新智元報道

編輯：編輯部

作者：王捷

【新智元導(dǎo)讀】本文作者為摩爾線程天使投資人、中國初代AI投資人王捷。他于今年8月發(fā)表了《浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》一文，對即將到來的AI經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了展望和解讀。本篇文章是他近期對當(dāng)前AI的思考的小結(jié)。

《浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》（以下簡稱「文章」）發(fā)表以來，AI行業(yè)繼續(xù)發(fā)生了眾多大事：

OpenAI牽頭的千億美金「循環(huán)交易」引發(fā)「AI泡沫論」大討論，

模型公司估值來到數(shù)千億美金級別，

而Gemini 3和GPT5.2等新發(fā)布模型版本又持續(xù)體現(xiàn)了能力進(jìn)步，

中國模型也持續(xù)在開源領(lǐng)域保持全球領(lǐng)先。

我們看到，與AI相關(guān)的歷史事實，正繼續(xù)以「非線性、非均勻」的特征往前發(fā)展：

Scaling Law并未收斂，AI行業(yè)繼續(xù)呈現(xiàn)加速發(fā)展的特點，與AI相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動規(guī)模來到了前所未有的量級；

同時，歷史進(jìn)程呈現(xiàn)出「非均勻」的面貌，雖然人們是在同一個時空下，但是與AI有關(guān)的經(jīng)濟(jì)社會活動，和與AI無關(guān)的經(jīng)濟(jì)社會活動，看起來不在同一個歷史進(jìn)程中，前者正以強(qiáng)大的動能迅猛往前發(fā)展，而后者維持著我們所熟悉和習(xí)慣的、傳統(tǒng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的節(jié)奏和特點。

另外，文章發(fā)表以來，一些行業(yè)領(lǐng)袖表達(dá)了與文章類似的觀點。如馬斯克認(rèn)為社會將進(jìn)入「全民高收入」時代；黃仁勛推測AI將把全球GDP推高5倍至500萬億美元，以及對于「AI工廠」、「數(shù)字員工」的討論。

如何在有效框架下具體地討論這些問題，越發(fā)成為大家共同的關(guān)注。

基于以上，為了集中回應(yīng)讀者朋友對于文章的興趣，也為了對文章所表達(dá)的內(nèi)容做更進(jìn)一步的闡述，我們整理了關(guān)于AI經(jīng)濟(jì)的四十個重要問題，供關(guān)心AI大模型接下來對于經(jīng)濟(jì)、社會影響的朋友們參考。

我們希望這些觀察，之于即將展開的AI經(jīng)濟(jì)，能對其為什么會發(fā)生、將有哪些結(jié)構(gòu)性特征，給出一些可參考的觀察；對于AI經(jīng)濟(jì)將要如何展開，給出一些理解、預(yù)判的視角、基準(zhǔn)和指標(biāo)；對于AI大模型即將帶來的對于社會、經(jīng)濟(jì)的全面影響，給出一些觀察和分析的基礎(chǔ)框架。

在一個即將展開的未知大時代，我們相信要揭開其全貌，提出問題，是開始的方式之一。

問題一：Transformer架構(gòu)的Scaling Law在何處收斂？

• Scaling Law啟動了我們當(dāng)前所在的AI大模型發(fā)展的大浪潮；

• Scaling Law作為AI大模型行業(yè)發(fā)展的基石，將會在何種條件下、什么時候收斂？

問題二：Transformer之后，下一個將AI智能往前大幅推進(jìn)的架構(gòu)是什么？會誕生在哪里？

• 這會決定我們到達(dá)transformer架構(gòu)下的AI能力上限后，繼續(xù)往哪里走；

• 目前全球眾多AI研究機(jī)構(gòu)在做這方面的探索；正如2015年成立的OpenAI帶來了這一輪的大語言模型浪潮，目前的邊緣地帶在十年后又可能成為最重要的技術(shù)推動力量。

問題三：我們需要知道更多關(guān)于AI大語言模型基礎(chǔ)規(guī)律

• 目前，我們已經(jīng)知道大語言模型的推理成本每12個月下降90%、能力密度約每100天翻一番、完成復(fù)雜任務(wù)的能力每七個月翻倍等一些關(guān)于大語言模型的規(guī)律；

• 我們能否發(fā)現(xiàn)AI大語言模型的「摩爾定律」？

問題四：AI將以什么樣的順序、在什么時間擴(kuò)散到各個行業(yè)、整個社會？

• 回看蒸汽機(jī)和電力的擴(kuò)散過程，基本分為核心原理成熟、工程化成熟、跨行業(yè)和規(guī)?；渴?、成為基礎(chǔ)設(shè)施四個階段；

