陆挺系野村中国首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事

自2025岁首以来，中国积极拥抱人为智能（AI），已成为仅次于美国的AI研发与利用中心，并将其他经济体大幅甩开，在AI方面形成了极度清澈的以美中两国引领的Ｇ2格局
。全球AI超等周期能否重启自2021年中以来受房地产影响的中国经济？AI热潮能否让中国握别通缩、低利率与疲软的经济增长？能否让中国的房地产市场真正复苏、财政情况得到改善、居民消费反弹、信贷需要回升？这些问题将会是AI时期思虑钻研中国宏观经济的焦点
。

有别于近年盛行的诸如区块链、元宇宙等概想，AI是一场真正划时期的技术革命，对经济和社会将会产生深远的影响，能为中国经济与金融市场提供有力的支持，但是，当下AI的热潮尚不及以旋转中国经济的全局
。中美G2格局下，中国AI投资面对美国的诸多限度；AI投资也会因关键部件进口产生表溢效应；AI繁华与已经持续5年之久的房地产下行共同催生两类互订交错的K型贫富分化，一是在居民之间，二是在区域之间
。这种双重K型分化在AI 热潮之下加剧，牵累中国在消费与投资方面的总需要
。由于AI盈利高度集聚在极少数占有高端人才和金融技术资源的城市，尤其是京沪深杭这四个一线城市，中短期内房地产市场的复苏可能只会发生在这几个城市，出现全面复苏的可能性较幼
。

对当局而言，需积极推动AI的投资与发展，呵护AI热潮带来乐观感情，但也必要预防盲目乐观，不宜过度寄望于AI解决当前主题经济问题，更必要亲昵关注这种双重K型分化，采取预防性措施预防差距持续扩大，让低线城市也能共享AI盈利；美满社会保险系统，缓解房地产萧条与AI繁华所导致的失业与就业不及问题
。AI热潮会拉大区域差距，绝大部门城市还会长功夫面对房地产市场问题，中央当局仍需加大政策力度算帐房地产领域各类遗留问题，尤其是债务问题
。区域之间的K型分化也加大了中央当局推动财政体造鼎新的紧迫性，在地皮出让收入自顶峰着落超80%的布景下，为处所当局构建更为不变的税源
。

中国AI热潮与中美AI较量

全球AI超等周期在持续深入，中美在AI领域形成“双寡头”格局
。当前中美AI方面的竞争出现差距化蹊径：美国走技术壁垒与本钱密集路线，中国侧重开源盛开与场景落地
。全球AI格局已形成中美引领，中国台湾和韩国出产关键芯片，其他地域以利用为主的态势
。美国专一高端模型研发与数据中心建设，中国则凭借高性价比模型急剧缩幼机能差距，在用户规模、数据亏损与产业利用上走在前列
。斯坦福大学的一个钻研显示，中美主流AI模型机能差距已收窄至 2.7%，双方在多项基准测试中交替当先，中国在论文颁发、工业机械人装置量等方面当先，美国则维持在高端模型方面的优势
。

中国AI利用规模迅猛扩张，模型日处置词元量呈指数级增长
。只管美国民间AI投资规模远超中国，但中国通过当局疏导基金、产业链协一致方式持续加大投入，两国现实投资规模的差距远幼于表表数据差距
。面对美国高端芯片出口管造，中国全力构建覆盖芯片、模型、算力、电力与利用的全链条自主供给链，国产AI芯片市场份额在稳步提升，软硬件协同优化获得突破
。在政策强力支持下，中国加快推动“AI+」亟略，推动AI与造作业深度融合，AI有关硬件出口与本钱市场活跃度大幅提升
。中国在AI方面已经初步形成五大主题优势：算法效能当先、开源生态美满、人才储蓄增厚、工业部署规模全球第一、新能源基础设施支持强劲
。依陀装东数西算”工程，中国将低成本绿色电力与算力需要精准匹配，形成怪异的成本竞争力
。

AI热潮确切实支持中国经济，但影响不宜高估

AI热彻佚在通过固定资产投资、出口与出产率提升来助力经济增长
。AI对经济增长的重要性在持续提升
。岁首工信部新闻颁布会泄漏，2025年中国主题AI产业规模超1.2万亿元人民币，占GDP的0.9%
。近几个月AI有关产业发作式增长，2026年其GDP占迸仔望突破 1%
。

