大咖連線｜專訪拉斯·特維德：人工智能熱潮下，為何看好大宗商品？

　　中新經緯9月11日電 (羅琨)在科技與經濟深度融合的當下，“超智能”(hyper intelligence)正走向現實。這其中蘊含哪些投資機遇？

　　拉斯・特維德(Lars Tvede，下稱特維德)是一位橫跨金融、科技與未來研究領域的丹麥學者、連續創業者。2016年，他與人共同創立了風險投資基金“北歐之眼”(Nordic Eye)，該基金成為北歐有史以來最賺錢的風險基金之一。他還創立了Atlas Global Macro對沖基金，截至2025年8月中旬，該基金今年的收益率已接近24%。

　　近日，特維德的新作《超智能與未來》在中國出版發行。他在工作間隙接受了中新經緯專訪，結合新書觀點與自身投資經驗，剖析了人工智能熱潮下全球投資機會的底層邏輯，也分享了他對中國AI產業競爭力及市場前景的判斷。

　　解碼超智能：3～5年或實現遞歸式自我改進

　　在特維德看來，“超智能”是一個寬泛且模糊的概念，但其核心特征在于“超越人類能力的極限”。

　　他以圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世石的對決為例說：“當時阿爾法圍棋下出的第17手棋，讓在場所有職業棋手都困惑不已，甚至以為它出現了故障。可后續進程證明，這步棋的精妙之處要到比賽后期才能顯現，更重要的是，它徹底改變了人類棋手的圍棋思路。”

　　在他看來，超智能的關鍵在于“遞歸式自我改進”(recursive self-improvement)。正如達爾文、愛因斯坦等通過自我反思構建思維體系，超智能須具備不斷自我完善的能力。以AlphaGo為例，它通過數百萬場自我對弈，在極短時間內掌握了圍棋精髓，這種“內部錦標賽體系”正是遞歸式自我改進的雛形。

　　“當超智能真正實現遞歸式自我改進時，它的發展速度會變得極快。我們很難精確預測這一時間節點，我個人更傾向于未來3到5年。到那時，我們可能會看到超智能發展到超出人類理解范圍的程度，而且這種發展可能不需要人類的干預。”特維德說。

　　在他看來，未來的趨勢很明確：當人工智能真正實現“大規模遞歸式自我改進”時，它不會是單一模型——不會是只運行在美國亞利桑那州或中國某一個數據中心里的孤立系統，而是由無數模型、Transformer架構(人工智能常用架構)和智能體(agents)共同協作形成的整體。這就是“集體智能”——人類和其他動物其實也是靠“集體智能”實現超越個體能力的突破的。人類的集體智能遠超個體智能，而在軟件領域構建集體智能，要比在生物領域容易得多，因為軟件之間的溝通是即時的，而且理論上沒有限制。

　　特維德說，人類的問題在于行動速度太慢，思想也相對保守，有時候還會“抵制創新”。而人工智能的不同之處在于，它可以“脫離人類獨立發展”。這意味著它的發展速度可能會比人類快幾萬倍。這種感覺就像你本來習慣騎騾子趕路，突然有人把你送上了中國的高鐵——速度快到讓你既興奮又震驚。

　　對普通人來說，超智能將如何改變我們的生活？

　　特維德指出，屆時“超智能個人助理”將成為影響最深遠的應用之一。“每個人的手機或電腦上，都將擁有一個集教練、導師、組織者、心理顧問于一身的超級助手，它能深入了解你的學習方式與人生目標，提供個性化支持，就像AI自我改進那樣幫助人類‘自我提升’。”

　　在采訪中，特維德提到，他在開車或散步時，經常會和DeepSeek、ChatGPT等工具進行長時間對話。他說，幾乎每次對話他都能發現，AI在幾乎所有領域的知識儲備都遠超自己；而且，有時候它會展現出一種“深度感知能力”，給出一些雖然自己沒有主動詢問、但確實需要的答案。

　　中國發展AI產業有多重核心優勢

　　在全球AI產業的競爭格局中，中國一直備受關注。對此，特維德表示，中國發展AI產業有多重核心優勢，首先體現在能源保障上。

　　“AI發展需要海量能源，中國在電網技術研發與基礎設施建設上的投資，超過世界其他國家的總和，建設速度也遙遙領先，這為AI數據中心提供了穩定、高效的能源支撐，是中國發展AI產業的核心保障。”特維德說。

　　除了能源，中國龐大的AI人才庫是特維德關注的另一大優勢。他以DeepSeek為例說：“DeepSeek于2024年12月發布的V3模型性能出色，且訓練成本僅550多萬美元，目前已啟動下一代模型研發，這充分體現了中國AI人才的創新能力與成本控制水平。”

　　特維德還觀察到，中國AI產業更聚焦“領域特定型智能體”研發，這類技術對硬件要求相對較低，卻能在具體場景中創造巨大價值。

　　他解釋道，“領域特定型智能體”的核心是深入場景解決實際問題。“比如進入一家保險公司，AI會先全面分析其業務流程，找出可優化環節，既能提升服務質量，又能開發新產品。這不需要尖端硬件，但需要大量‘場景理解’與‘人工投入’——既要懂行業通用邏輯，又要熟悉企業具體情況。”

　　在判斷AI企業競爭力時，特維德提出了一個關鍵標準：“不能只看技術先進程度，更要關注企業是否建立了‘護城河’。”他坦言，當前很多AI模型公司的護城河其實很薄弱——用戶可隨意在不同模型間切換，且模型運行成本高。“但‘場景落地型AI’更容易建立護城河：要么依托企業原有優勢，用AI進一步提升效率；要么通過AI發現新的核心競爭力，比如優化流程、開發獨家產品。”

