摘要：通用人工智能开源与闭源大模型技术的突破，标志着人类社会开启了通用人工智能时代。人工智能技术发展正快速推动资本主义社会发生深刻变革，主要体现在生产力变化的三个方面：劳动资料从具体工具演变为通用生产系统，劳动对象从实体自然资源向虚拟数据资源转移，劳动者内涵变化为人机协同。审视资本主义新变局可以看到，通用人工智能在资本主义制度下的发展与应用，明显加剧了生产资料的数据化垄断、分配关系结构性失衡以及消费关系的异化。人工智能技术发展推动了资本主义社会新权力结构的形成，进而演化为以技术和数据为驱动的“技术资本主义”新形态。以DeepSeek为代表的中国自主开源大模型的成功实践，显示了中国在推动通用人工智能发展中的独特优势，也为中国构建通用人工智能发展新模式，推动全球人工智能治理提供了中国式现代化模式选择。

目录

一 通用人工智能引发资本主义社会生产力变革的再认识

二 通用人工智能重塑社会再生产的再认识

三 通用人工智能推动资本主义社会“新权力”结构异化

四 通用人工智能时代的中国式现代化选择

五 结　语

当下，以DeepSeek、ChatGPT 等开源与闭源人工智能大模型为代表的新一代人工智能技术发展取得颠覆性的突破，预示着通用人工智能时代的开启。应该认识到，通用人工智能所引发的不仅仅是技术维度上的创新飞跃，更预示着在资本主义社会制度条件下，以通用人工智能为核心的社会生产力及其生产关系迈入全新发展阶段。正如马克思所言，“社会关系和生产力密切相连，随着新生产力的获得，人们改变自己的生产方式，随着生产方式即谋生的方式的改变，人们也就会改变自己的一切社会关系”。历史已经反复证实，每一次生产力的巨大革命性变革都会带来新的生产关系的变化。面对通用人工智能技术引发的革命性巨变，我们可从马克思主义政治经济学的分析视角入手，探究和剖析通用人工智能技术发展背景下资本主义的“新”变化，解构技术引发社会变革中的“变”与“不变”，从而为我国借助通用人工智能技术发展推动中国式现代化、积极应对技术竞争中的大国博弈提供战略思考。

一 通用人工智能引发资本主义社会生产力变革的再认识

回顾人工智能技术的发展历史，可以清晰地看到其经历了从简单到复杂、从线性到系统、从单一领域到跨领域多元应用的“涌现”式技术突破。人工智能发展路径表明，通用人工智能不仅是传统生产力的简单延续，更体现了生产力内涵与外延的深刻转变。这种新型生产力正以前所未有的变革方式重塑人类的生产实践。理解和把握人工智能驱动的生产力变革，并非传统意义上对马克思所处时代“机器”劳动的一般性认知与阐释，而是需要从通用人工智能技术所呈现的新特点切入展开分析。

首先，劳动对象从自然物质向信息空间迁移，改变了资本主义技术发展动力与社会控制逻辑，加大了资本主义经济体系的内在不稳定性。从整个劳动对象的演进历程来看，在通用人工智能时代之前，劳动对象仍主要集中于自然物质，价值效应受限于资源有限性。资本主义初期（16至18世纪初），劳动对象主要体现为直接从自然界获取、未经深加工的原材料和初级产品。这一阶段的劳动对象呈现出鲜明的自然属性与地域特征，由于技术和资本积累不足，促使资本主义国家在全球范围内寻求海外殖民地和新的原料供应地，催生了早期的殖民地扩张和“帝国式”贸易网络的初步形成。18世纪末到19世纪中期，第一次工业革命的爆发彻底改变了劳动对象的内涵与外延。在蒸汽动力机械的广泛应用下，劳动对象从简单的自然材料逐步转变为标准化的工业材料。资本主义国家通过殖民贸易和全球市场体系建立了“帝国—殖民地价值链”。第三次科技革命（20世纪中后期）以计算机和互联网技术的发展为标志，深刻推动了劳动对象的虚拟化、信息化转型。信息数据的生产、加工、存储、传播和应用，形成了一套全新的生产对象与生产关系。相较于传统劳动对象，其呈现出无限复制性、非损耗性、共享性和网络性的特点。信息化生产模式极大地改变了资本主义生产过程中资本积累的方式与速度，推动了知识经济和数字经济的迅猛发展。

