图：人工智能的应用愈来愈普及，对工作岗位的冲击也成为了社会热门探讨的话题。

　　2025年春节以来，DeepSeek成为影响市场的重要逻辑。本篇报告从微观、中观、宏观三大视角分析AI（人工智能）应用的广泛程度、对工作岗位的潜在冲击，以及对美国经济的长期影响。

　　自2022年ChatGPT发布以来，美国科技企业资本开支进入快车道。2024年三季度，美股七巨头资本开支规模达到661亿美元，同比增速高达57.8%，AI基础设施、云计算、智能算法是重要领域。与此同时，英伟达作为AI产业链的硬件提供方，其数据中心收入节节攀升，2024年三季度达308亿美元，同比达112%，是2022年同期收入的7倍。

　　DeepSeek之所以能对全球市场形成冲击，正是因为其“成本低、效率高”的特征动摇了市场对于美股头部科技公司大规模资本开支的信心。

　　微观视野：职场之外的渗透率更高

　　随着AI技术进步，投资力度加码，微观视角下美国AI渗透率大幅提升。

　　1）当前美国AI渗透率处于什么水平？职场AI渗透率可能在20%至40%之间。当前市场上有多种针对企业AI渗透率的调查，且可分为针对企业层面及针对员工层面的调查，前者调查的AI渗透率普遍在5%至40%之间，后者调查的AI渗透率在20%至40%之间。

　　2）美国在工作之外的AI渗透率可能超过职场中的应用。在工作之外，圣路易斯联储研究认为2024年生成式AI渗透率已经达到34%，高于其对于工作场合渗透率的调查（27%）。虽然渗透率数字不一定准确，但这意味着当前AI在工作之外的应用可能远高于工作之时。

　　3）2023年-2024年，美国AI渗透率的增速可能超过70%。在企业层面，根据美国商会数据，2023-2024年美国企业AI渗透率提升幅度为73%，美国普查局的BTOS调查显示2024年2月-2024年9月间的年化增速为78.4%。在员工层面，皮尤研究中心（Pew）数据表明2023年3月-2024年2月间渗透率从8%提升至20%，增长145%。

　　中观视野：就业影响出现冷热不均

　　中观视角下，美国哪些企业应用AI较多？哪些行业应用AI较多？

　　信息业、专业服务、金融地产是美国企业应用AI最广泛的行业，而餐饮住宿是应用AI最少的行业之一。小型企业和大型企业应用AI更多，显示AI应用的“广泛度”还有很大提升空间。考虑到样本数量、覆盖面，笔者主要采用美国普查局的BTOS调查，以及实时人口调查数据。根据美国普查局数据，信息业、专业科学业、教育服务领域应用AI的比例最大，分别为18.1%、12%、9.1%，远高于5%的整体比例（企业数量加权）；从员工角度出发，美国应用生成式AI的员工比重最大的行业为信息服务（56.2%）、金融地产（40.5%）、专业商业服务（34.9%）。

　　AI与员工之间的关系是替代还是强化？从以下三方面来看，当前AI对于工作任务的替代性可能强于就业。

　　1）从用途出发，当前AI使用更多在于强化工作效能，而非自动化。根据美国普查局的BTOS调查，美国企业对于AI的应用主要集中在营销自动化、聊天机器人、自然语言处理等（企业数量加权）。进一步看，根据Claude模型开发商Anthropic的报告，在AI运行任务中，57%的使用是在强化人类能力（Augmentation），43%的使用旨在自动化（Automation），即AI的使用更多以与人类协作为主，参与诸如学习、任务迭代的工作，而非替代人类。

　　2）AI对于任务（Tasks）的替代要远远高于就业。根据美国普查局的BTOS调查，在使用AI的企业中，27%的企业将任务替代。其中，84.6%的企业替代了小部分任务，13%的企业替换了中等数量的任务。同口径下，仅有2.8%的美国企业在过去6个月内出现因为AI的就业下降，远低于27%的企业替代任务比重。但是，美国普查局BTOS对于AI替代任务、就业的调查有一个共同点，就是随着时间的推移，AI替代任务、就业的影响可能会逐步增强。

　　3）AI对企业的影响主要体现为训练员工应用AI，也能印证其对就业影响不大。根据BTOS调查，在应用AI的企业中，50%的美国企业并未采取任何变化，显示AI的应用仍然处于相对初步的阶段。但是，20.8%的企业对现有员工进行了使用AI的训练，19.7%的企业发展出了新的工作流程（Workflow）。

　　展望未来，AI对于就业的影响很可能是冷热不均的，涉及重复性任务或文档处理的岗位将因AI效率提升而出现就业需求下降，如办公行政职业、部分销售相关职业、法律助理；需复杂技术整合或专业判断的岗位则将因AI技术发展而需求上升，如软件开发、数据库管理。

　　以商业与金融职业为例，理赔调整员、车险评估师的工作在更大程度上可由AI“自动化”，就业可能出现收缩。对于金融和投资分析师来说，长期投资仍需人类分析师综合宏观经济、政策、行业动态等复杂变量，AI仅作为辅助工具。因此，尽管AI提升数据处理效率，金融投资分析师将在未来10年出现9.5%的就业增长，高于全行业平均4%的增速。

　　宏观视野：GDP提振效果并不显著

　　根据上文分析，AI的投资、渗透率提升如火如荼，对就业结构将有较大的冲击，从总量上来说，AI对经济的影响有多大？根据不同来源的测算，AI的使用的确可以大幅增强生产效率，在编程、内容生成、研发效率、运营效率方面的提升非常显著，如2023年微软研究显示AI工具Copilot可以将编程效率提升126%，2024年BIS研究说明生成式AI将编程效率提升了55%，不同调查、研究之间的差距虽然很大，但微观上AI的确可能对生产率形成较大提升。

　　宏观视角下，从GDP（国内生产总值）支出法、劳动生产率两方面来看，AI对美国经济的推动已经有初步体现，但效果尚不显著。

　　1）虽然2022年以来数据中心建造支出快速提升，但占GDP比重不大，其他AI投资相关增速并不高，与1990年代不同。上文提到，2022年以来，美国以七巨头为代表的科技企业资本开支大幅度增加。其中，数据中心的投资对应数据中心的建筑支出出现上升，两者趋势有一定相似。但是，建筑投资占美国GDP比重非常小，数据中心建筑支出占办公建筑支出三分之一左右，而办公建筑投资仅占美国GDP约0.3%左右，也就是说数据中心建筑投资可能只占美国GDP仅0.1%左右。除此之外，美国与AI投资相关的还有电脑、通信设备投资及软件投资，但这三者占美国GDP比重也仅不到4%，2022年以来增速提升并不显著。

　　2）根据AI提升工作效率的微观特征，AI对经济的作用主要在于提升劳动生产率（Output per hour），但生产率增速提升空间还较大。2019年以来，美国劳动生产率增速平均1.9%左右，高于2007-2019年1.5%的平均，但是相较于1990-2000年与2000-2007年间2.2%、2.7%的增速还有较大距离，但AI对生产率的提升效果可以通过两方面初步观察到，一是相较于2007-2019年，2019-2023年间劳动生产率增速提升的主要推动力来自于全要素生产率（TFP），对应AI提升生产效率；二是根据芝加哥联储数据，在2019年四季度至2024年二季度期间，对美国劳动生产率增速贡献较大的行业主要为住房、数据处理、互联网出版信息业，计算机系统设计服务、电脑系统设计、其他零售服务，其中许多行业与AI技术的应用和线上零售转型相关。

　　（赵伟为申万宏源证券首席经济学家，陈达飞为首席宏观分析师）