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AI浪潮席卷之下:技术红利如何变成普通人的获得感?

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一年一度的外滩大会在上海召开,AI新经济成为了最受关注的关键词。9月9日,在一场聚焦AI新经济的分论坛上,多位全球经济学者围绕AI如何影响增长、就业、收入与消费展开讨论,不同观点的碰撞也引发了广泛关注。

一个显著的现象是,从展览到议题,外滩大会都在探讨AI如何进入真实的生产和生活,并最终作用于人。

这其实也恰好揭示了当下AI发展中一个越来越值得讨论的问题:面对席卷而来的AI浪潮,为什么一边是AI产业持续升温,另一边不少普通人却还没有明显感受到技术红利带来的收入改善,消费也依然偏谨慎?

换句话说,AI越来越强了,但技术红利究竟要经过什么样的路径,才能真正变成普通人的获得感?


一、AI火了这么久,为什么普通人还没明显感受到红利?

首先,AI基础设施建设的高门槛,决定了早期产业参与者存在一定集中性。

AI发展的核心支撑包括算力、大模型研发和数据资源,这些领域需要持续、大规模的资本投入和技术积累,当前主要由具备技术实力和资源优势的企业推动。与传统产业相比,AI更依赖研发能力、计算资源和工程体系,这也提高了中小企业和普通创业者参与前沿竞争的门槛。

这意味着,在AI发展的早期阶段,最先感受到技术红利的,往往还是掌握技术和资源的企业和群体。普通劳动者和消费者真正分享到红利,还要经过产业扩散、场景落地、就业变化和价格传导等多个环节。

其次,AI降本增效带来的价值如何继续传导,决定了AI能不能形成更广泛的经济影响。

当前,企业引入AI的一个重要目的,就是提升效率、降低成本。这个逻辑本身没有问题,但从企业效率提升,到社会整体收入和消费增长,中间并不会自动完成传导。

如果AI带来的效率提升主要停留在企业内部,而没有进一步转化为更便宜的商品、更丰富的服务、更大的市场需求以及新的就业机会,那么普通人自然很难马上感受到变化。

第三,AI创造财富和就业的方式,也与过去工业化时代存在明显不同。

过去的大规模工业化往往伴随着产业扩张和就业增长,一个大型制造企业可以吸纳大量普通劳动者,并在产业发展的过程中培育出庞大的中等收入群体。

但AI产业更依赖算法、算力、数据和高技能人才,本身并不是一个天然大量吸纳就业的行业。更值得关注的是,AI还会重新改造原来的就业结构,很多重复性、流程化、标准化的工作正在率先被改变。

所以问题的关键并不是简单判断“AI会不会让人失业”,而是这轮技术变革能不能在替代旧任务的同时,创造出足够多的新任务、新职业和新收入来源。

如果AI带来的生产率提升不能进一步转化为新的就业、新的收入和新的需求,那么技术再先进,也很难快速形成全社会都能感知到的消费拉动力。

这可能正是今天很多人的真实感受:AI很热,但离自己的钱包似乎还有一段距离。


二、AI创新到底该如何传导向收入和消费?

如果想让AI带来的生产力提升,最后真正变成普通人的收入增长和消费能力,核心还是要把中间这条传导链打通。

现在的问题并不是AI没有创造价值,而是这些价值怎么从企业效率、产业增长,一步步变成就业、收入和消费。

一是企业不能只盯着降本增效,还要用AI创造新的需求。

当前,很多企业引入AI,最直接的目的还是提高效率、降低成本。这个方向本身没有问题,但如果AI最后只是让原来十个人干的活变成五个人干,让一项服务从十分钟缩短到一分钟,那么它带来的更多还是存量效率的提升。

真正更大的经济价值,还是要靠AI去创造过去没有的需求。比如过去因为成本太高做不了的服务,现在能不能通过AI把价格降下来;过去因为效率太低覆盖不到的人群,现在能不能服务到;甚至能不能催生出过去根本不存在的新产品、新服务和新消费场景。

