【首席视野】刘陈杰：人工智能发展对经济增长的影响——总量与结构

刘陈杰系望正资本全球宏观对冲基金董事长，中国首席经济学家论坛成员

人类近代历史上，继蒸汽动力、电力技术和信息技术之后，人工智能(AI)技术作为一种全新的通用目的技术，其引发的新一轮工业革命正逐渐由导入期开始转入拓展期。AI会像蒸汽机、电力这样的通用型技术革命一样持续推进经济增长，还是只是一种短期性的冲击。目前来看，学术界、金融市场和政策制定者对这一问题看法不一，但都高度关注。我们认为，人工智能是第四次工业革命。

在过去的15年间，各国的劳动生产率增长大幅放缓，与放缓前相比，劳动生产率增长减少了一半以上。劳动生产率普遍降低的现象从发达经济体到许多大型新兴经济体，都持续困扰着中长期的经济增长。经济学里有著名的索洛悖论，即：虽然企业在IT方面投入了大量的资源，然而从生产率的角度看，收效甚微。在人工智能时代，我们如何克服“索洛悖论”，积极引导供给端结合最新的人工智能进展，提高生产率水平，积极促进消费端融合人工智能的技术提升社会福利水平，改善收入分配，这是当前亟待解决的重大理论与现实问题。

我们认为，作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心力量，AI不仅通过提升全要素生产率、优化资源配置效率，成为驱动经济增长的新型引擎，其广泛渗透还引发生产要素在产业间、区域间的重新配置，对产业结构升级、就业结构调整及供需结构适配产生系统性影响。现有研究已证实AI对经济增长的双重效应，同时其对经济结构的不均衡影响也引发广泛探讨，既推动产业向数字化、智能化转型，也可能加剧结构失衡与要素错配。

本文尝试把人工智能发展纳入可计算的一般均衡模型，从而对经济增长的总量影响、行业的结构性机会，以及收入分配、社会伦理和信息安全等方面，对人工智能可能对经济和社会产生的深刻影响做一个初步的探讨。

一、人工智能对经济增长的总量影响

从目前已有的学术研究来看，人工智能对经济增长的总量影响主要分成保守、中性和乐观三类思考。保守派方面，以阿西莫格鲁（Acemoglu,2024）为例，他对AI能否持续推动生产率提高持相对谨慎的态度，预测年均增长仅为0.07%。理由是目前生产率提升主要集中在那些易于学习的任务上，而未来越来越多的复杂任务可能会使生产率提高变得更加困难。中性派方面，以Aghion(2024)为代表，他用历史类比法和任务框架模型，认为AI使发达国家TFP年增 0.8%-1.3%，10年累计提升8%-13%；乐观派方面，麦肯锡全球研究院认为，AI未来10年推动全球GDP年增 7%，TFP年增1.5%以上，AI渗透率每提升10个百分点，TFP跃升23%。从现有的实证研究来看，目前的AI发展确实对制造业、服务业的生产效率起到正向促进作用，还在等待革命性的拐点。

我们认为，人工智能是革命性的，是第四次工业革命。

随着技术的进步，人工智能与经济社会各领域正在深度融合，其核心在于供给和需求相关产业的智能化，即在产业数字化基础上通过人工智能技术推动生产和消费的智能化变革：利用数字技术将分散或孤立的生产者、消费者等以产业链、价值链等方式连接起来形成联动发展，形成让数据要素成为新资源的经济社会发展新形态。AI的应用和物理连接将替代重复性劳动，降低人工成本，提升生产精度与稳定性；通过大数据挖掘、仿真模拟、智能算法，缩短研发周期、降低试错成本，推动技术前沿外移。

首先，数字要素将纳入传统生产函数，作为重要的要素禀赋，成为左右经济增长的重要因素。农业社会的基本生产要素是土地和劳动力，工业革命的出现将资本变成重要的生产要素，那么，人工智能为代表的科技革命将使得数据成为新的生产要素。随着数据处理能力的提升，生成式思考能力的加深，数据要素的积累和优化等，人工智能的发展将深度影响经济增长的趋势。

