【解讀】陸挺：AI時(shí)代思考研究的焦點(diǎn)

在AI繁榮與地產(chǎn)蕭條下的雙重K型分化壓力之下，中國(guó)政府需要以AI培育新動(dòng)能，以托底政策緩沖轉(zhuǎn)型陣痛，以債務(wù)處置與財(cái)稅改革修復(fù)長(zhǎng)期增長(zhǎng)根基，在發(fā)展與穩(wěn)定之間尋求平衡。

本文作者系盤古智庫(kù)學(xué)術(shù)委員、野村證券中國(guó)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家陸挺，文章來源于“New Economist”微信公眾號(hào)。

本文大約7800字，讀完約19分鐘。

自2025年初以來，中國(guó)積極擁抱人工智能（AI），已成為僅次于美國(guó)的AI研發(fā)與應(yīng)用中心，并將其他經(jīng)濟(jì)體大幅甩開，在AI方面形成了非常清晰的以美中兩國(guó)引領(lǐng)的Ｇ2格局。全球AI超級(jí)周期能否重啟自2021年中以來受房地產(chǎn)影響的中國(guó)經(jīng)濟(jì)？AI熱潮能否讓中國(guó)告別通縮、低利率與疲軟的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？能否讓中國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)真正復(fù)蘇、財(cái)政狀況得到改善、居民消費(fèi)反彈、信貸需求回升？這些問題將會(huì)是AI時(shí)代思考研究中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的焦點(diǎn)。

有別于近年流行的諸如區(qū)塊鏈、元宇宙等概念，AI是一場(chǎng)真正劃時(shí)代的技術(shù)革命，對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)將會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，能為中國(guó)經(jīng)濟(jì)與金融市場(chǎng)提供有力的支撐，但是，當(dāng)下AI的熱潮尚不足以扭轉(zhuǎn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全局。中美G2格局下，中國(guó)AI投資面臨美國(guó)的諸多限制；AI投資也會(huì)因關(guān)鍵部件進(jìn)口產(chǎn)生外溢效應(yīng)；AI繁榮與已經(jīng)持續(xù)5年之久的房地產(chǎn)下行共同催生兩類相互交織的K型貧富分化，一是在居民之間，二是在區(qū)域之間。這種雙重K型分化在AI熱潮之下加劇，拖累中國(guó)在消費(fèi)與投資方面的總需求。因?yàn)锳I紅利高度集聚在極少數(shù)擁有高端人才和金融技術(shù)資源的城市，尤其是京滬深杭這四個(gè)一線城市，中短期內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)的復(fù)蘇可能只會(huì)發(fā)生在這幾個(gè)城市，出現(xiàn)全面復(fù)蘇的可能性較小。

對(duì)政府而言，需積極推進(jìn)AI的投資與發(fā)展，呵護(hù)AI熱潮帶來樂觀情緒，但也需要避免盲目樂觀，不宜過度寄望于AI解決當(dāng)前核心經(jīng)濟(jì)問題，更需要密切關(guān)注這種雙重K型分化，采取預(yù)防性措施避免差距持續(xù)擴(kuò)大，讓低線城市也能共享AI紅利；完善社會(huì)保障體系，緩解房地產(chǎn)蕭條與AI繁榮所導(dǎo)致的失業(yè)與就業(yè)不足問題。AI熱潮會(huì)拉大區(qū)域差距，絕大部分城市還會(huì)長(zhǎng)時(shí)間面臨房地產(chǎn)市場(chǎng)問題，中央政府仍需加大政策力度清理房地產(chǎn)領(lǐng)域各種遺留問題，尤其是債務(wù)問題。區(qū)域之間的K型分化也加大了中央政府推進(jìn)財(cái)政體制改革的緊迫性，在土地出讓收入自高峰下跌超80%的背景下，為地方政府構(gòu)建更為穩(wěn)固的稅源。

