【国际观察】|人工智能与全球大分流

（一）人工智能的关键概念与分类

人工智能涵盖从国际象棋程序“深蓝”到生成式人工智能（如ChatGPT）等各类计算机系统。当前引发广泛关注的核心是“生成式人工智能”，能够生成文本、图像或视频，其中“大语言模型”是专注于文本生成的分支，其“大”体现在万亿级参数规模，且基于海量自然语言文本训练。“人工智能智能体”是生成式人工智能的子集，超越了单纯的内容创作，能够执行行动以实现特定目标。

从智能维度划分，当前人工智能均为“专用智能（或‘狭义智能’）”，虽然可能在特定任务上超越人类，但无法覆盖人类所有的能力范围。人类具备的“通用智能”，是能胜任多种任务的综合能力。“通用人工智能”（AGI）是理论上可完成人类所有智力任务的人工智能，定义尚存争议；“超级人工智能”（ASI）则指智能水平超越人类的人工智能。目前OpenAI、Anthropic、Meta、谷歌等机构均以研发通用人工智能或超级人工智能为目标。

（二）人工智能影响经济增长的核心路径

经济增长的三大要素为劳动力数量、资本数量与全要素生产率（TFP）。全要素生产率衡量经济效率与技术进步，反映相同投入下的产出提升，是富裕国家经济增长的主要驱动力。人工智能对经济的核心影响通过提升全要素生产率实现，但技术对经济的作用存在时滞。历史上，20世纪90年代的生产率增长源于70-80年代的技术投资，大萧条时期的技术投入在50-60年代才显现成效。因此，人工智能对GDP的短期影响主要通过相关研发支出与企业产出体现，长期则依赖全要素生产率的持续提升。

（一）对GDP的量化影响

不同研究对人工智能提升GDP的估算差异显著，范围从1%到45%以上，反映出人工智能经济特性的高度不确定性。但2025年上半年，仅人工智能相关投资就已推动美国GDP年化增长1.3%，规模堪比工业革命时期的铁路投资，所以排除了最低端估算。主流机构中，牛津经济研究院预测8年后美国GDP将增长1.8%-4%，麦肯锡预测长期全球GDP增长2.4%-4.1%，高盛预测10年后全球GDP增长7%，普华永道预测10年后全球GDP增长8%-15%。若人工智能能完全替代人类劳动，年经济增长率可能达到45%。

（二）对劳动力市场的双重影响

当前人工智能并非对所有职业“一视同仁”。在计算机编程、客户服务等人工智能暴露度高的职业中，早期从业者就业有所下降，但整体失业率仍维持在2025年12月的4.4%；部分研究发现人工智能替代型行业就业减少，但依赖人工智能能力的行业就业反而增加。从历史规律看，人工智能对就业的长期影响可能契合“杰文斯悖论”。如果技术的进步提升了资源（此处为劳动力）在某个特定应用场景的使用效率，该资源的整体需求反而会因拓展新应用场景而增加。这一悖论成立需满足三大条件，一是人工智能显著提升了劳动者生产率，二是成本节约转化为价格下降，三是需求增长速度超过了单位产出的劳动力需求下降速度。历史上，煤炭利用效率提升、农业灌溉技术进步、节能照明普及等均出现过类似现象。放射科医生曾被预测会被人工智能替代，目前就业率处于历史高位。长期来看，颠覆性技术（如蒸汽动力、电力、计算机）最终都会创造更多就业与收入，人工智能若未发展出独立能动性或未在无新需求的情况下大幅提升生产率，大概率会延续这一规律。1860年美国43%的就业集中在农业，2015年这一比例仅1.2%，可见新职业的涌现吸纳了大量劳动力。

人工智能发展速度极快，训练模型的计算能力自2010年起年均增长约4倍，头部人工智能企业营收年增长率达3倍，远超谷歌、亚马逊等企业的快速增长期。报告提出了四大核心追踪指标，全面反映人工智能的发展态势。

（一）全要素生产率

作为人工智能长期经济影响的核心指标，虽然存在时滞，但仍是衡量技术进步的关键。历史上计算机革命曾出现过“索洛悖论”，即“到处都能看到计算机，唯独在生产率统计数据中看不到”，其原因便包括技术应用时滞、统计方法局限等，因此，人工智能对全要素生产率的影响需要长期观察。

