黃奇帆最新演講:AI時代,最稀缺的5類人才

2026-06-28 | 來源: 筆記俠 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

分享嘉賓：黃奇帆，中國國家創新與發展戰略研究會學術委員會常務副主席，重慶市原市長。

內容來源：黃奇帆演講分享整理。

很多人都在問：AI競爭，到底拼的是什麼？

黃奇帆在最近兩場演講中給出了他的答案。

在NEXWAVE 2026大灣區戰略性新興產業與未來產業生態鏈接大會上，他提出科技創新與產業創新融合的“五大階段”。他特別指出，每個階段的轉化率只有約1/3，1萬個原始創新成果，最終可能只催生1個萬億級產業。

而在第七屆跨國公司領導人青島峰會上，他進一步點明：AI競爭的本質，不是算力、模型、數據的競爭，而是人才組合、組織能力和生態治理的競爭。

兩場演講，一場講“路怎麼走”，一場講“缺什麼人、人怎麼用”。我們把他兩場演講的核心內容做了梳理融合，希望對你有所幫助。

一、科技創新的5大階段

黨的二十屆四中全會針對“十五五”規劃高質量發展作出重要部署：“十五五”時期要著力推進科技創新和產業創新深度融合，這是推動中國經濟高質量發展、培育新質生產力的核心抓手。

而科技創新與產業創新的融合，核心在於打通五個發展階段，五個環節貫通落地，才能真正實現雙向融合、協同發展。

這五大階段貫穿科技成果從無到有、從小到大、從單點突破到產業集群的全過程，是科創與產創融合的核心邏輯。

1.0～1原始創新階段

核心任務是實現從零到一的突破，涵蓋理論創新、技術創新、工具創新、要素創新四大維度，是完全無中生有的原創性突破。這類前沿創新，大多依托高校、頂尖科研機構以及頭部跨國企業完成，是仰望星空、布局未來的基礎性創新。

2.1～100成果轉化孵化階段

將原始創新的理論概念、技術雛形，轉化為可落地、可產業化的成果，相當於把創新“胚胎”培育成成型成果，是科技落地生產力的核心過渡環節。

3.100～100萬獨角獸成長階段

將成熟的科技成果進一步規模化、市場化，培育出行業獨角獸企業。這一階段的核心支撐是資本市場，依靠天使基金、產業基金、私募創投等各類資本，投早、投小、投長期，助力科技成果完成規模化躍遷。

4.100萬～百億產業鏈集群階段

依托行業龍頭企業，整合制造環節與配套資源，聯動十大生產性服務業，構建“1+10”產業鏈體系，也就是行業熟知的微笑曲線：

曲線底部是制造業硬件生產環節，左右兩側是十大高附加值生產性服務業，共同支撐企業從獨角獸成長為百億級龍頭，形成完整產業鏈條。

5.百億～萬億產業生態階段

單一百億產業鏈集群不足以支撐區域產業格局，當一個區域、一個國家形成數十個同類優質產業鏈集群，多點聯動、協同發展，就能最終培育出萬億級、數萬億級的戰略性產業生態，形成產業集群效應。

當前我國科技創新與產業創新融合度不足，核心症結就在於五大階段均存在短板、落地不到位。

我們可以將五個階段劃分為三大板塊：

0～1、1～100屬於前端科研創新環節；

100～100萬是資本賦能的過渡環節，既是科研創新的收尾，也是產業創新的起步；

100萬～百億、百億～萬億屬於後端產業創新環節。

三個板塊對應三類不同的資金來源，三類資金能否有效聯動融合，直接決定科創、產創融合的最終成效。

首先，0～1原始創新、1～100成果轉化環節的資金，統一納入國家研發經費范疇。

去年我國研發經費投入占GDP比重達2.68%，對應140萬億的GDP總量，全國研發經費總規模約4萬億元，主要用於高校、科研院所、企業的基礎研究與成果孵化。

其次，獨角獸培育階段的資金，來自各類風險投資基金，包括天使基金、產業基金、公募私募基金等，依靠風險投資“高風險、高回報”的特性孵化創新企業，最終通過企業上市實現原始資本退出，這部分資金不納入4萬億研發經費范疇。

最後，百億產業鏈、萬億產業生態培育的資金，來自企業自有資金、銀行信貸、股市融資等產業投資資金，同樣與國家研發經費無關。

二、生產性服務業是高質量發展的核心

科創產創融合五大階段，所有賦能環節、落地環節、增值環節，本質上都依托生產性服務業支撐，而非傳統制造業。

生產性服務業是制造業升級、科技創新迭代、產業鏈高效運轉的核心土壤，是實現高質量發展的關鍵核心。

根據國家統計局與聯合國標准，生產性服務業包含10個大類、35個中類、171個小類，是貫穿制造業全鏈條的中間型服務產業，依附於制造業、服務於制造業，無法獨立存在，全部鑲嵌在產品研發、生產、流通、銷售、迭代的全流程中。

