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上海金融与法律研究院院长傅蔚冈:押注人工智能,城市要找准自己的优势

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本文来源:时代周报 作者:傅一波

中央经济工作会议明确将“深化拓展人工智能+”纳入重点部署,这与人工智能发展的内在规律和现实需求契合。

根据人民网,2024年我国人工智能核心产业规模超过9000亿元,初步测算,2025年有望突破1.2万亿元。另外,生产制造环节的大模型应用显著增长,应用案例占比由2024年的19.9%提升至25.9%,推动产业快速扩张。

上海金融与法律研究院院长傅蔚冈长期关注城市与经济创新发展。他认为,AI推动的创新产业发展潜力已初步显现,但在商业化落地、城市发展和产业生态构建等方面仍存在许多问题。

在这样的背景下,时代周报与傅蔚冈围绕人工智能产业的经济动力、商业化挑战、城市发展机会以及产业泡沫风险等问题进行探讨,尝试解读AI发展进入新阶段所带来的机遇与挑战。

以下是时代周报与傅蔚冈的对话:

时代周报:在科技创新领域,人工智能对于城市的经济发展和产业推动带来怎样的动力?

傅蔚冈:人工智能对经济发展和产业推动的作用,可以从两个层面来看。

第一,从产业端来看,过去的产业革命主要集中在制造业领域的变革,例如从蒸汽时代到电气化和信息化。而人工智能的影响则逐渐从制造业向服务业全面渗透,重塑多个产业的生态。例如,在网购领域,AI能够分析用户的消费习惯并进行精准推送,这不仅提升了效率,也推动了相关行业发展。在传统制造业中,AI也同样体现在智能设备和生产流程优化上。

第二,从城市和治理角度来看,人工智能提升公共服务和管理效能。像杭州、苏州这样的城市,将AI应用于政务系统,使招商引资和信息查询更加高效和直观,不再依赖人工操作。由此可见,AI不仅改变企业和产业的运作模式,也在提升城市管理和服务效率上发挥了作用。

时代周报:人工智能目前仍未大规模商业化?这是为什么?当中又有什么需要解决的问题?

傅蔚冈:商业化进程面临的首要问题其实是认知与习惯的转变。长期以来,无论是个人还是企业,对软件或服务的付费意愿相对薄弱。例如,过去使用微软 Office 等工具时,“免费使用”思维普遍存在。

AI作为一种生产力工具,最终需要企业为其价值埋单。但如果B端的机构付费意愿和付费能力不强的话,这必然会影响供给端。如果服务提供方没有合适的收入,那么它的运营就会有问题。长此以往就会形成恶性循环。因此,培育健康的付费生态、明确 AI 工具的 ROI(投资回报率),是当前必须跨越的门槛。

时代周报:与房地产、新能源这些产业相比,人工智能产业是否会成为下一个增长极点?

傅蔚冈:和房地产、新能源这些产业一样,人工智能也有上下游的产业链,具体来说就是上游算力、中游算法、下游应用。现在市场上业绩突出的公司,很多并不是因为自己直接做大模型,而是因为它们处在产业链的上游位置,为下游提供算力、硬件或基础设施支持。

从现实情况来看,无论是在中国还是全球范围内,真正把大模型做得成熟、并且已经产生稳定商业效益的公司,其实并不多。这意味着,AI产业的价值,并不只体现在“谁能做出最强的大模型”,而更多体现在谁能成为可靠的供应商,或者把AI真正落地到具体场景中。

对城市或地区而言,发展 AI 不应盲目追求自研大模型,而应注重推动 AI 与垂直行业结合——如医疗、制造、金融、政务等,形成具有本地特色的应用生态。相比房地产和新能源这类受周期与政策影响较大的产业,AI 更依赖持续的技术迭代与应用渗透,其发展路径更分散、也更长期。

此外,AI对地方政府来说属于轻资产项目,不像文旅或重工业那样需要巨额投资。AI发展依赖人才、机构和电力,这些都不是光靠资金就能解决的,需要多方协作。

因此,押注AI赛道对城市而言可以是一种机会,但关键在于合理配置资源和发挥自身优势。

时代周报:相比于之前的互联网时代,现在的人工智能产业是否也会出现泡沫?

傅蔚冈:如果回看二十多年前的互联网浪潮,确实会联想到“泡沫”这个词。但同时,也正是在几十年的反复试错中,才诞生了后来真正改变世界的一批公司,比如BAT。

AI 产业很可能也会经历类似过程。当前行业竞争激烈,不少企业仍在探索可持续的模式,这过程中难免会出现泡沫。但泡沫并不意味着赛道没有价值——正是这样的竞争环境,催生了像 DeepSeek 这类具有竞争力的大模型。

不过,与早期互联网不同的是,AI 的分化来得更快、差距也更大。不同模型、不同产品之间的体验差异已经非常明显。这意味着,泡沫存在的同时,真正有能力的玩家也会更早被筛选出来。

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