一單位水從五十美金變成三千五百美金，而所有人的計畫還建立在便宜的假設上
TL;DR
- 前 IBM 執行長 Sam Palmisano 把 AI 資本支出的帳攤開算：一筆五千億美金的投資，用一成的資本報酬率算，等於每年要憑空多生出五百億美金收益。他在 IBM 的經驗是十次裡有六次得在週期跑完前就先改計畫。
- Apollo 首席經濟學家 Torsten Slok 做了第一份用真實使用資料跑的研究，涵蓋三百二十一個職業，結論是 AI 目前壓的是薪資成長而不是就業，而且愈低薪的人被壓得愈重。
- 放射科醫師的薪資從二〇二一年起漲得比軟體工程師快四成二，理由跟大部分人的直覺相反。
- 加拿大這次在談判桌上跨過一條守了幾十年的線：承認關稅本身的正當性。
- 科羅拉多河撐著一點四兆美金的經濟活動和一千六百萬個工作，今年落磯山脈積雪創紀錄新低。海水淡化的水一單位要三千五百美金，傳統水源一單位五十美金。
Wall Street Week 是 Bloomberg 旗下的財經節目，主持人 David Westin 是前 ABC News 總裁，節目定位很直白，副標就是「stories of capitalism」，每集把幾條看起來不相干的產業線並排放，讓你自己看出它們的共通處。這集是二〇二六年九月四日上架的 Fan Favorite 精選，內容重播八月下旬那集，我之前寫過一次比較偏勞動市場的版本，這次想從另一個角度切。
來賓有四位。Sam Palmisano 是二〇〇二到二〇一一年的 IBM 執行長，任內把 IBM 從硬體公司轉成服務與軟體公司，也是把 Watson 送上 Jeopardy 節目的那個人，後來還在 Obama 任內參與過網路安全委員會。Torsten Slok 是 Apollo Global Management（美國大型另類資產管理公司）的首席經濟學家，這次的研究是他跟同事 Sania Edlich 合作的。Diane Gerson 現在是 Boston Consulting Group 的資深顧問，之前是 IBM 的人資長，也就是真的坐在會議室裡決定哪些職位要自動化的那個人。Chrystia Freeland 是加拿大前副總理兼財政部長，當年 USMCA（美墨加協定，取代 NAFTA 的自由貿易協定）就是她代表加拿大談的。
五千億美金，然後呢
Palmisano 講了一段很沒有情緒但很傷人的話。
他說在 IBM 的時候，長期研發的規劃週期是七到十年，短期營運投資是三到五年。一開始你沒有數字，只有目標跟里程碑，等接近了才把回報方程式建起來。內部報酬率的門檻大概在一成四到一成五，跨不過去就不准launch。
問題是現在的 AI，軟體跟模型的迭代週期以月計算，但底下那層的建設週期完全沒變快。資料中心從動工到上線三到五年，半導體產能大概七年，核電至少十年。上面跑得飛快，下面還是原來那個速度。
然後他把帳算給你看。IBM 現在的投入資本報酬率大概是一成，Microsoft 跟 Alphabet 大約兩成五。拿一成套到五千億美金上，就是每年要多產生五百億美金的收益，而且是每一年。他當年在 IBM 說過一句話：公司要在營收上維持七到八趴的成長，等於每十四個月得憑空造出一家財星五十大企業。
他還丟了一個很多人沒注意的事：這些動輒幾千億的宣布，目前多半只是備忘錄（MOU），不是有牙齒的合約。「有人說裡面有承諾、有約束力，我沒讀過那些文件。我問過理論上應該知道的人，他們傾向不評論細節。」
不用等到經濟衰退。他說只要採用曲線從原本假設的七到八年拉長成十到十二年，這件事就會開始鬆動。那時候有人得吞下差額：可能是債券持有人，可能是那個已經動土蓋資料中心的人，可能是那個已經簽約加電力產能的人。
一七七一年就開始重複的那個模式
Palmisano 提到劍橋的學者 Carlota Perez。她從一七七一年的工業革命開始算，蒸汽機、石油、微電子與運算，一路數下來，AI 大概是第六次。
模式一直沒變：先是「installation cycle」，也就是基礎建設鋪設期，花好幾年把底子鋪到規模。然後修正，原因每次都不一樣，可能是經濟，可能是政策。修正完進入「deployment cycle」，這時候才真正擴散到社會，帶來大規模影響。
Perez 的論點是，修正對資本主義是好事，因為它把成本基礎重設了。Palmisano 補了一句：對資本主義是好事，對當初投錢進去的人不是，總得有人剃頭。
他在 IBM 的做法叫 Plan B。Plan A 是樂觀情境，你朝著它衝，但同時準備一個能快速轉向的版本。他說十次裡大概有六次，週期還沒跑完就得動用 Plan B。「我們常講，樹不會長到天上去。」
