AI如何重塑美国经济:图解问答

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AI如何重塑美国经济：图解问答

原文: How AI Conquered the US Economy: A Visual FAQ

作者: Derek Thompson

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📖 推荐语

这篇文章用最直观的数据和图表，把AI对美国经济的影响掰开了给你看：四家科技巨头半年砸了1000到2000亿美金，这规模已经超过了互联网泡沫时期，快赶上19世纪的铁路建设狂潮了。

更有意思的是，作者没有给你标准答案，而是把各种矛盾的信号都摆出来。一边是Stripe数据显示AI公司收入增长创纪录，另一边是研究发现程序员用AI反而效率下降了20%。这种"不确定中的确定"才是现在的真实状况。

如果你想了解AI到底在改变什么，不想被那些要么过度乐观要么过度悲观的观点带偏，这篇文章值得一读。作者用问答的形式，配上各种图表，把复杂的经济现象说得很清楚，至少看完之后，你会对"AI是不是泡沫"这个问题有个更立体的认知。

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核心观点

人工智能是本世纪规模最大的科技基建工程，以下为您展现其全貌。

美国经济已呈现两极分化：一边是蓬勃发展的 AI 经济，另一边则是疲软的消费经济。从经济数据中可见一斑。上季度人工智能相关支出增速已超过消费支出。若剔除 AI 贡献，美国经济增长将十分乏力。

这一点在股市中体现得尤为明显。过去两年间，约 60%的股市增长都来自微软、英伟达和 Meta 等人工智能相关企业。若没有这轮 AI 热潮，股市回报率将惨不忍睹。

从商业数据中可见端倪。Stripe 数据显示，平台上自称"AI 公司"的企业正主导收入增长，其增速远超其他任何类别的企业。

谁也无法断言 AI 的蓬勃发展究竟预示着新一轮工业革命，还是另一个巨大泡沫。唯一确定的是：变革已然发生。不必再空谈"AI 何时将主导经济"——此刻我们已身处 AI 经济时代，无论福祸，这就是现实。

那么，人工智能热潮究竟是什么？它是如何兴起的？开发 AI 的巨额资金从何而来？谁在使用这项技术？它真的提升了人们的工作效率吗？今天，我将采用早年写博客时常用的形式，通过图文并茂的问答方式，带您直观了解这一现象：
人工智能热潮规模有多大？

人工智能的核心构成要素很简单：计算机芯片、数据中心内的服务器机架、海量电力供应，以及确保系统持续运转而不超温的网络与冷却系统。

这些硬件设备价格极其高昂。过去半年间，在人工智能领域投入最多的四家科技巨头——Meta、Google、Microsoft 和 Amazon——仅在芯片、数据中心等基础设施上的投入就高达 1000 亿至 2000 亿美元。《华尔街日报》记者 Christopher Mims 撰文指出："这些最具价值的科技公司正以创纪录的速度进行采购和建设。"



能否将这些数据置于历史背景下来看？

这堪称自 20 世纪 60 年代（计算机时代开端）或 19 世纪 80 年代（铁路黄金时期）以来最宏大的技术基础设施工程。

今年 1 月，摩根大通分析师 Michael Cembalest 指出，顶级 AI 芯片制造商英伟达正以 1969 年 IBM 营收巅峰期以来的最快增速，抢占全行业资本支出的最大份额。无独有偶，经济评论家 Paul Kedrosky 研究发现，当前 AI 相关资本支出占 GDP 比重已超越互联网泡沫时期，正逼近美国镀金时代铁路建设热潮的历史峰值。





这些资金究竟从何而来？

当前 AI 基础设施的蓬勃发展，源于顶尖科技公司惊人的盈利能力。正如 Cembalest 在我播客中所说，这些领军企业在过去几年里利润激增，其创造的"自由现金流"（即营收扣除运营成本和基础设施投入后的余额）占比之高，创下了二战后的新纪录。无论是 Meta 的广告业务还是 Google 的搜索广告，这些成熟的商业模式都能产生巨额收益，为下一代技术研发提供充足资金。"它们创造了史无前例的自由现金流，"Cembalest 表示，"这些企业赚得盆满钵满，因此每年都能豪掷数千亿美元用于 AI 相关研发和基础设施建设。"



那么，这是否能解释股市为何表现如此反常？

确实如此。当前金融界正热议为何股市对特朗普加征关税及经济增速放缓无动于衷。在我看来，最清晰的解释可归结为三点：(a)部分投资者仍认为特朗普会在关税问题上临阵退缩；(b)他们预估关税的实际影响有限；(c)关税政策对数字经济冲击较小，在 AI 概念股领涨带动整体收益的同时，其余板块表现平平。

