2026年，中國的經濟增長預期目標定到了4.5%-5%。與過去三年相比，今年的一個明顯變化，是以區間的方式制定全年經濟增長預期目標。如何理解這些新的變化？「 將經濟增長預期目標設定為一個區間，是發展的確定性在下降嗎？ 」拉開時間維度，可以發現，這並不是第一次以區間的方式制定全年經濟增長預期目標。黨的十八大以來，2016年、2019年都是以區間的方式設定經濟增長預期目標。其中2016年是“十三五”的開局之年，跟今年的背景有很強的相似性。在當時的階段，為了實現2020年全面建成小康社會的目標，“十三五”期間年均增速必須達到6.5%以上。考慮到經濟盤子越大、增速會相對逐漸下降的客觀規律，如果2016年增速低於6.5%，後續幾年的壓力會非常大。因此，當年將目標設定為6.5%—7%的區間，是為了主動爭取空間。現在，我們的目標是到2035年實現人均GDP比2020年翻一番。倒推計算，2026年至2035年這十年間，GDP年均增速需要達到4.17%。可見，目前設定4.5%-5%的經濟增長預期目標，其實仍然是在尊重經濟客觀規律的基礎上，依據現實發展需要，靠前發力的一種訊號。其實，我們看過去整個“十四五”期間的經濟增長預期目標的制定，已經在採用彈性化的表述方式，從2022年以來，一直說的是“左右”。那麼為什麼要有彈性空間？這跟我們經濟發展階段有著密切的關係。如果把一個國家經濟的運行比作一輛汽車，讓汽車跑得快很重要，但我們不是光讓汽車跑得快就夠了。我們的目標是按時抵達目的地，除了汽車速度外，還要考慮車上乘客的安全性、舒適性，還要讓這輛車在未來5年、乃至更長遠的時期能夠一直跑得快。區間目標擴大了市場對增速波動的“容忍度”，讓市場明白只要增速在合理區間內波動，就屬於正常現象，可以有效避免因短期波動引發市場過度反應，給宏觀調控帶來了更大的靈活性。今年是“十五五”開局之年，也是中國經濟高品質發展再上一個台階的新階段，而要邁進“提質升級”的這一步，並不容易。有學者指出，中國除了面臨邁向高收入國家普遍存在的持續增長難題，還同時處於結構轉型、經濟轉軌、對外開放深化與大國崛起的平行階段，需要應對比其他開發中國家更為嚴峻複雜的國際環境。放眼全球，國際貨幣基金組織（IMF）和史丹佛大學經濟學家編制的世界不確定性指數（WUI）在2025年一度飆升至約12.2萬，而2008-2024年間該指數平均只有2.2萬左右的水平。即便去年中國外貿進出口實現3.8%的同比增長，未來經濟仍面臨關稅壁壘升級、全球產業鏈重構等多重挑戰。從2025年底中央經濟工作會議的相關部署來看，為“十五五”時期奠定基調的，是一套綜合性戰略框架。換句話說，經濟增速，並不是我們經濟發展的唯一目標，而更應該看作是更好地實現各項目標的一種“載體”。沒有一定的增速，最佳化無從談起。但僅有增速而不推動與資源稟賦匹配的結構最佳化，增長必然不可持續。當前中國經濟高品質發展的戰略部署，正是對這一辯證關係的精準實踐：它要求在保持經濟增速在合理區間的過程中，通過深化改革和精準施策，推動要素稟賦從“量”的積累轉向“質”的提升，最終在動態變遷中實現螺旋式上升。從客觀資料上來說，中國設定的4.5%-5%的經濟增長預期目標，依舊處於世界前列。當前，中國對世界經濟增長的貢獻率穩定保持在30%左右。更為關鍵的是，我們已經不能再簡單地用線性的資料維度去理解中國經濟。人類社會正迎來從工業文明向數字文明過渡的歷史性節點，比如在人工智慧與實體經濟融合的處理程序中，算力正在重新定義生產效率。這場變革的核心命題是：誰能為世界提供更多優質的算力基礎設施、前沿的技術範式以及開放包容的數字生態？中國正成為這一領域的關鍵貢獻者。2025年，中國算力總規模位居全球第二。到去年7月，中國已發佈的大模型數量佔全球總量的40%左右，國產大模型正在全球第一梯隊中佔據重要位置。此外，中國資料產業規模已達5.86兆元，資料生產量佔全球比重超過四分之一。從“世界工廠”到“數字生態貢獻者”，這樣的角色躍遷與價值升維，在中國與世界的關係中正在變得越來越清晰。值得注意的是，世界理解中國發展的內涵也正在變得越來越豐富與具象化。正如英國著名學者馬丁·雅克不久前所提到的，西方看待中國的發展，已不再僅僅是一種抽象的經濟現象，而是開始成為人們生活經驗的一部分。與10年或20年前相比，中國已從西方民眾生活中的“外部存在”轉變為日益重要的有機組成部分——中國商品、中國理念等無處不在。這種切身體驗的變化，正在重新塑造中國經濟在世界經濟中的坐標。從經濟中長期發展來看，有源源不斷可持續的內生動力，同時塑造中國經濟對外開放、與世界深度融合的空間，才是我們通過制定年度經濟增長預期目標，要瞄準的方向，這一方向一直都是明確的。「經濟增長預期目標相對下調，意味著經濟動能在減弱嗎？ 」對GDP目標的討論，大家最為關心的是數字的調整。這一調整難免讓不少人心裡打鼓，是不是意味著我們經濟增長的動能也在減弱？我們不妨看一下全國經濟第一大省廣東的情況。其實，適度放緩增速當中，藏著一種“主動釋放空間”的智慧。2025年，按不變價格計算，廣東GDP同比增長3.9%。相比於過去的“高歌猛進”，這樣的速度看起來確實慢了，但這並不意味著經濟發展動能減弱。