為什麼 AI 會導致更多招聘——以及為什麼每個人（是的，每個人）都錯了
Citrini 的 AI 末日備忘錄在二月重創了軟體股。它很巧妙，寫得很好，而且大錯特錯。利潤率驅動招聘。一直如此，從未改變。AI 即將為企業帶來現代史上最大的利潤率紅利，而企業的反應將與過去一個世紀以來相同：更多工作，而非更少。血洗不會來臨。招聘熱潮才正要開始。
今年二月，Citrini Research 發表了一篇 7,000 字的金融科幻小說，名為「2028 全球智能危機」，一封來自未來的備忘錄，描述了 AI Agent 消滅白領勞動力、失業率飆至 10.2%、標普 500 指數暴跌 38% 的情景。它在第二句就寫了「這是情境假設，不是預測」，但自然所有人都把它當作預測來交易。軟體股像小海豹一樣被重擊，IBM 創下 2000 年以來最慘單日表現，一位白宮頂級經濟學家甚至被迫公開表示這整件事是「科幻小說」。
Citrini 目標達成：最大程度的煙霧，最小程度的責任。問題在於？這個論點 100% 錯誤，而且錯得並不微妙。它的錯誤在於，任何曾經參加過企業預算會議的人都知道它錯在哪裡。以下是我嘗試用文章形式解釋原因，附上圖表、軼事，以及對末日產業複合體適度的不敬。
警告：以下討論假設 AI 最終會讓一切變得更便宜。這在現階段並非事實，但對於下一個週期來說，這是一個合理的假設。
第一部分：招聘跟隨利潤率。一直如此，永遠不變。
讓我們從總體經濟中最無聊、最可靠的關係開始：當利潤率上升時，招聘就會增加。不是偶爾，不是「在 AI 之前的典範」，而是永遠。NABE 調查數據長達四十年，只有一個結論：利潤繁榮之後必定伴隨招聘繁榮，沒有例外。
圖表 1：利潤率領先就業，如同黑夜跟隨白天。四十年的證據。
為什麼？因為組織不是試算表。它們是有機體，自制力就像拉布拉多犬面對頂級狗糧自助餐。當預算達成甚至超標時，工作機會就會憑空出現。地球上每個中階主管都知道，員工數等於地位。沒有人因為縮減團隊而獲得晉升；你因為「建立部門功能」而獲得晉升。我們稱之為「王國謬誤」：給經理人一筆利潤紅利，他不會把錢還給股東。他會招聘三位策略主管、一位幕僚長，以及一個專門負責為其他四個人製作簡報的人。
所以，跟我一起走一遍 Citrini 的邏輯：AI 運作得非常好，利潤率爆炸性成長……然後公司解僱所有人？這在企業資本主義的歷史上從來沒有發生過。豐厚的利潤在經理人的口袋裡燒出一個洞。如果 AI 確實帶來了多頭所承諾的利潤擴張，那麼根據經驗、無聊、長達四十年的反應就是：招聘會增加。
傑文斯悖論，或者說：為什麼更便宜的智能意味著更多的智能
1865 年，威廉·斯坦利·傑文斯注意到一件奇怪的事：當蒸汽機的煤炭效率提高時，英國燃燒的煤炭更多，而不是更少。效率讓燃煤發電變得便宜，便宜讓它無所不在，無所不在導致總消耗量爆炸性成長。現在把「煤炭」換成「白領產出」。
圖表 2：一個草圖，不是預測。不像某些研究機構，我們會標明虛構內容。
當製作一份法律備忘錄、一個行銷活動或一段程式碼的成本暴跌 90% 時，對法律備忘錄、行銷活動和程式碼的需求並不會保持不變。它會爆炸性成長。負擔得起一份分析報告的公司會想要五十份。從未有過法務部門的公司會設立一個。瓶頸轉移到那些指導、驗證、銷售以及清理機器後續工作的人類身上。
這不是理論。洪水已經開始了。以軟體為例：GitHub 現在每分鐘有超過 230 個新的程式碼儲存庫被建立，一年內增加了 3600 萬名新開發者（相當於每秒一個），並在 2025 年記錄了近 10 億次提交，增長了 25%。建立一個應用程式的邊際成本已經崩潰，所以每個人，連他們的咖啡師都在推出應用程式了：
