本文作者：北京大学光华管理学院教授、北京大学经济政策研究所所长陈玉宇
朗读者：原中国中央电视台新闻播音员、主持人郎永淳
每一个时代都有其赖以生存的地基。人们在其上生活、工作、判断、恐惧，并构想未来。
农业时代的人难以想象脱离土地与季节的一生；蒸汽机问世时，人们只看到手工业者的失业，却未预见铁路、城市与现代金融；电力初现时，人们仅见光明的夜晚，难料冰箱、电影工业与计算机的诞生；互联网初期，被视为更快的邮件，却未预见移动支付、短视频与全球实时协作。
新技术降临时的最大障碍，往往非技术本身，而是旧地基上的想象力匮乏。
当前，人工智能常被置于旧思维框架下解读：认为 AI 将替代原有岗位，导致失业。这种观点实则是一种旧世界思维，将技术进步简化为成本压缩，将经济生活视为既定表格的删减。
然而，伟大的技术革命从不只是在旧表格中减少行数，而是重新发明表格本身。
人工智能的核心经济意义，在于降低认知、沟通、试错、匹配及组织成本，将过去不可行、太昂贵或太难组织的产品与服务推入人类的可行集合，从而释放被压抑的需求，创造全新产业。
站在旧地基看 AI，所见是岗位减少；站在新边界看 AI，所见是产品与服务空间的爆炸。这也正是价格理论在 AI 时代重获重要性的原因。
AI 降低了生产与匹配成本，却扩大了未知需求的空间。社会越是有更多可能被生产出的事物，就越需要机制去甄别何者真正有价值、谁需为此付费以及由谁承担责任。
未来的核心问题不再是“机器能否生产”，而是“人类如何发现值得生产什么”。价格理论的复归，正始于此。
两万亿美元营收背后的经济学逻辑
设想未来十五年内，OpenAI、Anthropic 等基础设施公司年营收达到两万亿美元。这并非对估值的预测，而是一个价格理论练习：若上游能持续获得如此营收，下游必存在更大规模的新生态。
单纯用“垄断抽租”解释此现象会错过关键逻辑。上游基础设施公司能持续获利的根本前提，是下游愿意支付。下游之所以支付，是因为 AI 作为中间投入，创造了更大的产出、更高的质量或更强的消费意愿。
这是中间投入的基本经济学：AI 的边际产值越高，下游支付意愿越强；下游应用越繁荣，上游营收规模越大。
若 AI 在下游最终产品中的成本占比为 10%，两万亿美元的上游营收背后，对应的是二十万亿美元的下游市场。上游“数字电网”能收多少“电费”，取决于下游利用这些算力创造了多少新价值。
正如电力驱动了工业体系，云服务构建了数字经济，AI 基础设施若达两万亿营收，是因为无数主体将其作为基础投入，创造了大规模的新经济活动。
因此，关注点不应仅限于基础设施层的巨头规模，更应关注其背后的应用层。未来十五年，应用层公司的总体规模很可能远超基础设施层。前者出售通用能力，后者出售具体化的价值。
消费者购买的不是“模型参数”，而是被治愈的疾病、被节省的时间与被改善的生活；企业购买的不是"Token"，而是更低的库存、更高的转化率与更清晰的决策。
应用层大于基础设施层，是通用目的技术扩散后的正常结果。若未来出现两万亿营收的 AI 公司，我们应追问：如此巨大的支付意愿来自哪里？它支撑了何种下游创新？释放了哪些过去无法交易的需求？
差异化时代的三类稀缺
许多人误以为技术进步会导致稀缺消失，价格机制退场。这是对稀缺的误解。稀缺不仅关乎物理数量，更关乎人的欲望、时间、知识与情境。只要人的欲望是异质且变化的，稀缺就不会消失，只会从“有没有”转向“适不适合”。
在富裕且智能的时代，关键稀缺不再是简单的数量不足，而是结构性短缺。人们需要的不是任意午餐，而是契合当下身体状态与偏好的午餐；不是任意课程，而是适配认知障碍的学习路径。
AI 时代将强化三类稀缺：
适配性稀缺
产品和服务是否适合特定的人、组织或情境变得至关重要。AI 让个性化成为可能，但也让适配问题复杂化。真正稀缺的不是任意供给，而是恰当供给。
信任性稀缺
AI 可给出建议，但建议能否被相信并执行则是另一回事。许多服务的价值在于将信息转化为行动的信任关系。未来，信任、声誉、责任与陪伴将成为重要的经济资产。
方向性稀缺
AI 可生成无数方案，但资本、时间与注意力有限。当可能性爆炸时，真正稀缺的是方向选择能力：选择哪条路径，承担何种风险，放弃哪些诱惑。
AI 的力量在于让规模化与个性化同时发生。一旦进入普通生活，核心问题便是“如何适配、如何信任、如何选择方向”。这意味着市场不会消失，反而会更活跃、更深入生活的微观层面，以发现不同场景下的真实价值。
价格机制：发现未知信息的装置
价格常被误解为冷冰冰的分配工具，但其最深刻的功能是发现未知信息。一个人愿意支付的价格，包含了偏好强度、时间成本、风险判断等难以事先获知的局部知识。
价格参与需求的形成与发现。在 AI 时代，新产品原型生成成本大幅降低，问题从“缺少想法”转变为“缺少筛选机制”。价格正是这种筛选机制的核心。
企业家提出新产品是对未来需求的猜想，消费者的购买行为则是对猜想的检验。利润吸引扩张，亏损迫使修正。这是一个社会在不确定条件下进行的大规模分布式实验。
在差异化时代，面对 AI 生成的海量服务选项，哪些是真需求、哪些可规模化、哪些值得资本投入，无法仅靠专家或中央算法决定，必须依靠价格、交易与竞争来不断筛选。
