隐形账单：AI 的电费、就业与治理碎片

2026 年 1 月，联合国经济和社会事务部发布《世界经济形势与展望》。这是五份主要机构报告中发布最早的一份，数据截止 2025 年 12 月 1 日，早于中东冲突升级。因此它的 AI 讨论没有能源冲击视角，而是聚焦于一个更长期、更结构性的问题：AI 的隐性成本。

联合国问的问题，和 BIS、IMF、世界银行、OECD 都不同。它问的是：AI 的电费谁来付？AI 的就业冲击谁最脆弱？AI 的治理谁来管？

核心判断

1. AI 的扩张正在对全球电力系统形成实质性压力。
2. 联合国的核心论点是：AI 的收益和成本不会自动均匀分配。没有政策干预，AI 会加剧现有不平等。
3. AI 的成本不只是科技巨头的投资，也是每个用电者分担的电价上涨。

一、72.5%：美国在 AI 投资中的绝对主导

联合国给出了 AI 投资集中度最直白的一个数字：2024 年，美国占全球企业 AI 支出的约 72.5%^[1]。

Figure I.14 显示了全球企业 AI 投资的三年轨迹^[2]：

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从 2023 年到 2024 年，全球企业 AI 投资增长了约 62%。这种增速远超同期全球 GDP 增速、全球投资增速和全球贸易增速。联合国指出，2025 年 5 月的一项调查发现，88% 的美国企业计划在未来 12 个月内增加 AI 预算^[3]。

但联合国同时提醒：部分 AI 设备投资可能因贸易政策不确定性而被提前，2026 年存在短期回落风险^[4]。这意味着 2024 年的 1506 亿美元中，可能有一部分是“抢跑”投资，不代表可持续的支出水平。

投资集中还体现在外国直接投资上。联合国指出，美国超过一半的投资项目价值集中在半导体和数据中心^[5]。全球绿地投资公告价值增长 48%，其中美国翻倍，法国增长六倍，增长反映了可再生能源、基础设施和数字技术的大规模投资，尤其是 AI 相关产业。

二、1000 太瓦时：数据中心的电力账单

联合国在 Box I.2 中给出了对 AI 隐性成本最完整的量化分析。这是所有五份机构报告中，对数据中心能源消耗讨论最深入的一个章节。

核心数字如下^[6]：

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这组数字的含义是：AI 的扩张正在对全球电力系统形成实质性压力。 1000 太瓦时相当于日本全国用电量，而日本是世界第五大电力消费国。美国数据中心集中地区的批发电价已经比 2020 年高出 257%，这意味着 AI 的电力成本已经在局部地区造成了价格冲击。

联合国还指出了一个经常被忽视的就业悖论：数据中心在建设完成后产生的长期就业有限^[7]。数据中心是资本密集型、非劳动密集型设施，建成后只需要少量运维人员。这意味着 AI 基础设施投资带来的就业红利，主要集中在建设期，而非运营期。

三、技能谱系：AI 冲击的不只是低技能岗位

联合国对 AI 劳动力影响的分析，有一个其他机构没有强调的视角：AI 的影响可能覆盖更广的技能谱系，而非像以往技术革命那样主要冲击低技能岗位^[8]。

具体预测如下^[9]：

联合国给出了一个值得深思的微观证据：2022 年底至 2025 年 7 月间，美国 AI 暴露度最高行业中，22 至 25 岁劳动者的就业下降了 6%^[10]。这意味着 AI 对青年和初级岗位的冲击已经开始显现，而且是在总量影响“相对温和”的背景下发生的。

联合国还引用了一个企业层面的数据：90% 的财富 500 强首席人力资源官报告使用 AI 工具^[11]。这说明 AI 已经不是少数科技公司的专利，而是渗透到了大型企业的日常运营中。但联合国同时警告：AI 的福利增益不会自动实现，也不会在劳动者之间均匀分配。

四、生产率分歧：从“微弱”到“1.5%”

联合国对 AI 生产率的讨论，呈现了学术界最大的分歧。

一方面，Acemoglu 在 2024 年的研究认为，AI 对全要素生产率的总体影响可能有限^[12]。另一方面，Arnon 在 2025 年的预测更为乐观，估计 AI 到 2035 年可能使生产率提升约 1.5%^[13]。

