新智元報道

原標(biāo)題：浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)

作者：王捷

編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】AI的平均智商已突破110，正式超越普通人類。2025，AI開始參與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的「全鏈條操作」。從信息收集、判斷決策到實際執(zhí)行，完整經(jīng)濟(jì)鏈條第一次有非人類主體獨立運(yùn)行，AI改寫商業(yè)底層規(guī)則！凱恩斯百年預(yù)言終將來臨，AI經(jīng)濟(jì)正在浮現(xiàn)。

在人類經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化的浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)走完了前兩步，正在浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)，可能帶來更大的變化。

人類經(jīng)濟(jì)活動正在數(shù)字化：

1946年，人類發(fā)明了計算機(jī)，這標(biāo)志著人類的計算經(jīng)過幾千年的演化，從手動到機(jī)械，終于到了電子形式。

計算機(jī)的出現(xiàn)，把計算能力提高到了遠(yuǎn)超過人腦計算能力的程度。

1874年，英國人威廉·尚克斯花費(fèi)了15年時間將圓周率計算到小數(shù)點后707位 （但是到1945年，尚克斯計算的圓周率被發(fā)現(xiàn)從528位之后是錯誤的）；2019年，谷歌云平臺幫助人類將圓周率計算到了小數(shù)點后31.4萬億位。

人類處在自然環(huán)境中，有兩個根本任務(wù)：

一是利用和改造自然環(huán)境以使其能夠支持人自身的生存；

二是在實現(xiàn)物質(zhì)富足之后，提升個人的人生，使每個人的天性得到充分發(fā)展，即人的全面發(fā)展和自我實現(xiàn)，「做最好的自己」。

在第一個任務(wù)下，人類在和自然的互動當(dāng)中，發(fā)展出來一些分門別類的方法，比如天文、占卜、數(shù)學(xué)、工程、物理、生物與自然等等。在這些方法中，最能規(guī)模化的方法，后來主導(dǎo)了人類和自然互動的過程。這樣的領(lǐng)域就是數(shù)學(xué)，基于數(shù)學(xué)的物理，以及后來發(fā)展出的計算機(jī)科學(xué)。

計算機(jī)的出現(xiàn)，意味著人類開始進(jìn)入數(shù)字化時代。

人類所有的經(jīng)濟(jì)活動，從這一刻起，開始有先后順序地被數(shù)字化。在數(shù)字化之后，算法可以發(fā)揮作用，經(jīng)濟(jì)活動可以由算法驅(qū)動，從而實現(xiàn)智能化。由此看來，人類整個經(jīng)濟(jì)活動邁向數(shù)字化似乎是一個必然。

圖表1：經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化進(jìn)程

就人類活動的數(shù)字化進(jìn)程，尼葛洛龐帝的《數(shù)字化生存》是一本有里程碑意義的著作。

這本1996年的作品敏銳地指出了上述人類整個經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化的趨勢，并且濃縮在一句建議里：「Move bits, not atoms.」 （《數(shù)字化生存》在全球影響了很多人，「Move bits, not atoms.」的篤信者中不少后來成為了具有影響力的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)袖，比如中國公司美團(tuán)的創(chuàng)始人王興。）

比特世界的效率千萬倍于物理世界。由于效率差的存在，在計算機(jī)主導(dǎo)的時代，整個物理世界最終將全部被復(fù)刻到比特世界，經(jīng)濟(jì)活動實現(xiàn)在比特世界中運(yùn)行。這個過程從二十世紀(jì)末啟動，可能會占據(jù)二十一世紀(jì)相當(dāng)?shù)臅r間才全部完成。

目前，我們處在上述過程的第一階段/數(shù)字化還未全部完成，第二階段/算法驅(qū)動蓬勃興起的階段。

第一階段/數(shù)字化就是互聯(lián)網(wǎng)時代和移動互聯(lián)網(wǎng)時代。電腦幫人類實現(xiàn)了固定場景下日常活動的數(shù)字化，手機(jī)幫人類實現(xiàn)了移動場景下日常活動的數(shù)字化。這個階段的本質(zhì)特點是物理世界的數(shù)字化，但是思考和決策還是需要人腦來做，數(shù)字世界起到的最大的作用是匹配，極大提高了匹配的效率。

在第二階段，思考和決策可以由算法來做，同時算法可以交付工作成果；其啟動點是算法擁有了接近人類的思維能力，在中長期，算法將擁有叫人類更優(yōu)的思維能力。我們目前正處在第二階段中，算法開始具備泛化地交付工作能力的臨界點上。第二階段給人類經(jīng)濟(jì)活動帶來的貢獻(xiàn)，將遠(yuǎn)超過第一階段。

第一階段的數(shù)字世界經(jīng)濟(jì)活動

如前所述，互聯(lián)網(wǎng)時代和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)字世界經(jīng)濟(jì)活動，相較這之前的經(jīng)濟(jì)活動，最大的特點是匹配效率得到了極大地提高。通過先后出現(xiàn)的桌面PC和手機(jī)這兩種硬件，人類主流日常生活需求帶來的經(jīng)濟(jì)活動，都已經(jīng)被數(shù)字化。

在互聯(lián)網(wǎng)時代和移動互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)生的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，最大的三個賽道是搜索、社交、電商，分別對應(yīng)人類的信息需求、社交需求、商品需求，又分別對應(yīng)信息和人的匹配、人和人的匹配、商品和人的匹配。

為何互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)可以極大地提高上述三種場景的匹配效率呢？我們用下面表格來說明這個過程。

圖表2：信息、商品、社交在前互聯(lián)網(wǎng)階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動互聯(lián)網(wǎng)階段的匹配方式

可以看到，信息、商品、社交伙伴這三類需求，在前互聯(lián)網(wǎng)階段、互聯(lián)網(wǎng)階段、移動互聯(lián)網(wǎng)階段，分別通過就近獲得、全局搜索、個性化推薦三種方式實現(xiàn)匹配。

