面对高通胀和美国债务膨胀，美国政府正寄希望于 AI 的生产率奇迹将带来更低通胀、更高增长和下降的债务水平。

美国国会预算办公室（CBO）的最新预测显示，若 AI 推动美国年度生产率增长超出预期 0.5 个百分点，美国债务占 GDP 比重将在 113% 左右趋于平稳，而非目前的 2055 年飙升至 156% 的基准预测。

然而，这种乐观预期面临三重挑战：历史显示创新对生产率的影响难以预测，企业采用创新的程度参差不齐，以及 AI 可能引发大规模就业替代。

就业冲击风险引发社会动荡担忧

悲观派目前普遍担心，AI 将在短期内带来巨大的就业替代冲击。

摩根大通目前预测认为，到 2034 年 AI 可能替代美国一半的工作岗位，这一冲击速度远超历史上蒸汽机、电力和互联网的影响。历史上，蒸汽机、电力和互联网分别用了 61 年、32 年和 15 年才对生产率产生可辨识的影响。

工业革命和农业革命等历史性变革虽然也带来大规模劳动力替代，但其冲击展开相对缓慢，且政府推出了普及教育和福利国家等重大政策改革予以应对。

目前白宫尚未显示出准备一套前瞻性合理产业和社会政策来抵消人力成本的迹象。届时 AI 可能引发政治和社会冲突，从而削弱增长并破坏财政改革。

历史经验警示创新影响的不确定性

与此同时，AI 对美国生产率的提升也存在疑问。

布鲁金斯学会数据显示，美国年度生产率增长表现极不稳定：1995 年至 2005 年间，受数字化推动，生产率年增长率约为 3%。但 2005 年至 2022 年间仅为 1.5%，1973 年至 1995 年间同样处于低位。

诺贝尔奖得主 Robert Solow 曾在 1987 年感叹，计算机 " 无处不在 "，但在生产率统计中却难觅踪影。这一现象凸显了技术创新转化为实际生产率提升的复杂性和滞后性。

尽管存在上述担忧，乐观派也提出了有力反驳。近年来生产率数据低迷意味着该指标的适度改善就可能显著改变统计结果。摩根大通预计到 2034 年 AI 将 " 仅 " 推动增长约 10%，而高盛和普华永道分别预期 15% 和 20% 的增幅。

麦肯锡最新研究显示，决定国家是否增长的关键在于少数大型有影响力的企业是否拥抱创新，而非平均水平。这表明企业间创新采用的不均衡可能并非灾难。