" 随着人工智能加剧财富分化、行业分化，初次分配的公平性将显著降低，未来要维护社会公平正义、防止社会两极化，需要更多依靠二次分配。"

文 / 巴九灵

马斯克的个人财富，超过了全球后 46% 人口的财富总和。

近日，SpaceX 在纳斯达克完成了首次公开募股（IPO），创始人马斯克的身价升至约 1.1 万亿美元，成为全球首位万亿美元富豪，同时，约 4400 名员工有望晋升百万富翁，约 400 名员工有望晋升亿万富翁。

马斯克和 SpaceX 的员工并非唯一的 "AI 造富 " 受益者。如今，估值 9650 亿美元的 Anthropic 已递交了招股书，有望成为仅次于 SpaceX 的全球第二大 IPO；OpenAI 的估值超过了8520 亿美元，预计将在今年四季度上市 ……

可以说，AI 正在以惊人的速度创造财富，而这笔钱该怎么分，也开始被摆上台面。

6 月初，特朗普称，其团队正在研究，让人工智能企业把一定比例的股权权益分给美国民众，全民共享 AI 产业发展的成果。

OpenAI 最为积极，其创始人奥特曼正在与白宫磋商，把公司的一部分股权捐赠给政府，用来建立一个 " 公共财富基金 "，可以投资各种长期资产，未来甚至可能直接把收益发给公众。

韩国则更加直接。5 月，韩国总统府政策室长金容范提出，考虑建立 " 公民红利 " 机制，把一部分人工智能产业的超额利润拿出来，直接分配给全体国民。他认为，如今 AI 产业的收益，建立在整个国家长期打下的产业基础上，因此，AI 企业的一部分收益应当用来回馈国民。

消息发布后，三星、海力士等一度大跌，韩国综合股指盘中跌超 5%。反对者认为，半导体企业在行业低谷期自己裁员、融资、抗风险，现在赚到了钱，却被要求把利润拿出来共享，不符合风险与收益匹配原则。

随后，一位韩国政府官员证实，韩国政府并未考虑任何此类计划，金容范的言论仅代表其个人观点。

一个是 " 让全民当股东 "，一个是 " 直接发钱 "，美国和韩国提出的方案看似不同，但都指向同一个问题：如何才能让 AI 红利惠及所有人？

不均衡的 AI 红利

财富分化是每一次技术革命早期的共同特征。

工业革命时期，机器大规模取代手工生产，财富迅速向工厂主和资本所有者集中，而工人只能依靠微薄工资维持生计；互联网兴起时，早期创业者、风险投资人和股权持有者率先获得巨额回报，而大多数劳动者更多只是 " 参与了技术使用 "，却难以分享资本增值。

AI 时代，同样如此。

如今，AI 正在马不停蹄地造富，但这些财富，大多流向了企业、股东和关键员工，而大多数人只能 " 看个热闹 "。

根据《华尔街 · 日报》的统计，英伟达、谷歌这类近年来增长最快的 " 超级明星 " 公司，给出的薪酬很高，但雇佣的员工不多。自 2019 年底以来，大型科技公司带着美国企业的利润一路飙升了 43%，但美国全体劳动者总薪酬却远远没有跟上，只上涨了 8%。

图源：华尔街 · 日报

多位专家认为，未来，财富分化的趋势还将继续：

◎ 首先，AI 会替代标准化、重复性的岗位，这意味着，这类劳动者的议价能力将被削弱，或者被迫从事低技能服务业，进一步拉低社会底层工资水平。

国际货币基金组织预测，全球约 40% 的工作属于 "AI 技术高暴露 "，容易被 AI 替代。

◎ 第二，以前有用的知识分散在很多人的大脑中，现在都被 AI 模型学习、吸收了，拥有 AI 技能、数据、资本的人群或国家，能够获取超额回报。

◎ 第三，对于持有科技类股票、基金等金融资产的人群而言，能够通过资产增值分享 AI 红利，而没有金融资产的人群，几乎无法获益。

过去五年，纳斯达克 100 指数上涨超过 110%，谷歌母公司 Alphabet 涨超 170%，英伟达涨超 1070%…… 而与此同时，美国最富有的 10% 人群，掌握了美股约 80% 的市值，这意味着，AI 发展带来的收益，主要流向了少数人群。