就近獲得的選擇集非常有限，這也是人類從誕生以來做選擇的常態(tài)，在互聯(lián)網(wǎng)誕生前的幾千年里，人類都是這么做選擇的。

相較就近獲得，全局搜索的選擇范圍、選擇豐富程度都得到了數(shù)量級的提高，人們可以在一個接近「窮盡所有可能」的選擇集里做選擇，用戶更有可能得到一個在喜歡和適合兩個維度得分都比較高的選擇，這樣的選擇，在就近獲得階段，可能是在選擇集之外的。

相較全局搜索，個性化推薦更好地解決了「由于個人在某個領(lǐng)域的知識不足帶來的選擇低效問題」，即，用戶雖然可以在一個接近全集的范圍內(nèi)做選擇，但因為判別每類選擇對象都需要專門的知識，一個普通的用戶不可能在每個領(lǐng)域都擁有這樣的高水平的知識儲備，所以他還是不可能總是做出在喜歡和適合兩個維度得分都比較高的選擇。

個性化推薦，本質(zhì)上是將「某類有共性的用戶在某個領(lǐng)域經(jīng)驗證的最佳選擇」推薦給所有這類共性用戶，從而提高了這些用戶的選擇的質(zhì)量。

所以整個互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)，是把人類主流的日常生活需求帶來的經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化了，然后解決匹配/matching的問題。僅僅這件事情，就給經(jīng)濟(jì)效率帶來了巨大的提升，給消費(fèi)者的效用帶來了巨大的提升。

從整個人類經(jīng)濟(jì)活動的數(shù)字化的角度來觀察，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)階段還只是開了個頭。

第一，在數(shù)字化的范圍上，與個人消費(fèi)者消費(fèi)行為有關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動，其數(shù)字化程度較高，而與企業(yè)有關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動，其數(shù)字化程度還有待提升。

第二，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)主要是在「匹配」這件事情上提供了巨大的價值。

人與自然互動關(guān)系可以用「收集信息-決策-行動」這一鏈條來描述，其中互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化了收集信息環(huán)節(jié)，部分優(yōu)化了決策環(huán)節(jié)（全局搜索下，還是由人腦來做決策；個性化推薦下，人腦可以參考算法推薦的選項來做決策）。

邏輯上看，在經(jīng)濟(jì)活動完全數(shù)字化之后，「收集信息-決策-行動」整個鏈條都可以得到優(yōu)化。

到這里我們可以看到，在整個數(shù)字化大浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)還只是人類的一小步。

浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)

2017年AI出現(xiàn)后，人類的數(shù)字化進(jìn)程進(jìn)入了新階段。不同于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)主要提供匹配功能，AI可以實際完成一些線上工作，比如圖像識別技術(shù)可以準(zhǔn)確識別人臉、知識圖譜技術(shù)可以分析一臺故障機(jī)器是哪里出問題。

但這些工作能力，都是與特定模型掛鉤的。OpenAI的GPT系列模型，使得AI能力具有了泛化性，也就是同一個AI模型，具有泛化地交付工作的能力。比如GPT-3是第一個同時具備對話、搜索、畫圖、代碼能力的模型。

在這里，我們有必要討論一下人類與自然世界互動的「收集信息-決策-行動」鏈條。在構(gòu)建這一分析框架時，我們參考了控制論、人工智能、機(jī)器人學(xué)、自動駕駛中廣泛使用的「感知–決策–控制（Perception–Decision–Control, PDC）」理論。

之所以這樣，是因為在分析人類與自然世界的互動時，我們發(fā)現(xiàn)控制論、人工智能、機(jī)器人學(xué)、自動駕駛等學(xué)科在考慮機(jī)器與自然世界的互動時，對于整個活動鏈條做了完整的考慮，也即「感知–決策–控制」鏈條；而人與自然世界互動，本質(zhì)上也是這三個步驟，考慮到表述習(xí)慣，我們將其表述為「收集信息-決策-行動」鏈條。

AI具有（泛化）交付工作的能力，意味著人類與自然世界互動的「收集信息-決策-行動」鏈條中，計算機(jī)可以在三個環(huán)節(jié)都起作用了。

計算機(jī)可以完成信息收集，完成一部分「決策」和一部分「行動」，具體可以用以下表格來表示：

圖表3：計算機(jī)在不同階段參與「收集信息-決策-行動」鏈條的情況

具體來講，就決策而言，算法對于經(jīng)濟(jì)主體（個人/組織/企業(yè)）需求的了解較移動互聯(lián)網(wǎng)階段更為詳細(xì)和準(zhǔn)確，可以做出更精準(zhǔn)和有效的決策建議，使得人腦在決策時對算法的授權(quán)范圍會擴(kuò)大，算法在決策中起的作用會更大。

就行動而言，在第一階段，計算機(jī)可以去完成那些純數(shù)字世界的工作，比如編程、編寫一個文案、搭建一個網(wǎng)站、生成一個廣告視頻、填寫保單，這部分工作之前主要是由程序員、文案作者、設(shè)計師、重復(fù)性腦力工作者等完成；

在第二階段，具身智能發(fā)展成熟后，計算機(jī)可以參與完成物理世界的工作，比如清潔家務(wù)、在工廠流水線工作、物流搬運(yùn)、照顧老人等目前人類勞動力完成的工作。

2025年，在人類社會數(shù)字化的進(jìn)程中，是一個重要的時間點。這一年AI（泛化）交付工作的能力開始超過人類。

從GPT-3開始，AI具備通用泛化的完成工作的能力以來，如果按人類的智商基準(zhǔn)來評估，AI的智商一直是低于人類的。TrackingAI.org.用人類的智商測試門薩測試來評估AI的推理能力，可以作為一個參考。

