如果人工智能引爆了全球经济增长，会发生什么？商品、服务、金融资产与劳动力市场将被彻底颠覆。

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在1700年以前，世界经济几乎没有真正增长。它长期处于停滞状态。过去17个世纪，全球产出年均仅增长0.1%，这意味着要翻倍需要近千年。随着索恩纺纱机和蒸汽机的出现，1700至1820年之间，全球年增长率跃升至0.5%。19世纪末，这一数字达1.9%；20世纪则跃升至2.8%，产出每25年翻一番。增长不仅成为常态，还在不断加速。

如果硅谷的推动者们说得没错，这场“增长爆炸”将更为猛烈。他们认为具备超越多数人认知能力的通用人工智能（AGI）将在不久后将年度GDP增长率提升至20%-30%甚至更高。虽然这听起来离谱，但纵观历史，经济增长本身起初也曾被认为是不可能的。

人们已普遍关注AI可能让大量劳动力失业的一面，然而更少人讨论AI或将推动世界进入爆炸性增长路径的潜力。这种可能性将深刻改变各类市场——劳动力、商品、服务乃至金融资产市场都将被重新分配。经济学家正在思考AGI如何重构世界，而他们绘就的图景既反直觉、又令人叹为观止。

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关键是“想法”本身！

经济最初的增长来自人口积累：更大的收成能养更多人，而更多人又催生更大的收成。但这种增长并没有提升生活水平，饥荒依旧频繁发生。经济学家马尔萨斯曾预测人口增长将超过粮食产出导致贫困；然而实际上更多人口不仅消耗更多，也创出更多新思想。这些思想推动了产出提升，最终带来生活水平的上升，人口红利阶段结束后，人均产出走上稳定增长轨道。

理论上，AGI可以在无需人口增加的情况下继续推动创新，实现人均产出的指数增长。

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AI能扛多少？增幅几何？

绝大多数经济学家认为AI能有效提升生产率，并推动GDP增长。但关键问题是：增长有多大？有学者预计，AI在十年内只会带来1%-2%的GDP提升，但该预测建立在假设AI仅能替代5%工作任务的基础上——这个假设多基于2023年的AI能力。

更激进的预测则认定，随着AGI的发展，世界的大部分经济活动将被自动化。这种情况下，只要持续投入基础设施和能源，资本积累可无限推进。Epoch AI 的安森·何指出，与人口增长相比，扩大AI能力的速度更快、更有效。

不过牛津大学与弗吉尼亚大学学者通过回顾模型认为，即便实现生产自动化，倘若技术停滞，经济只能维持固定增长，增长率由储蓄与再投资比例决定。而要真正爆炸式增长，还需AI执行更复杂任，有助于科技进步本身的突破。

AGI 型AI可承担复杂长周期任务，不仅解答问题，还能领导科研项目。例如，AI Futures Project 预测到2027年末，AI实验室将接近全自动化。OpenAI 的 CEO 山姆·奥特曼预测：明年AI开始产出“真正的新洞见”。

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内生增长理论与超级智能的极限路径。

长期以来，内生增长理论提出：如果想法能快速衍生更多想法，并且激励机制充足，那么增长理论上无上限。资本不仅累积，而且作用增强，增长呈倍数级迭代。但人类从未真正跨过这一阈值：实际上，许多经济学家认为创新变得越来越难，人类研究者必须掌握大量知识才能接触前沿。

AGI可能打破这一瓶颈。Epoch 模型设定：自动化早期收益大幅投入硬软件研发。一旦AI能自动完成约三分之一任务，GDP年增长率便突破20%，并持续快速上涨。该模型可能过于乐观，但企业界普遍认为这种反馈循环将启动，最终催生超级智能。

2021年诺贝尔经济学奖得主威廉·诺德豪斯曾提出：“以信息资本生产信息，而信息资本又由信息生产，这个过程每年愈发加速。”这种机制可能引发所谓“奇点”——一个理论上产出无限的时刻。即便未达“奇点”，首次显著加速也将是历史性巨变。

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工人何去何从？

历次增长浪潮并未明显改善劳动者福利：据丹麦南大学格雷格·克拉克研究，1800年英国一位建筑工人的工资与1230年相比几乎一样。历史上的人口红利往往摊薄了劳动力价值。

这次，AI使工人更容易被替代。AGI 的运行费用上限将自然压制人类劳动力报酬。随着技术进步，工资上限逐渐下降。模型和资本替代力度增强后，最终所有收入都可能归资本所有者。硅谷的核心信念是：当增长爆发之时，若你身无资本，将极为被动。

然而乔治·梅森大学经济学家泰勒·科恩认为，即便技术如此强大，社会变迁也会比技术本身慢。生产还依赖许多其他因素：能源、制度、法规、数据等，也可能导致增长无法完全释放。

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财富积累、利率冲击与资产价格。

若爆炸性增长真来临，人们将急需大量投资于数据中心与能源设施。例如Epoch 模型认为，当前AI领域最优投资额约为25万亿美元，是OpenAI Stargate项目规模的50倍。随之而来的是基础设施扩张热潮。

同时人们储蓄意愿下降，因为预期挣大钱。为保持资本积累顺畅，实际利率需显著上升。经济学家们不完全一致，但一些模型表明：实际利率增长快于经济增长，将拉低长期资产价值，即便产出极快上升。对债务人而言，即使收入快速增长也难以承受利息负担；收入落后的经济体则可能发生资本大幅外流。

股票市场也变成高风险博弈：高利率推动未来收益贴现下降，而高速增长推动未来利润上扬。资产价格究竟向何处去，尚未明确——这取决于“拉姆齐规则”（消费平滑偏好）到底有多强。

一种安全策略是简单存银行：既可享受高利率，又少受资本价格波动影响。但若央行误判，利率不足，通胀或将加速、现金价值被侵蚀。

另一种是持有土地：土地供应固定，而超级智能或将大规模部署太阳能、数据中心，推高地价。但土地是利率敏感型资产，例如如果利率飙升至20%-30%，再融资现有贷款将十分吃力。

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政府债务、高不平等与政策挑战。

更高利率对举债政府形成冲击。虽然高速增长可缓解财政压力，但高利率会大幅提高债务成本。与此同时，收入不平等引发再分配诉求，如硅谷预计必要的基本收入保障制度。科恩建议：更应聚焦升级的“财富蛋糕”本身，而不是如何分配。然而，对依赖全球资本、不愿或不具备AI产业能力的国家而言，这可能带来极大压力。

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市场尚未定价增长爆炸。

如果所有这些都可能发生，资产价格理论上应已作调整。然而，尽管科技股估值极高，市场远未把爆炸性增长作为主要预期。斯坦福研究员巴西尔·哈尔珀林指出：“市场并未以高概率预测这一情景。”

麻省理工学院研究者的论文还发现，AI 新模型发布后，债券收益率平均趋于下降而不是上升。这表明市场尚未意识到即将发生的结构性转变。

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准备迎接智力时代的加速。

硅谷尚未让世界信服其增长论断。但过去十年，AI发展的速度一再超预期——你无需回到1700年才令人惊讶，只要向2015年的人展示今天的AI就已足够。如果社会对AI 经济影响的共识像科技能力预测那样严重滞后，那么投资者与公众都将面对一次巨大惊喜。

经济学家罗伯特·卢卡斯曾说：“一旦开始思考经济增长对人类福利的影响，就很难再考虑其他事情。”在超级智能构想下，这种现象将被放大无数倍。

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超级智能不是简单的技术工具，而是一种经济现象，一场分配革命，一次文明压力测试。

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