互联网真正改变经济,也不是因为它单纯降低了信息成本,而是后来催生了电商、移动支付、短视频、即时配送等新产业。AI也一样。

只有当AI从一个“省钱工具”变成一个“创造新收入的工具”,产业才会出现真正的增量市场,也才更有可能进一步带动就业和收入增长。


二是劳动者不能一直活在“会不会被AI替代”的焦虑里,而是要真正从AI中受益。

现在大家谈AI和就业,最焦虑和纠结的点常常在哪些岗位会消失、哪些工作会被取代。

但真正重要的,不是有没有岗位发生变化,而是新的、更有价值的岗位能不能出现,普通劳动者能不能顺利进入这些岗位。

很多工作未必是整个岗位被直接替代,而更可能是其中一部分重复、机械、标准化的任务先被AI接过去,人则把更多精力放在判断、沟通、创造和服务上。

所以真正重要的,是让普通人能够更低门槛地学会使用AI,把AI变成自己提高效率的工具,同时降低劳动者转岗和学习新技能的成本。

因为消费说到底和预期有关。如果一个人总是担心岗位会不会消失、明年的收入会不会下降,那么即使AI让社会整体效率提高了,他的第一反应也很可能还是多存一点钱。

只有当越来越多劳动者发现,AI也能够帮助自己提高效率、创造更多价值,甚至带来新的工作机会和收入来源,AI对消费的正向作用才会真正显现。

三是消费者要真正从AI里得到实惠,而不是只看到更炫的技术。

对于普通消费者来说,AI到底有多先进并不是最重要的。

大家真正关心的,还是AI有没有让自己的生活变得更方便、更便宜、更好。比如,看病是不是更方便了,出行是不是更高效了,物流是不是更快了,家政、教育、养老这些服务能不能更便宜。

如果AI带来的效率提升,最终能够体现在商品和服务价格下降、体验改善和供给增加上,那么即使工资没有立刻大幅上涨,普通人的实际购买力也会提高。

说得更直接一点,AI让人更有钱,并不一定只有“工资涨了”这一条路。过去100块钱只能买到一项服务,现在100块钱可以买到两项甚至三项服务,本身也是技术红利。

所以,AI真正进入经济,并不只是企业用了多少模型、节省了多少成本,而是要看它能不能形成一个完整循环:企业效率提高之后创造新的需求,新的需求带来新的就业和收入,同时更低的成本又进一步转化成更便宜、更好的商品和服务。


三、AI怎样才能让社会更美好

前面说了这么多,归根到底还是一个问题:AI已经开始显著改变生产方式了,但怎么才能让这种变化真正带来更广泛的收入改善和消费增长,把我们带向一个更美好的社会?

首先,在个人层面,让AI成为每个人提高生产率的工具。

现在很多人还把AI理解成偶尔查资料、写文案的辅助工具,但真正值得关注的,是AI能不能进入每个人的日常工作。

无论是文案工作、销售分析、车间工艺优化,还是服务业流程梳理,只要AI能够把原来重复、低效率的部分接过去,普通人的单位时间产出就有可能提高。

未来,会不会和AI协同工作,很可能会像过去会不会用电脑、会不会用互联网一样,逐渐变成一种基础能力。

当然,提高生产率并不意味着收入一定自动上涨,但它至少是收入增长的重要基础。

其次,在企业层面,让AI从少数科技企业走向更多产业。

技术红利真正放大的关键,从来都不是技术只在最前沿的公司里有多厉害,而是它能不能被越来越多的行业使用。

如果AI最后只被少数科技企业深度使用,那么它创造的经济影响还是有限。真正决定AI新经济规模的,是制造业、零售业、物流业、医疗服务、餐饮以及大量中小企业能不能真正用起来。

一家传统工厂如果能通过AI减少浪费、优化生产;一家小企业如果能通过AI完成过去请不起专业团队才能完成的事情;一家社区门店如果能利用AI降低运营成本、服务更多消费者,这些变化累积起来,才是真正庞大的经济增量。

当AI不再只是少数大公司的技术能力,而逐渐变成像电脑、互联网一样的基础工具,它的红利才有机会真正向整个经济体系扩散。


第三,在政策和制度层面,让技术红利更顺畅地向就业、收入和消费传导。

技术本身可以提高效率,但技术不会自动决定收入怎么增长、就业怎么变化、消费者能不能真正受益。

一方面,需要保持足够充分的市场竞争,让企业因为AI获得的效率提升,有动力继续转化为更便宜的产品、更好的服务以及更多创新;另一方面,也需要通过职业培训、就业服务和必要的社会保障,降低劳动者面对技术变化时的转型成本。

同时,在医疗、养老、教育、公共服务等和普通人生活密切相关的领域,也可以进一步利用AI提高服务效率、降低供给成本。

这些领域每降低一点成本、提高一点可及性,最后都会直接转化成居民的获得感。

可以说,AI带来的首先是一场生产力革命,但生产力革命并不会天然变成收入革命和消费革命。

从技术进步,到企业效率提升,再到新需求、新就业、收入增长和生活成本下降,中间还有一条很长的传导链条。

而这或许也是今天我们讨论“AI新经济”真正应该关注的问题。

未来衡量AI发展,不能只看模型又强了多少、企业投入了多少、产业估值涨了多少,还应该增加一个更具体的标准:

AI到底有没有让更多普通人拥有更好的工作、更稳定的收入预期,以及更有获得感的生活。

只有当这个答案越来越清晰,AI带来的技术红利,才真正有可能变成每个人都能感受到的经济红利。

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