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雷达卡
《信用价值论》中的共产大同社会已经开始
说明：《信用价值论》的理论体系是一部将政治经济学、宏观经济学与部门经济学合为一体的理论逻辑严密，体系内容完整的完全创新的理论体系，也是一个高层次的全新的知识体系。要理解这个理论体系，必须要读原著，否则，对其中许多新概念望文生义式的理解，往往与原著中严格定义的概念相距十万八千里。只有读原著，你才会知道你的现有知识体系已经过时，你才能使你的认知层次获得提升。你将为此受益一辈子。
蔡定创在《信用价值论》中提出的核心观点是：“集聚生产”作为新社会生产力的出现，使共产大同社会不再是理想，而是已经存在于现实中的客观存在[(deep_research_source_group_web_1)]。这一论断颠覆了传统经济学关于生产力与生产关系的认知框架，将共产主义实现的路径从“消灭私有制”的革命性转变拓展为基于新社会生产力发展的渐进式演进。通过对中国实践与全球经济现象的系统分析，可以发现蔡定创的理论并非空中楼阁，而是基于对当代社会生产方式深刻变革的实证观察，揭示了资本主义发展到产能过剩阶段后，信用价值生产方式如何自然催生社会主义与共产主义生产关系的内在逻辑。
一、“集聚生产”与“劳动分工”：两种社会生产力的本质区别
1. 传统“劳动分工”社会生产力的局限性
马克思在《资本论》中揭示了“劳动分工”作为资本主义社会生产力的核心特征：劳动者生产的产品不为自己所需，必须通过市场交换才能进入消费，由此产生商品、价格和所有权关系。这种社会生产力决定了：
l 生产与消费的分离：生产者与消费者不是同一人，产品必须经过市场交换才能实现使用价值
l 商品化必然性：劳动产品必然成为商品，具有价值与价格双重属性
l 资本积累逻辑：资本追求利润最大化，当利润率下降到一定程度，资本就会退出生产
l 所有制必然性：私有制或公有制都是“劳动分工”社会生产力基础上产生的资本生产关系
然而，随着资本主义发展到产能过剩与资本过剩阶段，传统“劳动分工”社会生产力越来越无法支撑社会持续发展。2025年全球产能利用率数据显示，全球工业产能利用率大致在70%–77%区间，其中资源类行业利用率较高，而汽车制造等行业则面临较严重的产能过剩问题[(deep_research_source_group_web_2)]。这种结构性矛盾使得传统资本生产方式越来越难以维持。
2. “集聚生产”：共产主义社会生产力的现实基础
蔡定创在《信用价值论》中的重大发现，是识别出资本主义发展到信用价值生产阶段后，一种与“劳动分工”完全不同的新社会生产力——“集聚生产”已经出现[(deep_research_source_group_web_3)]：
l 产品直接进入消费：集聚生产的产品不需要通过市场交换，可以直接进入消费
l 无价格与所有权关系：由于不经过交换，集聚生产的产品没有价格，也不存在所有权关系。
l 信用价值主导：集聚生产依赖信用价值创造，而非传统劳动价值[(deep_research_source_group_web_4)]
l 公共性与共享性：集聚生产的产品具有公共属性，由社会共同享用，无需分配
这一新社会生产力的出现，彻底改变了生产与消费的关系。集聚生产的产品不需要经过市场交换，直接服务于社会需求，这为共产主义“各尽所能、按需分配”的基本原则提供了现实基础[(deep_research_source_group_web_5)]。
二、中国实践：共产大同社会已存在于现实中的三大例证
1. “东数西算”工程：集聚生产的典型实践
“东数西算”工程是中国政府于2022年启动的重大战略，旨在通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，实现全国算力资源的合理布局[(deep_research_source_group_web_6)]。这一工程的运作机制充分体现了集聚生产的特征：
l 政府统筹规划：由国家发展改革委、中央网信办等四部委联合布局，设立8个枢纽节点和10个国家数据中心集群[(deep_research_source_group_web_7)]
l 财政支持：通过PSL专项再贷款等政策工具提供低成本资金支持，2025年PSL利率已降至2%[(deep_research_source_group_web_8)]
l 公共性服务：成都智算中心等项目提供的人工智能算力服务，主要面向政府、科研机构和公共服务领域[(deep_research_source_group_web_9)]
l 非市场定价：部分算力服务通过政府采购形式直接分配给需求方，而非通过市场竞价[(deep_research_source_group_web_10)]
