#AI經濟
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Jev爆火矽谷！啞巴AI卷瘋14萬開發者

就在今天，整個矽谷都被Jev刷屏了！ 發佈僅三天，它就被Vercel、Cloudflare和LangChain等主流平台迅速整合，有人說，我們即將迎來自動化智能的大爆發！ 而這場狂歡的主角，竟然是一個不會說話的大模型。 9月16日，ChatGPT核心發明人之一、InstructGPT論文第四作者Diogo Almeida連髮長推，直接向行業開炮，當年那條路，咱們走偏了！
Jev爆火矽谷！啞巴AI卷瘋14萬開發者
科技#AI模型#Jev#矽谷
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CPI公布升息機率暴增，台股有望利空出盡?潛力股已呼之欲出?!

大家好 9/12(六) 我是佳螢💖 週末愉快
CPI公布升息機率暴增，台股有望利空出盡?潛力股已呼之欲出?!
台股#CPI#升息#股市期皇后莊佳螢
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聯準會主席華許最新演講：AI 正成為經濟增長的新變數

AI 或成為新的生產要素。 8 月 28 日，聯準會主席凱文·華許在傑克遜霍爾經濟政策研討會上發表演講《In Our Time》。這也是華許擔任聯準會主席第 100 天，他在演講中談及人工智慧、生產率、就業、前瞻指引以及當前美國經濟。 《In Our Time》演講全文（圖片來源：聯準會） 華許認為，人工智慧的發展速度已經超過幾年前最積極的預測，越來越多資本正湧向 AI 相關基礎設施。AI 可能成為經濟中的一個“新變數”，甚至是一種新的生產要素，並進一步影響未來的經濟運行與貨幣政策。
聯準會主席華許最新演講：AI 正成為經濟增長的新變數
宏觀#凱文·華許#聯準會#AI
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如何看待K型分化：中美比較與啟示

摘要 人工智慧（AI）正在重塑全球經濟，但AI技術進步並未普惠性地讓所有行業、企業和家庭受益，反而擴大了行業間、企業間、群體間和地域間的差異。事實上，中美經濟均呈現明顯的“K型分化”，K型分化並非中國獨有現象，而是已演化為一種較為普遍的全球性現象，與之相應的是“低就業增長”現象。一部分行業和企業受益於技術進步和市場需求旺盛而發展較快，處於該行業和企業的群體的收入和財富急劇增長；但同時另一部分傳統行業如房地產和勞動密集型製造業則受制於需求和訂單不足而持續下行，處於該行業的群體的收入和資產價格持續縮水，資產負債表受損。如何看待這種K型分化？經濟K型分化與總量增長的關係是什麼？中美K型分化的特徵有什麼相同與不同？對政策有那些啟示意義？ 當前，中美均呈現AI相關產業增長、資本開支和資產價格表現較強，而傳統部門和普通居民感受相對偏弱的現象。但由於中美所處經濟發展階段、宏觀環境和產業基礎不同，兩國的經濟總量表現和K型分化特徵存在明顯差異。 一、中美經濟K型分化的比較：特徵、相同與不同
如何看待K型分化：中美比較與啟示
科技#中美比較#AI#AI技術
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獨家：輝達正在幫助這家AI公司實現「每美元更高的智能效率」