我們要學會看懂兩類“減速”：第一類，是把錢投向未來，為長遠發展蓄勢。從產業發展資料來看，廣東的新動能正在加速集聚。廣東在網際網路和相關服務的投資增長了115.6%，發展新質生產力相關的研發投資增長了24.3%，資金正大量湧入這些新興產業。今年初，廣東省還成立了規模達1000億元的戰略性新興產業投資引導基金，首創“不設固定存續期限”。品品這八個字：不設固定存續期限。這就是給那些研發周期長、回報慢、技術壁壘高的硬科技企業，提供了最稀缺的資源——耐心。去年11月，習近平總書記在廣東調研時便提到，“你們的經濟總量在全國穩居首位。塊頭這麼大，這樣的增速下也是很大一塊增量了，廣東要和自己比。要注重研究解答經濟社會發展的新課題。”“要和自己比”講究的是一種發展定力。這種調整，是為了騰出手來攻克“卡脖子”技術，培育更強的創新動能，實現從“量的領先”向“質的領跑”轉變。第二類，是把錢花在了民生幸福裡。藍天白雲、乾淨的空氣、完善的社會保障，這些看似不能直接產生GDP，卻是高品質發展的底色。在面臨外部環境壓力加大、內部發展困難增多的情況下，廣東2025年一般公共預算支出依然達到1.82兆元，支出規模持續領跑全國。其中，民生類支出佔一般公共預算支出的7成以上。隨著基礎保障能力逐步完善，廣東省的財政支出開始更加注重公共服務質量和結構最佳化。過去我們看待GDP，更多關注的是規模大小、總量多少；但現在這些省份，更看重的是GDP的“成色”，追求的是“質的提升”。這一點，對於江蘇、山東這樣連續三年超額完成指標的省份來說，也是如此。可能在很多人的印象裡，山東還是那個以傳統工業為核心的省份，但一組資料足以打破這種固有認知：2025年，山東省地區生產總值歷史性突破10兆元大關。2025年底，全省規模以上工業企業數位化轉型覆蓋率已達到95.1%。更具代表性的是，山東一家企業主動關停傳統鋼鐵主業，轉型建成了全國最大的液體火箭發動機測試基地。從前是在生產車間裡煉鋼煉鐵，如今是在流水線上研發製造衛星。這種從傳統製造到高端智造的跨越，正是新發展動能加速迸發的生動寫照。但山東的轉型並非一蹴而就。2018年，山東曾被困在兩個“70%”裡：傳統產業佔工業比重超70%，重化工業又佔傳統產業的70%。當時山東主動壓減粗鋼、煤炭、電解鋁產能，關停“散亂污”企業。當年的“減法”，換來了今天的“加法”。如今山東國家級製造業單項冠軍企業達274家、國家級工業網際網路平台46個、國家級戰略性新興產業叢集7個，均居全國前列。除了經濟大省，一批國家高新區也展現出強勁的增長活力。從已公佈的資料看，多數國家高新區2026年的GDP增速目標不低於5%。國家高新區已成為全國創新資源的高地。這些“創新尖兵”創造了超14%的經濟產出，充分展現了創新驅動的巨大潛能。跳出單個省份，從全國層面審視，新舊動能的轉換態勢更為清晰。2025年，中國經濟總量首次突破140兆元大關，其中，新動能對經濟的拉動作用日益凸顯。實際上，新舊動能轉換是貫穿多個五年計畫的重要主題。市場研究機構分析指出，“十三五”以及之前，中國經濟增長主要是“城投-地產”模式，表現為投資以及債務拉動。“十四五”的五年，經濟結構發生明顯變化，供給端地產對經濟的拉動明顯下行，而新興行業的拉動形成一定避險。下一個五年及更遠的時間，中國預計建成“科技-產業-消費”相互促進的發展模式，通過消費形成產業收入，收入分配進一步帶動消費，我們正從這一轉換的左側進入到右側階段，進入到新經濟開花結果的階段。事實上，當前階段新動能帶來的利潤和效益，與其他行業相比，已經有了顯著的優勢。自2019年以來，高技術製造業利潤增長持續快於其他製造業；其中，電氣機械、電腦通訊等行業利潤佔比分別為11.3%、11.8%。2025年7月高技術製造業利潤率達6.5%，其他行業則在4.3%左右。因此，那些主動調整目標的省份，並非“在發展上落後”，而是把資源投向科技創新的“深水區”，投向民生幸福的“底色區”，投向我們這個國家真正需要長期積累、久久為功的領域。如果把視野放到今天的世界環境裡，中國經濟的這種選擇，其實更加清晰。2026年的世界，並不平靜，但比起中東局勢的反覆震盪、荷姆茲海峽對全球能源市場的牽動，今天，更多中國人關注最多的一定還是國家的經濟增長預期目標。在當今這樣一個變亂交織的世界，大家對於發展的熱切期待，更加說明我們的發展環境難能可貴，這本身就是中國經濟的自信和底氣。外部大環境下，許多經濟體不得不把主要精力放在應對衝擊、穩定金融和控制風險上。而中國經濟則在應對風險挑戰的同時，仍能專注於苦練內功、向前突破：在不確定性明顯上升的世界環境中，一邊穩住基本盤，一邊推動新舊動能轉換，讓增長的來源發生變化。這也是為什麼，今天討論GDP目標時，不能只看一個數字。國家經濟發展，急不得，也慢不得。這不僅是一場數字的競賽，更是一場關於耐力和定力的馬拉松。但在馬拉松中，最關鍵的不是前五公里的爆發力，而是呼吸的頻率，是核心的力量，是抵達終點的那份決心。而我們，有決心，更有力量。 (玉淵譚天)

