服务平权：王煜全拆解 AI 泡沫 2029 年破灭背后的时代逻辑

摘要

易论AI 频道对话王煜全——学生物出身、给中国移动当过多年顾问、观察科技产业二十余年的投资人。这场约 54 分钟的访谈里，他抛出一个反共识的判断：AI 泡沫很可能在 2029 年破裂。他的推理基于一条"技术革命循环规律"：每一轮新技术都会经历"恐慌—狂热—低谷"的摆动，而狂热刚起时，人们总会过度高估未来。他认为当下正处在"低谷酝酿狂热之间"——AI 很热，但红利只集中在少数几家 IT 巨头，大多数人并未受益，反而陷入被替代的恐惧。

但王煜全不是悲观派。他用工业革命的历史解释这套循环：工业革命的核心不是瓦特的蒸汽机，而是阿克莱特的纺织厂（连续动力）与福特的流水线（把连续动力的价值最大化）；对应到当下，AI 时代的"电力"是大模型，"环节"是 agent。他还提出一个被西方整体低估的判断——中国的强项是"无线路径"：移动互联网的本质不是"把互联网移动起来"，而是首次完成了"行为的数字化与集中"，这为"大行为模型"埋下了伏笔。

在产业判断上，他认为美团、阿里等"供应侧应用"已经站错位置，未来属于"用户侧应用"——站在用户一边、帮用户省钱而非帮平台赚钱。他把 Anthropic 把权力握在自己手里的做法视为隐患，主张智能应当分散化，最终走向"文明级的认知能力"：让整个文明站在每个人背后。这波 AI 的真正红利，他概括为一个词——服务平权，把过去只有富人才能享受到的专家级服务，规模化地提供给每一个人。

正文

一、AI 泡沫 2029 年破灭：恐慌与狂热之间的转折点

王煜全开场就抛出一个反共识的时间点：AI 泡沫可能在 2029 年破裂。他的推理基于一条"技术革命的循环规律"——每一次新技术来临，社会都会经历"恐慌—狂热—低谷"的摆动。

"最有意思的地方就是它会有一个转折点。之前因为大家看不到新的机会，所以大家都在恐慌期；但实际上一旦过了那个转折点，大家发现新的是怎么回事的时候，就会过度狂热。"王煜全解释，恐慌与狂热之间切换的关键，恰恰在于"人会在狂热刚刚开始的时候过度地高估未来"。

他把当下定位在"低谷酝酿狂热之间"：AI 现在很热，但红利只集中在少数几家 IT 巨头，对整个社会而言并没有狂欢，反而有恐惧——"因为大多数人不受益"。他预测这个局面会在未来两三年逆转："未来两三年大家就会慢慢看明白大多数人是会受益的，那这种时候大家就会很狂热。"但受益没那么快，预期与现实之间的落差，就会把股市重新砸下去。

他用荷兰郁金香泡沫作类比："所有的历史泡沫，都是大家对未来有一个良好预期，那预期不是假的，只不过没那么快。人性的贪婪造成我们以为预期会来得很快，真的没来的时候，形成巨大落差，股市就会跌下去。"

值得注意的是，他在时间点上说得并不含糊："我们认为这个低谷很可能出现在 29 年，就是泡沫破灭。28 年可能会形成一个很大的郁金香花球。"——因为现在大家正在慢慢找规律，看"这回人工智能来了以后，如何不是对社会形成毁灭"。

二、历史押韵：工业革命是物质革命，AI 是数字革命的中场

王煜全用马克·吐温的一句话统领全篇的历史观："历史不会重复，但是会押韵。"他说技术革命背后是两股力量：一股是叠加的力量——技术不断上升；另一股是"技术改变社会的规律相似"——所以循环过程是往上走的。

他对"第几次工业革命"这套分期提出了质疑："我们认为第几次工业革命那个方法不科学。"在他看来，之前好几次工业革命加在一起，本质是"物质的革命"，即生产规模化、生产实体产品的革命；而从 PC 开始，进入的是"数字革命"，核心不再是生产实体产品，而是"数字经验的累积、提取和使用"。数字经验又分两种：内容层面的经验和行为层面的经验。

"所以 AI 是数字革命的尾巴吗？不是尾巴，是数字革命的中场。"他类比道，工业革命真正的波澜壮阔不是从起源地英国开始的，而是从福特开始——那是工业革命的中场，因为流水线让"生产复杂产品"成为可能。

他进一步展开这段"错位"的历史：蒸汽机真正推动世界改造，最初不是在工厂，而是在火车、轮船等运输工具上；而火车轮船运的东西，早年大多数是农产品而非工业品，因为"大宗的东西，工业品就能生产布，别的生产不了"。直到福特流水线出现，美国大量新工厂涌现，"什么都能工业化、规模化生产"，远洋货轮装的才从农产品变成工业品——因为工业品能不断增长（买了电视还要冰箱），而农产品没法涨。

