人口“通缩”遇上AI“通胀”20260827

📋 总结 本次会议围绕“人口通缩遇上AI通胀”这一主题展开，由国泰海通政策和产业研究院董琦与宏观政策组纪瑶博士共同汇报。报告从人口长期趋势与AI技术快速扩张的交叠视角出发，分析了二者对经济增长、物价水平、劳动力市场及投资策略的深远影响。核心观点如下： 一、人口通缩趋势明确，劳动力缺口将在2035年前后显

总结
总结
本次会议围绕“人口通缩遇上AI通胀”这一主题展开，由国泰海通政策和产业研究院董琦与宏观政策组纪瑶博士共同汇报。报告从人口长期趋势与AI技术快速扩张的交叠视角出发，分析了二者对经济增长、物价水平、劳动力市场及投资策略的深远影响。核心观点如下：
本次会议围绕“人口通缩遇上AI通胀”这一主题展开，由国泰海通政策和产业研究院董琦与宏观政策组纪瑶博士共同汇报。报告从人口长期趋势与AI技术快速扩张的交叠视角出发，分析了二者对经济增长、物价水平、劳动力市场及投资策略的深远影响。核心观点如下：
一、人口通缩趋势明确，劳动力缺口将在2035年前后显现。 中国人口已连续四年负增长，2025年自然增长人口创历史新低，劳动力总量和总人口分别于2015年和2021年达峰。模型预测显示，到2035年劳动力缺口将较为明显，老龄化持续加剧，65岁以上人口到2050年将达4.2亿人，约占全球老年人口的近一半。东南亚国家（印度、印尼、越南等）在劳动力数量上已可实现对中国的替代，但产业链转移通常需十年以上周期，短期内难以完全弥补。
一、人口通缩趋势明确，劳动力缺口将在2035年前后显现。 中国人口已连续四年负增长，2025年自然增长人口创历史新低，劳动力总量和总人口分别于2015年和2021年达峰。模型预测显示，到2035年劳动力缺口将较为明显，老龄化持续加剧，65岁以上人口到2050年将达4.2亿人，约占全球老年人口的近一半。东南亚国家（印度、印尼、越南等）在劳动力数量上已可实现对中国的替代，但产业链转移通常需十年以上周期，短期内难以完全弥补。
二、AI通胀趋势短期不会改变，但对劳动力的替代是渐进过程。 当前AI产业链涨价趋势明显，从算力基础设施到下游零部件均有传导，但AI对劳动力的赋能与替代在国内进程慢于海外。主要原因包括：服务业替代性依然较难（如涉及法律责任、非标服务、情感交互的行业），AI治理与流程标准化制度建设需要时间。AI对全要素生产率的提升幅度目前约2.2%，高于此前学术研究的预期，但实现完全自动化仍需到2050年左右。
二、AI通胀趋势短期不会改变，但对劳动力的替代是渐进过程。 当前AI产业链涨价趋势明显，从算力基础设施到下游零部件均有传导，但AI对劳动力的赋能与替代在国内进程慢于海外。主要原因包括：服务业替代性依然较难（如涉及法律责任、非标服务、情感交互的行业），AI治理与流程标准化制度建设需要时间。AI对全要素生产率的提升幅度目前约2.2%，高于此前学术研究的预期，但实现完全自动化仍需到2050年左右。
三、人口通缩与AI扩张叠加，对经济增速和利率的影响呈现阶段性特征。 测算显示，2030年之前国内经济增速基本维持当前水平，AI难以扭转增速中枢；2030年之后经济增速中枢将小幅回落。实际利率方面，短期持平，中长期将进一步下降。在乐观情景下，AI可抵消人口通缩对经济的负面影响，并抬升实际利率中枢；在悲观情景下，AI对经济的提振作用有限。
三、人口通缩与AI扩张叠加，对经济增速和利率的影响呈现阶段性特征。 测算显示，2030年之前国内经济增速基本维持当前水平，AI难以扭转增速中枢；2030年之后经济增速中枢将小幅回落。实际利率方面，短期持平，中长期将进一步下降。在乐观情景下，AI可抵消人口通缩对经济的负面影响，并抬升实际利率中枢；在悲观情景下，AI对经济的提振作用有限。
四、中美宏观环境差异显著，国内呈现“低通胀、低利率、相对低增长”的3D环境。 在此背景下，科技仍是投资主线，但外部波动性高、科技逻辑传导性强，建议采取“科技+资源（实物资产、电力等）+服务消费”的三元均衡配置策略。
