AI经济学

人工智能AI作为与人类智能相对应的概念，近年来取得了突破性进展，对经济和社会产生了深远影响。日前，中金公司发布研究报告《AI经济学》，从经济视角探讨本轮AI进步的生产力特点及其对生产关系的冲击，为理解AI的宏观含义、产业影响及治理挑战提供一个系统分析框架。

1、AI生产力的特点

1. 规模定律

规模定律（Scaling Law）是本轮AI进步的突出特征，意味着在静态上，大国由于数据丰富和市场规模大具有优势；在动态上，先发者由于技术积累和用户反馈机制健全具有优势。美国在大模型研发方面拥有先发优势，而中国凭借人口众多、市场广阔，有利于在应用层孕育出引领性创新，为经济增长注入新动能。

2. 通用模型时代的来临

以大语言模型为代表的深度学习算法的成功，标志着AI迈入了通用模型时代，即同一系统可以处理不同类型信息的时代。这种能力使得AI在总结真实世界规律方面取得了里程碑式的突破。通用模型具备广泛的融合潜力，其应用潜力和商业前景已得到初步验证，或已跨过S型曲线的第一拐点，进入“研发-应用”循环迭代的加速期。

3. AI发展指数

为了度量各国在本轮智能融合浪潮中的领导地位，研究构建了“AI发展指数”，该指数表征了“研发-应用”循环迭代能力。美国在技术研发层面具有较大优势，中国在市场应用端略胜一筹；德国、日本、英国居于第二梯队；印度由于市场规模优势，紧随第二梯队之后。

2、AI对经济增长的影响

1. 经济增长的潜力

根据估算，2035年AI有望使我国GDP增加12.4万亿人民币，相当于9.8%的额外增幅，相当于未来10年的年化增长率额外增加0.8个百分点。这一增长主要源于AI在生产率提升方面的潜力，特别是在采矿、医疗、资源加工、信息、租赁和商务服务等行业。

2. AI的元任务框架

为了估算AI对经济发展的可能影响，研究将人类任务按照功能划分为16类元任务，并考量AI对这些任务的影响。随着技术进步，AI完成元任务的种类由易到难逐步扩大，成本持续下降，与实体经济不断融合。

3. 就业市场的变革

AI对就业市场的潜在影响引发了广泛讨论。尽管AI在某些领域展现出超越常人的能力，但现有技术路线仍难以超越人类智能上限。在进一步的颠覆性技术突破之前，AI与人类智能的差异性和互补性意味着二者存在协作空间。政策需要在初次分配和再分配阶段双管齐下，提升劳动者的职业培训、劳动保护以及社会保障水平。

3、AI的产业影响

1. AI产业化的推进

随着AI技术逐步发展越过S曲线的第一拐点，AI的产业化或将以前所未有的速度推进。人们的消费习惯以及经济的产业结构都可能随着AI的产业化而得到重塑。AI作为强大的赋能工具，有望增强中小企业的竞争力，同时也对现有市场带来冲击。

2. 互联网与传媒行业

AI对互联网和传媒行业的效率提升作用尤为显著，商业化应用精彩纷呈。通过AI技术，内容生产和分发效率得到极大提升，用户体验和互动性显著增强。

3. 医疗健康产业

AI在医疗健康产业中应用丰富，但面临较多制度障碍和矛盾。AI技术在医疗影像分析、疾病诊断、个性化治疗等方面展现出巨大潜力，但医疗数据的隐私保护和伦理问题仍需解决。

4. 自动驾驶与人形机器人

AI技术有望促进高级别自动驾驶加速落地，人形机器人也有望发展成为本轮AI技术进步落地的一个重要产业。中国凭借在制造业领域的产业链和规模优势，有望在这些领域取得全球领先地位。

5. C端与B端应用的差异

预计AI在C端的应用推广相较B端会更慢也更难。B端应用由于目标明确、场景固定，更容易实现技术落地和商业化应用；而C端应用则面临用户多样性、需求复杂等挑战。

4、AI治理的挑战

1. 能耗与绿色转型

AI的发展引发了两种能耗焦虑：一是能耗是否会成为AI产业发展的瓶颈，二是AI能耗是否会影响绿色转型进程。研究通过构建CGE模型分析显示，近期来看，AI在我国的大规模应用将带来能耗总量的上升，但其对碳排放总量、能耗强度和碳排放强度的影响存在不确定性。如果大力推动AI在高耗能行业节能领域的应用，并加速AI对绿电发展的支持，将有助于抵消其负向扰动影响。

2. 数据流通与隐私保护

高质量数据对于AI的发展至关重要，但有研究显示高质量数据即将用尽，合成数据难以解决这一挑战。主要原因在于数据流通不足，存量数据没有得到充分利用。降低数据交易成本的关键在于合理界定数据开放边界、隐私保护范围以及相关知识产权保护程度。对于公共数据、个人数据和非公共非个人数据，需要采取不同的策略以促进其流通。

3. 伦理与安全挑战

AI带来新机遇的同时，也伴随着伦理和安全方面的独特挑战。伦理方面，AI可能催生更多关于公平与正义的讨论；安全方面，AI涉及国家安全、系统安全、数据安全及社会安全等多个维度。治理层面，不同国家在AI治理上有不同取舍和策略，需在伦理、安全与效率之间取得平衡。中国AI治理面临政策韧性和公众参与不足等挑战，需加强监管框架、执法落地、治理模式及公众参与。

5、国际竞争与合作

1. 主权AI的提出

英伟达CEO黄仁勋提出的主权AI概念，呼吁各国都需要拥有自己的AI能力。这一观点与AI的效率属性存在冲突，但公平和安全问题限制了AI的国际经贸合作潜力。在合作与竞争同时增强的国际经贸格局下，国家间AI相关经贸规则的重要性提升。

2. AI经贸规则

在追赶AI技术的同时，中国也需完善AI相关经贸规则。首先，释放大型科技公司等主体的创造力，鼓励其跨国经营，并提供符合商业需求的AI经贸规则思路。其次，结合企业需求和国家安全等因素，将《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）等中国主导经贸协调机制中的AI相关条款“硬化”。最后，推动WTO等多边机制在关税、知识产权、贸易统计等方面适应AI发展新趋势。

3. 创新金融模式

规模定律意味着大模型需要大投入。中国有必要在AI领域加速追赶和进步，构建两类创新金融模式：一是“大企业+大银行+大政府”的追赶式创新金融模式，用于算力等基础设施追赶；二是“中小企业+资本市场+制度建设”的引领式创新金融模式，用于大模型商业应用。

AI作为一项通用目的技术，正在深刻改变着人类社会的生产力和生产关系。通过规模定律和通用模型时代的特点，AI在经济增长、产业影响、治理挑战等方面展现出巨大潜力与复杂性。中国应充分利用自身优势，在算力、模型和应用层面全面追赶甚至超越，同时加强AI治理，完善社会保障体系，确保科技发展成果惠及全体人民。在国际竞争中，中国需完善AI相关经贸规则，构建创新金融模式，推动AI领域的国际合作与竞争平衡发展。

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