评《2026全球智能危机》报告：AI何以成为就业“净创造者”？ | 科技观察

引言

当“AI将导致2028年大规模失业和经济危机”的预言引发恐慌时，城堡证券（Citadel Securities）发布的研究报告《2026全球智能危机》（The 2026 Global Intelligence Crisis）却描绘了另一番图景：失业率稳定在4.28%，软件工程师招聘逆势增长11%，数据中心建设热潮也强劲拉动了建筑业的发展。该报告不仅有力反驳了近期关于“AI替代就业”的过度恐慌，更指出AI有望成为未来经济增长的关键支撑。这一判断，也为粤港澳大湾区的AI产业发展与就业布局提供了启示，在短期内看是可行且必要的。

拆解报告：乐观数据背后的就业创造逻辑

城堡证券于2026年2月24日发布研究报告《2026全球智能危机》（以下简称为“报告”），通过一系列数据对当前流行的“AI导致大规模失业和经济危机”的担忧做出回应。报告开篇即提出，当前AI资本支出已达美国GDP的2%（约6500亿美元），AI相关大宗商品价格自2023年1月以来上涨65%，且全美计划建设约2,800座数据中心。在此背景下，美国的失业率却稳定在4.28%的低位，且软件工程师的招聘岗位数量同比增长11%。这组看似“矛盾”的数据构成了理解“AI如何影响就业”的关键所在：AI正通过直接和间接的形式，成为就业的“净创造者”。

（一）AI基础设施和生态建设直接创造就业

AI技术产业化所必需的大规模固定资产投资与生态建设产生了对就业的直接拉动，这是由技术发展的内生需求驱动的。

一方面，AI相关的基础设施建设直接创造就业岗位。以美国为例，为支撑庞大的算力需求，美国计划建设约2,800座数据中心。建设数据中心所需的服务器、芯片、网络设备及电力设施既增加了市场对建筑业劳动力的需求，也扩大了相关高端制造业的研发与生产岗位的招聘。另一方面，AI技术开发、部署与运维产生的一系列高技能岗位也直接促进了就业。AI生态系统的研发、优化、应用集成及运维需要庞大的专业技术团队，包括但不限于从事底层算法与框架开发的研发人员，为应用转化定制化个性化解决方案的产品团队，以及保障AI基础设施稳定运行的运维与网络安全专家，而这正是报告中Indeed招聘平台上软件工程师招聘数量同比增长11%的直接原因。

（二）AI通过提高生产率间接创造就业需求   

AI作为一种通用生产率提升工具，可通过降低成本和创造需求对市场提供正向供给冲击，从而带来更广泛的间接就业创造。

报告从宏观经济角度分析，AI自动化通过降低商品与服务的边际成本，通过两条路径刺激总需求增长：一是降低价格以提升社会实际购买力；二是提升企业利润率以增加其再投资能力。报告进而以美国人口普查局（United States Census Bureau）的数据作为关键证据：作为创造新就业机会的重要载体，新企业申请（New Business Applications）的数量正在快速增加，这表明经济活力与对新市场机会的预期在增强。

历史经验为此提供了参照。经济学家凯恩斯（John Maynard Keynes）曾预测，生产率的大幅提升将使劳动者的周工作时间缩短至15小时。然而这种预测与现实情况相去甚远，主要原因在于，生产率的提高主要被用于满足人类对更高质量商品和新型服务的、近乎无限的需求弹性，而非单纯减少工作时间。以此类推，AI带来的生产率提升更可能改变消费与就业的结构，进而间接创造相关就业岗位，而非单纯减少就业数量。

澄清误区：为何“替代末日”并未降临？

针对当前流行的“AI即将全面替代就业”的担忧，报告从技术扩散规律与经济理论可行性两个层面进行有力回击。

一方面，需认识到事物的发展是螺旋上升的，技术采纳也遵循这种规律。报告认为，技术扩散遵循历史性的“S型曲线”，而非“线性加速”。当前关于人工智能的讨论存在一个误区是将技术的递归潜力与经济的递归部署预期混为一谈，即错误地将AI技术自身自我改进和快速迭代的潜力，等同于AI技术在整个经济体中快速全面替代人类就业岗位的速度，甚至认为自动化与生产率将以指数级速度无限复合增长。这种观点忽略了成本与现实约束对于技术落地的限制，片面否定了技术在实际经济中部署所必须经历的缓慢过程。正是这种概念混淆，加剧了市场对于“AI替代就业”的非理性恐慌。

