AI技术加速，可能成为资本主义完美的爆破点

当我们还未从AI技术的突飞猛进中回味过来时，却猛然发现：AI时代并没有终结资本主义，却将它推向一个前所未有的悖论：生产力越解放，分配越失效；系统越智能，人的主体性越多余。这不是技术的失败，而是资本逻辑在自身极限处的自我瓦解。而黄昏之后，或许是另一种可能的黎明。 近日，在《文化纵横》举办的“当代资本主义危机与世界未来学术研讨会”上，国家创新研究院教授卢周来以《“技术加速主义”与资本主义未来》为题发表演讲。卢教授指出：技术加速主义不是资本主义未来的答案，而是资本主义未来问题本身的一部分——它无法化解危机，只会加速崩溃。 AI时代的技术加速，与蒸汽机、电气化时代的技术革命究竟有何本质不同？当资本借助AI完成了对人的全面垄断，资本主义还能否自我修复？ 观察者网整理了演讲全文，供各位读者参考学习。

卢周来：

非常感谢。我这个题目涉及的参考资料包括两篇非常有名的文献：《加速：一份加速主义政治宣言》和《创业与意识形态：加速主义、永续增长与风险投资与新政治经济学》。还参考了一些报告，来自麻省理工学院和IMF。同时还参考了几本书、几篇文章，包括《警惕美国人工智能殖民主义》《科技共和国》《科技政变：如何从硅谷手中拯救民主》。

我总体的观点是：AI时代的右翼技术加速主义，确实来自资本主义摆脱停滞宿命的冲动，来自对增长放缓的不安、对全球竞争压力的焦虑，以及对霸权滑落的恐惧；然而，正因为这种“加速”是在资本逻辑、平台垄断、金融化激励与地缘竞争框架中展开的，所以它所加速的，不只是技术进步，也包括垄断扩张、分配失衡、民主失灵、全球不平等和资源约束。特别是当下的人工智能技术加速，可能会成为资本主义完美的爆破点！

这里我讲四个问题：

第一个问题，从左翼技术加速主义到右翼技术加速主义。

最早的技术加速的提出，是2013年由两位学者提出的《加速主义政治宣言》。该宣言的两位作者——阿列克斯·威廉姆斯（Alex Williams）与尼克·斯尔尼塞克（Nick Srnicek）提出的是一种左翼的、以技术解放潜能为动力的政治方案。在他们看来，资本主义虽然已经阻碍了生产力的充分发展，但其自身所催生的技术基础设施（如计算、通信、自动化）却蕴含着超越资本逻辑的物质前提。

因此，劳工要摆脱日益加深的“算法剥削”，社会制度要实现超越资本主义的出路，关键不在于眼下的斗争——尤其是那些反对数字技术、要求“减速”或“逃离”的做法。相反，应该通过更加彻底的“技术加速”：一方面更快地积累新社会所需要的物质条件，另一方面加速扩大资本垄断社会性技术之后、生产关系与生产力之间的矛盾，让这一矛盾尽快达到临界点。只有这样，才能为后资本主义的未来铺平道路。

很显然，这种左翼的技术加速主义所针对的对象，一是“技术封建主义”，即资产阶级对当代技术的独占，二是欧洲左翼社民主义中那些主张通过“技术减速”或“去增长”来实现劳资和谐的主张。

表：技术加速主义的主要流派与主张

但奇怪的是，自2018年特朗普第一个执政期以来，左翼加速主义的主张在美国被右翼加速主义劫持了。右翼加速主义首先是新自由主义和技术精英主义的合流。其产生的背景是：面对美国生产力放缓、产业空心化、政治失灵和社会撕裂这一系列结构性矛盾，这批人主张技术加速为资本提供新的历史出口——通过更大规模的自动化、更强的算力、更密集的数据采集或更深入的算法嵌入，使资本主义完成自我更新，进入一个新的增长周期。这就是右翼加速主义。

