AI生产率与宏观新范式： AI的供给冲击将如何重塑通胀、就业与收入分配，宏观政策评估框架是否需要更新？
生成式AI正以低边际成本扩张至编码、内容与服务生产环节，呈现广泛的供给侧冲击迹象；同时，数据与算法成为新型要素，改变生产率测度与价格形成的底层结构。就业结构与收入份额或将随之重排，使传统宏观范式面临适用性考验，进而引发对通胀黏性、统计口径与政策评估框架的再审视。
比如衡量通胀的CPI（居民消费价格指数）。当前各国CPI构成权重略有不同，整体而言，食品+居住占比45-55%，教育、文化与娱乐类只占5-10%。随着AI的发展，人们的物质生活占比将下降，而精神生活占比将大幅提高，其中教育、文化和娱乐将逐步上升，乃至成为人们消费主要成分。CPI若要更加真实地反映消费水平，就需要改变权重，算力、网络、各类AI工具、游戏等方面消费价格，将更大程度地影响CPI，从而影响利率和通胀率。
比如就业。灵活就业、自由职业、一人公司、数字游民将越来越多，甚至可能成为未来主流的就业形态，当前对就业的统计方式将难以反映真实的就业和失业情况。
同样，收入和收入分配的定义也正在发生变化。人们在AI虚拟世界的“财产”越来越重要，甚至有可能成为主要的财产构成。收入分配的方式当然也会发生变化。
其次，宏观政策的框架应该随之更新。从全球来看，很多宏观经济政策的效用已经大打折扣，有的政策甚至已经基本失效，在市场上不会泛起波澜。
这个问题非常具有启发性，生成式AI正重塑经济格局，就业结构将面临深刻调整，低技能、重复性岗位可能被替代，而人类需转向高复杂度创造力和人机协作能力，加剧收入分配的不平等，形成社会二元化风险。传统宏观政策评估框架，如GDP、通胀率和失业率等指标，很可能因无法准确衡量AI经济活动而失效，亟需更新以适应生产要素扩展和数据价值等新变量。
生成式人工智能的兴起正在从供给侧深刻影响宏观经济运行，其冲击广泛而复杂，可能促使我们重新审视传统的宏观范式。首先，从通胀动态来看，AI带来的供给冲击总体上有抑制通胀的倾向，但伴随结构性变化和短期扰动。
一方面，AI以接近零的边际成本生成内容、代码和服务，理论上可以降低这些领域的单位产出成本，形成长期的通胀下行压力——例如AI客服、大模型翻译让服务业提效，成本下降可能传导为价格趋稳。
但另一方面，在转型初期也可能出现局部的价格波动：比如对算力和高端芯片的巨大需求推高了相关投入品价格，算力成本上升可能短期反映到依赖AI的终端产品中。此外，AI对不同商品和劳务的影响不均衡，可能导致通胀结构分化：数字可贸易品（如媒体内容）因为AI大量供给价格走低，而“AI难以替代”的实物商品或高接触服务（如医疗、养老）由于相对劳动生产率提升较少，其价格可能继续刚性上涨。这使整体通胀指标的含义更加复杂，传统简单的总需求-通胀关系需要细分考虑供给侧因素。
其次，就就业和收入分配而言，AI冲击下劳动力市场结构可能出现重新洗牌，要求宏观政策框架更关注结构性变化。低边际成本的AI正迅速渗透中等技能岗位，许多可自动化的工作将消失或降薪，这加剧了技能两极化和收入不平等。历史上，生产率提高应伴随工资增长，但近几十年生产率-工资出现脱钩，而AI可能令这一“生产率-薪酬鸿沟”进一步扩大。“脑机接口”等技术甚至可能让一小部分人显着增强能力，获取超额报酬，普通劳动者则被边缘化。这对宏观政策提出两方面挑战：一是失业和就业再分配的问题——统计口径上需区分技术性失业与周期性失业，传统的失业率指标若不考虑因AI替代导致的结构性失业，可能低估实际劳动力闲置。二是收入分配恶化可能削弱总需求，降低潜在增长，因此宏观评估需引入对不同收入群体消费倾向变化的分析。政策评估框架应纳入“技能迁移”“再培训”变量，例如考虑政府培训支出对潜在产出的影响，而非仅关注传统资本和劳动投入。