• 當(dāng)前的AI，處在核心原理成熟當(dāng)中（Scaling Law尚未收斂）、工程化尚有巨大發(fā)展空間（如Deepseek、Kimi通過工程優(yōu)化都實現(xiàn)了明顯提升模型效能）、跨行業(yè)和規(guī)?；渴鹛幵谠缙?/strong>（各行業(yè)的專用agent均剛剛出現(xiàn)，都還在探索各自行業(yè)適用AI的最優(yōu)解），這樣一個階段；

• 蒸汽機(jī)完成上述過程用了120–150年，電力完成上述過程用了80–100年；

• 我們初步預(yù)計，AI完成上述整個過程可能會用40–60年；AI的研究始于1956年的達(dá)特茅斯會議；如果把2012年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet作為核心原理成熟的起點的話，那AI可能在2035到2050年完成上述過程。

問題五：Transformer架構(gòu)的Scaling Law收斂時，對應(yīng)的AI工作能力是怎么樣的？需要一套對于AI Agent工作能力的評測體系

• 也就是，屆時全球最領(lǐng)先的AI大模型所具備的「工作能力」，將會達(dá)到什么水平？對于這里的AI工作能力，我們需要量化的評估指標(biāo)，即一套對于AI Agent工作能力的評測體系；

• 當(dāng)前流行的各項AI能力評測基準(zhǔn)，評測任務(wù)基本不來自于真實經(jīng)濟(jì)活動；我們需要構(gòu)建評測任務(wù)來自于真實經(jīng)濟(jì)活動的評測基準(zhǔn)；

• 以上評測體系，可以讓我們知道不同推理能力的AI大語言模型的ROI/創(chuàng)造價值能力。

問題六：關(guān)于「經(jīng)濟(jì)圖靈測試」

• 在文章中我們提到，對于從事經(jīng)濟(jì)活動的AI而言，更好的評估基準(zhǔn)是專門來評估其從事經(jīng)濟(jì)活動的能力，我們將其命名為「經(jīng)濟(jì)圖靈測試」；

• 基于問題五提到的評測體系，我們應(yīng)該有能力構(gòu)建可用的「經(jīng)濟(jì)圖靈測試」標(biāo)準(zhǔn)，來評價什么情況下我們認(rèn)為AI獨立完成了經(jīng)濟(jì)任務(wù)，什么情況下我們的經(jīng)濟(jì)和社會可以完全接受AI完成的工作結(jié)果，以及我們是否同意AI持續(xù)為我們完成這樣的工作。

問題七：關(guān)于產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)（Output Augmentation Multiple）

• 用一個經(jīng)濟(jì)體中一個勞動力一年的總成本，投入到AI和機(jī)器人系統(tǒng)執(zhí)行該勞動力同樣的任務(wù)，所得到產(chǎn)出與該勞動力一年產(chǎn)出的比值，我們稱之為「產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)」；

• 產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)，是這次由AI驅(qū)動的工業(yè)革命帶給人類的結(jié)果的最顯式和簡潔的表達(dá)：同樣的投入，人干和AI干，后者的產(chǎn)出是前者的多少倍？

• 在數(shù)字世界和物理世界，產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)各是多少？哪些行業(yè)的產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)高，哪些行業(yè)的產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)低？

問題八：不同行業(yè)、不同經(jīng)濟(jì)體、AI經(jīng)濟(jì)不同發(fā)展階段的產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)各是多少？

• 不同行業(yè)、不同經(jīng)濟(jì)體的產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)各不相同；當(dāng)我們有足夠多的樣本，我們將可以統(tǒng)計出這些產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)各是多少；這些產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)將為我們提供不同行業(yè)、不同經(jīng)濟(jì)體的「AI濃度」和「AI有效度」；

• 在AI經(jīng)濟(jì)的不同發(fā)展階段，會有不同的產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)；隨著AI對于全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)越來越大，對于產(chǎn)出增強(qiáng)倍數(shù)的跟蹤，將有助于我們理解整個這次AI工業(yè)革命。

問題九：在問題一的收斂狀態(tài)到來時，AI帶來的工作能力會把一個經(jīng)濟(jì)體的全要素生產(chǎn)率提高百分之多少？會把穩(wěn)態(tài)下的全球GDP增長率提高百分之多少？以及，AI生產(chǎn)力會把全球的GDP提高到目前全球GDP的多少倍？

• 我們知道，全要素生產(chǎn)率決定一個經(jīng)濟(jì)體的長期經(jīng)濟(jì)增長率。如果AI的工作能力提高了全要素生產(chǎn)率，那也會提高全球的長期經(jīng)濟(jì)增長率。

• 第三問是問題七的加總：也就是我們在文章中提到的，「N倍于當(dāng)前人類經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的產(chǎn)出能力」；

