互联网+到AI+：历史的辩证发展

一、问题的提出

互联网+文件里，平台企业是基础能力与入口的开放者、行业数字化的平台搭建者、创新生态的孵化与放大器。政策工具围绕“开放接口→汇聚要素→撮合交易/协同→规模化外溢”展开，正是平台经济的典型逻辑。然而，AI+行动更多强调基础设施能力栈的建设——围绕模型、算力、数据、开源、标准与应用服务链构成“底座”。在应用渗透方面，AI+强调中试基地，行业应用共性平台、软件信息服务企业智能化转型、培育AI应用服务商等，基本没有平台的痕迹。

这似乎不难理解。2015年时互联网已发展十多年，中国平台企业已取得举世瞩目的成就和巅峰级的经营态势；2025年，新范式下的AI产业发展方兴未艾，中国的人工智能企业还在卡脖子的隐忧下寻找商业模式。由此产生另一个疑问：AI产业基础没有稳固就推AI+，似有仓促之嫌？

然而，更深层次但不便明言的原因在于：以平台企业为龙头推动互联网要素向产业渗透的思路，从结果上来看并不成功。如果理解这背后的原因，并认识到AI+与互联网+价值创造逻辑的差异，便能理解为何AI+计划淡化平台逻辑且并不仓促。

二、产业互联网的高开低走

在产业热情高涨的2015年前后，“互联网+”在产业界的对应概念是“产业互联网（2B）”。之初，两股产业力量在争夺这个概念的解释权。一股是BAT为代表的互联网厂商，一股是亚信、用友等传统IT厂商。后者很快在话语权争夺中失利淡出，前者在付出了真金白银后获得了舆论胜利。然而，2022年，代表腾讯拓展产业互联网的CSIG遭遇重大挫折，裁员重组；2025年，在互联网+规划的收官之年，阿里亏本出清新零售资产。

平台企业曾相信其消费侧控制力能延伸到企业侧，实现所谓的挟消费者以令供给（或C2B）。它们也相信，流量的商业吸引力与云计算的技术经济性，在前后端高度互补，能深度推动产业与企业的数字化转型。但是，该思路最大化变现平台稀缺资源（流量与技术），却难获得客户衷心认同。前后台都由平台掌控，无论冠以什么时髦词汇，终究只是平台一厢情愿。

“赋能”一词，隐含着平台企业的居高临下。它忽视了企业私有知识是技术发挥价值的前提。不同于购买软件（如ERP、Windows），产业互联网转型不是甲方出钱，乙方提供价值那么简单。如果甲方不开放私有知识，再高超的技术也不能产生价值。互联网企业最初不愿承认该前提，因为这意味着价值的相当部分应归功于企业客户自身。后来，它被教育、意识到企业市场的攻克难度远高于、利润率却远低于流量生意，激情便退却了。2020年后，平台思维逐步让位于传统2B思维。理论上，若互联网技术和企业私有知识是缺一不可的互补品，则面临典型的治理问题：强互补品只有置于统一控制下才能让价值创造发生。这种统一控制有两种可能形式：所谓的互联网+ vs +互联网。由于网络效应能创造陡峭的技术采纳曲线，官方的互联网+定义指出要“充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用”。类似平台“服务”中小商家的模式A：平台强势获取了数据控制权、使用权、迁移权等，单方面控制技术应用与知识/数据。然而，技术采纳是政策目标却不是企业目标。从长远来看，知识是企业发展唯一可依赖的东西，不会被轻易交给平台成为被配置和集成的要素。稍有规模的企业更青睐截然相反的模式B：不仅不把知识/数据交给乙方，还强势要求乙方对技术进行定制化。这样，互联网要素成为被集成的一方，与最初的政策期待南辕北辙。

值得指出，不少产业互联网项目以改造传统行业的商业模式和价值网络为己任，其阻力不仅来自于个体企业内部，更来自于产业链上下游主体间形成的坚固的游戏规则与惯例，即制度。这方面分析请参考产业互联网制度视角。

三、AI+的进展将快于互联网+

无论互联网+还是AI+，从政策制定的角度，都是寻求新技术要素的技术扩散以提升全要素生产率。至于+号放在前面还是后面，则是企业微观层面的实施路径问题，暂且不论。本部分阐述我对AI+相对乐观的三大理由：开源大模型、AI独特的技术本质以及AI应用的群众基础。