中國(guó)AI熱潮與中美AI競(jìng)賽

全球AI超級(jí)周期在持續(xù)深化，中美在AI領(lǐng)域形成“雙寡頭”格局。當(dāng)前中美AI方面的競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)差異化路徑：美國(guó)走技術(shù)壁壘與資本密集路線，中國(guó)側(cè)重開源開放與場(chǎng)景落地。全球AI格局已形成中美引領(lǐng)，中國(guó)臺(tái)灣和韓國(guó)生產(chǎn)關(guān)鍵芯片，其他地區(qū)以應(yīng)用為主的態(tài)勢(shì)。美國(guó)專注高端模型研發(fā)與數(shù)據(jù)中心建設(shè)，中國(guó)則憑借高性價(jià)比模型快速縮小性能差距，在用戶規(guī)模、數(shù)據(jù)消耗與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上走在前列。斯坦福大學(xué)的一個(gè)研究顯示，中美主流AI模型性能差距已收窄至2.7%，雙方在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中交替領(lǐng)先，中國(guó)在論文發(fā)表、工業(yè)機(jī)器人安裝量等方面領(lǐng)先，美國(guó)則保持在高端模型方面的優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)AI應(yīng)用規(guī)模迅猛擴(kuò)張，模型日處理詞元量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。盡管美國(guó)民間AI投資規(guī)模遠(yuǎn)超中國(guó)，但中國(guó)通過政府引導(dǎo)基金、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等方式持續(xù)加大投入，兩國(guó)實(shí)際投資規(guī)模的差別遠(yuǎn)小于表面數(shù)據(jù)差距。面對(duì)美國(guó)高端芯片出口管制，中國(guó)全力構(gòu)建覆蓋芯片、模型、算力、電力與應(yīng)用的全鏈條自主供應(yīng)鏈，國(guó)產(chǎn)AI芯片市場(chǎng)份額在穩(wěn)步提升，軟硬件協(xié)同優(yōu)化取得突破。在政策強(qiáng)力支持下，中國(guó)加速推進(jìn)“AI+”戰(zhàn)略，推動(dòng)AI與制造業(yè)深度融合，AI相關(guān)硬件出口與資本市場(chǎng)活躍度大幅提升。中國(guó)在AI方面已經(jīng)初步形成五大核心優(yōu)勢(shì)：算法效率領(lǐng)先、開源生態(tài)完善、人才儲(chǔ)備增厚、工業(yè)部署規(guī)模全球第一、新能源基礎(chǔ)設(shè)施支撐強(qiáng)勁。依托“東數(shù)西算”工程，中國(guó)將低成本綠色電力與算力需求精準(zhǔn)匹配，形成獨(dú)特的成本競(jìng)爭(zhēng)力。

AI熱潮支撐中國(guó)經(jīng)濟(jì)

AI熱潮正在通過固定資產(chǎn)投資、出口與生產(chǎn)率提升來助力經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。AI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性在持續(xù)提升。年初工信部新聞發(fā)布會(huì)透露，2025年中國(guó)核心AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1.2萬億元人民幣，占GDP的0.9%。近幾個(gè)月AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)式增長(zhǎng)，2026年其GDP占比有望突破1%。

1、AI投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

我們估算2026年與AI相關(guān)的固定資產(chǎn)投資將為GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)0.3個(gè)百分點(diǎn)，用窄口徑與寬口徑分別測(cè)算中國(guó)AI資本支出：

窄口徑指算力基礎(chǔ)設(shè)施投資，涵蓋半導(dǎo)體、數(shù)據(jù)中心等核心領(lǐng)域。2025年1月國(guó)家數(shù)據(jù)局表示，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施年均直接投資約4000億元，未來五年帶動(dòng)總投資約2萬億元。年初市場(chǎng)共識(shí)認(rèn)為今年中國(guó)算力基礎(chǔ)設(shè)施投資約4500億元，比去年高28%。頭部云服務(wù)商也在紛紛上調(diào)資本支出預(yù)算，例如字節(jié)跳動(dòng)將2026年AI資本支出計(jì)劃上調(diào)25%至超2000億元。綜合政府和產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)2026年中國(guó)整體算力基礎(chǔ)設(shè)施投資或達(dá)5000億元。