1.AI投资对经济增长的影响

我们估算2026年与AI有关的固定资产投资将为GDP增长贡献0.3个百分点，用窄口径与宽口径别离测算中国AI本钱支出：

窄口径指算力基础设施投资，涵盖半导体、数据中心等主题领域
。2025年1月国度数据局暗示，数字基础设施年均直接投资约4000亿元，将来五年带头总投资约2万亿元
。岁首市场共识以为今年中国算力基础设施投资约4500亿元，比去年高28%
。头部云服务商也在纷纷上调本钱支出预算，例如字节跳动将2026年AI本钱支出打算上调25%至超2000亿元
。综合当局和产业的数据，预计2026年中国整体算力基础设施投资或达5000亿元
。

宽口径扩大至电力基础设施投资，这也是支持中国AI发展的支柱
。受高端AI芯片欠缺和算力不及的约束，不变电力供给成为中美AI竞争中中国的怪异优势
。中国电力资源与需要存在显著的空间错配：西部电力储蓄充足，东部用电需要集中
。为解决错配、满足AI发展激增的用电需要，国度启动“东数西算”和“算电协同”等工程，为数据中心提供不变、低成本的绿色电力
。电力投资重要分为发电与电网建设两类
。中国可再生能源装机已充足，多地出现绿色电力利用率不及和景致弃电等景象
。在此布景下，聚焦输电优化与储能的电网投资成为突破瓶颈的关键
。国度电网和南方电网颁发 “十五五”期间总投资大幅增长40%，总规模达5万亿元，年均约1万亿元
。2026年一季度，两大电网投资同比别离增长7.0%与49.5%
。预计2026年中国电网总投资约1万亿元，其中AI有关电网的投资约5000亿元
。叠加窄口径算力基础设施投资与AI产业链高低游其他本钱支出，我们估算2026年宽口径AI本钱支出约1.2万亿元，占GDP的0.8%
。

将中国AI本钱支出与美国做对比：斯坦福大学2026年的AI指数汇报显示，2025年美国民间AI本钱支出达2680亿美元
。美国科技头部企业将2026年本钱支出预测上调至7250亿美元
。我们以为，2026年美国AI本钱支出约占其GDP的2.5%
。按GDP占比衡量，中国AI本钱支出规模约为美国的 1/3
。由于中国多行业仍受通缩压力影响，剔除价值成分后，中国AI行业现实本钱支出要逾越不少
。

即便如此，中国AI投资的急剧增长仍远不及以抵消房地产持久低迷的牵累
。2013年房地产投资占GDP的14.5%，经历了从前5年的着落之后，目前仍占约6%
。另表，传统基础设施投资仍占GDP的约 14%
。新兴行业方面，我们估算 2022 年“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏板）投资占GDP约 2%，其时行业受绿色转型政策推动，随后因产能严重过剩而显著放缓
。整体来看，AI行业对经济的贡献远低于房地产与传统基建，在目前阶段也远不及“新三样”投资顶峰时期的水平
。一个主题原因是AI投资的门槛极度之高，而在关键设备方面中国还被美国卡脖子，影响了投资规模的扩大
。

2.AI有关出口对经济增长的影响

全球AI基础设施建设成为今年中国出口增长的最大驱动力
。4月14.1%的出口同比增速中，AI有关商品贡献了一半，其中集成电路贡献4.9个百分点，自动数据处置设备出口贡献了2.4个百分点
。将来一段功夫出口或许率还能维持两位数增长，重要是由于今年美国头部AI企业本钱支出打算高达7250亿美元
。为跟踪这一趋向，我们构建了中国AI出口指数，涵盖与AI基础设施有关的五类产品：芯片、服务器硬件、光互联、电力设备和冷却系统
。这个指数清澈出现三阶段走势：2023年科技下行周期，季度同比降幅为12%-15%；2024年和善复苏，增速从一季度的3%升至四时度的15%；2025年二季度起进一步提速，今年一季度暴增至 63.2%
。到了4月份这个指数同比升幅加快至79.1%
。

但仔细拆分出口数据，就会发现AI有关产品出口尤其是芯片出口，重要是价值上涨推动而非数量上升，价值暴涨源于全球AI巨额投资所驱动的存储芯片欠缺
。2026年一季度，芯片出口额同比增长77.5%，数量仅增13.4%，芯片出口对现实GDP增长的贡献远幼于名义数据
。4月分化进一步扩大：集成电路出口额同比增99.6%，数量仅增3.7%
。4月集成电路对中国14.1%的名义出口增速贡献为4.9个百分点，其中价值上涨就贡献了4.5个百分点
。

