中美歐經濟學家拆解AI的宏觀經濟含義：革命還是泡沫？通脹影響何解？誰將受益更多？

當前，人工智能（AI）正以前所未有的速度和廣度滲透到人們生產生活的各個方面，其迅猛發展不斷重塑全球經濟格局。主要國家與經濟體均將重要資源投入AI開發之中，中美歐三大力量在AI競賽中的地位正發生顯著變化。

在此背景下，10月23-25日召開的2025外灘年會以“擁抱變局：新秩序·新科技”為主題，就AI新興技術專門設置了5場圓桌對話。

在10月24日以“智能躍遷：AI的宏觀經濟含義”為主題的外灘圓桌上，法蘭克福大學金融研究中心主席、德國央行原行長Axel A. WEBER，哈佛大學教授、美國白宮經濟顧問委員會原主席Jason FURMAN，北京大學國家發展研究院院長黃益平，從中美歐三方視角共同對AI的泡沫性與革命性爭議、通縮與通脹影響、就業與分配格局等關鍵議題展開深度交流。北京大學國家發展研究院教授、北京大學數字金融研究中心副主任沈艷主持圓桌。

2025年10月24日，2025外灘年會，外灘圓桌“智能躍遷：AI的宏觀經濟含義”，現場由左至右：沈艷（主持人）、Axel A. WEBER 、黃益平，Jason FURMAN（右上）通過視頻連線參會

AI是促進經濟增長的真正革命，還是一場泡沫而已？在Jason FURMAN看來，兩者都有可能，因為鐵路、無線電、互聯網等產物均既是泡沫也是革命。他對于AI促進經濟增長更具信心，并表示不太愿意稱之為泡沫。

“即使真是一個泡沫，它也更類似于2000年的互聯網泡沫，而不是2007年的房地產泡沫，更與金融危機相去甚遠?！彼赋觯?strong>當前的AI熱潮并未涉及大量資金滲透到銀行體系內被當作抵押品，且熱潮背后存在著真正的科技創新。

黃益平強調，應區分“金融泡沫”與“產業泡沫”。當新產業革命來臨，資本和活動競相涌入是正常現象，“如果人們投資的是好的技術，最終我們就能看到變革的發生?！睋Q言之，這種“泡沫”或是產業演進過程中的自然伴隨現象。

Axel A. WEBER直言：“我把AI看作類似于電力的東西”。他認為，AI對產出的影響或被嚴重低估，傳統GDP核算體系已難以承載AI的真正價值。短期來看，AI將幫助早期使用者在某些領域大幅提高效率；長遠來看，它對人類社會的影響是全方位的，將帶來強勁的經濟增長。

談及AI對價格水平的影響，Axel A. WEBER提出，人工智能確實會造成失業，是一種通縮力量。黃益平則表示，AI在提升供給的同時，若因造成失業和財富集中導致需求增速落后于供給，通縮壓力確實會隨之而來；但真正良性發展的AI革命實際上可以刺激消費需求，因為其能創造許多新的消費場景。同時，如果政府通過有效的再分配政策幫扶受沖擊群體，則能將這種通縮壓力最小化。

Jason FURMAN則提出，AI本身并不具有通脹或通縮屬性。從歷史經驗來看，生產率增長和通脹之間的相關性并不大，影響通脹的關鍵仍在于貨幣政策。至于AI對于美國財政負擔的影響，Jason FURMAN作出判斷：生產力提高帶來的正面影響解決不了美國面臨的財政問題。

與會專家普遍認為，AI將深刻改變工作性質和就業結構，但觀察視角有所不同。黃益平強調，問題的關鍵不在于某些工作會消失，而在于可能出現技能錯配，失業群體可能無法勝任經濟中新出現的崗位。Axel A. WEBER同樣強調，重大風險在于我們最終可能需要為一部分人提供某種基本生活保障，因為他們的再就業機會渺茫。

Jason FURMAN更顯樂觀，他表示，“至少在可預見的未來，除非發生某種‘奇點事件’，大多數想工作的人都能找到工作?！标P于分配，他認為“在中低收入階層，AI可能更多是對勞動的補充；在高收入階層，AI可能更多是對勞動的替代。因此，勞動收入在國民收入中的分配可能會更趨平等。”

在他看來，AI產業利潤主要集中在企業和資本端，并在國家間呈現極不均衡的分布。這些利潤可能會集中在美國，也可能在中國，而歐洲的獲益甚微。各國競爭將會呈現“贏家贏得更多”的正和局面。

對此，Axel A. WEBER作為歐洲代表表達了被邊緣化的焦慮。他直言，在這場投資新技術的競賽中，歐洲就像是一個“備胎”，因為歐洲政策制定者傾向于將AI視為風險進行管理，而其他國家則將其視為機遇。歐洲如果想要迎頭趕上，唯一的出路就是依靠初創公司和技術，吸引資本進入歐洲市場。但歐洲尚無統一的資本市場，面臨的結構性地緣政治阻力比想象中復雜得多。

對于新興市場經濟體，黃益平表示，一些數字基礎設施良好、人才儲備充足的新興市場經濟體，有機會加速增長，趕上發達國家。Axel A. WEBER特別提到非洲——從很多非洲公司開發的開源AI模型進入歐洲市場的情況可以看出，那些沒有技術包袱也不依賴舊體系的國家受益匪淺，非洲這樣的年輕社會未來將會發揮更大作用。