寬口徑擴(kuò)展至電力基礎(chǔ)設(shè)施投資，這也是支撐中國(guó)AI發(fā)展的支柱。受高端AI芯片短缺和算力不足的約束，穩(wěn)定電力供應(yīng)成為中美AI競(jìng)爭(zhēng)中中國(guó)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。中國(guó)電力資源與需求存在顯著的空間錯(cuò)配：西部電力儲(chǔ)備充足，東部用電需求集中。為解決錯(cuò)配、滿足AI發(fā)展激增的用電需求，國(guó)家啟動(dòng)“東數(shù)西算”和“算電協(xié)同”等工程，為數(shù)據(jù)中心提供穩(wěn)定、低成本的綠色電力。電力投資主要分為發(fā)電與電網(wǎng)建設(shè)兩類。中國(guó)可再生能源裝機(jī)已充足，多地出現(xiàn)綠色電力利用率不足和風(fēng)光棄電等現(xiàn)象。在此背景下，聚焦輸電優(yōu)化與儲(chǔ)能的電網(wǎng)投資成為突破瓶頸的關(guān)鍵。國(guó)家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)宣布“十五五”期間總投資大幅增長(zhǎng)40%，總規(guī)模達(dá)5萬億元，年均約1萬億元。2026年一季度，兩大電網(wǎng)投資同比分別增長(zhǎng)7.0%與49.5%。預(yù)計(jì)2026年中國(guó)電網(wǎng)總投資約1萬億元，其中AI相關(guān)電網(wǎng)的投資約5000億元。疊加窄口徑算力基礎(chǔ)設(shè)施投資與AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游其他資本支出，我們估算2026年寬口徑AI資本支出約1.2萬億元，占GDP的0.8%。

將中國(guó)AI資本支出與美國(guó)做對(duì)比：斯坦福大學(xué)2026年的AI指數(shù)報(bào)告顯示，2025年美國(guó)民間AI資本支出達(dá)2680億美元。美國(guó)科技頭部企業(yè)將2026年資本支出預(yù)測(cè)上調(diào)至7250億美元。我們認(rèn)為，2026年美國(guó)AI資本支出約占其GDP的2.5%。按GDP占比衡量，中國(guó)AI資本支出規(guī)模約為美國(guó)的1/3。由于中國(guó)多行業(yè)仍受通縮壓力影響，剔除價(jià)格因素后，中國(guó)AI行業(yè)實(shí)際資本支出要高出不少。

即便如此，中國(guó)AI投資的快速增長(zhǎng)仍遠(yuǎn)不足以抵消房地產(chǎn)長(zhǎng)期低迷的拖累。2013年房地產(chǎn)投資占GDP的14.5%，經(jīng)歷了過去5年的下跌之后，目前仍占約6%。另外，傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施投資仍占GDP的約14%。新興行業(yè)方面，我們估算2022年“新三樣”（新能源汽車、鋰電池、光伏板）投資占GDP約2%，當(dāng)時(shí)行業(yè)受綠色轉(zhuǎn)型政策推動(dòng)，隨后因產(chǎn)能嚴(yán)重過剩而明顯放緩。整體來看，AI行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)低于房地產(chǎn)與傳統(tǒng)基建，在目前階段也遠(yuǎn)不及“新三樣”投資高峰時(shí)期的水平。一個(gè)核心原因是AI投資的門檻非常之高，而在關(guān)鍵設(shè)備方面中國(guó)還被美國(guó)卡脖子，影響了投資規(guī)模的擴(kuò)大。

2、AI相關(guān)出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

全球AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為今年中國(guó)出口增長(zhǎng)的最大驅(qū)動(dòng)力。4月14.1%的出口同比增速中，AI相關(guān)商品貢獻(xiàn)了一半，其中集成電路貢獻(xiàn)4.9個(gè)百分點(diǎn)，自動(dòng)數(shù)據(jù)處理設(shè)備出口貢獻(xiàn)了2.4個(gè)百分點(diǎn)。未來一段時(shí)間出口大概率還能維持兩位數(shù)增長(zhǎng)，主要是因?yàn)榻衲昝绹?guó)頭部AI企業(yè)資本支出計(jì)劃高達(dá)7250億美元。為跟蹤這一趨勢(shì)，我們構(gòu)建了中國(guó)AI出口指數(shù)，涵蓋與AI基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的五類產(chǎn)品：芯片、服務(wù)器硬件、光互聯(lián)、電力設(shè)備和冷卻系統(tǒng)。這個(gè)指數(shù)清晰呈現(xiàn)三階段走勢(shì)：2023年科技下行周期，季度同比降幅為12%-15%；2024年溫和復(fù)蘇，增速?gòu)囊患径鹊?%升至四季度的15%；2025年二季度起進(jìn)一步提速，今年一季度暴增至63.2%。到了4月份這個(gè)指數(shù)同比升幅加速至79.1%。