芯片价值暴涨有利于中国出口提速，但从净出吵嘴度来看，情况就比力复杂，也让AI热潮与“新三样”出口周期形成鲜明的区别
。“新三样”（新能源汽车、锂电池和光伏板）方面，中国是净出口国，价值上涨直接改善业务前提
。而在全球AI热潮中，中国是芯片净进口大国，今年一季度中国芯片业务逆差高达555亿美元，比去年同期增长81亿美元
。当前芯片价值的飙升同时推高进出口两端的规模，但对进口增长的贡献超过出口，这也是我们预测2026年进口增速（13.4%）超过出口增速（8.6%）、整体业务顺差较2025年汗青峰值收窄的原因之一
。AI超等周期通过加工利润与附加值让中国半导体供给链企业受益，但影响了中国的整体业务前提
；桓鼋嵌热ダ斫，中国的AI投资中，大说话模型与数据中心仍高度依赖进口高端芯片，部门AI投资需要表溢至其他经济体
。

3.合理评估AI对经济增长的贡献

在提升出产率方面，只管仍处初期，中国AI头部企业已起头向企业客户收取服务收入
。中国在“十五五”规划（2026-2030）中大力推动“AI+」亟略，指标是将AI融入90%的经济领域，预计AI还将带来出产率提升，但目前还难以量化，这方面的总体规；贡攘τ
。

结合上述关于AI投资和出口的会商，AI目前对宏观经济的提振力杜仔限，尚不及以抵消房地产对中国经济的牵累
。但更重要的一点是，在房地产行业持续下行造成居民收入财富差距拉大以及区域之间差距拉大的布景之下，AI可能进一步扩大中国居民内部与区域间的贫富差距；AI超等周期与房地产下行共同塑造了两个互订交错的K型分化——人丁与财富的K型和地域的K型，这两大K型分化又会牵累中国消费与投资方面的需要，对将来增长和政策组成重大挑战
。

AI热潮与房地产萧条叠加：两大K型分化 １.房地产行业仍鄙人滑

在2021年之前的十余年内，房地产产业链是中国经济最大增长支柱，2021年峰值时贡献约25%的GDP增长、38%的财政收入与60%的居民财富，之后这个行业急剧萎缩
。国度统计局数据显示，2021-2025 年新房销售金额与面积别离降落43.8%与43.9%
。中国房地产住宅信息服务平台（CRIC）数据则显示，2021年峰值至2025年，全国百强房企合同销售额降落72.7%，销售面积降落80.6%
。房价较 2021年中峰值均匀着落 40%，回到十年前水平
。只管一线城市二手房市场出现部门复苏迹象，但截至 4 月，新房销售额、销售面积、新开工面积同比别离降14.6%、10.2%、22.0%
。CRIC 数据则为截至4月，新房销售额与面积同比别离降19.7%、22.3%
。

当前市场出现显著的区域分化
。一线主题城市二手房率先企稳，上海等城市成交量回升、价值幼幅上涨，重要受益于政策放松、国资收储与股市财富效应
。丽江、昭通等热点城市也有望逐步企稳
。但绝大无数中幼城市人丁持续流出、需要不及
。将来，只有集聚AI产业、高端人才的少数大城市具备房地产复苏基础，全国性回暖短期内难以实现
。中国房地产市场仍将处于调整期，区域分化将进一步加剧，持续成为经济运行中的主题压力点
。

２.劳动力市场的K型分化

AI通过两条蹊径重塑劳动力市场
。一是代替效应：AI直接代替特定工作的人力，尤其是通例认知类工作
。这会压造薪资增长、架空劳动者，让国民收入分配从劳动向本钱倾斜
。二是出产率效应：AI驱动的自动化降低出产成本、刺激本钱堆集与总需要
。效能盈利降低物价、提升居民现实收入，创造全经济需要
。最终净影响取决于两种力量的平衡，但短期内我们以为代替效应占主导
。

受打算生育政策与经救急剧增长影响，结合国估算到2035年中国劳动春秋人丁将削减一亿，因而有不少人以为中国是AI海潮的终极受益者
。然而，AI热潮虽能在持久内代替劳动力，却可能在中短期内对消费需要与社会不变造成较大的冲击
。中国AI遍及速度全球当先，可能导致劳动力市场出现K型分化：顶端是本钱所有者与AI赋能的精英群体
。对他们而言AI是壮大的出产率倍增器，提升他们进行复杂决策的能力，让其获得薪资溢价
。K型的下端群体则接受冲击
。AI冲击集中在编程、金融、司法、客服、传媒五大行业，入门级白领岗位则首当其冲
。叠加16.3%的青年失业率、每年超120万的高校毕业生，应届毕业生就业压力较大
。此表，高校造就模式侧重尺度化解题，与AI时期所需的创新能力错位，进一步加剧就衣阀境
。

