世界杯靠AI买彩票 ，靠谱吗 ？
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2026-07-19 16:30:03
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内容来源：黄奇帆演讲分享整理。分享嘉宾：黄奇帆 ，中国国家立异与生长战略研究会学术委员会常务副主席 ，重庆市原市长。责编? | ? 柒 ?排版? | 空第 9701篇深度好文：5571 ?| 17 分钟阅读宏观趋势条记君说：许多人都在问：AI 竞争 ，究竟拼的是什么 ？黄奇帆在最近两场演讲中给出了他的谜底。在 NEXWAVE 2026 大湾区战略性新兴工业与未来工业生态链接大会上 ，他提出科技立异与工业立异融合的 " 五大阶段 "。他特别指出 ，每个阶段的转化率只有约 1/3 ，1 万个原始立异结果 ，最终可能只催生 1 个万亿级工业。而在第七届跨国公司领导人青岛峰会上 ，他进一步点明：AI 竞争的实质 ，不是算力、模型、数据的竞争 ，而是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。两场演讲 ，一场讲 " 路怎么走 " ，一场讲 " 缺什么人、人怎么用 "。我们把他两场演讲的焦点内容做了梳理融合 ，希望对你有所资助。一、科技立异的 5 大阶段党的二十届四中全会针对 " 十五五 " 计划高质量生长作出重要安排：" 十五五 " 时期要着力推进科技立异和工业立异深度融合 ，这是推动中国经济高质量生长、培育新质生产力的焦点抓手。而科技立异与工业立异的融合 ，焦点在于买通五个生长阶段 ，五个环节领悟落地 ，才华真正实现双向融合、协同生长。这五大阶段贯串科技结果从无到有、从小到大、从单点突破到工业集群的全历程 ，是科创与产创融合的焦点逻辑。1.0～1 原始立异阶段焦点任务是实现从零到一的突破 ，涵盖理论立异、技术立异、工具立异、要素立异四大维度 ，是完全无中生有的原创性突破。这类前沿立异 ，大多依托高校、顶尖科研机构以及头部跨国企业完成 ，是仰望星空、结构未来的基础性立异。2.1～100 结果转化孵化阶段将原始立异的理论看法、技术雏形 ，转化为可落地、可工业化的结果 ，相当于把立异 " 胚胎 " 培育成成型结果 ，是科技落地生产力的焦点过渡环节。3.100～100 万独角兽生长阶段? 将成熟的科技结果进一步规�；⑹谐』� ，培育出行业独角兽企业。这一阶段的焦点支撑是资本市场 ，依靠天使基金、工业基金、私募创投等种种资本 ，投早、投小、投恒久 ，助力科技结果完陈规�；厩�。4.100 万～百亿工业链集群阶段依托行业龙头企业 ，整合制造环节与配套资源 ，联动十大生产性效劳业 ，构建 "1+10" 工业链体系 ，也就是行业熟知的微笑曲线：曲线底部是制造业硬件生产环节 ，左右两侧是十大高附加值生产性效劳业 ，配合支撑企业从独角兽生长为百亿级龙头 ，形成完整工业链条。5. 百亿～万亿工业生态阶段简单百亿工业链集群缺乏以支撑区域工业花样 ，当一个区域、一个国家形成数十个同类优质工业链集群 ，多点联动、协同生长 ，就能最终培育出万亿级、数万亿级的战略性工业生态 ，形成工业集群效应。目今我国科技立异与工业立异融合度缺乏 ，焦点症结就在于五大阶段均保存短板、落地不到位。我们可以将五个阶段划分为三大板块：0～1、1～100 属于前端科研立异环节；100～100 万是资本赋能的过渡环节 ，既是科研立异的收尾 ，也是工业立异的起步；100 万～百亿、百亿～万亿属于后端工业立异环节。三个板块对应三类差别的资金来源 ，三类资金能否有效联动融合 ，直接决定科创、产创融合的最终效果。首先 ，0～1 原始立异、1～100 结果转化环节的资金 ，统一纳入国家研发经费领域。去年我国研发经费投入占 GDP 比重达 2.68% ，对应 140 万亿的 GDP 总量 ，全国研发经费总规模约 4 万亿元 ，主要用于高校、科研院所、企业的基础研究与结果孵化。其次 ，独角兽培育阶段的资金 ，来自种种危害投资基金 ，包括天使基金、工业基金、公募私募基金等 ，依靠危害投资 " 高危害、高回报 " 的特性孵化立异企业 ，最终通过企业上市实现原始资本退出 ，这部分资金不纳入 4 万亿研发经费领域。