判断：一份看似在讲科技崛起的报告，真正追问的是另一个问题：国家从地产、基建切换到科技创新驱动时，中间那段路谁在付代价。
高盛在 2026 年 6 月 22 日发布了一份中国宏观报告，标题叫《All About Tech》（一切围绕科技），主笔是首席中国经济学家闪辉。
标题像是一份乐观的产业报告。IMF 也在 7 月把 2026 年中国经济增长预期上调 0.2 个百分点至 4.6%，在全球预期普遍下调的背景下，中国是少数被上调的经济体。
但把报告读完会发现，它真正想说的不是"科技赢了"，而是：赢的那一半和输的那一半，正在以肉眼可见的速度分开，而分开的过程本身是有代价的。
一、4.7% 这个数字，为什么和你的体感对不上
高盛把 2026 年全年实际 GDP 增速预测维持在 4.7%，落在 4.5%–5% 的政策目标区间内。从总量看，一切正常。
问题出在拆开之后。
报告给出的关键拆解是：出口增长为同比实际 GDP 贡献了大约 3 个百分点，而剔除这部分之后，国内需求的同比增速只有 1%–2%。也就是说，总量数字里的绝大部分增量来自外部，而不是你我在国内市场的买卖。
五月的数据把这个反差摆得很直白：
- 中国乘用车国内销量同比下降 22%，同期出口同比大涨 75%；
- 高端制造业增速 15.1%，信息服务业增速超过 30%；
- 地产、建筑材料等传统链条继续衰退；
- 资本市场用脚投票：信息技术类股年内涨幅超过 50%，民生消费类股下跌超过 25%，两者相差约 75 个百分点。
这就是报告反复提到的 K 型分化——同一份 GDP 数据里，上行臂和下行臂在同时展开，而且裂口还在扩大。
我的判断是：这个阶段"平均数"已经失效了。 再去争论"经济到底是好还是差"没有意义，有意义的问题只有一个：你所在的行业、你的收入来源、你的资产，站在 K 的哪一边。
骑在中间是最危险的位置——既享受不到上行的红利，又要完整承受下行的收缩。
二、为什么投入差 7 倍，装机容量却有 60%？
关于中美 AI 差距，流行的说法是"我们投入不够"。报告给的数字确实很悬殊：
- 美国四大云厂商当年 AI 相关资本开支合计超过 7500 亿美元；
- 中国四家头部云厂商合计约 1000 亿美元，大约是美国的七分之一。
但紧接着是第二个数字：中国已安装的数据中心容量已经达到美国的 60%（按全球占比看，美国约 30%，中国约 18%）。
花七分之一的钱，装出六成的容量。这两个数字并存，原因是成本结构和投入主体不同：土地、人工、电力成本的优势，加上国家层面在算力网络、数据中心上的直接投入（报告提到过 2 万亿元人民币量级的算力网络计划）。
但这里必须补一句判断，否则这个数字容易被读反：
装机容量 ≠ 有效算力。机房建起来了，不等于里面跑的就是同等水平的芯片——高端 AI 芯片的代差是真实存在的约束。60% 是"机房"的 60%，不能直接等同于"可用算力"的 60%。把它当成"我们已经追到六成"会误判，当成"我们用更低的成本把基础设施铺到了相当规模"才准确。
报告还点出另一个错位：中国 AI 相关企业总市值约 4 万亿美元，贡献了全球约 16% 的 AI 相关收入，但在全球共同基金的技术配置里，中国 AI 的占比只有约 1.2%。
这是低估，但也意味着定价权不在自己手里——被低估的东西，可以长期被低估。
三、就业传导链会把风险传到哪里？
前两节是宏观，这一节才是报告最硬的部分，也是和普通家庭关系最大的部分。
高盛明确列出了一条风险传导：AI 相关的就业替代，可能放大宏观逆风，推迟甚至打断地产市场和居民消费的修复。
拆解开是这样一条链：
- 企业面对压力时，用 AI 的第一反应是降本，不是扩规模。这是最关键的动机判断——在利润薄、竞争卷的环境里，替代比扩张更容易被批准。
- 最先被替代的是重复性高的中低收入岗位：客服、内容审核、初级编程、文案翻译、基础设计与数据整理。中国约有 3.2 亿灵活就业人群，这批人最集中。
- 收入预期恶化之后，一部分人选择离开核心城市、返乡。
- 人口流出压低核心城市租金。报告专门给过一张图：失业率上升往往领先于租金同比增速下滑。
- 租金下滑拖累房价预期，房价继续调整又通过财富效应压低消费意愿。
- 消费更弱，企业更想降本——闭环形成。
美国的历史经验给了旁证：自动化替代常规岗位的失业，几乎都集中在经济下行周期里。 不是技术突然变强了，而是企业在下行周期里才有足够动机用它替换人。
我的判断是：这条链上最脆弱的一环不是"会不会失业"，而是租金。
租金是连接就业市场和资产价格的那根管道——它比房价反应更快，也比房价更容易被人口流动直接击穿。如果你在判断核心城市资产，盯租金比盯挂牌价有用得多。
四、普通人该做的四件事是什么？
报告给普通人的启示可以概括成一句话：旧引擎在熄火，新引擎在加速，而换挡的那段路最颠。
具体到动作，就是"不要全押"。但"不要全押"如果只当口号说，等于没说。我把四条拆成可执行的形式：
