丁克

新智元报道

AI 没有抢走任何人的工作。    存款搬家被证伪了？                    前三季度人们多存了12.73万亿元，9月更是暴增2.96万亿，同比多增7600亿元，一举扭转了前两个月的少增趋势。至少到目前为止没有。但与此同时，当前银行活期利率已经降至0.05％～0.2％，定期利率也就在1%左右。                   也就是说，即便存银行只能得到“三瓜两枣”，人们也会如此选择。这个结论来自 Anthropic 经济研究负责人 Peter McCrory 近日发布的一篇长文。

二 |                    这和曾经的日本有点像。在日本“失落的三十年”里，日本老百姓面临长期的低利率和资产荒，加之普遍缺乏安全感，风险偏好明显降低，更多持有货币和存款。

https://x.com/PeterMcCrory/article/2079979321607745905经质量调整的 AI 产出在 2024 和 2025 年均增长超过 2000%，约五分之一的美国企业已在业务中使用 AI，但美国 6 月失业率仍然是 4.2%，恰好落在充分就业水平上。                   不过，有一类资产却穿越了牛熊。10月9日，日经225指数报收于48580.44点；而在2009年3月，该指数跌至7054点的历史性低点；也即，如果从那时持有相关ETF（交易型开放式指数基金）至今，年均复合收益率可超10%。McCrory 的核心判断是：AI 目前仍是一种「技能偏向型、劳动力增强型」技术，它在放大人的能力，而不是替代人。                   简单来说，这是因为持有宽基最终都分享了日本经济复苏和优质企业成长的成果，平滑了波动风险。

三 | 他同时给这个判断标了有效期：12 个月。

数据不撒谎：

连 AI 高暴露岗位都没事McCrory 拉了一整条数据链来证明美国劳动力市场有多稳：失业率 4.2%，职位空缺与失业人数之比刚过 1，25 至 54 岁就业比例接近数十年高位，初请失业金人数连续四年低位运行。

四 |                    对应到国内，沪深300ETF等宽基指数有可能与之对标。他认为，总体而言，美国就业形势稳中向好。总量数据只是起点，分组对照才见真章。McCrory 与同事 Maxim Massenkoff 此前做过一项分析：把 Claude 被大量用来自动化的任务所对应的岗位单独拎出来，看它们的失业率是否比其他岗位恶化更快。虽然两个宽基在构成和编制上有些差异，但都反映了国内经济状况及经济体系的逻辑。而日本与中国过去在经济驱动模式、融资环境、金融生态等层面有太多的相似之处。                   关键的是，两国宽基的最初托底者都是央行。日本央行从2010年制定计划购买宽基ETF，一路买买买，当前持有的ETF账面价值相当于东证主板市场总市值的7%左右，甚至间接成为众多日本企业的最大股东。                   那么，对国内的普通投资者来说，如果借鉴日本的经验，是否就可以投资国内ETF？                    或许可以通过分析日本和国内的ETF市场来尝试找到答案。答案是没有。用最新的劳动统计局数据更新，结论不变。                   日经指数增长从何而来？                    日经指数增长的直接动因大概是日本央行的买买买。

五 | 软件工程类职位的招聘帖自 2025 年 5 月起反弹，涨幅甚至高于其他岗位的平均水平。

六 |                    很多年里，日本央行是发达国家中唯一一家通过ETF购买股票的央行，毕竟其面临着独特且极其顽固的通缩困境。唯一值得留意的是年轻劳动者。McCrory 承认，年轻人在 AI 高暴露岗位上求职确实变难了，斯坦福数字经济实验室的论文提供了类似证据。为了刺激经济，日本央行已实行了低利率，但通过降息来刺激经济的药效不断衰退，其被迫使用购买ETF这种“非传统”的货币政策工具。