但還有許多南方國家甚至缺乏最基本的數字基礎設施與相關能力?！叭暨@種狀況持續不變，那么在經歷人工智能革命之后，將會看到明顯的分化，”黃益平強調，無論是國家、經濟體、行業、公司還是個人，關鍵在于能否更有效地運用新技術。

* 本文翻譯整理自圓桌實錄，有刪減。中文翻譯僅供參考。

沈艷：大家好，歡迎來到關于AI的宏觀經濟含義的討論。我叫沈艷，是今天討論的主持人，我是北京大學國家發展研究院教授、北京大學數字金融研究中心副主任。首先，請允許我向大家介紹今天的嘉賓。

首先是Axel A. WEBER（阿克塞爾·韋伯）教授，韋伯教授是法蘭克福大學金融研究中心主席，是歐洲最具聲望的中央銀行家和金融領袖之一。目前，他擔任德國萊辛公司咨詢委員會主席、Visa經濟賦能研究所主席、三邊委員會歐洲地區主席，同時也是三十人小組成員。

他曾任瑞銀集團主席和德國央行行長，還曾擔任歐洲央行理事、國際貨幣基金組織理事會成員和金融穩定委員會的指導委員會成員。他還是一名成就卓著的學者，曾在德國和國際頂尖大學擔任國際和宏觀經濟學教授，其中包括芝加哥大學布斯商學院。

Jason FURMAN（杰森·弗曼）教授是哈佛大學肯尼迪學院和經濟系經濟政策實踐教授，他是一位杰出的經濟學家和公共政策學者。弗曼教授的研究領域涵蓋美國和國際宏觀經濟學、財政政策、勞動力市場和競爭政策，他不僅在這些領域開展嚴謹的學術研究，還積極參與政策制定。

在學術之外，他曾擔任巴拉克·奧巴馬總統的高級經濟顧問長達八年之久，其中包括在2013-2017年間擔任第28任白宮經濟顧問委員會主席。弗曼教授還經常為《紐約時報》和“報業辛迪加”撰稿，并主編了兩本頗具影響力的經濟政策著作。

黃益平教授是北京大學博雅特聘教授、國家發展研究院院長、南南合作與發展學院院長、北京大學數字金融研究中心主任。2024年3月，他被再次任命為中國人民銀行貨幣政策委員會委員。目前，他還擔任中國人民銀行參事室客座研究員、中國金融四十人論壇成員等多項職務。讓我們歡迎三位杰出的教授和學者。

我們已經聽到了很多關于人工智能的討論，之后我們還會聽到更多。我數了一下，本屆年會有四場關于人工智能的專場討論。第一個問題是，人工智能究竟是一場能夠提高總體生產率并促進經濟增長的真正革命，還是僅僅是一場泡沫而已？

我首先想問杰森教授，您怎么看？如果一定要您選一個，是革命還是泡沫？

Jason FURMAN：首先，很高興與大家再次見面。我真的很想親臨現場，希望明年能夠成行，但我也很高興能以這樣的形式出席。

關于問題的答案，在我看來兩者都有可能。原因在于，鐵路既是泡沫也是一場革命，無線電既是泡沫也是一場革命，互聯網既是泡沫也是一場革命。

科技公司的估值，以及它們目前的資本支出規模，都將需要具備兩個條件：一是非凡的突破，二是將這些突破轉化為經濟效益的驚人能力。所以，僅僅有突破是不夠的，還需要一條（商業）“護城河”，這樣才能從中獲利，而（第二個條件是否具備）我對此非常不確定。

AI要想在促進經濟增長方面取得成功，只需要第一個條件，對于這個，我感覺更有信心一些。所以，我不太愿意稱之為泡沫。

如果非要打賭的話，我其實會押注泡沫不會出現，而這也是我現在正在做的——我把錢留在了股市里。我認為，即使它真的是一個泡沫，它也更像2000年的互聯網泡沫，而不是2007年的房地產泡沫，更與金融危機相去甚遠。因為資金并沒有被當作抵押品，大量滲透到整個銀行體系之中；這一次，是有真正的科技創新在其中的。

我最后要說的是，美國科技資本的泡沫風險要遠高于中國。美國在計算技術和數據中心方面的投入甚高，而中國的風險較小得益于其正探索“以更少資源實現更大成效”的發展路徑，像DeepSeek在這方面就做得非常成功。

沈艷：好的，您讓我想起了那句話：“欲品啤酒香，必承泡沫揚。”這看起來像是一種伴隨著泡沫的演進。那么黃益平教授，您怎么看？

黃益平：我完全同意杰森的觀點，我也認為兩者都有可能。但我想說，當我們談到“泡沫”這個詞時，我們應該區分金融泡沫和產業泡沫。

當一場新的產業革命來臨、一些新事物涌現時，人們都想參與其中，這很正常，因此你可能會看到一些活動的蓬勃發展。關鍵問題是，如果人們投資的是好的技術，最終我們就能看到變革的發生；如果它只是資產泡沫，那么損失可能大于收益。

沈艷：好的，感謝您區分金融泡沫和產業泡沫，這實際上自然而然地引出了另一個問題。無論是金融泡沫還是產業泡沫，只要其中蘊含變革要素，其將對價格體系產生何種影響？韋伯教授，它會引發通貨緊縮還是通貨膨脹？您對此有何看法？