最后 ，百亿工业链、万亿工业生态培育的资金 ，来自企业自有资金、银行信贷、股市融资等工业投资资金 ，同样与国家研发经费无关。二、生产性效劳业是高质量生长的焦点科创产创融合五大阶段 ，所有赋能环节、落地环节、增值环节 ，实质上都依托生产性效劳业支撑 ，而非古板制造业。生产性效劳业是制造业升级、科技立异迭代、工业链高效运转的焦点土壤 ，是实现高质量生长的要害焦点。凭据国家统计局与联合国标准 ，生产性效劳业包括 10 个大类、35 其中类、171 个小类 ，是贯串制造业全链条的中间型效劳工业 ，依附于制造业、效劳于制造业 ，无法独立保存 ，全部镶嵌在产品研发、生产、流通、销售、迭代的全流程中。高端制造产品的高附加值 ，焦点来自内嵌的生产性效劳业。一部高端手机 ，硬件制造本钱仅占 30%～40% ，剩余 60% 以上的价值 ，均来自专利技术、软件系统、品牌运营、供应链效劳、数字化赋能等生产性效劳业。工业附加值崎岖 ，实质是区域生产性效劳业水平的体现。郑州代工生产苹果手机 ，年产 1 亿多部、产值超千亿美元 ，但仅赚取 10% 的组装加工毛利 ，70% 以上的利润被苹果拿走。焦点原因就是苹果掌控了全部十大生产性效劳业环节 ，掌握了工业链的焦点价值与订价权。这也充分证明：生产性效劳业是制造业高附加值的源头、科技立异的源头、工业链高效运转的源头。除此之外 ，生产性效劳业更是国民经济增长的焦点引擎、独角兽企业的培育沃土、贸易强国建设的焦点支撑 ，具备四重焦点价值。第一 ，生产性效劳业增速远超古板工业 ，是 GDP 增长的焦点动力。农业社会 GDP 年均增速仅 1%～2% ，工业社会增速是农业社会的 3～5 倍 ，而生产性效劳业增速是工业制造业的 2～3 倍。从全球数据来看 ，1950 年美国 GDP 约 4000 亿美元 ，生产性效劳颐魅占比仅 10%；如今美国 GDP 达 29 万亿美元 ，生产性效劳颐魅占比升至 48% ，规模突破 14 万亿美元 ，七十余年增长超 300 倍 ，远超 GDP 整体 70 倍的增幅。我国同样泛起高速增长态势：1980 年我国生产性效劳业规模仅 200 亿美元 ，目今已接近 6 万亿美元 ，占 GDP 比重达 30%。近三年我国 GDP 年均增速 4.7% ，而生产性效劳业年均增速高达 12.1% ，是国民经济最焦点的增长极。未来 15～20 年 ，我国生产性效劳颐魅占比将突破 40% ，成为 GDP 第一大支柱工业。第二 ，生产性效劳业是全球顶级独角兽企业的焦点赛道。全球股市 70 万亿美元市值中 ，硬核科创企业市值约 20 万亿美元。其中 ，仅少量为高端制造企业 ，绝大大都万亿级市值龙头均是生产性效劳业企业 ，包括苹果、微软、谷歌、英伟达、高通、亚马逊等。这些企业不从事底层硬件制造 ，仅依托技术研发、专利运营、生态搭建、供应链治理等生产性效劳颐魅掌控工业焦点 ，拿走行业绝大部分利润。第三 ，生产性效劳业是贸易强国建设的要害抓手。目今全球贸易花样连续迭代 ，效劳贸易占全球贸易比重已从三十年前的 5% 升至 25% ，欧美兴旺国家更是抵达 30%～40%。效劳贸易的附加值远高于货物贸易：1000 亿美元货物贸易 ，最终增加值仅 200 亿美元左右；而 1000 亿美元生产性效劳贸易 ，增加值可达 700～800 亿美元。我国已连续多年位居全球货物贸易第一大国 ，但货物贸易大国不即是贸易强国 ，效劳贸易规模与质量 ，才是贸易强国的焦点标记。目前我国效劳贸易占总贸易比重仅 13% ，远低于全球 20%～25% 的平均水平。想要实现从贸易大国到贸易强国的跨越 ，必须大力生长生产性效劳贸易 ，推动效劳贸易占比提升至 25%～30%。第四 ，生产性效劳业是培育新质生产力、提升全要素生产率的焦点基础。兴旺国家经济增长 70% 以上依靠全要素生产率驱动 ，挣脱了对矿产、资金、低端劳动力的依赖；而我国目前仅 25% 的增长来自全要素生产率 ，75% 依靠资源、资本、劳动力等古板要素投入。生产性效劳业属于人才密集、技术密集、立异密集型工业 ，不必耗矿产资源、不依赖低端劳动力、无需大规模牢固资产投入 ，焦点依托高端人才与科技立异。大力生长生产性效劳业 ，能够连续优化我国经济结构 ，提升全要素生产率 ，培育纯粹的新质生产力 ，实现高质量可连续生长。