2026年达沃斯世界经济论坛（WEF）上，全球政商领 袖齐聚一堂，围绕国际秩序重构、AI科技革命竞争等核心议题各抒己见。如果说说政治家们的发言有些“放飞自我”，诸如戴墨镜出席的马克龙、言论引人热议的加拿大总理；那么聚焦人工智能展开探讨的科技领 袖们，输出观点尽显务实本色与建设性。
梳理马斯克、纳德拉、黄仁勋、戴密斯·哈萨比斯、达里奥·阿莫代伊等全球 AI 领域核心人物，以及刘强东、汤道生、张雷、张予彤等中国企业家领 袖的发言不难发现，作为AI革命的关键推动者，他们的论述围绕五大核心议题层层展开，既包含对AGI进程、AI 泡沫、AI对就业的冲击和重构等话题的深度思辨，也涵盖了1%资源下的不对称竞争等极 具现实意义的核心话题，为理解AI发展的当下与未来提供了多元且深刻的洞见
AI 发展时间表之争
关于AI尤其是通用人工智能（AGI）的发展节奏，与会科技领 袖们给出了差异极大的预判，尚未形成行业共识。
作为特斯拉、SpaceX和xAI首席执行官的马斯克，即便首次参加达沃斯论坛，也延续了他一贯语出惊人的风格，在这一话题上，他预测“到2030年或2031年，AI将比全人类的集体智慧更聪明”，并明确特斯拉将在2027年底前向公众开售人形机器人Optimus。
与之形成鲜明对比的是Google DeepMind联合创始人兼CEO 哈萨比斯的保守判断，他认为“AGI可能还需要5–10年”，虽然通往人类水平通用人工智能的路径日益清晰，但目前仍缺少“一些关键要素”，但他也没有明确这些要素的具体所指。
美国AI独角兽Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊则聚焦模型能力的短期突破，他认为，在未来一到五年内，人工智能将在大多数任务上超越人类。他表示，只需几年时间就可实现通用人工智能（AGI），“超越人类的能力”可能在2026年或2027年出现。
AI 有泡沫吗？
面对“AI 行业是否存在泡沫”的核心质疑，与会大佬普遍达成“无明显泡沫” 的共识，但均强调价值落地与资源高效利用是避免泡沫的关键。
英伟达CEO黄仁勋提出“五层蛋糕”理论，将AI定义为“人类历史上规模最 大的新型基础设施建设”。他认为，从能源、芯片与计算基础设施、云数据中心、AI模型到应用层，每一层都需要持续建设与运营，最终将渗透到金融服务、医疗健康、制造业等所有低效可压缩领域，产生实实在在的经济收益。他同时提到2025年风投大量流向“AI 原生公司”，这些资本将成为下游就业创造的起点，印证了行业存在真实活力。
微软CEO 纳德拉则给出警示：“要避免AI泡沫，从本质上讲，必须让这项技术带来的收益更加均衡地分配。判断AI是否是泡沫的一个信号是：如果我们谈论的始终只是科技公司，只关注技术本身的发展，那本质上就仅仅停留在供给侧。”
京东集团SEC副主席、京东集团CEO许冉指出，2025年，京东平台上与“AI”相关的搜索量在京东平台上增长了100倍。“我们针对消费者对AI产品的兴趣度开展了调研，结果显示，近50%受访者表示‘产品必须融合AI能力’，人工智能功能已是产品的必选项。”许冉表示。
远景科技集团董事长张雷在论坛期间接受采访时表示：“人类未来需要用到的能量是无限的，可能是现在的十倍，百倍。此时要求能源必须是无限的，低廉的。只有可再生能源能够满足上述两个特点。但与此同时，可再生能源也有自己的挑战，所以我们要用人工智能来解决这些问题。这就是我们要构筑的AI能源系统。”
在张雷看来，中国新能源产品本身已经将AI新科技嵌入到能源基础设施之中。
月之暗面Kimi总裁张予彤认为，从组织层面来看，有几件事值得关注。首先是人和Agent的比例。现在的初创公司规模都非常精简，有一些纯做应用的公司，团队成员甚至不到10人，却拥有数百个智能体（agents）在运营层面协助他们处理大量事务。在张予彤看来，目前 AI 正在赋予所有公司极高的运营杠杆（operation leverage）。
我们应如何监管 AI、适配 AI？
AI的快速发展引发了对监管与社会适配的广泛讨论，大佬们普遍认为需要建立兼顾创新活力与安全底线的治理框架，同时推动社会、企业主动适配技术变革。
达里奥·阿莫代伊则直言，“我认为人们几乎完全没有意识到即将发生什么，也没有意识到其规模到底有多大。”
同时，阿莫代伊认为监管不应阻碍技术进步，而应建立“风险分级机制”，针对不同风险等级的AI应用实施差异化监管。
纳德拉提出AI发展需契合“社会适配性”原则，企业不能仅追求技术参数的突破，更要关注AI对组织、流程的重构。他认为“大公司在AI时代更容易被颠覆”，因为其变化速度往往跟不上技术可能性，而组织适配的核心在于将AI融入工作流，通过重构流程、权限、责任和协作方式，让技术真正服务于企业发展，这也是社会适配的微观基础。
