樊纲谈中小企业AI转型：算清成本账，借力生产性服务业

11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会期间，“2026产业智能体互联网峰会——AI（人工智能）重构生产性服务”活动设置了主旨演讲环节。中国经济体制改革研究会副会长、国民经济研究所所长樊纲在这一环节发言，剖析了AI智能体给生产性服务业带来的深层影响。

樊纲在演讲中提到，从数字化转型一路走到AI智能体的变革浪潮，有个问题很尖锐：企业在技术上砸的钱不少，产出却未必跟得上。也正因如此，“生产性服务业”这个概念才显得关键。在他看来，这既是经济学理论的演进，也是破解现实难题的抓手。以往人们习惯把服务业直接归入第三产业，可随着经济往前走，服务业的含义已经深深刻进第一、第二产业的各个环节，其中技术服务最为要害。当天接受《每日经济新闻》（以下简称“NBD”）记者专访时，樊纲谈到了AI对生产性服务业的专业赋能和影响，也谈到了中小企业AI转型要算的成本账；他还强调，AI科技创新正在把国内企业的全球化进程推向更深层次。换个角度看，AI发展的背后，AI治理同样不能忽视。

樊纲作主旨演讲 图片来源：主办方提供

中小企业AI转型需求，催生新的生产性服务需求

NBD：眼下，AI智能体正一步步走进生产制造等行业，也带出了新的生产性服务需求。对大量还没完成数字化转型的企业来说，数据开放、技术应用、成本投入都是摆在面前的难题。产业智能体要想长成独立的生产性服务业态，得跨过哪些组织和应用上的门槛？

樊纲：这恰恰是生产性服务企业能发力之处，对大量中小企业尤其如此——单靠自己去投入资源搞人工智能，难度不小。这些企业先前在数字化转型中就吃过投入不足、收益不确定的亏。企业自己要是没找到明确的应用方向，就很难判断投入能不能换来实际回报，长期投入的动力也就谈不上。

所以，需要有专业的科技企业来提供生产性服务和技术支持。中小企业犯不着长期养两三名专业人员专门做数字化建设，把具体问题外包给科技企业解决，人力和资金成本都能压下来。科技企业可以只做一次性的技术服务，也可以持续供应软件、解决方案和产品。先有通用化产品打底，再按企业的特殊需求做定制，个性化需求照顾到了，服务成本也控得住。

说到底，企业用人工智能，一个主要堵点就是成本。外部生产性服务企业提供专业支持，能把企业应用新技术的门槛降下来，让人工智能更容易真正落地。

NBD：AI智能体等新技术的应用，会不会让企业之间的“二八分化”更加厉害？

樊纲：企业之间的差距一直都在，技术再怎么发展，总有企业做得更好，也总有企业相对落后。不过，生产性服务业要是发展得更充分，受益于新技术的企业就能更多。哪怕受益企业比例只提高5%或10%，也是实打实的进步。企业之间的差距不单由技术应用决定，也跟企业自身的管理和组织能力有关。比如管理者是不是真的重视数字化转型、肯往里投入，这会直接影响到整个系统的改变。这类内部问题，靠外部技术服务并不容易解决。

但生产性服务业发展起来，至少有两个好处：一是帮更多企业用上新技术，把整体生产效率和发展水平往上推；二是让能从技术应用中获益的企业范围变大，没能参与技术变革的企业比例缩小。所以说，企业之间的差距不可能完全抹平，但专业服务做得更好，就能让更多企业一起往上走。

AI科技创新，有助于推动中国企业全球化进程

NBD：从人工智能的发展进程看，中美AI技术发展处在全球第一梯队，眼下AI智能体也开始进入产业应用阶段。中国企业在出海过程中，能不能借这一优势把全球化做得更深？

樊纲：这要看企业自身技术先进到什么程度。技术越先进，企业在国内外市场的竞争力就越强；不管是以中国企业身份拓展海外市场，还是以跨国公司身份参与全球竞争，都能占到更多优势。积极用上人工智能和智能体技术，企业的竞争力会不断提升。竞争力持续增强，自然就能在不同国家、地区和市场拿到更大的发展空间。

