一波與人工智慧發布相關的股市損失，正在重塑投資人對整個產業的估值方式，因為交易員正快速將 AI 可能壓縮各類 知識型產業 利潤率的風險，反映到價格之中。
據市場分析估計，近期與新 AI 產品推出相關的拋售潮，已抹去約 8,000 億美元的市值， 根據 統計，一些跌幅最劇烈的單日重挫，發生在功能發布後短短數小時內。
此次重新定價的速度與規模顯示，公開市場目前主要將 AI 視為對現有商業模式需求的「破壞者」。
然而，越來越多策略師認為，這種反應忽略了一個二階效應：生產力的擴張，長期而言可能擴大而不是縮減經濟活動。
AI 能力發布觸發產業即時重新定價
近期交易型態顯示，AI 產品發表與相關產業股價的劇烈回調，存在直接關聯。
IBM 在展示新工具能自動化大部分與 COBOL 相關的工作流程後，出現自 2000 年 10 月以來最糟的一個交易日。
在一款自動化程式碼弱點掃描產品公布後，資安公司股價在數分鐘內急跌，其中 CrowdStrike 在兩個交易日內單獨就損失了約 200 億美元市值。
Adobe 今年也持續承受壓力，因為生成式 AI 工具正在壓縮創意製作的經濟模式。
這些走勢反映的是合理的一階市場反應。
當軟體能複製高成本的人力工作時，定價權會轉向客戶，對未來營收的預期就會被下修。
但這種重新定價主要是以公司層級的利潤壓縮為基礎，而非思考成本下降將如何影響整體經濟規模。
從勞動衝擊到服務價格通縮
目前主流的悲觀敘事是假設一個負向循環：自動化導致裁員、消費疲弱，進而帶來更多自動化。
這個架構仰賴一個關鍵假設：需求保持不變。
從歷史來看，當成本急遽下降時，結果往往相反。當運算、配送與基礎設施變得更便宜時，總體使用量會擴張，並催生新產業。
AI 正鎖定已開發經濟體中最大組成——服務業。服務業約占美國國內生產毛額近 80%， 而 AI 透過降低在法遵、行銷、客服、法律文件與基礎軟體開發等各項職能中「認知勞動」的邊際成本來實現。
若這些成本下降，直接效果就是現有業者的利潤被擠壓。
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更廣泛的效果則是服務通膨走低，以及家庭與中小企業實際購買力的提高。
在這種情境下，生產力提升是透過價格下降而非薪資上升來傳導。 有些分析師將此描述為從「幽靈 GDP」轉向「豐裕 GDP」：經濟產出成長的同時，生活成本卻在下降。
SaaS 與知識工作面臨結構性重新定價
軟體領域的重新定價現象尤為明顯。
採購團隊正在重新談判合約，長尾工具面臨被替代的風險，傳統的按席次收費模式也受到壓力。
不過，這場顛覆越來越被視為軟體價值傳遞方式的「轉型」，而非數位支出的「崩潰」。
建立在靜態工作流程上的公司最為暴露；反之，掌握數據、運算、分發與信任層的公司，可能在下一輪市場中取得優勢。
與此同時，營運成本的降低也在拉低新創公司的進入門檻。
當單一經營者就能自動化會計、客服、開發與行銷時，創業所需資本密集度便會下降，這種轉變在一定程度上，可能抵消大型組織中的就業流失。
生產力成為核心總體變數
長期的市場結果，取決於 AI 所帶來的效率提升，是否會轉化為醫療管理、物流、製造與能源等產業中持續的生產力成長。
即使每年僅有 1% 至 2% 的生產力增長，十年下來的複利效果也相當可觀，而歷史上這通常與生活水準提高相關。
近期數據已顯示，美國勞動生產力加速至兩年來最快步調，這也強化了另一種看法： AI 的經濟影響或許不僅是壓縮企業獲利。
市場究竟在定價崩潰還是轉型？
目前為止，股市仍在將 AI 視為對現有營收模式的直接威脅。
更深層的辯論在於：這項技術究竟是縮小經濟餅，還是透過讓服務更便宜、提升交易量、啟動新型態創業，來擴大經濟餅。
若當前這波拋售主要反映的是對短期利潤壓力的擔憂，那麼「生產力管道」以及結構性通膨走低的可能性，便仍未被充分定價。
結局與其說取決於技術進步速度，不如說更取決於制度、企業與勞動市場適應這場轉變的速度。
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