再次，AI时代生产率测度和产出核算方法需要更新。AI和数据成为新生产要素，但它们常作为无形资产或免费服务存在，传统GDP核算可能遗漏或低估这部分价值。举例来说，AI生成许多免费内容供大众使用，其带来的福利提升没有反映在市场交易中。统计部门需要探索如何将数字经济的实际产出计入国民经济核算，调整全要素生产率(TFP)的测算方法。否则，我们可能重演“技术进步不见产出”的悖论。同时，价格指数也要考虑AI带来的质量提升（Quality Adjustment）：例如AI驱动医疗诊断准确率提高了，但医疗价格未变，这实则是隐藏的价格下降，应在通胀指标中扣除质量改进因素。可以预见，宏观统计体系将逐步引入对AI贡献的单独估计，从而更准确衡量经济状况。
最后，宏观政策目标和工具本身也需相应调整。在通胀方面，如果AI确实使部分领域成本持续下降，央行需要辨析哪些是技术供给冲击导致的良性通缩，哪些是需求不足导致的通缩，并采用不同应对策略。财政政策方面，政府或需更多介入收入分配（如税收和社保调节）以对冲AI导致的两极分化，否则消费不足可能拖累经济长期增长。货币政策传统的菲利普斯曲线关系可能进一步走弱，因为全球化和AI都压制了工资上涨对通胀的推动。这意味着央行可在较低失业率下容忍更低的通胀压力，也就是“非加速通胀失业率”(NAIRU)可能下降，政策决策需要据此调整。正如专家所言，社会可以选择善用AI带来的生产率红利，但需防范重蹈过去“不平等加剧、增长受限”的覆辙。因此，“以人为本”应贯穿宏观政策的新范式：既欢迎AI提高潜在增速，又通过教育、税收、社保政策确保大多数人共享技术进步果实。只有这样，AI时代的宏观政策框架才能既反映经济新现实，又实现更包容可持续的增长。
AI是一次供给侧的技术冲击，管理制度暂时滞后，不能简单套用旧范式。需要把数据、模型视作生产要素，将数据资产纳入GDP核算，修正全要素生产率测量口径。
AI从根本上会加剧通缩而不是制造通胀，AI将是史上首个造成失业多于创造就业的科技革命，如果创造性破局方面进展缓慢，没有及时形成新的社会解决方案，收入差距、基尼系数必然因此扩大。
将 AI 视作 “供给-质量-分配” 三重冲击：重构潜在产出、质量调整后的价格指数与劳动份额测度；把数据与算力纳入要素核算，并用 “技能位移系数” 评估就业冲击。政策工具转向 “定向再培训＋负所得税/工资补贴＋竞争与互操作监管” ，通胀评估加入 “算法降价-算力成本-平台垄断” 三因素。
李 斌（中关村智慧能源产业联盟副理事长、中国移动通讯联合会首席数字能源官 ）：
必然带来重大冲击，将带有明显的周期性、破坏性、非对称性的特征，宏观政策评估自然需要更新。但仅有评估是远远不够的。
第四次科技革命和产业变革澎湃而来，创新是“破坏性创造”的过程，是“否定之否定”的辩证过程，传统宏观框架在刻画“突变”或“质变”上存在天然缺陷，宏观范式也将面临变革，未来也可能出现宏观范式较大创新。
宏观政策评估框架确实需要更新。在传统的生产关系中，人既是生产者，也是消费者。在人工智能时代，人工智能也成为生产者，但不是消费者。有一部分人成为非生产者，但都是消费者。人的价值不能仅仅从劳动的角度进行评估。人口红利的思想应该改变。
生成式AI以低边际成本渗透至编码、内容创作等多个生产环节，形成了广泛的供给侧冲击，但这种冲击的实际影响并非全域均衡，而是呈现出鲜明的结构性特征。其对通胀、就业与收入分配的重塑作用，以及由此引发的宏观政策评估框架调整需求，需结合AI技术的当前发展阶段、产业应用场景差异等核心要素综合研判。
当前AI带来的供给侧变革，核心是普通生产力的价格重塑——以更低成本、更快速度产出一般品质的内容与作品，如标准化文章、基础图片视频及常规编码服务。这种变革的边界性十分清晰：在成熟大公司场景中，现有内容产出品质已普遍超越AI的一般化生产能力，叠加精细化分工体系与严格的内容审核流程，AIGC的部署面临多重阻碍。斯坦福大学与MIT联合发布的AI产业部署报告印证了这一现实：大公司主导的多数AI应用项目以失败告终，仅少数对内服务类项目（如内部数据整理、流程优化）取得有限成功。