2025年之前的主流模型，如GPT-3.5、GPT-4o、Grok-3、Llama 3、Mistral、智譜AI的GLM-4等，其智商均低于100，也就是人類的平均水平。所以當(dāng)我們使用這些模型，以及基于這些模型開發(fā)的AI應(yīng)用的時候，我們會感覺這些產(chǎn)品「有點笨」，還不能很好地滿足我們的需求。但是2024年底特別是2025年以來發(fā)布的模型，如OpenAI o3、Gemini 2.0、Gemini 2.5 Pro、Claude 4、DeepSeek R1等，其智商水平已經(jīng)超過了人類平均水平100，從實際表現(xiàn)看，不少模型已經(jīng)來到了110以上的區(qū)間。

這些模型的智商，已經(jīng)相當(dāng)于人類中排名靠前的水平，甚至是前10%的水平，或者是名校學(xué)生的智商水平（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，我們可參考對于AI來說通用的「圖靈測試」，將這一評估基準(zhǔn)初步定義為「經(jīng)濟(jì)圖靈測試」。關(guān)于「經(jīng)濟(jì)圖靈測試」的具體標(biāo)準(zhǔn)將在后續(xù)文章中展開）。

比如OpenAI o3被評價達(dá)到「天才級」水平，而字節(jié)的豆包模型也在2025年中國高考試卷考試中取得了可以被清華北大錄取的成績。這也就是為什么從用戶使用體驗來看，24年底以來的很多AI agent「好用了」，出現(xiàn)了不少效果出眾的AI agent。

圖表4：各家AI大模型在門薩智商測評中的得分情況

來源：https://trackingai.org/home，訪問于2025年5月

鑒于以上，此刻2025年5月，我們處在人類歷史一個重要的時間關(guān)口上。

人類本著「自動化計算」的愿望發(fā)明的計算機(jī)，在誕生約八十年后，完整地具備了人與自然世界互動的「收集信息-決策-行動」能力，并且其能力在超過人類的臨界點上。

「收集信息-決策-行動」這一經(jīng)濟(jì)活動的基本鏈條，在歷史上第一次可以由人之外的主體來獨立地、完整地完成。一個人類歷史上從未出現(xiàn)過的AI經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)正在浮現(xiàn)之中。這在人類經(jīng)濟(jì)史上是巨大的變化。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)之初，1998年，美國商務(wù)部編寫的研究報告《浮現(xiàn)中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)》，給出了一些前瞻性的判斷，給了當(dāng)時的探路者很多啟發(fā)。這份報告對于經(jīng)濟(jì)中商品與服務(wù)的數(shù)字化、電子商務(wù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的勞動者、數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的消費(fèi)者都給出了預(yù)見性的分析。

今天，站在AI經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)誕生的時間點上，我們以這篇《浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》試叩前路，也致敬數(shù)字經(jīng)濟(jì)過往的探路者們。以下是我們結(jié)合AI應(yīng)用，對AI經(jīng)濟(jì)特點的一些展望。

全天候自動運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)

在「收集信息-決策-行動」鏈條中，在過去，由于決策主要是由人來做，行動是由人和人所控制的工具/機(jī)器來做，如果沒有人的參與，經(jīng)濟(jì)活動是無法完成的。在AI經(jīng)濟(jì)中，以上三個步驟都可以由計算機(jī)完成，先在純數(shù)字世界，之后拓展到物理世界。這個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可以自動運(yùn)行，直到把工作做完。

全天候自動運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，這是經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化進(jìn)程中，AI具備交付工作的能力之后，我們會感受到的第一個重大特征。在AI Agent和它的人類同事具備同樣工作能力的前提下 （這是當(dāng)前這個臨界點的情況），一天內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實現(xiàn)的工作量是之前的3倍。在上述假設(shè)下，一周內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實現(xiàn)的工作量是之前的3×7/5=4.2倍，一年內(nèi)AI經(jīng)濟(jì)可實現(xiàn)的工作量是之前的約4.2×365/355=4.32倍（中國法定節(jié)假日中的非周末休假約為8-11天，美國法定節(jié)假日中的非周末休假約為10天，暫取10天用于計算）。

考慮到AI的智商上限還會不斷提高，未來這個倍數(shù)還會繼續(xù)提高。相信在這個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)營一段時間之后，我們將有能力估算出對于同樣的工作內(nèi)容，一個工作日/月/年的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能較當(dāng)前水平提高多少倍。

當(dāng)前，AI在交付的工作主要集中在代碼、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。

以Anthropic于今年5月發(fā)布的Claude 4模型為例，在客戶測試中，進(jìn)行編程的Claude Opus 4可以自主運(yùn)行7個小時。根據(jù)Anthropic的預(yù)測，到今年年底，Claude 4模型將擁有能完成接近初級工程師一天工作量的軟件工程智能體，實現(xiàn)全天候工作。在AI經(jīng)濟(jì)的早期，成千上萬個專門用途的agent將被構(gòu)建出來，成為AI經(jīng)濟(jì)在萬千個垂直行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，而這些基礎(chǔ)設(shè)施都可以用AI Coding來構(gòu)建完成。可以預(yù)見，接下來將有大量AI Coding全天候自動工作，搭建上述垂直行業(yè)agent，以及相關(guān)的網(wǎng)站等。

比如近期一個名為Lovart的AI應(yīng)用，可以基于用戶的指令生成相應(yīng)的logo，然后基于logo生成全套產(chǎn)品VI，并且在給出的VI方案里融合一些與產(chǎn)品文化、消費(fèi)者文化相關(guān)的巧思。這樣的應(yīng)用全天候自動工作，將在不長的時間內(nèi)就生成出一家公司某個階段所需要的全部VI方案。

又比如一家名為Sema4.ai的AI應(yīng)用公司為用戶提供發(fā)票整理服務(wù)。對于經(jīng)常出差的職場人士，每個月可能都需要花一到兩個半天來專門整理出差發(fā)票。這個工作現(xiàn)在可以由AI來完成，并且是全天候的——如果你出差在晚上10:30回到辦公室，它可以在你休息的時間繼續(xù)為你整理，直到整理完它才停止工作。不再會有堆積如山的發(fā)票需要整理，因為有一位專職助手可以以7×24的節(jié)奏來做這件事情。