The next AI winner may not be the company with the biggest model. It could be the company that figures out how to get more useful AI for every dollar it spends.Nvidia Corp.(NASDAQ:NVDA) is helping shape that shift by powering more efficient, task-specific AI systems that aim to squeeze more performance out of every GPU cycle. 下一個AI贏家可能並非擁有最大模型的公司，而可能是找到如何讓每投入一美元都能獲得更有用AI的公司。輝達公司（納斯達克：NVDA）正通過為更高效的、面向特定任務的AI系統提供算力支援，推動這一轉變，力求從每個GPU計算周期中搾取更多性能。 DigitalOcean Holdings Inc.(NYSE:DOCN) CEOPaddy Srinivasantold Benzinga in an exclusive email interview that AI builders are increasingly mixing different models for different jobs rather than relying exclusively on expensive frontier systems from companies such as OpenAI and Anthropic. DigitalOcean Holdings Inc.（紐約證券交易所：DOCN）首席執行長Paddy Srinivasan在與Benzinga進行的一次獨家電子郵件採訪中表示，AI開發者越來越多地針對不同任務混合使用不同的模型，而非完全依賴OpenAI和Anthropic等公司提供的昂貴前沿系統。
科技#輝達#Nvidia#AI 經濟學
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鞋業與織品設計業者導入AI　經濟部臺北鞋展設互動專區

▲臺北鞋展四大AI體驗站展現智慧製造成果。( 圖資策會提供 ) 為協助中小微企業以可負擔、可落地的方式導入AI，經濟部中企署推動115年中小微企業AI創新應用輔導計畫，並自7月29日起至31日，在臺北世界貿易中心一館C區「2026秋冬季台北鞋展」設置「製鞋與織品設計AI互動專區」，以四大體驗站展示AI在腳型量測、襪品推薦、刺繡設計與品牌行銷的應用，同步辦理6場異業交流，邀請鞋履、織襪、毛巾、刺繡及紡織等領域公協會與企業代表參與。本次展覽由新北市鞋類公會與臺南市皮革公會共同主辦，計75家廠商參展。 ▲中企署長李冠志及立委陳亭妃體驗智慧AI量測與設計新技術。( 圖資策會提供 ) 鞋業與織品產業具有少量多樣、客製化及快速回應市場等特性，從產品設計、商品推薦到行銷接單，都需要更即時掌握顧客與市場需求。中小微企業導入AI的關鍵，在於先找出最適合切入的工作環節，因此以「鞋業AI行銷與商機分析」及「臺灣織品圖樣智造方案」兩項行業通用型輔導案為基礎，將技術展示帶到展會現場，讓業者從熟悉的營運情境出發，了解工具能解決什麼問題、如何使用，再評估導入方式。輔導對象以臺南手工製鞋、彰化社頭織襪及雲林毛巾等中南部產業聚落為主。
鞋業與織品設計業者導入AI　經濟部臺北鞋展設互動專區
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高盛最新研判：AI下一站，不在辦公室，在99.5%的實體經濟

高盛投行部門6月下旬發佈全新30多頁報告《Harnessing AI for the Real Economy》。中文可譯為：《駕馭AI，進入實體經濟》或《AI如何賦能真實經濟》。（文末有報告連結） 報告的核心結論很直接：AI的下一階段，將從數字應用擴展到實體產業。過去幾年，AI最先改變的是軟體、辦公、程式設計和知識工作；接下來，高盛認為更大的變化會發生在工廠、電網、倉庫、實驗室、國防系統和複雜供應鏈中。 報告將影響AI經濟的關鍵趨勢概括為四個方向： 第一，顛覆者正在被顛覆：軟體的未來正在重寫。
