Hacker News
Despite massive investments from tech giants, Goldman Sachs economists argue that AI spending has had virtually no impact on U.S. GDP growth, challenging the popular narrative that AI is currently a major economic engine.
AI 生成摘要
儘管科技巨頭投入了巨額資金，但高盛經濟學家認為人工智慧支出對美國國內生產毛額增長幾乎沒有產生任何影響，這挑戰了人工智慧目前是主要經濟引擎的流行說法。
高盛集團（Goldman Sachs）近期發布報告指出，儘管科技巨頭投入數千億美元建設數據中心，AI 對 2024 年美國 GDP 增長的貢獻實際上趨近於零。分析師認為，由於關鍵硬體如晶片多依賴進口，相關投資收益流向了台灣與韓國，加上企業端尚未轉化為實質生產力，導致 AI 的經濟引擎效應遠低於市場預期。
Hacker News 的討論呈現出顯著的兩極化。部分評論者對 AI 的現狀持強烈懷疑態度，認為當前的 AI 熱潮更像是一場由高層推動的騙局。有觀點辛辣地將 AI 自動化比喻為「隨機在地上拖行排泄物的掃地機器人」，認為這種技術在缺乏準確性保證的情況下，反而增加了人類校對與驗證的負擔。他們指出，如果驗證 AI 生成內容的成本與手寫相當，甚至更高，那麼這種技術就無法帶來真正的生產力提升。此外，也有人擔心這種「幻覺」問題會導致企業陷入不斷疊加自動化驗證層的惡性循環，最終演變成一場難以收拾的災難。
然而，另一派觀點則傾向於從歷史長河中尋找慰藉。支持者援引 1980 至 1990 年代的「生產力悖論」，強調電腦與網際網路在問世初期也曾面臨無法反映在 GDP 數據上的質疑。他們認為，重大技術變革通常需要二十年以上的時間才能徹底改變經濟結構，目前的數據低迷只是技術成熟前的必經階段。這種觀點認為 AI 不會像 NFT 那樣轉瞬即逝，因為它展現了實質的工具潛力，只是目前社會尚未找到正確的工程化方法來發揮其價值。
值得注意的是，社群中也出現了對經濟數據解讀的新視角。有評論指出，如果 AI 投資對 GDP 貢獻極小，這反而證明了美國基礎經濟的韌性比想像中更強，因為這意味著過去一年的成長並非依賴數據中心建設的虛火。關於勞動力市場的爭論也十分激烈，有人認為 AI 雖然無法完全取代職位，但可能導致職位降級，讓低薪員工利用 AI 處理任務，儘管這可能帶來無法識別錯誤的風險。整體而言，社群對於 AI 是否能重現網際網路的輝煌仍無共識，但普遍認同在炒作退去後，如何將這項技術轉化為穩定且正確的生產力工具，才是未來成長的關鍵。