9月10日，2026外滩大会开幕。主论坛上，诺贝尔经济学奖得主、法兰西公学院教授菲利普・阿吉翁围绕“创造性破坏与人工智能革命”发表演讲，抛出一组关键测算：仅依靠AI实现生产任务自动化，未来十年每年就能拉动全球生产率增速额外提升0.68个百分点，与IT革命效益处于同一量级；若叠加AI激发创新的赋能效应，每年生产率增速合计可提高约1.08个百分点，潜在红利甚至有望超越IT革命。

阿吉翁团队将AI作用拆解为两个渠道：自动化替代贡献约0.68个百分点，创新赋能——即AI帮助研究者产生新想法、加速知识积累——贡献约0.4个百分点，两者叠加形成可观增长红利。

但他同时警示：技术突破不等于经济自然增长。回顾美国IT革命，1995至2005年生产率高速增长后明显回落，关键原因是行业集中度持续走高，头部企业借助技术优势扩大份额，新企业入局受阻，竞争减弱最终拖累创新活力。当下AI产业链上游已显现类似特征，算力、云服务、基础大模型由少数巨头主导，若不加以引导，可能重蹈“增长熄火”覆辙。

如何将AI潜力转化为持续增长？阿吉翁提出三大制度配套。其一，维护竞争环境，防止AI领域过度集中，降低新企业进入门槛，让“创造性破坏”充分运转——新企业不断取代旧企业，才是长期增长的核心动力。其二，改革教育体系，AI将替代大量常规认知任务，教育应从知识灌输转向培养创造力、批判性思维和适应能力，同时加强劳动者再培训。其三，完善再分配机制，通过税收、社保等政策让更多人共享AI红利，避免技术进步加剧不平等。

谈及中国机遇，阿吉翁表示，中国拥有完整制造业体系和丰富AI应用场景，在AI与实体经济融合方面具备独特优势，但能否转化为持续增长，关键仍在于制度配套——维护公平竞争、加大基础研究投入、提升人力资本水平，三者缺一不可。

头图为外滩大会现场，劳动报记者贡俊祺摄