这一右翼加速主义在特朗普第二个任期开始后，又通过隐性操控、政治献金和内部渗透，实现了与国家的全面合流，使其右翼加速的主张能够在美国迅速落地。特别是美国总统第14365号行政命令，标志着美国技术逻辑已经凌驾于传统司法逻辑之上，为技术加速主义扫清了法律障碍。

今天，技术加速主义已经被右翼的技术政治复合体劫持了。很有意思的现象：右翼技术加速主义是一个短期的追求，他们短期内追求的可能恰恰是左翼技术加速主义当年长期的想象。为什么？在右翼加速主义主导下，加速的不是技术，而是资本组织起来的技术，所以它没有把资本主义导向更开放、更平等、更民主的社会，而是强化了资本的集中。也就是说，技术加速并没有消除资本主义的垄断趋势，反而把垄断推进到了算力、模型、数据和接口的全链条层面。

于是，这里形成了一个根本悖论：技术加速主义一方面是资本主义试图摆脱停滞、延缓衰落的主动策略；另一方面，由于它依旧服从利润优先、股东回报、知识产权封锁和全球竞争逻辑，它加速出来的不是普遍解放，而是更高密度的社会对抗。资本主义越想依靠技术越过危机，它越是在用技术把危机推向更高的顶点。而这恰恰就是当年左翼加速主义想象的解放路径。在这个意义上，两者构成了复杂的合谋关系。

第二个问题，从“创造性破坏”到“自我颠覆”。

要理解当前技术加速的深层意涵，就必须将其置于资本主义长周期与技术-经济范式演进的历史视野，也就是必须回到熊彼特。熊彼特的创造性破坏理论认为，企业家精神驱动着创新浪潮，通过摧毁旧结构、释放新活力，构成了资本主义内在的新陈代谢机制。从这个视角看，技术不但不是资本主义的外在威胁，反而是其最核心的动力源泉，也正是这种创新浪潮形成了资本主义的周期。这一理论，与康波理论、技术经济范式理论，乃至今天右翼技术加速主义的思路，都较为接近。

如果我们回顾历史，这个理论看起来还是很完美的。蒸汽机、铁路、钢铁、电力和石化、信息与通信技术等周期，基本上都与熊彼特的描述一致。每个周期首先是一个导入期，在这个阶段，新技术催生金融资本的狂热，基础设施投资与激烈的社会分化并行。随后进入转折期，危机与制度重组出现，资本主义加紧调整自身制度以与之适应。最终进入扩张期，建立起与之匹配的制度框架，实现生产率的全面释放，直到下一个新技术革命开启新的周期。

如果按照这一历史模式来看，当前以人工智能为代表的技术浪潮，本应处于熊彼特所说的从导入期向扩张期过渡的关键时刻。但今天我们看到，这个转折并未完成，甚至迟迟没有完成。与我们前面讨论的不同，AI时代的加速具有两个前所未有的特征。

第一，创新垄断捕获速度远超以前。在铁路、电力等时代，从新技术发明到基础设施建成至少需要几十年，期间存在制度调整和社会博弈的空间。而在AI时代，基础模型、算力、数据的控制权，在短短几年内就高度集中于少数几家美国西海岸的企业。

第二，创新收益与成本严重脱节。以往的技术革命虽然在初期会加剧不平等，但到了扩张期，通过就业创造、工资提升和公共服务拓展，最终会形成一种包容性增长的格局。而AI的重组性影响，却在使劳动收入份额持续萎缩，资本收益与资产增值日益集中于顶端。