圖表 3：煤炭，但是是程式碼。更便宜的生產，指數級增長的產出。
書籍，同樣的故事，只是更有趣。自出版已經蓬勃發展，然後 ChatGPT 出現，事情變得如此失控，以至於亞馬遜不得不將作者限制為每天三本書，這完全是人類的寫作速度。現在每年大約有 140 萬本自出版的書在 Kindle 上架，而且趨勢是直線上升：
圖表 4：精裝版的傑文斯悖論。當寫一本書只需要一個下午，每個人都會寫一本書。
注意這些例子告訴你什麼……AI 不會縮減產出，它會倍增產出，直到我們淹沒在供應中。應用程式、書籍、歌曲、行銷文案、法律樣板：無限。當供應無限時，稀缺（且可被雇用）的技能就變成分類、策展、驗證和銷售。這，親愛的讀者，是人的工作，而且我們會需要很多這樣的人。
與此同時，AI 高層們持續用自信滿滿的態度預言末日，而他們的估值正依賴於此。Anthropic 的 Dario Amodei 警告 AI 可能消滅一半的白領入門級工作，並在五年內將失業率推至 10-20%。Sam Altman 沉思著整個工作類別將「完全消失」。微軟的 AI 主管稱這項技術「本質上是在取代勞動力」。諸位，恕我直言：我們以前聽過這個。ATM 被認為會消滅銀行櫃員，但櫃員的就業人數在 1970 年到 2010 年間大約翻了一倍，因為便宜的分行意味著更多的分行。試算表被認為會消滅會計師。結果它消滅了記帳員的鉛筆，並催生了數百萬個分析師職位。在 19 世紀，編織布料所需的 98% 勞動力被自動化，而編織工作的數量卻增加了，因為布料變便宜，突然每個人都想要四件襯衫而不是一件。
AI 高層們不是在提出經濟論點。他們是在演練投資者簡報。
諾和諾德案例研究：招聘跟隨利潤，即使不該如此
如果你想看「王國謬誤」的現場演示，看看我祖國的皇冠明珠就知道了。當「減肥藥」將諾和諾德變成歐洲最有價值的公司（一度比丹麥整個 GDP 還值錢）時，時任執行長 Lars Fruergaard Jørgensen 發起了本世紀最大的招聘熱潮。員工數在大約四年內從約 48,000 人膨脹到超過 78,000 人。諾和諾德需要額外 30,000 人來生產多年前發現的分子嗎？當然不需要。但利潤就在那裡，所以組織圖增長了：專案經理、永續發展協調員、內部溝通夥伴、負責協調協調員的人。
我們知道這是帝國建設而非必要性，因為當禮來公司的競爭侵蝕利潤時，新任執行長 Mike Doustdar 裁掉了 9,000 個職位（丹麥史上最大規模裁員），理由是需要在「員工數超高速增長時期」之後「降低複雜性」。翻譯：我們僱用了數千名辦公室員工，因為錢在口袋裡燒出了洞。與此同時，禮來公司以更精簡的配置創造了約兩倍於諾和諾德的 GLP-1 銷售額，而且從未經歷過丹麥的國家創傷。利潤上升，招聘上升；利潤受壓，招聘下降。因果關係貫穿損益表，而非技術。
諾和諾德並非特例。Google 的員工數在 2010 年代增加了三倍，而其核心產品，慷慨地說，只需要幾千名工程師來維護。Twitter famously 失去了 80% 的員工，而應用程式……繼續運作。教訓不是那些員工什麼都沒做。而是盈利的公司招聘遠遠超出任何可衡量的「需求」，因為這正是盈利組織會做的事。
第二部分：企業偽工作——自然界最頑強的物種
這就引出了 Citrini 模型無法處理的第二件事：組織是偽工作工廠。現代企業包含整個生態系統的角色，其與產出的連結，我們只能說，是精神層面的。內部工作坊引導師。轉型辦公室。在一次招聘熱潮中增長了 55%，然後兩年後進行「戰略調整」的 DEI 部門。由十一人組成的團隊，負責準備關於改善跨職能協同效應的場外會議，產生一份簡報，然後在另一場場外會議上展示。
