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AI时代，为什么那些'老掉牙'的公司反而成了香饽饽？

AI时代，为什么那些'老掉牙'的公司反而成了香饽饽？ AI高效进化论
2026-03-17
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导读：为什么那些'老登'的公司反而成了香饽饽？

AI时代，为什么那些'老掉牙'的公司反而成了香饽饽？

AI时代的反直觉现象
上周三下午三点，张小明坐在写字楼里写周报。
他28岁，在上海一家互联网公司做了三年产品经理，月薪两万。这个薪资在行业里不算低，但他焦虑得睡不着觉。ChatGPT刚出来时他觉得和自己关系不大，但上周公司招了个新人，用AI一天能写十份竞品分析，张小明觉得自己快被淘汰了。
那天他在星巴克和几个做投资的朋友聊天，大家都在聊一个词：HALO。
这是华尔街在AI恐慌下发明的新概念。过去半年美国所有的软件公司股票都暴跌，就连微软这种业绩非常好的公司都一度跌去40%。这个数据挺猛的，张小明原本以为也就跌个10-20%，没想到能达到40%。
为什么会这样？
去年AI巨头Anthropic发布的Claude Code/Claude Cowork实在太强了，市场开始担心，如果AI自己可以写代码，那软件行业会不会被AI取代？
这个恐慌从软件行业蔓延到金融、法律、咨询等行业，这些行业全都迎来了一轮大幅下跌。市场又开始重新思考，什么行业能够抗AI？于是华尔街发明了一个新的词，叫HALO，相关行业的公司被重新追捧，变成香饽饽了。
张小明第一次听到HALO这个词，第一反应是'啥玩意儿？'但仔细研究了一下，发现这个概念还挺有意思的。
HALO全称是：Heavy Assets（重资产）+ Low Obsolescence（低淘汰率）。
简单一句话就是：拥有巨大实体资产，而且很难被技术淘汰的企业。
说得通俗一点，就是那些'老登公司'。
比如：电网、能源、工厂、机械设备、铁路、航空、港口、矿产资源、农业、军工、垃圾处理、公用事业。
这些行业听起来一点都不性感。过去很长一段时间，市场追捧的都是轻资产的公司，例如互联网平台、软件公司、电商，因为这种公司可以瞬间扩大好几倍而不需要投入很大资金，只需要拼命招人即可。
到了AI时代，发现一个问题：那些所谓的脑力劳动其实不值钱。
写代码、做文案、做设计、做策划，都可以被AI取代，几乎没有什么护城河。
现实世界的重资产、更新迭代慢的东西，反而成了最大的护城河。
张小明学机械的，大学就听说过一家美国的挖掘机公司叫Caterpillar（卡特彼勒），后来没怎么关注，他以为这家公司应该凉凉了吧？潜意识里认为中国挖掘机最厉害，三一重工、徐工、柳工全球遥遥领先，而美国制造业空心化，这公司早应该被打得满地找牙破产吧？
今天一查，发现竟然还在，而且还活得好好的，得益于HALO的概念的追捧，去年涨了60%，比英伟达还涨得多。
这个数字让张小明有点意外。他原本觉得这种传统制造业公司，涨个20-30%就不错了，没想到能达到60%。
他心想，这玩意能有啥技术含量？
技术含量确实没啥，日本能造，韩国也能造，甚至就连意大利、瑞典这些平时不太关注的国家都能造。
没技术含量的后果就是低淘汰率，20年前的挖掘机怎么挖，现在还是怎么挖，几乎没什么变化，买一台机器可以用几十年都不会报废。
这种大机器是属于重资产行业，准入门槛还是很高，一般的玩家玩不起。
华尔街追捧HALO的原因是，虽然AI可以帮忙提高效率，但是无法取代它们本身存在。
AI再怎么厉害，也不可能帮你挖路。
图 | 重工资产图
这就是AI时代的一个反直觉现象：AI技术发展越快，实体产业反而越稀缺。
在数字世界里，一个软件可以一年迭代100个版本，可以几乎零成本的复制1亿份，但在物理世界里却无法做到，你不可能一夜之间复制N座工厂、N条铁路、N台设备。
这个现象让张小明想到了AI领域一个著名的理论，叫莫拉维克悖论。
意思是说，越是需要高智商的东西，如写代码、做数学题、写文章，对AI来说越容易，而越是3岁小孩都能做到的事情，如拿起水杯、堆积木、走路、和他人互动，对AI来说越难。
这个悖论让张小明思考了很久。
越是需要和物理世界打交道的工作，对人类来说越容易，但对AI来说越难，因为物理世界太复杂了，人只要靠本能，而AI需要靠逻辑和算力，所以越接近物理世界的行业，越不容易被AI冲击。
张小明之前在写《AI可以替我写，但不能替我想》那篇文章时，就提到过类似的思考：AI能处理很多逻辑性的工作，但那些需要身体参与、需要和物理世界互动的工作，反而是人类的护城河。
他记得《反脆弱》里有一句话：
如果这个东西已经存在很长一段时间，那么，不管你认为它合理或不合理，你都可以预期它还会存在更长的时间。
书中举了一些例子。例如现在穿的鞋子和5300年前几乎没有区别，喝的酒已经被人类引用超过6000年了，自行车已经问世200年了，这些非常传统的事物，具有很强的反脆弱性。
这也很好的说明了为什么越是'老登公司'，反而会活得更久。
图 | AI任务对比图
那么，作为张小明这样的产品经理，这个概念对他有什么启示？
他思考了很久，总结了3点。
不要过度迷信'脑力劳动'的价值。
过去几十年，我们都认为'用脑比用手'高级，所以都挤破头往互联网、金融、咨询这些行业挤。但AI时代可能颠覆这个认知。那些看似'低级'的物理世界工作，反而可能更抗风险。
要找到自己的'物理世界连接点'。
张小明是产品经理，他不仅要会写需求文档，还要了解需求解决的是什么现实问题。他之前的一个同事，只会画原型、写PRD，但从来不和用户聊过天，结果AI一出来，那同事直接被淘汰了。而另一个同事，每周花三天时间跑市场、蹲点观察用户，AI到现在都替代不了。
越接近物理世界，越不容易被AI替代。
'老'不等于'落后'。
那些存在了很久的行业、技能、方法论，之所以能活到现在，是因为它们解决了真实的问题。在AI时代，我们应该重新审视这些'老东西'，而不是盲目追逐'新技术'。
传统制造业虽然看起来不性感，但它掌握着生产的核心环节。线下服务虽然被电商冲击了这么多年，但依然有不可替代的价值。一些老手艺虽然看起来'效率低'，但承载着独特的经验智慧。
张小明想起之前和一位做投资的朋友聊天，朋友说：在这个AI疯狂的时代，最安全的投资反而是那些AI无法触达的东西。
他觉得朋友说得挺对的。
AI时代不是要让所有人都变成程序员或者AI工程师。
AI时代的核心竞争力，是找到那些AI做不到的事，并且把那些事做到极致。
而这些事，往往就在物理世界里，就在那些看起来'老掉牙'的地方。
AI时代，重新发现物理世界的价值
【完】
AI时代
微信号|AI高效进化论
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本文观点仅供参考，不构成投资建议。

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