【首席視野】劉陳杰：人工智能發展對經濟增長的影響——總量與結構

劉陳杰系望正資本全球宏觀對沖基金董事長，中國首席經濟學家論壇成員

人類近代歷史上，繼蒸汽動力、電力技術和信息技術之後，人工智能(AI)技術作爲一種全新的通用目的技術，其引發的新一輪工業革命正逐漸由導入期開始轉入拓展期。AI會像蒸汽機、電力這樣的通用型技術革命一樣持續推進經濟增長，還是隻是一種短期性的衝擊。目前來看，學術界、金融市場和政策制定者對這一問題看法不一，但都高度關注。我們認爲，人工智能是第四次工業革命。

在過去的15年間，各國的勞動生產率增長大幅放緩，與放緩前相比，勞動生產率增長減少了一半以上。勞動生產率普遍降低的現象從發達經濟體到許多大型新興經濟體，都持續困擾着中長期的經濟增長。經濟學裏有著名的索洛悖論，即：雖然企業在IT方面投入了大量的資源，然而從生產率的角度看，收效甚微。在人工智能時代，我們如何克服“索洛悖論”，積極引導供給端結合最新的人工智能進展，提高生產率水平，積極促進消費端融合人工智能的技術提升社會福利水平，改善收入分配，這是當前亟待解決的重大理論與現實問題。

我們認爲，作爲引領新一輪科技革命和產業變革的核心力量，AI不僅通過提升全要素生產率、優化資源配置效率，成爲驅動經濟增長的新型引擎，其廣泛滲透還引發生產要素在產業間、區域間的重新配置，對產業結構升級、就業結構調整及供需結構適配產生系統性影響。現有研究已證實AI對經濟增長的雙重效應，同時其對經濟結構的不均衡影響也引發廣泛探討，既推動產業向數字化、智能化轉型，也可能加劇結構失衡與要素錯配。

本文嘗試把人工智能發展納入可計算的一般均衡模型，從而對經濟增長的總量影響、行業的結構性機會，以及收入分配、社會倫理和信息安全等方面，對人工智能可能對經濟和社會產生的深刻影響做一個初步的探討。

一、人工智能對經濟增長的總量影響

從目前已有的學術研究來看，人工智能對經濟增長的總量影響主要分成保守、中性和樂觀三類思考。保守派方面，以阿西莫格魯（Acemoglu,2024）爲例，他對AI能否持續推動生產率提高持相對謹慎的態度，預測年均增長僅爲0.07%。理由是目前生產率提升主要集中在那些易於學習的任務上，而未來越來越多的複雜任務可能會使生產率提高變得更加困難。中性派方面，以Aghion(2024)爲代表，他用歷史類比法和任務框架模型，認爲AI使發達國家TFP年增 0.8%-1.3%，10年累計提升8%-13%；樂觀派方面，麥肯錫全球研究院認爲，AI未來10年推動全球GDP年增 7%，TFP年增1.5%以上，AI滲透率每提升10個百分點，TFP躍升23%。從現有的實證研究來看，目前的AI發展確實對製造業、服務業的生產效率起到正向促進作用，還在等待革命性的拐點。

我們認爲，人工智能是革命性的，是第四次工業革命。

隨着技術的進步，人工智能與經濟社會各領域正在深度融合，其核心在於供給和需求相關產業的智能化，即在產業數字化基礎上通過人工智能技術推動生產和消費的智能化變革：利用數字技術將分散或孤立的生產者、消費者等以產業鏈、價值鏈等方式連接起來形成聯動發展，形成讓數據要素成爲新資源的經濟社會發展新形態。AI的應用和物理連接將替代重複性勞動，降低人工成本，提升生產精度與穩定性；通過大數據挖掘、仿真模擬、智能算法，縮短研發週期、降低試錯成本，推動技術前沿外移。

首先，數字要素將納入傳統生產函數，作爲重要的要素稟賦，成爲左右經濟增長的重要因素。農業社會的基本生產要素是土地和勞動力，工業革命的出現將資本變成重要的生產要素，那麼，人工智能爲代表的科技革命將使得數據成爲新的生產要素。隨着數據處理能力的提升，生成式思考能力的加深，數據要素的積累和優化等，人工智能的發展將深度影響經濟增長的趨勢。