更关键的是，AI技术尚未突破一般生产力的范畴。自1956年AI概念被正式定义以来，具备人类级通用智能的AGI或ASI始终是十年后可实现的研发目标，多位图灵奖得主已明确表态，当前这波AI技术浪潮远未触及AGI/ASI门槛。这一技术定位决定了AI的供给冲击并非颠覆性的全域替代，而是对标准化、重复性生产环节的效率优化，这为分析其宏观影响奠定了核心前提。
AI通过降低一般内容生产的边际成本，对相关领域形成直接的通胀抑制效应，但这种效应存在显着的场景分化。在义乌等中小微商家聚集的产业集群中，大量小规模商家依托全球贸易网络开展业务，其生产需求集中于标准化营销内容（如产品图片修图、多语言文案撰写）、基础订单处理等环节，与当前AI的能力边界高度匹配。AI技术的快速应用直接降低了这类商家的运营成本，不仅压制了局部产业链的价格上涨空间，还通过规模效应传导至全球终端市场，形成特定领域的通缩压力。
但在大公司主导的高端生产领域，通胀黏性依然较强。一方面，大公司对内容品质、技术安全性的要求远超AI当前能力，核心生产环节仍依赖高端人力与专用技术，成本下降空间有限；另一方面，大公司AI项目的失败率较高，技术投入难以转化为有效供给，无法形成实质性的成本抑制效应。这种中小微集群通缩压力+大型企业通胀黏性的格局，打破了传统通胀理论中的全域一致性假设。
AI对就业市场的影响同样呈现结构性特征，而非简单的机器替代人力的总量冲击。从就业总量看，AGI/ASI的缺失使得AI无法替代需要复杂决策、情感交互、创意突破的高端岗位，仅对标准化、重复性的中低端岗位形成替代压力，且这种替代可通过新岗位创造（如AI训练师、内容审核员）部分抵消。斯坦福-MIT报告显示，大公司内部成功的AI项目多表现为人机协同模式，而非单纯的人力替代，印证了这一逻辑。
从收入分配看，行业差异与企业规模差异被进一步放大。成熟大公司因AI部署困难，核心岗位的人力价值仍保持高位，收入分配格局相对稳定；而在义乌等中小微产业集群中，AI技术的普及使得部分传统岗位（如基础文案、简单设计）需求下降，相关从业者收入面临压力，但同时也催生了AI应用服务商等新职业群体，部分善于整合AI工具的商家通过效率提升实现收入增长。这种分化使得收入分配呈现大企业内部稳定、中小微集群分化的新特征。
三、宏观政策评估框架的更新方向：从前沿追逐到务实适配
传统宏观政策评估框架基于全域均衡假设，难以适配AI供给冲击的结构性特征，亟需从评估逻辑、政策重心、施策方式三方面进行更新。
AI使得数据与算法成为新型生产要素，但传统生产率测度体系难以精准捕捉其贡献——大公司的AI投入与产出失衡、中小微企业的非正规AI应用等问题，导致总量统计数据失真。政策评估需建立分领域-分规模的结构性分析框架，重点跟踪AI应用成效显着的产业集群（如义乌小商品贸易）与相对滞后的领域（如大公司核心业务）的差异表现，避免以单一指标判断AI的生产率贡献。
宏观政策无需过度绑定尚未实现的AGI/ASI目标，而应聚焦AI技术的实际应用场景。一方面，需深入调研义乌等中小微产业集群的AI应用经验，总结低成本AI工具+产业需求匹配+轻量化流程改造的成功模式，形成可复制的政策指引；另一方面，针对大公司AI部署困难的问题，可出台专项政策支持其对内服务类AI项目（如流程优化、内部培训），通过内部试点-经验外溢的路径逐步突破应用瓶颈。
当前向智能体倾斜的政策方向具备较强的适配性，可通过工具普惠+能力培训+生态构建的组合策略，推动AI技术向更多领域渗透。例如，针对中小微企业开发低成本、易操作的行业专用AI智能体，降低技术应用门槛；建立政府主导的AI技能培训体系，缓解标准化岗位替代带来的就业压力；搭建AI应用案例共享平台，促进不同产业集群间的经验交流。