第二，技术进步推动的供给创新将创造需求。人工智能的发展过程将催生新场景、新需求，带来人们的生活范式变革，改变和增加居民和政府消费需求，促进经济的循环，并重塑衣食住行、医疗和养老等各种传统生活方式和相关产业赛道。历史上来看，新技术、新产品的出现将逐步改变人们的生活方式及理念，创造出新的需求，即新的供给将创造需求。例如电气革命带来冰箱、彩电、观影等新需求，人工智能的发展将促进生产和生活智能化方向的发展。

具体而言，人工智能主要通过三条机制促进经济增长，进而应对老龄化、劳动力成本提升、环境制约等因素对经济增长的冲击。第一，人工智能可以不断提高生产的自动化和智能化程度，越来越多地实现资本对劳动的替代，从而减轻劳动力成本提升、环境资源约束压力等因素对经济增长的不利影响。第二，人工智能通过内生性的技术进步，进一步的资本深化，可以提高资本回报率，进而提高储蓄率和投资率，以减缓人口结构红利式微背景下储蓄率和投资率下降对经济增长的冲击。第三，人工智能通过对生产方式、节省成本和智能生成等方面，可以促进全要素生产率的提升，从而进一步对冲其他要素禀赋的变化对经济增长的冲击。传统的宏观经济模型认为，生产函数普遍面临规模效应递减、资本边际效益递减等结构性问题，通过人工智能在生产端的大规模应用，智能生成式的思考和革新将使得一批不需要过度考虑激励问题的类人脑智能群体嵌入生产的各个过程，技术进步和组织方式将更加智能化和高效化。

我们参考Daron Acemoglu & Restrepo（2019, 2024），OECD（2025），Philippe Aghion（2017，2024），Prettner(2019)和陈彦斌、林晨(2019)的研究，构建动态一般均衡模型，将资本分为住房资本、基建资本和实体经济资本三类实体资本。从理论上说，伴随着人工智能的不断发展和推广使用，我们分类的三类资本都会受到人工智能的影响。不过，为了简化模型，本文在基准模型中只表达了人工智能对实体经济资本的影响，住房资本和基建资本与人工智能之间的作用做了简化处理，即便人工智能的发展会对这两类资本起到直接和间接的影响。

我们的动态一般均衡模型主要包括企业部门、居民部门和政府部门。参考Aghion(2017)的的做法，我们将含有人工智能发展的生产函数设定为：

关于居民部分、企业部门和政府部门的刻画，我们采取经典的居民效用最大化，企业利润最大化和政府兼顾增长和服务的函数形式来表达经济体三部门的行为。当动态一般均衡模型经济体达到均衡时，劳动力市场出清，即居民部门的劳动供给总量等于生产部门的劳动需求总量，企业部门利润最大化，政府部门函数效用最大化：通过求解企业部门，居民部门最优化问题的一阶条件，再加上各类资本的变动方程，可以得到一般均衡模型的均衡系统。

我们发现，由于基准模型没有考虑老龄化的影响，测算得出的潜在增速与现实比可能偏高，但仍可以发现，没有人工智能的促进作用时，潜在增速在未来10年下滑的速度较快。人工智能的发展，即便我们采用非常保守的假设影响下，其将显著提升技术进步和规模经济，使得潜在增速下降速度趋缓，且在一定时期保持较为稳定的发展。

表1 数值模拟实验设定

资料来源：国家统计局，作者估算

图1 人工智能对经济增长率的影响

资料来源：国家统计局，作者估算

我们的研究发现，人工智能的确促进总量经济增长。具体而言，其可以优化资本结构，提高实体经济资本占比；降低住房资本占比和基建资本比，进而实现改善居民消费和促进经济增长的双重目标。过去增长模式中，地方政府债务推动的基建增长和房地产行业是拉动经济非常重要的两大方面。按照我们的测算，地方政府债务拉动和房地产刚需和改善型需求在未来10年将逐渐式微(刘陈杰,2022)，老的经济增长模式出现问题，时代需要新的高质量增长的发展模式。人工智能可以通过提高生产智能化程度和技术进步速度来增强实体经济的吸引力，吸引资金从房地产领域流向实体经济，从而减轻住房资本对消费的挤出效应，并增强实体经济资本对经济增长的拉动效果。更重要的是，人工智能可以增强经济内生增长动力，从而减弱地方政府依靠基建投资“稳增长”的动机，由此减轻基建资本对消费的挤出效应，并进一步增强实体经济资本对经济增长的拉动效果。考虑到未来劳动力成本上升、环境资源压力上升等因素对中长期经济增长的压力，从经济学的范畴内来看，我们应该重视人工智能对经济增长的促进作用，大力发展人工智能，特别是和生产部门融合发展。