第二，技術進步推動的供給創新將創造需求。人工智能的發展過程將催生新場景、新需求，帶來人們的生活範式變革，改變和增加居民和政府消費需求，促進經濟的循環，並重塑衣食住行、醫療和養老等各種傳統生活方式和相關產業賽道。歷史上來看，新技術、新產品的出現將逐步改變人們的生活方式及理念，創造出新的需求，即新的供給將創造需求。例如電氣革命帶來冰箱、彩電、觀影等新需求，人工智能的發展將促進生產和生活智能化方向的發展。

具體而言，人工智能主要通過三條機制促進經濟增長，進而應對老齡化、勞動力成本提升、環境制約等因素對經濟增長的衝擊。第一，人工智能可以不斷提高生產的自動化和智能化程度，越來越多地實現資本對勞動的替代，從而減輕勞動力成本提升、環境資源約束壓力等因素對經濟增長的不利影響。第二，人工智能通過內生性的技術進步，進一步的資本深化，可以提高資本回報率，進而提高儲蓄率和投資率，以減緩人口結構紅利式微背景下儲蓄率和投資率下降對經濟增長的衝擊。第三，人工智能通過對生產方式、節省成本和智能生成等方面，可以促進全要素生產率的提升，從而進一步對沖其他要素稟賦的變化對經濟增長的衝擊。傳統的宏觀經濟模型認爲，生產函數普遍面臨規模效應遞減、資本邊際效益遞減等結構性問題，通過人工智能在生產端的大規模應用，智能生成式的思考和革新將使得一批不需要過度考慮激勵問題的類人腦智能羣體嵌入生產的各個過程，技術進步和組織方式將更加智能化和高效化。

我們參考Daron Acemoglu & Restrepo（2019, 2024），OECD（2025），Philippe Aghion（2017，2024），Prettner(2019)和陳彥斌、林晨(2019)的研究，構建動態一般均衡模型，將資本分爲住房資本、基建資本和實體經濟資本三類實體資本。從理論上說，伴隨着人工智能的不斷發展和推廣使用，我們分類的三類資本都會受到人工智能的影響。不過，爲了簡化模型，本文在基準模型中只表達了人工智能對實體經濟資本的影響，住房資本和基建資本與人工智能之間的作用做了簡化處理，即便人工智能的發展會對這兩類資本起到直接和間接的影響。

我們的動態一般均衡模型主要包括企業部門、居民部門和政府部門。參考Aghion(2017)的的做法，我們將含有人工智能發展的生產函數設定爲：

關於居民部分、企業部門和政府部門的刻畫，我們採取經典的居民效用最大化，企業利潤最大化和政府兼顧增長和服務的函數形式來表達經濟體三部門的行爲。當動態一般均衡模型經濟體達到均衡時，勞動力市場出清，即居民部門的勞動供給總量等於生產部門的勞動需求總量，企業部門利潤最大化，政府部門函數效用最大化：通過求解企業部門，居民部門最優化問題的一階條件，再加上各類資本的變動方程，可以得到一般均衡模型的均衡系統。

我們發現，由於基準模型沒有考慮老齡化的影響，測算得出的潛在增速與現實比可能偏高，但仍可以發現，沒有人工智能的促進作用時，潛在增速在未來10年下滑的速度較快。人工智能的發展，即便我們採用非常保守的假設影響下，其將顯著提升技術進步和規模經濟，使得潛在增速下降速度趨緩，且在一定時期保持較爲穩定的發展。

表1 數值模擬實驗設定

資料來源：國家統計局，作者估算

圖1 人工智能對經濟增長率的影響

資料來源：國家統計局，作者估算

我們的研究發現，人工智能的確促進總量經濟增長。具體而言，其可以優化資本結構，提高實體經濟資本佔比；降低住房資本佔比和基建資本比，進而實現改善居民消費和促進經濟增長的雙重目標。過去增長模式中，地方政府債務推動的基建增長和房地產行業是拉動經濟非常重要的兩大方面。按照我們的測算，地方政府債務拉動和房地產剛需和改善型需求在未來10年將逐漸式微(劉陳杰,2022)，老的經濟增長模式出現問題，時代需要新的高質量增長的發展模式。人工智能可以通過提高生產智能化程度和技術進步速度來增強實體經濟的吸引力，吸引資金從房地產領域流向實體經濟，從而減輕住房資本對消費的擠出效應，並增強實體經濟資本對經濟增長的拉動效果。更重要的是，人工智能可以增強經濟內生增長動力，從而減弱地方政府依靠基建投資“穩增長”的動機，由此減輕基建資本對消費的擠出效應，並進一步增強實體經濟資本對經濟增長的拉動效果。考慮到未來勞動力成本上升、環境資源壓力上升等因素對中長期經濟增長的壓力，從經濟學的範疇內來看，我們應該重視人工智能對經濟增長的促進作用，大力發展人工智能，特別是和生產部門融合發展。