法国兴业银行的这张图表显示，过去六年标普 500 指数中前十大公司的净收入增长占据绝对主导地位，以至于将"标普 10"与"标普 490"分开考量更具参考价值。对于投资其余 490 只股票的投资组合经理而言，这些公司整体盈利乏力，导致过去六年的权益回报表现平平。



那么，企业在投入巨额资金后，能否收回成本呢？

目前尚未实现。《华尔街日报》的 Greg Ip 撰文指出，人工智能热潮中"令人不安"的一面在于：当前芯片和数据中心的巨额投入正在"掏空美国企业的现金流"。OpenAI 和 Anthropic 持续巨额亏损，即便是科技巨头们仍主要依靠传统业务模式维持核心利润。若这些企业的投入最终无法收回成本，则意味着我们正深陷一场历史性的基础设施泡沫之中。

从乐观角度来看：支付公司 Stripe 的数据显示，人工智能初创企业的收入增速已超越以往任何技术周期。该公司在最新报告中指出："AI 企业正以空前速度实现收入里程碑——Stripe 平台上 Top 100 的 AI 初创企业达成百万美元年收入的中位时长仅 11.5 个月，比增长最快的 SaaS 公司还快四个月。"



这项技术的使用者是谁？

有数据显示，ChatGPT 和 Gemini 等生成式 AI 工具的普及速度，几乎超过了我们掌握确切记录的所有技术。据圣路易斯联储估算，这类 AI 技术的应用速率可达互联网普及速度的两倍之多。



根据近期一项关于生成式 AI 的权威调研——2025 年发表的《生成式人工智能对劳动力市场的影响》论文显示，经济学家估算在信息服务行业（即软件企业）和管理领域，已有超过 50%的从业者将该项技术应用于工作场景。相较之下，采矿、捕捞等传统行业从业者的使用比例极低。数据还表明，该技术在高学历群体中的普及度显著高于未接受高等教育的人群。





员工们是否认为 AI 提高了他们的工作效率？

确实如此。关于 AI 新模型提升生产力的权威研究最初聚焦于呼叫中心等重复性较强的行业。但近期越来越多的职场人士反馈，AI 正帮助他们大幅节省时间。其中有个出人意料的案例来自教育领域——盖洛普最新调查显示，约 60%的小学教师运用 AI 进行教案准备、教材梳理、工作表制作或行政事务处理。多数使用 AI 的教师认为工作效率得到提升，高频使用者每周可节省 6 小时，相当于每学年多出六周时间。乐观来看，这相当于 AI 每年为小学教师额外创造了一个半月的带薪假期。



最能体现 AI 将提升人类工作效率的积极信号或许来自非营利 AI 研究机构 METR 的发现：AI 代理完成任务所需时长正以每 7 个月缩短一半的速度进化。2021 年时，AI 仅能实现耗时 10 秒的简单 Google 搜索自动化；两年后，ChatGPT 已能完成普通人约需 4 分钟的互联网信息检索；如今部分模型甚至可处理开发者通常需要 50 分钟完成的编程任务。研究人员指出："按此趋势推算，不出十年，我们将见证 AI 代理独立完成当前人类需耗时数日乃至数周的软件开发任务。"



所以，结论是：人工智能将推动全经济领域的生产力繁荣？

别急着下定论。实际上，许多员工可能严重高估了人工智能对他们工作效率的提升程度。

METR 开展了一项深度研究，邀请资深开发者使用一款主流 AI 编程助手完成任务。事后开发者们表示 AI 工具使其工作效率提升了 20%。然而独立评审团队却发现，使用 AI 反而导致任务耗时增加了约 20%。虽然这项研究的长期影响尚待观察，但就目前而言，这无疑给那些鼓吹 ChatGPT 即将取代数千万基层白领岗位的乐观论调敲响了警钟。



再讲一个 AI 改变世界的有趣现象吧

《Science》期刊最新研究指出，随着大语言模型的崛起，学术写作风格已发生显著转变。数据显示，2024 年"delves"（深度研究）一词的使用频率激增 2700%，远超历史均值（解释：AI工具让学术写作变得越来越相似，大家都开始使用同样的高大上词汇，"delves"就是典型代表。这个词在AI生成的文本中被过度使用，以至于成为了AI写作的"标志性用词"）

该分析推测，约 14%的 2024 年论文摘要都经过人工智能处理生成。