但斌最新演讲：为什么说错过AI产业周期的风险比短期泡沫更大？

6月29日，东方港湾董事长但斌在格隆汇“2026–All in Silicon-Based New Era”中期策略峰会上发表题为《不要错过伟大的时代》的主旨演讲。针对市场关注的AI泡沫问题，但斌从产业周期角度指出：“错过一个时代的风险，可能比你对短期泡沫的担心更大。”

产业周期视角：错过AI时代的风险大于短期泡沫

近期不少人问：AI有没有泡沫？短期怎么看？但斌的回答是，从产业长期发展来看，对市场参与者而言，错过一个时代的风险，可能比担心短期泡沫更大。当然，面对短期波动和不确定性，投资者也需要依据自身的投资周期和风险承受能力独立判断。

回顾纳斯达克自1971年成立至今55年的历史，资本市场长期增长的核心驱动力是技术进步，而非利率、宏观政策等短期因素。

有人担心高利率环境会导致市场崩盘。但历史数据显示：上世纪70年代美国基准利率高达22%，但电子硬件时代在16年间实现了6.5倍上涨；互联网时代经历了完整的降息加息周期，持续上涨整整10年；移动互联网时代也类似。利率从来不是主因，技术进步才是主因。

AI时代颠覆性超前三时代，产业或参考互联网十年节奏

但斌进一步指出，在去年年会上他曾预测2026年可能类似1994年——十字星之后会有显著上涨。2023年至2025年已连续三年显著上涨，今年依然展现出强劲的产业驱动力。

“为什么？因为AI时代比之前的三个时代——电子时代、互联网时代、移动互联网时代——都更具颠覆性。”

但斌的基本判断是，人工智能时代将像互联网时代一样拥有漫长的产业周期——ChatGPT于2022年底发布，若参考互联网“十年”的历史节奏，那个时间点（约2033年）很可能是观察风险的参考窗口。在此之前，AI的产业进程不太可能三四年就结束。不过，短期市场波动和局部泡沫客观存在，投资者仍需根据自身情况理性评估。

文明维度的长期视野：硅基生命替代碳基生命的思想实验

但斌在演讲中播放了两段视频，将视角从资本市场提升到人类文明维度。

他提出了一个极具想象力的观点：硅基生命替代碳基生命是极高概率的方向。如果地球文明要继续延续，硅基生命很可能替代碳基生命，或成为主导生产力。

他给出了一组极为宏大的时间坐标：

41亿年后，太阳可能膨胀为红巨星并吞噬地球，也可能坍缩为白矮星。

旅行者号已飞行77年，但距离飞出太阳系仍有约7万光年。

100亿年后，仙女座星系可能与银河系碰撞——届时人类必须飞出银河系。

“碳基生命飞不出银河系。但硅基生命——它比我们聪明百万倍，一天24小时不停地思考和工作。它带来的革命性变化，可能以我们无法理解的方式将文明带向更远的地方。”

但斌表示，这不是短期投资判断，而是提供一个思考框架：硅基智能带来的经济增长范式可能拥有无限可能和更长的产业链。理解这一点有助于跳出眼前纷扰，审视长期趋势。

技术改写战争规则，中美AI竞争谁都输不起

但斌展示了俄乌战场的一个近期案例：一名俄罗斯士兵被乌克兰的无人机和机器人俘虏。

“AI的武器化是指数级变化，这是一个必然过程。”

他认为，中美两国谁都输不起这场AI竞争。美国在底层技术和顶尖人才上占有先发优势，而中国则在应用场景、数据规模和产业链完整度上形成了差异化竞争优势。双方都在持续加大对AI的长期投入。

巴菲特的“遗憾”与东方港湾的认知迭代

但斌对比了中美“老传奇”持仓的变化。

巴菲特在去年三季度买入谷歌，并在今年持续增持；谷歌已进入伯克希尔前五大持仓。

“芒格去世前在接受采访时说，他那个时代应该赚1000亿甚至1万亿美元。他跟比尔·盖茨关系那么好，却只象征性地买了100股微软。微软涨了7000倍。”

“如果他当时从可口可乐拿出1亿美元去买微软，那就是7000亿美元，比他一辈子赚的钱还多。”

但斌坦言，这些历史片段无法预测未来，但提醒投资需要不断打破认知边界。东方港湾也在迭代进化：公司研究团队持续在AI基础算力、存储等领域进行深度跟踪。

淡定守大局，理性持有时代给予的筹码

但斌最后以一首自创诗作结：

“潮头从不回转，时代的巨轮正默默前行。

有人困于眼前的碎片噪音，有人立于周期之上眺望星河。

无需纠缠一时之涨跌，也无需盲从一时之热潮。

山河在变革中重生，机遇在长期坚持中绽放。

生逢其时，已是莫大幸运；别让犹豫困住脚步，别让短视虚度岁月。

好好生活，认真前行，不要错过属于我们的这个壮丽伟大时代。”

核心要点与风险关注点

综合此次演讲，但斌的核心逻辑在于区分资本市场长期主因与短期扰动。在他看来，技术进步是穿越周期的核心变量，而贸易争端、利率调整、地缘冲突等仅属次要因素。对于AI这一轮的产业演进，其时间维度可能以十年计，而非短短数年。

投资者在关注长期产业趋势的同时，也需留意短期客观存在的波动风险与局部泡沫。但斌明确提到，2033年附近可作为观察AI产业进程是否进入风险窗口的参考时点，而中美在AI领域的竞争格局、技术落地速度以及产业生态演变，也将是影响这一轮周期长度和强度的关键变量。