Title: China’s AI Leap Forward

標(biāo)題：中國的AI飛躍

由于AI主要通過替代人力和提升工作效率的方式來提高GDP增速，所以未來不但是AI行業(yè)本身聚集的城市可以得到快速發(fā)展，其他受益于AI較大產(chǎn)業(yè)的城市也一樣可以大幅提高發(fā)展速度，而當(dāng)?shù)氐姆康禺a(chǎn)市場也會(huì)顯著受益于城市GDP增速的提高。

譯文：2023年，我們研究了生成式人工智能（AI）對勞動(dòng)力成本節(jié)省、生產(chǎn)力提高和經(jīng)濟(jì)增長的潛在影響。我們的分析表明，如果人工智能得到廣泛采用，最終可以將美國的年GDP提高15%，中國的年GDP提高9%。從那時(shí)起，中國的AI發(fā)展速度比我們的基線假設(shè)要快。例如2023年，中國代表前沿人工智能研究的基礎(chǔ)模型數(shù)量增加到20個(gè)，超過了歐盟和英國的總和15個(gè)（美國109個(gè)）。最近DeepSeek成為美國AI領(lǐng)導(dǎo)者的全球競爭對手，這表明中國AI的采用率和經(jīng)濟(jì)上升空間比我們預(yù)期的要快（圖 2）。

我們更新了AI對中國增長趨勢影響的估計(jì)，納入了更快的采用時(shí)間表和更詳細(xì)的中國勞動(dòng)力狀況。更新后的模型表明，未來幾年中國的潛在增長率將略高（例如2030年的額外增長率為0.2%-0.3%，而之前為0.1%）。

圖 2：DeepSeek用戶數(shù)量比以前的應(yīng)用程序增長得更快

分析：這里首先簡單介紹一下宏觀層面上GDP與房價(jià)的關(guān)系，GDP增速越高越支持房價(jià)上漲，樸素的理解就是經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)房價(jià)越高。而AI的應(yīng)用可以在很大程度上提高勞動(dòng)效率，這樣GDP增速也會(huì)因此而變高。

如上圖2所示，鑒于目前我國AI模型的快速發(fā)展，高盛修正了之前AI對于我國GDP影響程度的估算，比如到2030年AI對GDP的額外推動(dòng)增量為0.2%-0.3%，2024年我國GDP總量為134.9萬億，按照年均4.5%增速來算2030年GDP大概是175.7萬億，年額外推動(dòng)增量可以達(dá)到0.35萬億到0.53萬億。

從全國層面上看似乎這些GDP增量并不算多，但考慮到這些千億級(jí)別的每年額外增量并不是均勻分配的，而是集中分配到受益較多的核心城市中去（原因在后面交代），那么對這些核心城市來說，每年GDP得到的受益就大得多了，特別是長期角度對本地房地產(chǎn)市場的影響也會(huì)非常顯著。

中國詳細(xì)的行業(yè)概況

譯文：在最初上調(diào)2023年AI對勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升作用預(yù)測時(shí)，我們根據(jù)國內(nèi)就業(yè)份額對20個(gè)職業(yè)的任務(wù)級(jí)AI風(fēng)險(xiǎn)敞口進(jìn)行了重新加權(quán)，以估計(jì)生成式AI的整體上升空間。在本次更新中，我們將這些AI暴露指標(biāo)與中國約100個(gè)行業(yè)進(jìn)行了匹配，以估計(jì)采用AI可能帶來的生產(chǎn)力提升。與美國相比，中國勞動(dòng)力市場不太容易受到AI自動(dòng)化的影響，因?yàn)楸┞遁^少的體力密集型工作所占比例較高。例如，雖然農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)僅占美國總就業(yè)人數(shù)19%，但它們占中國所有就業(yè)崗位的50%。相反，金融/保險(xiǎn)和專業(yè)/技術(shù)服務(wù)業(yè)更容易受到人工智能驅(qū)動(dòng)的任務(wù)自動(dòng)化的影響，在美國占總就業(yè)人數(shù)的14%，但在中國不到3%。

圖 3：與美國相比，中國勞動(dòng)力市場更不容易出現(xiàn)AI誘導(dǎo)的任務(wù)自動(dòng)化

分析：這里高盛通過調(diào)查說明了AI為什么對我國GDP的推動(dòng)作用小于美國，主要是因?yàn)槲覈鴱氖麦w力勞動(dòng)的人群數(shù)量龐大（如上圖3所示，占了一半以上），而目前AI在替代體力勞動(dòng)方面的應(yīng)用還有很長的路要走，主要提升的還是腦力勞動(dòng)的效率。