三、被西方低估的无线路径：移动的本质是"行为数字化"

王煜全提出一个他反复强调的判断：中美走了两条不同的技术路径，而中国的"无线路径"被整个西方世界低估了。

"美国的路径是偏互联网、偏固定网络的，它容易积累内容。"从 PC 到互联网再到 AIGC，美国路线一脉相承——都在"内容的生成"上突破。而"中国一直强的不是那条路，中国强的一直是无线这条路"。

他坦言自己当年给中国移动做顾问时也低估了无线的价值，以为"移动互联网只是把互联网移动起来，随时随地能上网而已"。他甚至引用苹果当年推出 iPhone 时的三个定位——Phone、iPod、Internet Communicator——"没有别的"。但移动的本质远不是上网。

"手机对用户的贡献是什么？其实它并不是内容的进一步聚集，而实际上是把行为的数字化和集中两件事同时完成了。"王煜全解释，电脑记录的是思想和知识（知识的数字化），手机记录的是行为（行为的数字化），而"人的行为的数字化能被记录、能被聚集，这是人类从来没发生过的事"。社会学上一直有"测不准"的难题——对海量用户做连续、实时监测是不可能的，但手机做到了。

由此他推出核心推论：海量内容聚集产生了 AIGC 的突破，那么海量行为聚集，就一定会产生"大行为模型"（对行为的深刻理解）。而行为理解的商业价值远比内容理解大——"你会为你给我的支持行为而付费，但如果只是给我建议还要我自己去干，付费概率就大大降低"。

他举了一个"异地开关机"的例子：如果你在某地关机、两小时后在另一地开机，就能反推出你坐的是哪趟航班；知道你的全部飞行行为，就能帮你订票。他曾以此警告过携程创始人："如果移动干携程，你完蛋了——但移动没干。"这成了他判断"每一次技术革命我们不用关心技术是什么，要关心技术的能力是什么"的注脚。

四、从阿克莱特到福特：AI 时代的"电力系统"是谁

王煜全用一个历史修正主义式的论断，重新回答"谁真正推动了工业革命"：不是瓦特。

"英国蒸汽机并没有真正给英国带来工业革命，是另一个人——阿克莱特（Arkwright）。"他说阿克莱特同时做了两件事：发明了水力纺纱机（water frame），并建立了全世界第一个工厂（纺织厂）。"后面都是工厂，所有工业生产都围绕工厂——第一个工厂是他建的。"

阿克莱特纺织厂的动力是水力，因为"水是连续不断动力的最好提供者"；但水有局限（只能沿水边建厂、有枯水期），所以后来蒸汽机逐渐成熟、慢慢取代水力，"这个过程非常长"。英国因此只是工业革命的"发源地"，而美国才是真正的受益者。

真正的转折在福特。王煜全解释，蒸汽机只能提供"一个点"的动力，支撑纺织厂足够，但支撑复杂的装配流水线就不够——"你一个点一个点装蒸汽机是不现实的"。福特的办法是先用大型蒸汽机发电、再用电给产线供电，不到十年，这种内部发电系统就被外接电力取代。"与其我发电，不如你发电，我接入外面电厂的电就好了。"

这段历史对 AI 的借鉴意义，王煜全一句话点破："AI 就是每个环节。现在 agent 在把流程上的每个环节都做到。"以前以人为核心构建流程（每个人完成一个工作岗位），现在以 agent 为核心构建流程，每个 agent 又需要"动力"来支持——这个动力就是大模型。

"以前工业革命是每个环节要完成一个工作、每个环节都要有动力来支持；现在是每个地方用 agent 来实现，后面用大模型来支持——没区别。"他据此批评当下大量公司（尤其中国公司）的"人海"模式："我们为什么优秀？我们有特别优秀的人才，人特别熬夜加班、奋斗——这不是最好的业务模式。你的 agent 很勤奋，你人在边上看着就好，不出事就休息，出事就介入解决。"

关于大模型竞争，他用电力系统的排他性类比："你们家有最好的大模型，我每个 agent 都调用你们家的，这事就结束了，我要换的话就有额外成本。"这也解释了为什么美国在往欧洲扩张、为各国建算力基础设施——"我许诺我来给你建技术设施、建数据中心，为什么？提供电力。"

