大摩：中国AI提效但扰动就业

原标题：Macro Implications of China AI 2.0

摘要

Morgan Stanley 认为，中国宏观环境正在出现两条相反的力量：一方面，科技相关需求支撑 4 月出口和进口韧性，AI 云、数据中心和大型互联网平台资本开支将成为 2026-27 年增长的重要托底；另一方面，消费意愿、地产销售和就业市场仍偏弱，工业利润修复也集中在劳动密集度较低的上游行业。报告将“中国 AI 2.0”定义为从模型竞赛转向商业化、算力电力瓶颈、物理 AI 和产业链应用的新阶段，核心判断是 AI 可在 2026-35 年累计抬升中国全要素生产率约 3 个百分点，但中短期对 GDP 的拉动会被学习成本、流程扰动、组织投入和就业替代风险部分抵消。因此，宏观政策需要同时推进需求刺激、供给侧去产能和 AI 扩散的就业缓冲，才能把 AI 投资转化为更持久的再通胀和收入改善。

主要观点

• 科技相关贸易需求是当前外需韧性的主要来源。4 月出口中，高附加值商品同比增速明显强于低附加值商品，自动数据处理设备、电子集成电路、机械电气产品等进口也显著改善。报告据此强调，中国出口和进口的边际支撑更多来自技术升级、AI 基础设施和高端制造链条，而不是传统低端商品的全面反弹。

• 工业利润修复并不宽，且主要由上游和低劳动密集度行业推动。工业利润同比改善来自产量和利润率扩张，但价格因素仍偏弱；利润率扩张集中在有色金属、采矿辅助、非金属矿物和黑色金属等上游行业。这意味着企业盈利改善对就业、居民收入和消费信心的传导有限，因为这些行业吸纳就业的能力弱于中下游制造和服务环节。

• 消费仍受劳动市场约束，节假日数据没有显示稳固复苏。2026 年劳动节假期旅游人次和收入虽保持正增长，但人均支出转弱，部分原因是 2025 年高基数；与此同时，制造业和非制造业就业 PMI 均处在偏弱区间。报告把就业疲弱视为消费偏谨慎的关键约束，说明居民端还没有形成能支撑耐用品和服务消费持续扩张的收入预期。

• 地产尚未出现可持续复苏。住房价格改善主要集中在少数一线或核心城市，全国及多数城市价格指数仍处在下行趋势中；10 个主要城市二手房周度成交在季节性回升后又重新走软。地产价格、成交和财富效应不能持续改善，使居民资产负债表和中等收入群体消费意愿继续承压。

• 再通胀已经迈出第一步，但仍缺少终端需求这个发动机。GDP 平减指数正逐步脱离通缩区间，但 Morgan Stanley 认为中国仍只是走到再通胀旅程的一半：过剩行业投资放缓已经发生，存量过剩产能也有一定削减，但耐久产能出清尚不充分，最终需求刺激仍是缺失环节。仅靠供给收缩或上游利润修复无法形成持久再通胀，需求端政策仍是必要条件。

• 中国 AI 2.0 的重心已经从模型能力转向规模化商业化。过去 12 个月的变化包括 AI 对企业利润表的影响变得更直接，AI 云和数据中心建设加速，国内技术栈上升，算力瓶颈转向电力、存储、实时部署和电网灵活性，并开始延伸至具身智能、人形机器人、自动驾驶和制造业数据。中国的优势在于部署速度、成本效率、系统集成和开源平台，但先进芯片、电子设计自动化、企业端变现和劳动扰动仍是短板。

• AI 资本开支将在 2026-27 年对增长形成可见托底。报告预计大型互联网平台将在未来两年显著增加 AI 相关资本开支，并估算 AI 驱动的资本开支可在 2026-27 年抬升 GDP 增速 20-30 个基点。中国信息主管调研显示，2026 年 AI 相关 IT 预算占比仍高达 12.1%，反映企业侧投入意愿较强。

• AI 对中期生产率的贡献更可能后置释放。第十五个五年规划把“AI+”提升为跨领域生产率战略，覆盖技术研发、全产业链应用、智能消费场景、教育医疗文化住房、监管治理和国际合作。报告预计 AI 将在 2026-35 年累计抬升中国全要素生产率约 3 个百分点，但实际 GDP 增长贡献在 2026-27 年接近零，2028-30 年约 0.3 个百分点，2031-35 年约 0.5 个百分点，说明生产率收益更偏向后五年兑现。

• 短期就业扰动可能抵消部分 AI 正面效应。中国岗位整体对 AI 扩散的暴露程度低于美国，但企业利润率更弱、工资压力更大，因此企业用 AI 替代劳动的动机可能更强。报告把这解释为技术突破带来的生产率 J 曲线：学习摩擦、流程扰动以及资本、技能和组织再配置会先产生成本，再逐步释放效率收益。

• 就业替代风险具有广泛性，并可能加剧青年失业、中等收入压力和服务业岗位挤压。生成式 AI 主要冲击初级白领岗位，如数据录入、研究支持、内容生成和基础分析；智能体 AI 可能进入金融分析、法律审核、诊断和工程设计等中层专业职能；物理 AI 则威胁配送、运输、零售、仓储和酒店餐饮等劳动密集型服务。由于低端服务业近年承担了吸纳就业损失的功能，自动化推进过快可能让蓝领服务岗位面临更高结构性替代风险。

• 政策缓冲的目标不是压制 AI，而是在技术进步与就业稳定之间重新配速。报告预计高端知识工作会获得更大的劳动灵活性，以加速 AI 采用；劳动密集型服务业则可能采取更谨慎的自动化路径，以保护就业。潜在缓冲措施包括技能提升和职业培训、创造新的高科技与服务岗位、强化失业医疗和灵活就业者养老金保障，以及对劳动密集服务场景的自动化节奏做更精细校准。

