2025年春節(jié)以來(lái)，DeepSeek成為影響市場(chǎng)的重要邏輯要素。以美國(guó)為例證，從微觀、中觀、宏觀三大視角分析AI應(yīng)用的廣泛程度、對(duì)工作崗位的潛在沖擊，以及對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期影響，有助于我們預(yù)判趨勢(shì)，制定投資策略。

微觀視野：AI投資、滲透進(jìn)程如何？

從全球范圍來(lái)看，美國(guó)對(duì)AI的投資力度較大。根據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布的AI指數(shù)報(bào)告，全球私人部門AI投資規(guī)模雖然在2023年有所下滑，但生成式AI投資規(guī)模大幅提升。從地區(qū)來(lái)看，全球AI投資主要為美國(guó)驅(qū)動(dòng)，其私人部門投資力度遠(yuǎn)高于中國(guó)、歐洲。而從投向領(lǐng)域來(lái)看，全球私人AI投資在2023年主要投向了AI基建、研究、治理領(lǐng)域，其次為自然語(yǔ)言處理、客戶支持、數(shù)據(jù)管理等。

自2022年ChatGPT發(fā)布以來(lái)，美國(guó)科技企業(yè)資本開支進(jìn)入快車道。AI成為這幾年全球市場(chǎng)的重要主題之一。2024年三季度，美股MAG7（即7家市值最大的科技公司）資本開支規(guī)模達(dá)到661億美元，同比增速高達(dá)57.8%，AI基礎(chǔ)設(shè)施、云計(jì)算、智能算法是重要領(lǐng)域。與此同時(shí)，英偉達(dá)作為AI產(chǎn)業(yè)鏈的硬件提供方，數(shù)據(jù)中心收入也節(jié)節(jié)攀升，2024年三季度達(dá)308億美元，同比增長(zhǎng)112%，是2022年同期收入的7倍。DeepSeek之所以能對(duì)全球市場(chǎng)形成沖擊，正是因?yàn)槠洹俺杀镜?、效率高”的特征，?dòng)搖了市場(chǎng)對(duì)于美股頭部科技公司大規(guī)模資本開支的信心。

隨著AI技術(shù)進(jìn)步，投資力度加碼，微觀視角下，美國(guó)AI滲透率大幅提升。

當(dāng)前，美國(guó)職場(chǎng)的AI滲透率可能在20%―40%之間。市場(chǎng)上有多種針對(duì)企業(yè)AI滲透率的調(diào)查，可分為針對(duì)企業(yè)及針對(duì)員工層面兩類，從調(diào)查結(jié)果看，前者的AI滲透率普遍在5%―40%之間，后者在20%―40%之間。舉例來(lái)看，美國(guó)人口普查局的商業(yè)趨勢(shì)和展望調(diào)查（Business Trends and Outlook Survey，簡(jiǎn)稱“BTOS”）調(diào)查顯示，美國(guó)企業(yè)AI滲透率不到5%，但若將調(diào)查結(jié)果根據(jù)雇員數(shù)量進(jìn)行加權(quán)，則滲透率上升至20%（更多大型企業(yè)應(yīng)用AI）。

同時(shí)，美國(guó)在工作之外的AI滲透率可能超過(guò)職場(chǎng)中的應(yīng)用。圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)研究認(rèn)為，在工作之外，2024年生成式AI滲透率已經(jīng)達(dá)到34%，高于其工作場(chǎng)合滲透率（27%，圖1）。由此看，整體生成式AI滲透率已經(jīng)接近40%。雖然滲透率數(shù)字不一定準(zhǔn)確，但這意味著，當(dāng)前AI在工作之外的應(yīng)用可能遠(yuǎn)高于工作之時(shí)，這與個(gè)人電腦的普及先后順序不同。

2023―2024年，美國(guó)AI滲透率的增速可能超過(guò)70%。在企業(yè)層面，根據(jù)美國(guó)商會(huì)數(shù)據(jù)，2023―2024年美國(guó)企業(yè)AI滲透率提升幅度為73%，美國(guó)人口普查局的BTOS調(diào)查顯示，2024年2―9月間的年化增速為78.4%。在員工層面，皮尤研究中心數(shù)據(jù)表明，2023年3月至2024年2月間滲透率從8%提升至20%，增長(zhǎng)145%。

