来源：环球市场播报

　　近期股市蔓延着一种新的担忧：

　　受冲击的将不只是员工岗位，而是整家企业、整个商业模式都可能被淘汰。尽管多数经济学家认为，AI 引发就业末日的说法过于夸张，但历史上重大技术突破后，都曾发生过颠覆性的格局巨变。

　　上世纪 90 年代的信息技术革命大幅提升了生产率，推动美国经济高速增长数年。

　　但它也让大批公司乃至整个行业变得近乎多余 —— 旅行社、股票经纪、分类广告与报纸、录像带租赁店等纷纷衰落。

　　经济学家预计，人工智能将提升生产率，这是长期拉动经济增长的关键。

　　但投资者愈发担心，在转型过程中，资本市场与劳动力市场可能遭受冲击 ——尤其是 AI 的颠覆范围，可能比互联网浪潮更广。

　　“这次的影响会更大吗？是的。” 弗吉尼亚大学 AI 专家安东・科林克表示，影响幅度可能达到10 倍。

　　“与 90 年代的关键区别在于，互联网只颠覆了信息分发，” 科林克说，“而 AI 正在大范围颠覆认知生产，这是一个大得多的经济领域。”

　　终极前景

　　诚然，这一切都还处于早期猜测阶段。AI 技术仍在快速迭代，大部分尚未经过充分验证，其最终目标是提升劳动者效率。

　　生产率本质上衡量的是劳动者借助现有工具能创造多少产出，

　　因此互联网、AI 这类重大新工具出现时，生产率通常会大幅跃升。

　　2025 年第四季度的数据将于周四晚些时候公布。

　　经济学家通常不会过度解读单季度数据，因为数值波动较大。但整体趋势正在上行：疫情期间大幅波动后，2023 年初以来生产率平均增速达到2.6%，是 2019 年之前十年平均水平的两倍多。

　　关于这一提速有多少来自 AI，业内争论激烈。

　　但即便认为 AI 尚未做出重大贡献的分析师，也普遍预计它很快就会发挥作用。

　　更高的生产率带来效率提升，能让企业与员工同时增加收入，且不会引发通胀。

　　历史上，经济总会适应重大技术突破 —— 催生此前无法想象的新行业、新职业，生活水平也随之提高。

　　“这是必经之路”

　　这是长期视角 —— 它抹平了路上的诸多颠簸。

　　“某个行业出现繁荣与萧条是正常的，” 诺贝尔经济学奖得主、麻省理工学院经济学家西蒙・约翰逊说，

　　“甚至可以说，这是必经之路。”但他表示，企业倒闭可能引发更广泛的风险，尤其是负债较高的企业破产时。“我们不希望风险传染到信贷领域，更绝对不能波及银行体系。”

　　截至目前，在美国资本市场，所谓的 **“AI 恐慌交易”** 影响还十分有限。

　　自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来，标普 500 指数已上涨约三分之二。

　　涨幅很大一部分来自 Meta、英伟达等 AI 巨头及其产业链公司，若技术进展不及预期，这类公司将面临一类风险。

　　但近期市场震荡背后，是另一类完全不同的风险：

　　AI 真的实现了承诺的生产率飞跃，甚至超出预期。一家名为 Citrini 的机构在研报中提出这一观点，曾导致标普 500 在上周初短暂跳水。

　　Citrini 描绘的 AI 引发大规模白领裁员的场景，基本是科幻设定，时间设在 2028 年。

　　目前美国失业率处于历史低位，尚无任何类似迹象。

　　尽管如此，哥伦比亚商学院的丹尼尔・基姆研究 AI 等自动化技术如何改变企业内部权力平衡后，

　　已经看到转变信号。基于财报电话会议与年报的措辞分析发现，管理层更倾向于将员工视为成本，劳资权力天平正在向资方倾斜。

　　基姆指出，即便企业尚未裁员或降薪，也已开始削减医保、远程办公、免费零食等福利。

　　“在动手削减薪资之前，企业会先拿这些附加福利开刀。”

　　“资本主义的本质”

　　当技术让企业能用更少的人做更多事，从而削减人力成本时，

　　对利润和股东而言通常是利好。

　　以推特创始人杰克・多尔西旗下的金融科技公司 Block 为例：

　　2 月 26 日，该公司宣布裁掉近半数员工，押注 AI 提升效率。消息公布后，其股价上涨超 15%。

　　但上周也出现了一个反面案例，说明生产率提升对投资者也可能是利空 —— 主角是老牌科技巨头 IBM。

　　初创公司 Anthropic 宣布，其 AI 工具能完成过去需要 “大批顾问” 才能做的工作：现代化改造运行在 IBM 主机上的老旧编程语言 COBOL。消息一出，IBM 股价创下 25 年来最大单日跌幅，随后才收复大部分失地。

　　过往的技术浪潮中，柯达、百视达等家喻户晓的企业纷纷被时代淘汰。

　　这正是经济学家约瑟夫・熊彼特所说的 **“创造性破坏”**—— 破坏带来进步。

　　美国里士满联邦储备银行行长汤姆・巴尔金上周被问及，美联储是否应干预 AI 对企业和劳动力市场的冲击时，引用了这一说法。

　　“这种事在美国已经发生了几百年，” 他说，“这是资本主义本质的一部分。”

　　但对于面临短期风险的行业、投资者与员工而言，这句话未必能带来安慰。

　　弗吉尼亚大学的科林克列出了可能受冲击的领域：后台服务、内容生产、客服、法律与金融分析、编程等。

　　“最终，任何竞争优势依赖于 AI 可复制的人类专业知识的公司，都将被颠覆。” 他说，

　　“转型期可能出现资产搁浅、债务积压，以及市场大幅回调的风险。”