回顾历史，严酷的宏观环境往往催生了技术的加速发展！ 关税贸易战成为了全球的焦点，而AI革命退居二线了！但并不妨碍，在如火如荼的关税贸易战背后，AI也在如火如荼的野蛮生长，并未停下脚步。 具体参见前期文章： 关税闹剧之后，回归AI革命？ 我大胆预判，关税带来的严酷环境，各种生成成本的抬升，反而会加速AI行业的发展，跨国巨头们一定会想尽办法降低企业的各种成本，如果关税引发的硬性成本无法降低，那么就只能通过AI等技术手段，从其他地方降本增效了。 70-80年代的油价超级周期与史诗级滞胀，带来了晶体管革命与PC的加速发展，才有了后来的科网泡沫；金融危机以后，IT预算暴跌，移动互联网加速普及，才有了后来的云计算SaaS等革命。摘要：回顾历史，严酷的宏观环境往往催生了技术的加速发展！关税贸易战成为了全球的焦点，而AI革命退居二线了！但并不妨碍，在如火如荼的关税贸易战背后，AI也在如火如荼的野蛮生长，并未停下脚步。
宏观震荡加速技术迭代的故事，在 1970 年代与 2008 年各演了一遍，第一次催生了 PC 革命，第二次催生了云计算与 SaaS。
1. 70‑80 年代：油价冲击 → 节能诉求 → 晶体管/PC 起飞
油价翻四倍的冲击，制造业的应对——把“瓦特”省回利润
政府迅速颁布 CAFE 标准，车企被迫在十年里把单位油耗拉低近 60%。为了同时控制成本，他们大量引入更小更省电的半导体与微处理控制器。光刻革新（如 Perkin‑Elmer Micralign）把芯片报废率从 70% 降到 10%，直接让 早期微处理器成本同步跌去约 7 成 。结果：个人电脑从“极客玩具”变大众商品
IBM PC 及克隆机借着廉价微处理器起飞：1986‑1990 四年间年销量从约 550 万台扩张到 1,600 万台+ ，并拿下 > 80% 平台份额。 PC 普及奠定了上世纪 90 年代互联网爆发的硬件基础。纳斯达克指数 1995‑2000 五年翻了五倍，催生“科网泡沫”。2. 2001‑2003：科网泡沫崩溃 → IT 预算缩水 → 开源与虚拟化成主流
泡沫破裂后，许多 CIO 把授权费视为“奢侈品”，大量迁移到 Linux/Apache 等开源栈；IDC 调查显示 Linux 在企业 IT 预算中的占比 2001‑2002 间预计 翻 3 倍 。同期出现以 VMware 为代表的虚拟化，把闲置率3. 2008‑2012：金融危机 → CapEx 冻结 → 云计算 & SaaS 爆发
信贷冻结，硬件采购刹车
资金链吃紧使“只付 Opex、不投 CapEx” 的外包算力成为救命稻草。AWS 2006 收入只有 2,100 万美元 ，到 2010 已跨过 10 亿美元 大关，四年 ×50。Gartner 在 2010 年估算 全球云服务市场当年 680 亿美元 、同比增 16.6%，并预测 2014 可达 1,480 亿美元。SaaS 随后顺势起飞
本质驱动力都在于：
就是我们将规律映射到今天，也非常有借鉴意义！
70 年代油荒→芯片效率革命与 08 危机→云/SaaS ，都说明： 要素成本剧升（能源、资本）会倒逼“单位成本更低、付费方式更灵活”的技术形态；一旦替代技术兑现了“降本增效”，需求会在数年内指数级放大，并为下一轮泡沫与创新铺路。 2020 年代的高关税 + 地缘碎片化，与北美劳动力短缺，正在把“生成式 AI + 数智供应链” 放进同样的加速隧道：关税本身无法压缩，企业唯有用 AI 去压可控成本与提高人效。 历史经验告诉我们——这条路走通后，往往会撑起下一轮科技浪潮。共性模式：危机如何点燃技术飞轮？
成本倒逼： 当“硬性成本”无可回避（配给、关税、能源涨价），企业被迫向 效率技术 寻求缓冲垫。 需求突变 & 刚性时间窗： 战争、疫情等极端场景把需求集中到少数“必需技术”，形成 井喷式规模经济 。 政策或资本再分配： 政府军费 / 刺激计划 (New Deal、复兴法案) 或风险资本转向“抗周期”赛道，为研发输血。 组织/文化裂变： 大批企业在危机中破产，空出的市场和人才流向新技术公司，形成 新生态重组 。 附录：历史上严苛环境导致技术加速的案例复盘从 20 世纪到今天，每一次宏观重压都在倒逼企业与政府“拿技术当救生艇”。下面按时间顺序挑出 7 个经典案例，用事实与数字说明 “危机 → 创新提速” 的因果链条。
