{"text":[[{"start":7.15,"text":"近年来，人工智能（AI）成为资本市场最受瞩目的赛道。从OpenAI到英伟达，从大模型到算力芯片，全球投资者争相涌入人工智能“第一序”受益者的怀抱，即那些直接构建AI技术的企业，也就是“造AI”的公司股票。然而，如果回顾历史，每一次技术革命的最大赢家，往往并不仅限于造工具的人，也包括那些懂得如何用这些工具提高效率和利润的公司。这个投资逻辑，被称为“第二序效应”。"}],[{"start":39.4,"text":"举个例子：20世纪初，随着亨利•福特在1908年推出T型车，并率先引入流水线生产，汽车从贵族奢侈品变为大众消费品，整个产业迅速扩张。当时，美国曾涌现出超过200家汽车制造商，造车被视为最具颠覆性的技术创新之一。然而如果在那个阶段，投资者押注汽车行业，买入福特等整车厂商，最终却可能因为行业竞争激烈、技术路径趋同以及资本开支巨大，而获得有限的长期回报。"}],[{"start":72.28,"text":"真正抓住红利的，却是另一类“下游”企业。1913年，Gulf Refining 在匹兹堡开设美国首家 “驶入式” 自助加油站，向车主们提供汽油、机油注入及简易保养服务。随后，像 新泽西标准石油（后成为埃克森石油公司）之类的石油企业开始全国布局。这些公司无需制造汽车，却掌握了全国汽车保有量增长带来的加油与服务刚需，迅速建立网络化商业体系，获得了规模性效率和利润回报。"}],[{"start":104.14,"text":"这个对比清楚说明：技术红利的核心，往往并不掌握在技术本身的创造者手中，而属于那些借助技术变革，重构商业效率与基础设施的人。同理，AI的革命不仅属于英伟达、OpenAI这些“造AI”的玩家，也属于那些将AI真正融入生产流程、实现组织效率跨越、重构供应链与服务体系的传统企业。后者是有望在未来几年持续兑现利润和估值重估的“第二序赢家”。"}],[{"start":134.38,"text":"这里提到的“组织效率跨越”，是指企业借助AI，不再依赖线性、层级式的人力组织模式，而是通过智能化工具将原本分散、重复和低效的流程进行高度整合。而“重构供应链和服务流程”则意味着AI不仅在企业内部降本提效，更在跨部门、跨组织的链条中发挥核心作用。"}],[{"start":156.51999999999998,"text":"举例来说，摩根斯坦利的研究报告指出，作为一家快节奏连锁餐饮品牌，Shake Shack借助AI和自动化技术在门店运营中实现显著效率提升。过去一份套餐平均需11分钟人工制作，人工成本为3.30美元左右。通过引入自动化设备，这一制作时间缩短至6分钟，单位人力成本下降为2.40美元。更重要的是，Shake Shack在提升效率的同时，将员工时薪提高到24美元，较最低工资高出100%。在其汉堡套餐售价降至11美元的前提下，依然能够将门店利润率从20%提升至25%。换句话说，AI技术使得公司能在不牺牲顾客体验与员工待遇的前提下，扩大利润空间，提升客户价值和员工满意度。"}],[{"start":208.42,"text":"Ecolab是一家专注于水和食品安全的工业服务公司。公司传统业务高度依赖现场人员，如清洁员、销售代表、技术支持工程师等，员工数量超过48,000人。摩根士丹利使用其“Culture Quant”工具，结合岗位分布、薪资结构与自动化概率数据，对Ecolab进行了建模。结果显示，在“第一波自动化”中，Ecolab可将高自动化概率岗位中约50%通过AI替代，从而在不改变营业收入的前提下，释放出数亿美元的人力成本红利，并显著提升税前利润率。这种效率提升不仅优化了成本结构，也为公司在传统行业中维持竞争力提供了长期护城河。"}],[{"start":253.38,"text":"上面提到的是两家美国的公司，下面我们再来举几个中国公司的例子。"}],[{"start":259.65999999999997,"text":"第一个例子是京东物流。2024年，京东物流开始大规模部署自主研发的“智狼”货到人（GTP）系统。智狼系统融合了搬运机器人、飞梯机器人、智能立体货架及视觉识别与路径优化等前沿技术，实现了传统“人找货”向“货找人”的根本转变。根据《齐鲁晚报》报道，GTP系统在拣货效率方面相比传统方式提升超过三倍，上架效率提升五倍以上，自动分拣准确率高达99.99%。进入2025年，该系统迅速在包括福州、广州和成都等全国多个‘亚洲一号’园区推广，其昆山园区日处理量高峰时段能够超过450万件包裹。