無勞動力供給限制

勞動供給指的是人們愿意在有收益的活動中工作的小時數(shù)（保羅·薩繆爾森、威廉·諾德豪斯：《經(jīng)濟(jì)學(xué)（第19版）》，北京：商務(wù)印書館，2013年）。 也就是說，勞動供給是由人類來提供的。人類作為勞動力的供給方，自人類誕生以來就沒有變過。這是因為就人類與自然互動的基本模式「收集信息-決策-行動」而言，一直只有人類能夠完整地完成這個鏈條中的三個環(huán)節(jié)。

為了擴(kuò)大行動的能力，人類的本能一定是要多生育的。但人的繁育是跨代際的，需要時間，在數(shù)量上也有自然約束。所以人類也一直在嘗試擴(kuò)大其他的勞動能力供給來源。受限于技術(shù)水平，在計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，人類只能在上述「行動」環(huán)節(jié)進(jìn)行努力，擴(kuò)大具備「行動」能力的勞動能力供給，即牲畜和機(jī)器。

在歷史上，牲畜和機(jī)器都起過很大的作用。人類很早就馴服牛來幫助進(jìn)行農(nóng)耕，人類也在農(nóng)業(yè)時代就發(fā)明織布機(jī)來倍增行動的效果。雖然牲畜的繁育也面臨跨代際的時間約束和每次成功繁育的數(shù)量約束，但是該等約束比人的繁育所面臨的要容易放松得多，因此像牛、馬等牲畜在人類的勞動活動中得到了大量使用。機(jī)器的復(fù)制所面臨的時間約束和數(shù)量約束較牲畜更易于放松，機(jī)器得到了更加大量的使用，集約化使用機(jī)器的形式——工廠成為了人類經(jīng)濟(jì)中最主要的生產(chǎn)形式。

在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之后，計算機(jī)參與到了「收集信息」和「決策」兩個步驟，但是「行動」還是需要人來完成。AI產(chǎn)生（泛化）交付工作的能力，使得計算機(jī)可以在以上三個環(huán)節(jié)都起作用，因此計算能力也成為了勞動力供給，第一階段在數(shù)字世界，第二階段進(jìn)入物理世界。

計算能力成為勞動力供給的最醒目意義是，它是可以無限復(fù)制的，且復(fù)制的邊際成本很低。假設(shè)我們下個星期要舉辦一個大型展會，有1000家不同行業(yè)的中小企業(yè)參展，展會需要給每家參展企業(yè)做一個展示其業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的網(wǎng)頁。如果一個程序員一個星期可以制作一個符合要求的網(wǎng)頁，那么我們需要1000名程序員；如果一個AI Coding軟件一個星期也可以制作一個這樣的網(wǎng)頁，我們只需要將這個AI Coding軟件打開1000次，讓這1000個任務(wù)并行進(jìn)行，這些任務(wù)所消耗的主要是電力成本和算力成本，隨著技術(shù)日益進(jìn)步，這兩項成本會越來越低直到接近可忽略的水平。

我們也可以將計算能力與生物性勞動能力、機(jī)械性勞動能力作一個對比。生物性勞動能力（如人自身、牲畜）的繁育所面臨的時間約束和數(shù)量約束，對于具備泛化交付工作能力的AI來說，不存在了。

機(jī)械性勞動能力（機(jī)器），從工業(yè)時代開始到現(xiàn)在，只能完成特定任務(wù)，不能像人一樣基于理解和分析完成不同的任務(wù)，因此對于不同的任務(wù)，人類要開發(fā)不同的機(jī)器，帶來了研發(fā)成本，機(jī)器復(fù)制的邊際成本不為零。但是對于具備泛化交付工作能力的AI而言，該工作能力是在基座模型訓(xùn)練的過程中得到的，執(zhí)行不同任務(wù)所需的邊際成本很低——一次訓(xùn)練，多個場景都可使用，比如我們前面舉到的AI Coding例子。

由此，人類可能擁有一個無勞動力供給限制的經(jīng)濟(jì)體，先數(shù)字世界，后物理世界。按照凱恩斯的觀點，工業(yè)革命階段發(fā)生了兩個重大變化：一是資本積累急劇增加，二是技術(shù)革新帶來的生產(chǎn)能力急劇擴(kuò)大（Keynes, John Maynard, 2010, 「Economic Possibilities for Our Grandchildren」, in John Maynard Keynes, Essays in Persuasion, London: Palgrave Macmillan, pp.321-332. ）。

在經(jīng)濟(jì)學(xué)框架下，前述牲畜和機(jī)器都被歸類到「資本」項下，即用資本可以購買到的生產(chǎn)要素）。但我們會發(fā)現(xiàn)，工業(yè)革命階段，勞動力供給的約束一直存在，人力的供給仍然停留在自然狀態(tài)，沒有像資本和技術(shù)兩個要素一樣進(jìn)入加速發(fā)展的階段。即使這樣，凱恩斯也預(yù)測「一百年以后，進(jìn)步國家的生活水平，比之于現(xiàn)在，要高出四到八倍」（Keynes, John Maynard, 2010, 「Economic Possibilities for Our Grandchildren」, in John Maynard Keynes, Essays in Persuasion, London: Palgrave Macmillan, pp.321-332.）。 目前，勞動力供給的約束可能得到放松，人類有可能進(jìn)入一個無勞動力供給限制的階段。

