大咖云集的外滩大会，留下了什么？

当人工智能（AI）热度席卷全球，资本狂热、技术迭代交织着大量现实疑问：AI真的开始工作，它究竟能够为经济带来什么？ AI越来越能干，人的工作会被替代吗？AI什么都懂，我们上学还需要学什么？

9月9日至12日，在2026 Inclusion・外滩大会上，600余位全球经济学家、科学家、产业实践者围绕AI从“生成”走向“执行”的时代拐点展开多轮思想碰撞，一场属于“AI新经济”的集体共识，正在慢慢成型。

交锋：“AI新经济”的冷思考时刻

围绕AI的乐观叙事已经足够多了，今年外滩大会呈现的，更多是难得的冷思考。

AI的增长红利，是想象还是现实？

上海财经大学校长刘元春表示，几乎所有研究者都认同，AI已经开始改变经济，但作用究竟有多大、什么时候出现、又通过什么路径出现、不同研究给出的测算不尽相同。

MIT经济学教授Acemoglu较为悲观，他认为，未来10年AI每年对全要素生产率的贡献约为0.07至0.1个百分点，幅度相当有限；经济合作与发展组织（OECD）的一项研究给出的结果约为每年0.25至0.6个百分点；也有研究测算达到0.5至1.3个百分点。

2025年诺贝尔经济学奖得主、法国经济学家菲利普·阿吉翁则给出了相对乐观的测算，仅考虑AI对商品和服务生产中任务的自动化，未来十年，AI就有望使生产率增速每年额外提高0.68个百分点，这一影响与根据IT革命经验推算出的生产率提升处于同一量级。“0.68个百分点只是一个下限。”如果进一步考虑AI促进新想法产生的作用，阿吉翁认为，生产率增速每年还可能额外提高至少约0.4个百分点，合计潜在提升约1.08个百分点。但他同时警示，技术突破并不必然带来增长——能否兑现，取决于竞争政策、教育体系和劳动力市场制度能否同步跟上。

北京大学国家发展研究院副教授赵波则从增长机制出发认为，AI正在降低专业技能获取成本、扩大市场参与主体，并降低创新试错成本。换句话说，AI真正的经济价值，不只是让原来的人把原来的事做快一点，而是能不能让过去太贵、太难、无法规模化的事情，变得可做、可买、可交易。AI新经济的关键词，正在从“效率”转向“增量”。

AI越来越能干，人的工作会被替代吗？

上海交通大学安泰经济与管理学院讲席教授陆铭隔空回应“马斯克之问”：“人工智能不会取代就业，也不会取代职业，它只会取代能力。”在他看来，一个岗位并不会因为AI出现就整体消失，而是其中不同任务被重新拆分：越标准化、越重复的部分越容易被机器接手；越需要理解人、适应复杂场景、作出价值判断的部分，人的优势反而更加突出。

摩根士丹利中国首席经济学家邢自强则泼了冷水：这轮AI扩散比过去工业革命快得多，“新岗位的创造，赶不上对旧有岗位的蚕食和冲击完全可能发生，一些入门级岗位可能率先减少”。AI时代的就业问题不能简单归结为“岗位增加还是减少”，更现实的问题是技术变化的速度，能不能和人的学习、转型速度匹配。

AI什么都懂，我们上学还需要学什么？

香港科技大学（广州）协理副校长熊辉提出，教育不能只训练机器已经擅长的记忆、标准答案与重复刷题，教育的重心应当转向提问、判断、创新、协作这些差异化能力；AI实现了“知识平权”，但不会自动实现“能力平权”，驾驭AI的能力才是拉开人与人差距的关键。

作家刘震云与香港大学计算与数据科学学院院长马毅则从人文视角补充：AI擅长学习人类沉淀下来的“共性知识”，但个体独特的体验、情感、价值取向，是机器难以复刻的，AI不是洪水猛兽，人类应当学会借助AI放大自我，而不是一味逃避技术。

观点各有侧重，部分判断甚至看似相互矛盾。但这些交锋本身具备重要价值：它说明AI新经济还处在发展早期，不存在一套可以套用的标准答案，在狂热的技术叙事之下，经济学、社会学、人文领域的冷静思辨，是AI行稳致远必不可少的制衡力量。

