AI浪潮下中国发展路径与经济运行逻辑

各位朋友，大家国内中午好。我现在人在欧洲，和国内有七个小时时差，这次是到爱尔兰和英国出差开会。正因如此，7月1日、2日那几天我都在飞机上，到了这边又碰上严重的时差，现在还是当地凌晨。

*本文为陆铭教授在喜马拉雅发布的《2026.8AI时代的社会主义和岭鹏近期扩张》音频的文字整理版。

趁这个时间，我想聊聊刚刚过去的七月份岭鹏指数，以及一个我认为在七月中国最重要的事件——在上海举办的世界人工智能大会。这次国家最高领导人也出席了，并在会上作了发言。可以看出，在人工智能时代，中国显然要走一条和其他主要国家不同的发展道路，而且很可能要在全球AI发展中争取话语权和规则制定权，所以这个话题很值得我们深入探讨。

世界人工智能大会刚结束，紧接着就发生了一件震动全球AI领域的大事——月之暗面公司开发的Kimi K3模型正式开源。这是全球第一个开放全部权重的3T级的模型，还具备AI自我进化能力，而且性价比非常高。据媒体报道，它每个任务的执行成本只有美国相应模型GPT-5.6的一半，比Cloud系列也要便宜一个数量级。美国方面也认为，Kimi K3的开源让当地一些大模型的估值大幅缩水。

这些现象放在一起说明了什么？要回答这个问题，我们先从经济学的角度看人工智能和数智时代。AI的产生和发展，核心在于人与机器的关系。更进一步说，我最近常提"人能"这个词，对应的是机器的"机能"。人和机的关系，归根到底是人能和机能的关系。AI确实替代了许多原本由人学习的机器能力，比如记忆、背诵、演算、推理，但它无法替代的是人能那一部分，比如社会交往、表达、共情、价值观和审美等。

在这个过程中，技术进步、中国相对庞大的国内市场、政府对AI算力的补贴，加上企业普遍采取开源模式，都使得使用AI模型和算力的价格相对较低。这样一来，企业会更倾向于使用模型和AI的机能部分，尤其在某些产业（如制造业）中，去替代那些高度依赖机能的企业岗位和个体劳动力。

这种逻辑会带来什么影响呢？首先，我们需要回应马斯克之问——他曾说用不了多久，人类大量工作岗位就会被AI取代，这更多是从技术逻辑出发。但在实际应用中，使用AI是要收费的。因此，对于那些发生频率不高的场景，比如某些服务业环节，并不是每个环节都需要高频使用AI；而且如果这类岗位更依赖人能，需要人与人之间的互动，机器难以替代，那么这些非标准化的工作岗位在经济意义上就不会受到AI的强烈冲击。

换个角度可能更容易理解：你花钱使用模型或AI，投入增加、成本上升，但如果使用频率不高，收益却有限，那么用AI取代人力其实并不划算。这时，经济逻辑就为人类活动和就业筑起了一道护城河，使得人类不至于被AI大规模取代。

基于此，我们可以回过头来讨论，为什么在人工智能时代，中国走开源道路会对美国产生较大冲击。美国AI发展大量采用市场逻辑——大企业投入巨额资本进行开发，为了盈利，需要通过资本市场估值，而估值反映的是消费者或企业对AI模型的支付意愿，形成一个逻辑闭环。但这种模式的明显缺陷是，未来如果只有有钱人和有钱企业才能使用模型和AI，缺钱的人和缺钱的企业就无法接入。不同人和企业因使用AI的能力和频率差异，会导致分化和收入差距扩大，甚至失业上升。面对这些问题，美国有人提出全民基本收入等方案，但至今未能在国内或全球得到广泛接受，实施难度很大。

在这方面，中国其实在尝试一条新路，我有时称之为人工智能时代的新型社会主义的定义。为了避免二次分配中产生巨大收入差距和失业风险，中国希望通过AI普惠和低价，让更多人和企业能够使用甚至低价使用AI模型。今年全国两会后，不少地方政府出台了相关补贴，帮助小型企业甚至"一人公司"更便宜地获得AI算力，这就是具体实践。如果做得好，确实能缩小收入差距、降低失业风险；在国际竞争中，通过开源也能在AI应用上抢占更多份额。

今年以来，中国模型的调用数量已经反超美国。如果这条路走得顺利，未来可以通过AI模型和算力出海——让国内模型被国外更多调用，算力也被更多使用，相当于将国内服务能力通过国际贸易输出给其他国家。如果越来越多AI和算力交易用人民币计价和结算，也有助于人民币国际化，提升其国际地位，这是一个非常重要的战略方向。

当然，这种做法在国内也可能带来新挑战。比如模型低价甚至免费时，可能产生资源浪费，有人可能用AI算力去做价值不高的事情；同时，AI开发和算力提供会消耗大量能源，带来环境压力。从国际战略看，在中美竞争的大格局下，我认为中国坚持AI普惠和开源的社会主义模式，可能是唯一的选择。这有助于实施"token（词元）加人民币国际化"的整体战略。但如前所述，这可能在国内局部造成资源浪费、环境压力，甚至因AI使用价格低而在某些领域减少就业。

应对这些问题的方案，在于加快发展服务业。服务业相对而言被AI取代的可能性较低，使用劳动力的空间更大。正如前面回应马斯克之问时提到的护城河，服务业中有更多非标准化岗位，难以被AI替代；而且有些服务业职能发生频率较低，但人类天生具备执行多种职能和任务的能力，不像AI或机器人要加载新职能时边际成本会加速上升。因此，在发展服务业的同时，必须强化人能与机能的互补，真正筑牢人类的护城河。

此外，全社会在价值观引导上，应鼓励企业和社会组织更多采用普惠和开源模式，形成共识：企业短期利润和收入最大化并非唯一重要，更要思考人类在AI时代的未来。如果每个企业都只以利润和收入最大化为目标，最终可能给全人类带来大规模失业和收入差距扩大的风险。在教育和企业人力资源方面，需要加强对人能的培训和教育。从幼儿园到大学、博士，能力培养的重点必须调整——过去大量技能培训和教育仍在培养学生那些如今可被机器替代的能力，未来要更重视那些不可替代的人能。最后，整个社会机制也要配套变革。AI发展会推动就业灵活化、组织扁平化（中间管理层可能消失）、企业小型化，一人公司等趋势将长期存在。我们原来的很多制度设计都建立在企业和劳动者有雇佣关系的假设之上，面对越来越多的灵活就业和一人公司，社会需要进行根本性的制度架构变革。

好了，今天关于人工智能的话题先聊到这里。接下来回顾一下刚刚过去的2026年7月岭鹏指数。总指数方面，前期为52.6，七月为52.1，岭鹏指数连续三个月在50以上，处于扩张期。需要强调的是，岭鹏指数是先行指数，大约领先整体宏观经济指标四个月，所以连续三个月在50以上，算是一个相对乐观的信号。不过价格和数量出现分化：价格指数前期47.8，本期44.8，均低于50；数量指数前期59.9，七月升至63.1，进入最高档位的极为乐观区间。这说明灵活用工市场上订单仍然存在，也可能与暑假期间暑期工增加有关，对价格形成下行压力。

长三角与珠三角的分化表现。区域方面，长三角继续领先珠三角。长三角总体偏乐观，前期指数58.2，七月55.1，连续扩张；珠三角则连续处于50以下，但降幅有所收窄，前期45.6，七月回升至48.9。希望珠三角能尽快进入扩张区间。

以上是今天发自爱尔兰的岭鹏指数解读，以及对人工智能影响经济的热点评论。我们下个月再见。