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报告概述

本报告聚焦人工智能（AI）对全球经济增长的长期影响，以“大分化”为历史类比，分析AI是否会导致新一轮国家间经济分化。报告主要围绕AI的投资、性能与采用三大指标，结合全要素生产率框架，对美国及主要经济体的AI发展进行系统对比。报告特别关注AI对劳动力市场的潜在影响，引入杰文斯悖论解释效率提升与就业的关系。通过梳理前沿AI模型训练成本、基准性能、企业采用率等数据，为读者理解AI经济变革的规模与速度提供了量化视角。

报告的核心结论

AI将显著推动美国GDP增长，但增速范围存在高度不确定性。

多家机构估计AI在10年内将推动美国GDP增长1%至45%以上，中间估计为7%（高盛）至15%（普华永道）。仅2025年上半年，AI相关投资已使GDP年化增长1.3个百分点。考虑到全要素生产率的滞后效应，实际影响可能更为深远。

美国在AI投资、算力与模型数量上全球领先，但中国与中东国家正快速追赶。

2024年美国私营AI投资达1090亿美元，占全球约75%的风险投资。美国拥有全球约74%的AI计算能力和154个大型AI模型，但中国通过大规模公共投资和主权基金支出，在模型性能差距上已缩小至11个月。

AI对就业的影响可能遵循杰文斯悖论，长期或增加而非减少总就业。

尽管AI在部分职业（如编程、客服）中减少了入门级岗位，但历史表明效率提升通常通过价格下降和需求扩张创造新工作。当前美国失业率仍处于4.4%的低位，且约40%的工人已使用生成式AI，表明技术扩散尚未引发大规模失业。

以美国为核心的“Pax Silica”联盟国家经济增长显著快于其他发达经济体。

该联盟成员因支持AI技术而经济增速加快，2022年Q4至2025年Q3间平均实际GDP增长率为2.5%，而G7国家平均仅1.1%。联盟涵盖半导体设备商、数据中心投资者等上下游伙伴，形成紧密的AI供应链网络。

报告回答的关键问题

人工智能将如何影响美国经济增长？

报告通过汇总多项研究指出，AI可能使美国GDP在10年内增长1%至45%以上，中间估计为7%-15%。这种巨大范围源于对AI全要素生产率影响的不确定性。短期看，仅2025年上半年的AI投资已推动GDP年化增长1.3个百分点，长期效果取决于技术扩散速度和劳动力转型。

美国在人工智能领域领先优势有多大？

美国在私营AI投资（2024年1090亿美元）、AI计算能力（全球74%）和大型AI模型数量（154个）上均居世界首位。但中国在公共AI支出（2025年预计560亿美元）和主权基金投资上攻势强劲，此外中东国家如沙特、阿联酋通过主权财富基金密集布局AI基础设施。

人工智能会取代人类的工作吗？

短期看，AI已对编程、客服等岗位的入门级就业造成压力，但现有数据未显示整体失业率上升（2025年12月为4.4%）。报告强调杰文斯悖论：AI提升效率后可降低成本、创造新需求，从而扩大总体就业。历史类比（如蒸汽机、计算机）均显示技术最终创造更多岗位。

哪些国家在人工智能上投入资金最多？

2024年美国私营AI投资1090亿美元居首，其次是中国（90亿美元）、英国等。但考虑政府与主权基金投资，中国（2025年公共支出560亿美元）、沙特阿拉伯（100亿美元创业基金）、阿联酋（星际之门项目）也投入巨大。报告指出，公共投资模式使中国和中东国家在短期内大幅提升AI能力。

报告中的代表性数据

1090亿美元

2024年美国私营AI投资额

2024年，美国在私营AI领域的年度投资金额，约为全球总量的75%，远超第二名中国（90亿美元）。

超过10亿倍

AI模型训练计算量增长倍数

2012年至2024年，用于训练前沿AI模型的计算浮点运算次数（FLOP）自2012年以来累计增长超10亿倍，反映了算力投入的指数级加速。

约40%

美国工人使用生成式AI的比例

2025年，根据多项调查综合估计，2025年约四成美国在职员工已在工作中使用生成式AI工具，较2023年大幅上升。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 各国AI投资对比图表：详细展示美国、中国、欧盟及中东国家在私营投资、政府支出和主权基金投入上的差异，包括图10和图11的全量数据。
  • AI模型性能基准测试数据：包含SWE-bench等编程基准的得分变化，以及模型可完成任务时长（以人类工程师工时计）的逐月增长曲线。
  • Pax Silica联盟深度分析：列表说明联盟成员及其在AI供应链中的角色，并附各成员国近三年的GDP增长率数据。
  • 人工智能对劳动力影响的定量评估：包括Brynjolfsson等研究对不同职业就业率的冲击估算，以及职业变迁的历史数据（1860-2015年美国职业结构变化）。
  • 特朗普政府AI政策概述：涉及出口管制、基础设施投资、放松管制等具体举措及其对全球AI格局的影响。
  • AI基础设施投资细分类别：数据中心、芯片制造、软件平台等细分领域的投资规模与增速，以及关键矿产（镓、锗）的供需预测。
  • 跨国AI采用率对比：基于皮尤调查、微软报告等来源，展示不同国家企业级AI订阅率和工人使用率的差距。
  • 全要素生产率（TFP）的历史与展望：对比工业革命、计算机革命与AI革命对TFP的贡献，并解释TFP作为滞后指标的分析框架。

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