DeepSeek 要在內蒙古建一個大機房，打算裝至少 16萬塊華為頂級AI加速器，用的是下一代昇騰950DT（華為自研的AI晶片，對標輝達）。 數字很大，但真正卡住這件事的，是華為能不能造出來。 華為目前產能緊張。頂級記憶體等關鍵元件短缺，950DT今年產量被壓在數十萬片的低位。DeepSeek 一個客戶就要拿走16萬塊，華為還得顧著其他客戶、甚至想往海外小批次出口。這麼一算，DeepSeek 的訂單全部交付，可能要等一年以上。 訓練還是得靠輝達

摘要 2026年AI產業完成從底層算力租賃向Token工業化生產的範式躍遷，Token工廠成為新一代智算中心核心載體。 全球智算規模2024年末已達5693EFlops，同比激增64.7%，IDC預測2026年全球AI伺服器市場規模突破1500億美元，國內MaaS市場Token消耗量將達4萬兆次，2024-2030年復合增速高達1154.9%，兆級算力市場正式打開上行空間。 算力中心上游作為Token生產的物理底座，覆蓋AI晶片、伺服器整機、高速互聯、溫控供電、機房基建配套五大硬核賽道，決定Token單位生產成本、吞吐量與供給上限，是本輪AI產業周期中確定性最強的"賣鏟人"環節。

2026 年，SaaS 已死，成了科技圈最流行的訃告。 邏輯聽起來無懈可擊：既然 AI 智能體可以在幾分鐘內生成軟體，企業為什麼還要為一套按席位收費的標準化軟體付錢？ 既然 Agent 會取代大量白領崗位，那按「人頭」定價的商業模式，豈不是就把SaaS公司的商業模式直接連根拔起？ 但事情似乎沒有這麼簡單。

一、摘要（核心結論） HBM（高頻寬儲存器）依託3D堆疊與矽通孔技術實現頻寬指數級躍升，是當前AI算力硬體領域價值密度最高、供需矛盾最突出的核心環節。結合TrendForce、高盛、Gartner等海內外權威機構測算，2025-2026年全球HBM市場規模將攀升至330-660億美元，儲存三大原廠將70%新增產能傾斜HBM賽道，但行業供需失衡格局難以扭轉，2026年產能缺口仍維持50%以上，高盛更是將本次短缺定義為過去15年最嚴重的儲存晶片供應短缺。 當前行業形成“海外原廠壟斷—國內封測突破—材料國產替代—裝置賣鏟受益”的四層產業格局。海外龍頭技術壁壘穩固，三星電子HBM相關收入同比增長三倍；國內產業鏈迎來集中兌現期，封測龍頭長電科技、通富微電先進封裝產能滿載，材料端華海誠科、分銷端香農芯創業績爆發式增長，裝置端ASMPT、北方華創訂單量持續高增。 行業現階段處於產能建設向業績兌現轉換的黃金窗口期，疊加國產替代加速、AI資本開支擴容雙重驅動，產業鏈企業迎來訂單、價格、利潤三重共振。本文深度拆解HBM技術架構、市場供需、全球競爭格局，全面梳理A股及港股核心上市公司，明確投資優先順序，並客觀提示行業潛在風險，為資本佈局提供參考。

AI搶飯碗？2026就業大洗牌，誰能留下來 每隔幾個月，就有一份新報告告訴你：你的工作要被AI替代了。但2026年春天，兩份重磅研究同時給出了一個更複雜的答案。 今年3月底，波士頓諮詢（BCG）發佈了一份引發全球討論的報告《AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces》。報告分析了美國1.65億個崗位、超過1500種職業，得出一個出人意料的結論：未來2-3年，美國50%-55%的崗位將被AI重塑，但絕大多數人不會失業，而是換一種方式工作。 就在同一周，另一份來自麥肯錫的全球研究顯示：到2030年，全球14%的勞動力（約4億人）需要轉換職業類別。高盛更早的預測是：全球3億個全職崗位將因AI發生根本性改變。