高端制造產品的高附加值，核心來自內嵌的生產性服務業。

一部高端手機，硬件制造成本僅占30%～40%，剩余60%以上的價值，均來自專利技術、軟件系統、品牌運營、供應鏈服務、數字化賦能等生產性服務業。產業附加值高低，本質是區域生產性服務業水平的體現。

鄭州代工生產蘋果手機，年產1億多部、產值超千億美元，但僅賺取10%的組裝加工毛利，70%以上的利潤被蘋果拿走。核心原因就是蘋果掌控了全部十大生產性服務業環節，掌握了產業鏈的核心價值與定價權。

這也充分證明：生產性服務業是制造業高附加值的源頭、科技創新的源頭、產業鏈高效運轉的源頭。

除此之外，生產性服務業更是國民經濟增長的核心引擎、獨角獸企業的培育沃土、貿易強國建設的核心支撐，具備四重核心價值。

第一，生產性服務業增速遠超傳統產業，是GDP增長的核心動力。

農業社會GDP年均增速僅1%～2%，工業社會增速是農業社會的3～5倍，而生產性服務業增速是工業制造業的2～3倍。

從全球數據來看，1950年美國GDP約4000億美元，生產性服務業占比僅10%；如今美國GDP達29萬億美元，生產性服務業占比升至48%，規模突破14萬億美元，七十余年增長超300倍，遠超GDP整體70倍的增幅。

我國同樣呈現高速增長態勢：1980年我國生產性服務業規模僅200億美元，當前已接近6萬億美元，占GDP比重達30%。

近三年我國GDP年均增速4.7%，而生產性服務業年均增速高達12.1%，是國民經濟最核心的增長極。

未來15～20年，我國生產性服務業占比將突破40%，成為GDP第一大支柱產業。

第二，生產性服務業是全球頂級獨角獸企業的核心賽道。

全球股市70萬億美元市值中，硬核科創企業市值約20萬億美元。其中，僅少量為高端制造企業，絕大多數萬億級市值龍頭均是生產性服務業企業，包括蘋果、微軟、谷歌、英偉達、高通、亞馬遜等。

這些企業不從事底層硬件制造，僅依托技術研發、專利運營、生態搭建、供應鏈管理等生產性服務業掌控產業核心，拿走行業絕大部分利潤。

第三，生產性服務業是貿易強國建設的關鍵抓手。

當前全球貿易格局持續迭代，服務貿易占全球貿易比重已從三十年前的5%升至25%，歐美發達國家更是達到30%～40%。

服務貿易的附加值遠高於貨物貿易：1000億美元貨物貿易，最終增加值僅200億美元左右；而1000億美元生產性服務貿易，增加值可達700～800億美元。

我國已連續多年位居全球貨物貿易第一大國，但貨物貿易大國不等於貿易強國，服務貿易規模與質量，才是貿易強國的核心標志。

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目前我國服務貿易占總貿易比重僅13%，遠低於全球20%～25%的平均水平。想要實現從貿易大國到貿易強國的跨越，必須大力發展生產性服務貿易，推動服務貿易占比提升至25%～30%。

第四，生產性服務業是培育新質生產力、提升全要素生產率的核心基礎。

發達國家經濟增長70%以上依靠全要素生產率驅動，擺脫了對礦產、資金、低端勞動力的依賴；而我國目前僅25%的增長來自全要素生產率，75%依靠資源、資本、勞動力等傳統要素投入。

