--- title: "斯坦福专家：美国正跨入 “AI 收获期”，2025 年生产率增速有望翻倍至 2.7%" description: "AI 生产力 “起飞” 的证据终于被宏观数据捕捉到了！斯坦福学者发文指出，美国 2025 年生产率增速有望翻倍至 2.7%，美国正在从 “AI 投入期” 跨入 “AI 收获期”。目前企业初级招聘正在下降，熟练使用 AI 的 “强力用户” 大幅缩短工期，企业正从 AI 试验迈向应用阶段。" type: "news" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/276004257.md" published_at: "2026-02-15T11:46:36.000Z" --- # 斯坦福专家：美国正跨入 “AI 收获期”，2025 年生产率增速有望翻倍至 2.7% > AI 生产力 “起飞” 的证据终于被宏观数据捕捉到了！斯坦福学者发文指出，美国 2025 年生产率增速有望翻倍至 2.7%，美国正在从 “AI 投入期” 跨入 “AI 收获期”。目前企业初级招聘正在下降，熟练使用 AI 的 “强力用户” 大幅缩短工期，企业正从 AI 试验迈向应用阶段。 英国《金融时报》（Financial Times）最近发了一篇评论文章，主题很直接：**AI 带来的生产力 “起飞”，可能终于能在宏观统计里看见了。** 文章作者是埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson），他是斯坦福大学数字经济实验室主任，也是一家研究 AI 与组织效率的公司 Workhelix 的联合创始人，既站在学术研究的一线，也能看到企业真实的 AI 落地情况。 在这篇文章里，他抛出的核心判断是：美国可能正在从**“AI 投入期” 跨入 “AI 收获期”**。他引用最新经济数据指出，过去那种 “到处都在谈 AI，但生产率数据看不到” 的局面，正在发生变化。 更具体地说，他基于更新后的数据预测，美国**2025 年的生产率增速大约会达到 2.7%**，几乎是过去十年 1.4% 年均水平两倍。如果这一趋势站稳脚跟，意味着：AI 不再只是 PPT 里的故事，开始变成 GDP 里可被计量的效率提升。 ## **宏观数据给出的信号：产出没掉，但用工少了** 布林约尔松先从一个 “反直觉” 的宏观修正说起：美国劳工统计局的基准修订显示，**总薪资就业人数增长被向下修正约 40.3 万个岗位**。同时，美国经济产出并没有走弱，**实际 GDP 仍然强劲，四季度增速达到 3.7%**。 他把这种 “产出高、投入的劳动却更少” 的组合，称为生产率增长的典型特征，并直接写道：“**This decoupling — maintaining high output with significantly lower labour input — is the hallmark of productivity growth.**” 即：同样甚至更多的活儿，用更少的人做完了，生产率自然会上去。 不过，作者也提醒不要过度兴奋，因为生产率数据本来就 “爱波动”，短期读数容易受统计修订与周期因素影响，“仍需更多时期验证”。 对此，像 MIT 经济学家达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）就曾在公开研究中偏谨慎地指出：AI 对总体生产率的影响，取决于它能否在足够多的任务上真正替代或增强劳动，而不仅是 “点状提效”。 ## **“J 曲线” 解释了为什么现在才显现：先栽树，再结果** 布林约尔松把 AI 的扩散路径，放进一个更长的技术史框架里。他提到经济学界长期纠结一个现代版 “索洛悖论”（Solow Paradox）。 并用一句原文概括这种尴尬：“**we have seen artificial intelligence everywhere except in the productivity statistics.**” 也就是：AI 无处不在，但统计里的生产率就是不动。 他给出的解释是 “生产力 J 曲线”。**许多通用技术，从蒸汽机到计算机，都不会一装上就立刻抬升生产率，而是要经历一个 “投入期”。** 企业要重组流程、培训员工、重做业务模式，这些投入很多是无形资本，短期还可能把 “可测量的生产率” 压下去。等组织改造完成，才进入 “收获期”，效率才会在数据里体现。 经济史学者 Paul David 研究过电气化时代的 “生产率滞后”，发现工厂把蒸汽动力换成电动机后，真正的大幅提效往往要等到厂房布局、工序组织、管理方式一起重构完成才出现。AI 今天遭遇的 “先改造组织，再看到统计回报”，本质上是同一套逻辑。 ## **微观层面正在变：初级招聘降 16%，但 “强力用户” 在压缩工期** 除了宏观数据，作者还给出微观证据。他与合作者 Bharat Chandar、Ruyu Chen 的研究发现：在 “AI 暴露度高” 的行业里，**入门级岗位招聘降温明显，初级岗位招聘大约下降 16%。** 但另一方面，那些用 AI 来增强技能的人，就业反而在增长。作者的解读是：企业已经开始把 AI 用于部分 “可编码、标准化” 的初级任务。 作者还区分了 “潜力” 和 “已实现收益”。很多公司目前只把生成式 AI 用在翻译、摘要等轻量场景，他用一个很尖锐的说法形容这种用法是 “**glorified dictionary**”（“高级词典”）。 而在他公司观察到的一小撮 “强力用户” 那里，**AI 代理（agents）已经能通过交互式对话自动化端到端流程，比如直接生成完整营销方案，把 “几周工作压缩到几小时”。**他强调企业真正的难点在于：不仅仅是获得技术，而是如何运用技术。 从外部研究看，这种 “少数人先吃到红利” 的现象并不意外。