问题：随着新一轮科技革命和产业变革加速推进，人工智能成为全球经济治理与产业升级的重要议题。
世界经济论坛2026年年会以“对话的精神”为主题，围绕技术如何真正转化为生产力、如何在更大范围内形成可复制的应用范式、如何在创新与治理之间取得平衡等问题展开讨论。
默根特勒在专访中认为，外界对人工智能的期待已从“能否做到”转向“如何用好”，推动其在经济社会层面形成广泛、可持续的正向影响，必须依靠更开放的对话机制与更深层的协作网络。
原因：一方面，人工智能进入规模化应用阶段，对算力、数据、能源和网络安全等要素的依赖显著增强，单一主体难以独立完成从基础设施建设到产业部署的全链条投入。
数据中心与计算能力持续吸引大额资本，背后既有技术迭代带来的算力需求上升，也有各国在数字经济竞争中抢占先机的现实考量。
另一方面，人工智能的价值释放并非仅取决于模型能力，更取决于能否嵌入企业组织流程、供应链管理、研发设计和客户服务等关键环节，实现业务重构与效率跃升。
默根特勒强调，这一过程跨越技术、管理、合规、伦理与人才等多重边界，需要政府、企业、科研机构、行业组织等共同参与，形成可落地、可监管、可持续的协同方案。
影响：在经济层面，人工智能若实现“走深向实”，将推动生产率提升从概念走向现实，促进传统产业数字化、智能化改造，带动新业态和新岗位形成，并在医疗健康、制造、交通、能源、金融等领域催生一批可衡量的应用价值。
但与此同时，基础设施扩张带来的能源消耗与成本压力、数据治理与隐私保护的复杂性、应用不均衡导致的“数字鸿沟”等问题也将更为突出。
社会层面，技术扩散速度加快会对劳动力结构提出新要求，重复性岗位面临调整，复合型人才需求上升，教育培训体系与职业转换支持机制的重要性进一步凸显。
国际层面，标准规则、互联互通与风险管控将成为各方协商的重点议程，对话不足、规则碎片化可能加剧不确定性，影响跨境合作与创新效率。
对策：围绕如何评估与推动人工智能发展，默根特勒提出三个观察维度：其一是基础设施与计算能力及其所需的能源供给能力，强调算力建设与绿色转型协同的重要性；其二是技术的分布与应用，即能否在更多行业与企业中形成可推广的解决方案，避免停留在试点和示范；其三是具备相关技能的劳动力队伍，推动教育、培训与企业用工体系适配技术变革。
基于上述逻辑，世界经济论坛将工作重点放在挖掘更具变革性的应用场景与总结企业部署经验，推出“AI应用之星”全球计划，强调方案应当“有意义、智能、新颖且可部署”，以可验证的实际效果衡量技术价值。
今年年会期间发布的新一批高影响力案例名单中，叠加2025年夏季达沃斯论坛期间公布的首批名单，来自中国的案例占近半数。
默根特勒认为，这反映出中国在应用侧的持续投入以及在以技术解决行业实际问题方面展现的活力，也表明在全球产业转型背景下，应用驱动正成为衡量竞争力的重要标尺。
前景：展望未来，人工智能的发展将更多体现为“系统工程”特征：算力与能源约束将推动更高效的计算架构与更注重成本效益的部署策略；行业应用将从单点工具化向端到端流程重塑演进；治理规则将从原则性倡议走向可操作的标准体系与合规实践。
多方对话与合作的质量，决定了技术红利能否被更广泛分享，也决定了风险能否被更前置地识别和化解。
可以预期，围绕基础设施布局、产业落地、人才培养与规则协调的竞争与合作将并行推进，那些能够在开放协作中形成可复制经验的主体，将更可能在新一轮产业变革中赢得主动。
当今世界正处于新一轮技术革新的关键时期。
从默根特勒的论述中可以看出，技术的发展方向已从"能否实现"转向"如何应用"，这标志着全球产业界对技术赋能的认识已进入新阶段。
然而，技术潜力的充分释放离不开多方参与、深度合作的生态体系。
中国在应用创新领域取得的成绩，充分证明了开放合作、务实创新的重要性。
面向未来，各国应加强对话、扩大共识，在互利共赢的基础上，共同推进技术创新向经济社会效益的转化，为全球发展注入新的动能。