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以下是报告内容整理
高盛-人工智能工作将带来大灾难？TOP of MIND AN AI JOB APOCALYPSE-260625-26页
一、报告基础信息
发布机构：高盛全球研究，2026年6月25日，专题Top of Mind第149期 核心议题：辨析AI是否会引发大规模失业（AI job apocalypse），引入MIT诺奖经济学家Acemoglu、MIT人工智能实验室Neil Thompson两大专家对立观点，叠加高盛内部宏观/行业/策略团队测算；同时附带全球主要经济体宏观、资产价格预测。 核心分歧：短期AI替代岗位确定，但长期就业结局取决于AI研发方向（替代型 vs 人力增强型）、行业采用速度；市场当前尚未充分定价AI对企业盈利的改善，资金集中在AI上游硬件基建。
二、三大核心专家核心观点对比
1. 达龙·阿西莫格鲁（MIT诺奖经济学家）
短期（5年内）：净就业小幅负面，预计岗位流失仅2%-4%，集中在客服、后台标准化白领；当前AI大多是替代人力，辅助增效场景极少（仅生化科研等少数领域）。 中长期（10-15年）风险极高：如果资本持续只投入替代类AI、不研发人机协同工具，失业规模会显著扩大；智能体、机器人融合、AI社交能力突破会进一步扩大可替代岗位。 分配影响：
劳动力与资本收入差距拉大，大模型重算力重数据，资本攫取大部分AI红利； 低薪标准化白领最先失业，收入不平等加剧；只有AI大量替代高薪管理层才会缓解贫富分化（概率偏低）。
关键判断：历史不必然复刻，过往技术革新新增岗位不一定能抵消AI带来的岗位消失，不存在“经济定律保证就业供需平衡”。 解决方案：政策引导产业转向增强人类的AI研发，而非单纯复刻人类工作的替代型模型。
2. Neil Thompson（MIT CSAIL未来科技项目负责人）
反对“失业海啸”论调，将AI比作上涨潮水而非毁灭性巨浪；AI理论可自动化任务≠现实大规模裁员。 AI落地三重门槛：能力达标+数据可获取+成本划算，多数岗位仅部分任务可自动化，企业分步改造，劳动力调整节奏平缓。 岗位分化两种路径：
替代低端重复工作：岗位缩减、留存员工薪资上涨（校对员案例）； 替代高端专业判断：岗位增多、薪资下滑（出租车司机GPS案例）；
AI两种情况同步发生，行业分化、无统一失业趋势。
约束条件：AI存在幻觉、稳定性差，无法完全替代人；推理成本下降仅小幅提升落地速度，私有数据、交互流程仍是核心阻碍。 风险点：若企业快速全面部署AI，劳动力转型缓冲期缩短，短期行业动荡加剧，但长期仍会诞生新工种。
3. 高盛经济学家Joseph Briggs（机构基准预测）
量化测算：10年AI转型周期内，全美超9%劳动力（约1500万人）会经历失业空档；AI全面普及后全要素生产率提升15%。 冲击是暂时性摩擦性失业：技术冲击后失业率短期抬升0.5个百分点以内，两年内回落；美国劳动力市场动态极强，每年2500-3500万岗位新旧更替，新岗位会逐步吸纳失业人群。 新增就业三大来源：全新AI相关职业、行业专业化催生新岗位、居民收入提升带动服务业新增需求（宠物护理、培训等）。 风险情景：若AI集中在经济衰退期落地，企业同步裁员，失业冲击会显著放大。
三、高盛内部团队细分研究结论
（一）AI替代 vs 增效二元分化（Els Peng）
两类岗位划分
高替代风险：电话客服、理赔、记账、法务助理、文字校对，标准化重复脑力工作； 人机增效型：医生、教育管理者、工程/生产主管、法官，依赖人际、复杂判断、非结构化任务。
实际劳动力影响：2022年底ChatGPT上线至今，高替代行业每月就业减少约2.5万人，增效行业增加约0.9万人，每月净就业拖累1.6万人，失业率小幅上行0.1个百分点。 受损群体：30岁以下应届生、入门级白领，薪资与失业差距持续扩大。
（二）应届生就业影响（Jessica & Pierfrancesco Mei）
现状：当前高校毕业生失业率仅小幅高于疫情前，AI尚未大规模冲击应届生； 长期隐患：金融、咨询、法律、科技行业本科从业者占比极高，这类行业AI自动化空间大； 优势：大学生学习、跨行业转型能力更强，长期更容易适配新型AI相关岗位；高校专业已出现转向（计算机专业报考下降，医疗、工程上涨）。
