AI如何席卷美国经济：一图看懂

美国经济正呈现出两极分化的态势：一边是蓬勃发展的 AI 经济，另一边则是表现平平的 消费经济。AI 相关公司主导了股市的增长，其收入增速远超其他行业。这场繁荣由芯片、数据中心和电力等昂贵的基础设施驱动，主要由大型科技公司利用其巨额利润进行投资。尽管 AI 尚未显著提升整体生产力，但其工具的普及速度惊人，并在特定领域展现出效率提升的潜力。然而，也有研究指出，AI 对生产力的实际提升可能被高估了。

一个经济，两种速度

美国经济已经分裂。如果没有 AI 领域的支出，美国的经济增长将微不足道。

• 股市表现： 过去两年中，约 60% 的股市增长 来自于微软、英伟达和 Meta 等 AI 相关公司。
• 企业收入： 在 Stripe 平台上，自称为“AI 公司”的企业在收入增长方面遥遥领先，远远超过任何其他类型的公司。

无论是下一次工业革命还是下一个大泡沫，AI 经济都已经到来。我们正生活在其中。

AI 繁荣的核心驱动力

AI 的发展依赖于一些简单的要素，而这些要素都极其昂贵。

• 核心硬件：
  • 计算机芯片
  • 数据中心的服务器机架
  • 巨大的电力消耗
  • 网络和冷却系统

在过去六个月里，四家在 AI 领域投资最多的公司——Meta、谷歌、微软和亚马逊——在这些硬件上的花费高达 1000 亿至 2000 亿美元。这可能是自计算机时代或铁路时代以来最大的技术基础设施建设项目。

钱从哪里来？

今天的 AI 基础设施热潮，得益于顶尖科技公司前所未有的巨额利润。

“它们正在创造前所未有的自由现金流，”摩根大通的 Michael Cembalest 指出，“它们赚了数不清的钱，这就是为什么它们有能力每年投入数千亿美元用于 AI 相关的研发和基础设施。”

这些公司现有的业务模式（如 Meta 的广告和谷歌的搜索广告）本身就是强大的印钞机，为投资下一代技术提供了充足的资金。

AI 的普及程度如何？

根据一些数据，生成式 AI 工具的普及速度几乎超过了历史上任何技术。

• 采纳速度： 圣路易斯联储估计，生成式 AI 的普及速度大约是 互联网的两倍。
• 行业渗透： 超过 50% 的信息服务和管理领域的员工 已经在工作中使用 AI。这项技术在拥有大学学历的人群中也更为流行。
• 教育领域： 一项盖洛普调查显示，大约 60% 的小学教师使用 AI 来备课、审查材料或处理行政工作。经常使用者表示，每周可节省 6 小时。

生产力提升了吗？一个悬而未决的问题

关于 AI 是否真正提高了生产效率，目前存在相互矛盾的证据。

乐观的迹象

• 特定行业： 在呼叫中心这类重复性工作较多的领域，AI 已被证明可以提高生产力。
• 任务自动化： AI 模型能够完成的任务时长正在迅速增加。一项研究发现，AI 代理能够处理的任务长度 每 7 个月就会翻一番，从简单的搜索发展到耗时近一小时的编码任务。

需要警惕的现实

一项研究发现，经验丰富的开发人员在使用 AI 助手后，声称自己的生产力提高了 20%。但独立评估者的结论恰恰相反：使用 AI 实际上使任务完成时间 增加了约 20%。

这提醒我们，对于 AI 将立即取代数千万白领工作的说法，应保持谨慎。此外，学术写作中“delves”（深入研究）等词汇的使用量在 2024 年暴增 2700%，这暗示约七分之一的学术摘要可能经过了 AI 的处理，这反映了其影响的广度，但也可能暗示了某种形式的依赖或内容同质化。