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黄奇帆：AI时代，人才、组织与产业生态

中国企业家俱乐部

2026-06-29

AI竞争，到底拼的是什么？黄奇帆在最近两场演讲中给出了他的答案。

在NEXWAVE 2026大湾区战略性新兴产业与未来产业生态链接大会上，他提出科技创新与产业创新融合的“五大阶段”。他特别指出，每个阶段的转化率只有约1/3，1万个原始创新成果，最终可能只催生1个万亿级产业。

而在第七届跨国公司领导人青岛峰会上，他进一步点明：AI竞争的本质，不是算力、模型、数据的竞争，而是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。

两场演讲，一场讲“路怎么走”，一场讲“缺什么人、人怎么用”。我们把他两场演讲的核心内容做了梳理融合，希望对您有所帮助。

口述：黄奇帆

中国国家创新与发展战略研究会学术委员会常务副主席

01.

科技创新的5大阶段

党的二十届四中全会针对“十五五”规划高质量发展作出重要部署：“十五五”时期要着力推进科技创新和产业创新深度融合，这是推动中国经济高质量发展、培育新质生产力的核心抓手。

而科技创新与产业创新的融合，核心在于打通五个发展阶段，五个环节贯通落地，才能真正实现双向融合、协同发展。

这五大阶段贯穿科技成果从无到有、从小到大、从单点突破到产业集群的全过程，是科创与产创融合的核心逻辑。

1. 0～1原始创新阶段

核心任务是实现从零到一的突破，涵盖理论创新、技术创新、工具创新、要素创新四大维度，是完全无中生有的原创性突破。这类前沿创新，大多依托高校、顶尖科研机构以及头部跨国企业完成，是仰望星空、布局未来的基础性创新。

2. 1～100成果转化孵化阶段

将原始创新的理论概念、技术雏形，转化为可落地、可产业化的成果，相当于把创新“胚胎”培育成成型成果，是科技落地生产力的核心过渡环节。

3. 100～100万独角兽成长阶段

将成熟的科技成果进一步规模化、市场化，培育出行业独角兽企业。这一阶段的核心支撑是资本市场，依靠天使基金、产业基金、私募创投等各类资本，投早、投小、投长期，助力科技成果完成规模化跃迁。

4. 100万～百亿产业链集群阶段

依托行业龙头企业，整合制造环节与配套资源，联动十大生产性服务业，构建“1+10”产业链体系，也就是行业熟知的微笑曲线：

曲线底部是制造业硬件生产环节，左右两侧是十大高附加值生产性服务业，共同支撑企业从独角兽成长为百亿级龙头，形成完整产业链条。

5. 百亿～万亿产业生态阶段

单一百亿产业链集群不足以支撑区域产业格局，当一个区域、一个国家形成数十个同类优质产业链集群，多点联动、协同发展，就能最终培育出万亿级、数万亿级的战略性产业生态，形成产业集群效应。

当前我国科技创新与产业创新融合度不足，核心症结就在于五大阶段均存在短板、落地不到位。

我们可以将五个阶段划分为三大板块：

0～1、1～100属于前端科研创新环节；

100～100万是资本赋能的过渡环节，既是科研创新的收尾，也是产业创新的起步；

100万～百亿、百亿～万亿属于后端产业创新环节。

三个板块对应三类不同的资金来源，三类资金能否有效联动融合，直接决定科创、产创融合的最终成效。

首先，0～1原始创新、1～100成果转化环节的资金，统一纳入国家研发经费范畴。

去年我国研发经费投入占GDP比重达2.68%，对应140万亿的GDP总量，全国研发经费总规模约4万亿元，主要用于高校、科研院所、企业的基础研究与成果孵化。

其次，独角兽培育阶段的资金，来自各类风险投资基金，包括天使基金、产业基金、公募私募基金等，依靠风险投资“高风险、高回报”的特性孵化创新企业，最终通过企业上市实现原始资本退出，这部分资金不纳入4万亿研发经费范畴。

最后，百亿产业链、万亿产业生态培育的资金，来自企业自有资金、银行信贷、股市融资等产业投资资金，同样与国家研发经费无关。

02.