当前AI的供给冲击本质是普通生产力的价格革命，其对宏观经济的影响呈现结构性分化特征：在通胀层面表现为中小微集群成本抑制与大企业通胀黏性并存，在就业与收入分配层面体现为岗位结构重构与群体分化。传统基于全域均衡的宏观政策评估框架已难以适配这一变化，亟需转向结构分析+应用赋能+普惠渗透的新范式，通过聚焦实际应用场景、总结成功经验、推动技术普惠，实现AI生产率提升与宏观经济稳定的协同发展。
经济学是研究稀缺的学问。如果不再稀缺，地位就会下降，这就是“人力资源”当前的窘境。所有与人力资源相配套的系统都要发生变革，包括但不仅限于教育培训、组织层级、薪酬福利、劳动法规、办公空间、协作会议等等。
AI生产率越来越高，供给侧的人不再稀缺，但消费端的人依然稀缺。未来或许会有一种新理念，拆解人的经济属性，以此调解人在供给与消费两端的不平衡。比如，正常使用软件属于消费行为，但高频使用者很稀缺，会因贡献数据儿被视为劳动行为，可以获得报酬。再比如，传统认知中受教育是消费行为，未来可能会变化，因为学习行为越来也具有稀缺性，学习即创造，学习本身就可以获得经济报酬。AI肯定会催生新的经济学范式，既提高生产力，也促进消费力，静止的资产不是财富，流动起来才更有意义。
生成式AI的迅猛发展势必会对经济的基本面产生深刻的“供给冲击”，一方面会极大的提升效率、增加供给，另一方面，可能重塑成本结构，并引发通胀动态、就业市场和收入分配格局的连锁反应。因此，宏观管理需要从过去侧重于管理总需求，转向更多地关注供给侧的结构优化、技能提升和包容性增长，才能有效驾驭这场效率提升与结构性调整之间的巨大张力。
生成式AI、智能Agent正在低边际成本扩展至编码、内容、服务等环节，其冲击不仅是生产率提升，也可能重塑就业结构、价格形成机制和收入分配格局。最新研究表明，AI创新带来的供给冲击可能导致总要素生产率（TFP）上升、消费者价格下降，在部分模型中被视为“正向供给冲击”。但同时，不同收入群体、不同技能水平人群面临的影响差异甚大：高AI暴露行业工资上升，低AI暴露群体工资可能受压。这就意味着传统的宏观政策框架（如通胀为主、就业为辅）可能需要更新：例如通胀模型需将“供给创新下沉”因素纳入考量、就业政策需从失业救助转向技能迁移、收入再分配政策需更关注技术鸿沟。AI并非仅是工具提升效率，而可能成为变革生产方式和宏观结构的关键力量，政府与中央银行应提前部署新范式、避免被传统模型“套住”。
经济学上传统的“稀缺性”假设将受到一定的冲击，以为生产能力极大提高，在率先使用AI的生产领域，将导致大规模失业，人类劳动时间可能出现结构性调整；相关产品价格下降，但价格机制本身仍然不会动摇，经过价格机制的调整，一轮一轮新的均衡将会出现。
实际上，AI发展已经对通胀、就业与收入分配发生影响。现在最应该担心的是，这波AI热潮中积攒的“AI泡沫”走到了破裂的边缘。已经有不少人、权威机构对此做出预警。泡沫破裂的结果将会很严重，将不是AI抢走人的工作，而是AI相关的企业、机构破产、关闭导致的失业冲击。
刘正山（中国城市发展研究会副秘书长、东北财经大学中国战略与政策研究中心副主任）：
AI的快速发展，凸显了现行国民经济核算体系与产业发展现实之间的结构性脱节。一方面，AI正加速模糊制造业与服务业的边界，这要求产业分类体系从依赖产品形态转向以经济活动性质为核心；另一方面，GDP核算面临新的挑战，例如，用户生成的零价数字内容因缺乏市场价格而被系统性忽略；用户数据与AI服务之间的潜在非货币交换，因对价认定困难与估值方法缺失，难以纳入产出统计。这些困境反映出传统核算框架在刻画数据驱动型、用户参与式生产模式上的局限性。
刘志毅（中国人工智能领军科学家、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员）：
