王文灵：驭科技之变，求金融之新，启未来之路

10月18-19日，全球财富管理论坛·2025上海苏河湾大会在上海市静安区顺利召开。全国社会保障基金理事会副理事长王文灵出席并发表演讲。

王文灵在演讲中表示，第四次工业革命正驱动一场系统性重构，金融行业需前瞻性变革。第四次工业革命的三大核心特征：一是“虚实融合”，数字世界从静态镜像演变为能主动干预物理世界的决策主体；二是“范式重构”，从工业时代的规模经济转向以数据和网络为驱动的生态竞争；三是“变革加速”，技术迭代呈现指数级特征，需从线性思维转向指数型思维。面对经济基础的系统性转变，金融体系需推动三大变革：在价值范式上从“定价资产”转向“定义价值”，为数据等无形资产确权定价；在时间维度上培育“耐心资本”，匹配科技创新长期性；在风险管理上从“管理方差”转向“识别范式”，构建非对称投资策略。

本次大会以“世界变革下的未来之路”为主题，可谓恰逢其时，意义深远。当前，我们正站在一个历史性的十字路口，技术浪潮奔涌、全球格局演变、发展范式重构，不确定性中蕴藏着巨大的可能性。在这样的背景下，汇聚全球智慧，共同探讨我们脚下的道路与未来的方向，不仅必要，而且紧迫。秋天，既是收获的季节，也是积蓄力量、谋划未来的时刻。所谓“春生夏长，秋收冬藏”，我们今天在此的思想碰撞与智慧交流，既是对过往实践的总结与“收获”，更是为孕育下一个春天而进行的战略“储藏”。

习近平总书记早前就极具前瞻性地指出：“当今世界，新科技革命和全球产业变革正在孕育兴起，新技术突破加速带动产业变革，对世界经济结构和竞争格局产生了重大影响。”接下来，我将结合本次大会的主题，围绕第四次工业革命这一驱动变革的核心动能，以及金融行业所需要做出的前瞻性变革，与各位分享一些初步的思考，希望能起到抛砖引玉之效。

要理解未来的金融变革之路，就必须首先认清驱动这场变革的根本动力，就是我们通常所说的“第四次工业革命”。它并非仅仅是新技术的简单叠加，其本质是一场由人工智能技术驱动，物理与数字世界深度融合，进而引发的系统性重构。在这场重构中，人工智能不再是单一的工具，而是如同电力一般，成为渗透至所有行业、所有领域的核心驱动力。

要驾驭它，我们首先要深入理解它的三个核心特征：

第一，虚实融合：从“数字镜像”到“决策主体”。

传统的信息化，是将物理世界的信息录入进数字世界，数字世界是物理世界的被动记录。而“虚实融合”意味着，数字世界正在从一个静态的物理世界的“镜像”，演变为一个能主动干预、甚至主导物理世界运行的“决策主体”。其内在逻辑是基于控制论的闭环演进，从工业时代机械的“从感知到响应”的开环模式，升级为“从感知到数据驱动再到决策反馈”的动态闭环模式。智能驾驶的实现，本质上构建了一个由算法和数据驱动的、虚实融合的动态控制闭环，智能汽车通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，将物理世界的路况、交通信号进行连续、实时地数据化，随后在虚拟空间中进行建模与推演，确定最优策略后，将决策结果从数字世界传递至物理世界的执行机构——电机、电控、动力单元，这些海量的驾驶数据又会被用于持续地“训练”核心AI模型，使其在下一次遇到类似场景时，能做出更优的决策。

第二，范式重构：从“规模经济”到“生态竞争”。

工业时代的核心范式是“规模经济”，其逻辑在于通过标准化、集中化的大规模生产，摊薄固定成本，从而降低单位产品的价格，形成竞争优势。这本质上是供给方规模经济——竞争力源于生产端的成本控制。亨利·福特的一句名言，“顾客可以选择任何颜色的汽车，只要它是黑色的”，便是这一范式的极致体现。然而，第四次工业革命正在从根本上重构这一逻辑。其驱动力源于技术对两个关键约束的解放：

1. 柔性生产与AI技术，打破了“品种”与“成本”的对立关系。3D打印、工业机器人等技术，使得在同一条生产线上以极低的切换成本，生产高度定制化的产品成为可能。这使得生产多种产品同时降低平均成本成为可能。

2. 数据与网络的特性，催生了“需求方规模经济”。传统规模经济关注的是生产的边际成本递减；而在数字时代，许多产品的复制成本近乎为零，其价值的关键在于使用的边际成本递减和网络效应的指数级增长。一个平台或产品的价值，随着用户数量的增加而急剧增加，这就是“需求方规模经济”，用户因其他用户的存在而获益。

