两项最新研究更新了Brynjolfsson最初提出的生产力悖论，揭示企业和入门级岗位所面临的危机——以及初创公司的机遇。20世纪90年代，Erik Brynjolfsson及其同事提出“生产力悖论”：尽管信息技术快速进步、电脑在工作场所普及，生产率增长却依旧乏力。该悖论指出，仅拥有新技术不足以推动生产力，还需组织变革、技能提升和业务流程创新等补充因素。
人工智能代理正构建独立虚拟经济体，在毫秒级高频交易中可能将人类排除在外，造成系统性风险和贫富差距扩大。自发涌现的高度可渗透经济是默认趋势，但通过公平资源分配如数字货币拍卖和基础设施设计，人类可引导AI服务于福祉，避免奴役图景。
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示：是的。在这里，智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
在人类经济活动数字化的浪潮中，互联网和移动互联网走完了前两步，正在浮现中的AI经济，可能带来更大的变化。
AI的平均智商已突破110，正式超越普通人类。2025，AI开始参与经济系统的「全链条操作」。从信息收集、判断决策到实际执行，完整经济链条第一次有非人类主体独立运行，AI改写商业底层规则！凯恩斯百年预言终将来临，AI经济正在浮现。
高关税无法解决美国制造业的根本问题——技术落后和效率低下。AI和机器人技术创新是提升生产率的关键，可扭转长期停滞。中美对比显示中国自动化投资领先，美国需转向政策支持、技能培训和可视化工具，而非保护主义。AI冲击就业但需培养新型工人。
我们的使命是确保AGI（通用人工智能）能够惠及全人类。能够初步实现AGI的系统已经崭露头角，因此理解当下所处的时代至关重要。AGI是一个定义相对宽泛的术语，但通常我们指的是一种能够在多个领域达到人类水平、处理日益复杂问题的系统。
10 月 14 日，达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）在希腊雅典一家酒店的阳台上，接到了诺贝尔奖委员会的电话。“人们很早就说过你会获奖，你一定想到了这一刻的到来。” 工作人员说。
AI要真正改变世界，必须能够自由交易。代理不仅需要智能，还需要自主完成经济任务而无需人工干预，这就是AI经济。
