🌪️前言

回顧過去，你是否曾經懊悔為什麼不早知道?

當我們在 2026 年回望過去幾年的 AI 狂熱時，許多人仍沉浸在「生產力奇蹟」的幻夢中，有些事悄悄在萌芽，一葉可知秋。

這份研究估計了一個最糟的未來，認為如果觸及房貸市場崩潰，股市的跌幅最終將與全球金融危機時期（從高峰到谷底下跌57%）的跌幅不相上下，我們一起來看這份報告如何論述?

🌪️一、AI帶來的生產力

人工智慧在各方面都超出了預期，市場也完全被人工智慧主導。一切看似很完美，但經濟卻出現了問題。

隨著勞動成本的消失，科技巨頭的財富呈現爆炸性成長。與此同時，實質薪資成長卻急劇下滑。儘管GDP及總生產力創下歷史新高，政府認為這是值得炫耀的成就，但白領工人卻因機器取代了工作，被迫從事低薪工作。

M型階級分化得更加明顯，白領中產消失得更加迅速，企業減少使用新人，

企業裡負責決策的高階經理人以及資本家也不容易被取代，因為需要真人的工作減少，新人聘僱減少，缺少歷練更難以培養出合格的高階經理人，使得原本就已經佔據高位的階級更難被取代，貧者越貧、富者越富。

當消費經濟開始出現裂痕時，經濟評論家們開始使用「幽靈GDP 」一詞：指生產力提升，但其利益並未流入大眾消費者口袋，而是集中於資本和算力擁有者手中，導致生產力與實質消費脫鉤。

這一輪技術革命與歷史上任何一次都有本質不同。蒸汽機替代的是人類的體力，電腦提升的是人類的效率，但新技術本身始終依賴人的操作和判斷。AI的到來，挑戰的是人類的智力壟斷——AI模型所儲存的記憶力與推斷能力已超越任何單一人類個體。也就是說，AI所取代的不再只是普通勞動力，而是白領階層的腦力。

🌪️二、需求萎縮的負面螺旋

北達科他州一個GPU集群所產生的產出，相當於之前曼哈頓中城1萬名白領的產出，以人為本的消費經濟（當時佔GDP的70%）萎縮了，貨幣流通速度停滯不前。機器不需要上餐廳，買房，也不貸款及繳帳單。從企業端看，上述的兩個前提形成了一個單向的負面螺旋：「AI能力提升 → 企業需要更少工人 → 白領裁員增加 → 被替代的工人消費減少 → 利潤壓力迫使企業投入更多AI → AI能力再次提升。」

這是一個的無休止的負回饋循環，白領階級的收入及消費能力受到了結構性損害。

🌪️三、企業面臨的挑戰

傳統企業面臨新技術或新模式的挑戰有兩條路: 擁抱改變或抗拒，大部分是抗拒。

過去的歷史裡，抗拒新事物的傳統成功者將被採用新技術/模式，靈活調整的新進者取代，成為新的市場領導者。

例如: 柯達被電子存儲打敗、百視達被線上媒體打敗，Nokia被iphone打敗。但這份報告認為大部分企業將接受AI，加速了取代白領的速度。

傳統許多需要人際關係做潤滑的中間商產業，佔據資訊差，提供資訊便利的產業都將受到巨大衝擊，例如法律、財務顧問，房地產仲介，外送平台。

付款行為也改變了，穩定幣的方便、快速、低成本，將取代傳統支付方式如信用卡。

軟體行業更是首當其衝，大量寫程式代碼的工程師被AI取代，AI畢竟最擅長的就是寫程式。

🌪️四、技術創新的慣例

過去歷史裡，「技術創新會摧毀工作崗位，但隨後又會創造更多工作。」在過去兩個世紀裡都得到了驗證。

這是一個由經濟學家詹姆斯·貝森（James Bessen）著名的研究案例：

在 1970 年代 ATM 出現後，單一分行所需的櫃員人數從平均約 20 人下降到 13 人左右。由於營運成本大幅降低，銀行決定開設更多分行以貼近客戶。分行數量的成長抵消了單一分行櫃員人數的減少。櫃員的工作內容也發生了變化。他們從單純的「數鈔機」轉型為提供財務諮詢、銷售信用卡和貸款產品的「客戶關係經理」。

