新华社瑞士达沃斯1月22日电（专访）在世界经济论坛2026年年会期间，世界经济论坛执行董事兼首席技术官斯特凡·默根特勒接受新华社记者专访时指出，人工智能正从“技术热词”走向“产业工具”，但要把潜在的生产力提升转化为现实增长与社会福祉，不能只靠技术部门单打独斗，必须依托更大范围的对话与合作，形成可持续、可复制的落地路径。
问题：从“看见潜力”到“释放价值”，人工智能仍面临落地鸿沟。
默根特勒观察到，近年与人工智能相关的基础设施、数据中心等成为投资热点，社会对其能力边界的讨论也从“能做什么、是否可靠”转向“如何在复杂组织中稳定运行并创造价值”。
他强调，真正的挑战不在于展示模型能力，而在于将其嵌入企业与公共部门的流程体系、治理结构与人员分工之中，使技术转化为可衡量的效率提升、风险控制与服务改善。
原因：落地难点来自三方面的“结构性约束”。
一是基础设施与算力及其能源供给。
人工智能应用扩张对算力、网络、存储提出更高要求，同时也带来对电力系统、能源结构与成本控制的新压力。
二是技术的分布与应用扩散。
先进能力若只停留在少数企业或少数环节，难以形成全链条效率提升；不同地区、不同行业的数字化基础差异，也会影响技术扩散速度。
三是具备相关技能的劳动力队伍。
人工智能的价值释放不仅需要算法工程师，更需要懂行业、懂流程、懂合规的复合型人才，以及能够在一线把工具用起来、用对的人。
默根特勒认为，上述三者相互牵引，任何一项短板都可能放大落地成本与不确定性。
影响：人工智能应用正改变投资结构与竞争逻辑。
基础设施层面的投入增长，将带动算力、数据中心、绿色能源和相关产业链的协同发展；在应用层面，企业若能把人工智能深度融入研发、制造、供应链、营销和风控等环节，有望形成“流程再造—效率跃升—服务提升”的正循环。
与此同时，技术快速扩散也意味着治理问题更具紧迫性，包括数据安全、模型偏差、责任边界、知识产权与就业结构调整等。
默根特勒指出，越是影响面广的技术，越需要在规则、标准与最佳实践上形成共识，避免“先上车后补票”带来的系统性风险。
对策：以“对话的精神”凝聚共识，以合作机制推动可用成果。
世界经济论坛2026年年会主题为“对话的精神”。
默根特勒表示，相比不少领域，人工智能更需要建立跨行业、跨地区、跨机构的持续沟通平台，把技术、产业、治理与社会关切放到同一张桌面讨论，推动形成可执行的路线图与共同语言。
论坛工作重点之一，是发掘具有变革意义的应用场景，总结企业在部署人工智能推动组织变革中的可复制经验。
为此，论坛开展“AI应用之星”全球计划，强调解决方案应当“有意义、智能、新颖且可部署”，以促成从概念验证走向规模化应用。
前景：应用驱动与生态协作将成为下一阶段主线，中国场景创新受到关注。
默根特勒介绍，论坛在年会期间发布最新报告，评选新一批具有全球影响力的“AI应用之星”。
加上此前公布的案例，近半数来自中国。
他认为，这一结果从侧面反映了中国在人工智能应用领域的持续投入，以及利用新技术解决行业实际问题的活力与速度。
默根特勒回忆曾在中国研学并到访包括杭州在内的城市，近年中国创新生态系统发展显著，尤其在应用导向的创新方面，初创企业不断涌现，通过识别行业痛点、重构业务流程，推动人工智能更快进入真实场景。
他判断，未来竞争的焦点将更集中于“谁能把技术可靠、合规、低成本地部署到千行百业”，以及“谁能在开放合作中形成标准、人才与基础设施的协同优势”。
当技术革新进入深水区，单边突破已难以应对系统性挑战。
默根特勒的论述揭示了一个核心命题：在人工智能重塑全球格局的进程中，合作不是选项而是必由之路。
中国案例的价值不仅体现在技术层面，更在于为世界提供了多元文明背景下协同创新的现实范本。
这种跨越疆界的智慧聚合，或许正是人类应对共同挑战的最优解。