上述原因共同将竞争推向了“生态竞争”的维度。就拿苹果手机为例，竞争不再是苹果手机与华为手机的竞争，而变成了二者在硬件、开发、应用和服务整个体系上的对抗。

第三，变革加速：从“线性演进”到“指数跃迁”。

要理解第四次工业革命的演进速度，我们必须洞悉其底层动力机制与前几次工业革命的本质不同。工业时代的进步，在很大程度上是一种线性演进。无论是蒸汽机效率的提升，还是内燃机的改良，其进步曲线相对平缓，遵循着边际回报递减的规律，这背后的逻辑是，技术的改进依赖于物理层面技术的突破，这些突破往往耗时费力。然而，第四次工业革命的引擎，是数字比特而非物理原子。在数字领域，上一代技术本身就是下一代技术研发的基础素材，这种“递归迭代”式的进化是最根本的驱动力。同时，从“物理试错”到“数字仿真”，也极大压缩了创新周期……诸多要素使得第四次工业革命的技术迭代与影响力扩散，呈现出典型的指数级特征，使技术进步的S型曲线变得前所未有的陡峭。“连续性假设”的失效，使得英国管理学家查尔斯·汉迪提出的“第二曲线”理论不再是企业的战略选项，而会成为其生存的常态。无论是制定企业战略，还是进行金融投资，都必须将思维模式从基于过去的“线性外推”，彻底转向面向未来的“指数型思维”，即能够预见并拥抱S形曲线的拐点，在颠覆降临之前，率先完成自我重构。

总之，我们面对的是一场从底层逻辑上改写运行规则的系统性变迁。它通过“虚实融合”重塑了世界的存在形态，通过“范式重构”再造了价值的创造逻辑，通过“变革加速”刷新了发展的时间尺度。当技术范式发生系统性迁移，经济结构这一上层建筑也必然随之进行深刻重构。

我们可以从以下三个维度，窥见第四次工业革命重构经济运行的底层轨迹：

第一，要素革命：从“边际收益递减”到“动态收益递增”。

古典经济学和传统生产函数理论的核心，是建立在土地、劳动力和资本这些生产要素的稀缺性和边际收益递减规律之上的，这套逻辑在工业时代无比正确。然而，第四次工业革命的核心生产要素——数据与算法，其经济特性恰恰相反。它们具有非竞争性（我使用一份数据，不妨碍你同时使用）和可复制性（复制的边际成本近乎为零）。一套数据或者算法可以被无限次调用，服务无数场景，其边际复制成本趋近于零。这使得经济增长的引擎，可能会从依赖要素持续投入的“边际收益递减”规律，转向依赖数据、算法以网络效应的“动态收益递增”规律，即使用的越多，积累的数据越多，算法就越智能，创造的价值就越大。它改变了价值创造的逻辑，也催生了新的垄断形态与竞争焦点：对数据、流量和算力资源的争夺，可能会取代对矿产和土地等生产要素的争夺。

第二，产业无界：从“分工深化”到“跨界融合”。

亚当·斯密在《国富论》中提出的分工理论，一直是工业时代产业演进的金科玉律，其经济学逻辑在于，专业化分工能够通过降低生产的复杂度和提升劳动熟练度，从而显著降低生产成本。第四次工业革命的发生可能正在从底层动摇这一逻辑的根基，其根本原因在于，以人工智能为代表的数字技术极大地改变了“交易成本”的结构。著名经济学家罗纳德·科斯在其经典论文《企业的性质》中提出：企业边界由内部管理成本与市场交易成本的平衡决定。大量数字技术的应用大幅降低了市场交易成本，当外部协同的成本低于内部管理的成本时，企业的组织形态和产业的划分逻辑就必然被改写。最直接的体现可能就是，你最大的竞争对手，可能不再来自你所在的行业。比如，互联网金融平台对传统银行业的挑战、电商公司对传统物流公司的挑战、在线教育平台对传统学校和培训机构的挑战等等，跨界者并不复制传统行业巨头的核心资产，而是构建新的价值创造逻辑，直接瞄准其商业模式赖以生存的“场景”和“价值链”。

第三，组织进化：从“企业科层”到“网络结构”。

在一个组织中，决策权应该如何分配才是最有效的？在工业时代，以“中心化决策”为核心的传统企业科层制是高效的，最高管理者位于信息与权力的顶端，通过层级下达指令。但其经济学逻辑正面临前所未有的挑战，这源于“知识与决策权匹配理论”，其核心观点是：决策权应当与拥有相关知识的人相结合，否则将产生巨大的信息成本与效率损失。工业时代，由于一线知识难以快速上传，最有效的办法是将决策权集中到上层，并通过标准、流程、制度确保其执行，这便是科层制的由来。以人工智能为代表的数字技术将革命性地改变了这一局面。当决策所必需的知识可以无损耗地流动，而“决策权”又能安全下放时，组织形态就必然从僵化的金字塔，裂变为灵活的“网络结构”。我们可以观察到很多企业在内部都有自己的所谓“特战队”，甚至还能观察到很多去中心化的自治组织在有序运转，未来的组织形态比拼的是，一个组织能多快地整合和调动这张网络内的知识，并将其转化为有效的行动。