图源：谷歌

在这样的情况下，美国和韩国开始讨论如何二次分配 AI 红利，也就不足为奇了。

中国，也在回答

我国也面临着同样的问题—— AI 飞速发展，但红利的分布却并不均衡。

南开大学资深教授万广华的讲座显示，2010 — 2022 年，AI 对中国整体不均等的绝对贡献上升了 36.56 倍，相对贡献上升了 43.36 倍，东中部地区、服务业、年轻群体、高学历群体、从事非常规认知型工作的群体从 AI 中获益更多。

与此同时，我国初次分配、二次分配中的居民收入占比都偏低—— 2023 年，我国初次分配中居民收入占比为 62.8%，再分配调整后为 68.3%，与美国相比，均相差约 10 个百分点，在主要经济体中处于中等偏低水平。

因此，近年来，关于加强我国二次分配的讨论也越来越多。

财经评论员刘晓博认为，随着人工智能加剧财富分化、行业分化，初次分配的公平性将显著降低，未来要维护社会公平正义、防止社会两极化，需要更多依靠二次分配。正如房地产暴利时期，中国设立的土地增值税就有这个含义。

不过，上海正策律师事务所律师董毅智也提醒道，必须尊重风险收益匹配的市场法则，通过制度设计矫正市场失灵，不能以扼杀企业创新为代价追求平均主义公平，也不能任由市场分化撕裂社会。

那么，关于全民共享 AI 红利这件事，美国和韩国的方案各有何优劣、风险，中国是否可以借鉴，落地时又有何困难？对于这些问题，我们采访了三位业内专家，一起来看看他们的解读吧。

董毅智 上海正策律师事务所律师

韩国和美国提出的分配方案，我认为各有利弊：

韩国方案通过结构化分红让全体国民共享 AI 红利，在理论上可以缓解技术垄断带来的收入两极分化。但问题也很严重，可能扼杀企业创新动力，违背风险收益匹配原则。我认为一次分配仍应尊重市场效率，二次分配才涉及公平问题，目前韩国模式在执行上面临重大挑战，包括资本可能转移和企业避税问题。

美国方案的优势在于不直接干预企业经营，保留市场激励机制，通过股权收益分享技术进步红利，比税收手段更具持续性，但政治可行性和执行复杂性仍存疑，例如股权持有比例、退出机制和国有股管理问题。此外，强制持股可能引发资本外逃，甚至损害投资者信心。