麦肯锡在多份行业报告中都强调：生成式 AI 的价值释放，很大部分取决于流程再造与人员再培训，而不是简单买工具。 ## **从试验走向结构性效用：接下来拼的是组织能力与宏观环境** 布林约尔松在文末给出一个更强的趋势判断：“**We are transitioning from an era of AI experimentation to one of structural utility.**” 意思是，AI 正在从 “试试看、玩一玩” 的阶段，进入能稳定提供价值的阶段。对企业而言，下一步竞争焦点会从 “有没有模型” 转向 “能不能把模型嵌进业务骨架”。 那企业具体该做什么？结合作者观点，可以归纳成三件事：第一，别停留在 “高级词典”，要把 AI 嵌入端到端流程，让它参与交付而非只做辅助；第二，把培训目标从 “会用工具” 升级为 “会用 AI 重做工作法”，让平均员工能力被 AI 拉升；第三，用数据与指标追踪收益，避免热闹一阵后难以复盘、无法规模化。 同时，他也提醒外部风险可能抵消效率收益，包括 “地缘政治贸易战” 以及财政、货币政策误判等宏观逆风。**保持中立地看，技术进步与宏观治理是两条线：前者提供可能性，后者决定能否顺利兑现。** ### Related Stocks - [TQQQ.US - 3 倍做多纳指 ETF - ProShares](https://longbridge.com/zh-CN/quote/TQQQ.US.md) - [QQQ.US - 纳指 100 ETF - Invesco](https://longbridge.com/zh-CN/quote/QQQ.US.md) - [IXN.US - 全球科技股指数 ETF - iShares](https://longbridge.com/zh-CN/quote/IXN.US.md) - [.SPX.US - 标普 500 指数](https://longbridge.com/zh-CN/quote/.SPX.US.md) - [ONEQ.US - 纳斯达克综合指数 ETF - Fidelity](https://longbridge.com/zh-CN/quote/ONEQ.US.md) - [ARTY.US - iShares Future AI & Tech ETF](https://longbridge.com/zh-CN/quote/ARTY.US.md) - [BOTZ.US - Global X 机器人工智能ETF](https://longbridge.com/zh-CN/quote/BOTZ.US.md) - [XSW.US - 标普软件与服务 ETF - SPDR](https://longbridge.com/zh-CN/quote/XSW.US.md) - [CLOU.US - 云计算 ETF - GlobalX](https://longbridge.com/zh-CN/quote/CLOU.US.md) - [CIBR.US - 纳斯达克网络安全 ETF - First Trust](https://longbridge.com/zh-CN/quote/CIBR.US.md) ## Related News & Research | Title | Description | URL | |-------|-------------|-----| | US business, consumers bore 90 percent of Trump tariff costs: NY Fed | U.S. businesses and consumers have borne approximately 90% of the costs associated with President Trump’s tariffs, accor | [Link](https://longbridge.com/zh-CN/news/275922363.md) | | Financial Markets Report For Wednesday, Feb 11 | In a recent video, Ira Epstein analyzes the financial markets' reaction to a surprising jobs report revealing 130,000 ne | [Link](https://longbridge.com/zh-CN/news/275689147.md) | | This Seattle startup wants to turn AI prompts into shareable software | Seattle startup Prom.dev has raised $1.5 million to create a platform for sharing AI prompts, which CEO Heather Jackson | [Link](https://longbridge.com/zh-CN/news/275781293.md) | | ZAWYA-PRESSR: E& drives AI transformation for global workforce with Oracle | e& is leveraging Oracle Fusion Cloud HCM to enhance its global workforce's readiness for the AI economy, utilizing AI an | [Link](https://longbridge.com/zh-CN/news/275726628.md) | | XYRA Corp. 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