23 февраля 2026 года, в обычный понедельник, акции IBM пережили самое резкое однодневное падение с октября 2000 года. На момент закрытия падение составило 13,2%, и около 40 миллиардов долларов рыночной капитализации испарились за несколько часов. Причиной стал не провальный отчет о прибылях и убытках и не удар регуляторов, а объявление о продукте: стартап в области ИИ Anthropic заявил, что его инструмент Claude Code может модернизировать код на языке COBOL, работающий в системах IBM, а COBOL как раз является прибыльным бизнесом «защитного рва» IBM.
Три дня спустя похожий сценарий разыгрался совершенно противоположным образом. 26 февраля финтех-компания Block Джека Дорси объявила о сокращении около 4000 сотрудников, что составляет почти 50% штата, по той же причине — повышение эффективности за счет ИИ. Но реакция рынка была совершенно иной — акции Block в послеторговых операциях подскочили более чем на 24%. Дорси в письме акционерам прямо заявил: «Я верю, что в течение следующего года большинство компаний придут к такому же выводу и проведут аналогичные структурные изменения».
Два события, один движущий фактор — ИИ; две совершенно разные реакции рынка — одно резкое падение, одно резкое повышение. Что же стоит за этим? Ответ, возможно, указывает на более глубокую проблему: ИИ переопределяет, что является ценным активом. Для руководителей публичных компаний, инвесторов и决策-makers традиционных предприятий понимание этой логики переоценки уже не является前瞻性 стратегическим мышлением, а вопросом выживания.
I. Один ИИ, разные рыночные приговоры
Чтобы понять контраст между этими двумя событиями, нужно сначала看清 их структуру активов.
Падение IBM,表面上 являющееся технической угрозой инструмента Claude Code, по сути является переоценкой рынком его основной бизнес-модели. Язык программирования COBOL, созданный в конце 1950-х годов, до сих пор поддерживает около 95% транзакций банкоматов по всему миру и множество ключевых систем в таких областях, как финансы, авиация, правительство. Anthropic написал в блоге: «Миллиарды строк кода COBOL работают в производственной среде каждый день, обеспечивая работу критически важных систем. Тем не менее, количество людей, знающих COBOL,逐年 сокращается».
Долгое время модернизация систем COBOL была сложной и дорогостоящей задачей, что стало прибыльным защитным рвом для IBM. Но Anthropic заявил: «Благодаря силе ИИ командам не нужно тратить годы, они могут модернизировать код COBOL за несколько кварталов». Рынок услышал подтекст: доход IBM от трудоемкого обслуживания систем, доход от услуг, связанных с мейнфреймами, размывается технологией ИИ.
Однако показательно, что акции IBM отскочили на 2,68% на следующий день. Аналитические учреждения Уолл-стрит, такие как Wedbush и Evercore ISI, быстро выступили в защиту, назвав это падение «необоснованной чрезмерной реакцией». Их аргументы указывали на суть проблемы: корпоративные клиенты не могут сразу отказаться от своих мейнфрейм-систем только потому, что появился новый инструмент ИИ, который может переводить устаревший код. Между переводом синтаксиса кода и модернизацией системы с глубокой интеграцией hardware-software существует огромная пропасть.
В тот же день IBM также опубликовала ответ, выдвинув ключевой аргумент: проблема модернизации — это не проблема языка COBOL, а проблема платформы IBM Z — перевод кода почти не улавливает реальную сложность, ценность платформы заключается в десятилетиях интеграции software и hardware, которую невозможно перенести простым переводом кода.
Теперь рассмотрим событие с Block. Такое же массовое сокращение, также движимое ИИ, но вердикт рынка — рост на 24%. Ключ в том, что структура активов Block меняется. С 2024 года Block реструктурировала свою бизнес-модель и кадровый состав, одновременно активно инвестируя в инструменты ИИ для повышения операционной эффективности, включая разработку собственного инструмента под названием Goose.