论述逻辑

科技相关需求支撑出口和进口韧性 → 工业利润修复集中在上游且劳动吸纳弱 → 居民消费、地产销售和就业 PMI 仍偏弱 → 再通胀虽开始改善但缺少终端需求刺激 → 中国 AI 2.0 从模型转向商业化、数据中心、算力电力和物理 AI → 大型互联网平台资本开支在 2026-27 年先托底 GDP → AI+ 战略在 2026-35 年逐步抬升全要素生产率 → 学习摩擦、组织调整和劳动替代导致短期 J 曲线 → 政策需要一边支持 AI 扩散，一边通过需求刺激、培训、社保和审慎自动化缓冲就业冲击。

关键展望

• 宏观增长展望：AI 相关资本开支是 2026-27 年最明确的新增增长支撑之一，报告估算其对 GDP 增速的拉动约为 20-30 个基点；但在更广义的增长核算中，AI 对实际 GDP 的净贡献短期接近零，因为劳动数量拖累、学习成本和流程调整会抵消一部分资本与效率收益。

• 中期生产率展望：AI+ 被纳入第十五个五年规划后，应用范围将覆盖研发、工业链、智能消费、公共服务、治理和国际合作。Morgan Stanley 预计 AI 将在 2026-35 年累计抬升中国全要素生产率约 3 个百分点，增长贡献在 2028-30 年升至约 0.3 个百分点，并在 2031-35 年进一步升至约 0.5 个百分点。

• 行业趋势展望：AI 扩散将首先体现在 AI 云、数据中心、存储、电力、实时部署、电网灵活性和国内技术栈建设上，随后向具身智能、人形机器人、自动驾驶和制造业数据闭环延伸。信息技术、公用事业和材料行业更可能从 AI 中获得收入增长，而部分行业更多体现为成本效率改善。

• 企业发展展望：阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、快手等大型平台预计继续增加 AI 相关资本开支，企业 IT 预算中 AI 相关投入占比在 2026 年仍维持高位。AI 对企业利润率的正面作用会通过收入预期、效率改善和流程自动化体现，但先进芯片、电子设计自动化和企业端变现仍需突破。

• 消费和地产展望：居民消费复苏仍依赖就业和收入预期改善，劳动节人均旅游支出走弱、就业 PMI 低迷和住房销售再度放缓都显示需求端不足。若没有更强终端需求刺激，GDP 平减指数即使短暂脱离通缩，也难以形成持续再通胀。

• 就业和政策展望：生成式 AI、智能体 AI 和物理 AI 分别可能冲击初级白领、中层专业岗位和劳动密集型服务岗位，政策将更强调技术进步与劳动市场稳定的平衡。更可能的政策组合包括职业培训、岗位创造、社会保障强化，以及对服务业自动化节奏的差异化管理。

• 市场风险展望：主要下行风险是 AI 投资转化为生产率和收入改善的时间过长，同时就业替代压低消费、地产拖累资产负债表、上游利润修复无法传导至居民部门。主要上行风险是 AI 商业化速度、国产技术栈突破和数据中心资本开支超预期，使生产率提升和盈利改善早于基准情形兑现。

推荐标的

• 报告没有给出明确股票、债券、商品或外汇交易推荐。隐含关注方向是中国 AI 基础设施和应用扩散链条，包括 AI 云、数据中心、电力与电网灵活性、存储、国内技术栈、具身智能和高端制造，同时需要警惕劳动密集服务业、地产链和居民消费相关资产受就业替代与需求不足拖累。

关键图表

Slide 2：Slide 2：科技主导的贸易强势：科技相关需求推动 4 月出口和进口增长保持韧性。

Slide 3：Slide 3：工业利润复苏范围狭窄且由上游行业主导：利润增长由产量和集中在轻劳动力上游行业的利润率扩张推动。

Slide 4：Slide 4：消费意愿仍然低迷：劳动节假期人均支出走软，劳动力市场持续疲弱仍是关键约束。

Slide 5：Slide 5：可持续的住房复苏尚未出现：房价改善集中在少数一线城市，主要城市二手房销售在季节性回升后再次走软。

Slide 6：Slide 6：持久再通胀需要更多需求刺激：GDP 平减指数走出通缩但仍未脱险，中国再通胀进程仍缺少终端需求发动机。

Slide 7：Slide 7：中国 AI 2.0 正进入新阶段：过去 12 个月 AI 重心从基础设施利润化转向算力电力瓶颈和物理 AI 应用。

Slide 8：Slide 8：中国 AI 调研显示影响正在扩大：AI 采用者和赋能者占比两年内从 43% 升至 51%，信息技术、公用事业和材料行业收入增长最显著。

Slide 9：Slide 9：AI 将成为中国中期生产率杠杆：第十五个五年规划把 AI+ 提升为跨领域生产率战略，并预计 2026-35 年累计抬升全要素生产率 3 个百分点。

Slide 10：Slide 10：AI 驱动的资本开支将在 2026-27 年推动 GDP 增速提高 20-30 个基点：大型平台未来两年显著增加 AI 支出，企业 AI 预算占比仍高。

Slide 11：Slide 11：正面影响可能被近期 AI 引发的就业扰动抵消：中国岗位对 AI 扩散的暴露低于美国，但企业利润较弱提高了劳动替代风险。

Slide 12：Slide 12：中国存在广泛的 AI 就业扰动风险：生成式、智能体和物理 AI 分别冲击初级白领、中层专业岗位和劳动密集型服务岗位。

Slide 13：Slide 13：政策缓冲的预期路径：在技术进步与劳动力市场稳定之间求平衡，对知识工作加快采用 AI，对劳动密集服务业更谨慎推进自动化。