對于「無勞動力供給限制」這個話題，我們其實并不陌生，發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)做過深刻的探討。威廉·劉易斯在1954年發(fā)表的《勞動無限供給條件下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展》，提出了具有重大影響的發(fā)展中國家的「二元經(jīng)濟(jì)」模型，劉易斯也因此后來獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎。從當(dāng)時的觀察看，在勞動無限供給的條件下，伴隨農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出的提高，勞動力價格基本沒有上漲，從而農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出提高帶來的利益，主要由下游的購買方享有。如果這一模型在AI應(yīng)用時代仍然成立的話，那會是全球消費(fèi)者的福音。但是這一模型在當(dāng)前能否完全成立，特別是在目前AI基礎(chǔ)模型主要為少數(shù)公司所掌握的背景下，未來AI工作能力能否平價地輸出給整個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，需要從業(yè)者和研究人員繼續(xù)做細(xì)致的工作。我們希望以對人類最佳的前景，推導(dǎo)出當(dāng)下最合適的實踐路徑。

非稀缺經(jīng)濟(jì)

無勞動力限制的全天候經(jīng)濟(jì)，可能帶來N倍于當(dāng)前人類經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的產(chǎn)出能力。

這一變化先從數(shù)字世界開始。當(dāng)前，企業(yè)已經(jīng)可以使用數(shù)字員工完成綜合行政、人力資源、財務(wù)管理、行業(yè)研究等工作，職場專業(yè)人士也可以使用個人助理來制作數(shù)字內(nèi)容（圖片和視頻）、展示內(nèi)容、教學(xué)內(nèi)容、運(yùn)營分析、行程規(guī)劃等。數(shù)字世界的產(chǎn)出能力集中在服務(wù)業(yè)，可能帶來數(shù)字化服務(wù)業(yè)總供給的N倍提高。

在具身機(jī)器人成熟之后，上述產(chǎn)出能力可以拓展到物理世界。

具身機(jī)器人可完成如清潔家務(wù)、照顧老人、物流搬運(yùn)等屬于服務(wù)業(yè)的工作，也可以完成在工廠流水線工作、采摘農(nóng)作物這些屬于工業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的工作。以具身機(jī)器人潛在的制造成本和運(yùn)營成本看，在技術(shù)成熟之后，具身機(jī)器人完成上述工作的成本比人類自己作為勞動力所需的成本要低。這就意味著在現(xiàn)有的投入水平下，在物理世界，產(chǎn)出能力也可能提升到當(dāng)前水平的N倍。

當(dāng)前，我們還無法準(zhǔn)確地評估上述N的數(shù)值會是多少。在各個類別工種的AI Agent的工作效能充分顯現(xiàn)之后，我們將有機(jī)會對AI可以從事的各個工種的上述N值進(jìn)行相對準(zhǔn)確的估計，從而對于人類在單位時間內(nèi)（比如一年）的總生產(chǎn)能力的提高進(jìn)行相對準(zhǔn)確的估計。

從而，人類會有可能擁有一個「非稀缺經(jīng)濟(jì)」。一種可能的情況是，在AI大模型算法能力提升接近穩(wěn)態(tài)時（目前還沒有看到收斂的跡象），上述N值對應(yīng)的全人類單位時間總產(chǎn)出，可能會超過這個單位時間內(nèi)全人類的總需求。

約翰·凱恩斯在一個世紀(jì)前預(yù)言過這樣一種「非稀缺經(jīng)濟(jì)」的情形。

1930年凱恩斯撰寫《我們孫輩的經(jīng)濟(jì)可能性》一文，他認(rèn)為16世紀(jì)以來，科技和資本兩個生產(chǎn)要素進(jìn)入了加速發(fā)展和積累期，由此對穩(wěn)態(tài)下經(jīng)濟(jì)的增長速度有了相對明確的判斷，同時預(yù)判未來人口規(guī)模很可能不會再出現(xiàn)像之前類似量級的增長，所以人均生活水平將逐步提高，「我敢預(yù)言，100年后進(jìn)步國家的生活水平將比現(xiàn)在高4－8倍」，從而「從長遠(yuǎn)看，人類終將解決其經(jīng)濟(jì)問題」。

人類終將解決其經(jīng)濟(jì)問題！一百年后的今天，「進(jìn)步國家」確實已經(jīng)實現(xiàn)了凱恩斯的預(yù)言（Fabrizio Zilibotti整理了全球經(jīng)濟(jì)的長期增長表現(xiàn)，覆蓋168個國家，時間跨度為1950年到2000年。根據(jù)凱恩斯的預(yù)言，要在2030年達(dá)到當(dāng)時英國人均收入的四到八倍，經(jīng)過人口加權(quán)之后的平均增長率最高為2.1%，而二十世紀(jì)后五十年的這個增長率實際上是2.9%，只需要50年就可以實現(xiàn)凱恩斯預(yù)言中收入增加四倍的下限。如果按照2.9%這個增長率持續(xù)增長一個世紀(jì)，人們的收入水平將有1930年的十七倍之多，這個水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了凱恩斯預(yù)言中的上限。見Fabrizio Zilibotti, 「Economic Possibilities for our Grandchildren 75 Years After: A Global Perspective」, in Lorenzo Pecchi and Gustavo Piga eds., Revisiting Keynes Economic Possibilities for our Grandchildren, The MIT Press, 2008.），發(fā)展中國家尚在努力當(dāng)中。

凱恩斯沒有預(yù)料到的是，1946年以來計算機(jī)的發(fā)展，將人類經(jīng)濟(jì)活動帶入了又一個新的階段，在2025年，非人類的機(jī)器，已經(jīng)具備泛化地完成工作的能力，無限勞動力供給帶來的「非稀缺經(jīng)濟(jì)」，再次加速了「人類解決其經(jīng)濟(jì)問題」的進(jìn)程。

以上，是計算機(jī)可以在「收集信息-決策-行動」鏈條中的「行動」環(huán)節(jié)起作用，帶給經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的三個影響。接下來我們討論計算機(jī)在「收集信息-決策-行動」鏈條中的「收集信息-決策」環(huán)節(jié)起作用，帶給經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的幾個影響。

