AI从技术变量迈向经济变量

当人工智能不再只是“会说话”，而是真正开始“做事”，它便从一个技术变量，逐渐转变为驱动经济增长的核心变量。2026外滩大会以“共创AI新经济”为主题，标志着行业关注点正从模型性能转向经济价值创造。

过去几年，大模型的核心能力体现在对话与内容生成上——用户提问，AI作答；用户指令，AI执行。但2026年，这一逻辑正在被打破。源码资本投资合伙人张宏江指出，AI智能体（Agent）正经历“从对话到助手、从被动到主动、从个体到群体”的演进。这意味着AI不再仅是响应工具，而是具备任务理解、工具调用、步骤规划乃至自主完成交易的能力。

蚂蚁集团CEO韩歆毅分享了一个具体案例：他通过AI健康应用“阿福”自主完成了40多元的零食购买，从商品搜索到下单支付全程由Agent完成。这看似微小的一步，实则是AI从“建议者”向“执行者”跨越的关键标志。

随着Agent开始参与真实交易，一系列新问题浮现：Agent是否有身份？谁授权其消费？交易出错如何追责？韩歆毅提出“KYA”（Know Your Agent）概念，强调未来商业基础设施需围绕授权、身份认证、能力评估、资金安全与可追溯审计进行重构。万事达卡首席产品官Jorn Lambert也指出，信任机制是智能体经济落地的前提。

这种“行动能力”不仅限于数字世界。在具身智能分论坛上，多位创业者共识认为，机器人能否走出Demo阶段，关键不在于模型多强，而在于数据、硬件、系统稳定性与真实场景ROI的综合能力。机器人必须能稳定进入工厂、门店等一线场景，才能成为真正的生产力要素。

更深远的影响在于经济增长范式的变化。诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁测算，AI对任务自动化的贡献可使未来十年生产率年均提升0.68个百分点；若计入对创新过程的促进，增幅可达1.08个百分点。这意味着AI的价值不仅在于自身产业规模，更在于重塑整个经济的生产函数。

张宏江进一步指出，在智能体经济中，企业资产定义将被重写：算力、专有模型、高质量数据、Agent协作体系和持续迭代的工作流，将成为新型生产资料。一个“人+一群Agent”的微型团队，可能具备远超传统企业的综合能力，使企业规模变小而效能倍增。

当然，并非所有前沿技术都能立即转化为生产力。中国科学技术大学陆朝阳提醒，量子计算并非万能加速器，当前尚无算法能显著加速大模型训练。这提示我们：技术革命的真正价值，不在于“更快地做旧事”，而在于“创造前所未有的新供给与新需求”。

最终，所有技术革命都要回归“人”的命题。作家刘震云坦言，尽管AI能模仿其文风甚至“代笔”，但模仿不等于创造。当机器愈发聪明，人类更需守住原创性、情感与价值观——这些才是AI无法复制的核心竞争力。

AI新经济的轮廓已然显现：它不仅是模型竞赛，更是信任机制、商业规则、组织形态与人类角色的系统性重构。