支撑：国家基建与企业创新的相互成就

透过外滩大会的论坛发言、产业展区的实践案例可以看见，“AI新经济”不会依靠单点技术奇迹凭空诞生，它的生长，离不开国家层面数字基础设施底座、企业场景创新、跨产业协同共创的互相支撑。

基建红利正在释放。IDC中国企业软件市场研究经理王楠在外滩大会发布的研究显示，2025年至2030年，中国AI数据基础设施市场将以37.7%的复合增速增长，2030年市场规模达738亿美元，到2035年有望达到1548亿美元，较2025年增长超过10倍。中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓则援引数据称，今年中国开源模型在全球主要开源社区的下载量首次超过美国，7月、8月调用量排行榜前六名均由中国自主研发的开源大模型占据——开源模型正在成为面向全球的科技公共品。

基建与创新的相互成就，在应用层面已经能看到样本。健康AI蚂蚁阿福最新用户数达1.5亿，其中55%来自三线及以下城市、近30%为老年人，印证了蚂蚁集团副总裁、蚂蚁健康事业群总裁张俊杰所说的“让健康状态看得懂、管得好、被关心”；达摩院平扫CT+AI一次扫出5种癌症，落地丽水中心医院等多家医院，不到一年筛查超10万份影像、确诊900多例；蚂蚁消金升级场景风控覆盖230多个细分场景，2026年场景化提额同比增长30%，相关用户不良率比整体均值低20%，蚂蚁消金总经理江浩披露，2025年AI辅助调解员化解纠纷3.6万件，纠纷化解率达99%。

产业协作指向更深的层面。在主论坛圆桌“当Agent成为交易主体”中，蚂蚁集团CEO韩歆毅、OPPO高级副总裁兼首席产品官刘作虎、阿里巴巴集团首席科学家周靖人、万事达卡首席产品官Jorn Lambert共同指出，智能体从“会办事”走向“会交易”，会遇到供需两端“鸡与蛋”难题，单一企业无法独自完成生态闭环，需要全产业链一起补齐身份、授权、审计追溯的信任基础设施，才能推动Agent商业化规模化落地。

谋远：“AI新经济”的行业价值共识

人工智能，正在从一个技术变量，逐渐变成一个经济变量。来自全球学界、产业界的嘉宾在AI发展的底层逻辑上，形成了珍贵的集体共识，这是面向“AI新经济”，整个行业需要共同恪守的方向。

共识一：人的位置不可替代，AI时代比拼的是人机协作，而非机器全面替代人类。陆铭提出“取代能力而非职业”；熊辉强调要培养机器差异化能力；刘震云和马毅提醒守住人的个性；阿吉翁呼吁重视手工劳动与软技能。韩歆毅表示，AI经济不能只依靠资本投入，AI应用也不能止步于存量提效。企业需要从降本增效走向价值创造，用AI创造更多新的供给、激活更多新需求，并让个体劳动者和中小企业拥有更多参与新价值创造、分享AI增长红利的能力和机会。

共识二：AI向前跑，安全、信任、制度建设必须同步跟上，不能让技术独自狂奔。智能体时代，安全风险已经从保护数据“客体”，转向管控具备行动能力的智能体“主体”。本次外滩大会正式启动《智能体身份鉴别与授权技术框架》《智能体运行时安全技术要求》两项团体标准，明确智能体需要实现鉴身份、识意图、守运行，做到可信、可控、可追溯。

共识三：面对AI巨大的不确定性，保持谦逊，为未知预留空间。诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特把AI定义为“开普勒阶段”，反复强调面对AI，最稀缺的品质是谦逊。放眼全球维度，江小涓也提示，AI是“生而为全球”的创新，竞争已经从模型比拼延伸到制度、合规、国际规则的体系博弈，技术迭代、全球格局变化都充满变数，企业与制度设计都需要为未知留出调整余地。

每一次技术革命真正到来的时候，人们往往很难准确说出历史究竟从哪一天开始转向。但至少在今年外滩大会上，一个变化已经足够清晰：AI新经济，正在从技术的故事，变成经济和人的故事。

来源：中国经济网微信（记者王俊杰）

本文源自：中国经济网