人工通用智能（AGI）的崛起正以前所未有的速度改变全球经济结构。2025年，OpenAI首席执行官Sam Altman曾预测，最早的AI代理将“加入劳动力市场”，并显著提升企业产出。紧接着，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）更大胆地预估，在未来五年内，AI或将取代约50%的入门级白领岗位，引发10%到20%的失业率激增。这些言论尽管激进，却得到了投资界、金融机构以及宏观经济预测者的广泛认可，大家普遍相信AI带来的经济冲击将既深远又迅速。如今，AGI经济似乎正比人们预想的更快到来，中国等国家的应对策略与未来布局也成为全球关注的焦点。AGI经济的快速到来背后，是资本、劳动力市场和政策三大因素共同推动的结果。
以Nvidia为例，其高端芯片需求爆棚，最新季度营收高达1480亿美元，同比增长86%，单次最前沿模型的训练成本已达数亿美元。与此同时，微软、谷歌、Meta等巨头在2024年投下约2000亿美元于AI及数据中心的资本开支。劳动力端，领先的模型已能够通过律师资格考试、起草合同甚至编写代码，企业试图用AI替代人力的趋势日益明显。早期的部署数据显示，结合大型语言模型的辅助工具能提升员工30%至40%的生产力。政策环境也相对宽松，欧盟的AI法案更多聚焦于透明度与责任归属，而美国在2025年初撤销了先前的AI管控政策，中国则通过加速自主芯片和AI技术发展，以规避国际出口限制。综合以上因素，AGI的广泛且迅速应用几乎成为必然趋势。
就未来五年内全球经济来看，假设从2027年起AGI每年提升全球生产力一个百分点，到2030年，全球经济将富裕约6%。这一数字相当于6万亿美元的经济增量。然而，入门级白领岗位或将缩水约30%，部分失业者选择提前退休，另一些则流向传统服务业或崭新的“元工作”（meta-work）岗位。美国的失业率可能会升至高单位数，而欧洲部分国家甚至可能逼近两位数。薪资分化趋势明显，顶层收入者可能上涨15%，中间阶层薪资持平，下层薪资则有下降压力。国际贸易结构也将随之重塑。
能源和芯片资源丰富的国家，例如美国、台湾和海湾国家，将在出口贸易中占据优势。传统制造业出口国如越南，将面临本地自动化和机器人技术兴起带来的挑战。服务业出口国，包括印度、菲律宾和讲英语的非洲地区，则能够通过廉价租用模型和AI赋能服务赢得市场份额。通货膨胀呈现两面性：数字认知成本几近归零，但电力、数据中心用地和GPU所需稀有金属价格依然高昂。大城市因聚集创新人与资源，经济活动仍将持续集中，消费者价格指数因此变得复杂且难以解读。当前的趋势极有可能将全球经济推向“寡头繁荣”局面，即快速获取AI带来的红利，但收益高度集中，社会和政治反弹隐忧加剧。
这种局面的关键变量首先在于计算资源的集中度。AI训练费用随着模型能力指数级增长，仅OpenAI在最新Stargate项目上的支出即达数十亿美元。人才向资金密集的AI聚集区流动，Meta为高级AI工程师提供数千万薪酬，而入门岗位招聘则收紧。缺乏有效监管和开放源代码对抗，这将导致技术和经济权力高度垄断。其次，能源供应构成另一关键制约。国际能源署预测，到2030年全球数据中心电力需求将翻倍，达到日本目前使用水平。
电力廉价且清洁的地区，将成为数据中心和AI集群的首选落脚地，从而在全球经济中占据优势。如果电网升级缓慢，AI普及受阻，经济利益则会进一步集中。第三，人的角色在未来AGI经济中依然重要。尽管AGI能够完成大量认知任务，但仍需人类提供目标设定、数据准备以及系统监管等“元工作”。新兴岗位如模型管理者、提示设计师和内容审核员将出现，尽管初期看似繁杂低端，但正如早期IT部门，是未来产业发展的种子。教育体系和灵活劳动力平台若能快速培养这些岗位，将促进收益更广泛地分布。
经济学家泰勒·科恩提出边际改革思路，聚焦于当前可能推动的制度创新。在扩散资本所有权方面，给予公众通过数据分红信托、主权财富基金等渠道分享AI红利，可避免利益集中。类似好莱坞影业的版权残余制度，AI模型残值的划分未来具备借鉴价值。针对技能培训，倡议对AI企业征收微型计算税，设立全民终身学习账户，促使失业员工迅速转型成为元工作的专家。能源方面，可制定数据中心建设许可与低碳能源扩产挂钩的政策，保障能源持续供应，从而保持地理经济多元化发展。面对现实挑战，包括潜在的利率上升抑制资本开支、AI技术迭代瓶颈、开源项目落后于闭源实验室等，以上改革路径虽非无成本，但在现行政治环境下具有可操作性，能够将寡头繁荣转变为共享繁荣。
有人担忧AGI若取代所有认知劳动，人类将无立足之地。然而历史经验表明，输入成本大幅下降往往催生新的下游产业，如电力催生铝冶炼和核磁共振成像设备。未来，廉价认知将推动个性化教育、自动化药物设计、社区商业智能以及AI监控与管理市场的兴起，这些都已获得风投资本青睐。现实是，传统岗位确实面临被替代的风险，但与之伴随的新型经济补充正在形成，只需制度、规模和资本的支持，而非技术奇迹。无论是否采信Amodei的严峻预测，业界普遍认可的是：接下来几年内，我们将经历一场加速的、剧烈的劳动力市场变革。新兴职业必须迅速崛起以缓冲失业潮，智能基础设施的持续资本投入将成为经济重点。
此次转型的正确应对不是恐慌或放任，而是迅速的制度应变和政策创新。早在1997年，WIRED预见了25年的科技繁荣；如今，AI浪潮或许将带来远超当年的双位数GDP增长。我们应铭记，每一次自动化浪潮纵然带来阵痛，但终将催生更多的新就业和创新机会。普惠AI工具的广泛应用，才是实现良性循环和持续递归繁荣的关键铁律。未来属于那些能够拥抱变革，推动公平资源共享，建设智能经济生态系统的国家和社会。中国凭借其庞大市场、技术积累和政策灵活性，拥有在AGI经济中抢占先机的绝佳条件。
唯有抓紧培养新型劳动力、扩展数据与计算资源、推动绿色能源配套建设，才能确保在这场全球智能竞赛中立于不败之地。AGI经济正加速来到，我们必须正视挑战，同时拥抱未来机遇。对政策制定者、企业家和普通劳动者来说，关键在于适应、学习和创新，让技术红利惠及更广泛的人群，开启一个更加繁荣、公平的智能新时代。