如果 AI 要消滅那些不產生可衡量產出的工作，它必須解釋為什麼這些工作現在存在於一個無情的季度資本主義世界中。答案是，公司不會僱用到生產力極限。他們僱用到預算極限。範例 A：美國醫療保健系統：
圖表 5：自 1970 年以來，美國醫生數量增長約 +150%。醫療保健行政人員增長約 +3,800%。手術刀從未被如此大規模地超越。
行政人員現在約佔整個美國醫療保健勞動力的四分之一，而行政管理費用消耗了將近三分之一的醫療保健支出，大約是其他富裕國家的兩倍。這些人在 1970 年並不存在。技術、法規和收入憑空創造了他們。這種模式到處重複：大學增加院長和副副教務長的速度遠快於教授；銀行在 2008 年之後增加了滿坑滿谷的合規官員（僅摩根大通一家就在幾年內增加了超過 13,000 人）。
現代史上每一次生產力革命都被一支新的協調員、檢查員和工作坊主持人大軍所吸收。AI 將會產生 AI 合規官員、提示詞治理委員會，以及 Agent 體驗主管。我只有一半在開玩笑，而開玩笑的那一半還有點緊張。
以免你認為這是純粹的美國病，請允許我把它帶回丹麥。丹麥地區僱用的助產士人數在 2007 年至 2020 年間增長了 57%。出生人數呢？下降了約 5%。更多的助產士，更少的嬰兒，但不知何故仍然存在關於助產士短缺的全國性辯論。這是我所知道最純粹的數據點：醫療保健招聘在幾十年前就脫離了醫療保健產出，在大西洋兩岸皆是如此：
圖表 6：助產士增加 57%，接生的嬰兒卻少了 5%。有人在發明工作，而且不是嬰兒發明的。
坦白說，這是歐洲的超級強項。地球上沒有人比我們更擅長發明自己的工作，而且一旦工作被發明出來，我們又擅長把工作時間花在除了我們名義上被僱用要做的事情之外的一切事情上。關於工作的委員會。關於委員會的研討會。為了協調研討會而舉辦的 away-day。組織圖不斷增長，產出卻沒有，而且每個人都同意真正的問題是人員不足。當 AI 來執行實際任務時，歐洲的白領階級會安然無恙：因為我們多年前就已經停止做實際任務了。
第三部分：大洗牌——買入靈活性，賣出僵固性
這並不意味著什麼都不會改變。工作將會大規模重新洗牌。即使總數在攀升，組成結構也在變化。以下是這篇文章中可操作的宏觀部分 -> 贏家將是那些允許重新洗牌的經濟體。
圖表 7：主要經濟體的就業保護指數。在僱用和解僱最容易的地方，AI 被「吞噬」得最快。
AI 採用需要流動性：週一消滅角色 A，週三創建角色 B。在美國、英國、加拿大和斯堪的納維亞的彈性安全體系（丹麥：易於解僱，對被解僱者慷慨，是勞動市場中堅定握手和溫暖毯子的等價物）中，這只是星期二的事。在荷蘭或義大利，解僱某人是一場涉及法院、勞資委員會，甚至可能教宗的多年法律奧德賽。僵化的勞動市場不會逃過 disruption。他們只會更慢地承受，伴隨著更高的結構性失業率，而且沒有任何好處。加上一個龐大、靈活的服務業，排名不言自明：美國和英語系國家會整個吞下 AI；歐洲大陸很可能會咀嚼它十年。
對我自己的樂觀態度有一個誠實的警告：就業的門檻被提高了。當生產力門檻上升時，有些工人無法跨越。注意美國的就業人口比在 2000 年左右達到高峰：網際網路引入，就業高峰：
圖表 8：美國就業人口比隨著網際網路達到高峰。西方其他國家實際上表現得更好。
