人工智慧（AI）被視為下一波產業革命核心引擎，但在全面釋放生產力紅利之前，全球經濟可能先迎來一段震盪期。從就業市場結構轉換、企業資本支出壓力，到通膨與需求動能調整，AI的擴散不必然立即帶來成長紅利，反而可能在短期內壓縮企業獲利與家庭消費，對總體經濟形成過渡性壓力。
失業風險預期升溫
近期市場討論焦點集中於「AI是否將快速取代勞動力」。包括Anthropic執行長Dario Amodei在內的多位產業領袖指出，未來數年內入門級白領職缺可能受到顯著衝擊。部分模型推估，美國未來三年可能有3%至6%勞動力面臨職位轉換壓力，長期潛在影響更可能擴大。
若企業在成本與效率壓力下，加速以AI取代重複性工作，短期內薪資成長放緩與消費信心轉弱將成為首波衝擊。不同於過往景氣循環中「需求下滑導致裁員」，AI屬於供給面革命，其影響可能更具結構性。失業者不僅面臨找工作時間拉長，更需重新培養技能，轉向AI難以替代的領域。
企業投資壓力與資本重分配
AI基礎建設成本高昂，從資料中心、GPU運算叢集到能源與冷卻系統，均需大量資本支出。包括NVIDIA、Microsoft與Amazon等科技巨頭，已大幅提高資本開支預算。
然而，大型企業投入並不代表整體經濟同步受惠。中小企業面臨轉型成本壓力，短期內可能壓縮獲利率，甚至延後其他投資計畫。當資本集中流向AI與半導體產業，其它傳統產業可能出現投資空窗期，形成產業分化。
此外，AI投資回收期仍存在不確定性。若企業高估短期效益，資本市場可能出現估值修正壓力，進一步牽動金融市場波動。
通縮壓力與需求調整
AI理論上可大幅降低邊際成本，提升供給效率。但若大量勞動人口收入成長停滯，整體消費動能將減弱。供給增加、需求轉弱，將形成結構性通縮壓力。
這種情境與過往工業革命不同。當年新產業創造大量新職位，吸收被取代勞工。但AI具備跨產業替代特性，涵蓋金融、法律、媒體、客服與程式設計等高技能領域。職缺轉換速度若慢於技術擴散速度，總需求可能短暫失衡。
在貨幣政策層面，若AI壓低通膨，央行可能保有較大寬鬆空間；但若失業率快速上升，政策回應節奏將面臨兩難。
為何未必出現「一夜失業潮」
儘管悲觀預測頻傳，市場亦存在多項緩衝機制。首先，AI全面落地仍受限於能源供應、法規監管與資料安全問題。教育、醫療等高監管產業導入速度相對緩慢。
其次，企業導入新技術往往採漸進式策略。即便技術成熟，組織文化與風險管理考量亦會延緩裁員決策。再者，各國政府可能透過職訓補助、產業轉型基金與社會安全網，降低衝擊幅度。
從歷史經驗觀察，GDP通常在生產力提升初期率先回升，就業市場則需時間調整。AI若屬於「十倍速」創新，其衝擊節奏雖快於過往，但仍可能呈現階段性擴散，而非瞬間崩解。
總體經濟的過渡期考驗
AI革命更可能呈現「先壓後揚」走勢：
短期：失業與薪資成長放緩，消費動能轉弱，企業投資重新分配。
中期：生產力改善逐步反映於企業利潤與GDP數據。
長期：新產業與新職能形成，經濟結構重塑。
關鍵變數在於再培訓速度與政策調適效率。若勞動力能迅速轉向AI協作型職務，例如數據管理、模型監督與創意產業，衝擊將可控；若技能落差擴大，社會不均問題可能升溫。
人工智慧不僅是技術革命，更是經濟結構再分配工程。在生產力紅利全面展開之前，市場勢必經歷一段重新定價與調整期。如何在創新速度與社會穩定之間取得平衡，將成為未來數年的核心課題。
