或成下半年投资主线。
发布日期：2025-07-26 08:41
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2025-07-25 07:48
科技
如何抓住人工智能的第二序红利？
如何抓住人工智能的第二序红利？
伍治坚：相比于估值高涨的“造AI”公司，“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。
伍治坚
■
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”。
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。
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。
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
参考资料：
1. Morgan Stanley Investment Management，《Investing in Second Order Effects》，April, 2025
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
3. 中国平安2024年年报。
4. Robyn Mak, Why China may struggle to unlock the power of AI, Reuters, Feb 2025
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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”。
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。
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。
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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1. Morgan Stanley Investment Management，《Investing in Second Order Effects》，April, 2025
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
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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”。
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。
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。
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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1. Morgan Stanley Investment Management，《Investing in Second Order Effects》，April, 2025
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
3. 中国平安2024年年报。
4. Robyn Mak, Why China may struggle to unlock the power of AI, Reuters, Feb 2025
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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”。
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。
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。
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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1. Morgan Stanley Investment Management，《Investing in Second Order Effects》，April, 2025
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■ 或者, 留一段影像，回一曲挂牵。丝丝入扣、暖暖心灵 ，需飘过的醇厚与共。
■ 或者，热烈空雨伴芬芳泥土；绿绿生命缠锐意骄阳。
回望，回望，一马平川红酒飘散断归途。
■ 或者，灰蒙蒙空气重回道指一万四千点。滚动时光，照进现实，流逝过往，回归未来。
■ 或者，热烈空雨伴芬芳泥土；绿绿生命缠锐意骄阳。
回望，回望，一马平川红酒飘散断归途。
■ 或者，灰蒙蒙空气重回道指一万四千点。滚动时光，照进现实，流逝过往，回归未来。
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