1. 币种：人民币配一点，美元配一点。 真正的意义不在于赌汇率方向，而在于——当出口这条腿掉头、汇率波动时，你手里有一部分购买力不受单一货币影响。这是保险，不是押注。
2. 境内境外：境内放一些，境外放一些。 分散的不是收益，是"单一规则发生变化"的风险。这一条的价值在极端情形下才体现，但极端情形恰恰是最需要提前准备的。
3. 工具：保险、债券、股票、核心地段房产，别只挑一样。 关键不在于配了几样，而在于它们之间的相关性要足够低。如果四样东西同时被同一个变量（比如国内地产）拖着走，那你只是把同一个风险买了四遍，看起来分散，实际上没有。
4. 时间：短期要用的钱、中期要攒的钱、长期要投的钱，分开。 这一条最容易被忽略，也最要命。换挡期里最大的损失往往不是选错方向，而是被迫在最差的时点卖出——因为短期的钱被拿去做了长期的投入。分账户的本质是给自己留出不做决策的权利。
把这四条放在一起看，它们的目标不是"赚得更多"，而是"不在一次颠簸里出局"。这一点必须说清楚：分散配置会牺牲一部分上行收益，换来的是容错。 如果你追求的是押中方向，那这四条不适合你。
五、为什么换挡期最贵的是顿挫？
报告里有一句话值得原样引用：旧引擎在熄火，新引擎在加速。
这句话的另一面是：旧引擎不会在你准备好的那天才熄火，新引擎也不会立刻接住所有人和所有行业。中间那段空窗，就是所谓"换挡期的代价"——它不会平均分摊，会精确地落在 K 型下行臂上的那些行业、那些岗位、那些资产上。
对普通人来说，能做的不是预测这个空窗有多长，而是在它到来之前，把缓冲垫垫好。
数据来源与说明
- 报告主体：Goldman Sachs Economics Research，CHINA MATTERS: All About Tech，Hui Shan（闪辉），2026 年 6 月 22 日发布。文中 GDP、出口贡献、资本开支、装机容量、就业传导链等数据均引自该报告及其图表。
- IMF 2026 年中国经济增长预期上调至 4.6%，出自 IMF 2026 年 7 月 8 日《世界经济展望》更新。
- 文中"装机容量 ≠ 有效算力""最脆弱的一环是租金""分散要看相关性"等判断，为本文基于报告数据的延伸解读，不代表高盛观点。
- 本文为公开研究报告的解读与讨论，不构成任何投资建议。 涉及资产配置的决策请结合自身情况并咨询持牌专业机构。
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参考来源
- 高盛（Goldman Sachs）中国宏观报告《All About Tech》，主笔为首席中国经济学家闪辉，2026 年 6 月 22 日发布。 高盛 Insights
- 国际货币基金组织（IMF）《世界经济展望》2026 年 7 月更新：2026 年中国经济增长预期上调 0.2 个百分点至 4.6%。
常见问题
《All About Tech》是谁、什么时候发布的？
高盛经济研究部 CHINA MATTERS 系列报告，主笔为高盛首席中国经济学家闪辉（Hui Shan），2026 年 6 月 22 日发布。
2026 年中国 GDP 增速的预测是多少？
高盛把全年实际 GDP 增速预测维持在 4.7%，落在 4.5%–5% 的目标区间内；IMF 在 2026 年 7 月 8 日的《世界经济展望》更新中，把 2026 年中国增速上调 0.2 个百分点至 4.6%，是全球少数被上调的经济体。
为什么 GDP 数据和普通人的体感不一致？
因为增量来自外部：出口增长为同比实际 GDP 贡献了约 3 个百分点，剔除出口后国内需求的同比增速只有 1%–2%。2026 年 5 月，中国乘用车国内销量同比下降 22%，同期出口同比上涨 75%，高端制造增速 15.1%、信息服务业超过 30%，而地产与建材继续衰退。
中国的 AI 算力真的追到美国的六成了吗？
装机容量是的，有效算力不是。中国已安装的数据中心容量达到美国的 60%（全球占比美国约 30%、中国约 18%），但当年 AI 资本开支只有约七分之一：美国四大云厂商超过 7500 亿美元，中国四家合计约 1000 亿美元。低成本基建与财政投入铺开了机房，高端芯片代差仍是硬约束，不能把 60% 直接读成算力追平。
AI 对就业的冲击，会怎么传导到房价？
链条是：企业面对压力时把 AI 用于降本而非扩规模，客服、审核、初级编程、文案翻译等中低收入岗位先受冲击；收入预期恶化后部分人群返乡，压低核心城市租金；租金下滑拖累房价预期，财富效应转负又进一步压低消费，消费更弱后企业更想降本。高盛在报告中明确指出，AI 相关的就业替代可能放大宏观逆风，推迟甚至打断地产与居民消费的修复。
本文基于公开研究报告与行业实践整理，仅供学习与讨论，不构成任何投资建议。涉及目标市场准入与合规要求，请以当地最新法规与原版报告为准。