四、中美宏观环境差异显著，国内呈现“低通胀、低利率、相对低增长”的3D环境。 在此背景下，科技仍是投资主线，但外部波动性高、科技逻辑传导性强，建议采取“科技+资源（实物资产、电力等）+服务消费”的三元均衡配置策略。
五、投资方向除传统AI基建外，四条主线值得关注： 一是AI高暴露与高生产率转化的行业（信息服务、金融技术、企业管理等）；二是应对中长期劳动力供需拐点的行业（自动化、工业机器人、AI解决方案）；三是老龄化领域新增需求方向（智慧养老、智能护理、医疗）；四是人力密集型行业中AI与人力结合较好的领域（AI+医疗、制药、营销、影视、游戏等）。
五、投资方向除传统AI基建外，四条主线值得关注： 一是AI高暴露与高生产率转化的行业（信息服务、金融技术、企业管理等）；二是应对中长期劳动力供需拐点的行业（自动化、工业机器人、AI解决方案）；三是老龄化领域新增需求方向（智慧养老、智能护理、医疗）；四是人力密集型行业中AI与人力结合较好的领域（AI+医疗、制药、营销、影视、游戏等）。
会议实录
会议实录
各位朋友，大家下午好，我是国泰海通政策和产业研究院董琦。今天与宏观政策组的纪瑶博士一起，与各位投资者朋友交流我们前期的一篇研究报告——“当人口通缩遇上AI通胀”。作为会议开始，我先将主要研究结论和发现做一个总结汇报，后面由纪瑶博士结合具体报告内容，与线上投资者朋友做PPT展示交流。
各位朋友，大家下午好，我是国泰海通政策和产业研究院董琦。今天与宏观政策组的纪瑶博士一起，与各位投资者朋友交流我们前期的一篇研究报告——“当人口通缩遇上AI通胀”。作为会议开始，我先将主要研究结论和发现做一个总结汇报，后面由纪瑶博士结合具体报告内容，与线上投资者朋友做PPT展示交流。
大家可以看到，今年上半年全球AI产业链的涨价趋势非常明显。虽然目前整体存储和GPU涨价的趋势有所收敛，但我们认为AI通胀的方向依然没有改变。特别是近期伴随以英伟达为代表的一些算力中心新的融资模式安排的落地，大家对于整个算力链条的认知——算力即是货币，甚至算力将逐步成为大宗商品——这样的预期越来越显著。整个AI通胀的大方向，我们认为短期不会改变。
大家可以看到，今年上半年全球AI产业链的涨价趋势非常明显。虽然目前整体存储和GPU涨价的趋势有所收敛，但我们认为AI通胀的方向依然没有改变。特别是近期伴随以英伟达为代表的一些算力中心新的融资模式安排的落地，大家对于整个算力链条的认知——算力即是货币，甚至算力将逐步成为大宗商品——这样的预期越来越显著。整个AI通胀的大方向，我们认为短期不会改变。
但与此同时，国内人口持续通缩的趋势也在不断加强。国内人口已连续四年出现负增长，特别是2025年新增自然增长人口数据创历史新低，总量在加速下滑。与美国人口持续正增长的情况不同，国内与之相伴随的一些与人相关的经济活动——特别是消费、工业生产等——由于种种周期性因素以及连续四年的人口长期因素变化，出现了一定疲弱状态。特别是二季度以来，国内相关经济活动压力逐渐增大、不断承压。在这样的背景下，AI链条的通胀与人口的通缩相叠加，对经济增长和物价水平会产生什么影响，以及在慢变量（人口）与快变量（AI技术及价格）交叠变化中如何把握投资节奏，是我们今天主要分享的要点。
但与此同时，国内人口持续通缩的趋势也在不断加强。国内人口已连续四年出现负增长，特别是2025年新增自然增长人口数据创历史新低，总量在加速下滑。与美国人口持续正增长的情况不同，国内与之相伴随的一些与人相关的经济活动——特别是消费、工业生产等——由于种种周期性因素以及连续四年的人口长期因素变化，出现了一定疲弱状态。特别是二季度以来，国内相关经济活动压力逐渐增大、不断承压。在这样的背景下，AI链条的通胀与人口的通缩相叠加，对经济增长和物价水平会产生什么影响，以及在慢变量（人口）与快变量（AI技术及价格）交叠变化中如何把握投资节奏，是我们今天主要分享的要点。
