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最近， 顶级投行 摩根士丹 利出了一份 长篇 报告， 复盘了过去250年五次技术创新全景，并且总结了一些要点和规律，可以说是干货满满，为咱们提供了一面有参考意义的历史镜子。
这 比任何预测都更值得认真 去 看 ， 今天小巴就来帮大家总结分享一下。
报告复盘的五次技术革命，时间跨度从 18世纪末 一直到 2020年 ，跨越了两个 多 世纪。
第一波：运河与早期工厂（1790s–1840s）
美国建国没多久，第一波技术浪潮就来了 ， 运河网络把内陆和沿海连了起来，工厂开始大规模出现，农业劳动力占比从75%一路往下走。
人均 生产率年均增长约0.84%，在那个年代已经是历史性的突破。
那个年代，投资运河就像今天投AI一样，人人都觉得是稳赚不赔的好生意 ， 直到 1837年，运河泡沫崩了 ， 这是美国历史上第一次重大技术投资泡沫。
第二波： 蒸汽、铁路与钢铁 （1830s–1910s）
铁路来了，规模比运河大得多 ， 铁路投资最高峰时年均占到GDP的2.5%，把一个个孤立的区域市场 ， 连成了统一的大陆经济体。
人均 生产率年均增速提升到2.1%–2.3%，是第一波的两倍多。
但过度建设的问题始终如影随形，最终引发了1873年和1893年两次经济恐慌 ， 大量铁路公司破产，投资者血本无归 。 铁路本身留下来了，美国经济 也 彻底改变了。
第三波：电气化与机动化（1890s–1940s）
这一波则是 以电气化 和 汽车普及作为标志 ， 电力驱动的流水线生产 ， 造就了美国历史里最知名的生产率奇迹 。
即便中间经历了一战二战， 私营部门的 生产率 还是 保持了2%平均增长率 ，生产力水平远超1900年之前的经济。
但 这一波同样没有逃过危机的宿命，电力和汽车行业的投机与杠杆，最终酿成了1929年的大萧条。
第四波：战后电子与航空（1940s–1980s）
二战之后，联邦政府大规模投入研发， 晶体管、集成电路 和 商用喷气式飞机 成为 核心 ， 电子技术和航空业同步腾飞。
这一波浪潮伴随的是美国经济最辉煌的时代 ， 生产率年均增长2.5%–3%，GDP增速长期超过4% 。
1973年之后 因为石油冲击和前期技术红利耗尽，生产率又出现了放缓。
第五波：互联网（1990s–2020s）
这是 最近的一次，也是大家最熟悉的一次。
1990年代初生产率增速约1.5%，2000年一度攀升到3.0%。然后泡沫破了，纳斯达克从高点跌去了将近80% ， 无数公司倒闭，无数人亏得一塌糊涂。
但互联网本身活下来了，亚马逊 、 谷歌在废墟上站了起来，之后改变了整个世界的商业逻辑。
纵观以上五轮技术革命浪潮，就可以总结出一些经验要点：
1、每一波都从根本上重构了经济结构，并且提高了生产率。
那么这一轮的人工智能，也应该要能提高人均产出。
2、 热潮→泡沫→真正爆发， 几乎都是这个顺序 。
每一次技术革命，都会先经历一轮投资热潮 ，钱疯狂涌进来，估值飞上天 ， 然后泡沫破裂，一地鸡毛 ， 最后 才是生产力真正爆发的阶段。
为啥大家现在都拿 互联网 来类比，就因为 2000年泡沫破裂，纳斯达克腰斩再腰斩 ， 很多人彻底对互联网死心 之后， 亚马逊、谷歌 这些企业 ， 才在 那之后的十年里悄悄长大的 。
那么到现在，这种AI的金融过度和波动性也可能会同样出现。
这就意味着，虽然生产率提升是很有可能的，但通常会滞后，因为不只是 配套投资 ， 组织改造、管理方式和制度安排 等等这些都需要 一起到位 ， 才能把技术的潜力真正释放出来。
3、 挖矿的不一定比卖铲子的赚钱，卖铲子的也不一定是最后赢家。
铁路时代，人人都觉得铁路公司是最大的赢家，结果大量铁路公司在过度竞争里破产了 。
真正赚到钱的，是那些用铁路网络做生意的人 ， 比如西尔斯，靠铁路把货物送到全美国每一个角落，成了那个时代的零售巨头。
基础设施层的超额利润，最终会流向应用层 ， 放到今天，英伟达现在赚得盆满钵满，但历史告诉我们，真正的长期大赢家，可能是那些还没出现 ， 或者还没被看见的应用层公司。