從2026年到2035年，無論情景如何，潛在增速整體呈下降趨勢，這是人口老齡化、資本邊際遞減等結構性約束影響的必然趨勢。但在不同AI滲透率假設下（10%、15%、20%），經濟增長率均顯著高於基準情景（Base）。到2035年，基準情景下的潛在增速降至約4.2%，而AI滲透率達到20%的情景下可維持潛在增速在5.8%左右，顯示AI普及能夠有效託底經濟。AI能有效延緩潛在經濟增速下滑，但有兩個前提：一是存在“閾值效應”——在模型設定中，當AI資本存量佔國內生產總值（GDP）比重超過2%，對全要素生產率（TFP）的邊際拉動會從0.1個百分點躍升至0.4-0.5個百分點。

當然，我們的模型研究還存在很多的不足之處，比如對人口結構的變化並沒有重點考察，使得模型刻畫的潛在經濟增長水平可能偏高；並沒有考慮非金融企業和地方政府部門的債務問題，沒有考慮發展人工智能的融資問題，投入和產出的分配問題；同時，人工智能發展迅速，很可能存在對傳統生產函數的重大改變，比如說出現會思考的機器人等替代人類勞動等現象。作爲初步的積極探索，我們將繼續改善模型的設置，適應人工智能的發展。

二、人工智能發展的結構性機會

經濟總量的變化很重要，人工智能對經濟結構的發展更加值得重視。

下一個階段，AI發展的結構性機會：算力基建先行、具身智能破局、垂直應用深耕、AI Agent重構、安全合規護航。中國企業應立足硬件製造優勢、搶佔垂直場景、強化國產替代，把握從互聯網紅利到智能生產力紅利的歷史躍遷。

具體而言，底層算力基礎設施是相當一段時間內確定性最強的黃金賽道。產業的基礎設施是行業發展的基本前提，AI發展當前和今後一個階段首要的重心是算力基礎設施。按照目前AI產業發展趨勢，全球AI算力需求5年增長7-10倍，中國增速超全球。2026年中國算力總規模將超300 EFLOPS（智能算力佔58%），2030年達3000 EFLOPS以上，5年增長超過10 倍，年均增速30%以上。其中，2026年成推理元年，推理算力佔比超訓練。訓練是一次性資本支出，推理是7×24 小時持續性運營支出，算力需求從脈衝式變爲永續式。算力基建中的AI芯片、光模塊、HBM、數據傳輸、液冷、AI服務器等將持續爆發式增長。AI芯片、存儲和網絡帶寬是AI算力需求中最爲重要的三個核心要素：1）芯片領域，AI從訓練時代全面進入推理與執行時代。長期來看，AIAgent深度推理將推動需求再上10億倍臺階。未來一段時間，AI芯片市場將達到至少1萬億美元規模，推理算力將成爲絕對主力、需求呈十億倍級爆發，長期供不應求；2）存儲領域，算力基於數據，數據需求存儲，隨着算力的提升，數據量將呈指數級成長，對應對存儲容量帶來大量的需求，也將對存儲芯片帶來爆發式增長；3）網絡帶寬領域，光芯片與光模塊是高效傳輸的重要基礎設施，AI算力帶來的流量上升將拉動光芯片需求。

具身智能破局，AI從雲端大腦走向物理軀體，機器人、自動駕駛、智能製造三大領域爆發。人形機器人及通用機器人，將是AI連接物理世界，幫助人類提升效率的重要路徑。其中，伺服電機、精密減速器、控制器、靈巧手、柔性傳感器、人形關節等零部件在機器人量產後將爆發式增長。智能駕駛，也是人工智能技術解放生產力的具體表現，將深刻改變人類社會的生活方式。車載計算平臺、

