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近期，“小龍蝦”（OpenClaw）智能體引爆全球市場、“一人公司”（OPC）創業社區在各地興起、“算力銀行”“算力超市”新服務形態加速涌現……當人工智能（AI）不再停留在實驗室里的參數競賽，開始“長出手腳”替人辦事時，經濟形態的底層邏輯正在被重構。數據顯示，我國人工智能核心產業規模已突破1.2萬億元，規上制造業企業人工智能技術應用普及率超過30%；到今年3月底，我國日均Token（詞元）使用量突破140萬億，兩年間增長超1000倍。智能經濟宛如一座“反應堆”，持續釋放創新裂變效應，加速驅動生產函數重塑、產業格局洗牌與治理體系升級，正掀起一場影響深遠的“變革”。

生產要素之“新”

截至今年3月，我國日均Token調用量超140萬億，較2024年年初的1000億增長1000多倍；較2025年年底的100萬億，在短短3個月內增幅便超過40%。Token調用量的迅猛攀升，引發了業界廣泛關注與熱議。

“答案不是簡單的‘聊天變多了’，而是應用形態變了。”對此，中國電子信息產業發展研究院人工智能研究中心副研究員鐘新龍指出，Token作為大模型處理信息的最小單元，不僅常規對話應用會產生消耗，在長流程任務、工具調用、文檔讀取、連續規劃及多輪交互反饋等場景，更需反復加載上下文、生成新內容，Token消耗隨之大幅增加。

“Token調用增長越快，越說明數據供給體系正在跟上模型推理與應用消耗的節奏，也說明數據、模型、場景與商業閉環開始貫通。”鐘新龍說道。

傳統工業經濟以土地、勞動力、資本為核心生產要素，數字經濟在此基礎上新增信息與技術要素。而業內專家普遍認為，步入智能經濟時代，生產要素迎來新一輪根本性迭代：數據成為關鍵生產要素，算法成為核心生產工具，算力成為新型基礎設施。由三者構成的“智能三角”，正系統性重構經濟社會的“生產函數”。

當前，從國家到地方均圍繞數據這一關鍵生產要素展開戰略布局。“人工智能發展到哪里，我們就把高質量數據集建設到哪里。‘人工智能+’行動到哪里，行業高質量數據集的建設和推廣就要到哪里。”前不久，國家數據局局長劉烈宏表示。

國家層面，針對高質量數據集建設“小和散”的問題，國家數據局會同26個部門組織遴選了72家高質量數據集建設鏈主單位、140個先行先試工作單位和104個典型案例，構建高質量數據集建設生態；地方層面，《上海市推進新型基礎設施建設行動方案（2023—2026年）》提出，要加快建設國際數據港，力爭到2026年年底，數據要素產業規模達到5000億元。

據統計，近年來，我國算力總規模年增速達到30%左右。中國宏觀經濟研究院研究員張林山認為，算力如同工業時代的水、電、煤，在AI時代將直接決定企業的創新能力與市場競爭力。不少企業負責人也表示，算力成為AI時代“成本”的新度量衡，其應用場景不再局限于技術研發，更將頻繁出現在企業預算、采購、報價及行業監管等諸多領域。

近日，工業和信息化部印發通知，組織開展普惠算力賦能中小企業發展專項行動，降低中小企業用算成本。其中，工信部首次明確提出探索“算力銀行”“算力超市”等創新業務，支持中小企業存入閑置算力資源，通過跨區域、跨周期調度實現靈活取用。

值得關注的是，算力需求的持續擴張，直接帶動電力資源需求大幅增長，如何保障算力發展的用電需求、實現能源供應綠色可持續，成為亟待破解的時代新課題。

針對這一問題，中國移動提出“算電協同”兩大思路。一是“算隨電動”，以上海、安徽、新疆三地算力調度為例，依托實時電價，將算力任務智能轉移至電力成本更低、綠電資源豐富的新疆等地，實現跨時空成本優化；二是“電隨算用”，在算力中心周邊配套電力資源，保障綠電穩定供給。比如中國移動在內蒙古呼和浩特建成6700P智算中心，聯合華電集團依托當地風電基地，讓數據中心綠電占比突破80%。

產業形態之“新”

當AI不再停留在實驗室里的參數競賽，開始“長出手腳”，準備替人辦事時，經濟形態的底層邏輯正在被重構。

在制造業領域，“AI+”已成為企業轉型升級的“必選項”。不久前，我國第二艘國產大型郵輪“愛達·花城號”在上海外高橋造船廠順利出塢。作為涵蓋上千個系統、超2500萬個零部件的超級工程，AI技術的深度應用，顯著提升了建造效率與工程質量。

據外高橋造船總監、生產管理部部長包劼文介紹，由AI自主排定的生產計劃讓車間產能提升了25%。外場已大面積開展機器人試用與推廣，覆蓋補裝、焊接、安全檢查、質量監控等環節，自動導向車（AGV）全面落地。

依托“AI+”，“制造+服務”正在深度融合，逐步模糊第二產業與第三產業的邊界。

在廣州黃埔開發區，京東業務版圖從零售、物流延伸至AI配送機器人、汽車養護、家政服務等16個領域，并計劃投資10億元建設華南地區規模最大的人工智能制造產業園?？?middot;蔡司“燈塔工廠”依托數據驅動，定制化服務能力提升400%；華星光電“星智”大模型應用，使顯示面板質檢漏檢率下降85%。

不少智能制造企業順勢而為，催生出一批智能原生新業態、新模式。記者從三一集團了解到，該公司正積極與AI企業及高校科研院所團隊合作，共同建設全新的工程機械無人化集群協同作業的生態鏈，探索無人工程機械集群協同的規范標準通信協議和管理模式，嘗試構建“運力承包”等全新商業模式。