但仔細(xì)拆分出口數(shù)據(jù)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)AI相關(guān)產(chǎn)品出口尤其是芯片出口，主要是價(jià)格上漲推動(dòng)而非數(shù)量上升，價(jià)格暴漲源于全球AI巨額投資所驅(qū)動(dòng)的存儲(chǔ)芯片短缺。2026年一季度，芯片出口額同比增長(zhǎng)77.5%，數(shù)量?jī)H增13.4%，芯片出口對(duì)實(shí)際GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)小于名義數(shù)據(jù)。4月分化進(jìn)一步擴(kuò)大：集成電路出口額同比增99.6%，數(shù)量?jī)H增3.7%。4月集成電路對(duì)中國(guó)14.1%的名義出口增速貢獻(xiàn)為4.9個(gè)百分點(diǎn)，其中價(jià)格上漲就貢獻(xiàn)了4.5個(gè)百分點(diǎn)。

芯片價(jià)格暴漲有利于中國(guó)出口提速，但從凈出口角度來看，情況就比較復(fù)雜，也讓AI熱潮與“新三樣”出口周期形成鮮明的區(qū)別。“新三樣”（新能源汽車、鋰電池和光伏板）方面，中國(guó)是凈出口國(guó)，價(jià)格上漲直接改善貿(mào)易條件。而在全球AI熱潮中，中國(guó)是芯片凈進(jìn)口大國(guó)，今年一季度中國(guó)芯片貿(mào)易逆差高達(dá)555億美元，比去年同期增加81億美元。當(dāng)前芯片價(jià)格的飆升同時(shí)推高進(jìn)出口兩端的規(guī)模，但對(duì)進(jìn)口增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)超過出口，這也是我們預(yù)測(cè)2026年進(jìn)口增速（13.4%）超過出口增速（8.6%）、整體貿(mào)易順差較2025年歷史峰值收窄的原因之一。AI超級(jí)周期通過加工利潤(rùn)與附加值讓中國(guó)半導(dǎo)體供應(yīng)鏈企業(yè)受益，但影響了中國(guó)的整體貿(mào)易條件。換個(gè)角度去理解，中國(guó)的AI投資中，大語言模型與數(shù)據(jù)中心仍高度依賴進(jìn)口高端芯片，部分AI投資需求外溢至其他經(jīng)濟(jì)體。

3、合理評(píng)估AI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)

在提升生產(chǎn)率方面，盡管仍處初期，中國(guó)AI頭部企業(yè)已開始向企業(yè)客戶收取服務(wù)收入。中國(guó)在“十五五”規(guī)劃（2026-2030）中大力推進(jìn)“AI+”戰(zhàn)略，目標(biāo)是將AI融入90%的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，預(yù)計(jì)AI還將帶來生產(chǎn)率提升，但目前還難以量化，這方面的總體規(guī)模還比較小。

結(jié)合上述關(guān)于AI投資和出口的討論，AI目前對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的提振力度有限，尚不足以抵消房地產(chǎn)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的拖累。但更重要的一點(diǎn)是，在房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)下行造成居民收入財(cái)富差距拉大以及區(qū)域之間差距拉大的背景之下，AI可能進(jìn)一步擴(kuò)大中國(guó)居民內(nèi)部與區(qū)域間的貧富差距；AI超級(jí)周期與房地產(chǎn)下行共同塑造了兩個(gè)相互交織的K型分化——人口與財(cái)富的K型和地域的K型，這兩大K型分化又會(huì)拖累中國(guó)消費(fèi)與投資方面的需求，對(duì)未來增長(zhǎng)和政策構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。

