文章提出以合规治理、市场机制与社会选择实现“降速而不失控”的路径，通过风险分级立法、算力与能耗门槛、数据与开源分级发布、资本与采购倾斜，以及企业合规与公众参与，系统性削弱人工智能的发展速度并限制高风险能力外溢。强调可度量与可执行的监管、国际协作与透明问责，避免粗暴禁令导致地下化或创新外流，同时保留公益性与低风险应用的绿色通道。最终形成“分层发展”格局，让通用高风险模型降速，行业小模型与可解释系统在合规轨道内稳步前进。

当人工智能发展失控，能力越界、目标错配与规模滥用会在技术与社会层面同步放大，带来错误自动化、信息污染与合规风险等系统性冲击；但失控并非宿命，通过对齐、红队评估、分级管控与国际监管框架，把风险限制在可控范围内，企业以“安全先行、内生治理”的方法落地可信AI，从而降低黑天鹅事件概率并稳住ROI与公众信任。

刺激社会总需求需综合运用货币政策、财政扩张、收入分配优化、创新激励和对外开放等多维手段。通过降息、增支、减税、提升低收入群体消费能力、促进高新投资与出口扩张，政策制定者可以有效提升消费与投资意愿，增强经济活力。结构性改革和高效协作管理工具（如PingCode、Worktile）则有助于保障政策落地，提高执行效率。未来，数字化与绿色经济将成为拉动新需求的关键方向，要求政策创新与国际合作持续优化。