五、服务平权：这波浪潮的真正红利

王煜全把整场访谈的落点，收在一个他反复强调的词上：服务平权。

"工业革命的核心是什么？规模化地把原来富人才能享受的东西提供给穷人。"他回溯这条逻辑的起点——阿克莱特。福特搞流水线的意义，也是"让穷人全都买得起车"。"原来的模式是规模生产上不去，所以我最好的东西只给富人；工业革命大规模生产之后，成本打到极低，人人都买得起。"

由此他给出一个商业模式的判断：过去发家致富是"从富人赚一个亿"，现在更好的模式是"一亿个穷人各赚一块钱"——因为富人就那么多，而穷人"赚完一亿还能赚十个亿、一百个亿"。

把这个逻辑平移到 AI 时代，就是服务平权。"工业革命的特点叫物质平权——你有车我也有车；我们这个时代的特点叫服务平权——我要让穷人和富人享受一样的服务。"他举例：美国收入前 1% 的富人和后 1% 的穷人平均寿命差 10 岁，除了家庭条件，医疗条件（家庭医生 vs 无家庭医生）是关键。"健康能不能平权？能不能活得长寿与否不再根据经济条件定？这是这个时代应该干的事。"他自己也在做可穿戴健康创业，正是奔着这个方向。

对"富人才能享受的服务"具体是什么，他举了购物的例子：富人购物有私人导购、家里走秀式的展示；未来你的 agent 会根据你的购物行为与特征，把相关虚拟商品收集起来，做成"专为你一个人做的淘宝店"。"以前互联网打标签是千人一面、千人千面，现在是一人一面。"agent 比任何人都懂你，而且"越逛越懂你"，同时解决信息不对称——"世界上某个好东西我不知道、某个东西在别处卖得更便宜我也不知道，现在 agent 可以便利互联网帮你找到"。

六、文明级认知能力：从集中化到分散化的智能

王煜全认为这一代"最大的机会"是 AI 能"赋能个人"——这是以往任何一次工业革命都没有出现过的。他提到与一位同行讨论时，对方帮他总结出一个词，让他"起了一身鸡皮疙瘩"：每个人将拥有"文明级的认知能力"。

"每个人都有文明级的认知能力，整个文明站在你背后、站在每个人背后。"他对比互联网的局限——互联网在带来巨大优势的同时也形成巨大限制，中国讨论得少但更严重的是"数字封建主义"："这是一个数字帝国，美团帝国、腾讯帝国、阿里帝国，彼此不留接口，目的都是把你锁到里头。"他形容平台用户是"数字平台里的奴隶"，在平台里的行为都在为平台产生价值，却几乎没有讨价还价的余地。

出路是"让技术来解"：当每个人被赋能到文明级的认知能力，就足以对抗任何一个平台。"我给自己做一个 agent，这 agent 掌握自己的数据，我用数据直接到云端对接大模型，分析完得到的结果比你给我的还要好，我为什么要用你的？"他甚至指出，控制了自己的数据，还能随时切换大模型。

他对"集中化"的警惕，落点在对 Anthropic 的批评上。"Anthropic 说，人工智能能量特别巨大，坏人拿到会做坏事、好人拿到会做好事，所以我们要拿到自己手里保证做好事。我认为拿到任何人手里都不能保证做好事——任何个人都是经不起考验的。那怎么办？分散化。"

他用大脑的结构作类比："大脑不是集权体制，大脑是共和体制——不是一人一票，而是不同系统做不同的事，各系统权重不一样。"所以今天的集中式神经网络不是终点，未来会走向"artificial collective intelligence"（人工集体智能）——"未来的智能一定是蕴含在一个分散式的系统里面"。登月是这种集体性的最好注脚："没有一个人能完整掌握登月需要的所有知识，但聚集到一起，我们完成了这样一件壮举——这就是文明的可贵之处，它超越任何个体能做到的最好可能性。"

七、用户侧的应用：美团阿里为什么"站错地方"

在产业判断上，王煜全给出了一个犀利的分野：应用分"供应侧"和"用户侧"，而美团、阿里属于前者，"已经没机会了"。

"他们是站在用户对面的，给用户提供服务——我叫它供应侧的应用。将来那个应用一定是在用户侧的应用。"他解释这两者的本质区别：用户侧的目的是帮用户省钱，平台侧的目的是帮平台多赚钱。"表面看就这么点区别，但实际上区别特别巨大，这是一个观念的区别。"

背后的分水岭是信任。"当我的目的是往你那卖东西，我说我会为你服务，你信吗？我的利润在于卖出更多东西。但如果我就是你的仆人，你给我一个固定费用，我就为你谋求最大利益，那这人是完全可信的——我已经收了费，就会完全从你的角度着想。"

他举了最近曝光的"差异定价"案例（某旅行网站对高消费用户卖更贵的机票酒店）说明信任的先天脆弱："这事为什么现在才报出来？因为我不是上帝视角，我花了多少钱别人不知道。"平台只要做得隐蔽一点，就能继续收割。