AI熱潮與K型分化

1、房地產(chǎn)行業(yè)仍在下滑

在2021年之前的十余年內(nèi)，房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)侵袊?guó)經(jīng)濟(jì)最大增長(zhǎng)支柱，2021年峰值時(shí)貢獻(xiàn)約25%的GDP增長(zhǎng)、38%的財(cái)政收入與60%的居民財(cái)富，之后這個(gè)行業(yè)急劇萎縮。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2021-2025年新房銷售金額與面積分別下降43.8%與43.9%。中國(guó)房地產(chǎn)住宅信息服務(wù)平臺(tái)（CRIC）數(shù)據(jù)則顯示，2021年峰值至2025年，全國(guó)百?gòu)?qiáng)房企合同銷售額下降72.7%，銷售面積下降80.6%。房?jī)r(jià)較2021年中峰值平均下跌40%，回到十年前水平。盡管一線城市二手房市場(chǎng)出現(xiàn)部分復(fù)蘇跡象，但截至4月，新房銷售額、銷售面積、新開工面積同比分別降14.6%、10.2%、22.0%。CRIC數(shù)據(jù)則為截至4月，新房銷售額與面積同比分別降19.7%、22.3%。

當(dāng)前市場(chǎng)呈現(xiàn)明顯的區(qū)域分化。一線核心城市二手房率先企穩(wěn)，上海等城市成交量回升、價(jià)格小幅上漲，主要受益于政策放松、國(guó)資收儲(chǔ)與股市財(cái)富效應(yīng)。深圳、廣州等熱點(diǎn)城市也有望逐步企穩(wěn)。但絕大多數(shù)中小城市人口持續(xù)流出、需求不足。未來，只有集聚AI產(chǎn)業(yè)、高端人才的少數(shù)大城市具備房地產(chǎn)復(fù)蘇基礎(chǔ)，全國(guó)性回暖短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)。中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)仍將處于調(diào)整期，區(qū)域分化將進(jìn)一步加劇，持續(xù)成為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的核心壓力點(diǎn)。

2、勞動(dòng)力市場(chǎng)的K型分化

AI通過兩條路徑重塑勞動(dòng)力市場(chǎng)。一是替代效應(yīng)：AI直接替代特定任務(wù)的人力，尤其是常規(guī)認(rèn)知類工作。這會(huì)壓制薪資增長(zhǎng)、排擠勞動(dòng)者，讓國(guó)民收入分配從勞動(dòng)向資本傾斜。二是生產(chǎn)率效應(yīng)：AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化降低生產(chǎn)成本、刺激資本積累與總需求。效率紅利降低物價(jià)、提升居民實(shí)際收入，創(chuàng)造全經(jīng)濟(jì)需求。最終凈影響取決于兩種力量的平衡，但短期內(nèi)我們認(rèn)為替代效應(yīng)占主導(dǎo)。

受計(jì)劃生育政策與經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)影響，聯(lián)合國(guó)估算到2035年中國(guó)勞動(dòng)年齡人口將減少一億，因此有不少人認(rèn)為中國(guó)是AI浪潮的終極受益者。然而，AI熱潮雖能在長(zhǎng)期內(nèi)替代勞動(dòng)力，卻可能在中短期內(nèi)對(duì)消費(fèi)需求與社會(huì)穩(wěn)定造成較大的沖擊。中國(guó)AI普及速度全球領(lǐng)先，可能導(dǎo)致勞動(dòng)力市場(chǎng)呈現(xiàn)K型分化：頂端是資本所有者與AI賦能的精英群體。對(duì)他們而言AI是強(qiáng)大的生產(chǎn)率倍增器，提升他們進(jìn)行復(fù)雜決策的能力，讓其獲得薪資溢價(jià)。K型的下端群體則承受沖擊。AI沖擊集中在編程、金融、法律、客服、傳媒五大行業(yè)，入門級(jí)白領(lǐng)崗位則首當(dāng)其沖。疊加16.3%的青年失業(yè)率、每年超120萬的高校畢業(yè)生，應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)壓力較大。此外，高校培養(yǎng)模式偏重標(biāo)準(zhǔn)化解題，與AI時(shí)代所需的創(chuàng)新能力錯(cuò)位，進(jìn)一步加劇就業(yè)困境。

被AI替代的勞動(dòng)者可能被迫向下流動(dòng)，涌入零工經(jīng)濟(jì)與低端服務(wù)業(yè)。目前中國(guó)靈活就業(yè)人員超2億，占城鎮(zhèn)就業(yè)近半數(shù)，滴滴司機(jī)、外賣騎手規(guī)模快速擴(kuò)張，時(shí)薪走低，就業(yè)緩沖功能正在減弱。藍(lán)領(lǐng)群體短期受影響較小，但隨著自動(dòng)駕駛、配送機(jī)器人等實(shí)體AI加速商用，自動(dòng)化正從數(shù)字領(lǐng)域延伸至物理場(chǎng)景，未來將對(duì)司機(jī)和配送員等藍(lán)領(lǐng)崗位形成實(shí)質(zhì)性替代。

