最近，国务院发展研究中心社会和文化发展研究部部长卓贤，在《财经》2026年首刊发表万字长文《AI、就业和社保》，撕开了这个时代最深刻的焦虑。
这是一份来自真正高层智囊的“刺耳预警”。
文中着重论述了几个有些反常识的现象：
1.投资与就业分离；2.技术进步与人力资本提升分离；3.工资与生产率分离；4.长期稳定雇佣关系的基础瓦解，社保体系的基石开始松动……
可以说，技术革命从未像今天这样，直指人之于社会存在的意义。
01
三重脱钩
从蒸汽机到互联网，过去两个多世纪的工业文明时代，有一条坚固的因果链：
投资建厂/搞研发→创造就业岗位→人力资本升值→生产率提升带动全社会工资上涨。
即：经济繁荣=充分就业。
现在，这种因果关系，明显已经不成立。
相关原因，每个人都有自己的想法。不过在本文，还是跟着《AI、就业和社保》的思路，去看待这件事。
首先是投资与就业的脱钩。
过去，任何企业要新增业务线、资本支出，必然要大张旗鼓招人。
而现在，资金流向呈现出了非常明显的“劳动力稀薄”特征。
根据Business Insider和RBC Capital Markets的最新测算：2026年，微软、亚马逊、谷歌和meta这四大巨头的资本支出总额，预计将飙升至6000亿美元。
比全球绝大多数国家的GDP还要高。
但这些财富去哪了？绝大部分都流向了英伟达的GPU、海力士的HBM内存、核电站和数据中心的冷却水管。
唯独没有流向HR部门的招聘预算。
不仅没有，科技圈还掀起了前所未有的大裁员，与资本狂欢形成鲜明对比。
一边是股价连创新高、营收两位数增长；另一边却是冻结应届生招聘、狂炒老员工。
资本扩张的底层逻辑从“人才是核心资产”，变成“人力是亟待优化的运营成本”。
这就是第二个点，技术进步与人力资本提升脱钩。
投资圈有个词叫“早期孵化”，经济学里也有个词叫“干中学”。
新手程序员靠修Bug涨手感，分析师靠贴发票和整理Excel拿入场券，初级律师靠给大佬翻卷宗攒经验……
无论在哪里，给前辈“打杂”都是职场新人积累经验、向上爬的阶梯。
但这个阶梯，现在还有存在的必要吗？
大语言模型最擅长的就是文档审查、基础代码生成和数据清洗。
买几个API Key一年才几个钱？养一个初级员工还要交五险一金、管下午茶。
孰优孰劣，这笔账根本就不用算。
但长期来看，这必然导致人才断层。
资深人士都是从新手过来的，如果企业不再给新人积累经验的机会，未来的高级人才从哪冒出来？
有人会说：AI会淘汰一些岗位，也必然会催生一些新岗位。
年轻人去干新职业不就可以了？
但这其实有个致命的问题：人类获取知识的速度是线性的，AI的进化是指数级的。
比如，去年大学刚花重金开个“提示词工程”专业，今年的大模型就已经自带思维链，根本不需要提示词优化。
这个所谓的新时代专业，仅仅几个月就变得几乎没有用了。
也就是说，你所认为的“新岗位”，在你还在学习相关技能时，它就已经被淘汰了。
等到5年、10年后，或许会有一些稳定存在的新岗位；但在AI快速进化、日新月异的现在，对大多数职场新人而言，可以说并不存在什么“新”的选择。
这就导致了第三个问题，人的收入与生产率脱钩。
有个词叫鲍莫尔效应：高效部门通过提高生产率赚取超额利润后，会在劳动力市场上通过竞争，把医疗、教育、理发等低效部门的工资也拉高。
用我们熟悉的话来说就是：让一部分人先富，再带动所有人致富。
而现在的问题是什么？
无论是科技大厂还是制造业，几乎所有的高效部门都不再需要去劳动力市场竞争（除了极少数AI大牛），后续的一切传导自然不复存在。
更糟糕的是，大量被“优化”的白领被挤压到低效部门（比如网约车、送外卖），极端内卷中，低效率部门的人均收入必然降低。
也就是说，目前AI带来的效率提升，大部分人不仅无法受益，甚至有很大可能受损。
当数以亿计人的生计受到威胁，整个人类社会的稳定必然遭到破坏。
这个就非常严重了。
02
创造性破坏
人类社会，最重要的是什么？是稳定。
稳定靠什么维持？社会保障制度。
而社会保障制度的运转，依赖三大基石：健康的人口结构、长期雇佣关系、工资增长。
现在，后两者遭到了破坏。
首先是雇佣关系变得碎片化。
诺贝尔奖得主罗纳德·科斯曾提出“交易成本理论”。
问：世界上为什么会有“公司”这种组织？
答：因为在外部市场寻找合作、讨价还价、监督执行的交易成本太高。把人长期雇佣进公司内部，通过老板下指令，能把交易成本降到最低。
但在AI时代，外部市场的交易成本突然变得极低。
对一家企业而言，用AI拆解任务流，再外包出去（或者直接由智能体自动执行），其成本远低于维持一个庞大的管理团队。
