分享几组数据“Citi-中国AI经济影响研报”
- 2026-10-05 17:27:06
分享几组数据“Citi-中国AI经济影响研报”
宏观 
模型差距，中美两国模型差距逐步减小 
AI专利占比，中：69.7%，美：14.2% 
AI人才增长 
新经济的对GDP增长的支撑可完全抵消房地产对增长的拖累 
约2亿人从事“灵活就业”，占劳动力的~26% 
Citi基于IMF框架，将AI对就业的潜在影响，分为曝光度和互补性两个维度。 曝光度：职业的工作内容和AI能做的事情重合度有多高，越弱越不易替代 互补性：即工作任务与AI能力之间的互为补充性；越强越不容易被替代 
横轴代表AI对岗位的替代程度，数值越高，说明该职业的任务越容易被算法和自动化技术替代。 纵轴代表人与算法的潜在互补性，数值越高，说明该职业中人与算法协作、发挥独特价值的潜力越大，而不是被简单替代。 
对应这个四象限 右下，高风险职业，最容易被AI取代； 左上，最安全职业，最难被AI取代，AI赋能岗位； 右上，机会，用好AI杠杆；灾难，保守被淘汰 左下，最稳定职业，短期无过多交集
如何解读，每个人都有独特的见解，这里只相对中立的简单解释下。
China Economics
The Macro-Micro Disconnect of AI-Driven New Economy
中国人工智能驱动的新经济正迎头赶上全球前沿，推动科技股强劲上涨。从GDP核算角度看，新经济现已具备宏观意义，或可完全抵消房地产拖累。然而，这一充满希望的宏观故事却未能提振微观信心。人工智能可能加剧"无就业增长"风险，深化宏观与微观的脱节。据我们保守估计（相较IMF预测更为谨慎），人工智能可能影响中国31%的就业岗位，其中9.6%（约7000万岗位）面临直接替代风险，21.4%的岗位将提升生产力但同时面临更激烈竞争。服务业和年轻人受冲击最为显著。为避免陷入图灵陷阱，政策需优先推动智能增能而非替代，强化社会安全网，确保AI红利公平再分配。优化工作生活平衡是将AI生产力提升转化为内需的关键路径。AI治理虽被低估，却是中国AI投资的关键因素。
AI资金投入
2027年，预期IT将超过房地产在GDP占比
微观
消费信心不足
就业预期较负面
自2014年，城市就业岗位流失（包括自然减少）累计已达5360万
自2014年峰值，大型工业企业中约有2300万个工作岗位因自动化而消失
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