三、AI 时代 ，最稀缺的 5 类人才既然立异融合的每一个阶段、每一个环节都依托生产性效劳业 ，而生产性效劳业又是 " 人才密集、技术密集、立异密集型工业 "。那么 ，AI 时代究竟需要什么样的人才 ？当下人工智能生长已经离别单点技术突破阶段 ，迈入全要素重构的全新时期 ，AI 竞争不再纯粹比拼算力、模型、数据等简单技术指标 ，而是转向全方位、体系化的综合实力较量。未来人工智能竞争 ，外貌上是模型、算力、数据、应用和能源的竞争 ，实质上是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。谁能率先形成跨学科、跨行业、跨组织、跨制度的人才协同体系 ，谁就能把技术优势转化为工业优势、治理优势和生长优势。要建立 " 五环协同 " 人才组合体系 ，笼罩五大生长环节 ，囊括 20 类焦点人才 ，完整买通人工智能从原始立异到宁静治理的全工业链条。第一环：人工智能立异生长 ，需要研发型人才群第一环聚焦从 0 到 1 的原始立异 ，破解人工智能底层技术追随模仿的困境 ，依靠五类研发型人才夯实技术基本 ，决定人工智能恒久生长的能力界限�；±砺塾胨惴ǹ蒲Ъ抑鞴ブ悄艿撞阍� ，突破智能涌现、因果推理等焦点难题 ，挣脱堆算力、堆数据的低效内卷；大模型与多模态模型专家卖力算法落地 ，搭建可迭代、可安排的种种智能模型底座；数据与知识工程人才梳理异构工业数据 ，搭建适配模型学习的标准化知识体系；智能算力与系统工程人才包管大模型训练、推理全流程稳定运行 ，实现技术从实验室走向规�；τ�；AI 宁静与评测科学家提前防备模型幻觉、对抗攻击等危害 ，让技术立异与宁静管控同步推进。这五类人才组成人工智能立异生长的研发型人才群 ，支撑人工智能从科学原理走向模型能力 ，从实验突破走向系统能力。第二环：人工智能转化落地 ，需要工程化与场景化人才群目今人工智能最大生长瓶颈并非模型技术 ，而是技术与工业场景脱节。第二环聚焦从 1 到 N 的规�；涞� ，依托五类工程化与场景化人才 ，买通技术到工业的 " 最后一公里 "。行业领域专家作为需求界说者 ，立足制造、金融、医疗等细分行颐魅真实痛点 ，制止 AI 技术脱离实际业务；AI 产品经理与解决计划架构师将行业需求转化为标准化智能事情流 ，让模型能力贴合业务实际；软件工程与平台工程人才实现 AI 系统稳定运维、弹性扩容 ，让演示级技术变为企业可用的成熟系统；流程再造与组织厘革人才重构企业事情流程与岗位体系 ，释放 AI 系统性生产力；用户体验与人机交互人才优化人机协作模式 ，兼顾智能效率与人工判断力 ，规避高危害场景下机械决策隐患。这五类人才 ，决定人工智能能不可从模型能力转化为场景价值。第三环：人工智能孵化生长 ，需要工业化与资本化人才群技术落地之后 ，需要完整生态支撑企业生长与工业集聚 ，第三环依托四类工业化与资本化人才 ，推动 AI 项目从小众应用走向规�；ひ导�。AI 创颐魅者与技术企业家整合技术、资本、市场资源 ，打造适配 AI 行业纪律的可连续商业模式；工业投资与耐心资自己才立足 AI 行业长周期、高投入的特点 ，提供恒久资金支持 ，停止行业资本泡沫；孵化器与工业园区运营人才转变招商逻辑 ，从土地招商转向场景、数据、生态招商 ，为科创企业提供全链条配套效劳；市场拓展与生态相助人才串联上下游工业链 ，推动 AI 计划跨行业复制 ，构建共生共赢的工业生态。这四类人才 ，决定人工智能能不可从场景价值生长为企业价值、平台价值和工业价值。第四环：人工智能驾驭运用 ，需要组织化与教育型人才群人工智能最终要效劳全社会 ，而非局限于技术从颐魅者。第四环聚焦 AI 全民普及 ，依靠三类组织化与教育型人才 ，实现 AI 工具从试点应用走向全员赋能。AI 原生治理者与首席 AI 官立足企颐魅战略 ，统筹 AI 结构、本钱管控与危害防控 ，破解企业 AI 应用冷热不均的难题；提示工程与智能体编排人才优化人机协作模式 ，让普通员工高效调理智能体
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作者简介:擅长写短篇小说与情感日记 ，作品语言优美、情感真挚 ，是读者心中的“文字共识者”。
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