AI 引发的供给冲击对通胀、就业与收入分配的重塑具有结构性与非线性特征：AI 通过降低生产边际成本、提升全要素生产率，可能在短期抑制传统商品与服务的价格上涨，但数据与算法的垄断性集中可能催生新型 “数字租金”，引发局部领域的成本推动型通胀；就业市场并非简单的 “替代效应”，而是呈现 “任务重构” 趋势，低技能与高技能岗位的需求分化加剧，中等技能可流程化岗位面临挤压，同时催生出人机协同导向的新型就业形态；收入分配的核心矛盾将转向 “数字要素参与分配” 的公平性问题，数据产权界定不清与算法歧视可能进一步扩大贫富差距。这意味着传统宏观政策评估框架必须进行根本性更新，因其未能充分考量数字要素的非竞争性、数据外部性与 AI 技术的指数级发展特征，需重构生产率核算体系，将数字资产与数据贡献纳入国民经济统计，建立兼顾技术进步速度与社会包容性的政策评估指标，同时调整货币政策与财政政策的传导机制设计，应对 AI 带来的就业转型、收入分化与通胀动态变化的新挑战。
AI 的供给冲击与宏观经济挑战：生成式 AI 的崛起带来前所未有的供给侧冲击，数据与算法取代传统劳动与资本成为新型生产要素。AI 不仅提升生产率，更改变了价格形成与薪资结构，使传统宏观经济模型（如菲利普斯曲线与生产函数）失去适用性。当 AI 以近乎零边际成本复制知识与创意时，通胀黏性、产出缺口与政策传导机制都需重新定义。未来的宏观政策不再只是货币与财政调控，而必须纳入“算法生产力”与“资料治理”等新变量，重新思考生产率与分配的衡量方式。
AI改变生产要素的底层结构：AI的影响不止于效率提升，更深层地重构了生产要素的经济基础。在传统经济中，劳动与资本是两大核心要素；如今，数据、算法与算力成为新的生产资源。这三者的结合形成“智能生产函数”，重新定义了生产率与价格形成机制。当知识可被大规模复制，边际成本趋近于零，传统的报酬递减理论将被改写。同时，AI对劳动市场的替代效应重排了收入分配结构，使高技能者获益、低技能者被边缘化。未来经济学需重新定义“生产要素”的价值逻辑。
需要重构宏观评估框架。AI供给侧冲击会重塑就业结构与价格形成机制，传统通胀、生产率统计口径需纳入数据要素价值。目前能像大的时，推广普惠性职业培训、税收调节缓解收入分配分化，针对AI替代岗位完善失业保障，让宏观政策既能适应技术变革，又能守住民生底线。
毛寿龙（中国人民大学公共管理学院公共政策与安全研究所教授、博士生导师）：
从秩序经济学视角看，生成式AI不仅是技术供给冲击，更是生产秩序的重构——它将创意、编码等核心能力从人力独占转向算法—数据共治，改变了禀赋结构、定价规则与分配机制。传统宏观框架假定要素稀缺性与边际成本递增，而AI驱动的边际成本趋零和数字要素非竞争性，使通胀测度失准（价格波动不再反映真实稀缺）、就业市场面临“技能—规则”错配（能力被算法模块化，议价秩序瓦解）、收入分配从按劳分配转向按算法所有权分配，资本与数据掌控者获取新型租金。
宏观政策评估框架需转向秩序分层：在微观层面，承认算法治理的自发秩序属性，以确权与反垄断规则维护竞争；在中观层面，构建数据要素的公共—私人混合产权秩序，避免数字公地悲剧；在宏观层面，将算法替代率、数字基尼系数纳入政策函数，从总量调控转向治理成本—创新收益的动态平衡。核心是，让市场主导技术秩序演化，让国家维护规则底线，通过制度竞争发现适配AI时代的最低成本治理结构。
我相信，AI 将催生新职业，同时带动配套产业就业增长。同时新岗位多与被替代群体的技能结构不匹配，会导致 “就业缺口与失业并存” 的矛盾。
公司之所以存在，是因为市场从来需要的是体现为完整解决方案的产品和服务，而不是支撑起这些产品和服务的科学技术，无论这些科技有多前沿。因此公司需要捕捉充满不确定的市场需求，并将它解耦为由专业人士能理解，能攻克的专业技术问题。所以公司背后云集了大量跨领域，跨专业的人士。
但这个模式的局限是显而易见的，公司希望员工有忠诚度，员工则希望背靠大树乘凉。问题在于，员工和公司的价值匹配并非时时刻刻都是最优值，因此长期雇佣不可避免存在社会资源浪费，无论对员工还是公司都是如此。但公司不能不存在，当专业人士，或者知识工作者脱离开公司这个平台时，他的单一技能往往没有市场直接需要。