簡單點(diǎn)概括就是AI對高端職業(yè)勞動(dòng)效率的提升作用很大，另一面看也是替代性越強(qiáng)，比如醫(yī)生、律師、工程師、金融、科研這些行業(yè)的效率會(huì)有大幅的提升，但同時(shí)也會(huì)有大量從業(yè)人員被替代掉。正如歷次科技革命所經(jīng)歷的那樣，雖然AI會(huì)對某些行業(yè)的就業(yè)造成短期沖擊，但效率的提升對于GDP的正面效果是顯著大于對就業(yè)的沖擊的。

具體到城市層面，哪些城市獲得的收益最大呢？這要看城市的發(fā)達(dá)程度和城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的行業(yè)分布。首先簡單點(diǎn)說，越是核心城市享受的GDP加速效果越大，這是因?yàn)楹诵某鞘械漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)往往更高端，那么AI應(yīng)用對于經(jīng)濟(jì)效率的提升作用就會(huì)更強(qiáng)大。其次從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上說，有兩種類型的產(chǎn)業(yè)受益會(huì)很大，一種是AI與AI周邊的產(chǎn)業(yè)，比如AI模型開發(fā)行業(yè)、AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)（芯片、PCB、存儲(chǔ)、云計(jì)算、存儲(chǔ)、軟件等）；另一種是受益于AI應(yīng)用的其他行業(yè)（汽車制造、生物醫(yī)藥、機(jī)器人、新材料、電子信息等）。所以以上這些行業(yè)布局較多的城市（其實(shí)就是一二線城市）在AI時(shí)代的經(jīng)濟(jì)增速會(huì)大大加快，這自然也會(huì)帶動(dòng)城市房地產(chǎn)市場的長期繁榮。

AI領(lǐng)導(dǎo)者更快地采用

譯文：在納入人工智能提升的假設(shè)之后，中國的人工智能采用曲線（定義將生成式人工智能納入常規(guī)生產(chǎn)），明顯落后于美國和其他發(fā)達(dá)新興市場。這個(gè)時(shí)間表的采用率在2030年代中后期達(dá)到峰值，這意味著到2030年只有10%-20%的采用率。過去12-18個(gè)月中國人工智能的快速發(fā)展以及最近的DeepSeek突破表明，這一時(shí)間表有很大的上升空間。特別是，中國成為人工智能領(lǐng)導(dǎo)者表明，與主要新興市場相比，中國的采用率可能更快。因此我們上調(diào)了中國人工智能采用率的假設(shè)，以匹配我們對非美國發(fā)達(dá)市場的預(yù)測（該預(yù)測仍比美國的采用率滯后一年，圖 4）。根據(jù)這一假設(shè)，到2030年采用率將超過30%，邊際采用率在2030年代初達(dá)到峰值，并且該技術(shù)在未來15年內(nèi)被完全采用。

圖 4：我們正在更新對中國AI采用的假設(shè)

分析：之前高盛對于我國AI采用率的假設(shè)太保守了，它們預(yù)測到2030年我國AI的采用率只有10%-20%，而事實(shí)上Deepseek的出現(xiàn)表明我國對于新科技的采用速度遠(yuǎn)超高盛的估計(jì)，現(xiàn)在他們預(yù)測到2030年我國AI的采用率將超過30%（如上圖4所示）。

其實(shí)從25年前網(wǎng)絡(luò)革命的例子就可以看出，我國對于新事物應(yīng)用的速度是非?？斓?，記得2001年時(shí)候?qū)幉ň偷教幱芯W(wǎng)吧，我和同學(xué)放學(xué)第一件事就是竄進(jìn)網(wǎng)吧去打紅警和帝國之類的游戲，那時(shí)候離電腦和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入中國也就區(qū)區(qū)幾年。三年后的2004年大學(xué)暑假去旅游，我發(fā)現(xiàn)偏遠(yuǎn)的村里網(wǎng)吧也早就普及了，不同的是我們當(dāng)時(shí)玩的是魔獸世界，而村里還在玩?zhèn)髌妗?/p>

另外還有一點(diǎn)就是大家別覺得2030年采用率30%很低，因?yàn)槲覈淮蟀胧莿趧?dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，AI的可用性并不大，所以30%的采用率基本上已經(jīng)覆蓋了能用的所有行業(yè)?？傊覀€(gè)人對于AI未來在中國的快速普及采用是持非常樂觀的態(tài)度的，所以基于這個(gè)判斷和高盛前面的定量測算，長期來看未來核心城市的房價(jià)上漲空間會(huì)被打開，而且會(huì)繼續(xù)和普通城市拉開差距。

規(guī)模稍小但更前置的增長升級(jí)

