當前，大模型加速迭代、智能體落地應用、算力建設全面鋪開，人工智能正以前所未有的速度廣度深度走進生產生活，加快塑造數字經濟新形態。今年前8個月，信息服務業投資增長22.7%，通訊信息服務類消費保持較快增長，印証了數字經濟的旺盛活力。

　　更值得注意的是，數字經濟的發展重心正從數據要素的流通利用邁向人工智能的規模化供給。數據、算法、算力三者協同，供給端便具備了自主感知、判斷和生成的能力，這正是智能經濟的重要特征。作為數字經濟發展的高級階段，智能經濟不是簡單給經濟運行“裝AI插件”，而是通過數據流動、自動響應和實時優化，對生產、流通、消費和企業管理進行智能化重構，從而提升運行效率。

　　智能經濟加快發展壯大，關鍵是堅持實體經濟為本，避免過度金融化和概念炒作，更好激發新動能，不斷培育新質生產力。

　　讓智能經濟更好激發新動能，首先在於開辟發展新領域新賽道。在“技術變量”轉化為“產業增量”過程中，智能經濟必然會催生更多新領域新賽道。比如，算法創新推動大模型從“生成內容”加快邁向“執行任務”，算力投資催生算力一張網、算電協同等新產業，數據處理推動數據標注、數據交易等新業態持續涌現。要素基礎、技術模型和行業應用齊頭並進，匯聚成源源不斷的“向新力”。

　　讓智能經濟更好激發新動能，還在於推動傳統產業“老樹發新枝”。我國是全世界唯一擁有全部工業門類的國家，海量車間、流水線、礦井、港口，為智能化發展提供了廣闊空間。從鋼鐵智能排產到裝備視覺質檢，從化工工藝優化到煤礦無人採掘……截至今年6月底，“5G+工業互聯網”在建項目超2.6萬個，人工智能的應用轉化為生產效率的提升、產品質量的改進和服務體驗的優化。就此而言，從國家戰略層面統籌布局、長周期持續投資，既是在夯實智能經濟的基礎，也是在壯大實體經濟本身。

　　從人類技術革命的歷史長河來看，通用目的技術的發展都有其內在規律。基礎設施先行、應用場景跟進、組織方式適應、整體效率提升，是技術從誕生到成熟的普遍路徑。今天的人工智能發展，同樣遵循這一規律。把握好這一發展節奏，既不盲目冒進，也不因階段性回報滯后而猶豫動搖，才能讓智能經濟走穩走好。

　　從產業發展規律來看，新興產業在初期容易出現階段熱度與資本涌入。適度的金融支持，能夠為智能經濟發展提供充足資金，但炒作估值和概念、同質化投資甚至投機則可能帶來泡沫風險。因此，既要堅持金融服務實體經濟，以耐心資本服務技術創新、產業落地、場景應用，又要避免過度金融化，避免脫實向虛。對企業而言，需要堅守本業，把模型做精、把成本做低、把客戶服務做實，讓人工智能真正轉化為產線上的良品率、能耗上的節約、服務中的效率。持續完善規則、引導預期，有利於推動資本流向實體經濟剛需場景。

　　當前，我國正處在加快形成智能經濟新形態的關鍵階段。智能經濟的含金量，最終要體現在車間的報表上、工廠的產能裡、億萬用戶真實的獲得感中。把立足點牢牢放在實體經濟上，智能經濟的浪潮定能持續釋放新動能，真正成為高質量發展的堅實支撐。

　　（作者為北京大學光華管理學院院長）

　　《 人民日報 》（ 2026年10月20日 05 版）