AI 如何改变经济？一份对 GDP 贡献数据的分析

本周，《华尔街日报》刊登了一幅令人警觉的插图，展示AI在GDP中可能占据的份额，我认为这与其说告诉了人们什么，不如说把水搅得更浑，主要是因为其测算不知为何覆盖了2025年至2032年，这意味着八年分析中有六年都是支出估算。

平心而论，这项分析来自布鲁金斯学会的Stijn van Nieuwerburgh，而非《华尔街日报》本身，但我无法表达讨论未来数年的事情有多么毫无帮助。 

《华尔街日报》自己也承认了这一点，并给出了一个有用得多的数字，重点是我加的：

预测投资很棘手，总支出最终很可能大幅降低。尽管如此，今年投入数据中心的资金已经代表了近代史上前所未有的投资。根据高盛的新估算，2026年美国AI投资预计将达到GDP的1.9%。19世纪末的铁路热潮是上一次某个新兴产业的扩张在经济中占据更大份额。 

然而，必须明确指出，这几乎完全是AI数据中心建设和GPU销售的结果，与实际租用AI算力的公司无关。换句话说，AI本身并未帮助提振美国经济增长，提振的是让它理论上得以运行的基础设施。

这极其成问题，因为这意味着数据中心建设终将在某个时点放缓或停止（正如本周免费通讯中所讨论的），原因可能是暂停令与日益昂贵的债务相结合，从而不再对GDP有任何贡献，并让AI——无论是通过销售服务产生的收入还是生产力提升——来填补缺口。

计算科技行业确切贡献的问题在于，这些公司的许多不同部分会根据具体经济贡献流入BEA数据中不同的“行业”（总共十七个）。 

例如，苹果的服务业务（如iCloud）会流入GDP计算中的“美国信息/ICT”指数，但其iPhone、Mac和iPad的销售会流入制造业，NVIDIA的GPU销售也归入同一处。ICT也不包括埃森哲等公司的咨询收入或IT服务，但这与分析其实并不相关。

无论如何，ICT行业对GDP的贡献对于这一计算其实非常、非常有用，因为它具体包括AI软件销售和AI GPU租赁。这里有两个数字值得关注。作为名义GDP的份额——严格说就是它为GDP贡献了多少美元——科技行业的贡献在过去两年一直持平。换句话说，2024年和2025年所有那些所谓的GPU租赁和AI软件销售，在经济基础上其实并没有太大作用。 

我已经能听到有人大喊我们需要衡量“实际GDP”——它会将软件和硬件的改进纳入考量，理论上会提升ICT行业的实际GDP贡献。 

我对该分析的问题在于，BLS 的软件出版商生产者价格指数——BEA 用来计算实际 GDP 的、衡量打包软件价格随时间变化的指标——目前低于 1997 年的水平，这表明在总体价格大约翻了一番的时期，软件价格却随时间下降了。

根据人们购买软件的实际体验，这远非准确。正如我在《SaaS 末日仇恨者指南》中所写，自 2022 年以来，超过一半的 SaaS 公司每年都在涨价，客户每年为相同的功能支付更多费用，而 2025 年每个月的整体 SaaS 通胀率都比消费者通胀率高出九个百分点以上。这个问题始于 2022 年前后，当时微软提高了价格，引发了全行业的通胀。

换句话说，BLS 的“质量”调整似乎将许多此类涨价视为客户花同样的钱获得了更好的软件，而不是为相同的软件支付更多费用，而 BEA 则将其计为企业购买了更多软件。 

BLS 认为软件的价格实际上与 1997 年相同，主要是因为给客户“更多价值”并让他们“做更多事”，如果你最近用过微软的产品，这说不通。 

BLS 进行这些调整的首选方法基于变更的成本（即：提供该服务需要多花多少钱），这意味着任何与 AI 服务相关的涨价——提供这些服务需要昂贵的 token——在 BLS 看来都可能被视为相同甚至价格更低。 

BLS 的数据低估了过去几年软件成本实际增长的程度，因此，BEA 可能——在无意中——夸大了其对 GDP 的贡献。而 AI 服务只会让情况更糟。

考虑到这一点，我计算了 ICT 行业相对于实际 GDP 的增加值总额（企业的销售额减去从其他企业购买的成本，因此不包括工资），发现尽管科技行业的份额稳步增长，但即便使用 BEA 自己美化的数据，这种增长在 AI 时代也没有发生显著变化。

附注：我想明确说明我在这里讨论的数据。你即将读到的内容中，ICT 行业部分包含 GPU 租赁，但 BLS 关于软件的数据不包含它们。

所有这些都说明，即使各个统计机构对科技行业——至少在销售软件和租赁基础设施方面——有着相当扭曲的看法，AI 时代的贡献感觉还是有点平庸。 

在准备这份通讯的过程中，我意识到一件有点令人担忧的事：基本上每一项关于“AI 对经济贡献”的经济分析，都基于有缺陷的数据或对 AI 和科技行业本身站不住脚的假设。经济学家们绞尽脑汁试图为投入 AI 的惊人资金找到合理解释，在此过程中却没有确保连他们最简单的假设——比如科技行业本身贡献了多少——能有意义地反映实际情况。

今天的通讯是对AI对经济真实影响的坦率评估，具体聚焦于实际衡量当下正在发生的事情，而非你在其他地方随处可见的对假设的无休止分析。

你看，每个人都痴迷于无关紧要的指标——每token成本、teraflops，以及对就业数据的模糊分析——这一切都是为了回避一个更严峻的事实：当你剔除资本支出后，AI对GDP的影响微乎其微。 

而在表面之下，我发现有证据表明，自2022年以来，软件销售对GDP的贡献可能被严重误报了。