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华尔街预警:AI带来的“创造性破坏”或将颠覆整家企业

环球市场播报

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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。”

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