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黄奇帆最新演讲:AI时代,最稀缺的5类人才
黄奇帆最新演讲:AI时代,最稀缺的5类人才黄奇帆最新演讲:AI时代,最稀缺的5类人才
当前全球贸易格局持续迭代，服务贸易占全球贸易比重已从三十年前的5%升至25%，欧美发达国家更是达到30%～40%。
服务贸易的附加值远高于货物贸易：1000亿美元货物贸易，最终增加值仅200亿美元左右；而1000亿美元生产性服务贸易，增加值可达700～800亿美元。
我国已连续多年位居全球货物贸易第一大国，但货物贸易大国不等于贸易强国，服务贸易规模与质量，才是贸易强国的核心标志。
目前我国服务贸易占总贸易比重仅13%，远低于全球20%～25%的平均水平。想要实现从贸易大国到贸易强国的跨越，必须大力发展生产性服务贸易，推动服务贸易占比提升至25%～30%。
第四，生产性服务业是培育新质生产力、提升全要素生产率的核心基础。
发达国家经济增长70%以上依靠全要素生产率驱动，摆脱了对矿产、资金、低端劳动力的依赖；而我国目前仅25%的增长来自全要素生产率，75%依靠资源、资本、劳动力等传统要素投入。
生产性服务业属于人才密集、技术密集、创新密集型产业，不消耗矿产资源、不依赖低端劳动力、无需大规模固定资产投入，核心依托高端人才与科技创新。
大力发展生产性服务业，能够持续优化我国经济结构，提升全要素生产率，培育纯粹的新质生产力，实现高质量可持续发展。
三、AI时代，最稀缺的5类人才
既然创新融合的每一个阶段、每一个环节都依托生产性服务业，而生产性服务业又是“人才密集、技术密集、创新密集型产业”。
那么，AI时代到底需要什么样的人才？
当下人工智能发展已经告别单点技术突破阶段，迈入全要素重构的全新时期，AI竞争不再单纯比拼算力、模型、数据等单一技术指标，而是转向全方位、体系化的综合实力较量。
未来人工智能竞争，表面上是模型、算力、数据、应用和能源的竞争，本质上是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。
谁能率先形成跨学科、跨行业、跨组织、跨制度的人才协同体系，谁就能把技术优势转化为产业优势、治理优势和发展优势。
要建立“五环协同”人才组合体系，覆盖五大发展环节，囊括20类核心人才，完整打通人工智能从原始创新到安全治理的全产业链条。
第一环：人工智能创新发展，需要研发型人才群
第一环聚焦从0到1的原始创新，破解人工智能底层技术跟随模仿的困境，依靠五类研发型人才夯实技术根基，决定人工智能长期发展的能力边界。
基础理论与算法科学家主攻智能底层原理，突破智能涌现、因果推理等核心难题，摆脱堆算力、堆数据的低效内卷；
大模型与多模态模型专家负责算法落地，搭建可迭代、可部署的各类智能模型底座；
数据与知识工程人才梳理异构产业数据，搭建适配模型学习的标准化知识体系；
智能算力与系统工程人才保障大模型训练、推理全流程稳定运行，实现技术从实验室走向规模化应用；
AI安全与评测科学家提前防范模型幻觉、对抗攻击等风险，让技术创新与安全管控同步推进。
这五类人才构成人工智能创新发展的研发型人才群，支撑人工智能从科学原理走向模型能力，从实验突破走向系统能力。
第二环：人工智能转化落地，需要工程化与场景化人才群
当前人工智能最大发展瓶颈并非模型技术，而是技术与产业场景脱节。
第二环聚焦从1到N的规模化落地，依托五类工程化与场景化人才，打通技术到产业的“最后一公里”。
行业领域专家作为需求定义者，立足制造、金融、医疗等细分行业真实痛点，避免AI技术脱离实际业务；
AI产品经理与解决方案架构师将行业需求转化为标准化智能工作流，让模型能力贴合业务实际；
