宏观伴读系列(41)：AI突破与宏观经济

　　研究结论

    　　已有很多文献讨论过AI 对于宏观经济的影响，但对于这一日新月异的细分赛道，2025 年的视角和之前若干年相比已经大有不同，如Sandy Carter（2025）认为Deep Seek 证明了并非只有科技巨头才能主导人工智能创新，市场仍然对敏捷灵活的初创公司和非传统参与者敞开，这重振了竞争。也基于这种变化，以往认为AI 将加剧产业集中度、仅有那些具有更强技术能力的大公司能够从中获益的观点就不一定全然成立了。

    　　AI 对宏观经济的直接影响主要有三个渠道（和本系列其他报告不同，本文我们只关注ChatGPT 诞生之后的最新观点）：

    　　一是“人工智能+”对生产率的提升： Francesco Filippucci, Peter Gal, MatthiasSchief 发表于2024 年11 月的OECD 工作论文综合考虑AI 对不同工种绩效的提升、各行业任务受AI 影响的比例（Exposure），以及未来AI 采用率的变化来构建一般均衡模型，认为AI 预计将在未来10 年内为美国的年度全要素生产率增长贡献约0.25-0.6 个百分点（当下增速为1%左右），虽然不足以将生产率增长恢复到20世纪60 年代（战后“黄金时代”）的水平，但幅度也相当显著，且从作者的文献回顾看，在同类测算中这并不是一个激进的估计。

    　　二是资本开支对GDP 的直接提振：这方面有相当多的讨论集中在咨询、金融机构。

    　　高盛2023 年预测AI 将拉动全球GDP 在10 年之间增长7%；麦肯锡2023 年也认为生成式AI 可能为全球经济带来高达17.1-25.6 万亿美元的提振，这还不包括此前自动化带来的增长，机构测算认为AI 和其他自动化技术的总体影响可能在接下来的十年内使发达经济体的年均GDP 增长率提高1.5 到3.4 个百分点。

    　　三是社会福利。AI 应用可能导致劳动/资本分配比例下降，部分岗位（尤其是数据录入、文件归档等）缩减，同时也会带来一系列新型岗位（如AI 伦理顾问、人工智能训练师），这已经成为一致预期，除此之外，2025 年2 月Suvradip Maitra 等在The Conversation（一个专由学者和研究人员供稿的澳大利亚媒体网络）上撰文，提供了几个更为独特的视角，包括（1）社会服务领域正在通过使用AI 减轻行政负担，但聊天AI 容易产生不准确的反应，如美国饮食失调协会部署了聊天机器人来支持相关用户，但提供有害减肥建议后旋即被下线；（2）使用人工智能的推荐系统由于“针对性”过强导致歧视，如向男性展示较女性更多的招聘广告；（3）识别系统尤其是面部识别导致的隐私泄露；（4）使用AI 计算长期失业或福利欺诈的风险，可能会加重对边缘人群的伤害。

    　　Daron Acemoglu 在2024 年5 月发表的“The Simple Macroeconomics of AI”一文中还探讨了AI 对宏观经济影响的不确定性，作者提出，为实现AI 的更大收益，应更多关注如何为不同种类工人提供可靠信息（如为维修工、教育工作者提供实时、情境相关的帮助，减少诸如电工在处理高级设备故障时由于缺乏足够专业知识和故障排查信息而难以解决问题的情况），而不是仅仅打造类似人类对话的工具。

    　　今年地方两会中，31 个省市中有29 个在2025 年计划部分提及“人工智能”（广西进一步指出“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，广西不能缺席、不能落后”），涉及人工智能与传统产业的结合、教育、重点实验室打造、新兴职业的培育等等，我们认为重要的变化正在发生，一是谋求科技突破成为区域间尤其是龙头城市/省份锦标赛的重要维度，二是“六小龙”等独角兽的案例印证了至少在部分领域，并非只有资本雄厚的龙头企业能够成功，这将提升企业与地方的竞争意愿与信心，百花齐放可能会成为现实，其对投资的带动或大于预期。

    　　风险提示

    　　海外文献的结论不契合国内实际情况的风险；引用的学术研究、计量模型所需假设与现实存在偏差的风险。