直到1700年，世界经济才真正实现了增长，只是停滞不前。此前的17个世纪里，全球产出平均每年增长0.1%，而产量翻一番则需要近一千年的时间。后来，珍妮纺纱机开始轰鸣，蒸汽机也开始喷吐蒸汽。1700年至1820年间，全球经济增速翻了五倍，达到每年0.5%。到19世纪末，全球经济增速已达到1.9%。20世纪，全球经济平均增长率达到2.8%，产量每25年翻一番。增长不仅成为常态，而且正在加速。
如果硅谷的福音传道者们可信的话，这场爆炸将会更加猛烈。他们坚信，人工智能（AGI）能够在大多数办公室工作中胜过大多数人，很快就会将GDP年增长率提升到20%到30%，甚至更高。这听起来可能很荒谬，但他们指出，在人类历史的大部分时间里，经济增长的想法都是如此。
人工智能可能很快导致大量工人失业，这是众所周知的事实。但鲜少有人讨论的是，人们希望人工智能能够让世界走上爆炸式增长的道路。这将产生深远的影响。不仅劳动力市场，商品、服务和金融资产市场也将被颠覆。经济学家们一直在思考通用人工智能将如何重塑世界。正在浮现的图景或许违反直觉，也确实令人难以置信。
问题在于想法，笨蛋！
经济增长最初主要依靠人口积累。粮食产量增加可以养活更多人口，农民数量增加可以带来更高的收成。但这种增长方式并没有提高生活水平。更糟糕的是，饥荒一直威胁着人们。18 世纪的经济学家托马斯·马尔萨斯认为，人口增长必然会超过农业产量，从而导致贫困。事实上，情况恰恰相反：更多的人不仅吃得更多，而且拥有更多的想法。这些想法既带来了产量的提高，也最终降低了生育率，从而使人均产出不断攀升。该理论认为，平均国内生产总值 (AGI)可以在人口不增加的情况下实现失控的创新，从而加速人均GDP的增长。
大多数经济学家都认为，人工智能有潜力提高生产力，从而促进GDP增长。关键问题是，这种潜力究竟能有多大？一些人预测变化不大。例如，麻省理工学院的达隆·阿西莫格鲁估计，未来十年，人工智能对全球GDP的总体贡献不会超过1-2%。但这一结论基于一个假设，即只有约5%的任务由人工智能完成的成本低于人工。而这一假设又部分基于2023年进行的研究，当时人工智能的能力尚不成熟。
对人工智能经济影响的更激进的预测认为，随着技术的进步和通用人工智能的实现，世界经济产出最终将有更多的部分实现自动化。自动化生产只需要足够的能源和基础设施——而这些可以通过更多的投资来实现。通常，投资主导的增长被认为会产生收益递减。如果增加机器而不增加工人，资本就会闲置。但如果机器足够擅长取代人类，那么资本积累的唯一限制就是资本本身。智库Epoch AI的 Anson Ho 认为，增加人工智能的能力比等待人口增长要快得多。
然而，根据时任牛津大学教授的菲利普·特拉梅尔（Philip Trammell）和弗吉尼亚大学教授安东·科里内克（Anton Korinek）对模型的评估，即使生产完全自动化，也无法带来经济爆炸式增长。假设生产完全自动化，但技术没有进步，经济将稳定在一个恒定的增长率，这取决于产出中被储蓄并再投资于制造新机器的比例。
真正的爆炸式增长需要人工智能在最艰巨的任务中取代劳动力：改进技术。人工智能会在生物技术、绿色能源以及人工智能本身领域带来突破吗？人们希望通用人工智能代理能够在与计算机界面交互的同时执行复杂且耗时的任务。它们不仅能回答问题，还能运行项目。研究机构“人工智能未来项目”（ AI Futures Project）预测，到2027年底，几乎完全自动化的人工智能实验室将开展科学研究。开放人工智能（Open AI）的负责人萨姆·奥特曼（Sam Altman）预测，人工智能系统很可能在明年开始产生“新颖的见解”。
研究“内生”增长理论（该理论试图模拟技术进步）的经济学家长期以来一直认为，如果创意以足够的速度催生更多创意，增长就应该无限增长。资本并非只是积累，而是变得更加有用。进步具有乘法性。人类从未跨越过这个门槛。事实上，一些经济学家认为，随着时间的推移，创意变得越来越难找，而不是越来越容易。例如，人类研究人员必须掌握越来越多的材料才能触及知识的前沿。
AGI或许能放松这些限制。在Epoch的模型中，自动化带来的巨额早期回报会被重新投入到硬件和软件研究中。一旦人工智能能够实现约三分之一任务的自动化，年度GDP增长率将超过20% ，并且还会持续上升。何先生表示，该模型“绝对错误”——但很难解释其原因。经济学家认为，该模型对投资研究的激励机制过于乐观，研究的收益会溢出到经济中，从而引发集体行动问题。人工智能公司告诉何先生，他低估了AGI自我改进时启动的反馈回路——人们希望，这一过程最终将带来比任何人类都更强大的超级智能。