Citrini Research勾勒出“智能替代螺旋”下的經濟崩潰場景：AI替代白領崗位，企業縮減薪資支出，消費需求萎縮，利潤空間縮小，進而倒逼企業進一步引入AI替代人力，惡性循環引發經濟寒冬。Citadel Securities與Bianco Research則認為AI擴散速度可控，勞動力市場有足夠時間適應。三方共識在於：過渡期速度將決定風險大小。華爾街見聞人工智慧對勞動力市場的衝擊正引發華爾街深度論戰。悲觀者描繪出一幅由技術性失業觸發經濟崩潰的末日圖景，認為就業寒冬或將演變為下一場大蕭條；樂觀者則援引歷史規律，力證技術革命終將創造更多財富。分歧的核心，在於AI滲透經濟的速度究竟有多快。Citrini Research近期發佈的報告《2028年全球智能危機》以“來自未來的備忘錄”形式，勾勒出一個AI驅動的經濟災難場景，在市場中引發廣泛關注。報告認為，AI正壓縮軟體開發成本，並通過“負反饋循環”向整個經濟體擴散——企業裁員、消費萎縮、利潤縮小，進而購入更多AI能力，循環往復，且“沒有天然的剎車機制”。在這一敘事下，就業寒冬並非危言聳聽，而是正在逼近的現實。對此，Citadel Securities與Bianco Research相繼發文反駁，認為技術擴散歷史上遵循“S曲線”規律，AI衝擊的速度與廣度遠不及Citrini所預設，勞動力市場、企業與政府均有足夠時間適應，大蕭條式的情景缺乏歷史與實證依據。三方的爭論，為投資者理解這一潛在的結構性風險提供了重要參照。Citrini的警示：從SaaS崩塌到系統性風險Citrini的悲觀敘事以SaaS行業為起點。報告指出，借助Claude Code或Codex等AI工具，一名有能力的開發者如今可在數周內複製一款中端SaaS產品的核心功能。這直接動搖了SaaS行業賴以為生的訂閱收入模式。然而，Citrini真正令人警惕的論點，並非軟體公司本身的衰退，而是由此引發的經濟惡性循環：AI能力提升→企業縮減薪資支出→消費疲軟→利潤縮小→企業購入更多AI能力。報告將這一過程稱為"智能替代螺旋"——大量白領工人被推入零工經濟，壓低工資水平，進而拖累整體經濟活動。Citrini還指出，消費支出佔美國GDP的70%，而作為“新僱員”的機器，在可支配商品方面的消費為零。與此同時，政府財政將面臨雙重壓力：在已有大規模財政赤字和債務負擔的背景下，稅收收入下滑，卻需向家庭轉移更多資金。報告還警示了金融市場的連鎖風險，包括軟體相關私人信貸違約衝擊保險公司，以及約13兆美元美國抵押貸款市場面臨的償付風險——"2008年，貸款從第一天起就是壞帳；而在這個場景中，貸款起初質量良好，只是世界在其發放之後發生了變化。"Citadel的反駁：三個理由證明“智能替代螺旋”不會發生Citadel Securities對Citrini的核心假設提出了系統性反駁。資料層面，Citadel指出，軟體工程師職位發佈量同比上升11%，而聖路易斯聯儲關於AI職場應用的跟蹤資料“幾乎未顯示任何迫在眉睫的替代風險”。宏觀邏輯層面，Citadel援引國民收入核算恆等式Y=C+I+G+(X−M)Y=C+I+G+(X−M)展開論證：若AI驅動生產率提升並推動實際GDP增長，則需求側必有消費、投資、政府支出或淨出口中的一項相應擴張。