• 現(xiàn)在大家對此有很多積極的猜測，比如黃仁勛認(rèn)為是5倍；但是，我們需要更多扎實的基礎(chǔ)性統(tǒng)計和計算工作。

問題十：我們會怎樣進(jìn)入「非稀缺經(jīng)濟(jì)」？

• 對于一個經(jīng)濟(jì)體，我們將有機(jī)會定義其單位時間的「產(chǎn)出/需求比」（Output–Demand Ratio），即該經(jīng)濟(jì)體的單位時間總產(chǎn)出，比上該單位時間該經(jīng)濟(jì)體總需求的倍數(shù)；

• 當(dāng)單位時間的「產(chǎn)出/需求比」大于多少時，人們會感覺處在一個「非稀缺經(jīng)濟(jì)」中。

• 哈耶克認(rèn)為，「社會經(jīng)濟(jì)問題即：人們?nèi)绾尾拍軌虼_使那些為每個社會成員所知道的資源得到最佳使用的問題，也就是如何才能夠以最優(yōu)的方式把那些資源用以實現(xiàn)各種唯有這些個人才知道其相對重要性的目的的問題?！苟?strong>有關(guān)各種情勢的知識（the knowledge of the circumstances），從來就不是以一種集中的且整合的形式存在的，而僅僅是作為所有彼此獨立的個人所掌握的不完全的而且還常常是相互矛盾的分散知識而存在的?！?/p>

• 即，因為真實世界的多樣和復(fù)雜性，從事經(jīng)濟(jì)活動的人們在不同領(lǐng)域形成了專長和比較優(yōu)勢，有了社會分工和交換，這是我們經(jīng)濟(jì)活動的基本結(jié)構(gòu)；同時，從事不同領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)活動的人們也形成了對該領(lǐng)域?qū)ｉT的認(rèn)知、經(jīng)驗和知識，即上一段所說的「分散知識」。

• 這些「分散知識」，是在每一個有傳承的行業(yè)群體中，由該行業(yè)的第一代人開始發(fā)現(xiàn)，經(jīng)由后面的每一代人繼續(xù)發(fā)現(xiàn)、積累和傳承，到目前我們所處的這一代人腦中。這些「分散知識」通常以行業(yè)最佳實踐、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)操作流程（SOP）、行業(yè)操作守則、該行業(yè)核心群體視之為財富的經(jīng)驗和認(rèn)知等形式存在，是該行業(yè)的核心知識，為該行業(yè)的核心群體所護(hù)衛(wèi)，會被嚴(yán)格控制傳播范圍，不會輕易傳播為大眾所知。

• 這些「分散知識」，正是各個行業(yè)的從業(yè)人群，在此行業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動中謀得成果和經(jīng)濟(jì)利潤的信息和知識基礎(chǔ)。目前我們可以看到，各個行業(yè)的「分散知識」，都正在被上傳到由agent構(gòu)成的數(shù)字層中。

• 數(shù)字層中的agent可以執(zhí)行經(jīng)濟(jì)任務(wù)，「分散知識」被上傳至數(shù)字層后，將通過數(shù)字層中億萬個agent持續(xù)發(fā)揮作用。未來，當(dāng)數(shù)字層執(zhí)行的經(jīng)濟(jì)任務(wù)在人類所有經(jīng)濟(jì)任務(wù)中占比達(dá)到大部分或者絕大部分時，是否意味著，「分散知識」的發(fā)現(xiàn)、積累和傳承，將主要在數(shù)字層中進(jìn)行？這些過程與之前人類的這類過程有什么區(qū)別？

問題十五：「數(shù)字層」將如何幫助、提升、增強(qiáng)用戶？

• 從有計算機(jī)開始，人們就希望計算機(jī)能夠輔助和增強(qiáng)人類，如「互聯(lián)網(wǎng)之父」J.C.R. Licklider在1960年的經(jīng)典論文《Man-Computer Symbiosis》指出，計算機(jī)的價值在于放大（amplify）人類思考與推理的能力，計算機(jī)應(yīng)該作為人類的「認(rèn)知放大器（cognitive amplifier）」；

• 「有限理性」的提出者赫伯特·西蒙認(rèn)為，人類認(rèn)知能力受限于注意力、記憶、計算能力，因此是「有限理性」；計算機(jī)可以提供搜索、計算、模擬與信息組織能力，因此能夠擴(kuò)展（amplify）人類的有限理性；

• 「數(shù)字層」全面輔助人與物理世界的互動，進(jìn)一步提高人類「收集信息-決策-行動」全鏈條的理性化程度，是人類理性化的再一次重大進(jìn)展；

• 具體而言，人們作為AI產(chǎn)品的用戶，已經(jīng)可以感受到Chatbot和Agent在信息搜集、信息整理、邏輯化分析、形式化推理、無偏差實時執(zhí)行、自我反思、反饋閉環(huán)方面的優(yōu)秀功能，這些功能可以在各個實際場景幫助、提升、增強(qiáng)用戶；

