过去的几十年里，人工智能（AI）在为产业赋能、推进社会变革等方面展现出了强大的发展潜力，尤其是去年由美国OpenAI公司研发的ChatGPT人工智能应用工具的出现，则让这门“小众”的技术开始走向了大众。以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术在写作、绘画、编程和作曲等多个领域都展示出了强大的创作能力，这也使得企业领导者开始思考人工智能究竟会给行业未来发展带来哪些机遇和威胁。

对于商业地产而言，人工智能对行业的洗礼已经拉开了帷幕。在仲量联行2023年全球房地产技术调研中，投资者、开发商和企业经营者一致将人工智能和生成式人工智能列为未来3年对房地产行业最有影响力的技术之一。然而相较于区块链、虚拟现实、机器人等其他类型的技术，受访者对于人工智能的认识却是最不足的。

人工智能和房地产的三个观点

尽管如此，房地产行业的领导者们仍然敏锐地预感到了即将发生的变化，并持续探索人工智能的变革性潜力。对此，我们将从以下三个角度分析了人工智能与房地产之间的关系，从而帮助企业解决顾虑并发现机遇：

• 长期: 人工智能对房地产市场的影响
• 近期: 人工智能产业发展的空间需求
• 近期: 人工智能在房地产的应用方向

本文将逐一探讨每一个角度，研究新兴趋势，并为房地产的人工智能战略提供见解。

首先，我们需要区分人工智能与生成式人工智能的定义以确定讨论的范围。从广义上讲，人工智能执行任务需要具备从经验中学习、理解复杂概念、识别模式、解释自然语言的细微区别以及独立做出决策的能力。

而生成式人工智能是人工智能的一个子集，专注于生成新的内容、设计或者解决方案。它采用先进的算法来输出内容，包括合成数据、图像、文本和音乐。

人工智能被认为是一场具有广泛影响力的革命。根据 OpenAI 的数据，大约 80% 的工作岗位都会受到人工智能的冲击，对劳动力市场产生深远的影响，因此这一数字也引发了人们对房地产市场可能出现动荡的担忧。
其实这种担忧并非第一次出现，早在1589年，英国女王伊丽莎白一世就曾因担忧机械针织机会造成针织工失业而拒绝向发明者授予专利。如今，人们普遍认为正是机械针织机拉开了第一次工业革命的序幕，促进了经济的爆炸性增长和房地产市场的扩张。

当技术发展到同样的生产力水平可以由更少的人完成时，更多的人就会被释放去创造新的机会。在高盛引用麻省理工学院经济学家大卫·奥特尔的一项研究表明，过去 80 年美国超过 85% 的就业增长都是由技术创新所驱动的。

此外，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉表示，人工智能服务提供商正在有意识构建以人为本的创新方法，开发能辅助人们工作的“副驾驶”产品，而非完全取代人类的“自动驾驶”产品，这意味着人工智能将成为生产力的重要推动者。根据预测，至2030年，生产效率的提升将带动全球 GDP 增长 14%。

纵观房地产行业发展历程，技术革新往往会从地理区位、资产需求、产品类型、投资收益以及空间设计这五个维度对房地产市场造成一定的影响。

从长远来看，我们预计人工智能也将从这五个方面对商业地产造成一定的影响。虽然对于人工智能将如何应用于例如医疗健康等一些特定领域，以及这种增长究竟将产生多少实际空间需求还有待观察，但一些影响已经开始显现。

1. 地理区位：人工智能企业和相关投资多围绕成熟的科技市场聚集，未来增长预计将集中在人工智能人才聚集的区域，即科创中心、大学及周边。

2. 资产需求：人工智能发展需要更多优质高效的数据中心、能源系统、通信网络等基础设施的支持。

3. 产品类型：人工智能将推动实现真正意义上的智能建筑，并且未来将和网络通信系统一样成为建筑的标配。此外，人工智能还将提升建筑可持续性表现，助力净零建筑的交付。

4. 投资收益：人工智能可以提升交易的速度，帮助交易双方更全面地了解标的和市场，促进全球范围内的投资；灵活且轻量化的智能基础设施还可以帮助业主和开发商拓展“空间即服务”的商业模式，开辟新的盈利渠道。

