7.2萬億的GDP賬單黑洞，美聯(lián)儲主席也“讀不懂”Token經(jīng)濟(jì)學(xué) |【經(jīng)緯低調(diào)分享】

AI時代，第一次出現(xiàn)了一種詭異的現(xiàn)象。越來越多的工作正在被完成，越來越多的決策正在被生成，越來越多的腦力勞動正在被機(jī)器接管。

可GDP沒怎么漲，生產(chǎn)率沒怎么變，就業(yè)數(shù)據(jù)甚至開始變差。一邊是數(shù)據(jù)中心瘋狂擴(kuò)張、GPU供不應(yīng)求、電力需求不斷刷新紀(jì)錄；另一邊，宏觀統(tǒng)計卻像什么都沒發(fā)生過。

這讓人不得不懷疑：到底是AI沒有創(chuàng)造價值，還是我們測量價值的方法，已經(jīng)落后于這個時代？

SemiAnalysis最新報告提出了一個極具沖擊力的概念——“暗產(chǎn)出（Dark Output）”。就像宇宙中的暗能量無法被直接觀測一樣，AI創(chuàng)造的大量真實經(jīng)濟(jì)價值，正在現(xiàn)有GDP體系之外悄悄增長。

美聯(lián)儲主席坦言現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)嚴(yán)重滯后，按此制定政策如同后視鏡開車。交易消失、價格失真、功勞錯配、新產(chǎn)出無統(tǒng)計口徑四大失靈疊加，極易把 AI 真實繁榮誤判為經(jīng)濟(jì)蕭條，還將引發(fā)稅基萎縮、輿論誤讀與政策失準(zhǔn)等深層風(fēng)險，重構(gòu)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計體系已迫在眉睫。這也是AI帶來的最大革命，可能不是創(chuàng)造價值，而是讓傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)第一次看不見價值。以下，Enjoy：

來源丨騰訊科技（ID：qqtech）

文｜曉靜

編輯｜徐青陽

2026年5月30日，半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)SemiAnalysis發(fā)布深度報告《AI Dark Output: The Visible Cost of Invisible Output》，提出了一個“暗產(chǎn)出”的概念，判斷AI正在大規(guī)模創(chuàng)造真實經(jīng)濟(jì)價值，但這些價值在GDP、價格指數(shù)和就業(yè)統(tǒng)計中幾乎無跡可尋，規(guī)模“可能不亞于工業(yè)革命”。

報告估算，當(dāng)前一代AI有潛力替代或顯著增強(qiáng)的勞動力任務(wù)，對應(yīng)著約1.5萬億美元的工資池。但當(dāng)AI接手這些工作后，留下的經(jīng)濟(jì)痕跡可能只是幾美元的token支出，從GDP視角看，產(chǎn)出幾乎“消失”了。

當(dāng)下，美國41%的服務(wù)業(yè)GDP（7.2萬億美元）采用“工資錨定”法核算，產(chǎn)出增長被定義為工資或工時的增長。意思是，當(dāng)AI讓一個律師的工作效率翻倍，但律師人數(shù)和工資沒變時，GDP不會記錄任何產(chǎn)出增長。AI帶來的生產(chǎn)率提升，在統(tǒng)計上完全不可能出現(xiàn)。

圖：2025年美國41%的服務(wù)業(yè)GDP（$7.2萬億）采用“工資錨定”法核算——產(chǎn)出增長被定義為工資或工時的增長，因此AI帶來的生產(chǎn)率提升在統(tǒng)計上完全不可能出現(xiàn)。

報告中的這個概念借用了物理學(xué)中的“暗能量”，無法被直接觀測，但它占據(jù)宇宙能量的主導(dǎo)份額，只能通過它對周圍物體的引力效應(yīng)來感知其存在。

圖：GDP的“三測試”門檻：真實勞動、市場價格、可統(tǒng)計交易，它們將大量真實經(jīng)濟(jì)活動擋在門外。而橙色區(qū)域正是“暗產(chǎn)出”的藏身之處。

