我是亚力·巴拉克塔里，担任「特殊竞争研究项目」的总裁兼首席执行官。在本期简报中，我们深入探讨了人工智能在重塑美国经济方面的变革潜力，并依据最新的研究与数据，分析了它对生产率、就业市场及行业动态的深远影响。

人工智能浪潮下的新经济格局

本期内容旨在深入剖析未来几年人工智能将带来的深远经济影响。

如同历史上的电力与蒸汽机等通用技术，人工智能影响的最终规模，将取决于其推广应用的速度与广度——这也正是当前各类预测存在巨大差异的核心原因。

自 ChatGPT 问世以来，AI 模型层出不穷，不断将技术边界推向新的高度。如今的顶尖模型已能进行高阶的推理、规划、决策并深刻理解语境，其方式已堪比人类的认知过程。

此份分析报告将作为一份入门指南，从三大核心领域，勾勒出人工智能的经济影响力：

1. 生产率与 GDP 的增长复苏
2. 各行各业的竞争力重塑
3. 劳动力市场的深刻变革

1. 生产率复苏与经济增长的引擎

人工智能最核心的经济价值，在于它有望扭转自上世纪 90 年代以来，长期制约美国经济增长的生产率放缓困局。

高盛的分析师预测，人工智能将能自动化处理当前约 25% 的工作任务。这一变革预计在未来十年内，推动美国劳动生产率每年提升 1.5%，并为 GDP 带来约 6% 的累计增长。

不同机构的预测存在差异。例如，对 2034 年美国实际 GDP 累计增长的预测，低的仅为 1.1% 至 1.6%，而高的则认为北美市场能达到 14.5% 的惊人增幅。

资料来源：Acemoglu、JP Morgan、Goldman Sachs、PWC，截至 2025 年 6 月

预测的巨大差异，主要源于对两个关键问题的不同假设：

• 采纳时机与规模：人工智能在各行业渗透的进度，直接决定了经济收益的兑现时间和方式。模型的预测结果对此高度敏感。
• 额外增益的核算：部分预测仅考虑了现有任务的效率提升，而另一些更乐观的预测（如高盛），则进一步纳入了因劳动力重新分配和新岗位创造所带来的额外生产率增长。

值得注意的是，这些宏观预测已开始在早期的劳动生产率数据中获得支撑。2023 年，美国劳动生产率（以每小时产出计算）飙升至 2.7%，远超 2004 年以来的年均水平，创下自 90 年代科技繁荣期以来的新高。

分析师认为，这背后部分归功于企业在人工智能技术上的投资日益增加。最新数据也强化了这一趋势：2025 年第一季度，制造业劳动生产率激增 4.4%，创下自 2021 年年中以来的最大季度涨幅。

从微观层面看，圣路易斯联储的研究发现，员工在使用生成式人工智能的每个小时里，生产率平均提高了 33%，每周节省 2.2 小时，相当于为标准周薪工作提升了 5.4% 的效率。

历史经验告诉我们，一项通用技术的全部经济效益并非即时显现，这就是经济学中的「生产率 J 型曲线」现象。企业需要时间与成本去重组流程、培训员工和整合技术，这造成了创新与数据体现之间的滞后。

然而，与过去的变革不同，人工智能可能会极大压缩这条曲线。摩根大通预测，个人电脑花了 15 年才实现的影响力，人工智能可能只需 7 年就能达成。

2. 行业竞争：从广泛实验到绝对优势

人工智能的宏观潜力固然巨大，但其价值的真正释放，在于具体行业的采纳与应用。

最新调查显示，98% 的公司在尝试使用人工智能，但仅有 26% 的公司能从中创造出超越试用阶段的可观价值。而真正达到运营模式变革的，只有 4%。

这些「人工智能领导者」主要集中在金融科技、软件和银行业，他们正凭借 AI 甩开竞争对手，实现了高出 50% 的收入增长、高出 60% 的股东回报，以及高出 40% 的投资资本回报率。

人工智能的价值并非千篇一律，而是体现在为不同行业量身定制的解决方案上：

• 金融业：通过欺诈检测与算法交易，超半数公司收入增长超 25%。
• 制造业：通过需求预测与供应链优化，显著提升生产效率、减少浪费。
• 电商：通过个性化营销与供应链建模，自 2015 年来市场份额翻倍。
• 生物制药：通过加速药物发现与提升诊断精度，研发准确性提高 4–5%。
• 保险业：通过自动化保单与理赔流程，服务运营效率提升 30–40%。

3. 劳动力市场：自动化、人机协同与自我迭代

关于人工智能的讨论，没有什么比它对就业的冲击更具争议性。

人们的讨论常常简化为一场「人机对抗」的二元对立。然而，新浮现的证据描绘了一幅远为复杂的图景：核心在于「增强」，而非「取代」。

调查数据显示，在使用 AI 的公司中，27% 实现了任务自动化，但仅有 5% 报告了岗位净减少，甚至有更多公司报告了岗位净增长。

Anthropic 经济指数也显示，任务增强与自动化的比例约为 57:43。这表明 AI 更多地是在处理工作中的重复性任务，从而将人类解放出来，专注于需要批判性思维、创造力与情感智慧的更高价值活动。

来自金融业的研究证明，生产率的提升足以抵消岗位的流失。AI 让分析师能从更庞大的数据中挖掘洞见，反而增加了分析师的总数和平均薪酬。普华永道预测，AI 相关技能将带来 56% 的工资溢价。

值得警惕的是，AI 可能率先冲击入门级白领岗位。数据显示，AI 在技术、金融、法律等高薪行业应用最广，而这些行业的入门职位恰是年轻人职业生涯的起点。

这一趋势挑战了「自动化主要威胁蓝领」的传统观念。拥有高等学历的员工受 AI 影响的风险，是高中学历者的近四倍。

但我们必须认识到，技术革命本身蕴含着强大的就业创造力。今天美国超过 60% 的工作岗位，在 1940 年代甚至不存在，这正是劳动力市场强大适应性的证明。

如今，我们正见证相似的浪潮。人工智能专家、大数据专家和金融科技工程师，已成为全球增长最快的职业。STEM 领域的就业份额也从 2010 年的 6.5% 攀升至 2024 年的近 10%。

这或许能用「杰文斯悖论」来解释：当技术降低某项任务的成本时，对该任务的需求反而会增长。AI 降低了认知工作的成本，将赋能企业扩张业务、创新服务，并最终催生出由规模化驱动的全新就业机会。

如果这一逻辑成立，AI 将成为净就业增长的强大引擎。世界经济论坛预测，到 2030 年，新技术将创造约 1.7 亿个新岗位，净增岗位达 7800 万。

结语

人工智能是一股不可逆转的变革力量，它有能力扭转持续数十年的生产率颓势，强力驱动 GDP 增长，并创造数万亿美元的经济价值。

尽管成果的显现需要时间，但其对经济的净正面影响是确定无疑的。

最终，向人工智能驱动的经济转型，并非一个遥远的选项，而是一场已经开始、决定未来的竞赛。