5. 空间设计：人工智能将改变空间设计的方式，从用户体验的角度出发提供定制化程度更高的设计方案。
   

来源：仲量联行研究部

仲量联行的研究表明，自2021年初以来，人工智能岗位招聘数量增加了250%，对人工智能人才的需求正在加速增长。从长远来看，企业的空间需求将集中在人工智能人才聚集的区域，即成熟的一级、二级科技中心、创新中心和大学。

训练和使用人工智能需要大量资源和配套基础设施

生成式人工智能依赖于强大的算力和广泛的资源。人工智能的训练和推理需要计算硬件、高速互联网络、供电设施、云基础设施和数据仓库等基础设施的支持，而这些基础设施都需要空间进行安置。此外，人工智能技术应用的不断扩展也将推动电力、冷凝设备以及数据中心需求的上升。GPU和网络交换机的制造商和供应商也将得到发展，带来更多的空间需求。

根据仲量联行《2023年全球数据中心展望》，从2021年到2026年，全球托管数据中心市场规模预计将以11.3%的复合年增长率增长。超大规模市场预计增长速度更快，复合年增长率约为20%。

人工智能基础设施在选址时更看重能源价格和土地成本等因素。具有竞争力的能源价格和相对宽松的能源政策正在推动美国亚特兰大、马来西亚和泰国等较不发达市场开始发展。据观察，除了边缘数据中心为了接近用户而围绕大城市聚集之外，大部分人工智能基础设施在空间分布上较为分散。

人工智能对数据中心的设计也提出了更高的标准要求，需要适应不断变化的硬件需求，包括先进的液冷设备等。据彭博社 2022 年报道，美国互联网公司Meta就暂停了位于丹麦的数据中心建设工作，为的是能重新研究设计专门针对人工智能的新一代数据中心。

如今，早期采用人工智能解决方案的企业已经开始获得回报。英国头部的投资机构——皇家伦敦资产管理公司就在一栋11,600平方米的商业办公大楼中采用了由仲量联行提供的AI赋能虚拟工程平台Hank，成功改善了大楼的暖通空调系统并提高了能源效率，投资回报率达到708%，节约了59%的能源，每年减少碳排放量高达 500 公吨。

仲量联行研究显示，2022年全球人工智能驱动的房地产科技融资总额达到40亿美元，几乎是2021年融资总额的两倍。其中，风险投资（VC）是促进人工智能产品发展的主要驱动力。在所有采用人工智能技术的房地产科技企业中，超过70%的企业背后都有风险投资的支持，其中大约20%的企业处于非常早期的孵化器、天使投资或种子阶段，25%处于风险投资的早期，15%处于风险投资的后期。总体而言，这个生态系统年轻且充满活力，大多数人工智能驱动的房地产科技企业正处于逐渐走向成熟的阶段。

关于人工智能，许多方面仍存在相当大的不确定性，例如人工智能未来的影响力、其能力快速拓展的范围以及与特定行业的融合等。对于房地产投资者、开发商和企业租户而言，掌握人工智能发展的最新动态，从战略的角度去思考如何利用人工智能实现商业目标，并同时兼顾社会责任与道德是至关重要的。

随着对于人工智能的监管系统不断完善，企业也需要与时俱进，尤其应当对以下三类新的法规保持警惕：

• 有关数据质量、知识产权、隐私和数据安全的市场标准和协议
• 减轻社会风险的法规，例如保护劳动力市场免受冲击的措施，或者自动驾驶汽车的安全标准
• 环境法，主要针对因数字经济发展而产生的碳排放

企业和机构在考虑未来前进的方向时，需要考虑几个关键性的问题：人工智能的发展对现有（或新兴）资产类别的投资以及选址会产生怎样的影响？目前需要提前准备和实验哪些现有的或远期的人工智能应用？潜在的商业和社会风险有哪些？

总之，在了解人工智能对业务可能产生影响的基础上，再开展测试工作并制定实施战略，将可以有效帮助企业再利用人工智能的过程中降低未知风险，从而发挥出人工智能的最大潜力。