複雜對抗熵增

今年，中科創星創始合夥人米磊，已經四次站上港交所的敲鐘台。

其中投資時間最長的是馭勢科技，2016 年投，2026 年上市，剛好十年，精確落在他說過的那個硬科技投資回報周期上：9 到 10 年，最長 11 年。

也是在今年 7 月，他的新書《硬科技浪潮：技術趨勢、投資機遇與文明演進》出版。距離他 2010 年提出「硬科技」概念，過去了16年。

如今的米磊，比過去更忙了，我們只能從他的兩個會面之間，擠出交談的時間。但他眉頭舒展了不少，笑容也多了。

米磊本人 圖片由中科創星提供

與其說是投資人，米磊更像一位硬科技的佈道者。我問他，這本書可以算作中科創星這些年的投資手冊嗎？他給出的答案是否定的：他希望的讀者是普通人，讓不做投資的人也能看懂硬科技。

16年前，他提出了「硬科技」的概念，以人工智能、基因技術、航空航天、腦科學、光子芯片、新材料等為代表的高精尖科技。區別於由互聯網模式創新，硬科技是需要長期研發投入、持續積累才能形成的原創技術。具有極高技術門檻和技術壁壘，難以被複制和模仿。是對人類經濟社會產生深遠而廣泛影響的革命性技術，是推動世界進步的動力和源泉。

在這本書中，米磊試圖用同一套邏輯，把宇宙、生命和技術幾十億年的演化串聯起來，核心是四個字：對抗熵增，生命靠提高自身複雜度對抗熵增，而技術是這場對抗的延續。落到經濟史上，他劃出了三個時代：農業時代的生產資料是土地加勞動力，工業時代是機器加人的體力、腦力，而現在，最核心的生產資料正在變成尖端科研儀器加腦力：知識第一次開始比資本值錢，他稱之為從資本主義走向「知本主義」。

英偉達是這個判斷最直觀的樣本。1999 年 1 月，這家公司登陸納斯達克，發行價 12 美元，上市時市值只有兩三億美元；27 年後，它的市值站上 5 萬億美元，翻了上萬倍。8 月末發布的最新一季財報裏，英偉達單季營收 962 億美元，按年增長106%，其中數據中心業務收入 890 億美元，毛利率維持在 75%，淨利潤接近 600 億美元。財報發布次日，市值一天增加約3600 億美元。米磊說，英偉達本質上賣的是知識，這樣的市值打破了過去工業文明和資本主義的想象。

基於康德拉季耶夫周期，即「每一輪大的科技革命周期大概五六十年」這一歷史現象。米磊認為，新一輪硬科技革命 2016 年萌芽，2026 年進入加速爆發期——一批前沿科技賽道正集體逼近產業化拐點，光子與商業航天已率先放量，量子和腦機接口緊隨其後進入突破期，核聚變、合成生物學與AI for Science則處於早期蓄力階段，這幾條浪潮疊加在一起，構成他所說的「硬科技文明奇點」。

這一判斷也在政策層面得到了印證。今年 8 月，工信部在國新辦發布會上給出了「十五五」時期的產業路線圖：加快打造集成電路、航空航天、生物醫藥、低空經濟、新型儲能、智能機器人等新興支柱產業，推動量子科技、生物製造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信（6G）等未來產業成為新的經濟增長點。

量子、聚變、腦機接口、航空航天、合成生物，這份國家級清單上的領域，恰好與中科創星過去十餘年的投資版圖重合。

這些曾經的「非共識」，一時間成了共識。這兩年，原本不看硬科技的基金也一股腦湧入這個賽道：量子計算、拓撲量子的初創公司，成立之初估值就達到 50 億甚至 100 億；腦機接口公司接連完成將近 10 億的孖展；可控核聚變賽道的公司，也成了資本的寵兒。

我問米磊，如果這些曾經的「非共識」都成了共識，你們的優勢又在哪裏？他說那就往更前沿的地方探，去資本還沒有怎麼探測到的地方，比如在商業航天領域，當近地軌道的技術和產業逐漸成熟，就可以繼續向更遠的深空探索，佈局月球、火星等方向；在量子計算領域，當超導量子、以中性原子為代表的技術路線已經吸引大量資本和產業資源時，就可以進一步關注拓撲量子計算等更前沿、技術難度更高的路線；在可控核聚變領域，當傳統環形託卡馬克成為主流技術路線之後，還可以繼續探索仿星器、球形託卡馬克等不同構型和技術路徑。