首先，我总结一下报告的关键结论。
首先，我总结一下报告的关键结论。
第一，关于人口通缩这个慢变量，我们预估到2035年，国内总人口和劳动人口将持续收缩，并在2035年附近导致国内劳动力出现一定缺口，进而可能影响生产活动。 目前东南亚国家在劳动人口数量上可以实现对中国劳动力短缺的替代，但我们多年前针对产业集群、产业链转移及劳动力成本替代的研究发现，产业链转移依赖于产业集群式外迁，加之基础设施差异等因素，会放缓整个劳动替代过程。过去几轮全球产业链转移，基本上都经历了长达十年以上的周期才逐步完成交替。我们认为，中长期角度国内劳动力缺口出现后，核心应对方式一方面是产业转移出海，另一方面是引入外来劳动力填充。目前来看，产业转移与出海依然是解决未来劳动力短缺的大趋势。但在AI的影响下，劳动力平均成本很难因缺口出现显著上升——即不会因缺人而带来劳动力平均成本大幅提升——背后是人工智能对劳动力的替代和增强。因此，即便到2035年总人口和劳动人口持续收缩带来劳动力短缺，也不会由成本因素带来通胀上行。
第一，关于人口通缩这个慢变量，我们预估到2035年，国内总人口和劳动人口将持续收缩，并在2035年附近导致国内劳动力出现一定缺口，进而可能影响生产活动。 目前东南亚国家在劳动人口数量上可以实现对中国劳动力短缺的替代，但我们多年前针对产业集群、产业链转移及劳动力成本替代的研究发现，产业链转移依赖于产业集群式外迁，加之基础设施差异等因素，会放缓整个劳动替代过程。过去几轮全球产业链转移，基本上都经历了长达十年以上的周期才逐步完成交替。我们认为，中长期角度国内劳动力缺口出现后，核心应对方式一方面是产业转移出海，另一方面是引入外来劳动力填充。目前来看，产业转移与出海依然是解决未来劳动力短缺的大趋势。但在AI的影响下，劳动力平均成本很难因缺口出现显著上升——即不会因缺人而带来劳动力平均成本大幅提升——背后是人工智能对劳动力的替代和增强。因此，即便到2035年总人口和劳动人口持续收缩带来劳动力短缺，也不会由成本因素带来通胀上行。
第二，国内整体老龄化趋势较为严重。 我们判断，到2050年，中国65岁及以上人口可能占据全球老年人口接近一半的水平，这一群体多数是70后到85前阶段的人群，他们的消费习惯和行为与当前老龄人口会有变化。银发经济相关的产业趋势往往在人口从中老年向老年过渡的阶段爆发。老龄化加剧带来了老年抚养比的快速上升，叠加劳动力缺口扩大，大家会想到人工智能相关产业的应对作用。但当前来看，在服务端，劳动力人口的引进可能比AI替代更现实可靠。总结来说，面对未来劳动力的缺口，生产端或制造业端以出海和迁移转移为主要趋势，服务端则可能以劳动力引入和替代为更可取的方向。
第二，国内整体老龄化趋势较为严重。 我们判断，到2050年，中国65岁及以上人口可能占据全球老年人口接近一半的水平，这一群体多数是70后到85前阶段的人群，他们的消费习惯和行为与当前老龄人口会有变化。银发经济相关的产业趋势往往在人口从中老年向老年过渡的阶段爆发。老龄化加剧带来了老年抚养比的快速上升，叠加劳动力缺口扩大，大家会想到人工智能相关产业的应对作用。但当前来看，在服务端，劳动力人口的引进可能比AI替代更现实可靠。总结来说，面对未来劳动力的缺口，生产端或制造业端以出海和迁移转移为主要趋势，服务端则可能以劳动力引入和替代为更可取的方向。
第三，AI发展对劳动力市场的影响。 目前AI已对劳动力效率提升和全要素生产率提升产生作用，主要集中体现在信息服务业、金融与保险、企业管理等领域，已出现AI对劳动力的赋能和增强。海外人工智能对劳动力市场的影响比国内更为突出，但AI对劳动力的替代和赋能过程也会相对缓慢。一方面，服务业的替代性目前来看依然较难，针对老年抚养比问题，短期内通过AI或人工智能产业快速实现问题解决的可能性不大；另一方面，AI治理及流程化、标准化工作的替代管理，也需要一定时间形成相应制度与法律，国内在这方面相较于海外更为审慎。因此，AI对劳动力的赋能、缺口补充或替代所产生的冲击，在国内的进程和效率明显慢于海外。