4、 工作会变，但不会消失 。
每一次技术革命，都会有人站出来说 ， 这次机器要把人的工作全抢走了 ， 运河时代有人这么说，铁路时代有人这么说，电气化时代有人这么说，互联网时代还是有人这么说。
但 250年来，这个预言从来没有成真过 ， 铁路确实让大量马车夫失业了，流水线确实让很多手工匠人失业了 ， 但同时，新的工作岗位也在涌现，规模往往更大。
也就是， 并非消灭就业总量，而是改变岗位结构。
5、 红利能不能均匀分配，技术本身说了不算，制度才说了算。
咱们的 直觉是 ， 每次技术革命，贫富差距都会扩大 ， 但报告的历史证据比这复杂得多。
第一波和第二波，确实是贫富差距扩大的 ， 资本密集 ， 赢家通吃 ；
但第三波电气化时期，出现了一个反例 ， 从1940年代到1970年代，美国的贫富差距其实是缩小的，这段时期被经济学家称为“大压缩” ， 因为那个年代工会力量强大 ， 累进税制发挥作用 ， 教育扩张让更多人受益。
到了第五波互联网时代，不平等又开始恶化 ， 所以 报告的结论是 ， 技术本身不决定不平等，制度与政策才是决定因素 ， 同样是技术浪潮，有没有工会、税制公不公平、教育够不够普惠，结果可以完全不同。
当然，大摩也强调了， 不排除 人工智能 可能打破历史先例，创造更极端的结果 。
历史规律 向来 是参考，不是保证 ， AI有没有可能真的这次不一样 ， 替代更多劳动力，让收益更集中在少数人手里 ， 不能完全排除 。
岗位 的创造和替代 ， 在规模和时间跨度上都会远超以往。
基于以上大摩的这些规律和经验，小巴也有几个点想和大家分享。
首先就是，AI投资还是 不要在热潮顶部去追。
大摩 在报告里估计，未来5年全球AI基础设施投入将超过3万亿美元，其中将近一半靠借贷融资 ， AI的投资规模，可能超过历史上任何一次技术泡沫。
五次浪潮，每一次泡沫破裂之前，都是最热闹的时候 ， 所有人都在谈，媒体天天报，身边的人都在说要进场 ， 这个时候往往也是风险最高的时候。
对照五次浪潮的节奏，我们大概率还在投资热潮阶段 ， 钱在疯狂涌入，基础设施在加速铺开，估值在高位，但生产力红利还没有大规模兑现。
泡沫会不会破 ， 什么时候破 ， 没人说得准 ， 但历史告诉我们，这个阶段结束之后才是真正的故事开始。
即便看好科技发展，也要考虑自己已经投进去的资金什么属性，能承 受得起多大的波动。
其次，工作不用太悲观，但要主动去变 ， 教育观念也要改变 。
虽然 250年来，机器会抢走所有工作这个预言从来没成真过 ， 但这不等于可以躺着不动。
历史上每次浪潮，被冲击最猛的 肯定 都是那些等着被安排的人 ， 等着单位转型 ， 等着政策托底 ， 等着行业自己恢复。
估计大家都已经听得很熟， AI最先替代的是高度标准化的入门级工作 ， 所以 如果你的工作主要靠执行流程，而不是 以 综合 判断 ， 创意 ， 关系 和 信任 等等这些为核心 ，那 是不是要认真对待， 想一想 自己走哪条路，是不是去做人机协调，还是去走什么服务型相关的，机器还没办法取代的方向。
而前置到教育上，就要知道传统鸡娃会被AI碾压得一败涂地 ，不是学科本身有天赋的，不如 学生时代就开始积累各种实习和项目经验，解决复杂问题，不 要 只是为考高分死读书 。
家长在学科之外，不如多多观察测试，回到孩子本身，看孩子的热爱和擅长是什么，说不定就能找到一条不错的出路。
技术红利最终是真实的，但分配从来不均匀 ， 站在核心位置 ， 或者 有资本 ， 或者 提前做了准备的人，拿走的永远更多 ， 而 那些没能及时完成转换的人，往往 会 在很长一段时间里找不到自己的位置。
上面大摩的报告提到过，每一次技术革命会不会更拉大差距， 制度与政策 会 是 跟关键的因素，但这些东西，很多时候就是被技术浪潮倒逼着重构的。
所以咱们也不能就干等着，等 制度与政策 啥时候赶上，给咱们兜底。
主动去学，主动去转 变，才能获得更多对自己人生的掌控感，更早适应新一波浪潮，吃到一些红利的果实。
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