拐點：當知識比資本值錢之後

虎嗅：書裏提到了知本主義的開啓和終結。在你的框架裏，每個時代的生產資料是什麼？

米磊：我們劃分了三個系統。農業時代屬於偏社會系統，生產資料主要是土地加人的勞動力，這也是古典經濟學討論生產與財富問題的重要基礎；工業文明時代的生產資料逐漸轉向機器，加上人的體力和腦力勞動；未來的智能文明時代，最核心的生產資料會從普通機器轉向高端科研儀器、先進製造設備、算力基礎設施、軟件和數據等知識密集型工具，人的體力會被逐步解放，未來會以腦力勞動為主，的作用將更多集中在認知、創造、決策和科研等活動上。換言之，最尖端的儀器加上腦力會是未來最核心的生產資料，在這個過程中，資本依然是組織大規模生產和創新的重要條件，但單純擁有資本將越來越難以形成長期壁壘；真正稀缺的，將是能夠產生新知識、掌握關鍵技術並把知識轉化為生產力的能力。

虎嗅：農業文明到工業文明的分界線很明確：蒸汽機崛起，還誕生了福特這類企業和流水線這種新的組織形態。那這一次的分界線是什麼？會誕生什麼樣的組織形態？

米磊：拐點是大模型。大模型本身就是對人類積累的大量知識和信息進行學習、提煉和壓縮，相當於硅基大腦模擬和擴展傳統的碳基大腦，這是知識時代的典型特徵。現在社會越來越多的資源投入到 AI 算力、模型訓練和研發之中，把海量數據和已有知識進一步凝練為模型能力，越來越多的高增長產業也開始圍繞 AI 展開，這就是時代的拐點。

虎嗅：有什麼例子證明嗎？

米磊：比如現在做 AI 的頂尖人才能拿到上億美金的年薪，這在以前幾乎是不可能出現的。再比如芯片行業，隨着高端技術人才越來越稀缺，三星、SK 海力士等企業也在不斷提高員工薪酬、獎金和利潤分享力度，首次讓工人的派息優先於股東，這是有史以來的第一次。現在硅谷還有不少傳統小企業主關掉公司，去 AI 大廠當員工，一方面大廠薪水不低，更核心的是加入 AI 大廠能跟上時代的認知，這比他們積累的那點財富更重要。

虎嗅：英偉達的股價和市值變動，能不能理解為這個時代的一個樣本？

米磊：可以這麼理解。人工智能公司和人工智能基礎設施公司現在市值這麼高，一定程度上打破了過去工業文明和資本主義的想象，過去，企業價值更多建立在廠房、設備、土地等有形資產以及資本投入之上；而今天，知識、技術、算法和研發能力等無形資產，在企業價值創造中的權重越來越高。本質上，英偉達賣的不只是一塊芯片，而是芯片背後長期積累的架構設計、軟硬件生態和知識，收的是知識和技術形成的高額溢價。從更廣泛的意義上說，很多高毛利、高利潤的公司，都是掙知識價值的錢。英偉達之外，算力還有哪些選擇？

虎嗅：大模型也在推動知識的平權。如果知識都被平權了，未來還有什麼是值錢的？

米磊：知識一部分在走向平權，一部分在加速集中，AI 讓普通人能夠以前所未有的低成本獲取知識、使用專業能力，這是知識的平權；但與此同時，最先進的模型、算力、數據以及駕馭 AI 的能力，又可能集中在少數企業、機構和個人手中。掌握 AI 的人所擁有的能力和影響力，可能遠超普通人。傳統的資本分化之外，可能出現一種新的「知識分化」和「能力分化」：一部分人能夠駕馭 AI、放大自己的認知和生產能力；另一部分人則更多隻能使用由別人提供和定義的 AI 系統。這種分化最終也可能進一步轉化為財富分化。

虎嗅：你過去講康波周期，認為只有硬科技突破才能把經濟從下行拉回上行。我們現在處於什麼階段？

米磊：站在更宏觀的視角和更長的時間周期來看，如果把整個人類文明的技術看成一個創新 S 型曲線，此前人類所有積累的技術都處在創新 S 型曲線還不可見的階段，到 AI 爆發之後，整個創新曲線才躍出表面進入高增長階段，也就是說人類技術文明從緩慢增長時期進入到高增長時期。用技術擴散理論來看，前面相關技術的市場佔有率可能只有 5%，從 5% 到市場佔有率 50% 的階段，就是曲線快速拉高的快速發展階段。再過一億年回頭看，人類之前幾十萬年的技術積累都是萌芽期，人類從 AI 出現之後纔會真正進入技術文明的大航海時代，信息、能量、物質、空間、生命都會進入大加速、大演化的時代。

虎嗅：書裏判斷這一輪科技革命 2016 年萌芽，2026 年進入加速爆發期。為什麼不是 2022 年或者 2023 年 GPT-3.5 出現的時刻？

米磊：從 2025 年年底到 2026 年開始，AI 領域各個大廠的投入加倍上升，同時中國出台了十五五規劃，美國出台了創世紀使命計劃，2026 年美國還發布《科學：一個新的黃金時代》，這幾個點是更明確的拐點，比單獨一個 GPT 的出現，更能說明技術革命正在從單點突破走向系統性投入和國家級競爭。AI大廠下一步爭什麼？ 模型之外，誰在擴張算力版圖？

