生产率滞后效应
人工智能是一项具有持续演进、广泛适用和激发连带创新特性的新型通用目的技术（GPTs）。作为经济增长的核心驱动力，通用目的技术往往不会立即显现效果，而是需要相当长的时间才能真正推动生产率的提升。以蒸汽机、发电机和计算机为例，从发明到显著提升生产率，分别经历了118年、91年和49年；从商业化算起，则分别耗时54年、40年和21年。具体历程如下图所示：
图 通用目的技术从发明和商业化到明显提升生产率的年限
数据来源：根据Paul David（1990）、Stephen Oliner & Daniel Sichel（2000）、Nicholas Crafts（2018）和欧洲央行（2020）数据整理。
尽管人工智能这一概念提出已近69年，机器学习兴起也有13年，当前AI发展浪潮汹涌，然而全球生产率增速并未出现显著加快。2023年，欧盟每小时劳动生产率下降0.6%，2024年仅增长0.4%，明显低于1995-2019年间1%的年均水平。美国自2020年以来的劳动生产率平均增速为1.8%，仍未达到其长期平均水平2.2%。如下图所示：
来源：根据麦肯锡全球研究院（2025年6月）数据制图。
据经济合作与发展组织（OECD，2024）估计，未来十年AI对劳动生产率的推动作用仅在0.4%至0.9%之间；达龙·阿西莫格鲁（2024）指出，AI对全要素生产率的提升幅度预计不超过0.66%。
AI对生产率的影响可通过技术采用率直观反映。虽然各类机构发布的AI采用率数据存在差异，但官方统计显示，企业应用AI仍处于初步阶段。不应期望其在短期内对经济产生巨大贡献。
欧盟统计局数据显示，2024年成员国企业的AI普及率介于3.1%至27.6%之间，平均水平为13.5%。而美国人口普查局针对约120万家企业开展的双周调查显示，全美企业AI采用率为9.2%，具体数据如下图所示：
尽管大模型的价值已初步在芯片、数据与云基础设施等领域显现，并逐渐向模型供应商集中，但其尚未真正渗透至急需提升效率的传统行业。
对AI的投资推动GDP增长
尽管多数模型企业尚未实现盈利，但由于对未来回报抱有高度乐观预期，它们仍在不断扩大投入。今年第二季度，美国四大互联网公司的资本开支平均占收入的27.4%，中国BAT平均水平为12.5%，较2023年均实现翻倍增长，如下图所示：
2024年，美国四大互联网企业资本开支总额达2450亿美元，预计2025年将增至3540亿美元，连续两年实现年度增长约1000亿美元。这四家公司资本开支占GDP比重也显著提高，预计今年达到1.16%，较两年前翻番，如下图所示：
图 美国四大互联网公司资本开支额及合计占GDP比重
注：微软的2025年是2026财年，即2025下半年和2026上半年；其它均为自然年。
资本开支主要用于数据中心建设。RenMac（2025年8月）研究显示，今年美国AI数据中心支出对GDP增长的贡献已超过消费者支出，为历史上首次。尽管营建支出在数据中心总投入中占比很小，但其规模已接近办公楼的营建支出水平，如下图所示：
注：根据美国人口普查局的行业分类，数据中心是办公楼中的一部分，此处的办公楼扣除了数据中心。
综上所述，目前AI的企业应用率仍较低，尚未显著推动生产率的提升。然而，市场对AI抱有坚定信念与高度期待，并持续投入巨资，这种“AI信仰”正在切实推动GDP增长。因此，真正拉动经济增长的或许并非AI技术本身，而是人们对AI的坚定信念。
AI信仰或可照亮未来
自人类掌握核裂变技术以来，便对其寄予厚望。美国原子能委员会主席刘易斯·施特劳斯曾在1954年预言：“我们的后代将享受到廉价到无需计量的电力。”核能发展在最初几十年确实进展迅速，发电占比不断提升，但在上世纪80年代末达到顶峰后持续回落，2022年仅占全球总发电量的9.2%，如下图所示：
图 1960-2022年世界核能发电量占总发电量的比例
可控核聚变被视为人类能源的终极解决方案，被誉为“人造太阳”。随着数据中心建设浪潮的推进，该项技术也开始受到硅谷的广泛关注。自去年起，上市公司财报电话会议中同时提及“数据中心”和“核能”的次数显著增加，如下图所示：
截至2025年7月，核聚变企业累计融资额已达97.66亿美元，最近一年获投26.4亿美元。一批企业如CFS、Helion和TAE Technologies已在该领域取得重要进展。CFS计划建造全球首座电网级聚变发电厂，预计于2030年代初投入运营；Helion已在建首座聚变电厂，并计划2028年起为微软供电；TAE Technologies则目标在2030年推出商用聚变堆原型。美国政府也积极推动相关研发，通过能源部发布《聚变能源战略2024》并提供1.07亿美元资金支持，如下表所示：
面对核聚变，有人坚信其代表未来，愿意投入真金白银；也有人持怀疑态度，重复那句老话——“核聚变永远离实现还有30年”。历次技术浪潮中，人们的态度无非两种：“过去也曾如此”与这一次，“与众不同”。面对AI与核聚变引领的创新浪潮，你的观点又是什么？
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