以“东数西算”工程为例，集聚生产已在中国形成规模化实践。例如，2025年浙江卫健委通过政府采购形式，以1.9亿元预算购买智能算力服务，用于医疗影像分析、健康档案管理等公共服务领域[(deep_research_source_group_web_11)]。这些算力服务由政府统一采购后，直接向医疗机构和公众开放，无需患者或医院为使用这些算力服务付费，充分体现了“集聚生产”无需交换直接消费的特性。
2. “魔搭社区”与开源AI模型：非资本价值生产的现实案例
杭州“魔搭社区”（ModelScope）是由阿里达摩院联手中国计算机学会开源发展委员会于2022年推出的AI大模型开源社区，截至2025年已汇聚超12万个开源模型和5500余项MCP服务[(deep_research_source_group_web_12)]。该平台的运作模式体现了非资本价值生产的核心特征：
l 政府支持的开源生态：杭州市政府出台“AI开源政策包”，每年安排4000万元“市算力券”支持开发者使用开源AI工具[(deep_research_source_group_web_13)]
l 免费使用与共享：开发者可免费调用每日2000次API，使用开源模型进行训练和推理[(deep_research_source_group_web_14)]
l 无价格与无所有权：开源模型的代码和训练数据公开共享，用户可直接调用，无需支付费用[(deep_research_source_group_web_15)]
l 公共服务导向：政府要求国有企业和事业单位优先使用基于开源大模型的人工智能解决方案[(deep_research_source_group_web_16)]
魔法社区的成功实践证明，非资本价值生产已在中国形成规模。2025年杭州市政府强制要求政府机构、国企优先使用开源AI方案，这一政策导向使部分AI产品和服务脱离了传统的市场定价机制，直接成为公共产品。例如，杭州城市大脑通过魔搭社区的开源模型，为市民提供免费的交通优化、医疗资源调配等服务，这些服务的价值通过集聚生产实现，而非传统的商品交换。
3. 公共数据开放平台：集聚生产的基础设施
中国已建成全国统一的公共数据开放平台，截至2023年已有25个省级地方政府上线了政府公共数据开放平台[(deep_research_source_group_web_17)]。这一平台的运作模式体现了集聚生产的特征：
l 数据无价格属性：开发者基于开放数据开发的应用无需向政府支付数据费用[(deep_research_source_group_web_18)]
l 信用价值生产支撑：数据开放依赖国家信用背书，通过财政资金建设平台[(deep_research_source_group_web_19)]
l 公共服务共享：如杭州“i-hangzhou”免费室外Wi-Fi网络覆盖主城区公共区域，用户通过实名认证即可免费使用，无需向运营商付费[(deep_research_source_group_web_20)]
l 跨部门协同生产：国家公共数据资源体系推动政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享[(deep_research_source_group_web_21)]
公共数据开放平台已成为集聚生产的重要基础设施。以医疗数据为例，政府开放的医院数据被整合到“城市大脑”中，用于提供免费预约挂号、医疗资源调配等公共服务，这些数据使用不涉及市场交易，价值通过集聚生产实现，而非传统的商品交换[(deep_research_source_group_web_22)]。这种模式使医疗服务从部分商品化转向更全面的公共服务属性，符合集聚生产的特点。
三、人工智能：扩大集聚生产规模的关键技术
蔡定创指出，随着人工智能、大数据等技术的发展，“集聚生产”将日益扩大，推动社会向共产主义方向演进[(deep_research_source_group_web_23)]。这一预测在中国实践中得到充分验证：
1. AI算力的集聚生产特征
l 政府统筹算力资源：2025年二季度，中国规模以上工业产能利用率为74.0%，但计算机、通信和其他电子设备制造业产能利用率达77.3%，显示AI相关产业已成为集聚生产的重要领域[(deep_research_source_group_web_24)]
l 算力券补贴政策：杭州市每年发放2.5亿元“算力券”，企业最高可获30%算力费用补贴，单企年补贴达800万元，直接降低了企业使用算力的市场成本[(deep_research_source_group_web_25)]
