专访诺奖得主豪伊特：教育、金融与竞争政策是创新驱动增长的关键

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南方财经 21世纪经济报道记者 周蕊 纽约报道

在全球金融市场的聚光灯下，人工智能正成为近年最具争议、也最具想象空间的技术主题。从大型科技公司动辄数百亿美元的算力投入，到初创企业密集获得融资，这场技术浪潮正在深刻影响投资决策、产业布局以及各国对未来增长的预期。然而，围绕人工智能的讨论，也在不断分化：它究竟是继蒸汽机、电力与互联网之后，真正能够推动长期生产率跃升的通用型技术，还是一轮仍处于高度不确定阶段、尚未完成价值筛选的资本狂潮？

在经济学理论体系中，类似的问题并非首次出现。早在上世纪，奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特便提出，“创新”并非线性推进，而是通过一轮又一轮“创造性破坏”重塑经济结构。新技术的出现，往往伴随着旧产业的衰落、资本的重新配置以及剧烈的市场震荡。历史经验表明，每一次重大技术革命，都会在繁荣与泡沫、突破与风险之间反复拉扯，其最终影响往往只有在多年之后才能被清晰辨认。

当前，人工智能是否正在重塑竞争格局，使新兴企业有机会挑战既有巨头？资本的大规模投入，究竟是在为长期生产率增长铺路，还是正在累积系统性风险？对于正处在结构转型关键期的新兴经济体而言，人工智能浪潮又意味着怎样的发展机遇与制度挑战？

围绕上述问题，南方财经记者专访了2025年诺贝尔经济学奖获得者彼得·豪伊特（Peter Howitt）。作为长期研究创新、竞争与经济增长关系的学者，他从熊彼特理论出发，对人工智能技术浪潮的真实动能、泡沫风险及其对未来十年全球生产率前景的影响，作了冷静而富有洞察力的分析。

人工智能正处在一个“洗牌期”

南方财经：从金融市场角度来看，人工智能目前无疑是华尔街最热门的话题。在大量资本涌入、市场情绪高涨的背景下，从熊彼特的视角出发，你认为人工智能是真正推动长期经济增长的核心引擎，还是目前仍处于一个过渡阶段？

彼得·豪伊特：从熊彼特的角度来看，一个非常有意思的现象是，这一轮技术浪潮的领导者中，很多来自相当新的公司。诚然，Alphabet、Meta 等成熟企业也在投入数十亿美元参与竞争，但美国的金融体系足够灵活，使得像OpenAI这样的新兴公司能够挑战拥有既有优势的行业巨头。我们在竞争与创新研究中发现，一个真正具有竞争性的环境，不仅为新进入者取代现有的领先企业(incumbents)提供可能，也会迫使现有企业自身提高生产率、保持领先。因此，我认为我们正在看到由此带来的巨大生产率提升。

但与此同时，我们也明显处在一个剧烈震荡的阶段。目前不太可能同时容纳如此多的大语言模型，未来会衍生出各种专业化的自主智能体，用于不同应用场景。整体来看，这一阶段类似于互联网、铁路热潮等历史上的技术浪潮，投资背后确实存在真实的技术基础，但其中相当一部分投资最终不会成功，成功的项目则会获得极其丰厚的回报。这一切令人兴奋，但同样也会让许多人感到不安。

南方财经：不少观点将当前的人工智能热潮与2000年前后的互联网泡沫相提并论。相较于当年的互联网周期，你认为当前我们更接近泡沫的早期阶段、已经进入泡沫区间，还是可能逐步走向调整甚至破裂？

彼得·豪伊特：说实话，我并不确定。泡沫本身是无法预测的。如果能够预测，人们早就会设法提前戳破它。我们确实处在一个典型的“泡沫环境”中，但其背后也存在真实的基本面。人们正在大量举债，一些大型人工智能投资企业的循环融资方式也引发担忧。许多持续大举投资的人，自己也认为泡沫终将破裂，但他们相信自己可以及时退出，而现实是，并非所有人都能做到。因此，接下来会发生什么，非常值得观察。不过，即便称之为泡沫，也并不意味着背后没有真正重要的技术基础。我们正处在一个“洗牌期”，最终会有少数项目获得巨大成功，但并非所有都会如此。