在通用人工智能时代，劳动对象在空间与价值层面均实现了显著的维度跃升。第一，在空间上，通用人工智能时代的劳动对象越来越趋向于高度虚拟化与数字化。数据、算法模型、虚拟环境（虚拟现实、数字孪生）等开始成为主要的劳动对象。同时，虚拟劳动对象不再简单地被动接受劳动作用，而是能够表现出前所未有的互动性与反馈性，拓宽了劳动对象的发挥空间。第二，在价值上，劳动对象的生产效能呈现指数级提升。在通用人工智能赋能下，模型参数的爆炸式增长构建了价值的物理基础。算法不断挖掘潜力，正在突破物质资源稀缺性的边界，使得数据能够在处理方式上体现出更大的价值从而提高剩余价值。由此形成了“数据→智能→数据”的闭合回路，以更低的成本实现更高的劳动资料价值效应，持续提高剩余价值率。

正如马克思指出，“自然界没有制造出任何机器……它们是人类的手创造出来的人类头脑的器官”。通用人工智能时代加速的数字外化，体现的是资本主义生产关系为了突破自身生产瓶颈以实现资本扩张的进一步延续。这种改变给资本主义本身带来了两方面的考验。一方面，劳动对象在空间上的智能化和虚拟化趋势，进一步加剧资本主义生产相对过剩和经济周期性波动的风险，更多剩余价值从实体资本流向“云资产阶级”，资本积累过程日益虚拟化。巨额风险投资押注模型潜在的垄断收益，让资本市场对技术迭代的波动性更为敏感，且其波动性大幅提升。一旦商业化落地与支付能力出现错配，泡沫破裂的风险便会成倍增加，可能会酝酿出以“算力债务—数据泡沫—消费不足”为特征的资本主义危机新形态。另一方面，通用人工智能也深刻改变资本主义的技术发展动力与社会控制逻辑。通用人工智能时代劳动对象的互动性、反馈性与自增性，使得技术进步本身不再单纯以满足社会需求或提高物质生产效率为导向，而更多转化为对数据垄断、认知操控与信息生态控制的竞争，在信息空间开始出现技术封建主义体系，“技术封建主义”超越了单纯的物质层面的剥削，可以渗透到意识形态与精神生产领域，导致社会治理与个体自由受到前所未有的侵蚀。

其次，通用人工智能技术“通用性”正消解劳动资料的行业壁垒，改变了资本主义产业竞争模式，加剧劳动市场结构的不稳定性。劳动资料的变革始终是生产力质变的标志。回顾人类劳动资料的发展历程，劳动资料的发展形式始终都围绕着具体工具展开。在资本主义萌芽和初期阶段，劳动资料主要表现为手工工具，这种生产工具的状态决定了资本主义早期积累阶段生产规模有限、生产效率低下的基本特征。18世纪末至19世纪，伴随第一次工业革命的展开，劳动资料实现了从手工工具向机械工具的历史性飞跃。劳动资料的机械化、大型化推动了工厂制生产模式的兴起，奠定了资本主义产业化大生产的重要基础。19世纪末至20世纪中叶的第二次工业革命，使劳动资料进一步向自动化、标准化发展，强化了资本主义生产关系对劳动资料的控制能力。20世纪中后期，以计算机、互联网、信息通讯技术为核心的第三次工业革命，使劳动资料进一步向数字化、信息化和网络化方向转型，进一步强化了资本主义生产的全球扩张与控制能力。

通用人工智能时代，劳动资料从具体工具迈向通用智能生产系统，边际成本大幅降低，迭代速度呈现指数级增长。第一，通用人工智能突破了传统劳动资料的专业化限制，呈现出跨领域、跨行业的通用性和泛化能力。传统的劳动资料大多为单一领域定制，而通用人工智能则凭借其强大的通用泛化能力同时适用于多个领域。如在办公领域，OpenAI所开发的系列大模型产品，可以根据不同的任务要求生成多模态内容。通用性使得劳动资料系统从“专业化工具集合”转向“智能生产基座”。第二，通用人工智能的高度可复制性和规模化部署，使劳动资料的边际成本大幅降低。传统劳动资料如生产机器或设备，往往面临设计制造周期长、成本高、维护复杂等问题，而通用人工智能模型经过训练后，能够以极低的边际成本在跨地理边界的千行百业中迅速推广和应用，大幅提高了经济效率。第三，劳动资料的更新迭代速度呈指数级增长。传统劳动资料的更新周期较长，往往受到物理材料、技术进化难度、加工复杂度等多种因素限制，而人工智能系统可以基于数据和算法快速自我优化和迭代升级，使得劳动资料的效率、精准度和智能性能够持续快速提高。

