生成式AI驱动创新的数量和质量效应——基于诺贝尔化学奖成果AlphaFold的发现
经济学（季刊） · 2026 · [{"name": "肖柏高", "affiliation": []}, {"name": "周阳", "affiliation": []}, {"name": "刘青", "affiliation": []}]
中文摘要
本文以2024年诺贝尔化学奖成果AlphaFold为外生冲击，研究生成式AI对创新的影响。研究发现，能精准生成蛋白质空间结构的AlphaFold显著提升了蛋白质创新数量。但对创新质量影响出现分化：其“创新生成”提升以知识组合、交叉为主的利用式创新质量，同时也因“守旧训练”导致创新趋同，未能提升以颠覆、引领为主的探索式创新质量。此外，AlphaFold驱动科研体系转向“AI范式”，虽提升人均产出，但带来算力数据依赖加深、企业短期研发效率下降和科研方向的AI路径收敛等挑战。
Abstract
本文以2024年诺贝尔化学奖成果AlphaFold为外生冲击，研究生成式AI对创新的影响。研究发现，能精准生成蛋白质空间结构的AlphaFold显著提升了蛋白质创新数量。但对创新质量影响出现分化：其“创新生成”提升以知识组合、交叉为主的利用式创新质量，同时也因“守旧训练”导致创新趋同，未能提升以颠覆、引领为主的探索式创新质量。此外，AlphaFold驱动科研体系转向“AI范式”，虽提升人均产出，但带来算力数据依赖加深、企业短期研发效率下降和科研方向的AI路径收敛等挑战。