未来将由AI来承载公司这个角色，从而引发社会分工的巨大变革。AI将复杂任务解藕，每次都与不同的专业人士匹配，寻找全局最优解。这样专业人士，或者说知识工作者的时间都是以碎片化形式和工作任务匹配，正如现在的网约车，外卖等一样。
只有这样的形式，能从最大限度上杜绝失业的问题，也能从最大程度上提升生产效率。
工业化时代带来的通胀，生产过剩，经济周期性波动，已经被现代经济学家所熟知和研究，国家计划调控，新自由市场经济等手段和措施已经被验证是可以进行有效调控的。然而当AI来临，新质生产力带来的传统技术和内容生产劳动力贬值，AI经济通胀，收入分配重新调整，甚至产品过剩、算力过剩、数据过剩等新问题产生时，现代社会将如何应对，是需要全新的经济学体系进行研究和模拟，能实现发展条件下的超前预期，有效调控，保障AI产业持续健康发展，造福全人类，最终推动全社会实现技术平权，人类大同。
AI会大大提高创新效率，提高增长率，也许会产生新的通缩可能性。因而，可以从货币政策角度，对更快的AI供给侧进步，修正相应政策框架并进行政策对冲。
逐步建立使用人工智能的税收制度。税费用于“抵消”人工智能造成的失业，为实现“全民基本收入”打基础。当然这在目前有一定难度，需要一系列配套措施，开始甚至要耗费大量的人力物力财力，但这一工作早晚会提到议事日程上。
价值传统定义中有使用价值与生产价值的区分，生产价值的一般社会劳动时间是价值的基础，使用价值是价值落实成价格时的附加要素。
在市场日渐饱和、商业逐渐失去稀缺性，机器制造大规模代替人类劳动的情况下，使用价值仅作为附加要素的定性参与是不够的，价值基础应该转移到可以量化的使用价值，生产价值则只是附加考量。
AI供给的冲击，肯定会冲击传统的宏观经济范式。新范式会逐步形成。但这是一个较为长期的过程。
提这个问题的人，没有理解AI的真谛。工业技术革命的蒸汽机开启了机器替代人类体力劳动的大时代，而信息技术革命的AI开启了算力替代人类脑力劳动的大时代。具体到企业，就是在工业技术提供的设备替代了人的体力劳动，但是企业的管理还是由人来完成。有了AI之后，企业管理的规则都是由AI来自动生成，管理的目标也从完成企业目标变成了“给每一个参与者提供舒适的微环境，让其发挥他最大的作用”，因为AI负责为每一个人量身定制一套规则。至此，如果成功完成“管理替代”，有人负责管理变成了AI来做资源的调度，那么传统企业就转型为平台。
这个转变，与上一轮“作坊”到“企业”的转型非常类似：作坊里的工匠，计划和操作都是工匠一个人负责的；到了企业，泰勒的《科学管理》，首次将计划从操作者中分离出来，形成单独的企业管理专业。工业革命基本完成了机器替代体力的任务，而此次信息技术革命，就要完成算力替代管理的重任。
这涉及AI经济学的新理论新范式的研究。一方面，AI本质上是一种技术进步，可以纳入宏观和微观经济学现有技术创新的理论框架下进行研究，研究AI技术对于经济增长的贡献、全要素生产率提升、劳动生产率的提升以及就业机构、经济福利等带来的影响。另一方面，构成AI生产力的数据、算法等新生产要素，具有与传统生产要素不同的经济学特点，如无限供给性、低边际成本、高边际效益、强外部性等，同时AI对劳动者具有更强的替代效应，产生很多新的经济学规律，需要建立新的AI经济学的新理论新范式，包括纳入数据要素的生产函数、数据驱动的市场供需平衡、人机协同的就业结构、智能经济的统计方式等方面的重构。
