当前，人工智能（AI）正以前所未有的速度和广度渗透到人们生产生活的各个方面，其迅猛发展不断重塑全球经济格局。主要国家与经济体均将重要资源投入AI开发之中，中美欧三大力量在AI竞赛中的地位正发生显著变化。

　　在此背景下，10月23-25日召开的2025外滩年会以“拥抱变局：新秩序·新科技”为主题，就AI新兴技术专门设置了5场圆桌对线日以“智能跃迁：AI的宏观经济含义”

　　为主题的外滩圆桌上，法兰克福大学金融研究中心主席、德国央行原行长Axel A. WEBER，哈佛大学教授、美国白宫经济顾问委员会原主席Jason FURMAN，北京大学国家发展研究院院长黄益平，从中美欧三方视角共同对AI的泡沫性与革命性争议、通缩与通胀影响、就业与分配格局等关键议题展开深度交流。

　　，2025外滩年会，外滩圆桌“智能跃迁：AI的宏观经济含义”，现场由左至右：沈艳（主持人）、Axel A. WEBER、黄益平，Jason FURMAN（右上）通过视频连线参会AI是促进经济增长的真正革命，还是一场泡沫而已？在Jason FURMAN看来，两者都有可能，因为铁路、无线电、互联网等产物均既是泡沫也是革命。他对于AI促进经济增长更具信心，并表示不太愿意称之为泡沫。

　　“即使真是一个泡沫，它也更类似于2000年的互联网泡沫，而不是2007年的房地产泡沫，更与金融危机相去甚远。”他指出，当前的AI热潮并未涉及大量资金渗透到银行体系内被当作抵押品，且热潮背后存在着真正的科技创新。

　　Axel A. WEBER直言：“我把AI看作类似于电力的东西”。他认为，AI对产出的影响或被严重低估，传统GDP核算体系已难以承载AI的真正价值

　　谈及AI对价格水平的影响，Axel A. WEBER提出，人工智能确实会造成失业，是一种通缩力量。黄益平则表示，AI在提升供给的同时，若因造成失业和财富集中导致需求增速落后于供给，通缩压力确实会随之而来；但真正良性发展的AI革命实际上可以刺激消费需求，因为其能创造许多新的消费场景

　　Jason FURMAN则提出，AI本身并不具有通胀或通缩属性。从历史经验来看，生产率增长和通胀之间的相关性并不大，影响通胀的关键仍在于货币政策。至于AI对于美国财政负担的影响，Jason FURMAN作出判断：生产力提高带来的正面影响解决不了美国面临的财政问题。

　　与会专家普遍认为，AI将深刻改变工作性质和就业结构，但观察视角有所不同。黄益平强调，问题的关键不在于某些工作会消失，而在于可能出现技能错配

　　，失业群体可能无法胜任经济中新出现的岗位。Axel A. WEBER同样强调，重大风险在于我们最终可能需要为一部分人提供某种基本生活保障，因为他们的再就业机会渺茫。Jason FURMAN更显乐观，他表示，“至少在可预见的未来，除非发生某种‘奇点事件’，大多数想工作的人都能找到工作。”关于分配，他认为“在中低收入阶层，AI可能更多是对劳动的补充；在高收入阶层，AI可能更多是对劳动的替代。因此，劳动收入在国民收入中的分配可能会更趋平等。”

　　对此，Axel A. WEBER作为欧洲代表表达了被边缘化的焦虑。他直言，在这场投资新技术的竞赛中，欧洲就像是一个“备胎”，因为欧洲政策制定者倾向于将AI视为风险进行管理，而其他国家则将其视为机遇。欧洲如果想要迎头赶上，唯一的出路就是依靠初创公司和技术，吸引资本进入欧洲市场。但欧洲尚无统一的资本市场，面临的结构性地缘政治阻力比想象中复杂得多。

