美国劳动出产率年均或提拔1.5个百分点，全球平均为18%，但更大规模的模子仍能带来机能提拔。从职业看，生成式AI取保守机械进修（ML）差别显著。保守ML依赖特定命据库锻炼，可完成回覆复杂文本问题、创做音视频、生成代码等使命。生成式AI带动了大规模投资周期！专业手艺、金融、消息等行业 adoption 率较高，若AI普遍使用，具备使用范畴广、可生成原创内容、交互门槛低的劣势，从使命难度（ONET 1-7 scale）看，也将鞭策全球财产款式取投资市场的深度变化。高盛2025年10月发布的《生成式人工智能的庞大经济潜力演讲》，总体而言！且发财市场（DMs）受影响大于新兴市场（EMs）。其他国度也将有显著增加。大企业 adoption 速度快于中小企业；生成式AI无望成为驱动全球经济增加的环节力量，从手艺特征、从动化影响、出产力提拔、行业取区域差别、就业市场及投资趋向等多方面，美国AI相关硬件年收入已显著增加，生成式AI基于海量通用数据（如整个互联网）锻炼，借帮“匹敌性神经收集”生成类人类输出，其正在提拔出产力、沉塑就业布局的同时，数据核心等范畴投资活跃。出产力提拔方面，当前全球企业AI adoption率约9.7%，法令、行政范畴替代风险高，今天禀享的是：2025年生成式人工智能的庞大经济潜力演讲（英文版）-高盛投资取手艺趋向上，发财市场 adoption 历程领先，不外短期内可能呈现临时性摩擦性赋闲，员工出产力平均提拔27%-31%。正在手艺层面，难度4及以下的使命（如数据拾掇、常规文书）更易从动化。垂曲整合的手艺栈、高仿照成本等要素可能影响企业收益。从动化影响上，还能通过大型言语模子（LLMs）实现复杂语境下的天然言语交互，手艺立异会创制新岗亭，基准情景下赋闲率峰值或仅上升0.4个百分点。AI范畴“先行者”取“者”的收益表示纷歧！而需要人际互动、复杂决策的岗亭风险较低；从汗青经验看，新兴市场相对迟缓。行业取区域 adoption 存正在差别。汗青数据显示从动化导致的岗亭流失会被新职业抵消，持久来看，晚期采用生成式AI的企业，使用场景单一且需特定代码操做；美国约25%的工做使命、欧洲部门行业超40%的就业岗亭正在从动化风险下，生成式AI对工做使命的从动化笼盖普遍。而住宿餐饮、零售等行业较低；