中国企业要是能把人工智能用得更好，并把相关技术和服务输出到其他国家和地区的市场，全球业务就更容易拓展，国际竞争力也能跟着提升。

NBD：您此前提到，中国已经进入新的发展赛道，在人工智能、新能源、生物科技等领域有一定优势。过去中国主要靠后发优势，通过学习和技术扩散实现追赶。如今科技竞争正从学习扩散转向平行探索，后发优势的逻辑还适用吗？

樊纲：后发优势的核心，是在发展相对落后的阶段主动学习世界先进技术，并在学习过程中逐步培养自身的创新能力。等我们有了创新能力、进入技术前沿领域，发展逻辑就会变：不再只是向别人学，也可能成为其他国家和企业学习的对象。这时候要思考的，是如何适应新的竞争格局。

不过，后发优势到今天仍有价值。以往它多体现在追赶先进水平的过程里；现在即便有些领域已经能和其他国家并排走，最要紧的事还是把自己的创新能力一步步提上去。

与此同时，对所谓的平行发展也得留个心眼。事实上，中国在一些技术领域跟别人还有距离。拿人工智能来说，不能想当然地觉得中外技术只差两三个月。发达国家还在不停加投入、接连推新技术，我们要学的地方还有很多。

哪怕某些领域已经跑在前面，或者挤进了第一梯队，也不能就此看轻对手的创新能力。科技这东西变得快，竞争对手说不定哪天就拿出新技术，原来的优势说变就变。

说到底，后发优势的精髓还是虚心学，把世界上的先进技术和创新经验积极吸收过来。想一直有竞争力，就得不停学、不停创新，别轻易觉得自己已经不用再学了。

辩证看待AI对就业的影响，三大治理难题亟待解决

NBD：AI 会怎样影响就业，这件事一直备受关注。脑力劳动、体力劳动中的一部分，可能被它取代，就业因此受到冲击；可另一边，AI 进了企业，也带出了 FDE（前线部署工程师）这类新岗位。那么，人工智能对就业市场的影响该怎么看？

樊纲：眼下最大的风险和挑战之一，就是人工智能给就业带来的冲击。脑力劳动可能被它替代，体力劳动同样可能被它替代，这对人类社会的影响会很深远。

可换个角度看，人工智能同样能带动传统产业转型升级。企业用上人工智能，生产效率能提上去，市场竞争力会变强，市场规模也能做大，而产业本身发展了，新饭碗自然跟着出来，原有岗位也能多留住一些。

另外还得留意，人工智能往前走，可能带出新的需求和新的职业。康养、体育、养老这些产业会被带动起来，就业空间也就跟着拓宽。再有，工作时间短了、闲暇多了，人们对精神文化生活的需求会上一个台阶，文化、艺术等领域有机会迎来新一波发展。

从工业革命算起，机器一直在替人干活，可社会也在源源不断地造出新岗位。工业革命那会儿全球人口大约7亿，现在到了80亿，就业机会照样大量存在。

人工智能大概也会照着这个路子走。一些传统岗位或许会变少，但围绕人工智能的监督、管理和应用，会冒出新的职业，也会带起新的产业。

所以，对人工智能给就业带来的影响，态度上要积极。一头是把潜在风险看清楚，提前琢磨怎么把社会保障制度补完善，给受冲击的人群托底，让更多人能分到人工智能发展的好处；另一头是积极推产业发展，靠技术创新和产业升级多造就业机会。

NBD：AI 发展得这么快，特别是进入生产性服务业以后，安全和监管上的问题成了全球 AI 科技治理的挑战，对当前 AI 科技带来的这些麻烦，您怎么看？

樊纲：智能体互联网越铺越开，三道治理难题已经摆在面前，得赶紧解。

头一道是信息边界和隐私保护。智能体之间要协作，就得共享信息，可个人隐私、企业机密又必须护得严严实实。开放沟通和数据安全之间的这条线怎么划，是政策制定绕不开的关键。

第二道是信用体系要重构。电商那会儿能红火，靠的是支付和信用体系撑起来；到了人工智能时代，做交易同样得有新的信任框架。这个信用体系得由政府和企业一起搭，智能体之间的交互才靠得住。

第三道是监管规则怎么定。拿马斯克的星链来说，私人掌控的基础设施一旦有了公共影响力，比如在冲突地区调网速，决策权该归谁就成了争议点。是让企业自己说了算，还是公共机构插手？这得有明确的法律框架和监管规则，既防资源被滥用，也保住公共利益。

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