荀玉根系国信证券首席经济学家、经济研究所所长，中国首席经济学家论坛理事
核心结论：①当前AI处于J曲线左侧的“创造性毁灭”阶段，挤出效应明显。②就业端，我国体现为硅基对碳基的挤出，美国体现为资本对劳动力的挤出。③资金端，无论是股权、债券还是信贷，中美均加速向硅基聚焦。④政策端，AI成为大国博弈的核心领域。⑤当AI走向物理世界，将迎来J曲线右侧“繁荣的拐点”，那时我国优势凸显、资产价格重估。
奔涌而来的AI革命，引发了人类对未来的畅想，也带动了全球新一轮资本浪潮。然而，当前更多普通人先感受到的是生存压力的加大。为何会出现这样的局面？因为目前AI仍处于“J曲线”前期的“创造性毁灭”阶段。本文以中美为例，分析当前AI对其他领域的挤出效应。
1.就业：AI领域量价齐升
就业岗位“数量”是观察AI挤出效应的最直观视角。技术革命本质上是对人的再定价，硅基与碳基人力需求对比变化时，就业市场会通过岗位和工资变化寻找新的均衡，最终劳动力由旧动能向新动能迁移。
我国就业端的挤出效应已较为明显，硅基扩张、碳基收缩。近4年AI相关的“硅基”就业年复合增长3.2%，而建筑和公用事业等典型“碳基”行业分别下降11.0%和1.5%。更重要的是，硅基体量仍小，其就业扩张难以弥补更大规模的碳基就业下降。2023-2025年，我国AI相关就业增加约270万人，而非AI相关就业减少约980万人。
美国硅基对碳基的就业挤出效应，体现在企业层面。美国碳基就业仍在增长，但硅基就业反而收缩：近4年美国信息技术就业年复合下降约3.0%，而建筑业和公用事业分别增长1.7%和2.1%。
从生产函数F(K,L)看，我国主要是劳动要素内部的重构，即硅基L对碳基L的挤出，美国则发生在要素之间，即资本K对人力L的挤出。这可以从企业注册数得到印证，2022年至今，美国信息技术业雇员人数下降11.9%，而新企业注册数从7920增至1.32万，增长66.4%，创历史新高。
劳动回报“价格”是观察挤出的另一重要维度。劳动回报是挤出效应的“因”，当AI相关岗位需求持续扩张，人才稀缺推高工资回报，更高的工资溢价又进一步吸引劳动力流入，形成正循环。
中美均出现AI领域工资增幅更大的特征。2024年，我国AI相关行业工资总额同比增速由5.2%升至8.5%，而其他行业仅由3.3%升至3.5%，两者增速差由1.9个百分点扩大至4.9个百分点。美国也类似，截至2026年7月，AI相关行业周薪同比为4.8%，高于整体的3.5%。
工资的价格信号已经影响教育选择。我国985高校AI专业的录取优势持续扩大，高考排名的相对领先位次由2022年的782位扩大至2025年的2600位，代表考生愿为AI专业付出更高的“成绩溢价”。美国同样如此，2014-2024的10年间，计算机与信息科学学位授予人数从5.6万翻番至12.2万人，而同期社会科学则降至16.2万人。
2.资本：资金加速向AI汇聚
资金是支撑AI产业扩张的另一关键要素。短期内社会融资总量变动不大时，硅基产业资本需求上升必然对传统产业形成一定挤占。当前中美AI竞争持续加剧，美国凭借大模型、算力和平台生态占据领先优势，中国仍处于追赶阶段，更需要“集中力量办大事”，通过资本、信贷的超常规投入补齐短板。
从股权融资看，硅基的IPO募资占比大幅上升。A股硅基类行业IPO募资金额占比2021年以来显著抬升，今年以来已达53.5%的历史高位，美股更高达79.3%，向硅基领域聚焦的趋势明显。与此同时，两国硅基IPO数量占比并未大幅上升，说明硅基企业单项目融资规模更大，资金正加速向头部集中。