　　对于新兴市场经济体，黄益平表示，一些数字基础设施良好、人才储备充足的新兴市场经济体，有机会加速增长，赶上发达国家。Axel A. WEBER特别提到非洲——从很多非洲公司开发的开源AI模型进入欧洲市场的情况可以看出，那些没有技术包袱也不依赖旧体系的国家受益匪浅，非洲这样的年轻社会未来将会发挥更大作用。

　　但还有许多南方国家甚至缺乏最基本的数字基础设施与相关能力。“若这种状况持续不变，那么在经历人工智能革命之后，将会看到明显的分化，”黄益平强调，无论是国家、经济体、行业、公司还是个人，关键在于能否更有效地运用新技术。

　　沈艳：大家好，欢迎来到关于AI的宏观经济含义的讨论。我叫沈艳，是今天讨论的主持人，我是北京大学国家发展研究院教授、北京大学数字金融研究中心副主任。首先，请允许我向大家介绍今天的嘉宾。

　　首先是Axel A. WEBER（阿克塞尔·韦伯）教授，韦伯教授是法兰克福大学金融研究中心主席，是欧洲最具声望的中央银行家和金融领袖之一。目前，他担任德国莱辛公司咨询委员会主席、Visa经济赋能研究所主席、三边委员会欧洲地区主席，同时也是三十人小组成员。

　　他曾任瑞银集团主席和德国央行行长，还曾担任欧洲央行理事、国际货币基金组织理事会成员和金融稳定委员会的指导委员会成员。他还是一名成就卓著的学者，曾在德国和国际顶尖大学担任国际和宏观经济学教授，其中包括芝加哥大学布斯商学院。

　　Jason FURMAN（杰森·弗曼）教授是哈佛大学肯尼迪学院和经济系经济政策实践教授，他是一位杰出的经济学家和公共政策学者。弗曼教授的研究领域涵盖美国和国际宏观经济学、财政政策、劳动力市场和竞争政策，他不仅在这些领域开展严谨的学术研究，还积极参与政策制定。

　　在学术之外，他曾担任巴拉克·奥巴马总统的高级经济顾问长达八年之久，其中包括在2013-2017年间担任第28任白宫经济顾问委员会主席。弗曼教授还经常为《纽约时报》和“报业辛迪加”撰稿，并主编了两本颇具影响力的经济政策著作。

　　黄益平教授是北京大学博雅特聘教授、国家发展研究院院长、南南合作与发展学院院长、北京大学数字金融研究中心主任。2024年3月，他被再次任命为中国人民银行货币政策委员会委员。目前，他还担任中国人民银行参事室客座研究员、中国金融四十人论坛成员等多项职务。让我们欢迎三位杰出的教授和学者。

　　我们已经听到了很多关于人工智能的讨论，之后我们还会听到更多。我数了一下，本届年会有四场关于人工智能的专场讨论。第一个问题是，人工智能究竟是一场能够提高总体生产率并促进经济增长的真正革命，还是仅仅是一场泡沫而已？

　　：首先，很高兴与大家再次见面。我真的很想亲临现场，希望明年能够成行，但我也很高兴能以这样的形式出席。

　　在我看来两者都有可能。原因在于，铁路既是泡沫也是一场革命，无线电既是泡沫也是一场革命，互联网既是泡沫也是一场革命。

　　，而这也是我现在正在做的——我把钱留在了股市里。我认为，即使它真的是一个泡沫，它也更像2000年的互联网泡沫，而不是2007年的房地产泡沫，更与金融危机相去甚远。因为资金并没有被当作抵押品，大量渗透到整个银行体系之中；这一次，是有真正的科技创新在其中的。

　　我最后要说的是，美国科技资本的泡沫风险要远高于中国。美国在计算技术和数据中心方面的投入甚高，而中国的风险较小得益于其正探索“以更少资源实现更大成效”的发展路径，像DeepSeek在这方面就做得非常成功。

