9月10日，2026外滩大会在上海黄浦世博园区开幕。大会聚焦AI从“生成”迈向“执行”的关键跃迁，围绕“智能跃迁”“经济重构”“人本未来”三大板块，设主论坛及40多场见解论坛，汇聚600余位国内外嘉宾，萨金特、阿吉翁等诺奖得主及张宏江、陆朝阳、王梦迪等学者出席。同期1.5万平方米科技展吸引300余家企业参展，延续沪港新三地联动。

AI新经济起势：智能体经济重塑组织

源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江在演讲中深化了去年提出的智能体经济概念。他概括Agent进化路线为“从对话到助手，被动到主动，从个体到群体”，指出智能体经济本质上是Token经济，但不同Token价值高下分明，“最具价值的Token，就相当于我们新一代的茅台。”

张宏江认为，智能体经济阶段主角正由人转移为Agent，软件领域正从“人使用软件”转向“Agent使用软件”。更深层变革在组织层面——“一个人＋多个Agent”的形态已让公司规模小型化，企业资产也扩展至know-how、专有模型、算力、高质量数据和Agent协作系统。“企业未来的核心竞争力，在于能否将IP、Know-how、用户关系和产品能力转化为模型，并使该模型产生涌现效应。”他同时提醒，AI是人类有史以来发展最快的技术浪潮，递归式自我改进正形成前所未有的加速度。

量子非“超级GPU”，AI科学发现仍缺“验证器”

热潮之下，两位科学家为行业降温。

中科大教授陆朝阳直言：“量子计算虽然很卷，目前其实还很‘菜’。”他强调量子计算并非“加速一切”的超级机器，只有对少数具特殊数学结构的问题才能真正加速，目前尚无科学界公认证据表明其对金融或大模型训练有明确加速。“量子计算不是‘超级GPU’。”

他解释，量子比特叠加态常让人误以为天然并行，但测量后只能得一个结果，加速不会自动发生。目前公认适用方向主要是密码学与量子模拟，最值得重视的则是信息安全，一旦容错量子计算机出现，RSA（一种秘钥算法）等公钥体系都可能面临挑战。距离真正实用，关键在量子纠错：“我们要建成摩天大厦，需要更坚实的材料，这就是量子纠错。”对“量子养猪”等说法，他直言在学术界看来“相当匪夷所思”。

普林斯顿大学教授王梦迪则追问：AI距离自主发现新科学还有多远？她的判断是，大模型更擅长找到“最可能”的答案，而真正的新发现在长尾里。其团队用大模型做“模拟人生”实验，发现模型明显低估少数情况和长尾分布，这解释了为何AI在数学、Coding领域进展迅速，却在基础科学原创发现上滞后。前者有明确的“验证器”，而现实科研的验证远为困难。

王梦迪认为，AI走向自主科学发现的关键不是让模型知道更多，而是让现实世界变得可验证。她的团队正搭建自动化实验平台和科研实验室智能操作系统LabOS，“只有当实验过程能被系统记录、持续验证、反复复现，AI才可能‘似然性’转化为对‘可能性’的探索。”

当机器拿走共性，人更要守住个性

技术一路狂奔，人的位置在哪里？主论坛圆桌对话中，作家刘震云与香港大学计算与数据科学学院院长马毅从文学和科技两个视角，给出了并不悲观的回答。

刘震云有一个直观体验：网上以他形象、声音出现的视频“95%都是假的”，AI模仿他的声音口型，借着《一地鸡毛》等作品继续“替他发表见解”。但模仿得像不等于创造，“它可以模仿《一地鸡毛》写《一地鹅毛》，但我还没想到、没写出来的作品，AI肯定模仿不了。”

马毅认为，这恰恰揭示了大模型的边界：AI掌握的是人类积累的“共性”知识，却很难了解独立个体的偏重与价值，“每个人都有个性，我们的喜怒哀乐、价值观都非常不一样。”更好的AI时代，是每个人在共性价值与个人价值之间找到新平衡。

对教育和就业领域的AI焦虑，两人态度一致。刘震云以农村机械化作比：过去靠人力牲畜，后来有了拖拉机、收割机，人并没有因此失业，“现在我们村一个农民能种几百亩地，其他人也没闲着。”生产力流动会产生新生产关系，“AI一点都不是洪水猛兽。”

马毅则从教育角度回应，学生和家长总问学什么不会被取代，但找一项“永远不被取代”的技能本身就是旧思路。编程、数学推理等目标明确的工作AI已能大幅自动化，但这不意味着这些学科失去价值，而是要把它们作为工具去解决更大问题，“与其寻找AI永远学不会的技能，不如学会借助AI放大自己已有的能力。”

比工作更深的变化在人与人的关系上。刘震云认为，知识获取和情感交流之间有一道明显边界，AI可以回答生活问题，但朋友灯下谈心与和AI聊天仍然不同，“它是共性的，你是个性的。”马毅也提醒，AI能帮害羞的学生自由提问，但如果知识获取都转向AI，学生可能更孤立，“人最终要进入社会、与真实的人打交道。”

本届大会将持续至9月12日，来自50多个国家和地区的嘉宾将围绕AI新经济持续讨论。

头图为外滩大会现场，劳动报记者贡俊祺摄