Axel A. WEBER：請允許我針對您向其他嘉賓提出的第一個問題補充我的觀點。因為理解這一問題是判斷其是否具有通脹效應的前提。

我認為人工智能是一種新的通用技術，我把它看作類似于電力的東西。杰森剛剛提到，以前也出現過類似的創新。短期來看，這項技術將為早期使用者帶來某些領域的效率躍升，長期而言，其影響將滲透至經濟社會各個角落。

所以我認為，我們嚴重低估了這項技術對產出的影響，傳統GDP核算體系已難以承載其真正價值。總之，從長遠來看，其帶來的增長將會相當強勁。我認為種子已經埋下，只是可能短期增長曲線會看起來有些平緩。

從本質上講，我認為人工智能是一種通縮力量。至于它是否是泡沫，這主要取決于你的觀察視角——是置身事外的審視，還是躬身入局的實踐。如果你像我一樣，大部分時間都花在人工智能公司上，那么它看起來就不像是泡沫，AI似乎真的正在為企業注入強勁動力。

這些企業中的大多數基本上仍處于種子融資或A輪融資階段。我接觸過的一家公司之前獲得了200萬美元的種子資金，現在正進行A輪融資，開始引入外部投資者，公司估值已達3.5億美元，其下一輪融資的估值很可能會超過10億美元。

可以看到，大量資金和資本正在涌入這一領域。就像杰森一樣，有的人把錢投入股市，我也一樣，因為股市是一個成熟的市場。很多早期投資者希望獲得數倍的回報，現在他們正從私募股權轉向科技領域的種子輪投資。

但是這類技術本質上帶有通縮屬性，它確實會造成失業，不僅藍領崗位會因此持續削減，白領崗位也將首次出現大幅失業。

我曾經管理過一家大型全球投資銀行，它就像一個金字塔，底層聚集著大量員工，一個畢業生在其中的典型工作狀態就是每天工作14個小時，每周工作7天。而大多數這樣的工作即將被自動化取代。所以未來的企業結構會更像一個錐體，低技能崗位的員工將會大量失業。我認為，我們尚未準備好面對這場結構性變革的沖擊。

除了我們社會中現有的種種限制和壓力之外，這還會造成什么影響？尤其是對于40到60歲的人，他們恐怕無法很好地適應這些新技術。

沈艷：您的節奏很快，我原本準備在后續環節討論的話題已被您前瞻性地涵蓋了。我聽下來，您的觀點似乎是，總的來說人工智能呈現通縮特性，但其內核是通脹的。而且，您區分泡沫外部和內部來看這個問題，是一個很有意思的視角。

黃益平教授，您怎么看人工智能對物價的影響？尤其是中美兩國在通脹動態層面會呈現何種差異？

黃益平：目前我還不確定是否在這個階段就能判斷出人工智能對物價水平或通貨膨脹率所產生影響的差異，但總的來說，我認為如果我們相信AI能夠提高生產率，那么它就會帶來供給能力的增強。

但有個問題是，短期內，人工智能革命是否也能充分刺激需求？如果發生失業潮，如果財富持續向特定群體集中，那么我們可能會看到需求增速落后于供給，這可能就會在短期內帶來通縮壓力。

但真正良性發展的人工智能革命實際上可以刺激消費需求，因為它能創造許多新的消費場景。此外，如果政府采取有效的再分配機制，幫扶受新變革沖擊的群體，那么我認為，這種通縮壓力有望被最小化。

沈艷：好的，綜合二位的觀點來看，我觀察到一些導致通縮的因素，而這似乎是其與生俱來的默認狀態。但如果我們采取恰當的政策干預，那么人工智能催生的新型需求將能有效對沖通縮壓力，這促使我們更多地思考政府的職能，財政政策正是其中的關鍵環節。

弗曼教授，昨天我們聽到羅伯特·魯賓在與黃益平教授的對話中談及人工智能的影響，他預計人工智能將有助于減輕財政負擔。這讓我覺得，人工智能對財政政策能夠產生積極影響。您如何看待人工智能對財政政策的影響？

Jason FURMAN：首先來看美國的情況，我們需要持續的生產率增長，要比目前的預測高出約1.2個百分點，才能使債務占GDP的比重呈現下降趨勢。所以我們需要的增長率不是1.8%，而是3.0%，這已超過美國能持續維持的增長區間。

雖然我們曾見證過五到十年的階段性強勁增長，但要實現數十年的持續高位增長，確實突破了既有歷史經驗的邊界。當然，人工智能這項技術本身在某種程度上也正在突破我們歷史經驗的認知框架，所以問題是，該技術實現這種超常規增長的可能性究竟有多大？

經濟學家估算過——必須強調這些測算需要極大膽的假設并坦然承認所面臨的不確定性——人工智能對生產率的影響在每年0.1到1.5個百分點之間。此外，我不確定當前生產率的基準水平是多少，我認為1.7%可能偏高，因為若無人工智能介入，生產率增長本應呈現放緩趨勢。

綜合考慮所有因素，我認為生產率增長確有可能高于我們目前的預期，但這還不足以化解財政困境。此外，有充分的理由預期，伴隨著生產力的提高，利率也會更高，而這將抵消部分財政收益。或許我們能有幸看到財政調整幅度的收窄，但除非出現奇跡——雖然這種可能性存在，但我不敢打賭。