　　在他看來，DeepSeek正是“短板倒逼創新”的典型案例。“在資金有限、缺乏頂級芯片服務器集群的情況下，研發團隊依然開發出優秀模型，靠的就是‘聚焦場景、優化效率’的思路。”

　　特維德認為，若有人對中國在全球AI競爭格局中持悲觀態度，那顯然是忽略了中國在場景落地中的潛力——“這恰恰是市場需求最旺盛的領域。”

　　全球有哪些投資機會值得關注？

　　在人工智能熱潮下，最受投資者關注的問題是，有哪些投資機會值得提前布局？特維德首先提到了一個看起來和AI“風馬牛不相及”的領域——大宗商品。

　　這一判斷源于特維德過往的成功投資經驗。“2000年前后，我判斷中國城鎮化進程將催生大宗商品的巨量需求，而當時的現有產能無法滿足這一需求。”

　　他回憶道，基于這一判斷，他大舉投資大宗商品、礦業股票及大宗商品出口國貨幣，“部分投資的回報率超過10倍，礦業股票的平均回報率約500%。這是我人生中最成功的投資決策之一。”

　　“目前包括鈾在內的多種工業大宗商品，需求持續增長，供需缺口逐漸擴大，我們正處于消耗庫存卻缺乏新增產能的階段。”特維德預測，未來5年內，很多工業大宗商品可能出現實質性短缺，這將推高其價格。

　　他進一步解釋了看好大宗商品的底層邏輯：“AI與機器人能提升多數行業效率，但大宗商品生產涉及重資產投入與長審批流程，AI難以直接改變這些現狀。當某個經濟領域出現‘供給端爆發式增長’時，間接相關但未被直接影響的領域，往往會因需求被動擴大而成為投資熱點，大宗商品正是如此。隨著全球財富增長與勞動生產率提升，人們對實物商品的需求會增加，大宗商品需求自然水漲船高。”

　　此外，在特維德看來，生命科學領域(尤其是制藥行業)是另一大投資亮點。“目前開發一款新藥并獲得審批，不僅耗時久，成本還在不斷攀升。但AI能將新藥開發時間縮短至少一半，成本降低一半甚至更多。”更重要的是，當前制藥行業估值較低，“AI帶來的增長潛力尚未充分反映在股價中”，符合他“逆向投資”的理念——在行業不被看好時買入，等待市場認可后獲利。

　　“情感類投資品”(investments of passion)也被特維德列入關注清單，包括奢侈品、核心地段房地產等。“這類資產的特點是‘人們真心喜愛且供給有限’——奢侈品供應商會主動控制產量，核心地段房產則受自然屬性限制。當全球財富增長、普通消費品因自動化生產價格下跌時，資金會更多流向情感類投資品，形成‘普通消費品通縮、投資性資產通脹’的分化趨勢。”

　　在談及新興市場投資機遇時，特維德特別提到了中國股市。在他看來，從股息率和凈收益率等指標來看，中國股市對中國國內投資者而言是高價值選擇，對國際投資者來說也是投資組合(portfolio)中值得配置的資產。

　　特維德尤其提到：“配置中國科技股是很有必要的。”他指出，當前中國科技股的市盈率約為全球同類股票的一半，估值優勢非常突出。

　　對于中國股市的未來，拉斯・特維德持樂觀態度：“目前中國民眾儲蓄需要新的投向，股市是重要選擇。我認為從今年第四季度到明年，中國股市有很大可能成為全球市場的‘明星’。”

　　對于普通散戶能否用AI選股，特維德給出謹慎建議：“大多數散戶很難獨立用AI選股，因為股市復雜且‘大多時候反映所有已知信息’，若AI僅獲取已知信息，很難帶來超額收益。專業機構能利用AI構建復雜模型、整合海量數據，從而篩選優質股票，但這需要專業能力與資源支持，普通散戶難以企及。”

　　AI如何影響經濟周期？

　　作為研究經濟周期的專家，特維德在專訪中還指出，超智能將對傳統經濟周期產生顯著影響，甚至可能改變經濟周期的運行規律。

　　在此前所著的《逃不開的經濟周期》中，特維德將經濟周期分為3類：平均周期4.5年的“庫存周期”、9～10年的“資本支出周期”、18～20年的“房地產周期”，且“一個房地產周期等于兩個資本支出周期、4個庫存周期”，這是周期相互嵌套的規律體現。

　　他認為，超智能將對經濟周期產生顯著影響：“庫存周期幾乎會被AI消除，因為AI能精準預測需求、優化庫存管理，避免庫存過剩或短缺，大幅減弱波動；資本支出周期會因AI加速創新而縮短，波動也會減弱；房地產周期雖仍存在，但波動會減小、周期可能縮短——AI能將審批流程從幾個月甚至幾年縮短到兩秒，但規劃和基礎設施建設等仍需時間，所以本世紀內房地產周期不會消失。”

　　“AI的核心作用是幫助人類更好地預測風險、避免過度投資，從而減少經濟周期的劇烈波動，讓經濟發展更平穩。”特維德最后如是總結。

　　(更多報道線索，請聯系本文作者羅琨：luokun@chinanews.com.cn)(中新經緯APP)

　　(文中觀點僅供參考，不構成投資建議，投資有風險，入市需謹慎。)

　　中新經緯版權所有，未經書面授權，任何單位及個人不得轉載、摘編或以其他方式使用。

責任編輯：常濤 李中元