5日上午9時，十四屆全國人大四次會議在北京開幕，國務院總理李強作政府工作報告，在提到2026年發展主要預期目標時說，經濟增長4.5%－5%，在實際工作中努力爭取更好結果。今年GDP的數字略有下調，如何看待下調？全國政協常委、北京新結構經濟學研究院院長林毅夫在回答鳳凰衛視記者採訪時表示，第一，按照當前的情況來看，這是實事求是，他相信最終也有可能超過5%，這是目標範圍，並不是說只能按照這個數字發展。第二，這樣的發展速度也符合我們對全球經濟的貢獻率，相信還是會維持過去每年30%左右的增長目標，在2008年以後，中國每年為世界經濟增長貢獻30%左右，去年貢獻的更多。所以，這也是一個相當不錯的增長目標。 (鳳凰衛視)

今年發展主要預期目標公佈兩會新華社快訊：政府工作報告在提到2026年發展主要預期目標時說，經濟增長4.5%－5%，在實際工作中努力爭取更好結果。 (新華網)

AI都快把天聊破了，怎麼GDP一點都不漲？過去兩年，"AI改變一切"的聲音震耳欲聾。但就在2026年2月23日，一盆冷水從華爾街潑了過來——高盛、摩根士丹利、摩根大通的經濟學家們幾乎同時得出結論：AI投資對美國經濟增長的實際貢獻，可能接近於零。這究竟是AI泡沫破滅的前兆，還是一場被誤讀的數位遊戲？這篇文章，我們把這件事講清楚。華爾街的一聲驚雷原文（英文）："AI investment spending has had 'basically zero' contribution to the U.S. GDP growth in 2025."— Jan Hatzius, Goldman Sachs Chief Economist, interview with the Atlantic Council"I think there's a lot of misreporting, actually, of the impact AI investment had on U.S. GDP growth in 2025, and it's much smaller than is often perceived."— Jan Hatzius, Goldman Sachs"A lot of the AI investment that we're seeing in the U.S. adds to Taiwanese GDP, and it adds to Korean GDP but not really that much to U.S. GDP."— Jan Hatzius, Goldman Sachs中文釋義：高盛首席經濟學家揚·哈齊烏斯（Jan Hatzius）在接受大西洋理事會採訪時明確表示，AI投資支出對2025年美國GDP增長的貢獻"基本為零"。他同時指出，外界對這一影響存在大量誤讀——實際數字遠比普遍感知的要小得多。原因之一，他給出了一個令人意外的解釋：美國在AI上砸的錢，有相當大的比例是用來購買台灣、韓國生產的晶片和硬體裝置的。換句話說，這筆錢花出去了，但計入的是台積電所在地台灣的GDP，以及三星、SK海力士所在地韓國的GDP——美國本土的經濟產出，並沒有因此顯著增長。與此同時，高盛、摩根士丹利、摩根大通的經濟學家們也共同指出：目前根本沒有可靠的統計方法，能夠準確衡量AI在企業和消費者層面到底貢獻了多少經濟價值。這個結論一出，矽谷、華爾街和華盛頓都陷入了沉默。先別慌——這不是"AI沒用"的判決書很多人看到這個標題的第一反應是："完了，AI是個泡沫，我們被忽悠了？"但這個判斷，既不精準，也不公平。高盛的報告說的是"AI投資對當期GDP增長貢獻基本為零"，這句話有三個關鍵限定詞：AI投資、當期、GDP增長。這三個詞，正好對應著三個經常被混淆、卻至關重要的區別：第一，"AI投資"≠"AI的全部經濟價值"。 錢花出去了沒有產出，不代表錢花錯了。就像修一條高鐵，施工期間每天燒錢，但你不能說高鐵沒有價值——它的價值，要等通車之後才能體現。第二，"當期"≠"未來"。 經濟學裡有個著名的概念叫"生產率悖論"（Productivity Paradox），早在1980年代末，經濟學家羅伯特·索洛就說過那句名言："電腦時代到處都是，就是在生產率統計資料裡看不到。" 後來，網際網路真的改變了世界，只不過晚了整整十年。第三，"GDP增長"≠"AI帶來的所有變化"。 GDP是個宏觀統計工具，它測量的是整個經濟體的產出，而不是某種技術在某些環節帶來的效率變化。你用AI寫了個方案，節省了3小時，這3小時的"效率提升"並不會自動出現在GDP統計裡。所以，高盛的報告，更像是一面鏡子——它照出的，是我們對AI經濟價值的理解方式出了問題，而不是AI本身出了問題。為什麼錢花了，資料卻不動？——三重口徑差要真正理解這個現象，我們需要拆解三個層次的"口徑差"。口徑差一：錢花到那裡，GDP才算數？GDP的計算有一個基本邏輯：只統計在本國境內產生的增加值。美國公司花1000億美元建AI資料中心，但這1000億里，有相當大的比例流向了進口的晶片和伺服器硬體。根據分析師的研究，AI資料中心約四分之三的成本來自於計算晶片和相關硬體裝置，而這些裝置大量由亞洲製造商生產。在GDP核算裡，進口支出要從總支出裡扣除（這是GDP = C + I + G + NX公式裡NX的邏輯）。