第三，AI发展对劳动力市场的影响。 目前AI已对劳动力效率提升和全要素生产率提升产生作用，主要集中体现在信息服务业、金融与保险、企业管理等领域，已出现AI对劳动力的赋能和增强。海外人工智能对劳动力市场的影响比国内更为突出，但AI对劳动力的替代和赋能过程也会相对缓慢。一方面，服务业的替代性目前来看依然较难，针对老年抚养比问题，短期内通过AI或人工智能产业快速实现问题解决的可能性不大；另一方面，AI治理及流程化、标准化工作的替代管理，也需要一定时间形成相应制度与法律，国内在这方面相较于海外更为审慎。因此，AI对劳动力的赋能、缺口补充或替代所产生的冲击，在国内的进程和效率明显慢于海外。
第四，人口变化与AI替代叠加，我们判断2030年之前，国内经济增速基本维持当前水平，不会因AI带来的出口、投资及具体运用而扭转或重新上行。 2030年之后，经济增长中枢会出现小幅回落。基于此，国内实际利率水平短期持平，中长期将进一步下降。
第四，人口变化与AI替代叠加，我们判断2030年之前，国内经济增速基本维持当前水平，不会因AI带来的出口、投资及具体运用而扭转或重新上行。 2030年之后，经济增长中枢会出现小幅回落。基于此，国内实际利率水平短期持平，中长期将进一步下降。
第五，中国与美国的差异在于，中国处于低通胀、低利率、相对低增长的“3D”环境，而海外通胀有上行预期、高利率且相对高增长。 在这样的宏观环境下，科技依然是投资主线，但外部环境波动性高，科技逻辑的传导属性强于其他行业。因此，我们建议采取更加均衡的“三元配置”——科技加资源（实物资产、电力等）加服务消费，以应对海外高波动和科技逻辑传导较强的背景。
第五，中国与美国的差异在于，中国处于低通胀、低利率、相对低增长的“3D”环境，而海外通胀有上行预期、高利率且相对高增长。 在这样的宏观环境下，科技依然是投资主线，但外部环境波动性高，科技逻辑的传导属性强于其他行业。因此，我们建议采取更加均衡的“三元配置”——科技加资源（实物资产、电力等）加服务消费，以应对海外高波动和科技逻辑传导较强的背景。
以上是报告的主要结论，下面有请纪瑶博士基于报告中的测算和细节进行深度展开。
以上是报告的主要结论，下面有请纪瑶博士基于报告中的测算和细节进行深度展开。
纪瑶： 好的，谢谢董博。接下来我对报告做详细汇报。
纪瑶： 好的，谢谢董博。接下来我对报告做详细汇报。
首先分析当前人口通缩的现状和长期演变趋势。当前现状可以用“人口劳动力双达峰”来概括——中国劳动力数量和人口总量分别在2015年和2021年达到峰值，结构层面“一老一小”问题较为突出。与此同时，中低收入国家的劳动力占比在上升，正在释放人口红利。2025年，印度、印尼、越南三国的劳动力数量合计已超过中国，至少在数量维度上，东南亚已可完成对中国的劳动力替代。
首先分析当前人口通缩的现状和长期演变趋势。当前现状可以用“人口劳动力双达峰”来概括——中国劳动力数量和人口总量分别在2015年和2021年达到峰值，结构层面“一老一小”问题较为突出。与此同时，中低收入国家的劳动力占比在上升，正在释放人口红利。2025年，印度、印尼、越南三国的劳动力数量合计已超过中国，至少在数量维度上，东南亚已可完成对中国的劳动力替代。
往前看，中国人口收缩趋势仍将持续。二孩政策后，2016年和2017年出生人口出现阶段性高峰，但此后新生人口数量依然下滑。当前中国总和生育率根据第九次人口普查为1.01，已低于日本水平，与韩国仅差0.27。我们构建了人口模型来测算中国人口及劳动力数量的长期演变趋势。测算结果显示，未来中国人口大概率呈现三个主要趋势：