這種“看得見技術(shù)、看不見產(chǎn)出”的困境，并非第一次出現(xiàn)。

1987年，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主羅伯特·索洛曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個怪現(xiàn)象：計算機(jī)明明已經(jīng)無處不在，但官方統(tǒng)計的生產(chǎn)率數(shù)據(jù)卻毫無起色，仿佛計算機(jī)從未出現(xiàn)過一樣。三十多年后，同樣的問題卷土重來，只是主角換成了AI，局面卻比當(dāng)年更棘手。

2025年12月，即將上任的美聯(lián)儲主席凱文·沃什罕見地公開承認(rèn)了這個困境：只盯著現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)制定利率，等于看著后視鏡開車。數(shù)據(jù)滯后會讓人錯判經(jīng)濟(jì)潛力，在明明可以實現(xiàn)低通脹高增長的時候不敢行動。決策者最終只能像下注一樣去賭。

這或許是AI時代最被低估的測量風(fēng)險。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是一面鏡子，但它當(dāng)下映照出的，是一幅被嚴(yán)重扭曲的經(jīng)濟(jì)圖景。

一邊是數(shù)據(jù)中心遍地開工、GPU訂單排至兩年之后、電力公司營收大幅增長。另一邊，AI產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)價值，在GDP中幾乎無從尋覓。

圖：AI 產(chǎn)出在變得可衡量之前就已真實存在

01

“遺囑”降價

先看一份普通遺囑價格在過去一千年中的演變。

在17世紀(jì)，羊皮紙抄寫員起草遺囑，折合今日的費(fèi)用約3000美元。文藝復(fù)興時期，公證人收費(fèi)約800美元。1900年，律師收費(fèi)約400美元。20世紀(jì)90年代，獨(dú)立執(zhí)業(yè)律師仍收費(fèi)400美元。

2010年，LegalZoom將價格降至150美元。2026年，前沿模型通過API起草一份約5000詞的遺囑，成本不到0.5美元。從150美元到0.5美元，16年間成本降幅超過99%。

圖：在17世紀(jì)到2026年期間，起草法律遺囑的成本下降趨勢。

GDP的核算邏輯在面對這種量級的價格崩潰時直接失效。

服務(wù)業(yè)GDP如何計算？主要依賴收據(jù)與報價。統(tǒng)計人員詢問律師事務(wù)所“服務(wù)價格是上漲還是下跌”，然后將企業(yè)總收入除以價格，反推出服務(wù)的“數(shù)量”。當(dāng)AI接手起草文件，律師事務(wù)所的收據(jù)便消失了——成本被吸收進(jìn)僅值幾毛錢的令牌費(fèi)用中。

統(tǒng)計人員再次調(diào)查時，會發(fā)現(xiàn)平均服務(wù)價格反而上漲了，因為留給人類律師的都是更復(fù)雜、更高價值的案件。但是統(tǒng)計局看到的景象是：價格上漲，收入下降。結(jié)論：衰退。一份價值不變的法律文件，僅僅因為起草者從人變?yōu)锳I，便在GDP賬本上憑空蒸發(fā)。 現(xiàn)有的核算框架從一開始就沒設(shè)計用來處理這種級別的成本坍縮。

02

兩種“暗產(chǎn)出”

從一份遺囑的討論開始，這篇報告將AI暗產(chǎn)出分為兩類。

第一類：替代型暗產(chǎn)出。

原本由人類完成的工作，現(xiàn)在由AI執(zhí)行。比如上文討論的遺囑、標(biāo)準(zhǔn)合同、數(shù)據(jù)錄入、客服應(yīng)答，這些任務(wù)的“工資賬單”從統(tǒng)計數(shù)據(jù)中消失，僅在云服務(wù)商的計費(fèi)系統(tǒng)中留下幾毛錢的API調(diào)用記錄。