交易成本降低

人類的經(jīng)濟(jì)活動，就其最主要的特征而言，是合作活動。人的經(jīng)濟(jì)行為可分為兩個類別，一是合作，二是交換/交易，也基本對應(yīng)進(jìn)入工業(yè)化階段之后，分別以企業(yè)和市場這兩種組織形式來組織的合作活動。

制度經(jīng)濟(jì)學(xué)對經(jīng)濟(jì)活動中的交易成本進(jìn)行了充分的討論。20世紀(jì)30年代的科斯注意到，通用汽車的車身供應(yīng)商，有的是上游獨立供應(yīng)商，有的本是獨立供應(yīng)商卻又被通用汽車并購。為什么會有這樣的差別？從這個現(xiàn)象和問題出發(fā)，科斯和后來的學(xué)者建立了制度經(jīng)濟(jì)學(xué)，從交易成本的角度理解市場和企業(yè)：當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的交易成本較低時，經(jīng)濟(jì)主體通過企業(yè)這樣一種組織形式達(dá)成交易/合作；當(dāng)市場的交易成本較低時，經(jīng)濟(jì)主體通過市場達(dá)成交易。

在通過企業(yè)達(dá)成合作的情況下，完成一項任務(wù)，需要將信息下發(fā)到參與完成這件任務(wù)的每一個人，需要保證每一個人充分理解信息、認(rèn)可指令，遵照信息的指令來執(zhí)行。在組織內(nèi)部，為了達(dá)到這些目標(biāo)所需付出的成本，是組織成本，或者按照科斯的看法，是企業(yè)內(nèi)部的交易成本。

在通過市場達(dá)成交易的情況下，制度經(jīng)濟(jì)學(xué)將交易成本歸為三個主要類別，包括信息搜集成本、談判成本、交易保護(hù)成本（R. Coase, 「The Nature of the Firm」, Economica, 1937,4(1):386-405. R. Coase, 「The Problem of Social Cost」, Journal of Law and Economics, 1960,3(1):1-44.），或稱為市場主體的搜尋和信息成本、討價還價和決策成本、合同監(jiān)督及執(zhí)行成本（C. J. Dahlman, 「The Problem of Externality」, The Journal of Law and Economics, 1979, 22(1).）。如果對照本文主張的「收集信息-決策-行動」鏈條，會發(fā)現(xiàn)三類交易成本正好對應(yīng)這個鏈條的三個環(huán)節(jié)。也算是不謀而合了。

自互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生以來，上述交易成本一直在下降。按照Goldfarb和Tucker的綜述研究，數(shù)字技術(shù)降低了經(jīng)濟(jì)活動中五個方面的成本：搜尋成本、復(fù)制成本、交通成本、追蹤成本和驗證成本（A. Goldfarb, C. E. Tucker, 「Digital Economics」, Journal of Economic Literature, 2019, 57(1): 3-43.）， 這個五方面分類法展示了歸納的視角。從邏輯上看，我們認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)活動數(shù)字化對于交易成本的影響體現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)降低了前述企業(yè)內(nèi)部的交易成本和市場中的交易成本。

降低企業(yè)中的交易成本。數(shù)字工具提高了信息下發(fā)的準(zhǔn)確性，可以有效輔助每位團(tuán)隊成員理解信息，并校準(zhǔn)、監(jiān)督和反饋每一位成員的執(zhí)行。比如移動互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊協(xié)作應(yīng)用Teambition，可以將協(xié)作的每個步驟分解為每位團(tuán)隊成員的第一人稱視角，在信息下發(fā)、任務(wù)理解和認(rèn)可、執(zhí)行校準(zhǔn)幾個方面都可以起到很好的作用。

降低市場中的交易成本。在收集信息環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)將全局信息數(shù)字化，實現(xiàn)可全局搜索；移動互聯(lián)網(wǎng)階段進(jìn)一步進(jìn)化為可全局范圍內(nèi)個性化推薦；AI階段將可能出現(xiàn)一個「數(shù)字層」，這個「數(shù)字層」由用戶的個人AI助理和各個垂類的AI Agent組成，全面了解消費(fèi)者和生產(chǎn)者等經(jīng)濟(jì)主體，也全面了解物理世界，「數(shù)字層」會較移動互聯(lián)網(wǎng)更為精準(zhǔn)地匹配供需關(guān)系。在決策環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)動態(tài)定價已經(jīng)極大地減少了討價還價的發(fā)生；在行動環(huán)節(jié)，區(qū)塊鏈技術(shù)則旨在構(gòu)建可以自動執(zhí)行的合同。

我們可以再回到圖表二的結(jié)構(gòu)，來觀察在AI大模型階段可能會出現(xiàn)的這個「數(shù)字層」。一個「全知全能」的「數(shù)字層」如果出現(xiàn)，將使得上述企業(yè)中的交易成本和市場中的交易成本繼續(xù)降低。

圖表5：信息、商品、社交在AI大模型階段的匹配方式

非理性決策減少

理性一直是人類面對這個世界最有力量的武器。「理性」一詞來自于希臘文 「邏各斯」，其基本含義是 「規(guī)律」，是客觀地內(nèi)在于自然的東西，它支配著自然界的運(yùn)動，是自然界運(yùn)動的規(guī)則性的表現(xiàn)。按照柏拉圖的理解，理性是靈魂的最高部分，通向真理。也就是說，理性是人類認(rèn)識客觀世界規(guī)律的能力。

希臘文明為人類社會走向提出了光明的愿景，但受制于當(dāng)時的認(rèn)識世界的能力，愿景并沒有轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實。經(jīng)歷了漫長的中世紀(jì)，文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動重新把「理性」置于人和世界關(guān)系中最重要的位置。啟蒙學(xué)者孟德斯鳩、伏爾泰和狄德羅把理性推崇為思想和行動的基礎(chǔ)，用理性這個尺度衡量一切。理性驅(qū)動的工業(yè)革命使西方世界進(jìn)入了現(xiàn)代社會。如韋伯所說，「西方文化特有的理性主義」造成現(xiàn)代社會中「理性化的經(jīng)濟(jì)生活、理性化的技術(shù)、理性化的科學(xué)研究、理性化的軍事訓(xùn)練、理性化的法律和行政機(jī)關(guān)」（韋伯：《新教倫理與資本主義精神》，于曉等譯，北京：三聯(lián)書店，1987年）。

