文章总结： 该文基于OECD工作论文，探讨AI对市场竞争的潜在影响。研究区分AI使用者与开发者、生成式与非生成式AI两个维度，发现非生成式AI使用未与市场势力系统性增长显著关联，生成式AI为中小企业提供机遇但高能力企业更易获益。AI创新环境存在集中度上升迹象，创业生态活跃但收购频繁。政策建议包括短期内不宜前置规制、持续支持创新降低进入壁垒、加强数据系统收集。
综合评分： 85
文章分类： 政策法规,AI安全,解决方案
人工智能对市场竞争格局的潜在影响：基于微观数据的初步证据与政策启示
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2026年9月20日 16:45
北京
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启元洞见
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洞察真知、提出卓见。聚焦科技领域事关长远全局和未来发展的战略性问题，开展跨学科跨领域的系统性研究，孕育一批客观公正、有深度的高质量成果和能够经得起历史与实践检验的独立见解。
2026年7月30日，经济合作与发展组织（OECD）发布题为《人工智能时代的竞争：来自微观数据的初步证据》（Competition in the age of AI：Initial evidence from microdata）的工作论文，系统探讨了人工智能技术对市场竞争格局的潜在影响。该研究构建了一个新颖的概念框架，区分了人工智能使用者与开发者、生成式人工智能与非生成式人工智能两个核心维度，对人工智能与竞争之间的关系进行了初步实证检验。分析表明，人工智能对市场竞争的影响并非单向的促进或抑制，而是呈现出动态且不平衡的复杂图景。
一、理解人工智能与竞争关系的分析维度
人工智能对市场竞争的影响路径高度依赖两个关键区分：其一，企业是人工智能的使用者还是开发者；其二，所涉及的是生成式人工智能还是非生成式人工智能。这两个维度的交叉构成了理解人工智能与竞争关系的概念基础。
在人工智能使用者一侧，企业将人工智能工具应用于自身核心业务。对于非生成式人工智能使用者而言，其应用主要包括推荐系统、异常检测工具和预测模型等，通常嵌入企业的运营流程之中。这类人工智能的采用往往需要前期投入，包括信息技术基础设施建设和劳动力培训等互补性资产，这可能使得大型企业更具采用优势。对于生成式人工智能使用者而言，其工具能够生成文本、图像或视频等内容，依赖基础模型构建，可应用于客户服务、物流、销售分析、产品创新、法律与风险分析、编码与软件开发等多种场景。
在人工智能开发者一侧，企业致力于构建人工智能系统或基于人工智能的解决方案以供商业销售。生成式人工智能开发者中的前沿基础模型市场具有高固定成本、规模经济和范围经济的特征，训练和维护此类模型需要巨额资金投入、海量数据和强大算力，可能将进入限制在少数资金充裕的企业范围内。非生成式人工智能开发者则包括提供标准化解决方案的大型多产品企业和提供定制化解决方案的中小型信息通信技术企业，后者依赖专业化人才和云服务，能够以更具成本效益的方式满足客户需求。两类开发者均面临与云服务提供商相关的切换成本和潜在垄断势力问题。
二、非生成式人工智能使用：来自企业调查数据的证据
基于法国和葡萄牙官方信息通信技术调查数据与企业资产负债表数据的匹配，研究对非生成式人工智能使用与市场竞争指标之间的关系进行了实证检验。
在市场占有率方面，描述性数据显示人工智能使用企业的平均市场占有率是非使用企业的数倍，法国约为7.5倍，葡萄牙约为3.2倍。然而，在控制企业规模、年龄、宽带接入、数字化强度及滞后生产率等变量后，这一正相关关系大幅减弱且统计显著性下降，表明人工智能使用企业与较高市场占有率之间的关联在很大程度上源于选择效应，即已经具备较高数字化水平和生产率的企业更有可能采用人工智能。
在加成率方面，2011年至2022年间，法国和葡萄牙人工智能使用企业与未使用企业的加成率累积增长路径并未出现显著分化。人工智能采用与加成率增长之间不存在统计上显著的关联。这些发现表明，在分析所覆盖的时间段内和平均意义上，非生成式人工智能的使用并未与市场势力的系统性增强相关联。鉴于人工智能扩散仍处于早期阶段，2025年OECD企业中使用人工智能的比例仅为20.2%，竞争效应的充分显现可能需要更长时间。
三、生成式人工智能暴露：基于职业构成的分析