从2026年到2035年，无论情景如何，潜在增速整体呈下降趋势，这是人口老龄化、资本边际递减等结构性约束影响的必然趋势。但在不同AI渗透率假设下（10%、15%、20%），经济增长率均显著高于基准情景（Base）。到2035年，基准情景下的潜在增速降至约4.2%，而AI渗透率达到20%的情景下可维持潜在增速在5.8%左右，显示AI普及能够有效托底经济。AI能有效延缓潜在经济增速下滑，但有两个前提：一是存在“阈值效应”——在模型设定中，当AI资本存量占国内生产总值（GDP）比重超过2%，对全要素生产率（TFP）的边际拉动会从0.1个百分点跃升至0.4-0.5个百分点。

当然，我们的模型研究还存在很多的不足之处，比如对人口结构的变化并没有重点考察，使得模型刻画的潜在经济增长水平可能偏高；并没有考虑非金融企业和地方政府部门的债务问题，没有考虑发展人工智能的融资问题，投入和产出的分配问题；同时，人工智能发展迅速，很可能存在对传统生产函数的重大改变，比如说出现会思考的机器人等替代人类劳动等现象。作为初步的积极探索，我们将继续改善模型的设置，适应人工智能的发展。

二、人工智能发展的结构性机会

经济总量的变化很重要，人工智能对经济结构的发展更加值得重视。

下一个阶段，AI发展的结构性机会：算力基建先行、具身智能破局、垂直应用深耕、AI Agent重构、安全合规护航。中国企业应立足硬件制造优势、抢占垂直场景、强化国产替代，把握从互联网红利到智能生产力红利的历史跃迁。

具体而言，底层算力基础设施是相当一段时间内确定性最强的黄金赛道。产业的基础设施是行业发展的基本前提，AI发展当前和今后一个阶段首要的重心是算力基础设施。按照目前AI产业发展趋势，全球AI算力需求5年增长7-10倍，中国增速超全球。2026年中国算力总规模将超300 EFLOPS（智能算力占58%），2030年达3000 EFLOPS以上，5年增长超过10 倍，年均增速30%以上。其中，2026年成推理元年，推理算力占比超训练。训练是一次性资本支出，推理是7×24 小时持续性运营支出，算力需求从脉冲式变为永续式。算力基建中的AI芯片、光模块、HBM、数据传输、液冷、AI服务器等将持续爆发式增长。AI芯片、存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素：1）芯片领域，AI从训练时代全面进入推理与执行时代。长期来看，AIAgent深度推理将推动需求再上10亿倍台阶。未来一段时间，AI芯片市场将达到至少1万亿美元规模，推理算力将成为绝对主力、需求呈十亿倍级爆发，长期供不应求；2）存储领域，算力基于数据，数据需求存储，随着算力的提升，数据量将呈指数级成长，对应对存储容量带来大量的需求，也将对存储芯片带来爆发式增长；3）网络带宽领域，光芯片与光模块是高效传输的重要基础设施，AI算力带来的流量上升将拉动光芯片需求。

具身智能破局，AI从云端大脑走向物理躯体，机器人、自动驾驶、智能制造三大领域爆发。人形机器人及通用机器人，将是AI连接物理世界，帮助人类提升效率的重要路径。其中，伺服电机、精密减速器、控制器、灵巧手、柔性传感器、人形关节等零部件在机器人量产后将爆发式增长。智能驾驶，也是人工智能技术解放生产力的具体表现，将深刻改变人类社会的生活方式。车载计算平台、

传感器、激光雷达、4D 毫米波、高清摄像头、端到端大模型、地图、车路协同等各个环节都将爆发出惊人的需求。智能制造是人工智能技术进入生产函数的重要领域，将在边际回报递减、激励机制、收入分配等领域，冲击现有的经济学和社会学框架，显著改善人类的生产生活效率。其中，协作机器人、无人叉车、AGV/AMR、智能质检等将是初始阶段最为广泛的应用领域。

