AI 巨額投資前景兩極 產業變革與就業衝擊引關注

人工智慧（AI）正以驚人速度在全球各地掀起投資狂潮，預計未來數年將投入數兆美元。然而，儘管科技巨頭對其發展潛力描繪了宏大願景，經濟學家卻對這股巨額資本投入能否帶來相應的生產力效益，以及對就業市場的潛在衝擊提出質疑。

根據普華永道（PwC）的預估，到 2050 年，全球用於資料中心的累積支出可能突破 30 兆美元。其中，AI 新創公司 Anthropic 在其首次公開募股說明書中指出，未來幾年計畫投入 5,180 億美元，這筆金額高達其 2025 年預估營收的百倍以上。貝恩策略顧問公司（Bain & Company）的研究更示警，美國如 Google、亞馬遜（Amazon）和微軟（Microsoft）等大型雲端服務供應商（即超大規模資料中心業者），以及其他 AI 競賽的參與者，未來五年需新增至少 4.2 兆美元的營收，才能支撐龐大的 AI 基礎設施建置。整體而言，美國從 2025 年到 2032 年的 AI 投資預計將達到約 9 兆美元。

然而，這些天文數字般的投資引發了效益質疑。經濟學家指出，目前仍缺乏證據證明 AI 能帶來普遍且大幅度的生產力提升（指單位時間內產出增加），以及足以支撐目前高估值和鉅額支出的未來獲利。摩根大通（JP Morgan）8 月在一份報告中提到，美國廣泛的生產力增長仍難以捉摸，這讓 AI 相關企業的估值永續性面臨考驗。該銀行估計，AI 晶片龍頭輝達（Nvidia）的估值，需要美國未來十年每年生產力提升 3% 至 5% 才能合理化，遠高於美國國會預算辦公室（US Congressional Budget Office）預期的 1.75%。歷史經驗顯示，過去科技驅動的榮景往往在基礎設施建置無法帶來足夠回報時告終。

儘管如此，科技界對 AI 的未來仍充滿期待。Anthropic 執行長達里奧·阿莫代（Dario Amodei）曾形容 AI 的未來可能「美妙非凡」。OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）也表示，隨著 AI 模型透過遞迴式自我改進（指 AI 模型能自主學習並不斷提升自身能力）持續進化，「新的奇蹟將不斷湧現」。Google DeepMind 策略長 Jasjeet Sekhon 更將遞迴式自我改進視為 AI 投資論點的關鍵部分。然而，劍橋大學經濟學家黛安·科伊爾（Diane Coyle）提醒，過去革命性技術的生產力效益通常需要 10 到 50 年才能充分顯現。

除了經濟效益的問號，AI 對社會結構和就業市場的潛在衝擊也備受關注。達里奧·阿莫代去年曾預測，AI 可能在五年內取代一半的入門級白領工作。美國和英國的最新研究顯示，在容易受到 AI 影響的白領職位中，早期職業生涯的招聘速度已經放緩。史丹佛大學（Stanford University）的研究發現，22 至 25 歲的年輕人在 AI 相關產業的就業率，比在 AI 較無關的產業低了 19%。