本文作者为摩尔线程天使投资人ღ✿✿、中国初代 AI 投资人王捷ღ✿✿。他于今年 8 月发表了《浮现中的 AI 经济》一文ღ✿✿，对即将到来的 AI 经济进行了展望和解读ღ✿✿。本篇文章是他近期对当前 AI 的思考的小结ღ✿✿。
《浮现中的 AI 经济》（以下简称 “文章”）发表以来ღ✿✿，AI 行业继续发生了众多大事ღ✿✿，OpenAI 牵头的千亿美金 “循环交易” 引发 “AI 泡沫论” 大讨论ღ✿✿，模型公司估值来到数千亿美金级别ღ✿✿，而 Gemini 3 和 GPT5.2 等新发布模型版本又持续体现了能力进步ღ✿✿，中国模型也持续在开源领域保持全球领先ღ✿✿。
我们看到ღ✿✿，与 AI 相关的历史事实ღ✿✿，正继续以 “非线性ღ✿✿、非均匀” 的特征往前发展ღ✿✿：Scaling Law 并未收敛ღ✿✿，AI 行业继续呈现加速发展的特点ღ✿✿，与 AI 相关的经济活动规模来到了前所未有的量级ღ✿✿；同时ღ✿✿，历史进程呈现出 “非均匀” 的面貌ღ✿✿，虽然人们是在同一个时空下ღ✿✿，但是与 AI 有关的经济社会活动ღ✿✿，和与 AI 无关的经济社会活动ღ✿✿，看起来不在同一个历史进程中ღ✿✿，前者正以强大的动能迅猛往前发展ღ✿✿，而后者维持着我们所熟悉和习惯的ღ✿✿、传统工业经济的节奏和特点ღ✿✿。
另外ღ✿✿，文章发表以来ღ✿✿，一些行业领袖表达了与文章类似的观点ღ✿✿，如马斯克认为社会将进入 “全民高收入” 时代ღ✿✿，黄仁勋推测 AI 将把全球 GDP 推高 5 倍至 500 万亿美元太阳成集团网站ღ✿✿，黄仁勋对于 “AI 工厂”ღ✿✿、“数字员工” 的讨论ღ✿✿。如何在有效框架下具体地讨论这些问题ღ✿✿，越发成为大家共同的关注ღ✿✿。
基于以上ღ✿✿，为了集中回应读者朋友对于文章的兴趣ღ✿✿，也为了对文章所表达的内容做更进一步的阐述ღ✿✿，我们整理了关于 AI 经济的四十个重要问题ღ✿✿，供关心 AI 大模型接下来对于经济ღ✿✿、社会影响的朋友们参考ღ✿✿。
我们希望这些观察ღ✿✿，之于即将展开的 AI 经济ღ✿✿，能对其为什么会发生ღ✿✿、将有哪些结构性特征ღ✿✿，给出一些可参考的观察ღ✿✿；对于 AI 经济将要如何展开ღ✿✿，给出一些理解ღ✿✿、预判的视角ღ✿✿、基准和指标ღ✿✿；对于 AI 大模型即将带来的对于社会ღ✿✿、经济的全面影响ღ✿✿，给出一些观察和分析的基础框架ღ✿✿。在一个即将展开的未知大时代ღ✿✿，我们相信要揭开其全貌ღ✿✿，提出问题ღ✿✿，是开始的方式之一
问题二ღ✿✿：Transformer 之后ღ✿✿，下一个将 AI 智能往前大幅推进的架构是什么？会诞生在哪里？
（各行业的专用 agent 均刚刚出现ღ✿✿，都还在探索各自行业适用 AI 的最优解）ღ✿✿，这样一个阶段ღ✿✿；
我们初步预计太阳成集团网站ღ✿✿，AI 完成上述整个过程可能会用 40–60 年ღ✿✿；AI 的研究始于 1956 年的达特茅斯会议ღ✿✿；如果把 2012 年的神经网络 AlexNet 作为核心原理成熟的起点的线 年完成上述过程
也就是ღ✿✿，届时全球最领先的 AI 大模型所具备的 “工作能力”ღ✿✿，将会达到什么水平？对于这里的 AI 工作能力ღ✿✿，我们需要量化的评估指标ღ✿✿，即一套对于 AI Agent 工作能力的评测体系ღ✿✿；