“一個經濟體不可能在產出增加的同時實現銷售減少，基本數學邏輯與資本主義動機均不允許這種情況發生。”歷史先例層面，Citadel認為蒸汽動力、電氣化、內燃機乃至電腦的普及，均遵循技術擴散的S曲線——在加速階段之後，隨著組織整合成本上升、監管介入及邊際回報遞減，技術採納速度趨於平穩。即便Citrini對AI長期影響的判斷精準，其實現速度也將顯著慢於假設，這一緩衝期足以支撐勞動力市場、企業與政府完成調整。報告援引凱恩斯1930年的著名預言作為佐證：凱恩斯曾預期，生產率提升將令21世紀初的周工時縮短至15小時。其對生產率走勢的判斷雖被證實，但對勞動力市場的推演卻落空——“社會並未大幅減少工作，而是大幅增加了消費。Bianco：傑文斯悖論如何否定AI替代論Bianco從另一視角切入，其核心論點是：Citrini的“致命缺陷”在於假設人類面臨的問題數量是有限的。Bianco援引傑文斯悖論指出，當技術使某件事變得更高效時，對該事物的需求往往爆發式增長而非收縮。若AI將起草訴狀的成本壓至接近零，律師不會賦閒在家，反而會提起更多訴訟，進而衍生出對法律辯護和法官的新增需求。Bianco進一步區分了“AI自動化的是工作中那一部分”這一關鍵變數。他以倫敦計程車司機為例：GPS自動化了“記憶2.5萬條街道”這一稀缺技能，導致市場湧入大量競爭者，工資被攤平；而電腦消除了會計工作中重複性的簡單部分，反而使會計師得以轉向更高價值的財務諮詢，工資隨之上升。“勞動力市場的結果，完全取決於AI自動化的是工作中稀缺的高判斷力部分，還是重複性的輔助部分。”Bianco認為，AI消除的是知識工作中簡單、重複的環節，從而使從業者更具價值。這與Citrini的判斷形成直接對立——後者認為，只要自動化速度足夠快、規模足夠大，無論剩餘工作是否更有價值，勞動力市場都無法消化這一沖擊。三方共識：速度才是關鍵變數儘管三方在結論上存在明顯分歧，但在一個核心問題上形成了隱含共識：過渡期的速度決定一切。Bianco引入了“恩格斯停頓”這一歷史概念——工業革命期間，1790年至1840年的50年間，大規模失業未能被新就業崗位及時填補，由此催生了席捲全球的共產主義運動。Citrini的場景，本質上是一場現代版的“恩格斯停頓”，但速度更快，因而潛在衝擊更大。Bianco與Citadel並不否認過渡期風險，但認為，只要AI採用速度可控、制度性應對及時，這一缺口是可以管理的。三方均隱含認同：若就業崗位的消失速度長期超過新崗位的創造速度，即便生產率和企業利潤持續改善，政治與社會後果也將不容忽視。就投資者而言，Citrini所描述的2028年場景目前仍屬尾部風險，而非基準情形。值得持續追蹤的關鍵指標包括：白領崗位職位空缺數量、知識密集型產業的實際工資增速，以及高收入家庭的消費支出走勢。若上述指標同步惡化，Citrini所描繪的負反饋循環或將從理論推演轉變為現實威脅。 (invest wallstreet)

