在量子位主辦的MEET2026智能未來大會上，上海交通大學上海高級金融學院金融學教授朱寧以經濟學視角，對人工智能時代的人類定位與經濟變革展開深度探討。這場匯聚近30位產業代表、吸引1500名線下觀眾與350萬線上參與者的行業峰會，因這場思想交鋒引發廣泛關注。

朱寧教授從經濟學本質出發，指出該學科數百年來始終圍繞"稀缺性"展開研究。傳統經濟學框架中，時間、算力、創意被視為人類核心優勢資源，但AI的崛起正在改寫這一認知。他以學術研究為例：過去博士生需耗時數年的論文撰寫工作，如今AI可在短時間內完成90%的內容生成。這種效率躍遷不僅沖擊個體勞動價值，更動搖了以稀缺性為基礎的資源配置體系。

生產與消費的邊界在智能時代愈發模糊。當機器人技術突破物理限制，藍領工作的自動化進程加速推進，白領崗位的重復性任務同樣面臨替代風險。這種雙重擠壓帶來嚴峻挑戰：若人類逐步退出生產環節，收入分配機制、社會保障體系乃至整個經濟結構都將面臨重構壓力。朱寧特別強調，這種變革不僅發生在職業領域，更將重塑人類對自身價值的認知。

資源配置邏輯的轉變更具顛覆性。傳統市場機制強調"人"的核心地位，而算法決策體系的介入創造了新的競爭維度。朱寧描述了21世紀可能出現的競爭圖景：人類不僅要與智能系統爭奪決策權，不同算法體系之間也將展開資源博弈。這種轉變在國際貿易領域尤為顯著，當跨境交易逐漸脫離物理形態，服務貿易占比持續提升，新的治理規則與責任劃分體系亟待建立。

全球發展格局因AI技術呈現顯著分化。國際貨幣基金組織總干事在近期活動中指出，高收入國家與新興經濟體在技術獲取能力上的差距正在擴大。MIT經濟學教授的研究顯示，全球僅有不足20家企業具備大模型研發實力，這種技術壟斷可能加劇財富分配失衡。更值得關注的是，即使掌握相同技術，不同國家在應用深度與轉化效率上的差異，或將重塑現有國際經濟秩序。

職業分類體系在智能沖擊下加速瓦解。傳統"白領-藍領"的二元劃分失去解釋力：機器人技術進步使體力勞動自動化程度提升，而AI多模態發展則拓展了語言模型的應用邊界。朱寧援引與凱文·凱利的對話指出，當前語言模型僅覆蓋人類需求的有限領域，但隨著算力突破與數據積累，所有行業都將經歷更深層的變革。這種背景下，"行業安全性"的追問已失去意義，掌握智能技術共生能力成為關鍵。

這場變革最終指向哲學層面的終極叩問。當算法開始替代人類進行創造性思考，當想象力不再是專屬特權，"人之為人"的本質特征需要重新定義。朱寧提醒，這種認知重構不僅關乎經濟學范疇，更涉及存在主義層面的自我認知。在智能系統持續突破的當下，人類必須通過持續創新來維系其獨特價值，這場關于主體性的探討，或許將成為智能時代最重要的思想命題。