一、从“边际”看创新：被忽视的市场过程

过去十年，中国舆论场把“创新”一词几乎送给了实验室和工程师。只要出现更强大的算法、更算力的芯片、更庞大的模型，媒体便齐声欢呼“颠覆式创新来了”。然而，如朱海就老师在文章“ 经济的边际思维与总量思维：人工智能并不意味着创新 ”所提醒的：创新不是技术概念，而是市场过程概念；它的起点是企业家在边际上觉察到“消费者尚未被满足的潜在需求”，终点是盈亏表上的正利润。没有这一首尾相接的动态试错，任何炫目的技术都只是物理形态的堆砌，而非经济意义上的创新。

把镜头拉远，人工智能在中国被纳入地方政府“赛马”考核：补贴、基金、用地、人才公寓一拥而上。总量指标确实亮眼——参数破万亿、融资破千亿、园区破土动工面积破百万平。但从边际视角看，政策制造的需求幻象扭曲了价格信号：当补贴把成本曲线人为压低，大量本不该存在的“AI+”项目存活下来，它们并不对应消费者真实的边际需求，而对应“政府预算软约束”这一特殊需求。结果是，市场无法通过亏损机制出清落后产能，于是出现“卷”——企业不是在更好满足消费者，而是在更好满足审批者；不是创造利润，而是争夺补贴；最终把价格压到真实成本以下，全行业一起耗光现金流。

二、从“总量”看干预：凯恩斯式刺激的现代翻版

凯恩斯主义把宏观经济简化为几个总量：Y=C+I+G+NX。只要Y低于潜在水平，就通过扩大G、刺激C、拉动I把缺口补上。至于资源如何在边际上重新配置，如何借价格信号完成跨期协调，被抽象掉了。

当下对人工智能的宏大叙事，恰是这一总量思维的延伸：
\1. 把“数字经济规模”写进五年规划，设定年均增长百分之几；
\2. 把“每万人拥有有效算力”当成新型基础设施指标；
\3. 把“AI核心产业规模”视为代表国家竞争力的单一数字。

当这些总量指标成为政绩，官员自然倾向于用信贷、补贴、税收返还等杠杆快速做大“G”和“I”的份额，以换取短期GDP。问题在于，技术—商业可行性被行政可行性替代，企业家的边际计算让位于官员的总量考核。于是，资源大规模涌向能被统计口径捕捉到的“硬项目”——芯片、服务器、园区土建，而消费者最迫切、却难以在统计上即刻体现的“软需求”——更好的医疗分诊、更省心的老人陪护、更便宜的教育内容——被系统性地忽视。

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三、“卷”与“刺激消费”：一对孪生的总量幻觉

朱海就老师的文章“ 经济的边际思维与总量思维：人工智能并不意味着创新 ”指出，“卷”不是竞争本身，而是竞争被干预锁死后的耗散式压价。其逻辑链条是：补贴→企业错误入局→产能过剩→无法退出→只能降价抢份额→全行业亏损但仍死撑。

与此同时，当消费数据下滑，主流声音再次呼吁“发券、降息、减税”以刺激消费。然而，如果消费者的边际购买力受制于“没有真正改善的新品”，仅靠转移支付提高“总量购买力”，只是把储蓄搬到当期消费，把未来的潜在需求提前折现，并不能增加社会真实财富。人工智能炫技式应用同样陷入这一怪圈：厂商用补贴价把智能音箱卖到99元，消费者买回家却只是当闹钟用；GDP统计里当年“最终消费”增加，生产端却并未对应创造出能持续满足边际需求的结构。

**四、创新的本真：让边际试错重新流动 ** 要打破僵局，必须回到“边际—过程”视角，重塑企业家发现与盈亏机制：
\1. 退出常态化：取消各类“白名单”式续命贷款，让僵尸AI公司破产，把GPU、人才、办公空间重新释放给能创造正利润的项目；
\2. 价格自由化：逐步取消按项目发放的算力券、数据券，让算力与数据真正标价，引导企业根据“谁愿意出高价”来识别最迫切的边际需求；
\3. 监管中性化：对国有和民营、平台公司和初创企业实行统一合规尺度，避免“大而不能倒”或“小而全补贴”造成边际扭曲；
\4. 财政公开化：所有产业基金出资与回报定期披露，用市场收益率而非“带动社会投资”自我循环论证，让纳税人看清每一笔补贴的机会成本；
\5. 金融市场化：推动科创板、北交所转向注册制下的严格退市，允许做空与集体诉讼，让股价成为可以快速惩罚失败、奖励成功的边际信号。

只有在“进退自如、价格真实、规则中性”的制度土壤里，人工智能才会从“政府点菜”转向“消费者点菜”：

• 陪护机器人先被养老机构自发采购，而非被民政补贴指定； • 工业视觉算法先帮中小企业节省质检成本，而非先被写进示范项目； • 大模型先因解决律师检索判例的痛点而收费，而非先因通过部委测试而拿奖。

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五、结语：把创新还给市场过程

人工智能毫无疑问是通用目的技术，但技术本身不会自动变成经济创新。创新只能孕育于企业家在真实价格指引下不断试错、盈利、再试错的边际过程；任何绕过这一过程、以总量指标直接“喂养”技术的做法，都会把宝贵的资本与人才锁死在非生产性领域，最终把一场技术革命演化成又一轮“卷”与过剩。

中国经济走到当下，需要的是对边际思维的重新确认：

• 让价格信号说话，而非让规划指标说话； • 让盈亏机制淘汰，而非让补贴机制续命； • 让消费者的边际需求牵引，而非让官员的总量考核牵引。

人工智能的未来不在更高调的发布会，而在更谦卑的市场过程：在那里，每一个算法、每一张芯片、每一次参数调优，都必须通过“有没有人愿意掏腰包”这一最严苛的边际测试；在那里，创新不再是被部委盖章的荣耀，而是企业家利润表上跳动的正数；在那里，技术才真正服务于人，而非服务于统计。

放下“总量”执念，回归“边际”的本真，中国的人工智能方能走出补贴的温室，在风吹雨打的市场里长成参天大树；也唯有如此，“创新”二字才能找回它百年前被奥地利学派赋予的原始含义——不是炫技，不是宏大叙事，而是日复一日、在价格与利润间悄悄发生的、让资源更好地满足人的需求的动态过程。