高盛最新研判：AI下一站，不在辦公室，在99.5%的實體經濟
科技#高盛#AI#AI經濟
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AI會帶來經濟爆發，但引線很長｜Hao好聊論文

近兩年來，關於 AI 經濟學最引人注目的論戰，實際上是一場關於“速度”的博弈。關於AI泡沫的討論，最終都會還原到，「AI 多久會反映到 GDP/生產率上」這個問題上。（TFP）的增長貢獻可能僅為微不足道的 0.07% 到 1%。他的判斷主要立足於 AI 只能自動化很少一部分人類任務，且很難在短時間內大幅降低成本。諾貝爾經濟學獎得主 Daron Acemoglu 在 2024 年拋出了一盆冷水。他通過對當時 AI 能力（主要是 GPT-3.5 時代）的實證觀察，計算出 AI 對未來十年全要素生產率但在Agent全面接管工作流、推理模型層出不窮的當下，Acemoglu基於Chat時代的觀察顯得有點落伍了。在他的論點之外，轉折派、奇點飛昇派等多個流派對AI、對GDP年增長的影響預測從0.07%到10%，分佈在極其廣闊的光譜上。成功落地，以及能夠自我迭代的AI進入研發流程，意味著完全不同的增長軌跡。這些預期差距很大程度上源於他們對AI技術本身發展速度的理解差別。AI發展停滯、Agentic AI而史丹佛大學商學院經濟學家 Charles I. Jones 在 2026 年 1 月發佈的最新論文《人工智慧與我們的經濟未來》（A.I. and Our Economic Future），為這場爭論引入了一個超越具體技術參數的宏觀框架。Jones沒有糾結於模型能力的範圍，而是通過數學化的生產函數模型模擬了AI在不同場景下的可能。他認為，AI 確實擁有引爆經濟的潛力，但這個引爆過程將被經濟系統中的「薄弱環節」無情地拉長。和過往的電氣、網際網路革命一樣，這很可能也將是一個被馴服的奇點時代。01AI對經濟影響的三種敘事關於 AI 將在多大程度上提升長期 GDP 增長率，學術界目前分裂為三種截然不同的敘事。分歧不僅源於對技術能力的判斷不同，也源於他們看待經濟機器運轉方式的根本差異。漸進主義視角：任務模型的摩擦 (Acemoglu)（Hulten’s Theorem）作為依據進行論證。Daron Acemoglu 是這一流派的代表。在 2024-2025 年的系列研究中，他主要通過霍爾頓定理霍爾頓定理的推導邏輯非常直接：AI 對總生產力的貢獻，大約等於「受 AI 影響的 GDP 份額」X「這些任務的成本節約率」。根據Acemoglu的測算，即便假設 AI 能影響 20% 的任務並帶來 25% 的成本降低，其在未來十年內對 TFP （全要素生產率）的累計提升僅為 0.71%，折合年均增長不到 0.1 個百分點 。但是，Acemoglu的測算在方法論上存在根本性缺陷。他用了一個為衡量漸進式技術改進設計的工具，即霍爾頓定律，去預測一個可能改變經濟結構本身的通用目的技術。如果1900年有人用霍爾頓定理計算電力影響，其結論可能是電力只能替代20%的蒸汽機任務，成本節約30%，影響有限。但電帶來的最核心改變是，工廠無需再圍繞中央蒸汽機佈局、因此其生產限度和範圍都大幅擴展；而在微型化後，整個家用電器產業從零誕生。這些結構性變化不在替代舊技術的框架裡。然而，Acemoglu 確實敏銳的發現了一些很敏銳的現象。他注意到，當時AI的成果，比如寫程式碼的速度提升55%，職場寫作效率提高40%這類，都發生在他所謂的「易學任務」光譜裡。