垂直应用深耕，具体而言，(1)AI医疗健康将在人工智能时代出现行业重构。AI制药在分子生成、靶点发现、蛋白折叠、晶型预测将大规模发展。医学影像，多模态AI诊断（CT/MRI/病理）、精准放疗、手术机器人等。(2)AI企业服务智能体将起到自主执行、跨系统协作、目标驱动的作用。办公方面的AI助理、自动报告、合同审查、代码生成。客服方面的全渠道智能客服、意图理解、情绪安抚、知识库。(4)AI金融方面，智能投研，多模态研报分析、量化策略、个性化理财。风控合规方面的反欺诈、反洗钱、智能审计、信贷审批。金融科技方面，智能客服、数字人柜员、保险精算、智能理赔等。(4)AI教育方面的个性化学习，比如AI教师、自适应题库、学情分析、虚拟实验、多模态课件、虚拟人讲师、智能批改等。(5)AI法律与合规,合同审查、合规尽调、法条检索、案例分析、诉讼文书生成,将会最大程度的替代目前的人力。(6)AI在电网智能调度、风电、光伏功率预测、设备故障诊断、能耗优化、智能电网的广泛应用。综上所述，未来10 年，AI的巨量价值，大部分将在垂直行业兑现。

AI Agent重构，通用大模型解决认知能力，AI Agent解决行动能力。具体而言，算力基础设施充足之后，大模型能力成熟，多模态理解落地，工具调用、长记忆、自主规划技术标准化，AI Agent规模化普及，全社会流程、组织、分工、商业模式系统性重构。企业很多白领工作属于标准化、流程化、低创造性的事务性劳动。大模型具备语义理解，Agent具备任务拆解与工具编排能力。碎片化、跨系统、高重复的行政、运营、文案、数据类工作，天然适合被自主智能体替代。传统通用软件逻辑过时，AI原生Agent SaaS成为下一代企业软件主流。AI Agent 将从个人工作、企业流程、IT架构、组织管理、商业范式五大维度完成系统性重构，是未来5-10年，AI产业价值释放的核心载体，也是继移动互联网之后，新一轮生产力跃迁的核心引擎。

当然，新技术的发展有利有弊，人工智能发展实现具有替代人类思维的产品的时候，下一步的发展问题将成为重要的方面。人工智能对于人力的替代，可能引起就业的问题，这也将引起一定的社会关注和焦虑。同时，人工智能时代收入分配问题也是重要的研究方面，产出更多的应该按照资本的所有权分配还是按照劳动分配，人工智能没有人类的社会属性，这时应该如何处理这一问题。其他的，比如社会伦理问题，法律体系，社会保障体系等都将受到人工智能的影响。人工智能的浪潮已经到来，我们应该积极面对变化，妥善处理可能存在的风险。向前看，问题的答案蕴含在事物的发展中，积极面对新的变革，适者生存，变化常在。

综上所述，人工智能对经济增长的总量的促进作用较为显著，通过提升资本回报率、提高劳动生产率和技术进步等方式，应对劳动力成本上升、环境压力上升等制约中长期经济增长的要素禀赋变化，提高我国经济增长潜力。更为重要的是，人工智能的发展具有较多的结构性机会。从基础层来看，算力是人工智能发展的基础设施，这将极大的激励在算力基础设施上的需求，比如说AI芯片、光通信、存储芯片等方面。从应用层来看，人工智能将影响我们生活的方方面面，比如说工业制造信息化、教育、医疗、交通、金融、娱乐、办公等。随着人工智能的发展，其技术开始大面积落地应用将可能提前，人工智能的时代开始到来。当然，我们在新技术如火如荼发展的时刻，也将关注其可能带来的一系列问题，比如就业、收入分配、数据安全、社会伦理和法律体系的方面。面对新事物的到来，我们往往怀着兴奋和紧张的心情。人工智能的发展将对我们的生活产生重要的影响，让我们更好利用人工智能为我们的美好生活服务，迎接第四次工业革命。