清华大学白重恩：AI红利未必拉升GDP，模型领域可能过度投资了
# 清华大学白重恩：AI红利未必拉升GDP，模型领域可能过度投资了清华经管学院院长白重恩近日在2026外滩年会上分享对AI产业发展的判断时，抛出了两个值得关注的核心观点：AI带来的发展红利不一定会拉动GDP增长，当前AI模型领域大概率已经出现过度投资。本次外滩年会于10月19日至22日在上海举办，由中国金融四十人论坛与清华大学联合主办，今年主题定为“科技、地缘与全球经济”。上述观点是白重恩在“外滩圆桌暨《CF40研究年度报告》发布：中国经济新范式”分论坛的讨论中提出的。针对AI红利为什么未必体现在GDP统计里，白重恩解释，AI提升效率节省下来的时间，不会全部转化为新增产出。比如原本需要五小时完成的工作，AI把时长压缩到了一小时，人们大多不会把同样的工作重复做五次来凑产出，反而会把多出来的时间用来休息，或是开展其他新的工作，这部分收益就不会计入GDP数据。这也能解释为什么当前AI投资热度很高，但宏观层面的生产率表现却没有跟上的反差。除了统计层面的原因，AI红利落地见效本身也需要时间周期。白重恩提到，目前多数AI应用还处于发展早期，要真正转化为全社会的生产率提升，不仅要等应用本身走向成熟，还需要企业调整自身的组织管理模式来适配新技术。现在只有少部分前沿企业已经开始调整管理架构，这种变革还没有在全行业普及，技术进入企业不代表组织能马上完成转型，红利释放自然需要更长时间。在产业投资层面，白重恩指出当前AI领域的投资配置并不均衡：大量资金都涌向了大模型开发以及开发所需的芯片，虽然也有部分资本进入应用层，但整体投入仍然不足。模型开发本身带有“军备竞赛”属性，参与者都担心投入不足落后于人，因此不断加码投资，但这种竞争并不总能带来经济上高效的资源配置，因此模型领域已经存在过度投资的可能性。与之相对，AI应用和配套基础设施的发展还受到供给约束，最突出的就是芯片问题。白重恩称，如果能获得更多芯片，国内还能进一步扩大AI应用、数据中心和相关基础设施的投资，而芯片供给跟不上需求的问题不止出现在中国，美国等发达经济体同样面临，短期的供需错配正在制约AI应用的发展。对于AI产业的未来，白重恩整体对AI长期提升生产率的潜力持乐观态度，但对模型开发企业的盈利前景判断更为谨慎。相对而言，他更看好数据中心服务的长期需求：不同于普通计算机购买后边际使用成本很低，AI运行一直需要承担可观的计算成本，未来随着AI应用进一步普及，相关基础设施还将产生不小的投资需求。
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