6000 名 CEO 承認 AI「啥也沒干」，今年 Q1 卻已拿它裁掉 4 萬人

作者：克洛德，深潮 TechFlow

深潮導讀：美國國家經濟研究局（NBER）對四國 6000 名高管的調查顯示，近九成企業認為 AI 在過去三年對就業和生產率「毫無影響」，但 2026 年第一季科技行業已裁員 78557 人，其中 47.9%被歸因於 AI。生產率數據一片空白、裁員潮卻以 AI 之名洶湧而至，經濟學家將這一矛盾比作 1987 年諾貝爾經濟學獎得主索洛提出的「計算機悖論」的 AI 翻版。

2500 億美元砸進去，近九成企業說 AI 沒帶來任何生產力提升。與此同時，科技公司卻在以 AI 之名大規模裁員。

這是當前 AI 產業最荒謬的一幕。

據《財富》雜誌 4 月 19 日報導，NBER 今年 2 月發表的一項涵蓋美國、英國、德國和澳大利亞 6000 名企業高管的研究發現，近九成受訪企業表示，AI 在過去三年對其就業和生產率沒有任何可衡量的影響。高管們雖然有三分之二在使用 AI，但平均每週使用時長僅 1.5 小時，25%的受訪者表示根本不在工作中使用 AI。

另一邊，據《日經亞洲》援引 RationalFX 數據，2026 年 1 月 1 日至 4 月初，科技行業已裁員 78557 人，其中 37638 人（47.9%）被明確歸因於 AI 和工作流自動化。超過 76%的裁員發生在美國。

Apollo 首席經濟學家 Torsten Slok 直接引用了 1987 年諾貝爾經濟學獎得主 Robert Solow 的經典論斷，將當前局面概括為 AI 版「索洛悖論」。Solow 當年的原話是：「計算機時代無處不在，唯獨不在生產率統計數據中。」

Slok 的判斷幾乎一字不差地映射到今天。AI 在就業數據、生產率數據和通脹數據中都看不到蹤影。

九成企業看不到 AI 效果，2500 億投資回報成疑

NBER 這項研究的數據相當扎實。四個國家中，69%的企業在某種程度上使用 AI，美國最高（78%），德國最低（65%）。但使用歸使用，效果是另一回事：超過 90%的管理者表示 AI 對其企業就業規模沒有影響，89%表示對勞動生產率（以人均銷售額衡量）沒有影響。

據斯坦福大學 2025 年 AI 指數報告，2024 年全球 AI 投資已超過 2500 億美元。PwC 2026 年全球 CEO 調查顯示，僅 12%的 CEO 表示 AI 同時帶來了成本降低和收入增長，56%的 CEO 表示沒有看到任何顯著財務收益。

Slok 在其部落格文章中指出，除了「七巨頭」之外，AI 對利潤率和盈利預期均無可見影響。

這並非一家之言。2024 年 MIT 的一項研究預測 AI 在未來十年僅能提升 0.5%的生產率。該研究作者、諾貝爾經濟學獎得主 Daron Acemoglu 當時坦言：「0.5% 比零強。但相對於業界和科技媒體的承諾，這確實令人失望。」

波士頓顧問集團（BCG）今年 3 月發表的一項研究更揭示了一個反直覺現象：當員工使用三個以下 AI 工具時，生產率有所提升；但使用四個或更多工具後，自評生產率反而大幅下降，員工報告出現「腦霧」和更多小錯誤。BCG 將此稱為「AI 腦過載」。

ManpowerGroup 的 2026 年全球人才晴雨表則顯示，在 19 個國家近 14000 名員工中，2025 年 AI 常規使用率上升了 13%，但對 AI 實用性的信心暴跌 18%。

Q1 裁員近 8 萬人，AI 成最大「替罪羊」還是真凶？

在生產率數據一片空白的同時，裁員潮卻以驚人速度推進。

據《日經亞洲》報導，2026 年第一季科技行業裁員 78557 人，47.9%被歸因於 AI 實施和工作流自動化。Oracle 近期悄然裁員超過 1 萬人，節省的資金被轉投數據中心建設。Anthropic CEO Dario Amodei 和福特 CEO Jim Farley 均公開表示，AI 將在未來五年內消滅美國半數入門級白領崗位。斯坦福大學的研究也顯示，初級程式設計和客戶服務崗位已在受到衝擊，三年內相關招聘崗位下降了 13%。