替代型暗產(chǎn)出的核心是“交易記錄的蒸發(fā)”。經(jīng)濟(jì)價值依然存在，但國民經(jīng)濟(jì)核算無法再捕捉到它。

第二類：新型暗產(chǎn)出。

指過去根本無人從事的工作，因為成本過高，不值得做。AI將價格壓低到可以隨時隨地使用的程度。

比如完成一次學(xué)術(shù)文獻(xiàn)綜述，雇研究助理需2000美元，現(xiàn)在2美元的API調(diào)用幾分鐘就能完成。若在幾年前，從時間、投入成本和產(chǎn)出結(jié)果來對比，就會覺得荒謬。

還有一種微妙情形：AI完成了人類的工作，沒有“工資產(chǎn)生”。

比如一家企業(yè)過去以1萬美元采購?fù)獠咳肆Y源服務(wù)，現(xiàn)在以同樣1萬美元購買AI驅(qū)動的同類服務(wù)，GDP不受影響。但如果該服務(wù)轉(zhuǎn)為內(nèi)部AI流程，僅消耗10美元token費(fèi)用，GDP便會硬生生減少9990美元。同樣的工作，同樣的價值，賬面上的差異只取決于“在何處運(yùn)行”。

真正的統(tǒng)計黑洞，出現(xiàn)在成本趨近于零、交易從市場消失、工作被企業(yè)內(nèi)化的場景。但是這些場景，恰巧是AI最可能大規(guī)模滲透的領(lǐng)域。

03

AI時代數(shù)不清楚多生產(chǎn)了多少“螺絲”

工業(yè)革命時期也出現(xiàn)過類似的測量難題，機(jī)器替代了手工勞動，產(chǎn)出形態(tài)劇變。但制造業(yè)有一個統(tǒng)計上的天然優(yōu)勢：產(chǎn)出是實體，可以計數(shù)。

比如過去六個世紀(jì)，螺絲的實際價格下降超過99%，全球產(chǎn)量增長約100億倍，GDP框架正確地把這種改變捕捉為增長與生產(chǎn)率提升。

圖：螺絲釘實際價格與全球產(chǎn)量

但服務(wù)業(yè)沒有“螺絲”。沒有“法律服務(wù)單位”，沒有“文獻(xiàn)綜述的公噸數(shù)”，沒有“咨詢服務(wù)的桶數(shù)”。所能獲得的，只有律師開具的發(fā)票數(shù)量和咨詢公司收取的服務(wù)費(fèi)用。

曾經(jīng)一個經(jīng)濟(jì)學(xué)家團(tuán)隊可能花一百年完成一份關(guān)于工業(yè)革命生產(chǎn)率的研究，如今幾美元API費(fèi)用便可得到。產(chǎn)出相同，GDP只看到后者被埋沒在“計算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計”科目的一個小數(shù)點之后。

報告中有一句話說的很精辟，我們至今仍缺乏一套描述腦力工作的功能性詞匯 。工業(yè)革命擁有“馬力”，提供了一種將機(jī)器產(chǎn)出與人類勞動置于同一尺度下比較的方法。

AI時代的“token”做不到這一點，因為 一百萬個token可能產(chǎn)出垃圾信息，也可能產(chǎn)出一項改變公司戰(zhàn)略的重大決策。經(jīng)濟(jì)價值取決于產(chǎn)出內(nèi)容，而非token數(shù)量。

如果AI產(chǎn)出的價值只能通過token支出、電價和水耗來觀察——換言之，只能看到成本端——經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)便會呈現(xiàn)出一幅反常畫面：投資狂飆，產(chǎn)出一片沉寂。這就像泡沫。如果投資者和央行依據(jù)扭曲的數(shù)據(jù)判斷AI是泡沫從而收緊資金，后果將是真實而深刻的。

