每經特約評論員 陳端 葉晨桑

每經編輯 徐肖逍

當下，隨著全球經濟從工業經濟向數智經濟的轉變，特別是在可持續發展的大背景下，新質生產力的發展已成為推動經濟增長的關鍵動力。數智技術的突破和應用，通過促進資源的網絡化聯通與集成化協同，推動生產力在質量、效率和動力方面的變革。同時，新質生產力的發展也與商業模式、管理體系和社會運行機制的演化緊密相關。

關鍵的問題在于：數智技術如何推動新供給與新需求的再平衡，以及如何通過創新擴散傳導機制，形成更廣泛的創新協同效應，促進新質生產力的發展。就此而言，企業需要精準定位新的價值錨點，實現供給側和需求側的平衡，以滿足日益增長的情感化、社交化消費體驗需求。

新質生產力演化的內在機理

新質生產力這一概念的提出，背后折射社會生產力達到一定階段之后的內生性趨勢。

從全球范圍來看，以傳統能源和資源消耗為基礎的工業經濟為經濟社會發展帶來的動能在逐步減弱，以科技創新為驅動，數據要素為支撐，場景更新為牽引，新型消費和服務逐步取代投資、出口成為拉動經濟增長的主要動力，經濟增長從過去的“資源-產品-廢物”單向鏈條模式轉向“資源-產品-廢物-再生資源-再生產品”的深層次循環模式，可持續發展成為共識。

新質生產力的演化是一種生產力的躍遷，從歷史唯物主義的角度出發，人類社會生產力發展的演化總是從低級到高級、從落后到先進。新質生產力中的“生產力”是以“高科技創新”為驅動的生產力，而其中數智密集型的資本在全球競爭領域中的重要性不斷凸顯：智慧機器人正逐漸取代傳統腦力勞動，并將不斷完成對傳統體力勞動機器人的“大規模替代”，智慧電網、智慧道路等智能基礎設施取代傳統基礎設施，智能建筑材料取代傳統建筑材料，智力資本取代傳統資本，智能計算機、智能機器人等取代傳統意義上的計算機、機器人等。

當前，全球經濟展現了從“農業經濟→工業經濟→服務經濟→信息經濟→數智經濟”演變的新態勢。新質生產力就其生產方式的根本變革而言，是隨著三次工業革命的浪潮推進和開展的。第一次工業革命中，“機器”陸續代替手工工具，從而推動資本的大規模集中和規模經濟的形成；第二次工業革命中，標準化、自動化、流水線的生產方式讓生產成本極大節約而生產規模迅速擴大。第三次工業革命體現為互聯網科技和可再生能源技術的融合，并推動第三次工業革命在全球范圍內逐步形成和發展。其表現為制造業的數智化、網絡化、綠色化，以此為基礎將使生產方式由大批量生產轉為個性化定制生產和分散式就地生產，而大規模流水線的生產方式將逐步退出歷史舞臺。從工業革命的角度看，“信息化生產力”是在機械化生產力、電氣化生產力、自動化生產力的基礎之上演化而來的一種生產力形態，在第三次工業革命的下半段，生產力的發展程度取決于“數智化”及其“數智技術”的發展水平。

信息技術被視為數智技術的基礎，而數智技術就是在信息技術的基礎上，陸續出現的更高級別、更高層次、更先進的生產力形態。數智技術讓原本散落在各個領域及場景中的資源實現了網絡化聯通與集成化協同，借助資源體系的邊界擴張與社會分工的精細化帶動生產力在質量、效率、動力層面的變革與提升。總體而言，新質生產力不僅是科技創新交叉融合突破形成的根本性成果，也是與科技革命伴生的商業模式、管理體系、社會運行機制演化的趨勢性結果，而新質生產力效能的發揮則有賴于我們在制度設計和技術創新層面的主觀能動性、資源投入力度與創新協同合力。

2024年2月6日，OpenAI繼2023年推出ChatGPT之后，公開發布了文生視頻模型Sora，Sora作為“現實世界的物理模擬器”，可以超越既有圖像資料結合現實物理原理創建長達60秒的視頻，其中包含高度詳細的場景，復雜的攝像機運動，以及充滿活力的情感的多個角色，這意味著AIGC領域有了新的突破，其與各類產業場景之間的結合亦有了新的想象空間。龍年A股開市以來，Sora概念股連續多個交易日大漲，多股實現漲停。OpenAI首席執行官奧特曼并未止步于此，而是借助Sora帶來的流量效應順勢宣布啟動總投資達7萬億美元的AI芯片計劃，這個數字相當于同期英偉達、英特爾、微軟、谷歌加起來的總市值。

SORA的出現是否意味著人工智能領域的創新奇點已經到來？以AI軟件開發為主線的OPEN AI為什么要大手筆布局芯片產業？筆者認為，SORA作為AIGC領域的標志性突破事件有其自身價值，但就創新能級而言，尚算不得一個革命性的歷史時點。驅動會下一輪系統性變革的引擎性力量主要來自三個方面：第一個是紛繁復雜、形式多樣的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，被作為關鍵生產要素從眾多表象事物中抽象出來，其作為新生產要素對全要素生產率的提升作用受到高度重視；第二個是社會生產和社會問題解決的思路，被模型化簡化和智能化賦能，從而降低了解決問題的過程性成本和摩擦力。第三個是能源革命和算力革命，以當前硅基文明的擴張速度，如果社會范圍內沒有對應的能源革命支撐，未來可能因為放量增長的新應用場景能源這一基礎戰略資源的緊張而加劇矛盾。