一是开源大模型从供需两方面促进AI技术扩散。一方面，供给侧进入门槛大大降低。互联网开源，而平台企业的技术产品私有。AI底层模型开源，而智能体应用私有。看起来一样，但区别在于，平台企业的技术产品受益于用户驱动的数据飞轮，相当长时间内代表着业界最高水平，非新进入者可企及。相比之下，开源模型本身在模型军备竞赛中不断提升，而创业者随时可接入最新模型，进入门槛大大降低。另一方面，需求方的使用门槛大大降低。无需担心被锁定和数据让渡，企业因而可能更大胆地采纳AI。这方面在今年的DS热得到了验证。值得期待的是，得益于模型驱动的开发范式极大地降低开发成本，过去只有大型企业才能享有定制服务，而今基于开源模型的定制应用开发完全可能面向中小型企业。

二是作为认知技术的AI比作为通用连接的互联网更有容易扩散。尽管都是通用目的技术，互联网与AI的性质非常不同。如下表所示，互联网+着眼于构建网络，而AI+致力于提升节点效率。互联网的互补品（通常是外部资源）来自采纳者之外，而AI的互补品（最核心的就是知识）来自采纳者自身。因此，互联网+的前提是与生态成员达成共识。这并不容易。反之，AI+在组织内便可以执行。这个差异会放大技术采纳的竞争效应，推动技术扩散。试想，当某企业得知其竞对在开展产业互联网项目和AI项目时，各将作何反应？后者可能会让该企业更紧张，因为他知道商业模式转型、生态共识不那么容易达成，而AI可能直接影响服务的成本结构、组织运营效率，具有直观的竞争影响。

三是AI采纳具有更好的群众基础。如果说互联网+是一个outside-in和top-down的思路，AI+则更像inside-out和bottom-up。尽管互联网是从C端渗透到B端，但两类应用之间几乎没有联系，而员工也希望区分工作与生活。但企业的AI采纳过程很可能是从员工自发使用AI工具开始的。这不仅意味着企业采纳AI比较容易上手，也意味着员工流动有利于提升企业AI采纳率。互联网+由于通常是企业级项目，这种效应或不甚明显。

到此为止，本文讨论了与AI+行动相关的两个疑惑。一方面，为何“平台”的地位在该文本中地位大幅下滑？我的回答是，靠平台规模化集成、优化传统要素的路线推动技术扩散的思路是一厢情愿的，其挫折是广大传统企业用脚投票的结果。另一方面，在AI产业基础尚未巩固的当下出台AI+是否为时过早？我的回答是，并不。无论政策采取什么态度，各行业企业已经自发采纳AI，为时过早的问题并不存在。对比互联网+和AI+，我们看到后者更像对市场行动的成全，而前者更像政府对平台企业不切实际的期待。

四、智能体互联网：互联网和AI辩证统一

愚见，AI+文件的一个明显缺憾是智能体互联网的缺席。尽管该文本汲取了互联网+行动的若干反面经验，但没有辩证地看待、深刻地思考互联网和AI的关系，以及互联网对AI+政策目标实现的可能助益。

互联网+行动的一个底层逻辑是利用网络效应驱动技术采纳。这并没有错。错的是把网络效应与平台商业模式以及平台企业画了等号。殊不知，网络效应并不必然依赖于平台。比如，email普及显然受益于网络效应，但它与平台的关系不大，平台也并不能像限制微信用户那样限制跨平台email交流。这背后，是类似于SMTP的开源协议代替了封闭平台的角色。

类似地，智能体互联网是基于开源协议、以智能体为节点的复杂自适应网络，是承载AI新场景、新业态、新模式的基础设施。互联网从最初的分布式开放架构发展到平台主导的消费互联网，伴随着智能和数据向平台的集中。物极必反，在开源模型以及开放协议的支持下，智能体互联网将实现智能向节点的重新分布，有望改写当前消费互联网格局。
文件提出“到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段”。以此反观当下：智能体产业仿佛2000年前后的web1.0，门户网站时代，进入了互联网的门槛但并未实现爆炸式增长。门户网站把专业内容搬到网站上，用户只消费内容却不生产。这就好比，当下的智能体主要是智能体工具服务——尽管显然提升了服务效率，但没有网络效应。智能体互联网则类似于web2.0：智能体不再只代理服务方，更代理需求方，需供侧智能体互动形成网络效应：越多的需求方智能体带来越多的供给，越多的供给侧智能体带来越多的需求，进而推动智能体经济成型。