總之，（生產力提高帶來的正面影響）解決不了我們（面臨的財政）問題。

沈艷：如果說這是一種可能性，您能給我一個范圍嗎？可能性是0還是99%？

Jason FURMAN：我認為有15%的可能性。其實，我基于過去生產力和經濟增長的分布做過模擬，同時結合了一些對未來的合理估測，當然未必那么準確，不過這個數字是有依據的。

15%很好，但不能以這種最樂觀的情況為假設來制定政策。如果必須做出一種政策選擇，可能不會以中間情況為假設，而是要考慮到最差的可能性，對應制定一些最優控制和政策措施，這樣即使情況發展不盡人意，也能有辦法應對。同時，也有一些更樂觀的可能性。

沈艷：您提到了利率，這讓我想起市場猜測鮑威爾可能會用講話時第一句的措辭來暗示決策，不同措辭可能意味著不同的結果。還有人會去研究他的聲音、措辭和姿態如何影響市場。

一種猜測是說，如果他按照慣常，第一句話說“早上好”或“下午好”，可能表明政策會具有穩定性和連續性。但如果是以“大家好”開場，這可能意味著貨幣政策將更加寬松。有研究顯示，這種解讀會立刻反映在資本市場的表現上。

現在我們也有AI能分析措辭、表達、姿態等，您覺得這對貨幣政策和資本市場會有什么影響？

Axel A. WEBER：目前人工智能很大程度上能影響市場情緒，影響科技行業的人力需求，但實際上還沒有反映在數據里。而因為央行政策制定采取數據依賴的方法，所以AI的影響沒法被捕捉到。

央行看的那些數據，不包含市場和市場定價情況，很難真實反映人工智能的影響。央行還沒有把這一點提上議程，但正在觀察。他們知道AI的影響就在那里，等待它傳導至數據。我認為這是應該采用的一種政策方法，央行需要分析經濟環境并專注于此。

接下來，關于情緒和資本市場，我們來想一個問題：我們知道美國科技“七巨頭”，它們已經在推動技術和數字化。如果去看彭博的“七巨頭”指數，這里我們不考慮特斯拉，它是一家汽車公司，做的是自動駕駛。在不考慮特斯拉的前提下，如果押注科技，“七巨頭”中你會投資誰？你要么投資初創公司，要么投資成熟公司，比如Meta。

如果是我，我會選擇在歐洲投資，而不是把錢投在美國，因為地緣政治的碎片化意味著地理位置在未來可能很重要。那么我能不能在歐洲找到一個相當于上述六巨頭的公司？這樣的公司在歐洲根本不存在。

以德國電信為例，這個公司是德國計算中心和計算設施的建設者，但他們的投資預算與Meta和其他公司的支出相比，簡直可以忽略不計。美國科技巨頭通過他們的巨額投資不斷鞏固和強化領先技術地位，所以，歐洲現在距離領先還很遙遠，如果歐洲真的想迎頭趕上，我們唯一的出路就是依靠初創公司和技術。

基本上，我們需要做的就是投資草根企業，然后希望它能做大。而一個巨大的挑戰在于，大多數草根公司都寄希望于，在自己成功做大之后，把自己賣給大公司。所以，現在歐洲的情況非常糟糕，我們必須吸引資本進入歐洲，但歐洲沒有統一的資本市場。

如果我在美國，只需要去硅谷，就可以和所有領先的科技公司洽談。如果我想拜訪歐洲的科技公司，我就得在倫敦、巴黎、柏林這三個地方打轉，還有位于巴黎和柏林之間的阿姆斯特丹。所以歐洲的情況要復雜得多，在許多技術領域也落后得多。

中國也遠遠領先于歐洲。所以在這場投資新技術的競賽中，歐洲就像是一個“備胎”。除非政策制定者醒悟過來，將這些人工智能技術視為機遇，而不是像現在這樣將其視為風險，我們不會取得任何進展。因為在我們忙于風險管理的時候，其他人都在抓住機遇。

所以，我的確認為，在這場新的人工智能競賽中，我們面臨的結構性地緣政治阻力遠比我們想象的要大得多。

沈艷：韋伯教授，非常感謝您為我們帶來歐洲視角的見解，這也體現了本次小組討論的卓越水平。您代表的是歐洲，然后我想聽聽黃教授的看法，您代表中國或亞洲視角。您認為，人工智能會對資本市場和貨幣政策產生什么影響？

黃益平：就貨幣政策而言，如果目標是穩定價格，那么政策框架就不會改變，我覺得這一點應該是不會變的。無論你采用的工具或方法是否需要適應AI技術，我認為這在現階段還是一個開放的問題。

一個小問題是，正如我們之前討論過的，如果短期內人工智能革命的成功可能導致通貨緊縮或物價下降，這無疑會引發一個問題：通脹目標是否應該相應調整？如果不調整，央行又怎么才能提高通脹呢？我認為這是我們需要考慮的問題。這也是個開放問題。

但對于央行來說，我認為韋伯先生提到的與此相關的是：由于人工智能技術的采用，金融穩定的前景可能會發生變化。舉個例子，幾年前我曾研究過本·伯南克提出的“金融加速器”理論。

以銀行業為例，中小企業借貸，通常需要將房產等抵押給銀行。伯南克等人發現，信貸供應和資產價格之間存在一個金融加速器機制：如果房價上漲，信貸供應就會增加；反過來，信貸供應又會導致房價上漲。所以，房價要么加速上漲，要么加速下跌。