譯文：在納入了更詳細(xì)的勞動(dòng)力市場數(shù)據(jù)后，我們將勞動(dòng)生產(chǎn)率的累計(jì)增長預(yù)測下調(diào)至8%（之前為9%），遠(yuǎn)低于美國15%的增幅。盡管全面采用AI后的總體影響略低于我們之前的估計(jì)，但由于圖 4中概述的采用時(shí)間表更快，未來幾年的影響可能會(huì)更加積極。例如，我們現(xiàn)在預(yù)計(jì)人工智能將在未來幾年開始提高中國的潛在增長，到2030年每年將實(shí)現(xiàn)0.2%-0.3%的增長（之前為0.1%的增長，圖 6）。

圖表 6：隨著采用速度的加快，中國的潛在經(jīng)濟(jì)增長將受到更大的推動(dòng)

分析：這一塊前面已經(jīng)做過分析，這里高盛給出的圖6可以看的更加直觀些，深藍(lán)色表示標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下AI對GDP的加速作用，灰色代表AI快速普及狀態(tài)，而淺藍(lán)色代表高盛之前的測算（慢速普及狀態(tài)）。

在這里我個(gè)人覺得以后的走勢可能是偏向于灰色的AI快速普及狀態(tài)，可以看出快速普及狀態(tài)下AI對于GDP的增量貢獻(xiàn)在2033年達(dá)到0.45%的最高水平（中間每年的增加速度也不低），這對于GDP來說算是一個(gè)比較大的增益BUFF，當(dāng)然對一二線城市的房地產(chǎn)市場來說也是影響拐點(diǎn)來臨時(shí)間點(diǎn)的重要長期因素。

預(yù)計(jì)2025-2027年人工智能相關(guān)支出將強(qiáng)勁增長

譯文：包括最近的DeepSeek R1在內(nèi)的自主開發(fā)模型的推出展示了中國公司不斷提高性能的能力，同時(shí)降低訓(xùn)練/推理成本和計(jì)算能力要求。在我們分析師看來，這應(yīng)該會(huì)繼續(xù)推動(dòng)更高的資本支出和投資，以在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)（包括半導(dǎo)體、數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)、軟件和電信）中爭奪AI代理和應(yīng)用程序。預(yù)計(jì)字節(jié)跳動(dòng)、百度、阿里巴巴和騰訊 （BBAT） 這些中國最大的AI模型構(gòu)建公司的總資本支出將在2025年增長38%。

使用上市公司數(shù)據(jù)，我們將上市公司分為科技行業(yè)和非科技行業(yè)。請注意，我們在這里使用了相對寬泛的科技定義。隨著科技公司建立AI基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)和應(yīng)用程序，未來幾年與AI相關(guān)的支出應(yīng)該會(huì)急劇增加。這種模式類似于美國已經(jīng)在進(jìn)行的人工智能投資周期。隨著AI應(yīng)用的開發(fā)和成熟，非技術(shù)部門可能會(huì)增加支出，以便在這個(gè)十年的晚些時(shí)候?qū)I服務(wù)納入常規(guī)生產(chǎn)。總的來說，我們預(yù)計(jì)未來幾年中國人工智能相關(guān)總支出將上升到接近年度GDP的1%（圖 7）。

圖表 7：未來幾年人工智能相關(guān)支出可能接近年度GDP的1%

分析：上圖7是高盛對于AI基礎(chǔ)設(shè)施投資的預(yù)測，其中分為AI技術(shù)公司和非技術(shù)公司兩類，那么首先投資的肯定是技術(shù)類公司，然后等AI技術(shù)相對成熟了，才會(huì)在各領(lǐng)域鋪開應(yīng)用，這時(shí)候再根據(jù)應(yīng)用的實(shí)際情況進(jìn)行非技術(shù)領(lǐng)域的投資。

從這個(gè)角度上看，2025年-2027年間技術(shù)類公司（BBAT型公司）所在城市的GDP和房地產(chǎn)受益會(huì)大點(diǎn)，典型的就是杭州前段時(shí)間的搶房情況。而在2028年開始AI應(yīng)用普及的其他非技術(shù)領(lǐng)域的投資比例會(huì)增大，就比如汽車制造、生物醫(yī)藥、機(jī)器人、新材料、電子信息等行業(yè)聚集城市的GDP和房地產(chǎn)受益會(huì)大點(diǎn)，而這些前沿行業(yè)基本集中在一二線城市。