所以，你買的進口晶片越多，這筆投資對美國GDP的淨貢獻就越少。經濟學家約瑟夫·波利塔諾（Joseph Politano）估算，AI對2025年美國2.2%經濟增速的實際貢獻大約只有0.2個百分點。不是零，但確實遠小於媒體渲染的那種"AI撐起了美國經濟"的敘事。通俗比喻：你家裝修花了50萬，但其中40萬買了進口地板、進口瓷磚、進口家具。你的裝修確實發生了，你的家確實變漂亮了，但這筆錢對中國國內GDP的直接貢獻，只有那10萬買了國內工人勞動和國內材料的部分。AI投資的邏輯一樣——錢花了，但大部分"肥水流了外人田"。口徑差二：效率提升≠產出增加，更≠GDP增長即使AI幫你省了很多時間，宏觀統計也很難捕捉到這個變化。原因有以下幾層：第一層：效率提升如果不轉化為更多產出，GDP不動。 你原來寫一份方案要8小時，用AI之後4小時就寫完了。但如果你用剩下的4小時休息或者刷手機，而不是繼續創造產值，那GDP還是那麼多。第二層：效率提升如果轉化為降價而非增量，GDP可能反而縮小。 如果AI幫助企業降低了服務成本，企業把節省的成本讓利給消費者（價格下降），GDP統計裡的名義值反而可能減少，即使實際生活水平上升了。第三層：現有統計框架天然滯後。 GDP統計體系是為工業經濟設計的，對於軟體、知識、效率這類無形價值，它的測量能力天生不足。這就像你用一把尺子去量液體——不是液體沒有體積，是工具不合適。高盛自己的報告也坦承：目前沒有可靠的方法來精準測量AI在企業和消費者層面的經濟貢獻。 這個誠實的承認，反而是整件事最關鍵的一句話。通俗比喻：想像你是一家餐廳老闆，引入了一套AI點單系統，服務效率提升了30%，顧客等待時間大幅縮短，滿意度提高。但你沒有因此多開桌子、多接客，也沒有漲價——你只是讓每位顧客的體驗更好了。這時候，你餐廳的營業額（類比GDP）可能一分都沒增加，但你的競爭力和客戶口碑已經悄悄拉開了差距。口徑差三：企業"體感效率"≠宏觀經濟資料這是最容易引發認知撕裂的一個層次。很多人的日常體驗是：AI真的很好用啊！ 寫郵件快了，找資料快了，改方案快了，做PPT快了……明明每個人都在用，怎麼宏觀資料就是不反映呢？原因在於，"個人/團隊體感效率"和"宏觀經濟統計資料"之間，隔著一整套傳導機制：個人效率提升 → 需要轉化為組織生產力提升組織生產力提升 → 需要轉化為企業利潤改善企業利潤改善 → 需要轉化為再投資、擴大生產擴大生產 → 才會最終反映在GDP資料裡而這每一步，都需要時間，都可能中途漏掉——因為組織惰性、流程固化、管理滯後，都會讓效率提升"消散"在傳導過程中，最終沒能寫進任何統計數字裡。歷史的鏡子：每一次技術革命，都先"熱鬧在前，產出在後"這不是AI獨有的困境，而是技術革命的通行劇本。電力革命（1880s-1920s）：愛迪生1882年就在紐約建起了第一座發電站，但電力對美國生產率的顯著拉動，要到1920年代才真正出現——中間隔了整整40年。原因很簡單：電力要真正改變工廠生產，需要整個工廠的佈局、裝置、管理流程全部重新設計，這是一個系統性改造，不是拉一根電線的事情。網際網路革命（1990s-2000s）：1990年代末，網際網路泡沫燒掉了無數資金。索洛的生產率悖論一度讓人懷疑網際網路"是皇帝的新衣"。但進入2000年代，網際網路對生產率的提升才真正顯現，推動了長達十年的高增長。規律是什麼？經濟史學家總結出一個基本範式： 技術突破出現 → 資本蜂擁而至基礎設施大規模建設（電網/光纜/資料中心）配套生態逐漸成熟（應用/軟體/工具鏈）企業開始流程重構（最慢、最難、最關鍵）生產率和GDP增長，姍姍來遲我們現在在那裡？毫無疑問，我們處於第2步到第3步之間——基礎設施正在大規模建設，應用生態正在爆發，但流程重構（第4步）才剛剛開始，GDP和生產率的真正提升（第5步）還沒到來。高盛的報告，記錄的正是這個位置。它不是終點，而是時間軸上的一個坐標。企業最大的誤區：把AI當"高級搜尋引擎"在用如果說宏觀層面的"AI貢獻接近零"有統計口徑的問題，那企業層面的"AI落地沒效果"，就更多是方法論的問題了。在我們接觸的大量企業案例中，看到最普遍的一種模式是：老闆拍板"我們要擁抱AI"→ IT部門買了幾個AI工具帳號→ 員工各自"試用"→ 偶爾覺得有用，偶爾覺得沒用→ 三個月後熱情減退→ 年終總結寫"已推動AI工具落地"→ 利潤表毫無變化。這不叫AI落地，這叫AI試用。兩者的本質區別在於：AI試用是讓現有流程裡的某些節點，換成了AI工具來完成。流程沒變，系統沒變，組織沒變，決策鏈沒變，只是把某個人換成了一個軟體。AI落地是以AI的能力為支點，重新設計流程本身。那些環節可以自動化？那些判斷可以交給模型？那些資料需要打通？整個作業方式都在重構。不同的方法，帶來的結果差距是數量級的。一家諮詢公司在招標報告撰寫環節引入了AI，如果只是"讓員工用AI改改措辭"，效率提升可能是20%；但如果重構整個報告生產流程——資料收集自動化、框架範本化、AI生成初稿+人工精修——效率提升可以是300%，而且品質還能提高。你的公司AI落地為什麼沒出效果？