• 同時，「數(shù)字層」擁有上限非常高的智商和情商，可以作為普惠的、貼身的導(dǎo)師，幫助每個人成為更優(yōu)秀的自己。

問題十六：具體而言，什么樣的公司，會是構(gòu)成「數(shù)字層」的有力競爭者？

• 這會很大程度上很具體的決定，未來二十年我們生活在一個什么樣的數(shù)字世界當(dāng)中，由誰向我們提供數(shù)字世界的基礎(chǔ)設(shè)施；

• 互聯(lián)網(wǎng)平臺公司、基座模型公司、手機(jī)公司、AI硬件公司、垂類AI Agent、機(jī)器人公司都是構(gòu)成「數(shù)字層」的有力競爭者；誰會勝出？在什么時候？

問題十七：看起來，構(gòu)成「數(shù)字層」的公司們，大部分以前也存在，為什么現(xiàn)在要單獨以「數(shù)字層」來理解他們呢？

• 我們在文章中提到，在人類活動數(shù)字化進(jìn)程的第一階段，互聯(lián)網(wǎng)時代和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)字世界起到的最大的作用是匹配，思考和決策還是需要人腦來做，數(shù)字世界不能單獨閉環(huán)地完成工作；在人類活動數(shù)字化進(jìn)程的第二階段，數(shù)字世界可以閉環(huán)完成「收集信息-決策-行動」鏈條，便可以作為人和物理世界互動當(dāng)中的「代理層」，也就是文中提出的「數(shù)字層」。

• 為什么人一定會把大部分與物理世界的互動交由經(jīng)過這個「代理層」來處理呢？因為這個「代理層」可以增強(qiáng)人的理性和行動能力從而提高效率，以及降低交易成本；在這幾件事情上，有「數(shù)字層」和沒有「數(shù)字層」的差異巨大。

問題十八：「數(shù)字層」會成為經(jīng)濟(jì)和社會的一個基礎(chǔ)設(shè)施嗎？

• 在個體意義上，「數(shù)字層」是個人和物理世界之間新出現(xiàn)的「一層」，可以極大增強(qiáng)個人行動的理性和行動能力，增強(qiáng)到「數(shù)字層」出現(xiàn)之前個人很難達(dá)到的程度；同時降低經(jīng)濟(jì)活動的交易成本；

• 因此在總體意義上，「數(shù)字層」是個人和物理世界之間新出現(xiàn)的「一層」，在本文問題四的AI擴(kuò)散完成后，一種可能性是，大部分的經(jīng)濟(jì)活動都會通過「數(shù)字層」來完成，「數(shù)字層」會成為整個經(jīng)濟(jì)和社會中重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

問題十九：我們當(dāng)前處在「數(shù)字層」發(fā)展的什么時間點上？

• 就「數(shù)字層」的出現(xiàn)，保證讓「數(shù)字層」造福于人類而言，我們目前處在一個非常重要、同時也非常短暫的窗口期；

• 如果我們齊心協(xié)力往正確的方向推動，「數(shù)字層」可以成為人類能力的「放大器」、「增強(qiáng)器」，讓機(jī)器智能補(bǔ)足人類的短板，同時核心的、終局的決策和權(quán)限保留在人類手中；

• 但另一方面，也存在「數(shù)字層」脫離我們控制，以及「數(shù)字層」的紅利僅為少數(shù)人享有的風(fēng)險，這是人類在這個階段需要協(xié)力解決的重大問題。

范式變化：整個經(jīng)濟(jì)活動范式從「人的認(rèn)知和經(jīng)驗—行動—經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出」變?yōu)椤甘褂秒娏驼{(diào)用算力的AI大模型計算—行動—經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出」。

問題二十：AI大模型商業(yè)形態(tài)的終局：在能源、算力、基座模型、應(yīng)用之間的價值分配是怎么樣的；通俗的話來說，用戶所付的一塊錢，是如何在以上四層之間分配的？

• 目前我們處在AI經(jīng)濟(jì)剛剛啟動的階段，我們能看到的是，行業(yè)在基座模型研發(fā)和算力消耗上投入了大量的花銷，應(yīng)用層的價值占比還很小，AI計算尚未引起（局部或全局）的能源價格上漲。

• 我們希望知道在AI大模型商業(yè)形態(tài)來到穩(wěn)態(tài)的時候，以上四層的價值分布，以便于我們推斷AI經(jīng)濟(jì)將給整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)如何帶來影響。

• 目前可以預(yù)見的是，算力、模型層有顯著的價值分配占比，且全球算力、模型層只有數(shù)量不多的一些公司，那意味著全球GDP的一定比例會流入這些公司，這些公司會有巨額收入和利潤。我們應(yīng)該如何理解和應(yīng)對這樣巨額的收入和利潤？

