李丰从“钱”角度剖析2026 AI热潮：成因、资本现状与未来走向几何？

2026 WAVES大会聚焦AI从“钱”的角度剖析热潮成因、资本现状与未来走向2026年创投圈的浪潮再次翻涌AI从技术概念走进产业深水区硬科技创业从“小众赛道”变成“主流共识”年轻的创业者们正在用代码和双手重新定义中国创新的未来坐标。每一年由36氪·暗涌主办的WAVES大会都是中国创投圈的年度风向标。今年的WAVES 2026以“今年盛夏”为主题落地广州番禺良仓新造创意园。在两天的时间里大会汇聚了顶级投资人、产业领袖、新锐创业者用14场深度圆桌、数十场独立演讲拆解AI、硬科技、出海、医疗等核心赛道的底层逻辑见证那些“少数人”的坚持如何汇聚成改变行业的浪潮。李丰峰瑞资本创始合伙人以下为演讲内容经36氪整理编辑李丰表示首先非常感谢受36氪的邀请帮大家做开场算是抛砖引玉。这两天大家讨论比较多的是各种新上市的美国公司和中国公司的股价变动和两边资本市场的变动所以今天开场抛砖引玉要来讲AI但除了它是个新技术周期以外今天不主要讲技术而是从“钱”的角度讲讲AI。他不知道大家怎么判断和看待这一轮AI和资本市场周期的阶段但有一本书上或者说历史上的经验总结有一句非常简单的话供大家参考且以下所有内容都是个人意见。这个历史总结的经验是技术创新的第一个资本周期中的前半段大家谈的全是技术第一个资本周期的后半段也就是在第一个资本周期到高点不能叫崩溃掉下来之前的后半段或者最后一段里大家不谈技术只谈钱。换句话来讲可能在2024年的时候大家讲的全是谁的模型能力如何谁的新版本如何。到了后半段的时候大家一般都只讲谁的市值如何谁融了多少钱谁最近烧了多少钱等等。今天这个时间节点只从钱的角度简单讲讲这一轮AI。这一轮AI何以空前首先要回答这一轮AI何以空前的问题。今天不讲技术只讲钱这里面有几个简单经济学的概念需要解释一下。2020年全球所有国家为了应对疫情对经济造成的冲击采用的一个办法用老百姓的话来讲叫放水用经济学的话来讲叫超发了基础货币。全球主要央行扩表12万亿美金这12万亿美金是基础货币。基础货币就是央行把钱印出来之后给到商业银行或财政部门等主体拿到钱的这些人会进行再循环比如银行拿到钱会做贷款拿到贷款的人会把不用的贷款再存回银行银行把存回来的现金部分再进行贷款这个叫做在经济体进行循环。所以基础货币一般都会对应一个比其规模大很多的广义货币总量。有一个概念叫货币乘数就是基础货币乘多少钱就是大家在生活中讲的钱。全球不同国家的货币乘数不太一样。中国的金融体系是以银行为主的货币乘数高一些大概6、7、8。美国的货币乘数低一些3点几4点几就拿全球的统一数据来看取一个保守的值大概是4所以这12万亿美元央行的钱大概对应着40 - 50万亿美金的全球货币总量供给。一年增加近50万亿美元的全球流动性这是人类金融史上没出现过的。这么多钱导致2021年全球资本市场都很繁荣。到了2022年欧洲有一些挑战俄乌冲突导致底层的能源、中间的工业生产、上层的国家安全或者国家潜在风险都有了巨大的不确定性所以欧洲变得非常麻烦。中国那时候因为疫情防控等原因大家不方便来回跑且当时没有现在多国免签的便利所以中国在那个时候和欧洲一样也变成了不确定性较高。如果是管大钱的人通常不愿意把钱放在不确定性特别高的地方所以那个时候钱愿意配置欧洲和中国的意愿非常低甚至钱开始离开这两个地方。所以这里有三句话第一在2020年这一年出现这么多的钱这在全球人类历史上是极其罕见的第二这么多钱导致了2021年资本市场价格上涨或者叫全球股市的繁荣第三2022年俄乌冲突等突发因素之后全球这么多钱凑巧既不能去欧洲也不能去中国基本上只能去美国。