推動社會生產力的新一輪躍遷式發展成為大國博弈關鍵

移動互聯、人工智能、云計算、大數據、IoT等新技術的融合創新持續演進，新一輪的社會生產力躍遷式發展，促使中美兩國基于大國博弈和新一輪國家競爭力考量加速布局，但在具體路徑和策略上則呈現出鮮明差異。

中國在新型舉國體制支撐下打造創新合力。中國2023年中央經濟工作會議強調，“以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力”，要求“開辟量子、生命科學等未來產業新賽道”，特別指出，“前瞻布局未來產業是重塑國際競爭新優勢的必答題，是打造經濟增長新引擎、培育產業體系新支柱的搶答題，是發展新質生產力的重中之重”。

2023年10月24日，國家數據局正式掛牌成立；2023年12月31日，國家數據局等17個部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年)》，旨在充分發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展。《行動計劃》指出，實施“數據要素×”行動，就是要發揮我國超大規模市場、海量數據資源、豐富應用場景等多重優勢，推動數據要素與勞動力、資本等要素協同，以數據流引領技術流、資金流、人才流、物資流，提高全要素生產率。

部委層面關于數智化轉型升級的政策精神在企業經營主體層面也得到了快速響應。國務院國資委在“AI賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會中強調，中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展智能產業。要夯實發展基礎底座，加快建設一批智能算力中心，更好發揮跨央企協同創新平臺作用，開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。

幾乎在同時，遠在大洋彼岸的美國同樣開啟了技術驅動的新一輪產業革命，但與中國新型舉國體制支撐創新不同，美國在路徑上鮮明體現為資本市場支撐下的頭部科技企業創新生態構建。隨著人工智能技術的飛速發展，以芯片為主營業務的英偉達市值暴漲，其2024財年第四季度營收和凈利潤均創下歷史新高。

數智化帶動新供給與新需求在新錨點上再平衡

《“十四五”數字經濟發展規劃》中提出，以數字技術與實體經濟深度融合為主線，協同推進數字產業化和產業數字化，賦能傳統產業轉型升級，培育新產業新業態新模式。數智技術營造新場景，促發新需求，疊加數據要素的“融合劑”作用，可以推動現有業態和數字業態跨界融合，衍生疊加出新環節、新鏈條、新的活動形態，帶動商業模式和產業業態創新，形成新錨點上的再平衡，而打造良好的創新擴散傳導機制，形成更大范圍內的創新協同效應，是推進新質生產力發展的關鍵。

從需求側看，以場景為驅動的新型消費改變了過去以產品為本位、以使用功能為主體的單一消費模式，過去單個企業依靠特色化單品或某一產品線決勝的競爭模式，正在遭遇新發展邏輯的沖擊。新一代消費者的興趣偏好可能是隨時隨地根據場景化需求呈現出新特點并且通過社群化分享產生共情效應，其對單一品牌和單一產品的消費忠誠度在不斷降低，未來品牌價值共創化、產品迭代數智化或許成為潮流。

從供給側看，未來將從提供固定產品解決消費者某一場景下的痛點需求升級為通過云端賦能、數據平臺支撐等手段，動態跟蹤消費者在不同場景下的痛點需求并鏈接多方合作伙伴提供持續化的解決方案。場景不再是固定的、物理的空間概念，而是引入時間維度后線上線下深度交融的“場景流”，不同場景經由數智化鏈接可以疊加共振，衍生出不同于單一場景的新需求形態和新供給模式。技術革命、應用創新革命和商業創新革命疊加共振，以數智化鏈接推動消費互聯網與產業互聯網有效協同、新供給和新需求精準實時對接，以數據流帶動物質流、資金流、人才流，培育數智化時代的商業新生態。

滿足新需求，意味著超越當前消費形態，立足技術可能性，洞察用戶消費行為背后的深層心理動機，挖掘需求延展點，立足數字技術的普惠性共享性，在消費者付出較低金錢成本的前提下，通過規模化匯聚廣大利基型消費者的消費時間、消費心智，打造對其他產品的導流和品宣平臺，實現交叉引流，打造共振式消費新模式。

優化新供給，則意味著充分發掘中國在新基建、現代倉儲物流、線上支付和直播電商導流平臺等領域的積累優勢，放大數智技術對供應鏈效率的提升作用，用人工智能替代人工降低生產成本和流通成本是可期的。同時面對AI替代人工可能導致的失業潮，需要大力發展現代服務業，以人機協同的現代服務業業態創新帶動更多新興崗位涌現。因為在場景端，人作為服務終端的價值始終是智能客服無法替代的。

新需求與新供給之間的價值之錨，從簡單的功能型性價比轉向了更為立體的價值組合，情感化、情緒化、場景化、社交化的消費體驗需求日益增強，產品價值組合中不同維度之間的權重在變化，需要企業有更為精細的顆粒度，形成更為科學精準的評估體系反向帶動供給側優化。我們需要精準定位這個新的價值錨點，以實現供給側和需求側在新錨點上的完美平衡。

作者陳端系中國人民大學博士、中央財經大學數字經濟融合創新發展中心主任；葉晨桑系中央財經大學碩士研究生