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　　以下为演讲实录：

　　沈明高：尊敬的各位领导、各位首席、各位嘉宾，大家上午好！很高兴有机会参加今天的讨论，这个环节主要是围绕新质生产力和人工智能发展展开交流。当然，我们是学经济的，从经济和产业的角度探讨人工智能未来发展的优势、挑战和机会，跟大家分享几点最近的研究认识。

　　首先，从宏观的角度，技术进步很可能是全球重回快增长轨道的主要动力。2011年以来，全球进入了慢增长时期，全球现价美元计价的名义GDP增长速度年均复合增长率只有2.9%。G20的19个国家里面，人均GDP相对G20平均水平保持增长的主要只有两个国家：美国、中国。在这样一个全球增长放慢的过程中，美国的人均GDP在上升，相对于G20平均水平增加了74%，其次是中国增加了32%。

　　为什么这个趋势很重要？全球快增长时期，美国的人均GDP相对全球水平是下降的。这个慢增长阶段什么时候结束，需要看到美国的人均GDP相对全球见顶回落，即更多的国家开始进入快速增长周期，那么动力来自哪里？这就是想引出今天的讨论，我认为，可能来自技术进步，特别是人工智能在全球的广泛应用。

　　从美国的角度看，近年来，其劳动生产率和全要素生产率的环比年化进入了快速增长时期。2000年初开始，美国劳动生产率和全要素生产率增速总体是下降的，全球金融危机之后进入平稳增长阶段，从2022年下半年到2023年开始，美国这两个指标均出现了反弹。这是否代表了AI技术广泛应用带来的新趋势，这个趋势是不是持续，还有待观察。

　　二季度美国的GDP环比增长了2.8%，很可能意味着美国劳动生产率和全要素生产率水平反弹可能比较明显。从这个角度来说，美国开始的人工智能浪潮有可能惠及更多的国家，带动全球各个国家的快速增长，使全球进入快增长轨道。这是我想说的第一个观点，即技术进步可能是全球重回快增长轨道的关键要素。

　　其次，数字技术和以数字技术为基础的人工智能是当地最重要的通用技术。从技术进步的角度来讲，前面几次工业革命的关键在于蒸汽机、电力的发明等，第五次革命的关键技术是什么？大家可以讨论，但我个人认为很可能是数字技术。数字技术是和当初的蒸汽机、电力、信息通讯技术同等重要的创时代技术创新。二十届三中全会也专门提到要加强关键共性技术的攻关，引导新兴产业发展。

　　从技术进步的分层逻辑来看，我们怎么样理解数字技术或者以数字技术为基础的人工智能地位？ 我把技术分成三个层级，第一个层级叫通用技术，第二个层级叫共性技术，第三个层级叫专用技术。在 这样一个分析框架下，数字技术或人工智能就是当地最重要的同样技术。

　　通用技术有两个重要的特点：

　　一是持续时间比较长，很可能是十年、二十年甚至更长的时间。当初电力发明之后，花了全球大概40年的时间来理解怎么样利用电力，围绕电力进行创新。数字技术、人工智能，或数字化、智能化推进的速度会比以前更快，但肯定也是节后一个时期最关键的一次技术革命。

　　二是数字技术作为通用技术的规模优势非常明显。也就是说，企业规模越大，平台优势、技术规模优势就越明显，甚至存在着规模收益递增的可能。这就使得相对比较小的企业如果不能很好的利用数字技术或者智能化技术，很可能会在竞争中处于不利地位。

　　通用技术顾名思义影响到所有产业、所有国家、所有企业和个人，专用技术是企业层面用的技术，它是一个微观概念，专精特新是最明显的一个例子，专精特新用的技术就是专用技术。

　　共性技术介于通用技术和专用技术之间，共性技术不如通用技术覆盖面那么广，但是比专用技术影响的产业面更宽，是若干产业共有的技术。共性技术一旦突破，会带来一系列产业的创新和发展。

　　对地方政府来说，比如广东，需要理解影响广东产业发展的关键共性技术到底有哪些，并有针对性地实现有组织的攻关和突破，就可以带来一系列相关技术的创新和新业态、新模式的形成，这些创新和突破有时候甚至是颠覆性的。