当前流行的各项 AI 能力评测基准ღ✿✿，评测任务基本不来自于真实经济活动ღ✿✿；我们需要构建评测任务来自于真实经济活动的评测基准ღ✿✿；
以上评测体系ღ✿✿，可以让我们知道不同推理能力的 AI 大语言模型的 ROI / 创造价值能力ღ✿✿。
在文章中我们提到ღ✿✿，对于从事经济活动的 AI 而言ღ✿✿，更好的评估基准是专门来评估其从事经济活动的能力ღ✿✿，我们将其命名为 “经济图灵测试”ღ✿✿；
基于问题五提到的评测体系ღ✿✿，我们应该有能力构建可用的 “经济图灵测试” 标准ღ✿✿，来评价什么情况下我们认为 AI 独立完成了经济任务ღ✿✿，什么情况下我们的经济和社会可以完全接受 AI 完成的工作结果ღ✿✿，以及我们是否同意 AI 持续为我们完成这样的工作ღ✿✿。
用一个经济体中一个劳动力一年的总成本ღ✿✿，投入到 AI 和机器人系统执行该劳动力同样的任务ღ✿✿，所得到产出与该劳动力一年产出的比值ღ✿✿，我们称之为 “产出增强倍数”ღ✿✿；
产出增强倍数ღ✿✿，是这次由 AI 驱动的工业革命带给人类的结果的最显式和简洁的表达ღ✿✿：同样的投入ღ✿✿，人干和 AI 干太阳成集团网站ღ✿✿，后者的产出是前者的多少倍？
在数字世界和物理世界ღ✿✿，产出增强倍数各是多少？哪些行业的产出增强倍数高ღ✿✿，哪些行业的产出增强倍数低？
不同行业ღ✿✿、不同经济体的产出增强倍数各不相同ღ✿✿；当我们有足够多的样本ღ✿✿，我们将可以统计出这些产出增强倍数各是多少ღ✿✿；这些产出增强倍数将为我们提供不同行业ღ✿✿、不同经济体的 “AI 浓度” 和 “AI 有效度”ღ✿✿；
在 AI 经济的不同发展阶段ღ✿✿，会有不同的产出增强倍数ღ✿✿；随着 AI 对于全球经济产出的贡献越来越大ღ✿✿，对于产出增强倍数的跟踪ღ✿✿，将有助于我们理解整个这次 AI 工业革命ღ✿✿。
问题九ღ✿✿：在问题一的收敛状态到来时ღ✿✿，AI 带来的工作能力会把一个经济体的全要素生产率提高百分之多少？会把稳态下的全球 GDP 增长率提高百分之多少？以及ღ✿✿，AI 生产力会把全球的 GDP 提高到目前全球 GDP 的多少倍？
问题十一ღ✿✿：文章提到 AI 经济阶段将可能出现的一个重要基础设施是 “数字层”ღ✿✿。“数字层” 由用户的个人 AI 助理和各个垂类的 AI Agent 组成ღ✿✿，全面了解消费者和生产者等经济主体ღ✿✿，也全面了解物理世界ღ✿✿。“数字层” 的工作机制是怎么样的？
基于对个人 AI 助理和各个垂类的 AI Agent 的观察ღ✿✿，我们可以初步说ღ✿✿，当前正在出现的 “数字层” 是
以 LLM 为决策核心ღ✿✿、以 Agent 为执行单元太阳成集团网站ღ✿✿、在状态 — 目标 — 行动闭环中持续运行的代理化操作层ღ✿✿。
以 chatbot 为例ღ✿✿，它可以接收用户的问题和关于用户的环境信息ღ✿✿，通过模型计算生成回答（可能结合实时信息获取模块）ღ✿✿，发送给用户ღ✿✿；可以全天候工作ღ✿✿。
以 agent 为例ღ✿✿，它可以接收用户任务和环境信息ღ✿✿，以任务为目标自主规划执行策略ღ✿✿，收集所需信息ღ✿✿，调用工具并执行ღ✿✿，给用户交付该任务要求的结果ღ✿✿；可以全天候工作ღ✿✿。