往前看，中国人口收缩趋势仍将持续。二孩政策后，2016年和2017年出生人口出现阶段性高峰，但此后新生人口数量依然下滑。当前中国总和生育率根据第九次人口普查为1.01，已低于日本水平，与韩国仅差0.27。我们构建了人口模型来测算中国人口及劳动力数量的长期演变趋势。测算结果显示，未来中国人口大概率呈现三个主要趋势：
第一，老龄化加剧。 65岁及以上人口数量到2035年、2050年将分别达到2.9亿人、3.6亿人和4.2亿人，规模相当于当前全球老龄人口数量的34%-49%。
第一，老龄化加剧。 65岁及以上人口数量到2035年、2050年将分别达到2.9亿人、3.6亿人和4.2亿人，规模相当于当前全球老龄人口数量的34%-49%。
第二，劳动供给方面，中期（十年左右）劳动力缺口出现的概率较高。 与此同时，人口的数量红利将持续向人力资本红利转型升级。
第二，劳动供给方面，中期（十年左右）劳动力缺口出现的概率较高。 与此同时，人口的数量红利将持续向人力资本红利转型升级。
第三，人口性别结构特征将延续。 2026年到2050年，男女劳动力比例最高将达到1.10:1，适龄男女比例最高将达到1.14:1。
第三，人口性别结构特征将延续。 2026年到2050年，男女劳动力比例最高将达到1.10:1，适龄男女比例最高将达到1.14:1。
接下来看人口通缩下的AI扩张。在劳动力数量中长期收缩的背景下，AI的价值被凸显出来。最直接的是AI技术对劳动力潜在缺口的补充，这一逻辑与工业机器人的发展逻辑类似。从各国经验看，人口抚养比与工业机器人安装量成正比——老龄化程度越高、劳动力占比越低、劳动力潜在缺口越大，社会对生产活动自动化的需求越高。我们认为类似的规律也会发生在AI身上。
接下来看人口通缩下的AI扩张。在劳动力数量中长期收缩的背景下，AI的价值被凸显出来。最直接的是AI技术对劳动力潜在缺口的补充，这一逻辑与工业机器人的发展逻辑类似。从各国经验看，人口抚养比与工业机器人安装量成正比——老龄化程度越高、劳动力占比越低、劳动力潜在缺口越大，社会对生产活动自动化的需求越高。我们认为类似的规律也会发生在AI身上。
当前AI的短期影响主要表现为涨价。此轮AI产业链的价格通胀传导路径清晰：由技术端AI大模型技术突破与AI Agent应用下的算力缺口发起，由企业端科技巨头资本开支加大带动，向下传导到计算机零部件、原材料等产业链关键领域，最后引起PPI上涨。以上短期影响已被市场普遍观察到。我们尚未观察到的是“生产力的通胀”——中长期来看，AI是一种普适性技术，其扩张将带来各行业生产力提升。
当前AI的短期影响主要表现为涨价。此轮AI产业链的价格通胀传导路径清晰：由技术端AI大模型技术突破与AI Agent应用下的算力缺口发起，由企业端科技巨头资本开支加大带动，向下传导到计算机零部件、原材料等产业链关键领域，最后引起PPI上涨。以上短期影响已被市场普遍观察到。我们尚未观察到的是“生产力的通胀”——中长期来看，AI是一种普适性技术，其扩张将带来各行业生产力提升。
从海外数据看，AI对信息服务业、企业管理、技术服务业和金融保险业的劳动时间节省比例已超过3%。劳动者劳动时间节省的背后是生产率的提高。我们对海外情况进行测算，结果显示，AI目前提升各行业全要素生产率的平均幅度约为2.2%，高于此前学术研究预测的水平，我们可能会更快地观察到AI对经济增长的拉动作用。
从海外数据看，AI对信息服务业、企业管理、技术服务业和金融保险业的劳动时间节省比例已超过3%。劳动者劳动时间节省的背后是生产率的提高。我们对海外情况进行测算，结果显示，AI目前提升各行业全要素生产率的平均幅度约为2.2%，高于此前学术研究预测的水平，我们可能会更快地观察到AI对经济增长的拉动作用。
再看AI和人力的竞合关系。当前AI渗透率已经不低——海外调查显示，近60%的受访者表示使用过AI，超过一半表示每周都会使用。从渗透速度看，AI的应用速度比计算机和互联网快得多。互联网渗透率达到60%花了约7年，计算机花了18年，而从2022年ChatGPT推出到现在，AI达到60%的应用率只花了不到四年。这意味着经历了计算机、互联网、数字时代之后，企业和个人对人工智能的适应时间已大幅缩短。
