「瓶頸經濟學」和「AI 擴散」之間存在著非常緊密且關鍵的雙向關係：
* AI 是用來「解決」舊瓶頸的主要工具。
* AI 的快速擴散，本身正在「製造」全新的、嚴重的瓶頸。
以下我們來詳細拆解這兩層關係：
- AI 作為「瓶頸的解決方案」
「瓶頸經濟學」的核心問題是供給側的效率不彰（勞動力不足、物流混亂、生產力低下）。而 AI 擴散，尤其是生成式 AI 的普及，被視為解決這些供給側問題的強大解方：
* 解決勞動力瓶頸：
* 在面臨少子化、高齡化和勞動力短缺（例如卡車司機、倉儲工人、客服人員）的國家，AI 自動化和智慧機器人可以直接填補這些人力缺口。
* AI 也可以作為「輔助工具」（Copilot），大幅提高現有員工（如軟體工程師、設計師、分析師）的生產力，讓一個人能做原本三個的工作。
* 疏通供應鏈瓶頸：
* AI 擅長處理複雜的物流和庫存管理。它能更精準地預測需求、規劃最佳運輸路線、自動化倉儲調度，從而緩解港口壅塞和庫存錯配的問題。
* 提升總體生產力（TFP）：
* 從宏觀經濟來看，AI 被期望能像過去的電力或網路一樣，全面提升「總要素生產力」（Total Factor Productivity）。這意味著用同樣的投入（人力、資本）能有更多的產出，這正是「瓶頸經濟學」所缺少的。
簡言之：AI 的擴散，是應對「瓶頸經濟學」挑戰的主要策略。 它透過自動化和優化，從根本上擴張了經濟體的供給能力。
- AI 擴散「製造出新的瓶頸」
然而，事情還有另一面。AI 技術（特別是大型語言模型 LLM）本身正以前所未有的速度在擴散，這股巨大的新需求，反過來創造了當今全球經濟中最嚴重的新瓶頸。
這形成了一個「瓶頸的轉移」：
* 舊瓶頸： 勞動力、港口、物流。
* 新瓶頸： 算力、電力、人才。
具體來說：
* GPU / AI 晶片瓶頸（最關鍵）：
* 訓練和運行 AI 模型需要消耗巨量的「算力」，這幾乎完全依賴於NVIDIA（輝達）等公司生產的高階 GPU。
* 目前，全球對 AI 晶片的需求遠遠超過供給。這就是一個完美的「瓶頸經濟學」案例：AI 產業的發展速度，不是由需求決定，而是由「NVIDIA 能生產多少晶片」這個瓶頸決定的。
* 電力瓶頸：
* AI 資料中心是極度耗電的「吃電巨獸」。
* AI 的擴散導致全球用電需求激增，許多地區的現有電網和發電能力（特別是綠電）已無法負荷。電力供給，正在成為限制 AI 發展的新瓶頸。
* AI 人才瓶頸：
* 雖然 AI 能取代某些工作，但要開發、部署和維護 AI 系統，需要大量頂尖的 AI 工程師和資料科學家。
* 全球範圍內，這類高階人才的供給，遠遠跟不上 AI 擴散所需的需求。
總結
「瓶頸經濟學」和「AI 擴散」的關係是動態演變的：
* 一開始（疫後時期），經濟體面臨傳統的勞動力和供應鏈瓶頸。
* 企業開始導入 AI 作為解決方案，以提高效率、突破這些瓶頸。
* 但 AI 本身的擴散速度太快，導致需求轉移並集中到新的領域，創造出了以 GPU 晶片和電力為核心的全新瓶頸。
因此，我們可以說，全球經濟正從「後疫情的瓶頸」階段，進入「AI 驅動的瓶頸」階段。