【人物名片】梁家輝，1958年出生於中國香港，籍貫廣東省佛山市南海區，華語影視男演員。代表作：《火燒圓明園》《阮玲玉》《寒戰》《捕風追影》梁家輝 圖據受訪者梁家輝，華語影壇的“千面影帝”。他在《垂簾聽政》中飾演孱弱憂鬱的咸豐皇帝，摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠；他也可以在《東成西就》裡飾演癲狂搞笑的“黃藥師”；他在《阮玲玉》中飾演的蔡楚生剋制與張力並存，每一次出場都極具份量：他在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……從影42年，梁家輝飾演了160多個角色，竭盡全力與角色融為一體，留下了一個個經典之作。讓觀眾感嘆“法拉利老了還是法拉利”！近日，封面新聞記者在橫店專訪梁家輝，這也是“幀心——中國電影誕生120周年系列人物報導”最後一個人物專訪。梁家輝坦言，“電影豐滿了我的人生”，飾演160多個角色像過了160生，讓他的人生豐盛而幸福。對於AI越來越多深入電影行業及大眾生活，他也盡全力擁抱，不斷更新自己。但他認為，不管技術如何發展，演員的“心”永遠不能被AI替代。電影《捕風追影》劇照 梁家輝飾“影子” 圖據片方《捕風追影》與成龍“狠爽”對打接拍前沒考慮身體：我相信我自己《捕風追影》絕對是2025年暑期一部現象級的影片。該片由楊子編劇並執導，成龍、張子楓、梁家輝主演，講述了一群高智商盜匪團憑高科技劫走數億資產，並規避“天眼”監控逃脫，隱退多年的跟蹤專家攜年輕司警以傳統跟蹤術對決現代犯罪技術，在新舊理念碰撞中展開刺激博弈。最終，這部影片收穫院線總票房12.65億元，登上2025年電影票房總榜TOP7。成龍與梁家輝兩個加起來快140歲的人，在《捕風追影》裡打出新花樣。梁家輝飾演的反派“影子”優雅又暴戾，1v30的名場面讓人不寒而慄。拳拳到肉的動作設計，層層反轉扣人心弦的劇情，保留警匪片正義傳承核心又進一步探討科技時代的人性博弈，讓該片給不少觀眾帶去爽感。《捕風追影》翻拍自導演游乃海十多年前的作品《追蹤》，當時梁家輝就是主演。而楊子導演帶著《捕風追影》找過來時，梁家輝起初是拒絕的，因為他“不太願意重演一個角色”。看完劇本，跟導演詳聊後，梁家輝被影片中新的設定打動。比如時代在發展，新的科技對老派、反派會有什麼影響？他也希望能借由該片給觀眾新感受：“我希望觀眾對現代的警匪片有一個新的觀感，而不是永遠打打殺殺。”片中的動作戲，讓觀眾看的時候很爽，成龍的動作依然有“成龍式詼諧”，梁家輝的打戲簡潔、凶狠，兩個人的肉搏絲毫沒有“劃水”。六十多歲的狀態拍如此高密度的打戲，接拍前是否會顧慮身體？梁家輝坦言，“有成龍大哥在，他帶著成家班進來。這一次的動作導演也有非常好的導演經驗，所以我相信成龍、相信成家班就對了。”至於自己的體力，他並沒有考慮，他說：“我相信我自己入戲以後，不管是怎麼樣都應該可以做到他們要求的動作，我就相信自己而已。”最終，《捕風追影》豆瓣評分8.1，拿下近十年國產動作犯罪電影最高分。已經演了這麼多年戲，聽到觀眾對於自己表演的誇讚，還是會很開心、很爽嗎？梁家輝直言：“當然了。”他也表示，影片的成功是所有主創努力的結果，他也跟大家一樣，期待《捕風追影2》能盡快啟動。電影《寒戰》劇照 圖據片方在電影院長大的小孩從影42年拍了160多部電影梁家輝跟電影的緣分，始於還是嬰兒的時候。因為媽媽在電影院上班，他6-8個月大時就被媽媽帶到電影院，放在最後一排。梁家輝回憶：“通常那個時候，放映機下面的那幾個位置不會有人坐，我可以說是在電影院長大的小孩。一直到差不多8歲要上學的時候才回到家裡，開始懂得自己照顧自己。”1983年，25歲的梁家輝在李翰祥導演的影片《火燒圓明園》中扮演咸豐皇帝，從而開始其影視生涯。