峰瑞資本創始合夥人李豐老師，被混沌同學稱為“行走的百科全書”。人怎麼可以有這麼大的知識儲備！
2025年1月4日，李豐老師來到混沌創新大課現場，分享《如何看待今天的中國與時代機遇》，再次用橫跨上下幾千的時間尺度，縱橫全球的空間尺度，極高的知識密度，為我們解讀了中國未來多個方向的變化，對創業者的機會。同學表示，實在是過癮！
這是豐叔在混沌講授的第12堂課程，站在了2025年的起點，這樣乾貨滿滿、讓人意猶未盡的一堂課是給混沌同學最好的新年禮物。
李豐老師對長期經濟趨勢有獨到的見解和判斷，主導投資了Bilibili、三隻松鼠、晶泰科技、清陶能源、炎明生物、三頓半等創新公司。
以下是本次課程的部分內容，僅佔全部課程的十分之一，本次課程完整版以及李豐老師過往的全部課程請到混沌APP觀看。
授課老師 ｜ 李豐 峰瑞資本創始合夥人
中國今天的狀況，特別是中美之間的關係，常常成為討論的焦點。我們試圖用盡可能客觀的角度來講述我們是如何走到今天的。作為早期投資人，以前我更多想去搞清楚“我們將去向何處”。過去一年多，我更深的感悟是，要回答這個問題，應該先搞清楚“世界何以至此”。
經濟結構調整是一個痛苦的過程，我認為通常有兩種調整的方式。
1.增「長板」，ToB 從規模產業到優勢產業的進階，ToC 消費市場規模+產業基礎+科技賦能的新產品/應用。
2.補「短板」，利用新的大趨勢和中國已有基礎，實現換道超車。
規模產業如何向優勢產業轉換
中國的產業鏈發展正在經歷從長產業鏈向高附加值環節轉換的過程。
舉個例子，汽車產業原本有三萬來個零部件，屬於超長產業鏈。當汽車產業從燃油車轉向新能源車時，附加值較高的部分——動力系統發生了變化。原本的燃油動力總成（發動機，變速器等），被電池、電機、電控系統所取代，推動了整個產業鏈的改變，並且提高了整體附加值。
這一轉變非常重要，尤其對於中國來說。我們擁有全球獨一無二的長產業鏈優勢，而長產業鏈也能有效地解決就業問題。更重要的是，每個環節的變化和進步，都在為整個產業的升級添磚加瓦。
比如說，過去你可能在燃油車產業鏈中做結構件，但轉向新能源車時，你就變成了新的產業鏈中的一個關鍵環節。就像早期做山寨手機的公司，經過轉型精密製造後進入智慧手機產業鏈的核心環節。
近年來，我們投資了多家智慧機器人公司和一家低空經濟領域的公司。我逐漸意識到，中國產業鏈形成的過程其實有點像是搭積木。你可以想象，搭積木時，我們是順次來搭的。今天我們看到的這些高附加值或者新興的科技產業鏈，並不是憑空出現的，而是基於之前搭的“積木”——非常多的生產製造、加工相關行業的爬坡摞起來的。
以中國的新能源車產業鏈為例。今天世界上最大的電池製造商是寧德時代，英文名叫CATL。CATL這個名字跟曾毓群早期創辦的ATL公司有關係。ATL最初做可適配多種電子產品的軟包電池，後來轉做手機電池，並被日本TDK集團收購。2011年，國內開始大力推進新能源汽車，曾毓群把握住這個時機，將動力電池部門從ATL中獨立出來，成立了今天的寧德時代。
另一個例子是比亞迪。比亞迪最初主要生產鎳電池的，1997年進入鋰離子電池行業，把電池造到世界領先後，王傳福開始尋找一個與電池相關的更大的產業，這才有了今天的比亞迪汽車。
所以，不管是新能源車還是鋰電池，中國今天的“新三樣”，不是憑空架起來的，是從其他產業基礎來的。
還有些其他看似不相關的事情，其實也和產業鏈的搭建息息相關。
2024年11月有一則新聞，號稱歐洲“寧德時代”的鋰電巨頭Northvolt，8年時間燒光了融到的1000億元，在美國正式申請破產保護。有小道訊息說，在Northvolt申請破產前，曾毓群曾在採訪中提到Northvolt的設計是錯的，流程有問題，裝置也不對。
此外，過去一年，你可能也注意到了，波音公司的大型飛機問題頻發，包括737系列和其他型號的飛行器。此外，今年6月，美國的兩名宇航員本來是去國際空間站“出差”8天，結果八個月過去了，他們仍然沒能返航。原因是什麼？主要是飛船對接過程中發生了機械故障和漏氣，而這艘飛船正是波音製造的。