当经济基础发生系统性转变，作为服务实体经济的金融资本，绝不能只在产品或者流程层面进行创新优化，而必须开启一场深刻的自我变革。

第一，价值范式重构——从“定价资产”到“定义价值”。

传统金融估值，无论是现金流贴现模型还是市盈率法，其核心是对现有资产未来收益的“定价”。这套逻辑的前提是资产权属清晰、价值稳定。然而，当数据和算法成为核心资产时，传统估值模型几近失效。数据的非竞争性和可复制性、算法的动态演进性，使其价值高度不确定。正如罗纳德·科斯所指出的，产权的明晰界定是市场交易的前提。数据与算法的“权属模糊”和“价值动态”特性，使得市场难以形成公允的“价格”。这意味着，我们需要通过设计新的金融工具，来为诸如数据、算法这类无形资产“确权”和“定价”。金融的职能要从被动的“价格发现者”，升级为主动的“价值定义者”和“市场创造者”。

第二，时间维度校准——从“周期性资本”到“耐心资本”。

当前，大家已经普遍认识到，以银行为主导的、依赖稳定现金流的传统债权融资，难以匹配科技企业的融资需求。然而，一个更深层次、更具普遍性的矛盾依然存在，那就是追求中短期财务回报的“周期性资本”，与科技创新内在的“超长期价值积累”规律之间的根本性冲突，其实质是“资本的时间偏好”与“科技创新时间周期”的错配。国内主流的股权投资基金存续期通常为10年以内，其投资行为必然带有强烈的“退出时钟”约束。这迫使他们去追逐能在基金周期内实现退出的商业模式，而非那些需要数十年深耕、但可能带来范式革命的底层技术。未来金融体系的核心挑战之一，就是从提供“周期性资本”转向培育“耐心资本”，并且要将资本的“耐心”本身，从一种稀缺的道德品质，转化为一种可被定价、可被设计、可被纳入资产配置核心策略的“生产要素”。只有当资本的耐心与技术生长的长期性相匹配时，金融才能真正成为托举伟大创新的坚实基础。

第三，风险图谱重绘——从“管理方差”到“识别范式”。

传统金融风险管理，其核心是“管理方差”。它基于一个核心假设：风险呈正态分布——即大多数结果聚集在平均值附近，极端事件（无论是成功还是失败）的概率极低。这套体系通过分散投资来平滑风险，追求的是一个稳定、可预测的统计结果。然而，科技创新的回报结构遵循的是幂律分布。这两者的本质区别在于，正态分布描述的是一个“平庸世界”，其曲线是钟形；而幂律分布描述的是一个“赢家通吃”的世界，其曲线是L形。投资体现出来的就是，绝大多数项目归于失败，而极少数成功者的回报，足以覆盖所有其他损失并创造巨额利润。幂律分布彻底改变了“风险”和“分散”的含义。它意味着，传统“广撒网”式的分散投资，在幂律世界里是一种极其低效的策略。你管理的不再是一个由可预测方差构成的风险池，而是一个由无限个近乎零和极少数无限大结果构成的“极端不确定性”的集合。鉴于此，投资策略可能需要转变为构建“非对称策略”，比如在大方向上进行高度聚焦、但在技术路径上进行充分分散的投资。总之，这要求金融从业者从精算师和统计学家，转变为具有深邃技术洞察力的“战略家”，同时要用资本的力量，主动参与和塑造未来技术范式的形成。

回顾我们今天探讨的图景，可以清晰地看到，金融体系正面临一场深刻的自我变革。然而，当我们展望这条道路的远方，一个更为根本的约束正隐约浮现，指数级增长的智能，需要指数级扩张的能源来支撑，我们必须叩问：驱动这场革命的终极能量来自何方？我们的视野需要投向更远的地平线，人工智能的“智能突破”与可控核聚变的“能量跃迁”，可能会是一场历史性的“双向奔赴”，共同构成第四次工业革命下半场最激动人心的篇章。

这幅宏大的未来图景，绝非任何一个国家或机构能够独力绘制。它呼唤着全球的智慧与担当。“江河异域，风月同天”。我诚挚地呼吁全球金融机构，以开放的心态、创新的精神、合作的行动，共同灌溉出属于全人类的科技硕果。唯有如此，我们才能将“世界变革下的未来之路”越走越宽。