至今，他已從影42年，拍了超過160部電影。他憑《垂簾聽政》中孱弱憂鬱的咸豐皇帝摘下香港金像獎最年輕影帝桂冠，也能在《黑金》中僅用一句台詞就讓黑幫梟雄的氣場浸透銀幕；他在《東成西就》裡飾演的“黃藥師”癲狂搞笑，在《捕風追影》中飾演的“狼王”傅隆生陰狠毒辣、刀刀封喉……梁家輝 圖據受訪者這42年，梁家輝都與電影密切地在一起。電影對他而言意義自然不同。他認為，作為觀影者時，看電影有一種儀式感：“你能夠在一個黑暗的空間裡頭，跟隨上百人一同呼吸，一同感動，一同哭，一起笑。在電影院看電影，你就好像跟大家做完同一個夢，那種感覺是在電腦、電視旁沒有的感覺。”作為演員，拍電影讓他有了人生被豐富的感覺：“我平常做梁家輝，我覺得自己是一個非常普通的人。但是每一部電影、每一個角色，讓我的人生血肉豐滿。到目前為止，我從影42年，差不多演了160多部戲，幾乎沒有重複過任何故事，我覺得那好像帶我走進另外一個人的人生。我現在好像過了160個人生一樣。我覺得很幸福。”今年是中國電影誕生120周年。談及當下電影面臨的挑戰，梁家輝認為，觀眾觀影喜好、觀影模式在改變，不是每個年代的電影都是黃金期，這是事實。談及短劇等新的形式流行，他很理解：“我不會否定短劇、電視劇的發展，因為這是一個大趨勢。但是作為電影演員，我還是鼓勵觀眾，如果有時間、有條件，應該進電影院，去做個夢。”梁家輝 圖據受訪者AI飛速發展依然不斷更新自己演員的真心永遠不能被AI替代今年十月，梁家輝與葉童在一次活動上對談，他說如果有機會和葉童再合作，想拍一部AI主題的電影：比如一位孤獨的老人和一個AI結伴去環球旅行，在這個過程中產生情感連結。採訪時，談起為什麼會對AI題材感興趣，梁家輝笑言：“兩個人在旅遊過程裡可能有吵架，遇到意外、冒險，到最後當然就是老人要離開這個世界。我覺得這樣真人跟AI混合的情感出來會產生很不一樣的戲劇效果。”你相信人類和AI會產生愛情嗎？面對封面新聞記者的提問，梁家輝毫不猶豫地回答：“肯定會。現在你看那些虛擬人或者機器人，你只要給它加上外皮，它就像真人一樣。AI自己不斷會更新、學習。”當下，AI越來越多地深入到普通人生活。今年67歲的梁家輝，也在全力擁抱，更新自己，希望能與年輕人之間交流通暢：“世界越來越創新，你不接受的話也不行。我的兩個女兒已經嫁人，我有外孫了。以後跟他們接觸，你必須要懂得教他們怎麼用電腦、手機，因為他們這個年代的生命就跟AI密不可分。我不要他跟我一樣，一看到我就像看到一個老古董，你連這個都不懂，我不行，所以我必須要更新自己，學習，最起碼跟得上他們的步伐。”而在電影行業，AI也越來越多介入演員的表演，影響電影的視聽效果。如數字人、虛擬演員的出現：《速度與激情7》用CGI“復活”保羅·沃克；《雙子殺手》中的年輕版威爾·史密斯。AI可高精度捕捉席位表情與動作，提升表演的精細度與可能性：正在熱映的《阿凡達3》中就對演員進行全方位表演捕捉。此外，AI還能生成、修復演員的語音，如《流浪地球2》中修復李雪健老師的聲音等。AI發展如此迅速，演員的不可替代性又是什麼？梁家輝認為，是演員的心，是看到觀眾每一次真心的感謝：“就像我剛進來時，對著外面的觀眾比心一樣。”他邊說邊比了一個心，眼眶微紅：“你的真心永遠不能被AI替代。” (封面新聞)