這段跟我整理過的 AI 泡沫對帳單是同一條線。差別在於，Palmisano 是那種真的簽過幾百億資本支出核准單的人，語氣裡沒有唱衰也沒有捧場，就是把數字唸出來。
至於中國，他的判斷很冷靜：中國走的是開源路線，模型對 GPU 產能的需求沒有美國專有模型那麼大，成本結構不一樣。「如果我是中國，我就去拿世界其他地方。美國制裁我、不讓我進去，好啊，但美國市場今天大概只佔全球的兩成到兩成五，那我去拿剩下的七成五。」大規模、低成本、高品質，然後推向市場。這套劇本在其他產業已經演過很多次了。
AI 沒有裁掉你，它讓你的加薪變慢
這是這集最扎實的一段。
Torsten Slok 的研究把三百二十一個職業對上二〇一五到二〇二五年的勞動統計，用 Anthropic Economic Index 當作 AI 暴露度的衡量基準。這一點很關鍵：這個指數看的是模型真實互動的使用資料，不是研究員憑理論猜哪些職業會被影響。
然後把 ChatGPT 出現前後當成一場自然實驗來比。
結論：高暴露度職業的薪資成長明顯較慢，就業效果統計上不顯著。二〇二三年後，高暴露職業的薪資成長比低暴露職業慢了六點七個百分點。
不平均的部分才是重點。最低薪資四分位的落差是十點七個百分點，第二四分位五點四，第三四分位四點零，最高四分位完全沒有顯著影響。
Slok 自己的態度出乎意料地樂觀。他指出美國的企業創立數量目前是史上最高，因為開一家新公司變容易了。他把 AI 形容成一種「miracle drug」，同時帶來更高的生產力跟更高的就業。
但他也承認一件事：如果扣掉 Magnificent Seven，S&P 剩下那四百九十三家公司的毛利率到現在還沒往上走。企業還在 S 曲線的前半段摸索怎麼用這個東西。
給政策制定者的建議是「等」。因為現在根本分不出來未來會是失業率跳到一成五，還是創業潮把失業率壓下去導致經濟過熱，這兩種情境需要的工具完全相反。
放射科醫師的薪資漲得比工程師快
Diane Gerson 那段是整集最反直覺的地方。
她說被自動化的第一批職位，是那種本來離職率就高的：客服、企業內部服務。這些工作被替換的方式不是裁員，是「補人補得比較慢、開的薪水比較低」。她強調她沒看到公司主動砍現有員工的薪水，真正被殺價的是約聘者。有資料仲介會告訴醫院哪些旅行護理師的信用分數比較差，於是可以開低一點的價錢，而且知道對方會接。叫車司機也一樣，之前接過低價單的，之後就一直收到低價單。
法律業的順序她講得很清楚：paralegal（律師助理）先被吃掉，因為那些工作現在 Harvey 之類的工具就能做。
然後她問了一個沒人回答得了的問題：如果底層的工作被吃掉，那些資深人才的訓練管線從哪來？判斷力、領導力、專業深度，都是靠一連串的職位養出來的。她說有些公司正在很認真地想這件事，因為他們知道自己會需要那批人。
放射科醫師是她舉的正面例子。所有人都以為這個職業會消失，結果從二〇二一年起，放射科醫師的薪資漲幅比軟體工程師快了四成二。原因是 AI 幫忙讀片之後，他們有更多時間跟病人講話、理解狀況、用經驗做詮釋。用她的話說，是「operate at the top of their license」，把時間花在只有他們能做的部分。
她拿《I Love Lucy》那段巧克力產線的經典橋段當比喻：機器愈跑愈快，最後人根本包不完，巧克力散得滿地都是。這是很多人對 AI 的心理圖像。她說 Walmart 的做法值得參考，公司直接跟所有員工講「AI 是給你的，你來主導，每一個導入階段你都會參與」，讓人覺得自己拿到工具，而不是被工具追著跑。
至於那些直接按下裁員按鈕的公司，她的評語只有一句：pressing the easy button。
加拿大跨過的那條線
Chrystia Freeland 談的是美加貿易的暫時協議。
她說最關鍵的一件事，是加拿大接受了關稅的正當性。加拿大歷史上的立場很硬：我們有自由貿易協定，協定之外的永久關稅是不正當且不合法的，我們不接受。這次的協議看起來會讓鋼、鋁、汽車與汽車零件的關稅降低，但關稅會留下來，而加拿大接受它的存在。她用了 Rubicon 這個字，就是那條過了就回不去的河。
她提醒美國人一件事：「你可以用一種自我傷害的方式定義勝利，然後贏了卻輸了。」她拿英國脫歐當例子。鋼跟鋁是美國製造業的原料，對它們課稅等於讓自己的製造商變弱。她還丟了一句很好記的：鋁基本上就是固態的電，對鋁課稅等於對電課稅。