生產性服務業屬於人才密集、技術密集、創新密集型產業，不消耗礦產資源、不依賴低端勞動力、無需大規模固定資產投入，核心依托高端人才與科技創新。

大力發展生產性服務業，能夠持續優化我國經濟結構，提升全要素生產率，培育純粹的新質生產力，實現高質量可持續發展。

三、AI時代，最稀缺的5類人才

既然創新融合的每一個階段、每一個環節都依托生產性服務業，而生產性服務業又是“人才密集、技術密集、創新密集型產業”。

那麼，AI時代到底需要什麼樣的人才？

當下人工智能發展已經告別單點技術突破階段，邁入全要素重構的全新時期，AI競爭不再單純比拼算力、模型、數據等單一技術指標，而是轉向全方位、體系化的綜合實力較量。

未來人工智能競爭，表面上是模型、算力、數據、應用和能源的競爭，本質上是人才組合、組織能力和生態治理的競爭。

誰能率先形成跨學科、跨行業、跨組織、跨制度的人才協同體系，誰就能把技術優勢轉化為產業優勢、治理優勢和發展優勢。

要建立“五環協同”人才組合體系，覆蓋五大發展環節，囊括20類核心人才，完整打通人工智能從原始創新到安全治理的全產業鏈條。

第一環：人工智能創新發展，需要研發型人才群

第一環聚焦從0到1的原始創新，破解人工智能底層技術跟隨模仿的困境，依靠五類研發型人才夯實技術根基，決定人工智能長期發展的能力邊界。

基礎理論與算法科學家主攻智能底層原理，突破智能湧現、因果推理等核心難題，擺脫堆算力、堆數據的低效內卷；

大模型與多模態模型專家負責算法落地，搭建可迭代、可部署的各類智能模型底座；

數據與知識工程人才梳理異構產業數據，搭建適配模型學習的標准化知識體系；

智能算力與系統工程人才保障大模型訓練、推理全流程穩定運行，實現技術從實驗室走向規模化應用；

AI安全與評測科學家提前防范模型幻覺、對抗攻擊等風險，讓技術創新與安全管控同步推進。

這五類人才構成人工智能創新發展的研發型人才群，支撐人工智能從科學原理走向模型能力，從實驗突破走向系統能力。

第二環：人工智能轉化落地，需要工程化與場景化人才群

當前人工智能最大發展瓶頸並非模型技術，而是技術與產業場景脫節。

第二環聚焦從1到N的規模化落地，依托五類工程化與場景化人才，打通技術到產業的“最後一公裡”。

行業領域專家作為需求定義者，立足制造、金融、醫療等細分行業真實痛點，避免AI技術脫離實際業務；

AI產品經理與解決方案架構師將行業需求轉化為標准化智能工作流，讓模型能力貼合業務實際；

軟件工程與平台工程人才實現AI系統穩定運維、彈性擴容，讓演示級技術變為企業可用的成熟系統；

流程再造與組織變革人才重構企業工作流程與崗位體系，釋放AI系統性生產力；

用戶體驗與人機交互人才優化人機協作模式，兼顧智能效率與人工判斷力，規避高風險場景下機器決策隱患。

這五類人才，決定人工智能能不能從模型能力轉化為場景價值。

第三環：人工智能孵化成長，需要產業化與資本化人才群

技術落地之後，需要完整生態支撐企業成長與產業集聚，第三環依托四類產業化與資本化人才，推動AI項目從小眾應用走向規模化產業集群。

AI創業者與技術企業家整合技術、資本、市場資源，打造適配AI行業規律的可持續商業模式；

產業投資與耐心資本人才立足AI行業長周期、高投入的特點，提供長期資金支持，遏制行業資本泡沫；

孵化器與產業園區運營人才轉變招商邏輯，從土地招商轉向場景、數據、生態招商，為科創企業提供全鏈條配套服務；

市場拓展與生態合作人才串聯上下游產業鏈，推動AI方案跨行業復制，構建共生共贏的產業生態。

這四類人才，決定人工智能能不能從場景價值成長為企業價值、平台價值和產業價值。

第四環：人工智能駕馭運用，需要組織化與教育型人才群

人工智能最終要服務全社會，而非局限於技術從業者。

第四環聚焦AI全民普及，依靠三類組織化與教育型人才，實現AI工具從試點應用走向全員賦能。

AI原生管理者與首席AI官立足企業戰略，統籌AI布局、成本管控與風險防控，破解企業AI應用冷熱不均的難題；

提示工程與智能體編排人才優化人機協作模式，讓普通員工高效調度智能體完成工作，完成傳統崗位智能化升級；

全民AI素養與教育培訓人才搭建分層分類培訓體系，針對管理者、從業者、普通公眾定制差異化課程，構建覆蓋全人群的終身學習體系，全面提升社會整體AI應用能力。

這三類人才，決定人工智能能不能從企業試點走向組織普及，從少數人會用走向全社會通用。

第五環：人工智能生態保障，需要治理型人才群

技術創新行穩致遠，離不開完善的治理體系保駕護航。第五環聚焦AI全鏈條風險防控，依托三類治理型人才，平衡創新發展與安全合規的關系。

法律合規與知識產權人才前置介入AI研發全流程，厘清數據版權、模型輸出責任、跨境數據流動等法律難題；

網絡安全與隱私保護人才築牢全鏈路安全屏障，防范數據投毒、深度偽造、模型竊取等網絡攻擊；

倫理治理與公共政策人才制定行業標准與問責機制，在效率與公平、開放與自主之間尋找平衡點，構建可信、可控、可追責的AI發展環境。

這三類人才，決定人工智能能不能形成可信、可控、安全、可持續的發展環境。

四、關鍵在於“如何組織人才”

人工智能項目最忌諱“人才都有，但彼此不說同一種語言”：

科學家追求指標，工程師關注穩定，業務專家強調規則，管理者要求收益，法務關注風險，用戶關心易用，投資者關注增長。

如果沒有協同機制，人才越多，溝通成本越高。因此，人工智能人才體系建設，必須從“崗位集合”走向“任務共同體”。

人工智能時代，單打獨斗的天才人才紅利正在消退，體系化的人才組合能力成為核心競爭力。

只有構建覆蓋創新、轉化、孵化、應用、治理全鏈條的五環人才體系，兼顧技術突破、產業落地、全民應用與安全管控，才能推動我國人工智能產業高質量發展，為發展新質生產力、推進中國式現代化築牢堅實的人才根基。