20260710-中金公司-双循环新格局_第四章_工业化数字经济_AI如何重塑全球价值链与中国双循环_19页_3mb

双循环新格局下的工业化数字经济：AI重塑全球价值链与中国策略

核心内容概述

本章探讨了AI如何推动数字经济进入工业化阶段，改变了传统的轻资产增长模式，形成了新的全球价值链结构。AI技术的发展使智能能力成为可规模化生产、可跨境流通的中间品，促使数字经济与工业经济融合，形成新的产业形态。同时，文章分析了中美在AI价值链中的不同优势，以及开闭源模式对全球AI生态的影响。最后，提出了中国应通过内外循环互动，构建开放、包容、互利的全球AI生态。

主要观点

1. 数字经济的工业化转型

• 从轻资产到重资产：过去三十年数字经济依赖软件复制成本趋零、平台网络效应与流量数据变现，但AI的出现改变了这一模式，使数字经济具备重资产、批量化、链条化和贸易属性强等工业特征。
• 智能能力商品化：AI将人类隐性认知转化为可训练、调用、计量、编排并嵌入工作流的标准化中间品，使智能成为可规模化生产的“商品”。
• 三重属性：AI具备可拆解、可计量、可编排的三重属性，使其成为真正意义上的“认知服务”产品。

2. 四层价值链结构

• 物质底座层：包括电力、芯片、服务器、数据中心等基础设施，决定智能供给的规模和成本。

• 智能供给层：包括基础模型、训练与推理服务、API等，是智能能力的源头。

• 组织中介层：涉及Agent、Skills、RAG等技术，将智能能力嵌入企业流程。

• 场景兑现层：最终将智能服务转化为产品、效率提升与社会福祉改善。

• 价值留存与租金分配：新增价值倾向于流向议价能力强、客户黏性高的环节，而控制权与租金成为地缘经济竞争的关键。

3. 开闭源模式与全球AI生态

• 开闭源本质：是智能能力控制权的两种产权安排。闭源模式通过模型所有权集中租金，而开源模式推动价值向其他层级扩散。
• 企业选择逻辑：企业根据自身在四层结构中的资源禀赋，选择闭源或开源策略。技术代差和互补业务是影响企业策略选择的两大核心因素。
• 中美生态差异：美国在物质底座与智能供给层具有明显优势，倾向于闭源生态；中国在组织中介与场景兑现层具备丰富资源，更倾向于开源扩散。

4. 内外循环与全球合作

• 内循环重点：将AI技术嵌入中国完整的产业体系，形成可复制的解决方案，提升国内生产率。
• 外循环策略：通过开源模型和开放合作，降低海外使用门槛，推动技术扩散与本地化应用。
• 互动闭环：内外循环形成“国内场景验证—产品方案沉淀—海外本地应用—运行反馈改进”的持续互动机制，促进技术迭代与生态构建。

关键信息

1. AI对数字经济的影响

• AI使智能能力成为可规模化生产的中间品，改变了数字经济的边际成本、资产形态与产品形态。
• AI的重资产化特征使其在价值创造中消耗更多资本设备、能源与基础设施，与制造业趋近。
• AI的工业化特征推动全球价值链向四层结构演化，各层价值留存能力不同，租金分配也相应变化。

2. 四层价值链的结构与价值分布

• 物质底座层：稀缺资源为算力、能源与容量，支撑智能供给。
• 智能供给层：稀缺资源为高能力模型及其服务入口，决定智能能力的供给效率。
• 组织中介层：稀缺资源为专有数据、任务流程与可靠交付能力，是智能落地的关键。
• 场景兑现层：稀缺资源为客户入口、终端网络与反馈数据，是价值最终体现的环节。

3. 开闭源模式的经济影响

• 闭源模式：通过模型所有权形成租金集中，但可能限制下游创新与扩散。
• 开源模式：推动价值向其他层级扩散，促进本地化部署与行业适配，但需承担更多开发与运维成本。
• 开闭源选择：取决于企业的技术优势与互补业务布局，形成差异化发展路径。

4. 中国AI发展的路径选择

• 产业优势：中国拥有完整的工业体系、丰富的应用场景和较强的工程实施能力，为AI转化提供了坚实基础。
• 内外循环：内循环推动AI与产业深度融合，外循环通过开放合作促进技术扩散与反馈迭代。
• 生态构建：中国应推动开源模型、开发平台、行业软件、系统集成和运维服务等形成完整生态，增强国际竞争力。

结论与启示

• AI是工业化数字经济的核心驱动力，其发展将重塑全球价值链的结构与分工逻辑。
• 开闭源模式决定价值链租金分配，企业与国家需根据自身禀赋选择合适的路径。
• 中国应通过内外循环构建全球AI生态，以开放合作推动技术扩散与本地化应用，实现社会福祉与产业升级的双重目标。
• 未来AI发展需注重组织吸收能力，包括行业标准、人才培养、流程改造与公共治理，确保技术与实际需求有效对接。