人工智能對國家的經濟影響：我們的模型顯示，在我們所分析的12個國家中，人工智能都有可能在2035年前使毛附加值的年增長率翻倍（毛附加值通常用于估算一個國家的GDP）。
人工智能影響下的勞動生產率：人工智能將顯著提高發(fā)達經濟體的勞動生產率，圖為人工智能在不同國家勞動生產率提高的百分比差異。
對工業(yè)的價值第二階段研究表明，人工智能擁有巨大的潛力，可以避免螺旋式上升的低利潤，并為各行各業(yè)的商業(yè)發(fā)展帶來一個新的增長時代。
人工智能的經濟潛力
埃森哲（Accenture）與前沿經濟學公司合作，從制造業(yè)到醫(yī)療保健領域，將人工智能的潛在經濟影響對16個行業(yè)模式化，涵蓋劣勢領域。我們使用了總增加值（GVA）的增長作為衡量標準，即GDP的近似值?？傇鲩L值（GVA）是一個說明某一特定行業(yè)的商品和服務價值的指標，它可以被看作是不同行業(yè)對經濟增長的貢獻，我們比較分析各行業(yè)的兩種不同情況（人工智能情況和普通情況），來評估人工智能未來的影響。
首先，在當前假設下，基準案例顯示了各行業(yè)的經濟預期增長，其次，隨著人工智能融入經濟發(fā)展，人工智能的穩(wěn)定狀態(tài)也表現出經濟預期增長，由于新技術大范圍影響仍需要一定時間，我們把2035年作為比較的年份，我們的研究表明，在人工智能情況下，信息通信業(yè)、制造業(yè)和金融服務業(yè)是年度總增長值（GVA）增長率最高的三個行業(yè)，到2035年分別達到4.8%、4.4%和4%。
在信息通信業(yè)，由于其嚴重依賴于科技，通過將人工智能能力與現有體系結合，至2035年可產生4.7萬億美元的總價值。例如，供應商可以開發(fā)新人工智能平臺，為客戶提供網絡攻擊保護服務。
在制造業(yè)，像物聯(lián)網（IoT）這樣的先驅者，為智能系統(tǒng)的無縫集成創(chuàng)造了有利條件，如今的物聯(lián)網技術使諸如組裝線這樣的物理設備能夠與數字系統(tǒng)連接并通信，此外，人工智能還可以通過更先進的形式來縮小目前的自動化和學習形式之間的差距。
我們的研究顯示，人工智能在2035年將會增加3.8萬億美元的GVA，與正常情況相比增加了近45%。金融服務業(yè)可以利用科技，來幫助知識工作者從日常的重復任務中得到緩解，比如客戶查詢、抵押貸款審核和市場調查。總的來說，到2035年為止，該行業(yè)將受益于1.2萬億美元的額外總增加值（GVA）。即使是那些生產率增長速度慢得出奇的勞動密集型行業(yè)，總增加值增長率(GVA）也會大幅上升。
截至2035年，受教育程度將從0.9%上升至1.6%，社會公益服務程度從1.6%提高到2.8%，經濟產出將大幅增加（總增長值在兩種情況下分別增長1090億美元和2160億美元）。
2035年，在16個產業(yè)中，人工智能有可能將經濟增長率提高到1.7個百分點。
這是2035年實際年總增長值（GVA）的增長率（%），人工智能可以大幅提高工業(yè)的經濟產量，僅對制造業(yè)而言，人工智能在2035年就能使總增長值（GVA）增長近4萬億美元。
2015年實際總增長值（GVA）（萬億美元）
人工智能可以提高行業(yè)利潤
人工智能帶來的經濟產出的增長對涉及多行業(yè)領域企業(yè)的盈利能力意味著什么？根據我們的研究，到2035年，人工智能會把16個行業(yè)的盈利能力平均會提高38%。
埃森哲已經確定了可以逆轉行業(yè)低盈利能力循環(huán)的三個人工智能渠道，這三個渠道分別是：智能自動化、勞動力和資本擴張，以及創(chuàng)新擴張。
智能自動化：人工智能對比傳統(tǒng)自動化有巨大的優(yōu)勢，比如，供應鏈管理這個時間就是金錢的行業(yè)，對于平均財富100強公司來說，一個縮短了一天的供應鏈，可以釋放5000萬美元到1億美元的現金流，像特斯拉和強生這些依靠全球整合網絡的公司，正要將其供應鏈管理放在Elementum（一家人工智能初創(chuàng)供應鏈管理平臺）上精簡其供應鏈，這家公司通過監(jiān)控分析一次性事件，跟蹤運輸，記錄制造業(yè)的產出，來提供實時供應鏈可見。