软件工程与平台工程人才实现AI系统稳定运维、弹性扩容，让演示级技术变为企业可用的成熟系统；
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
服务贸易的附加值远高于货物贸易：1000亿美元货物贸易，最终增加值仅200亿美元左右；而1000亿美元生产性服务贸易，增加值可达700～800亿美元。
我国已连续多年位居全球货物贸易第一大国，但货物贸易大国不等于贸易强国，服务贸易规模与质量，才是贸易强国的核心标志。
目前我国服务贸易占总贸易比重仅13%，远低于全球20%～25%的平均水平。想要实现从贸易大国到贸易强国的跨越，必须大力发展生产性服务贸易，推动服务贸易占比提升至25%～30%。
第四，生产性服务业是培育新质生产力、提升全要素生产率的核心基础。
发达国家经济增长70%以上依靠全要素生产率驱动，摆脱了对矿产、资金、低端劳动力的依赖；而我国目前仅25%的增长来自全要素生产率，75%依靠资源、资本、劳动力等传统要素投入。
生产性服务业属于人才密集、技术密集、创新密集型产业，不消耗矿产资源、不依赖低端劳动力、无需大规模固定资产投入，核心依托高端人才与科技创新。
大力发展生产性服务业，能够持续优化我国经济结构，提升全要素生产率，培育纯粹的新质生产力，实现高质量可持续发展。
三、AI时代，最稀缺的5类人才
既然创新融合的每一个阶段、每一个环节都依托生产性服务业，而生产性服务业又是“人才密集、技术密集、创新密集型产业”。
那么，AI时代到底需要什么样的人才？
当下人工智能发展已经告别单点技术突破阶段，迈入全要素重构的全新时期，AI竞争不再单纯比拼算力、模型、数据等单一技术指标，而是转向全方位、体系化的综合实力较量。
未来人工智能竞争，表面上是模型、算力、数据、应用和能源的竞争，本质上是人才组合、组织能力和生态治理的竞争。
谁能率先形成跨学科、跨行业、跨组织、跨制度的人才协同体系，谁就能把技术优势转化为产业优势、治理优势和发展优势。
要建立“五环协同”人才组合体系，覆盖五大发展环节，囊括20类核心人才，完整打通人工智能从原始创新到安全治理的全产业链条。
第一环：人工智能创新发展，需要研发型人才群
第一环聚焦从0到1的原始创新，破解人工智能底层技术跟随模仿的困境，依靠五类研发型人才夯实技术根基，决定人工智能长期发展的能力边界。
基础理论与算法科学家主攻智能底层原理，突破智能涌现、因果推理等核心难题，摆脱堆算力、堆数据的低效内卷；
大模型与多模态模型专家负责算法落地，搭建可迭代、可部署的各类智能模型底座；
数据与知识工程人才梳理异构产业数据，搭建适配模型学习的标准化知识体系；
智能算力与系统工程人才保障大模型训练、推理全流程稳定运行，实现技术从实验室走向规模化应用；
AI安全与评测科学家提前防范模型幻觉、对抗攻击等风险，让技术创新与安全管控同步推进。
这五类人才构成人工智能创新发展的研发型人才群，支撑人工智能从科学原理走向模型能力，从实验突破走向系统能力。
第二环：人工智能转化落地，需要工程化与场景化人才群
当前人工智能最大发展瓶颈并非模型技术，而是技术与产业场景脱节。
第二环聚焦从1到N的规模化落地，依托五类工程化与场景化人才，打通技术到产业的“最后一公里”。
行业领域专家作为需求定义者，立足制造、金融、医疗等细分行业真实痛点，避免AI技术脱离实际业务；
AI产品经理与解决方案架构师将行业需求转化为标准化智能工作流，让模型能力贴合业务实际；
软件工程与平台工程人才实现AI系统稳定运维、弹性扩容，让演示级技术变为企业可用的成熟系统；
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