根据京东物流公布的财报显示，智狼的规模化应用是其2024年净利润增长和营业收入提高的重要驱动因素之一。"}],[{"start":313.43999999999994,"text":"中国平安是另一个不错的例子。该公司在金融服务领域持续推进AI技术应用，尤其是在智能核保与理赔场景的落地表现突出。根据其2024年年报，平安通过智能核保、智能理赔和智能续期，实现93%的寿险保单实现秒级核保，闪赔占比达56%。AI坐席全年服务量达18.4亿次，覆盖了集团80%的客户服务总量，显著降低人工成本。平安产险还通过智能反欺诈系统拦截可疑理赔金额119.4亿元，有效优化了风险控制与运营效率。这一系列AI赋能使平安在客户体验和成本管理方面取得明显提升。"}],[{"start":359.3399999999999,"text":"这些例子揭示了AI在传统行业的真实作用：它不仅能代替人工，更能提升每个岗位的产出效率。从投资者角度来说，与其将资金押注在估值虚高、技术路径不明的AI硬科技公司，不如聚焦那些已经将AI深度嵌入生产与运营流程的企业。他们往往具备以下特质：主营业务劳动密集，可通过AI大幅降本；业务流程规则明确、重复性强，容易实现AI替代；公司具备项目管理与推广能力，能够将试点转化为规模应用；所在行业具有市场议价能力，AI带来的成本节省能够转化为利润，而非被价格战稀释。"}],[{"start":399.1099999999999,"text":"相比于估值高涨但能否真正变现尚不明朗的“造AI”公司，这些“用AI”的企业在未来数年具有更强的价值确定性。他们是真正能穿越周期、持续兑现利润的稳健型投资标的。"}],[{"start":413.7799999999999,"text":"从更宏观角度看，AI在中国的推进正在重塑全要素生产率。根据路透社报道，美国的投资银行高盛预计，随着生成式AI在制造、金融、零售等领域的应用加速，到2030年，中国GDP水平或将因此增加约8%，虽然这一比例略低于美国（约15%），但对于以制造和传统服务为主的中国来说，这已是极为可观的结构性经济增量。这意味着无论是上文提到的那几家公司，或者是其他行业懂得快速利用AI提升自身效率的公司，在未来几年内都可能继续从AI效率红利中受益。可以预见，未来真正的投资机会，不仅限于AI技术本身，同时也包括那些将AI变为业务杠杆，将效率变为利润的企业。它们不会因为技术风口而一夜暴富，却能凭借稳定提升的经营效率，实现持续、稳定的回报。"}],[{"start":469.4199999999999,"text":"总之，AI是一场关于效率的革命，而投资者的任务不仅是参与革命，更要看清谁是真正的建设者。过去的投资历史告诉我们，在“淘金潮”兴起的时候，真正赚钱的不一定是去挖金矿的，也有可能是卖铁锹的。作为聪明的投资者，我们不要只盯着技术制造者的光环，更要关注那些把AI深度嵌入自身业务，真正以效率和利润为导向、成为产业升级核心力量的“AI下游”企业。将AI“用的好”的企业，很有可能为投资者带来比“造AI”的公司股票更好的回报。"}],[{"start":506.3899999999999,"text":"参考资料："}],[{"text":"1. Morgan Stanley Investment Management，《Investing in Second Order Effects》，April, 2025"}],[{"start":507.9999999999999,"text":"2. 魏银科,机器人 “进厂” 已成趋势，物流人会被彻底取代吗？齐鲁晚报2025.7"}],[{"start":517.3899999999999,"text":"3. 中国平安2024年年报。"}],[{"text":"4. Robyn Mak, Why China may struggle to unlock the power of AI, Reuters, Feb 2025"}],[{"start":520.7999999999998,"text":"（作者为新加坡Woodsford Capital Management Pte Ltd的CEO。本文仅代表作者观点。责任编辑邮箱：Tao.feng@ftchinese.com）"}]],"url":"https://audio.ftmailbox.cn/album/a_1753399999_4164.mp3"}