作者：天风宏观宋雪涛

来源：雪涛宏观笔记（ID：xuetao_macro）

2015年之后，中美互联网科技龙头的模式创新都在放缓。模式创新放缓后，提升效率更多依靠基础创新、技术创新、硬件创新。在旧技术周期的末尾，强人政治和保守政策容易获得理解和支持，这次也不例外。

每一轮新技术周期的前夕，都会有大量的硬件购买和基础设施建设需求。其次，新技术也将创造出新行业、新需求。最后，新技术对于传统行业更多是提升改造而不是替代。

一、风口还在吗？

2014-2015年，可能是近年人类的创新顶峰。

在美国，Google的X实验室接连展示了无人驾驶、谷歌眼镜、风筝发电、太空电梯、气球WiFi、智能隐形眼镜等发明，让人感觉人类仿佛马上就要进入科幻世界。Magic Leap展示视频中那条鲸鱼的惊人一跃，让人感觉虚拟现实世界仿佛马上就要到来。

图1：Magic Leap产品概念发布会上的“鲸人一跃”

资料来源：Magic Leap，天风证券研究所

在中国，双创和金融自由化催生了创业板牛市，创业板指从2012年底的不到600点一路狂飙到2015年6月初的超过4000点。也就是在那两年，雷军发明了“站在风口上猪都会飞”这句反讽的名言，贾跃亭发明了“生态化反”这个不明觉厉的概念，“互联网+”和“未来已来”经常登上各种演讲和书籍的标题。

2015年A股股灾之后，经过了一系列的调查和纠偏，银行的影子开始收缩，金融自由化逐渐被清算，潮水褪去之后，各种讲故事吹起的估值泡沫开始破灭。“互联网+”变回了“+互联网”，“未来已来”成了反话，“生态化反”成了梦话。猪价还有周期，但风口是无影无踪了。

太平洋这边，大家开始讨论互联网人口红利结束的问题。拼多多成立于2015年9月，也是电商渠道下沉，抢夺三四五线城市流量和乡村流量的关键时期。拼多多的横空出世带火了“消费升级vs降级”的话题，这个现象在微观层面或许是存在的，但急于证明或否定它的人常常错用了宏观层面的证据。

不过清楚的是，电商渠道下沉带来的互联网人口红利正在消失。2017年，中国互联网普及率55.8%，互联网用户增速5.6%，移动互联网用户增速8.3%，网上支付用户增速11.9%，手机支付用户增速12.3%。

图2：互联网用户增速 V.S. GDP增速

资料来源：WIND，天风证券研究所

二、新零售、抖音和瑞幸咖啡

互联网的人口红利结束后，流量争夺从线上延伸到了线下，各种“新零售”层出不穷。但即使到了线下，互联网还是互联网，本质还是连接人，商业模式还是把商品和服务卖给人。所以，今天的共享经济、新零售，其实还是当年“百团大战”、“o2o大战”（online to offline）的延伸，做法还是优先争夺高频消费和高客单价的线下生意，比如打车、外卖、餐饮的消费频率最高，短租、生鲜超商的客单价最高。

当然，“新零售”也有商业模式的创新，比如将线上数据和线下场景结合，线上给线下插上大数据的翅膀，线下提升线上的购物体验和效率。不过，这些商业模式的创新，和2014-15年时的想象相比，还是有不少差距。

虽然模式创新不足，但模式复制倒是很快。比如，摩拜+ofo从投放到形成双寡头用了不到一年时间（2017年摩拜+ofo投放量占全行业78.3%）。根据《2018年中国共享单车行业发展报告》，共享单车行业从大量投放到大量跑路也就一年时间（2016年下半年开始大量投放，16年全行业投放了200万辆，17年全行业投放2300万辆，17年下半年二三梯队开始倒闭跑路）。

