生成式AI与经济增长：衡量其潜在经济影响的新方法

一种衡量其潜在经济影响的新方法 2025年11月 内容 4.2GenAI对美国就业市场意味着什么？. ...................................................14 4.2.1采用通用人工智能将如何影响各类劳动岗位的就业？. ............................................................................................14 4.2.2GenAI的采用将如何影响工资�����������������������������������������������������15 4.3哪些行业受 GenAI 影响最大？................................................16 4.4采用生成式人工智能将如何影响劳动力规模参与和失业率？.................................................................................................16 4.5采用GenAI的成本是什么？..................................................................20 4.6 GenAI创造了哪些投资机会？.............................................21 4.7生成式人工智能对全球GDP的影响........................................................................23 4.8采用生成式人工智能将如何影响全球劳动力市场？.................................24 5. 主要要点�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������研究25项资质������������������������������������������������������������������������������������������������26 附录—A:劳动类别����������������������������������������������������������������������������������������27 附录—B:表格和图表�������������������������������������������������������������������������������������29 执行摘要 3 �1. 背景�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������5 1.1超越喧嚣：GenAI影响研究背后的紧迫性............................6 2. 规划路线：关于 GenAI 影响的过往研究见解...........................7 3. 生成式人工智能效应：我们的分析框架..................................................................9 3.1KPMG 动态经济模型.......................................................................9 3.2 CGE数据库.......................................................................................................9 3.3我们场景设计与实现. ..............................................................10 3.3.1������������������������������������������������������基线或常规情景103.3.2快速采用 GenAI................................................................................11 3.3.3生成式人工智能采用缓慢. .................................................................................11 3.3.4无需提升技能快速采用 GenAI����������������������������������������������11 4.我们的发现与见解����������������������������������������������������������������������������������������������12 4.1 对美国国内生产总值（GDP）的影响 ................................................. 12 执行摘要 生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能有望革新全球经济和就业格局。在过去的几年里，我们见证了大型语言模型的推出，它们的复杂性和能力不断提升。它们在各种测试中的得分更高，从基于文本的答案发展到语音、设计和视频。今年，生成式人工智能的热潮转向了代理式人工智能，它从回答问题或创建内容转变为以不同复杂程度完成各种任务。 