Rand兰德:2025年人工智能的宏观经济影响报告(英文版)(兰德公司最新预测)

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报告共计:35页

2025年人工智能的宏观经济影响报告》核心内容总结

RAND公司2025年8月发布的《人工智能的宏观经济影响》报告,聚焦人工智能对美国经济与劳动力市场的双重影响,深入探讨其在 productivity 增长、就业市场及政策应对等方面的作用与挑战。

报告指出,AI并非单一技术,涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术。其对美国经济的影响具有两面性:一方面有望推动 productivity 提升,促进经济增长;另一方面可能引发大规模劳动力替代,尤其在高自动化风险行业。

在 productivity 增长方面,全要素生产率(TFP)是美国经济增长的重要引擎,但近几十年呈下滑趋势。AI有潜力逆转这一态势,不过不同研究对其提升幅度预测差异较大,可能使美国未来十年年均 productivity 增长提高0.1-1.5个百分点。若AI推动TFP年均额外增长0.5个百分点,到2035年美国实际人均GDP或比基准情景高出近7000美元💵,同时联邦债务占GDP比重也将降低,十年内联邦赤字或减少2万亿美元💵。

AI基础设施投资方面,『数据中心』建设需求激增,2021-2024年其建设支出占GDP比例翻倍,预计2026年达0.15%。弗吉尼亚、得克萨斯和加利福尼亚三州『数据中心』数量占全美约三分之一,『数据中心』的建设、维护和运营能带来显著区域经济收益,2025年该行业支撑350万个就业岗位,贡献4860亿美元💵GDP。但『数据中心』能耗增加,可能对能源脱碳目标产生不利影响。

劳动力市场影响上,AI对不同职业和行业的影响不均衡。信息行业、专业科学与技术服务行业AI adoption率较高,而建筑、医疗支持行业使用率低。高工资职业如软件开发受AI影响更显著,低工资和极高工资职业影响较小。目前AI更多是补充而非替代劳动力,但未来随着技术发展或发生转变。多家机构预测,AI可能导致大量工作岗位被替代,不过完全被替代的职业较少。被替代劳动者可能面临收入损失,尤其是年长劳动者,而劳动力再培训项目效果参差不齐,对年长劳动者效果较差,定量课程回报率较高。

报告建议,政策制定者需加强数据收集,监测AI对 productivity、各行业应用及就业替代的影响,研究有效的劳动力再培训项目,以应对AI带来的经济和就业挑战。

以下为报告节选内容

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