但是，如果使用人工智能技術，利用大數據進行信貸風險評估，我們將不再需要房屋和其他抵押物，那么，金融加速器機制就消失了。但當然，隨之而來的是一些新問題：銀行不再關注中小企業能夠提供的抵押物，而是更加關注數據和現金流，這可能會引發新的問題。

如果個別中小企業的現金流成為信貸供給的關鍵決定因素，這又會如何影響金融穩定？這些都是新問題。我認為央行作為金融監管機構，尤其是在宏觀層面，需要密切關注這些問題。

沈艷：好的，非常感謝。那么這將如何影響資本市場？市場會變得更加動蕩嗎？或者人工智能可以幫助緩解波動嗎？

黃益平：其實我也不知道這個問題的答案，因為它對兩方面都有影響。例如，如果你能利用人工智能技術，從市場不平衡中獲利，無論是市場投資過度還是不足，不平衡都會迅速收窄，很快市場就會重回均衡。套利時間會縮短，市場可能會變得更有效率，但與此同時，如果有很多人參與其中，使用他們自己的數據和技術，市場可能會變得非常不穩定。

我們經常討論的一件事是，從眾行為和順周期行為可能會被新技術放大。這些也是金融監管機構需要處理的問題。

沈艷：好的，所以要具體情況具體分析。杰森教授，您的看法是什么？黃益平教授剛才提到，他關注到金融加速器效應的消失。您在美國市場也觀察到了這種情況嗎？您認為它如何影響資本市場和貨幣政策？

Jason FURMAN：我先說說現在，剛才我們一直在談論未來?，F下在美國，我們已經開始討論AI泡沫的可能性了。資產市場異常強勁，這本身就是一種金融寬松。

通常情況下，如果你是央行，通脹還高于目標1個百分點的時候，并不是降息的好時機，且資產價格持續上漲時，你更不愿意采取行動了。央行是否應該試圖刺破泡沫，這是一個充滿爭議且非常值得商榷的問題，而他們自己都很難判斷什么是泡沫、什么不是泡沫。這也是人們反對降息的理由。

但即使你不從事預測泡沫的工作，與泡沫本身相關的金融狀況也應該成為決策時的考慮因素。假設未來我們事后來看，意識到了這真的是泡沫，泡沫也破滅了，很多人就會問，為什么美聯儲在通脹高于目標的情況下，還在忙著降息？

再往遠看，這又回到了之前的討論，我不認為AI會導致通貨膨脹或通貨緊縮，AI會促進生產率增長，而通脹實際上和這些關系不大。在疫情之前的幾年，我們經歷了一段生產力增長和通貨膨脹都很低的時期。從歷史上看，我們也經歷過一些生產力增長和通貨膨脹都非常高的時期。二者可以任意組合。

我認為，影響通脹的關鍵在于貨幣政策以及央行是否能保持獨立性，它們是否受財政主導的影響，用貨幣方式為債務融資？我從名義的角度思考、用名義指標衡量、以名義數據進行解釋，但我會從實際的角度去看待AI相關的問題，更多關注就業、生產率增長和實際利率等。

沈艷：好的，我們花了一些時間討論生產率，韋伯教授也提到了一些就業問題，那么，讓我們繼續討論關于就業的問題。人工智能會對工人產生什么影響？

我們從兩個角度來討論這個問題：首先，人工智能會對勞動力產生什么影響？它們會幫助提高人們的工作能力，還是會直接取代人們？

為了加快討論速度，我提供一個我注意到的數據，紐約聯邦儲備銀行八月份發布的一份報告顯示，截至2025年2月，計算機科學和計算機工程專業的失業率甚至高于藝術、哲學和歷史專業。但另一方面，我在仔細研究這些數據之后發現，資深從業者仍然可以保住他們的工作，因此問題在于，計算機工程專業的新生在畢業后找工作將會更加困難。

這個令人驚訝的事實促使我思考人工智能對社會的影響。它會像我們所希望的那樣提高生產力嗎？它會賦予我們更多能力，讓我們做更多的事情嗎？還是說在這個過程中，我們中的許多人將被取代？這里所說的不僅是藍領工人，還有那些受過良好教育的人，比如說擁有博士學位的人，大家對此有何看法？

Jason FURMAN：我在哈佛大學上的《經濟學原理》課程是全校班級規模最大的。毫無疑問，我們的學生對這個問題更感興趣，因為他們現在18歲，正在思考未來60年的人生，所以這個問題對他們來說比對我來說更現實。

我和同事戴維·萊布森教授一起上這門課，我們一致認為，我們都不知道這個問題的答案，我們的觀點略有不同。與課堂上的其他主題不同，我們用最后一節課一起來討論這個問題，我們兩人走上講臺，互相辯論，然后讓全班同學來決定勝負。

我基本認為，如果回顧美國150年的歷史，失業率普遍保持在4%左右，即使有時高于這個數字，也一定有一個與生產力增長無關的原因。這是因為，生產力的額外提升會創造更多需求，這不僅意味著對舊有類型工作的需求增加，還會創造出新類型的工作。

人工智能取代的是一部分工作，它可以提高人們的生產力，并推高對這部分勞動者的需求，就類似于以前會做電子表格的會計師，但同時也可能減少對其他一部分勞動力的需求。我大致認為，至少在可預見的未來，除非發生某種“奇點事件”，大多數想工作的人都能找到工作。如果我錯了，那么我們也有應對方案。