“我們著力為AI原生工程機械的‘新物種’啟動研發新范式，推動智能化向真正的無人化方向發展，‘進化’出工程機械的‘三一大腦’。”三一集團副總裁、研發總部總監李宏偉向記者表示，未來三一集團會發展為一家“AI原生機器人公司”。

去年8月，國務院首次提出“培育智能原生新模式新業態”，隨后寫入“十五五”規劃綱要。各地也在加快布局：武漢提出，大力發展智能原生技術、產品和服務，加快培育智能原生企業，催生智能原生新業態；河北雄安新區更是直接提出，要打造AI原生城市，且要有全球影響力；北京亦莊宣布，要打造智能原生產業集群，且要國際領先；南京更是提出，將培育超1000家人工智能原生企業……

智能經濟時代的創新格局也發生深刻轉變，創新主體不再集中于大型企業、產業鏈鏈主企業。AI技術將最小生產單元從“團隊”進一步壓縮至“個人”，催生了全新的創業形態。

深圳16歲高中生廖星然，是一家“一人公司”創始人。他在求學期間同步推進創業項目，不僅實現商業化落地，還獲得資本關注。與傳統高學歷、強理工科背景的創業群體不同，廖星然借助AI快速搭建網站、調用大模型接口開發商業化產品。

在廖星然看來，未來創業就是跟Agent打交道，按Token計費，再與大模型交互，生產出內容和結果，最后交付給客戶。未來，誰能在Token消耗和商業回報之間找到最優解，誰就能建立真正的壁壘。

這種“Token經濟模式”縮小了行業巨頭與超級個體之間的差距，OPC模式憑借靈活高效、貼近用戶需求的優勢，承擔起更多細分賽道的創新任務，成為AI創新生態中的重要力量。

針對OPC這一新興業態，北京、上海、杭州、合肥、南京、深圳等多地已出臺專項扶持政策，精準助力其發展。

地處制造、外貿、數字經濟融合交匯點的廣東，跨境小批量定制、碎片化市場需求旺盛，恰好適配OPC高靈活、低成本的特性。針對創業者缺訂單、經營難等痛點，廣東從產業培育、生態服務、人才支撐、要素保障等多方面發力，為新業態保駕護航。

治理模式之“新”

近期，人工智能治理與監管話題，頻頻站上輿論風口。

前不久，GitHub平臺上線開源AI項目“張雪峰.skill”，該項目通過“蒸餾”已故考研名師張雪峰的著作、采訪與語錄，復刻其思維框架與表達風格，實現所謂“賽博復活”；今年“3·15”晚會，曝光部分機構批量投放軟文、偽造測評、虛構專家，向大模型投喂定制內容，讓商業營銷偽裝成“AI標準答案”；有關部門專門提示，OpenClaw開源智能體存在權限濫用、數據泄露等安全風險……

“AI存在內生風險、應用風險和衍生風險。”工信部原副部長王江平在日前舉行的2026賽迪論壇上指出，內生風險源于技術本身，如模型“幻覺”、數據偏見、價值觀“跑偏”及巨大的能耗瓶頸。應用風險是AI應用于各場景時出現的風險，從內容生態的深度偽造、物理世界的自動駕駛安全，到人機交互的沉迷與就業沖擊，風險正向經濟社會穩定等宏觀層面傳導。衍生風險，即當AI系統能力不斷增強，可能引發的主權博弈、智能鴻溝擴大乃至由技術領先者單方面定義人類價值觀等全球性挑戰。

技術發展是客觀趨勢，但濫用行為必須及時規制。奇安信集團董事長齊向東表示：“沒有安全的創新難以行穩致遠，為AI設置‘安全護欄’至關重要。”完善AI治理與培育智能經濟新形態一體兩面，治理并非單純限制，更是為產業發展清障、鋪路、賦能。

在清華大學經濟管理學院領導力與組織管理系系主任李寧看來，好的治理不是為AI設置“天花板”，而是確保在邁向智能經濟的進程中，技術進步、組織變革和人的發展能夠協調推進，讓人始終處于價值創造的中心。AI治理的視野需要從“管控技術風險”拓展到“護航整個社會經濟的轉型”。

面對智能經濟時代“成長的煩惱”，近期有關部門持續強化監管舉措。特別是4月份以來，工業和信息化部等十部門聯合印發《人工智能科技倫理審查與服務辦法（試行）》，對于算法歧視與不公，以及利用AI合成虛假音視頻、圖像的深度偽造等行為，該辦法將從技術層面和社會層面共同構建制度框架，對此形成有效規避。

2026年政府工作報告提出，推動人工智能商業化規?；瘧谩＿@對AI治理體系提出新要求：如何支撐各行各業從“引入工具”邁向“流程重構”“組織再造”？這需要配套行業標準、轉型指引與制度創新。

“哪些決策環節必須由人來把握，哪些執行環節可以交給AI，當AI自主行動出現偏差時責任如何界定？”李寧強調，AI治理體系的前瞻性布局，應當圍繞這種新型人機協作關系來構建制度框架，而不僅僅停留在對算法本身的規范層面。

對于治理體系迭代升級的方向，清華大學公共管理學院長聘副教授陳天昊提出三點：一是善用開源社區自我規制力量，以軟法指引、免責激勵等方式，引導端側智能體開發者堅守底線、主動向善，以開放生態應對分布式風險；二是強化基礎模型源頭治理，規范底層技術能力，推動基礎模型價值對齊工作流開放共享，聯合產業界研發端側智能體合規評測基準，從源頭防范智能體行為風險；三是推動數字平臺構建適配智能體的新型風險防控機制，針對智能體高頻、并發的行為特征搭建防護防線，避免個案風險經規模化放大演變為系統性風險。