人工智能正从技术概念演变为重塑国民经济运行方式的核心力量，大国竞争焦点已从技术研发延伸至治理规则的话语权之争。要在这一轮竞争中赢得主动，关键不在于技术领先的短期优势，而在于治理体系能否为产业发展提供稳定预期和制度保障。谁能率先拿出兼具包容性与实效性的治理方案，谁就能在新一轮国际竞争中占据先机。

智能经济是以数据和算法为核心驱动的新型经济形态。我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，企业数量超过6200家，今年上半年相关行业保持30%以上的高增长，智能算力规模达去年同期的2.8倍，首个全国产10万卡人工智能超集群正式投用。开源大模型累计下载量突破100亿次，居全球首位，“人工智能+”行动加速向千行百业渗透，重点行业整体渗透率超过80%。

规模扩张的同时，治理短板不容忽视。“技术普惠”背后，“智能鸿沟”隐忧同样值得警惕——高端算力和基础模型能力集中在少数主体手中，可能造成技术红利结构性分配不均。数据确权、定价与交易等新问题相继浮现，算法偏见与深度伪造也对公平性与社会信任构成挑战。治理能力的滞后，不仅制约国内产业健康发展，更可能在国际规则谈判中陷入被动。

统筹发展和治理，核心在于处理好两对关系：一是创新激励与风险防控，既要防止过度监管抑制产业活力，也要避免规则缺失导致系统性风险；二是效率提升与公平保障，智能技术应服务于改善民生，而非加剧发展不平衡。

一方面，治理要适配产业发展阶段。中国开源模型全球下载量占比达17.1%，开源生态的繁荣决定了治理规则不能照搬封闭式监管框架，而应尊重开放创新的产业逻辑。另一方面，治理要服务价值创造。将合规与安全要求嵌入算法设计和模型训练前端环节，使治理成为技术演进的内在约束而非外部干预。同时，治理要体现灵活适应性。在网络安全法、数据安全法、个人信息保护法构成的治理基础之上，我国正加快推进人工智能综合性立法，标志着我国人工智能治理正从专项规则迈向体系化集成的新阶段。

更具竞争力的治理，还应具备“输出”能力。从分级备案经验到生成式人工智能、深度合成等专项规章，再到7月施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，“小快灵”敏捷立法为全球提供了不同于传统刚性监管的另一种选择。这些实践的系统化与国际化，正是中国参与全球治理规则竞争的重要优势。

在人工智能治理竞争中胜出，最终要落到治理效能的全面提升上。

一是以清晰规则降低创新成本。治理规则的完善，有助于明确企业合规边界，降低制度性交易成本，让企业在清晰轨道上安心创新。规则越清晰、预期越稳定，国际企业和资本就越倾向于选择治理环境成熟的市场。

二是以务实合作参与全球规则塑造。通过搭建多层次、多形式的国际合作平台，将国内治理经验转化为具有国际兼容性的合作方案，围绕数据治理、安全评估等共性议题深化对话，推动形成广泛认可的技术标准和行为准则，在交流中增进理解，在协作中凝聚共识，稳步提升中国治理实践的国际认同与竞争力。

三是以公平普惠筑牢发展根基。智能经济的最终目的是服务人的全面发展，治理应致力于让不同地域、不同发展水平的群体平等享受技术红利，防止“数字鸿沟”扩大。治理竞争力的终极评判标准，不在于规则文本的完备程度，而在于能否让技术红利惠及更多人群——这既是道义制高点，也是治理方案获得国际认同的内在要求。

（本文来源：经济日报 作者：于晓莉 作者系国家发展改革委学术委员会办公室主任、研究员）