朱丹

中國人民大學國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

今年全國兩會，“打造智能經(jīng)濟新形態(tài)”首次寫入政府工作報告。從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“人工智能+”，再到今天的“智能經(jīng)濟”，中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的敘事邏輯正在經(jīng)歷一次深層躍遷，而“打造智能經(jīng)濟新形態(tài)”更是對“人工智能+”的系統(tǒng)性升級，標志著我國人工智能發(fā)展從技術(shù)應(yīng)用的單點突破，邁入了構(gòu)建全新經(jīng)濟形態(tài)的系統(tǒng)布局階段。

“智能經(jīng)濟”與“人工智能+”的維度之別

從演進脈絡(luò)看，我們走過了三個階段。信息經(jīng)濟解決的是“通”的問題，實現(xiàn)互聯(lián)互通；數(shù)字經(jīng)濟挖掘的是“用”的價值，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素；智能經(jīng)濟創(chuàng)造的則是“智”的生態(tài)，讓技術(shù)從“連接”走向“決策”，從“輔助”走向“主導(dǎo)”。

“智能經(jīng)濟”與“人工智能+”是兩個不同維度的概念。“人工智能+”是一種技術(shù)賦能，是在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)上疊加AI（人工智能）能力，讓傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)跑得更快。它解決的問題是“效率提升”。而“智能經(jīng)濟”則是一種經(jīng)濟形態(tài)重構(gòu)，以“數(shù)據(jù)+算力+算法”為核心驅(qū)動力，重塑生產(chǎn)、分配、交換、消費的全過程。它解決的問題是“范式轉(zhuǎn)換”。

這一轉(zhuǎn)向的技術(shù)基礎(chǔ)已然具備。更值得注意的是，報告明確寫入“國產(chǎn)大模型引領(lǐng)全球開源生態(tài)”。這是中國數(shù)字技術(shù)從應(yīng)用創(chuàng)新向基礎(chǔ)能力延伸的一個標志，過去我們談?wù)撝袊鴶?shù)字經(jīng)濟，關(guān)鍵詞是“規(guī)模”“市場”“應(yīng)用”；現(xiàn)在，開始出現(xiàn)“開源”“生態(tài)”“引領(lǐng)”這樣的詞匯。

智能經(jīng)濟的三層支撐

基于對政策與產(chǎn)業(yè)實踐的觀察，我將智能經(jīng)濟的體系架構(gòu)歸納為三個相互支撐、層層遞進的層次。這三層并非簡單并列，而是構(gòu)成了一個“底座驅(qū)動-要素賦能-業(yè)態(tài)反哺”的因果閉環(huán)。

第一層：基礎(chǔ)設(shè)施層——從空間配置到時空協(xié)同。報告提出“實施超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新基建工程”。這標志著算力基礎(chǔ)設(shè)施的布局邏輯正在從“空間配置”向“時空協(xié)同”升級?！皷|數(shù)西算”解決了數(shù)據(jù)存儲與計算的空間錯配問題，將高耗能業(yè)務(wù)向西部能源富集區(qū)轉(zhuǎn)移。據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，“東數(shù)西算”工程已使算力成本大幅下降，為AI大模型的商業(yè)化落地提供了關(guān)鍵支撐。而“算電協(xié)同”則進一步引入時間維度，人工智能訓練耗電量巨大，大模型單次訓練的耗電量可達數(shù)十萬度。算力負荷具有一定彈性，若能將部分非實時計算任務(wù)安排在新能源發(fā)電高峰時段，既可降低用能成本，又可促進綠電消納。這一層是智能經(jīng)濟的“骨架”，它的升級方向（算電協(xié)同）直接決定了下一層的成本結(jié)構(gòu)。算力與電力實現(xiàn)時空協(xié)同，算力成本將顯著下降，為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的規(guī)?；幚硖峁┙?jīng)濟可行性。

