在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛2026年年会上，技术治理成为核心议题。
论坛执行董事兼首席技术官斯特凡·默根特勒在接受专访时指出，人工智能技术正面临从实验室走向产业化的关键转折点。
与往届年会聚焦技术可能性不同，本届会议更关注如何将技术潜力转化为实际生产力。
这一转变源于全球技术发展阶段的演进。
过去五年间，人工智能基础设施投资规模增长近300%，算力需求年均增速达45%。
但默根特勒强调，硬件投入只是基础，真正的挑战在于技术整合与应用创新。
"就像电力革命不仅需要发电厂，更需要适配的电器设备和使用规范。
"他举例说明，当前人工智能发展亟需建立跨行业的协作机制。
这种需求在三个维度尤为突出：能源供给与算力建设的平衡、技术成果的普惠性分配、专业人才的全球化培养。
数据显示，目前全球70%的AI研发投入集中在北美和东亚地区，而非洲大陆的算力占比不足2%。
这种结构性失衡可能加剧技术鸿沟，影响全球数字化转型进程。
为促进技术协同，世界经济论坛启动了"AI应用之星"全球计划。
值得注意的是，在最新评选中，中国企业贡献了近半数创新案例，涵盖智能制造、精准医疗、智慧农业等领域。
默根特勒特别提到杭州等中国城市正在形成的创新生态："这些城市不仅拥有顶尖研发机构，更培育出将技术方案转化为产业价值的独特能力。
" 面对未来，专家建议建立多层次的国际合作框架。
首先是技术标准的协调统一，其次是数据流通的互信机制，最重要的是建立跨国界的伦理共识。
正如默根特勒所言："技术没有国界，但需要共同的规则来引导其发展方向。
" 从“是否可用”走向“如何用好”，人工智能进入以应用深耕和治理协同为核心的新阶段。
基础设施、能源、人才是硬支撑，制度安排、行业规范与组织变革是软条件。
越是影响深远的技术，越需要通过对话找到最大公约数、通过合作形成可复制的实践路径。
能否在开放包容与安全可控之间实现平衡，将决定未来技术红利释放的广度与质量。