我今晚睡不着：AI时代，增长还会不会经过普通人？
我今晚又睡不着。
不是因为我突然害怕 AI。
我做 AI，教 AI，也在用 AI 帮企业做培训、工具、系统和智能体。我比很多人更清楚，这东西挡不住，也不应该挡。
真正让我睡不着的是另一件事：
如果未来的经济增长，已经不再需要那么多普通人参与，那普通人还怎么分享增长？
这才是 AI 时代真正冷的地方。
过去我们总问：AI 会不会替代人？
这个问题太小了。
真正的问题是：AI 创造出来的新增财富，最后会流向哪里？
是变成普通人的工资、订单、就业、创业机会、消费底气？
还是变成少数公司更高的利润率、更大的估值、更集中的算力、更贵的模型接口？
如果是后者，那 AI 时代当然也会繁荣。
只是那种繁荣，可能不会温暖大多数人。
一、我们怀念的不是互联网时代，而是增长经过普通人的时代
很多人现在怀念 2001 年之后那段黄金时代。
我觉得，我们怀念的不是某一年，不是某个风口，也不是某个行业。
我们真正怀念的是一种感觉：
只要经济在增长，普通人就能在增长里找到自己的位置。
中国加入 WTO 以后，出口起来了，工厂要人。
房地产起来了，建筑、装修、建材、中介、家电、地方财政都被带起来。
互联网起来了，电商、运营、客服、快递、外卖、直播、短视频、广告、培训，层层扩散。
资本烧钱的时候，用户拿补贴，商家拿流量，年轻人拿高薪，平台拿增长。
那时候当然不完美。
外贸有代工利润薄的问题，房地产有债务和泡沫，互联网平台也有垄断、烧钱、压榨、赢家通吃。
但它有一个特点：
增长必须经过人。
工厂没有工人不行。 平台没有商家不行。 外卖没有骑手不行。 电商没有客服、运营、仓储、快递不行。 房地产没有买房人不行。 消费市场没有年轻人花钱不行。
所以那一代人会有一种很强的未来感。
哪怕出身普通，学历普通，能力普通，也会相信自己往前冲一冲，生活可能就会变好一点。
今天最大的问题是，这种感觉在变弱。
不是大家突然不努力了。
而是很多人发现，经济增长还在发生，但好像不一定经过自己了。
二、中国现在迎接 AI 的底色，已经不是当年的上行周期
中国讨论 AI，不能只看硅谷。
美国讲 AI，很多时候是在讲大模型、芯片、云厂商、资本市场、巨头估值。
中国讲 AI，必须多问一句：
居民端接得住吗？
因为我们不是在一个全民资产扩张、就业机会遍地、年轻人敢消费、敢跳槽、敢创业的阶段迎接 AI。
我们是在房地产财富效应退潮、青年就业承压、居民消费谨慎、企业拼命降本的时候迎接 AI。
房地产过去为什么重要？
不是因为房子只是房子。
而是房子在很长时间里，扮演了中国家庭资产负债表的核心锚。一个家庭不一定真的卖房，但房价上涨会让人觉得自己有资产、有退路、有未来。人一旦觉得未来会更好，就敢消费，敢创业，敢贷款，敢换工作，敢做长期规划。
BIS 对中国住房财富效应的研究发现，在一二线城市，房价上涨 10%，会带来约 1.6% 的消费增长；反过来理解，当房价长期调整，居民消费信心也会受到压制。
世界银行 2025 年底的中国经济报告也提到，中国家庭储蓄率仍然偏高，2022 年住房占中国家庭总资产的 47%，银行存款占 23%。这说明房子不是一个单独行业，它是居民信心、消费意愿和资产安全感的核心结构。
所以今天消费偏弱，不只是因为大家不想花钱。
很多时候是因为大家不敢花钱。
房价不再单边上涨，收入预期不稳，孩子教育、老人医疗、未来养老都悬着，年轻人就业压力又摆在那里。一个人如果对明年没有把握，他当然不会轻易花今天的钱。
2026 年一季度，中国 GDP 同比增长 5.0%，这个数字不低；线上零售还在增长，服务消费也在恢复。但同一时期，很多普通人的体感并没有回到过去那种“只要努力就能往上走”的状态。
这就是中国 AI 时代的特殊背景：
我们不是在全民资产扩张期迎接 AI。 我们是在资产负债表修复期迎接 AI。
同样一场技术革命，落在不同周期里，结果完全不一样。
互联网红利来的时候，普通人手里还有未来感。
AI 红利来到的时候，很多人手里只剩不确定。
三、AI 时代最危险的地方：增长可能绕过普通人
互联网时代，很多企业问的是：
怎么扩张？ 怎么抢市场？ 怎么多开城？ 怎么多招人？ 怎么把更多用户接进来？
AI 时代，很多企业第一反应变成了：
怎么少用人？ 怎么提高人效？ 怎么把流程自动化？ 怎么把一个团队压缩成一个人加几个智能体？
这个差别太大了。
互联网更像连接型技术。
它把更多人接入市场。
AI 更像压缩型技术。
它先把很多任务从人身上剥离出来。
过去一个项目可能要五个人做。
策划一个。 设计一个。 文案一个。 执行一个。 运营一个。
现在可能变成一个懂业务的人，带着几个 AI agent，把五个人的工作压缩到一个小系统里。