第二層：要素層——從規(guī)模積累到質(zhì)量提升。報告寫入“建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集”。這表明數(shù)據(jù)要素的開發(fā)利用進入新階段。長期以來，數(shù)據(jù)資源存在質(zhì)量參差、標準不一、價值密度不足等問題。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的核心任務(wù)，是為人工智能提供精準、規(guī)范的訓練素材。2026年2月27日，國家數(shù)據(jù)局組織72家鏈主單位簽署工作任務(wù)書，明確推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。這意味著數(shù)據(jù)從“能用”向“好用”的轉(zhuǎn)變正在加速。這一層是智能經(jīng)濟的“血液”，它的質(zhì)量提升直接依賴于基礎(chǔ)設(shè)施層的成本優(yōu)勢。算電協(xié)同帶來的低成本算力，使得海量數(shù)據(jù)的清洗、標注、訓練成為經(jīng)濟上可行的商業(yè)活動。反過來，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的積累，又為第三層提供了“養(yǎng)料”，沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù)，智能原生業(yè)態(tài)就是無源之水。

第三層：業(yè)態(tài)層——從存量改造到增量創(chuàng)造?！爱a(chǎn)業(yè)+AI”屬于存量改造，即在既有業(yè)務(wù)流程中嵌入AI能力；而“智能原生”則是增量創(chuàng)造，即業(yè)務(wù)本身以AI為核心設(shè)計，離開AI該業(yè)態(tài)便不存在。例如，智能助理、AI原生內(nèi)容創(chuàng)作平臺等，均屬于智能原生業(yè)態(tài)。報告提出“培育智能原生新業(yè)態(tài)新模式”，正是鼓勵這種從無到有的創(chuàng)新。這一層是智能經(jīng)濟的“器官”，它是前兩層投入的最終產(chǎn)出，同時也反向驅(qū)動前兩層的持續(xù)升級。智能原生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，會產(chǎn)生海量的實時計算需求，對算力基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求；也會產(chǎn)生更精細、更多元的數(shù)據(jù)需求，倒逼高質(zhì)量數(shù)據(jù)集向垂直領(lǐng)域深化。

將三層連接起來，可以清晰地看到一條因果鏈條：基礎(chǔ)設(shè)施升級（算電協(xié)同）→降低算力成本→使高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的大規(guī)模處理成為可能→催生智能原生業(yè)態(tài)→新業(yè)態(tài)產(chǎn)生新需求→反向驅(qū)動基礎(chǔ)設(shè)施進一步升級。這一因果循環(huán)，正是智能經(jīng)濟區(qū)別于“人工智能+”的核心所在，它不是單向的技術(shù)嵌入，而是一個自我強化的生態(tài)系統(tǒng)。未來的競爭，將不再是單一環(huán)節(jié)的競爭，而是“骨架-血液-器官”完整系統(tǒng)的競爭。

需要警惕的同質(zhì)化風險

從各地政策動向來看，人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)布局熱情高漲。多地政府工作報告均將人工智能列為重點發(fā)展方向，各類產(chǎn)業(yè)園區(qū)、創(chuàng)新中心、算力基礎(chǔ)設(shè)施項目密集上馬。這種積極性值得肯定，但也需警惕同質(zhì)化競爭可能帶來的資源浪費。如果各地缺乏差異化定位，聚焦相同賽道，容易導(dǎo)致低水平重復(fù)。與之形成對照的是，一些地區(qū)已開始探索差異化路徑。例如，廣西并未簡單復(fù)制東部模式，而是利用面向東盟的區(qū)位優(yōu)勢，建設(shè)“中國-東盟國家人工智能應(yīng)用合作中心”，搶占跨境AI合作先機。這種立足資源稟賦的差異化布局，正是避免“內(nèi)卷式”競爭的有益嘗試。

從“數(shù)字經(jīng)濟”到“智能經(jīng)濟”，從“數(shù)據(jù)資源”到“高質(zhì)量數(shù)據(jù)集”——這些概念的變化，不是政策文本中關(guān)鍵詞的調(diào)整，而是中國經(jīng)濟發(fā)展邏輯的切實轉(zhuǎn)變。變化的背后，是千千萬萬工廠里的智能生產(chǎn)線、程序員敲出的開源代碼、消費者手中的智能終端所構(gòu)成的真實經(jīng)濟圖景。從追求“體量”到鍛造“體魄”，這個轉(zhuǎn)向才剛剛開始。但方向已經(jīng)清晰：未來的競爭，不在規(guī)模，在筋骨；不在流量，在算力；不在模式，在根基。

文章來源：《北京日報》

微信編輯：張菁菁

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