阵发性科学
假设这些循环拥有最大力量，经济将变成“信息由信息资本产生，信息资本又由信息产生，而信息又每年以越来越快的速度产生信息”，正如诺贝尔经济学奖得主威廉·诺德豪斯在2021年的一篇论文中所写。这将带来“奇点”——产出达到无限的点。奇点实际上是一种反驳：证明该模型最终必须被证明是错误的。但即使是迈出了这一旅程的第一步，即经济增长的大幅加速，也将是一个意义深远的事件。
这一切对工人意味着什么？人类的第一次经济繁荣对他们来说并不特别慷慨。南丹麦大学的格雷格·克拉克指出，1800年英国建筑工人的实际工资与1230年的建筑工人相同。日益增长的人口需求实际上抵消了所有产出的增长。一些历史学家认为，在接下来的50年左右，工人的生活水平急剧下降。
这次的担忧在于工人过剩。运行通用人工智能的成本将决定工资的上限，因为如果人工智能能以更低的价格完成工作，就没有人会雇佣工人。随着技术的进步，这个上限会逐渐下降。假设人工智能变得足够便宜且能力强大，人们唯一的收入来源将是作为食利者——资本的所有者。诺德豪斯等人已经证明，当劳动力和资本变得足够可替代，并且资本不断积累时，所有收入最终都会归资本所有者所有。因此，硅谷有这样一种信念：当爆炸发生时，你最好已经是富人了。
人类的最终归宿或许是一个蓬勃发展但无工人的经济。但是，对人工智能持乐观态度的乔治梅森大学经济学家泰勒·考恩认为，变革的速度将比底层技术允许的速度要慢。“生产要素有很多……人工智能越强大，其他要素的弱点对你的束缚就越大，”他说道。“可能是能源；可能是人类的愚蠢；可能是监管；可能是数据限制；也可能只是制度上的迟缓。”另一种可能性是，即使是超级智能也会江郎才尽。“人工智能或许能解决渔民的问题，但它无法改变池塘里的现状，”伦敦政治经济学院的菲利普·阿吉翁和其他人在 2017 年的一篇工作论文中写道。
受制于这些限制，通用人工智能的经济影响或许不会像模型所显示的那么显著。只要人类在某些方面保持优势，人们就会与机器并肩工作。其中一些人甚至会获得丰厚的报酬。在诺德豪斯的论文中，人工智能爆发期间劳动力和资本之间不完美的替代性导致了工资的爆炸式增长。奇怪的是，尽管经济增长速度更快，但工资在经济中的占比仍然在下降（见图表）。科技公司内部已经出现了一些这种动态的证据，它们倾向于向顶尖员工支付巨星般的工资，尽管这些公司的收入中流向所有者的份额异常高。
平均值掩盖了差异。超级明星的爆炸性工资无法安慰那些从事更平凡的办公室工作的人，他们将不得不依赖那些尚未活跃起来的经济领域。假设，尽管存在通用人工智能，但机器人技术进步却停滞不前。届时，将会有大量体力劳动需要人类，从管道工到体育教练。这些经济领域，就像今天的劳动密集型产业一样，可能会受到“鲍莫尔成本病”（一种工人的奇妙病痛）的影响，即尽管生产力没有提高，工资却会增长。
经典案例以经济学家威廉·鲍莫尔（William Baumol）的名字命名，即工资增长会阻止工人转向生产率飙升的行业。这不适用于通用人工智能（AGI），但其他因素可能会产生类似鲍莫尔效应。例如，人工智能所有者和精英工作者可能会将他们新增财富的很大一部分用于劳动密集型服务。想想今天的富人，他们把钱花在很多难以自动化的事情上，从餐厅用餐到保姆。这是一个乐观的愿景：即使不是超级明星，也能从中受益。
然而，非富人只能享受选择性富足。他们对任何人工智能能够生产或改进的产品的购买力都将大幅提升。人工智能工厂生产的制成品可能近乎免费；引人入胜的数字娱乐可能几乎免费；如果人工智能能够提高农业产量，食品价格可能会暴跌。但任何仍然劳动密集型的事物——比如儿童保育或外出就餐——的价格都需要随着工资上涨而上涨。任何从当今的知识型工作转向劳动密集型工作的人都可能会发现，他们对这些瓶颈商品和服务的承受能力将比现在下降。
有人担心鲍莫尔效应会过于剧烈，以至于限制经济增长。当某种东西的价格暴跌时，人们会购买更多。但它在消费支出中的占比仍然可能下降。以食物为例。1909年，美国人每天购买3400卡路里的食物（包括浪费），这占他们收入的43%。如今，他们每天购买3900卡路里的食物，但这只占他们收入的11%。如果价格下跌的速度超过产量增长的速度，那么衡量的经济就会被那些无法更高效生产的东西所主导。“增长的制约因素可能并非我们擅长的领域，而是那些必不可少却难以改进的领域，”阿吉翁先生和他的同事写道。