有趣的是，這是一種相當美國化的疾病。歐洲的就業率持續創下歷史新高，部分原因是彈性安全體系會重新培訓人員，而不是讓他們閒置。但趨勢是明確的：整體招聘增加，但永久領取福利金的人數也更多，因為最低生產力門檻已經高於他們。無論我們將解決方案稱為「UBI」還是更政治上可接受的東西，轉移支付國家都會成長。這是一個財政故事（如果你問我，對債券不利），而不是就業末日。
第四部分：網路泡沫的比較——誘人、懶惰，而且大多錯誤
每個超過 50 歲的策略師都有一個拐杖：「這就像 1999 年。」事實並非如此，而差異都指向同一個方向。從採用速度開始：
圖表 9：生成式 AI 在大約 2 年內觸及 40% 的美國成年人。網際網路需要將近十年的時間。
生成式 AI 的傳播速度比網際網路快 4 到 5 倍。在 1999 年，我們正在為一個尚未觸及大多數家庭的革命定價。純粹的希望，零現金流。今天，革命在分析師完成他們的啟動報告之前就觸及了你的阿姨。這就是為什麼這個週期是由盈利驅動，而不是由眼球驅動：資助建設的超大規模雲端運算公司是貨幣史上最賺錢的公司，用營運現金流而不是供應商融資和夢想來支付資本支出。
而槓桿情況呢？在 2000 年，保證金債務佔市值比例在高峰時飆升；投機性借貸是火箭燃料。今天，它遠低於舊的高點。這次的燃料是留存收益，燃燒得更慢，而且不會在聯準會打噴嚏時爆炸：
圖表 10：保證金債務與標普 500 指數市值之比。注意缺少什麼：2000 年式的槓桿飆升。
這讓我想起我最喜歡的金融評論類型：名義世界的人們。「創紀錄的資本支出！」他們大喊，指著一個美元數字，這個數字是創紀錄的，因為在一個成長的名義經濟中，每個美元數字都是創紀錄的。他們的雜貨帳單也是創紀錄的。正確縮放後，歇斯底里的情緒就會消散：
圖表 11：鐵路大亨花費了 GDP 的 6-7%。AI 建設約佔 GDP 的 2%。某種泡沫。
英國的鐵路狂熱消耗了約 7% 的 GDP。美國鐵路消耗了約 6%。AI 資料中心建設，撇開所有令人屏息的頭條新聞，大約佔 GDP 的 2%。當然比 2000 年的電信業大，但由利潤而非垃圾債券融資。如果這是一個泡沫，那是工業史上資金最充足的泡沫。
結論：每個人都錯了，而這正是利多
巧合的是，數據已經開始支持我在這篇文章中想要表達的觀點。Apollo 的公司層級研究顯示，最積極採用 AI 的公司並未削減入門級員工。他們正在僱用更多的入門級員工，而且在採用後的兩年內，幅度相當大。
圖表 12：高強度 AI 採用者增加了入門級員工人數。末日交易的不方便圖表。
所以讓我們組裝這台機器：AI 提升利潤率 → 利潤率一直、毫無例外地驅動招聘 → 經理人建立帝國，因為這是他們的生物本能 → 傑文斯悖論倍增了對新近變得便宜的產出的需求 → 偽工作在財政陽光下蓬勃發展 → 靈活的經濟體重新洗牌最快，贏得最大。這是一個正向、自我強化的循環：利潤資助工作，工作資助消費，消費資助利潤。這幾乎是尷尬地傳統，而這正是它會正確的原因。
Citrini 的備忘錄旨在創造煙霧，公道話，它做得非常漂亮。軟體股暴跌，Citadel 寫了反駁文章，經濟學人參戰，一千名基金經理人得以享受了一週的知識分子快感。但病毒式傳播和正確是兩項不同的運動。末日情境要求企業以一種企業從未表現過的方式行事：面對現代史上最大的利潤率紅利，卻以修道院式的克制回應。我願意整天賭另一邊。
更多利潤。更多招聘。比我們任何人能想像的更多的偽工作。我們在關於 Agent 治理的內部工作坊上見。出席是強制性的，而且，是的，會有一份預讀簡報……
Andreas Steno，ASMR Wealth 首席投資官，Nowcast IQ 創始人，Real Vision 宏觀策略師
