最近，国务院发展研究中心社会和文化发展研究部部长卓贤，在《财经》2026 年首刊发表万字长文《AI、就业和社保》，撕开了这个时代最深刻的焦虑。

这是一份来自真正高层智囊的 " 刺耳预警 "。

文中着重论述了几个有些反常识的现象：

1. 投资与就业分离；2. 技术进步与人力资本提升分离；3. 工资与生产率分离；4. 长期稳定雇佣关系的基础瓦解，社保体系的基石开始松动……

可以说，技术革命从未像今天这样，直指人之于社会存在的意义。

01

三重脱钩

从蒸汽机到互联网，过去两个多世纪的工业文明时代，有一条坚固的因果链：

投资建厂 / 搞研发→创造就业岗位→人力资本升值→生产率提升带动全社会工资上涨。

即：经济繁荣 = 充分就业。

现在，这种因果关系，明显已经不成立。

相关原因，每个人都有自己的想法。不过在本文，还是跟着《AI、就业和社保》的思路，去看待这件事。

首先是投资与就业的脱钩。

过去，任何企业要新增业务线、资本支出，必然要大张旗鼓招人。

而现在，资金流向呈现出了非常明显的 " 劳动力稀薄 " 特征。

根据 Business Insider 和 RBC Capital Markets 的最新测算：2026 年，微软、亚马逊、谷歌和 Meta 这四大巨头的资本支出总额，预计将飙升至 6000 亿美元。