以 AI 硬件 / 机器人为例ღ✿✿，它可以感知和接收用户的环境信息ღ✿✿，接收用户提出的任务ღ✿✿，理解需求后自主规划执行策略ღ✿✿，收集需要的信息ღ✿✿，调用工具并执行ღ✿✿，给用户交付该任务要求的结果ღ✿✿；可以全天候工作ღ✿✿。
由于数字层可以完整执行 “收集信息 - 决策 - 行动” 链条ღ✿✿，数字层将成为每位消费者和生产者在经济活动中的 “代理者”ღ✿✿，在数字层能够赋能到消费者和生产者的任务中ღ✿✿，帮助消费者和生产者完成该任务ღ✿✿。一段时间之后ღ✿✿，数字层会
所有数字层主体是通过数据协议相通的平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，它们都处在同一个互联网网络体系上ღ✿✿。他们对作为各自用户的消费者和生产者的了解加总后ღ✿✿，会形成对全球所有消费者和生产者近似于 “全知” 的了解ღ✿✿。
（the knowledge of the circumstances）ღ✿✿，从来就不是以一种集中的且整合的形式存在的ღ✿✿，而
即ღ✿✿，因为真实世界的多样和复杂性ღ✿✿，从事经济活动的人们在不同领域形成了专长和比较优势ღ✿✿，有了社会分工和交换ღ✿✿，这是我们经济活动的基本结构ღ✿✿；同时ღ✿✿，从事不同领域经济活动的人们也形成了对该领域专门的认知ღ✿✿、经验和知识ღ✿✿，即上一段所说的 “
这些 “分散知识”太阳成集团网站ღ✿✿，是在每一个有传承的行业群体中ღ✿✿，由该行业的第一代人开始发现ღ✿✿，经由后面的每一代人继续发现ღ✿✿、积累和传承ღ✿✿，到目前我们所处的这一代人脑中ღ✿✿。这些 “分散知识” 通常以行业最佳实践ღ✿✿、行业标准操作流程（SOP）ღ✿✿、行业操作守则ღ✿✿、该行业核心群体视之为财富的经验和认知等形式存在ღ✿✿，是该行业的核心知识ღ✿✿，为该行业的核心群体所护卫ღ✿✿，会被严格控制传播范围平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，不会轻易传播为大众所知ღ✿✿。
这些 “分散知识”ღ✿✿，正是各个行业的从业人群ღ✿✿，在此行业的经济活动中谋得成果和经济利润的信息和知识基础ღ✿✿。目前我们可以看到ღ✿✿，各个行业的 “分散知识”ღ✿✿，都正在被上传到由 agent 构成的数字层中ღ✿✿。
数字层中的 agent 可以执行经济任务ღ✿✿，“分散知识” 被上传至数字层后ღ✿✿，将通过数字层中亿万个 agent 持续发挥作用ღ✿✿。未来ღ✿✿，当数字层执行的经济任务在人类所有经济任务中占比达到大部分或者绝大部分时ღ✿✿，
从有计算机开始ღ✿✿，人们就希望计算机能够辅助和增强人类ღ✿✿，如 “互联网之父” J.C.R. Licklider 在 1960 年的经典论文《Man-Computer Symbiosis》指出ღ✿✿，计算机的价值在于
具体而言ღ✿✿，人们作为 AI 产品的用户ღ✿✿，已经可以感受到 Chatbot 和 Agent 在信息搜集ღ✿✿、信息整理ღ✿✿、逻辑化分析ღ✿✿、形式化推理ღ✿✿、无偏差实时执行ღ✿✿、自我反思ღ✿✿、反馈闭环方面的优秀功能ღ✿✿，这些功能可以在各个实际场景帮助平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿、提升ღ✿✿、增强用户ღ✿✿；
