編者按· 2026.03.25

近年來，隨著生成式人工智能的狂飆突進，“AI將導致大規模失業與經濟危機”的焦慮情緒在全球持續發酵。在技術的顛覆性力量面前，人類的“飯碗”真的會輕易被機器端走嗎？

針對這一時代焦慮，本文深度解讀了城堡證券發布的《2026全球智能危機》報告。文章以翔實的宏觀數據擊穿了“AI替代就業”的非理性恐慌，深刻揭示了AI正通過基礎設施建設拉動與生產率躍升，實質性地成為就業的“凈創造者”。面對智能化浪潮，真正的考驗不在于防備技術替代，而在于如何擁抱變革、培育人機協同的新型勞動者，將技術勢能轉化為經濟高質量發展的強勁動能。

引言

當“AI將導致2028年大規模失業和經濟危機”的預言引發恐慌時，城堡證券（Citadel Securities）發布的研究報告《2026全球智能危機》（The 2026 Global Intelligence Crisis）卻描繪了另一番圖景：失業率穩定在4.28%，軟件工程師招聘逆勢增長11%，數據中心建設熱潮也強勁拉動了建筑業的發展。該報告不僅有力反駁了近期關于“AI替代就業”的過度恐慌，更指出AI有望成為未來經濟增長的關鍵支撐。這一判斷，也為粵港澳大灣區的AI產業發展與就業布局提供了啟示，在短期內看是可行且必要的。

拆解報告：樂觀數據

背后的就業創造邏輯

城堡證券于2026年2月24日發布研究報告《2026全球智能危機》（以下簡稱為“報告”），通過一系列數據對當前流行的“AI導致大規模失業和經濟危機”的擔憂做出回應。報告開篇即提出，當前AI資本支出已達美國GDP的2%（約6500億美元），AI相關大宗商品價格自2023年1月以來上漲65%，且全美計劃建設約2,800座數據中心。在此背景下，美國的失業率卻穩定在4.28%的低位，且軟件工程師的招聘崗位數量同比增長11%。這組看似“矛盾”的數據構成了理解“AI如何影響就業”的關鍵所在：AI正通過直接和間接的形式，成為就業的“凈創造者”。

（一）AI基礎設施和

生態建設直接創造就業

AI技術產業化所必需的大規模固定資產投資與生態建設產生了對就業的直接拉動，這是由技術發展的內生需求驅動的。

一方面，AI相關的基礎設施建設直接創造就業崗位。以美國為例，為支撐龐大的算力需求，美國計劃建設約2,800座數據中心。建設數據中心所需的服務器、芯片、網絡設備及電力設施既增加了市場對建筑業勞動力的需求，也擴大了相關高端制造業的研發與生產崗位的招聘。另一方面，AI技術開發、部署與運維產生的一系列高技能崗位也直接促進了就業。AI生態系統的研發、優化、應用集成及運維需要龐大的專業技術團隊，包括但不限于從事底層算法與框架開發的研發人員，為應用轉化定制化個性化解決方案的產品團隊，以及保障AI基礎設施穩定運行的運維與網絡安全專家，而這正是報告中Indeed招聘平臺上軟件工程師招聘數量同比增長11%的直接原因。

軟銀集團首席執行官孫正義（左）和美國商務部長盧特尼克在俄亥俄州派克頓一同出席新數據中心動土儀式（圖源：美聯社）

（二）AI通過提高生產率

間接創造就業需求

AI作為一種通用生產率提升工具，可通過降低成本和創造需求對市場提供正向供給沖擊，從而帶來更廣泛的間接就業創造。

報告從宏觀經濟角度分析，AI自動化通過降低商品與服務的邊際成本，通過兩條路徑刺激總需求增長：一是降低價格以提升社會實際購買力；二是提升企業利潤率以增加其再投資能力。報告進而以美國人口普查局（United States Census Bureau）的數據作為關鍵證據：作為創造新就業機會的重要載體，新企業申請（New Business Applications）的數量正在快速增加，這表明經濟活力與對新市場機會的預期在增強。

歷史經驗為此提供了參照。經濟學家凱恩斯（John Maynard Keynes）曾預測，生產率的大幅提升將使勞動者的周工作時間縮短至15小時。然而這種預測與現實情況相去甚遠，主要原因在于，生產率的提高主要被用于滿足人類對更高質量商品和新型服務的、近乎無限的需求彈性，而非單純減少工作時間。以此類推，AI帶來的生產率提升更可能改變消費與就業的結構，進而間接創造相關就業崗位，而非單純減少就業數量。

澄清誤區：

為何“替代末日”并未降臨？

針對當前流行的“AI即將全面替代就業”的擔憂，報告從技術擴散規律與經濟理論可行性兩個層面進行有力回擊。

一方面，需認識到事物的發展是螺旋上升的，技術采納也遵循這種規律。報告認為，技術擴散遵循歷史性的“S型曲線”，而非“線性加速”。當前關于人工智能的討論存在一個誤區是將技術的遞歸潛力與經濟的遞歸部署預期混為一談，即錯誤地將AI技術自身自我改進和快速迭代的潛力，等同于AI技術在整個經濟體中快速全面替代人類就業崗位的速度，甚至認為自動化與生產率將以指數級速度無限復合增長。這種觀點忽略了成本與現實約束對于技術落地的限制，片面否定了技術在實際經濟中部署所必須經歷的緩慢過程。正是這種概念混淆，加劇了市場對于“AI替代就業”的非理性恐慌。