价格还是压缩局部知识的机制。它将分散在个体身上的身体感受、职业压力、审美偏好等综合反映，转化为可观察的市场行动信号。AI 越强，可能性越多，筛选越重要，价格机制也就越关键。
激励结构与应用层繁荣
仅有技术不会自动产生新产品。从实验室能力到市场产品，需要有人识别场景、承担风险、组织团队并教育消费者。这需要有效的激励结构。
创新是激励结构下的经济行为。若新服务一经出现便被无偿复制，或利润被视为不正当，再强的 AI 也无法带来繁荣的应用层。利润是发现正确方向的奖励，亏损是错误方向的信号。
AI 降低了试错成本，但未取消风险。创业者仍需判断方向，医生仍需承担责任，应用层公司仍需找到消费者愿付费的场景。AI 可生成方案，但不能替代市场对方案价值的检验。
应用层不会自动繁荣。若创业者无法获得回报，或监管过早限制新服务，潜在产品将在出现前夭折。AI 时代的竞争，不仅是模型能力的竞争，更是制度激励的竞争。
谁能让更多人尝试、让错误迅速暴露、让正确方向获得回报，谁就更可能发现未来的产品与服务。
应用层：从通用能力到具体价值
我们难以命名十五年后的主要 AI 应用，正如前人难以想象今日的移动互联网。新产品往往是在技术、成本、组织与制度相互作用中涌现的。
重要的新产品可能不仅是“更好的搜索引擎”，而是新型健康管理、教育陪伴、科研组织、法律服务及个人代理等。许多服务过去因成本太高而不存在，AI 使其智能部分变得廉价，但这只是开始。
真正的产品化需要将智能嵌入场景，把流程变成服务，把服务变成信任关系与可持续交易。未来最大的公司，可能是最能理解具体场景、建立信任并将 AI 能力转化为生活服务的企业。
以健康管理为例，真正的产品不是“医学建议文本”，而是包含家庭医生、可穿戴设备、保险激励与心理支持的 service 系统，让消费者获得更健康的生活。
以教育为例，真正的产品不是“答案生成器”，而是帮助学生形成能力、信心与习惯的系统，价值来自智能，也来自陪伴与社会认可。
以企业管理为例，真正的变革不是任务自动化，而是重组信息流、决策权与激励机制。AI 时代的应用层是需求发现、场景组织与责任承担的前线，其规模远超基础设施层符合经济学常识。
破除计划幻觉，捍卫市场机制
通用技术的兴起常诱发“计划幻觉”：既然 AI 如此强大，为何不统一规划？这种想象将经济问题简化为计算问题，忽略了发现、激励、信任与选择的复杂性。
计划系统可优化已知目标，却难发现未知目标；可处理完整数据，却难应对偏好变化与需求未形成的环境。AI 可让计划者更聪明，但不能消除高度情境化的局部知识。
越是差异化时代，越不能将经济生活交给中心化配置。中心越强，越易将复杂需求压扁为标准类别，压制市场探索中的未知可能性。人工智能不会消灭哈耶克的问题，反而将其推向更精细层面。
市场的价值在于允许无名需求通过试验浮出水面。大量需求并非预先存在，而是在新产品出现、价格比较与消费体验中被理解和创造的。
捍卫价格理论并非天真赞美现实市场。AI 时代可能出现新的垄断，上游平台可能压缩应用层利润。因此，我们需要更严肃的价格理论与制度条件：进入自由、产权保护、竞争秩序与反垄断规则。
人工智能时代的制度任务，不是用计划替代市场，而是保护市场作为探索机制的开放性。既要让基础设施层强大，又不能让其封死应用层；既要让模型公司获得回报，又不能让其吞噬所有下游场景。
捍卫价格理论是为开放市场辩护，保护让无数应用层实验能够发生的制度环境。
人的位置：从执行者到组织者
人工智能将改变人的位置。标准化脑力劳动会被压缩，但人的经济价值并未消失。AI 越强，人类在非标准化部分的作用越关键：判断、信任、责任、审美、情绪与风险承担。
AI 可给建议，但病人是否执行需人类关系；AI 可设计课程，但孩子坚持需人类陪伴；AI 可提方案，但组织采纳需人类协调。人的位置从“执行既定任务”转向“组织开放可能性”。
许多未来工作尚无名字，可能围绕服务关系、场景组织、需求解释与信任生产展开。旧职业会消失，新职业会出现，更深的变化是劳动性质的转变。
历史从不按旧职业分类前进。痛苦真实存在，但改变世界的不仅是旧工作消失，更是新需求被看见与新生活方式被创造。
站在旧地基上，易将未来视为岗位清算，看不见尚未出现的健康服务、教育形态与文化体验。被摧毁的东西有名字，被创造的东西常常无名，故恐惧总比想象力早到。
经济学的责任是提醒人们：技术革命的核心是新世界里可行集合的扩张。当 AI 使智能廉价，社会需要给无数人探索未知需求的自由。我们需要价格、市场、利润、亏损与竞争，因为无人预知未来属于何种产品。
历史保护的从来不是具体身份，而是人类在新技术面前重新发现需求、组织生产与创造生活的能力。AI 时代最值得捍卫的，正是这种能力及其制度形式：开放市场中的价格机制。
价格理论的复归，不是回到过去，而是为未来辩护。给新世界留下市场，就是给未知需求留道路，给新产品留试验，给人类想象力留出口。
旧地基终将松动。真正的问题不是保住每一辆马车，而是允许铁路、汽车及尚未命名的事物出现。这不是旧经济学的残余，这是新世界的入口。