问题十七ღ✿✿：看起来太阳成集团网站ღ✿✿，构成 “数字层” 的公司们ღ✿✿，大部分以前也存在平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，为什么现在要单独以 “数字层” 来理解他们呢？
我们在文章中提到ღ✿✿，在人类活动数字化进程的第一阶段ღ✿✿，互联网时代和移动互联网时代ღ✿✿，数字世界起到的最大的作用是匹配ღ✿✿，思考和决策还是需要人脑来做ღ✿✿，数字世界不能单独闭环地完成工作ღ✿✿；在人类活动数字化进程的第二阶段平凡父亲的麻辣小龙虾太阳成集团网站ღ✿✿，数字世界可以闭环完成 “收集信息 - 决策 - 行动” 链条平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，便可以作为人和物理世界互动当中的 “代理层”ღ✿✿，也就是文中提出的 “数字层”ღ✿✿。
呢？因为这个 “代理层” 可以增强人的理性和行动能力从而提高效率ღ✿✿，以及降低交易成本ღ✿✿；在这几件事情上ღ✿✿，有 “数字层” 和没有 “数字层” 的差异巨大ღ✿✿。
在个体意义上ღ✿✿，“数字层” 是个人和物理世界之间新出现的 “一层”ღ✿✿，可以极大增强个人行动的理性和行动能力ღ✿✿，增强到 “数字层” 出现之前个人很难达到的程度ღ✿✿；同时降低经济活动的交易成本ღ✿✿；
因此在总体意义上ღ✿✿，“数字层” 是个人和物理世界之间新出现的 “一层”ღ✿✿，在本文问题四的 AI 扩散完成后ღ✿✿，
就 “数字层” 的出现平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，保证让 “数字层” 造福于人类而言ღ✿✿，我们目前处在一个非常重要ღ✿✿、同时也非常短暂的窗口期ღ✿✿；
如果我们齐心协力往正确的方向推动ღ✿✿，“数字层” 可以成为人类能力的 “放大器”ღ✿✿、“增强器”ღ✿✿，让机器智能补足人类的短板ღ✿✿，同时核心的ღ✿✿、终局的决策和权限保留在人类手中ღ✿✿；
但另一方面ღ✿✿，也存在 “数字层” 脱离我们控制ღ✿✿，以及 “数字层” 的红利仅为少数人享有的风险ღ✿✿，这是人类在这个阶段需要协力解决的重大问题ღ✿✿。
范式变化ღ✿✿：整个经济活动范式从 “人的认知和经验—行动—经济产出” 变为 “使用电力和调用算力的 AI 大模型计算—行动—经济产出”ღ✿✿。
问题二十ღ✿✿：AI 大模型商业形态的终局ღ✿✿：在能源ღ✿✿、算力ღ✿✿、基座模型ღ✿✿、应用之间的价值分配是怎么样的ღ✿✿；通俗的话来说ღ✿✿，用户所付的一块钱ღ✿✿，是如何在以上四层之间分配的？
行业在基座模型研发和算力消耗上投入了大量的花销ღ✿✿，应用层的价值占比还很小ღ✿✿，AI 计算尚未引起（局部或全局）的能源价格上涨
目前可以预见的是ღ✿✿，算力ღ✿✿、模型层有显著的价值分配占比ღ✿✿，且全球算力ღ✿✿、模型层只有数量不多的一些公司ღ✿✿，那意味着全球 GDP 的一定比例会流入这些公司ღ✿✿，这些公司会有巨额收入和利润ღ✿✿。我们应该如何理解和应对这样巨额的收入和利润？
