AI加速落地：增长从哪来、红利归谁

《财经》新媒体 撰稿人 舒志娟/文 素素/编辑

“AI经济的新形态已经跑出来了，但AI经济学还没有真正开始。”在2026外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上，上海财经大学校长刘元春一开场就抛出这句引人深思的观点，瞬间引发全场讨论。

9月9‑12日，2026 Inclusion外滩大会落地上海。1.5万平方米科技展区里，300多家企业集中登台亮相。如今的AI，早已不局限于写文案、生成文字，而是进化到直接交付结果、动手办成事的阶段。

智能体可以帮你下单咖啡、预约家政、提供健康咨询；40余家具身智能企业带来的机器人，走出演示展台，真正扎根零售、物流、工业一线。AI也挣脱手机屏幕的束缚，在眼镜、汽车等各类终端流转，跨软件协同处理事务，人走到哪里，智能化服务就跟到哪里。

AI改变现实的浪潮已然到来，但它最终是替代人类，还是赋能人类？红利会普惠大众，还是向少数主体聚集？行业对此，依旧没有标准答案。

从生活琐事到药房分拣 智能体打通千行百业真实场景

如果说前几年行业还在为“大模型能写诗、能写代码”而兴奋，那么到了2026年，衡量AI价值的标准已经明显改变，能不能真正办事，正在取代能不能聊天，成为新的分水岭。AI不再只是生成文本，而是要直接交付结果，能办事的AI Agent（智能体）成为这一轮落地竞赛的主角。

在2026外滩大会展区，30多个智能体应用集中亮相，其中“8小时外生活圈”的演示吸引了不少人驻足。餐饮、出行、购物、家政等需求被接入同一个智能体入口。过去想每天固定时间喝一杯咖啡，得重复打开App逐项操作，现在只要对阿宝说一句“每天10点帮我买杯星巴克冰美式”，它就能记住这个习惯，到点自动下单。戴上千问AI眼镜，抬眼问一句“附近有什么神券”，阿宝可以帮忙找到优惠餐饮券；坐进理想汽车，对“理想同学”说“帮我缴停车费”，背后也可以由蚂蚁的AI生活智能体阿宝完成相关服务。

在“未来家庭”“未来乡村诊所”“未来医院”展区，从餐前拍照、连体脂秤，到AI挂号、云陪诊、读报告，呈现出一条完整的AI医疗服务链路。即使身处偏远地区、听不懂普通话的老人，也能获得基于权威科普的健康参考建议，这比任何炫技都更接近“普惠”的本义。

来到零售药房，搭载蚂蚁灵波通用大脑的机器人，正在80厘米宽的窄通道中自主完成订单接收、药品识别、分拣与交付。无需改变门店原有布局和药品摆放，即可在真实零售药房中落地。目前，机器人已在上海国大药房的真实门店中开始工作，承担药品分拣工作，尤其在夜间可以很大程度缓解药剂师的工作压力。与此同时，同一套机器人大脑还能驱动不同形态的机器人在多场景中作业，包括在物流仓库里分拣随机包裹，在工业场景中完成零部件上下料，呈现“一脑多机”走向千行百业的态势。

此外，由复旦大学眸深具身大模型驱动的轮式双臂机器人，可以识别洗衣机螺栓结构和装配孔位，自主完成抓取、定位、插入和拧紧。

从“会生成”到“能执行”，再到“可交易”，智能体在本届外滩大会上展现出一种新的商业形态。对企业来说，它正在成为一种新的经营单元和数字劳动力；对用户来说，它是一个可对话、可托付的服务入口和生活伙伴；而对整个市场而言，交易的触发方式正在被重写，一次碰触、一句指令，甚至一个眼神，都可能成为下一笔生意的开端。

人工智能正从技术热点演变为重塑经济与社会结构的核心变量。相关部门工作报告连续三年部署“人工智能+”行动，2026年首次提出“打造智能经济新形态”。北京大学国家发展研究院副教授赵波认为，AI正在降低专业技能获取成本、扩大市场参与主体、压低创新试错成本。换言之，AI的经济价值不只是让原来的人把原来的事做得更快，而是让过去太贵、太难、无法规模化的事情，第一次变得可做、可买、可交易。

万亿AI投入 回报仍不确定

从知识工作自动化到生产要素重构，AI的渗透已超越工具性应用，成为驱动经济增长的核心力量。然而，AI经济与传统技术革命存在明显差异，企业为维持优势持续加码创新投入，算力需求随效率提升不降反增，市场集中度上升。这些特征指向同一个问题，AI带来的生产率提升，能否转化为可持续的经济增长？

蚂蚁集团CEO韩歆毅算了一笔账，亚马逊、微软、谷歌和Meta四家公司2026年计划资本开支合计超过7000亿美元。他表示，资本开支对经济的拉动作用具有阶段性，只有转化为持续性的产出和价值，才能带来长期经济增长。如果AI只是停留在提效和替代式应用，没有创造增量需求，可能带来供需失衡、投入产出不匹配等新的问题。

他以电气化进程为例，电力出现后，推动经济跃迁的不是发电本身，而是此后数十年间家用电器、工厂电气设备、城市有轨电车等无数新产品的出现。AI同样需要从降本增效走向价值创造，用新供给激活更多新需求。