這些任務有兩個特點，依賴性，它們都有明確的對錯標準；二來，網際網路上有對此海量的訓練資料。但其實經濟活動裡大部分區域都沒這麼理想。比如一個醫生診斷罕見病，一個律師在複雜案件中尋找突破口，一個建築師在地形限制下設計方案，這些「難學任務」就沒有明確的答案，而且必鬚根據語境做判斷，而AI在這些領域的進步將極其緩慢。而且因為缺乏客觀的評判標準，AI只能從人類的平均表現中學習，這可能最終導致它們永遠無法超越人類專家。這一批評，在推理模型、RLVR，乃至Agent盛行的今天，甚至依然成立。爆發論視角：自我進化的AI在光譜的另一端，是耶魯大學的William Nordhaus和研究機構Epoch AI代表了這一陣營。他們不只把AI看作Acemoglu眼中那種提效工具，而是看作一種全新的生產要素，一種可以無限複製的「數字勞動力」。他們假設的基礎是AGI確實會到來。在這一假設之下，AI能在幾乎所有認知任務上替代人類，那麼傳統經濟模型中「勞動力受人口增長限制」這一鐵律就會被打破。經濟增長將不再被人口瓶頸所束縛，而只取決於我們能以多快的速度生產算力。，他們認為傳統索洛模型中「勞動」和「資本」互補的假設將失效。如果 AI 技術發展到足以在絕大多數認知任務中完全替代人類，經濟增長將僅受限於資本（算力）的積累，而不再受制於人口增長的停滯，長期增長率顯著上移。這一派別採用了內生增長模型他們預測，如果AI能夠自動化科研過程（設計更好的晶片、發現新材料、最佳化演算法），就會形成一個正反饋循環，更強的AI →更好的硬體/演算法 → 更強的AI。根據 Epoch AI 的預測，如果這一循環打通，全球GDP的年增長率可能在2030年代突破10%，甚至達到30%的爆發性水平。的再現融合視角：J型曲線與索洛悖論然而，目前的實證資料似乎更支援Erik Brynjolfsson 提出的「生產力 J 型曲線」解釋。該理論認為，通用目的技術（比如GPT）在引入初期，往往會導致生產力增長放緩甚至下降。這是因為企業需要進行大量的無形資產投資，這包括去重組業務流程、重新培訓員工、開發配套軟體。這些投入在短期內被計為巨額成本，而收益卻滯後顯現。2025年的調查資料也佐證了他的想法。儘管 GenAI 的個人使用率已極高，但許多企業正處於試點煉獄（Pilot Purgatory）之中，投了很多錢，但沒看到什麼規模化回報。這種現象完美復刻了羅伯特·索洛在 1987 年的名言：“到處都能看到電腦，除了在生產力統計資料裡” 。緩慢的爆炸，被馴服的奇點Charles Jones的新論文，其實站在了一個統合者的角色上，去看待上面提到的所有三種路徑。他既不否認AI擁有無限自我進化的革命性潛力，也不否認組織變革之類拖後腿的因素。他把這些因素都塞進了一個理論中去融合，即「薄弱環節」理論，或者說是經濟發展中的木桶效應。現實經濟中，絕大多數任務是互補的，是一個由無數相互依賴的環節組成的複雜系統。比如藥物研發，就包含靶點驗證、毒理、臨床試驗、監管批准，任何一環都無法用其他部分替代。工程交付，則包含設計、供應鏈、施工、驗收、許可，某一步過不了整體交付不了。現代社會之所以有如此多的分工，正是因為為了保證安全和質量、完成一件足夠複雜的工作，是需要很多不可替代的環節的。而在這樣一個系統中，最慢的環節決定了整體的速度，Jones就把它稱為「薄弱環節」。在論文裡，Jones自己用了一個比喻去解釋這套理論。準備一頓晚餐的過程由兩個步驟組成：想菜譜和做菜。現在AI來了，它超好用，能在瞬間生成一份完美的菜譜，考慮到營養搭配、時令食材、你的飲食偏好。因此在「想菜譜」這個環節，生產力直接可能飆升一萬倍。但真想讓它上桌，廚師仍然需要花一個小時切菜、炒菜、擺盤。AI讓你在菜譜上省了十分鐘，但整個流程的瓶頸，即實際的烹飪過程並沒有改變。