劳动资料的系统化和加速迭代，给资本主义带来两方面的矛盾。在产业竞争模式方面，传统的资本主义企业竞争主要围绕规模经济、生产成本与物质资源占有而展开。通用人工智能劳动资料的快速可复制性，使资本主义企业竞争模式发生了深刻的变化。企业竞争的核心逐渐从传统的物质资源掌控、规模生产能力转移到数据资源、智能算法、技术标准和生态平台的构建与掌控上。新的竞争模式进一步强化了资本主义市场的垄断化趋势，形成了“赢家通吃”的产业格局。与此同时，劳动资料的快速迭代，让劳动市场变得更加不稳定。传统劳动资料的生命周期较长，相对稳定的技术更替周期为劳动者技能培训、职业适应提供了缓冲期，而通用人工智能系统能够依靠数据反馈与算法优化实现自我快速升级，导致劳动资料本身的生产率、功能与应用场景频繁更新。这种变化打破了资本主义社会劳动者与劳动资料之间长期稳定的关系，劳动者面临持续的技能失配、技术淘汰和就业不稳定，形成所谓“赛博无产阶级”，其劳动地位更加脆弱，造成整个劳动市场结构不断波动。与此同时，资本通过控制快速更新换代的劳动资料，进一步加强了对劳动力的支配与压榨，劳动过程的非人性化、碎片化、算法化等问题加剧，引发新的阶级矛盾与社会不满。

最后，通用人工智能技术高开发和运营成本的特性重构资本的有机构成，加剧劳动者地位的边缘化。马克思在《资本论》 第1卷提出“在积累和伴随积累的积聚的进程中资本可变部分相对减少”。这一认识在通用人工智能时代可能被加速实现。回顾整个资本自身演进史，其特征表现为，劳动者在总资本中的权重由主导逐步退居从属，直至在通用人工智能条件下出现质的断裂。在手工业生产时期，生产工具简陋，不变资本规模有限；价值创造几乎完全依赖劳动者的体力和完整手艺，可变资本因而占重要地位。劳动者拥有对工具和节奏的实际控制权，劳动过程“透明”且颇具创造性，劳动力异化程度相对轻微。工业革命用外部能源驱动的机器体系取代个体技巧，机械固定资本的巨量扩张使不变资本与可变资本比（C/V）显著上升。劳动者被分解为单一工序的“活附件”，劳动异化随之加深，资本与劳动的结构性对立加剧。电气化—信息化生产阶段，流水线、自动控制和数字平台进一步推高不变资本密度，软件与网络基础设施成为新的资本沉淀形态。在此期间，劳动力的剩余价值形成的边际贡献仍然居于主要地位。而到了通用人工智能生产时代，通用人工智能模型的算力设备、数据收集与算法迭代构成新的高密度不变资本，其资本支出将远超一般企业的承受能力。此外，通用人工智能发展还涉及持续的硬件更新、算法优化和数据获取成本，加剧了资本主义内部的生产资料垄断化和集中化，显著推高企业的不变资本比重。由此，剩余价值转而由对数据资源的排他性占有以及租金化机制所驱动，资本积累逻辑迈入“算法—算力—数据”自循环的新阶段。

劳动力地位的变化，将给整个资本主义劳动力市场带来明显的结构性分化。劳动者在人机互动过程中被分化和边缘化，劳动者技能与知识结构进一步被算法与人工智能替代，劳动者技能退化与去技能化趋势达到顶峰，劳动自主性与控制权进一步弱化至最低点。由于生产决策、劳动节奏、强度与方式完全由算法系统控制与管理，劳动者完全处于被动受控的地位。劳动者与劳动过程彻底疏离与异化使越来越多劳动者改变其行为，甚至不惜将自我作为消费资料进行消费，以满足资本的利益。在阶级地位方面，掌控人工智能与数据资源的资本所有者财富迅速膨胀，劳动者进一步被边缘化与贫困化，资本主义社会的稳定性与可持续性面临严峻挑战。

综上，在劳动对象上，通用人工智能作为人类认知与创造力的拓展，使得劳动对象从自然物质向信息空间迁移，数据成为核心生产原料，改变了资本主义技术发展动力与社会控制逻辑。在劳动资料上，当劳动资料从具体工具升级为“智能生产系统”，其资本化的集中会加剧垄断格局。通用人工智能本应助力人类解放，却在资本主义制度下异化为支配劳动者的力量。通用人工智能重构了资本的有机构成，正如马克思所言，“劳动资料一作为机器出现时，立刻成了工人本身的竞争者”，而在资本主义背景下，通用人工智能则可能将这一现象推向极端。

二 通用人工智能重塑社会再生产的再认识

马克思在《政治经济学批判》 序言中，对社会物质生产方式与上层建筑的变革关系有着精辟的论述。研究通用人工智能与资本主义社会的关系，不能仅看生产力提升的表象，更要分析其发展带来的生产力和生产关系构建的互动影响，分析其对社会所带来的生产关系的变化。

