房地产真的要让出"最大支柱"的位子了吗？接棒的那一个，究竟悄悄跑到了什么位置？讨论这一变化，可以回看2025年春节前后两件具有象征意义的事件，理解当时房地产与人工智能之间的反差。
2025年乙巳春节，中国商业界同时发生了两件颇具象征意义的事件。一边是作为中国房企标杆的万科迎来大换血，国资全面接管；另一边是DeepSeek火遍全球，连纳斯达克都被搅动。
万科方面，郁亮辞任董事局主席，改任副总裁；大股东深铁的董事长辛杰接任董事局主席之位。前段时间风传出问题的总裁祝九胜辞任，彻底出局。四名执行副总裁中，有三人具有深圳官方背景。
DeepSeek方面，创始人梁文锋登堂入室，现身高层座谈会。美股为之震动，这款应用超越ChatGPT，登顶免费应用下载榜首，一众AI烧钱巨头的大力出奇迹模式被打破。
一个是有几十年楼市优等生光环的房企被国资全面接管，另一个是中国AI给世界上了一课，用极致性价比带来震撼。
郁亮从九十年代进入万科，从总经理到董事长，经历了房地产扩张与调整；梁文锋在2015年创立幻方量化，此后参与人工智能发展。两人的经历可以作为观察行业变化的线索，但个人命运不能代替产业数据。与其说这两位是旧秩与新规的分野，不如说是行业兴衰的见证。
先说万科。国资大股东下场，意味着形势可能比外界想象的更严峻。
2020年的时候，万科年利超过400亿，当时再开大的脑洞，也无论如何想不到，在2025年初对2024年业绩的讨论中，万科曾面临约450亿元的亏损预告；这是当时的预告口径，不应当作2026年的最新经营结果。
拆解万科上万亿的债务分为三块：欠业主的交楼负债，也就是合同负债，达到4075亿，占比33%；剩下的是欠供应商和金融机构的钱，加起来有6000亿左右；境外债按7.3的汇率来折算，万科存量境内外债券余额合计618亿，其中2025年债券到期362亿，占比59%，集中兑付压力极大。
挤兑的风险在于预期可能自我实现：当市场怀疑偿付能力，金融机构可能抽贷，投资者可能卖出、要求赎回，这些行为又会增加流动性压力。不管报表怎样，信心变化都可能放大经营困难。
但压力是否最终演变成违约，还取决于资产处置、融资安排和外部支持，不能写成必然结局。
阻止风险螺旋的一种重要办法——强大的外力介入。除了实际融资支持，市场对支持能力与意愿的判断也很重要，但支持能力不能被理解为没有约束。
所以能看到，万科下午发了四条公告，紧跟着十分钟后，深圳特区报官媒就报道，深圳国资发声。截至2024年年底，深圳市属国企资产超过5万亿，全年营收超过万亿，有足够子弹支持万科。
这种支持可能缓解流动性压力，但不能据此保证企业一定没有风险，能不能活得好，那是另外一个问题。
话说"活下去"这三个字也真够讽刺。在房企大肆扩张而风险逐渐积累的阶段，万科南方区例会屏幕上鲜红三个大字，高喊"活下去"。
郁亮讲话称，房地产的转折点实实在在地到来了，万科必须对战略进行检讨。说是这么说，回头一看，万科在此前扩张阶段投入了大量拿地资金，之后才逐步收缩和处置资产。
碰上房企多米诺骨牌崩塌时，反应太过迟钝。凡事坏就坏在心口不一，嘴上说不要，身体却很诚实，一边唱空一边做多，表面空头赚名声，暗地里多头落实惠，求名又求利，泥沙俱下时毁之一旦。
知行合一很重要，做人也一样。当然这是站在上帝视角、带着后视镜去看的，让人天天吃香喝辣飘飘然，大厦将倾也会浑然不觉。
再看DeepSeek。当时数学、编程与推理能力的进展，以及模型服务成本的下降，引发了对知识工作和人工智能竞争的讨论。
对知识类从业者来说，这意味着工作方式可能改变，而不是所有人已经失业。模型能否把能力转化为稳定产品，仍需要实际应用检验。
当时围绕DeepSeek V3的讨论，引用过约557万美元训练成本的估算，使用的是H800 GPU。V3与R1的相继发布，让人们重新思考模型效率和成本。
比较不同公司的成本，还必须区分正式训练、研发试验、硬件设施与服务运营等口径，不能把一个模型的训练估算等同于公司的全部研发投入。R1的完整训练成本并未在这组讨论中给出，也不宜从API定价反推出它的成本。
