一、生产率滞后效应

AI是新的通用目的技术（GPTs），具有持续改进、普遍适用和互补创新的特征。通用目的技术是经济增长的引擎，但它并非即插即用，需要花费较长的时间才能对生产率产生实质影响。蒸汽机、发电机和计算机分别在发明118年、91年和49年，在商业化54年、40年和21年后，才开始明显推动生产率提高。如下图所示。

图：通用目的技术从发明和商业化到明显提升生产率的年限，注：AI指的是迄今时间。

数据来源：根据Paul David（1990）、Stephen Oliner&Daniel Sichel（2000）、Nicholas Crafts（2018）和欧洲央行（2020）数据整理。

人工智能术语提出已有69年，机器学习革命已有13年，新一轮AI浪潮如火如荼，然而生产率增速并没有明显加快。欧盟每小时劳动生产率在2023年下降0.6%，2024年增长0.4%，远低于1995—2019年1%的年均水平（来源：欧盟统计局、欧洲央行）。

美国2020年以来劳动生产率平均增速为1.8%，尚不及2.2%的长期平均水平。如下图所示。未来十年，AI带来的劳动生产率仅增长0.4%—0.9%（OECD，2024），对全要素生产率的提升幅度不超过0.66%（Daron Acemoglu，2024）。

图：美国非农私营商业部门劳动生产率年均增速变化，来源：根据麦肯锡全球研究院（2025年6月）数据制图。

AI对生产率的影响程度，可通过采用率直观体现。AI采用率的数据很多，差距也较大。但官方数据表明，AI的企业应用还处于早期阶段。不应期望它短期内对经济增长做出大的贡献。

根据欧盟统计局数据，2024年欧盟各国的企业AI普及率在3.1%—27.6%之间，总体为13.5%。美国人口普查局每两周做一次针对120万家企业的轮换调查，结果显示，美国企业的AI采用率为9.2%。如下图所示。大模型的价值已经开始从芯片、数据和云基础设施向模型厂商转移，但尚未真正渗透进亟待改善生产率的传统行业。

图：美国企业的AI采用率和预期采用率，数据来源：美国人口普查局，2025.6

二、对AI的投资推动GDP增长

模型厂商尽管普遍尚未盈利，但它们对未来有高回报的预期，纷纷加大投入。今年二季度，美国四大互联网公司平均有27.4%的收入用于资本开支，我国BAT平均12.5%，相较2023年均翻一番。如下图所示。

图：中美七大互联网公司资本开支额占公司收入的比重，数据来源：各公司财报。

2024年美国四大互联网公司资本开支额高达2450亿美元，2025年预计达到3540亿美元（注：Meta按中间值690亿美元计算），连续两年年度增加1000亿美元左右。四大公司资本开支额占GDP的比例大幅提升，预计今年达到1.16%，两年翻一番。如下图所示。

图：美国四大互联网公司资本开支额及合计占GDP比重，注：微软的2025年是2026财年，即2025下半年和2026上半年；其它均为自然年。数据来源：各公司财报、BEA，2025.9。

资本开支主要用于数据中心。根据RenMac（2025.8）研究，美国今年AI数据中心支出对GDP增长的贡献已超过消费者支出，这是首次。通过营建支出，可一窥其大。对数据中心来说，营建支出微不足道，但其规模已即将赶上办公楼。也就是说，给数据中心盖房子的费用即将赶上给人们盖办公楼的费用。如下图所示。

图：美国数据中心和办公楼的营建支出，注：根据美国人口普查局的行业分类，数据中心是办公楼中的一部分，此处的办公楼扣除了数据中心。

综上，AI的企业采用率较低，尚不能明显推动生产率提高。但人们信仰AI、期待AI、投资AI，这推动了GDP增长。因此，推动经济增长的，与其说是AI，不如说是AI信仰。

三、AI信仰或可照亮未来

自掌握核裂变技术以来，人们就抱有极高期待。美国原子能委员会主席刘易斯·施特劳斯曾预言（1954年）：“我们的子孙后代将在家中享受便宜到无需计量（Too Cheap To Meter）的电能。”在最初几十年，核能发展迅速，占总发电量的比重不断提高。然而在上世纪80年代末期达到顶点后，占比开始持续下降，2022年仅有9.2%。如下图所示。

图：1960—2022年世界核能发电量占总发电量的比例，来源：世界银行

可控核聚变是人类终极能源，被誉为“人造太阳”。随着数据中心建设浪潮来临，它开始受到硅谷青睐。去年以来，上市公司财报电话会议中同时提及“数据中心”和“核能”的次数大幅增多。如下图所示。

图：财报电话会议提及“数据中心”和“核能”的次数

截至2025年7月，核聚变企业累计融资额达97.66亿美元，最近一年26.4亿美元（来源：核聚变工业协会）。CFS、Helion和TAE Technologies是其中的佼佼者。

• CFS计划建造世界第一座电网规模的核聚变发电厂，预计2030年代初投入运营，谷歌、英伟达、比尔·盖茨、美国能源部都是其投资者。

• Sam Altman最大的一笔投资投给了Helion，并担任董事长。Helion已经开工建造世界第一座聚变发电厂，预计2028年建成，届时将为微软提供电力。

• TAE Technologies获得了谷歌和雪佛龙的投资，目标是到2030年制造出商用聚变反应堆原型。

美国政府和军方也积极推动核聚变研发落地，能源部发布了《聚变能源战略2024》，为聚变创新研究引擎合作组织中的六个项目提供1.07亿美元资金。如下表所示。

对核聚变，有人相信是未来，拿出了真金白银；也有人持怀疑态度，拾起那句老话——“核聚变永远需要30年才能实现”。每一次技术浪潮来临，人们无非两种基本态度——“这在以前发生过”和“这次不一样了”。对滚滚而来的AI和核聚变创业浪潮，你怎么看？

参考文献来源：

[1]Erik Brynjolfsson&Daniel Rock&Chad Syverson，2018."Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox:A Clash of Expectations and Statistics，" NBER Chapters，in:The Economics of Artificial Intelligence:An Agenda，pages 23-57，National Bureau of Economic Research，Inc.

[2]McKinsey Global Institute.Rekindling US productivity for a new era.February 16，2023

[3]Daron Acemoglu，2024."The Simple Macroeconomics of AI，" NBER Working Papers 32487，National Bureau of Economic Research，Inc.

[4]Filippucci，F，P Gal and M Schief(2024)，"Miracle or Myth?Assessing the macroeconomic productivity gains from Artificial Intelligence"，OECD Artificial Intelligence Papers，No.29.

本文来自微信公众号：腾讯研究院 （ID：cyberlawrc），作者：闫德利