去年9月，习近平总书记在黑龙江考察时强调：“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力”。今年1月31日，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时进一步指出，新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。我们理解，在当前科技创新特别是数字技术加速突破、蓬勃发展的大背景下，新质生产力并非传统生产力的“线性迭代”和“小修小补”，而是要摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，涉及生产要素、生产工具、生产方式、价值分配和基础设施等多维度变革。当然，有些领域的变化已经显而易见，但有些变化还在酝酿和蓄势，我们有必要从这些趋势和苗头中把握发展新质生产力的特征规律、加快布局新赛道、培育新动能。

目前，一般认为数字经济由“数字产业化”和“产业数字化”两部分构成，据中国信通院统计，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，其中数字产业化和产业数字化的占比分别为18.3%和81.7%。如果从更底层的经济逻辑来看，我们认为未来数字技术与实体经济的深度融合，可能不仅仅是传统工业经济形态上的“转一块”和“增一块”，而很有可能通过重新组合生产要素和集成多元技术，重新定义知识价值和生产关系，在数字“平行世界”中构建一套新的经济运行体系。

生产要素变革：

从传统生产要素到数据要素

数据逐渐从传统生产、流通、消费等经济循环中的伴生产物，演化为数字经济发展不可或缺的核心要素。

一方面，数据参与价值创造。人类社会发展长期以来积累的海量数据资源，正依托人工智能和大模型成为今天创造新价值的“富矿”。例如，谷歌DeepMind开发的AlphaFold、Meta推出的ESMFold，不仅能够在很短的时间完成上亿种蛋白质结构的预测，而且具备了预测RNA等新能力；DeepMind最新推出的材料探索图形网络（GNoME），完成了220万种新材料结构的预测，其中700多种已被实验室创造出来。

另一方面，数据参与资源配置。数据要素流动日益成为支撑商品、服务、资本、人才等全球化活动的重要力量，对全球经济增长的贡献已超过传统货物贸易。据世界银行测算，2022年全球数据流动量超过150TB/s，是2012年的9倍；据麦肯锡估算，数据流动量每增加10%，将带动GDP增长0.2%，到2025年全球数据流动对经济增长的贡献将达到 11万亿美元。

图：AlphaFold-latest 预测的核酸-蛋白复合体结构

生产工具变革：

从传统生产设备到智能化工具

工业时代的机械化、电气化、自动化劳动工具解决了人的四肢有效延伸问题，而数字生产工具与劳动对象的结合则有望突破人脑的局限性，释放出更大的生产力。与传统PC、移动终端等设备相比，人工智能大模型及相关应用将极大增强和扩展人类智力，例如OpenAI继推出图像生成系统DALL·E和聊天机器人ChatGPT之后，今年2月16日推出的文生视频模型“Sora”，不仅将可以直接生成长达60秒的视频，而且突破了视频主体与背景的流畅性和稳定性、多镜头切换、对现实世界的理解和模拟等难题，将AI视频生成推向新的高度。

图2 OpenAI Sora模型生成的时髦女士行走在东京街头视频截图

同时，以微软将人工智能助手Copilot嵌入搜索引擎和办公软件为代表，英伟达、英特尔、联想等公司纷纷加快布局AI PC新赛道，据市场研究公司Canalys预测，2024年AI PC占比将达到全球PC出货量的近五分之一，2027年提升至60%。

此外，去年以来大火的人形机器人，在通用人工智能（AGI）的加持下，将被广泛应用于制造业、服务业、居家、康复等多个领域。据高盛预测，未来10-15年，人形机器人市场规模将达60亿美元，乐观预计2035年人形机器人市场空间有望达1540亿美元。

生产方式变革：

从中心化企业、平台到去中心化组织

人类社会的生产组织方式经历了个体生产、集体生产、企业生产、平台生产等发展阶段，其中，企业通过整合资源以中心化方式组织个体劳动者进行生产；互联网平台通过算法调配劳动资源和劳动时间，促使消费者和生产者相结合并自愿参与生产分工。这两种不同类型的生产组织方式，本质上都是“中心化”的，即企业或平台掌握资源配置权和价值分配权。

而近年来，去中心化组织方式正引起越来越多人的关注。例如，OpenAI去年11月推出的GPT制作工具（GPT Builder）和GPT商店（GPTs），让每个人都可以定制自己的AI模型，并上传至平台供其他用户购买和使用，并与OpenAI分享收益。短短几个月时间，全球用户已经创建了超过300万个自定义版本的ChatGPT应用。而基于区块链的去中心化自治组织（DAO）则更进一步，参与某一项目的组织成员围绕共同目标和共识机制，通过投票机制和智能合约来实现决策、管理和收益分配，目前已经有个别国家和地区开始承认DAO的合法地位。