从债务融资看，硅基对资金的吸附能力增强。直接融资方面，债券资金对AI产业链的配置权重正在提升。中美硅基公司债发行额占非金融发行总额的比重均自2024年低位逐步抬升。相较美国，我国硅基企业对债券融资依赖偏低，主要是相关企业多处于发展早期，业务模式和盈利稳定性有约束。随着硅基产业自身发展和债券“科技板”建设提速，中国作为全球第二大债券市场，有望为科技企业融资提供更有力支撑。
间接融资方面，银行信贷资源进一步向科技领域倾斜。我国高新技术企业、科技型中小企业贷款余额保持两位数增长，显著快于基础设施、服务业和工业等领域。美国自25年起科技与商业服务领域大型银团信贷授信额度也显著提速，领跑医疗健康、制造和材料等其他关键领域。
3.政策：AI是大国竞争的核心点
AI已成为全球博弈的核心战场，资源投入已超越传统市场逻辑。面对美国的先发优势和技术封堵，我国必须主动将更多财政、立法和产业资源集中倾斜到AI相关领域，以“两弹一星”的精神加速赶超。
一是预算层面，公共资源向科技研发倾斜。近4年，我国基础研究经费占R&D比重持续抬升，2025年已升至7.1%。虽然与美国等科技强国仍有明显差距，但基础研究投入正在总研发投入扩张的基础上进一步加速，对应用研究、乃至碳基领域形成一定资源挤出。例如，2024年相较2020年一般公共预算中自然科学基金占科技支出的比重提高约0.24个百分点，而社会科学基金占比不升反降。
二是政策立法的重心在向AI倾斜。2017-2025年，我国涉及“人工智能”的中央法规由4条增至189条，地方性法规由46条增至599条。同时，全部中央及地方法规总量却由约35.9万条降至21.2万条，下降约41%，AI相关法规占比从约0.14‰升至约3.7‰。美国国会立法支持某行业较罕见，但特朗普作为共和党民粹主义领袖，上台后将AI竞争置于较高优先级，2025年至今已有9项行政令直接加大AI及其基础设施支持力度。
三是补贴层面，中美都在用“真金白银”争夺AI和先进制造。我国支持科技创新和高端制造业发展的税费补贴规模由2024年的2.63万亿元进一步升至2025年的超3.51万亿元。美国也在持续加大税收激励，联邦研发税收抵免由2025年的约361亿美元升至2027年预计388亿美元。美国政府还通过“创世计划”“星际之门”“AI行动计划”等法案，进一步整合联邦科研设施、算力、数据与私人资本，将政府资源与企业投资共同导向AI和芯片等关键领域。
4.总结：供给创造需求，硅碳终将共赢
J曲线左侧的“创造性毁灭”阶段，挤出效应大于增量效应。从就业、资本到政策，目前阶段社会资源更偏向硅基领域，是宏观数据和微观体感背离的核心原因。但这并不意味着“硅基”是一轮“紧缩革命”。当AI从虚拟世界走向物理世界，技术红利将从少数硅基部门的“自循环”，辐射汽车、制造和服务等更广泛的行业，新供给将进一步创造新需求，硅碳也有望从“替代”走向“共赢”。
未来会迎来J曲线右侧“繁荣的拐点”，硅碳共赢。前期报告我们分析过，AI革命最终会走向物理世界，当AI重新定义制造业时，供给创造需求，总需求会扩张，智能制造替代工业制造，届时中国的优势会凸显。详见《》、《》。
一是我国拥有巨大的工程师红利。2025年我国IT行业工程师平均年薪约3.4万美元，明显低于美国的18万美元左右。这意味着同等条件下，中国可以支撑更大规模的工程团队、更高频的产品迭代和更快的制造落地。
二是我国拥有巨大的算力成本优势。我国主流大模型Token价格仅为美国同类模型的1/5甚至更低。这意味着AI大规模部署时，其调用门槛更低，更利于扩散普及。当竞争由纯粹的算力和算法，转向低成本、高频次、大规模应用，我国的优势将进一步放大。
以智能汽车、机器人等为代表的智能制造有望成为衔接硅基与碳基的纽带，带动居民收入和消费增长，届时增量需求将向碳基扩散。那时，中国经济转型从量变到质变，新经济的体量超过老经济，即中国的“2003年时刻”重现，企业ROE回升，中国资产价格全面重估。
风险提示：AI发展应用进展不及预期。
