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AI能否解決生產力難題？企業領袖指效益正開始顯現
1 篇報導 · 首次偵測 2026-07-31 · 最後活動 2026-07-31
生成式 AI 熱潮延續數年，但企業投資與總體生產力數據之間仍有落差，再現所謂「Solow paradox」。史丹佛大學經濟學家 Nicholas Bloom 等人透過跨國企業調查，檢視 AI 能否從提升單一任務效率，進一步轉化為企業層級的產出成長。
美國國家經濟研究局（NBER）2026年2月發布、3月修訂的工作論文調查近6,000名高階主管；69%企業已積極採用 AI，但近九成稱過去3年就業與生產力幾無影響。受訪者預估未來3年生產力提高1.4%、產出增加0.8%，就業減少0.7%，顯示效益可能正開始浮現。
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1 篇原始報導馬克翻舊帳
這個事件的歷史脈絡人工智慧是否真正帶來生產力增長引發熱議
生成式 AI 自 2022 年底普及後，企業與市場寄望它像電腦與網路般提升每工時產出，進而支撐經濟成長、薪資與投資回報，並降低通膨壓力。然而，個別寫作、程式與客服任務的效率改善，尚未明確轉化為總體數據，重現新科技初期常見的「生產力悖論」。
《金融時報》7月22日引述 Barclays 指出，Amazon、Alphabet、Microsoft 與 Meta 2026 年資本支出上看 7,250 億美元，惟產業 AI 採用率與生產力增幅無顯著關聯。聖路易聯準銀行調查顯示僅 10% 勞工每日使用 AI，美國人口普查局最新數據則僅 21% 企業採用。
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