美国银行：美银—— AI追踪：就业末日？言之过早

摘要

本报告重申核心观点：AI 替代的是任务而非整个职业或劳动需求，初期的替代效应将随新任务、新角色涌现而被复原效应抵消，就业末日论言之过早。 以 Felten-Raj-Seamans（2021）AI 暴露度指数衡量 206 个行业，暴露最高行业（指数高于第 90 百分位）的就业自 ChatGPT 3.5 于 2022 年 11 月发布以来基本横盘，暴露最低行业增长约 2%，但行业层面就业增长与 AI 暴露度几乎无相关，总工时与 AI 暴露的关系同样微弱。 值得警惕的是 22-27 岁大学毕业生失业率自 2023 年低点回升并高于 2019 年水平，去年关税政策不确定性是部分原因，但不确定性消退后改善有限，AI 可能也在发挥作用。 另一面，AI 资本开支正在推动商品生产部门招聘：非住宅建筑业年内新增 95k 个岗位、AI 相关制造业新增 32k 个，合计约占今年新增私营部门岗位的 25%，数据中心建设令非住宅建筑就业再加速。 报告结论为对 AI 劳动力影响看法偏乐观（半杯水偏满）：目前几乎没有 AI 造成净就业破坏的迹象，除青年失业率温和上升外，多数数据未显示 AI 是就业增长的重大逆风，建筑与制造业新岗位是对冲力量。

主要观点

• 核心观点：AI 替代的是任务而非整个职业或劳动需求，初期会产生替代效应，但新任务与新角色涌现带来的复原效应将予以抵消，因此 AI 不太可能成为就业末日。

• 本轮 AI 冲击瞄准白领/服务型经济，其占美国私营部门就业近 84%；但历史经验显示多数技术采用最终创造的岗位多于其摧毁的岗位。

• 按 Felten-Raj-Seamans（2021）AI 暴露度指数（高于第 90 百分位为高暴露、低于第 10 百分位为低暴露），高暴露行业就业自 ChatGPT 3.5 于 2022 年 11 月发布以来基本横盘，低暴露行业增长约 2%。

• 在 206 个行业的横截面上，就业增长与 AI 暴露度几乎无相关，提示 2019 年后部分高暴露行业的过度招聘等其他因素可能才是其招聘相对疲弱的原因。

• 总工时与 AI 暴露度同样关系甚微，企业并未在集约边际（工时）上削减用工，这对雇员是好消息。

• 唯一显现 AI 负面影响的领域是青年就业：22-27 岁大学毕业生失业率自 2023 年低点回升且高于 2019 年水平；去年上升部分源于关税政策不确定性，但不确定性消退后应届毕业生失业率改善有限，AI 可能是原因之一。

• AI 资本开支正在推动商品生产部门就业反弹：非住宅建筑业年内新增 95k 岗位，AI 相关制造业新增 32k 岗位，两者合计约占今年新增私营部门岗位的 25%，且近期双双加速。

• 数据中心建设推动非住宅建筑就业再加速，而其他结构投资停滞；支持 AI 建设的制造业部门增速也强于不支持的部门。

• 结论：对 AI 劳动力影响持半杯水偏满看法——目前几乎没有 AI 导致净就业破坏的迹象，除青年失业率温和上升外，多数数据显示 AI 尚非就业增长的重大逆风。

论述逻辑

• 论证链条：AI 冲击首次瞄准占美国私营就业近 84% 的白领/服务业 → 用 Felten-Raj-Seamans（2021）暴露度指数考察 206 个行业，发现高暴露行业就业自 ChatGPT 3.5（2022 年 11 月）发布以来横盘、低暴露行业增约 2%，但行业层面就业增长与 AI 暴露几乎不相关 → 推断相对疲弱更可能源于 2019 年后过度招聘等因素，且总工时也未受累 → 再以 BTOS 的 AI 使用率检验劳动需求（就业+职位空缺），2026 年 1 月以来无清晰关系，仅信息业与金融保险业例外 → 唯一负面证据是 22-27 岁大学毕业生失业率高于 2019 年且改善有限，AI 或有贡献 → 反向对冲力量是 AI 资本开支：非住宅建筑 +95k、AI 相关制造 +32k（约占新增私营岗位 25%）→ 得出结论：数据支持 AI 不会成为许多人恐惧的就业毁灭者，建筑与制造业新岗位暂时对冲青年失业率上升。

关键展望

• 报告认为上述商品部门就业增长趋势短期可延续：美银股票策略团队数据显示资本开支计划持续上修，这些部门的岗位创造可在一段时间内对冲 AI 可能造成的岗位破坏。

• 需持续观察的两个行业是信息业与金融保险业：AI 使用率高且截至 2026 年 6 月的五个月内劳动需求下滑，或已在通过 AI 采用对冲劳动力成本。

• 青年就业验证点：大学毕业生整体失业率今年有所改善，但 22-27 岁应届毕业生改善有限，AI 对入门级岗位的潜在影响有待后续数据确认。

• 报告未给出具体的量化预测、价格目标、评级或明确的时间窗口。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的（无覆盖公司、评级或目标价）。