Финансовый директор Block Амрита Ахуджа, объясняя увольнения, подчеркнула: «Мы предпринимаем смелые и решительные действия, но мы делаем это на прочной основе». У этой «прочной основы» есть данные: валовая прибыль за весь 2025 год достигла 10,36 миллиарда долларов, увеличившись на 17% год к году. Сильные финансовые показатели предоставили компании буферное пространство для проведения крупномасштажной реструктуризации в это время.
Толкование рынка было ясным: Block не被动收缩 под ударами ИИ, а主动 оптимизирует структуру активов — используя меньше «человеческих активов» для получения более высокой отдачи от «технологических активов». Сокращение на 50% при одновременном повышении годового руководства означает, что стоимость выпуска на единицу人力 увеличивается благодаря ИИ.
II. Эпоха ИИ: четыре типа активов переоцениваются
Эти два случая揭示正在发生的趋势: ИИ становится «ре-прайсером» стоимости активов. Разные типы активов показывают совершенно разные кривые стоимости в рамках оценочной системы ИИ.
Первый тип — трудоемкие человеческие активы. Стоимость команд по обслуживанию COBOL в IBM, традиционных аналитиков, программистов и других «обработчиков информации» размывается ИИ. Anthropic, представляя Claude Code, упомянул, что инструмент может выявлять риски, «на обнаружение которых人工分析师 потребовались бы месяцы». Это не означает, что люди больше не важны, а означает, что стоимость работы, зависящей от информационной асимметрии и процедурных знаний, сжимается технологией.
Однако следует谨慎看待, что ИИ заменяет «обработку информации», а не «создание стоимости». Аналитик Futurum Group Митч Эшли в исследовательском отчете указал, что успешные проекты модернизации COBOL требуют определения бизнес-границ, технической оценки, планирования миграции данных, проверки эквивалентности поведения, наблюдаемости и управления организационными изменениями и других измерений, перевод кода — лишь одно звено. Те человеческие способности, которые могут управлять сложными системами, понимать суть бизнеса, принимать стратегические решения, по-прежнему稀缺.
Второй тип — данные как активы, они становятся ценными高地 в эпоху ИИ. С быстрым развитием генеративного ИИ свойство стоимости данных重塑. Исследователи Тан и др. в исследовании, опубликованном в «PLOS One», указали, что генеративный ИИ изменил способы получения, обработки и использования данных, стоимость данных как активов зависит не только от их внутреннего качества и релевантности, но и от сценариев применения, способности к преобразованию и рыночного спроса в рамках генеративного ИИ.
Это означает, что уникальность, непрерывность и управляемость данных становятся核心价值维度. Один набор данных может быть чрезвычайно ценным в одном сценарии и бесполезным в другом. Предприятия, которые могут предоставлять эксклюзивные, непрерывные, высококачественные данные для обучения моделей ИИ, получают новую定价权.
Третий тип — активы алгоритмов и моделей. Тот факт, что OpenAI совместно с Paradigm推出了 EVMbench для оценки способности ИИ обнаруживать, исправлять и использовать уязвимости в смарт-контрактах, сам по себе показывает, что алгоритмы становятся量化 активами. Веса моделей,框架 алгоритмов, методологии обучения становятся идентифицируемыми, контролируемыми, монетизируемыми нематериальными активами.
Четвертый тип — традиционные материальные активы, они переживают дифференциацию. Те материальные активы, которые зависят от «информационной асимметрии» и «человеческого посредничества», сталкиваются с давлением обесценивания, а материальные активы, обладающие свойствами «устойчивости к замене ИИ» — такие как энергетические объекты, дефицитные ресурсы, ключевая инфраструктура — имеют相对 стабильную стоимость. Причина проста: ИИ может анализировать и оптимизировать работу этих активов, но не может заменить их физическое существование и функцию носителя стоимости.
III. От «переоценки активов» к «иммунитету к ИИ»
На основе上述分析 предприятиям нужна системная框架, чтобы判断, будут ли их активы дорожать или дешеветь в эпоху ИИ. RWA研究院提出框架识别 активов с «иммунитетом к ИИ», содержащий три核心特征.
