来源：经济观察网
中央经济工作会议明确将“深化拓展人工智能+”纳入重点部署，这与人工智能发展的内在规律和现实需求契合。
根据人民网，2024年我国人工智能核心产业规模超过9000亿元，初步测算，2025年有望突破1.2万亿元。另外，生产制造环节的大模型应用显著增长，应用案例占比由2024年的19.9%提升至25.9%，推动产业快速扩张。
上海金融与法律研究院院长傅蔚冈长期关注城市与经济创新发展。他认为，AI推动的创新产业发展潜力已初步显现，但在商业化落地、城市发展和产业生态构建等方面仍存在许多问题。
在这样的背景下，时代周报与傅蔚冈围绕人工智能产业的经济动力、商业化挑战、城市发展机会以及产业泡沫风险等问题进行探讨，尝试解读AI发展进入新阶段所带来的机遇与挑战。
展开剩余76%以下是时代周报与傅蔚冈的对话：
时代周报：在科技创新领域，人工智能对于城市的经济发展和产业推动带来怎样的动力？
傅蔚冈：人工智能对经济发展和产业推动的作用，可以从两个层面来看。
第一，从产业端来看，过去的产业革命主要集中在制造业领域的变革，例如从蒸汽时代到电气化和信息化。而人工智能的影响则逐渐从制造业向服务业全面渗透，重塑多个产业的生态。例如，在网购领域，AI能够分析用户的消费习惯并进行精准推送，这不仅提升了效率，也推动了相关行业发展。在传统制造业中，AI也同样体现在智能设备和生产流程优化上。
第二，从城市和治理角度来看，人工智能提升公共服务和管理效能。像杭州、苏州这样的城市，将AI应用于政务系统，使招商引资和信息查询更加高效和直观，不再依赖人工操作。由此可见，AI不仅改变企业和产业的运作模式，也在提升城市管理和服务效率上发挥了作用。
时代周报：人工智能目前仍未大规模商业化？这是为什么？当中又有什么需要解决的问题？
傅蔚冈：商业化进程面临的首要问题其实是认知与习惯的转变。长期以来，无论是个人还是企业，对软件或服务的付费意愿相对薄弱。例如，过去使用微软 Office 等工具时，“免费使用”思维普遍存在。
AI作为一种生产力工具，最终需要企业为其价值埋单。但如果B端的机构付费意愿和付费能力不强的话，这必然会影响供给端。如果服务提供方没有合适的收入，那么它的运营就会有问题。长此以往就会形成恶性循环。因此，培育健康的付费生态、明确 AI 工具的 ROI（投资回报率），是当前必须跨越的门槛。
时代周报：与房地产、新能源这些产业相比，人工智能产业是否会成为下一个增长极点？
傅蔚冈：和房地产、新能源这些产业一样，人工智能也有上下游的产业链，具体来说就是上游算力、中游算法、下游应用。现在市场上业绩突出的公司，很多并不是因为自己直接做大模型，而是因为它们处在产业链的上游位置，为下游提供算力、硬件或基础设施支持。
从现实情况来看，无论是在中国还是全球范围内，真正把大模型做得成熟、并且已经产生稳定商业效益的公司，其实并不多。这意味着，AI产业的价值，并不只体现在“谁能做出最强的大模型”，而更多体现在谁能成为可靠的供应商，或者把AI真正落地到具体场景中。
对城市或地区而言，发展 AI 不应盲目追求自研大模型，而应注重推动 AI 与垂直行业结合——如医疗、制造、金融、政务等，形成具有本地特色的应用生态。相比房地产和新能源这类受周期与政策影响较大的产业，AI 更依赖持续的技术迭代与应用渗透，其发展路径更分散、也更长期。
此外，AI对地方政府来说属于轻资产项目，不像文旅或重工业那样需要巨额投资。AI发展依赖人才、机构和电力，这些都不是光靠资金就能解决的，需要多方协作。
因此，押注AI赛道对城市而言可以是一种机会，但关键在于合理配置资源和发挥自身优势。
时代周报：相比于之前的互联网时代，现在的人工智能产业是否也会出现泡沫？
傅蔚冈：如果回看二十多年前的互联网浪潮，确实会联想到“泡沫”这个词。但同时，也正是在几十年的反复试错中，才诞生了后来真正改变世界的一批公司，比如BAT。
AI 产业很可能也会经历类似过程。当前行业竞争激烈，不少企业仍在探索可持续的模式，这过程中难免会出现泡沫。但泡沫并不意味着赛道没有价值——正是这样的竞争环境，催生了像 DeepSeek 这类具有竞争力的大模型。
不过，与早期互联网不同的是，AI 的分化来得更快、差距也更大。不同模型、不同产品之间的体验差异已经非常明显。这意味着，泡沫存在的同时，真正有能力的玩家也会更早被筛选出来。
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