模式的快速复制还要得益于信息技术企业与传统企业的最大区别——边际成本递减，这个属性决定了信息技术企业一旦具有数据优势和流量优势，扩张将非常迅速，在很短的时间内成为行业龙头或寡头，留给模仿者和追赶者的时间非常有限。

从BAT到TMD，独角兽的诞生和扩张在不断加速。GMV达到1000亿，京东用了10年，唯品会用了8年，淘宝用了5年，拼多多只用了2年3个月。月活跃用户数达到3亿，微博用了8年（09年8月至17年6月），微信用了3年（11年1月至13年12月），抖音只用了1年半（16年9月到18年6月）。

在中国开500家咖啡店，星巴克用了12年（1999-2011），瑞幸咖啡（luckin coffee）只用了5个月，这个o2o模式的咖啡品牌，从创立到成为独角兽（估值超过10亿美元），只用了6个月。

图3：APP月活跃用户数对比

资料来源：WIND，天风证券研究所

三、人类的科技进步在放缓

太平洋这边的创新在放缓，太平洋那边的创新其实也在放缓。

2014-2015年是信息技术的创新顶峰，和之前各种创新层出不穷形成鲜明对比，2015年之后，各大互联网公司对科技发明的追求开始下降，创新进入空档期。2014-15年，谷歌的无人驾驶、AR眼镜、太空电梯、气球WiFi等发明层出不穷，但如今只有无人驾驶Waymo继续朝着现实的方向推进；2014年，苹果的iPhone6发布后，之后几年主流智能手机的外观、屏幕尺寸、屏宽比基本定型，之后几代iPhone的屏幕、存储、运算速度的改进幅度越来越小；2014年之后，摩尔定律遇到瓶颈，芯片制程工艺的进步减缓，从2014年9月开始，英特尔在10nm制程工艺方面就再无进展。

和中国的互联网企业一样，美国互联网科技龙头的模式创新放缓的同时，马太效应也越来越强。互联网科技龙头一方面拥有大量的流量、数据、现金，商业模式稳定，且迭代能力强；另一方面，由于创新在减缓，也不需要大量现金流进行产能再投资，所以互联网科技龙头进入了规模效应边际提升、利润率提升的阶段，一边在应用旧科技发展成果抢食市场份额，另一边也有大量现金可用于新技术研发或并购新技术企业。

Google和Facebook靠广告业务保持高速增长，这两大巨头在2017年赚走了美国数字广告收入的58.5%（据eMarketer估测），18年2季报显示，Google的广告业务为Alphabet贡献了86%的收入；Amazon靠AWS高速增长，市值突破1万亿美元；老派的微软换了印度CEO后焕发第二春，靠云计算和操作系统的流量分发，带来规模和利润加速增长。

不管是中国还是美国，互联网企业的马太效应非常显著。2017年，全球市值前10的企业里有7家是互联网科技企业——苹果，谷歌，微软，亚马逊，阿里，腾讯，Facebook（美国5家，中国2家）。

四、AI芯片和民粹主义

互联网的核心能力是商业模式的创新，当模式创新放缓后，提升效率更多依靠基础创新、技术创新、硬件创新。比如，人工智能的算法稳定后，需要提升的是数据的精准度和快速处理复杂数据的算力，这就对硬件（芯片、传感器、雷达）和基础科学提出了更高的创新要求；再比如，新能源车如果要替代传统汽车需要突破电池能量密度和充电技术的瓶颈，这对物理和化学层面的基础创新提出了要求。

所以，虽然互联网企业的模式创新开始放缓，但硬件企业和制造业的创新也在加快。英伟达的黄仁勋喊出了“GPU才是AI时代的摩尔定律”；显卡双雄之一的超威半导体（AMD）有了逆风翻盘英特尔的希望；特斯拉的Gigafactory有机会像一百年多以前的福特Model T一样变革传统制造业的组织分工。