Первая特征 — некодируемость. Это относится к那些难以被ИИ完全学习或复制的价值要素. Сам код COBOL можно перевести с помощью ИИ, но возможности обработки транзакций больших машин серии Z, работающих на системах COBOL, построенные на уровне чипов, квантовое шифрование, надежность восемь девяток — это то, что инструменты ИИ не могут复制. Исследование Futurum Group指出, «перевод кода не улавливает реальную сложность, ценность платформы заключается в десятилетиях интеграции software и hardware». Точно так же контроль над офлайн-сценариями, неявные отраслевые знания, сложные сети отношений — эти难以被 «закодировать» элементы构成第一道免疫нный барьер активов.
Вторая特征 — защитный ров данных. Есть ли у предприятия эксклюзивные, непрерывные, управляемые данные как активы? Оно仅仅 использует公开 данные или может генерировать данные, которые другие не могут получить? China CITIC Bank已经开始探索использование больших моделей для оценки стоимости данных как активов,尝试 «внесение данных активов в баланс». Логика behind this: в эпоху ИИ данные — это не только сырье для производства, но и сами активы. Но не все данные имеют защитный ров —公开 сетевые данные很快 будут «переварены» моделями ИИ, и только предприятия с эксклюзивными источниками данных смогут получить премию в рамках оценки ИИ.
Третья特征 — эластичность усиления ИИ. Может ли сам актив быть усилен, а не заменен ИИ? Это ключ к различению удара типа IBM и трансформации типа Block. Основной бизнес IBM — обслуживание устаревших систем COBOL — является объектом «замены» ИИ; а бизнес-модель Block — платежи, финансовые услуги — может быть «усилена» ИИ. На самом деле, сама IBM разработала watsonx Code Assistant for Z, этот专用 инструмент позволяет клиентам безопасно рефакторить и модернизировать устаревший код прямо на платформе, сохраняя корпоративную безопасность. Когда активы могут形成 синергию, а не对抗ствие с ИИ, их стоимость возрастает.
Обратный взгляд, активы, уязвимые к ИИ, также проявляют три特征: зависимость от «обработки информации» как核心价值, возможность замены стандартизированными процессами, отсутствие способности генерировать и накапливать данные. Сопоставляя эти три特征, предприятия могут провести «стресс-тест» своего портфеля активов.
IV. Новые возможности RWA: Какие активы стоит токенизировать?
Распространяя上述框架 на область RWA (токенизация активов реального мира), можно сделать четкий вывод: RWA — это не «любой актив можно вывести на блокчейн», а отбор в условиях большой волны переоценки ИИ тех твердых активов, которые могут пережить цикл ИИ.
В марте 2026 года общая стоимость RWA на блокчейне превысила 25 миллиардов долларов, увеличившись почти в четыре раза по сравнению с годом ранее. Но Белая книга индустрии RWA, выпущенная Гонконгской ассоциацией по стандартизации Web3.0 в августе 2025 года, четко указала: «Все можно токенизировать через RWA — это ложное утверждение». Активы, успешно реализованные в крупном масштабе, должны соответствовать трем порогам: стабильность стоимости, четкость юридических прав и возможность проверки внецепных данных.
Объединяя с框架 «иммунитета к ИИ», мы можем further уточнить: активы, которые стоит токенизировать, — это в первую очередь те активы, стоимость которых стабильна при переоценке ИИ.
Первый класс — материальные активы, обладающие特征 «иммунитета к ИИ». Включая энергетические активы, инфраструктуру, дефицитные ресурсы и т.д. Стоимость这类 активов не зависит от обработки информации, а проистекает из физического существования и实际效用. В Белой книге упоминаются RWA в области новой энергетики (например, зарядные станции, фотоэлектрические активы), активы вычислительной мощности, такие как GPU, относятся к этой категории. Среди них активы вычислительной мощности GPU, благодаря «жесткому спросу» индустрии ИИ и достоверному «цифровому гену», становятся идеальным активом для привязки RWA.
