高盛报告：AI可能威胁全球3亿个工作岗位，但基础设施投资激增将创造大量新就业机会
高盛最新研究估算，生成式AI的广泛采用可能在未来几年内使全球约3亿个全职岗位面临自动化风险，相当于发达经济体劳动力总数的18%，新兴市场占比更高；受影响最严重的职业包括行政支持、法律、建筑、工程与媒体领域。
报告同时指出，AI驱动的计算基础设施爆炸式增长（数据中心、电力网络、冷却系统、芯片制造）将带来结构性反作用：基础设施相关就业需求将大幅上升，包括电气工程师、建筑工人、供应链管理、能源技术员等岗位，可能部分抵消岗位流失。高盛模型显示，若AI投资持续加速，这些新岗位创造规模足以在中期内形成净就业正贡献，尤其在美国与中国。
高盛强调，历史技术浪潮（如电力、计算机）均经历“岗位破坏-岗位创造”的非对称过程，AI时代区别在于破坏速度更快、创造滞后更长，政策需提前布局再培训与基础设施刺激以平滑过渡。
来源：公开信息
ABAB AI Insight
高盛的“3亿岗位风险+基础设施反哺”双轨叙事，实质上重申技术变革的经典分配逻辑：AI作为通用技术，首先摧毁可编码、可标准化的认知劳动（白领中低端岗位），短期内制造大规模结构性失业与工资下行压力；但随之而来的基础设施浪潮，则重定向资本与劳动力向物理世界——数据中心需要土地、电力、冷却、电缆、光纤、变电站，这些是高度本地化、难以完全自动化的工作，创造的就业多为蓝领与中技能岗位。这不是简单的“净就业正负”问题，而是阶层与地域的再分配：岗位流失集中在城市白领与服务行业，岗位创造则向能源富集区、郊区工业园与供应链节点倾斜。
更深层机制在于资本回报率的再平衡：AI软件层面的边际成本趋近于零，利润高度集中于少数科技巨头；但基础设施层面的资本密集型投资（建厂、拉电网、扩变电）回报率虽低，却能吸收巨额资金并拉动乘数效应。高盛模型隐含的假设是——只要AI投资不中断，基础设施支出将持续放大，形成“AI租金→基建再投资”的正循环。但这一循环依赖低利率环境与政府补贴，一旦融资成本上升或财政紧缩，基建就业创造将迅速萎缩，导致净破坏效应更持久。
从历史周期看，这重演19世纪末电力革命与20世纪中计算机普及的轨迹：电力带来工厂自动化摧毁手工劳动，却催生电网建设与家电制造就业；计算机消灭打字员与文员，却催生硅谷与IT服务岗位。AI的不同在于速度与广度——3亿岗位风险相当于一次压缩版工业革命，破坏窗口从几十年缩短至几年，而创造窗口（基建）又高度依赖政策协调。若美国继续通过IRA法案式补贴推动数据中心与电网扩张，将强化“技术租金上层集中+基建就业中层扩散”的分层格局；反之若投资冷却，新兴市场失业潮将更剧烈，全球财富从劳动阶层向资本持有者的永久转移将加速。