04

就業(yè)下降、工資上漲，但無人加薪

既然無法直接觀測暗產(chǎn)出，能否通過“副作用”間接追蹤？報告團(tuán)隊的暗產(chǎn)出監(jiān)測器正在嘗試這條路徑。

他們發(fā)現(xiàn)了一個詭異的信號：在受AI影響最大的經(jīng)濟(jì)部門中，就業(yè)人數(shù)相對于整體經(jīng)濟(jì)在下降，但這些部門工資卻呈現(xiàn)增長。

道理不復(fù)雜。

AI最先替代初級員工的日常工作。當(dāng)收入最低的那部分員工率先從樣本中消失，剩下的便是更資深、薪酬更高的人員。于是該行業(yè)的平均工資上升了。沒有人真正獲得加薪，是統(tǒng)計數(shù)據(jù)自身在上漲。

這種就業(yè)與工資之間的背離，正是替代型暗產(chǎn)出的指紋之一。

圖：在1.53萬億美元暴露于AI替代風(fēng)險的勞動力成本中，62%來自已有明確替代證據(jù)的工作（如裁員），37%來自增強(qiáng)型證據(jù)（AI作為工具輔助現(xiàn)有員工），僅1%兩者兼具。

另外一方面，Anthropic于2026年3月發(fā)布的經(jīng)濟(jì)指數(shù)顯示，37%的token使用集中在計算機(jī)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域。按理說，該領(lǐng)域產(chǎn)出應(yīng)爆發(fā)式增長。但軟件投資對GDP的貢獻(xiàn)既未偏離AI興起前的趨勢，甚至未回到歷史高點。

大量token被消耗，產(chǎn)出正在發(fā)生，統(tǒng)計數(shù)據(jù)紋絲不動。 這種格局說明新型暗產(chǎn)出的規(guī)模可能遠(yuǎn)超替代型——大部分token被用于執(zhí)行過去從未存在過的工作，這些工作在統(tǒng)計系統(tǒng)的詞典中沒有對應(yīng)詞條。

05

1.5萬億并非已消失的工資

報告設(shè)計了一套六級證據(jù)階梯：第一、二級基于基準(zhǔn)測試，僅用于估算成本。第三級是炒作層，公司公開聲稱產(chǎn)品具備某種能力。第四級：有企業(yè)表示工具已在生產(chǎn)中使用。第五級：有公司在法庭上為AI工作的合法性辯護(hù)。第六級：有保險公司為相關(guān)風(fēng)險承保。

文章開頭提出的1.5萬億美元，是基于證據(jù)層級中第四級及以上信號得出的。它對應(yīng)的是“在當(dāng)前AI具有可信替代潛力的范疇內(nèi)，相關(guān)任務(wù)對應(yīng)的工資池”，而非“已消失的勞動力”。換言之，這是“受影響的勞動力”，并不是“已蒸發(fā)的工作崗位”。

圖：判斷AI能不能替代人，最弱的證據(jù)是“考試考得好”，最強(qiáng)的證據(jù)是“保險公司愿意為它的錯誤買單”。

其中，第六級是最強(qiáng)信號，因為保險公司已為失敗模式定價并承擔(dān)了真金白銀的風(fēng)險。迄今尚未觀察到第五級或第六級活動的證據(jù)。在一個炒作自凈能力幾乎為零的AI行業(yè)中，這一空白本身就是一劑清醒劑。

目前收集到的大部分證據(jù)指向AI的增強(qiáng)作用，而非替代——人們在使用AI，而非被AI取代。一個被標(biāo)注為高暴露度的行業(yè)，更應(yīng)被解讀為該領(lǐng)域的替代經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯極為清晰，至于最終結(jié)果，只有時間能回答。

06

統(tǒng)計數(shù)據(jù)失靈的四種方式

最后回到最初的問題，總結(jié)來看，為什么GDP測不出AI創(chuàng)造的價值？根源在于四種相互糾纏的統(tǒng)計失靈。

第一種，交易消失了。過去公司花10萬元買咨詢報告，這筆交易記入GDP。現(xiàn)在員工用AI幾分鐘完成同樣分析，只花幾塊錢API費(fèi)用。分析報告的價值還在，但那筆10萬元的交易憑空消失了。 統(tǒng)計體系根本不知道有這筆產(chǎn)出發(fā)生過。