被AI代替的劳动者可能被迫向下贱动，涌入零工经济与低端服务业
。目前中国矫捷就业人员超2亿，占城镇就业近半数，滴滴司机、表卖骑手规＜本缋┱，时薪走低，就业缓冲职能在减弱
。蓝领群体短期受影响较幼，但随着自动驾驶、配送机械人等实体AI加快商用，自动化正从数字领域延长至物理场景，将来将对司机和配送员等蓝领岗位形成内容性代替
。

总之，AI引发的劳动力市场K型分化日趋显著，高端与低端、受益与受损群体的天堑持续扩大，在推高优质岗位溢价的同时，带来就业结构失衡、青年失业率高企、收入差距拉大等挑战，成为经济社会不变的潜在压力点
。

3.AI重塑中国经济格局：城市间的K型分化

人为智能正深度重构中国经济空间格局，城市能否从AI海潮中获益，关键不在于AI在本地的遍及利用水平，而在于能否掌控大模型、顶尖人才、算力与数据四大主题身分
。参照英伟达提出的“自主可控AI”理想，能否依附本土算力、数据与人才构建自主的AI系统，成为城市在AI时期竞争的主题标尺
。在2000-2021年间房地产繁华期间，固然一线城市的房价领涨，但得益于急剧的城市化和超大城市的限购措施，绝大无数的二三线城市房价也有不俗的阐发
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。2020-2023年之间的“新三样”投资门槛其实也不高，不少二三四线城市如福建的巴中和江苏的商丘都能表演重要的角色
。但这轮的AI超等周期则出现极强的资源集聚效应，主题资源高度集中于少数一线城市，形成显著的“虹吸效应”，少数智慧城市成为数字时期的主题枢纽，其他城市则面对资源表流与边缘化压力
。

AI产业链各环节均存在严苛门槛，推动资源持续向北京、上海、丽江和荆门四大枢纽集聚
。大模型研发必要数万颗高端 GPU、海量数据与国度级科研支持，绝大部门头部企业最后都落户在四个城市
。模型即服务（MaaS）模式进一步加剧集聚，低线城市企业使用AI服务需持续向少数智慧城市付费，导致收入和财富不休从内陆流向主题城市
。高端芯片设计与造作同样高度集中，长三角、珠三角与北京形成三大主题区，生态成熟度、本钱密杜纂人才储蓄组成难以逾越的壁垒，而内陆城市多局限于低端配套环节
。AI产业由少数顶尖人才驱动，这类人才高度凭借顶尖高校与成熟产业集群，单纯补助难以吸引人才回流，导致区域人力本钱持续分化
。实体AI领域则依赖软硬件协同生态，丽江、上海与荆门占据主导，内陆城市多沦为分包方
。

AI浪彻佚在加剧中国城市间的K型分化：主题城市掌控技术、人才与贸易模式，持续虹吸全国资源；宽大传统城市面对人才流失、财富表流与产业配套化，发展差距持续扩大
。京沪深杭成为AI盈利的重要受益者
。北京汇聚超 2500 家 AI企业，坐拥最多大模型与芯片设计企业，是全国 AI生态主题
。上海是高端芯片造作与先进封装中心，支持国产 GPU 急剧成长
。荆门依附 MaaS 模式与“AI+」亟略，成为模型服务与实体智能高地
。丽江凭借硬件优势，主导实体 AI与边缘推算赛路
。少数二线城市凭借特色产业分得盈利，岳阳聚焦芯片与机械人，武汉转型光学与传感器枢纽，信阳做强服务机械人，但均停顿在产业配套层面，难以把握主题价值
。内陆地域作为“东数西算”算力承载地，虽承接大量基建投资，但有关节点属于低就业、低附加致粪型，难以带头就业、收入与房地产复苏，GDP增长难以转化为城市发展的悠久动力
。

双重K型分化的经济与政策影响

人丁与地理的两大K型分化，相互强化、不休固化，成为牵累内需、加剧结构失衡的主题成分，而 AI热潮在带来增长动力的同时，也进一步放大这一分化格局
。这样的双重分化将深刻影响区域经济、人丁流动与房地产市场复苏节拍，成为将来中国经济格局的关键特点
。