總之，AI引發(fā)的勞動(dòng)力市場(chǎng)K型分化日趨明顯，高端與低端、受益與受損群體的鴻溝持續(xù)擴(kuò)大，在推高優(yōu)質(zhì)崗位溢價(jià)的同時(shí)，帶來就業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、青年失業(yè)率高企、收入差距拉大等挑戰(zhàn)，成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定的潛在壓力點(diǎn)。

3、AI重塑中國(guó)經(jīng)濟(jì)格局：城市間的K型分化

人工智能正深度重構(gòu)中國(guó)經(jīng)濟(jì)空間格局，城市能否從AI浪潮中獲益，關(guān)鍵不在于AI在當(dāng)?shù)氐钠占皯?yīng)用程度，而在于能否掌控大模型、頂尖人才、算力與數(shù)據(jù)四大核心要素。參照英偉達(dá)提出的“自主可控AI”理念，能否依托本土算力、數(shù)據(jù)與人才構(gòu)建自主的AI體系，成為城市在AI時(shí)代競(jìng)爭(zhēng)的核心標(biāo)尺。在2000-2021年間房地產(chǎn)繁榮期間，雖然一線城市的房?jī)r(jià)領(lǐng)漲，但得益于快速的城市化和超大城市的限購(gòu)措施，絕大多數(shù)的二三線城市房?jī)r(jià)也有不俗的表現(xiàn)。貨幣化棚改甚至點(diǎn)燃了眾多低線城市的房地產(chǎn)。2020-2023年之間的“新三樣”投資門檻其實(shí)也不高，不少二三四線城市如福建的寧德和江蘇的常州都能扮演重要的角色。但這輪的AI超級(jí)周期則呈現(xiàn)極強(qiáng)的資源集聚效應(yīng)，核心資源高度集中于少數(shù)一線城市，形成顯著的“虹吸效應(yīng)”，少數(shù)智慧城市成為數(shù)字時(shí)代的核心樞紐，其他城市則面臨資源外流與邊緣化壓力。

AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)均存在嚴(yán)苛門檻，推動(dòng)資源持續(xù)向北京、上海、深圳和杭州四大樞紐集聚。大模型研發(fā)需要數(shù)萬顆高端GPU、海量數(shù)據(jù)與國(guó)家級(jí)科研支撐，絕大部分頭部企業(yè)最后都落戶在四個(gè)城市。模型即服務(wù)（MaaS）模式進(jìn)一步加劇集聚，低線城市企業(yè)使用AI服務(wù)需持續(xù)向少數(shù)智慧城市付費(fèi)，導(dǎo)致收入和財(cái)富不斷從內(nèi)陸流向核心城市。高端芯片設(shè)計(jì)與制造同樣高度集中，長(zhǎng)三角、珠三角與北京形成三大核心區(qū)，生態(tài)成熟度、資本密度與人才儲(chǔ)備構(gòu)成難以跨越的壁壘，而內(nèi)陸城市多局限于低端配套環(huán)節(jié)。AI產(chǎn)業(yè)由少數(shù)頂尖人才驅(qū)動(dòng)，這類人才高度依附頂尖高校與成熟產(chǎn)業(yè)集群，單純補(bǔ)貼難以吸引人才回流，導(dǎo)致區(qū)域人力資本持續(xù)分化。實(shí)體AI領(lǐng)域則依賴軟硬件協(xié)同生態(tài)，深圳、上海與杭州占據(jù)主導(dǎo)，內(nèi)陸城市多淪為分包方。