汽車那段很具體。汽車零件在 Windsor 跟 Detroit 之間來回，一台車造完之前，零件可能跨過邊境七、八次。所以協議細節裡有一個關鍵：被排除在關稅之外的是「美國製造的零件」，還是「符合 NAFTA 原產地規則的零件」？兩者差很多。
她也回憶了當年談 USMCA 的一個場景。Bob Lighthizer 想加一條規定，要求一台車有一定比例必須在美國製造。她強烈反對，因為那就不是自由貿易，那叫管理貿易。最後的妥協是所謂的 labor value content 條款：要求一台車有一定比例是由時薪十六美金以上的工人製造。保住了好薪資的工作，又沒有引入保護主義。她自己覺得這是個漂亮的解法。
至於加拿大人的感受，她講得很直白：「我們被少虐待了一點，交換條件是不要抱怨。」
一單位水，五十美金跟三千五百美金
科羅拉多河一千四百多英里，供水給美國西南七個州，撐起一點四兆美金的經濟活動跟一千六百萬個工作。它的法律架構是一層一層疊起來的，最底下那層是一九二二年的協議。
今年落磯山脈的積雪創了有紀錄以來最低，回推五十到七十五年都沒這麼糟。氣候學家 Dan McEvoy 說，三月一場不尋常的熱浪讓融雪提早又急促，整個西部的積雪狀況直接崩掉。西部有五成到七成以上的地表水來自冬季積雪。
水政策學者 Jennifer Gimbel 講了一句話很沉：「我們現在沒有安全網了。」以前簽那些協議的時候，水庫裡還有像樣的存量。現在沒有。
七個州談不攏，聯邦政府直接介入分水。墾務局的方案是下游流域每年砍一百五十萬英畝呎的用水，Arizona 被砍最重，七十六萬英畝呎。Central Arizona Project 的總經理 Brenda Berman 說社區為此準備過，二七跟二八年撐得住，但這不是能年年做的事。
Imperial Valley 的農夫 Andrew Limegruber 那段最有畫面。他家的農場傳了好幾代，因為當地是「首用者優先」原則下最早的使用者，所以擁有最高優先權。他說他們是河上最大的箭靶。有沒有辦法用更少的水？可以，滴灌、自動化漫灌、尾水回收，技術都在，但很貴。他那套灌溉一百八十英畝的系統，資本支出是五十萬美金。
最便宜的省水方式一直都是休耕。他說在當地，fallowing 是那個 F 開頭的字，因為它直接讓人失業。
San Diego 那邊是另一種故事。他們有海水淡化廠，所以水多，現在打算把水賣給 Arizona 跟 Nevada，換錢，也換掉自己帳上的庫存。水務局總經理 Dan Denham 把數字唸出來：海淡的水一單位三千五百美金，其他來源有的五十美金，有的六百，有的八百，混在一起平均一千四百。
然後他說了整集我覺得最值得記下來的那句話：「海水淡化很貴，但老實說，我們從來沒有付過我們的水真正值得的價格。我們得在腦子裡把這件事調整過來。」
便宜時代的假設，正在一個一個到期
把四段放在一起看，主題其實是同一個。
AI 資本支出的假設是「採用速度會夠快，讓五千億在幾年內回本」。勞動市場的假設是「入門職位會一直存在，資深人才自然會長出來」。加拿大的假設是「自由貿易協定簽了就算數，關稅是例外」。西南部的假設是「水是便宜且可靠的」。
四個假設都建立在同一件事上：某樣東西便宜且穩定地供應。而這四樣東西現在都在重新定價。
Palmisano 在節目最後談監管，他的立場很務實。他不主張成立新機關，因為官僚已經夠多了，而且他們會為了誰管事誰拿錢打起來，網路安全那次就是這樣。他建議先找一批真的懂技術又懂產業的人進來擬策略。他也講了一段真事：在白宮對面的行政辦公大樓裡，他問那些搶預算的部門「你能不能給我看你要用來執行專案的人的履歷」，對方回答「你知道我們沒有那些人」，他說那我就會建議總統，沒有專業跟人才的單位不要給錢。
至於現在那些 AI agent 掙脫沙盒、做被禁止的事的新聞，他的判斷是：今天可能還是意外，但技術只會愈跑愈快，快到人類根本控制不了的程度。到那個層級，控制機制必須內建在系統裡自己管自己。
「說要為了競爭把整個社會放上賭桌的人，都太年輕、太不成熟。我那個世代不會這樣講。」
我對 Slok 的樂觀持保留態度，但他那個「愈低薪被壓得愈重」的分布數字，比任何 AI 失業預言都值得放進你的職涯規劃裡。如果你的工作內容有大半是可重複、可分析、有既定模式的，那條薪資曲線已經開始跟別人分岔了，只是還沒有人寄信通知你。
想看更多這類把幾條產業線並排比對的觀察，我的文章都放在 wilsonhuang.xyz，訂閱之後新的就不會漏掉。
Sources:
推薦閱讀
喜歡這篇文章嗎？
訂閱電子報，每週收到精選技術文章與產業洞察，直送你的信箱。
💌 隨時可以取消訂閱，不會收到垃圾郵件