文章核心观点 - 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量，国家已部署“人工智能+”行动以把握机遇 [1] - 专家学者普遍认为，AI将对产业、社会带来多层次影响，技术替代终将催生新需求与新职业，大模型正从语言交互向“能说会做”升级，需通过完善治理平衡创新与风险 [1] AI对经济社会的多层次冲击与历史规律 - 科技进步是颠覆性破坏，在催生新事物的同时对旧有经济形态形成冲击，这种冲击通过三个层面重塑经济底层逻辑：产业内部冲击（新企业挤压老牌企业）、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面冲击（影响收入分配格局）[3][4] - 回顾历史，工业革命后全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升，需用发展的眼光看待技术进步 [4] - 随着工作时长缩短，人类闲暇时间增加，催生了旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求，这些领域高度依赖人际互动与情感共鸣，是AI难以复制的“人性维度” [5] - 恩格尔系数持续下降印证了当物质消费饱和，服务业消费具有无限增长潜力，这是发达国家服务业占比持续提升的核心原因 [5] - 技术冲击必然催生新产业与新需求，这是人类经济发展的历史规律，旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生 [5] 智能经济的技术演进路径与产业价值 - 当前主流大语言模型（LLM）核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面，未来突破关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型能从理解语言延伸至实际操作 [7] - 技术架构的统一与原生多模态融合正大幅降低AI应用落地成本，推动其从专家专属工具转变为普惠性基础设施 [7] - AI智能体正逐步形成，其运作模式类似于人类团队，通过核心智能体统筹搭配多个专项智能体协同作业，实现智能能力的规模化输出 [7] - 各地城市的算力调度平台、智能应用机构已逐步发挥效能，为AI产业发展提供支撑，未来算力有望实现像水电一样的普惠化供给，大幅降低应用门槛 [7] - AI的产业价值不仅体现在其自身形成的产业链条，更关键在于其对各行业的赋能带动作用，即延伸AI的“价值长链” [7] AI治理与全球竞争格局 - 2026年被业内视为AI从技术演示迈向规模价值兑现的分水岭，若无法实现商业化闭环，高昂的研发投入将难以为继 [9] - AI风险可分为三类：恶意滥用风险（人为利用AI实施违法违规行为）、技术内在缺陷风险（如AI幻觉导致决策偏差）、系统性社会风险（对就业结构、收入分配等产生深远影响） [9] - 中美是全球AI创新的两支主力军，智能经济是中国战略崛起的关键赛道，竞争优势取决于技术领先和应用扩散能力 [9] - 推动中国人工智能技术“走出去”是智能经济发展的第二增长曲线，中国AI产品要在起步阶段坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”以拥抱全球市场 [9] - 每一次技术跃升都会带来治理挑战，需在治理方面布局谋篇，遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念，通过产学研协作实现高质量发展 [10] - 必须紧跟技术发展浪潮，同时需通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失 [10] 中国在智能经济竞争中的优势与战略 - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已在AI领域积累深厚技术 [11] - 若企业各自为战，将导致生态割裂、重复建设，国家应扮演“智能经济神经系统”的搭建者角色，打通企业间技术壁垒 [11] - 从全球竞争角度看，原始创新并不决定竞争的最终力量，真正重要的是应用转化和应用规模，中国拥有超强的应用能力，技术发展是应用导向的，所以发展得更快 [11]