重大技術的擴散往往遵循“S型曲線”的發展路徑：早期采用緩慢且成本高昂；而后隨著成本下降和互補性基礎設施的發展，采用率加速；最終，當市場趨近飽和或邊際效益降低時，增長會放緩。為驗證生成式AI的擴散是否符合此規律，報告援引美國聯邦儲備系統下屬的圣路易斯聯儲（St Louis Fed）發布的“實時人口調查”（Real Time Population Survey）中關于“AI在工作中的使用頻率”的數據。報告認為，如果AI替代就業的風險已經迫在眉睫，則工作中使用AI的成年人口比例應出現顯著向上的拐點，然而實際數據顯示，這一比例的增長出人意料地平穩。報告進一步將該數據與筆記本電腦和互聯網的早期采納曲線進行對比，認為生成式AI的采納路徑與歷史模式較為相似，并未出現偏離“S型曲線”的非線性躍升。因此，短期內發生大規模AI替代就業的風險較低。

2026年1月7日，一名男子在2026年美國拉斯維加斯消費電子展上走過印有“物理AI”字樣的展臺（圖源：新華社）

另一方面，訓練和運行AI需要巨額算力、能源和芯片的支持，這構成了AI替代就業的經濟邊界。從成本效益角度看，訓練和運行AI需要持續性大額半導體產能、數據中心和能源投資。相較于當前的人力成本，這種替代所需的計算強度將比當前水平高出數個數量級。報告認為，當這種自動化需求激增而不斷推高算力的邊際成本，甚至超過人力成本時，這種就業替代就會在經濟層面失去意義。此外，即使算法能夠實現遞歸式改進，其經濟部署仍受到硬件設施、能源供給、監管審批和組織變革成本的嚴格限制，故而再次驗證了遞歸式的技術發展并不能直接等同于遞歸式的市場采用這一論點。

大灣區視角：

如何成為AI就業

“凈創造者”的模范區？

粵港澳大灣區擁有較為完整的AI產業鏈基礎、活躍的科創生態、豐富的應用場景和“一國兩制”的制度保障，是驗證AI創造就業和賦能行業發展的重要場域。在這里，內部數據中心集群的建設直接創造高質量就業崗位，而外向型經濟和開放政策也為就業創造營造了良好的外部環境。故而，在警惕全球產業鏈受AI影響的同時，更應抓住AI促進產業發展的歷史機遇，在智能制造、智慧城市、跨境金融、生物醫藥等領域深度融合AI技術，從而實現發展與治理的有機結合。

當前，大灣區已涌現出諸多AI驅動就業發展的案例，生動體現了AI與實體經濟的融合如何改變勞動力市場的技能需求與崗位構成。在制造業領域，東莞、佛山的“燈塔工廠”應用AI技術進行視覺質檢與預測性維護，雖然減少了傳統流水線對于工人的需求，但同步催生了工業數據標注師和AI設備運維工程師等新崗位；在智慧城市建設領域，以穗深為代表的城市級AI管理平臺直接創造了智能解決方案設計師、系統運營專員、網絡安全專員等崗位；在金融領域，深港金融機構利用AI技術開發智能風控產品，催生了模型風險管理和合規審查等方面的就業需求。南山區的發展模式則更為系統和全面地展示了AI對就業的創造。2024年，南山區聚集了深圳市1351家規上人工智能企業，其人工智能產業增加值達449.07億元，成為AI就業“凈創造者”的引領區。這離不開政府部門提供的算力和開放數據等通用基礎設施支持，技術和應用場景閉環，以及跨境數據流動通道等制度創新支持。

深圳市南山智園的優必選總部，工作人員對人形機器人進行測試（圖源：新華社）

結語

《2026全球智能危機》報告的價值，在于用理性數據驅散非理性恐慌，揭示了AI作為就業“凈創造者”的潛力。未來就業市場的發展形勢并不取決于AI替代了多少舊崗位，而取決于市場是否能培育具備“人機協同”技能的高質量新勞動者，以及各級政府是否能引導AI扎根社會土壤，開辟經濟發展新藍海。堅持發展優先，堅定投資于人，大灣區有能力將這場技術變革，轉化為就業高質量轉型和經濟高質量發展的引擎。

本文作者

趙宇琪：前海國際事務研究院實習生，香港中文大學（深圳）人文社科學院博士研究生。

黃平：前海國際事務研究院副院長，香港中文大學（深圳）公共政策學院副教授、助理院長。

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校對 | 伍子堯

排版 | 詹蘊第

初審 | 覃筱靖

終審 | 馮簫凝