（三）劳动者长期转型代价（Pierfrancesco Mei）
被AI淘汰员工平均再就业收入下降3%，未来十年薪资增速比同龄人低10个百分点，长期失业概率更高； 年轻、高学历、短工龄员工损失更小；参与再培训人群十年薪资提升2%，长期失业概率下降10%； 经济衰退叠加AI自动化，失业周期会额外延长三周，劳动力退出风险上升。
（四）企业端现实：AI裁员已成普遍现象
2023-2026年大量科技、金融、制造企业公开将AI作为裁员理由：谷歌、亚马逊、Meta、思科、花旗、甲骨文、Block、ServiceNow等均大规模精简人力，缩减后台、开发、客服团队。 企业逻辑：AI代理、自动化流程降低人力依赖，控制人力成本，节约资金投入大模型、算力基建。 市场矛盾：54%美股上市公司财报提及AI提升效率，但仅11%量化落地效果，仅2%明确AI转化为净利润；AI降本收益短期无法完全证实，市场不敢全面押注全行业企业盈利修复。
（五）AI算力/代币成本与自动化经济性
代币成本持续下行，2030年全球代币需求预计较2026年增长24倍； 成本对比：代码类AI代理成本已低于人力，呼叫中心、数据录入AI仍贵于人；随着算力价格持续下跌，更多业务自动化具备投资回报； 投资主线分化：当前市场只认可AI上游基建（芯片、云、算力厂商），板块年内涨幅74%，大幅跑赢大盘；下游企业效率红利未兑现，股价表现平淡。
四、宏观数据佐证：AI对劳动力当前冲击有限
行业层面相关性：AI渗透率、岗位暴露度与行业失业率、就业增速无显著统计相关，仅高替代行业出现温和走弱； 细分行业就业：营销、设计、行政、呼叫中心就业增速明显低于历史均值；软件、数据处理等AI原生行业就业先升后放缓； 历史对照：过往自动化浪潮中，新增职业（1940年后诞生岗位）贡献85%就业增长，为AI时代就业修复提供历史参照。
五、全球宏观经济与大类资产2026/2027预测
1. GDP增速（同比）
调整逻辑：美伊协议缓和中东能源冲击，上调美国下半年GDP至2%，12个月衰退概率回落至长期均值15%；中国二季度偏弱，三季度反弹，全年4.7%。
2. 通胀与货币政策
美国核心PCE全年接近3%，2027回落至2%；2026年末联邦基金利率3.63%，2027降至3.13%； 欧元区通胀下调，英国央行2027降息；日本持续渐进加息，2027年政策利率1.5%；
3 汇率、大宗商品、股市关键预测
汇率：USD/CNY年末6.8，USD/JPY 162，EUR/USD 1.14； 原油布伦特2026均价98美元，2027 80；黄金年末4583美元； 标普500年末目标8000点；欧股STOXX 600 680点。
4 信用利差
美国投资级80bp，高收益275bp；欧洲信用利差小幅走阔。
六、报告核心风险（上行/下行）
下行风险
AI替代速度超预期，大量岗位同步流失，叠加经济衰退，引发持续性失业与消费走弱； AI增效长期无法兑现，企业盈利持续承压，权益市场估值下修； 通用智能体、人形机器人落地，大幅拓宽可替代工种，中长期失业规模大幅超出测算。
上行利好
行业普遍转向人机协同AI，催生大量新型高薪岗位，劳动收入同步提升； AI生产力红利快速落地，全行业盈利持续改善，市场主线从上游算力扩散至全行业企业； 各国出台再培训、就业补贴政策，平滑AI转型劳动力冲击。
七、完整总结
核心辩论：不存在极端“AI就业末日”，但短期（5年）确定出现岗位替代、摩擦性失业；长期结局取决于AI研发方向（替代型 vs 人力增强型），若资本只追求降本替代，十年维度失业压力显著放大。 分层影响：标准化后台、客服、入门白领受损最重；具备复杂判断、人际交互、创新属性岗位反而被AI赋能，薪资提升；应届生短期承压，长期转型优势更强。 市场层面：AI带来人力成本节约逻辑尚未被财报数据证实，资金集中在算力、芯片等上游基建；下游企业盈利兑现前难以获得估值溢价。 宏观层面：美伊协议缓解能源利空，全球经济小幅上修；AI长期提升15%生产率，但劳动力转型阵痛无法避免，政策引导人机协同是关键对冲手段。 投资启示：短期优先布局AI基础设施产业链；中长期等待企业端AI增效盈利落地后，布局各行各业受益于人机协同的龙头，同时规避高人力、高标准化替代型企业。当前文件内容过长，豆包只阅读了前 89%。
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