与此同时，围绕“星际之门”的大规模算力投资计划，让效率提升与基础设施投入之间的关系成为焦点：更便宜的单次计算，既可能节省支出，也可能因为使用量增长而增加总需求。
房地产之所以被反复提及，是因为它曾是撑起中国几十年经济的那根梁。但现在，刚需、改善盘才有市场，以万科为代表的地产拉动能，正在肉眼可见地消退。过去三年的土地出让、国投、销售额、投资额以每年两位数的跌幅不断缩水。
好在制造业效率的提升带动机电设备出口与出海，将附加值分给了不靠金融杠杆、不靠债务驱动、不靠投资未来叙事的产业和劳动者。而那些身背负债、处于上下游的从业者，以及在飞速增长期背负杠杆的三四十岁千禧一代，承受了转型带来的刻骨寒意。
反过来看DeepSeek，这涉及到中美的AI叙事。
天风宏观的报告指出，当下面临的是人口老龄化加速，叠加城镇化、土地财政、基建、金融信用扩张的闭环转不动了，高负债的反噬制约了消费欲望，AI、机器人、新能源汽车等新产业的发展，也受到债务、需求与转型环境的影响。
美国那边，强美元的底层是科技和军事。为了制造业回流、产业链封锁，AI叙事既是美股支撑，反过来也是美股、美债、美元和美国经济脆弱性之一。
对美国来说，如果AI叙事不能够继续发散，就会面临如何解决高债务、高赤字、高利率问题的现实挑战。这种分析认为，大规模算力投入与高端芯片壁垒强化了巨头优势，但并不能推出小模型必然失败。
从这种产业分配视角看，英伟达、谷歌、微软等基础设施与平台企业更容易获得收入，进一步强化美股、美元、美债，而下游的初创公司却陷入到收不起钱的困境。
对中国来说，如果AI叙事发散加速，已经承受了地产带来的阵痛，近几年作为经济支柱的制造业优势又可能受到削弱；如果AI叙事发散放缓，反而可以获得更多的转型时间和政策空间。这似乎是很痛苦的抉择。
全面压注AI会赢的未来，星辰大海的故事确实激动人心，但每年暴增的大学毕业生、返乡的超龄农民工、房地产后遗症下的沉重债务负担、全产业链门类的制造优势转型的伤痛，又需要足够的时间去消化。而现在最缺的就是时间。
DeepSeek似乎代表了在主流的美国式烧钱AI叙事之外，跳出AI军备竞赛、一种"小力出奇迹"的可能，给转型赢得时间。
当AI还无法惠及、普惠居民部门的财富时，宏观调控能腾出余力，用强力的财政刺激，为那些庞大的、没有被AI惠及的、承受地产时代落幕代价的群体兜底。
DeepSeek代表的效率探索可能改善技术使用成本，但具体民生兜底仍需要财政、就业和社会保障等政策承担。当然这只是一种可能，但这种可能再微弱，不去试，又怎么知道会不会变成现实呢？
把视线从宏观叙事拉回到日常，变化其实早已渗进生活。房子这个话题，最近在饭桌上被提起的频率越来越低，取而代之的是各种带"智能"字眼的新词。这并不是错觉，一组数据摆在面前就足以说明问题所在。
工信部下属研究机构在8月披露，2025年中国人工智能产业规模首次跨过1.2万亿元关口，同比增速达到四成。房地产鼎盛年份的年增速也不过十几个百分点，两条曲线的形态早已不在一个量级，支柱的重心正在悄然挪位。
产业链条上的观察者给出的判断更为细致。半导体与人工智能研究机构Semi Analysis创始人迪伦·帕特尔曾与红杉资本合伙人深度对谈，围绕硬件与软件的协同设计、推理经济学、数据中心建设以及行业格局等话题，分享了他多年跟踪产业链的观察心得。
这类观察把模型、芯片、软件系统和供应链放在一起讨论：单点能力提高，并不足以代表整个产业已经完成接棒。软硬件协同、推理效率与应用需求，决定新技术能否在制造业等场景中形成持续收益。
房地产的调整与人工智能的发展，体现了增长动力变化的可能方向，但“有望成为新支柱”并不等于已经全面取代房地产。产业规模、就业吸纳和居民收入，都需要分别观察。技术效率如果能与制造业、财政调节和就业转型相结合，新增长才更可能惠及承担调整成本的人。
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