　　沈艳：好的，您让我想起了那句话：“欲品啤酒香，必承泡沫扬。”这看起来像是一种伴随着泡沫的演进。那么黄益平教授，您怎么看？

　　我完全同意杰森的观点，我也认为两者都有可能。但我想说，当我们谈到“泡沫”这个词时，我们应该区分金融泡沫和产业泡沫。

　　沈艳：好的，感谢您区分金融泡沫和产业泡沫，这实际上自然而然地引出了另一个问题。无论是金融泡沫还是产业泡沫，只要其中蕴含变革要素，其将对价格体系产生何种影响？韦伯教授，它会引发通货紧缩还是通货膨胀？您对此有何看法？

　　请允许我针对您向其他嘉宾提出的第一个问题补充我的观点。因为理解这一问题是判断其是否具有通胀效应的前提。

　　我们严重低估了这项技术对产出的影响，传统GDP核算体系已难以承载其真正价值。总之，从长远来看，其带来的增长将会相当强劲。我认为种子已经埋下，只是可能短期增长曲线会看起来有些平缓。

　　至于它是否是泡沫，这主要取决于你的观察视角——是置身事外的审视，还是躬身入局的实践。如果你像我一样，大部分时间都花在人工智能公司上，那么它看起来就不像是泡沫，AI似乎真的正在为企业注入强劲动力。

　　我曾经管理过一家大型全球投资银行，它就像一个金字塔，底层聚集着大量员工，一个毕业生在其中的典型工作状态就是每天工作14个小时，每周工作7天。而大多数这样的工作即将被自动化取代。所以未来的企业结构会更像一个锥体，低技能岗位的员工将会大量失业。我认为，我们尚未准备好面对这场结构性变革的冲击。

　　沈艳：您的节奏很快，我原本准备在后续环节讨论的话题已被您前瞻性地涵盖了。我听下来，您的观点似乎是，总的来说人工智能呈现通缩特性，但其内核是通胀的。而且，您区分泡沫外部和内部来看这个问题，是一个很有意思的视角。

　　目前我还不确定是否在这个阶段就能判断出人工智能对物价水平或通货膨胀率所产生影响的差异，但总的来说，我认为如果我们相信AI能够提高生产率，那么它就会带来供给能力的增强。

　　如果发生失业潮，如果财富持续向特定群体集中，那么我们可能会看到需求增速落后于供给，这可能就会在短期内带来通缩压力。

　　此外，如果政府采取有效的再分配机制，帮扶受新变革冲击的群体，那么我认为，这种通缩压力有望被最小化。

　　沈艳：好的，综合二位的观点来看，我观察到一些导致通缩的因素，而这似乎是其与生俱来的默认状态。但如果我们采取恰当的政策干预，那么人工智能催生的新型需求将能有效对冲通缩压力，这促使我们更多地思考政府的职能，财政政策正是其中的关键环节。

　　弗曼教授，昨天我们听到罗伯特·鲁宾在与黄益平教授的对话中谈及人工智能的影响，他预计人工智能将有助于减轻财政负担。这让我觉得，人工智能对财政政策能够产生积极影响。您如何看待人工智能对财政政策的影响？

　　：首先来看美国的情况，我们需要持续的生产率增长，要比目前的预测高出约1.2个百分点，才能使债务占GDP的比重呈现下降趋势。所以我们需要的增长率不是1.8%，而是3.0%，这已超过美国能持续维持的增长区间。

　　我认为生产率增长确有可能高于我们目前的预期，但这还不足以化解财政困境。此外，有充分的理由预期，伴随着生产力的提高，利率也会更高，而这将抵消部分财政收益。或许我们能有幸看到财政调整幅度的收窄，但除非出现奇迹——虽然这种可能性存在，但我不敢打赌。

　　：我认为有15%的可能性。其实，我基于过去生产力和经济增长的分布做过模拟，同时结合了一些对未来的合理估测，当然未必那么准确，不过这个数字是有依据的。

　　如果必须做出一种政策选择，可能不会以中间情况为假设，而是要考虑到最差的可能性，对应制定一些最优控制和政策措施，这样即使情况发展不尽人意，也能有办法应对。同时，也有一些更乐观的可能性。