七 |                    最开始，日本央行只计划每年定投4500亿日元，希望通过直接下场购买股票ETF为市场托底；并将注入的流动性从股市传导至更广泛的金融市场和实体经济部门。                   到2013年，日本央行将年度购买上限上调至1万亿日元，并废止购入期限；加上日本政府的一系列经济刺激政策，经济也筑底回暖，日经指数启动了一轮牛市，上涨持续到2015年8月，涨幅超过50%。但他也指出一个容易被忽略的背景：2022 年至今，美国经历了有记录以来最大幅度的非衰退式劳动力市场降温，「低招聘、低裁员」格局本就最先挤压早期职业者。                   初尝甜头后，这一政策工具被极大强化。2015年日本经济危机再起，次年推出负利率，央行的ETF购买限额也进一步上调至6万亿日元，这一限额在2020年为了应对疫情带来的冲击，又翻倍至12万亿日元。                   这段时间也是日本央行购买ETF的主要时段，2021年后日本股市走强，其模式改为仅托底式买入；到2023年日本央行几乎停止了购买，之后更是开始缓慢卖出ETF。

八 | 把这笔账全算到 AI 头上，证据不够。

九 |                              日本政策制定者转而开展了制度层面的改革，“逼着上市公司提升市值”。

十 |

为什么没抢走工作：

每个岗位都有 AI 搞不定的环节McCrory 的解释建立在 Anthropic 过去 18 个月多份研究报告的事实基础上，逻辑链条是这样的：第一层事实：在美国劳工部 O*NET 的全部职业分类中，没有任何一个岗位的所有关联任务被 Claude 系统性地完成。                   东证所在2023年出台要求，鼓励“破净”公司采取回购、调整公司治理等方式改善估值；后又引入“点名制度”，每个月更新需要市值管理的上市公司名单。每个岗位都存在 AI 搞不定的环节：人际协调、面对面互动、与物理世界打交道。这些环节像木桶的短板，既限制了 AI 对整体生产力的提升幅度，也让能补上短板的人变得更值钱。就相当于那些市值“差生”每个月都会被“班主任”拿着小棍子“点名批评”。第二层事实：AI 越强，对操控它的人的要求也越高。Anthropic 今年 1 月的 Economic Primitives 报告发现，Claude 产出越复杂，背后用户的输入专业度越高。模型做出复杂经济模型时，往往是一个能给出精准指令的专业用户在指挥。                   另外，东证所还计划进一步抬高纳入东证指数的门槛。

十一 |

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives3 月的 Learning Curves 报告显示，用 Claude 六个月之后，用户更多地把它当思维伙伴来用，交互成功率更高。如果 AI 已经强到能独立完成工作，这种学习效应不该出现。据东证所CEO山道裕己预估，东证指数成分股的数量到2028年下半年可能会减少4成至约1200家。

十二 | 经营不善的公司则是被推动着退市或私有化。

https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report第三层事实：即便到了 Agent 时代，人的价值依然稳固。                   也即，证券所不断对筐内的“萝卜”进行优胜劣汰。Anthropic 分析了 Claude Code 七个月的使用数据，发现任务价值在持续攀升，但人类专业能力的回报没有下降：用户负责规划，把实现委派给 Claude；专业能力更强的用户，任务成功率更高，Claude 犯错时恢复也更快。                   而对“好学生”，东证所则要求提高股东回报。

十三 | 日本上市公司的分红总额在2023年达到近16万亿日元的历史新高；2024年日本上市公司股票回购额创历史新高，达到16.81万亿日元；今年前5个月的回购金额已达12万亿日元，同比增长20%，又创同期最高纪录。                   同时，指数构成在近30年也发生很大的变化。以日经225指数来说，其由225家蓝筹公司组成，编制方式是价格加权，即股价越高公司对指数影响越大。纯编程实现的溢价可能正在缩水，但规划、判断和纠错的价值反而上升了。                   在2010年之前，该指数的核心是银行和公用事业公司，如日本工业银行、住友银行、东京电力公司等；如今，日经指数的核心已转变为“科技高端制造+消费创新”，占比分别达到近50%和23.1%，前者如东京威力科创，后者典型的是迅销（优衣库母公司）。

十四 |                    持续努力下，去年2月22日，日经225指数盘中超过34年泡沫破灭前的38957.44点，日股被认为走出十年慢牛，日本央行一路护盘已完成最初目标。一个有趣的佐证来自用户自己的感受。

十五 | Anthropic 6 月的经济指数调查里，超过三分之一的受访者预期 AI 在 12 个月内能完成自己大部分工作，但预期自己因此失业的比例明显更低。用 AI 自动化程度更高的那批用户，对薪资和工作安全感反而更乐观。