AI的发展冲击了传统的消费结构与生产结构。在消费结构方面，包括文字，图片与视频在内的数据消费所耗费的时间在个人闲暇时间中所占的比重会进一步提高，相应地在生产方面，为满足数据消费的增加，更多的生产会转向数据内容的生产，同时AI也成为内容生产的重要辅助，很多内容甚至直接由AI生产。数据的生产，在AI的帮助下，数据的生产的边际成本很低，它的消费也几乎不花钱。因此，它可以“统计”的那一部分的货币价值是很少的，即这种价值创造难以在目前的GDP计算方式中体现出来，但是它给人们带去的价值却不低。这就要求改变传统的统计方式，统计口径，把这部分价值创造体现出来。同时数据生产与消费的低成本性，也改变了物价结构，只有少数特定商品（如黄金与AI相关基础设施）因为信用扩张与数据消费的需求的增加而上涨，多数商品的价格因为人们消费转向信息，可能不上涨，或上涨少。生产与消费解构的改变，也要求修正传统的宏观政策，因为这些政策传统上都是基于物质的生产与消费。在数据生产与消费主导的时代，货币政策与财政政策应该转向刺激生产更优质的数据，而不是根据物价或GDP调控“经济总量”。
人工智能新范式可能加剧就业与收入偏差风险，宏观政策评估框架需引导市场驱动机制。
AI通过提升全要素生产率，扩大供给，短期抑制通胀；但随产出和收入提升，需求上升、工资上涨，后期可能转为需求拉动的通胀。就业方面，AI 替代低技能岗位导致结构性失业，虽创造新职业但增长有限，致使就业极化，收入分配向高收入群体倾斜，中低收入比重下降。因此，传统宏观模型的供给冲击假设需加入AI渗透率、技能错配和需求预期等变量，构建“供给需求预期三维”评估框架，以实时监测AI对产出、通胀、就业和分配的动态影响。
宏观政策评估框架必须进行根本性更新。AI的效率冲击是非线性、结构性的，它加速了全球经济体沿着不同路径分化，旧的、基于线性增长假设的评估框架已无法捕捉新时代的核心风险与价值转移。
分化路径： 全球经济体正加速分化为资源禀赋型（短期稳定，但依赖旧的商品定价体系）与人口禀赋型（面临巨大的结构转型压力）。对于后者，过去的“人口红利”正在转化为“结构性挑战”。
社会影响： AI的进步使得少数掌握人机协同能力的群体能够实现效率的跨越式提升，而大量传统就业岗位面临被自动化取代的风险。宏观政策若不能有效应对这种“效率两极化”，将必然导致就业、收入分配和投资决策的评估失真。
社会缓冲区：在大规模失业风险下，保障社会稳定的政策工具箱至关重要。可以考虑试点推行“全民基本收入”或最低生活补助，以提供基本的社会安全垫。同时，应理性看待网络文娱产品（如短剧、游戏、爽文）对社会焦虑的缓冲作用，将其视为管理社会情绪、降低摩擦的必要机制。
“降维”更新（数据革命）：宏观统计和评估需要摆脱“自上而下、基于旧理论假设”的传统路径依赖。应利用机器学习等技术，对海量的微观交易、企业运营、个体行为数据进行直接、归纳式分析。这能实时捕捉各项数据的真实变化，为宏观决策提供底层事实支撑，而非滞后的理论计算。
“追求确定性”和“线性增长”，转向“适应不确定性”和“社会韧性”。政策焦点应从传统的通胀/失业率，转向关注，整体增长的质量（非线性价值）；自动化智能化率（技术渗透广度）；居民满意水平（社会情绪韧性）。未来的宏观调控，将更加依赖于大量智能化的、分布式的微观决策和创新实践，以构建一个更具弹性和包容性的新经济生态。
人工智能时代，许多岗位将会消失，许多中小公司也会消失，社会形态更是会重构。未来比较理想的情况是人工智能、机器人把大部分人从劳动中解放出来，然后改革财富分配机制，以社会福利把所有人都供养起来，
保障最低百分之一，限制最高百分之一，中间百分之九十八自由竞争，然后推动垄断型企业国有化，让经济权利像政治权力那样公共化，推动三权分立到四权分立，在顶层建立起国家、资本、普通民众的财富分配调节机制，实现社会的长远发展
目前来看，真正的AGI还离我们相对较远，不必过分担忧。比如编码工作其实还是离不开程序员。长期看，如果实现了技术突破，的确会取代大量的（重复性）脑力劳动。那时最直接的后果就是AI企业将掌握大量财富。因此持有AI企业股权的资本方会是财富的集中拥有者。我相信到时国家有必要以财政手段（比如税务手段）与高补贴方式来对财富进行再分配，确保社会相对公平。
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