一句话看懂：诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁在2026外滩金融峰会上给出测算：AI未来十年有望每年为生产率增长多贡献约1.08个百分点，但这一潜力能否兑现，取决于竞争政策、教育体系和劳动力市场能否同步跟上。
事件核心：发生了什么
9月10日，2026 Inclusion·外滩金融峰会以“创造AI新经济”为主题开幕，阿吉翁发表题为《创造性破坏与AI革命》的演讲。他援引与同事的研究称，仅考虑商品和服务生产环节的任务自动化，AI未来十年每年可提升生产率增速0.68个百分点，与IT革命的历史经验相当；若再计入AI推动新想法、新产品的作用，每年还能额外增加至少0.4个百分点，合计约1.08个百分点。他同时提醒，技术突破不会自动转化为持续增长。
为什么重要
阿吉翁以美国IT革命为例：1996至2005年信息技术推动全要素生产率大幅提升，一批“超级明星公司”崛起，但行业集中度持续上升，新公司进入率在2000年前后开始下滑，随后生产率增长明显放缓。他认为这是“创造性破坏”的核心矛盾——创新需要成功者获得足够回报，但成功者可能利用既有优势限制后来者。目前AI价值链上游已高度集中：云计算市场由亚马逊、谷歌、微软等大公司主导，GPU市场同样集中。他直言，AI增长潜力很大，但能否充分释放，取决于竞争问题处理得如何。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，上游算力和云服务的高集中度意味着成本结构与API定价仍受少数平台影响，开源模型与自研推理方案的价值会更加凸显。对普通用户和创作者，阿吉翁的判断并不悲观：AI会接管部分任务，但采用AI的企业竞争力和需求上升，加上新想法催生新产品、新公司和新岗位，就业影响是双向的。他强调教育要帮人“学会学习”，并称“我们比以往任何时候都更需要提升手工技能和软技能的价值”。他还提到，从高科技专利占比等指标看，中国在前沿创新上表现不错，而欧洲不仅落后于美国，在前沿创新上也正被中国赶超。
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值得关注的后续
一是上游云与GPU市场的竞争政策是否收紧，会直接影响大模型训练与推理成本；二是各国教育体系如何调整课程，把软技能和动手能力纳入正式培养；三是AI新增岗位能否在数量和质量上对冲被替代的岗位，这将是检验“AI新经济”成色的关键指标。目前公开信息显示，阿吉翁并未给出具体政策方案。
来源：AIbase