① 1929‑1939 大萧条：失业肆虐，却点燃了大众电器
1933 年美国失业率冲到 24.9% ，约 1,283 万人 无工可做。绝境中，广播成为最廉价的娱乐与信息渠道。 收音机普及率 10 年内从约 40% 跃升到近 90% ；拥有量从 1,200 万台（1930）飙到 2,800 万台（1940） 。 对汽车企业而言，“没人买车”倒逼装配效率革新：通用等厂商改用全钢车身与自动焊接，把单车装配工时削掉数十个百分点（同期福特 V8 装配线人时成本降幅约 25%）。由此孕育了战后的流水线黄金时代。 启示： 需求极端萎缩，只要某项技术能“廉价、大众、陪伴”，就能逆势爆发；制造业则用工艺革新换红利。② 1939‑1945 二战：资源配给催生“大科学”
美国政府把 30 亿美元（相当于 GDP 的 4%） 直接砸进 OSRD（战时科研署），研发经费一度达到战前水平的 10 倍 。雷达、喷气发动机、原子能与 ENIAC 计算机都在此窗口诞生或定型。战后 20 年，受 OSRD 刺激最强的区域，专利产出增速比全国高 20‑30 个百分点 。启示 ： 若资源被“国家任务”垄断，政府会用无限预算+限时令牌撬动颠覆性科研，加速超过和平年代。
③ 1973‑1982 油危机与滞胀：能源紧缺倒逼“节能 + 芯片”
第一次石油禁运后，油价从 大涨数倍 仅用 1 年。美国 1975 颁布 CAFE 油耗法规 ，10 年内新车平均油耗提升近 60% ；同阶段 LED、保温材料行业规模翻倍。微处理器在“能效 / 体积”上碾压继电器：1971‑1981 十年，CPU 每晶体管成本跌 90%+ ，为 PC 时代奠基。启示 ： 当原料价格“硬顶”，资本自动转向“瓦特/美元”更优的技术赛道——半导体就是当年的最佳避风港。
④ 2001‑2003 互联网泡沫破裂：预算骤减，开源与虚拟化崛起
NASDAQ 两年跌 78% ，IT 预算骤减。企业为节流，转向免授权费的 Linux/Apache ；虚拟化把服务器利用率从启示 ： 现金匮乏时，“低持有成本 / 共享资源” 的技术模式最易突围。
⑤ 2008‑2012 全球金融危机：云计算与 SaaS 逆风狂飙
Gartner 统计： 云服务收入 2009‑2010 一年增至 683 亿美元 ，之后以两位数年复合率直奔 1,500 亿（2014 预测） 。AWS 在危机前夕推出 S3、EC2；华尔街公司发现“按小时租服务器”比自建机房省 CapEx 90%+，推动公有云从新兴概念变成主流 IT 采购。启示 ： 当融资、信贷收紧，“把资本支出变运营支出”（CapEx → Opex）的技术能快速拿到订单。
这里，我展开讲一下
“CapEx → Opex” 这条生存法则，正是 AI Agent 崛起的天然土壤 。下面用几组真实案例与数字，说明为什么在融资与信贷趋紧时，企业会优先采购「按月/按量付费」的 AI Agent 服务，而不是一次性重投昂贵的 IT 基础设施。
1. 资本紧缩给出的信号：现金为王，灵活第一
Cognizant‑Everest 2025 全球 CFO 调查： 在“高利率＋地缘不确定”背景下，67% 的财务负责人把“把固定成本转成可调 Opex”列为首要财务目标；58% 表示正在把预算转向自动化与 AI，以“月付方式”替代大额系统升级。 SAP Concur 近期对 500 名 CFO 的追踪也发现： 69% 的高管把“优化成本与效率”当作今年增长首要抓手，其中 58% 的选择就是“用 AI/自动化取代一次性雇员或系统投入”。当融资环境紧张、利率高企，任何需要先砸下大额资本支出的方案都会被优先砍掉；订阅式 AI agent 正好把一次性的 CapEx 拆成小额、可增可减的运营费，更易过 CFO 审批。
