人工智慧繁榮正在放大分配失衡

人工智慧通常被描述成提高生產力的工具，但對一個本來就供給強、需求弱的經濟體而言，生產力提高並不必然帶來更均衡的成長。中國人民銀行貨幣政策委員黃益平九月十九日警告，AI加速部署可能讓中國的供需失衡延續甚至惡化。這個判斷的重要性不在於AI本身，而在於它揭露了一個更根本的問題：當新增所得主要留在企業、資產持有人與政府投資體系，沒有充分流向家庭，供給能力越強，需求不足反而越明顯。

中國八月工業生產年增5.2%，鋰電池、工業機器人與科技製造仍在擴張，但零售銷售只增加0.4%，房地產投資則年減19.9%。第二季GDP成長4.3%，已是三年多來最慢。這組數字顯示的不是中國缺少生產能力，而是生產與購買能力正在分離。AI若先被用來降低單位成本、提高自動化程度與擴大高科技產能，最先增加的是企業可以生產多少，而不是家庭願意或有能力消費多少。

這條因果鏈中最重要的中間環節是所得分配。企業投資AI後，資本報酬與高技能勞工所得可能先上升；如果一般勞工的工資、社會保障與財產所得沒有同步增加，新增產值就不會等比例轉化成消費。企業因此面對更大的產能與仍然不足的內需，只能增加出口、降價競爭或延後新的投資。AI在這種結構下不是造成需求不足的起點，卻會把原有失衡放大。

高成長不等於家庭同步變富

台灣與韓國提供了很好的對照。台灣官方目前預估2026年GDP成長11.05%，是1987年以來最快，出口預估成長41.07%；AI晶片、先進製程與伺服器需求把整體經濟成長率推到成熟經濟體罕見的兩位數。股市也由半導體與AI供應鏈帶動創下新高。這當然是真實的財富創造，但它同時說明GDP與股價可以比多數家庭所得更快成長，因為成長高度集中在少數資本密集、出口導向產業。

台灣央行七月之所以在AI繁榮下仍不急著升息，一個重要理由就是傳統產業明顯弱於科技業。這代表同一個經濟體裡，同時存在兩種景氣。掌握先進製程、伺服器與相關資產的人享受出口、獲利與股價上漲；與AI供應鏈關聯較低的企業與勞工，卻不一定感受到同樣的所得增幅。九月美光台灣工會要求建立永久性的獲利分享制度，甚至主張將全球營業利益的一部分分配給員工，正反映勞工開始追問一個核心問題：AI創造的超額利潤究竟如何從企業損益表進入家庭所得。

韓國的情況更直接。AI帶動高頻寬記憶體需求，三星電子與SK海力士成為全球AI基礎設施的主要受益者，韓國KOSPI在五月突破7000點，2026年至當時已上漲75%，而三星與SK海力士兩家公司合計占指數市值約44%。這種集中度意味股市繁榮本身就帶有強烈分配效果：持有大型科技股資產的人財富增加得非常快，但沒有持股、受僱於中小企業或處在內需服務業的人，並不會因指數上漲75%而自動增加75%的可支配所得。

韓國勞動部甚至公開要求大型科技公司把AI帶來的超額利潤分享給員工、供應商與地方社群。這不是對科技成長的否定，而是承認如果生產力紅利只停留在龍頭企業，總體數字愈漂亮，社會對分配落差的感受反而可能愈強。台灣與韓國都證明了同一件事：AI可以同時創造非常高的GDP成長、企業獲利與股市報酬，也可以讓成長的所有權高度集中。

中國的問題比台韓更難解

中國面臨的困難在於，家庭之外的三張資產負債表同時受到壓力。第一張是地方政府。土地財政在房地產下行後失去原有現金流，世界銀行估計中國地方政府直接債務在2024年已達GDP的35%，地方政府融資平台的表外債務在2023年估計約相當於GDP的46%。地方政府過去依靠賣地與舉債推動基礎建設、帶動投資與就業，如今更多財政資源必須用於償債與維持既有項目，刺激需求的能力自然下降。

第二張是企業。國際貨幣基金資料顯示，中國非金融企業國內債務已超過GDP的120%。當企業已有高槓桿，又面對內需不足與價格競爭時，AI提高效率所釋放的現金流未必會轉成加薪或新的內需投資，企業更可能先改善資產負債表、降低成本，或把新增產能投向仍有需求的海外市場。於是技術進步提高供給的速度，可能快於它提高國內工資與消費的速度。

第三張才是家庭。房地產長期同時扮演中國家庭儲蓄工具、地方政府土地收入來源與企業融資抵押品。房價下跌因此不是單純的資產價格調整，而會同時降低家庭財富感、地方政府收入與開發商信用。家庭在住房資產縮水、就業不確定與社會保障仍需自行預留大量儲蓄的情況下，自然提高預防性儲蓄。此時再增加工廠、機器人與AI資本支出，並不能直接修復家庭消費能力。

這也解釋黃益平為何把提高家庭所得占比與修復地方政府、金融機構和企業資產負債表放在同一套政策裡。需求不足不是降一次利率或發一次消費券就能解決。地方政府若仍被債務綁住，企業若仍以去槓桿與出口消化產能，家庭若仍需要靠高儲蓄對抗住房、教育、醫療與退休的不確定性，新增流動性最後仍可能回到生產端，而不是形成持續消費。

真正的問題是誰擁有生產力紅利

AI讓這個問題變得更尖銳，因為它是一種高度資本密集的技術。晶片、資料中心、電力、模型與雲端基礎設施需要巨額前期投資，規模經濟又使領先企業更容易累積利潤。當資本所有權集中，AI帶來的第一輪所得自然先流向股東、核心技術人才、設備供應商與掌握融資能力的大企業。若稅制、工資協商、社會保障與公共服務沒有建立第二輪分配機制，GDP增加並不會自動變成廣泛的可支配所得增加。

台灣和韓國至少讓這個分配問題以股市集中、產業雙速與獲利分享爭議的形式浮上檯面。中國則還多了一層地方政府與房地產資產負債表的約束，因此更容易出現一個看似矛盾的結果：工廠更有效率、出口更有競爭力、科技企業更強，但居民仍然不願意消費。供給端的成功反而使需求端的缺口更清楚。

如果政策仍把主要資源投入新產能，希望先做大生產再由成長自然外溢到家庭，AI只會加快既有模式。企業以更低成本生產更多商品，國內消費吸收不了，就必須尋找海外市場；出口增加又使其他國家感受到中國產能壓力，進一步引發關稅、反補貼與供應鏈政治化。原本是國內所得分配問題，最後會透過過剩產能變成國際貿易衝突。

因此真正需要修復的不是中國的生產能力，而是生產力紅利進入家庭所得的管道。提高家庭所得占GDP的比重、降低家庭必須自行承擔的教育醫療與退休風險、把地方政府從土地與債務驅動的投資模式中解放出來，並讓企業獲利更能透過工資、股利、稅收與公共服務回到居民部門，才可能讓AI從供給加速器變成需求與生產力同步成長的工具。

台灣與韓國的經驗已經提醒我們，GDP和股市可以因AI高速上升，但社會分配不會因此自動改善。中國若在家庭所得、地方財政與企業資產負債表尚未修復之前繼續以AI強化生產端，最大的風險不是科技投資失敗，而是科技投資成功得太快，讓供給能力與家庭購買力之間的距離進一步拉大。AI繁榮最後是否成為全民繁榮，關鍵從來不是機器能多生產多少，而是新增所得最後落在誰手上。