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原文：How AI Conquered the US Economy: A Visual FAQ
作者：Derek Thompson
人工智能是百年来最宏大的科技建设项目。它究竟是什么样子的？
美国经济已经一分为二。一边是热火朝天的 AI 经济，另一边则是萎靡不振的消费经济。
你可以在经济统计数据中看到这一点。上个季度，人工智能领域的支出增长超过了消费者支出的增长。如果没有 AI，美国的经济增长将会微不足道。
你可以在股市中看到这一点。在过去两年里，股市增长的约 60% 来自与 AI 相关的公司，如微软、英伟达和 Meta。如果没有 AI 热潮，股市的回报率将惨不忍睹。
你可以在商业数据中看到这一点。根据 Stripe 的数据，自称为“AI 公司”的企业在该平台上的收入增长中占据主导地位，并且它们的增长速度远远超过任何其他类型的公司。
没人能断定 AI 热潮是下一次工业革命的证据，还是下一个巨大的泡沫。我们只知道它正在发生。我们都可以停止讨论“如果 AI 在未来的某个时间点主导经济会发生什么？”不，AI 经济已是此时此刻的现实。无论好坏，我们都已身处其中。
那么，人工智能热潮究竟是什么？它是如何发生的，所有这些用于构建 AI 的资金从何而来，谁在使用这项技术，它是否正在提高人们的生产力？今天，我将回归我早期博客写作的风格，尝试用图表来解答一系列常见问题，为你呈现一幅视觉指南，解答这个核心问题：
AI 热潮的规模有多大？
人工智能有几个简单的构成要素：计算机芯片、数据中心里的服务器机架、海量的电力，以及保持一切正常运行不致过热的网络和冷却系统。
这些硬件极其昂贵。在过去六个月里，四家在人工智能领域投资最多的公司——Meta、谷歌、微软和亚马逊——在芯片、数据中心等方面的花费在 1000 亿到 2000 亿美元之间。《华尔街日报》的 Christopher Mims 写道：“最有价值的科技公司正在以前所未有的速度购买和建设。”
你能将这些数字置于历史背景中吗？
这要么是自 1960 年代（计算机时代开启）以来，要么是自 1880 年代（铁路时代鼎盛期）以来最大的科技基础设施项目。
今年一月，摩根大通的 Michael Cembalest 计算得出，领先的 AI 芯片制造商英伟达有望占据自 1969 年 IBM 收入达到顶峰以来，全市场资本支出中的最高份额。不甘示弱的经济作家 Paul Kedrosky 也计算出，AI 资本支出占 GDP 的比重已经超过了互联网泡沫时期，并且正在接近自镀金时代铁路建设以来未曾见过的水平。
这些钱都从哪儿来？
今天的 AI 基础设施热潮，得益于当今顶尖科技公司空前惊人的利润。正如 Cembalest 在我的播客上所解释的，近几年来，这些顶尖科技公司的盈利能力如此之强，以至于它们在总“自由现金流”（即收入减去运营费用和基础设施支出）中所占的份额，超过了我们自二战结束以来所见过的任何情况。这些公司现有的商业模式——无论是 Meta 的广告还是谷歌的搜索广告——都强大到足以产生天文数字般的资金，用于投向下下一代技术。“它们正在产生前所未有的自由现金流，”Cembalest 告诉我。“它们赚得盆满钵满，这就是为什么它们有能力每年向与 AI 相关的研发和基础设施投入数千亿美元的资本支出。”
所以，这就是股市表现如此诡异的原因吗？
我认为是这样。金融圈现在有一个有趣的辩论，关于为什么股市似乎对特朗普关税和增长放缓不屑一顾。我认为最清晰的答案是以下几点的结合：(a) 一些投资者仍然认为特朗普会在关税问题上退缩；(b) 他们认为关税的最终影响不会很大；(c) 关税对数字经济影响不大，而与 AI 相关的股票正在主导回报率，其余市场则在集体徘徊。
正如法国兴业银行的这张图表所示，标普 500 指数中最大的十家公司在过去六年的净收入增长中占据了如此主导的地位，以至于我们现在可以更有效地将其看作是“标普 10”与“标普 490”的对决。如果你是一位投资于另外 490 支股票的投资组合经理，过去六年的股权回报并不令人印象深刻，因为这些公司整体上未能增加利润。