2. Agent‑as‑a‑Service：订阅定价让“AI 帮手”像云主机一样好下单
Intercom FinAI：客服 AI Agent 采用“29 美元/Agent/月” 的座席费定价，企业可以像买 SaaS 帐号一样随增随减，不需要自建 GPU 集群或一次性购买许可证。 Salesforce Agentforce等平台的企业版部署费通常在 5‑20 万美元范围，随后按“座席＋调用量”收费；与传统呼叫中心动辄千万级硬件加 PBX 投入相比，前期现金流压力骤降。和 15 年前 IaaS 靠“按小时租服务器”打动 CIO 类似，Agent‑as‑a‑Service 用“按月租一个数字员工” 说服了 CFO——现金流骤紧时，你可以随时关闭座席，费用立刻归零。
3. 真实 ROI：省下来的比花出去的多
Ark Invest 的行业案例：美国某大型电商用 AI 客服 Agents 替代 400 名一线座席，每年节省工资与管理费约 2,200 万美元 ，而新增软件订阅与调用成本不到 350 万美元 ，净省 1,850 万，投资回收期 BCG 上周发布的 IT Spending Pulse指出：采用 GenAI 与 Agent 化工具的企业，其“IT 中位 ROI” 比未采用者高 14 pp ，且多来自“缩短营运资本周转”——即现金流改善。在紧信用周期里，回收期能写成“季度而不是年份” 的项目最容易过投委会，这正是 AI Agent 的杀手锏。
4. 和上一轮云革命的类比
2008 金融危机把 AWS 收入四年推高 50 倍，是因为企业不愿再买服务器； 2024‑2025 信贷紧缩 + 高关税环境，很有可能让企业不愿再扩编人力与购置大量 AI 基础设施，于是“租用数字劳动力” 成为逻辑闭环。 Gartner 预计 到 2027 年，超过 60% 的企业知识工作流将由 AI Agent 驱动，按座席或调用付费 ——渗透速度与 2010‑2014 年的云迁移曲线几乎重合。所以，在高利率、信贷收紧和关税冲击三重夹击下，企业最缺的不是技术，而是“可自由呼吸的现金流”。 AI Agent 这种“先用后付、随时可缩”的 OpEx 模式，正延续了当年 IaaS 与 SaaS 的成功轨迹——是下一轮订单最先流向的技术形态。
⑥ 2020‑2022 新冠疫情：封锁催生远程办公与数字医疗
美国每周 五天远程办公的员工比例从 17% 跳到 44% 。学术调查显示，近 1,000 名受访者 中多数认为远程办公直接提高了个人生产率，同时倒逼企业加速云迁移与自动化流程。citeturn0search5mRNA 疫苗不到一年获批上市，刷新药物研发记录。启示 ： 物理接触受限时，任何“把线下搬到线上”的技术都会获得指数级拉动。
⑦ 2025‑今：关税贸易战与地缘碎片化，加速 AI 与自动化
2025 美国对等关税落地后，机器人即服务（RaaS）提供商 Formic 客户使用量 2 个月激增 17% ，已在 100 多家工厂处理 12 亿件 产品。财富与 PYMNTS 的调研均指向同一趋势：企业把 AI 视为应对关税不确定性、锁定原料替代与智能定价的首选工具 。 启示 ： 关税属于“无法讨价还价”的刚性成本，企业只能从可控环节（人效、库存、现金循环）掘金。生成式 AI 与智能自动化因此成为 2020 年代的新“效率武器”。
穿越百年的共通机理 成本倒逼： 当关键要素价格急升或供给受限，任何能显著提高效率的技术都会被资本和政策迅速推向前台。 窗口紧迫： 危机压缩决策周期，“试错—扩散”速度倍增，技术迭代呈爆发式。 资源重新分配： 政府补贴、刺激计划或私人资金在旧模式受挤压时，被重新配置到效率更高的新赛道——从 OSRD 到 AWS，再到今日的 AI 算力。所以，今天的关税战并非让 AI 靠边站，而是把它推上“降本生存链”的核心位置——历史脉络已多次验证这一规律。
对今天的启示全文完。
来源：富鑫小哥f