2025年8月，兰德公司（Rand Corporation）发布文章《人工智能的宏观经济影响》（Macroeconomic Implications of Artificial Intelligence）。文章重点探讨人工智能对宏观经济的多方面影响，既涵盖积极与消极的双重效应、推动生产力增长的潜力，也涉及人工智能基础设施投资等议题；同时还分析了人工智能对劳动力市场的影响，包括其在不同职业和行业中的应用情况等内容。启元洞见编译该文章主要内容，旨在为读者了解相关研究提供参考。
一、引言：文章的关键发现
人工智能对经济增长和就业产生重大影响，兼具挑战与机遇。通过分析和回顾最新文献，得出以下关键发现。
人工智能或可推动生产力加速增长。增长幅度尚未达成共识，不同研究预测未来十年人工智能或使美国年生产力增长率提高0.1至1.5个百分点。人工智能驱动的生产力增长或提升人均GDP。若人工智能使未来每年生产力提高0.5个百分点，到2035年实际人均GDP可能增加近7000美元。数据中心建设或创造数百万就业岗位。数据中心的建设、维护和运营或带来显著区域经济效益，但所需电力可能给能源生产脱碳目标带来困难。初期人工智能应用对劳动者生产力起到补充作用，但对未来劳动力市场影响存在不确定性。随着人工智能能力提升和应用深入，影响可能改变。需进一步收集数据，以了解人工智能对劳动力市场的影响及劳动力再培训项目的成效。政策制定者需监测影响，并进一步研究积极劳动力市场政策对人工智能失业者再就业的有效性。
二、人工智能的宏观经济影响
（一）人工智能的双重效应
文章关注的人工智能技术类别广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、大型语言模型和生成式人工智能。文章聚焦人工智能双重效应：一是有望提升生产力以提高收入，二是可能导致大量劳动力替代。主要研究人工智能对美国经济和劳动力市场的影响，不涉及全球层面。
（二）人工智能驱动生产力增长的潜力
全要素生产率（TFP，扣除通胀后单位综合劳动力和资本服务的平均产出）是美国经济增长的主要引擎，也推动着人均收入的提高。但近几十年全要素生产率增长呈下降趋势，美国国会预算办公室（CBO）预测未来三十年内其年增长率为1.1%，低于前三十年1.3%的平均水平。教育程度增长放缓、美国联邦政府在基础设施等领域支出占GDP比例下降等因素导致这一情况，进而可能引发人均GDP增长放缓、税收收入增长放缓、美国联邦债务增加等负面影响。
（三）人工智能对人均GDP和美国联邦债务的影响
人工智能发展有望加速全要素生产率增长，提升人均GDP，降低美国联邦债务占GDP比例。部分研究认为人工智能可大幅提升美国劳动生产率，也有研究预测影响较温和，从不足0.1个百分点至1.3个百分点不等。
研究考虑人工智能情景下美国全要素生产率每年额外增长0.5个百分点，此情景虽较基准预测大幅提升全要素生产率增长，但仍在预测范围内，被视为可行且带乐观色彩的短期情景。不过人工智能应用障碍可能延缓生产力增长加速。
采用美国国会预算办公室开发的一般均衡经济增长模型预测，尽管人工智能情景下全要素生产率年增长率仅提高0.5个百分点，但受复利效应影响，到2035年实际人均GDP或比基准情景高出近7000美元，且若人工智能持续推动全要素生产率增长，差距将进一步扩大。不过人工智能收益分配不均可能加剧收入不平等，如扩大资本与劳动收入差距等。
假设当前财政政策不变，2024年公众持有的美国联邦债务占GDP比例为98%，是美国历史上第二高，仅次于二战后的106%。国会预算办公室预测到2035年该比例将达118%，而“高增长”人工智能情景下，到2035年该比例将降至107%。
（四）人工智能基础设施投资
若人工智能模型能源效率无显著提升，维持人工智能创新需大力投资数据中心。2021至2024年，美国数据中心建设支出占GDP比例从0.05%增至0.11%，预计2026年底或达0.15%。人工智能基础设施地理分布集中，弗吉尼亚州、得克萨斯州和加利福尼亚州拥有最多数据中心，截至2025年4月，三州占全美3664个数据中心的约三分之一。
数据中心建设、维护和运营能带来显著区域经济效益，如2021年数据中心行业创造350万个就业岗位，贡献4860亿美元GDP，每个岗位还能带动其他经济领域6个额外岗位，同时刺激当地多领域服务需求。但数据中心扩张会增加能源需求，虽然人工智能可能提高能源效率，但其所需电力或给脱碳带来挑战。
三、人工智能对劳动力市场的影响
（一）人工智能对不同职业的影响
人工智能对不同职业影响不同。36%的职业至少有25%的任务使用人工智能，4%的职业至少有75%的任务使用人工智能；计算机和数学类职业使用率高，建筑和医疗保健类职业使用率低；在较高工资职业（如软件开发者）使用率达峰值，极高工资（如医生）和低工资职业使用率低。但对此研究依赖对话数据，因此可能高估相关影响；并且使用生成式人工智能模型分类查询，因此可能存在循环论证和偏差。
到2030年，生成式人工智能和自动化可能接管高达29.5%的工作时长。科学、技术、工程和数学等专业人员等职业受影响大但仍会增加就业，办公室支持、客户服务等职业或面临失业。
