逐浪 · 第十五篇 2026 外滩大会:AI 进入执行时代的十个信号

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逐浪 · 第十五篇 2026 外滩大会:AI 进入执行时代的十个信号

讨论焦点已从"能做什么"转向"能创造什么"。

2026 年外滩大会结束。十条核心论述被整理出来,读完会发现,它们不是在讲十个话题,而是在讲同一件事的三个层次。

我把它们重新组织了一下。

一、我们处在哪个阶段:三份冷静的判断

1. 萨金特:AI 仍处"开普勒阶段"

2011 年诺奖得主托马斯·萨金特给出了一个历史类比:

AI 如同 17 世纪的开普勒。我们已观察到现象规律,但尚未找到背后的"牛顿力学"。

他的判断是:资本投入规模扩大,并不意味着未来回报更确定。投资者与政策制定者需为未知留出空间。

2. 刘元春:泡沫不可怕,关键看能否沉淀

上海财经大学校长刘元春提出了判断 AI 投资的新视角——不能只盯着估值会不会跌。

他以互联网泡沫为例:资产价格剧烈调整,并未阻止技术发展,也未抹去此前形成的基础设施。

真正的问题是——泡沫期间形成的算力、模型和基础设施,最终能否沉淀为真实生产能力。

3. 阿吉翁:有望年增 1.08 个百分点,但需制度保障

2025 年诺奖得主菲利普·阿吉翁给出了量化测算:

效应年增生产率
自动化效应0.68 个百分点
叠加新想法产生效应合计约 1.08 个百分点

但他同时警告:技术突破不会自动转化为增长。若成功者利用优势压缩后来者空间,生产率增长将回落。

释放潜力需要三者配合:竞争政策、教育体系、劳动力市场保障。

这三条合起来看:技术有潜力,但潜力不等于结果。真正决定成败的,是能不能把它沉淀成真实能力。

二、Agent 正在变成什么:执行时代的具体形态

4. 张宏江:从对话到助手,从被动到主动,从个体到群体

源码资本投资合伙人张宏江概括了 Agent 的演进路径:

从对话到助手,从被动到主动,从个体到群体。

核心变化在于 AI 开始拥有"行动能力"。当 Agent 能理解任务、调用工具、制定步骤,它第一次真正进入原本由人类劳动构成的经济流程。

更进一步:当不同 Agent 之间开始协作、交换信息甚至完成交易,改变的将是经济系统本身的连接方式

5. 韩歆毅:供需两端未形成正循环

蚂蚁集团 CEO 韩歆毅指出了行业症结:

用户想用,但商家没有好的智能体服务;商家看到没用户在用,又不敢投入开发。

这是一个死循环。他透露支付宝将推出智能体激励政策,包括每年投入 1000 万设立"智能体涌现奖",年度大奖 100 万,旨在打通用户需求与开发者供给的连接。

6. KYA:智能体时代的新信任问题

在圆桌讨论"当 Agent 成为交易主体"中,韩歆毅提出一个新概念:

传统互联网有 KYC(Know Your Customer),智能体时代需要 KYA(Know Your Agent)。

需要回答的核心问题:

  • Agent 有没有身份?
  • 谁授权它花钱?
  • 买错东西谁负责?
  • 一笔机器完成的交易如何追溯?

他把答案概括为五个关键词:授权、身份、能力评估、资金安全、可追溯审计。

这三条合起来看:Agent 正在从工具变成交易主体。而一旦它成为主体,整个信任基础设施就要重建。

三、人在其中的位置:四道人文追问

7. 王坚:城市智能才是 AI 真正的皇冠

之江实验室主任王坚提出了"外滩之问":

未来的城市,能不能只用今天 10% 的资源,也让人活得很好?

他认为 AI 的价值不只是完成更多任务,更应帮助城市减少无谓的资源消耗。数据是数字时代的自然资源,AI 是善用这份资源的关键。

8. 王坚:所有的未来都是创造出来的

他以贝多芬《第五交响曲》为例:

在作品诞生之前,没有人向贝多芬提出过这个需求。

真正重要的创新,无法从现成的需求清单里推算出来。

他还把"年轻人"写成"年青人"——

"年青"不只是一种年龄,更是一种面对世界的方式:下雨了,也不愿意打伞。

9. 教育之问:认知增强,还是认知外包

本届大会将教育问题作为核心议题之一。

30 岁小学老师陈墨的困惑被纳入官方"十问":

当"遇事不决问 AI"就能得到答案,我们该怎么教孩子思考?

清华教授汪民安与杭州云谷学校师生围绕 "认知增强,还是认知外包" 展开辩论,追问 AI 时代教育该培养什么。

10. 效率悖论:AI 让效率变高,为什么我们反而更累了

37 岁白领张珺的疑问,被列为"AI 科技人文十问"之首。

一边是 AI 大幅提升生产效率,一边是普通人对职业被替代、工作意义被重写的焦虑。

32 岁电商运营李鑫豪的担心更具体:

自己每天教 AI 工作,是不是也在训练未来的替代者。

大会将经济学家的增长讨论与普通人的真实焦虑并置,构成了"共创 AI 新经济"最有张力的底色。

这四条合起来看:技术在谈增长,人在问位置。而这两个问题,从来不是分开的。

主线

把十条论述串起来,能看到一条清晰的主线:

AI 正从技术变量变为经济变量。

而它能否真正兑现增长承诺,取决于三件事:

取决于对应论述
生产率能否落地阿吉翁的测算、刘元春的"沉淀"、萨金特的"开普勒阶段"
信任基础设施能否建成韩歆毅的供需死循环、KYA 框架
人在其中的位置能否被重新定义王坚的创造论、教育之问、效率悖论

能做什么,已经不再是问题。能创造什么,才是。