所以虽然美国当时在1 - 7月份经历了剧烈的升息但是这些钱仍然从8、9月份之后陆陆续续奔向美国。大钱流向美国的时候要知道全球从来没有人在一年内见过这么多钱。当这么多钱去了美国所有东西都涨价当然也包括通胀因素资本市场也水涨船高。在任何东西都涨价的时候资本市场要给涨价找一个理由和支撑。凑巧在全球的钱都去了美国的时候2022年底出现了一个适合资本市场价格上涨的概念和逻辑就是大家都熟悉的ChatGPT于是这一轮AI的周期就围着大语言模型这个概念开始。刨除它是个新技术和新技术周期之外AI热潮或者AI相关的科技公司的市值涨得如此厉害大概是钱或者说流动性这个原因导致的。美国资本市场现状由于时间问题只讲结论。大概今天美国资本市场总市值不到80万亿美元GDP大概30万亿它今天的资本市场市值不到是GDP的2.5倍。当然它的资本市场市值占全球市值的比例超过60%相当于一个国家大概占了2/3。有个大家比较熟悉的概念叫巴菲特指数巴菲特指数是一个衡量国家或地区整体资本市场估值水平的指标如果一个国家或经济体的资本市场市值跟这个国家的GDP相比比值大概在0.8到1.2之间都算合理区间超过了1.2意味着有泡沫低于这个区间那就是资本市场发展得不够充分。当然中国资本市场的巴菲特指数现在没到1美国大概现在是2.3 - 2.4的水平。合理性就不去讨论了大家仁者见仁智者见智。最近这两个月大家看见了一个特殊的情况今年4月和5月这两个月全球的流动性或者钱有一点点像2023年的下半年因为不同的原因钱开始向美元资产回流带来的结果是有一些涨跌。不过今天跟2022年那一次回流最大的不同在于今天全球没有放水没有国家大规模的印钱所以在全球的钱重新开始分配的时候因为钱的总量是不变的所以当A涨了之后就会导致B、C、D跌。如果B涨了之后就会A、C、D跌钱的总规模就放在这儿了。所以其实从去年下半年开始大概可以看到全球资产的样子基本上就是个翘翘板如果A翘翘板涨了那B、C、D就跌如果A、B涨了C、D就跌如果B、C涨了A、D就跌。这种状况应该还会维持一段时间因为是个总量平衡的概念。至于接下来钱会怎么流动就留给时间去回答。美国巨头资本开支情况接下来列举几个数。在美国巨头当中偏保守但盈利时间最长且盈利规模最大的大概是微软和谷歌因为这两家公司成立时间早并且很早就盈利而且毛利很高。谷歌最近发了800亿美金的新股谷歌2025年净现金达1647.13亿美元资本开支914.47亿美元今年预期谷歌的资本开支大概是1750 - 1850亿美金。按照今天谷歌花钱的速度主要是投加数据中心和资本开支不算800亿的补充资本谷歌今年的净现金流有可能会变成负数。谷歌、微软、亚马逊、Meta到去年底这四大巨头手里的现金和现金等价物跟它们的长期债务就是建数据中心所发行的债务相比情况较好的是谷歌和微软它们的债务约占持有现金等价物的50 - 60%另外那两家是70 - 80%其他中小型互联网公司大概会超过或者接近100%。如果按照现在这个状况不算谷歌今年800亿美金的增发今年年底它的债务占现金和现金等价物的比例大概会接近或超过100%。这就是美国巨头资本开支的样子去年四大巨头是大概4000亿美金今年预计是7500亿美金算上中小互联网公司大概超过1万亿美金。当下全世界或者全球资本市场都在关注的一个事情是这种资本开支到底能持续多久举一个不太妥当的例子仅作为参考。