對(duì)比上一輪IT產(chǎn)品成本下行的經(jīng)驗(yàn)，以及“去監(jiān)管”的政策趨勢(shì)，未來(lái)，美國(guó)科技企業(yè)資本開支前景仍然不差，AI的應(yīng)用也可能進(jìn)一步加速。

2022年至今這一波科技企業(yè)資本開支的高增，可類比上世紀(jì)90年代美國(guó)IT繁榮時(shí)期。90年代后期，美國(guó)科技企業(yè)開啟了一波資本開支上行，當(dāng)時(shí)的科技公司龍頭主要為英特爾、思科、微軟、IBM、甲骨文等（包括互聯(lián)網(wǎng)、電信、信息技術(shù)等行業(yè)），其資本開支在2001年達(dá)到頂峰。

圖1：美國(guó)居民AI滲透率的提升速度極快

彼時(shí)的科技新產(chǎn)品?電腦、互聯(lián)網(wǎng)的滲透率提升，其背后是技術(shù)進(jìn)步、工藝提升帶動(dòng)的IT產(chǎn)品價(jià)格大幅下降，進(jìn)而強(qiáng)化了企業(yè)的投資意愿。從經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看，美國(guó)90年代后期電腦設(shè)備、通信設(shè)備、軟件投資增速大幅提升，其中，電腦設(shè)備投資增速一度高達(dá)50%。更重要的是，在私人部門大規(guī)模投資IT的背后，是投資成本的不斷下降。由于半導(dǎo)體技術(shù)突破和生產(chǎn)效率提升，90年代電腦、軟件等設(shè)備價(jià)格下降，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)投資意愿增強(qiáng)。

同樣，上一波IT投資熱潮也離不開政策的支撐，如1996年《電信法案》“去監(jiān)管”的刺激。當(dāng)前，特朗普對(duì)于AI的政策也偏向降低政府干預(yù)。1996年《電信法案》打破行業(yè)壟斷，將ATamp;T分拆，推動(dòng)了美國(guó)彼時(shí)IT投資浪潮。而特朗普在近期上臺(tái)之后也撤銷了拜登時(shí)代的AI監(jiān)管行政令，取消對(duì)生成式AI的強(qiáng)制安全測(cè)試要求。減少大模型部署周期，是否會(huì)加速AI投資，仍需后續(xù)觀察。

中觀視野：AI對(duì)就業(yè)、工作影響有多大？

中觀視角下，美國(guó)哪些行業(yè)以及企業(yè)應(yīng)用AI較多？

信息業(yè)、專業(yè)服務(wù)、金融地產(chǎn)是美國(guó)企業(yè)應(yīng)用AI最廣泛的行業(yè)，而餐飲、住宿是應(yīng)用AI最少的行業(yè)之一。小型企業(yè)和大型企業(yè)應(yīng)用AI更多，顯示AI應(yīng)用的廣泛度還有很大提升空間?？紤]到樣本數(shù)量、覆蓋面，我們主要采用美國(guó)人口普查局BTOS（樣本較大，調(diào)查企業(yè)AI應(yīng)用情況）和實(shí)時(shí)人口調(diào)查數(shù)據(jù)（接近美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局家庭調(diào)查，調(diào)查員工生成式AI應(yīng)用情況）。根據(jù)美國(guó)人口普查局?jǐn)?shù)據(jù)，在美國(guó)企業(yè)中，信息業(yè)、專業(yè)科學(xué)業(yè)、教育服務(wù)行業(yè)公司應(yīng)用AI的比例最大，分別為18.1%、12%、9.1%，遠(yuǎn)高于5%的整體比例（企業(yè)數(shù)量加權(quán)）；從員工角度，應(yīng)用生成式AI的員工比重最大的行業(yè)為信息服務(wù)（56.2%）、金融地產(chǎn)（40.5%）、專業(yè)商業(yè)服務(wù)（34.9%）。