如果我們生產率極大提升，而由此產生的問題，是可以通過公共政策解決的，這相當于構建一個類似于馬克思最初構想的理想社會：早上打獵，下午捕魚，享受一種共產主義的休閑生活，只是實現的方式可能與馬克思設想的略有不同。

沈艷：好的，后面我們再繼續討論這個問題，對于您的發言，我有一些問題：比如，我們以后每周只需要工作四天嗎？如果我們不需要工作那么久，而是早上打獵、晚上釣魚的話，那么我們有沒有可能不需要再工作五天、休息兩天，而是工作四天、休息三天？您對此有什么看法？

Jason FURMAN：如果我們真想以這種方式來利用我們的生產力的話，（也不是不行）。大約100年前，凱恩斯曾認為，100年后我們的工作量會小得多。

事實證明，我們對物質商品的喜愛遠遠超過了凱恩斯100年前的預測，但也許在未來的某個時候，如果我們實現了真正巨大的生產力增長，許多新的選項就會被開辟出來。在我看來，這無疑是一個相當棘手的問題，但也是一個我希望我們的經濟能夠去面對的問題。

沈艷：好的，現在我們了解了美國專家的觀點，下面我們來聽聽歐洲專家的觀點。

Axel A. WEBER：我非常確信，現在下結論為時過早。我和杰森的看法一致。我認為人工智能可能會帶來意想不到的正面或負面影響，而這實際上取決于其應用速度以及誰將獲得主要收益，這是個典型的發展過程。

我們正處于一段極具路徑依賴性的進程的開端，而我認為現在下結論還為時尚早。我個人對人工智能在經濟、市場尤其投資回報方面影響的判斷更為樂觀。作為投資者，我在歐洲人中算非典型。歐洲人通常更多把自己視為消費者，而非投資者。因此大多數歐洲法律立足消費者保護視角，而不像美國基于投資者視角。從這個意義上講，我更偏英美思維，而非典型的歐洲思維。

但我想說明兩點。首先，我認為關于“捕魚與打獵”的比喻在AI上不適用。我深度參與人工智能領域，和為全球頂級銀行開發AI技術的公司合作。這些銀行雖在這個領域展開競爭，但它們不會把錢投入到內部部門去進行AI適配，而是外包出去。在AI開發與創新的前沿領域，它們依賴第三方將技術融入業務流程和工作模式。

與我合作的一些公司，它們通過AI雖然不能立刻給出答案，但可以在幾個小時內提供非常精準的分析結果。例如制作投資的演示稿時，AI可以分析A公司與B公司合并的收益情況，一夜之間就能完成企業財報對比和合并財報情況模擬。

基于此，我通常會工作到晚上八點左右，然后設置好AI任務。到了晚上或第二天早晨，我就會收到大量郵件，里面是人工智能生成的成果。我會在早上醒來時查看這些成果。但這些任務若由我自己去完成，需要一整天。對使用AI的人而言，這本質上會創造出全天候（24小時不間斷）的工作機會。

但同時，大量曾從事這些工作的人會被裁，因為他們正被技術替代。因此，AI帶來的凈效應尚不明確。如果把人工智能看作一種通用技術，我希望它能提升每個人的工作效率。但它也存在風險——一些崗位會被自動化徹底取代。

舉個例子，我妻子曾經是一名翻譯，而同聲傳譯現在甚至可以用人工智能來完成。我感到非常驚訝，今天會場上仍然有人工同傳，而這些工作完全可以被自動化替代。有些工作注定會徹底消失。

至于你能否因此過上“上午捕魚、下午打獵”的生活（這究竟算是一種特權，還是源于被勞動力市場淘汰的無奈？），很大程度上取決于你所處的年齡段。處于職業生涯晚期的人群將難以適應這種變化。

我們知道有家名叫德國電信的公司，它在1990年到2000年進行了大量技術創新，但當時公司的員工基本都是公務員。他們設立了一個崗位安置機構，把員工納入編制，但從未真正安排他們去工作。

在我看來，這正是勞動力市場面臨的重大風險——我們最終可能需要為一部分人提供某種基本生活保障，因為他們的再就業機會渺茫。這將是人工智能引發的巨大社會壓力，而且會疊加在我們現有的社會壓力之上，比如將制造業工作崗位遷回美國（這一策略和試圖保留那些會被AI替代的崗位一樣，幾乎不可能成功）。

因此，我認為AI的沖擊將是巨大的，但對于那些能夠乘勢而上、抓住人工智能浪潮的人來說，這將是一次極其令人振奮的經歷。

Jason FURMAN：我需要稍微澄清一下。實際上，我覺得我們有一些分歧，但我認為您反對的部分可能誤解了我的觀點。

我的主要預期是，人工智能不會導致大規模失業。我提到我們有一定預防措施，如果它真的造成大規模失業，我們具備應對能力。您剛才描述的過程我完全認同，AI會使多種工作崗位消失。

過去150年，我們一直在失去各種工作崗位。我們幾乎失去了全部的農業崗位、制造業崗位，電話接線員、電梯操作員都消失了。但失業率始終維持在約4%的水平是有原因的。如果要打破這一平衡，我認為這需要超常的生產率增長。

如果生產率以2%或3%的水平增長，這仍在我們可以通過其他方式創造新崗位進行替代的增長區間之內。但若是以每年5%甚至10%的速度增長，這種前所未有的增速將使我們足夠富裕，過上“打獵捕魚”般的理想生活。