AI浪潮正在加劇中國(guó)城市間的K型分化：核心城市掌控技術(shù)、人才與商業(yè)模式，持續(xù)虹吸全國(guó)資源；廣大傳統(tǒng)城市面臨人才流失、財(cái)富外流與產(chǎn)業(yè)配套化，發(fā)展差距持續(xù)擴(kuò)大。京滬深杭成為AI紅利的主要受益者。北京匯聚超2500家AI企業(yè)，坐擁最多大模型與芯片設(shè)計(jì)企業(yè)，是全國(guó)AI生態(tài)核心。上海是高端芯片制造與先進(jìn)封裝中心，支撐國(guó)產(chǎn)GPU快速成長(zhǎng)。杭州依托MaaS模式與“AI+”戰(zhàn)略，成為模型服務(wù)與實(shí)體智能高地。深圳憑借硬件優(yōu)勢(shì)，主導(dǎo)實(shí)體AI與邊緣計(jì)算賽道。少數(shù)二線城市憑借特色產(chǎn)業(yè)分得紅利，合肥聚焦芯片與機(jī)器人，武漢轉(zhuǎn)型光學(xué)與傳感器樞紐，蘇州做強(qiáng)服務(wù)機(jī)器人，但均停留在產(chǎn)業(yè)配套層面，難以掌握核心價(jià)值。內(nèi)陸地區(qū)作為“東數(shù)西算”算力承載地，雖承接大量基建投資，但相關(guān)節(jié)點(diǎn)屬于低就業(yè)、低附加值類型，難以帶動(dòng)就業(yè)、收入與房地產(chǎn)復(fù)蘇，GDP增長(zhǎng)難以轉(zhuǎn)化為城市發(fā)展的持久動(dòng)力。

雙重K型分化的經(jīng)濟(jì)與政策影響

人口與地理的兩大K型分化，相互強(qiáng)化、不斷固化，成為拖累內(nèi)需、加劇結(jié)構(gòu)失衡的核心因素，而AI熱潮在帶來增長(zhǎng)動(dòng)力的同時(shí)，也進(jìn)一步放大這一分化格局。這樣的雙重分化將深刻影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)、人口流動(dòng)與房地產(chǎn)市場(chǎng)復(fù)蘇節(jié)奏，成為未來中國(guó)經(jīng)濟(jì)格局的關(guān)鍵特征。

兩大K型分化呈現(xiàn)顯著的交織和自我強(qiáng)化效應(yīng)。頂尖人才與資本持續(xù)向京滬深杭等一線智慧城市集聚，被AI替代的勞動(dòng)者可能會(huì)被迫退出核心城市，涌入零工經(jīng)濟(jì)與低端服務(wù)業(yè)，直接壓低傳統(tǒng)城市的薪資水平，加劇服務(wù)業(yè)通縮，削弱整體消費(fèi)能力。與此同時(shí)，人口老齡化與負(fù)增長(zhǎng)、高等教育普及、社保體系分配不均等因素，將持續(xù)固化這種K型分化趨勢(shì)。年輕高學(xué)歷人群持續(xù)流向大城市，造成中小城市人力資源枯竭；AI普及又大幅降低大學(xué)學(xué)歷的就業(yè)價(jià)值，使青年失業(yè)率進(jìn)一步承壓。若白領(lǐng)崗位持續(xù)被AI替代、零工經(jīng)濟(jì)再遭自動(dòng)駕駛等技術(shù)沖擊，現(xiàn)有的社保體系將面臨失業(yè)壓力攀升的風(fēng)險(xiǎn)。

AI熱潮確實(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)與股市形成支撐，但其規(guī)模有限，且投資因高端芯片進(jìn)口產(chǎn)生外溢效應(yīng)，不足以扭轉(zhuǎn)房地產(chǎn)深度調(diào)整帶來的經(jīng)濟(jì)壓力。更關(guān)鍵的是，AI加劇了雙重K型分化，壓制總需求，最終也將抑制增長(zhǎng)。近期經(jīng)濟(jì)能夠緩解通縮的主要?jiǎng)恿碜酝獠浚⒎莾?nèi)生復(fù)蘇。在消費(fèi)端，K型分化構(gòu)成結(jié)構(gòu)性拖累。高收入精英群體占據(jù)AI生產(chǎn)率紅利，但邊際消費(fèi)傾向低；中低收入群體、高校畢業(yè)生與靈活就業(yè)人員消費(fèi)意愿強(qiáng)，卻因就業(yè)不穩(wěn)、薪資受壓導(dǎo)致購(gòu)買力下滑，加之因財(cái)務(wù)不確定性推遲婚育，會(huì)形成持續(xù)通縮壓力。在房地產(chǎn)領(lǐng)域，AI的極強(qiáng)資源集聚效應(yīng)將會(huì)加劇區(qū)域失衡。人才與資金向沿海智慧城市虹吸，低線城市則面臨人口流出、供給過剩、房?jī)r(jià)下跌的多重壓力。房地產(chǎn)復(fù)蘇高度可能局限于少數(shù)一線城市，近期全國(guó)性大面積回暖的可能性較低。

