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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
美国或将迎来人工智能生产率效应的显现
亚特兰大联储调查的750名美国企业高管预计，人工智能将带来每年3.0%的生产率提升。但劳工统计局的汇总数据至今未检测到任何可衡量的效应。ChatGPT问世三年后，美国经济正在重演索洛悖论：”人工智能无处不在，唯独不在生产率数据中。”
这种感知与统计数据之间的落差并非首次出现。1987年至2000年间，个人电脑曾制造同样的谜题，随后才引发了1990年代的生产率繁荣。人工智能正沿着类似轨迹发展，但行业集中度更高，推迟了其在宏观经济层面的可见性。
要点
- 美国高管预计人工智能每年带来3.0%的生产率提升，主要集中在金融和高技能服务业
- 劳工统计局汇总数据中仍未出现可衡量的效应
- 按就业加权计算，人工智能采用率达78%，高管同时预计就业将下降0.7%
- 这一现象重演了1980至1990年代的”索洛悖论”，该悖论在技术扩散15年后才得以解决
高管观察到的，统计数据尚未测量
亚特兰大联储对750名美国企业高管的调查显示，预期与可衡量现实之间存在巨大落差。67%的高管表示，他们在本组织内观察到了与人工智能相关的生产率提升，平均年改善幅度为3.0%。金融业预期收益达4.2%，专业服务业为3.7%，两个行业居于前列。
然而，劳工统计局的数据未检测到2023年以来美国劳动生产率有任何显著加速。生产率年增长率仍徘徊在1.2%左右，与数字革命前持平。
亚特兰大联储的研究解释了这一矛盾：”收益集中在特定活动——代码编写、数据分析、自动化客服——这些活动只占整体经济活动的一小部分。”一名程序员借助Copilot将编码速度提升40%，但这种效率只有扩散到其岗位之外，才能产生宏观经济层面的收益。
人工智能改变工作方式，就业随之调整
按就业加权计算，人工智能采用率已达78%，反映其在美国经济中的大规模扩散。高管们同时预计，这种转型将使其组织内的就业减少0.7%。
详细数据显示，82%的生产率提升来自现有工作效率的改善，只有18%来自任务的完全自动化。配备人工智能的金融分析师可多处理60%的案件，开发人员编码速度提高35%，客服中心解决的请求量增加25%。
数据中心的能源需求同样体现了这种扩张：更多人工智能意味着更多基础设施，也需要更多技术岗位来建设和维护。
索洛悖论提前40年重演
“人工智能无处不在，唯独不在生产率数据中。”这句话改写自经济学家罗伯特·索洛1987年关于电脑的著名论断。索洛当年观察到，个人电脑遍布美国办公室，却未在国家层面产生任何可衡量的生产率提升。
直到1995年至2000年，电脑才引发美国生产率的显著加速：年增长率从1980年代的1.4%跃升至1990年代后半期的2.9%。这一悖论的化解需要三个条件：大规模基础设施投资、工作流程重组，以及数百万工人对新工具的培训。
人工智能正沿着类似轨迹发展，但速度更快。2025年，美国人工智能投资达1910亿美元，相当于整个1980年代信息化投资的总和压缩进一年。微软、谷歌和亚马逊正围绕生成式人工智能重构内部流程。各大学也在大规模将人工智能纳入课程。
关键差异在于时间：电脑用了15年解决生产率悖论，亚特兰大联储预测人工智能只需5至7年。
行业集中度推迟了带动效应
人工智能在宏观经济层面的不可见性，主要源于其集中在高附加值但就业占比有限的行业。金融服务、信息技术和专业服务业占据了所观察到生产率收益的70%，但仅雇佣了美国劳动力的18%。
就业密集型行业——零售、餐饮、运输、医疗——采用人工智能的速度更慢。服务员、送货司机或护士的日常工作，几乎未被ChatGPT或Claude改变。这些”物理锚定”职业占美国就业的52%，却只获得人工智能相关生产率收益的12%。
这种分布格局形成了统计遮蔽效应。即便金融或信息技术行业实现5至6%的增长，也会被受影响较小的行业所稀释。劳工统计局估计，科技行业需要实现8至10%的生产率增长，才能在全国汇总层面产生0.5个百分点的可检测影响。
加速信号持续出现
多项指标显示，宏观经济效应可能比预期更早显现。亚特兰大联储调查数据显示，声称在流程中使用人工智能的企业比例从2024年1月的23%升至2025年12月的47%。这种扩散已超出纯科技企业的范围。
企业人工智能培训投资在2025年增长了340%。通用汽车正培训12万名员工使用生成式人工智能，摩根大通已部署6万个Copilot许可证，沃尔玛在2800家门店测试对话式人工智能。规模化部署正在逐步改造经济的各个领域。
34%的受访高管计划在2027年前将人工智能扩展至运营职能，包括物流、生产和维护。这种从”白领”向”蓝领”的转变，可能触发此前缺失的带动效应。
首批宏观经济信号已经出现。2025年，”专业和商业服务”行业生产率增长4.1%，为2001年以来最高水平；信息技术和电信行业增长5.7%。这些行业数据已开始对全国总量产生影响。
美国经济正接近化解人工智能生产率悖论的临界点。问题不再是收益是否会出现在统计数据中，而是何时会在整个经济范围内变得可见。