自 AI 具备泛化地交付工作能力以来ღ✿✿，AI 在交付的工作ღ✿✿，目前主要是代码ღ✿✿、计算机ღ✿✿、数学ღ✿✿、文生图 / 视频ღ✿✿、设计ღ✿✿、教育ღ✿✿、线上销售等纯线上工作ღ✿✿，以及机械化ღ✿✿、重复性的脑力工作如笔记整理ღ✿✿、发票整理ღ✿✿、账目整理等工作ღ✿✿。
总的来看ღ✿✿，AI 能够完成的工作ღ✿✿，具有任务清晰可形式化ღ✿✿、输入输出标准化ღ✿✿、评价函数明确ღ✿✿、能力可通过数据规模提升等特点ღ✿✿。
ღ✿✿，且单个劳动力需要长期稳定从事某个工作ღ✿✿，因此工作可被拆分的最小单元是职业 / 职位 / 工种ღ✿✿，
当 AI 在整个经济活动中承担的工作占比越来越大之后ღ✿✿，工作的基本单元ღ✿✿，会日渐从职业变化为任务ღ✿✿。
“以任务为中心” 的工作体系将使得工作的颗粒度更细ღ✿✿，经济活动将被划分为可被更加细密排列的基本单元ღ✿✿，从而提高经济活动的效率ღ✿✿。
职业可以被拆解为任务ღ✿✿，也意味着人仍然作为职业主体的情况下ღ✿✿，原来由其负责的任务ღ✿✿，可以被 AI 来完成ღ✿✿。这也是一种形式的人机协同ღ✿✿。一方面ღ✿✿，这是工作场景中 “AI 协助人” 的很好的形式ღ✿✿，AI 完成一部分任务ღ✿✿，人完成另一些 AI 尚不能完成的任务ღ✿✿，并且管理 AIღ✿✿；另一方面ღ✿✿，我们也需要防范一种可能性太阳成集团网站ღ✿✿，即职业主体仍然是人ღ✿✿，但是其负责的任务都已经是 AI 来完成ღ✿✿，“每天坐在工位前的还是我ღ✿✿，但是有价值的活都是 AI 在干了ღ✿✿，我只是在看着它干活”ღ✿✿。
在 “数字层” 成为经济活动的基础设施之后ღ✿✿，“数字层” 对以上三个环节都能起到缓解和改善的作用ღ✿✿：
“数字层” 全面了解消费者和生产者等经济主体ღ✿✿，也全面了解物理世界ღ✿✿，可能降低经济状态空间的不可观测性ღ✿✿，从而可能降低当前经济活动中信息不完全的程度ღ✿✿；
“数字层” 可能实现微观层面的连续调节ღ✿✿，把当前由人脑判断做出的调节档位提升数个数量级的精度ღ✿✿，从而降低价格和数量调整的摩擦ღ✿✿；
“数字层” 连接经济活动的全局ღ✿✿，可能实现全局协调和跨期协调ღ✿✿，可能降低当前经济活动中个体对于信号的主观放大带来的波动性ღ✿✿。
“数字层” 细颗粒度ღ✿✿、高频ღ✿✿、跨主体的特点ღ✿✿，将为我们带来一个较现在颗粒度更细ღ✿✿、频次更高ღ✿✿、更容易得到全局信息的经济基础设施ღ✿✿；
但同时ღ✿✿，这些特点也带来一些潜在的风险ღ✿✿，如高频执行的频次远超人脑可以反应的范畴ღ✿✿，过去在金融量化系统中也曾造成过人脑来不及反应的 “闪崩”ღ✿✿；如何增强 “数字层” 的稳定性ღ✿✿，是需要多方共同努力的课题ღ✿✿。
在 AI 经济阶段ღ✿✿，大量经济活动的成果积累在模型层和头部的应用层公司ღ✿✿，社会财富的分配存在失衡的风险ღ✿✿；
人类发展的一个历史规律是ღ✿✿，那些能显著提高人类生产力和生活水平的技术进步ღ✿✿，最终会扩散到全世界ღ✿✿，遍布这个星球ღ✿✿。AI 也是如此ღ✿✿。世界各国会或先或后地进入 AI 在其整个经济活动中起重要作用的阶段ღ✿✿。
该体系初步的指标包括企业的 AI 使用率（特别是中小企业）ღ✿✿、AI 在企业业务流程中的覆盖比例ღ✿✿、Agent 部署密度ღ✿✿、企业员工人均 AI 交互频次ღ✿✿、居民人均 AI 交互频次等ღ✿✿；仍需要进一步构建ღ✿✿；