傳感器、激光雷達、4D 毫米波、高清攝像頭、端到端大模型、地圖、車路協同等各個環節都將爆發出驚人的需求。智能製造是人工智能技術進入生產函數的重要領域，將在邊際回報遞減、激勵機制、收入分配等領域，衝擊現有的經濟學和社會學框架，顯著改善人類的生產生活效率。其中，協作機器人、無人叉車、AGV/AMR、智能質檢等將是初始階段最爲廣泛的應用領域。

垂直應用深耕，具體而言，(1)AI醫療健康將在人工智能時代出現行業重構。AI製藥在分子生成、靶點發現、蛋白摺疊、晶型預測將大規模發展。醫學影像，多模態AI診斷（CT/MRI/病理）、精準放療、手術機器人等。(2)AI企業服務智能體將起到自主執行、跨系統協作、目標驅動的作用。辦公方面的AI助理、自動報告、合同審查、代碼生成。客服方面的全渠道智能客服、意圖理解、情緒安撫、知識庫。(4)AI金融方面，智能投研，多模態研報分析、量化策略、個性化理財。風控合規方面的反欺詐、反洗錢、智能審計、信貸審批。金融科技方面，智能客服、數字人櫃員、保險精算、智能理賠等。(4)AI教育方面的個性化學習，比如AI教師、自適應題庫、學情分析、虛擬實驗、多模態課件、虛擬人講師、智能批改等。(5)AI法律與合規,合同審查、合規盡調、法條檢索、案例分析、訴訟文書生成,將會最大程度的替代目前的人力。(6)AI在電網智能調度、風電、光伏功率預測、設備故障診斷、能耗優化、智能電網的廣泛應用。綜上所述，未來10 年，AI的巨量價值，大部分將在垂直行業兌現。

AI Agent重構，通用大模型解決認知能力，AI Agent解決行動能力。具體而言，算力基礎設施充足之後，大模型能力成熟，多模態理解落地，工具調用、長記憶、自主規劃技術標準化，AI Agent規模化普及，全社會流程、組織、分工、商業模式系統性重構。企業很多白領工作屬於標準化、流程化、低創造性的事務性勞動。大模型具備語義理解，Agent具備任務拆解與工具編排能力。碎片化、跨系統、高重複的行政、運營、文案、數據類工作，天然適合被自主智能體替代。傳統通用軟件邏輯過時，AI原生Agent SaaS成爲下一代企業軟件主流。AI Agent 將從個人工作、企業流程、IT架構、組織管理、商業範式五大維度完成系統性重構，是未來5-10年，AI產業價值釋放的核心載體，也是繼移動互聯網之後，新一輪生產力躍遷的核心引擎。

當然，新技術的發展有利有弊，人工智能發展實現具有替代人類思維的產品的時候，下一步的發展問題將成爲重要的方面。人工智能對於人力的替代，可能引起就業的問題，這也將引起一定的社會關注和焦慮。同時，人工智能時代收入分配問題也是重要的研究方面，產出更多的應該按照資本的所有權分配還是按照勞動分配，人工智能沒有人類的社會屬性，這時應該如何處理這一問題。其他的，比如社會倫理問題，法律體系，社會保障體系等都將受到人工智能的影響。人工智能的浪潮已經到來，我們應該積極面對變化，妥善處理可能存在的風險。向前看，問題的答案蘊含在事物的發展中，積極面對新的變革，適者生存，變化常在。

綜上所述，人工智能對經濟增長的總量的促進作用較爲顯著，通過提升資本回報率、提高勞動生產率和技術進步等方式，應對勞動力成本上升、環境壓力上升等制約中長期經濟增長的要素稟賦變化，提高我國經濟增長潛力。更爲重要的是，人工智能的發展具有較多的結構性機會。從基礎層來看，算力是人工智能發展的基礎設施，這將極大的激勵在算力基礎設施上的需求，比如說AI芯片、光通信、存儲芯片等方面。從應用層來看，人工智能將影響我們生活的方方面面，比如說工業製造信息化、教育、醫療、交通、金融、娛樂、辦公等。隨着人工智能的發展，其技術開始大面積落地應用將可能提前，人工智能的時代開始到來。當然，我們在新技術如火如荼發展的時刻，也將關注其可能帶來的一系列問題，比如就業、收入分配、數據安全、社會倫理和法律體系的方面。面對新事物的到來，我們往往懷着興奮和緊張的心情。人工智能的發展將對我們的生活產生重要的影響，讓我們更好利用人工智能爲我們的美好生活服務，迎接第四次工業革命。