**行业与公司** * **行业**：中国宏观经济、人工智能（AI）驱动的新经济、半导体、劳动力市场 [1][4][5] * **公司**：报告中提及的AI相关公司包括阿里巴巴、腾讯、小米、中芯国际、网易、快手、百度 [7][9][19] 以及美国的苹果、Meta、微软、亚马逊、谷歌、英伟达、特斯拉 [11][14] **核心观点与论据** **1. 新经济追赶与宏观贡献** * **技术快速追赶**：中国在大型语言模型（LLM）方面与美国的性能差距正在迅速缩小，特别是在DeepSeek-R1发布后 [4][15][16][17] 中国在2023年占全球AI专利的69.7%，而美国为14.2% [18][23][24] 中国已成为顶级AI人才的最大来源国，近半数顶级AI研究人员拥有中国本科学位 [22][27][28] * **硬件自给率提升**：中国集成电路（IC）的表观自给率（按数量计）已从2015年的15.0%上升至38.7% [15][20] 超过一半的全球新增工业机器人安装发生在中国 [22][25][26] 中国在2025年占全球发电量的32.3%，为大规模AI部署提供能源基础 [22][30][32] * **股市表现强劲**：DeepSeek-R1发布后，香港/中国股市出现由科技股引领的上涨行情 [7][8][9] AI相关公司（阿里巴巴、腾讯等）在2025年大部分时间引领市场，其营收和利润增长在宏观环境疲软下优于市场其他部分 [7][19] * **宏观重要性凸显**：新经济对GDP的贡献现在已具有宏观相关性，并可能完全抵消房地产行业的拖累 [1][4] 预计2025年AI资本支出约为4350亿元人民币，占GDP的0.3%，占固定资产投资的0.9% [34][35] 从狭义看，IT服务业占GDP比重（2025年为5.0%）预计将在2027年超过房地产业（2025年为5.9%） [34][36][37] 从广义看，“三新”经济（新产业、新业态、新商业模式）在2024年占GDP的18.0%，已完全抵消了房地产业（广义贡献率2025年为13.3%）的拖累 [37][38] **2. 宏观与微观的脱节（K型经济）** * **宏观增长与微观情绪背离**：尽管新经济支撑了整体增长，但未能提振微观情绪，形成了K型经济 [31][33] 2025年消费者信心指数维持在约90，较疫情低点改善不大，远低于100的中性基准 [39][40][41] * **脱节的原因**： * **资产负债表**：房地产下行周期持续产生负财富效应，房价每下跌1%可能抹去约2.5万亿元家庭财富，股市的财富效应不足以抵消 [43] * **现金流**：新经济带来了额外的就业压力，尽管增长和出口具有韧性，但家庭对收入和就业的预期变得更加悲观 [43] 平均每周工作时间在2025年底达到48.6小时，高于2019年的46.8小时和44小时的标准工时，表明劳动力市场竞争激烈 [45][49] **3. AI对就业的潜在影响与“无就业增长”风险** * **总体影响**：估计中国31.0%的就业岗位面临较高的AI暴露风险，其中9.6%（约7030万个工作岗位）面临直接替代风险，21.4%可能看到生产率提升但也面临更激烈的竞争 [1][5][62][66][68] * **行业影响不均**：服务业（如金融、IT）和年轻人面临的风险最大 [5][64] 估计20-29岁年龄组中，13.6%面临直接替代风险，26.4%面临间接竞争风险，显著高于50-59岁年龄组的6.2%和15.5% [64][70] 青年失业率在2025年底仍处于16.5%的高位 [64][70] * **制造业自动化先例**：自动化提升了制造业生产率但未创造新就业，大型工业企业就业人数自2014年峰值以来已减少2290万 [51][52][53] 即使是汽车制造等繁荣行业，在2017-25年营收增长49.3%的同时，就业人数基本稳定在约480万 [51] * **服务业面临新冲击**：服务业曾是吸收制造业失业人员的缓冲垫，但现在也面临AI驱动的颠覆风险 [5][73] 网约车司机人数在2024年10月达到750万，若Robotaxi等技术普及，这部分工人可能面临第二波技术性替代 [73][80][81] * **影响已显现迹象**：招聘信息已显示出向低AI暴露岗位转移的趋势 [72][77] 2025年，公务员报考人数（370万）首次超过研究生报考人数（340万），显示年轻人“求稳”倾向 [72][74][75] **4. 政策应对与治理挑战** * **避免“图灵陷阱”**：政策应优先考虑增强人类能力（Augmentation）而非替代（Substitution），以应对AI可能抑制工资、加剧不平等的风险 [1][6][82] 中央经济工作会议明确要求“完善人工智能治理”，人社部也准备出台应对AI对就业影响的新政策文件 [6][82] * **加强社会安全网**：在AI转型期，加强社会保障、劳动保护和再培训计划比以往任何时候都更加紧迫，这是大规模AI部署的经济前提 [6][82][83] * **公平分配AI收益**：财政政策可能需要调整，以确保AI生产率增益的更公平分配，这符合“共同富裕”方向 [82][87] 渠道包括：通过“城乡居民增收计划”和上调最低工资（2025年各省平均最低工资同比增长约8.1%）进行初次分配；以及未来可能通过税收体系进行再分配，甚至可能征收“AI税”来资助社会项目 [87] * **改善工作与生活平衡**：通过减少工作时间和增加假期来改善工作生活平衡，是将AI生产率增益转化为国内消费的关键渠道 [1][6][87] 政策正朝此方向推进，如国家发改委承诺优化假期安排，人社部提及修订带薪休假指引 [87] **其他重要内容** * **就业市场现状**：尽管2023-25年GDP增长达到约5%的目标，但城镇就业似乎已见顶，与经济增长脱钩 [44][46][48] 2014-24年期间，累计失业（含自然减员）达到5360万 [44][47][48] 约2亿人从事“灵活就业”，约占中国劳动力的26% [44][49][50] * **新经济的税收优势**：与旧经济（房地产+建筑业）相比，新经济（IT业）享受着更低的税率 [87][88][89] * **AI治理成为投资关键因素**：AI治理正成为影响中国AI投资的一个关键但未被充分重视的因素，其重要性可能不亚于技术能力 [1][82] 监管风险可能像曾经定义互联网平台投资一样，成为AI投资框架的一部分 [82]