文｜顾翎羽
编辑｜徐青阳
10月19日至22日，2026外滩年会在上海举行。本届年会由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学联合主办，主题为“科技、地缘与全球经济”。
2026外滩年会期间，在“AI与生产率革命：技术跃迁下的宏观冲击”圆桌上，哈佛大学教授、美国白宫经济顾问委员会原主席杰森·弗曼（Jason Furman）提出，AI未必会复制互联网平台“赢家通吃”的竞争格局。随着模型之间的竞争加剧，即使全社会生产率获得显著提升，相关企业也未必能够将这些收益转化为商业回报。
2026年10月20日，杰森·弗曼线上出席2026外滩年会并发言。
在弗曼看来，人们容易将这轮AI变革与谷歌、脸书等平台的发展路径类比，认为先行者能够占据市场主导地位。但模型之间的竞争，可能呈现出不同的特点。
他以ChatGPT和DeepSeek为例表示，不同用户可以选择不同模型，同一个用户也可以今天使用ChatGPT，明天转向DeepSeek。
与此同时，模型能力持续增强，并不意味着企业客户一定愿意为更强的能力付费。弗曼指出，一些先进模型的能力可能已经超出企业的实际需求，企业反而更愿意选择成本更低、响应更快的轻量模型。
基于这些因素，他判断，AI技术继续演进，未必会走向以往科技周期中常见的“赢家通吃”，反而可能形成激烈的同质化竞争。他用“伯特兰竞争”描述这一趋势：竞争不断压低价格，使其接近边际成本，有时甚至低于边际成本。
这种竞争具有两面性。一方面，它有助于缓解人们对科技巨头权力过度集中的担忧；另一方面，它也可能加剧对科技泡沫的担忧——即使AI确实创造了广泛的经济价值，开发模型的企业也未必能够顺利变现。
同场讨论中，布鲁盖尔研究所高级研究员、欧洲投资银行原首席经济学家Debora Revoltella也表示，她对AI市场走向更强垄断的担忧正在减弱，其中一个重要原因是开源模型的发展。
她介绍，欧洲企业在使用通用基础模型的同时，也在尝试基于开源模型开发内部应用。企业尤其看重能够下载模型权重、在本地服务器运行的能力，这可以减少向外部第三方传输数据的需要，缓解对敏感信息共享的顾虑。
不过，竞争加剧与应用扩散，并不意味着AI的生产率收益已经在宏观数据中得到充分确认。
弗曼表示，AI能力已经取得显著进步，但这些进步究竟在多大程度上体现在宏观经济数据中，目前仍无法确定。他认为，有理由估计美国过去五年生产率累计增幅中，可能有0.5至1个百分点由AI推动，但也不能排除实际贡献为零的可能性。
对于技术进步与宏观收益之间的差距，他提出了几种可能的解释。其中一种是，企业仍处于AI应用的前期投入阶段，需要招聘员工、探索使用方法，短期内生产率可能受到拖累，随后才逐步获得收益，即所谓的“J形曲线”。
另一种相关的解释是，企业需要配套创新，重新设计工作场所和工作流程，才能真正发挥AI的作用。弗曼表示，他更倾向于这些关于前期投入和配套创新的解释。
他预计，未来生产率增速会进一步提高，但对提升幅度的判断较为审慎。在他看来，增速提升可能更接近0.75个百分点，而非部分硅谷人士提出的两位数甚至更高的预测。
弗曼强调，新技术在经济体系中的扩散，是一个缓慢而复杂的过程。
对于AI的近期宏观影响，他还提出，需求增长可能先于供给能力提升出现。因此，相比立即带来通缩，AI投资热潮更可能先形成通胀和利率上行压力。