AI與員工之間的關(guān)系是替代還是強(qiáng)化？

從三方面可以看出，當(dāng)前AI對(duì)于工作任務(wù)的替代性可能強(qiáng)于就業(yè)。第一方面，從用途出發(fā)，當(dāng)前AI使用更多在于強(qiáng)化工作效能，而非自動(dòng)化。根據(jù)美國(guó)人口普查局BTOS調(diào)查，美國(guó)企業(yè)對(duì)于AI的應(yīng)用主要集中在營(yíng)銷自動(dòng)化、聊天機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域（企業(yè)數(shù)量加權(quán)）。進(jìn)一步看，根據(jù)Claude模型開發(fā)商Anthropic發(fā)布的報(bào)告，在AI運(yùn)行任務(wù)中，57%的使用是在強(qiáng)化人類能力，43%旨在自動(dòng)化，即AI的使用更多以與人類協(xié)作為主，參與諸如學(xué)習(xí)、任務(wù)迭代的工作，而非替代人類。

另一方面，AI對(duì)于任務(wù)的替代要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于就業(yè)。根據(jù)美國(guó)人口普查局BTOS調(diào)查，在使用AI的企業(yè)中，27%的企業(yè)實(shí)行了任務(wù)替代。其中，84.6%的企業(yè)替代了小部分任務(wù)，13%的企業(yè)替換了中等數(shù)量的任務(wù)。同口徑下，僅有2.6%的美國(guó)企業(yè)在過(guò)去6個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)因?yàn)锳I的就業(yè)下降，遠(yuǎn)低于27%的企業(yè)替代任務(wù)比重。但是，美國(guó)人口普查局BTOS對(duì)于AI替代任務(wù)、就業(yè)的調(diào)查有一個(gè)共同點(diǎn)，就是隨著時(shí)間的推移，AI替代任務(wù)、就業(yè)的影響可能會(huì)逐步增強(qiáng)。

第三方面，AI對(duì)企業(yè)的影響主要體現(xiàn)為訓(xùn)練員工應(yīng)用AI，也能印證其對(duì)就業(yè)影響不大。根據(jù)BTOS調(diào)查，在應(yīng)用AI的企業(yè)中，50%的美國(guó)企業(yè)并未采取任何變化，顯示AI的應(yīng)用仍然處于相對(duì)初步的階段。但是，20.8%的企業(yè)對(duì)現(xiàn)有員工進(jìn)行了使用AI的訓(xùn)練，19.7%的企業(yè)發(fā)展出了新的工作流程。

圖2：生成式AI在什么任務(wù)中最有效？

展望未來(lái)，AI對(duì)于就業(yè)的影響很可能是冷熱不均的，復(fù)雜性較高、需專業(yè)判斷的崗位就業(yè)需求可能增加，如軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)處理等，但是重復(fù)性任務(wù)含量較高的職業(yè)，如法律助理、客戶代表的就業(yè)需求可能下滑（圖2）。

過(guò)去幾年，AI相關(guān)的軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域就業(yè)表現(xiàn)亮眼。當(dāng)前，信息業(yè)占美國(guó)就業(yè)的比重為1.9%（2024年），這幾年，隨著美聯(lián)儲(chǔ)加息抑制通脹，美國(guó)科技行業(yè)的裁員更吸引市場(chǎng)關(guān)注。但是，在信息業(yè)就業(yè)內(nèi)部，仍然能夠觀察到軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)處理就業(yè)明顯更好，的確可能對(duì)應(yīng)的是AI滲透的初步影響。