马克思主义社会再生产理论将整个社会再生产分为生产、分配、交换、消费四个基本环节。其中，生产环节是重中之重，通用人工智能主要从实体和虚拟两个方面系统性重构生产环节。在实体生产方面，通用人工智能改变了传统的劳动方式，由其所驱动的智能机器人和自动化设备在制造业、农业、采矿业等领域得到广泛应用，能替代人类完成复杂的体力劳动和危险作业。这些变化使得生产过程更加高效、灵活，传统的流水线作业模式开始逐步被智能化、柔性化的生产方式所取代。在虚拟生产方面，通用人工智能全面参与信息生产和知识创造，模糊生产与其他环节的过程与边界。通用人工智能能够利用其强大的数据处理和分析能力，在虚拟环境中进行模拟，为相关研发、预测和决策提供支持。尤其是在产品生产研发阶段，通用人工智能利用大数据分析和仿真技术，快速优化设计方案，极大缩短研发周期和知识创造。虚拟生产不仅涉及信息和知识的生成，还包括了消费者在虚拟环境中的创造性劳动。例如，在内容创作平台和社交媒体上，消费者的行为数据和创意贡献，成为新的生产要素，被整合到通用人工智能模型训练和产品开发中，模糊了生产者和消费者的界限。

在交换环节，通用人工智能从交换关系结构、内容及方式三个方面重塑商品交换模式。交换作为商品经济中实现价值的一种必要形式，是商品生产者之间联系和互动的基本方式。在资本主义社会制度中，交换关系不仅反映着生产关系的本质，也体现着整个社会结构的内在特征。通用人工智能技术的广泛应用正重塑传统交换关系，使其结构更趋复杂、内容更加丰富、方式更显透明且高效。首先，从交换关系结构看，通用人工智能的发展使交换主体突破了传统“人与人”的单一模式，逐步发展出“人与人工智能”复杂的新型交换关系形态。具备自主学习、决策和交互能力的通用人工智能系统，逐渐从被动的工具角色转变为具有一定“自主性”的经济主体，能够“独立”参与经济活动。这种变化打破了传统交换结构的单一性，显著增加了交换关系的复杂程度。其次，交换关系的复杂化带来了交换内容的多样化。在内容创作、产品设计和科学研究等领域，通用人工智能逐渐成为人类的合作伙伴而非简单工具：艺术家借助人工智能创造出前所未有的创意作品；科学家运用人工智能算法开展虚拟仿真和模拟实验。在这些过程中，人工智能不仅发挥辅助作用，更展现出独特的创造力，与人类共同完成创新任务。由此而产生的数字化内容、数据服务以及虚拟商品，极大丰富了市场上的商品种类，突破了传统实体商品和服务的界限，进一步扩大了市场规模与再生产体系的互联性。最后，在交换方式上，通用人工智能的引入也革新了传统的交易媒介和平台。智能合约、区块链技术及自动化交易系统的应用使商品和服务的交换更加高效、透明、去中心化。通过通用人工智能驱动的平台，生产者和消费者可以直接进行交互交易，显著减少了中间商的角色与成本，提高了市场效率。去中心化的直接交易模式不仅提高了交易的透明度，也进一步促进了交换主体之间角色的多元化与融合，生产者与消费者之间的界限日益模糊，形成了新型的互动模式。

在分配环节，通用人工智能通过分配主体、要素构成和劳动市场结构三个维度引发了收入分配变革。分配是生产的产物，生产方式的改变也随之改变着分配关系。通用人工智能形成了极强的商业乘数和生产倍增效应，产生新型分配关系。在分配主体上，人工智能主体性引发了分配主体多样化。传统分配环节的主体一般是人与人之间的关系，然而，通用人工智能技术的出现，使得人工智能成为独立或半独立的经济参与者，从而改变传统的分配主体结构。例如，由人工智能独立创作的艺术作品正在市场上被直接交易和消费，模糊了传统劳动者与工具之间的界限，重构了分配主体的定义，使分配关系变得更加复杂，也挑战了现有的分配方式与法律制度。在分配要素构成维度上，通用人工智能具有高技术门槛、高资本投入和快速升级迭代的特点。智能机器人、自动驾驶设备、智能算法模型等技术密集型资本设备的广泛应用，使企业对资本和技术要素的依赖程度显著增加，相对而言对普通劳动要素的需求减少。生产资料的变化必然伴随分配关系的变化。资本对技术和生产资料的集中控制，使劳动者在初次分配中所占份额趋于减少，加剧了资本所得与劳动收入之间的差距，劳动要素逐步被挤压到分配环节的边缘位置。在劳动市场结构维度上，技能适配性差异引发结构性两极分化，通用人工智能技术对不同劳动群体的影响取决于技术本身和劳动性质。从技术本身来说，通用人工智能的发展速度与劳动者技能的适配程度，决定着劳动者的收入分配。目前短期来看，通用人工智能的迭代速度越来越快，而劳动者的技能提升速度并未与之相适配，很容易产生通用人工智能的替代效应。随着通用人工智能技术的应用，包括工业机器人在生产环节的使用，极大地提升了生产环节的效率，这将使得技术和资本，在整个劳动过程中的比例和构成进一步提高，劳动者的劳动构成比例逐步下降，导致劳动者就业和收入初次分配的差距进一步拉大。对于具备高技能的劳动者，通过人工智能的赋能，其会成为人工智能技术的受益者，收入分配可能会因此不断提高；对于中低技能的劳动者，其所从事的工作相对较为程序化，很有可能会被通用人工智能逐步替代，使得其收入占分配比重进一步下降。人工智能的发展导致不同技能劳动群体的收入差距不断扩大，而这一过程具有强烈的“马太效应”，加剧了分配的不平等。

