后发国家的工业化之路已遭遇前所未有的困境，展望未来，似乎再无新国家能够实现工业化进程。因此，中国或许将成为人类历史上最后的工业大国。老罗可以毫不犹豫地向大家保证，这一观点绝非无的放矢，绝非危言耸听。
首先，我们必须认识到，战后工业国家的兴起，无不源于国际产业转移。这一现象在日本、韩国得以体现，同样也适用于东南亚及中国。在探讨后发国家如何利用国际产业转移实现工业化的问题上，经济学领域存在一个颇具经典性的理论：全球产业转移的实质，实为资本对低成本劳动力市场的热烈追逐。美国经济学家刘易斯在其著名的二元经济模型中提出，在工业化初期，发展中国家能够提供近乎无限的廉价劳动力，这一特点赋予了它们在全球分工中的显著比较优势。沃勒斯坦的“世界体系理论”则进一步揭示了核心国家与边缘国家之间的互动关系：边缘国家通常通过提供廉价的劳动力和资源，被纳入由发达国家主导的全球生产网络。换言之，在过去的半个多世纪中，对于后发国家而言，实现工业化的最根本、最基础的要素并非技术，亦非管理，而是那廉价而充足的劳动力。简单来说，就是哪个国家的工人工资低、肯卖力干活，那些工厂就会搬去那里设厂。资本家追求利润最大化，自然会选择成本最低的地方进行生产。
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二战结束后的日本之所以能实现快速复兴，关键在于当时日本工人的月薪仅相当于美国的四分之一。丰田、索尼等企业起步阶段，正是依靠大量低薪工人的日夜不息生产。在创业初期最艰苦的阶段，丰田的一名普通工人月薪仅能购买30公斤大米，然而正是这些工人的无私奉献，为日本汽车工业的崛起打下了坚实基础。七八十年代的韩国亦然，浦项制铁公司成立初期，工人们居住在简陋的工棚中，每日辛勤工作12小时，而工资仅是美国同行工人的五分之一。韩国政府更是鼓励工人加班，通过辛勤汗水换取外汇和工业基础，最终助力韩国在21世纪初成为全球钢铁生产和造船领域的强国。到了九十年代，中国则成为了这一发展模式的集大成者。在珠三角与长三角的众多厂房内，挤满了月收入仅数百元的务工人员。他们轮班不息，日夜颠倒，辛勤地组装玩具、缝制衣物、制造电脑零部件，正是这样的辛勤劳作，成就了我国“世界工厂”的美誉。昔日，我国凭借人口众多、勤劳肯干以及成本较低的优势崛起。然而，随着我国经济的稳步提升，劳动力成本不断攀升，低附加值产业逐渐转移至越南、孟加拉国、印度尼西亚等国家。自2010年起，我国工人的月薪已飙升至三千至四千元，而越南工人的月薪仍维持在约一千元左右。众多服装厂、鞋厂纷纷搬迁至东南亚地区。
如今，长达半个多世纪的工业化进程在中国正经历着根本性的转变。面对西方经济学家对日益攀升的中国劳动力成本及其工业霸权地位的探讨，我国实际上已秘密地转向了以机器人与人工智能为主导的智能制造之路。据数据显示，中国运用了全球近一半的工业机器人，人均工业机器人拥有量更是达到美国的两倍。这又意味着什么呢？这预示着中国正以超越任何国家的速度和规模，大规模采用机器来取代人力。
随着机器在效率、速度和成本上超越人类，低廉人力成本的价值又体现在何处呢？在上半年，孟加拉国及印度尼西亚部分纺织企业表达不满，尽管其员工薪资仅为中国的三分之一，却依然难以与我国企业抗衡。这是为何呢？原因在于我国工厂的自动化水平已使得人力成本的影响不再显著。
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这仅仅是故事的一角，更为根本的变革源于工业生产对劳动力需求本质的转变。昔日，工人扮演着生产一线的直接执行者角色，操控机器、组装零件、包装产品。因此，哪个国家的劳动力成本较低，工厂便会搬迁至那里。然而，时至今日，工人已成为机器的维护者，他们的职责转变为编程、维护与优化机器人系统。生产的核心已从“人力”转向了“机器与AI算法”的结合。换言之，在未来的工业时代，所需的并非仅仅是低成本的体力劳动者，而是那些精通机械操作、熟练编程以及擅长数据处理的专业工程师与技术人才。在此，人的角色是为机器提供服务，而非让机器来适应人的需求。。这种转型对正努力推进工业化的后发国家而言，构成了严峻的挑战。一个普通的工人经过几天的培训便可上岗，然而，成为一名合格的工业机器人工程师则需要数年的专业学习与实践。中国拥有全球最庞大的理工科人才库，每年超过400万名工程类专业的毕业生加入就业大军。这一数字相当于新加坡的总人口，是美国的两倍，印度的五倍。这些毕业生具备编程、调试机器人以及处理数据的能力，为中国智能制造的转型提供了直接支持。相较之下，越南每年的工程类毕业生人数不足10万，印尼则不到20万。这种差距并非单纯依靠政策优惠或外资投入即可弥合。
一是强大的芯片制造业，二是稳定的电力资源。人工智能技术的实现，需要依赖众多高性能的先进芯片以及支撑基础运行的成熟芯片。中国，除美国之外，乃全球唯一具备生产尖端AI芯片能力的国家。目前，我国生产的AI芯片已占据全球市场超过50%的份额，且这一比例仍在稳步攀升。芯片产业的发展离不开巨额的资金投入、长期的技术沉淀以及完备的产业链支撑，这并非一般国家所能承担的负担。即便是日本、欧盟等经济发达国家，在涉及此领域时也常常感到力不从心，更遑论那些经济基础薄弱、财政状况不佳的后起之秀国家了。
AI与自动化工厂均耗电量大。特斯拉上海超级工厂的日耗电量堪比一个拥有50万居民的都市，而苏州全年的工业用电量，竟足以满足14亿人一年的日常用电需求。得益于中国所拥有的全球最大规模的电网系统，我国年发电量高达10万亿千瓦时，占全球总发电量三分之一以上。反观那些被媒体夸耀为后起之秀的国家，如越南，它们常受电力短缺之苦，去年夏季甚至不得不实施轮流停电。印尼的电网覆盖率仅为85%，众多工业区不得不依赖自备发电机。缺乏稳定的电力供应，任何自动化和智能化的构想都沦为空中楼阁。尤其在中国切断火电及其设备的出口之后，后发国家寻求稳定、经济、供应充足的电力渠道的路几乎被完全封堵。
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将这些因素综合考量，我们便能深刻认识到，为何有人认为中国或许已封闭了后发国家走向工业化的途径。中国所塑造的，并非仅仅是产业上的优势，而是一个由基础材料产能、源源不断的能源供应、智能自动化以及AI技术深度融合的创新生态体系。这一体系结构之复杂、规模之庞大，使得任何后来者都几乎难以对其进行模仿。并非因为这些国家缺乏努力，而是因为游戏规则发生了根本性的变化。随着低成本劳动力的优势逐渐消失，AI与自动化技术成为行业标配，生产模式也经历了颠覆性的转变，那么对于后起之秀的国家而言，又凭借何物来完成工业化任务呢？
这份联合国报告所预测的45%百分比，远不止是一个单纯的数字，它更是旧时代落幕的鲜明信号。中国之后，将不再有新的工业强国崛起，这并非是由于继任者缺乏努力，而是因为游戏规则已经发生了根本性的转变。
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