总体来看，这两个方案目前仍处于概念阶段，实际效果难以评估。本质上都是二次分配问题，而二次分配可以说是传统问题，在新时代尚未找到更合理的解决方案。

至于企业内部的分配，存在可持续性问题，且受制于劳资博弈，并非制度化公平机制，无法替代国家层面的再分配。

以三星和海力士为例，这些企业的员工虽占韩国股市总市值超过 50%，但在全国就业人口中比例极小，普通劳动者尤其是传统行业从业者，几乎无法分享 AI 红利。

6 月 8 日，韩国芯片制造商的股价

并且，半导体行业本来就是一个重投入、长周期、高风险的行业，不稳定性和不可预测性是非常明显的。

当前，各国二次分配主要通过个人所得税、企业所得税、社会保障体系、转移支付和福利制度实现，但在 AI 时代，这些制度都将面临根本性挑战，二次分配将面临三个难点：

◎ 第一，传统价值确定方式已被改变，AI 替代的多是重复性、标准化工作，其价值本身可能被高估。

◎ 第二，跨境资本流动加剧，AI 系统可替代全球各地劳动力，国家难以获得税收或收益。

◎ 第三，技术性失业与税基萎缩的矛盾加剧，劳动收入减少导致政府财政压力上升，而公共支持需求增加。

我认为，税制改革、探索超额利润调节税和社会保障体系重建是未来我国二次分配的重点方向。

总体而言，我保持相对乐观的态度。AI 本身并没有我们想象中那么可怕，它在很多情况下是 " 背锅侠 "，国家面临的问题更多源自体制和制度，而非 AI 本身。通过抓住技术创新带来的机遇，我相信 AI 可以推动制度改革，实现人类更高水平的自由和发展。

薛清和 智本社社长 首席中心宏观战略研究所副所长

根据李嘉图等价，韩国政府的征税方案与美国政府的股权方案（假设借债持股），没有本质区别，都可以调节收入、降低贫富差距，但考虑到交易费用与国别竞争，股权方案更优：

如果财富过于集中，对 AI 企业征税似乎不难，但是涉嫌税收歧视，并且容易打击 AI 投资与创新，挤走技术创新企业；而股权方案的好处是可以以国家资本促进 AI 投资，推动技术创新的同时还能让国民分享其中的红利。但是，政府只能作为财务投资者，避免直接干预企业经营。

我认为，AI 时代，政府可以改革二次分配制度：

◎ 第一，政府可以设立技术投资基金，支持技术融资、创新，通过做大蛋糕、拓展税基来获得更多收益。

◎ 第二，建立全民基本收入制度，将技术投资红利和部分税收收入注入全民基本收入账户，每个国民无差异分享 AI 财富。

◎ 第三，为每个新生婴儿设立证券基金账户，政府出原始资本，家庭可追加，社会公益机构可捐赠，基金锚定科技指数，由政府托管 18 年，然后交给已经成年的账户本人，如此既可鼓励生育，又可让新生儿分享 AI 红利。

◎ 第四，将更多财政收入和社保基金向失业金倾斜，以对冲 AI 带来的技术性失业。

罗志恒 粤开证券首席经济学家、研究院院长

收入分配格局由发展阶段、资源禀赋和产业结构决定。

1978 年改革开放初期，我国处于供给短缺阶段，资源禀赋条件是资本稀缺、劳动力过剩，制度设计需要向资本倾斜；如今，我国已从供给短缺进入需求不足阶段，提高劳动报酬占比、优化国民收入分配格局，已经不仅是社会公平的诉求，更是解决 AI 时代 " 供强需弱 " 矛盾、实现经济良性循环的关键所在。

政策方面，我有如下建议：

▶▷第一，完善国民收入分配制度，提高居民收入占比。

一是以国有企业为重点，加大国资收益上缴财政的力度，专项用于提高城乡居民养老金待遇，推进 " 国资—财政—社保 " 联动改革；二是以上市公司为重点，鼓励上市公司增加分红、实施股权激励，稳步提高居民财产性收入。若上市公司分红率提升至 40%，以 2022 年数据测算，居民收入占比可提升 1.8 个百分点，达到 64% 左右。

▶▷第二，调整对资本的财税激励方向，探索 AI 超额利润调节机制如 " 超额利润税 "，引导企业向 " 增效不裁员 " 方向发展。

在大国科技竞争的背景下，各国加大对 AI 相关设备、技术投资的财税激励，但普遍缺乏对企业创造更多就业的激励。建议对 AI 设备的税收优惠政策附加 " 就业保护条款 "，要求享受投资抵免的企业维持或扩大劳动力雇佣规模。

▶▷第三，增强个税、财产税等直接税对居民收入分配的调节功能，遏制贫富差距扩大。

▶▷第四，有针对性地开展技能和教育培养，缓解技能错配问题。

AI 时代需要的不是与机器竞争，而是与机器协作的能力。教育体系应从知识传授转向批判性思维、创造力、情感交互等 " 高互补性 " 技能的培养。