勞動(dòng)力替代需要謹(jǐn)慎管理

譯文：雖然人工智能在經(jīng)濟(jì)中的廣泛采用有可能減少勞動(dòng)力投入，從而顯著提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，但鑒于目前勞動(dòng)力市場疲軟和持續(xù)的通貨緊縮壓力，中國需要謹(jǐn)慎管理其步伐。在房地產(chǎn)市場低迷、嚴(yán)控地方政府隱性債務(wù)的努力以及金融業(yè)的監(jiān)管收緊的情況下，房地產(chǎn)行業(yè)、公務(wù)員和金融部門都有工作崗位流失。青年失業(yè)率保持在15%以上，PPI通貨緊縮已持續(xù)28個(gè)月。在過去的幾年里，每年有超過1000萬學(xué)生從大學(xué)畢業(yè)，對勞動(dòng)力市場和工資造成了相當(dāng)大的壓力。在這種環(huán)境下，AI的采用雖然可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，但同時(shí)也會(huì)減少工作崗位供應(yīng)量，加劇通縮，削弱信心。

另一方面，未來幾十年中國的人口老齡化速度將比其他主要經(jīng)濟(jì)體更快。根據(jù)聯(lián)合國的預(yù)測，未來25年中國的勞動(dòng)年齡人口（15-64 歲）可能會(huì)萎縮25%，人工智能和機(jī)器人為老齡化提供了解決辦法：短期內(nèi)，AI發(fā)展的競爭可能會(huì)適度促進(jìn)科技行業(yè)的就業(yè)，而缺乏成熟的AI應(yīng)用意味著非科技行業(yè)的就業(yè)流失率極低。幾年后，隨著AI準(zhǔn)備好大規(guī)模采用，科技和非科技行業(yè)的失業(yè)工人人數(shù)可能會(huì)激增。以前的生產(chǎn)力提升技術(shù)周期表明，失業(yè)工人可能需要幾年時(shí)間才能在其他部門找到工作。因此，在勞動(dòng)力市場適應(yīng)AI采用的最后階段就業(yè)會(huì)再次增長（圖 8）。

圖表 8：勞動(dòng)力市場適應(yīng)AI采用的可能三個(gè)階段

分析：這里高盛從短期和長期兩個(gè)角度分析了AI對于經(jīng)濟(jì)的作用，從短期角度上看，鑒于目前處于通縮周期且就業(yè)市場疲軟，AI的大規(guī)模采用會(huì)加劇這兩種情況。而從長期角度上看AI可以彌補(bǔ)未來我國總?cè)丝谙陆祹淼牧觿?，因?yàn)锳I可以大大提高人均單位的產(chǎn)出效率，簡單說在AI加持下以后一個(gè)人可以當(dāng)兩個(gè)人來用。

上圖8是高盛關(guān)于AI采用對勞動(dòng)力市場影響的預(yù)測圖，可以看出從2026年開始AI對于非科技行業(yè)的就業(yè)就開始出現(xiàn)了替代的作用，這種替代帶來的失業(yè)會(huì)在2030年前后達(dá)到頂峰，而這些失業(yè)人員一般會(huì)在失業(yè)的3年以后才重新找到合適的工作。失業(yè)后再就業(yè)的過程對于房地產(chǎn)市場無疑是較大的中短期打擊，所以在AI實(shí)際應(yīng)用的非科技行業(yè)布局較多的城市，其房地產(chǎn)短期可能面臨較大的下跌壓力。

譯文：AI開發(fā)、AI采用和工作崗位流失的未來路徑仍然高度不確定，就像DeepSeek出現(xiàn)的速度一樣，技術(shù)突破的路徑不可預(yù)測。因此我們沒有改變對中國的實(shí)際GDP增長預(yù)測。我們基于最新信息更新的模型表明，相對于我們之前的估計(jì)，中國的中期潛在增長有一定的上行空間。此外DeepSeek的出現(xiàn)和成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的競爭可能會(huì)導(dǎo)致中國的AI投資周期更加提前。綜上所述，這意味著未來十年中國的年增長率將提高約0.2%，未來幾年主要由更前置的AI投資周期驅(qū)動(dòng)，而未來幾年則受到隨著AI采用的勢頭增強(qiáng)而勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高的推動(dòng)。

分析：由于AI未來的實(shí)際應(yīng)用路徑目前并不確定，所以以上的具體行業(yè)只是推測。但可以確定的有兩點(diǎn)，第一在宏觀層面上，AI會(huì)對未來GDP有顯著的增速效果，這將支持房地產(chǎn)繁榮。第二在中觀層面上，受益于AI的城市僅限于知識(shí)密集型行業(yè)扎堆的一二線城市，這些城市的房地產(chǎn)長期看更具價(jià)值，但短期受到失業(yè)后再就業(yè)的因素的擾動(dòng)，房價(jià)將顯著承壓。