2024人工智能工厂模式精选：赋能智能经济高质量发展

你可能会问，运用人工智能工厂模式来打造智能经济新形态，到底比拼的是什么？说白了，这最终是一场人工智能生态发展的竞赛。它的根基在于人工智能基础设施的稳定供应，核心在于人工智能的广泛部署与应用，关键环节是生态的繁荣发展，最后的保障则落在治理体系的完善上。

当下，以生成式人工智能为代表的新一代AI技术，正在释放空前的生产力潜能，驱动人类社会迈入继农业革命、工业革命之后的“智业革命”时代。2026年的政府工作报告首次提出要“打造智能经济新形态”，并从基础设施供应、部署应用、生态发展和治理保障几个方面做了具体部署。从“人工智能+”到以智能为核心驱动力，这个转变意义重大——它标志着我国的人工智能已经从给各行各业赋能的“技术工具”，正式跃升为推动经济高质量运行的全新“经济形态”。

重新理解智能经济

跟互联网侧重于减轻信息不对称不同，生成式人工智能的变革性在于它能自动生成内容。它以一种“用产品生产产品”和“用创意生产创意”的方式，降低了智能服务的溢价，从根子上改变了价值创造的方式，释放出巨大的生产力。具体来说，“用产品生产产品”，意味着自动生成内容能把产品和服务生产的自动化推到极致，从而提升全要素生产率，更有效地应对那个让人头疼的“鲍莫尔成本病”——也就是那些效率提升缓慢的服务部门，成本会随着整体工资水平水涨船高。而“用创意生产创意”，则是通过变革创新范式，提供通用的科学研究工具，把知识生产从科学家和工程师的专属范围中解放出来，从而降低创新成本，提高知识的生产效率。

“十五五”规划纲要在前瞻布局未来产业时，提出要“探索多元技术路线、典型应用场景、可行商业模式、市场监管规则”。而眼下，随着基于算力的模型训练规模法则不断演化，那种“疯狂堆算力、暴力上参数”的做法正在逐渐失效。基础模型之间的技术差距，正被推理模型和可执行智能体这些新范式所取代。可以说，新一代人工智能已经越过了多元技术路线探索的阶段，正式进入产业化落地的深水区。这迫切要求应用场景、商业模式和市场监管形成合力，协同推进，积极打造智能经济的新形态。

人工智能工厂：智能经济新形态的核心内涵

那么，什么是人工智能工厂？简单说，它是面向特定行业场景，旨在高效生成、优化和扩展人工智能内容的系统性环境。它的模式包含了人工智能基础设施的稳定供应，以及人工智能的部署应用。因为人工智能工厂同时解决了人工智能发展中典型的应用场景和商业模式问题，所以它完全有理由被视为智能经济新形态的内涵之一。而随着OpenClaw这类人工智能开源操作系统的出现，智能体变成了能真正完成工作任务的可执行智能体，这标志着人工智能工厂模式的发展拐点已经到来。这不只是技术上的碘伏，更是商业模式的一次重大突破。

首先，人工智能操作系统能保障服务稳定地交付。智能体操作系统是连接大模型与软件工程环境的关键执行层，它能把人工智能的能力，转化成一套可以稳定、持续、自动运行的操作系统。现在模型之间的基础能力差距正在缩小，模型只决定了人工智能的上限，而与之配套的智能体操作系统，才是决定你能提供什么服务的实际能力的关键。同时，生成式人工智能的推理模型和可执行智能体，还得解决在垂直应用场景里边际通信成本不断上升的问题。所以，在人工智能操作系统的赋能下，生成式人工智能有望先在高价值或高冗余的场景里得到应用。

其次，人工智能操作系统也带来了“智能体即服务”这种全新可能。很长一段时间以来，新一代人工智能主要靠风险投资和金融市场来探索商业模式。无论是订阅制还是广告模式，光靠流量，很难产生足够覆盖词元（token）支出成本的营收。而可执行智能体，有望提供一种为词元使用或服务付费的可行模式，它更强调定制化的服务交付，以及由此带来的生产力改进。

正是因为它从根本上改变了价值创造的方式，新一代人工智能才得以摆脱对基于范围经济效应的数字经济的简单升级，真正推动新质生产力的发展，并最终催生出全新的智能经济。

探索系统化的培育路径

运用人工智能工厂模式来打造智能经济新形态，需要从四个维度同步发力：人工智能基础设施的供应、部署应用、生态发展和治理保障。

基础设施的稳定供应是基础。作为新一代人工智能发展的组织方式，人工智能工厂模式对增强基础设施的韧性提出了迫切要求。这意味着，我们需要推进“空天地海”一体化的智算和通信系统建设，确保即便面对危急情况，也能做到稳定供应。

广泛的部署应用是核心内容。人工智能基础设施一旦建成，就会产生对人工智能的派生需求。要让这套系统正常运转，就必须积极地培育应用市场。由于人工智能操作系统的价值刚刚得到验证，人工智能赋能新质生产力正是可执行智能体部署应用的典型高价值场景。这里面主要包括三个方面：一是新一代信息技术、新能源、新材料等战略性新兴产业，它们兼具高价值和高冗余应用场景的特点，亟需人工智能赋能，所以要加大场景培育和开放力度，加速规模化发展；二是涉及量子科技、脑机接口、具身智能等未来产业方向，这些复杂技术和产业系统本身也离不开人工智能的赋能；三是传统的产业和服务业，大多具有高冗余的应用场景特点，完全可以通过智能升级和改造来提升运营效率，其中生产性服务业尤其需要人工智能赋能，向专业化和价值链高端延伸，有效应对鲍莫尔成本病。

生态发展是关键环节。目前全球人工智能的技术路线尚未固化，这对我们来说是一个难得的战略机遇期。中美两国在前沿突破上已经呈现出你追我赶的态势。美国试图利用其在人工智能生态发展上的优势，来弥补它在部署应用上的不足；而我国则在云原生、操作系统、高端芯片等自主根技术生态上还存在差距，但我们在应用导向方面做得更突出。借助完整的产业体系和广泛的人工智能应用场景优势，推动建立开源开放的新一代人工智能生态，是我们当下的重要路径。

治理完善是最终保障。新一轮科技革命和产业变革正步入产业落地阶段。智能经济新形态的成败，除了技术迭代和产业发展，还取决于新一代人工智能被社会所接纳的程度。这就要求我们探索用户导向的市场监管规则，完善人工智能治理，坚持以人为本、智能向善。应该以企业和行业自律为基础，通过自愿承诺和灵活监管来保持技术领先地位，动态应对人工智能高速发展带来的不确定性。然而，必须警惕的是，如果无法形成合理保护消费者权益的行业标准，人工智能发展就有可能走向以牺牲服务质量来降低成本的逆生产力路径。同时，构建新发展格局要求我们进一步加强对消费者权益的保护，所以除了企业和行业自律，还需要引入第三方治理，完善用户导向的市场治理监管规则，切实维护使用人工智能的消费者权益。在规范使用方式的基础上，要将用户，特别是消费者家庭，纳入人工智能的精益创新过程，鼓励他们使用并及时反馈，加快验证迭代。

结语

总而言之，运用人工智能工厂模式打造智能经济新形态，归根结底是一场人工智能生态发展的竞赛。它的根基是基础设施的稳定供应，核心是广泛部署应用，关键是生态发展，最终的保障则是治理体系的完善。把这四个环节串起来，才能真正走通这条路。

来源：互联网