这当然提高效率。
但问题是，原来那四个人去哪里？
企业说，这是降本增效。
资本说，这是利润率提升。
用户说，东西更便宜了。
但被压缩掉的人，会感受到什么？
他感受到的不是技术进步。
他感受到的是自己突然不值钱了。
这就是生产关系的变化。
不是工具多了一个按钮。
而是劳动价值、组织结构、议价权、人才培养路径，都被重新写了一遍。
四、AI 不是互联网的续集，它更像一台重新分配利润的机器
很多人喜欢拿 AI 和互联网比较。
这个比较很容易误导人。
互联网时代，最重要的是分发成本下降。一个普通人可以开网店、做公众号、拍短视频、做直播、接平台流量。平台当然强势，但在早期扩张阶段，它至少需要大量普通人参与。
AI 时代的底层不是链接。
是算力、电力、芯片、模型、数据和接口。
这决定了 AI 从第一天开始，就不是一个轻资产游戏。
国际能源署预计，全球数据中心用电到 2030 年可能接近翻倍，达到约 945TWh；AI 数据中心是增长最快的部分之一。
美国那边更直接。OpenAI 宣布 Stargate 项目，计划四年内投入 5000 亿美元建设 AI 基础设施；亚马逊、谷歌、微软、Meta 这些巨头 2026 年 AI 相关投入预计达到约 6000 亿美元。
这不是普通创业者能坐上的牌桌。
AI 的第一层利润，大概率先被这些环节拿走：
芯片公司。 云厂商。 大模型公司。 能源公司。 数据中心。 拥有数据和场景的大平台。 拥有行业流程的大企业。
普通人不是完全没有机会。
但普通人的机会不在第一层。
普通人的机会在第二层、第三层：把 AI 重新封装成产品、流程、服务、内容和行业解决方案。
问题是，能走到这一步的人，不会自动占多数。
这也是为什么我不太认同那种轻飘飘的说法：AI 会像互联网一样让人人都有机会。
不一定。
互联网早期，普通人至少可以成为平台上的一个节点。
AI 早期，普通人很可能只是模型能力的租客。
过去你是供给者之一。
现在你可能只是消费者之一。
身份变了。
议价权也变了。
五、视觉设计只是一个切口：旧价格体系正在塌
我最近做了一遍市场调研。
就拿视觉设计来说，AI 来之前，视觉设计的单价是挺高的。哪怕设计师能力参差不齐，只要会软件、懂一点审美、能按时交付，多少都能在市场里分一杯羹。
为什么？
表面看，是因为设计师会 Photoshop、Illustrator、C4D、排版、配色、修图。
但水下主线不是这些。
真正的原因是：客户不会做。
客户不知道怎么把想法变成画面。 老板不会把审美变成图。 运营不会快速出几十套方案。 小商家不会自己生成详情页、包装图、短视频封面。
所以设计师有议价权。
但 AI 来了以后，这个前提塌了。
客户不一定懂设计，但他可以生成。
老板不一定懂审美，但他可以挑。
运营不一定会画图，但他可以反复试。
一个过去需要设计师花半天做的初稿，现在十分钟就能生成几十版。
更残酷的是，AI 不需要情绪稳定。
它不会嫌改稿烦。 不会说需求不清楚。 不会抱怨预算太低。 不会跟客户解释“这个审美不高级”。
它只会一遍一遍给。
所以过去设计师卖的是“专业能力”，现在很多客户眼里只剩一句话：
不就是一张图吗？
这句话很粗暴。
但它代表一种新的定价逻辑。
AI 不一定比真正优秀的设计师更好。
但它已经比大量普通视觉交付更便宜、更快、更稳定、更容易被客户接受。
这才是最残酷的地方。
市场上很多订单，本来就不需要“最好”。
它只需要“够用”。
一个小商家做海报，不需要国际奖项。
一个电商老板做详情页，不需要设计史。
一个短视频账号做封面，不需要学院派审美。
他们只需要：快、便宜、能看、能改、能发。
而 AI 恰恰最擅长这个。
所以，AI 打碎的不是设计。
它打碎的是过去那种靠软件门槛、审美信息差、交付时间差建立起来的旧价格体系。
这件事不会只发生在设计行业。
文案会发生。 剪辑会发生。 客服会发生。 翻译会发生。 基础代码会发生。 电商运营会发生。 新媒体排版会发生。 商业计划书初稿会发生。
AI 先打掉的，是一整层“低上下文、低责任、低判断”的数字劳动。
过去很多普通人靠这层中间劳动吃饭。
现在，这层饭碗正在被重新定价。
六、最可怕的不是岗位减少，而是年轻人的训练场消失
我最担心的，不是成熟设计师被 AI 替代。
成熟设计师有项目经验，有审美判断，有客户理解，有商业意识，有交付能力，有时候还有自己的资源和口碑。
他会痛，但不一定立刻死。
真正危险的是年轻人。
一个刚毕业的设计学生，过去怎么成长？
不是靠看几节课。
不是靠收藏一堆参考图。
也不是靠嘴上说自己懂审美。
他要从最笨的活开始。