還有一個聽起來一波三折的事情。在特朗普上一任總統執政時，決定更新空軍一號專機，並下令建造兩架新飛機，委託給了波音，交付進度一再推遲。到2021年特朗普結束上一任總統任期時，沒能坐上這專機。交付時間一度推遲到2026年至2027年，但現在飛機交付的時間再次被推遲到2029年甚至更晚。那時候特朗普的新一任總統任期也已經結束了。
為什麼會出現這種情況？為什麼波音這樣一個全球航空市場的巨頭，當下卻在這麼多專案上遇到這麼多困難？從波音的737到太空飛船，再到空軍一號的製造問題，我們也許需要重新審視美國航空產業的現狀和未來。
那麼回過頭來，波音是如何成為全球航空製造巨頭的？
我們來一起回顧下二戰期間的情況。當時，飛機成了最重要的武器之一。以福特為代表的一批美國汽車企業，將大量資源投入到武器製造上，特別是飛機制造上。1941年起，福特公司開始建廠生產轟炸機，據稱福特在最高產能被釋放的時候甚至能夠做到每一個多小時就完成一架轟炸機的生產。
而美國在這段時間也從全球最強的製造業大國，迅速轉向為最強的軍工製造大國。正是二戰期間的飛機的大規模生產，才使得美國成為了全球航空製造的領先者。這也是波音公司能夠崛起的原因。波音公司在二戰期間為美國軍方提供了大量高效能的轟炸機，其在這個過程中所推動的技術創新和大規模生產體系為戰後波音公司在民用客機發動機技術方面的發展積累了經驗。
那麼，中國的新能源產業從哪借了力？其中鋰電池，是源於那些原本做手機電池的創業者和企業。中國的電控技術，特別是IGBT技術，源於2004年經國務院審議透過的《中長期鐵路網規劃》的高鐵和鐵路電氣化專案。因為驅動火車需要大功率電機和電控，這給了我們一個進行規模化製造的基礎，之後逐漸研發提升。
電機技術也部分來源於鐵路。有一家著名公司叫匯川技術，它的創始人朱興明曾是華為電氣的一員。匯川技術的發展得益於中國房地產業的高速發展，透過把有速度感測器的向量控制技術與電梯行業的控制技術相結合，匯川技術抓住了當時電梯行業發展的機遇。如今，匯川電機給理想、小鵬等車企提供車用電機、電控。
在過去一年，兩家美股雷射雷達晶片上市公司都在裁員，接近退市，而中國有兩家雷射雷達晶片公司上市——禾賽科技和速騰聚創。中國的雷射雷達技術也是逐步進化而來的。在智慧化的汽車得到發展之前，雷射雷達主要用於簡單的智慧家電，比如普及度已經相當高的掃地機器人。
看完這些技術誕生的淵源和同類公司的不同經歷與命運，我們可以看出來，包括新能源、飛機制造在內的這些高附加值或新興科技產業鏈，不是憑空得到的，而是透過生產製造加工行業的積累逐步發展起來的。美國的波音是先有初級規模製造能力，再一步步發展為全球航空巨頭。中國是先積累了做山寨機的能力，後面才過渡到精密製造的智慧手機產業鏈。
回到前述搭積木的類比，如果沒有下方積木的支撐，就不太會有最上面的積木。如果你要想只留上面那一塊積木，把下面那些積木全抽掉，可能也不容易。此外，如果你想把某一塊積木拆掉，估計也會影響產業鏈的順利執行。
結合美國和歐洲製造業的現狀，或許你就能理解為什麼現在的波音會出現這麼多問題，以及為什麼Northvolt做不下去。
那麼，新能源車在中國是不是“真命題”？這是我時常被問到的一個話題。我認為，在回答這個問題前，可以先想另一個問題：未來十年，我們要不要自動駕駛？
如果答案是要自動駕駛，那麼，車的智慧化必須基於電架構而非油架構。燃油發動機透過噴油和燃燒產生熱能來推動活塞，進而轉成動能輸出給輪胎，這是一個很長的過程，目前行業內熱效率大約能做到45%。而電機的能量轉化效率可以達到90%以上。
當你從車上的感測器獲取數字訊號後，這些晶片的數字訊號和電本質上是一樣的，傳輸速度非常快，車輛的加速、減速和轉向等控制就能即時響應。電機的響應時間是幾毫秒，而燃油發動機需要十幾毫秒或更久。
