须为这些新工具砸下巨额的前期投资。我们认为，AI这次也不会例外。 　　复盘历史上的这些关键建设期，我们发现这类大基建通常会在4年到6年的窗口期内逐步冲到顶峰。按这个标准算，当前的AI周期其实还处于“早中期”——大概只走到了过去峰值水平的30%到40%。 　　每一轮基建都会重塑企业架构，催生新的标准与监管，并彻底改写许多(甚至大多数)行业的竞争格局。 　　这些规律背后藏着一个更朴素的真理：随着通用技术向经济深处扩散，任何一家公司的旧商业模式，都可能被新经济现实无情颠覆。哪怕是那些亲手把技术带进现实的人，也逃不过这一规律。 　　所以，随着AI从信息技术圈层逐步嵌入专业服务、物流、医疗、教育等千行百业，创业的前沿阵地必将从核心AI开发商，向外围的供应商、赋能者和AI应用者扩散。 　　如果说AI时代的上半场是由算力巨头们(专注基础模型和基建)主导的，那么下一波创新浪潮，很可能来自那些攻克当前AI瓶颈、打造垂直领域应用，或者解决复杂“最后一公里”难题的公司。最终，能把AI驱动的智能转化为可规模化、可落地的现实生产力的企业，才有望接过AI时代的接力棒。至于这一领导地位是会保留在当今的AI超大规模企业手中，还是会转移到从大量AI初创企业和新入局者中崛起的新一代公司手中，亦或由两者以某种组合共同持有——这尚且无人能预知。虽然美国和中国可能继续在基础AI能力方面保持领先，但更广泛的经济影响——以及下一代突破性的创业者——可能来自更广泛的地域和行业。 　　本刊编辑部：先锋集团创始人约翰·博格主张投资者在仰望天空展望未来的时候，也要注重平衡、成本和分散化的力量。先锋集团所倡导的平衡性的投资原则，是否也适用于目前AI主导的结构性牛市格局？是否会根据市场环境变化，对投资组合配置做出适度调整？ 　　戴维斯：均衡配置永远不过时。最典型的例子就是“美股七巨头”(Magnificent Seven)的先扬后抑——这几只大盘科技股曾是美股市场的宠儿。但在2026年上半年却跑输大盘。投资者开始从这些“AI算力巨头”中撤出，转而涌向那些生产高需求实体元器件和基础设施的公司。AI叙事的下一阶段，重点是看这些投入能否转化为全球经济的实质性生产率提升。 　　历史经验告诉我们，通用技术的红利终究会走出发明者的圈子，向整个经济体扩散。正是基于这种规律，叠加当前成长股估值已经“打得太满”，我们在长期维度上依然更看好价值股和非美发达市场股市。因此，我们的动态配置策略，是在兼顾短期经济动能、差异化的长期回报预期，以及历次科技周期投资经验的基础上取得平衡。 　　在股票仓位上，我们重点超配美股价值股和非美发达市场——随着AI对增长的提振效应逐渐向技术应用端扩散，这部分持仓有望在长期获得最大收益。同时，我们强调固收资产的配置价值，以获取优质的高质量回报。这能为投资组合提供稳定的现金流、足够的耐力和分散度，让投资者无论市场风云如何变幻，都能稳坐钓鱼台——无论AI这波狂热最终被证明是理性繁荣，还是一场泡沫。 　　投资组合目标并非精准预判未来赢家 　　而是在未来多种可能情形中保持韧性 　　[构建投资组合的目标不是提前识别每一个赢家，而是从广泛的经济和生产力增长中受益。因为未来是不确定的，所以，韧性往往比预测更有价值。]　 　　本刊编辑部：您构建的“大趋势投资组合”非常具有实战指导意义，在全指数组合之外提供了加入主动基金的选项，以此来捕捉结构性变革中的超额收益。这种配置思维，在有效规避单边押注风险的同时，是如何平衡“追求市场平均回报(Beta)”与“获取超额收益(Alpha)”的？ 　　戴维斯：先锋集团长期以来同时信奉主动管理和被动管理。