最核心的原因是人类的邓巴数存在上限，一个人最多只能维持150个熟人关系；而AI没有邓巴数，高管配合AI可以直接指挥数万个基层单元。
结果就是，“按岗位雇佣”变成了“按任务买断”，绝大多数人的工作开始趋向“零工化”。
“灵活就业”，可能将逐渐变成劳动力市场的绝对主流。
其实怎么就业，很多人并不在乎，只要能挣到钱就行。
问题是，大部分打零工者，都游离在传统五险一金的刚性保护网之外。
传统社保的逻辑是一种Beta收益：国家经济增长→白领工资上涨→社保缴费基数扩大→养老金池子充盈。
但正如前文所述，目前受AI影响最大的，就是受过高等教育、从事认知性工作的白领阶层。
他们恰好是现阶段社保合规缴纳率最高、缴费基数最坚挺的核心力量。
当这一阶层的收入下跌，甚至开始大量脱离社保体系，社保基金的收入端将立刻面临枯竭。
这种由于技术带来的“创造性破坏”，导致财富向拥有算力的极少数人集中，而造成的社保基金缺口，就目前的制度而言，是无法填补的。
既然如此，我们该怎么办？
《AI、就业和社保》给出的方案是：发展AI，要努力去构建就业友好型发展方式。
言下之意，就是当下不“友好”。
03
为什么不友好？
2024年诺贝尔经济学奖得主达龙·阿西莫格鲁把AI分成了两类：
“替代型AI”（错误的路线）和“赋能型AI”（正确的路线）。
如果按照这一观点，现在市场上绝大部分企业，都在“错误的路线”上狂奔。
首要原因很直白，因为“用AI替代人力”的回报率太高。
根据波士顿咨询集团（BCG）发布的《AI替代人力的成本效益分析报告》，一家中型互联网企业，雇佣100名初级数据分析师，年均人力成本（工资+社保+福利+培训）折合成人民币大概是800万元。
而部署一套AI数据处理系统，前期投入大概500万元（包括算力、软件、部署费用），后期每年维护成本不到100万元，两年就能回本，之后每年净省700万元，投资回报率超过300%。
而雇佣人力的回报率呢？
据《中国企业人力成本报告》，初级岗位的人力ROI平均只有50%左右。
也就是说，你花100块钱雇佣一个初级员工，他能给你创造150块钱的价值；但你花100块钱投入AI，能创造400块钱的价值。
两者的差距实在是太大。
虽然长期而言，这对行业人才培养的环境会造成巨大破坏。
但几乎所有企业都必须抓住眼前的利好。
如果别人都这样干，你不干，就等于找死，根本没有未来可言。
其次，世界上大多数国家的税制，本身就在鼓励企业用AI替代人力。
比如卓贤部长在文中提到：美国等国家的税制存在扭曲，企业购买自动化设备可以折旧抵税，而雇佣人类员工需要承担工资税和各种用工成本……
据美国财政部发布的《2025年企业税收政策报告》，美国企业购买AI设备、算力基础设施，可以享受“加速折旧抵税”政策。
比如，企业花100万美元购买芯片，当年就能抵扣70万美元的税款；而企业雇佣一名员工，每年需要缴纳15.3%工资税、6%失业保险税等等，合计税率超过20%。
相当于雇佣一名年薪10万美元的员工，企业每年要多交2万美元的税。
中国也存在类似的政策导向。
据财政部2025年发布的《企业所得税优惠政策》，企业投入AI研发、购买AI设备，可享受“研发费用加计扣除”（加计扣除比例75%），而雇佣人力的相关支出，仅能正常扣除，无法享受额外优惠。
这些政策，虽然本意是鼓励AI发展，但鼓励企业选择成本更低、税收优惠更多的AI，就等于鼓励用机器替代人。
简单来说，就是对AI友好，对人不友好。
怎么反转过来？
第一，重构税收激励。
必须降低甚至取消工资税，同时对高度自动化、单纯用于替代人力的环节征收“自动化税”。
即“运用财政杠杆纠正市场失灵”。
“十五五”规划中已经出现了“构建就业友好型发展方式”的表述，这是重要的政策信号。
第二，扩大社保覆盖范围。
对于越来越多游离在体系外的劳动者，老一套规则可能已经不再适用。
或许可以建立“弹性参保”方案，基于个人的金融账户流水来判断收入，采取“即时劳动-即时缴费”的碎片化缴费方式。
第三，强制披露“AI ESG报告”。
上市公司发年报，必须披露“AI对就业的影响”。
你引入AI工具到底是创造了新岗位，还是单纯把外包给端了？你的员工是获得了AI赋能加薪，还是被算法锁在厕所里疯狂压榨？
……
最终的努力方向，一定是：让AI回归工具，让人回归目的。
如果不从制度上踩下刹车、扭转方向，大多数人最终的归宿可能真的就是沦为被“饲养”的碳基宠物。
技术焦虑的解药，永远是行动。（全文完）
