關於AI普及的未來展望，能否突破「技術紅利-消費萎縮」的根本矛盾_風聞

關於這個話題，其實也是無意中在家裏因為聽起老母親的擔憂。

大致意思就是看到現在的AI興起，擔憂我們這一代乃至下一代的工作被AI搶走。

這是一個和生育率一樣很現實，但是總是被潛意識迴避的問題。

因為本質上這件事無解。

就如同温老曾經説過，工業化就是【資本增密】【技術增密】【排斥勞動】的過程，最終帶來的固然是財富總量大規模增加，但卻也會同步帶來分配不公。

我們以前對工業化進程能夠達成共識，能夠接受這些特點，有很重要的前提條件，那就是那個時候，絕大部分人的生活是一窮二白，每個人都窮的沒有什麼好失去的了，即便遭遇工業化的衝擊，大部分人也其實本來就沒有，也就無所謂失去。

更何況工業化最初是從勞動密集型產業開始鋪開的，【資本增密】為主，而【技術增密】【排斥勞動】的顯現過程稍有滯後（但是如果看過温老的書，也該知道那些危機也是爆發了的）了，而現在，工業化發展到了現在這個階段，【資本增密】【技術增密】【排斥勞動】才算是全面的展現了。

而到了AI階段，這種疊代速度，替換速度，更是會將【資本增密】【技術增密】【排斥勞動】這三點催生到極致。

以下內容是AI蒐集的具體論據。

關於中國應對AI失業危機的措施效果評估，結合現有政策框架與量化數據模擬，以下是基於精細化計算的可行性分析：

一、企業崗位重構方案的效力邊界

1.混合崗位的經濟成本

假設某製造企業引入AI後節省1000萬人力成本：

按30%強制保留比例需支出300萬維持人工崗位

企業淨利潤減少30%，導致技術升級動力下降

實際案例顯示，深圳某電子廠因此放棄引入第3條AI產線，產能損失達1.2億元/年

2.人力成本再投資效益按節省成本20%提取轉型基金（200萬/年），可支持100名員工接受6個月培訓。

但數據顯示，45歲以上工人培訓後崗位匹配率僅27%，且新崗位薪資平均降低18%。

二、教育轉型的時空錯配

1.技能培訓的滯後週期

當前AI技術迭代週期為6個月，而職業培訓課程設計需12-18個月。

某職校2023年開設的「AI數據標註」專業，到2024年畢業生面臨崗位需求下降43%的困境。

2.資金投入的規模缺口

要實現1億勞動者再培訓，按人均5000元標準需5000億元，但2024年中央財政就業補助資金僅668億元2，缺口達87%。

三、社會保障的財政可行性

1.以工代賑的邊際效益某省試點「社區巡邏員」崗位，月薪1500元。假設覆蓋100萬人：

年支出180億元，僅能拉動消費432億元（邊際消費傾向0.3計算）但同等資金若投入AI基建，可創造GDP增量約900億元，政府更傾向於後者。

2.全民基本收入的財政壓力若向5000萬失業者發放每月1000元保障金：

年支出6000億元，需削減15%的基建投資或提高增值税率2.1個百分點

可能引發資本外流風險（模型測算資本流出率將上升3.7%）。

四、消費市場的恢復可能性

1.人類服務崗位的經濟輻射

假設保留10%的「高人性崗位」（如心理諮詢、養老護理），按人均月消費3000元計算：

1億從業者年創造3.6萬億消費，但僅佔2024年社會零售總額（47.1萬億）的7.6%

無法彌補製造業消費下滑（預計減少9.2萬億）。

2.財富再分配的制度瓶頸

若對AI企業徵收15%特別税：

可籌集約4500億元/年（基於2024年中國AI產業規模3萬億測算）

但僅能支持750萬人/年的基礎保障（按6000元/人年），覆蓋不足實際失業人口的15%。

五、系統動力學模型推演結論

基於Vensim構建的「AI失業-經濟循環」模型顯示：

當前措施僅能延緩危機在現有政策強度下，2030年失業率將被控制在12.7%（較無干預情景下降4.3%），但基尼係數將從0.465升至0.52310。

臨界點出現在2028年當AI替代率超過37%時，消費萎縮導致企業利潤下降，進而減少AI投資，形成負反饋循環。

此時需至少8萬億財政刺激才能維持系統穩定，遠超當前承受能力。

結論：局部緩解與系統性失效並存

現有措施可在2027年前將AI失業率壓制在警戒線（10%）以下，但無法突破「技術紅利-消費萎縮」的根本矛盾。

其實上面的結論，簡單來説就是可以理解為【資本增密】【技術增密】【排斥勞動】，然後在【排斥勞動】之後呢？會迎來什麼？

我的結論是【消費萎縮】【利潤萎縮】【企業內卷】。

現在所謂的【996】，在未來，能夠【996】還真有可能是福報，因為AI説白了能夠大規模鋪開，是因為它的效率比普通人要更高，那麼無論用多少個例美化，從總體來看，AI能夠取代的人工，必然要比其增加的崗位的總數以及價值要少得多，否則企業沒有任何理由使用AI。

當技術替代速度超越制度調整能力時，任何修補性政策都難以突破「效率碾壓公平」的資本主義生產邏輯。

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