結果是，就算AI無敵了，你也只是把做飯時間從70分鐘縮短到了60分鐘，提升有，但似乎談不上「革命」這麼誇張。當生產環節之間是高度互補時，總產出並不取決於那個最強的環節（AI），而是被鎖死在那個最弱的環節（人類/物理世界）上 。只要這個薄弱環節存在，就算自動化再完善，最終總產出都由最弱環節的完成時間、成本所限制。而在可見的未來中，這個薄弱環節都會存在。首先是AI自身能力還需要提升，目前它缺乏長程任務的處理能力，也缺乏創新能力，更缺乏進入物理世界的具身能力。就算這些技術卡點都解除了，算力、機房、電力也需要現即時間去搭建；組織本身的變革肯定要慢於技術的進展，薄弱環節就會移動至此。而當組織，可能都被AI重新劃定好後，那些涉及倫理、信任、最終決策權、以及人類純粹偏好的「不可替代環節」，又將成為扼住經濟咽喉的那個「絕對薄弱環節」。這些過程，即使Epoch AI預測的超進化發生，也無法被磨平。至少在人類同意將一切決策權交由AI之前，都不可能發生。卡到什麼程度呢？Jones給出了另一個公式。在一個替代彈性為一半，也就是說各項任務都相互依賴的世界裡，如果你把一類任務自動化到「無限供給」，而這類任務在原本經濟中佔 GDP 的成本份額為 s，那麼總產出的比例增益大約是：增益=1 / 1-s這個公式可以這麼理解，把某類任務壓到幾乎免費，帶來的最大效果，本質上就是把生產 1 單位最終產出的總成本裡，那一塊原本屬於它的成本拿掉。如果它原來佔總成本的份額是 s，那剩下的其它必要任務就佔 1−s。在這個強互補設定裡，其它任務那部分成本是你無論如何都躲不開的。在同樣資源/同樣預算下，你能買到的最終產出與單位成本成反比。單位成本從 100% 降到 1−s，產出能力就最多放大到原來的 1/(1−s)。而GDP佔比可以看成衡量一種經濟部門在總價值與總支付中的權重，也可以近似視作成本。比如，軟體開發行業大約佔美國GDP的2%。假設AI現在可以寫出所有的程式碼，讓軟體開發的生產率達到無窮大。即便如此，這項突破會讓GDP變成1 / （1-0.02），也就是大概102%，也就是帶來約2%的增加。聽起來很扯，但這確實是事實。因為拆解開來，美國的GDP大頭，基本上都完全無法用程式設計替代，都涉及到物理勞動、土地等「絕對薄弱環節」。因此，在這個任務無法互相替代的框架中，經濟在微觀上，很多環節效率暴漲（寫程式碼、寫文案、做分析、做客服……）；但宏觀上產出提升依然被少數硬環節卡住（許可、責任簽字、物理建設周期、供應鏈、信任與安全、資料生成等）。結果就是，增長不是瞬間起飛，而是拆一個瓶頸、瓶頸遷移到下一個，呈現緩慢加速。而且，A.I. 把某些任務變便宜後，支出份額 s 未必上升，甚至可能下降。GDP可能會更集中在卡脖子的環節之上。基於這個框架，Jones重新計算了AI的經濟影響。他的結論介於Acemoglu的極度悲觀和奇點論者的極度樂觀之間。AI確實會驅動經濟增長加速，年增長率最終可能突破5%的歷史高位。但這不會是一夜之間的飛躍，而是一個跨越三四十年的漸進過程。在頭十年，我們可能只會看到約0.5-1%的累計TFP增長，勉強高於Acemoglu的預測。換句話說，奇點依然存在，但它被經濟結構的韌性馴服了。爆炸會發生，但引線很長。03加速的可能如果說 Acemoglu 的理論是基於靜態的觀察，那麼 Jones 的理論則更好的描繪了系統的結構性阻力。他是一種極限實驗，在其中假設把某類任務做到近乎無限便宜/無限供給，問總產出最多能被抬高多少。本質上是一個偏結構約束的視角。這種結構約束就是任務間的不可替代性。但這會是一成不變的嗎？Jones 在論文中暗示，技術確實會重構經濟形式。也就是說，在上面公式中，任務間無法互相替代這件事兒，可能會因技術的變化而變化。那麼現實的發展速度就有可能比他的基礎預測更快。