結果： 從 1980 年到 2010 年，美國銀行櫃員的總就業人數實際上是增加的。

網路帶來的「創造性破壞」，網路確實徹底摧毀了某些傳統產業。旅行社： 被線上訂房（Booking.com, Airbnb）和機票比價網取代。黃頁： 被 Google 搜尋完全取代。實體零售： 面對電商（Amazon, 淘寶）的強大衝擊。但網路也創造了當時人們無法想像的新職業：軟體工程師與數據科學家： 支撐數位經濟的核心。數位行銷與網紅經濟： 改變了廣告與銷售的邏輯。物流與外送產業： 實體零售雖然受挫，但背後的配送需求爆炸成長。

生產力的提升： 雖然舊的職位消失了，但網路顯著提升了整體經濟的效率，讓資源流向更有競爭力的領域。

這兩個案例告訴我們，技術進步通常會改變工作的性質（而非消滅工作）。透過降低價格來增加總需求（讓服務變得更普及）。引發勞動力轉移（從低效率轉向高產值）。

🌪️五、這次不一樣

但這份報告認為：「這次不一樣」。

人工智慧創造了新的就業機會。然而，人工智慧每創造一個新職位，就會使數十個舊職位過時。新職位的薪資僅為舊職位的幾分之一。

並舉了彭博社，2026年10月報導作為例子：

「美國就業市場動盪：職缺降至550萬以下；失業率與職缺比率升至約1.7，為2020年8月以來最高水準 」

Indeed招聘實驗室，2026年11月-12月報導「隨著「生產力提升計畫」的推廣，軟體、金融和顧問業的職缺發布量大幅下降 」

全年招聘率一直低迷，但2026年10月的JOLTS報告提供了一些確鑿的數據。職缺數降至550萬以下，年減15%」。白領職缺大幅減少，而藍領職缺則相對穩定（建築、醫療保健、技工等行業）。

在正常的經濟衰退中，衰退的就自然蘊含復甦的種子。過度建設會導致建築活動放緩，進而導致利率下降，利率下降又促進新建築的建設，庫存過剩會導致庫存減少，進而促進庫存補充，但這次衰退的起因不含週期性因素，而是結構性因素。

美國經濟本質上是一個白領服務型經濟。白領工人佔就業總數的50%，並貢獻了約75%的可自由支配消費支出。人工智慧蠶食了工作與消費能力，消費受到了巨大衝擊。

人工智慧變得更好、更便宜。公司裁員，然後用節省下來的錢購買更多的人工智慧設備，這又使他們能夠裁掉更多員工。失業員工的消費能力下降。面向消費者的公司銷售量減少，為了維持利潤率，不得不加大對人工智慧的投資。

人工智慧變得更好、更便宜，每家公司的人工智慧預算都在成長，而其總營運成本支出卻在減少。失業的白領找不到跟過去同等薪資水平的工作，於是許多人降低了工作強度。從事收入較低的服務業和零工經濟工作，這導致這些領域的勞動供給增加，同時也加劇非技術勞動力的競爭，壓低了這些領域的工資水準。

🌪️六、輸家與贏家

這場變革的贏家是傳統硬體強者如英偉達（NVDA）及台積電與韓國。印度的情況則截然相反，軟體及人工服務是印度傳統強項，受到衝擊最大。

私人信貸是另一個受害者，軟體和技術交易中，許多交易都是對 SaaS 公司的槓桿收購，AI的出現，重構了寫程式的方式，寫程式難度降低，軟體公司的價值降低，因而估值崩跌，原本的交易變得不划算了。

更嚴重的是房貸市場，美國歷史上每一次抵押貸款危機都是由以下三種因素之一造成的：投機過度（向買不起房的人放貸，如 2008 年），利率衝擊（利率上升導致可調利率抵押貸款難以負擔，如 20 世紀 80 年代初），或局部經濟衝擊（單一行業在單一地區崩潰，如 20 世紀 80 年代德克薩斯州的石油危機或密西根州 2009 年）。

