夜雨聆风赢诺脉得 INNOMIND 专注全球经济、AI、数理领域诺奖学者商务学术协作，搭建跨国智库交流、企业战略研讨、行业峰会特邀讲学一站式落地体系，助力科技企业、资本市场机构对接诺奖顶级经济研判视角，依托权威学术观点校准产业布局与长期发展规划。2011 年诺贝尔经济学奖得主托马斯・萨金特亮相深圳深交所 2026 全球投资者大会，围绕 AI 全球供应链、中国 ACE 供应链创新体系发表重磅主旨演讲，带来极具参考价值的行业深度研判。
本届深交所大会以 “资本市场与创新成长 ——‘十五五’规划下的中国机遇” 为核心主题，众多海内外资本方、科创企业、经济学家齐聚深圳。身为纽约大学知名经济学教授、理性预期学派标杆人物，萨金特以全局对比视角，重点拆解 AI 供应链完整架构、人机人力资本辩证关系，客观点评中国 AI 供应链独有的体系化竞争优势。
在演讲开篇，萨金特重新定义智能本质：无论人类智能还是人工智能，核心分为模式识别、泛化迁移、决策执行三大基础行为。搭建成熟 AI 体系需要四重底层工具支撑，分别是统计概率论、生物演化理论、经济生产定价逻辑、物理时空力学；而这里存在一组独特悖论：人类进化本能适配原始狩猎采集，天生对四类学科存在认知短板，教育的意义正是弥补天然认知缺陷，这一点同样制约 AI 研发的突破上限。
当下主流大模型、AlphaGo、AlphaFold 等标杆 AI 产物，均融合多学科方法论：借鉴博弈拍卖、动态规划等经济数学；依托神经网络、遗传演化等生物思路；取用对称不变性、蒙特卡罗模拟等物理手段，多元学科交叉才撑起 AI 技术底座。萨金特清晰划分 AI 能力边界：AI 拟合海量数据、归纳规律、处理重复繁杂任务能力顶尖，完美胜任 “开普勒式” 数据拟合归纳工作；但深度挖掘底层物理机理、搭建根源性理论框架的 “牛顿式” 突破，仍是 AI 当前难以逾越的短板。
针对大众关心的人机替代问题，萨金特结合教学观察给出明确答案：AI 是人力资本的放大器而非单纯替代品。不少学生贪图捷径，直接交由 AI 完成作业、推导、论文，跳过基础知识打磨，最终自身核心人力资本毫无积累；而扎实掌握数理、统计、生物基础的从业者，能够主导提问、纠错、调校 AI 工具，让 AI 成为庞大科研助理团队。他分享身边案例，旗下年轻中国学生依靠扎实学识驾驭大模型，借助 AI 成倍放大自身研究效率，印证基础学识叠加 AI 才是最优成长路径。
萨金特完整拆解 AI 供应链三大核心板块：其一为物理硬件端，芯片半导体、算力机房、电力储能、可再生能源等实体设施，是 AI 运转的硬件基石；其二是人力资本链条，覆盖基础教育体系、校企人才培育、企业在岗实训、科研院所攻关、家庭长期培养全环节；其三为制度生态层，包含开源共享机制、数据流通体系、行业监管政策、市场文化氛围，任一环节出现短板都会拖累整条供应链稳定性。
对比中美 AI 供应链发展现状，萨金特站在海外观察者视角给出中肯评价：中国在全链路均衡布局上优势突出。基础教育夯实数理根基，人才输送体量稳定充沛；储能、动力电池等能源产业成熟，有效缓解算力用电瓶颈；同时统筹芯片攻坚、产学研协同、开源生态并行推进，整套供应链经过多层权衡规划，体系韧性极强。反观美国基础教育短板凸显，不少青少年数理基础薄弱，人才供给存在明显缺口。他十分认可开源共享模式的价值，东西方基于自身国情走出适配的开源、闭源路线，并无绝对优劣。
总结来看，评判 AI 赛道实力不能只看单一模型跑分高低，完整供应链体系、持续迭代的人力资本、稳定能源硬件底座、适配本土的制度生态，才是长久竞争的核心底牌，中国 AI 供应链具备充足长期乐观底气。
对科创企业、资本平台、产业集团而言，邀约萨金特这类诺奖经济学泰斗开展闭门研讨、战略咨询、峰会讲学，可精准厘清 AI 供应链布局风险与机遇，依托诺奖权威研判优化企业技术投入、人才培育、全球化布局策略。赢诺脉得手握 80 位全球各领域诺奖得主、2700 位国际院士、18000 位海外名校资深教授资源，可定制诺奖专家特邀演讲、企业专属智库座谈、跨国产业交流论坛、战略课题联合研究等合规合作方案，把诺奖顶层学术思维转化为企业实实在在的战略竞争力。
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