在消费环节，通用人工智能对消费结构、消费主体和消费关系这三个维度进行了重塑。在消费环节，生产直接是消费，消费直接是生产。首先，在消费结构维度上，出现个性化智能消费与消费热点转移。通用人工智能技术基于大数据、深度学习算法，可对消费者的行为偏好、需求特征进行精准分析，提供高度个性化的产品与服务推荐，推动消费结构的升级与变迁，推动消费结构向智能化、个性化和数字化方向转移。其次，在消费主体维度上，出现消费者角色的主动化与生产—消费边界消解。通用人工智能的广泛应用改变了消费主体的角色定位，促使消费者从纯粹的被动购买者逐步转变为积极主动的参与者。如消费者通过企业搭建的人工智能平台与企业形成双向互动，直接参与到产品设计、创意贡献与服务优化过程中。消费与生产环节的互动融合，使消费者成为生产过程中的重要一环。然而，尽管消费者贡献了大量的数据与创意，但这些贡献往往被资本方单向利用，消费者并未因此获得对应的经济收益，反而进一步强化了资本对于消费者数据资源的控制，加剧了消费领域中的分配不公。最后，在消费关系维度上，技术与资本融合引发消费操控与“物化”风险。从表象上看，消费结构的升级是技术进步的必然结果，但本质上却是技术与资本不断融合的产物。资本大量涌入新兴技术领域，通过算法推荐系统精准引导消费者偏好和选择，导致消费者一定程度上被技术和资本所操控，消费决策的自主性被削弱，形成了所谓的“信息茧房”效应。消费者的需求逐渐被算法“物化”，消费者被动接受由资本与技术联手塑造的消费需求，消费决策过程的主动性和自主性受到侵蚀，消费关系随之发生深刻的异化。

归纳而言，生产、分配、交换、消费四个环节因技术作用力强化，在改变和提升生产效率的同时，社会生产关系也在重塑。在此过程中，由于技术获取能力与使用能力的差异，不同群体消费者间在享受人工智能带来的技术福利时表现出明显的不平等社会关系，进一步加深了数字消费鸿沟，扩大了社会参与能力差异。与此同时，大型科技企业凭借通用人工智能技术和雄厚资本，正在强化其市场垄断地位。当资本过度集中于少数企业，财富分配过度集中于少数群体时，社会风险也会随之集中，进而可能导致通用人工智能偏离其技术发展的初衷，引发新的社会危机。

三 通用人工智能推动资本主义社会“新权力”结构异化

马克思早年就对生产关系对生产力发展形成桎梏，进而引发上层建筑变革有着精辟的论述。通用人工智能对资本主义再生产方式的重塑，也同样给资本主义社会的权力结构带来新的建构，这种变化仍然可以从马克思关注的社会再生产环节所涉及的权力内涵进行延伸分析。

从生产环节看，通用人工智能技术正在逐渐嵌入资本主义社会的权力结构，并从内部政治体系和外部技术剥削这两个层面着手进行重塑。首先，在资本主义内部，通用人工智能正通过内容生产机制重构政治权力的运行逻辑。2024年美国总统大选标志着通用人工智能首次深度介入政治选举，影响政治权力的运行逻辑。美国两党竞选团队都以不同方式运用通用人工智能技术：民主党通过AI自动生成筹款邮件，文案精准抓住选民痛点，吸引捐款效率远超人工。共和党则开发“政客聊天机器人”，实现与选民的即时互动，改变传统宣传模式。虽然，人工智能技术应用可能暂未直接影响选举结果，但已引发多重风险：如虚假信息呈现病毒式传播并可误导特定选民群体。技术测试显示ChatGPT等主流模型普遍存在明显的意识形态偏见，也加剧了党派间的对立。由此，人工智能技术的应用加剧了政治极化现象，算法驱动导致不同群体接收差异化的政治信息，加速社会认知割裂。人工智能技术生产与传播在事实上共同构建了“技术赋权—信息失真—认知操控”的三重异化链条，而由算法驱动的“合成政治”正在消解资本主义自傲的代议制民主的合法性根基。

