Целью данного исследования является выявление механизмов воздействия искусственного интеллекта (далее – ИИ) на формирование и рост новой качественной производительности на основе анализа данных китайских публичных компаний. Анализ охватывает панельные данные 12 880 наблюдений за период 2013–2022 гг., за исключением предприятий финансового и строительного секторов. На основе данных китайских компаний, зарегистрированных на рынке A-акций, в исследовании проводится системный анализ  механизмов и практических траекторий влияния технологий искусственного интеллекта на формирование новой качественной производительности предприятий. На основе использования методов машинного обучения и текстового анализа были построены индикаторы применения ИИ, которые затем использовались в эмпирической проверке с учётом неоднородности по атрибутам предприятий, отраслевым особенностям и региональной политике. Полученные результаты свидетельствуют о значительном эффекте ИИ на новую качественную продуктивность предприятий (коэффициент = 1,18; p < 0,01). Кроме того, эмпирический анализ выявил, что ключевыми каналами влияния технологий искусственного интеллекта на производительность нового качества являются развитие цифровых инноваций (эффект = 0,121; p < 0,01), повышение эффективности цифровых инноваций (эффект = 0,465; p < 0,01), а также снижение информационной асимметрии (эффект = –0,053; p < 0,01). Анализ неоднородности демонстрирует, что усиливающий эффект ИИ особенно выражен в компаниях с государственной формой собственности, в трудоемких и высокотехнологичных отраслях, а также в регионах с высокой степенью бюджетной поддержки. Представленное исследование вносит вклад в развитие теоретических и прикладных основ формирования политики технологического развития, подчеркивая необходимость учета организационных характеристик и институциональной среды при внедрении ИИ для стимулирования устойчивого роста производительности нового качества.