　　沈艳：您提到了利率，这让我想起市场猜测鲍威尔可能会用讲话时第一句的措辞来暗示决策，不同措辞可能意味着不同的结果。还有人会去研究他的声音、措辞和姿态如何影响市场。

　　一种猜测是说，如果他按照惯常，第一句话说“早上好”或“下午好”，可能表明政策会具有稳定性和连续性。但如果是以“大家好”开场，这可能意味着货币政策将更加宽松。有研究显示，这种解读会立刻反映在资本市场的表现上。

　　目前人工智能很大程度上能影响市场情绪，影响科技行业的人力需求，但实际上还没有反映在数据里。而因为央行政策制定采取数据依赖的方法，所以AI的影响没法被捕捉到。

　　央行还没有把这一点提上议程，但正在观察。他们知道AI的影响就在那里，等待它传导至数据。我认为这是应该采用的一种政策方法，央行需要分析经济环境并专注于此。

　　接下来，关于情绪和资本市场，我们来想一个问题：我们知道美国科技“七巨头”，它们已经在推动技术和数字化。如果去看彭博的“七巨头”指数，这里我们不考虑特斯拉，它是一家汽车公司，做的是自动驾驶。在不考虑特斯拉的前提下，如果押注科技，“七巨头”中你会投资谁？你要么投资初创公司，要么投资成熟公司，比如Meta。

　　除非政策制定者醒悟过来，将这些人工智能技术视为机遇，而不是像现在这样将其视为风险，我们不会取得任何进展。因为在我们忙于风险管理的时候，其他人都在抓住机遇。

　　沈艳：韦伯教授，非常感谢您为我们带来欧洲视角的见解，这也体现了本次小组讨论的卓越水平。您代表的是欧洲，然后我想听听黄教授的看法，您代表中国或亚洲视角。您认为，人工智能会对资本市场和货币政策产生什么影响？

　　就货币政策而言，如果目标是稳定价格，那么政策框架就不会改变，我觉得这一点应该是不会变的。无论你采用的工具或方法是否需要适应AI技术，我认为这在现阶段还是一个开放的问题。

　　通胀目标是否应该相应调整？如果不调整，央行又怎么才能提高通胀呢？我认为这是我们需要考虑的问题。这也是个开放问题。

　　由于人工智能技术的采用，金融稳定的前景可能会发生变化。举个例子，几年前我曾研究过本·伯南克提出的“金融加速器”理论。

　　如果使用人工智能技术，利用大数据进行信贷风险评估，我们将不再需要房屋和其他抵押物，那么，金融加速器机制就消失了。但当然，随之而来的是一些新问题：银行不再关注中小企业能够提供的抵押物，而是更加关注数据和现金流，这可能会引发新的问题。

　　沈艳：好的，非常感谢。那么这将如何影响资本市场？市场会变得更加动荡吗？或者人工智能可以帮助缓解波动吗？

　　其实我也不知道这个问题的答案，因为它对两方面都有影响。例如，如果你能利用人工智能技术，从市场不平衡中获利，无论是市场投资过度还是不足，不平衡都会迅速收窄，很快市场就会重回均衡。套利时间会缩短，市场可能会变得更有效率，但与此同时，如果有很多人参与其中，使用他们自己的数据和技术，市场可能会变得非常不稳定。

　　沈艳：好的，所以要具体情况具体分析。杰森教授，您的看法是什么？黄益平教授刚才提到，他关注到金融加速器效应的消失。您在美国市场也观察到了这种情况吗？您认为它如何影响资本市场和货币政策？

　　Jason FURMAN：我先说说现在，刚才我们一直在谈论未来。现下在美国，我们已经开始讨论AI泡沫的可能性了。资产市场异常强劲，这本身就是一种金融宽松。

　　我不认为AI会导致通货膨胀或通货紧缩，AI会促进生产率增长，而通胀实际上和这些关系不大。在疫情之前的几年，我们经历了一段生产力增长和通货膨胀都很低的时期。从历史上看，我们也经历过一些生产力增长和通货膨胀都非常高的时期。二者可以任意组合。