再舉個例子，比亞迪有一款相當先進的車——仰望，能在水裡游泳，這款車從設計上嘗試了重新架構新能源車。它將電機放置在輪子旁邊，而不是透過傳動軸將動力傳給四個輪子。這種設計的優勢是，電動機能直接驅動輪子，不用透過傳統的傳動軸。而且，四個輪子可以分別控制，提供更高效、精確的動力輸出。這種設計是電動機特有的優勢，因為燃油發動機顯然無法在每個輪子上單獨安裝個四缸發動機。
如果我們繼續探索，新能源車的設計有可能更加“解耦”，比如把電動機直接整合到輪轂內，這個叫輪轂電機。那麼，控制將更加精確、快速、靈活。
聽完這些解釋，相信大家可以理解為什麼現在世界上有這麼多對新能源車的制裁。中國在這方面做得非常厲害。新能源車行業目前的核心挑戰依然是新能源電池。我們投資了一家中國的鋰電池創新企業——清陶能源，專注於固態電池技術。
在我理解了技術發展就像“搭積木”一樣後，我意識到新能源車產業鏈與低空經濟、智慧機器人等未來產業密切相關。雖然這些新興行業的未來發展存在諸多不確定性，但它們的產業鏈正是新能源車智慧化後的延展和升級。
比如，現在汽車使用固態電池是一種選配件。但如果是電動小飛機，電池的安全性至關重要。液態電池的火災和爆炸風險，讓固態電池成為必選。再看家庭場景，未來可能有三個機器人為你服務，如果它們各自配備液態電池包，打個不恰當的比方，相當於在家裡放了三個小型炸彈，這顯然不能讓你感到安心。
隨著技術不斷進步，未來低空經濟、自動駕駛和智慧機器人領域，都需要進一步升級智慧化水平及相關電池技術，才能推動行業更上一層樓。
我上次去見Insta360的創始人，他講了一個我完全同意的觀點——“只要是創新的消費電子產品，到最後幾乎所有國際化的品牌都會在中國誕生”。比如掃地機器人、無人機、運動相機，也包括智慧手機。
這是因為中國擁有全球最卷也接近最大的單一商品市場，以及一個快速發展的科技產業鏈。有國際化能力的消費電子創新產品都會誕生在中國。它只要能在中國市場裡卷出來，然後拿沒被卷死鍛煉出來的能力再去卷海外市場，大機率是能贏的。我經常講，只要你在中國沒有卷輸，你在全世界就能卷贏。
我再舉個例子，現在很多人討論中國大模型是否能成功。讓我們回顧一下，2015年到2016年，人工智慧領域最熱的技術之一是視覺識別，特別是人臉識別，誕生了四小龍。很多業內人士認為，中國無法趕上美國，因為視覺識別技術最初是由美國公司主導的。
視覺識別和人臉識別技術，已經融入了我們的日常生活。比如，在許多城市的機場安檢中，只需刷臉即可透過，無需身份證；在工商變更、銀行開戶和大額交易中，刷臉認證也代替了很多傳統流程。這些技術的普及讓我們的生活更加便捷。
這種變化的背後，離不開智慧手機的普及、中國數字化基礎設施的完善，以及大量相關應用的推動。技術和應用結合，使得中國在計算機視覺（CV）領域逐漸佔據全球領先地位。從2018年到2019年，很多國際頂級會議和期刊上許多優質論文來自中國作者。
當一項AI技術趨於成熟，這個時候，誰能用得多、用得好，取決於誰用這個事情去做基礎設施的運用。
然而，目前AI技術，特別是大模型，還沒有普及到大多數人的日常生活。或許只有等到我們的手錶、眼鏡、耳機、手機、電腦，甚至家電都逐步融入AI功能後，大模型技術才會變得更加普及。而讓這些技術真正進入到各類裝置中，還需要技術與產業鏈的深度結合。
當一項技術在中國這個市場“卷”了幾輪，形成了領先優勢之後，這種優勢最終有機會轉化為全球競爭力。比如，人臉識別技術的成功就是一個典型案例。我相信中國的創新消費品，尤其是代表國際競爭力和高附加值的產品，未來一定有機會在A股上市。因為本質上它們解決了中國的國際產品競爭力問題和長產業鏈當中的價值創新問題，還能帶來一些創新的應用和消費。
利用新的大趨勢和中國已有基礎，實現換道超車