越來越多的人說，AI 可能會取代一些工作，但它到底會影響那些崗位？影響有多大？最近，一項來自 MIT 的新研究給出了一個驚人的答案：一組隱藏資料表明，AI 當前已經有能力替代 11.7% 的美國勞動力，對應工資價值約1.2兆美元。如果只看目前 AI 的實際應用，主要集中在科技和計算崗位，那麼AI的影響僅佔約2.2%的勞動力，對應工資價值約 2,110 億美元。但當研究者把行政、金融和專業服務等崗位納入考慮後，AI 潛在影響範圍飆升至 11.7% 的勞動力，約 1.2 兆美元工資。這份研究成果來自一個名為 Iceberg Index（冰山指數） 的項目，由 MIT 聯合 橡樹嶺國家實驗室（ORNL） 開發。研究團隊把 AI 與人類勞動力的關係做了一個大膽模擬：他們將美國 1.51 億名員工都“數位化”，讓每個人按照技能、任務、職業和地理位置分類，然後觀察 AI 工具可以覆蓋那些工作任務，甚至能精確到郵政編碼區域。ORNL 負責人 Prasanna Balaprakash 將這個模型形象地比喻為“美國勞動力市場的數字孿生”。通過這個工具，研究者不僅可以看到 AI 已經進入那些崗位，還能預測潛在的技術曝光區域。01. 將1.51億職工建模為智能體論文中，Iceberg Index 的建構過程分為三步：1、人類勞動力對應模型覆蓋 1.51 億員工、923 個職業、3,000 多個縣，總共包含 32,000+ 技能。每個職工被建模為一個“智能體”，擁有技能、任務、地理位置等屬性。模型可以分析技能遷移潛力和職業相似度，為未來崗位轉型提供規劃路徑。2、AI 勞動力對應研究團隊收集了 13,000+ AI 工具，包括程式碼生成、流程自動化和認知輔助工具。使用與人類相同的技能分類體系，直接對比 AI 與人類能力。評估 AI 在增強人類工作（如醫院文書自動化）和完全轉變任務（如程式碼自動生成）的潛力。3、人類–AI 聯合模擬使用 MIT 的 Large Population Models (LPMs) 模擬數十億次互動。模擬考慮技術成熟度、採納行為和區域差異，輸出職業技能變化、地理分佈以及跨行業的連鎖影響。政策制定者可用模擬結果測試培訓方案、資源分配和激勵策略。整個模擬在橡樹嶺 Frontier 超級電腦 上運行，保證了大規模、高精度的預測能力。在這一基礎上，研究團隊建構了冰山指數（Iceberg Index）。這是一項以技能為中心的衡量指標，用於評估勞動力在 AI 經濟中的暴露度。它量化了 AI 系統在技術上可以執行的職業任務的“工資價值”，從而揭示人類勞動與 AI 能力重疊的部分。該指數從三個維度評估每一個職業：該職業需要的技能；這些技能的可自動化程度；工作本身的價值（工資與就業規模）。這些因素結合後，為每個職業給出一個一致的“技術暴露度”：它指的是 AI 能力與人類技能的重疊，而不是預測崗位是否會消失。例如，金融分析師不會消失，但 AI 可能能夠處理大量文件處理與常規分析工作。這會改變角色結構與技能需求，而不一定減少崗位數量。02. AI 有能力替代11.7%的勞動力研究團隊首先對當前 AI 最集中採用的職業內的技術暴露度進行了量化，並給出了一組資料：截至 2025 年，超過 10 萬 工作崗位的裁撤與 AI 重組直接相關；AI 系統每天生成超過 10 億行程式碼，已超過人類開發者的產出。因此，他們測量了電腦與技術類職業中的技能重疊度——表層指數（Surface Index）。結果發現，全國範圍內的表層指數為 2.2%，對應約 2110 億美元的工資價值、約 190 萬名技術職業從業者。