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AI洪流三部曲：ARR的边界（国金宏观钟天）

核心内容

本文探讨了当前大模型公司在AI Agent商业化浪潮下的收入规模（ARR）及其与劳动力成本替代之间的关系。通过分析美国不同职业对AI技术的暴露度，评估了AI对劳动力成本的潜在影响，并指出当前大模型商的ARR收入仍处于早期阶段，未来增长空间巨大。

主要观点

1. ARR收入处于早期阶段

   • 当前大模型商（如Anthropic）的ARR收入约为470亿美元，仅相当于美国实际暴露薪资池的 $3.2%$，或理想薪资暴露池的 $0.8%$。
   • 理论潜在薪资暴露规模可达5.68万亿美元，远高于当前实际暴露的1.45万亿美元。

2. AI对劳动力成本的替代逻辑

   • AI通过替代、辅助或重组人工任务，降低单位劳动成本，提升人效。
   • 企业为AI付费，本质是为劳动力成本的降低买单，而非新增支出。

3. 暴露度与替代率的关系

   • “暴露度”指的是AI技术在职业任务中的介入程度，不等于“替代率”。
   • AI对高收入职业的理论暴露度显著高于中低收入职业，尤其在金融、法律、计算机等行业。

4. 行业暴露度与实际替代情况

   • 实际暴露度最高的行业是办公室与行政支持（33.2%）、计算机与数学（35.3%）以及销售相关职位（24.6%）。
   • 理论暴露度最高的行业是计算机与数学（87.6%）、商业与金融（78.2%）以及法律（78.0%）。

5. AI对劳动力的影响

   • AI的宏观影响不简单表现为就业数量下降，而是部分岗位被替代，多职责岗位被重组。
   • AI可能压缩部分工资成本，同时重新定价更多劳动过程，对高收入群体的冲击更大。

关键信息

• 美国总薪资收入：约10.83万亿美元。
• 实际暴露薪资池：约1.45万亿美元，占比13.4%。
• 理论潜在薪资池：约5.68万亿美元，占比52%。
• 实际暴露就业人数：约1835万人，占比11.8%。
• 理论潜在就业人数：约6830万人，占比43.9%。
• Anthropic ARR收入：约470亿美元，占实际暴露薪资池的 $3.2%$。
• AI暴露度最高的职业：前20个职业中，8个属于计算机与数学行业，占该行业总人数的30.2%。
• 金融行业暴露度差异：部分岗位（如市场研究分析师、金融与投资分析师）面临较高替代风险，但整体暴露度偏低。

风险提示

1. 数据统计偏差：AI技术对职业的暴露度更新不够及时全面，可能存在统计偏差。
2. 技术发展不及预期：AI Agent能力发展若弱于预期，可能影响劳动力规模的替代程度。
3. 全球通胀风险：全球央行快速转向可能压制需求，导致劳动力裁员超过AI影响。
4. 投资回报率担忧：降本增效属性可能被淡化，引发对AI投资回报率的担忧。

结论

当前大模型商的ARR收入虽已快速增长，但与美国劳动力成本池相比仍处于早期阶段。AI对高收入职业的替代潜力更大，其影响更可能体现在工资成本的变化，而非就业人数的线性下降。未来，AI收入空间的拓展应从劳动力成本池出发，而非单纯依赖软件市场规模。

团队介绍

• 宋雪涛：美国北卡州立大学经济学博士，发表有CF40专著、学术论文、央行工作论文等，新财富23年第5。
• 钟天：芝加哥大学经济学硕士，负责海外经济和全球货币政策研究。
• 赵宏鹤：中央财经大学金融学硕士，负责重大战略政策和国际关系研究。
• 张馨月：中国人民大学应用经济学硕士，负责经济政策和财政研究。
• 孙永乐：中央财经大学产业经济学硕士，负责国内宏观经济和货币流动性研究。
• 厉梦颖：英属哥伦比亚大学区域规划硕士，负责贸易政策、企业出海、产业趋势和宏观ESG研究。
• 陈瀚学：加州大学河滨分校金融学硕士，负责海外市场分析和大类资产研究。

报告信息

• 报告名称：《AI洪流三部曲：ARR的边界》
• 对外发布时间：2026年7月2日
• 报告发布机构：国金证券股份有限公司
• 证券分析师：宋雪涛、钟天
• SAC执业编号：宋雪涛 S1130525030001，钟天 S1130526020001
• 邮箱：[email protected]（宋雪涛）、[email protected]（钟天）

特别声明

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