AI狂潮下全民發大財？為什麼公司用AI省人力、提高效率，卻不一定賺錢？

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圖片來源：達志影像

摘要

「AI不只愈來愈發達，還愈來愈便宜，企業成本下降、獲利自然提升」這樣的邏輯為何跟現實不一樣？

貝萊德去年底發布了2026市場展望報告，講了一個講了一個很有意思的框架。

他們說，長期來看，美國經濟增長其實一直卡在一個天花板附近，關鍵不是短期景氣，而是人均GDP的長期趨勢大概就那樣。但AI有機會讓美國經濟增長突破長期2%趨勢，甚至讓科技建設的速度與規模超過以往所有科技革命。

外部甚至估計到2030年，全球企業在AI相關的資本支出可能介於5兆到8兆美元之間。

現代人用AI主要是為了提升效率，那企業成本應該會下降，EPS應該會上升，股市長期就該受惠。再加上現在科技巨頭內卷拚算力，算力愈來愈便宜、模型愈來愈便宜，一般公司可以用到更便宜的AI、便宜的機器人，還可以用AI取代員工，照理說這是企業獲利的大補丸，股價也會噴上天。

你聽到這裡，很自然的反應是，那不是很好嗎？

但這就是市場最常見、也最容易讓投資人掉入的陷阱。

關鍵只有一句話：算力變便宜，不等於企業的AI總成本會下降；效率提升，也不保證股東能拿到那份效率的紅利。

我從幾個角度講。

成本下滑愈多，需求增加愈多

首先，單位成本下降，總支出常常反而上升，這是經濟學裡的常見現象。

當某個資源變便宜、變好用，你不會省著用，你會用更多、用到更深、用到更多流程，這叫做反彈效應，意思是：效率提升降低了使用成本，需求會被刺激出來，最後總消耗未必下降。

用電力、網路、雲端的例子來說，雖然電器越做愈省電、工廠愈來愈有效率，但總用電量並沒有下降。

美國2022年用電量大約4.07兆度電，是1950年的14倍；1950年到2022年之間，用電量幾乎年年增加。

這就是「單位更省」但「總量更大」的現象。

更近一點看，美國用電在近年再次走高，並預期2025、2026會續增、創新高，背後因素之一就是資料中心與新負載。

網路也是。當頻寬越來愈便宜、傳輸愈來愈有效率，結果不是大家變省流量，而是影片畫質更高、串流更多、雲端服務更多。2023年全球行動寬頻流量首次達到1ZB，1zb就是十億TB，就是1兆GB，而固定寬頻流量2024年估計達到6ZB。

雲端也一樣。雲端算力確實愈來愈便宜、門檻愈來愈低，但全球花在雲端的錢並沒有下降，反而一直上去。

全球公有雲終端用戶支出2024年約5,957億美元，2025年預估7,234億美元。如果雲端真的讓企業「總IT成本下降」，你應該看到的是支出縮水；但現實是「IT變便宜、所以大家把更多事情改成IT化」。

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