最近討論較多的一個話題是與晶片相關的內容。舉個例子，博通最近進了美股七巨頭的行列，MAG7（七巨頭）變成了BATMMAAN！博通的一大業務是幫別人定製AI晶片，而不是像英偉達那樣自己生產晶片。可以理解為AI晶片進入了ASIC（應用特定積體電路）時代，也就是進入了定製化時代。
這種晶片的定製過程大概是：首先定義要要拿AI解決什麼問題（比如影像處理或語音翻譯），然後定義解決這些問題晶片所需的計算、資料傳輸和儲存等資源。在現有的製造工藝下，最大化地分配並用好這些資源來實現功能與需求。這是定製化晶片的核心。
此外，未來中國在科技應用中，跟光學相關的技術會得到很好的發展，尤其是在AR、VR和其他顯示技術領域。這些技術需要的是矽基光電子晶片，這種矽光技術用來控制光，而不是電子，因為可見光的波長範圍大約在400奈米至760奈米之間，最長的要在1000 奈米以上了，所以這類晶片通常不需要先進的製程技術，成熟的28奈米工藝就足夠滿足需求。以及，AR、VR等又是跟視覺有關的。中國有機會在這一領域走出不同於傳統晶片的新道路。
我們再看另一類新機會，這其實是諾貝爾獎帶給我的思考。
2024年的三位諾貝爾化學獎得主破解了蛋白質結構的密碼。其中，兩位共同獲獎者開發出AI模型AlphaFold2，用於預測蛋白質的複雜結構。這背後意味著什麼？
我們都知道，上一次科學的大爆發背後的原因有很多，但其中最大的事情是我們在觀測和測量裝置上，如顯微鏡、望遠鏡，有了巨大的進展，使得我們能觀察到以前無法察覺的現象。這為科學發現的正規化提供了前提，開啟了實驗驅動的時代。
當時的科學發現正規化是先做假設，再用實驗來驗證，如果驗證不了，再回去調整假設，如此往復。
要知道，在此之前，尤其是西方的古希臘時代，我們的百家爭鳴時代，這一時期科學主要靠聰明人動腦子、硬想。
那麼現在，AI相關成果獲得諾貝爾獎，代表了科學發現的正規化的又一次變化——觀察與測量裝置的發展速度，超過了發現“因果關係”的速度，從而，資料+計算開始形成新的因果關係發現工具。
具體來看看獲諾獎的蛋白質結構預測。我們透過基因測序儀能夠知道蛋白質的基因序列，透過X射線晶體衍射和冷凍電鏡（cryo-EM），我們能看到蛋白質摺疊後的具體形態。然而，在相當長的時間裡，我們無法完全理解它們是如何摺疊成這種形態的以及為什麼。現在，AlphaFold2的AI模型能夠預測2億多種蛋白質的結構，這代表了今天的裝置所產生出來的針對蛋白質結構這件事情，在資料的精度和結果上都超過了你的假設能解釋的因果關係。
也就是說，我觀察到的現象已經超過了我能解釋或者說猜出的因果，我暫時在這些層面也沒發現什麼關鍵問題。沒關係，那就拿這些資料來先做預測，預測完後，再慢慢去找因果。
這為科學發現提供了新的正規化：透過資料驅動的預測，然後透過大量實驗來驗證這些預測結果。這種情況下，科學家可以直接超越人類目前對事物的理解，先得到結果。
但這件事有兩個前提，第一，需要做大量的實驗來驗證預測結果，因為我還不知道因果。第二，需要大量的資料來增加預測的準確性。
那麼，湊巧有一個領域，我們具備這兩個條件，能夠去追趕前沿的科技。那就是生物醫療領域。確實，之前中國的生物醫療幾乎很難追上美國。一來，我們有醫保集採的約束，也許不太能支援為創新藥付出巨大研發成本。二來，在與創新藥有關的機理理解和科學發現方面，我們跟美國超級跨國藥企之間有差距。
假定發現新藥的方式，可以用新的科研正規化——資料驅動來預測。那麼，今天中國發現新藥的機制會出現一條小路，而且這條路可能會越來越寬。
因為中國是全世界做溼實驗最便宜的國家，具體到資料，恰好中國有足夠最多的裝置和最多的人，以及資料上的便利——資料流動性相對高，資料量相對大，資料相對便宜。
這三件事情大概重新構成了一個迴圈。
如果這個迴圈能成立，就意味著我們能解決創新藥的大規模產生且相對便宜的產生的問題，且不受原來中國與國外先進生物製藥公司之間差距的約束。
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