1. 为什么要把AI和经济放在一起追问
人工智能之所以越来越难只当成技术话题来读，背后是一串数字。国际能源署（IEA）整理称，标普500指数中AI相关企业的市值自2022年以来增加了约12万亿美元。斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）统计，2024年企业的AI投资为2523亿美元。同一份资料显示，民间投资比上一年增长44.5%，并购增长12.1%。可以说，当这么多资金涌入一个领域，人们自然会追问：它在就业与生产率、电力与工资上留下了什么痕迹。
不过，这些数字出自多家机构对不同对象、不同时点的调查。本文先看劳动者在多大程度上暴露于生成式AI，以及实际使用情况如何；接着依次考察投资与工作时间的变化、企业现场的导入与成本、电力与供应链，以及收益和负担如何分配。随后确认韩国银行对韩国经济的模拟推算与制度变化，最后归纳为三点。各节中都尽量把资料本身的说法和笔者的解读分开来写。
2. 国际劳工组织2025年更新版与韩国银行调查：每4名劳动者中有1人暴露，韩国国内63.5%的劳动者在使用
国际劳工组织（ILO）在2025年更新版中指出，全球每4名劳动者中就有1人从事在一定程度上暴露于生成式AI的职业。据说明，这次分析采用了结合人工判断与AI判断的方法，在六位数职业分类层面考察了约3万项任务。平均自动化得分为0.29，略低于2023年的0.30。另一方面，随着语音、图像、视频生成能力提升，媒体与网络相关职业的多项任务自动化得分有所上升。可以说，这一点表明即使平均值几乎不变，各个职业的走向仍可能不同。
在韩国银行的家庭调查中，63.5%的劳动者正在使用生成式AI。即便只限于工作用途，使用率也有51.8%。韩国银行比较称，韩国国内的使用率约为美国的2倍，扩散速度比当年互联网普及时快8倍。把“暴露”这一可能性指标和“使用”这一实际行为指标并排来看，这两项调查值得一起阅读。不过，ILO调查的是全球职业，韩国银行调查的是韩国国内劳动者，两个数字难以直接比较。
3. 斯坦福HAI、IEA与韩国银行：生成式AI投资339亿美元，工作时间缩短3.8%
据斯坦福HAI的数据，2024年生成式AI的民间投资为339亿美元，比2023年增长18.7%，超过2022年的8.5倍。同年美国的AI民间投资为1091亿美元，约为中国（93亿美元）的12倍、英国（45亿美元）的24倍。IEA统计称，全球数据中心投资自2022年以来几乎翻倍，2024年达到5000亿美元。不过，IEA的数据中心投资额中有多少用于AI，仅凭这份资料无法确认。
投资给工作时间带来了什么变化，可以从韩国银行的调查中略见一斑。调查显示，使用生成式AI后工作时间平均减少3.8%，按每周工作40小时计算相当于1.5小时。由此带来的潜在生产率提升效果被估算为1.0%。工作时间减少的效果在资历较短的劳动者身上更明显，韩国银行将此解读为缩小熟练度差距的“拉平效应”。既然用了“潜在”这一表述，那么减少的时间实际上让产出增加了多少，稳妥的读法是仍视为推算阶段。
4. 斯坦福HAI、韩国银行与KDI：组织AI使用率78%，物理AI暴露11%，可自动化岗位38.8%
在斯坦福HAI的资料中，回答所在组织正在使用AI的受访者比例从2023年的55%跃升至2024年的78%。在服务运营中使用AI的组织里，49%的受访者报告了成本下降，供应链管理为43%，软件工程为41%。但报告成本下降的受访者中，大多数表示降幅不足10%。从这项调查可以看出，使用AI的组织迅速增加，但成本下降的幅度目前还不大。
也有与机器一起工作的领域。据斯坦福HAI的数据，2023年中国安装了27万6300台工业机器人，是日本的6倍、美国的7.3倍。韩国银行预计，与自主机器人一起工作、即暴露于物理AI的劳动者比重目前为11%，今后将增至27%。按KDI的分析，以2023年为准，韩国国内38.8%的岗位在技术上可以把70%以上的工作自动化。由于附带“在技术上”这一条件，把这个数字直接读作实际会被替代的岗位规模需要谨慎。
5. IEA的2024年数据中心用电415TWh与KDI的韩国企业AI导入率2.3%
据IEA的数据，2024年数据中心用电415TWh，约占全球电力消费的1.5%。2017年以来数据中心的电力消费每年平均增长约12%，增速是整体电力消费的4倍多。斯坦福HAI的资料中还提到，微软为确保AI所需电力，宣布了一项16亿美元规模的合同，用于重启三里岛核反应堆。IEA整理称，以AI为核心的数据中心，其资本密集度比铝冶炼厂高10倍；目前全球精炼镓供应约99%由中国占据。这份资料让人看到，AI经济还与电力和材料供应这类物理条件交织在一起。