2008年的貸款從一開始就是壞帳，但這次不一樣，原本的優質貸款變成壞帳。

兩個金融因素加速了實體經濟的衰退，抵押貸款擔憂、私人信貸動盪，這些因素相互強化。

傳統金融工具將失效，因為這場危機不是由金融驅動，不會改變AI取代人類工作這樣一個事實。(請注意這是Citrini Research 香櫞研究這家公司的觀點，不是我的觀點)

Citrini Research 香櫞研究認為如果觸及房貸市場崩潰，股市的跌幅最終將與全球金融危機時期（從高峰到谷底下跌57%）的跌幅不相上下。

🌪️七、平衡報導

這篇研究有以下幾個部分採用極端設定：

(1)高估AI能力

AI的擴張並非無人世界，它會推高數據中心、電力、網絡、資訊安全、治理與整合的需求，相關工作仍由人承擔，並非完全「無消費」，問題在於AI對人力取代程度高低，不需要無上限的害怕AI，以目前狀況來說AI幻覺問題仍舊無法解決，資訊求證與商業決策仍需要人類進行，因此取代的多屬於幕僚型的工作，決策者的作用仍然無法取代。

也過度高估AI在傳統行業的應用，目前受AI衝擊最大的主要體現在軟體業，這一塊本來是高成長，突如其來的變革在當紅產業裡出現，所帶來的衝擊容易被看見。

這篇分析假定了通用智能(AGI)的即將出現，所謂AGI（Artificial General Intelligence, AGI）是指具備像人類一樣理解、學習與應用知識能力，並能執行任何智力任務的 AI 系統。不同於現今僅專精於特定領域的弱人工智慧（ANI），AGI 具有強大的通用性與跨領域推理能力，被視為 AI 發展的終極目標，部分專家預測可能在 2030 年至 2035 年間實現。但有另一派認為還很早。

(2)低估人性僵固性

但這份報告認為大部分企業將接受AI，加速了取代白領的速度。

而不是新創企業成長茁壯，聘僱了具有AI技能的勞工。這與過去歷史經驗背離，通常人類思維的僵固性，不願意接受新事物，導致新進者採用新技術新商業模式打敗原有的領導者，促成產業升級迭代。

(3)低估感情需求

低估人類對社群與實體行銷的依賴與需要，有衝擊，但不會完全消失。最明顯案例就是電商與傳統線下零售的競爭，

電商的存在搶奪傳統線下零售的市場，量販店的消亡過程很漫長，已經網路革命20年了，線下零售依舊存在，但是成長性不再，並且加速整併及轉型。

🌪️八、總結

這篇報告確實看到一些現象苗頭，但除了高估短期趨勢，也放大了影響程度，大致上就是把影響因素放大，再把一切朝最糟方向發展來思考，但對於警示AI帶來的副作用，則是有很重要的提醒。

對於個人而言， 雖然「總就業人數」可能增加，但這對個體來說往往是痛苦的。一個原本在分行數錢的櫃員，可能無法輕易轉型為理財顧問；一個賣黃頁廣告的業務，也未必能立刻學會數位行銷。

對於企業而言，

組織進一步扁平化，因為工具進步，創業更容易，也產生新的機會進而衍生許多原生AI新創公司。

對社會而言，

M型化則更加劇，貧富差距拉大，所謂M型化是中間層往高低兩端走，大多數是往低端走，分野則是願意順應時代變化，學習AI相關技能者往上走，

往上走的過程是痛苦與挑戰，但從蛋殼內部打破是新生，從彈殼外部打破叫毀滅，AI 這種技術革命與過去一樣，時代變革往往是順者昌，逆者亡。

參考連結：

https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

AI 輔助創作程度聲明: Level 2

標準:

Level 0 (無 AI)： 全由人類構思並撰寫。

Level 1 (基礎校對)： AI 僅用於檢查拼字、文法、標點（如 Grammarly）。

Level 2 (結構建議)： 人類撰寫初稿，AI 提供潤飾、重組段落或改變語氣的建議。

Level 3 (共同創作)： 人類給予詳細大綱或部分段落，AI 根據提示生成特定章節，人類進行大量修改。

Level 4 (AI 主導，人類編修)： AI 生成全文，人類僅負責事實查核、微調修辭與最終確認。

Level 5 (全自動生成)： AI 自動生成、發布，人類完全未參與。

END