這一波硬科技革命不是只有 AI，黃仁勳講過五層蛋糕：首先需要有可控核聚變這類能源革命，提升人類掌控能源的能力；其次要光子量子信息革命；第三還要有更先進的新材料領域突破的物質革命；第四，要有商業航天這類空間革命，以及最後生命技術革命，如基因編輯、合成生物學、腦科學。這些是一套完整的體系，不能只拿 AI 單個節點作為革命爆發的標誌。

當非共識成為共識

虎嗅：現在風險投資出現了一個現象：要麼投早投小，要麼投有 IPO 潛力的後端項目，中段項目越來越難拿到孖展。你怎麼看？

米磊：現在大家都在投硬科技、投知識佔比高的企業，這個趨勢已經非常明確了，也驗證了我前面說的知識價值超過資本的觀點。兩頭佈局是當下投資機構的一種策略，投早期回報更高，投後期確定性更高。在風險收益比的權衡下，投資機構自然會傾向於抓住其中一頭，或者根據自身的資金屬性和能力，同時進行兩端佈局。

虎嗅：很多之前不投前沿科技的基金，現在都湧入量子計算、腦機接口、商業航天，太空算力、AI for Science 這類離商業化更遠的領域也有很多熱錢。這些原本是中科創星擅長的領域，非共識變成了共識，你們的競爭優勢在哪裏？

米磊：首先，資金進來是好事，這些前沿科技需要足夠多的資金投入，纔有可能從實驗室一步步走向產業化，我們一直呼籲大家投硬科技、投前沿科技，現在能看到這麼多熱錢進來我們很高興。其次。我們的應對方式也很簡單，我們會繼續往前看，去尋找下一個還沒有成為共識的非共識賽道，永遠去關注那些大家還沒注意到的新方向、新技術、新挑戰。某個領域已經被關注得足夠多、發展得比較成熟了，我們就去解決下一個還沒被足夠重視的問題。

虎嗅：還有哪些這樣的非共識賽道？

米磊：比如在商業航天領域，當近地軌道的技術和產業逐漸成熟，就可以繼續向更遠的深空探索，佈局月球、火星等方向；在量子計算領域，當超導量子、以中性原子為代表的技術路線已經吸引大量資本和產業資源時，就可以進一步關注拓撲量子計算等更前沿、技術難度更高的路線；在可控核聚變領域，當傳統環形託卡馬克成為主流技術路線之後，還可以繼續探索仿星器、球形託卡馬克等不同構型和技術路徑。技術一直在不斷迭代演進，值得佈局的非共識賽道非常多。

虎嗅：這些賽道十年之後會同時爆發嗎？還是有先後順序？

米磊：光子與商業航天已率先放量，量子和腦機接口緊隨其後進入突破期，核聚變、合成生物學與AI for Science則處於早期蓄力階段。

虎嗅：量子你說馬上要「爆發」，是資本堆到了這個時候，還是技術真的到了？

米磊：我覺得一個很明顯的變化，就是技術的演化速度超出我們的認知，量子這幾年的全球技術進展速度非常快，我們看到了很多新的進展。從超導、中性原子、光量子、拓撲量子，很多賽道進展都很好，現在超導和中性原子是商業化最近的，拓撲稍早一點，還需要一段時間積累。

虎嗅：有一種觀點認為，腦機接口、AI for Science、量子這類賽道只能講故事，等技術真做出來了，故事就講不動了，估值也上不去。

米磊：一個方向的故事講完了，還可以講下一個新的故事，這不是什麼大問題。中國越來越多的前沿技術能夠憑藉長期的技術願景和發展潛力獲得投資，本身就是一種巨大的進步，說明大家不再是只看眼前、只做短期回報明確、確定性很高的事情，願意像美國一樣去做高風險的前沿技術投資，這是非常好的現象。大家不用太關注短期的資本波動，資本資本本身就具有周期性和波動性，有時會提前追逐技術預期，有時又會滯後於真正的技術突破。，我們更應該看重長期的知識價值增長。

虎嗅：今年 AI for Science 領域進來了非常多熱錢。這個領域的公司很多是學科帶頭人創立，數據大多掌握在全球重點實驗室手裏，離商業化比較遠。泡沫這麼大，怎麼判別一家 AI for Science 公司真的能做出來？核心壁壘是團隊還是數據？