問題二十一：AI將按照怎樣的順序，具備從事不同職業(yè)的工作能力？

• 自AI具備泛化地交付工作能力以來，AI在交付的工作，目前主要是代碼、計算機(jī)、數(shù)學(xué)、文生圖/視頻、設(shè)計、教育、線上銷售等純線上工作，以及機(jī)械化、重復(fù)性的腦力工作如筆記整理、發(fā)票整理、賬目整理等工作。

• 如果我們將所有職業(yè)列表出來，AI將按照什么樣的順序，具備每一項職業(yè)所需要的工作能力？總的來看，AI能夠完成的工作，具有任務(wù)清晰可形式化、輸入輸出標(biāo)準(zhǔn)化、評價函數(shù)明確、能力可通過數(shù)據(jù)規(guī)模提升等特點。

• 對于該時間表和發(fā)展順序的合理估計，將有助于我們應(yīng)對接下來要發(fā)生的系列變化。

問題二十二：AI對就業(yè)的沖擊將如何發(fā)生？一個預(yù)估全景圖

• 如問題二十七所述，AI具備泛化地交付工作能力之后，會具備越來越多的職業(yè)所需要的工作能力，也就會在客觀上形成對原有就業(yè)的替代；

• 有了以上「AI如何具備不同行業(yè)工作能力」的路線圖，我們將有能力繪制「AI對就業(yè)的沖擊將如何發(fā)生」的預(yù)估全景圖，以了解和清楚AI造成的就業(yè)替代將會如何發(fā)生；

• 這個預(yù)估全景圖首先是告訴我們未來的全景是怎么樣的，影響的量級有多大，為此我們需要做什么樣的心理準(zhǔn)備；

• 其次，預(yù)估全景圖是一個評價和糾正體系，讓我們知道相較于全局，我們此刻在哪，我們是否偏離了已預(yù)見的航道，如何調(diào)整，是否有調(diào)整的工具；

• 當(dāng)然，我們會根據(jù)實際的進(jìn)展情況，定期來評估和更新這個預(yù)估全景圖。

問題二十三：會否形成初級工作的「真空地帶」？

• 目前AI對初級工作的替代已經(jīng)開始了，在這些工作領(lǐng)域，會否形成初級工作的「真空地帶」？即對于人類有需求的職位直接從中級開始，年輕人沒有了上手的工作，年輕人失去了職業(yè)發(fā)展的初始路徑，這是需要仔細(xì)解決的問題。

問題二十四：工作邏輯的變化：「以任務(wù)為中心」的工作體系正在形成當(dāng)中

• 在由人執(zhí)行的經(jīng)濟(jì)活動中，單個勞動力是最小的行動單元，且單個勞動力需要長期穩(wěn)定從事某個工作，因此工作可被拆分的最小單元是職業(yè)/職位/工種，人類的工作是以職業(yè)為基本單元；在由AIAgent執(zhí)行的經(jīng)濟(jì)活動中，最小的執(zhí)行單元是「一個任務(wù)」，因此工作可被拆分的最小單元是任務(wù)?！溉蝿?wù)」是遠(yuǎn)比「職位/工種」更小的執(zhí)行單元。

• 當(dāng)AI在整個經(jīng)濟(jì)活動中承擔(dān)的工作占比越來越大之后，工作的基本單元，會日漸從職業(yè)變化為任務(wù)。整個工作體系可能從「以職業(yè)/職位為中心」向「以任務(wù)為中心」轉(zhuǎn)變，「以任務(wù)為中心」的工作體系正在形成當(dāng)中。

• 「以任務(wù)為中心」的工作體系將使得工作的顆粒度更細(xì)，經(jīng)濟(jì)活動將被劃分為可被更加細(xì)密排列的基本單元，從而提高經(jīng)濟(jì)活動的效率。

• 職業(yè)可以被拆解為任務(wù)，也意味著人仍然作為職業(yè)主體的情況下，原來由其負(fù)責(zé)的任務(wù)，可以被AI來完成。這也是一種形式的人機(jī)協(xié)同。一方面，這是工作場景中「AI協(xié)助人」的很好的形式，AI完成一部分任務(wù)，人完成另一些AI尚不能完成的任務(wù)，并且管理AI；另一方面，我們也需要防范一種可能性，即職業(yè)主體仍然是人，但是其負(fù)責(zé)的任務(wù)都已經(jīng)是AI來完成，「每天坐在工位前的還是我，但是有價值的活都是AI在干了，我只是在看著它干活」。