另一个现象是，以轻资产商业模式起家的互联网企业的资产越来越重，在硬件上加大投入。比如，Facebook收购Oculus布局VR硬件，Amazon和阿里布局智能音箱，Google正在研发人工智能加速芯片TPU和图像处理IPU，微软正在研发HoloLens和物联网平台的专用芯片，阿里正在研发人工智能加速芯片Ali-NPU等。

所以，从人类的技术周期来说，我们正处在旧技术周期的末尾、新技术周期开启的前夕。一方面，旧技术（ICT-移动互联网）的商业模式创新在放缓，规模效应提升，马太效应增强，龙头公司在线上线下榨取最后的流量。另一方面，新技术（人工智能）的基础创新、技术创新、硬件创新正在孕育，硬件厂商迎来飞速发展。

我们现在所处的技术时代，和20世纪30年代和70年代其实差不多，都是在旧技术周期的末尾，全要素生产率的底部，资本回报长期下降之后，资产价格出现泡沫，拉大了贫富差距，催生了民粹主义。

在这个阶段，强人政治和保守政策也更容易获得理解和支持。20世纪30年代，对贫富差距的不满和对大萧条的焦虑催生了民粹主义，铺垫了保守特征的罗斯福新政。20世纪70年代，对越战的不满和对滞胀的焦虑再次催生了民粹主义，铺垫了尼克松、卡特和里根政府具有保守特征的内外政策。这次也不例外，对债务货币化加大贫富差距的不满（Wall st vs Main st）和对全球化的果实被中国摘走的焦虑催生了新民粹主义，铺垫了特朗普和其拆掉WTO框架、重构全球贸易规则的保守政策。

图4：AMD NV TI  V.S.  FB TW股价对比

资料来源：WIND，天风证券研究所

五、风还在，谁会飞起来？

每一轮技术周期的前夕，会有巨大的硬件购买和基础设施投资需求。类似“在淘金潮中卖牛仔裤”的道理，在如何利用新技术赚钱的商业模式变得清晰之前，卖硬件和搭建基础设施的厂商会先到赚钱，例如AI芯片、传感器、云计算、5G，以及产业链前端的设备和材料。

其次，新技术也将创造出新需求、新应用、新行业。供给和需求是鸡和蛋的关系，需求推动供给，供给创造需求，各种应用创新使得3G带宽不够用因而推动了4G，4G也创造了移动支付、大型手游、直播平台、短视频等新应用出现，将来4G提升到5G也一样。路铺好了自然有人走，新技术创造出新需求、新应用、新行业。人工智能本身就是基础创新，不仅是一个工具，也会变成一个巨大的产业，比如无人驾驶、无人超市、智能家庭、智慧物流、智慧城市等。

最后，新技术将提升改造而不是替代传统行业。

戈登摩尔曾说：“企业从来不会依靠现有产品复苏，如果它们能够走出衰退，一定是骑在新产品的背上”。如同蒸汽机革命，最后胜出的是利用蒸汽机技术的各行各业。60年前，沃尔玛用卫星科技抢食市场需求，60年后，亚马逊用大数据和云计算来抢食沃尔玛的市场。人工智能亦然，先利用人工智能提升组织效率、改造商业模式的传统行业，将先得到红利。

因为人工智能的算法和算力相对确定，所以哪个行业能产出可以为机器学习所使用的数据，就能更早出现变革，这取决于数据的标准化、精准化、结构化程度。目前看，交通、金融、医疗、零售、制造，这五个行业出现变革的可能性更大，它们的共同特点是：（1）重复、有原则和规律可寻；（2）需要在短时间做出逻辑判断；（3）信息化程度高，能产生大量数据，而且数据的精准化、标准化、结构化程度较高；（5）利润足够高，有应用新技术的价值。

未来，交通会变成无人驾驶与车联网结合的智慧物流，金融会变成数据驱动的金融科技，医疗会变成大数据与人工智能辅助诊疗，零售没有线上和线下之分，制造将通过大数据提升产品设计和生产效率、通过物联网改造制造流程和渠道体系。

总之，数据将彻底改变各行各业。