根據不同技術情景對任務替代的不同影響，他一共設想了三種可能的重構方式。第一個是改變生產函數本身。當一項新技術足夠強大時，我們往往會重新設計整個流程，用新的範式替代舊的瓶頸。比如當下一些行業的分工，像法律裡，有起草合同、稽核檔案、法庭辯護這些環節高度互補，缺一不可。但如果AI不僅能起草合同，還能直接與另一個AI代理基於智能合約達成協議，中間的許多人工稽核環節就可能被徹底繞過。這不是在原有流程上做最佳化，而是創造一個全新的、更少瓶頸的流程。一些原先的硬序列鏈條被改造成可以多開工、多條線並跑的結構。這種範式轉換會改變不可替代性的大小。如果經濟活動重組後，任務之間從強互補變為弱互補甚至可替代，那麼單純堆疊算力就能帶來指數級的產出增長。於是宏觀增長會更明顯加速，但仍可能受到物理與制度約束，不一定立刻指數爆炸。依然是一個隨著組織和滲透漸進的過程，但速度會大為增加。理論上講，這一改變是非常可能的，因為我們現在的勞動分工和流程化，在很大程度上都是為了人類本身的限制而設立的。如果對於一個能力高超的AI來講，設計一棟複雜建築的難度和原始人設計木屋的難度一樣，它完全可以邊設計邊建造，而無須拆分流程。第二種改變方法，是份額的內生增長。公式 1/(1-s)假設可自動化任務的份額s是固定的。但歷史告訴我們，當某種投入變得極其便宜時，我們會在所有可能的地方使用它。比如在電力剛出現時，它只是用來照明和驅動少數機器。但隨著電價下降，電力滲透到了經濟的每一個角落：製冷、通訊、交通、娛樂、醫療。類似地，如果AI推理的成本降到接近零，我們會在今天想都不敢想的地方嵌入智能，比如建築材料會自己監測結構安全，農作物會即時最佳化光合作用效率，甚至一片樹葉都可能成為一個微型計算節點。在這個環境下，企業開始加強AI的滲透，替代一部分原來必須由人/組織協調完成的任務，在一定程度上取消某些環節。總體看，AI的用量擴張和任務邊界擴張（把原本不屬於AI的任務重新劃給AI）會減少在各個層級上的「薄弱環節」，把它們同樣自動化。因此 s 並不是僅僅限制在「程式設計」本身的GDP佔比上，而是滲透性更強，幅度更大。對GDP增長的影響也更顯著。這基本上是目前完全可見的一種潛在未來場景。這種擴張不會在一夜之間發生，但也不會像Jones的基準預測那樣緩慢。第三個則是直接通過解決「基礎薄弱環節」，帶來跨越式增長。其實在Jones公式裡，最大的「薄弱環節」並非演算法，而是能源、材料、人力這些物理障礙。AI科學家不能直接建造核聚變反應堆，不能親手合成新材料，也不能獨自組裝iPhone。但這恰恰是AI可能產生最大槓桿效應的地方。Jones在論文中描繪了一個很接近Epoch AI提出「飛輪」場景：AI 科學家可以設計更好的機器人，機器人進行實驗產生資料，實驗資料則用來訓練更強的 AI。在這個過程中，一旦在AI的自我進化式研究的過程中，解決了核聚變（無限能源）和通用人形機器人（無限物理勞力）的問題，那麼原本佔比最大「薄弱環節」和瓶頸都會消失，進入到自動化循環中。這就會是真正的經濟奇點到來的前夜。而在當下，進化性模型正是最火熱的前沿領域，AlphaEvolve帶來的曙光初現。這個場景變得越來越可能。在這三種Scenario之下，我們可以看到相對於Epoch AI和Acemoglu，Charles I. Jones 的研究框架完全可以包容前三者的所有假設。在當下高度互補的經濟系統中，AI 的局部無限能力會被那些尚未被自動化的「硬骨頭」（如物理瓶頸、法律倫理、人類情感）所稀釋。這就是為什麼即便技術在飛速迭代，宏觀經濟變化卻相對緩慢，因為價值會迅速從智能環節逃逸，被死死鎖在那些依然昂貴且稀缺的短板上。而隨著AI的持續發展滲透，打補丁式的替代將轉向徹底的重構。自動化份額逐步擴大，很多生產流程將完成從人機互補到端到端的完全替代。