9 月 10 日，菲利普·阿吉翁在 2026 包容·外滩金融峰会上谈了 AI 对生产力的影响。他是诺贝尔经济学奖得主，核心观点很明确：AI 能大幅推高增长，但前提是得防着巨头把路堵死。
按他的测算，未来十年 AI 能让年度生产力增长率额外跑起来 1.08 个百分点。如果只算任务自动化，比如商品和服务生产，每年能多 0.68 个百分点；再加上 AI 促进新想法这层作用，又能多 0.4 个百分点。这个 1.08 的增量，比过去 IT 革命带来的 0.68 还要高出 1.6 倍。这意味着 AI 不只是升级工具，它正在重构生产方式。
但阿吉翁直接泼了一盆冷水：技术突破不一定能自动变成持续的经济增长。看美国 IT 革命的历史，1996 到 2005 年全要素生产率确实蹭蹭涨，但行业集中度一路飙升。到了 2000 年，新公司进入率开始掉头向下，随后增长明显熄火。这就是“创造性破坏”的悖论：创新需要头部企业拿大头，可一旦它们坐稳了，反而会用既有优势把新玩家挤出去，把路给堵死。
把这套逻辑套在 AI 上，问题更紧迫。如果任由几家巨头垄断云计算和 GPU 市场，未来的创新空间就会被锁死，增长迟早要停滞。阿吉翁特意点出，云计算市场现在就是亚马逊、谷歌、微软这几家说了算，GPU 市场也高度集中。这种局面如果延续，AI 的爆发力就会被打折。
在就业结构上，阿吉翁认为会出现“此消彼长”。AI 肯定会接管一部分人类任务，比如流水线上的重复操作，导致某些岗位消失。但另一方面，用 AI 的企业效率上去了，竞争力强了，市场需求跟着扩大，新的岗位也会冒出来。阿吉翁的原话是："AI 肯定会取代部分人类劳动，但至少是部分任务。另一方面，AI 将通过提高生产力和激发新想法创造新的工作岗位。”
为了不让 AI 的潜力烂在锅里，还得靠两样东西兜底：教育和劳动力市场保护。
教育方面要回归“学习如何学习”。与其盯着学生背具体的知识点，不如让他们练独立阅读、独立计算和独立思考的能力。阿吉翁建议保留“无 AI 区”，比如让学生在不使用 AI 的情况下完成部分作业。同时，学生用 AI 得经过严格筛选和监管，得让他们知道 AI 的风险。如果放任不管，下一代可能连独立算数、专注阅读的能力都退化，这后果太严重。
劳动力市场得参考丹麦的“灵活安全”制度。失业救济金得给够，保障过渡期生活；转岗再培训得跟上；重新就业得给支持。这样工人在职业转换时才能平滑落地，不至于被时代列车甩下来。
最后结论很直白：AI 带来的新增长，不光看技术本身有多强，更看谁能分到蛋糕。得靠适当的竞争政策防止巨头垄断，靠良好的教育体系强化软技能，靠完善的劳动力市场保护兜底。只有这三根柱子立住了，AI 才能真正把经济增长的潜力释放出来。