抠图。 排版。 改字距。 修产品图。 做活动海报。 跟着项目改十几版。 被客户骂。 被老板否。 被供应商催。 被印刷颜色折磨。 被甲方一句“感觉不对”逼到半夜重新做。
这些东西看起来低级。
但设计师就是从这些低级任务里长出来的。
一个人只有真正做过项目，才知道什么叫商业限制。
只有被客户改过，才知道什么叫沟通。
只有踩过坑，才知道什么叫交付。
只有在真实场景里失败过，才知道什么叫判断。
AI 最大的问题不是帮年轻人省掉重复劳动。
而是它很可能把年轻人本该经历的训练过程一起省掉了。
老板会想：
初稿 AI 能做。 排版 AI 能做。 改图 AI 能做。 参考图 AI 能做。 那我为什么要招一个新人慢慢教？
这就会出现一个很荒诞的局面：
市场越来越需要高级人才。
但行业越来越不愿意培养新人。
高级人才不是天上掉下来的。
高级人才是从初级岗位里长出来的。
如果初级岗位被 AI 吃掉，未来从哪里长出高级人才？
这不只是设计的问题。
程序员也一样。
过去初级程序员从修 bug、写小功能、看老代码开始。现在 AI 能写很多基础代码，公司还愿不愿意给新人练手？
文案也一样。
过去新人从写标题、改开头、整理资料开始。现在 AI 能生成一堆初稿，谁还愿意耐心带一个新人学表达？
运营也一样。
过去新人从日报、数据表、竞品分析、用户反馈开始。现在 AI 能做总结，公司还愿不愿意让新人慢慢理解业务？
AI 不是只替代岗位。
它在替代练级过程。
一个社会如果只留下高级岗位，却不给年轻人低级岗位练级，那不是效率提升。
那是人才断代。
2026 届全国普通高校毕业生规模预计达到 1270 万人，比 2025 年增加 48 万人。这个数字背后，不只是就业压力，而是一整代年轻人要在 AI 加速和经济转型同时发生的时候，寻找自己的入场券。
问题是，入场券正在变少。
不是大学生不努力。
是很多行业原来给年轻人试错、训练、被骂、被改、慢慢成长的位置，正在被自动化吞掉。
七、大学现在最大的问题，是还在训练旧时代的人
我这几年教学生，也做企业 AI 落地，有一个越来越强烈的感受：
很多大学不是不努力。
而是它们训练人的方式，已经跟不上生产关系的变化了。
很多设计课还在教软件。
很多传媒课还在教作品集。
很多电商课还在教平台规则。
很多创业课还在教商业计划书。
很多 AI 课还停留在“这个工具怎么用”。
但 AI 时代真正缺的，不是会点工具的人。
缺的是能把真实问题拆开的人。
怎么理解客户需求？
怎么判断方案好坏？
怎么把商业目标翻译成视觉策略？
怎么用 AI 形成工作流？
怎么控制质量？
怎么避免同质化？
怎么让产出能卖？
怎么对结果负责？
这些能力，靠课堂很难长出来。
它必须靠真实项目。
我现在最怕看到一种学生：作品集很好看，AI 图也会做，PPT 也很精致，但一接真实客户，整个人就懵了。
客户说不清需求，他不会问。
客户预算有限，他不会取舍。
客户要明天交，他不会排优先级。
客户说“不高级”，他不知道问题在哪里。
项目出了事故，他不知道怎么补救。
这不是学生的问题。
这是训练系统的问题。
AI 时代的教育，不能再是“学工具—交作业—做作品集”。
它必须变成“真实客户—真实限制—真实交付—真实复盘”。
国务院“人工智能+”行动意见里，明确提出 AI 正在推动生产生活范式重塑、生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，也强调要发挥 AI 在创造新岗位、赋能传统岗位方面的作用，探索人机协同的新型组织架构和管理模式。
这些话如果落到教育里，就不是多开几门 AI 工具课。
而是要重建训练场。
否则学生毕业以后会发现，自己会用 AI，但不会做项目。
会生成图，但不会判断图。
会写提示词，但不会承担结果。
会做作品集，但不会解决真实商业问题。
这才是最残酷的。
八、岗位也许会变多，但好岗位的门槛会更高
我不赞成那种简单的末日论：AI 会让所有人失业。
不会。
岗位会变。
甚至有些岗位会增加。
世界经济论坛《2025 年未来就业报告》预计，到 2030 年，全球会创造约 1.7 亿个新岗位，同时有 9200 万个岗位被替代，净增加约 7800 万个岗位。
很多人看到“净增加”这几个字，会松一口气。
但这不是普通人的答案。
关键不是有没有新岗位。
关键是，新岗位属于谁？
AI 视觉导演。 AI 工作流设计师。 智能体架构师。 数据产品经理。 行业知识库工程师。 企业 AI 转型顾问。 AIGC 内容生产负责人。 人机协同流程负责人。 AI 训练与质量评估专家。
这些岗位听起来很多。
但它们不是低门槛岗位。
它们要求你既懂行业，又懂 AI。
既懂工具，又懂流程。
既懂表达，又懂商业。
既懂技术边界，又懂客户需求。
既能做事，又能组织系统。