这是本次技术革命与以往的不同之处。那么是否存在这样一种可能性：熊彼特所说的“创新性破坏”的辩证法，如今正在走向自我颠覆？数字技术的创新，不再像以前那样为资本主义提供新的扩张和合法性基石，反而因其极端化的垄断结构导致社会撕裂，使资本的核心制度失去了修复能力。我们见证的可能不是资本主义的更新，而可能是资本主义作为历史形态的最后一次危机，甚至是整个体系的崩塌。无论是左翼还是右翼的技术加速主义，都曾预言AI可能成为一种终极性技术——它替代的不是任何作为工具性的人，而是人的本身。这种终极性技术，是否会加速资本主义的创新与毁灭？这或许就是资本主义的宿命。

奥地利政治经济学家约瑟夫·阿洛伊斯·熊彼特

第三个问题：以美国为例，看人工智能等新技术的加速发展，如何把资本主义推入空前危机。

首先，美国AI发展的核心特征，是少数资本巨头对核心数字生产资料的绝对控制。从英伟达的GPU芯片到微软的云计算基础设施，从OpenAI的闭源模型到谷歌的搜索数据，整个AI产业链的关键环节都被几家科技巨头牢牢把持。又由于数字技术的泛在性、联通性并由此导致的空前社会性，这种对数字生产资料的垄断实际上成为对数字技术时代基础设施的垄断。科技巨头正在变成新的“公用事业”——任何想应用AI的企业，都必须向科技巨头“租算力”，买数据。

这意味着，生产资料的控制者不仅垄断市场，更开始垄断社会运行所必需的基础设施本身。这种基础设施层面的控制，使科技巨头获得了堪比国家的结构性权力，最终发展到对人的全面垄断。即资本开始控制人本身，对人的“行为剩余”进行不对称占有，把人给垄断了。

从财富分配看，美国AI发展呈现典型的“利润极化”特征。一极是财富的积累，另一极是贫困的积累。这个不细说，这里我只想讲讲AI的资源虹吸效应。所谓资源虹吸，是因为技术加速主义往往将技术描绘成去物质化的东西，好像算法只是云端，算力只是抽象能力，数字世界可以无限扩张。

但现实恰恰是：AI越扩张，就越依赖于庞大的电力系统、冷却系统、土地、芯片、矿产和输电网络。我们可以想一想，为什么美国——为什么马斯克经常讲AI技术的较量本质上是能源领域的较量？为什么美国出兵伊朗和委内瑞拉？其中的逻辑值得深思。

还有一个所谓“幽灵GDP”现象。所谓“幽灵GDP”就是“国家账簿上体现却未在实体经济流通的产出”。其形成机制是：美国资本垄断下的技术替代，每新增一个AI相关岗位就消亡几十个传统岗位，且新岗位薪酬仅为原有水平的几分之一，导致大量劳动力收入锐减，以及AI时代增长成果被巨头垄断后形成的“虚假繁荣”。当科技巨头凭借算力、数据与资本优势，将AI技术转化为超额利润，国家GDP账面上的数字增长，实则沦为少数企业的财富狂欢。最终形成“产出虚增、消费萎缩”的幽灵经济。

政治极化方面，美国AI巨头们除了政治层面的渗透、法律规则层面的规则俘获，还有主权层面的准国家化趋势。比如，SpaceX“特许城市”或依托庞大园区形成的“公司镇”，试图在税收、土地使用、基本服务乃至警务上建立自有规则，实质是在国家领土内寻求“治外法权”。

正如哈维在《新自由主义简史》中所分析的，这是资本试图摆脱国家规制、建立“内部飞地”的最新尝试。技术资本正试图构建一套平行于传统国家体系的政治法律身份认同。当然，还有AI对政治极化的加速。这里的政治极化，不只是说你是左还是右，而是把政治行为变成了盈利工具。算法不是区分你的左右立场，而是利用你的偏好，给你推送不同的信息。这是资本控制政治，而不是政治控制资本。