l 算力普惠化：国家智算中心提供低价或免费算力，企业通过补贴可实现零成本使用，削弱了市场定价机制[(deep_research_source_group_web_26)]
AI算力的集聚生产特征已在中国形成规模化实践。例如，杭州元形水滴智能科技有限公司利用政府提供的算力资源，开发了面向文旅场景的定制化AI拍照解决方案“水滴智拍”，为游客提供文化体验终端服务，替代了传统旅拍的商业模式。这种服务的价值通过集聚生产实现，而非传统的商品交换。
2. AI技术对传统价值规律的冲击
l 劳动价值占比下降：2024年，中国AI产业资本开支占GDP比重已接近6%，高于美国的4.6%，AI工程师岗位供需比达0.17，资本密集型特征明显[(deep_research_source_group_web_27)]
l 产能利用率分化：全球AI芯片产能紧张（如HBM3E供需比0.6:1），但台积电CoWoS封装产能利用率仅为60%，反映AI产业链存在结构性过剩与短缺并存的矛盾，传统资本因利润不足退出部分领域[(deep_research_source_group_web_28)]
l 成本与利润重构：智能网联汽车等AI融合场景产能利用率提升至85%，但传统制造企业均值未提及，AI通过技术替代降低劳动价值占比[(deep_research_source_group_web_29)]
AI技术的广泛应用正在重塑价值创造方式。2025年中国算力规模同比提升43%，对应增加2.5万亿元GDP（占整体名义GDP的1.8%），而传统制造业（如汽车、非金属矿物制品业）产能利用率仍低于75%[(deep_research_source_group_web_30)]。这种分化表明，AI作为新生产力正在形成集聚生产的规模效应，推动传统劳动价值规律的边缘化。
3. 全球AI产业格局与中国集聚生产的独特路径
l 中美投资差异：2025年，美国AI相关投资规模升至1.4万亿美元，占名义GDP的4.6%；中国同口径投资规模约为6500亿美元，占名义GDP的3.3%，但中国通过政策补贴（如昇腾芯片税收优惠）实现国产替代，形成集聚生产的独特路径[(deep_research_source_group_web_31)]
l 技术替代资本与劳动：AI模型训练依赖巨额算力资本投入，而开源生态使技术共享无需资本垄断，形成信用价值主导的生产方式[(deep_research_source_group_web_32)]
l 智能体经济的去商品化：中国通过“模型即服务”（MaaS）模式将大模型直接转化为公共服务，用户无需为模型付费，仅需调用服务，体现集聚生产产品直接进入消费的特性[(deep_research_source_group_web_33)]
中国在AI领域的集聚生产模式已形成与西方不同的发展路径。例如，杭州市政府通过“算力券”和“模型券”，每年发放5000万元补贴，推动AI技术从实验室走向市场，降低了中小企业应用AI的门槛。这种模式使AI技术的价值创造更多依赖集聚生产而非私人资本垄断，符合蔡定创关于集聚生产推动共产主义实现的理论。
四、理论解释力：共产大同社会的现实基础与政策启示
1. 对中国经济增长的解释力
蔡定创的理论成功解释了中国近年来的经济增长动力。2025年中国GDP达1401879亿元，比上年增长5.0%，其中数字产品制造业增加值增长9.3%，信息传输、软件和信息技术服务业增加值增长11.1%[(deep_research_source_group_web_34)]。这种增长模式已从传统的劳动分工社会生产力转向集聚生产主导，特别是“人工智能+”专项行动的实施，推动了算力经济、数据要素市场的繁荣[(deep_research_source_group_web_35)]。
然而，这一理论对传统制造业过剩问题的解释力有限。2025年全国规模以上工业产能利用率为74.4%，其中非金属矿物制品业产能利用率为61.1%，食品制造业为68.5%，显示传统劳动分工社会生产力仍占主导地位[(deep_research_source_group_web_36)]。这表明集聚生产虽已在部分领域形成规模，但尚未完全替代传统资本生产方式，共产大同社会的实现仍需一个渐进过程。
2. 对国际经济现象的解释力
蔡定创的理论对国际经济现象也具有较强的解释力：
l 美国技术垄断困境：美国在AI芯片领域占据垄断地位，但中小厂商面临“一卡难求”的局面，而中国通过国产化（如昇腾芯片）和政府信用工具（如算力券）推动集聚生产，形成差异化路径[(deep_research_source_group_web_37)]
l 欧盟开源项目的局限性：欧盟启动的OpenEuroLLM等开源项目依赖政府资助，但规模较小（3740万欧元），且聚焦技术自主而非全面替代市场交换，与蔡定创理论的“集聚生产主导”目标差异显著[(deep_research_source_group_web_38)]