所以我现在越来越认同一句很残酷的话：
门槛低，在 AI 时代就意味着容易被替代。
但这句话要说清楚。
不是所有低门槛工作都会消失。
线下服务、复杂沟通、护理、维修、本地生活、真实世界执行，很多岗位依然需要人，因为它们有身体、有责任、有信任、有现场。
真正危险的是另一类工作：
纯数字化。 低上下文。 低责任。 低判断。 可复制。 可标准化。 可批量生成。
视觉设计为什么先疼？
因为它天然数字化。
天然可生成。
天然可比价。
天然容易被客户认为“不就是一张图”。
文案为什么疼？
因为大量文案本来就是套路化生产。
初级代码为什么疼？
因为很多基础任务本来就能被模型拆解。
所以问题不是“AI 替代哪个职业”。
真正的问题是：
你的工作里，有多少部分只是可复制任务？
如果占比太高，就危险。
九、真正的水下主线：AI 红利能不能传导到居民收入
国外报告提醒的是趋势。
中国真正要担心的是传导。
IMF 判断，全球约 40% 的就业暴露在 AI 影响下，发达经济体约 60% 的岗位可能受到影响；其中一部分会被增强，另一部分可能因为 AI 执行关键任务而面临劳动需求下降、工资下降甚至岗位消失。
IMF 另一份关于 AI 与不平等的研究还提醒，当企业可以选择采用多少 AI 时，财富不平等效应会特别明显，因为自动化高工资任务带来的成本节约，会推动企业更积极采用 AI；如果只看工资、不看财富，会低估政策面临的效率和不平等之间的取舍。
这就是水下主线。
AI 会提高效率。
但效率提高之后，收益归谁？
如果 AI 只是帮大企业减少用工，提高利润率，压缩中间岗位，那它会让供给端更强，居民端更弱。
如果 AI 只是进了少数头部公司，变成资本市场里的估值故事，那它会很热闹，但不会真正改善普通人的生活。
中国最需要的不是再造一批“看起来很科技”的资产故事。
中国最需要的是把 AI 变成中小企业的工具，变成普通劳动者的能力，变成公共服务的效率，变成居民收入的支撑，变成新的消费信心。
否则它就会变成一个很尴尬的东西：
供给端越来越强。
生产效率越来越高。
企业越来越会降本。
但居民越来越不敢花钱。
这不是繁荣。
这是高科技版内卷。
十、PPI 转正给了一个提醒：涨价不是繁荣，传导才是繁荣
最近 PPI 转正这件事，也很适合拿来理解 AI。
2026 年 3 月，PPI 同比由上月下降 0.9% 转为上涨 0.5%，结束了长期下降；CPI 同比上涨 1.0%。
看起来是好事。
但不能只看表面。
如果 PPI 上涨只是因为上游原材料、能源、大宗商品涨价，而居民消费没有接住，中下游企业没有定价权，那它不是繁荣，是挤压。
真正健康的循环应该是：
上游涨价。 企业利润修复。 工资上涨。 居民收入增加。 消费恢复。 下游企业也改善。 经济重新进入正循环。
如果涨价只停留在上游，钱只留在少数企业和资本端，下游扛成本，居民不消费，这个循环就断了。
AI 也是一样。
AI 提高生产率，不等于普通人受益。
真正健康的循环应该是：
AI 提高效率。 企业利润改善。 中小企业获得工具。 员工能力被放大。 工资和订单增长。 居民消费恢复。 更多行业产生新需求。 技术红利继续扩散。
如果 AI 只停留在降本、裁员、利润率、估值、算力竞赛，那它就是另一种 PPI：
上游很热。
下游很冷。
所以判断 AI 时代是不是好时代，不该只看模型参数，不该只看 token 价格，不该只看大厂发布会。
要看三个更朴素的问题：
普通人的收入有没有涨？
年轻人的入口有没有变多？
中小企业有没有赚到钱？
如果这三个问题没有答案，再强的 AI 都只是资本的烟花。
十一、国家方向是对的，但关键在于能不能落到人身上
国家当然看到了这个问题。
2026 年政府工作报告已经提出“打造智能经济新形态”，包括深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业 AI 商业化规模化应用，支持开源社区建设，实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程。
这些方向都很重要。
算力要有。 模型要有。 智能体要有。 产业应用要有。 开源生态要有。 数据要素要有。
但我最关心的，还是那句话：
AI 红利能不能流到人身上？
如果 AI 只流向大厂，它就是大厂效率革命。
如果 AI 只流向资本市场，它就是估值故事。
如果 AI 只流向算力和芯片，它就是新基建周期。
只有当 AI 流向中小企业、普通劳动者、真实岗位、公共服务、教育训练和居民收入时，它才可能变成真正意义上的普惠红利。
这也是为什么我越来越重视“智能体”“工作流”“行业知识库”“企业 AI 陪跑”这些看起来没那么性感的东西。
