沈艷：美國AI困局的三重警示

沈艷資料圖。本文來源：北大國發院、中新經緯

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沈艷：美國AI困局的三重警示

《華爾街日報》科技新聞簡報(Tech News Briefing)在近期的深度專題討論整理與分析中研判發現：美國人工智能技術發展演進正從資本狂熱期進入競爭深化與結構性調整階段。一方面，技術迭代與資本投入呈指數級增長，競爭格局趨于多元化；另一方面，技術應用尚未廣泛兌現經濟效益，但其對生產力、就業市場與能源基礎設施的沖擊已開始顯現，可能引發深層次的社會經濟結構調整。

盡管資本投入熱度不減，但市場開始警惕效益兌現與泡沫風險

近期咨詢公司Teneo對350多家上市公司CEO的調查顯示：超過三分之二的CEO(首席執行官)計劃在下一年度增加AI支出，但這種“加倍下注”的態勢并不能平息日益增長的投資者質疑。例如，2025年夏，MIT一份研究報告指出，高達95%的企業AI試點項目未能成功；又如，2025年秋，科技巨頭間(涉及OpenAI、英偉達、AMD、甲骨文、微軟等)復雜的循環資本交易，加劇了市場對于資本過度集中、脫離實際產出的擔憂。事實上，市場正在從對技術的單純信仰，轉向更苛刻地審視其投資回報率(ROI)與規模化盈利能力。

技術競爭格局劇變，核心基礎設施成為戰略制高點

技術領導力格局正經歷劇烈洗牌。OpenAI的領導地位曾無可爭議，但近期已被谷歌Gemini等競爭對手的強勁表現動搖。與此同時，在芯片(GPU)等底層基礎設施方面，谷歌等巨頭正試圖打破英偉達的壟斷。企業客戶正從依賴單一供應商轉向采用多元化的模型組合，這預示著前沿模型市場將進入一個更具競爭性的“戰國時代”。

能源已取代資本或人才，成為制約AI算力擴張的最緊約束。國際能源署(IEA)及電力研究協會根據最新數據分析指出：美國人工智能發展帶來的電力需求激增已成為國家能源系統的重大挑戰，2024年美國數據中心的年耗電量占全國總用電量的4%，一個典型的AI專用超大規模數據中心年耗電量相當于10萬戶美國家庭的年用電總量，而目前在建的大型AI數據中心項目預計耗電量將達到現有典型中心的20倍。按IEA預測，至2030年美國數據中心總耗電量將為2024年的133%，這對美國老舊的電網構成了嚴峻挑戰。中國在電力容量上的相對優勢，與美國電網的發展現狀形成鮮明對比，也加劇了美方在AI相關競爭中的憂慮。未來美國AI產業發展的關鍵因素，將圍繞核能(如微軟重啟三英里島核電站)、地熱等新能源的投資，以及政策支持的效果。

AI對勞動力市場的沖擊凸顯，結構性失業風險抬升

AI對就業的影響已進入實質性“崗位替代”期。亞馬遜CEO安迪·賈西公開表示AI將導致企業總人力減少，這一表態標志著企業的人才戰略從追求“囤積”轉向“優化”。其影響呈現出兩個危險的結構性特征：一是入門級白領崗位首當其沖面臨失業危機。針對應屆畢業生和初入職場的年輕求職者的職位大幅縮減，可能切斷一代人職業發展的傳統起點，造成長期的人力資本錯配。二是持續裁員可能成為新常態。微觀上，AI技術驅動企業生產率持續提高，導致企業裁員可能不再偶發，而是變為持續的“點滴式”人員優化。

從宏觀角度看，盡管AI可以帶來新增崗位，但這些職位往往要求高度專業化的AI技能，無法完全抵消大量傳統崗位消失的負面影響，導致勞動力市場長期處于不穩定狀態。如果普通勞動者的收入和就業穩定性下降，AI所賦能生產出的商品與服務將面臨需求不足問題，進而反噬經濟增長。

美國AI發展趨勢及其經濟影響的啟示

2026年美國AI發展將處于一個關鍵的十字路口。技術競賽和基礎設施(能源、芯片)建設將繼續高速推進，但美國社會經濟的適應性調整將面臨嚴峻考驗，這些挑戰主要集中在三大領域。一是能源與數字基建領域：要讓AI技術發展能夠兌現預期的盈利，美國必須將升級國家電網、鼓勵能源創新和優化數據中心布局提升至國家戰略競爭力高度。二是勞動力轉型與安全網領域：需要建立大規模、高效的技能重塑體系，并探索適應“持續就業波動”的新型社會保障與收入分配機制。三是防范系統性風險：警惕資本市場因“效益鴻溝”而產生的劇烈波動，并深入研究自動化對總需求可能產生的抑制效應。

即便美國對上述挑戰的關注提升到國家戰略高度，其后續發展仍存在嚴峻挑戰。以能源和數字基建為例，一是“遠水是否能解近渴”。美國老舊電網的擴容速度遠跟不上需求，一些地區的新項目需等待長達7年才能接入電網，運營商已警告“根本沒有新增發電容量滿足需求”。盡管政府試圖加速審批，但電力系統的物理建設周期與AI算力的指數級增長之間存在難以彌合的時間差。二是相應建設帶來的資源和社會公平維度的挑戰。巨大的電力與水資源消耗，不僅對地方生態和碳減排目標構成雙重挑戰，而且這些巨額基礎設施成本正通過電費賬單不成比例地轉嫁給普通家庭和小企業，可能加劇地區不平等。

美國還面臨由激烈的內部政治與社會分裂構成的制度性內耗問題。聯邦政府以限制撥款脅迫各州放松監管的做法可能引發憲法訴訟，加劇聯邦與州的對抗。同時，為追求發展而大幅弱化AI倫理、安全治理及環保標準的做法已引發廣泛批評，并可能使美國在國際治理標準制定中陷入被動。

綜上所述，美國雖展現出強大的戰略意志與資源動員能力，但其國內基礎設施的老化、政治社會的極化以及經濟結構的失衡等深層次矛盾，構成了其贏得這場長期競賽的根本性障礙。

上述對美國人工智能發展趨勢的分析顯示，技術的演進速度可能會遠超社會制度的適應能力。這為我國發展人工智能提供了三點警示：一是警惕資本泡沫與技術神話，需強化AI投資的商業落地與實體經濟融合評估，強調人工智能要能賦能千行百業；二是正視就業沖擊與技能重塑，必須超前布局面向人機協作的職業技能培訓與適配靈活就業的社會政策，人工智能發展要“以人為中心”、不能以產生大量失業為代價；三是超越單一能源視角，須將算力、綠色能源(尤其是核能)與電網升級作為一體化的國家戰略基礎設施來統籌規劃，確保技術革命的可持續動力與社會成本可控。這要求我國在發展AI時，始終以系統思維平衡創新激勵、民生保障與國家安全。■

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