AI实验室Anthropic的联合创始人Jack Clark向与会的各国财长和央行行长表示，人工智能有望在2030年将美国国内生产总值（GDP）从目前略高于30万亿美元的水平提升至约44万亿美元。

Clark于2026年10月17日在曼谷举行的国际货币基金组织（IMF）和世界银行年会上公布了这一预测，并同时呼吁围绕AI开展国际监管合作。

三种情景，一个引人注目的上限

该预测来自Anthropic的内部经济模型。该公司于2026年9月将其作为经济情景探索工具发布。该模型描绘了美国经济到2030年的三条可能路径：

• 温和情景： 美国GDP达到34.1万亿美元，对应1.6%的增长。
• 较高情景： GDP升至36.3万亿美元，对应8.3%的增长。
• 极端情景： GDP达到44.4万亿美元，增幅达32.4%。

极端情景假设AI达到高度自主与高效的水平，并且需要具备递归自我改进能力的AI系统——即能够改进自身设计、每一轮提升又为下一轮提供动力的AI——才能完全实现。到2030年，最低与最高路径之间的年度产出差距超过10万亿美元。

自我改进AI的时间表提前

Clark还提前了自己对这一能力何时到来的估计，表示他目前预计完整的递归自我改进能力将在2027年实现。他将这一更新后的估计与AI技术进展加快联系在一起——这一点很重要，因为极端GDP情景恰恰取决于这一能力的出现。

不过，公众预期低于最激进的情景。调查显示，受访者的看法与较高增长情景最为接近，受访者预计GDP将增长10%，同时失业率为5%。

为何IMF听众是针对性极强的受众

会议期间的讨论反映出各方对财政与就业政策应如何适应AI的更广泛担忧。对在座的财长和央行行长而言，GDP轨迹并非抽象概念：增长假设直接影响财政收入预测、债务可持续性以及政府应对经济下行的财政空间。Anthropic的模型指出，更深程度的自动化将带来切实的后果，包括知识型员工面临更高的被取代风险，以及在极端情况下失业率大幅攀升。

这对政策制定者意味着什么

对政策制定者而言，核心信息是：仅围绕单一结果进行规划是不够的。Anthropic的框架描绘了三种截然不同的未来，每一种都需要不同的应对：通往34.1万亿美元的温和路径看似稳步前进，而通往44.4万亿美元的极端路径——伴随可能出现的失业率飙升——将同时考验社会保障体系、税收制度和劳动政策。

这一背景也解释了Clark为何力推国际合作。这项研究旨在填补人们对AI经济影响认知上的空白，并引发关于立法框架应如何设计的讨论。

此外还存在一个由谁来做出预测的问题。Anthropic本身开发前沿AI系统，这意味着一个预测AI将带来巨大经济收益的模型，出自一家与技术形象和监管方式有直接利害关系的公司。

需要关注的关键变量是2027年自我改进能力的时间表，它是较高情景与极端情景分水岭。第二是劳动力数据：如果知识型员工被取代的情况开始在就业数据中显现，相关讨论可能迅速从会议论坛转向立法进程。