未来 agent 之所以可信，是因为"它就是你的一部分"——"每个人未来都是物理加数字、生物加数字的混合体（cyborg），agent 是我的数字部分，它就是我。"他还预言，中国今年会有很多手机做到"直接用语音跨 App 做事"，因为把大模型植入操作系统就等于极大赋能用户，可以"跨任何平台比价、调用任何功能"，用户满意度会大幅提升——"谁不做谁傻"。

他还顺带解释了 web3 为什么没炒成：平台有价值时你不得不忍；而操作系统也不是"先做了入口再控制人"，历史是"先做成应用、应用再成为入口"。他提醒别被小概率实现误导——Windows PC 这类"通用机械处理所有事"其实是小概率，未来大量是专用设备。

八、世界模型、文化智能与人类的起源

技术判断之外，王煜全对 AI 能力的边界也有一番冷峻评估。他打了个比方：如果语言模型现在是 100 分，世界模型只有 10 分，"基本不可用"——因为世界模型要对真实世界形成理解，难度大得多。

他进一步区分 physical AI 与 cultural AI："我们不是生活在 physical 世界，我们是生活在文化世界。"看一张桌子，physical AI 知道这是桌子、什么质地；cultural AI 还要知道"这大理石是哪个文化的象征、哪个民族喜欢，我在上面放个东西会不会冒犯你"。"所以为什么说人形机器人差十万八千里——physical AI 还没解决，解决了之后你依然不能当人的仆人，因为你不懂人的心理，cultural AI 才能解决与人互动交流的问题。"

关于模型训练，他转述与 AI 专家的交流，抛出一个反直觉的观点：语料清洗得太干净反而会害了模型。"如果你把语料清洗得过于干净、把最好的语料放在一起训练，AI 不会最聪明。一定要把好的坏的掺在一起——本质是模式识别，不知道坏的模式，总结的好就是片面的。"这与人本身相通："人类文明的特点就是要允许做点小恶、允许干点没效率的事，整体才能进化。"

作为生物背景出身，他对"人类碳基生物使命已完成、接下来是硅基生命"这类说法不以为然。他重新梳理人类起源：达尔文与华莱士同时提出进化论，华莱士证据更少但结论同样清晰；但达尔文用"性选择"解释人类起源犯了本质错误——性选择选出的性状（孔雀开屏、麋鹿大角）往往是中性甚至负面的，照此逻辑人应该越来越蠢。华莱士更聪明，却走向了"人是上帝造的"神创论，被科学界忽略。

王煜全给出的解法是文化人类学：人类进化靠的是"文化和技术的双向选择"，分四步——技术优势、制胜策略、赢家集团、文化扩散。"AI 的核心是第一步，我们真正要研究的是后面三步——你的制胜策略是什么。"他的答案是"智能服务"：规模化的提供服务，其中既有"给予型服务"（帮你做了），也有"赋能型服务"（帮你强大，比如成为你的智能助手、你思考的一部分）。

九、快问快答：AI 时代人往哪里去

访谈最后是三个快问快答，王煜全的回答干脆利落。

打工人的路是断头路吗？"每个人都是创业者，干嘛还要打工。"他的逻辑是：工作的核心是"别人给你定义你该干什么、换取薪水"，为什么要为薪水出卖服务，而不自己做一个服务去给别人提供价值、让别人心甘情愿付钱？

人与 AI 的协作会消亡吗？不会。"迄今坦白讲，人与机器协作真的丝滑吗？不丝滑。是机器把相对固定的部分干了，人去填补灵活的部分。"所以未来人的作用会越来越多地从"做具体的事"转向"做选择、做安排、对结果校验后修正"。他打了个历史比方："未来的技能人要学的是，从第一天就学当元帅，而不是学打枪；从第一天就学当刘邦，而不是先学当张良、萧何、韩信。"问题在于教育系统"只教你当张良萧何韩信，从来不教你当刘邦"，毕业生一到工作才发现最该具备的能力没学到。

人被挤出世界，人往哪里去？"人被挤出工厂，就当工厂主——已经发生过了。"他纠正说，人被挤出的不是世界，而是具体的执行；未来业务关心的是流程而非结构。当所有具体事都有人（agent）干的时候，人应该"放飞自我，做你想做的事"——而 AI 还意外带来了"探索能力空前增强"。他以自己学生物时的经历作结：生物实验本是体力活，现在疫情期在家写程序，实验室的自动化设备照做；"你的执行跟插桌子没区别，具体体力活是手工劳动，现在手工劳动不需要了，你就可以纯思考。"