张雷结合AI能源系统的实践表示，要塑造一个面向未来的AI能源体系，因为只有这样的AI能源体系，才能够驾驭好这些永续的，无穷无尽的，同时又是低成本的可再生能源，让它们变得更可依赖，可调度以及可控制，为整个人类文明，尤其是人工智能的发展，提供永续动力。
AI时代，就业结构将如何演变？
关于AI对就业的影响，大佬们普遍认为技术不会完全取代工作，而是重构工作内容、分配就业机会，实体岗位或迎增长，知识型岗位面临调整，同时催生新的技能需求。
黄仁勋以医疗行业为例，AI已成为放射科“关键工具”，但放射科医生数量比以往更多，因为AI加速了读片任务，让医生能专注于更高价值、更高风险的环节。他提到美国面临500万名护士短缺，而护士近一半时间花在文书工作上，AI的病历记录与转写功能能解放劳动力，推动医院扩大招聘，“AI正在提高生产率，因此会创造更多就业机会”。他的核心观点是“AI不会抹去工作，它会重新分配工作内容”。
马斯克则描绘了“供给极大充足”的未来图景：普及化的AI与机器人将让边际生产成本降至极低，商品与服务极度充裕，最终可能让“工作变得不再必要”。他预测未来每个人都会拥有人形机器人，用于照看孩子、照顾老人等场景，机器人数量甚至会超过人类，实体服务领域的岗位需求将被机器人替代，但同时可能催生出与机器人维护、AI训练相关的新职业。
达里奥·阿莫代伊的观点相对悲观，他认为“实体世界的工作岗位可能会更多，而知识工作经济中的岗位会更少”。但他同时强调，劳动者需要主动适配技术变革，通过学习掌握AI工具的使用能力，从“被AI替代”转变为“用AI赋能”。
戴密斯·哈萨比斯建议年轻人“要非常熟练地掌握AI工具”，他认为AI会冲击入门级岗位，但也会创造新的高端岗位，就业市场的核心竞争力将从“知识记忆” 转向“创意应用与问题解决”，教育体系与职业培训需要及时调整，培养适应 AI 时代的核心技能。
张予彤认为，AI极大地帮助个人提供了“超级生产力”工具。“即使在今天，作为一家初创公司，我们在大量招聘时收到的简历已经是个人网站了，几乎没人再给我们发 PDF 文档了。求职者使用网页代码生成产品，即使是以前完全不懂代码的人，也能创建出漂亮的个人网站来申请工作。所以我认为，这种 AI 的采用是由不同层面的因素驱动的。”张予彤表示。
国际秩序重塑时期，中 美AI竞争又将形成怎样的格局？
在国际秩序重构的背景下，中 美AI竞争也成为无法绕开的话题，大佬们普遍认为两国在技术路径、发展优势上呈现差异化特征，良性竞争将推动全球AI进步，过度割裂则会损害行业生态。
哈萨比斯在论坛期间表示：“中国人非常有能力。我觉得像字节跳动这样的领 先公司，可以说是最 具实力的，他们或许只比前沿水平落后六个月，而不是一两年。”
同时，他并不认为中国AI发展对西方构成灾难性威胁，他在采访中称赞 DeepSeek的模型令人印象深刻。他说：“中国企业非常擅长追赶前沿水平，而且这种追赶能力正不断增强。但我认为，它们尚未证明自己有能力突破前沿、实现引领性创新。”
纳德拉从全球科技生态角度强调，AI的发展需要开放的合作环境，技术脱钩与供应链割裂会导致全球创新效率下降。他认为中 美作为 AI 领域的核心玩家，应在能源效率、技术标准、伦理规范等方面建立沟通机制，避免 “赢者通吃” 的零和博弈，共同维护全球 AI 生态的多样性与包容性。
刘强东则从消费市场角度看待这一话题，他认为中国庞大的消费群体与丰富的应用场景，为AI技术提供了绝 佳的迭代土壤，而美国在底层算法、芯片技术上的优势，也是全球AI发展不可或缺的支撑。中 美在AI消费应用、搜索技术等领域的相互借鉴与竞争，将推动全球AI技术更快走向成熟。
汤道生指出，中国市场普遍关注AI应用的实际收益与成本控制，腾讯通过云服务提供优化方案，“我们始终致力于优化AI的使用成本，使其能够普及推广，惠及更广泛的群体，不让任何人掉队。”
在探讨中 美AI竞争格局时，张予彤分享了一个极 具冲击力的观点，她谈到，Kimi 仅使用美国顶 尖实验室1%的资源，就开发出Kimi K2､Kimi K2 Thinking这样全球领 先的开源模型，甚至在部分性能上超越美国的顶 尖闭源模型｡“从创业第 一天起我们就清醒地意识到，中国初创公司没有随意堆砌算力的条件。”她表示，这也迫使Kimi通过大量的基础研究创新来换取极 致的效率。
写在最后
2026年达沃斯的AI论战，是一场关于“未来可能性”的集体思辨。从人工智能发展的时间线之争，到泡沫与否的价值思辨，从监管框架的构建探索，到就业结构的社会发展思考，再到中 美竞争格局的理性审视……分歧背后是技术演进的不确定性，共识之下是对AI 重塑世界的确定性预判。
欣喜的是，在这个我们正在共同经历的科技革命进程中，中国技术、中国面孔和中国声音的分量越来越重。