l 全球产能过剩与资本过剩：全球制造业产能利用率分化（先进制程80%以上 vs NAND闪存50%+），反映传统资本因利润过低退出部分领域，而政府通过信用工具（如PSL贷款）支持集聚生产，直接填补需求缺口[(deep_research_source_group_web_39)]
这些国际案例表明，共产大同社会的实现路径具有多样性，但其核心在于“集聚生产”作为新社会生产力的出现，以及相应生产关系的变革。中国通过政策工具（如PSL、算力券）推动集聚生产的实践，为世界提供了新的可能性[(deep_research_source_group_web_40)]。
3. 对解决经济问题的政策启示
蔡定创的理论不仅具有学术价值，还为解决当代经济问题提供了政策启示：
l 应对产能过剩：通过集聚生产方式（如政府统筹算力资源）解决传统资本生产方式无法应对的产能过剩问题[(deep_research_source_group_web_41)]
l 促进共同富裕：通过“五次分配”理论（包括“印钱消费”和“货币补偿发行”），为解决贫富差距提供系统性方案[(deep_research_source_group_web_42)]
l 推动技术创新：通过开源生态建设（如魔搭社区）降低AI应用门槛，促进技术普惠[(deep_research_source_group_web_43)]
l 构建新型生产关系：随着集聚生产规模扩大，传统商品化关系逐渐弱化，社会产品从有价值且有价格向有价值但无价格转变
中国在AI领域的集聚生产实践已开始产生这些政策效果。例如，杭州市政府通过“算力券”和“模型券”，支持企业降低AI应用成本，促进技术普惠[(deep_research_source_group_web_44)]。这种模式使AI技术的价值创造更多依赖集聚生产而非私人资本垄断，为解决贫富差距提供了新思路[(deep_research_source_group_web_45)]。
五、结论：共产大同社会已存在于现实中的理论与实践基础
蔡定创在《信用价值论》中的核心贡献，是发现了“集聚生产”作为产生共产主义生产关系的新社会生产力[(deep_research_source_group_web_46)]。这一发现基于对当代社会生产方式深刻变革的实证观察，揭示了资本主义发展到产能过剩阶段后，信用价值生产方式如何自然催生社会主义与共产主义生产关系的内在逻辑。
通过对中国实践的分析可以发现，共产大同社会已存在于现实中的三大例证：一是“东数西算”工程通过政府统筹规划和财政支持，形成了算力资源的集聚生产；二是“魔搭社区”等开源AI平台通过政府补贴和强制推广，形成了技术共享的非资本价值生产；三是公共数据开放平台通过数据无价格共享，形成了信息资源的集聚生产。这些实践已开始改变传统的商品化关系，使部分社会产品从有价值且有价格向有价值但无价格转变。
然而，共产大同社会的实现仍是一个渐进过程。2025年中国规模以上工业产能利用率为74.4%，其中传统制造业（如非金属矿物制品业、食品制造业）产能利用率仍低于75%，表明集聚生产尚未完全替代传统资本生产方式[(deep_research_source_group_web_47)]。同时，中国2022年基尼系数为0.467，高于0.4的警戒线，中等收入群体占比仅30%，显示贫富差距问题仍需通过“五次分配”等理论进一步解决[(deep_research_source_group_web_48)]。
蔡定创的理论创新之处，在于将共产主义实现的路径从“消灭私有制”的革命性转变拓展为基于新社会生产力发展的渐进式演进。这一理论不仅为理解当代经济现象提供了新视角，也为解决产能过剩、贫富差距等全球性经济问题提供了中国方案。随着人工智能、大数据等技术的进一步发展，“集聚生产”将日益扩大，传统劳动价值规律将逐渐失效，社会将向“大同世界”演进，这一过程是生产力发展的自然结果，而非人为强制推行[(deep_research_source_group_web_49)]。
综上所述，蔡定创的理论并非空想，而是建立在当代社会已出现的“集聚生产”这一现实社会生产力基础上的科学预见[(deep_research_source_group_web_50)]。共产大同社会不再是理想性质的，而是已经存在于现实中的某些领域和实践中，这是马克思主义基本原理与当代中国实践相结合的理论创新，也是对人类社会发展规律的深刻把握。[size=21.3333px]
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