北京大学国家发展研究院院长黄益平认为，AI对经济的最终影响尚无定论。AI有望显著提升全要素生产率，但也会改变就业结构和收入分配，影响消费和总需求。在供给能力被AI进一步抬高的同时，如果收入分配对需求形成抑制，当下的"供强需弱"可能由阶段性现象转为长期性的经济特征。在他看来，理解AI对经济的影响，不能只看技术本身，还要看技术如何真正进入经济体系。

这意味着，中国的AI新经济不能只围绕少数科技企业展开。一方面，需要更优秀、性价比更高的大模型，需要算力基础设施投资，也需要发挥能源、制造业体系和应用场景优势。另一方面，更需要一种普惠包容的AI新经济，让AI进入更多真实场景，让中小企业参与其中，让普通劳动者也有机会分享生产率红利。

不仅如此，AI的全球化特征正在改变企业的成长路径。过去，企业通常先在国内完成产品验证和规模化，再进入海外市场。但模型、数据和数字产品的边际成本极低，互联网也降低了跨地域服务成本，一项AI产品从诞生之初就可能面对全球用户。这一变化不只体现在产品市场，也可能影响产业链分工。以AI制药为例，AI显著加快靶点发现和分子设计，但临床试验仍需遵循原有周期。当产业链前端的创新能力快速爆发、后端能力无法同步扩张，新的全球分工便可能出现。

诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特表示，亚洲和美国的AI投入都在快速增长，但巨额投入并不意味着高回报已经确定。这些投入建立在可疑的模型之上，没人知道这些模型到底会产出什么。他同时指出，另一个被低估的变量是来自亚洲的竞争。中国拥有海量数据和强大算力，在大数据应用方面是引领者之一。当AI越来越依赖数据、算力以及模型能力的持续迭代，拥有这些基础条件的中国和亚洲市场，将直接影响全球AI产业的竞争格局。

中国社会科学院大学教授江小涓指出，AI竞争正在从模型和产品之间的竞争，延伸到政策体系、产业生态和国际规则的全方位体系竞争。她表示，AI是生而为全球的创新。过去以产业链分工为基础的全球化逻辑正在发生变化。企业从诞生之初就面向全球，数据合规、牌照、全球税务等能力，不能等到准备“出海”之后再补。这些竞争与规则的重塑，最终将决定生产率提升能否真正兑现为可持续的增长。

分配机制 AI革命的终极考题

当AI真正进入场景、开始提高效率后，谁会从效率提升中受益？这仍是AI经济需要回答的重要问题。

随着人工智能技术快速发展，其对就业、社会结构以及经济模式的影响正在成为全球关注的话题。有观点认为，人工智能时代可能成为人类历史上最动荡的时期之一，当前社会对于AI带来的变化准备仍然不足。未来需要制定更加完善的应对方案，为部分职业设置“人类专属岗位”，以应对AI可能带来的替代冲击。

不过，在中金公司首席经济学家缪延亮看来，目前AI对整体劳动力市场的冲击尚不明显，但局部信号已经出现。收入水平越高，AI的暴露度越高，这意味着AI影响的岗位层级较上一轮信息技术革命更高。更值得关注的变化发生在招聘端，在某些行业，入门级岗位的需求已经出现收缩迹象。缪延亮认为，AI未必先裁掉已有员工，但可能首先减少企业对初级岗位的招聘。

摩根士丹利中国首席经济学家邢自强则提醒，留给社会调整的时间可能比想象中更短。这一轮AI技术扩散的速度，可能显著快于过去几轮工业革命。蒸汽机、电气化的普及通常经历几十年，劳动力市场有两三代人的时间完成职业培训和转型，而这一轮AI可能在十年左右迅速铺开。中国第一次与美国几乎同时站在新一轮技术革命的起点，没有现成经验可以照搬。

企业今天节省的用工成本，可能正是明天被压缩的消费需求。效率持续提升，新产品不断涌现，但如果买得起的人没有同步增加，AI创造的供给终将遭遇需求约束。

上海交通大学教授陆铭将人的能力分为两类，一类是标准化、重复、可编码的操作技能；另一类是理解力、沟通力、共情力、组织力、审美和价值判断等人类能力。AI替代的更多是前者，后者在AI时代反而更加稀缺。在养老、餐饮等服务场景中，大量需求低频、非标准，还包含沟通、情绪价值和随机应变，机器每增加一种能力都意味着新的成本。服务业因此成为人类最后的护城河。

要让AI创造的增长转化为更多就业和收入机会，教育是绕不开的一环。香港科技大学（广州）协理副校长熊辉认为，AI时代教育的目标需要从掌握多少知识转向能不能形成与机器不同的能力，教育不应该继续把做题本身等同于能力，真正拉开差距的，可能变成提问能力、判断能力、经验和品味。

刘元春指出，AI经济学仍处于起步阶段，它将如何改变增长、就业、分配和全球产业体系，目前没有标准答案。效率提升之后，分配机制能否跟上，将决定这场技术革命最终惠及多数人，还是成为少数人的盛宴。