AI是引擎還是殺手？Morgan Stanley用數據給出答案：生產率飆升，但近九成紅利被12個行業吸收

智通財經APP注意到，AI究竟是生產力引擎，還是就業殺手？摩根士丹利最新報告以一組數據給出了答案：生產率的確在飆升，但紅利高度集中；更關鍵的是，高AI產業的就業開始「縮水」了。

近九成紅利被「頭部產業」吞下

大摩以「產出／員工」作為生產率代理指標進行測算，截至2026年第二季度，美國整體生產率同比上升2.4%，雖較第一季度的3.0%有所回落，但仍然高於過去二十年平均增速的兩倍。

值得注意的是，這2.4%的增幅中，僅有12個高AI暴露產業就貢獻了2.0個百分點，中、低暴露產業合計僅貢獻0.4個百分點。一年前，高AI產業的貢獻還只有1.4個百分點——集中度不減反增，報告直言生產率增長「幾乎完全由高AI產業驅動」。

半年前，大摩曾判斷這輪生產率提升源於AI基建投入帶來的資本深化，而非企業流程再造。本次更新大致延續了該結論，但增加了一項新發現：高AI產業就業已開始下降，並對生產率形成額外貢獻。換句話說，「機器取代人」首次在數據中顯現端倪——不過團隊將其定性為「微觀而非宏觀」，是「遙遠且次要的因素」。

誰被取代？

報告逐行剖析了就業變動：數據處理與軟件產業在產出高增的同時加速裁員，信用中介（商業銀行與按揭相關崗位）也在加速減員，這兩類被判定為「大概率與AI有關」。而私立教育、企業管理崗位的縮減，則更可能是聯邦監管收緊、年輕人口萎縮或去年動盪餘波所致，未必歸因於AI。

電腦製造業仍在加緊招聘，但產出與生產率雙雙下滑；證券業、雜項專業服務則保持獨立強勁。大摩總結：AI確實在一兩個高AI產業造成了替代，但生產率高增長的主軸仍是產出擴張。

對於市場而言，這份報告的價值在於將「AI是否值得這麼高的資本支出」這一靈魂拷問，拆解為兩條可量化的曲線：一方面，AI基建投入正真實轉化為生產率紅利，為「AI敘事」提供宏觀支撐；另一方面，替代效應雖小但正在加強，結合團隊此前關於「高暴露職業年輕人承壓」的研究，AI對勞動力市場的分化正在從理論走向數據。