从世界体系论的视角审视，中美AI竞争对全球南方国家的影响尤为深远。美国AI发展模式的“数字殖民”特征，在全球南方呈现出系统性掠夺的鲜明印记。

其核心表现为“三重垄断”：一是数据殖民的资源掠夺。美国科技巨头通过社交媒体、免费应用等工具，将发展中国家变为“无成本数据矿场”。二是技术依赖的隐形枷锁。美国通过控制芯片、云计算等核心基础设施，构建“小院高墙”式技术壁垒，迫使发展中国家陷入“用进难退”的依赖陷阱。三是标准垄断的规则绑架。美国主导OECD、G7等国际组织的AI治理标准制定，将自身价值观与技术要求强加于人，发展中国家不仅需支付高额专利许可费，还需接受不公平的市场准入条件，进一步丧失产业升级的主动权。

面对上述危机，右翼加速主义开出的药方包括全民基本收入等。但这些方案从未主张工人阶级控制OpenAI，从未主张国家控制基础设施或公共设施，也从未触及核心生产资料的占有问题。西方马克思主义分析指出，技术巨头向我们提供的未来是一种自上而下的社会主义：他们保留生产资产，我们得到补贴——这是一种只有分配、没有生产的伪社会主义方案。

所谓“数字殖民”，就是指发达国家或科技巨头通过数据、平台和技术，控制他国数字经济与用户主权。

第四个问题：关于中国。

中国在当代技术竞争格局中处于关键的第二层，既是现有体系内的形塑者，也可能是通过技术加速来加速资本主义体系崩溃的重要变量。

根据兰德公司的最新报告，中国目前仅掌握了全球AI算力的约25%，美国占比约70%。但这一差距并没有转化为美国的优势，反而中国产生了优势。到2026年2月，中国模型调用量已连续多周超越美国；中国算力的Token出口量占世界市场的50%以上，已经超过美国。中国用25%的算力，目前的出口量已经超过了美国。中国的大模型已经登顶全球大模型调用量榜首。OpenAI关闭了Sora，是因为中国有了更先进的。这不仅标志着中国AI进入技术规模商用阶段，也意味着中美之间的技术竞争成为决定未来技术格局的重要力量。

这背后的原因，是两国技术路线之间的差异。美国模式更接近一种“资本驱动的创新循环”——由风险资本、平台垄断和全球扩张主导，技术创新高度服务于金融增值与市场权力集中；而中国模式则呈现出更强的“国家战略驱动”特征，将技术发展置于产业升级、国家安全和社会稳定的整体框架中加以规划。这一差异使得中国在应对技术加速带来的社会风险时，具备更多非市场的调节工具与制度缓冲。

然而，将中国仅仅理解为“另一个技术中心”或“美国模式的替代者”，仍然是片面且危险的。中国的存在，使世界不至于完全被美国-硅谷-华尔街单一路径所锁定，也为全球南方提供了一条超越“中心-外围”依附结构的可能路径。

最后，重申一下我的结论。

未来十年，资本主义不会因为AI加速而自动进入一个稳定、繁荣、普惠的新阶段，更可能进入一个高技术、高垄断、高不平等的新阶段。AI投资会继续增长，模型算力会继续提升，算法会更深地嵌入生产和消费。与此同时，市场权力也会沿着芯片-云-模型-应用的全栈路径集中。

在这一背景下，经典政治经济学所论述的社会化大生产与私有制度之间的矛盾，以及由此导致的劳动力与资本家之间的矛盾、全球南方与霸权国家之间的政治与制度矛盾，将越来越趋向激烈，并有可能更快地到达临界点。

技术加速主义不是资本主义未来的答案，而是资本主义未来问题本身的一部分。在资本逻辑的指导下，技术越加速，资本越集中；资本越集中，社会越分裂；社会越分裂，政治越失灵；政治越失灵，体制就会进行抚平式的治理。技术不再是危机的外部解药，而成为危机的内部机制。而技术加速主义关于“技术拯救资本主义”的叙事，最终一定会变成“技术加速资本主义崩溃”的叙事。

谢谢大家！

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