投资要点：
　　当前AI技术突破加速演进，生成式AI逐渐从单点工具走向多模态、Agent与流程级运用，在带来效率提升的同时，也加剧了市场对于AI冲击就业的担忧。作为“宏观视角看AI”系列报告的第三篇，本文探讨AI技术发展对中美劳动力市场的影响。
　　AI对就业总量的影响取决于创造效应”和替代效应”的博弈。时间维度上，AI对就业的影响存在非对称性。结合科技革命的历史经验和AI技术的自身特征，AI前期对于就业更可能以创造效应”为主，但长周期来看，替代效应”或将逐步超越创造效应”，对就业总量造成冲击。
　　AI带来的生产效率提升具有异质性，可能推动就业结构重塑。
　　从研究场景来看：AI在现实场景中的效率提升幅度相比理论/实验室情景中明显收敛。同时，AI对劳动者技能差距的影响也并非单向，在简单任务中更多表现为“能力拉平”，而在复杂任务中反而更容易扩大劳动者之间的生产率差异。
　　从微观岗位来看：一方面，不同岗位受AI赋能的程度存在明显差异；另一方面，即使在同一岗位内部，不同经验和技能水平劳动者获得的效率改善也具有较强异质性。AI带来的生产率增益往往更多集中于经验较少、技能水平较低的劳动者。
　　中美两国总量层面暂未显示出AI对就业市场的冲击。1）中国：城镇失业率稳定在5.2%左右，就业优先导向下，青年失业率整体温和下行；PMI就业分项虽然持续处于容枯线以下，但并未失速。2）美国：受益于美联储降息滞后托底效应和劳动供给下降，失业率整体下行；青年失业率也相应改善，与总体失业率的差值有所收敛。究其原因，AI扩散尚处早期，总量就业影响可能还在传导途中。
　　AI对于中美劳动市场的影响已开始在招聘需求和岗位结构层面有所显现。
　　中国：学术研究发现，1）当前招聘市场中，AI替代风险较高的“高暴露+低互补”类岗位约占1/4；2）低经验、中低工资、低学历门槛的岗位受到AI的冲击最大，高工资、高经验岗位的需求反而有所增加；3）AI冲击已经造成了一定规模的招聘缺口；4）AI重塑了岗位职责，AI暴露度越高的职业，其职责结构越容易变宽，从专做一件事走向一人多职；高AI暴露的职责并没有消失，而是更容易发生跨行业扩散；对比来看，随着AI暴露度的提高，职业的收缩快于职责的消失。
　　美国：高AI暴露行业的就业冲击可能已经显现，体现为信息行业的就业人数减少、岗位空缺收缩以及解雇裁员率提升等。
　　总量就业暂时无虞，但长期来看，AI对劳动力市场的结构性影响可能带来两项挑战：
　　一是人才梯度断层。AI削弱了传统的人才培养机制，使得年轻劳动者进入职场、积累经验和向上晋升的机会减少，进而在中长期造成中高端人才供给不足。
　　二是分工关系弱化。AI显著降低了人类的学习成本、信息获取成本和切换成本，使得过去需要多人协作完成的生产流程逐步具备由“一个人+AI”闭环完成的可能性，从而一定程度上弱化社会分工。这或许会使得部分专才的稀缺性和议价能力面临挑战；而能够利用AI完成不同任务，并最终结果进行校验、整合和负责的复合型人才，其相对价值可能进一步上升。
　　风险提示：1）AI技术发展超预期；2）学术研究与实际情况不符；3）国内外经济政策不确定性。