如何看待楼市的“K型分化”?
创始人
2026-06-17 07:07:15
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来源:李宇嘉地产笔记

本文作者:广东省住房政策研究中心首席研究员 李宇嘉

近期有关分化的讨论(比如“K型”)比较多,延伸至地产:

一边是“豪宅火爆”,AI和半导体创富、相关上市公司高管减持后,被称为“科技新贵”的一批技术总监和产品经理,冲入顶豪售楼处,造就了单价动辄千万、数千万的豪宅热销。

另一边,大众市场却是“低总价、低单价”绝对主导,普通项目苦苦支撑,去化率低位徘徊。

从源头上来讲,近期国务院发展研究中心卓贤部长在《财经》杂志发表的《AI,就业与社保》一文,可能有些启示:

简单讲,AI浪潮的三个“脱钩”:

一是,就业与投资脱钩。科技巨头几千亿砸算力,岗位却在减少,甚至一些企业为回笼资金,削减现有岗位;

二是,技术进步与人力资本提升脱钩。人力资本提升赶不上技术进步,AI把初级工作全干了,年轻人陷入“岗位荒”。

三是,工资与生产率提升的脱钩。岗位“AI化”、个人成长赶不上技术,导致“程序员送外卖”的现象。

甚至,有观点称九成企业率先将AI用于降本增效,也就是减少岗位、优化经营杠杆,而不是去扩产能。

这就可以解释,AI时代下企业形态从“公司+雇员”变成“平台+创客”,灵活就业就增加了。

近期,首都经济贸易大学和中国就业促进会联合发起成立的“中国新就业形态研究中心”发布了《2025中国蓝领群体就业研究报告》,这份报告中披露了中国灵活就业人员的数据:

——2021年突破2亿人后,近两年以每年4000万人的速度增长,其中2024年增至2.4亿人,2025年达到2.8亿人,预计今年将进一步增加到3.2亿人,占城镇就业超过40%。

过去房地产高速发展,尽管出了很多问题,但得益于其产业链长的先天优势,地产行业链接了家庭生活、上下游繁荣、城市化进程,广谱化地从房子的生产端传导到城市和社会的消费端。在房子回归居住属性,推进城市更新的新时期,房子创造场景的功能更凸显了。

但是,AI驱动全社会自动化,创造超级个体的同时,导致“灵活就业”增加,甚至把一些线下的场景替代了。而且,AI算力、数据、人才等核心要素,高度密集于北京、上海、杭州、深圳等有先发基础的一二线热点城市,高收入行业和岗位,也集中在这些城市。

数据来源:猎聘大数据

这就不奇怪,近期豪宅盘火爆的,也就是这几个城市。

比如,杭州“豪宅六小龙”,建发栖湖云庄、滨江望天际、中海万潮玖序、中海海潮玖序、滨江奥映世纪轩、滨杭传麒府;比如,深圳4-5月销售TOP排名前面的深圳湾沄玺、海晏府、观潮府。

相比上一代移动互联网,这一轮硬科技(如大模型、高端机器人、智能硬件)的造富被极致压缩,从过去的20年缩至3-5年,这种“知识造富”和“认知造富”使财富积累远超常人。

数据来源:普睿数智城市机构调研

在争相扩大投资的过程中,其中的泡沫一直甚嚣尘上,就像当年互联网泡沫破灭一样。因此,部分投资人、中高管争相套现。近期,A股市场上有389家公司大股东集中减持套现高达1188亿元,与豪宅市场的火热高度吻合,甚至部分套现额度超过了企业的利润。

同时,今年前5个月,豪宅成交开始放缓,重点30城总价1000万元以上新房成交套数降至13986套,同比下降19%,大于整体新房成交套数下滑幅度。另外,日光的网红盘也只是个别、百余套的推盘,而豪宅整体去化率已趋于理性。更重要的是,后续的供应还在路上。

比如,深圳的中海·安缇(152套)、万星林花园(763套)以及刚拍出的两个地王项目深圳湾科技园(深圳单价地王)和前海桂湾地块(前海地王)。以上半年高端宅地供应建筑面积算,广州、上海、成都、杭州分别有71.6万㎡、37.7万㎡、35.8万㎡和34.9万㎡在路上。

本质上,超千万的豪宅盘,就是小众产品,更多是少数人的资产配置,并与部分地方政府“稳定土地财政”的诉求契合。本质上,它与当前住房回归居住属性、存量时代、改善型需求崛起等,没有太大关系,与我们讲的“楼市稳定”的内核关联度也不太大。

如果说影响,那就是对周边二手豪宅的冲击,以杭州为例,楼市六小龙的影响很大:

绿城桃花源:作为去年的标杆,2025年全年二手房成交超70套;但在2026年前5个月,仅成交28套,成交频率明显降低。

九溪玫瑰园:2025年全年成交14套,2026年同期仅成交5套。

武林壹号:以往年成交量在11-13套之间,而2026年上半年仅卖出3套,去化速度大大放缓。

注意的是,AI的高热度以及引发的企业岗位变化、就业模式变化、收入差距等方面需要引起重视。

关键是,AI从研发、投资到应用,贯彻新质生产力的逻辑,除了促进企业降本增效,更重要的是,夯实算力/电力/通信底座,从大语言模型生成式的AI1.0阶段,转入到2.0的系统集成阶段,即从赶超计算能力、比拼算力的阶段,迈入到找到商业场景扩散,赋能千行百业。

AI技术的扩散,借助轻量化、开源式、足够好用且低成本的基础设施定位,与我国强大的供应链集群优势,制造业护城河优势结合,最终要实现物理可视,比如绿色能源、地下管廊等基建,以及新消费、新产业、新场景中大量应用,进入普通人生活、中小企业当中。

下沉到各类制造业、物流和民生场景。

这样,就把劳动者从繁琐流程中解放出来,转到服务行业。未来,养老托育、健康护理、文旅餐饮等生活服务业,研发设计、金融科技和数字服务等生产服务业就业需求非常大。

同时,未来的工作形态不再是“人vs机器”的零和博弈,而是“人+机器”的互补协作共同体。AI擅长处理重复性、数据密集型任务,而人类则专注于高情感交互、高创意整合和高复杂沟通的场景。做好再教育,掌握和利用AI,从“替代焦虑”走向“协同增值”。

这是善用技术,也是修复经济基本面的微观基础——就业、收入、消费和预期,夯实楼市的底层逻辑。

本质上来讲,在楼市大幅度回调了5年(2021年下半年到现在),体量已降至十几年前、甚至二十年前的水平的情况下,经济基本面对当前楼市的影响,远大于楼市对经济基本面的影响。最显著的问题,就是楼市需求端的结构性失衡,这本质上是经济基本面的映射。

数据来源:深圳贝壳研究院

上图关于深圳二手房市场“低总价主导、中间段供求失衡(挂牌大于销售)”,本质上就是就业、收入和预期在楼市的映射。当前,不管是在豪宅市场“任性扫货”,还是就业市场横冲直撞,AI的影响就是经济基本面左右楼市的彰显。因此,掰正AI和回归基本面是稳楼市的关键。

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