从外部技术剥削的情况来看，剥削形式已从单纯的物理空间剥削转变为数字与物理空间的叠加剥削。一方面，跨国科技公司通过“数据圈地运动”构建新型殖民体系，少数发达国家的大型科技企业凭借算法垄断和技术壁垒，将数据采集、存储、处理等核心环节固化为封闭的技术平台。例如美国Scale AI公司通过雇佣肯尼亚劳工进行有害内容标注，既规避了本国劳动保护法规，又将心理创伤等隐性剥削成本转嫁给外部国家或地区。另一方面，全球价值链重构加剧剩余价值剥削的空间层级分化，形成新的通用人工智能生产剥削链。发达国家将芯片研发等高附加值环节留在本土，却将劳动强度高的环节转移至发展中国家或地区。资本主义已然构建起由物理矿山与数据矿场组成的双重剥削帝国，催生出通用人工智能产业链底端的“数字无产者”。他们的劳动价值，经由算法定价体系被系统性地低估。这将导致全球范围内价值与剩余价值的分配愈发趋向不平衡。

从交换环节看，通用人工智能数据交换的量级和质量，直接决定了通用人工智能技术的智能程度与通用水平，进而影响资本权力的竞争格局。一方面，在资本主义国家内部，通用人工智能平台的垄断资本正凭借技术优势重塑其社会权力格局。资本通过掌控数据资源、算法规则和流通渠道，形成了远超传统市场主体的信息霸权。而其对数据资本的持续扩张性攫取，则引发了围绕数据确权的结构性矛盾。从深层的意义来看，版权的诉讼仅是数据资本权力争夺的表象。平台借助海量数据训练所形成的智能垄断，本质上是对社会信息生产关系的重塑。它们不仅享有数据获取的技术特权，更妄图将这一特权固化为具有排他性的资本。

另一方面，在国际交换中，发达国家试图主导数字贸易和通用人工智能治理规则的制定，以确保本国企业能够自由进入全球市场，并保障数据的自由流动。一些新兴国家和发展中国家也要求在数据主权和本地利益方面获得保护，主张建立更加公平的数字秩序。这导致在通用人工智能国际交换合作领域形成了不同阵营间的博弈，未来可能会出现数字贸易壁垒和技术分裂的情况，全球交流体系将碎片化，形成若干技术经济圈。如美国政府自2022年以来对中国采取了严格的技术出口管制措施，试图遏制中国在通用人工智能领域的发展，从而使美国在全球人工智能价值链中的议价权上升。事实上，通用人工智能技术本身正成为大国竞争的战略制高点，开始重塑国家与国家之间的权力关系。拥有技术优势的国家集团将在各自圈内居于主导地位，而技术追赶者则被迫依附某一体系而丧失主动权。这也是未来国家间权力博弈的新焦点和新方式。

从分配环节看，资本主义社会的内部分配机制正发生一种表面化的制度调整。其核心体现为，在利润最大化逻辑与公共利益要求之间日益激化的矛盾推动下，资本试图通过所谓的有限营利公司“新”模式，对利润分配权力结构进行有条件的自我调节。美国OpenAI可作为典型案例，体现了分配框架的“精细化调校”。在表面上，OpenAI模式似乎在利润与公益之间建立起某种“平衡机制”，实则是资本为巩固其在通用人工智能发展初期的分配主导地位而进行的权力重组。“封顶利润”机制削弱了公众对资本逐利本质的批判，但它并未改变生产资料归属和剩余价值占有的基本格局，资本仍通过设定回报上限，并将分配决策权牢牢掌握在内部少数主体手中。这种有限营利机制正体现出资本在制度合法性受挑战时对其分配权力结构的策略性“软调适”，本质上体现了马克思所说“虚幻共同体”的本质。因此，人工智能发展背后的资本推动，是在维持生产关系不变的前提下，用公益性话语掩盖以私人利益为主导的分配结构。