以下5個問題，是判斷一個企業AI項目是否走在正軌上的核心標準：問題一：有沒有選對場景？AI最適合的場景特徵：高頻、標準化、資訊密集、結果可量化。比如：合同審閱、客服問答、資料分析、內容生產、程式碼審查……這些場景適合用AI改造。比如：需要創意判斷的戰略決策、需要高度個性化的客戶關係維護……這些場景AI能輔助，但不能替代，用錯場景是常見失敗原因之一。問題二：有沒有基線指標？很多企業說"上了AI之後效率提升了"，但說不出來：之前每份報告花幾小時？現在花幾小時？錯誤率從多少降到了多少？沒有基線就沒有評估，沒有評估就沒有最佳化，沒有最佳化就沒有複製推廣——AI項目就這樣死在了"感覺上好像有點用"的沼澤裡。問題三：有沒有明確的負責人？"大家都試試"是AI項目最常見的死法。AI落地需要一個懂業務、懂工具、有權力改流程的人負責推進。不是IT部門單獨推，不是某個員工自發試——是有人對結果負責。問題四：有沒有打通業務資料和知識庫？通用AI工具的能力是有上限的。真正讓AI產生業務價值的關鍵，往往是把企業自己的資料、歷史文件、產品知識、客戶資訊喂進去，讓AI"瞭解你的公司"。這需要資料治理和系統整合工作，是最難但也最有價值的部分。問題五：有沒有復盤和迭代機制？AI項目不是"部署一次、永久有效"的靜態工具。它需要持續的評估、反饋和最佳化。一次演示效果很好，不等於可以持續穩定運轉。建立復盤機制，是讓AI項目從"亮點展示"變成"基礎設施"的關鍵一步。真正的分水嶺，不在發佈會上，在企業後台流程裡過去兩年，市場的注意力高度集中在：模型參數有多大、跑分排名第幾、融資金額多少億、發佈會有多炸裂……這些當然重要，但它們都是供給側的故事——關於AI能做什麼。接下來真正決定商業輸贏的，是需求側的故事——關於誰真正用好了AI，把它嵌進了生產系統。2026年的競爭格局，正在從"有沒有AI"，快速轉向"有沒有用好AI"。對企業來說，三件事決定你在這條分水嶺的那一側：第一，你有沒有找到AI真正能改變ROI的核心場景；第二，你有沒有把AI的能力接進業務系統（而不是浮在工具層面）；第三，你有沒有讓效率提升最終落到利潤表上。做到這三件事的企業，才算完成了從"AI使用者"到"AI企業"的躍遷。對城市和政府來說， AI的競爭已經不僅僅是招引幾家科技公司那麼簡單。那個城市能率先在政務服務、醫療健康、產業鏈管理等領域完成AI流程重構，那個城市就擁有了21世紀真正意義上的"生產力基礎設施"。對觀察者和投資人來說， 判斷AI的真實進展，應該從看模型發佈會和融資新聞，轉向看：AI有沒有寫進企業的利潤表，然後再看它會不會寫進國家的GDP。給不同人群的啟發如果你是企業老闆：別只問"要不要上AI"，先問"那條流程值得重構，重構之後能不能量化出價值"。AI不是買個軟體的事，它是一場流程工程。如果你是中層管理者：AI項目失敗，大多數情況不是技術問題，是組織問題——沒有負責人、沒有資料、沒有流程授權、沒有復盤機制。推AI落地，需要的不是技術能力，而是變革管理能力。如果你是一線從業者：會用AI工具只是起點，懂得在自己的工作場景裡重構流程，才是真正的競爭壁壘。未來被AI淘汰的，不是"被AI替代的崗位"，而是"拒絕用AI重構工作方式的人"。如果你是行業觀察者或投資人：高盛的報告不是悲觀預測，它是一個校準訊號。AI的價值兌現存在時差，但方向沒有改變。判斷標準應該從"融資金額"轉向"利潤改善"，從"使用者數量"轉向"流程嵌入深度"。結語：AI先改變成本結構，再慢慢改變增長資料有一句話，可以作為這篇文章的核心結論：AI不會立刻寫進GDP，但它正在悄悄改寫成本結構。今天，那些真正在用AI做流程重構的企業，它們的改變還沒有大規模出現在宏觀統計數字裡。但他們的成本曲線已經開始分叉，他們的競爭壁壘已經開始形成，他們和同行之間的差距，會在未來兩到三年裡快速拉開。等這種差距規模化到足以影響整個經濟體的產出結構，GDP才會開始有感知地上漲。這就是高盛報告真正告訴我們的事： AI不是泡沫，也不是萬能鑰匙，它是一場需要時間才能顯現的深層重構。而在這場重構裡，最重要的不是你在看台上為那家公司鼓掌，而是你有沒有走進場地，親手改變自己的那一段流程。 (BuilderPi)

世界銀行最新《全球經濟展望（Global Economic Prospects）》報告指出，儘管貿易緊張局勢與政策不確定性持續存在，全球經濟的韌性仍超出預期。預計未來兩年全球增速大體保持平穩，今年降至2.6%，2027年回升至2.7%，較去年6月的預測有所上調。報告還將2025年中國經濟增長預期從4.5%上調至4.9%，並將今年的增長預測從4%上調至4.4%。全球經濟展現韌性此輪韌性源於超預期的經濟增長——其中美國的表現尤為突出，其對2026年增長預測上調幅度的貢獻約佔三分之二。但即便當前預測正確無誤，2020年代仍將成為自20世紀60年代以來全球增長最為疲弱的十年。報告發現，增長乏力正導致全球生活水平差距拉大：到去年底，幾乎所有發達經濟體的人均收入已超越2019年水平，但約四分之一發展中經濟體的人均收入仍低於2019年。2025年，政策變動前的貿易激增與全球供應鏈的迅速調整支撐了經濟增長。