• 「以任務(wù)為中心」的工作體系，將帶來眾多深遠(yuǎn)的影響，需要我們進(jìn)一步探討。

一個人機(jī)共生、AI作為工作同事的階段正在到來。

問題二十五：正在出現(xiàn)當(dāng)中的AI員工

• AI具備（泛化）交付工作的能力之后，這些具備工作能力的AI，可以成為實際意義上的「AI員工」；

• AI員工都具備哪些特點？AI員工與人類員工的區(qū)別有哪些？哪些行業(yè)將率先擁有AI員工？

問題二十六：組織中的AI員工

• 可以預(yù)見，在我們的各類組織（如公司、非營利組織、政府等）中，都會出現(xiàn)AI員工；

• AI員工將給組織的管理帶來哪些變化？如AI員工的招聘、培訓(xùn)、考核，都會是什么樣的？AI員工將如何與人類員工分工協(xié)作？

• AI員工將如何改變組織，帶來組織形態(tài)的哪些變化？

問題二十七：廣大的中小企業(yè)可以因為AI員工獲得較之前更強(qiáng)的競爭能力嗎？

• 當(dāng)前使用了AI Agent參與工作流程的中小企業(yè)，反饋他們認(rèn)為自己獲得了遠(yuǎn)超過當(dāng)前人類員工人數(shù)的工作能力；廣大的中小企業(yè)可以因為AI員工，獲得較之前更強(qiáng)的競爭能力；

• 中小企業(yè)競爭能力的增強(qiáng)，有可能提高初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)業(yè)成功的概率，可能使得更多大公司的核心員工成立自己的公司，可能使得某些經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的重要資源更廣泛地分布。

「數(shù)字層」可能成為一個細(xì)顆粒度、高頻、跨主體的經(jīng)濟(jì)感知-決策-執(zhí)行層。

問題二十八：AI經(jīng)濟(jì)階段的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計是怎么樣的？數(shù)字層將如何影響經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計？

• 隨著越來越多的經(jīng)濟(jì)活動以數(shù)字化的形式進(jìn)行，越來越多的經(jīng)濟(jì)活動經(jīng)由「數(shù)字層」執(zhí)行，經(jīng)濟(jì)活動中那些物理世界的屬性，將越來越多地體現(xiàn)為數(shù)字世界的屬性；

• 「數(shù)字層」的細(xì)顆粒度、高頻、跨主體特點，可能會為我們提供更豐富的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計工具，相應(yīng)地提高經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計的顆粒度、頻次，并讓我們可能更容易擁有全局的統(tǒng)計結(jié)果。

問題二十九：AI經(jīng)濟(jì)是否可以一部分地平抑經(jīng)濟(jì)周期？

• 經(jīng)濟(jì)周期的形成，與信息不完全、價格和數(shù)量調(diào)整摩擦、預(yù)期與金融放大都有關(guān)系。

• 在「數(shù)字層」成為經(jīng)濟(jì)活動的基礎(chǔ)設(shè)施之后，「數(shù)字層」對以上三個環(huán)節(jié)都能起到緩解和改善的作用：

• 「數(shù)字層」全面了解消費者和生產(chǎn)者等經(jīng)濟(jì)主體，也全面了解物理世界，可能降低經(jīng)濟(jì)狀態(tài)空間的不可觀測性，從而可能降低當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動中信息不完全的程度；

• 「數(shù)字層」可能實現(xiàn)微觀層面的連續(xù)調(diào)節(jié)，把當(dāng)前由人腦判斷做出的調(diào)節(jié)檔位提升數(shù)個數(shù)量級的精度，從而降低價格和數(shù)量調(diào)整的摩擦；

• 「數(shù)字層」連接經(jīng)濟(jì)活動的全局，可能實現(xiàn)全局協(xié)調(diào)和跨期協(xié)調(diào)，可能降低當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動中個體對于信號的主觀放大帶來的波動性。

問題三十：我們應(yīng)該如何發(fā)揮好「數(shù)字層」的優(yōu)勢，盡量避免其潛在的弊端？

• 「數(shù)字層」細(xì)顆粒度、高頻、跨主體的特點，將為我們帶來一個較現(xiàn)在顆粒度更細(xì)、頻次更高、更容易得到全局信息的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施；

• 但同時，這些特點也帶來一些潛在的風(fēng)險，如高頻執(zhí)行的頻次遠(yuǎn)超人腦可以反應(yīng)的范疇，過去在金融量化系統(tǒng)中也曾造成過人腦來不及反應(yīng)的「閃崩」；如何增強(qiáng)「數(shù)字層」的穩(wěn)定性，是需要多方共同努力的課題。

問題三十一：是否以及如何設(shè)計經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中新的政策工具？

• 就已經(jīng)開始顯現(xiàn)的AI對就業(yè)的沖擊，我們應(yīng)該如何設(shè)計勞動力的AI培訓(xùn)、促進(jìn)新崗位產(chǎn)生等緩沖機(jī)制？

• 更一般地，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的調(diào)節(jié)工具，即誕生于工業(yè)革命以來的財政工具和稅收工具，能否適配AI經(jīng)濟(jì)的特點？如果不能完全適配的話，我們應(yīng)該如何設(shè)計新的政策工具？

問題三十二：如何設(shè)計社會財富再分配體系？

• 在AI經(jīng)濟(jì)階段，大量經(jīng)濟(jì)活動的成果積累在模型層和頭部的應(yīng)用層公司，社會財富的分配存在失衡的風(fēng)險；