在消费环节，资本主义的内部权力结构正呈现出由技术嵌入、资本集中、制度渗透到意识形态合法化的螺旋式强化过程。首先，科技平台企业以低成本甚至免费提供的智能服务迅速进入日常生活，并借此完成海量数据的原始积累与技术支配地位的初步实现。其次，数据与算法之间的正反馈机制促使用户持续向头部平台集中，推动平台企业经济规模达到前所未有的高度。第三，经济规模为平台企业在制度领域的渗透奠定了基础，平台企业开始实质性参与国家治理与政策制定过程，形成了资本对制度的“监管俘获”。2023年，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼受邀参加美国国会听证会，随后拜登政府推出首项AI监管行政令。特朗普再次当选后，山姆·奥特曼前往白宫与特朗普会面，并继续积极参与特朗普推动的美国人工智能“星际门”计划。作为人工智能企业，OpenAI实际上已开始推动并“指导”美国政府发展通用人工智能。最后，在舆论塑造层面，通过国家政策背书、媒体舆论塑造以及全球性治理倡议，人工智能平台企业的社会控制权还通过“技术领先”的示范效应，获得了更为广泛的意识形态合法性与社会认可，进而深入地嵌入社会消费环节。

从全球维度看，通用人工智能驱动下的资本主义消费体系不仅延续了“中心—边缘”的等级结构，同时更是借助人工智能的跨国传播能力，在全球范围内重构了消费主权与治理权力的分布格局。一方面，跨国平台企业通过统一的智能推荐逻辑和大规模AIGC内容生产，向“全球南方”国家输出带有西方资本文化特征的消费范式，诱导边缘国家用户接受技术标准化的消费行为模式。与此同时，全球人工智能模型用户在使用模型过程中所产生的海量数据、注意力行为与身份特征，又反向被采集、资本化并用于优化核心平台的商业模型。“全球南方”国家消费者由此被纳入一个“消费—数据—模型训练”的平台闭环中，成为价值链中被剥夺参与权的“智能化劳动者”。消费成为资本获取“全球南方”国家资源、控制文化流向与构建智能模型垄断优势的隐蔽通道。

另一方面，这种全球智能消费秩序的重构，正通过治理层面的“私人化”进一步制度化。以2023年11月英国主办的全球AI安全峰会为起点，此后在首尔和巴黎召开的AI治理峰会中，科技企业的主导地位愈发稳固，成为制定全球标准、伦理规范和数据安全机制的实际“决策者”。这表明，科技资本正在逐步填补国家与多边机构在通用人工智能治理中的“真空地带”，推动全球消费治理的权力由国家间协商转向企业主导的技术规制逻辑。在当前的全球治理架构下，“全球南方”国家不仅在平台数据—消费网络里处于附属地位，而且在制度层面被排除在治理共识的形成过程之外。以通用人工智能作为中介的全球治理，实际上形成了资本、技术与制度权力相互融合的“全球技术利维坦”，并进一步构建起一种去政治化、非民主化的治理架构。这种趋势加深了全球治理体系的权力不平等，也使消费从价值交换演化为制度管控的延伸工具，成为资本在全球层面深化控制的关键环节。

相较于以往的资本运行模式，通用人工智能具备更强的垄断性和资本增殖能力。从生产环节的数据资本，再到交换、分配和消费所有环节的数据“圈地运动”，包括通过人工智能技术能力渗透至权力争夺，资本主义社会正在逐步打破既有物理世界传统的结构性权力的布局，而闭源大模型更是增加了对数字世界“数据镜像移植”权力的垄断。正如马克思对劳动进程的历史论述，通用人工智能给资本主义社会带来了各类“新”变化，特别是权力结构的新异化，其本质上则是更高级形式的“资本垄断”通过人工智能技术强化而再现。

四 通用人工智能时代的中国式现代化选择

恩格斯对于技术的认识代表了马克思主义对于技术本质和技术发展带来各种影响的深刻理解。就当下的历史进程和时代背景而言，通用人工智能时代的开启恰与中国式现代化同步并行，认识通用人工智能技术的发展对于中国式现代化而言有着特殊的意义和作用，通用人工智能生产范式不仅推动新质生产力生成，更能为中国式现代化的发展寻找到加速前进的动力。

第一，在劳动对象方面，通过顶层设计与跨学科协同创新，中国能够确保关键数据与智能资源的公共性与可控性。首先，中国能够通过跨学科协同创新为通用人工智能提供多维发展空间。通用人工智能作为系统性技术工程，涉及多领域技术资源的深度整合与协同攻关。中国可通过顶层设计有效统筹社会资源，聚焦通用人工智能关键技术突破与安全可控发展，加速技术成果向民生领域的转化渗透，从而实现人工智能对社会经济的全局性赋能。其次，中国坚持以人为本导向的通用人工智能发展路径，不同于资本主义社会由少数企业主导数据垄断的模式，中国主导数据要素市场的规范与算法安全监管，防止了资本在数据领域形成霸权地位，确保劳动对象赋能的收益被公平合理地全民共享，进而为通用人工智能技术创造稳定可持续发展的社会应用环境。最后，从实践层面看，目前中国技术突破已展现出独特的路径优势。以DeepSeek为例，通过开源协作与算法创新，助力了全球摆脱对美国主导的闭源大模型的技术依赖。这种低成本、高效率、强开放性的开源技术路线，为全球通用人工智能的发展与构建“人工智能人类命运共同体”提供了新方法论和实践范例。