再看AI和人力的竞合关系。当前AI渗透率已经不低——海外调查显示，近60%的受访者表示使用过AI，超过一半表示每周都会使用。从渗透速度看，AI的应用速度比计算机和互联网快得多。互联网渗透率达到60%花了约7年，计算机花了18年，而从2022年ChatGPT推出到现在，AI达到60%的应用率只花了不到四年。这意味着经历了计算机、互联网、数字时代之后，企业和个人对人工智能的适应时间已大幅缩短。
从美国数据看，ChatGPT出现后的2023-2025年，美国全要素生产率均在增长，AI对经济增长的拉动已经产生，未来会进一步显露。 但当前AI技术的扩散应用存在冷热不均的问题——高技术、高信息化行业的AI渗透率明显高于偏传统行业。信息服务业、金融、技术服务业使用AI的比例超过60%，而公共管理、文娱休闲、住宿餐饮、交通运输等行业AI渗透率还不到30%。
从美国数据看，ChatGPT出现后的2023-2025年，美国全要素生产率均在增长，AI对经济增长的拉动已经产生，未来会进一步显露。 但当前AI技术的扩散应用存在冷热不均的问题——高技术、高信息化行业的AI渗透率明显高于偏传统行业。信息服务业、金融、技术服务业使用AI的比例超过60%，而公共管理、文娱休闲、住宿餐饮、交通运输等行业AI渗透率还不到30%。
AI对劳动力市场的结构冲击已经开始，主要体现在两个方面：第一，各年龄段的雇佣曲线较前期增长趋势产生了一定程度的向下偏离；第二，AI行业暴露度越高、员工越年轻，受到的就业影响越大。从美国数据看，AI对销售、计算机、客服等行业的年轻员工造成了明显的就业冲击，16-24岁年轻人失业率明显提高，而35岁以上有一定工作经验的劳动力失业率保持相对平稳。
AI对劳动力市场的结构冲击已经开始，主要体现在两个方面：第一，各年龄段的雇佣曲线较前期增长趋势产生了一定程度的向下偏离；第二，AI行业暴露度越高、员工越年轻，受到的就业影响越大。从美国数据看，AI对销售、计算机、客服等行业的年轻员工造成了明显的就业冲击，16-24岁年轻人失业率明显提高，而35岁以上有一定工作经验的劳动力失业率保持相对平稳。
关于AI对劳动力的中长期影响，我们可以回溯1870年第二次工业革命（电力革命）之后的经验。 电力革命后的120年，全球劳动力市场出现了一些积极变化：西欧12国（电力革命起源地）总就业人数接近翻番，工作时长接近降了一半，单位GDP增长近10倍，每小时GDP增长近20倍。新技术在短期可能对劳动力市场有波动和冲击，但中长期来看，电力革命在各领域的应用创造了更多生产场景和就业岗位，提高了劳动效率，劳动者劳动时间普遍变短的同时单位报酬还变高了。
关于AI对劳动力的中长期影响，我们可以回溯1870年第二次工业革命（电力革命）之后的经验。 电力革命后的120年，全球劳动力市场出现了一些积极变化：西欧12国（电力革命起源地）总就业人数接近翻番，工作时长接近降了一半，单位GDP增长近10倍，每小时GDP增长近20倍。新技术在短期可能对劳动力市场有波动和冲击，但中长期来看，电力革命在各领域的应用创造了更多生产场景和就业岗位，提高了劳动效率，劳动者劳动时间普遍变短的同时单位报酬还变高了。
当然，此轮AI革命与电力革命存在很大不同。工业革命的自动化机器增强了人类的物理活动能力，而此轮AI技术不仅可替代和增强人类的脑力劳动能力，还可增强已有机器的自动化生产能力，因此带来的就业压力更大。
当然，此轮AI革命与电力革命存在很大不同。工业革命的自动化机器增强了人类的物理活动能力，而此轮AI技术不仅可替代和增强人类的脑力劳动能力，还可增强已有机器的自动化生产能力，因此带来的就业压力更大。
我们认为，AI要完全替代人力，路还很长，有三个原因：
我们认为，AI要完全替代人力，路还很长，有三个原因：