然而，Meta 公司的多米尼克·科伊 (Dominic Coey) 认为，正确看待鲍莫尔效应至关重要。即使通用人工智能限制了经济的可测量规模，它仍可能带来巨大的变革。这再次印证了过去的科技革命。智能手机和层出不穷的免费在线服务改变了世界，但似乎并未对经济增长产生太大影响。最终，超级智能或许也能解决瓶颈问题，例如通过发现能够释放更多能源供应的新技术，或加速机器人技术的进步。
如果你认为经济增长即将爆发，你该怎么做？这些模型给出的建议很简单：拥有资本，这些资本的回报率将会飙升。（在硅谷，不难发现高薪工程师闷闷不乐地攒钱，为他们的劳动失去价值的那一天做准备。）然而，知道应该拥有哪些资产却很棘手。原因很简单：超高的增长应该意味着超高的实际利率。
试想一下，一旦经济爆发式增长即将到来，将会涌现的金融力量。数据中心和能源生产领域将需要巨额投资。你或许认为，如今的投资额度，例如Open AI斥资5000亿美元的“星际之门”项目，已经非常惊人。但根据Epoch AI的模型，今年对人工智能的最佳投资额是这个数字的50倍，即25万亿美元。而这仅仅是图景的一部分。随着企业扩张以满足更高的需求，经济规模的扩大也将带来对非科技资本的更多需求，用于投资基础设施和更大的工厂等领域。一场投资竞赛即将拉开帷幕。
与此同时，储蓄意愿也会下降。平均而言，收入将大幅上涨。经济学家倾向于认为，人们会试图平滑消费：在其他条件相同的情况下，他们宁愿今天花100美元，明天再花100美元，也不愿今天花200美元，明天一分钱也不花。因此，人们需要储蓄，以便投资于经济增长。但经济的飞速发展使得节俭显得没有必要。巨额财富即将到来，为什么还要储蓄呢？正因如此，20世纪初的经济学家弗兰克·拉姆齐指出，随着经济增长的加快，实际利率也会上升，以吸引那些无忧无虑的消费者将原本倾向于消费的资金储蓄起来。
拉姆齐规则的效力至关重要：如果未来高速增长几乎可以保证，那么随着时间的推移，平衡消费的冲动越强烈，利率就会上升得越高。不幸的是，对于这种平衡支出的冲动到底有多强烈，人们并没有达成共识。宏观经济学家倾向于认为，这种冲动根深蒂固，利率通常上升速度快于经济增长速度，从而导致股市下跌。而金融学教授则倾向于持相反观点：经济增长速度超过利率。
如果这听起来太像赌场，那么有一种说法是，干脆把现金存入银行：投资者就可以享受更高的利率，而不必担心资本价值。但如果各国央行未能意识到正在发生的事情，并将利率设定得低于实际需求，通货膨胀就会飙升，侵蚀现金的价值。土地是另一种选择。土地的供应是固定的——有一种理论认为，超级智能可能希望在地球上铺满太阳能电池板和数据中心，从而抬高地价。然而，土地是对利率最敏感的资产之一。想象一下，以30%的利率再融资抵押贷款。
羽毛更多还是嘶嘶声更多？
更高的利率也会使世界各国负债累累的政府的处境更加复杂。快速增长可以缓解他们的财政问题，但更高的利率只会雪上加霜。他们可能不得不向富有的债券持有人交出大量现金，而此时失业正引发对财富再分配的需求——例如硅谷许多人认为有必要推行的全民救济。考恩先生主张，应该乐观地关注蛋糕的不断扩大，而不是担心如何瓜分它。但任何国家，如果无力或不愿释放人工智能驱动的增长，同时又依赖全球投资者的资本，都将面临残酷的挤压。
如果投资者认为这一切都有可能，那么资产价格早就应该随之变动了。然而，尽管科技公司估值高得离谱，但市场远未将爆炸性增长纳入定价。“市场预测这种可能性并不高，”周先生的合著者之一、斯坦福大学的巴兹尔·哈尔佩林（Basil Halperin）表示。麻省理工学院的伊赛亚·安德鲁斯（Isaiah Andrews）和玛丽亚姆·法布迪（Maryam Farboodi）于7月15日发布的一份论文草稿发现，债券收益率在Open AI和DeepSeek等公司发布新的人工智能模型时平均下降，而不是上升。
换句话说，硅谷尚未让世界相信其论点。但近十年来，人工智能的进步已经超出了对其通过各种基准的预测。你不必回到 1700 年就能找到一个你会对人类随后的进步感到惊讶的人：想象一下向 2015 年的人展示 DeepSeek。如果关于人工智能对经济影响的共识像大多数对人工智能能力的预测一样落后，那么投资者和其他所有人将会大吃一惊。经济学家罗伯特·卢卡斯曾经说过，经济增长对人类福祉的影响是如此深远，“一旦开始思考它们，就很难考虑其他任何事情。”与许多其他领域一样，AGI的前景加剧了这一现象。
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