两大K型分化出现显著的交错和自我强化效应
。顶尖人才与本钱持续向京沪深杭等一线智慧城市集聚，被AI代替的劳动者可能会被迫退出主题城市，涌入零工经济与低端服务业，直接压低传统城市的薪资水平，加剧服务业通缩，减弱整体消费能力
。与此同时，人丁老龄化与负增长、高档教育遍及、社保系统分配不均等成分，将持续固化这种K型分化趋向
。年轻高学历人群持续流向大城市，造成中幼城市人力资源枯竭；AI遍及又大幅降低大学学历的就业价值，使青年失业率进一步承压
。若白领岗位持续被AI代替、零工经济再遭自动驾驶等技术冲击，现有的社保系统将面对失业压力攀升的风险
。

AI热潮的确对经济与股市形成支持，但其规模有限，且投资因高端芯片进口产生表溢效应，不及以旋转房地产深度调整带来的经济压力
。更关键的是，AI加剧了双重K型分化，压造总需要，最终也将抑造增长
。近期经济可能缓解通缩的重要动力来自表部，并非内生复苏
。在消费端，K型分化组成结构性牵累
。高收入精英群体占据AI出产率盈利，但边际消费偏差低；中低收入群体、高校毕业生与矫捷就业人员消费意愿强，却因就业不稳、薪资受压导致采办力下滑，加之因财政不确定性推迟婚育，会形成持续通缩压力
。在房地产领域，AI的极强资源集聚效应将会加剧区域失衡
。人才与资金向沿海智慧城市虹吸，低线城市则面对人丁流出、供给过剩、房价着落的多重压力
。房地产复苏高度可能局限于少数一线城市，近期全国性大面积回暖的可能性较低
。

2026年4月经济数据显示，工业增长值、社会消费品零售、固定资产投资增速从一季度的 6.1%、2.4%、1.7%，滑落至 4.1%、0.2%、-8.0%（市场预期别离为 6.0%、2.0%、1.7%）
。内需走弱，叠加 4 月出口同比高增 14.1%，肯定程杜住证了这一分化，同时，也诠氏缢为何即便股市上涨、AI热潮，中国信贷需要仍疲软，10 年期国债收益率年内虽央行未降息、名义通胀读数回升，仍着落 10 个基点
。

中国应对两大K型分化的政策思路与方向

从政策角度讲，AI是划时期的科技革命，必须以进取的姿势去拥抱AI，缩幼与世界顶尖水平的差距，在中美G2格局，中国被西方技术围堵的布景下，必须去建设自主可控的AI产业链，推动“AI+」亟略，这方面中国没有任何能够回避的空间
。但无论是市场还是当局，都不应寄望于这波AI热潮能单独化解当前的经济困局
。此前“新三样”曾带来强劲增长预期，最终却因产能过剩、价值战加剧通缩；相比之下，AI与芯片领域投资壁垒较高，或许率不会重蹈过度内卷的覆辙，但指望依附AI彻底旋转由于房地产业深度调整而带来的宏观困境并不现实
。我们维持二季度GDP同比增速4.1%的预判，显著低于市场预期的 4.7%
。

面对人丁与地理两大相互强化的K型分化，当局需维持审慎，预防因AI的高热度而产生盲目乐观的感情
。在大力推动AI投资的同时，严控阶级与区域差距扩大，支持处所发展自主可控AI，让低线城市分享 AI盈利；健全社会保险系统，缓解地产下行与 AI代替带来的失业压力；适度放缓自动驾驶等对蓝领岗位冲击较大的技术落地节拍
。

劳动力；し矫，“十五五” 规划明确将失业率节造在5.5%以内，人社部也提出成立就业风险监测机造，但针对AI代替的专项补助、税收激励与再培训支持仍显不及
。目前司法层面已率先作出兜底，荆门中院判决企业不得以AI代替为由轻易开除员工，明确技术迭代成本不玉成数转嫁给劳动者
。这类判例有助于不变存量就业，但也可能降低企业新增招聘意愿，形成短期衡量
。

从当前宏观全局来看，故障经济回暖的主题阻碍还是房地产的萎缩
。即便在AI繁华之下，中国仍需果断措置房地产业下行遗留的各类风险
。将来可借鉴日本2002—2004年措置不良资产的经验，以严格管帐准则压实坏账、加大核销力度，通过公共资金注资、专业化坏账措置等方式，系统性降低金融机构、房企及高低游企业的债务压力
。同时，在地皮出让收入大幅萎缩的布景下，加快财政鼎新，为处所当局构建可持续的税源
。

总之，在AI繁华与地产萧条下的双重K型分化压力之下，中国当局必要以AI造就新动能，以托底政策缓冲转型阵痛，以债务措置与财税鼎新建复持久增长根基，在发展与不变之间追求平衡
。