第一，AI对各个行业的渗透存在理论上限。 一些需要频繁与客户、同事进行沟通协调的岗位，或需要与物理世界频繁交互的岗位，从目前技术看仍较难被AI自动化。
第一，AI对各个行业的渗透存在理论上限。 一些需要频繁与客户、同事进行沟通协调的岗位，或需要与物理世界频繁交互的岗位，从目前技术看仍较难被AI自动化。
第二，大量服务业由于行业特性，人力很难被AI替代。 这些服务业可分为三类：一是涉及法律责任划分的行业（律师、会计师、医生等），人工智能尚不具备独立承担法律责任的能力；二是非标教辅行业（创意设计、教育培训、服装定制、会展策划等），客户需求高度个性化，AI难通过固定流程实现自动化量产；三是以人际情绪服务为价值内核的行业（心理咨询、美容美发、线下餐饮服务等），核心价值是人，不易被AI自动化。
第二，大量服务业由于行业特性，人力很难被AI替代。 这些服务业可分为三类：一是涉及法律责任划分的行业（律师、会计师、医生等），人工智能尚不具备独立承担法律责任的能力；二是非标教辅行业（创意设计、教育培训、服装定制、会展策划等），客户需求高度个性化，AI难通过固定流程实现自动化量产；三是以人际情绪服务为价值内核的行业（心理咨询、美容美发、线下餐饮服务等），核心价值是人，不易被AI自动化。
第三，AI的应用离不开人的监督，AI治理未来也会产生新的就业岗位，如算法审计、AI监督等。
第三，AI的应用离不开人的监督，AI治理未来也会产生新的就业岗位，如算法审计、AI监督等。
接下来分析人口收缩与AI发展对国内经济和生产的长远影响。首先，几点基本事实： 高阶机器智能和劳动全自动化在短期内实现仍不明朗，完全自动化技术起点可能出现在2050年左右；人工智能对生产力的短期作用是提升而不是拖累；生成式AI的渗透率及对生产力的提升存在理论上限；学术界对AI提升全要素生产率的幅度争议较大，最低估算约0.11个百分点，较高且接受度较广的研究认为未来十年每年提升约1.2-1.5个百分点，国内最新研究显示提升幅度可能更高。
接下来分析人口收缩与AI发展对国内经济和生产的长远影响。首先，几点基本事实： 高阶机器智能和劳动全自动化在短期内实现仍不明朗，完全自动化技术起点可能出现在2050年左右；人工智能对生产力的短期作用是提升而不是拖累；生成式AI的渗透率及对生产力的提升存在理论上限；学术界对AI提升全要素生产率的幅度争议较大，最低估算约0.11个百分点，较高且接受度较广的研究认为未来十年每年提升约1.2-1.5个百分点，国内最新研究显示提升幅度可能更高。
我们测算了人口通缩和AI通胀对经济表现的影响，采用柯布-道格拉斯生产函数，将经济增长拆分为劳动力要素和全要素生产率的增长贡献。劳动力要素演进采用上文测算结果，全要素生产率方面，我们设定了算力筑基期、行业渗透期、稳态红利期三个发展阶段，并做了三种情景假设。中性假设下，全要素生产率提升幅度最高为1.0个百分点；乐观情景下（算力瓶颈顺利突破、AI与行业全面融合），提升幅度最高可达1.5个百分点；悲观情景下（AI与行业渗透融合遭遇瓶颈），提升幅度最高仅0.6个百分点。
我们测算了人口通缩和AI通胀对经济表现的影响，采用柯布-道格拉斯生产函数，将经济增长拆分为劳动力要素和全要素生产率的增长贡献。劳动力要素演进采用上文测算结果，全要素生产率方面，我们设定了算力筑基期、行业渗透期、稳态红利期三个发展阶段，并做了三种情景假设。中性假设下，全要素生产率提升幅度最高为1.0个百分点；乐观情景下（算力瓶颈顺利突破、AI与行业全面融合），提升幅度最高可达1.5个百分点；悲观情景下（AI与行业渗透融合遭遇瓶颈），提升幅度最高仅0.6个百分点。
测算结果如下： 第一，在经济增长方面，三种情景下AI均可缓解人口通缩对经济增速的负面影响，乐观情景下AI可完全抵消人口通缩的负面影响。第二，实际利率方面，若不考虑AI应用，人口通缩是低利率的中长期驱动因素之一；乐观情景下，AI将抬升实际利率中枢，2026-2050年实际利率走势先走高后持平、末端走低。第三，人均劳动生产率方面，受资本劳动比和全要素生产率上升双重因素带动，2030年之后将出现明显上行；以2025年为基准，到2050年劳动生产率在三种情景下分别提升1.2倍到1.3倍左右。