應(yīng)對(duì)兩大K型分化的政策思路與方向

從政策角度講，AI是劃時(shí)代的科技革命，必須以進(jìn)取的姿態(tài)去擁抱AI，縮小與世界頂尖水平的差距，在中美G2格局，中國(guó)被西方技術(shù)圍堵的背景下，必須去建設(shè)自主可控的AI產(chǎn)業(yè)鏈，推進(jìn)“AI+”戰(zhàn)略，這方面中國(guó)沒有任何可以回避的空間。但無論是市場(chǎng)還是政府，都不應(yīng)寄望于這波AI熱潮能獨(dú)自化解當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)困局。此前“新三樣”曾帶來強(qiáng)勁增長(zhǎng)預(yù)期，最終卻因產(chǎn)能過剩、價(jià)格戰(zhàn)加劇通縮；相比之下，AI與芯片領(lǐng)域投資壁壘較高，大概率不會(huì)重蹈過度內(nèi)卷的覆轍，但指望依靠AI徹底扭轉(zhuǎn)因?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)深度調(diào)整而帶來的宏觀困境并不現(xiàn)實(shí)。

面對(duì)人口與地理兩大相互強(qiáng)化的K型分化，政府需保持審慎，避免因AI的高熱度而產(chǎn)生盲目樂觀的情緒。在大力推進(jìn)AI投資的同時(shí)，嚴(yán)控階層與區(qū)域差距擴(kuò)大，支持地方發(fā)展自主可控AI，讓低線城市分享AI紅利；健全社會(huì)保障體系，緩解地產(chǎn)下行與AI替代帶來的失業(yè)壓力；適度放緩自動(dòng)駕駛等對(duì)藍(lán)領(lǐng)崗位沖擊較大的技術(shù)落地節(jié)奏。

勞動(dòng)力保護(hù)方面，“十五五”規(guī)劃明確將失業(yè)率控制在5.5%以內(nèi)，人社部也提出建立就業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)機(jī)制，但針對(duì)AI替代的專項(xiàng)補(bǔ)貼、稅收激勵(lì)與再培訓(xùn)支持仍顯不足。目前司法層面已率先作出兜底，杭州中院判決企業(yè)不得以AI替代為由隨意解雇員工，明確技術(shù)迭代成本不可全部轉(zhuǎn)嫁給勞動(dòng)者。這類判例有助于穩(wěn)定存量就業(yè)，但也可能降低企業(yè)新增招聘意愿，形成短期權(quán)衡。

從當(dāng)前宏觀全局來看，阻礙經(jīng)濟(jì)回暖的核心障礙還是房地產(chǎn)的萎縮。即便在AI繁榮之下，中國(guó)仍需果斷處置房地產(chǎn)業(yè)下行遺留的各類風(fēng)險(xiǎn)。未來可借鑒日本2002—2004年處置不良資產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)，以嚴(yán)格會(huì)計(jì)準(zhǔn)則壓實(shí)壞賬、加大核銷力度，通過公共資金注資、專業(yè)化壞賬處置等方式，系統(tǒng)性降低金融機(jī)構(gòu)、房企及上下游企業(yè)的債務(wù)壓力。同時(shí)，在土地出讓收入大幅萎縮的背景下，加快財(cái)政改革，為地方政府構(gòu)建可持續(xù)的稅源。

總之，在AI繁榮與地產(chǎn)蕭條下的雙重K型分化壓力之下，中國(guó)政府需要以AI培育新動(dòng)能，以托底政策緩沖轉(zhuǎn)型陣痛，以債務(wù)處置與財(cái)稅改革修復(fù)長(zhǎng)期增長(zhǎng)根基，在發(fā)展與穩(wěn)定之間尋求平衡。■

文章來源于“New Economist”微信公眾號(hào)

圖文編輯：張洵

責(zé)任編輯：劉菁波