摩根大通：AI 不是搶飯碗，是產能倍增器，需求擴張才是就業關鍵

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Morgan Stanley 指出 AI 的擴散速度雖遠超歷史技術革命，但勞動力市場仍展現異乎尋常的穩定性，AI 目前更像增量器而非替代者。（前情提要：誰說 AI 幣是 FET？真正的機器經濟，贏家竟只有 USDC）（背景補充：大摩：關稅戰恐使 TSMC 等科技股爆跌 20%，建議先獲利出場） Morgan Stanley 首席經濟學家 Seth B. Carpenter 的最新研究，替當前籠罩 AI 議題的集體焦慮打了一劑清醒針。他將人工智慧定位為繼機械化、電氣化、大規模生產、自動化與 IT 革命之後的第六波重大創新浪潮，並點出一個核心矛盾：AI 的擴散速度遠超歷史上任何一次技術革命，但全球主要經濟體的勞動力市場指標，卻呈現出「異乎尋常的穩定性」。從就業成長、失業率到職缺與離職率，這些核心資料在 AI 高暴露產業與低暴露產業之間，並未出現系統性分化。Carpenter 在研究中主張，目前的證據更支援「AI 是增量器而非替代者」的論點。回顧工業革命以來的歷次技術躍進，每一波都伴隨著「機器取代人類」的深切憂慮。19 世紀初的盧德分子砸毀織布機，20 世紀 60 年代對自動化的恐懼，以及 90 年代網路泡沫初期對白領職位消失的擔憂，最終都被歷史證明是過度反應。 Carpenter 在報告中強調，這些技術確實取代了部分特定任務與職位，但更普遍的影響是重塑了工作的組成，而非讓工作本身消失。機械化讓農業勞動力轉入工廠，電氣化催生出龐大服務業，IT 革命則孕育了程式設計師、資料分析師等全新職業。每一次技術躍遷後，勞動力需求總量非但沒有萎縮，反而在更廣闊的產業基礎上持續擴張。他在報告中指出，一個常被忽略的認知偏差在於：許多人將 AI 理解為「用更少的人完成同樣的產出」，但同樣的機制也意味著「同樣數量的人可以創造出多得多的產出」。兩種表述在數學上等價，但 Morgan Stanley 傾向於認為後者更可能成為現實。這背後是生產力提升帶動的總需求擴張效應——當商品與服務的成本下滑，消費者實際購買力上升，進而催生新需求，反過來拉動就業。就現有資料而言，Carpenter 認為有理由保持謹慎樂觀。在勞動市場層面，就業成長、失業率、職缺與離職率等指標，均未在 AI 高暴露產業與低暴露產業之間出現系統性分化。青年失業率上升常被引用為 AI 衝擊就業的佐證，但若將美國整體招募放緩的週期性因素排除，青年失業率的超額上升幅度僅略高於歷史週期規律所預示的水準，並不構成結構性異常。在生產力層面，AI 的效應已開始浮現於資料之中。高 AI 暴露產業的勞動生產力成長速度更快，但核心關鍵在於：這一成長主要源自產出的加速擴張，而非工時壓縮或人員削減。這個區分至關重要——它表明 AI 目前更多扮演「增量器」而非「替代者」的角色。企業正在藉助 AI 工具提升現有員工的生產效率，而非直接裁員。儘管早期資料令人寬慰，Carpenter 明確指出未來走勢仍高度不確定。與歷史上歷次技術革命歷經數十年緩慢鋪開不同，AI 的採用速度大幅壓縮了調整週期——這是此輪創新浪潮最顯著的結構性差異。他提出一個需高度戒備的情景：若企業在短期內迅速兌現 AI 帶來的生產力收益，且這一效應廣泛蔓延至整體經濟，失業率可能出現類似衰退的跳升——至少在勞動力市場完成出清之前如此。這種「速凍式」調整，將對社會穩定與分配公平構成嚴峻挑戰。不過，Carpenter 同時列舉了多重緩衝機制：生產率帶動的收入成長將支撐總需求；財富效應上升將維繫消費；企業內部將湧現新任務與新角色，吸納被取代的勞動力；就業的週期性放緩

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發佈：2026-04-28 06:49:49

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