然而隨著貿易與內需走弱，這些提振效應預計將在2026年消退。不過報告認為，全球金融條件趨於寬鬆及多個大型經濟體的財政擴張應有助於緩衝經濟下行。受勞動力市場趨軟及能源價格下降影響，預計2026年全球通膨將微降至2.6%。隨著貿易流動逐步適應現狀且政策不確定性減弱，2027年經濟增速有望回升。© 世界銀行世界銀行集團首席經濟學家兼發展經濟學高級副行長英德米特·吉爾（Indermit Gill）表示，“隨著時間推移，全球經濟創造增長的力量日趨減弱，對政策不確定性卻似乎更具韌性。但經濟活力與韌性不能長期背離，否則終將拖累公共財政與信貸市場。未來數年，全球經濟增速將低於動盪的1990年代，同時背負創紀錄的公共與私人債務。為避免陷入停滯與失業困局，新興市場與發達經濟體的政府必須積極放開私人投資與貿易，節制公共支出，並加大對新技術與教育的投入。”東亞與太平洋地區經濟展望：政策支援緩衝增長放緩報告對東亞與太平洋地區經濟的最新評估顯示，2025年地區經濟增長率預計從2024年的5.0%放緩至4.8%，中國增速預計放緩至4.9%，財政刺激支撐消費增長，出口展現韌性，但房地產投資持續收縮導致整體投資增長低迷。除中國外，本地區經濟體增長率預計從4.8%降至4.6%，主要受出口放緩影響，但仍高於6月預測，一些經濟體受益於人工智慧驅動的半導體出口需求。太平洋島國增長率預計升至4.2%。© 聯合國新聞 l 上海浦江兩岸展望今年，東亞及太平洋地區增長率預計降至4.4%，明年降至4.3%，主要因中國增速放緩所致。除中國外，地區增長率預計2026年微降至4.5%，2027年回升至4.7%。中國2026年增長率預計為4.4%，較六月預測高出0.4個百分點，反映財政刺激、出口韌性及貿易政策趨穩的影響。然而，消費信心不足、房地產持續低迷及勞動力市場疲軟仍制約增長。地區增長前景仍面臨下行風險，包括貿易緊張局勢加劇、金融條件收緊、中國經濟增速低於預期、政治不確定性、社會動盪及自然災害。上行潛力則可能來自企業適應能力提升以及人工智慧相關投資帶來的生產率增長。© Unsplash/Steve Johnson發展中經濟體增長承壓：人均收入差距仍大報告顯示，2026年，發展中經濟體增速預計將從2025年的4.2%放緩至4%，隨著貿易緊張局勢緩解、大宗商品價格趨穩、金融條件改善及投資流動增強，2027年有望微幅回升至4.1%。預計低收入國家增長更快，受國內需求穩固、出口復甦及通膨趨緩支撐，2026-2027年平均增速可達5.6%。然而，這仍不足以縮小發展中經濟體與發達經濟體間的收入差距。2026年發展中經濟體人均收入增速預計為3%，較2000-2019年平均水平低約1個百分點。按此速度，發展中經濟體人均收入將僅達發達經濟體的12%。© peshkova l 全球經濟韌性掩蓋了增長前景的不均衡發展中經濟體未來十年將有12億年輕人步入勞動年齡，當前趨勢或將進一步加劇其就業壓力。報告提出三大政策支柱：夯實有形、數字及人力資本基礎，以提升生產率與就業能力通過增強政策公信力與監管確定性最佳化營商環境，助力企業成長大規模動員私人資本，為投資提供支撐。財政可持續性亦是關鍵議題。世界銀行副首席經濟學家阿伊汗·高斯指出：“新興市場與發展中經濟體公共債務處於半個多世紀以來的最高水平，恢復財政公信力已是當務之急。財政規則需與公信力、執行力及政治承諾結合，方能帶來穩定與增長。”此外，發展中經濟體亟需鞏固財政可持續性，這一能力在近年來因多重衝擊擠壓、發展需求日增及償債成本上升而被削弱。報告專題章節對發展中經濟體實施的財政規則進行了分析，這些規則明確約束政府借貸與支出上限，助力強化公共財政管理。財政規則通常關聯著更強勁的增長、更高的私人投資、更穩定的金融部門以及更強大的應對外部衝擊能力。© Unsplash/Beth Macdonaldl 可持續旅遊業有利於環境、經濟和社區世界銀行副首席經濟學家、預測局局長阿伊汗·高斯（M. Ayhan Kose）說：“新興市場與發展中經濟體的公共債務已處於半個多世紀以來的最高水平，恢復財政公信力已是當務之急。審慎設計的財政規則能幫助政府穩定債務、重建政策緩衝空間，並更有效地應對衝擊。但僅有規則是不夠的：公信力、執行力與政治承諾最終決定財政規則能否真正帶來穩定與增長。”當前超半數發展中經濟體已實施至少一項財政規則，涵蓋財政赤字、公共債務、政府支出或財政收入等方面限制。在計入利息支付與經濟周期波動影響後，採用財政規則的發展中經濟體通常在五年後預算收支平衡改善約佔GDP1.4個百分點。實施財政規則還可使預算平衡持續多年改善的可能性提高9個百分點。然而報告指出，財政規則的中長期效益高度取決於制度強度、規則實施時的經濟狀況以及規則的設計方式。 (聯合國)

