随着人工智能成为全球经济竞争的焦点，瑞士达沃斯举行的世界经济论坛2026年年会期间，论坛执行董事兼首席技术官斯特凡·默根特勒强调，技术潜力要转化为实际的经济社会收益，不能仅靠科技界单独推进。他认为，当下最现实的挑战不是"技术是否存在"，而是"如何把技术能力深度融入组织与产业流程"，让生产力提升从概念变成可衡量的结果。 默根特勒指出，围绕人工智能的讨论正在发生转变。早期人们更多是观望与好奇，关注其可靠性与可信度；如今，随着大模型与自动化工具在多个行业试点推进，越来越多机构看到了应用潜力，资本与产业资源正加速向基础设施与数据中心集聚。此外，分歧与不确定性也在上升：各国在数据治理、隐私保护、模型安全、版权诸上制度差异明显，而算力供给、能源约束与人才分布不均，可能扩大不同经济体之间的"应用鸿沟"。 从产业层面看，人工智能的价值更多取决于"流程重塑"而非"工具叠加"。若仅作为局部效率工具，提升有限；若能与供应链、制造、金融、医疗、教育、公共服务等关键环节深度结合，则可能催生新的组织形态与商业模式，释放更大的生产率增长。从宏观层面看，算力与能源的匹配将成为影响产业布局的新因素，数据中心扩张带来的用电需求、绿色转型压力与电力系统韧性问题，将继续进入公共政策议程。劳动市场也将面临结构性调整，部分岗位被重塑，新的复合型技能需求上升，教育培训体系需要更快适应。 围绕如何推进人工智能发展，默根特勒提出三个观察维度：基础设施与计算能力及其能源保障、技术的分布与应用落地程度、对应的劳动力队伍建设。世界经济论坛的工作重点之一是发掘具有变革性的应用场景，总结企业部署人工智能、推动组织变革中的可复制经验。论坛实施"AI应用之星"全球计划，强调"有意义、智能、新颖和可部署"的解决方案导向，将讨论从概念层面引向可验证、可推广的实践。最新遴选结果显示，新一批高影响力案例中，来自中国的占比接近一半。默根特勒认为，这反映出中国在人工智能应用领域的持续投入，以及在用技术解决行业痛点、推动场景化落地上的活力。 展望未来，人工智能发展可能呈现三个趋势：其一，产业竞争将更强调基础设施、能源与应用生态的系统协同，单一环节领先难以形成长期优势；其二，治理规则将从原则性倡议走向更具操作性的标准、评测与责任体系，跨境协作的重要性上升；其三，企业竞争焦点将从"模型能力"转向"组织能力"，即能否围绕数据、流程、人才与安全形成闭环管理。默根特勒表示，跨行业、跨地域的合作有助于减少重复投入与规则碎片化风险，推动人工智能实现可持续、可负担、可受益发展。
当蒸汽机开启工业文明、互联网重塑信息时代，人类社会总要面对如何驾驭新技术的问题；人工智能作为通用目的技术，其影响力已超出纯科技范畴，正在重构国家竞争力。默根特勒的论述揭示了一个核心规律：在这场没有旁观者的变革中，开放合作的广度决定了文明进步的深度。中国案例的国际回响表明，唯有将技术创新置于人类命运共同体的维度审视，才能书写真正普惠的发展故事。 （完）