韩国企业现场的导入数字则大不相同。KDI引用的信息化统计调查显示，截至2021年底，10人以上民营企业的AI导入率为2.7%。若只看250人以上的大企业，导入率约达20%。2023年9月底KDI对韩国800家企业的问卷调查结果也偏低，导入率为2.3%。可以说，全球投资动向与韩国企业整体的导入之间存在距离，并且企业规模不同差异很大。
6. JRC与KDI：欧盟生成式AI活动占7%，教师暴露度高于其他职业的90%，负面影响集中于青年群体
欧盟委员会联合研究中心（JRC）指出，欧盟在全球生成式AI活动中占7%，位列第三，中国为60%，美国为12%。欧洲贡献了生成式AI研究论文的21%，居世界第二，2023年超过3000篇。相反，欧盟的专利申请仅占全球的2%。从这些数字看，可以说研究成果与专利申请这两个指标并不一定朝同一方向变动。
JRC的资料中也有关于教育与公平性的内容。在JRC的研究中，教师的AI暴露度高于其他职业的90%。此外，对用于金融决策的AI模型进行实验后发现，出现了约4%有利于男性的性别偏见。这些案例表明，在课堂、金融柜台这类直接面对人的领域，也有必要审视AI的经济影响。
在KDI的分析中，即使地区的AI影响率上升，对是否从事工资性就业的整体情况没有影响，但劳动者工资、尤其是女性平均工资被推算为有所下降。按职业类别看，以信息通信专业人员和技术职为主的专业职就业增加，服务及简单劳务职就业减少。对就业和工资的负面影响集中在男性30~44岁、女性15~29岁等青年群体以及专科及以上学历者身上。中老年群体和高中及以下学历者则没有变化，甚至偏正面。这显示出，即使总量看起来相近，不同群体受到影响的方向也可能分化。
7. 韩国银行的模拟推算与人工智能基本法：GDP或可提升4.2~12.6%，2026年1月施行
在韩国银行的模型模拟中，导入AI可使韩国的生产率提高1.1~3.2%，GDP提高4.2~12.6%。不过生产率提升的效果并未在所有企业中均匀出现，而是在大企业和经营年数较长的企业中更为突出。韩国银行引用的2023年IBM调查显示，韩国48%的大企业回答已经导入了AI。韩国银行还指出，截至2024年上半年，韩国约占全球半导体出口的23%。由于IBM调查与KDI问卷的对象和方法不同，48%与2.3%难以直接比较。
劳动者一侧的数字也要一并来看。韩国银行给出的数据是：韩国劳动者中可能从AI导入中受益的比例为24%，可能受到较大负面影响的比例为27%。在韩国银行的调查中，48.1%的劳动者回答AI会给社会带来正面影响，认为负面的回答为17.5%。32.3%的劳动者表示愿意参与AI技术发展基金，若按他们的支付意愿计算，5年间可筹集约38万亿韩元。
在制度层面，相关法律已经出台。据法制处国家法令信息中心，《关于人工智能发展与可信基础建设等的基本法》于2025年1月21日以法律第20676号制定，施行日期定为2026年1月22日。该法的具体条款会对投资或就业产生什么影响，仅凭本文所用资料无法确认。
8. 把数字叠在一起看，剩下的三点
第一，可以认为投资规模与现场可确认的效果之间存在差距。市值增加约12万亿美元、企业AI投资2523亿美元，都是很大的数字。相反，报告成本下降的组织大多降幅不足10%，韩国银行估算的潜在生产率提升效果为1.0%。在KDI的问卷中，韩国企业的导入率为2.3%。因此可以解读为，仅凭投资额来判断整体经济的变化还为时过早。
第二，影响看来并不是均匀分布的。在韩国银行的分析中，生产率效果在大企业和经营年数较长的企业中更突出。在KDI的分析中，负面影响出现在青年群体和专科及以上学历者身上，女性平均工资则被推算为下降。与此同时，韩国银行把资历较短的劳动者工作时间减少更多解读为拉平效应。可以归纳为：即使是同一项技术，根据所看的指标不同，既能看到差距扩大的一面，也能看到差距缩小的一面。
第三，韩国的条件似乎同时包含机会与课题。韩国银行介绍，韩国在AI准备度指数中被评为165个国家中的第15位。此外还推算，在老龄化推进的背景下，如果不导入AI，2023~2050年韩国GDP将减少16.5%。这些数字依赖模型和假设，属于推算，因此更适合当作有条件的计算来读，而不是当作已定的预测。把投资与导入、分配与制度放在一起考察，或许可以成为理解AI与经济的起点。
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