一個人最容易犯的錯誤，是把“世界變了”理解成“世界變壞了”。世界的變化無所謂好壞，它只是換了演算法：同樣的努力，在舊演算法裡叫回報，在新演算法裡可能只叫消耗。我們總是習慣線性地理解這個世界：付出多少努力，獲得多少回報。這種直覺在狩獵採集時代是有效的，在工廠流水線時代也是成立的。但在金融資本主義的晚期，這種直覺不僅是錯誤的，而且是致命的。今天，如果把世界最富的 0.001% 裝進一個中型球場，大概能坐滿。把全球底層 50% 裝進去，需要五萬多個同樣的球場。然後你會發現：前者擁有的財富，是後者的三倍。這種財富差距背後的變化，早已不再是“我開豐田，你開法拉利”這種看得見的消費差距，而是“我擁有資產，你擁有收入”、“我擁有股權，你擁有房產”、“我擁有複利，你擁有帳單”這種看不見的結構性鴻溝。我們生活在一個“K型”世界裡。電梯正在向上，而樓梯正在坍塌。如果你還在試圖通過爬樓梯——出賣時間換取收入，來追趕坐電梯（持有資產和股權）的人，你不僅追不上，還會因為樓梯的崩塌而摔得粉身碎骨。一、0.001% 的收入是底層50%人口的三倍就在2025年的12月份，世界不平等實驗室發佈了一份報告，其中一個資料令人震驚：全球前10%富人的收入超過底層 90% 的總和；底層 50% 的收入份額不到 10%。而最頂層 0.001% 的富人（不到6萬人），他們擁有的財富總和，是全球最貧窮的 50% 人口（約39億人）財富總和的 3 倍。而更刺激人的是，頂端還在加速。報告提到，最頂層份額從1995 年“接近 4%”上升到今天“超過 6%”。這已經不是簡單用不平等就可以形容了，這更類似是物理學上的“相變”。當水變成冰，它就不再遵循流體力學的規則。當財富集中到這個程度，富人和窮人就不再生活在同一個經濟宇宙中。這意味著什麼？這意味著當新聞聯播裡說“經濟增長”、“股市繁榮”時，這其實是那10%或者1%的私家派對。對於剩下的90%乃至99%的人而言，繁榮只是一個名詞，而通膨卻是一個動詞。所以，很多普通人的痛感並不是“我賺得少”，而是更微妙的東西：我明明越來越忙，越來越卷，但為什麼卻越來越難，不停奔跑卻還在往下掉？二、隱形的稅單：為什麼 99% 的人越來越窮經濟學中最大的謊言是：通貨膨脹是物價上漲。恰恰相反，通貨膨脹是貨幣貶值。物價沒有變，是你的尺子縮短了。如果有人今晚潛入你家，偷走了你 5% 的家具，你會報警。但如果“系統”在一年內偷走了你積蓄裡 5% 的購買力，你可能只會抱怨一句“豬肉貴了”。人類的大腦不擅長理解指數級的稀釋。我們以為錢是儲存勞動的容器，但在這個系統裡，錢是政府和銀行轉嫁債務的工具。為什麼 99% 的人感到越來越窮？這無關勤奮懶惰，而是因為他們身處一個“以債務為燃料”的系統中。這裡有一個如果你不主動去瞭解，學校永遠不會教你的機制——“貨幣法團主義”。這就像一個精心設計的魔術。政府需要花錢（為了選票），但不能收太多的稅（為了民意）。於是，它發行國債。銀行購買這些國債，但它們不用自己的錢，它們用憑空創造的信貸。央行再進場，用敲擊鍵盤產生的“數字儲備”買走這些債務。這就是“量化寬鬆”的本質：它是一台合法的財富稀釋機器。這就引出了經濟學中最殘酷最不公平的概念之一：坎蒂隆效應（Cantillon Effect）。要理解這個概念，我們可以把新印出來的錢想像成蜂蜜。當央行把這桶蜂蜜倒下來時，它不是均勻地灑在每個人頭上的。·它首先流到了金字塔頂端——大銀行、避險基金、資產持有者手中。此時，蜂蜜還是濃稠的，購買力是最強的。他們用這些新錢在價格上漲前買入了核心資產。·然後，蜂蜜慢慢向下流。等到流到底層的工薪階層手中時，它已經變得稀薄且渾濁。更糟糕的是，此時市場上的物價已經被頂層的人買高了。這就是為什麼富人更富：他們站在蜂蜜流出的源頭，他們持有的是資產（股票、公司），這些資產是蜂蜜的容器，水漲船高。這就是為什麼窮人更窮：他們站在金字塔底部，他們持有的是現金，現金是被稀釋的對象。努力工作不僅不能對抗這種稀釋，反而是在加速這種稀釋。因為你的工資永遠是滯後的，而資產價格的上漲是即時的。你是在用線性的收入，去追逐指數級的資產泡沫。這是一場你註定會輸的賽跑。三、紅桃皇后效應：你必須不停奔跑才能留在原地人們說“越來越窮”，很多時候不是收入變成負數，而是三種感覺疊加在一起：1、錢更難存了；2、生活更貴了；3、努力更像原地踏步了。這背後的底層邏輯，可以用一句話概括：工資是線性的，資產是複利的；當複利成為主要引擎，線性的人註定越來越吃力。這裡有三台機器在同時運轉。1）雙軌世界：收入軌道 vs 資產軌道工資的增長是線性的，資產的增長是複利的。線性和複利在短期看差不多，長期會像兩條分叉的河，越走越遠。美國有一組著名的資料能把這種分叉講得特別直白：• 美國最富的 10% 持有 93% 的股票；底層 50% 只持有 1%。（基於聯準會資料的統計報導）。這不是“誰更懂投資”的問題，而是“誰站在增長髮動機上”的問題。股票與股權是典型的複利載體；當它們高度集中，複利也會高度集中。世界不平等報告把這種結構放大到全球視角：財富分配遠比收入分配更不均，頂端佔據了更大比例的財富存量。於是出現一種非常現代的悖論：很多人並沒有變得更懶，卻變得更難富。2）中產的“資產錯配”：押在最重的那一註上大多數普通人一生中最大的資產，是房子。房子當然重要，但房子也常常把一個家庭的資產結構變成“單點押注”：高度集中、流動性差、分散困難、對周期敏感。而頂層人群更容易擁有“可擴張的所有權”——股票、股權、企業權益、全球化資產。它們不是“更安全”，而是更容易滾大：更容易分散、更容易長期持有、更容易吃到增長。