对于这项研究，我们按工作角色和北美行业分类体系（NAICS）行业聚合了GenAI机遇价值。此外，基于机遇价值的地理位置，这些行业被映射到10个全球区域。 这个映射使我们能够准确评估在特定行业内的特定技能群体中实施GenAI的潜在经济利益，例如化学行业的金融专业人士或制药产品行业的人力资源人员。 随着每月都有太多变化，这项研究开发了一种新方法，用于理解GenAI采用在我们经济、跨行业以及工作角色中的潜在影响。 利用去年专注于生成式人工智能（而非代理式人工智能）的生产力估计，这项研究采用这种新颖方法评估人工智能对经济的潜在影响，以期为政策制定、商业战略和劳动力发展提供信息。 该研究采用一个动态的全球经济模型，具体为KPMG动态经济模型，这是一个可计算一般均衡（CGE）模型。该模型捕捉了产业间联系，按收入和种族细分美国家庭，并将经济全球连接起来。该模型使用了最新发布的全球贸易分析项目（GTAP）数据库，这是全球经济模型广泛使用的数据。 分析了三种情景：一种不采用通用人工智能的基线情景、一种快速采用情景以及一种缓慢采用情景，以预测2024年至2050年的经济影响。此外，还研究了不考虑劳动力技能提升的快速采用情景。 为了说明随着大型语言模型和人工智能代理改变预期的生产力影响，研究结果可能会随时间如何演变，我们还包含了一个假设的高生产力场景（快速采用）的分析。 重要的是，该研究结合了行业和部门层面的劳动生产率估计值，以及从KPMG专利待批的GenAI价值评估模型中得出的工作角色层面的劳动生产率估计值。 GenAI价值评估是一项先进的技术服务，为客户提供定性、外部视角的GenAI机会评估以及目标组织的准备情况。该评估评估组织通过GenAI投资可能实现并潜在捕获的GenAI机会，同时也确定同侪基准进行比较分析。 重要的是，生产力估计在今天随着创新的持续定义人工智能领域而已经改变，并且将持续改变，同时存在重大不确定性。随着大型语言模型的演进，我们将继续评估从生成式人工智能和代理式人工智能的采用中衍生出来的生产力收益的变化如何改变我们的经济。 主要发现 经济增长 投资机会 我们使用2024年生产力估算的基线情景发现，到2030年，GenAI的快速采用可能会使美国GDP增加高达2.84万亿美元，到2050年增加高达3.37万亿美元。在全球范围内，在快速采用下，经济可能到2050年额外增长11.04万亿美元，在缓慢采用下，可能额外增长9.83万亿美元。美国和欧洲预计将获得最多，分别到2050年获得3.38万亿美元和2.72万亿美元。 无论是快速还是缓慢地采用通用人工智能（GenAI），都会创造相当多的投资机会。与缓慢采用相比，快速采用能够在大多数行业带来投资乘数效应的收益。教育、医疗保健和交通等行业从早期和广泛实施通用人工智能（GenAI）中获得了最高收益。 这项研究展示了评估生成式和代理式人工智能对我们经济影响的新框架的价值。该研究强调了生成式人工智能在推动经济增长、创造新的就业机会和提升生产力方面的变革潜力。 就业 然而，这也强调了提升和重塑劳动力技能以充分发挥GenAI的效益并确保其优势公平分配的关键重要性。对培训和基础设施的战略投资对于最大限度地从GenAI中获取经济效益至关重要。政策制定者和利益相关者必须专注于制定能够解决工作流失、收入不平等以及需要新的教育和培训项目的政策，以培养包容性和可持续的经济未来。 预计到2050年，快速采用GenAI将在美国创造806万个净就业岗位，而较慢的采用可能会导致579万个新工作岗位。然而，未经技能提升的快速GenAI采用，到2050年可能导致大约100万的净就业岗位损失。教育、医疗保健和政府等关键部门预计将迎来主要就业增长。 未来，该模型将帮助我们更好地理解人工智能对我们经济的影响。 失业率 预计 GenAI 的快速采用将在 2050 年与基线相比导致失业率边际增加 0.15%。相比之下，如果不进行技能提升，快速采用情景将显示失业率显著增加至 5.55%，相对于基线净增加 0.51%。 1. 背景 在过去的仅仅几年里，生成式人工智能（GenAI）已迅速从试点试验走向广泛应用。消费者采用GenAI，例如OpenAI的ChatGPT项目，其速度是平板电脑和智能手机的两倍。1而且生成式人工智能已经对组织开展业务的方式产生了日益增长的影响。如今，很难找到一家企业没有踏上生成式人工智能加速器。根据2024年第四季度KPMG人工智能脉搏调查，68%的领导者将在未来12个月内对生成式人工智能投资5000万至2.5亿美元，较2024年第一季度的45%有所上升（KPMG，2025）。2 2025年第二季度KPMG人工智能脉搏调查发现，90%的组织已经通过了代理式人工智能的实验，现在正在进行试点和部署。3 在全球范围内，生成式人工智能的经济影响超越了国界，影响着国际贸易、劳动力市场和经济发展政策。拥有强大技术基础设施和政策支持创新的国家可能受益最大，有可能扩大发达国家与发展中国家之间的经济差距（Capraro等人，2024）。4 GenAI的经济影响在美国尤为关键，考虑到该国在技术创新中的领先地位及其多样化的经济。这些进步也要求对劳动力动态进行谨慎审视，因为自动化可能会取代某些职业类别，同时创造对新技能的需求（Hosseini等人，2024）。5 尽管在通用人工智能（GenAI）领域投资迅速，但关于通用人工智能经济影响的研究仍处于起步阶段。初步研究发现其对生产力、就业和收入不平等具有重大潜在影响（Acemoglu 等人，2022）。6然而，经济影响将在哪里、如何以及由谁感受到的具体情况尚不清楚。通过研究这些影响，政策制定者和利益相关者可以更好地应对生成式人工智能的复杂性，促进包容和可持续的经济未来。 该研究强调了人工智能的变革潜力以及创新的步伐。 生成式人工智能是人