生产性服务业是高质量发展的核心

科创产创融合五大阶段，所有赋能环节、落地环节、增值环节，本质上都依托生产性服务业支撑，而非传统制造业。

生产性服务业是制造业升级、科技创新迭代、产业链高效运转的核心土壤，是实现高质量发展的关键核心。

根据国家统计局与联合国标准，生产性服务业包含10个大类、35个中类、171个小类，是贯穿制造业全链条的中间型服务产业，依附于制造业、服务于制造业，无法独立存在，全部镶嵌在产品研发、生产、流通、销售、迭代的全流程中。

高端制造产品的高附加值，核心来自内嵌的生产性服务业。

一部高端手机，硬件制造成本仅占30%～40%，剩余60%以上的价值，均来自专利技术、软件系统、品牌运营、供应链服务、数字化赋能等生产性服务业。产业附加值高低，本质是区域生产性服务业水平的体现。

郑州代工生产苹果手机，年产1亿多部、产值超千亿美元，但仅赚取10%的组装加工毛利，70%以上的利润被苹果拿走。核心原因就是苹果掌控了全部十大生产性服务业环节，掌握了产业链的核心价值与定价权。

这也充分证明：生产性服务业是制造业高附加值的源头、科技创新的源头、产业链高效运转的源头。

除此之外，生产性服务业更是国民经济增长的核心引擎、独角兽企业的培育沃土、贸易强国建设的核心支撑，具备四重核心价值。

第一，生产性服务业增速远超传统产业，是GDP增长的核心动力。

农业社会GDP年均增速仅1%～2%，工业社会增速是农业社会的3～5倍，而生产性服务业增速是工业制造业的2～3倍。

从全球数据来看，1950年美国GDP约4000亿美元，生产性服务业占比仅10%；如今美国GDP达29万亿美元，生产性服务业占比升至48%，规模突破14万亿美元，七十余年增长超300倍，远超GDP整体70倍的增幅。

我国同样呈现高速增长态势：1980年我国生产性服务业规模仅200亿美元，当前已接近6万亿美元，占GDP比重达30%。

近三年我国GDP年均增速4.7%，而生产性服务业年均增速高达12.1%，是国民经济最核心的增长极。

未来15～20年，我国生产性服务业占比将突破40%，成为GDP第一大支柱产业。

第二，生产性服务业是全球顶级独角兽企业的核心赛道。

全球股市70万亿美元市值中，硬核科创企业市值约20万亿美元。其中，仅少量为高端制造企业，绝大多数万亿级市值龙头均是生产性服务业企业，包括苹果、微软、谷歌、英伟达、高通、亚马逊等。

这些企业不从事底层硬件制造，仅依托技术研发、专利运营、生态搭建、供应链管理等生产性服务业掌控产业核心，拿走行业绝大部分利润。

第三，生产性服务业是贸易强国建设的关键抓手。

当前全球贸易格局持续迭代，服务贸易占全球贸易比重已从三十年前的5%升至25%，欧美发达国家更是达到30%～40%。

服务贸易的附加值远高于货物贸易：1000亿美元货物贸易，最终增加值仅200亿美元左右；而1000亿美元生产性服务贸易，增加值可达700～800亿美元。

我国已连续多年位居全球货物贸易第一大国，但货物贸易大国不等于贸易强国，服务贸易规模与质量，才是贸易强国的核心标志。

目前我国服务贸易占总贸易比重仅13%，远低于全球20%～25%的平均水平。想要实现从贸易大国到贸易强国的跨越，必须大力发展生产性服务贸易，推动服务贸易占比提升至25%～30%。

第四，生产性服务业是培育新质生产力、提升全要素生产率的核心基础。

发达国家经济增长70%以上依靠全要素生产率驱动，摆脱了对矿产、资金、低端劳动力的依赖；而我国目前仅25%的增长来自全要素生产率，75%依靠资源、资本、劳动力等传统要素投入。

生产性服务业属于人才密集、技术密集、创新密集型产业，不消耗矿产资源、不依赖低端劳动力、无需大规模固定资产投入，核心依托高端人才与科技创新。

大力发展生产性服务业，能够持续优化我国经济结构，提升全要素生产率，培育纯粹的新质生产力，实现高质量可持续发展。

03.

“AI时代，最稀缺的5类人才

既然创新融合的每一个阶段、每一个环节都依托生产性服务业，而生产性服务业又是“人才密集、技术密集、创新密集型产业”。

那么，AI时代到底需要什么样的人才？

当下人工智能发展已经告别单点技术突破阶段，迈入全要素重构的全新时期，AI竞争不再单纯比拼算力、模型、数据等单一技术指标，而是转向全方位、体系化的综合实力较量。

未来人工智能竞争，表面上是模型、算力、数据、应用和能源的竞争，本质上是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。