该评价体系可以让各经济体对于自己处在 AI 经济发展的哪一个相对位置ღ✿✿，有更清晰的判断ღ✿✿，便利于这些经济体制订自己的 AI 经济发展计划ღ✿✿；
问题三十六ღ✿✿：“AI 欠充裕经济体” 和 “AI 匮乏经济体”ღ✿✿，应该采用什么样的发展和追赶策略？
四个层面的配合建设ღ✿✿。一个经济体需要以稳定ღ✿✿、充足ღ✿✿、低成本的电力供应作为基础ღ✿✿，在本地建设足够规模的算力中心ღ✿✿，结合本经济体已经积累的互联网数据ღ✿✿、各行业业务数据ღ✿✿、政府数据ღ✿✿，通过调用闭源或者开源基座模型服务ღ✿✿，建设该经济体的 AI 能力ღ✿✿；
具体到某一个国家和地区ღ✿✿，需要在能源ღ✿✿、算力ღ✿✿、数据ღ✿✿、算法四个层面评估本国 / 本地区的基础和现状ღ✿✿，制订合理ღ✿✿、有效ღ✿✿、前期成本可控的发展和追赶策略ღ✿✿；
模型研发ღ✿✿、AI 应用研发ღ✿✿、标准制定ღ✿✿、平台治理可能都发生在 “AI 充裕国家”ღ✿✿；“AI 欠充裕经济体” 和 “AI 匮乏经济体” 可通过模型本地化ღ✿✿、建设区域算力节点来补齐 AI 能力ღ✿✿。
问题三十七ღ✿✿：AI 经济会带来国际分工ღ✿✿、国际供应链的哪些变化？不同国家占全球 GDP 的比例ღ✿✿，将如何变化？
目前我们看到的情况是ღ✿✿，AI 可以把数据类ღ✿✿、分析类的工作做得比人好ღ✿✿，而人类在情感ღ✿✿、感受ღ✿✿、共情ღ✿✿、审美ღ✿✿、创造力等领域仍然保持绝对优势ღ✿✿。这个局面能长期保持吗？或者说ღ✿✿，
我们是否应该ღ✿✿、是否可能设定一条界限ღ✿✿，让 AI 的能力停留在这条界限的一侧？如何设定这条界限？
价值设定ღ✿✿、目标设定ღ✿✿、判断力ღ✿✿、创造力ღ✿✿、情感交流ღ✿✿、审美ღ✿✿、对 AI 的监督 / 管理 / 最终控制权
—— 为了解决经济问题而进化发展起来的ღ✿✿。如果经济问题得以解决ღ✿✿，那么人们就将失去他们传统的生存目的
”ღ✿✿。“经济问题ღ✿✿、生存竞争ღ✿✿，一直是人类首要的ღ✿✿、最紧迫的问题 —— 不仅是人类ღ✿✿，而且在整个生物界平凡父亲的麻辣小龙虾ღ✿✿，从生命的最原始形式开始莫不如此”ღ✿✿。“长久以来ღ✿✿，我们都是被训练着去奋斗而不是去享受 …… 当他再也不能在传统社会的温床和他所珍视的那些风俗习惯中找到自己的根基时ღ✿✿，这个问题就显得尤为严重ღ✿✿。”
“人类自从出现以来ღ✿✿，第一次遇到了他真正的ღ✿✿、永恒的问题 —— 当从紧迫的经济束缚中解放出来以后ღ✿✿，应该怎样来利用他的自由？科学和复利的力量将为他赢得闲暇ღ✿✿，而他又该如何来消磨这段光阴ღ✿✿，生活得更明智而惬意呢？”
凯恩斯也提出了具体的建议ღ✿✿，他认为 “任何人如果想要生活得舒心畅意ღ✿✿，那么他就必须得干一点工作ღ✿✿。” 他甚至提出了 3 小时工作制ღ✿✿：“3 小时一轮班或每周 15 小时的工作ღ✿✿，也许会使上述问题在相当长一段时间内得以缓解”ღ✿✿。
人基于千万年的遗传形成的生物性ღ✿✿，在短期内是难以改变的ღ✿✿，但是 AI 改变经济的节奏可能是快速的
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