沈艷：弗曼教授您的分析非常全面，也感謝您的補充。實際上您的態度總體而言更為樂觀，也給出了前提條件。接下來我想聽聽黃教授基于中國視角的看法。

黃益平：我不是勞動經濟學家。但昨天我和魯賓討論時，我們談到了分配問題。我總體上認同這一觀點：隨著產業結構升級和經濟發展，總會有一些職業消失，但同時新的職業和崗位也會涌現。這是一種普遍趨勢。

我認為問題不在于某些工作會消失，而在于可能出現技能錯配。失業群體可能無法勝任經濟中新出現的崗位。那么，我們該如何應對這個問題？根據我的理解，昨天魯賓談到全球化對每個人都有好處，包括美國，但實際上，全球化加劇了不平等和失業問題，尤其對小城鎮的藍領工人影響顯著。這導致政策思路發生重大變化。

他最后提到中國也可能會經歷類似變化。我猜他指的可能是人工智能革命，以及由其引發的勞動力市場可能出現的結構性不平等。我同意他們的觀點，我們確實需要大量公共政策干預來解決不平等問題。盡管無論是全球化還是人工智能革命，都可能帶來巨大收益，但關鍵是這些收益要能在社會各階層公平分配，特別是要惠及那些在變革中受損的群體。

沈艷：這正好引出了我們的下一個議題。讓我們先回顧一下當前討論的要點，我總結了三個主要信息。第一，關于AI的泡沫性與革命性，討論表明，即使存在一定的泡沫成分，AI總體上更具革命性，屬于通用技術。

第二，我們討論了其通縮與通脹影響。結果顯示，雖然它具有一定的通脹成分，但總體上更偏向通縮。

第三，我們討論了AI對就業的影響。確實，許多崗位會消失，但新的崗位也會出現，但這并不意味著生產率的提升必然會帶來新的崗位。就像美國制造業回流策略一樣，借助AI，制造業或許可以回流美國，但正如黃益平教授所提到的，這可能無法解決失業問題，因為藍領工人仍然無法勝任這些新型制造業崗位。

綜合這些信息，自然引出了黃教授所提到的分配與不平等問題。接下來我將把此議題分解成幾個具體問題。第一個問題是，在這個時代，誰將受益更多？誰能從AI革命中獲得更多經濟收益？是工人、企業，還是數據所有者？弗曼教授，您愿意發表您的看法嗎？

Jason FURMAN：我認為，這取決于能否圍繞這些技術建立可持續的商業模式，這點尚不確定。若基礎模型變得像大宗商品那樣可替代，則很難收取超過邊際成本的費用，也難以形成超額利潤。

但據我觀察，大部分技術企業已設法構建技術壁壘和用戶粘性。這些企業不僅在人工智能技術方面很出色，它們還善于商業化，能夠想辦法實現盈利。如果是這樣，我預計會產生潛在的超額利潤。

這些利潤主要集中在企業和資本端，并在國家間呈現極不均衡的分布。這些利潤可能會集中在美國，也可能在中國，而歐洲的獲益甚微。

其次是生產率問題：AI究竟是補充勞動，還是替代勞動？它在不同收入群體中會產生什么影響？在這方面，我稍微樂觀一些。我認為，在中低收入階層，AI可能更多是對勞動的補充；在高收入階層，AI可能更多是對勞動的替代。因此，勞動收入在國民收入中的分配可能會更趨平等。

此外，隨著生產率提高，工資水平可能上升。這意味著（技術變革帶來的）分配影響不僅是向資本轉移，在勞動收入內部，分配也可能更公平。最終結果仍取決于財政政策的選擇。

財政政策可以選擇讓最大的受益者保留全部收益，也可以對最大的受益者征更高的稅，達成一定程度的收益共享。財政當局將如何處理這些超額收益，還需要觀察。

沈艷：好的，那么我們回到財政政策的問題。黃教授也提到了公共政策的重要性。韋伯教授剛才提到了歐洲的角色，請問在您看來，財政或稅收政策能否在不抑制創新的前提下，緩解不平等？

Axel A. WEBER：您剛才談到分配問題，我關心兩類分配：一是社會內部的分配，二是不同地區之間的分配。

正如我之前提到的，歐洲AI發展不如人意。推動人工智能繁榮并影響股市的主要是美國大型科技公司。在此之上，歐洲還對投資AI持懷疑態度，可能什么也得不到。因此，歐洲可能被排除在這項技術版圖之外。

在我看來，不管AI最終帶來的高生產率增益還是相對溫和的增益，不押注這項技術都是愚蠢的策略，這正是歐洲可能將自己置于未來邊緣的原因。

在社會內部，也是可能有兩個方向。一個方向是，就像曾出現科技貴族和億萬富翁一樣，我們將看到“AI新貴”——那些從這項新技術中獲得前所未有收益的人群。

如果是這種情況，有兩件事可以做。第一種思路是，你可能會想到應該對這些新技術征稅，但實際上不應該這樣做。相反，你應該考慮如何分配這些收益，讓更多人受益。工業革命的核心命題是“人類與機器的關系”，而我們認識到結論應是"人機協同"。人工智能的關鍵也不是“人類與人工智能對立”，而是“人類與人工智能合作，更好地完成工作”。

因此，我認為未來的就業市場，在許多領域將呈現互補關系而非替代關系。若我們認清這一點卻直接對技術征稅，而非通過再培訓和政策，引導人們學會如何使用AI、適應未來崗位，那會損失很大。