其中，AI自動(dòng)化可能壓縮基礎(chǔ)、涉及重復(fù)性任務(wù)的就業(yè)需求，但可能會(huì)促進(jìn)需復(fù)雜技術(shù)整合或?qū)I(yè)判斷的崗位需求。美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局對(duì)2023―2033年的長(zhǎng)期職業(yè)/就業(yè)預(yù)測(cè)（2024年底發(fā)布）涵蓋了對(duì)于AI的影響分析。AI對(duì)于美國(guó)不同職業(yè)就業(yè)的影響是分化的，涉及重復(fù)性任務(wù)或文檔處理的崗位將因AI效率提升而出現(xiàn)就業(yè)需求下降，如辦公行政職業(yè)、部分銷售相關(guān)職業(yè)、法律助理，但是，需復(fù)雜技術(shù)整合或?qū)I(yè)判斷的崗位，將因AI技術(shù)發(fā)展而需求上升，如軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理。以商業(yè)與金融職業(yè)為例，理賠調(diào)整員、車險(xiǎn)評(píng)估師的工作在更大程度上可由AI“自動(dòng)化”，就業(yè)可能出現(xiàn)收縮。但是，對(duì)于金融和投資分析師來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)期投資仍需人類分析師綜合宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、行業(yè)動(dòng)態(tài)等復(fù)雜變量，AI僅作為輔助工具（如加速數(shù)據(jù)對(duì)比、優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)模型）。因此，盡管AI提升數(shù)據(jù)處理效率，但金融投資分析師將在未來(lái)10年出現(xiàn)9.5%的就業(yè)增長(zhǎng)（算法驅(qū)動(dòng)型崗位可能受影響更大），高于全行業(yè)平均4%的增速。

宏觀視野：AI對(duì)經(jīng)濟(jì)有多大影響？

從微觀視角，AI可以對(duì)編程、內(nèi)容生成等任務(wù)形成較大效率提升。根據(jù)上文分析，AI的投資、滲透率提升如火如荼，對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)將有較大的沖擊。而從總量上來(lái)看，AI對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響有多大？

根據(jù)不同來(lái)源的測(cè)算，AI的使用的確可以大幅增強(qiáng)生產(chǎn)效率，在編程、內(nèi)容生成、研發(fā)效率、運(yùn)營(yíng)效率方面的提升非常顯著，如2023年微軟研究顯示Copilot可以將編程效率提升126%，2024年BIS研究說(shuō)明，生成式AI將編程效率提升了55%。不同調(diào)查、研究之間的差距雖然很大，但微觀上AI的確可能對(duì)生產(chǎn)率形成較大提升。

宏觀視角下，從GDP支出法、勞動(dòng)生產(chǎn)率兩方面來(lái)看，AI對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)已經(jīng)有初步體現(xiàn)，但效果尚不顯著。

雖然2022年以來(lái)，數(shù)據(jù)中心建造支出快速提升，但占GDP比重不大，且其他AI投資相關(guān)增速并不高，這與上世紀(jì)90年代的情況不同。上文提到，2022年以來(lái)，美國(guó)以MAG7為代表的科技企業(yè)資本開支大幅度增加，其中數(shù)據(jù)中心的投資對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)中心建筑支出上升（美國(guó)人口普查局?jǐn)?shù)據(jù)），兩者趨勢(shì)有一定相似。但是，建筑投資占美國(guó)GDP比重非常小，數(shù)據(jù)中心建筑支出占辦公建筑支出的1/3左右，而辦公建筑投資僅占美國(guó)GDP的0.3%左右，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)中心建筑投資可能只占美國(guó)GDP的0.1%左右。除此之外，美國(guó)與AI投資相關(guān)的還有電腦、通信設(shè)備投資以及軟件投資，但這三者占美國(guó)GDP的比重也不到4%，2022年以來(lái)其增速提升并不顯著。

根據(jù)AI提升工作效率的微觀特征，AI對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用主要在于提升勞動(dòng)生產(chǎn)率，其增速提升空間較大。2019年以來(lái)，美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率增速平均為1.9%左右，高于2007―2019年1.5%的平均值，但是相較于1990―2000年與2000―2007年間2.2%、2.7%的增速還有較大距離。