图：短短几个月全网上线了超过300万个GPT应用

价值分配变革：

从劳动价值分配到数据、知识价值分配

传统劳动价值论把直接从事物质资料生产的体力、脑力劳动看成是生产劳动，往往根据劳动时间、所处岗位来进行价值分配。近年来发展迅速的电商平台、外卖平台、打车平台和短视频平台等，其本质上仍然是一种新型的平台化劳动价值分配逻辑，一方面，平台使劳动者突破时间空间限制进行生产活动；另一方面，平台通过算法控制等提高劳动者的工作效率和工作强度，这也使得平台劳动者权益保护成为社会广泛关注的焦点问题。

而未来数据、知识将有望成为价值分配的主要依据，例如，日本推动的个人信息银行（PDB），使个人可以将信息存入PDB, 然后由PDB 向第三方提供数据，并将部分经济收益返还给个人；英国的开放数据研究所（ODI）、我国的中航信托、中诚信托和贵阳大数据交易所等在数据信托方面开展了试点探索，委托人将自己所持有的数据资产作为信托财产设立信托，并通过信托受益权转让获得现金收入，受托人则委托数据服务商对特定数据资产进行运用增值并产生收益，向社会投资者进行信托利益分配。

再比如，大模型时代，为了回答和解决专业问题所调用的各类语料资源频次不同、贡献不同，如何根据专业语料数据的产权和贡献进行智能化收益分配，进而激发企业贡献高质量专业语料资源的积极性，也是目前人工智能企业和数据企业关注的焦点问题。

基础设施变革：

从物质基础设施到新型数字基础设施

传统基础设施主要指物质性基础设施，即包括“铁公机”（铁路、公路、机场）以及能源、市政等基础设施，也包括光纤、5G、服务器、物联网终端等有形的数字基础设施。而未来数字经济将更多建立在算力、算法、区块链、空间操作系统等新型基础设施之上。例如，目前包括OpenAI、华为、腾讯、电信等国内外企业纷纷布局万卡集群，以满足人工智能大模型的训练需求；以太坊占据全球70%的总锁合价值（Total Value Locked，指一个加密通证项目中用户所抵押的数字资产总价值）、26%跨链桥，节点覆盖 50%以上国家，已成为全球最具影响力的节点网络。

与此同时，未来数字技术的交叉融合，依靠单一数字基础设施难以高效提供多元功能支撑，迫切需要更多集成数据、算力、算法的融合性基础设施，以及身份、协议、标准等“软性”基础设施为可能产生的组织形态、商业模式等变革提供底层支撑。例如，新加坡在2021年发布的《数字经济时代的数字基础设施》中，将数字身份、授权同意、支付体系和数据交换作为四大支柱领域，建立健全体制机制、法律规则、相关标准和系统可交互性，进而促进经济和社会领域的普遍数字化。

近年来，我国数字经济保持较快发展势头，规模连续多年位居世界第二，各地在区块链、人工智能、大模型、元宇宙、数据要素等领域也加大布局和投入力度，但对数字技术可能对现行生产力和生产关系带来的系统变革和深远影响，似乎还缺少战略层面的统筹谋划。特别是现阶段，对虚拟资产、加密货币、NFT、DeFi等国外不断涌现的新概念，我国出于防范资产泡沫、投机炒作、欺诈以及金融风险等考虑，采取了较为谨慎的态度以及较为严格的政策限制。但我们认为，数字技术总体上应当是中性的，确保其不被滥用，不被异化为有损个人权益和社会利益的工具固然重要，但对其可能带来的质量变革、效率变革和动力变革亦应予以充分关注和加强前瞻研究。

下一步，做强做大做优我国发展数字经济，迫切需要从数字技术的“工具思维”向数字经济的“生产力思维”转变，注重以牵一发而动全身的“源头创新”和“底层创新”为突破口，通过开源开放、商业模式和应用场景等创新，将其迅速转化为赋能千行百业的生产力和大生态。

正如我国将“大数据产业”上升为“数据要素”高度进行战略布局，对当前国内外不断涌现的新模式、新业态等也需要以更加积极的态度前瞻布局、打破常规、包容审慎、鼓励创新。例如，在各地一拥而上搞大模型的同时，也要关注其对交互方式、生产工具、商业模式等带来的颠覆式影响；在纷纷布局区块链的同时，也要关注其作为Web3.0重要基础设施，所带来的通证经济、数字身份、智能合约和去中心化组织方式等机遇，以及考虑未来与国际主流公链的互联互通问题；在限制虚拟资产、加密货币、NFT等发展的同时，也需要看到未来数字资产化和资产数字化的大趋势，从中挖掘其积极因素和潜在价值；在完善网络通信基础设施的同时，也要注重数据、算力、算法等融合性基础设施和数字身份、多方协议等软性基础设施的布局。只有这样，我们才能在新一轮全球数字经济竞争中，真正从学习借鉴的“跟跑”走向以我为主的“领跑”，争取主动权和话语权。

来源：上海中创研究院