总体而言，现有研究虽然提供了人工智能对职业影响的见解，但仍不完整，需要更多关于实际工作实践、组织适应和劳动力成果的数据。
（二）人工智能的行业应用
美国人口普查局《商业趋势与展望调查》时间序列调查数据显示，各行业人工智能应用不均衡，信息行业人工智能应用领先，科学和技术服务等行业应用率也较高。
2023至2024年，美国要求人工智能技能的招聘广告份额在信息行业增长80%，公用事业行业增长55%，交通和仓储行业增长36%，科学和技术服务行业增长31%，金融和保险行业增长16%，教育服务行业增长15%，体现了各行业人工智能整合速度的差异。
企业财报也反映出各行业对人工智能技术兴趣增长，如ChatGPT发布后人工智能相关讨论增长超5倍，超30%讨论表达积极情绪，同时不确定性言论也增多；2022年7月—2025年4月，标普500公司财报和投资者报告中人工智能提及次数增长超3倍，金融和信息技术等行业增长显著。
（三）人工智能对就业的双重影响
像历史上技术变革之后的情况一样，人工智能技术变革可能推动特定职业就业增长并创造新职业类别。美国劳工统计局（BLS）数据显示，人工智能增加了当前对软件开发者、数据库管理员、计算机硬件工程师等职业的需求，未来十年可能使这些职业就业增长显著。预测计算机硬件工程师就业增长7.2%，软件开发者增长17.9%，计算机类整体增长11.7%，高于所有职业4.0%的平均增长率。
人工智能对劳动力市场影响广泛，可能短期内导致多行业数百万岗位流失，大量劳动力被替代。与以往技术导致的多为常规体力岗位失业不同，人工智能可能影响从事抽象或复杂任务的职业（如工程师）。常被提及的高风险职业包括翻译、会计和审计等，收银员、零售销售人员和客户服务代表（共约1000万美国从业者）也面临风险，自动驾驶技术可能使得机动车操作员（如300多万卡车司机及公交、出租车司机）面临被自动化替代的风险，美国旧金山等城市已出现自动驾驶出租车服务。
尽管人工智能的快速发展和部署将加速未来劳动力市场变革，但短期内几乎没有职业会被人工智能完全替代。约三分之二的美国职业面临一定程度的人工智能自动化，25%至50%的工作量可能被替代，未来10至20年47%的美国就业岗位可能面临自动化风险，估计19%的劳动者至少50%的工作任务可能受大语言模型影响并被替代。
2023年12月—2024年2月的《商业趋势与展望调查》显示，人工智能已对就业产生影响，且更可能增加就业（补充劳动者生产力而非替代人类任务）。《经济学人》（the Economist）相关数据也显示，不足10%的美国公司使用人工智能生产商品和服务，且多用于提高员工工作效率而非裁员。但这些模式可能并非适用于所有行业或职业，人工智能能力的提升和深入应用可能改变影响。
同时，《商业趋势与展望调查》数据显示人工智能已在替代任务，多行业中的大量企业已在用人工智能替代员工任务，更多企业计划短期内用人工智能替代员工任务。
（四）被替代劳动者的收入损失与应对
人工智能可能大幅提高未来的失业率，长期失业会导致劳动者收入显著损失，对财富积累和退休财产准备产生负面影响。年长劳动者受影响更大，因为找工作难度随年龄增长而增加。失业保险仅能替代部分收入且领取期限有限，劳动者若快速重新就业也可能因薪资降低面临损失，因为失业后重新就业者多进入低薪岗位。人工智能引发的裁员或加剧的收入不平等，甚至抵消了人工智能推进生产力增长对宏观经济的积极影响。
若人工智能导致失业，政府可通过积极劳动力市场政策（ALMPs，如劳动力再培训项目）减轻被替代劳动者的损失。此类项目有望缩短失业时间、提高就业概率，但效果不一。50岁以上人群可能因难以提升技能而在经过人工智能整合后的就业市场中永久退出，影响其对退休财产的准备；年轻劳动者也可能面临教育成本高但就业前景有限的问题，进而延迟家庭组建与购房等。
卡德（Card）等人对超200项积极劳动力市场政策研究得出结论：积极劳动力市场政策短期效果接近零，2至3年后效果显现；注重人力资本积累（技能获取）的项目效果更显著；对女性和长期失业者效果更大；经济衰退期效果更明显。总体而言，再培训项目或对部分劳动者有帮助，结合技能提升和求职协助的项目效果更佳，但需注意相关预期或许存在偏差，参与培训者原本的预期收益可能更高。
政府支持力度取决于受人工智能创新和应用速度影响的失业人数与失业速度，人工智能快速应用可能导致比以往的自动化更严重的损失。当前失业保险项目并非为应对人工智能导致的劳动力替代而设计，其主要应对的是短期经济衰退。但历史上——如2007至2009年经济大衰退、新冠疫情后的经济衰退——美国部分州和联邦政府曾延长失业保险福利，政策制定者或可在人工智能导致严重的长期失业时考虑类似措施。
四、结论
人工智能对美国经济兼具积极与消极影响，整体影响取决于就业的增减及人工智能能否加速生产力增长。未来政策制定者需监测人工智能对劳动力市场的多方面影响，包括人工智能对生产力的提升、在不同行业的应用、替代的职业类型、人工智能失业者重新就业的时间以及是否需要迁移到其他地区才能找到新工作等等。
