美銀：AI未引爆就業崩潰，127,000個資本支出職位形成對沖

美銀證券發現，AI的採用並未引發美國就業破壞，高暴露產業的就業人數維持平穩，而其他行業則錄得2%的增長，但22至27歲的大學畢業生失業率仍高於2019年水平。

美銀證券經濟學家Stephen Juneau在8月11日的報告中表示：「技術衝擊主要取代的是任務，而非整個職業或勞動需求。」

這項分析涵蓋206個產業，採用Felten、Raj與Seamans的AI暴露指數，結果發現自2022年11月ChatGPT 3.5推出以來，AI暴露程度與就業增長之間不存在統計上的相關性。AI採用率最高的資訊產業（42.1%）在2026年上半年勞動需求下降1.9%，而金融與保險業（採用率34.8%）則錄得1.1%的跌幅。相比之下，專業、科學與技術服務業儘管AI採用率高達37.7%，勞動需求仍增長1.2%。

這項抵消來自AI驅動的資本支出。非住宅建築今年迄今新增95,000個職位，AI相關製造業新增32,000個，合計約127,000個職位——約佔2026年私營部門整體就業增長的四分之一。資料中心建設正將AI資本支出從科技公司的財務項目轉化為建築與製造業的就業機會。

Juneau指出，高暴露產業就業持平的部分原因可能反映2019年後的過度擴張，而非單純的AI取代效應。總工時數據亦未顯示與AI暴露相關的明顯惡化，顯示企業尚未同時削減員工人數與工時。此一模式與歷史上其他技術轉型相似：1990年代的個人電腦生產力繁榮與2000年代的業務外包浪潮，均經過多年才在整體就業數據中顯現，繼而重塑特定職業結構。

美國人口普查局的《商業趨勢與展望調查》數據令簡單的負相關關係更為複雜。教育服務業的AI採用率為34.6%，勞動需求大致持平；而採用率最低的建築業（12.3%）勞動需求增長0.9%。製造業的採用率為17.9%，就業維持不變。服務業約佔美國私營部門就業的84%，因此AI取代所聚焦的白領領域，其經濟意涵遠超過以往針對工廠生產線的自動化浪潮。

年輕畢業生面對最嚴峻的入職門檻

最明顯的壓力點位於白領階層的最底層。22至27歲大學畢業生的失業率自2023年的低點以來持續攀升，至今仍高於2019年水平，即使在關稅相關的不確定性消退後整體畢業生失業率有所改善的情況下亦然。Juneau將部分升幅歸因於去年的關稅政策不確定性，但他指出，即使該不確定性消退，改善幅度仍然有限。入門級職位集中於標準化、可分解的任務——文件準備、資料彙編、例行分析——這些正是AI最擅長處理的工作。若企業持續以AI取代這些職能，白領第一份工作的門檻將隨之提高，其影響不僅限於短期失業，更延伸至技能累積與職業發展路徑。

AI資本支出形成建築與製造業的平衡力量

資料中心建設已成為重要的就業引擎。非住宅建築今年迄今新增95,000個職位，資料中心建設為主要驅動力，而AI相關製造業則新增32,000個。合計約佔2026年私營部門就業增長的四分之一。服務AI基礎設施的製造企業在就業增長上優於非AI製造商，且資本支出計劃持續上調，顯示這項抵消力量在短期內仍將持續。

這份報告的核心意涵將AI就業辯論從「整體崩潰」重新定義為「結構性重新分配」。高暴露產業並未大規模裁員，但也未在增聘人手。AI取代任務的速度與勞工適應新技能的速度之間的落差，不會反映在整體就業數字上——它將顯現在第一份工作、晉升路徑與工作內容之中。對投資者而言，證據指向產業與人口結構的分化，而非對勞動市場的單一方向性押注。

本文僅供資訊參考之用，不構成投資建議。