测算结果如下： 第一，在经济增长方面，三种情景下AI均可缓解人口通缩对经济增速的负面影响，乐观情景下AI可完全抵消人口通缩的负面影响。第二，实际利率方面，若不考虑AI应用，人口通缩是低利率的中长期驱动因素之一；乐观情景下，AI将抬升实际利率中枢，2026-2050年实际利率走势先走高后持平、末端走低。第三，人均劳动生产率方面，受资本劳动比和全要素生产率上升双重因素带动，2030年之后将出现明显上行；以2025年为基准，到2050年劳动生产率在三种情景下分别提升1.2倍到1.3倍左右。
总的来说，AI投入不仅是科技行业的竞争，更是对中长期经济增长的潜在支撑。
总的来说，AI投入不仅是科技行业的竞争，更是对中长期经济增长的潜在支撑。
最后是政策启示与投资影响。当前政策应有两个重点考虑：一是尽可能发挥AI的生产率提升效应，打破AI行业渗透率的理论上限，通过政策引导推进传统行业关键任务的自动化和增强改造；二是在风险应对方面，积极应对AI对劳动力市场的结构性冲击，特别是对年轻人的就业支持。
最后是政策启示与投资影响。当前政策应有两个重点考虑：一是尽可能发挥AI的生产率提升效应，打破AI行业渗透率的理论上限，通过政策引导推进传统行业关键任务的自动化和增强改造；二是在风险应对方面，积极应对AI对劳动力市场的结构性冲击，特别是对年轻人的就业支持。
投资方面，除传统AI基建产业链外，还有四条主线值得关注：
投资方面，除传统AI基建产业链外，还有四条主线值得关注：
第一，AI高暴露与高生产率转化的行业。 数据已表明，AI对信息服务、金融技术服务和企业管理等行业的劳动时间节省和全要素生产率提升幅度最为显著，这些高信息化、高技术行业最有望率先通过AI节省劳动时间、提升单位劳动力边际产出，转化为企业的盈利弹性。
第一，AI高暴露与高生产率转化的行业。 数据已表明，AI对信息服务、金融技术服务和企业管理等行业的劳动时间节省和全要素生产率提升幅度最为显著，这些高信息化、高技术行业最有望率先通过AI节省劳动时间、提升单位劳动力边际产出，转化为企业的盈利弹性。
第二，应对中长期劳动力供需拐点的重点行业。 随着中国劳动力在2035-2040年进入供需拐点，制造业自动化、工业智能机器人以及能够实现岗位多任务替代的AI解决方案，具有长期投资价值。
第二，应对中长期劳动力供需拐点的重点行业。 随着中国劳动力在2035-2040年进入供需拐点，制造业自动化、工业智能机器人以及能够实现岗位多任务替代的AI解决方案，具有长期投资价值。
第三，老龄化领域重点新增需求方向。 如智慧健康、养老机器人、智能护理、智慧医疗等赛道，随着老龄化程度加深与劳动力缺口逐步显现，具有长期配置价值。
第三，老龄化领域重点新增需求方向。 如智慧健康、养老机器人、智能护理、智慧医疗等赛道，随着老龄化程度加深与劳动力缺口逐步显现，具有长期配置价值。
第四，人力密集型行业利用AI实现生产流程外包、资本投入的成本分摊和效率提升。 可重点关注硅基与碳基结合较好的领域，如AI+医疗、AI+制药、AI+营销、AI+影视音乐、AI微短剧、AI动漫、AI游戏、智能办公和数据服务等。
第四，人力密集型行业利用AI实现生产流程外包、资本投入的成本分摊和效率提升。 可重点关注硅基与碳基结合较好的领域，如AI+医疗、AI+制药、AI+营销、AI+影视音乐、AI微短剧、AI动漫、AI游戏、智能办公和数据服务等。
以上就是我们今天的汇报内容，谢谢各位投资者。感谢大家参加本次会议，会议到此结束，祝大家生活愉快，再见。
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