AI對(duì)生產(chǎn)率的提升效果可以通過(guò)兩方面初步觀察到，一是相較于2007―2019年、2019―2023年間，勞動(dòng)生產(chǎn)率增速提升的主要推動(dòng)力來(lái)自于全要素生產(chǎn)率（TFP），對(duì)應(yīng)AI提升生產(chǎn)效率；二是根據(jù)芝加哥聯(lián)儲(chǔ)數(shù)據(jù)，在2019年四季度至2024年二季度期間，對(duì)美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率增速貢獻(xiàn)較大的行業(yè)主要為住房、數(shù)據(jù)處理、互聯(lián)網(wǎng)出版信息業(yè)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)服務(wù)、電腦系統(tǒng)設(shè)計(jì)、其他零售服務(wù)，其中許多是與AI技術(shù)的應(yīng)用和線上零售轉(zhuǎn)型相關(guān)行業(yè)。

當(dāng)前，AI滲透率的提升是明顯超過(guò)歷史上的科技應(yīng)用的，為什么AI對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)效果相對(duì)有限？

一方面，AI在工作上的滲透率還有待提升。圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)研究認(rèn)為，美國(guó)生成式AI應(yīng)用率已經(jīng)達(dá)到40%，而上一輪美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升開始時(shí)（1996年）的個(gè)人電腦滲透率也是40%。但是，工作場(chǎng)合的AI滲透率是較低的，在20%―40%之間，上一輪PC的應(yīng)用是“先工作，后個(gè)人”，此輪AI滲透率的提升呈現(xiàn)“先個(gè)人、后工作”的特征。因此，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升可能還需等待AI更為廣泛的應(yīng)用。根據(jù)美國(guó)人口普查局BTOS調(diào)查，阻礙企業(yè)應(yīng)用AI工具的最大因素是“AI不適用于企業(yè)”，這一點(diǎn)也可作為佐證。

其次，AI在企業(yè)應(yīng)用中的強(qiáng)度有待提升。根據(jù)圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)研究，在工作場(chǎng)合，31.8%的員工使用AI超過(guò)1小時(shí)，47.1%的人使用AI少于1小時(shí)，還有21.1%的員工僅使用不到15分鐘。即便是在過(guò)去1周每天都使用AI的員工之中，也還有一半人每天使用AI少于1小時(shí)。科技應(yīng)用對(duì)于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的影響都是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，如電動(dòng)機(jī)在1890年左右出現(xiàn)，個(gè)人電腦在上世紀(jì)80年代初出現(xiàn)，但兩者帶動(dòng)的勞動(dòng)生產(chǎn)率高增大潮均滯后超過(guò)10年。未來(lái)AI應(yīng)用將以什么幅度帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)，實(shí)際上還存在較大不確定性。

如果未來(lái)AI技術(shù)應(yīng)用的廣度、深度提升，并帶動(dòng)勞動(dòng)生產(chǎn)率增速上一個(gè)臺(tái)階，可能意味著美國(guó)將再度出現(xiàn)“金發(fā)女郎”經(jīng)濟(jì)，一如上世紀(jì)90年代。此外，AI技術(shù)的應(yīng)用不會(huì)僅僅局限于美國(guó)，對(duì)未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升也會(huì)具備較大意義。90年代的美國(guó)經(jīng)濟(jì)被稱為“金發(fā)女郎”式經(jīng)濟(jì)，其特征是經(jīng)濟(jì)增速較高，但通脹并不過(guò)熱，達(dá)成這一點(diǎn)的背后是較高的勞動(dòng)生產(chǎn)率增速。從機(jī)制上來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)生產(chǎn)率增速越高，意味著企業(yè)在同等要素投入下可以產(chǎn)出更多價(jià)值，從而可以在產(chǎn)品不漲價(jià)的前提下為員工漲薪，提高居民實(shí)際收入。也就是說(shuō)，勞動(dòng)生產(chǎn)率越高，經(jīng)濟(jì)供給側(cè)改善越明顯，通脹可能越低。綜合來(lái)看，經(jīng)濟(jì)就會(huì)出現(xiàn)“高增速、低通脹”的組合，即勞動(dòng)生產(chǎn)率增速提升，對(duì)應(yīng)的是“經(jīng)濟(jì)增速/核心通脹”比值提升。對(duì)于央行來(lái)說(shuō)，這就意味著傳統(tǒng)貨幣政策操作的空間提升。

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