因为普通人的机会，不在于做一个通用大模型。
普通企业也做不了。
普通人的机会在于把 AI 接进真实业务，把知识和经验变成系统，把个人能力变成流程，把流程变成产品，把产品变成能交易的服务。
AI 不能只在天上飞。
必须落到地上干活。
十二、普通人的出路，不是“拥抱 AI”，而是重新拿回议价权
现在最廉价的一句话就是：拥抱 AI。
这句话太轻了。
就像以前有人说“拥抱互联网”，后来很多人拥抱到最后，发现自己只是平台上的低价劳动力。
AI 时代也一样。
会用 AI，不等于你有议价权。
会问问题，不等于你有生产能力。
会生成图片，不等于你是设计师。
会让 AI 写文案，不等于你懂传播。
普通人真正要做的，不是拥抱 AI，而是重新拿回议价权。
议价权来自哪里？
一是判断力。
AI 可以给你一百个结果，但它不知道哪个结果在真实商业里能活。你必须知道什么是好，什么是差，什么能卖，什么会出事，什么只是看起来漂亮。
二是行业经验。
没有行业经验的人，用 AI 只是随机生成。有行业经验的人，用 AI 是放大自己。他知道客户真正要什么，知道流程哪里会断，知道成本在哪里，知道风险在哪里。
三是工作流组织能力。
未来值钱的不是单点工具，而是一整套流程。你能不能让 AI 帮你调研、生成、筛选、修改、校验、复盘、交付，形成一个稳定系统？
四是责任承担能力。
AI 可以生成结果，但不能替你承担后果。真正商业世界里，谁能对结果负责，谁才有议价权。
所以我现在给学生、给企业、给创业者讲 AI，越来越少讲“工具清单”。
工具会变。
今天这个火，明天那个火。
真正不变的是：你能不能把自己的经验、审美、业务理解、客户关系和交付能力，组织成一个 AI 放大系统。
这才是普通人在 AI 时代的生路。
十三、我真正睡不着的，是怕未来很先进，但人没有位置
我今晚睡不着，不是因为 AI 太弱。
恰恰相反，是因为 AI 太强。
我知道它会来。
我也知道它挡不住。
我甚至知道它会创造巨大财富。
但我越来越担心，那些财富不一定会经过普通人。
过去二十年，很多人相信一个朴素逻辑：
经济增长，普通人就会过得更好。
现在看，这个逻辑不一定成立。
如果增长依赖房地产，房子下行以后，居民资产负债表就会受伤。
如果增长依赖平台，平台走向集中以后，普通人的流量成本就会上升。
如果增长依赖 AI，而 AI 又被少数资本、算力、平台和组织掌握，那普通人很可能只剩下被重新定价。
这不是我愿意看到的未来。
我做 AI，不是为了证明人不值钱。
我做 AI，是希望人能变得更强。
但要做到这一点，不能只靠技术乐观。
企业要重新设计组织，不能只把 AI 当裁员工具。
学校要重新设计教育，不能只教学生使用工具。
政府要把 AI 红利导向就业、公共服务、中小企业和居民收入。
普通人也要重新设计自己，不能只做低门槛的可替代任务。
真正的分水岭，不是 AI 强不强。
而是我们到底把 AI 组织成什么。
是把它组织成“机器换人”的刀。
还是把它组织成“人变得更强”的基础设施。
这件事，决定下一轮繁荣到底属于少数人，还是还能流向普通人。
也决定很多像我一样在深夜睡不着的人，明天醒来以后，是继续焦虑，还是还能重新相信一点未来。
我最后想说一句很不舒服的话：
AI 时代不会自动善待普通人。
普通人如果还用互联网时代的眼光看 AI，以为平台会自然给机会，以为岗位会自然变多，以为学会工具就能翻身，那很可能会吃大亏。
这一轮不是简单的技术换代。
这是生产力和生产关系一起重写。
旧价格会塌。
旧岗位会变。
旧训练场会消失。
旧学校会失灵。
旧经验会贬值。
旧的安全感会一点点被拆掉。
但人不是没有机会。
机会只会变得更难。
它不再奖励“会一点工具的人”。
它奖励能判断、能组织、能交付、能负责、能把 AI 变成系统的人。
这就是我今晚睡不着的原因。
我不是害怕 AI。
我是害怕很多人还没看清楚，时代已经开始重新给每个人标价了。
参考来源
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BIS：《Housing wealth effects in China》https://www.bis.org/publ/work1319.htm
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World Bank：《China Economic Update, December 2025》https://thedocs.worldbank.org/en/doc/600cd53e2bb24d516b8c3489e5d2c187-0070012025/original/CEU-December-2025-EN.pdf