比全球绝大多数国家的 GDP 还要高。

但这些财富去哪了？绝大部分都流向了英伟达的 GPU、海力士的 HBM 内存、核电站和数据中心的冷却水管。

唯独没有流向 HR 部门的招聘预算。

不仅没有，科技圈还掀起了前所未有的大裁员，与资本狂欢形成鲜明对比。

一边是股价连创新高、营收两位数增长；另一边却是冻结应届生招聘、狂炒老员工。

资本扩张的底层逻辑从 " 人才是核心资产 "，变成 " 人力是亟待优化的运营成本 "。

这就是第二个点，技术进步与人力资本提升脱钩。

投资圈有个词叫 " 早期孵化 "，经济学里也有个词叫 " 干中学 "。

新手程序员靠修 Bug 涨手感，分析师靠贴发票和整理 Excel 拿入场券，初级律师靠给大佬翻卷宗攒经验……

无论在哪里，给前辈 " 打杂 " 都是职场新人积累经验、向上爬的阶梯。

但这个阶梯，现在还有存在的必要吗？

大语言模型最擅长的就是文档审查、基础代码生成和数据清洗。

买几个 API Key 一年才几个钱？养一个初级员工还要交五险一金、管下午茶。

孰优孰劣，这笔账根本就不用算。

但长期来看，这必然导致人才断层。

资深人士都是从新手过来的，如果企业不再给新人积累经验的机会，未来的高级人才从哪冒出来？

有人会说：AI 会淘汰一些岗位，也必然会催生一些新岗位。

年轻人去干新职业不就可以了？

但这其实有个致命的问题：人类获取知识的速度是线性的，AI 的进化是指数级的。

比如，去年大学刚花重金开个 " 提示词工程 " 专业，今年的大模型就已经自带思维链，根本不需要提示词优化。

这个所谓的新时代专业，仅仅几个月就变得几乎没有用了。

也就是说，你所认为的 " 新岗位 "，在你还在学习相关技能时，它就已经被淘汰了。

等到 5 年、10 年后，或许会有一些稳定存在的新岗位；但在 AI 快速进化、日新月异的现在，对大多数职场新人而言，可以说并不存在什么 " 新 " 的选择。

这就导致了第三个问题，人的收入与生产率脱钩。

有个词叫鲍莫尔效应：高效部门通过提高生产率赚取超额利润后，会在劳动力市场上通过竞争，把医疗、教育、理发等低效部门的工资也拉高。

用我们熟悉的话来说就是：让一部分人先富，再带动所有人致富。

而现在的问题是什么？

无论是科技大厂还是制造业，几乎所有的高效部门都不再需要去劳动力市场竞争（除了极少数 AI 大牛），后续的一切传导自然不复存在。

更糟糕的是，大量被 " 优化 " 的白领被挤压到低效部门（比如网约车、送外卖），极端内卷中，低效率部门的人均收入必然降低。

也就是说，目前 AI 带来的效率提升，大部分人不仅无法受益，甚至有很大可能受损。

当数以亿计人的生计受到威胁，整个人类社会的稳定必然遭到破坏。

这个就非常严重了。

02

创造性破坏

人类社会，最重要的是什么？是稳定。

稳定靠什么维持？社会保障制度。

而社会保障制度的运转，依赖三大基石：健康的人口结构、长期雇佣关系、工资增长。

现在，后两者遭到了破坏。

首先是雇佣关系变得碎片化。

诺贝尔奖得主罗纳德 · 科斯曾提出 " 交易成本理论 "。

问：世界上为什么会有 " 公司 " 这种组织？

答：因为在外部市场寻找合作、讨价还价、监督执行的交易成本太高。把人长期雇佣进公司内部，通过老板下指令，能把交易成本降到最低。

但在 AI 时代，外部市场的交易成本突然变得极低。

对一家企业而言，用 AI 拆解任务流，再外包出去（或者直接由智能体自动执行），其成本远低于维持一个庞大的管理团队。

最核心的原因是人类的邓巴数存在上限，一个人最多只能维持 150 个熟人关系；而 AI 没有邓巴数，高管配合 AI 可以直接指挥数万个基层单元。

结果就是，" 按岗位雇佣 " 变成了 " 按任务买断 "，绝大多数人的工作开始趋向 " 零工化 "。

" 灵活就业 "，可能将逐渐变成劳动力市场的绝对主流。

其实怎么就业，很多人并不在乎，只要能挣到钱就行。

问题是，大部分打零工者，都游离在传统五险一金的刚性保护网之外。

传统社保的逻辑是一种 Beta 收益：国家经济增长→白领工资上涨→社保缴费基数扩大→养老金池子充盈。

但正如前文所述，目前受 AI 影响最大的，就是受过高等教育、从事认知性工作的白领阶层。

他们恰好是现阶段社保合规缴纳率最高、缴费基数最坚挺的核心力量。

当这一阶层的收入下跌，甚至开始大量脱离社保体系，社保基金的收入端将立刻面临枯竭。

这种由于技术带来的 " 创造性破坏 "，导致财富向拥有算力的极少数人集中，而造成的社保基金缺口，就目前的制度而言，是无法填补的。

既然如此，我们该怎么办？

《AI、就业和社保》给出的方案是：发展 AI，要努力去构建就业友好型发展方式。

言下之意，就是当下不 " 友好 "。

03

为什么不友好？

2024 年诺贝尔经济学奖得主达龙 · 阿西莫格鲁把 AI 分成了两类：

" 替代型 AI"（错误的路线）和 " 赋能型 AI"（正确的路线）。

如果按照这一观点，现在市场上绝大部分企业，都在 " 错误的路线 " 上狂奔。

首要原因很直白，因为 " 用 AI 替代人力 " 的回报率太高。

根据波士顿咨询集团（BCG）发布的《AI 替代人力的成本效益分析报告》，一家中型互联网企业，雇佣 100 名初级数据分析师，年均人力成本（工资 + 社保 + 福利 + 培训）折合成人民币大概是 800 万元。

而部署一套 AI 数据处理系统，前期投入大概 500 万元（包括算力、软件、部署费用），后期每年维护成本不到 100 万元，两年就能回本，之后每年净省 700 万元，投资回报率超过 300%。

而雇佣人力的回报率呢？

据《中国企业人力成本报告》，初级岗位的人力 ROI 平均只有 50% 左右。

也就是说，你花 100 块钱雇佣一个初级员工，他能给你创造 150 块钱的价值；但你花 100 块钱投入 AI，能创造 400 块钱的价值。

两者的差距实在是太大。

虽然长期而言，这对行业人才培养的环境会造成巨大破坏。

但几乎所有企业都必须抓住眼前的利好。

如果别人都这样干，你不干，就等于找死，根本没有未来可言。

其次，世界上大多数国家的税制，本身就在鼓励企业用 AI 替代人力。

比如卓贤部长在文中提到：美国等国家的税制存在扭曲，企业购买自动化设备可以折旧抵税，而雇佣人类员工需要承担工资税和各种用工成本……

据美国财政部发布的《2025 年企业税收政策报告》，美国企业购买 AI 设备、算力基础设施，可以享受 " 加速折旧抵税 " 政策。

比如，企业花 100 万美元购买芯片，当年就能抵扣 70 万美元的税款；而企业雇佣一名员工，每年需要缴纳 15.3% 工资税、6% 失业保险税等等，合计税率超过 20%。

相当于雇佣一名年薪 10 万美元的员工，企业每年要多交 2 万美元的税。

中国也存在类似的政策导向。

据财政部 2025 年发布的《企业所得税优惠政策》，企业投入 AI 研发、购买 AI 设备，可享受 " 研发费用加计扣除 "（加计扣除比例 75%），而雇佣人力的相关支出，仅能正常扣除，无法享受额外优惠。

这些政策，虽然本意是鼓励 AI 发展，但鼓励企业选择成本更低、税收优惠更多的 AI，就等于鼓励用机器替代人。

简单来说，就是对 AI 友好，对人不友好。

怎么反转过来？

第一，重构税收激励。

必须降低甚至取消工资税，同时对高度自动化、单纯用于替代人力的环节征收 " 自动化税 "。

即 " 运用财政杠杆纠正市场失灵 "。

" 十五五 " 规划中已经出现了 " 构建就业友好型发展方式 " 的表述，这是重要的政策信号。

第二，扩大社保覆盖范围。

对于越来越多游离在体系外的劳动者，老一套规则可能已经不再适用。

或许可以建立 " 弹性参保 " 方案，基于个人的金融账户流水来判断收入，采取 " 即时劳动 - 即时缴费 " 的碎片化缴费方式。

第三，强制披露 "AI ESG 报告 "。

上市公司发年报，必须披露 "AI 对就业的影响 "。

你引入 AI 工具到底是创造了新岗位，还是单纯把外包给端了？你的员工是获得了 AI 赋能加薪，还是被算法锁在厕所里疯狂压榨？

……

最终的努力方向，一定是：让 AI 回归工具，让人回归目的。

如果不从制度上踩下刹车、扭转方向，大多数人最终的归宿可能真的就是沦为被 " 饲养 " 的碳基宠物。

技术焦虑的解药，永远是行动。（全文完）