谁能率先形成跨学科、跨行业、跨组织、跨制度的人才协同体系，谁就能把技术优势转化为产业优势、治理优势和发展优势。

要建立“五环协同”人才组合体系，覆盖五大发展环节，囊括20类核心人才，完整打通人工智能从原始创新到安全治理的全产业链条。

第一环：人工智能创新发展，需要研发型人才群

第一环聚焦从0到1的原始创新，破解人工智能底层技术跟随模仿的困境，依靠五类研发型人才夯实技术根基，决定人工智能长期发展的能力边界。

基础理论与算法科学家主攻智能底层原理，突破智能涌现、因果推理等核心难题，摆脱堆算力、堆数据的低效内卷；

大模型与多模态模型专家负责算法落地，搭建可迭代、可部署的各类智能模型底座；

数据与知识工程人才梳理异构产业数据，搭建适配模型学习的标准化知识体系；

智能算力与系统工程人才保障大模型训练、推理全流程稳定运行，实现技术从实验室走向规模化应用；

AI安全与评测科学家提前防范模型幻觉、对抗攻击等风险，让技术创新与安全管控同步推进。

这五类人才构成人工智能创新发展的研发型人才群，支撑人工智能从科学原理走向模型能力，从实验突破走向系统能力。

第二环：人工智能转化落地，需要工程化与场景化人才群

当前人工智能最大发展瓶颈并非模型技术，而是技术与产业场景脱节。

第二环聚焦从1到N的规模化落地，依托五类工程化与场景化人才，打通技术到产业的“最后一公里”。

行业领域专家作为需求定义者，立足制造、金融、医疗等细分行业真实痛点，避免AI技术脱离实际业务；

AI产品经理与解决方案架构师将行业需求转化为标准化智能工作流，让模型能力贴合业务实际；

软件工程与平台工程人才实现AI系统稳定运维、弹性扩容，让演示级技术变为企业可用的成熟系统；

流程再造与组织变革人才重构企业工作流程与岗位体系，释放AI系统性生产力；

用户体验与人机交互人才优化人机协作模式，兼顾智能效率与人工判断力，规避高风险场景下机器决策隐患。

这五类人才，决定人工智能能不能从模型能力转化为场景价值。

第三环：人工智能孵化成长，需要产业化与资本化人才群

技术落地之后，需要完整生态支撑企业成长与产业集聚，第三环依托四类产业化与资本化人才，推动AI项目从小众应用走向规模化产业集群。

AI创业者与技术企业家整合技术、资本、市场资源，打造适配AI行业规律的可持续商业模式；

产业投资与耐心资本人才立足AI行业长周期、高投入的特点，提供长期资金支持，遏制行业资本泡沫；

孵化器与产业园区运营人才转变招商逻辑，从土地招商转向场景、数据、生态招商，为科创企业提供全链条配套服务；

市场拓展与生态合作人才串联上下游产业链，推动AI方案跨行业复制，构建共生共赢的产业生态。

这四类人才，决定人工智能能不能从场景价值成长为企业价值、平台价值和产业价值。

第四环：人工智能驾驭运用，需要组织化与教育型人才群

人工智能最终要服务全社会，而非局限于技术从业者。

第四环聚焦AI全民普及，依靠三类组织化与教育型人才，实现AI工具从试点应用走向全员赋能。

AI原生管理者与首席AI官立足企业战略，统筹AI布局、成本管控与风险防控，破解企业AI应用冷热不均的难题；

提示工程与智能体编排人才优化人机协作模式，让普通员工高效调度智能体完成工作，完成传统岗位智能化升级；

全民AI素养与教育培训人才搭建分层分类培训体系，针对管理者、从业者、普通公众定制差异化课程，构建覆盖全人群的终身学习体系，全面提升社会整体AI应用能力。

这三类人才，决定人工智能能不能从企业试点走向组织普及，从少数人会用走向全社会通用。

第五环：人工智能生态保障，需要治理型人才群

技术创新行稳致远，离不开完善的治理体系保驾护航。第五环聚焦AI全链条风险防控，依托三类治理型人才，平衡创新发展与安全合规的关系。

法律合规与知识产权人才前置介入AI研发全流程，厘清数据版权、模型输出责任、跨境数据流动等法律难题；

网络安全与隐私保护人才筑牢全链路安全屏障，防范数据投毒、深度伪造、模型窃取等网络攻击；

伦理治理与公共政策人才制定行业标准与问责机制，在效率与公平、开放与自主之间寻找平衡点，构建可信、可控、可追责的AI发展环境。

这三类人才，决定人工智能能不能形成可信、可控、安全、可持续的发展环境。

04.

关键在于“如何组织人才”

人工智能项目最忌讳“人才都有，但彼此不说同一种语言”：

科学家追求指标，工程师关注稳定，业务专家强调规则，管理者要求收益，法务关注风险，用户关心易用，投资者关注增长。

如果没有协同机制，人才越多，沟通成本越高。因此，人工智能人才体系建设，必须从“岗位集合”走向“任务共同体”。

人工智能时代，单打独斗的天才人才红利正在消退，体系化的人才组合能力成为核心竞争力。

只有构建覆盖创新、转化、孵化、应用、治理全链条的五环人才体系，兼顾技术突破、产业落地、全民应用与安全管控，才能推动我国人工智能产业高质量发展，为发展新质生产力、推进中国式现代化筑牢坚实的人才根基。

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面向CEC理事、会员开放

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