人類迄今為止所取得的進(jìn)展，主要是運(yùn)用理性、使理性起作用所得到的。但是在經(jīng)濟(jì)活動當(dāng)中，作為經(jīng)濟(jì)主體的人們，其非理性行為大量存在。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)對此進(jìn)行了較為深入的研究。赫伯特·西蒙提出了「有限理性」，認(rèn)為受制于現(xiàn)實資源，個體難以達(dá)到完全理性（赫伯特·西蒙：《管理行為》，詹正茂譯，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2013年）。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)現(xiàn)人們往往知道正確的選擇卻仍然做出錯誤的行為，相關(guān)的理論包括前景理論（人們在面對相同數(shù)量的得失時心理感受和行為的不對稱）、稟賦效應(yīng)（以前景理論為基礎(chǔ)，認(rèn)為人們在決策中對利害的權(quán)衡是不均衡的） 、跨期選擇 （在跨期選擇的情況下，人們的長期理性選擇能力值得懷疑）、心理賬戶（消費(fèi)者會將資金按來源或用途劃分為不同心理賬戶，導(dǎo)致對相同金額的貨幣產(chǎn)生非替代性認(rèn)知差異） 、輸者贏者效應(yīng)（投資者對過去的輸者組合過分悲觀，對過去的贏者組合過分樂觀）等。George Loewenstein發(fā)現(xiàn)人們做出的決策并非只受成本和收益分析的影響，而是受推理、情感和成本收益相結(jié)合的「多重模式」影響（L. George, 「The Creative Destruction of Decision Research」, Journal of Consumer Research, 2001,28(3):499-505.）。

在非理性決策中，投機(jī)對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響非常大。「投機(jī)行為往往基于啟發(fā)式與信號，而非真正的價值分析」（赫伯特·西蒙：《人工科學(xué)》，上海：上?？萍冀逃霭嫔纾?004年），「投機(jī)行為往往是投資者受非理性心理、媒體影響和從眾心理驅(qū)動下的資產(chǎn)交易」（羅伯特·席勒：《非理性繁榮（第三版）》，北京：中國人民大學(xué)出版社，2016年）。根據(jù)明斯基的研究，在經(jīng)濟(jì)景氣時，當(dāng)人們產(chǎn)生了「投機(jī)的陶醉感（speculative euphoria）」，資產(chǎn)泡沫就會產(chǎn)生，并可能引發(fā)金融危機(jī)。

當(dāng)前，計算機(jī)第一次可以參與到?jīng)Q策環(huán)節(jié)中來。這將帶來的最大影響是，經(jīng)濟(jì)活動中的非理性決策可能大大減少。計算機(jī)可以僅從（潛在）成本和（潛在）收益的角度來決策，不受心理感受、心理賬戶、情緒波動等因素影響，作出較人們的決策要理性得多的決策。在AI經(jīng)濟(jì)中，不理性決策占總決策的比例可能會大大降低，因為不理性決策帶來的經(jīng)濟(jì)損耗也可能會大大降低。這個變化，也將進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的產(chǎn)出效率和產(chǎn)出能力。

向歷史求解

每一代人都只生活在自己所在的這個時代。對于上一代人發(fā)生的事情，歷史上發(fā)生的事情，人類只能從書籍、影像等歷史記述中去重現(xiàn)。但是，人們花在閱讀歷史、重現(xiàn)歷史上的時間，占人們總的吸收信息的時間的比例，是非常非常小的。因此總的來說，人類是生活在自己所處的當(dāng)世，歷史對我們的生活并沒有多大影響。

但是，很多人類生存和生活所需要處理的基本問題，千百年來其實沒有大的變化。當(dāng)代人所遇到的挑戰(zhàn)、所要解決的問題，很多是在歷史上出現(xiàn)過的。一些重要的領(lǐng)域，有專人整理歷史經(jīng)典，這些領(lǐng)域的歷史文獻(xiàn)，在當(dāng)今世界仍然發(fā)揮重要的作用。比如軍事領(lǐng)域的《孫子兵法》、《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭史》就是這樣的例子。在大多數(shù)的其他領(lǐng)域，也存在類似地位和作用的歷史著述，但是因為鮮有人查找、翻閱，其中的精華要義便沒有轉(zhuǎn)化為當(dāng)世人可用的知識。

在計算機(jī)參與到「收集信息-決策」兩個步驟之后，上述情況可能會發(fā)生變化。計算機(jī)的記憶能力可以突破上述當(dāng)世人類的經(jīng)驗范圍和閱讀范圍的限制，將人類歷史上出現(xiàn)過有記載的各類事實和觀點都納入到記憶當(dāng)中。對于那些在自己個人的生活經(jīng)驗、經(jīng)濟(jì)活動中并不頻繁、但是在歷史上多次出現(xiàn)的情景/問題，人們將有能力尋求歷史上出現(xiàn)過的優(yōu)秀解法，而不用像一直以來那樣局限于當(dāng)世所見范圍內(nèi)可見的解法。個人所生活的具體時空中稀有但難忘的體驗，可能是歷史的大數(shù)據(jù)里可歸納的經(jīng)典，這也是可以調(diào)出而復(fù)現(xiàn)的。在經(jīng)典研究領(lǐng)域，這是常見的情況；但是在人類生活的絕大多數(shù)領(lǐng)域，這是未見的。人類將第一次可以既生活在自己物理上所屬的當(dāng)世的橫截面上，又生活在歷史的縱軸當(dāng)中，對于任何問題，人類將可以既向當(dāng)世求解，又向歷史求解，因此有機(jī)會尋求一個「時空最優(yōu)解」。

