问题——从“数字化应用”迈向“智能化重构”，顶层设计面临更高要求。政府工作报告把“支持公共云发展”“打造智能经济新形态”纳入国家层面部署，表达出清晰信号：我国经济增长动能正从要素投入和流程优化，转向以智能能力为核心的系统性重构。刘尚希指出，智能经济不是简单叠加新技术，而是当机器具备自主感知、推理、决策与执行能力后，对企业组织、产业链协作乃至公共治理方式带来的深刻变化。如果仍沿用工业经济的线性扩张逻辑推进，将难以适应“分布式协同、实时匹配、智能运行”的新特征。 原因——“硅基大脑”成为关键底座，但要素结构与制度供给仍有短板。刘尚希将智能经济的底层能力概括为“碳基智慧与硅基自主的融合”。其中，“硅基大脑”并非单一模型或系统，而是以公共云为载体、以算力为支撑、以数据为养料、以算法为核心的分布式智能生态，承担连接研发、应用与交易的数字空间中枢功能。近年来我国算力基础设施加快发展。据有关数据显示，截至2025年底，全国算力总规模同比增长96%，全球占比约21%，一体化算力网络加速成形。但同时，算力结构性失衡、区域供给差异、行业算力利用效率不高等问题仍较突出，影响底座能力向产业端传导。更值得关注的是制度与机制的“适配滞后”：数据共享壁垒、资产化规则不清、合规成本偏高、监管科技能力不足等因素，容易使智能化建设停留点状试验，难以形成稳定生态。 影响——企业组织形态与生产方式正在被重塑，产业竞争逻辑加速变化。刘尚希认为，硅基大脑的普及正推动微观主体发生明显变化：一上，“一人公司”等新型组织形态出现，借助多智能体协同系统，个人也能完成研发、生产、营销、服务等全链条事务，创业门槛与运营成本显著降低；另一方面，制造业“黑灯工厂”等场景加速落地，通过智能系统实现持续运行与自主调度，推动效率提升与成本下降。更深层的变化在于产业协作方式转变：从以人工对接为主转向系统自动撮合；从经验驱动决策转向数据驱动决策；从层级化管理转向分布式协同。带来的不只是企业内部流程优化，更是产业链分工、供需匹配与创新组织方式的重构，国际竞争优势也将更取决于底座能力、要素配置效率与制度环境。 对策——以生态思维统筹底座建设、要素流通与制度创新，形成可复制可扩展的落地路径。围绕“打造智能经济新形态”，刘尚希提出关键在于“跳出工业经济逻辑”，把公共云、算力、数据、算法与场景应用作为系统工程推进。 其一，夯实以公共云为关键载体的底座能力，推动算力网络协同和结构优化。在算力供给快速增长的基础上，更要强调结构适配与调度效率，促进通用算力、智能算力与边缘算力协同布局，提升跨区域、跨行业的弹性供给能力，降低中小企业获取算力与工具的门槛，让底座能力更有效扩散到实体经济。 其二，打通数据要素流通堵点，以高质量数据供给提升智能系统能力。我国拥有超大规模市场与完整产业体系，数据总量与场景丰富是优势，但“有量无质”“孤岛林立”等问题制约数据价值释放。需要推动公共数据开放共享与规范利用，促进企业数据在合规前提下流通，完善确权、定价、交易与责任边界等规则，形成可操作的标准体系与可信流通机制，让数据真正成为可流转、可增值、可赋能的资产。 其三，促进算法能力在可控、安全、可评估框架下迭代升级，强化关键环节治理能力。智能系统进入生产、金融、医疗、交通等关键领域后，应同步提升风险识别、审计评估与应急处置能力，补齐监管科技短板，推动形成与新技术相匹配的治理体系，避免“技术跑得快、制度跟不上”带来的系统性风险。 其四，以应用场景牵引生态成型，推动虚实融合的规模化落地。智能经济的价值最终体现在产业与民生场景中。应以制造业、现代服务业、城市治理等领域为重点，打造一批可复制推广的标杆项目，形成从底座到要素再到应用的闭环，减少碎片化建设带来的重复投入与资源浪费。 前景——智能经济将成为高质量发展重要增量，但关键在“底座能力+要素效率+制度供给”的同步发力。多位业内人士认为，随着公共云体系完善、算力网络协同提升、数据要素市场化配置机制加快健全，智能经济有望在更大范围渗透到研发设计、生产制造、供应链管理、公共服务等环节，推动传统产业升级与新产业新业态成长。同时，就业结构调整、企业合规成本、数据安全与隐私保护、算法透明与责任界定等议题仍需通过改革与创新持续完善规则体系，以更稳定、可预期的制度环境护航新动能成长。
智能经济的兴起不仅是技术变革，也在检验传统经济治理体系。把握技术演进规律的同时，更需要以制度创新打破路径依赖，构建与智能时代相适应的新型生产关系。这既是治理能力的挑战，也是实现高质量发展的重要机遇，需要政府、企业和社会各界形成合力，共同推动智能经济发展迈向新阶段。