在互联网周期里就是2001年、2000年泡沫周期里市值最高的是思科市值达5550亿美金是当时的世界记录。当时思科市值最高是因为大家都倾向于认为即使到了互联网周期的后半段即使互联网模式有泡沫你总得买交换机、路由器你总得买基础设施更何况思科还有几百亿美金的在手订单所以无论泡沫化程度多高思科肯定不会有问题于是它市值到了5500亿美金。今天市值最高的公司是英伟达正好是当年思科市值的十倍今天美国的货币总量理论上比当年增加了4倍多。今天许多人的逻辑也是相似的不管AI有没有泡沫但你总得买GPU你总得买芯片。好消息是思科在互联网泡沫破裂之后没有崩溃只不过市值下降了接近80%主要原因是那几百亿美金的在手订单。当2001年泡沫破了之后有些公司没有了有的公司不再选择资本开支哪怕损失一些定金。这是当年发生的事。基座模型相关问题今天的分享里最后一个重要的小话题是关于基座模型的。大家都说这一轮跟上一轮不一样上一轮互联网是烧钱的这一轮是生产力效率的提升。可能这些话都没错。但是上一轮是之前没有人用过互联网所以要教育用户来使用他从来没有接触过的东西所以互联网那一轮的烧钱几乎全都烧在了把用户拉来想办法让用户试一下互联网所以前台都是负毛利。今天的情况不太一样基座模型公司目前都是不赚钱的做大模型的公司也是不赚钱的。而今天用AI的大部分人都是已经用过互联网的人所以原则上他们不太需要被教育怎么使用AI所以今天烧钱几乎没有烧在前台基本都烧在后台。市场可能迟早有一天要求大模型公司也能赚钱虽然资本投入很大比如大规模基建所带来的摊销当期的数据采购成本以及较大的人员开支和大模型运行本身的成本算上这些之后如果大模型公司也要赚钱那么Token的成本和Token的收费就需要能够打平。一旦大模型公司停止烧钱Token的价格会怎么变大家都可以有一个判断如果Token的价格的变化有之后又会引起行业的什么变化是需要各自思考的问题。技术周期投资阶段与中国优势听起来有点不容易该怎么办所有技术周期中的投资大概都分三个阶段。第一个阶段是创新技术出现的时候大家只关心技术本身到底有多么不同因为技术还在高速迭代当中。而当技术过了高速迭代的阶段之后就进入第二个阶段这时大家关心的是既然出现了一个新兴事物还是个“技术”它最有可能会把什么行业颠覆和改变或者产生一个以前从来没有出现过的、能用上这个新技术的东西。当然一个技术最有想象力的应用在中美可能是不一样的。在这两个阶段公司的价值主要靠想象力来支撑。想象力大的一个坏处是不是特别容易很快落地或赚钱。技术周期每次到了大家要考虑赚钱过了想象力最高点之后大家就开始说冷静下来吧先不管说谁的技术有多牛先管谁用这个技术真正意义上赚到了钱这大概是技术演进的第三个阶段。不用特别担心因为不管是大数据、人脸识别还是自动驾驶中国有一个优势就是证明只要过了技术原始创新阶段到了应用驱动技术进展的时候就会变得比较厉害。主要是因为中国产业链多、产业链全、数字化基建好还有政策推动等等。简单来讲如果到了AI 各行各业或者说AI应用开始落地的时候中国就有点优势。但是需要等到资本周期到了最高点或者想象力周期到了最高点开始往下的时候所有人才开始关注AI应用落地的问题。至于这个节点什么时候到今天又处在什么阶段大家可以自己判断。所以今天只从“钱”的角度讲了AI没讲技术变革没讲技术差异没讲技术趋势。主要结论是在技术创新的第一轮资本周期的前半段大家都在谈技术不管懂还是不懂但到了资本周期的后半段大家变得不再聊技术几乎只谈“钱”不管是做技术的还是做投资的。这些都是个人看法仅供大家参考感谢大家的时间。