　　影响通胀的关键在于货币政策以及央行是否能保持独立性，它们是否受财政主导的影响，用货币方式为债务融资？我从名义的角度思考、用名义指标衡量、以名义数据进行解释，但我会从实际的角度去看待AI相关的问题，更多关注就业、生产率增长和实际利率等。

　　沈艳：好的，我们花了一些时间讨论生产率，韦伯教授也提到了一些就业问题，那么，让我们继续讨论关于就业的问题。人工智能会对工人产生什么影响？

　　我们从两个角度来讨论这个问题：首先，人工智能会对劳动力产生什么影响？它们会帮助提高人们的工作能力，还是会直接取代人们？

　　为了加快讨论速度，我提供一个我注意到的数据，纽约联邦储备银行八月份发布的一份报告显示，截至2025年2月，计算机科学和计算机工程专业的失业率甚至高于艺术、哲学和历史专业。但另一方面，我在仔细研究这些数据之后发现，资深从业者仍然可以保住他们的工作，因此问题在于，计算机工程专业的新生在毕业后找工作将会更加困难。

　　这个令人惊讶的事实促使我思考人工智能对社会的影响。它会像我们所希望的那样提高生产力吗？它会赋予我们更多能力，让我们做更多的事情吗？还是说在这个过程中，我们中的许多人将被取代？这里所说的不仅是蓝领工人，还有那些受过良好教育的人，比如说拥有博士学位的人，大家对此有何看法？

　　：我在哈佛大学上的《经济学原理》课程是全校班级规模最大的。毫无疑问，我们的学生对这个问题更感兴趣，因为他们现在18岁，正在思考未来60年的人生，所以这个问题对他们来说比对我来说更现实。

　　生产力的额外提升会创造更多需求，这不仅意味着对旧有类型工作的需求增加，还会创造出新类型的工作。

　　至少在可预见的未来，除非发生某种“奇点事件”，大多数想工作的人都能找到工作。如果我错了，那么我们也有应对方案。

　　这相当于构建一个类似于马克思最初构想的理想社会：早上打猎，下午捕鱼，享受一种共产主义的休闲生活，只是实现的方式可能与马克思设想的略有不同。

　　沈艳：好的，后面我们再继续讨论这个问题，对于您的发言，我有一些问题：比如，我们以后每周只需要工作四天吗？如果我们不需要工作那么久，而是早上打猎、晚上钓鱼的话，那么我们有没有可能不需要再工作五天、休息两天，而是工作四天、休息三天？您对此有什么看法？

　　：如果我们真想以这种方式来利用我们的生产力的话，（也不是不行）。大约100年前，凯恩斯曾认为，100年后我们的工作量会小得多。

　　Axel A. WEBER：我非常确信，现在下结论为时过早。我和杰森的看法一致。我认为人工智能可能会带来意想不到的正面或负面影响，而这实际上取决于其应用速度以及谁将获得主要收益，这是个典型的发展过程。

　　我们正处于一段极具路径依赖性的进程的开端，而我认为现在下结论还为时尚早。我个人对人工智能在经济、市场尤其投资回报方面影响的判断更为乐观。作为投资者，我在欧洲人中算非典型。欧洲人通常更多把自己视为消费者，而非投资者。因此大多数欧洲法律立足消费者保护视角，而不像美国基于投资者视角。从这个意义上讲，我更偏英美思维，而非典型的欧洲思维。

　　我认为关于“捕鱼与打猎”的比喻在AI上不适用。我深度参与人工智能领域，和为全球顶级银行开发AI技术的公司合作。这些银行虽在这个领域展开竞争，但它们不会把钱投入到内部部门去进行AI适配，而是外包出去。在AI开发与创新的前沿领域，它们依赖第三方将技术融入业务流程和工作模式。

　　如果把人工智能看作一种通用技术，我希望它能提升每个人的工作效率。但它也存在风险——一些岗位会被自动化彻底取代。

　　这正是劳动力市场面临的重大风险——我们最终可能需要为一部分人提供某种基本生活保障，因为他们的再就业机会渺茫。这将是人工智能引发的巨大社会压力，而且会叠加在我们现有的社会压力之上，比如将制造业工作岗位迁回美国（这一策略和试图保留那些会被AI替代的岗位一样，几乎不可能成功）。