AI帶來的變革既不是一個可以快速解決的小問題，也不是一個會瞬間完成的短暫過程。這是一個漸進但重要的挑戰，人類有能力妥善應對。我們或許能比工業1.0、2.0和3.0時處理得更好，這次是工業5.0。但如果我們搞砸了，我認為，其造成的失業規模將超越以往任何通用技術革命。這很難預測。我認為這在很大程度上取決于路徑。

但我的感覺是，政策常會出錯，我對政策持懷疑態度。我認為應給予市場更大的發展空間，不懂技術的政策制定者若貿然干預，往往弊大于利。很少有政策制定者像魯賓那樣，愿意花兩小時、兩天甚至更久去學習并理解這些新技術。他們很多人在并不了解的情況下試圖監管，這會造成相當大的損害。

沈艷：非常感謝您關于創新與財政政策關系的精彩發言。黃教授，鑒于您擔任南南合作與發展研究院院長，我想從更廣泛的全球視角與您探討一個問題。您認為，人工智能會加劇國家間的不平等，還是能幫助新興經濟體縮小數字鴻溝？

黃益平：我認為都有可能。但顯然，這取決于一個國家能否掌握技術并從這場新革命中獲益，這就是關鍵問題。如果我們回顧以往的通用技術革命，每次革命后總有些經濟體崛起，而另一些則落后。問題在于，誰能在應用新技術方面做得最好？

就我個人而言，我認為如果中國能在整個經濟體系中推廣人工智能技術，就有機會變得更強。許多人認為美國和中國在這一領域處于領先地位。當然，在基礎科學方面，中國較美國還有一些差距。對經濟學家來說，真正重要的是當新技術出現時，能否快速且有效地加以應用。這樣才能推動經濟增長。這是一個機會。至于能否實現，我也無法確定。

但如果談到全球南方國家，就更難講了。有些國家，尤其是那些數字基礎設施良好、人才儲備充足的新興市場經濟體，我認為有機會加速增長，趕上發達國家。但我們也看到許多南方國家甚至缺乏最基本的數字基礎設施與相關能力。若這種狀況持續不變，那么在經歷人工智能革命之后，我們將會看到明顯的分化——正如韋伯之前提到的——一部分從中受益，一部分被淘汰。

我認為無論是國家、經濟體、行業、公司還是個人，關鍵在于能否更有效地運用新技術。如果你不在這個體系中，那么很可能會被進一步甩在后面。我認為這對個人如此，對國家也一樣。

沈艷：非常感謝。接下來，請三位嘉賓以最后一個問題作總結。在探討了AI對生產力、就業和不平等的影響后，請問您如何看待人工智能對全球格局重組的影響？我們知道在個人層面，會有贏家和輸家，那么在國家層面呢？人工智能將如何與人口結構變化、貿易格局及地緣政治緊張相互作用？全球化又將如何被重新定義？這個問題范圍很廣，請各位任選一個方向來談談。

Jason FURMAN：我其實不贊同您問題的前提。我認為這不是“贏家與輸家”的關系，我認為會有贏家出現，且贏家贏得更多，總體來說是一種正和局面。我們相互學習、相互提升能力。

第二個好消息是在基礎模型方面，目前美國和中國領先，但這并不是全部，我們還需要各種應用，也需要這些應用的廣泛擴散，而這種擴散的分布將比基礎技術的發展更為均衡。最終我們會找到促進生產力提升的創新方式，并看到這些新的方式在全球范圍被采用。某些國家的股市可能受益更多，但所有國家都會分享到生產力提升帶來的收益。

Axel A. WEBER：我贊同“贏家贏得更多”。正如我之前所說，我總體上持樂觀態度。我認為我們必須重新思考投資與全球經濟。芯片已成為新的石油、天然氣和黃金，將成為投資重點資產。在我看來，美國和中國處在領先地位，歐洲已經落后，我們需要重新讓歐洲出現在版圖上。

但開源和云技術可能會在之后彌補早期的差距。大多數模型預測AI技術的采用和對生產力的影響將相對緩慢。我認為這沒有錯。可能我的觀點存在偏差，因為我接觸的許多公司都處于技術應用前沿。對他們而言，發展前景無限。

總體而言，我認為這對擁有年輕人口的國家和企業是巨大機遇。現在有很多非洲公司開發的開源AI模型進入歐洲市場，從這就可以看出那些沒有技術包袱、也不依賴舊體系的國家是很受益的。創新的成本非常低，而能夠創新的國家——尤其像非洲這樣年輕的社會——未來將發揮更大的作用。這也帶來了非常積極且令人鼓舞的信號。

我發現很多大學生在找第一份工作時，不再選擇投資銀行或大型國際銀行，他們加入尚未上市的獨立公司或初創企業。他們認為這些公司擁有比成熟勞動力市場更好的未來?？梢婏L險總與機遇并存，年輕一代尤其會把握這些機會。

我更擔心那些處于職業生涯最后十年的人。對他們而言，再培訓成本高昂，且提升生產力的周期有限。這部分人群更可能受到沖擊，而他們通常也是主要的投票群體，將對社會和政治環境產生影響。

沈艷：我聽到了“開放”和“年輕”兩個關鍵詞，非常感謝。我們今天的討論即將結束。人們常說，這是最壞的時代，也是最好的時代；這是絕望之冬，也是希望之春。希望在今天的討論之后，我們仍能懷抱美好與希望。謝謝大家。

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