十六 |

https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report

三种「奇点」和一道防线McCrory 对当下的判断是乐观的，但他没有回避三种可能打破现有格局的未来场景。                   这么看，日本央行才是定投指数基金的忠实粉丝，也是日经指数向好的外部重要推动力。它们在学术文献和行业讨论中分别被称为软件奇点、经济奇点和科斯奇点。

十七 |                    但日经指数能增长根源还要看日本经济。

十八 | 这不是说日本GDP怎样飞升。从2010年后，日本GDP仅在2020年因疫情原因增速为负，其余时间多数为低个位数增长（2024年增速为0.08%）。

https://x.com/MTSlive/status/2090610614154764509软件奇点指的是 AI 自动化创新本身。所以这增长更多是因为日本经济“从增长转向回报”的模式转变。

十九 |                    这点从不同时期指数增长的主要动力可见。

| 过去的通用技术再强大，内燃机造不出新的交通方式；但 AI 被直接赋予了通用认知能力，理论上可以反过来加速自身迭代。McCrory 原文明确讨论了这一场景：递归自我改进（RSI）一旦成立，AI 能力的提升将脱离人类控制的节奏。                   2012年后，日本央行开始大规模量化宽松（QQE），日元大幅贬值，出口企业盈利显著改善。经济奇点是软件奇点的经济学后果。McCrory 援引 Aghion、Jones 和 Jones 2017 年的模型指出，如果创新过程本身被自动化，标准经济模型会预测出「有限时间内的无限增长」。这个结论听起来像科幻，但它是严格的数学推演。科斯奇点则瞄准另一个维度。NBER 2025 年的一篇论文（Shahidi、Rusak、Manning 等人合著）提出，当 Agent 把搜索、谈判、签约和监督等交易成本压到接近零时，Ronald Coase 1937 年的经典问题就会被重新激活——市场协调的成本一旦消失，企业存在的理由也就动摇了。

| 丰田、索尼、日立等出口型公司利润暴增，成为日经225最初上涨的主要推手。

https://www.nber.org/system/files/chapters/c15309/c15309.pdfMcCrory 讨论的 Agent 场景天然与这一框架对话：如果 Agent 不只改变生产方式，还改变组织形态，劳动力市场的影响将远不止「谁丢了工作」这么简单。

| 日本高端制造、消费领域跑出不少10倍牛股。面对三种奇点，McCrory 给出的防线是同一道：「弱环节」。

| 这个概念来自 Aghion、Jones 和 Jones 的论文——经济增长的上限不由做得最好的环节决定，而由那些不可或缺却难以改进的环节决定。

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https://www.nber.org/system/files/working_papers/w23928/w23928.pdf只要存在始终无法被自动化的关键任务，无论是技术瓶颈还是社会约束，劳动收入份额就不会崩塌，企业形态也不会彻底解体。                             疫情之后，日本股市又迎来三重利好。

|                    首先，全球供应链重构、制造业回流与数字化升级，使日本重新回到高端制造链核心。其次，台积电在日本设厂，带动索尼、东京威力科创等科技股上涨，在日经225中的权重大幅提升。编程 Agent 的现状已经在验证这条逻辑。

| McCrory 引用的数据显示，引入编程 Agent 后代码行数增长了 10 到 20 倍，但软件发布量只增加了 30%，应用实际使用量没有任何增长。代码只是软件生产的一环，测试、架构设计、产品判断这些环节仍然卡在人手上，它们就是当前的「弱环节」。

| McCrory 给出了明确的预测：一年后美国的失业率不会因为 AI 而明显上升。

| 最后，以“股神”巴菲特2020年建仓日本五家主要商社股票为标志，日本股市迎来更多海外资本的青睐，可谓“十年牛市人不知，巴老访日天下闻”。                   而弱日元提升了外资持股吸引力，还推升企业出口利润。这个判断的有效期是 12 个月，验证信号也很清晰——观察 AI 高暴露岗位的失业率是否开始偏离其他岗位，以及 Agent 场景中人类专业能力的回报是否开始下降。两个指标同时转向的那天，他自己搭建的这套分析框架也需要被修正。以丰田汽车来说，在超预期业绩推动下，2024年1月23日收盘时市值达到48.7万亿日元，成为当时日本史上市值最高的公司。