事实上，我们公司的根基在于自下而上的主动管理型基金。主动与被动之争忽略了一个基本事实：被动指数基金的主要优势在于其低成本。但是，低成本的主动管理型基金同样存在，而低成本可以为主动管理人提供相对于高成本同行的优势。指数化在所有市场板块中都可能是一种强大的投资策略，但低成本主动管理同样如此。因此，主动/指数的选择应取决于投资者是否有能力识别出低成本、优秀的管理人。如我之前所述，我们拥有一支专业团队来评估我们的主动管理人。大多数投资者可能并不具备同等程度的渠道、培训或经验来评估管理人。 　　投资者在构建投资组合时，应从四个关键方面考虑，将主动与被动相结合。第一，预期阿尔法(alpha)——即主动管理人有能力为投资组合带来多少超额收益。第二，与主动敞口相关的风险水平，这通常以基金的跟踪误差(tracking error)作为代理指标。第三，投资者愿意在其投资组合中承担的主动风险容忍度。在业绩不佳的时期，你是否能坚持到底？第四，还要考虑与主动敞口相关的成本。 　　本刊编辑部：您提出能够胜过市场的基金经理常常要经受长时间输给市场的阶段，这个观点与巴芒的投资理念也是相通的。卓越的长期业绩，往往是由无数个“难熬的短期落后”堆砌而成的，能够忍受这种孤独和误解的基金管理人，应具备哪些素质？ 　　戴维斯：许多读者可能不知道的是，虽然先锋集团拥有自己的投资管理能力，但我们还拥有50年为旗下众多主动管理型基金聘请副顾问团队的经验。我们认为，成功的驱动因素在于公司对客户长期利益的关注、优秀的人才，以及投资理念和流程。 　　那些最有可能成功的主动型管理人，应当以客户为中心，拥有多元视角的优秀团队，并采取长期导向的方法——专注于深度的、差异化的研究以及真正的选股能力，而非静态的因子押注。 　　无论是我们过去筛选、合作主动管理人的亲身实践，还是大量学术研究，都反复印证了一点：长期坚持、低换手率的策略至关重要。就像普通个人投资者一样，专业投资人也难免会遇到业绩低迷的时刻，这时候要顶住压力、坚守自己的投资哲学，这其实非常难。不过，我们不会因为管理人短期跑输就“换将”，但一旦他们偏离了既定的投资理念，无论短期业绩多亮眼，我们都会果断替换。 　　本刊编辑部：面对AI带来的职业替代焦虑和市场波动，如果让您给当下的个人投资者一条最核心的“反直觉”建议，那会是什么？就中国投资者而言，您认为该如何基于您分析的大趋势模型，搭建适合自己的投资组合？ 　　戴维斯：我会从一个简单的原则出发。投资组合的目的不是完美地预测未来，而是在一系列可能的未来情形中保持韧性。这在今天尤为重要，因为AI、人口老龄化和全球化都是强大的趋势，但没有人确切知道它们将如何演变，也不知道哪些公司最终能攫取最大的价值。 　　因此，我会谨慎对待围绕单一主题构建投资组合的做法——无论这个主题看起来多么引人注目。历史表明，技术变革往往会产生意想不到的赢家和输家。中国投资者对少数板块或主题主导市场注意力的阶段非常熟悉。挑战在于，未来的领跑者往往与投资者最初的预期不同。 　　从先锋集团的角度来看，一个构建良好的投资组合应当参与长期创新，同时在板块、行业和投资方式之间保持平衡。目标不是提前识别每一个赢家，而是从广泛的经济和生产力增长中受益——无论这种增长出现在何处。在许多方面，成功的投资与适应技术变革本身是相似的。未来是不确定的，因此韧性往往比预测更有价值。这就是为什么我们的原则始终简单明了：保持纪律、保持多元化、保持长期视角。　 　　(本文已刊发于8月29日出版的《证券市场周刊》。嘉宾观点仅代表个人，不代表本刊立场。)