AI是第四次工业革命

在漫长的2000年历史中，全球劳动生产力、居民收入的增长都是非常缓慢的，从公元元年到1820年全球经济年均增速只有0.1%，人均收入在这1800多年里只增长了40%。

全球GDP增速的大幅度上升，主要取决于科技进步，取决于蒸汽机、内燃机、计算机的发明。现在我们处在人工智能时代的哪个阶段，可能等百年以后会看得更加清晰。

目前，人工智能主要聚焦于如何为我们的知识结构带来便利，让我们的生活越来越方便。比如，当我们面对不懂的语言时，只需在微信上点一下翻译就能看懂。

以ChatGPT为代表的人工智能可以推动劳动生产率水平的显著提升，或引发新一轮科技革命。在生成式AI的加持下，工作流程被大幅简化，生产力将得到提高，高盛预计在生成式AI发展的十年内，每年可以将生产力提高超1.5%。

这样一种变革对未来经济结构、社会结构、产业结构会带来什么影响，是不是会导致很多人失业，是不是会导致很多行业消失，我们很难有一个非常明确的结论。

社会变革从来不是问题导向，而是摧枯拉朽式的重建社会秩序与产业结构。面对AI的冲击，我们没有必要过度恐慌，而应该顺应时代新潮流的到来。

如果说第三次科技革命是以信息化为核心，那么，如今已经展开的第四次科技革命则是以智能化为核心。

中国在算法和算力方面的优势不明显，但在应用场景的投入和产出方面优势明显。相较于美国，中国半导体产业起步较晚，技术相对落后，目前还存在较大差距，追赶难度较大，但在全球最大的内需市场以及政策的大力支持下，有望逐步缩小差距。

从研发投入结构来看，中国的研发支出主要集中在试验发展，即通过较少投入就可快速变现的环节。而在真正构建长期壁垒的基础研究领域，中国研发支出占比还远低于美国、日本、韩国等发达国家。

就资本市场来讲，中国企业还有很大的成长空间，无论是电子芯片还是跟AI相关的行业，还没有一家中国企业市值超过1000亿美元，但是美国已经有好几家了。

我们在这些领域里跟美国的差距到底是缩小了还是扩大了还没有答案，但是如果我们能够在某个应用领域做到商业化，中国的潜力还是可以充分地发挥出来。

中国民营经济的动力还是足的。我问过一个做软件的上市公司，为什么做软件的上市公司都是民营企业，他说民营企业软件个性化程度比较高，软件对于客户不同的需求应对要求比较高，所以民营企业在这方面可能是有优势。

中国经济最重要的动力还是民营经济、民营企业，当然在这个发展过程中还需要有一个良好的环境，包括制度、法律、政策等。

对于企业来讲，我们也要适应这样一种变化。最近碰到好多企业都说怎么办太卷了，能不能出海，但是到底哪些企业出海能成功，哪些企业出海难以适应，没有绝对的优势。中国是全球第二大经济体，但是中国企业在海外份额还是非常低的，跟当年日本是全球第二大经济体时在海外份额占比不能够相提并论。

中国制造业如何转型升级

制造业的转型升级非常迫切，我们虽然没有全面的产能过剩，但是结构性过剩还是存在的。

从总量来讲，中国制造业增加值占全球制造业增加值的30%，人口占全球比重只有17.6%，而消费占全球比重说是只有14%，中国经济面临的结构性问题还是比较严峻的。

与此同时，中国在经历一场周期性的问题，房地产长周期回落、人口老龄化加速，有什么行业能替代房地产，需要有新的动力，但是新的动力不是一夜之间就能形成的，有一个漫长的过程。

下面这张图是我在若干年前做的，发现中国劳动生产力增长越来越依赖于资本推动。

把劳动生产力分成三个部分，分别是劳动力素质、资本密度贡献、全要素生产率。过去全要素生产率的占比比较高，现在改革红利在消减，技术增速也在下降，我们学习外国先进的管理技术、制度、组织模式红利也在消减，越来越依赖于资本的投入，这是我们所面临的压力。

我们能不能在今后更多地依赖于技术进步。这张图是中美的比较，实线部分是资本对GDP的贡献，中国资本对GDP贡献最高大概是在2012年，之后慢慢回落，但总体来看还是比较高。美国资本对GDP的贡献也就10%左右，总体并不算高。

但是在资本里我们钢筋水泥的比重比较高，所谓的ICT包括信息、通信、软件投资，这个比重我们只有10%左右，美国占到了50%。

从短期来看，中国经济可以通过基础设施建设、房地产、制造业投资增加来拉动经济增长，实现5%目标的实现，这部分投入最终会增加供给。我们目前的问题是供需不平衡，只有不断地创新，增加投资的技术含量，才能够让中国经济更有活力，增长更加可持续。

可以通过加速企业数字化转型，提高劳动生产力，通过新一代信息技术(大数据、人工智能、云计算等)的赋能，助力各个产业上下游实现全方位的数字化转型，把数据作为一个主动驱动的要素来提升产业的价值与效率。

国家对于数字化转型提的要求非常高，这是一个顶层设计。但是因为中国数据量巨大，很多我们想获得的数据获得不了，民营经济所创造的数据已经在商业化了，而国有经济