重大技术的扩散往往遵循“S型曲线”的发展路径：早期采用缓慢且成本高昂；而后随着成本下降和互补性基础设施的发展，采用率加速；最终，当市场趋近饱和或边际效益降低时，增长会放缓。为验证生成式AI的扩散是否符合此规律，报告援引美国联邦储备系统下属的圣路易斯联储（St Louis Fed）发布的“实时人口调查”（Real Time Population Survey）中关于“AI在工作中的使用频率”的数据。报告认为，如果AI替代就业的风险已经迫在眉睫，则工作中使用AI的成年人口比例应出现显著向上的拐点，然而实际数据显示，这一比例的增长出人意料地平稳。报告进一步将该数据与笔记本电脑和互联网的早期采纳曲线进行对比，认为生成式AI的采纳路径与历史模式较为相似，并未出现偏离“S型曲线”的非线性跃升。因此，短期内发生大规模AI替代就业的风险较低。

另一方面，训练和运行AI需要巨额算力、能源和芯片的支持，这构成了AI替代就业的经济边界。从成本效益角度看，训练和运行AI需要持续性大额半导体产能、数据中心和能源投资。相较于当前的人力成本，这种替代所需的计算强度将比当前水平高出数个数量级。报告认为，当这种自动化需求激增而不断推高算力的边际成本，甚至超过人力成本时，这种就业替代就会在经济层面失去意义。此外，即使算法能够实现递归式改进，其经济部署仍受到硬件设施、能源供给、监管审批和组织变革成本的严格限制，故而再次验证了递归式的技术发展并不能直接等同于递归式的市场采用这一论点。

大湾区视角：如何成为AI就业“净创造者”的模范区？

粤港澳大湾区拥有较为完整的AI产业链基础、活跃的科创生态、丰富的应用场景和“一国两制”的制度保障，是验证AI创造就业和赋能行业发展的重要场域。在这里，内部数据中心集群的建设直接创造高质量就业岗位，而外向型经济和开放政策也为就业创造营造了良好的外部环境。故而，在警惕全球产业链受AI影响的同时，更应抓住AI促进产业发展的历史机遇，在智能制造、智慧城市、跨境金融、生物医药等领域深度融合AI技术，从而实现发展与治理的有机结合。

当前，大湾区已涌现出诸多AI驱动就业发展的案例，生动体现了AI与实体经济的融合如何改变劳动力市场的技能需求与岗位构成。在制造业领域，东莞、佛山的“灯塔工厂”应用AI技术进行视觉质检与预测性维护，虽然减少了传统流水线对于工人的需求，但同步催生了工业数据标注师和AI设备运维工程师等新岗位；在智慧城市建设领域，以穗深为代表的城市级AI管理平台直接创造了智能解决方案设计师、系统运营专员、网络安全专员等岗位；在金融领域，深港金融机构利用AI技术开发智能风控产品，催生了模型风险管理和合规审查等方面的就业需求。南山区的发展模式则更为系统和全面地展示了AI对就业的创造。2024年，南山区聚集了深圳市1351家规上人工智能企业，其人工智能产业增加值达449.07亿元，成为AI就业“净创造者”的引领区。这离不开政府部门提供的算力和开放数据等通用基础设施支持，技术和应用场景闭环，以及跨境数据流动通道等制度创新支持。

结语

《2026全球智能危机》报告的价值，在于用理性数据驱散非理性恐慌，揭示了AI作为就业“净创造者”的潜力。未来就业市场的发展形势并不取决于AI替代了多少旧岗位，而取决于市场是否能培育具备“人机协同”技能的高质量新劳动者，以及各级政府是否能引导AI扎根社会土壤，开辟经济发展新蓝海。坚持发展优先，坚定投资于人，大湾区有能力将这场技术变革，转化为就业高质量转型和经济高质量发展的引擎。

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