包括軟體工程師、資料科學家、資料分析師、項目經理以及其他技術密集型崗位，這些都是目前 AI 採用最集中的職業群體。但這還僅僅只是冰山一角！除了科技類職業，AI 的能力還擴展到認知性和行政工作。原本為程式設計開發的工具，已經展現出在文件處理、財務分析、日常行政任務 等方面的技術能力，說明技術能力可以從科技領域遷移到其他行業。部分公司已經開始削減非技術性崗位：IBM 通過 AI 自動化減少了人力資源崗位Salesforce 暫停了非技術崗位招聘McKinsey 預測到 2030 年，約 30% 的財務任務可實現自動化研究團隊發現，當考慮 AI 在行政、金融和專業服務等崗位的潛在自動化能力時，這一數字上升至 11.7% 的勞動力，是表層指數的5倍，約 1.2 兆美元工資（稱為 Iceberg Index 冰山指數）。此外，研究作者也強調，這些結果僅代表 AI 能力與人類技能的重疊，並非實際的未來崗位消失情況，真正影響取決於企業、工人和地方政府的應對策略。03. 影響不限於沿海科技中心人們常以為 AI 取代最多的崗位會集中在沿海科技公司聚集的地區，但冰山指數顯示，AI 接管工作任務的能力 在全美範圍內更廣泛分佈。研究表明，許多州如果僅看當前計算和技術崗位的 AI 採納，影響不大；但當加入其他變數後，潛在影響大幅上升。例如，鐵鏽地帶的俄亥俄州、密歇根州和田納西州，表面指數不高，但冰山指數顯示認知工作（金融分析、行政協調、支援製造業的專業服務）有 十倍於表面指數的潛在技術曝光。例如這幅圖，左邊的冰山指數圖顯示，AI 的認知自動化能力已經擴展到沿海科技中心之外。一些意想不到的州，比如 特拉華州 和 南達科他州，因為行政和財務崗位集中，其指數甚至高於加州。右邊的自動化差距圖則揭示了各州當前實際 AI 採用情況與未來潛在變革之間的差距。像 俄亥俄州 和 密歇根州 這樣的製造業州，在物理自動化尚未大規模普及之前，就已經有大量隱藏的白領崗位可能被 AI 替代。這意味著這些州需要提前為行政、協調等崗位的變化做好準備。研究團隊表示：就算是密西西比、懷俄明這類“低科技州”，在行政、財務、專業服務 等崗位上的技術暴露度仍然很高。換句話說：它們看似與科技無關，但AI 的能力結構與其勞動力技能高度重疊，未來衝擊將遠比表層指數顯示的更大這表明：僅以當前可見的AI 採用情況來判斷風險，會嚴重低估真實暴露度。此外，MIT 和 ORNL也表明，他們建立冰山指數的目的是希望地方政府能夠提前應對 AI 可能帶來的衝擊。可以通過數字孿生模型，分析每個城市街區、每個崗位技能的自動化風險。模擬政策干預（培訓、資金投入、激勵機制）對就業和 GDP 的影響。提前規劃技能培訓、基礎設施和人才投資，實現 “先準備、後應對”。據CNBC報導，田納西州已在官方 AI 勞動力行動計畫 中引用冰山指數，北卡羅來納和猶他州也正在使用該工具制定政策方案。04. 網友熱議：事情沒那麼簡單這項研究在Reddit上也掀起了軒然大波，許多網友紛紛在評論區提出不同看法。一位網友調侃道：“研究由山姆·奧特曼資助。”有網友認為，說 AI 會替代多少工作，其實是反映了“無意義工作”的現狀，而不完全說明 AI 的能力或實用性。還有網友指出，如果用AI替代人類的工作，公司會面臨責任歸屬不清的問題，不如一紙合同來得可靠。當然，也有不少網友依然不信任AI投入實際生產的能力，認為“炒作遠遠超出了實際應用”。(51CTO技術堆疊)