摩根大通：AI 不是抢饭碗，是产能倍增器，需求扩张才是就业关键

摩根士丹利指出 AI 的擴散速度雖远超歷史技術革命，但勞动力市场仍展现異乎尋常的穩定性，AI 目前更像增量器而非替代者。
（前情提要：誰说 AI 币是 FET？真正的机器经濟，贏家竟只有 USDC）
（背景補充：大摩：关稅戰恐使臺積电等科技股爆跌20%，建议先獲利出场）

摩根士丹利首席经濟学家 Seth B… Carpenter 的最新研究，替当前籠罩 AI 议題的集體焦慮打了一劑清醒針。他將人工智慧定位为继机械化、电气化、大規模生产、自动化与 IT 革命之后的第六波重大創新浪潮，並点出一个核心矛盾：AI 的擴散速度远超歷史上任何一次技術革命，但全球主要经濟體的勞动力市场指標，卻呈现出「異乎尋常的穩定性」。

从就业成长、失业率到職缺与离職率，这些核心资料在 AI 高暴露产业与低暴露产业之间，並未出现系统性分化。Carpenter 在研究中主張，目前的证據更支援「AI 是增量器而非替代者」的論点。

歷史镜鑑：每一次科技恐慌都走向了相反結局

回顾工业革命以来的歷次技術躍进，每一波都伴随著「机器取代人類」的深切憂慮。19 世紀初的盧德分子砸毀织布机，20 世紀 60 年代对自动化的恐懼，以及 90 年代網路泡沫初期对白领職位消失的擔憂，最終都被歷史证明是过度反应。

結構性啟示：技術躍迁重塑工作，而非消滅工作

Carpenter 在报告中強调，这些技術確实取代了部分特定任務与職位，但更普遍的影響是重塑了工作的組成，而非让工作本身消失。机械化让農业勞动力转入工廠，电气化催生出龐大服務业，IT 革命則孕育了程式设计師、资料分析師等全新職业。每一次技術躍迁后，勞动力需求總量非但沒有萎縮，反而在更廣闊的产业基礎上持续擴張。

他在报告中指出，一个常被忽略的认知偏差在於：許多人將 AI 理解为「用更少的人完成同樣的产出」，但同樣的机制也意味著「同樣數量的人可以創造出多得多的产出」。两種表述在數学上等价，但大摩傾向於认为后者更可能成为现实。这背后是生产力提升帶动的總需求擴張效应——当商品与服務的成本下滑，消费者实际購买力上升，进而催生新需求，反过来拉动就业。

资料实证：生产力提升由产出帶动，而非裁員

就现有资料而言，Carpenter 认为有理由保持謹慎樂觀。在勞动市场層面，就业成长、失业率、職缺与离職率等指標，均未在 AI 高暴露产业与低暴露产业之间出现系统性分化。青年失业率上升常被引用为 AI 衝擊就业的佐证，但若將美国整體招募放緩的週期性因素排除，青年失业率的超額上升幅度僅略高於歷史週期規律所预示的水準，並不構成結構性異常。

产出擴張先行：AI 在增加产能，不在削減人头

在生产力層面，AI 的效应已开始浮现於资料之中。高 AI 暴露产业的勞动生产力成长速度更快，但核心关鍵在於：这一成长主要源自产出的加速擴張，而非工时壓縮或人員削減。这个区分至关重要——它表明 AI 目前更多扮演「增量器」而非「替代者」的角色。企业正在藉助 AI 工具提升现有員工的生产效率，而非直接裁員。

核心风险：擴散速度壓縮了调整視窗

儘管早期资料令人寬慰，Carpenter 明確指出未来走勢仍高度不確定。与歷史上歷次技術革命歷经數十年緩慢鋪开不同，AI 的採用速度大幅壓縮了调整週期——这是此輪創新浪潮最顯著的結構性差異。

他提出一个需高度戒備的情景：若企业在短期內迅速兌现 AI 帶来的生产力收益，且这一效应廣泛蔓延至整體经濟，失业率可能出现類似衰退的跳升——至少在勞动力市场完成出清之前如此。这種「速凍式」调整，將对社会穩定与分配公平構成嚴峻挑戰。

緩衝机制盤点：六道防線能否接住衝擊？

不过，Carpenter 同时列舉了多重緩衝机制：生产率帶动的收入成长將支撐總需求；财富效应上升將維繫消费；企业內部將湧现新任務与新角色，吸納被取代的勞动力；就业的週期性放緩及其帶来的通縮壓力，將觸发货币政策寬鬆；若货币政策空间耗盡，还有财政政策的「自动穩定器」（如失业救濟金、累进所得稅）与「相机抉擇式财政工具」（discretionary fiscal tools）可以动用，協助平滑景气週期。他主張，上述緩衝机制的存在，將使 AI 帶动的失业衝擊「更小、更短暫、更可控」。

基礎设施瓶頸：超3兆美元资本开支尚未落实

Carpenter 同时指出，AI 的实际擴散速度也將受到实體基礎设施建设进度的制约。大摩策略師先前预估，2025 年至 2028 年间，资料中心及相关基礎设施的资本开支總規模將突破 3 兆美元，但目前已到位的资金僅约四分之一。

硬體瓶頸決定滲透速度：晶片、电網、光纖都是限速器

这意味著 AI 对生产力与就业市场的最大衝擊，在很大程度上仍屬「未来式」。基礎设施的建设步调，將直接左右 AI 能力滲透实體经濟的速度，进而影響就业市场调整的时间視窗。从晶片製造到资料中心建设，从电網升級到光纖鋪设，这些实體瓶頸正成为 AI 落地的「限速器」。

政策因应：左右衝擊深度的关鍵變數

Carpenter 在报告中強调，AI 对就业市场的衝擊深度与持续时间，將在很大程度上取決於政策应对能力。歷史上，科技革命帶来的调适陣痛，往往透过教育體系改革、社会保障網路完善与勞动市场彈性化来緩解。目前各国政府面臨的核心挑戰在於：能否在 AI 加速滲透之前，建立起足夠有效的再培訓體系与社会安全網？

从全球視角来看，不同经濟體的政策工具箱差異顯著。北歐国家擁有強大的工会談判机制与積極的勞动力市场政策，可能更容易实现「創造性破壞」的平穩过渡；而勞动力市场保護不足、社会保障體系薄弱的经濟體，則可能面臨更大的社会摩擦。

Carpenter 總結道，大摩將持续追蹤 AI 擴散速度、勞动市场演變及政策因应动向。「歷史表明，生产力最終会勝出，但社会中並非每个人都能平等分享紅利。早期证據令人鼓舞，但故事仍在书寫之中。」对投资者而言，这意味著需要密切关注 AI 产业链各環節的资本开支步调、企业層面的採用率變化，以及各国政策对勞动力市场的介入力度——这些因素將共同決定 AI 革命的最終经濟走向。