MIT 的一項模擬研究更給出了觸目驚心的數字：AI 可以替代美國 11.7%的勞動力，涉及約 1.2 萬億美元的薪資總額。

但這些裁員到底有多少是 AI 真正驅動的？

Cognizant 首席 AI 官 Babak Hodjat 對《日經亞洲》直言不諱：「我不確定這些裁員是否與實際生產率提升直接相關。有時候，AI 在財務層面上就是一個替罪羊——公司招多了人、想縮編，然後把鍋甩給 AI。」

OpenAI CEO Sam Altman 在印度 AI 影響力峰會也承認了「AI 洗白」現象的存在，「有一定比例的’AI 洗白’，人們把本來就要裁的員工怪到 AI 頭上，但確實也有一些工作正在被 AI 真實替代。」

德意志銀行分析師更直接將這一現象命名為「AI 冗餘洗白」（AI redundancy washing），認為企業將裁員歸因於 AI 是因為「這比承認需求疲軟或此前過度招聘更能給投資者傳遞正面信號」。

IBM 逆勢加碼入門級招聘，Cognizant 拒絕裁員

並非所有公司都在隨波逐流。

IBM 在 2026 年將入門級招聘人數擴大了兩倍，該公司首席人力資源官 Nickle LaMoreaux 的邏輯是：AI 雖然能完成許多入門級工作，但砍掉這些崗位將摧毀培養未來中層管理者的人才梯隊，危及公司的長期領導力儲備。

Cognizant——一家業務高度依賴人力的流程外包巨頭——同樣表示不會因為 AI 裁員。該公司在舊金山和班加羅爾設立了 AI 實驗室，為客戶開發定制 AI 智能體（因為現成的通用 AI 產品在企業環境中的表現並不好，存在性能和安全問題），但其員工將被培訓與 AI 協同工作，而非被 AI 取代。

Hodjat 強調：「會有大量剛畢業的年輕人找不到工作、又缺乏領域專業知識。你必須把他們招進來，讓他們在工作中學習如何在各個領域使用 AI。」

歐洲央行的數據也從另一個角度佐證了這一觀點：大規模部署和投資 AI 的企業，反而更可能在擴大招聘。

J 曲線還是海市蜃樓：AI 生產率拐點何時到來？

歷史經驗給出了一些希望。

1970 至 80 年代的 IT 投資看起來同樣毫無效果，但到了 1995 至 2005 年間，IT 驅動的生產率增長達到了 1.5%。斯坦福大學數字經濟實驗室主任 Erik Brynjolfsson 在《金融時報》撰文指出，AI 的生產率拐點可能已經開始顯現：美國去年生產率增長 2.7%，第四季度 GDP 跟蹤增長 3.7%，但同期新增就業僅 18.1 萬人——就業增長與 GDP 增長的脫鉤，可能正是 AI 開始發揮作用的信號。前 Pimco CEO Mohamed El-Erian 也注意到了同樣的脫鉤現象。

斯坦福經濟政策研究所的一項研究利用 20 萬美国家庭的網路瀏覽數據發現，AI 在求職、旅行規劃和購物等線上任務上將效率提升了 76%至 176%。但研究人員發現，使用者把省下來的時間用來社交和看電視了，而不是用於工作或學習新技能。

Apollo 的 Slok 將 AI 的未來影響描述為一條「J 曲線」：先經歷一段表現下滑期，然後迎來指數級躍升。但他也指出，與 80 年代 IT 時代不同的是，當時的創新者擁有壟斷定價權，而今天的 AI 工具因為激烈競爭而價格持續走低。因此，AI 的價值創造不在產品本身，而在於「生成式 AI 如何被使用和部署到經濟各部門中」。

Hodjat 的判斷或許最為務實：再過 6 到 12 個月，企業才會開始看到 AI 帶來的真正生產率提升，而「這段過渡期對我們所有人來說都將是痛苦的」。