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国家统计局：《National Economy Got off to a Good Start in the First Quarter》https://www.stats.gov.cn/english/PressRelease/202604/t20260416_1963326.html
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新华社：《China expects 12.7 mln college graduates in 2026》https://english.news.cn/20251120/3277566206e4490e94d9632d2bc5d409/c.html
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世界经济论坛：《Future of Jobs Report 2025》https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
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世界经济论坛：《Future of Jobs Report 2025: The jobs of the future – and the skills you need to get them》https://www.weforum.org/stories/2025/01/future-of-jobs-report-2025-jobs-of-the-future-and-the-skills-you-need-to-get-them/
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IMF：《AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity》https://www.imf.org/en/blogs/articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
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IMF：《AI Adoption and Inequality》https://www.imf.org/en/publications/wp/issues/2025/04/04/ai-adoption-and-inequality-565729
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IMF：《Global Economic and Financial Implications of Artificial Intelligence》https://www.imf.org/-/media/files/publications/imf-notes/2026/english/insea2026002.pdf
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国务院：《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》https://ggzyjy.gansu.gov.cn/ggzyjy/c112435/202509/174219084.shtml
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新华网：《政府工作报告丨“打造智能经济新形态”，新提法里有深意》https://www.news.cn/politics/20260308/05d28fb3f67c4159b8cae3cd5f297ce0/c.html
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经济参考报：《政府工作报告首提“打造智能经济新形态”释放什么信号？》https://jjckb.xinhuanet.com/20260310/b361f6435fc24108ac6b81e827531454/c.html
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