联合国的立场是：微观层面已有客服、写作、软件开发等效率证据，但宏观层面的全要素生产率效果分歧很大。 AI 通过自动化常规任务、增强认知工作、创造新产品和服务来提升效率和刺激创新，但这些微观收益能否加总为宏观生产率跃升，取决于扩散速度、互补性投资和政策环境。

这与世界银行的判断一致，也与 IMF 的“微观有效、宏观沉默”结论相呼应。三家机构从不同角度得出了相似结论：AI 的微观效率提升是真实的，但宏观生产率效应尚未显现。

五、治理碎片：谁来管 AI

联合国对 AI 治理的讨论，是五份机构报告中最完整的。它的核心判断是：当前 AI 治理格局仍然碎片化^[14]。

2025 年，两个新机制启动：联合国人工智能独立国际科学小组和全球人工智能治理对话^[15]。这些机制的目标是促进负责任的 AI 开发和使用，加强国际协调，确保 AI 治理体系反映多元全球视角。

联合国把 AI 治理放在一个更大的视角里：技术和资源的竞争可能加深全球分裂^[16]。AI 和关键矿产的竞争，不仅是经济竞争，也是地缘政治竞争。如果 AI 治理被少数国家主导，收益共享和风险治理就无从谈起。

联合国还把 AI 纳入了通胀分析体系。它认为 AI 对通胀是双向力量：AI 采用可以提高生产率、改善效率、降低单位成本，贡献通缩压力；但向 AI 密集型生产转型需要大量前期投资，包括数据基础设施和耗电计算^[17]。净效应取决于生产率收益实现和扩散的速度，相对于电力成本上升、调整费用和基础设施约束的速度。

六、分配风险：劳动收入份额的下降

联合国提出了一个其他机构较少讨论的分配问题：AI 和自动化可能降低劳动收入份额，同时提高资本回报，从而强化现有不平等^[18]。^[19]

这个判断的逻辑是：AI 作为资本密集型技术，其主要收益流向资本所有者。如果企业用 AI 替代劳动力，劳动收入在国民收入中的份额就会下降。联合国指出，要使 AI 驱动的增长更具包容性，需要互补性投资，特别是在劳动力技能、社会保护、数字基础设施、竞争性市场以及健全的数据治理和网络安全方面。

独立判断

联合国这份报告对 AI 的讨论，有一个其他四家机构都没有充分展开的维度：AI 的外部成本。^[20][21]

BIS 关注 AI 的金融风险，IMF 关注 AI 的增长贡献，世界银行关注 AI 的发展鸿沟，OECD 关注 AI 的能源和融资脆弱性。联合国关注的是AI 对整个社会的成本和收益分配。

1000 太瓦时的电力消耗、17 亿吨温室气体排放、257% 的局部电价上涨，这些数字描述的是 AI 的环境外部成本。6% 的青年就业下降、20% 的低中等技能岗位收缩、劳动收入份额的潜在下降，这些数字描述的是 AI 的社会外部成本。治理碎片化、少数国家主导、全球协调缺失，这些描述的是 AI 的治理外部成本。

联合国的核心论点是：AI 的收益和成本不会自动均衡分配。 如果没有主动的政策干预，AI 会加剧而不是缓解现有不平等。这和世界银行的判断形成呼应：世界银行从发展差距角度说“不采用就掉队”，联合国从分配角度说“采用了也可能不均受益”。

所以，联合国报告传递的最重要信息是那个 257% 的数字：美国数据中心集中地区的批发电价已经比 2020 年高出 257%。 这意味着 AI 的电力成本已经在局部地区造成了价格冲击，而这种冲击会影响到普通家庭的电费账单上。AI 的成本不只是科技巨头的投资，也是每个用电者分担的电价上涨。

AI 的账单，最终会寄给所有人。 问题只是，谁付得多，谁付得少，谁有发言权，谁没有。这正是联合国坚持全球 AI 治理体系的原因。

AI 的账单，最终会寄给所有人。MAVERICK 判断