米磊：沒有辦法用一兩個明確的點來判定。首先做得最早的公司是有機會的，這個領域拼的還是認知，核心還是要看團隊的認知是不是比其他同賽道團隊看得更深、更遠。

虎嗅：商業航天裏最前沿的技術是什麼？你剛提到去月球、去火星，落到具體的方向是什麼？

米磊：現在說實話火箭可重複使用這件事在國內還沒有完全解決，首先要搞定可回收，然後要搞發展在軌服務、空間機器人等技術，之後還要去月球取氦 3 回來、建月球基地，這些都是未來需要投資的方向。已經有做這些的公司了，未來一些具身智能公司的機器人經過針對太空環境的專門設計之後，也可以上月球幹活。

從更長期來看，聚變能源未來可能會產生對氦-3等先進聚變燃料的需求，就需要從月球把它採回來，所以要發展月球採礦相關的業務，還有火箭衛星公司也在做去月球的相關能力建設準備，這些都是有需求的。

虎嗅：大模型賽道，再往前沿看，你們在看什麼？

米磊：我們要看下一代的模型有沒有新的模型技術出來。Transformer 架構2017 年出來到現在馬上十年了，這個模型是不是已經快到天花板了？如果有新的技術路線出來，可能會繼續提升大模型的天花板。現在還沒有已驗證的，我們還在不斷觀察，如果有合適的就會投。

長跑者：十年，從實驗室到敲鐘台

虎嗅：這四次敲鐘裏，投資時間最長的是哪家？

米磊：最長的是馭勢，2016 年投的，到 2026 年剛好十年。

虎嗅：這十年裏，吳甘沙身上有沒有什麼變化讓您意外？中間您動搖過嗎？自動駕駛有一段時間也被認為跑不出來。

米磊：吳甘沙原來在英特爾中國研究院，做技術很多年，非常像科學家創業者，很注重知識的總結和積累。創業之後他在商業上不斷突破，中間也做了幾次轉型，證明了他的學習能力和遇到挑戰不斷突破的能力。我投它的時候就知道自動駕駛技術難度很高，我們當時選馭勢就是選長跑型選手。

現在 L4 級無人駕駛還沒完全實現，現在只是階段性進展，他們也在規劃第二個十年，第一個十年只是實現上市，真正的突破要在第二個十年才能實現。吳甘沙創業之後的選擇很務實，沒有盲目追求一上來就實現全道路無人駕駛，我很認可他的選擇，也願意等待。

自動駕駛在資本市場有冷熱周期，其實我們投的每個硬科技賽道都是這樣，冷三年熱三年，來回循環，包括商業航天、人工智能、量子科技都是如此。投資不需要受資本市場短期起伏的干擾，按照自己的底層邏輯往前走就行。

虎嗅：現在很多前沿科技公司在衝 IPO，光賽道不用說，一些量子計算公司也可能在 2027、2028 年衝 IPO，但大部分公司收入微薄，利潤是負的。會不會出現上市即巔峯？市場為未來的故事買單能持續多久？

米磊：肯定一部分會「上市即巔峯」，但也會有一部分企業經歷市場和產業周期的調整之後，繼續踏踏實實把技術和產業做起來，最終重新獲得市場認可。美國的納斯達克長期分化非常明顯，大量上市公司的市值和流動性並不高，真正能夠長期成長為大市值公司的只是其中一部分，相比之下，中國資本市場對企業上市設定了較為嚴格的准入、審核和信息披露要求，不同板塊也有相應的上市標準，因此在上市之前就會經歷相對嚴格的篩選，出現巔峯之後徹底回不來的現象就會稍微少一點。真正決定一家企業能不能在調整之後重新做起來的，最終還是技術能不能突破、產品能不能落地、產業能不能形成，以及企業自身能不能持續創造價值。只要這些基本面真正做起來，即使經歷資本市場的周期調整，企業依然有機會重新獲得市場認可。

虎嗅：寫這本書的時候，你設想的讀者是誰？

米磊：我希望所有人都能看這本書。現在是硬科技文明奇點來臨的時代，隨着 AI 的發展，過去農業時代幾千年積累的認知、工業文明 500 年裏西方積累的很多認知，在 AI 時代都已經過時了，整個經濟社會和人類文明的大架構都會被重塑。

我希望這本書能給奇點時刻到來之後的所有人提供一套適應新時代的生存哲學，讓普通人面對時代巨浪的時候能有更好的應對方式，在未來生存得更好。

虎嗅：書裏講企業和投資機構要對抗複雜熵增。落到個體，普通人該怎麼應對這個時代？

米磊：核心就是複雜對抗熵增，你得讓自己變得更復雜。你掌握的知識、方法和應對策略越豐富，應對環境變化的能力就越強。

就像芒格說的多元思維模型，你掌握的思維模型越多，能應對的困難和挑戰就越多。你不能只靠單一學科的知識就想一勞永逸喫老本，在一個持續變化的世界裏，不斷擴展知識邊界、建立跨學科的思維模型，提高認知的豐富度和適應性，是應對熵增最核心的能力。

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