21世纪经济报道记者 彭新

工业革命以来持续扩大的国家间收入差距，会不会在AI时代出现转折？

9月22日，北京大学新结构经济学研究院院长林毅夫在英特尔技术创新与产业生态大会上表示，被称为第四次工业革命的人工智能，有可能扭转这一差距。

林毅夫认为，前三次工业革命的共同点是，先行国家掌握核心技术，后来者要付出高昂成本追赶，差距因此越拉越大。他认为，AI的不同之处在于，核心技术大模型可以通过开源的方式获取，很多情况下免费，即使收费价格也很低。

他援引经济史学家的研究称，18世纪初世界上最发达的国家是荷兰，最发达地区的人均收入是最贫穷地区的5倍。工业革命之后，先行国家快速发展，如今这一差距已是10倍、20倍甚至100倍。

目前来看，他认为，中国主导的大模型走开源路径，在许多情况下免费，即使收费价格也很低，各个国家、行业都能以很低的成本使用大模型并进入这场革命。此外，发展中国家在制造业各部门应用人工智能时成本低、风险小，具备后发优势。

因此他判断，第四次工业革命有可能让发达国家与发展中国家的收入差距“从扩大变成缩小”。

中美两条路径

林毅夫将AI发展分为“人工智能产业化”与“人工智能+”两部分。前者包括算力、大模型、芯片等。他引述斯坦福大学李飞飞教授团队发布的《人工智能指数》报告等研究称，在这一领域，中美两国处于世界领先地位。

“在人工智能产业化上，中美两国属于第一梯队，处于世界领先地位。”林毅夫指出，2025年美国人均GDP逾9万美元，中国为13862美元；美国资本充裕、硬件领先，走的是资本密集、硬件驱动、堆叠算力的发展路径。高盛预计，微软、亚马逊、谷歌、Meta四家公司2026—2030年资本开支合计达5.3万亿美元。

就中国而言，改革开放后工业化提速，2010年制造业产值跃居全球第一。在他看来，经过数十年追赶，中国已将前三次工业革命催生的制造业门类补齐，并在高铁、电动汽车、家用电器等产业完成从跟跑到领跑的转变。进入人工智能时代，中国与其他领先国家站在同一起跑线上。

相较而言，中国资本相对短缺，优势在人才和市场。林毅夫称，中国每年STEM（科学、技术、工程、数学）领域毕业生有500多万，14亿人口构成巨大的市场，是唯一制造业门类齐全的国家，在生产领域的应用场景也最为丰富。因此，中国在大模型上走出了一条以算法优化、软件能力提升为主的轻资产道路。

路径不同，商业模式也随之分化。林毅夫指出，重资产投入使美国核心大模型以闭源为主，使用需付费；中国则以开源权重为主，家庭和企业可免费或低成本调用。按调用量计，全球使用最多的10个大模型中，目前有8个来自中国。

林毅夫判断，在功能基本相同的情况下，更多使用者会选择开源模型，其他模型最终也会趋向开源。

开源AI具“蒸汽机”价值

林毅夫将AI发展分为“人工智能产业化”与“人工智能+”两部分，前者包括算力、大模型、芯片等，后者指各种产业的人工智能化，即产业智能化。

林毅夫认为，对经济发展影响更大的是“人工智能+”。在他看来，大模型类似于第一次工业革命中的蒸汽机，当时蒸汽机既抽出煤矿积水，也为工业生产提供动力。同时，蒸汽机本身是一个产业，是因为人们将蒸汽动力应用到了各行各业。

同样，今天除了继续发展算力、芯片，更要把人工智能用到生产生活中：依托大模型开发各制造业部门的智能体，为生产、管理、物流、销售、开发等环节提供智能化支持；农业要发展智慧农业，服务业也要用人工智能提升效率，个人的家居生活同样会用到人工智能。他认为，这样“生产力水平才能够得到大大的提高”。

林毅夫还认为，开源改变了这一轮技术扩散的速度。他以蒸汽机、电力、计算机为例指出，如果这些技术在当时都是免费的，生产力提升会快得多；现在大模型往往免费，即便收费也非常便宜。

“我相信，人工智能+，也就是产业智能化，会带来爆发式的发展。”他强调，产业智能化一旦铺开，也将成为人工智能产业化最大的需求来源。