2026年7月底，一場移民危機將西班牙推上風口浪尖。位於北非的飛地休達（Ceuta）在24小時內湧入近5萬移民，總數達6萬人，遠超接收能力。直接誘因是西班牙最高法院裁定「不能立即遣返從海上抵達的移民」，被犯罪網絡利用炒作。而更深層的是，摩洛哥政府有意放鬆邊境管控，作為對西班牙外交政策的施壓工具（根據網絡信息編寫）。
AI對經濟增長與生產率影響的三種觀點
樂觀派的核心觀點是，AI與以往的通用目的技術（General Purpose Technology，簡稱GPT）不同，它不僅能實現自動化生產，還能通過「遞歸式自我改進」等方式把研發活動自動化，代替科學家做研究、代替工程師做設計，推動經濟增長率持續加速，甚至在有限時間內趨於無窮（即「奇點」）。
Anthropic的CEO達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）描繪了強大AI到來後的圖景：AI將原本需要100年才能完成的生物醫學進步壓縮到10年；開發中國家的GDP增速將提升至20%。Epoch AI的GATE模型5預測，一旦AI能夠自動化全部任務，全球GDP增長率保守估計也將高達30%。
主流學術界關於AI對生產率貢獻的估算比較溫和，大多在每年0.1-1.3個百分點之間。他們承認AI會帶來生產率提升，但也強調現實瓶頸可能導致可實現的AI紅利遠低於樂觀派的估計。這些學者大多沿用了Hulten定理的分析框架，認為AI對全社會生產率的影響由微觀任務層面的生產率收益（或成本節約）、各行業任務的AI暴露度、AI採用速度這三個因素共同決定。
從這三個層面拆分，AI的貢獻可能在生產端面臨以下約束：第一，單任務的生產率提升或成本節約有限。微觀研究顯示，AI在編程、客服、廣告創意等任務中可提效14%-50%，但在需要深度推理和綜合決策的複雜任務中效率提升並不顯著，甚至還會降低資深勞動者的效率。第二，微觀任務的AI暴露度存在結構性上限。OECD研究顯示，金融、資訊科技、出版媒體、專業服務等知識密集型服務業的AI暴露度更高，生產率提升更明顯；而農業、採礦、建築、餐飲等物理操作與人際互動類職業的AI暴露度較低，因此較難受益於AI技術進步。第三，物理與能源瓶頸、監管與倫理摩擦等將延緩AI技術的採用速度。第四，短板效應與鮑爾默成本效應制約生產率紅利。即使AI能自動化90%的任務，但剩餘10%未被自動化的任務仍將限制經濟增長的潛力。
悲觀派的觀點源自兩條不同的邏輯思路。一條與溫和派的邏輯一致，但對現實瓶頸的假設更激進。這種觀點的代表是諾貝爾經濟學獎得主阿西莫格魯。他在一系列研究中估算，未來10年AI對美國生產率的貢獻累計不到1%（即每年不到0.1%），這主要是因為他假設在未來10年僅有4.6%的任務會受到AI影響（即極低的暴露度）、而且在這些任務中使用AI平均僅能節省14%的成本（即單任務生產率收益很低）。
另一種邏輯思路則是將需求的內生性置入分析中。這些研究者認為，AI對經濟增長的影響不僅取決於供應端（對生產率的影響），也取決於需求端（對消費者購買力的影響）。假如AI帶來生產率大幅提升、大量工作被AI自動化，原本流向勞動者的收入將會轉移到AI相關的資本投資，導致勞動收入份額下降。因此，在生產能力持續擴張的同時，如果沒有出台相應的收入再分配政策，失業率上升和勞動者收入下降會不斷侵蝕消費者的購買力，企業營收和利潤增長預期也會因消費需求萎縮而難以持續，投資創新和自動化的意願將隨之停滯，最終導致經濟增長在需求約束下逐步放緩甚至停滯。
例如，國際清算銀行（BIS）在一項研究中構建了「需求瓶頸」的情景，每個被替代的勞動者同時也是消失的消費者。在此情景下，雖然短期內總產出上升，但從中長期來看，總產出增速可能因勞動收入份額下降、消費需求萎縮而放緩，甚至跌破歷史趨勢。阿西莫格魯也在其論文中警告，當前AI主要被設計為替代勞動力而非增強勞動力，這種發展模式會形成「過度自動化陷阱」，導致勞動收入份額下降（李佳論孫明春《辨析AI對經濟增長與生產率的影響》）。