這就是資產錯配陷阱。不是說“買房錯了”，而是說：當一個人的全部未來都壓在一個資產類別上，他的風險並不小；只是風險看起來更“熟悉”。熟悉常常被誤認為安全。3）經濟越來越依賴富人：你不是被服務的人，你是被“分層”的人當財富和資產上漲主要惠及頂端，消費的重心也會向頂端漂移。然後社會會發生一種很詭異的變化：經濟變得越來越需要富人繼續花錢。例如，Moody’s Analytics 的分析指出：美國收入最高的 10% 家庭貢獻了 49.7% 的消費支出，創紀錄水平（資料可追溯至 1989 年）。你可以把它理解為“K 型”的另一面：上層消費撐住經濟，下層消費被擠壓；上層資產繼續漲，下層更難積累資產。循環就這樣閉合。這就是資本貼近度，也可以簡單理解為“離錢更近”。離資產越近、離權益越近、離“可擴張所有權”越近，越能拿到複利；離它越遠，越容易被通膨、競爭與成本上漲消耗掉增長。四、普通人的破局：從“穩定幻覺”走向“頭寸範式”第一，打破“穩定”的致命幻覺。很多人最真實的願望不是暴富，而是穩定。但穩定有兩種：一種是“看起來平穩”，另一種是“扛得住波動”。前者常常是幻覺，後者才是能力。然而，穩定是這個時代最大的幻覺。傳統的中產階級路徑——“好學歷+好工作+買房”——已經失效了。房產曾是過去三十年最好的資產，但現在它是巨大的債務錨點。它流動性差，且把你鎖死在特定的地理位置和銀行信貸中。你需要意識到，靠工資存錢不僅慢，而且是在對抗整個貨幣系統。你存下的每一塊錢，都在與央行的印鈔機對抗。你贏不了印鈔機。第二，持有“生產性資產”而非“消費性資產”。致富不是關於收入的多少，而是關於你擁有什麼。收入是你為了生存而出售的時間，資產是你睡覺時仍在為你工作的機器。真正的財富，是你可以掌控的時間。而獲得這種掌控權的唯一方式，就是停止做一個僅僅追求“工資”的人，開始做一個追求“權益”的人。如果 99% 的悲劇源於“追逐收入”，那麼破局的關鍵就在於思維的躍遷：從“收入思維”轉向“資產思維”。看看那 0.001% 的人，他們手裡握著的不是現金，也不是大量的房子，而是股權。美國富人持有 93% 的股票，這意味著他們擁有人類最頂尖公司的生產力。普通人必須學會把自己變成“微型資本家”。不要只盯著每月的工資條，要去尋找那些具有強勁現金流、擁有定價權、能抗通膨的優質資產。那怕你只有很少的錢，也要開始建立自己的“資產組合”。你要站在離印鈔機最近的地方（金融資產），而不是最遠的地方（勞動收入）。第三，建立你的“不對稱頭寸”。納西姆·塔勒布曾說：“這世界只有三種人：拿工資的人、拿租金的人、拿期權的人。”拿工資的人最脆弱。你需要打造屬於自己的“資本事件”。對於普通人來說，除了創業，就是打造個人IP或品牌。在網際網路時代，你的聲譽、你的專業知識、你的影響力，就是一種可以無限複製的“零邊際成本”資產。把你自己變成一家公司。建立一個“沒有你也能運轉”的系統。那怕是一個小小的產品、一本電子書、一個自動化的專欄，它們都是你的資產頭寸。就像經叔之前所說，未來一個人可以沒有工資，但不能沒有頭寸。在指數增長的世界裡，不能只靠線性的努力。結語、這個時代不獎勵“更努力”，更獎勵“站在複利那一邊”世界不平等報告強調，極端差距並非不可改變；但對個體而言，更現實的問題是：宏觀的重力井短期不會消失。真正能改變的，是站位。當 0.001% 的人擁有的財富能超過全球一半人口的三倍時，對普通人來說，最危險的不是貧窮，而是繼續相信舊劇本：只要更努力、只要更穩定、只要更聽話，就能變得變好。世界是不公平的，但這並不意味著你無能為力。如果你理解了規則，你就能利用規則。那 0.001% 的人之所以拿走了 3 倍的財富，是因為他們不再玩“勤勞致富”的舊遊戲，他們玩的是“資產配置”的新遊戲。當大浪打來時，你是選擇繼續在沙灘上堆砌註定會被沖垮的沙堡（工資），還是選擇花時間去造一艘船（資產）？在這K型分化的時代，這不僅是關於財富的選擇，更是關於生存的選擇。 (不懂經)

在2025世界物聯網大會交通車聯高峰論壇上，中國汽車工業協會副秘書長陳旭表示，預計今年中國汽車銷量將突破3400萬輛，其中新能源汽車銷量有望達1600萬輛，汽車出口量有望超過680萬輛。回顧近年發展，中國汽車出口量呈現強勁增長態勢，2022年至2024年分別實現311.1萬輛、491萬輛和585.9萬輛，出口對全年銷量的貢獻率從11.5%提升至18.6%，使中國在2024年成功成為全球第一大汽車出口國。這一增長勢頭在2025年得以延續，10月中國汽車出口66.6萬輛，環比增長2.1%，同比大增22.9%；1-10月累計出口561.6萬輛，同比增長15.7。相比之下，日本汽車工業協會資料顯示，2025年1-9月日本汽車出口僅306.3萬輛，微增0.1%，中日資料對比表明，中國今年將繼續大幅領先日本，蟬聯全球汽車出口冠軍。中國汽車出口的快速增長還體現在市場多元化方面，乘聯會資料顯示，今年1-9月，中國汽車出口前十大目的地國家包括墨西哥、阿聯、俄羅斯、比利時、英國、沙烏地阿拉伯、澳大利亞、巴西、菲律賓和哈薩克，顯示出中國汽車在全球市場的廣泛認可度和競爭力。 (TechWeb)