人的全面發(fā)展和自我實現(xiàn)

如前所述，人類處在自然環(huán)境中，有兩個根本任務(wù)，一是利用和改造自然環(huán)境以使其能夠支持人自身的生存；二是在實現(xiàn)物質(zhì)富足之后，提升個人的人生，使每個人的天性得到充分發(fā)展，即人的全面發(fā)展和自我實現(xiàn)，「做最好的自己」。

一個全天候自動運(yùn)行、無勞動力供給限制的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，有可能成為「非稀缺經(jīng)濟(jì)」。在非稀缺經(jīng)濟(jì)下，一種可能性是，每個個人有充足的時間用于個人的全面發(fā)展和自我實現(xiàn)。在中國文化中，孟子有曰：「人皆可以為堯舜」。在西方文化中，希臘文明對幸福的古老定義也很能表達(dá)這個理想：「生命的力量在生活賦予的廣闊空間中的卓異展現(xiàn)」（伊迪絲·漢密爾頓：《希臘精神：西方文明的源泉》，沈陽：遼寧教育出版社，2003年）。

如前所述，AI大模型可能在人類和物理世界之間構(gòu)筑起一個「數(shù)字層」。這個「數(shù)字層」可以參與人和物理世界互動的「收集信息-決策-行動」鏈條，「數(shù)字層」全面了解消費(fèi)者和生產(chǎn)者等所有經(jīng)濟(jì)主體，也全面了解物理世界，精準(zhǔn)地匹配供需關(guān)系，降低交易成本；「數(shù)字層」理性決策，減少經(jīng)濟(jì)活動中的非理性決策；「數(shù)字層」先在數(shù)字世界、后在物理世界實現(xiàn)其行動能力。

本質(zhì)上，「數(shù)字層」是人類理性化的又一個重大進(jìn)展，是一個新出現(xiàn)的虛擬層，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。這可能會是繼希臘文明、文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動之后的人類歷史上第三次大的理性化浪潮。

希臘文明作為第一次理性化浪潮，提出了理性是人區(qū)別于動物的最重要的品質(zhì)、是人最應(yīng)該發(fā)展的品質(zhì)（柏拉圖在《理想國》中提出靈魂有三部分：理性、意志、欲望。真正正義的人，是理性統(tǒng)治全身。亞里士多德指出只有理性活動才是「人的專屬功能」）。但是受制于當(dāng)時的科學(xué)水平，希臘文明看到了正確的方向，但是沒能實現(xiàn)出結(jié)果。

其后西方世界經(jīng)歷了漫長的中世紀(jì)，直到文藝復(fù)興和啟蒙運(yùn)動，再次把理性置于人與自然互動關(guān)系的最重要的位置上。結(jié)合技術(shù)進(jìn)步，這一次理性化浪潮產(chǎn)生了工業(yè)革命，也在經(jīng)濟(jì)、政治、文化等各個方面塑造了今天的西方社會和現(xiàn)代世界。在前兩次理性化浪潮中，越來越多的人把「理性」置于人和世界關(guān)系中最重要的位置。

在目前第三次理性化浪潮中，每個人都可以被「數(shù)字層」輔助而獲得理性能力，正如前文所展開論述的那樣。我們會看到，經(jīng)過兩千多年的發(fā)展，整個藍(lán)色星球，遍布著理性的力量。

就個人的全面發(fā)展和自我實現(xiàn)而言，「數(shù)字層」也可以發(fā)揮重大的作用。形象地說，「數(shù)字層」擁有上限非常高的智商和情商，是一個普惠的、貼身的導(dǎo)師，可以幫助每個人成為更優(yōu)秀的自己。每一個普通人，將有機(jī)會去尋求成為自己可以成為的最好的人。

但是當(dāng)前，在準(zhǔn)備迎接這樣的未來之時，我們也面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，或者說重要的任務(wù)。第一個任務(wù)是人們必須將人工智能系統(tǒng)置于完全的控制之內(nèi)。就目前的情況來看，這個任務(wù)并不是理所當(dāng)然能夠完成的。正如「深度學(xué)習(xí)之父」辛頓最近所指出，人工智能系統(tǒng)可以擺脫人類的控制，甚至是操控人類。要避免這樣的未來，必須在AI安全上實現(xiàn)全球級別的合作。人類需要被「數(shù)字層」輔助，而不是被「數(shù)字層」俘獲。

第二個任務(wù)是，人們必須保證AI將為人類創(chuàng)造的巨大生產(chǎn)力，必須為所有人共享，而不是控制在少數(shù)人手中且只為少數(shù)人享有。歸根到底，人類共同生活在地球上，人類誕生以來的所有重大發(fā)明、科技進(jìn)展，不管從哪里起源，最終都會擴(kuò)散至為全體人類共享。這是人類在地球創(chuàng)造的文明的基本準(zhǔn)則。未來在我們的手中，將迎接什么樣的未來，取決于我們的選擇和行動。

當(dāng)前，人類有機(jī)會像在歷史上每一個大的歷史關(guān)口一樣，從本原出發(fā)，來思考要選擇什么樣的發(fā)展方向，正如中國的春秋時期、西方的希臘時期、文藝復(fù)興時期那樣，對人生的意義，做長期的定義。一個大膽的猜想是，人類可以重回「軸心時代」，再一次來定義最重要的價值。或許，我們可以把當(dāng)前稱之為「數(shù)字軸心時代」的開始。

作者簡介

作者王捷為科技投資人，本文系作者根據(jù)2025年6月5日在清華大學(xué)深圳國際研究生院《AI應(yīng)用與AI經(jīng)濟(jì)》講座、6月10日在上海天使會《AI應(yīng)用：浮現(xiàn)中的AI經(jīng)濟(jì)》講座內(nèi)容整理。作者電郵為jie_wang7@sina.com。