（二）投资规模

人工智能生态系统投资体量巨大，涵盖模型训练与基础设施。2024年，全球企业人工智能投资达2520亿美元，其中，生成式人工智能投资340亿美元，同比增长19%；美国2024年私营部门人工智能投资940亿美元，远超其他国家。模型训练成本持续攀升，2025年7月发布的Grok 4模型训练成本约4.9亿美元；基础设施投资激增，2025年上半年美国信息处理设备与软件投资年化增长率达28%，较2024年的5.5%大幅提升，该领域已占美国总投资的四分之一。

（三）性能表现

人工智能模型性能持续提升。基准测试得分显著进步，2023-2024年编码基准SWE-bench得分从4%跃升至72%，在研究生水平问答、高等数学等领域也出现类似突破；任务完成长度不断增加，在过去6年每7个月翻倍，意味着人工智能能独立处理更复杂的项目；单位成本持续下降，人工智能模型的“词元（token，文本基本处理单位）”成本年降幅最低9倍，最高达900倍，这主要源于模型效率的提升与硬件的改进。

（四）应用普及

人工智能应用已在经济领域广泛渗透。2023-2024年，使用人工智能的企业比例从55%升至78%；2025年9月使用人工智能生产商品和服务的企业比例从2023年的不足4%升至约10%；企业付费订阅人工智能的比例从2023年1月的7%升至当前的45%；约40%的美国劳动者在工作中使用生成式人工智能。关键矿产需求激增，国际能源署预测，到2030年，仅数据中心就可能消耗全球10%的镓供应，硅、镓、锗等是人工智能供应链的核心矿产。

（一）投资对比

投资对比方面，2022年以色列研发支出占GDP比重达6.0%，韩国5.2%，美国3.6%，欧盟2.1%。私营人工智能投资差距显著，2024年美国私营人工智能投资最多，英国、瑞典、加拿大位列其后。部分国家通过政府或主权财富基金加大投入，中国2025年公共部门人工智能支出预计560亿美元，沙特公共投资基金成立人工智能公司Humain并设立100亿美元风险基金，阿联酋通过“星门计划”与美国企业合作建设数据中心。

（二）性能对比

性能对比方面，美国在大型人工智能系统数量上略占优势，2024年拥有154个规模堪比GPT-3的人工智能系统，占全球（331个）近一半的比例。但领先的时间差距相对有限，微软报告显示，中国、美国、法国、韩国等7个国家的前200个模型中，排名最先的国家与最后的国家之间差距仅11个月。

（三）应用对比

应用对比方面，美国拥有全球74%的人工智能算力，一些国家的人工智能硬件依赖美国企业。人工智能使用分布广泛，Claude在以色列、新加坡的人均使用率最高，ChatGPT在美国的人均使用率仅占19%；中等收入经济体的生成式人工智能使用率与其经济规模不成比例，2024年占全球50%，低等收入经济体不足1%，主要受制于电力、数据中心、互联网接入等基础条件。

（一）刺激投资的政策

《大美丽法案》（One Big Beautiful Bill Act）恢复并扩大了合格投资的全额即时费用扣除，联邦企业所得税率仍为21%，为IT基础设施和数据中心设备提供100%加速折旧，预计将推动投资增长7%-10%，四年内每年提升GDP增速超1%，提高劳动者实际工资4000-7200美元。通过贸易协定吸引外资，欧盟承诺购买400亿美元美国人工智能芯片，阿联酋对美投资1.4万亿美元，重点包括人工智能领域。

（二）提升性能的政策

美国发布《2025年人工智能行动计划》（2025 AI Action Plan）及相关行政令，聚焦快速建设数据中心，在《国家环境政策法》下设立新的分类豁免以加快许可；加速创新，联邦机构直接投资人工智能技术，设立人工智能卓越中心；维护言论自由，更新联邦采购指南，要求人工智能系统在客观上无意识形态偏见。放松监管，2025年7月和12月，美国分别签署行政令，加速数据中心及其能源、制造基础设施的许可审批，减少州级障碍，预计将在20年内每年GDP增速提高0.3%-0.8%，累计增长6%-17%。

（三）推动应用的政策

美国将能源主导作为核心优先级，通过恢复联邦能源开发租赁、发放液化天然气出口终端许可、支持先进核能等举措刺激国内能源生产，预计到2035年至少提升GDP 0.3%-1.2%。人工智能行动计划明确电网优化措施，包括推广电网管理技术、升级输电线路、优先建设多元能源发电厂并接入电网。预计2023-2028年，人工智能数据中心占美国电力需求的比例将从4%升至7%-12%。美国能源部已识别16个具备快速建设数据中心和人工智能基础设施条件的联邦场地，以满足人工智能数据中心的电力需求。