9月10日，2026Inclusion·外灘大會以“共創AI新經濟”爲主題開幕。圍繞這一主題，諾貝爾經濟學獎得主、法國經濟學家菲利普·阿吉翁帶來了以“創造性破壞”與人工智能革命爲題的分享。他認爲，AI有望在未來十年使生產率增速每年額外提高約1.08個百分點，潛在影響或超過IT革命;但這種技術潛力能否轉化爲持續增長，取決於競爭政策、教育體系和勞動力市場制度能否同步跟上。

阿吉翁首先從生產率角度分析了AI可能帶來的經濟影響。他和同事的研究顯示，僅考慮AI對商品和服務生產中任務的自動化，未來十年，AI就有望使生產率增速每年額外提高0.68個百分點，這一影響與根據IT革命經驗推算出的生產率提升處於同一量級。

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“0.68個百分點只是一個下限。”如果進一步考慮AI促進新想法產生的作用，阿吉翁認爲，生產率增速每年還可能額外提高至少約0.4個百分點，合計潛在提升約1.08個百分點。

AI可以把生產率推得更高，但技術突破不等於經濟增長

但他也提醒，技術突破並不會自動轉化爲持續增長。阿吉翁以美國IT革命爲例。1996年至2005年間，信息技術革命推動美國全要素生產率明顯提升，一批“超級明星企業”快速成長;與此同時，行業集中度也持續上升，新企業進入率從2000年前後開始下降，隨後生產率增長明顯回落。

“這背後正是創造性破壞理論中的一個核心矛盾:創新需要讓成功者獲得足夠回報，才能形成持續的創新動力;但既有創新者在成功之後，也可能利用已經形成的優勢，壓縮後來者進入和創新的空間。”

阿吉翁認爲，AI時代同樣需要關注這一問題。當前AI價值鏈上游已經呈現較高集中度，雲計算市場由亞馬遜、谷歌、微軟等大型企業主導，圖形處理器市場也高度集中。“AI確實具有很大的增長潛力，但能否充分釋放，也取決於能否處理好競爭問題。”他說。

在討論不同經濟體從追趕走向前沿創新的經驗時，阿吉翁表示，實現生產率增長既可以依靠模仿和吸收已有技術，也可以依靠前沿創新。而隨着一個經濟體越來越接近技術前沿，創新環境的重要性也會進一步提高。

談及中國，他表示，從高科技專利佔比等指標看，中國目前在前沿創新方面表現良好。“中國在前沿創新方面做得很好。”他同時指出，歐洲當前在前沿創新方面不僅落後於美國，也正在落後於中國。

應對AI新經濟衝擊，教育和勞動力市場要先學會“接住人”

AI新經濟的另一面，是生產率提升之後，對普通人會有什麼影響。

阿吉翁認爲，AI會接管一部分原本由人完成的任務，一些崗位因此減少;但另一方面，採用AI的企業生產率和競爭力提高，市場需求擴大，也可能增加用工。同時，AI促進新想法產生，也會催生新的產品、企業和工作崗位。

“AI確實會替代一部分人類勞動，至少會替代其中的一些任務。”阿吉翁說，“但是另一方面，AI也會通過提升生產率和激發新想法，創造新的工作崗位。”

他表示，應對AI帶來的變化需要良好的教育體系，“中國就具備這樣的條件”。教育不僅是教授具體知識，更重要的是讓人在學校裏“學會如何學習”，從而能夠持續適應技術和工作的變化。他指出，“我們比以往任何時候都更需要提升手工勞動以及軟技能的價值。”

在教育問題上，阿吉翁還特別談到了AI進入校園後的邊界。他建議保留一部分完全不使用AI的學習過程，讓學生能夠獨立閱讀、計算和思考;學生使用的人工智能需要經過篩選和規範，AI存在的風險也應被告知。“如果放任AI被濫用，我們可能會看到整整一代人不會獨立計算，也無法專注閱讀，這將是非常有害的。”他強調。

圍繞勞動力市場，他以丹麥的“靈活保障”體系爲例，提出在崗位轉換過程中，可以通過失業保障、再培訓和再就業支持，幫助勞動者更順利地進入新的工作。

阿吉翁最後總結，要釋放AI的增長潛力，需要合適的競爭政策;要釋放AI創造就業的潛力，則需要良好的教育體系和勞動力市場保障。

從生產率增長、前沿創新到就業變化，阿吉翁的演講也提供了一條理解AI新經濟的經濟學線索:AI帶來的新增長不僅取決於技術能做什麼，也取決於新的創新能否持續產生，以及更多企業和勞動者能否參與並分享這一過程。

“AI比以往任何時候都更加印證了創造性破壞這一範式，甚至更甚。”阿吉翁說，“總體而言，在適當的政策安排下，創造性破壞可以帶來持續且包容性的增長。”