AI時代來臨：你認為人口是經濟負擔還是財富？

AI之下，關于人的“定位”似乎越來越有趣了！

一方面，負資產觀點在于AI和具身智能實際上代表生產力平均，除了資源要素外，商品已經可以實現精準供給，且制造業壁壘也將不復存在，而由于商品供給豐富，且去除人的勞動價格因素后，社會生產成本降低，所以，金融其實也變的沒有意義，國家完全可以通過計劃，動態匹配市場，消除貨幣，因此當下基于金融和商品貿易的國際經貿關系，將變的毫無意義！此時，人口紅利就沒了，人少點，反而能讓生活空間更為自由！但這個觀點，解釋不了生產以上如何進口原材料的問題，這部分如果不是大同世界的話，依然會有計價成本么，這個成本就可能會讓人口處于負擔狀態，因為大部分商品貿易實際上都能自我供給，但資源和能源還是受限于物理！

而另一方面，正資產觀點主要在于，AI和具身智能將使得生產力效率大幅提升，制造業將會在全人類范圍內實現平權，這樣的話，人口越多，消費也就越多，也就是讓經濟總量和人口數量呈正向關系！可這里的問題是，人口越多，就越要越多的供給，消費拉動經濟的前提是持續保持市場的競爭活力，但AI實際上是對市場競爭的擬制，其是直接匹配供需，更像是數據計劃，況且如果人口大面積老齡化，何來消費增長？

說實話，這個問題很大，我一下子也不能很好的系統性闡述，我這次就講下自己的一些主要看法吧！實際上，不談AI，人口負增長在當下的模型里，一定會影響經濟，使資產價格傾向于“長期低利率、低估值”的狀態，AI最大的變量實際上是改變了供給側的結構和生產關系，使得原來人對人的關系，變成了機器和人的關系！

傳統的經濟增長理論中，人口數量是勞動力供給的核心變量，但AI與具身智能重構了生產函數，使人口價值從“數量紅利”轉向“質量紅利”。

這種變革就催生了更極端的負資產觀點：AI代表著生產力的平均化，除資源要素外，商品可實現精準供給，制造業壁壘被打破，去除人力成本后社會生產成本大幅降低，甚至讓金融失去傳統意義！理論上國家可通過數據計劃動態匹配供需、消除貨幣，基于金融與商品貿易的國際經貿關系似乎將失效，此時人口紅利消失，人少反而能提升生活自由度。

但這種觀點，難以回避資源約束的現實：商品可自我供給的前提下，資源與能源的物理局限性仍客觀存在，跨國原材料進口的計價成本無法消除，若未達大同世界，人口仍可能因資源消耗成為負擔。

而對低技能勞動力而言，若無法適應技術變革，必然面臨“結構性失業”風險，而AI如果不能實現社會供養，那么必將推動生產力的矛盾關系。比如，銀行引入財務RPA后，票據錄入崗人數必然減少，可人類生產力的水平體現在規模化的標準統一，而AI主要的替代場景就是標準化崗位，因此這個趨勢改不了，但相反的AI沒有創造力和情感的問題，又反過來創造了一批崗位。

從宏觀經濟看，AI創造的新崗位已開始對沖替代效應，世界經濟論壇預測，到2025年AI雖將導致8500萬個崗位消失，但會同步創造9700萬個新崗位，凈增1200萬個就業機會。這種“創造性破壞”本質上是勞動力資源的重新配置，而非總量過剩，也回應了“人口價值重置”的核心觀點。

而正資產觀點的核心則在于，AI與具身智能將推動生產力效率躍升，使制造業在全球范圍內實現平權，人口越多理論上消費規模越大，經濟總量與人口數量可能呈正向關系。

在他們看來，AI產業的發展非但不排斥人口，反而對高質量人口產生剛性需求。中國AI核心產業規模2022年已達4500億元，企業超4300家，但數字經濟人才缺口高達3200萬，大模型研發等前沿領域缺口率超80%。這種“人才荒”表明，AI產業的擴張需要大量掌握STEM知識的高端人才，以及懂行業邏輯的復合型人才，這些人才正是駕馭制造業平權、將人口規模轉化為經濟動能的關鍵。

不過，我這里插一句，這種現象實際上是因為AI尚不具有自我的環境適應力和思考力、情感和邏輯的人性化能力，未來超級AI誕生的話，很可能會改變這個趨勢！

言歸正傳，即使是被視為“勞動密集型”的數據標注產業，也在向“AI輔助+人工審核”轉型，對人才技能提出新要求。該產業未來十年將新增170萬崗位，其中自動駕駛領域需30-40萬專業人才，70%以上需本科及以上學歷。同時，產業向非核心城市從業人員轉移趨勢會上升，這部分人的占比將升至80%，帶動區域人口紅利再釋放。這說明當下（不是未來）AI產業正在創造分層化的就業體系，人口只要完成技能升級，就能找到新的價值錨點。

至于人口結構變化帶來的挑戰，到2050年，亞洲65歲及以上人口比例將從9.8%升至18.6%，日本、韓國已進入超老齡化社會，但年輕人口的質量提升正在對沖數量下降的影響。85%的18歲以上學生成為AI應用主力，他們的數字素養使人口“質量紅利”持續增厚。

此外，消費拉動經濟的前提是市場競爭活力，而AI的供需精準匹配更像“數據計劃”，人口作為消費主體的價值在AI時代雖更加凸顯，全球消費級AI市場已達120億美元，用戶超18億，但這種態勢下，AI不能抑制競爭，而是要重構競爭形態，比如從商品價格競爭轉向AI服務創新、個性化需求響應的競爭，否則AI一旦再價格內卷起來，帶動的崩壞效應就太快了。

并且，如需當下的收入差距已經導致“AI消費的鴻溝”：年收入10萬美元以上家庭AI使用率達74%，而低于5萬美元家庭僅53%。若能通過技能培訓與社會保障縮小這一差距，龐大的人口規模將轉化為持續的消費動能，支撐經濟增長，否則，就又是一次K型結構的演繹！

綜上，其實我覺得，負資產擔憂的本質是技術平權與資源約束的沖突，正資產邏輯的核心則是規模優勢與活力維持的平衡。

這其中，負資產說的是當下技能錯配的低技能人口，但這些人很可能可以通過教育與培訓完成轉型，參與人機協同！而高質量人口不僅是AI產業的核心要素，更是破解資源配置、激活消費活力的關鍵，說到底，人口從來不是經濟的被動變量，而是在技術變革與現實約束中，主動定義價值的核心主體。