国务院报告：AI将引发永久失业，警示三大脱钩风险。

2026年初，国务院发展研究中心相关负责人的一篇长文，深度剖析了AI时代的特殊性与潜在挑战。全文虽专业概念密集、篇幅厚重，但核心是解答一个问题：AI时代为何与以往技术变革截然不同？

过去技术发展曲线相对平滑，而AI时代的技术演进难以预判，多数人仍陷入阿马拉定律的误区——高估AI短期影响，低估其长期变革力。混乱背后暗藏机遇，关键在于能否跟上节奏，文章也给出了针对性解法，其价值远超各类商业访谈，更贴合国内实际情况。

AI首先颠覆了“经济发展等同于充分就业”的固有认知，带来了以往未有的三大脱钩。第一是就业与投资的脱钩，即投资增长未必带动就业增加。

以往资本涌向的行业往往会催生大量岗位，工业时代重资产也重人力，互联网时代企业也会通过储备人才创造岗位。但这轮AI热潮呈现重资本、重算力的特征，投资集中在算力中心、能源网络等劳动力需求稀薄的领域。

以美国科技巨头为例，2025年相关投资超4000亿美元，却同步削减现有岗位、缩减毕业生招聘，新增就业远不及减少的岗位，且这一现象发生在企业营收、股价持续增长的背景下。

其他行业谈论AI赋能，核心也多是通过无人化、黑灯工厂等模式替代人力，进一步弱化了投资对就业的拉动作用。

第二是科技进步与人才进步的脱钩，个体努力未必能实现同步成长。过去劳动生产率提升，既依赖宏观技术突破，也依托个体“干中学”的积累，大量受过系统教育的年轻人进入职场后持续提升，形成工程师红利。

但AI替代了大量初级工作，让新人失去了练手积累的场域，高端人才培养失去了基础路径。同时，AI迭代速度也冲击了传统教育模式，部分新增课程刚开设就因技术更新而滞后，教育与实际需求的脱节问题愈发突出。

第三是劳动者工资与生产率提升的脱钩，AI可能锁定工资增长上限。按鲍莫尔式生产率分享机制，高科技进步部门的价值会向教育、餐饮等生产率增长缓慢的部门溢出，带动全社会工资普涨。

但AI的高效降本打破了这一逻辑，科技行业自身就业占比不升反降，部分劳动者被挤向服务业，导致服务业劳动力过剩，工资上涨受阻。更关键的是，AI成本与能源成本强相关，随着能源技术发展，AI部署成本持续下降，人类劳动力价格会被锁定在AI成本之下，即便生产率提升，工资也难以突破这一上限。

AI不仅冲击就业市场，更对以稳定就业为基础的社保体系构成挑战。现代社保体系源于工业化时代，依托两大基石：长期稳定的雇佣关系与收入随生产率同步增长。

社保强调权利与义务对等，待遇水平与缴费历史挂钩，需稳定收入流作为支撑；同时，生产率提升带来收入增长与物资丰盈，能保障每代人以较低缴费供养上一代。

但AI催生了大量零工化、短期化就业，打破了稳定雇佣关系，社保难以精准锚定劳动者贡献与待遇；中等收入群体工资增长受限，也削弱了社保基金的供给能力，这种冲击比老龄化更突发、更难预判。

破局关键在于构建就业友好型AI发展模式。技术本身中性，但其发展路径具有依赖性，初期方向一旦确定，会形成自我强化的体系。

当前AI发展多聚焦于替代人力降本，需警惕资本驱动的“图灵陷阱”，转而推动AI赋能人类、提升生命质量。具体可通过三方面发力：

一是优化税收结构，降低或取消工资税，提高自动化、智能化产品税率，扭转资本对替代人力的偏好；

二是推动企业披露AI发展路线，明确其对就业的影响，引导企业转向赋能型AI应用；

三是提升个体核心能力，培养原认知、批判性思维与跨学科整合能力，适应人机协作模式，同时通过政策补贴鼓励企业雇佣年轻人，拓宽人才成长路径。

AI时代的核心命题，是让技术服务于人类福祉。发展AI不是为了消灭就业，而是创造更有尊严与价值的工作。人类的价值不应被技术替代，工作既是谋生手段，更是自我实现的路径。

坚守这一核心，才能在技术变革中把握主动，走出一条兼顾发展与民生的道路。