第二，在劳动资料维度，中国能够充分发挥出通用人工智能的技术潜力，有效拓展通用人工智能的技术应用边界，使之朝着普惠化布局与产业化方向推进。首先，中国能够借助技术创新实现各类企业协同共振，系统性释放通用人工智能的技术潜力，使通用人工智能在工业代码生成、工艺优化等领域的应用边界向中小企业持续延伸。其次，中国借助产业化生态构建，加速技术扩散进程，并通过国有资本引导基金，精准助力智能制造、智慧农业等应用场景落地，形成“技术突破—产业扩散—普惠共享”的递进式路径，最终推动全要素生产率提升。同时，中国以技术普惠化保障发展公平性，以应用产业化增强创新可持续性，从而在生产力质变中实现效率与公平的辩证统一。最后，中国人工智能发展模式已主动构建起AI伦理治理框架与技能适配机制。目前，各类管理办法的制定以及在实践中持续推进的立法进程，都让中国能够化解技术鸿沟与算法异化所带来的诸多风险，最终达成生产力质变与社会公平发展的动态平衡。

第三，在劳动者维度，在通用人工智能时代，中国特色社会主义制度以人民为中心的发展理念为劳动者提供了根本保障。与资本主义将技术异化为资本剥削工具不同，中国通过普惠性政策设计确保技术进步与民生福祉同步。一方面，在国内层面，中国将加大人工智能教育政策供给，推动人工智能与教育教学深度融合，利用人工智能促进全民终身学习。这种制度安排根植于生产资料公有制，使人工智能创造的社会财富通过按劳分配为主体的机制实现共享，而非加剧两极分化。另一方面，在国际层面，中国始终遵循科技创新发展的规律，始终确保人工智能向善、造福全人类，避免人工智能成为“富国和富人的游戏”。长期以来，中国一直是国际多边主义的坚定支持者和践行者。中国率先发布《全球人工智能治理倡议》 ，推动联合国通过首个人工智能能力建设决议，将“技术向善”理念注入全球治理，充分彰显了中国对人工智能发展和治理的负责任态度和重要引领。展望未来，中国DeepSeek开源大模型的突破，则可以使中国在人工智能的全球治理领域发挥更积极的作为，同时也能够运用有效的技术物质手段影响全球人工智能治理和健康良性发展。

总之，从劳动对象、劳动资料与劳动力三个维度来看，中国通用人工智能的赋能路径，充分彰显了社会主义制度的优势。它不仅能够有效规避资本主义发展模式下存在的技术剥削、数据垄断以及社会不公等风险，还为全球人工智能的治理与发展提供了兼顾效率、公平与社会可持续性的“中国方案”，并能在全球治理领域发挥重要的示范引领作用。

五 结　语

对资本主义社会而言，通用人工智能技术的进步并非仅仅是短期内技术集成所展现出的“惊艳”效果，而是对整个资本主义社会的生产力和生产关系进行重构。透过通用人工智能技术应用的表象，可以客观地认识到，技术的发展以及生产力内涵的变化本身并未改变资本主义社会的本质，即未实现真正意义上借助“机器赋能”达成的“人的自由而全面的解放”。在通用人工智能时代，劳动资料虽然转变为数据，转变为智能机器，无论其形式如何变化，只不过是从原来高压的体力劳动转向数字化、大众化、伪个性化的脑力消耗，本质仍然是通过资本借以表达力量、实现控制、完成其更强的资本增值的历史过程循环，仍然是“劳动条件使用工人，不过这种颠倒只是随着机器的采用才取得了在技术上很明显的现实性”。通用人工智能技术的发展不仅没有消除资本主义固有的垄断，相反，技术与资本的新合成的“技术资本主义”正在强化和提升垄断性，并将科技巨头推至政治经济舞台的中央，这个进程无疑会对人的包容性与普遍发展产生更大的约束，并带来更多的矛盾。要实现劳动者的进一步解放，解决通用人工智能推广应用所引发的各类新社会问题，对于整个世界而言，迫切需要开展具有时代性、包容性、开放性、发展性的马克思主义理论新实践，实施与之相应的新治理，以回应技术进步与未来社会融合的发展需求。可以肯定的是，随着通用人工智能领域持续发展，中国必定能够通过主动调适生产关系，率先破解这一时代命题。

本文发表于《华东师范大学学报（哲学社会科学版）》2025年第4期 #马克思主义与现时代 栏目