股票杠杆率特稿｜邢自强：中国AI2.0：从技术追赶到规则重塑

过去一年，中国的AI叙事正在发生明显变化。此前，外界多以“追赶”框架观察中国AI：芯片能否跟上，模型能否逼近前沿，算力和基础研究短板能否补齐。诚然，半导体、先进制程、关键工具和高端算力依然是绕不开的硬约束股票杠杆率，但与此同时，新的主线正在浮现——AI在中国正从技术竞赛走向产业落地，从模型参数走向系统效率，从单点突破走向规模化部署。

这正是“中国AI2.0”的核心含义。它关注的不只是更大的模型和更高的资本开支，而是AI能否进入千行百业，嵌入能源调度、制造流程、消费服务、城市治理和企业管理，成为降低成本、重组流程、提升协同效率的新基础设施。中国AI的优势，也正在从前沿能力的单点比较，延伸为应用扩散、成本效率和系统集成的综合能力。

这一路径根植于中国的产业土壤：较强的政策协调能力，密集的数据和应用场景，完整的制造体系和产业链，以及数字技术与实体经济之间较深的连接。过去一年，这些条件正从纸面优势转化为执行能力。AI开始在更广泛的经济部门被部署、试错和商业化，其影响也越过科技行业边界，深入企业成本结构、生产组织方式和产业链协同机制之中。

过去12个月，三个变化最值得关注：

第一，AI叙事正在从“建基础设施”转向“看收益、看效率”。早期讨论多围绕算力、数据中心和模型训练投入展开，企业价值更多建立在未来预期之上。如今，中国AI采用者开始交出更具体的经营账本：成本下降、流程缩短、运营提速，利润率改善也逐渐从概念变成结果。

第二，AI瓶颈正从算力延伸到电力和部署能力。过去，算力被视为最核心的约束；现在，随着推理调用增加、实时应用扩张，电力系统的重要性正在上升。数据中心扩建、应用高频调用和低延迟需求，都要求更稳定的电力供应、更强的储能能力和更灵活的电网调度。AI基础设施因此不再只是数字世界的问题，它越来越受制于物理世界的承载能力。

第三，AI的新战场正在走向实体世界。从机器人到自动驾驶，从智能制造到城市基础设施，AI正从屏幕和云端走入生产线、道路、仓库和家庭。所谓实体AI，并不是把模型简单装进机器，而是让感知、决策、控制和执行在真实环境中形成闭环。与纯数字应用不同，它必须在复杂、不确定甚至高风险的场景中保持稳定、可靠和安全，也要求硬件、软件、供应链与场景数据高度协同。

中国在这一阶段具备一定结构性优势。深厚的制造业底蕴、完整的供应链、较快的硬件迭代能力，以及丰富的真实世界应用场景，为实体AI提供了试验和放大的土壤。AI与制造、交通、能源和消费硬件的结合，可能成为下一轮产业升级的重要方向。但这一过程不会自然发生。实体AI面对的不只是算法问题，还包括工程化能力、成本控制、场景适配、监管安全和商业闭环。对其前景，既要看到长期空间，也要避免过早线性外推。

正如此前提到，中国AI2.0仍受多重约束。最直接的是算力和半导体瓶颈。受先进制程、关键工具和高端制造能力限制，中国在前沿模型训练上仍面临挑战。这意味着，中国AI的优势更可能首先体现在应用扩散、成本效率和系统集成，而不是在所有基础技术层面同步领先。如何在硬约束下，通过模型优化、软硬件协同、系统架构和场景选择提高效率，将决定这一路径的韧性。

第二个约束，是企业AI商业化仍不均衡。虽然采用速度加快，但企业端收入转化仍处于早期。许多应用首先体现为流程优化、客服自动化、内部管理提效和成本节约，而不是直接创造新的收入来源。这并不说明AI价值不足，而是说明商业模式仍在形成，价值兑现需要穿过组织改造、数据治理和流程重构这一段更漫长的路径。

第三个约束，也是宏观层面最需警惕的，是劳动市场调整风险。AI有望在未来十年将中国全要素生产率增速累计提升约3个百分点，但它对经济的推动作用或更符合“J曲线”，在未来两到三年，AI对岗位替代可能早于岗位创造出现，给居民收入带来压力。更值得关注的是，这种影响可能并不局限于少数高技能岗位，而会波及初级白领、中等收入群体以及部分劳动密集型服务业。若就业和收入调整应对不当，AI带来的效率提升，短期内可能伴随需求走弱和通缩压力。

因此，政策对冲的重要性正在上升。一方面，需要加大职业培训和技能再造支持，帮助劳动力转向与AI互补的岗位；同时，通过培育新兴产业和现代服务业，扩大就业吸纳能力，推动就业结构升级。另一方面，社会保障体系也需要随之调整。随着灵活就业和平台经济规模扩大，失业保险、医疗保障和养老覆盖的完善，将有助于增强收入稳定性和居民预期，减轻技术冲击对消费和需求的传导。

从结构上，政策可能倾向于保护劳动密集型服务业，而在高端认知型岗位上，则可能给予企业更大的调整空间。这种取舍反映出一个现实挑战：一方面，经济需要通过AI提升效率和竞争力；另一方面，社会也需要管理就业转换、收入分配和需求稳定。AI政策的难点不在于简单鼓励或限制，而在于如何在创新扩散和社会稳定之间找到动态平衡。

总体而言，中国正在进入以AI扩散为核心的新增长阶段。与以往的技术周期不同，AI带来的并非单纯的投资或行业机会，而是对增长模式本身的重塑。一方面，它有望通过提升劳动生产率，缓解人口结构压力，成为中长期增长的重要支撑；另一方面，它引发的就业调整和收入分配变化，也会在过渡期内深刻影响宏观运行。

从这个意义上看，中国AI2.0并非只是技术路径的变化，而是一次围绕效率、结构与制度安排的综合调整。其最终成效，将取决于技术扩散的速度，企业和劳动力市场的适应能力，以及政策能否帮助经济和社会在提高效率与维护稳定之间取得新的平衡。

（作者系摩根士丹利中国首席经济学家）