更遠處，利用「AI 科學家+機器人」的飛輪攻克能源與製造等物理底座，則會撬動幾乎所有「薄弱環節」。一旦我們成功擰動這些關鍵的「生產環節替代性」的調節旋鈕，一步步消除系統中擁有一票否決權的短板，經濟增長便能突破引力束縛，從線性的摩擦走向真正的指數級躍升。當然，這些旋鈕中，可能最先被擰動，是你我這樣的人。04人的新位置那麼，在這樣一個由「薄弱環節」定義的未來裡，人類的位置在那裡？從這個圖景看，答案其實很簡單，即人會不斷向瓶頸處遷移。在過去，掌握大量知識是高薪的保障。但在 AI 時代，這些成為了最先被無限化的廉價資源。人類的技能必須向那些 AI 尚未攻克的薄弱環節轉移。而當下尚能看到的瓶頸在那裡？首先是物理世界的最後且最難的一公里。尤其是那些非標準化的、需要靈巧操作和複雜判斷的物理工作。照顧老人、修繕古建築、緊急情況下的複雜救援。在這些場景中，只要機器人還沒有達到人類的靈巧度，工作的薪資反而會因為「薄弱環節」理論而水漲船高。這在現實中其實完全有映照。最近，在美國修築算力中心的藍領工人工資就在大幅提升。其次，是監管與信任的能力。 在一個充滿了 AI 生成內容的世界裡，驗證變得比生成昂貴得多。法律責任的界定、倫理的審查、人際間的信任背書，這些是 AI 難以通過算力解決的硬骨頭。這些問題基本沒有技術解決方案，只有社會和制度的解決方案。律師、審計師、倫理顧問的工作重心會從做轉向驗證和擔保。最終，是定義意義的能力。 當 AI 能解決所有如何做（How）的問題時，價值就集中到了做什麼（What）和為什麼做（Why）上。能夠發現需要AI 解決的問題；能夠制定一個城市的規劃願景、一個社會的價值排序；能夠定義人類應該有的生活，確認出可能不適合所有人，但適合一部分人的意義；這些工作，是缺乏生命史和生物本能的AI本身永遠也無法去取代的。直到我們達到「後豐裕時代」，把相當豐富的決定權都交予的AI的圖景。ones 在論文的結尾沒有談論大規模失業的恐慌，而是談到了「退休」和「夏令營」。在傳統的經濟模型中，人類文明的絕大部分時間，都活在不工作就會死的重壓之下。即使在現代社會，這個恐懼只是被包裝得更精緻：不工作就付不起房租，看不起病，養不起孩子，失去社會身份和尊嚴。我們把它叫做"職業發展"、"自我實現"、"社會貢獻"，但底層邏輯從未改變，工作是生存的代價。這種恐懼塑造了人類文明的幾乎所有結構。教育系統，本質上是勞動力培訓營，從幼兒園開始就在為將來有用做準備；時間分配，清醒時間的一半以上用於生產勞動或為生產做準備。身份認同，你是做什麼的？成為認識一個人的第一個問題 。更深層的是，生存恐懼塑造了我們對人性本身的理解。我們把理性定義為效用最大化，把成功定義為資源積累，把價值定義為市場定價。人被簡化為經濟人、生產要素、人力資本。而當後豐裕時代來臨時，人類會退守到那裡？標準答案通常是，AI無法替代的高級工作，創造力、同理心、領導力。但這仍然是生存恐懼的框架，仍然在問「我能提供什麼有用的東西」。真正的新高地，可能根本不在有用的維度上。這聽起來像是一個烏托邦式的幻想，但它符合「薄弱環節」理論的最終推演：當所有的生存需求都變成「容易環節」被解決後，人類唯一剩下的「薄弱環節」，就是如何定義我們存在的意義，以及如何度過這漫長而由自己主宰的一生。這場由 AI 引發的經濟變革，或許不會像原子彈爆炸那樣瞬間摧毀舊世界，而更像是一場持續數十年的氣候變遷。水位會慢慢上漲，舊的大陸（傳統認知工作）會慢慢淹沒。在這之前，我們都將不得不搬遷到新的高地，那些 AI 無法觸及的、屬於人類本質的薄弱環節之上。回歸生存恐懼之外的人性。那不是人類的終點，而是人類的起點。 (騰訊科技)
AI會帶來經濟爆發，但引線很長｜Hao好聊論文
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