　　从人工智能的角度来理解，如果我们认为人工智能是一种通用技术，或者数字化、智能化是一种通用技术，那么概括而言，人工智能的三个关键环节都有其各自的关键共性技术：

　　1．感知环节。相当于人一样，要看得见，即视觉，还要摸得着，即触觉等，通过这些功能收集和积累信息，在这个环节的关键共性技术之一就是智能传感技术。

　　2．决策环节。收集到信息之后，需要有芯片、软件和大模型来做高通量的计算处理，并基于数据处理得出决策方向。在这个阶段，大模型、软件、硬件都很关键，它的关键共性技术包括GPU、高通量计算能力等。

　　3．执行环节。决策之后就要执行，执行阶段的关键共性技术包括电控加电机，智能电机是驱动每个决策落地的关键环节。

　　如果我们认为人工智能或者智能化是通用技术，我们要更加重视研究影响人工智能的关键共性技术，从这个角度出发，很有可能推动在人工智能的发展方面实现关键突破。这是我想说的第二个观点，就是要高度关注人工智能各个环节的关键共性技术。

　　第三，发展人工智能的优势到底在哪里？大概有这么几点：

　　1．产业应用场景优势。相对于美国而言，中国的产业应用场景更加丰富目前，我国制造业增加值占G20高达36%，其中，长三角三省一市占了G20的10.2%，已经超过日本的6.1%，珠三角占了4%。因此，珠三角和长三角基本上是全球产业应用场景最丰富的两个地区，利用这两个地区的优势，即产业链长、产业链完整，完全有条件实现人工智能的规模优势和产业应用场景的规模优势相结合，推动AI+产业快速发展。

　　2．投资先发优势。过去十年，私募投资覆盖的人工智能初创企业数量和规模，美国排名第一，十年投了4500家，其次就是中国1300家。所有其他欧洲国家加在一起都不如美国一个国家多，所以从人工智能投资的先发优势看，中美两个国家居全球前二。麦肯锡的研究表明，如果一个企业比较早参与数字化和智能化，成为产业发展的领跑者，未来现金流就有可能出现爆发式增长，反过来讲，如果是落后者，刚开始企业的现金流是正的，因为投入比较少，但是随着时间的推移，未来的现金流增长速度会居于下风，因为领跑者占据了智能化的高产出优势，更有可能获得较大的市场份额。因此，数字化、智能化和人工智能的发展，对每个企业来讲，不是我们想不想参与的问题，而是怎么参与的问题。

　　3．替代优势。人工智能的功能之一就是替代人工。国际货币基金组织的研究表明，在人工智能替代人工的程度从低到高的三种可能情景中，当替代程度比较低时，发达国家和发展中国家基本上都受益。但是在替代程度较高的情景下，发达国家成为最大的受益者，新兴市场获得的好处基本上可以忽略不计。为什么有这个区别？发达国家与新兴市场国家劳动力的相对充裕程度不同是一个原因，还有就是人工智能能够替代的产业和技术品类、工作岗位不同是另外一个原因。换句话说，人工智能替代人工，相对来讲比较有利于发达国家，对发展中国家就业是一个挑战。

　　当然，人工智能也会创造新的就业机会。MIT经济学家的研究发现，现在60%的职业在1940年之前是不存在的，技术进步创造了新的就业机会。随着人工智能的发展，未来一定也会看到相当比重的新工作出现。对中国的启示是，要利用人工智能创造新的就业机会，来弥补它对劳动力替代带来的就业不足。

　　概而言之，AI+的规模优势是最主要的，其次是先发优势，以及利用人工智能不但能替代就业，更要实现就业创新。

　　第四，从我们目前面对的挑战来看，中美竞争就是技术竞争。大家可以看到，产业转移的最新趋势，劳动力密集型、低附加值的行业已经开始从中国转向东盟。我国劳动力密集型产品出口，最近几年占全球的比重已经进入平台期，而东盟这些国家的出口占全球比重在上升。