教育的核心是培养创造力

南方财经：在一个技术变革快速塑造的经济中，哪些技能或能力对于长期维持生产率增长最为重要？在人工智能时代，无论是个人、技能型劳动者，还是企业，最关键的能力是什么？

彼得·豪伊特：我认为，“适应能力”在未来相当长一段时间内都会非常重要，因为经济环境正在迅速变化。无论是信息技术革命还是人工智能革命，人们更换职业和岗位的频率，都将明显高于五十年或一百年前。因此，教育体系需要更加注重“学会学习”。人工智能的出现，使教育变得更加复杂，因为人们很容易依赖它来替代思考，但这并不是促进生产率增长的方式。我们必须设计出一种教育体系，让学生既能学会使用人工智能，也能保持独立学习和思考的能力。

同时，全球经济正在持续向服务业转型。即便像中国这样的制造业大国，由于制造业生产率不断提高，所需劳动力也在减少。再加上人口老龄化趋势，医疗和养老服务将成为未来的重要领域。因此，教育体系需要更加重视“人际技能”，包括同理心、团队合作和领导力，帮助人们进入新的服务领域，在人工智能时代获得有意义的工作。

南方财经：如今，中国和其他新兴经济体正向创新驱动型增长转型。根据你的研究，这一转型成功的关键条件是什么？

彼得·豪伊特：我认为，首要条件之一就是让教育体系更加注重培养创造力。在许多国家，教育的重点长期放在技能训练、知识记忆和快速应答上，而非创造性思维。尽管美国教育体系在国际测试中的表现并不突出，但顶尖大学培养出的学生往往极具创造力和产出能力，这在已达到技术前沿、需要推动前沿进一步扩展的国家中尤为重要，中国在电动车等领域已经开始这样做。其次，还需要一个高度灵活的金融体系，不仅愿意投资成熟企业，也愿意承担风险，扮演风险投资的角色，并具备长期视角。此外，还必须具备强有力的竞争政策。许多国家在达到中等收入水平后，被大型、具有政治影响力的企业所主导，而真正突破性的创新，往往来自更年轻、更小的企业，这一点需要通过竞争政策加以积极推动。

南方财经：许多重要的技术突破实际上来自中小型企业。结合你此前的研究，这一现象对于理解创新机制和产业结构演变有何启示？

彼得·豪伊特：芝加哥大学的福柯教授及其同事，对发明者的社会特征和生命周期模式做了大量非常有意思的研究，研究对象包括获得国际专利和美国专利的人群。研究发现，这些发明者往往并非年轻人，而是中年人；他们通常在早期生活中接触过创意产业或创作过程，或其父母本身具有创造性背景；而且，他们更倾向于在年轻、小型企业工作。虽然并非绝对如此，但如果从专利被引用的影响力来看，在小公司中产生的专利，平均而言往往比在大型企业中产生的专利更具突破性。

乐观看待全球经济的未来

南方财经：展望未来十年，你对全球经济增长和生产率前景是更乐观，还是更谨慎？哪些因素将影响你的判断？

彼得·豪伊特：总体而言，我是偏乐观的，因为我看到了人工智能蕴含的巨大潜力，也看到了能源领域不断涌现的新可能性。随着清洁能源的发展，其成本优势已经使其在很大程度上具备自我持续能力，不再完全依赖政府推动，尽管仍存在来自既得利益的阻力。历史经验告诉我们，每一次通用型技术出现时，人们都会担心大规模失业，但这种担忧最终都被证明被夸大了。新技术会带来新的岗位，长期来看，社会整体都会受益。即便当年动力织机摧毁了大量熟练工匠的生计，但如今已无人愿意回到那样的工作岗位。我相信人工智能也会如此，关键在于我们能否在生产率提升后，足够快地创造新机遇，来吸纳被替代的劳动力。历史虽然样本不多，但它仍然是我们最好的参考依据，因此我选择保持乐观。

策划：赵海建

记者：周蕊

编辑：和佳

剪辑：实习生段伊航

制作：郑全怡

设计：廖苑妮 郑嘉琪