人工智能（AI）已成为世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从“数字世界”走向“物理世界”。习近平总书记指出，要“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用”，“积极推进‘人工智能+’行动，培育各类主体共生共荣的健康生态”。这为我国加快打造智能经济新形态指明了方向。当前，我国智能经济发展正在由技术能力突破阶段迈向生态能力培育阶段。因此，以数智基础设施建设、应用场景挖掘等举措加快培育智能经济生态能力，应成为打造智能经济新形态的重要抓手。

　　生态能力是智能经济发展的核心竞争力

　　从技术—经济范式演进看，重大技术革命的本质，是通过重塑生产方式和组织方式，不断突破经济发展的关键效率约束。正如“索洛悖论”所揭示的，新技术只有嵌入新的生产范式和组织体系，并形成规模化应用，才能真正提升生产力。进入数智时代，AI作为新一代通用技术，一方面通过大模型和智能体技术推动知识、经验和组织流程的数字化表达，进一步提升知识生产、传播和应用的效率。另一方面，AI依托数智基础设施，将能源、芯片等物质投入转化为持续供给的算力，并通过智能制造、具身智能等应用推动数字能力进入物理生产过程，提升人类改造物理世界的能力。

　　与过去的通用技术相比，AI同时提升人类驾驭数字世界和改造物理世界的能力，并强化数字世界作用于物理世界的转化机制，使两类能力相互融合以推动生产力实现新的跃迁。贯通数字世界和物理世界依赖数据、技术、知识和应用场景等多类互补性资源，而构建AI生态是将分散于不同主体之中的互补性资源进行连接整合，是释放智能经济价值的关键机制。生态能力是指多元主体依托人工智能生态，将分布式的互补性资源转化为可复制、可执行、可扩散的智能服务供给，并推动其在各类行业场景中规模化应用以创造智能经济价值的系统性能力。生态能力的形成需要各类主体促进资源协同、参与价值共创并共享发展成果；这种能力将成为智能经济新形态下的核心竞争力，并塑造智能经济发展新优势。

　　数智基础设施建设强化生态能力供给

　　算力、运力、存力和能源等数智基础设施建设为生态能力供给提供支撑。算力让数据转化为智能服务，运力让数据和智能服务高效调动，存力让高质量数据沉淀以推动智能服务不断迭代，能源则保障智能服务的持续输出。全球主要经济体正在加速推进数智基础设施建设，以抢占智能经济时代的生态能力供给优势。美国于2025年启动的“星际之门”计划，拟在未来数年投入5000亿美元建设AI数据中心和计算基础设施；新加坡在2024年财政预算案中宣布未来五年投入5亿新元用于建设AI计算基础设施。上述数据表明，全球智能经济发展已处于数智基础设施大推进的热潮之中。

　　我国人工智能生态能力的供给，仍面临高端数智基础设施不足的约束。近年来，DeepSeek、Kimi等国产大模型快速发展，但其训练和推理过程仍不同程度依赖英伟达等国际主流AI芯片，反映出我国在高端智能计算体系方面仍存在提升空间。目前，我国智能计算体系正在加速追赶。在此背景下，开展数智基础设施建设大推进，有利于推动我国加快形成自主可控的数智基础设施体系，为生态能力形成提供坚实支撑，突破智能经济发展的能力供给瓶颈。

　　应用场景挖掘拓展生态能力需求空间

　　场景是连接技术创新与产业应用的关键纽带，是推动AI从实验室走向产业实践的重要载体，也是促进数据积累、模型优化和能力迭代的重要途径。随着大模型技术突破和广泛应用，AI正从以信息处理和语言交互为主的信息智能，向能够感知、决策并作用于现实世界的物理智能演进，推动人工智能从数字空间走向现实生产过程。优质场景已成为发展智能经济新形态的稀缺资源。过去AI竞争更多关注模型参数和算力规模，而未来竞争的核心在于通过制造、医疗、交通、城市治理等优质场景推动模型优化、数据积累和能力迭代，实现从技术可用到产业好用的价值跃迁。

　　基于国家统计局2023年投入产出表的测算可以发现，算力、数据和网络等智能基础设施已对能源电力、有色金属、电子器件和计算机设备等上游产业形成较强的拉动效应；但其向农业、部分传统制造业和传统服务业的渗透仍相对有限。优质应用场景不足可能限制我国智能经济发展。通过测算中国各行业AI渗透率及带来的经济价值可以发现，互联网、公共事业、金融、医疗、教育、制造、电信、零售、物流和交通将成为未来智能经济的十大核心赛道。因此，我国科技企业应积极推动通用模型向行业解决方案转化。政府应在公共事业、金融、教育、交通和医疗等领域加大智能化投入，积极探索高价值场景。传统企业则应继续推进数字化转型，积累高质量数据资产，提升人工智能生态能力向新场景扩散的承接能力，加速AI赋能千行百业。

　　数据价值分化推动生态能力价值创造

　　数据是数字经济时代的重要生产要素，而词元正在成为智能经济时代生态能力价值创造的重要表现形式。词元作为模型处理信息的基本单位，既反映了AI服务的使用规模，也体现了智能生产过程中的计算投入和能力消耗，正在成为衡量智能经济活跃程度的重要指标。国家数据局数据显示，2024年初我国日均词元调用量1000亿，而截至2026年3月已突破140万亿，两年间增长超过千倍。数据词元化和词元资本化正在加速数据要素价值释放。应进一步推动金融创新，将企业词元产出消耗量作为核心授信依据之一，为数智时代新兴企业提供充足融资支持。

　　但是，智能经济发展的关键并非简单追求词元调用规模，而在于推动生态能力的价值创造。数据价值将产生分化：基于通用数据形成的大规模词元调用，可以以较低成本提供基础AI服务，降低AI使用门槛，推动生态能力的社会价值普及；企业在数字化转型过程中积累的具有稀缺性的行业数据、业务流程和专业知识，能够形成高价值的模型调用和智能服务，支撑行业模型优化和智能解决方案开发，实现生态能力的商业价值创造。数据价值分化将推动人工智能生态能力的大规模扩散，实现社会价值与商业价值的统一。

　　人机协同促进生态能力价值释放

　　技术革命的本质，归根到底是不断扩展人的能力边界。从蒸汽机、电力到互联网，通用技术的发展并非替代人类劳动，而是通过赋能劳动者提升人类改造世界、创造财富的能力。AI作为新一代通用技术，进一步突破了传统工具主要增强体力或信息处理能力的局限。例如，具身智能不仅可以增强人类改造物理世界的能力，也能够辅助知识创造、创新和决策，推动数字世界与物理世界深度融合。

　　推动劳动者供给结构的持续优化，使更多个体具备驾驭智能工具的能力，是人工智能生态能力转化为现实生产能力的关键环节。AI的发展并不意味着简单降低人的作用，而是改变劳动者发挥作用的方式。随着智能体、具身智能等智能工具的出现，个人可以与智能工具协同完成过去需要多个专业岗位协同完成的任务，推动“一人公司”等新型组织形态出现，使个人具备更强的创新、生产和商业化能力。未来，需要通过教育体系改革和终身学习体系建设，培养更多兼具AI素养、数智技能与专业知识的综合型人才。通过人机协同释放人工智能生态能力，才能真正使其成为助力人的自由全面发展的力量。

　　（作者系同济大学经济与管理学院副教授；清华大学社会科学学院博士研究生）