　　资本密集型的产业从欧洲转入到我们国家，一部分到东盟，其中，美国、日本汽车出口占全球比重基本上进入平台期，有的在下降，而中国汽车出口在增加，这当然也是技术密集型的产业，但主要是资本密集型。关键的是技术密集型的产业转移，我们以电子行业为例，中国在全球出口市场份额，最近几年也进入了平台期，相对来讲，美欧日的电子行业出口占比，除欧盟下降比较明显外，美国和日本占比仍然相对平稳。理论上讲，随着产业转移、技术转移，中国在这个赛道应该占有比较高的比重。真正竞争比较激烈的，就是在技术产品市场，特别是在出口市场方面。

　　一个值得关注的新趋势是，美国在技术创新方面的本土优势正逐步显现。美国标普500指数中，上市企业的营收来自美国本土的收入占比总体在上升，即美国企业在某种程度上是在去国际化。我们把标普500企业分成两类：一类是收入50%以上来自美国，另一类是来自美国本土的收入低于50%，疫情期间国际化程度比较高的企业营收增长比较快，但是疫情后美国本土化程度比较高的企业，营收相对于国际化程度比较高的企业增长更快。这代表某种程度上美国的再工业化取得了进展，特别是美国人工智能的广泛应用使得其本土技术市场的需求在上升，自身技术的消纳能力得以提升。

　　英伟达的数据也可以印证这一趋势。2018年英伟达营收来自美国的比重只有12.8%，到2023年已快速上升至44.3%。40%以上的收入来自美国，部分对冲了中美摩擦对英伟达收入的影响，表明美国国内人工智能或者智能化发展在加速，它能够在很大程度上减少了国内技术供给对海外需求的依赖。

　　相对来讲，我们也看到中国相对美国的增长潜力。初步数据显示，美国科技上市企业整体ROE水平在上升，2022年达到24%，高于非科技企业，而我国科技上市企业的整体ROE甚至低于非科技企业，近年没有呈上升的趋势。当然，我们也知道我国科技企业的发展还处在比较早的阶段，我们还没有形成规模优势、产业集群优势，随着时间的变化，我们相信中国科技企业的整体ROE首先要超过非科技企业，然后逐步向美国科技企业的整体ROE水平靠拢，中美科技企业ROE的差距代表了增长潜力，如中美人工智能发展差距缩小，可能是一个重要的途径。进一步分析，我们可以发现，中美科技企业ROE的差别主要来自两个细分领域，即软件、技术硬件和设备（包括光刻机等）。这两个赛道的差距就是未来的潜力。

　　因此，中美技术竞争中，美国本土化趋势部分减轻了对海外需求的依赖，中国同样需要打开数字化、智能化的应用场景，创造需求、发挥产业链优势，让更多的人工智能企业落地。

　　最后，对我国而言，AI+发展的机遇在哪里？简单总结为三点：

　　1．抓住关键共性技术这个牛鼻子。基于前面的分析，要高度重视对关键共性技术的研究和攻关，使AI+技术和丰富的产业应用场景相结合，形成产业优势。

　　2．提高直接融资比重。相对来讲，中国过去二十多年时间里，间接融资相对于直接融资的比重在上升。同时，美国甚至日本直接融资的比重都在提升，而欧洲走的是另外一条路，间接融资的比重大幅度提升。事实上，欧洲企业整体创新的实力也面临考验。从这个角度来说，怎么样为科技企业定价，特别是对非赢利的企业定价，使得科技企业更早地参与市场资源配置，是资本市场的一个核心功能，也代表了资本市场的竞争力。

　　3．促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产率。我们提出了一个新概念，叫科技资本。发展新质生产力需要新的生产要素，其中之一就是科技资本。科技资本有什么特点？科技资本是懂技术、懂产业应用场景、懂风险定价的资本。金融机构投资或贷款给企业一块钱，不再只是传统意义上一块钱的概念，而是一块钱的货币+科技资本的附加值，这样的科技资本可以更好地甄别和培育更多的独角兽企业。同时，上市公司也要提高自己的科技信用，即通常所说的科创属性。通过增加科技资本投入，结合研发资本存量和数据资源存量等加快形成科技中间品，为企业带来未来现金流增量，整体提升科技企业的整体ROE水平，这样我们的科技企业就更具国际竞争力，从中产生一批世界级企业。

　　谢谢大家！

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责任编辑：梁斌 SF055