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彭文生:AI大模型是数字经济迈入工业化时代的标志

彭文生:AI大模型是数字经济迈入工业化时代的标志

  • 分类:行业动态
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  • 发布时间:2026-09-16 11:45:00
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【概要描述】   9月16日,由新浪财经主办的AI投资峰会将在北京举行,主题为“AI基建时代的确定性机会”,上海交通大学上海高级金融学院实践教授、高金智库首席经济学家彭文生出席并演讲。  彭文生指出,对投资者来讲,大规模的资本开支能不能带来符合当前预期的报告,这取决于AI怎么创造经济价值,也取决于对创造的经济价值、分配价值崛起。  他认为,从经济学来讲,AI的发展和规模有关系。过

彭文生:AI大模型是数字经济迈入工业化时代的标志

【概要描述】   9月16日,由新浪财经主办的AI投资峰会将在北京举行,主题为“AI基建时代的确定性机会”,上海交通大学上海高级金融学院实践教授、高金智库首席经济学家彭文生出席并演讲。  彭文生指出,对投资者来讲,大规模的资本开支能不能带来符合当前预期的报告,这取决于AI怎么创造经济价值,也取决于对创造的经济价值、分配价值崛起。  他认为,从经济学来讲,AI的发展和规模有关系。过

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  9月16日,由新浪财经主办的AI投资峰会将在北京举行,主题为“AI基建时代的确定性机会”,上海交通大学上海高级金融学院实践教授、高金智库首席经济学家彭文生出席并演讲。

  彭文生指出,对投资者来讲,大规模的资本开支能不能带来符合当前预期的报告,这取决于AI怎么创造经济价值,也取决于对创造的经济价值、分配价值崛起。

  他认为,从经济学来讲,AI的发展和规模有关系。过去人类社会的知识积累是个体的、长时间的,生产效率不高;而现在的大模型通过算力、算法和大数据的使用,实现了人类社会认知世界的规模化生产,这具有革命性意义。

  彭文生进一步指出,这就带来两个问题:第一个问题,认知规模化生产它的投入产出是什么规律;第二个问题,认知本身是人类经济活动重要的投入品,它又怎么创造价值。

  他引用“规模定律”分析称,大模型性能的提升需要不断投入算力、数据甚至电力,随着资源投入增加,模型性能提升的速度会放缓。这意味着大模型研发具有极高的资源投入门槛,呈现出明显的重资产模式。中金研究院发布的报告认为,AI大模型是数字经济迈入工业化时代的标志,区别于过去轻资产的数字经济1.0阶段,现在是重资产,甚至可以说是数字经济工业化阶段。

  谈及中美AI竞争格局,彭文生认为,中美在AI领域各自拥有绝对优势。美国的绝对优势在于芯片,而中国的绝对优势在于人才。数据显示,全球51%的高水平AI研究者本科在中国就读,而美国为12%;在工作地分布上,中国占比37%,美国占比32%。

  在资本开支方面,彭文生指出,美国AI资本开支非常强劲,拉动了总需求和全球经济增长,但也推高了利率水平。相比之下,中国受限于先进GPU供给及资本市场热度不足,资本开支相对较弱。但他强调,中国可以通过改变算法框架,利用人才优势形成规模报酬递增的曲线,以应对算力限制。

  彭文生将AI大模型与过去的互联网平台进行了对比。他表示,互联网平台边际成本接近零,依靠免费拉新形成网络效应和“护城河”,往往呈现“价值崛起大于价值创造”的特征,容易形成垄断收益。

  然而,AI大模型作为重资产技术工具,可变成本不为零,无法免费拉新,且用户切换成本较低,网络效应较弱。因此,他认为大模型呈现“价值创造大于价值崛起”的特征,其收益更多外部化,转化为社会生产率的红利,为社会做贡献。

  针对AI投资的可持续性,彭文生坦言,理性的计算和预期难以支撑目前如此强劲的资本开支,这背后存在“外部性”问题——科技创新的收益更多由社会享受,而成本和风险由个体承担。

  他提出,纠正这种外部性主要有两种方式:一是通过股市泡沫,利用非理性繁荣引导社会资源投入;二是通过产业政策。彭文生认为,未来中国AI相关资本开支可能不会像美国那样依赖股市泡沫,而是更多依靠政府产业政策引导资源投入。

  最后,彭文生强调,AI大模型的第一性原理是技术工具,技术和知识是长期无法被限制的。

  “中美AI大模型在全球领先,其实最终两个大国的AI发展也会惠及全球。”彭文生表示,作为技术工具,AI最终创造价值的能力是很难被限制的,其发展成果终将造福全人类。

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