圖：一份報告的成本，從1500年的10萬美元降到2026年的15美元，降幅超過7000倍。

第二種，價格信號騙人。制造業(yè)有實物可數(shù)，椅子從100元降到1元，還能數(shù)出產(chǎn)量在增加。服務(wù)業(yè)沒有“個數(shù)”，只能靠收據(jù)估算。當(dāng)AI把合同起草從150美元打到0.5美元，統(tǒng)計局看到卻只是“律師行收入暴跌、但剩余律師收費(fèi)更高了”。

系統(tǒng)把這組信號診斷為：通脹上升、生產(chǎn)率下降。成本在坍縮，統(tǒng)計卻報出滯脹。

第三種，功勞算錯地方。醫(yī)院用AI把病歷處理效率提升三倍，但增長的功勞記在云服務(wù)商賬上。按行業(yè)分GDP，AI供應(yīng)商看起來是唯一的增長引擎，真正用AI創(chuàng)造了價值的行業(yè)，數(shù)據(jù)上卻像個落后者。

第四種，新工作不存在于統(tǒng)計范圍內(nèi)。過去沒人會花錢“把半年郵件整理成500字摘要”，太荒謬了。現(xiàn)在AI用幾毛錢就能完成，這類腦力工作海量發(fā)生，但它們沒有工資單、沒有收據(jù)，唯一的記錄是幾分錢token消耗。統(tǒng)計體系從未為它們預(yù)留位置，它們在GDP里等于零。

這四種失靈相互放大，層層疊加下來，AI帶來的真實繁榮，在數(shù)據(jù)上完全可能被讀成經(jīng)濟(jì)蕭條。

有人可能會問：強(qiáng)調(diào)“暗產(chǎn)出”，是不是在為AI的巨額投入找借口？畢竟建了那么多數(shù)據(jù)中心、買了那么多GPU，總得看到回報吧？

報告明確回答了這個問題：不是。AI的成本，無論是數(shù)據(jù)中心、GPU、電力、水資源還是土地投入，每一筆都有據(jù)可查；你調(diào)用了多少次API、消耗了多少token，云服務(wù)商的賬單上也寫得明明白白。成本這一端，所有人都看得見。

真正的問題出在另一端：AI產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)價值，在賬本上幾乎一片空白。

報告的原話翻譯過來就是：如果AI真是一場堪比工業(yè)革命的大事件，那我們需要的不僅是“AI搶走了多少人的工作”這類數(shù)據(jù)，更要知道它創(chuàng)造了什么 。

當(dāng)一個社會的經(jīng)濟(jì)測量系統(tǒng)看不見正在發(fā)生的價值創(chuàng)造，后果很嚴(yán)重。

第一，稅基出問題：大量經(jīng)濟(jì)活動不再以“發(fā)工資”的形式存在，基于勞動收入的稅收基礎(chǔ)會悄然萎縮。

第二，輿論出問題：批評者不需要任何證據(jù)，一看GDP沒動靜，就可以理直氣壯地說AI就是一場泡沫。

第三，決策出問題：政策制定者一邊看到AI在替代就業(yè)，另一邊卻看不到AI在創(chuàng)造什么，兩面夾擊之下，他們很難做出合理的權(quán)衡。

2013年，美國曾經(jīng)修訂過一次GDP核算方法，把研發(fā)投入和知識產(chǎn)權(quán)投資也計入其中。這一改，20世紀(jì)90年代的經(jīng)濟(jì)總量一下子多出了3.6萬億美元。但那次修訂至少還有發(fā)票、合同這些原始憑證可以追溯。

而AI創(chuàng)造的暗產(chǎn)出，甚至連發(fā)票都沒有，什么都沒留下。這才是真正棘手的地方。

特約編譯金鹿對本文亦有貢獻(xiàn)