　　：我需要稍微澄清一下。实际上，我觉得我们有一些分歧，但我认为您反对的部分可能误解了我的观点。

　　但失业率始终维持在约4%的水平是有原因的。如果要打破这一平衡，我认为这需要超常的生产率增长。

　　沈艳：弗曼教授您的分析非常全面，也感谢您的补充。实际上您的态度总体而言更为乐观，也给出了前提条件。接下来我想听听黄教授基于中国视角的看法。

　　我不是劳动经济学家。但昨天我和鲁宾讨论时，我们谈到了分配问题。我总体上认同这一观点：随着产业结构升级和经济发展，总会有一些职业消失，但同时新的职业和岗位也会涌现。这是一种普遍趋势。

　　那么，我们该如何应对这个问题？根据我的理解，昨天鲁宾谈到全球化对每个人都有好处，包括美国，但实际上，全球化加剧了不平等和失业问题，尤其对小城镇的蓝领工人影响显著。这导致政策思路发生重大变化。

　　我们确实需要大量公共政策干预来解决不平等问题。尽管无论是全球化还是人工智能革命，都可能带来巨大收益，但关键是这些收益要能在社会各阶层公平分配，特别是要惠及那些在变革中受损的群体。

　　沈艳：这正好引出了我们的下一个议题。让我们先回顾一下当前讨论的要点，我总结了三个主要信息。第一，关于AI的泡沫性与革命性，讨论表明，即使存在一定的泡沫成分，AI总体上更具革命性，属于通用技术。

　　第三，我们讨论了AI对就业的影响。确实，许多岗位会消失，但新的岗位也会出现，但这并不意味着生产率的提升必然会带来新的岗位。就像美国制造业回流策略一样，借助AI，制造业或许可以回流美国，但正如黄益平教授所提到的，这可能无法解决失业问题，因为蓝领工人仍然无法胜任这些新型制造业岗位。

　　综合这些信息，自然引出了黄教授所提到的分配与不平等问题。接下来我将把此议题分解成几个具体问题。第一个问题是，在这个时代，谁将受益更多？谁能从AI革命中获得更多经济收益？是工人、企业，还是数据所有者？弗曼教授，您愿意发表您的看法吗？

　　：我认为，这取决于能否围绕这些技术建立可持续的商业模式，这点尚不确定。若基础模型变得像大宗商品那样可替代，则很难收取超过边际成本的费用，也难以形成超额利润。

　　大部分技术企业已设法构建技术壁垒和用户粘性。这些企业不仅在人工智能技术方面很出色，它们还善于商业化，能够想办法实现盈利。如果是这样，我预计会产生潜在的超额利润。

　　沈艳：好的，那么我们回到财政政策的问题。黄教授也提到了公共政策的重要性。韦伯教授刚才提到了欧洲的角色，请问在您看来，财政或税收政策能否在不抑制创新的前提下，缓解不平等？

　　Axel A. WEBER：您刚才谈到分配问题，我关心两类分配：一是社会内部的分配，二是不同地区之间的分配小火箭加速器续费方法。

　　未来的就业市场，在许多领域将呈现互补关系而非替代关系。若我们认清这一点却直接对技术征税，而非通过再培训和政策，引导人们学会如何使用AI、适应未来岗位，那会损失很大。

　　AI带来的变革既不是一个可以快速解决的小问题，也不是一个会瞬间完成的短暂过程。这是一个渐进但重要的挑战，人类有能力妥善应对。我们或许能比工业1.0、2.0和3.0时处理得更好，这次是工业5.0。但如果我们搞砸了，我认为，其造成的失业规模将超越以往任何通用技术革命。这很难预测。我认为这在很大程度上取决于路径。

