新华财经上海7月17日电（记者杜康）随着大模型能力持续提升，Token（也即“词元”）调用量快速攀升，以“小龙虾”等智能体应用为代表的新工具加速进入办公、生产等场景。AI不再只是提升效率的辅助工具，而是正在成为重塑生产、生活的核心变量。

　　在这一背景下，“智能经济”正从概念走向现实。今年WAIC期间，上海财经大学将主办智能经济发展生态论坛。上海财经大学数字经济研究院副院长汪源在接受记者专访时表示，智能经济正在推动生产力重构，并由此带来经济形态发生跃迁。在这个过程中，有一系列重要议题值得关注，比如人才需求结构的变化，企业生产方式的重塑。同时，智能经济具有较强的马太效应，因此，发展与公平如何平衡同样值得关注。

　　AI不只是工具，智能经济正在重构生产力

　　近年来，从“人工智能+”行动到智能终端、智能体、智能制造等应用加速落地，智能经济正成为观察新一轮科技革命和产业变革的重要切口。今年WAIC上，围绕智能经济的生产力重构、产业组织变革、就业结构调整和全球治理等议题，也成为与会嘉宾讨论的焦点。

　　在汪源看来，理解智能经济，首先要放在经济范式演进的历史脉络中观察。

　　“无论是农业经济、工业经济、数字经济还是智能经济，本质上都是一种经济范式。经济范式背后，是科技进步提升了生产力水平，从而引发产业变革。”汪源说，农业经济依托土地和手工劳动，工业经济通过能源和机械化推动规模化生产，数字经济则通过数据流动和信息连接提升经济效率。

　　与数字经济相比，智能经济的变化更深一层。“数字经济更多做的是连接，智能经济带来的是生产力重构。”汪源认为，通用人工智能、智能体、智能终端、人形机器人等新技术和新形态，正在把模型能力转化为执行任务、解决问题的生产力。换言之，AI不再只是信息工具，而开始参与研发、设计、运营、制造和服务等更具体的生产过程。

　　Token调用量的增长，是这一变化的一个表征。国家数据局数据显示，中国日均Token调用量已突破140万亿。此外，据中国信息通信研究院监测显示，2025年我国公有云企业级Token调用量约2000万亿，而2026年仅第一季度便达到这一规模。

　　汪源表示，过去大模型更多停留在文本交互和情绪价值层面，随着模型能力提升、场景融合加深，AI应用开始进入更专业、更深入的环节。Token作为大模型处理信息的基本单位，其消耗量快速上升，反映出真实需求正在释放。

　　AI重塑人才需求结构，成为企业竞争力关键要素

　　关于AI对就业的影响，汪源认为，智能经济时代AI首先带来岗位需求结构的调整。

　　“智能经济时代对人才的要求不是低了，而是高了。”汪源说，很多人误以为掌握提示词就能把AI变成生产力，但真正的人机协同能力，建立在行业理解、数据理解、资源整合能力和经验判断之上。

　　“这也解释了初级岗位面临更大压力。”汪源表示，过去金字塔式组织中，大量初级岗位承担执行性工作，而AI对这类标准化执行任务较为擅长。对于刚毕业、缺乏行业经验的年轻人来说，必须更早接触真实产业场景，形成判断力和解决复杂问题的能力。

　　因此，教育和产业之间的连接变得更重要。事实上，在今年WAIC上，一个被反复讨论的问题是：当AI也可以辅助教学、提升学习效率时，高校教育到底应该教什么？

　　汪源给出的回答是产教融合，让学生“提前进厂”。他介绍，上海财经大学正在推动与相关机构共建智能经济实验室，通过案例开发、企业调研、AI应用场景大赛，让学生更早进入企业真实问题现场，而不是坐在教室里学理论。

　　汪源表示，目前上海财经大学正在推进“数智新财经”战略，“教育不是闭门造车，而是和产业同频共振。”

　　对于产业而言，智能经济带来的影响，并不只是“多用一个AI工具”，而是从生产要素、业务流程到产业链路的系统性重构。

　　汪源认为，传统企业迈向智能经济，首先要补上数字化和数据资产化这一课。大量企业仍处在传统经营阶段，尚未真正意识到数据是新的生产要素和核心竞争力。只有通过业务线上化、流程数字化，把生产、运营、销售、服务等环节中的数据沉淀下来，企业才有可能进一步引入AI能力。“数据要先沉淀下来，才能成为资产，才能成为企业的核心生产要素。”汪源说。

　　这种变化将带来新的产业分化。汪源认为，智能经济具有较强的马太效应。率先掌握AI能力的企业，可能在效率、成本和组织能力上形成更快积累。

　　“尤其在制造业、研发设计、金融服务等流程复杂、数据密集、成本敏感的行业，AI正在成为提升效率、优化成本、增强竞争力的关键变量。我们同样希望通过数智新财经战略，帮助企业把数据变成资产，把资产变成竞争力。”汪源说。

　　从少数人受益到更多人可用，让AI成为普惠生产力

　　智能经济越往深处发展，越需要处理好效率与公平，企业竞争与社会普惠之间的关系。汪源认为，技术进步的同时，需要关注智能经济可能带来的极化效应，以及由此引发的再分配问题。

　　“AI是科技进步的一种体现，是大趋势。”汪源说，未来掌握AI能力、算力资源和规则制定能力的主体，往往更容易率先获得技术红利。如何让更多企业、劳动者和普通用户共享智能经济发展成果，是下一阶段必须回答的问题。

　　对此，汪源提出，应推动AI基础设施更加公共化、普惠化。他认为，就像水、电、煤等公共服务一样，AI也应该尽可能降低使用门槛，扩大可及范围。通过公共算力开放平台和普惠型AI服务，让中小企业和普通劳动者也能用得起、用得好AI，才能避免智能经济红利过度集中，并把技术进步转化为更广泛的社会生产力。

　　监管同样需要跟上，但不能以简单收紧替代治理能力建设。汪源认为，对智能经济应坚持发展和安全并重。“监管要前置。但也应该注意，不发展才是最大的不安全。”

　　展望未来，汪源表示，AI带来的很多变化尚未真正展开，各类AI应用形态也可能超乎想象。“只有把技术创新、产业转型、人才培养和治理体系放在一起推进，智能经济才能真正成为推动高质量发展的新动能。”