9 月 11 日消息，2026 Inclusion·外滩大会 9 月 10 日开幕。诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁、源码资本投资合伙人张宏江和普林斯顿大学人工智能创新中心主任王梦迪，分别从经济制度、企业组织和科学验证讨论 AI 走向实际生产力仍需补足的条件。
阿吉翁与同事的研究估算，仅考虑 AI 自动化商品和服务生产中的任务，未来十年生产率增速每年可额外提高 0.68 个百分点；若加上 AI 促进新想法的作用，潜在提升约为 1.08 个百分点。他同时警告，上游云计算和 GPU 市场集中度较高，技术突破转化为持续增长，还取决于竞争政策、教育体系和劳动力市场保障。
张宏江认为，Agent 正从对话走向助手、从被动走向主动，并进一步形成多 Agent 的经济关系网络。企业的核心能力将包括把 IP、Know-how、用户关系和产品能力转化为模型，再通过 Agent 协作系统和可持续改进的工作流程形成组织层面的「涌现」。
王梦迪的团队发现，大模型容易高估最常见的情况，同时低估长尾分布；数学和编程之所以进展更快，与编译器、单元测试和形式化证明等明确「验证器」有关。她判断，AI 要自主发现新科学，需要能把假设、实验、追溯和复现连接起来的现实验证基础设施。她的团队正将量子材料实验设备封装为 API，并探索连接多模态 AI、研究人员和实验设备的 LabOS。
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