Второй класс — программируемые данные как активы. Активы, обладающие эксклюзивными источниками данных и способные автоматически монетизироваться через смарт-контракты, сочетают в себе «защитный ров данных» и «эластичность усиления ИИ». В Белой книге данные, интеллектуальная собственность, углеродные кредиты и т.д. отнесены к категории нематериальных активов. Но需要警惕, что не все данные могут стать активами — только те данные, которые могут持续 генерироваться, могут быть确权, могут быть проверены, имеют основу для токенизации.
Третий класс — гибридные активы, сочетающие «некодируемый» физический контроль с «программируемыми» цифровыми правами. Например, право собственности на коммерческую недвижимость можно токенизировать, но фактическое управление имуществом, обслуживание, аренда — этот контроль над офлайн-сценариями — по-прежнему остается в руках профессиональных учреждений. Эта двухуровневая структура «физический + цифровой» использует преимущества ликвидности блокчейна, сохраняя при этом офлайн-точку привязки стоимости «иммунитета к ИИ».
И наоборот, с двумя типами активов в эпоху ИИ需要谨慎对待 токенизацией. Один тип — это高度依赖人力 посредничества финансовые активы, их стоимость легко сжимается ИИ; другой тип — стандартизированные активы без защитного рва данных,缺乏 способность к торгу в рамках оценки ИИ.
V. Руководство к действию: от познания к决策
Испарение 40 миллиардов у IBM — это сигнал эпохи: активы, зависящие от информационной асимметрии и человеческих ресурсов, переоцениваются ИИ. Контртрендовый рост Block — это号角 другой эпохи: предприятия, способные embrace ИИ, оптимизировать структуру активов, получают переоценку рынка.
Для决策-makers публичных компаний и традиционных предприятий это не только технологическая тревога, а фундаментальная реструктуризация системы стоимости активов. Генеральные директора должны ответить на неизбежный вопрос: Сколько стоит мой портфель активов в глазах ИИ?
На основе分析 этой статьи можно предложить три практических рекомендации.
Первое: немедленно запустить «стресс-тест ИИ» активов. Сопоставить три特征框架 «иммунитета к ИИ» — некодируемость, защитный ров данных, эластичность усиления ИИ — и逐一评估 ключевые бизнес-единицы предприятия. Выявить, какой бизнес最容易 теряет стоимость под ударом ИИ, какой бизнес может получить эффект усиления от ИИ.
Второе: создать механизм динамического управления портфелем активов. В условиях переоценки ИИ распределение активов больше не является статической стратегией «купи и держи». Предприятия должны сознательно увеличивать долю активов с «иммунитетом к ИИ», одновременно разрабатывая планы трансформации или剥离 для那些 уязвимых к ИИ активов. Это не только обязанность финансового отдела, но и требует协同 стратегического, технического и операционного подразделений.
Третье: пересмотреть стратегию RWA. Прежде чем рассматривать токенизацию активов,先用框架 «иммунитета к ИИ» от筛选 базовые активы. Основная ценность RWA — не сам факт «выхода на блокчейн», а получение лучшей ликвидности и эффективности ценообразования для качественных активов через токенизацию. Если базовый актив сам по себе обесценивается в эпоху ИИ, то токенизация лишь ускоряет отток стоимости.
Наконец,需要特别说明, что согласно совместно выпущенному восемью ведомствами Китая документу №42, на территории материкового Китая строго запрещено开展任何形式的 выпуска токенов и токенизированных交易. RWA токенизация, обсуждаемая в данной статье, относится только к практике цифровизации активов в рамках соответствия境外 регулирования. При изучении相关 бизнеса предприятия должны строго遵守监管ные красные линии «строго запрещено внутри страны, регистрация за рубежом».
Когда ИИ начинает оценивать активы, единственное чувство безопасности исходит от тех вещей, которые ИИ не может оценить — не код, не данные, а сама человеческая способность судить о ценности.
(Данная статья основана на公开 материалах и данных, источники данных включают авторитетные СМИ и исследовательские机构, такие как Nasdaq,腾讯新闻, Futurum Group, PLOS One, 21财经,工商时报 и др. Мнения, высказанные в статье, не являются инвестиционной рекомендацией.)
