一项由加州大学伯克利分校（UCB）与伦敦政治经济学院（LSE）经济学家联合开展的研究显示，投资者预期人工智能（AI）将显著提升软件工程领域的生产率。根据该研究对股票市场动向的分析，自2022年11月至2025年12月期间，市场定价反映出AI技术有望带来相当于永久提升32.6%的软件工程生产率增长。
这项题为《人工智能的宏观经济效应：缩小软件工程差距》的研究论文已提交至美国国家经济研究局（NBER）。作者包括Alex Blumenfeld、Jonathan Haskel、Chen Lian和Andreas Schab。研究指出，自2022年11月ChatGPT发布以来，投资者逐渐将AI开发工具带来的预期收益纳入公司估值模型中。
UCB金融助理教授陈连（Chen Lian）在接受The Register邮件采访时解释了研究方法论：“我们实证测量了当AI股票指数上涨时，那些在工资结构中拥有较大软件工程份额的公司是否经历了更大幅度的股价上涨。”通过结合经济模型与实证数据，研究人员将这种相关性转化为对AI驱动的软件工程生产率增长的量化估计。
值得注意的是，该生产率估算并不依赖于就业数量的变化。尽管初步分析显示相关公司的软件工程总就业人数在过去几年有所增加，但核心指标聚焦于股票回报对AI新闻的反应差异，特别是这种反应如何随各公司在软件工程投入上的工资比例不同而变化。陈连表示，该方法关注的是股票价格所反映的新信息，并据此推断投资者对软件工程生产率预期的改变及其隐含的GDP影响。
对于市场预期的可靠性，陈连承认存在不确定性：“我们的估计反映了市场对当前和未来生产力增长的评估，而市场可能过于乐观或悲观。”
研究团队指出，市场暗示的32.6%生产率增长与其他研究中报告的个别任务加速范围（21%-56%）大致相符。然而，他们警告称，任务级别的效率提升可能会受到瓶颈效应的抵消。在软件开发场景中，例如代码审查环节可能无法跟上激增的代码提交数量，从而限制整体生产率的提升。
此外，将这一生产率增长纳入宏观经济模型后，显示出显著的GDP影响。数据显示，从2022年11月到2025年12月，关于AI的新闻事件相当于推动GDP水平永久增长了3.61%。
针对AI带来的生产力提升是否可扩展至其他行业的问题，陈连表示，目前尚不清楚具体细节有待披露，但研究团队计划在后续工作中探索利用该方法研究AI在其他经济领域的影响路径。