• 同時，大部分勞動的價值被壓縮；

• 如何設(shè)計有效的社會財富再分配體系？這是我們需要面對的重大課題。

人類發(fā)展的一個歷史規(guī)律是，那些能顯著提高人類生產(chǎn)力和生活水平的技術(shù)進(jìn)步，最終會擴(kuò)散到全世界，遍布這個星球。AI也是如此。世界各國會或先或后地進(jìn)入AI在其整個經(jīng)濟(jì)活動中起重要作用的階段。

問題三十三：世界各國將以什么樣的順序進(jìn)入AI經(jīng)濟(jì)階段？

• AI大模型服務(wù)、AI應(yīng)用服務(wù)、AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，將以什么樣的順序，先后抵達(dá)全球所有國家？世界各國將以什么樣的順序進(jìn)入AI經(jīng)濟(jì)階段？

問題三十四：如何評價一個經(jīng)濟(jì)體的「經(jīng)濟(jì)社會被AI賦能」的程度？

• 我們需要一套體系，來評價一個經(jīng)濟(jì)體的「經(jīng)濟(jì)社會被AI賦能」的程度；

• 該體系初步的指標(biāo)包括企業(yè)的AI使用率（特別是中小企業(yè)）、AI在企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的覆蓋比例、Agent部署密度、企業(yè)員工人均AI交互頻次、居民人均AI交互頻次等；仍需要進(jìn)一步構(gòu)建；

• 該評價體系可以讓各經(jīng)濟(jì)體對于自己處在AI經(jīng)濟(jì)發(fā)展的哪一個相對位置，有更清晰的判斷，便利于這些經(jīng)濟(jì)體制訂自己的AI經(jīng)濟(jì)發(fā)展計劃；

• 該評價體系也可用于國際組織評價全球不同國家地區(qū)的AI發(fā)展情況。

問題三十五：什么是「AI充裕經(jīng)濟(jì)體」/「AI充裕社會」？

• 基于以上評價體系，我們可以建立「AI充裕經(jīng)濟(jì)體」和「AI充裕社會」的概念。這樣的經(jīng)濟(jì)體，是一個AI被充分、適當(dāng)?shù)厥褂?，AI充分賦能經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體，AI可以為該經(jīng)濟(jì)體帶來人類可欲的結(jié)果；

• 是否「AI充?！梗赡艹蔀橄乱粋€階段評價一個國家競爭力的重要指標(biāo)，也是評價「發(fā)達(dá)國家/發(fā)展中國家」的一個重要角度；

• 電力、算力、模型將成為各國家的戰(zhàn)略資源。

問題三十六：「AI欠充裕經(jīng)濟(jì)體」和「AI匱乏經(jīng)濟(jì)體」，應(yīng)該采用什么樣的發(fā)展和追趕策略？

• AI的發(fā)展需要能源、算力、數(shù)據(jù)、算法四個層面的配合建設(shè)。一個經(jīng)濟(jì)體需要以穩(wěn)定、充足、低成本的電力供應(yīng)作為基礎(chǔ)，在本地建設(shè)足夠規(guī)模的算力中心，結(jié)合本經(jīng)濟(jì)體已經(jīng)積累的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、政府?dāng)?shù)據(jù)，通過調(diào)用閉源或者開源基座模型服務(wù)，建設(shè)該經(jīng)濟(jì)體的AI能力；

• 具體到某一個國家和地區(qū)，需要在能源、算力、數(shù)據(jù)、算法四個層面評估本國/本地區(qū)的基礎(chǔ)和現(xiàn)狀，制訂合理、有效、前期成本可控的發(fā)展和追趕策略；

• 模型研發(fā)、AI應(yīng)用研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定、平臺治理可能都發(fā)生在「AI充裕國家」；「AI欠充裕經(jīng)濟(jì)體」和「AI匱乏經(jīng)濟(jì)體」可通過模型本地化、建設(shè)區(qū)域算力節(jié)點來補(bǔ)齊AI能力。

問題三十七：AI經(jīng)濟(jì)會帶來國際分工、國際供應(yīng)鏈的哪些變化？不同國家占全球GDP的比例，將如何變化？

• 傳統(tǒng)國際分工是基于各國不同的技術(shù)差異、勞動力等要素稟賦差異，這些差異是國際分工的前提，也塑造了國際分工的形態(tài)；

• 在AI經(jīng)濟(jì)階段，全球Agent和機(jī)器人建立在同一個「數(shù)字層」之上，全球Agent和機(jī)器人的工作能力將趨同，傳統(tǒng)國際分工的要素稟賦差異前提可能被改變；

• 在AI經(jīng)濟(jì)階段，「按任務(wù)劃分的經(jīng)濟(jì)活動的全球最優(yōu)分配」，是國際分工邏輯的可能性之一；不同國家在「關(guān)鍵任務(wù)節(jié)點的不可替代性」可能成為國家之間分工的重要因素。