好的，所以公司正在以前所未有的规模花钱。他们赚回来了吗？
还没有。《华尔街日报》的 Greg Ip 写道，AI 热潮“令人不安”的一面是，所有这些在芯片和数据中心上的支出正在“耗尽美国公司的现金”。OpenAI 和 Anthropic 都在巨额亏损，而最大的科技公司仍然依赖其旧的商业模式来创造最大的利润率。如果这些公司的支出远超它们未来所能赚回的，那将意味着我们正处于一个历史性的基础设施泡沫之中。
至于看涨的理由：支付公司 Stripe 已经看到了证据，表明 AI 初创公司的收入增长速度超过了以往任何一代技术。“AI 公司达到收入里程碑的速度比前几代初创公司更快，”该公司在最近的一份报告中宣布。“在 Stripe 上的前 100 家 AI 公司，达到年化收入 100 万美元的中位时间仅为 11.5 个月——比增长最快的 SaaS 公司快了四个月。”
谁在使用这项技术？
根据一种说法，像 ChatGPT 和 Gemini 这样的生成式 AI 工具的采用速度，比我们有可靠数据的几乎任何技术都要快。圣路易斯联邦储备银行估计，生成式 AI 的采用速度大约是互联网的两倍。
在最近一项关于生成式 AI 的最大规模调查之一——2025 年的论文《生成式人工智能的劳动力市场效应》中——经济学家估计，超过 50% 的信息服务业（即软件公司）和管理岗位的员工已经开始在工作中使用这项技术。相比之下，在采矿或渔业等传统经济领域的公司中，使用的人非常少。AI 在大学毕业生中也比从未上过大学的人群中受欢迎得多。
员工们是否表示 AI 让他们更有效率？
是的。证明新型 AI 模型能提高生产力的标志性研究来自那些工作相当重复的公司，例如呼叫中心。但我们正从员工那里得到越来越多的自我报告，称 AI 帮助他们节省了大量时间。一个令人惊讶的例子是：教学。根据最近的一项盖洛普调查，大约 60% 的小学教师表示他们曾使用 AI 来备课、审查教学材料、制作工作表或处理行政工作。大多数使用 AI 的教师表示它改善了他们的工作，而那些经常使用的教师则表示，AI 每周为他们节省 6 个小时——相当于每个学年节省六周。用一种非常乐观的解释来说，这就像是 AI 每年给了小学教师一个半月的带薪休假。
也许表明 AI 将帮助人们提高工作效率的最乐观指标来自 AI 研究非营利组织 METR，该组织发现，AI 智能体能够完成的任务时长每 7 个月翻一番。2021 年，AI 可以自动化一个简单的谷歌搜索：10 秒。两年后，ChatGPT 可以在互联网上查找事实，这通常需要普通人大约 4 分钟。现在，一些模型正在执行需要典型开发人员 50 分钟才能完成的编码任务。“根据这一趋势推断，不出十年，我们将看到 AI 智能体能够独立完成目前需要人类花费数天或数周才能完成的大部分软件任务，”研究人员表示。
所以，这就成了定局：AI 将创造一场覆盖整个经济的生产力大爆发？
别那么快。事实上，许多员工可能极大地高估了 AI 让他们提高的生产力。
METR 还进行了一项深入研究，要求经验丰富的开发人员使用一款流行的 AI 助手进行编码。完成任务后，开发人员声称使用 AI 使他们的生产力提高了 20%。但研究中的独立评估员得出的结论恰恰相反：使用 AI 反而增加了任务完成时间约 20%。我不想对这项研究的长期意义做过多猜测。但就目前而言，我认为对于那些声称 ChatGPT 即将取代数千万入门级白领工作的乐观言论，这是一个必要的警示。
再告诉我一件关于 AI 如何改变世界的趣事
《科学》杂志上的一篇新论文发现，自大语言模型兴起以来，学术写作发生了巨大变化。根据一项统计，在 2024 年，“delves”（深入探讨）这个词的出现频率比其历史平均水平高出 2700%。分析表明，2024 年约有七分之一的论文摘要经过了 AI 的处理。
原文：https://www.derekthompson.org/p/how-ai-conquered-the-us-economy-a