由于生成式人工智能的企业级官方统计数据尚不充分，研究采用替代方法，基于葡萄牙关联雇主—雇员数据，构建了企业层面的生成式人工智能暴露指标。该方法利用各职业中工作任务与大型语言模型能力的重叠程度，结合企业内部的职业构成，测算每家企业的暴露水平。
分析表明，生成式人工智能暴露程度较高的企业具有若干显著特征。第一，它们更有可能使用人工智能，最高暴露五分位企业中人工智能使用比例是最低暴露五分位企业的两倍。第二，这类企业在就业规模上平均更小，在一定程度上也更年轻，表明生成式人工智能可能为中小企业和新进入者提供市场机遇。第三，高暴露企业呈现出更高的劳动生产率和更高的高等教育劳动力比例，这反映了生成式人工智能的能力与认知性、非程式化任务的高度重叠，而这类任务通常由高技能劳动者执行。
这一特征对竞争具有双重含义。一方面，高生产率和高技能基础使这类企业更容易解锁生成式人工智能的收益，可能导致生产率差距扩大和市场集中度上升。另一方面，在营业收入、增加值、资本存量和市场占有率等指标上，暴露程度居中的企业往往表现更优，呈倒U型模式，表明高暴露并非仅限于最大型在位企业的专属领域。
四、人工智能创新与市场竞争
专利数据为考察人工智能开发活动与竞争之间的关系提供了重要视角。
在人工智能创新的集中度方面，全球层面的人工智能专利集中度指标整体下降，且这一下降主要由中等规模创新者数量的增加驱动，而非头部企业活动的绝对减少。从国别分布看，美国和中国合计占全球人工智能专利申请的近七成，欧盟27国保持相对较低的稳定份额，显示出人工智能创新在地理上的高度集中。
在创新集中度与市场集中度的关联方面，计量分析表明，人工智能专利集中度与市场集中度之间存在正相关关系。这一结果可能有多种解释：市场领导者可能通过人工智能专利强化其优势；集中度较高行业中的领先企业因具备更大规模和更强能力而更易投资于人工智能创新；或其他效率提升因素同时推动了销售集中度和创新活动的集中。
在人工智能专利与企业加成率的关系方面，研究发现人工智能专利持有企业的加成率增长略高于其他专利持有企业。但这一效应几乎完全由信息通信技术行业驱动。在非信息通信技术行业中，人工智能专利与加成率之间不存在正向关联甚至呈微弱负相关。这表明人工智能技术可能在人工智能作为产出而非投入的行业中更有助于企业获得市场势力。
五、人工智能创业生态
人工智能创业企业是理解人工智能与竞争关系的重要窗口。无论是非生成式人工智能还是生成式人工智能创业企业，其数量和占比均呈现显著增长。风险资本投资日益向人工智能相关创业企业倾斜，其中生成式人工智能创业企业吸引了尤为集中的资本配置。计量分析表明，即使控制了专利数量、创始人经验（连续创业者和博士学位持有者）以及国家—年份固定效应，生成式人工智能创业企业获得的风险资本仍比其他创业企业平均高出约130%。
然而，人工智能创业生态系统也呈现出显著的收购活跃度。生成式人工智能创业企业被收购的概率比样本平均基线高出约21%。即使在控制了融资额、专利存量、创始人特征等变量后。非生成式人工智能创业企业的收购概率虽也为正，但幅度较小。这一模式引发了对“杀手式收购”的担忧，即在位企业通过收购新兴竞争对手来消除潜在的竞争威胁，而非促进技术扩散和整合。与此同时，人工智能创业企业通过首次公开募股退出的概率低于非人工智能创业企业，进一步强化了收购作为主要退出渠道的地位。
六、结论
人工智能与竞争之间的关系呈现动态而非定论的特征。非生成式人工智能的使用尚未与市场势力的系统性增长显著关联；生成式人工智能为中小企业和新进入者提供了潜在机遇，但高能力企业可能更易获取其收益；人工智能创新环境具有一定动态性，但也存在集中度上升的迹象；创业生态活跃且资本充裕，但收购活动频繁可能影响长期竞争格局。
这些发现具有若干政策含义。第一，短期内出台前置性规制措施可能为时过早，但竞争执法机构应密切关注大型企业可能的市场整合行为，特别是对创新性和颠覆性人工智能开发企业的收购。第二，持续支持创新和降低进入壁垒应成为政策重点。包括保障中小企业和创业企业获取算力和高技能劳动力等关键投入。第三，加强数据的系统收集。尤其是区分不同类型人工智能技术和使用者类型、捕捉采用强度和追踪采用事件动态的数据，对于有效监测人工智能与竞争关系的演变至关重要。人工智能的扩散仍处于早期阶段，潜在竞争问题可能需要时间方能充分显现，因此持续的、警惕性的监测不可或缺。
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