圖:人工智能的應(yīng)用愈來愈普及,對(duì)工作崗位的沖擊也成為了社會(huì)熱門探討的話題。
2025年春節(jié)以來,DeepSeek成為影響市場(chǎng)的重要邏輯。本篇報(bào)告從微觀、中觀、宏觀三大視角分析AI(人工智能)應(yīng)用的廣泛程度、對(duì)工作崗位的潛在沖擊,以及對(duì)美國經(jīng)濟(jì)的長期影響。
自2022年ChatGPT發(fā)布以來,美國科技企業(yè)資本開支進(jìn)入快車道。2024年三季度,美股七巨頭資本開支規(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,其數(shù)據(jù)中心收入節(jié)節(jié)攀升,2024年三季度達(dá)308億美元,同比達(dá)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。
微觀視野:職場(chǎng)之外的滲透率更高
隨著AI技術(shù)進(jìn)步,投資力度加碼,微觀視角下美國AI滲透率大幅提升。
1)當(dāng)前美國AI滲透率處于什么水平?職場(chǎng)AI滲透率可能在20%至40%之間。當(dāng)前市場(chǎng)上有多種針對(duì)企業(yè)AI滲透率的調(diào)查,且可分為針對(duì)企業(yè)層面及針對(duì)員工層面的調(diào)查,前者調(diào)查的AI滲透率普遍在5%至40%之間,后者調(diào)查的AI滲透率在20%至40%之間。
2)美國在工作之外的AI滲透率可能超過職場(chǎng)中的應(yīng)用。在工作之外,圣路易斯聯(lián)儲(chǔ)研究認(rèn)為2024年生成式AI滲透率已經(jīng)達(dá)到34%,高于其對(duì)于工作場(chǎng)合滲透率的調(diào)查(27%)。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)。
3)2023年-2024年,美國AI滲透率的增速可能超過70%。在企業(yè)層面,根據(jù)美國商會(huì)數(shù)據(jù),2023-2024年美國企業(yè)AI滲透率提升幅度為73%,美國普查局的BTOS調(diào)查顯示2024年2月-2024年9月間的年化增速為78.4%。在員工層面,皮尤研究中心(Pew)數(shù)據(jù)表明2023年3月-2024年2月間滲透率從8%提升至20%,增長145%。
中觀視野:就業(yè)影響出現(xiàn)冷熱不均
中觀視角下,美國哪些企業(yè)應(yīng)用AI較多?哪些行業(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,筆者主要采用美國普查局的BTOS調(diào)查,以及實(shí)時(shí)人口調(diào)查數(shù)據(jù)。根據(jù)美國普查局?jǐn)?shù)據(jù),信息業(yè)、專業(yè)科學(xué)業(yè)、教育服務(wù)領(lǐng)域應(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));從員工角度出發(fā),美國應(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?從以下三方面來看,當(dāng)前AI對(duì)于工作任務(wù)的替代性可能強(qiáng)于就業(yè)。
1)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)美國普查局的BTOS調(diào)查,美國企業(yè)對(duì)于AI的應(yīng)用主要集中在營銷自動(dòng)化、聊天機(jī)器人、自然語言處理等(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(Augmentation),43%的使用旨在自動(dòng)化(Automation),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。
2)AI對(duì)于任務(wù)(Tasks)的替代要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于就業(yè)。根據(jù)美國普查局的BTOS調(diào)查,在使用AI的企業(yè)中,27%的企業(yè)將任務(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2.8%的美國企業(yè)在過去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)。
3)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(Workflow)。
展望未來,AI對(duì)于就業(yè)的影響很可能是冷熱不均的,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;需復(fù)雜技術(shù)整合或?qū)I(yè)判斷的崗位則將因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。對(duì)于金融和投資分析師來說,長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。因此,盡管AI提升數(shù)據(jù)處理效率,金融投資分析師將在未來10年出現(xiàn)9.5%的就業(yè)增長,高于全行業(yè)平均4%的增速。
宏觀視野:GDP提振效果并不顯著
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,從總量上來說,AI對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響有多大?根據(jù)不同來源的測(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)營效率方面的提升非常顯著,如2023年微軟研究顯示AI工具Copilot可以將編程效率提升126%,2024年BIS研究說明生成式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(國內(nèi)生產(chǎn)總值)支出法、勞動(dòng)生產(chǎn)率兩方面來看,AI對(duì)美國經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)已經(jīng)有初步體現(xiàn),但效果尚不顯著。
1)雖然2022年以來數(shù)據(jù)中心建造支出快速提升,但占GDP比重不大,其他AI投資相關(guān)增速并不高,與1990年代不同。上文提到,2022年以來,美國以七巨頭為代表的科技企業(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)中心的建筑支出出現(xiàn)上升,兩者趨勢(shì)有一定相似。但是,建筑投資占美國GDP比重非常小,數(shù)據(jù)中心建筑支出占辦公建筑支出三分之一左右,而辦公建筑投資僅占美國GDP約0.3%左右,也就是說數(shù)據(jù)中心建筑投資可能只占美國GDP僅0.1%左右。除此之外,美國與AI投資相關(guān)的還有電腦、通信設(shè)備投資及軟件投資,但這三者占美國GDP比重也僅不到4%,2022年以來增速提升并不顯著。
2)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(Output per hour),但生產(chǎn)率增速提升空間還較大。2019年以來,美國勞動(dòng)生產(chǎn)率增速平均1.9%左右,高于2007-2019年1.5%的平均,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,但AI對(duì)生產(chǎn)率的提升效果可以通過兩方面初步觀察到,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),其中許多行業(yè)與AI技術(shù)的應(yīng)用和線上零售轉(zhuǎn)型相關(guān)。
(趙偉為申萬宏源證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家,陳達(dá)飛為首席宏觀分析師)