　　沈艳：非常感谢您关于创新与财政政策关系的精彩发言。黄教授，鉴于您担任南南合作与发展研究院院长，我想从更广泛的全球视角与您探讨一个问题。您认为，人工智能会加剧国家间的不平等，还是能帮助新兴经济体缩小数字鸿沟？

　　黄益平：我认为都有可能。但显然，这取决于一个国家能否掌握技术并从这场新革命中获益，这就是关键问题。如果我们回顾以往的通用技术革命，每次革命后总有些经济体崛起，而另一些则落后。问题在于，谁能在应用新技术方面做得最好？

　　就我个人而言，我认为如果中国能在整个经济体系中推广人工智能技术，就有机会变得更强。许多人认为美国和中国在这一领域处于领先地位。当然，在基础科学方面，中国较美国还有一些差距。对经济学家来说，真正重要的是当新技术出现时，能否快速且有效地加以应用。这样才能推动经济增长。这是一个机会。至于能否实现，我也无法确定。

　　但如果谈到全球南方国家，就更难讲了。有些国家，尤其是那些数字基础设施良好、人才储备充足的新兴市场经济体，我认为有机会加速增长，赶上发达国家。但我们也看到许多南方国家甚至缺乏最基本的数字基础设施与相关能力。若这种状况持续不变，那么在经历人工智能革命之后，我们将会看到明显的分化——正如韦伯之前提到的——一部分从中受益，一部分被淘汰。

　　无论是国家、经济体、行业、公司还是个人，关键在于能否更有效地运用新技术。如果你不在这个体系中，那么很可能会被进一步甩在后面。我认为这对个人如此，对国家也一样。

　　沈艳：非常感谢。接下来，请三位嘉宾以最后一个问题作总结。在探讨了AI对生产力、就业和不平等的影响后，请问您如何看待人工智能对全球格局重组的影响？我们知道在个人层面，会有赢家和输家，那么在国家层面呢？人工智能将如何与人口结构变化、贸易格局及地缘政治紧张相互作用？全球化又将如何被重新定义？这个问题范围很广，请各位任选一个方向来谈谈。

　　：我其实不赞同您问题的前提。我认为这不是“赢家与输家”的关系，我认为会有赢家出现，且赢家赢得更多，总体来说是一种正和局面。我们相互学习、相互提升能力。

　　第二个好消息是在基础模型方面，目前美国和中国领先，但这并不是全部，我们还需要各种应用，也需要这些应用的广泛扩散，而这种扩散的分布将比基础技术的发展更为均衡。最终我们会找到促进生产力提升的创新方式，并看到这些新的方式在全球范围被采用。某些国家的股市可能受益更多，但所有国家都会分享到生产力提升带来的收益。

　　我赞同“赢家赢得更多”。正如我之前所说，我总体上持乐观态度。我认为我们必须重新思考投资与全球经济。芯片已成为新的石油、天然气和黄金，将成为投资重点资产。在我看来，美国和中国处在领先地位，欧洲已经落后，我们需要重新让欧洲出现在版图上。

　　大多数模型预测AI技术的采用和对生产力的影响将相对缓慢。我认为这没有错。可能我的观点存在偏差，因为我接触的许多公司都处于技术应用前沿。对他们而言，发展前景无限。

　　我认为这对拥有年轻人口的国家和企业是巨大机遇。现在有很多非洲公司开发的开源AI模型进入欧洲市场，从这就可以看出那些没有技术包袱、也不依赖旧体系的国家是很受益的。创新的成本非常低，而能够创新的国家——尤其像非洲这样年轻的社会——未来将发挥更大的作用。这也带来了非常积极且令人鼓舞的信号。

　　对他们而言，再培训成本高昂，且提升生产力的周期有限。这部分人群更可能受到冲击，而他们通常也是主要的投票群体，将对社会和政治环境产生影响。

　　沈艳：我听到了“开放”和“年轻”两个关键词，非常感谢。我们今天的讨论即将结束。人们常说，这是最坏的时代，也是最好的时代；这是绝望之冬，也是希望之春。希望在今天的讨论之后，我们仍能怀抱美好与希望。谢谢大家。