• 國際分工變化之后，各國在全球GDP中占比的邏輯也會發(fā)生變化；以及，我們應(yīng)該如何應(yīng)對這種變化帶來的影響？

問題三十八：對于AI經(jīng)濟(jì)階段，全球算力和能源需求的預(yù)估

• 在以上背景下，全球算力需求將以什么樣的速度增長？我們是否會遇到算力供給的瓶頸？

• 激增的算力需求將給能源供應(yīng)帶來哪些變化？我們是否會遇到能源/電力供給的瓶頸？

問題三十九：我們是否可能，以及如何設(shè)定AI與人的能力分工？

• 目前我們看到的情況是，AI可以把數(shù)據(jù)類、分析類的工作做得比人好，而人類在情感、感受、共情、審美、創(chuàng)造力等領(lǐng)域仍然保持絕對優(yōu)勢。這個局面能長期保持嗎？或者說，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大語言模型，其思維能力的邊界在哪里？是否存在一些領(lǐng)域，AI永遠(yuǎn)也追不上人腦的能力？

• 如果有的話，這些領(lǐng)域是什么？如何定義這些領(lǐng)域？計算機(jī)的精確性和人腦的模糊性，是天然的劃分標(biāo)準(zhǔn)之一嗎？

• 如果沒有的話，我們是否應(yīng)該、是否可能設(shè)定一條界限，讓AI的能力停留在這條界限的一側(cè)？如何設(shè)定這條界限？

• 讓人類保有價值設(shè)定、目標(biāo)設(shè)定、判斷力、創(chuàng)造力、情感交流、審美、對AI的監(jiān)督/管理/最終控制權(quán)，是否這條界限的一個答案？

• 如何確保所有的AI大模型開發(fā)商和開發(fā)者，都遵循這條界限？

問題四十：「非稀缺經(jīng)濟(jì)」實現(xiàn)后的閑暇消費和生活意義問題

• AI具備泛化地交付工作能力之后，人類會有可能擁有一個「非稀缺經(jīng)濟(jì)」。在約一百年前，凱恩斯敏銳地看到了這一點，在《我們后代在經(jīng)濟(jì)上的可能前景》中，他寫道：「我們的天性——包括我們所有的沖動和最深層的本能——為了解決經(jīng)濟(jì)問題而進(jìn)化發(fā)展起來的。如果經(jīng)濟(jì)問題得以解決，那么人們就將失去他們傳統(tǒng)的生存目的」?！附?jīng)濟(jì)問題、生存競爭，一直是人類首要的、最緊迫的問題——不僅是人類，而且在整個生物界，從生命的最原始形式開始莫不如此」?！搁L久以來，我們都是被訓(xùn)練著去奮斗而不是去享受 …… 當(dāng)他再也不能在傳統(tǒng)社會的溫床和他所珍視的那些風(fēng)俗習(xí)慣中找到自己的根基時，這個問題就顯得尤為嚴(yán)重。」

• 「人類自從出現(xiàn)以來，第一次遇到了他真正的、永恒的問題——當(dāng)從緊迫的經(jīng)濟(jì)束縛中解放出來以后，應(yīng)該怎樣來利用他的自由？科學(xué)和復(fù)利的力量將為他贏得閑暇，而他又該如何來消磨這段光陰，生活得更明智而愜意呢？」

• 凱恩斯也提出了具體的建議，他認(rèn)為「任何人如果想要生活得舒心暢意，那么他就必須得干一點工作?！?他甚至提出了3小時工作制：「3小時一輪班或每周15小時的工作，也許會使上述問題在相當(dāng)長一段時間內(nèi)得以緩解」。

• 誠如凱恩斯所寫，人基于千萬年的遺傳形成的生物性，在短期內(nèi)是難以改變的，但是AI改變經(jīng)濟(jì)的節(jié)奏可能是快速的。如果「非稀缺經(jīng)濟(jì)」到來，在工作之外，新的、能使人們在閑暇中獲得滿足感的活動是什么，對于人類群體的人生意義該如何定義，以及如凱恩斯所考慮，是否應(yīng)該設(shè)計新的工作時長機(jī)制以使人對于工作的生物性本能得到部分承接，都是需要認(rèn)真思考的經(jīng)濟(jì)、社會和哲學(xué)問題。

作者王捷，中國初代AI投資人，完整經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)各個發(fā)展和投資階段，2017年以來主要從事AI行業(yè)投資，投資了摩爾線程、比亞迪半導(dǎo)體、萬國數(shù)據(jù)、京東科技、開思時代、奇安信、明略科技等公司。作者郵箱jie_wang7@sina.com，微信如下，歡迎交流，添加請說明工作/學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)、職務(wù)信息。

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