警惕AI通縮陷阱：效率提上來了，利潤卻被卷沒了

伴隨AI熱潮逐漸退去，全球企業管理者正面臨一場新的考驗：如何將技術真正轉化為效益。然而，一個容易被忽視的風險正悄然浮現——AI在提升生產力的同時，可能催生激烈的價格競爭，引發所謂的「技術通縮」。波士頓諮詢集團全球首席經濟學家菲利普·卡爾松-斯萊扎克與高級經濟學家保羅·斯沃茨近日聯合撰文指出，生產力大幅提升反而可能造成企業利潤下滑，這一殘酷規律值得所有管理者警惕。文章指出，AI固然是極具顛覆性的技術，但其提升生產力的方式並無特殊之處，本質上仍是改變投入與產出的配比。當一項技術得到廣泛普及，通常通過三種路徑發揮作用。

其一是「投入更少、產出不變」：企業運用AI降低同等實際產出對應的投入成本，這種成本優勢很可能促使企業降價搶奪市場份額，進而引發價格戰，壓縮全行業利潤。其二是「投入不變、產出更多」：企業在投入穩定的情況下擴大實際產出，構築規模優勢，但由此帶來的供給激增極易引發搶佔市場的價格競爭，尤其當供給增量長期持續、市場需求缺乏彈性時，利潤壓力會尤為突出。其三是「新模式替代舊模式」：企業藉助AI打造全新商業模式，這條路徑有機會構築更持久的競爭優勢，暫時避開直接的利潤廝殺，但一旦技術廣泛普及，創新成果的複製速度也會加快，新一輪市場份額與利潤爭奪又將開啟。

這三條生產力增長路徑雖各不相同，最終卻會走向同樣的通縮趨勢。普及型技術意味著競爭優勢難以長久維繫，生產力提升未必帶來利潤擴張，反而可能造成利潤收縮。以汽車行業為例，過去七十多年裡，技術穩步取代勞動力投入，實現了「以更少投入完成更多產出」，這刺激了價格競爭，表現為相對價格的穩步下行，行業利潤率早年長期穩定在30%上下，如今已被擠壓至微利水平。農業領域同樣留下了相似印記，機械化、化肥、基因育種等一輪輪技術革新大幅節約人力成本，美國農業就業人口從半數以上降至如今的1%，食品支出佔居民預算比重也從四成以上降至約13%。然而，這種通縮效應並非均衡顯現。

部分行業幾乎不會受到衝擊，差異取決於技術發揮作用的領域，以及競爭的抑制因素與放大因素。從抑制因素來看，倘若企業掌握難以復刻的AI落地方案，構築深厚護城河，就有可能形成AI領域的壟斷者，壟斷利潤會取代價格競爭，避免利潤被侵蝕。但這種局面出現的概率偏低，根源在於AI技術的普及門檻不高，各類企業都能夠使用同款大模型，依託應用形成的優勢很難守住。在AI供給端，競爭同樣十分激烈，ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Grok均推出多款不同價位的模型，隨著企業AI預算收緊，各大AI實驗室很可能下調token定價以爭奪市場份額。與此同時，多重因素會延緩AI落地速度，削弱通縮效應。

落地難題是首要障礙——「投入更少、產出不變」或「投入不變、產出提升」未必總能轉化為營收增長，一份近期工作論文顯示，代碼編寫量提升十倍以上，產品發佈量僅提升1.3倍。員工使用率同樣不容樂觀，50%的職場人會使用AI，但僅有13%做到每日使用，企業想要收穫顯著效益，必須培養熟練使用AI的員工群體。監管配套與社會接納度亦是關鍵變量，紐約市近期拒絕續發Waymo運營牌照便是一例，2026年3月皮尤研究中心調查顯示，50%的美國人對AI給日常生活帶來的影響感到擔憂。此外，部分行業本身不適合價格競爭，醫療行業體系錯綜複雜，價格競爭很難發揮作用。

從放大因素來看，AI對生產力的提升幅度越大，催生的通縮力量就越強。小幅效率提升一般不會引發價格戰，巨大的生產力突破則極有可能觸發惡性競爭。生產力提升的實現形式同樣關鍵，如果新增產能難以收縮、降價又無法有效拉動需求，市場極易陷入持續降價的惡性循環；反之，成本下降能夠刺激需求增長，價格競爭的烈度會有所緩和。但無論哪種情形，只要生產力實現大幅提升，通縮影響都會顯現——AI落地成效越顯著，隨之而來的利潤爭奪戰就越殘酷。面對如此不確定且不均衡的AI影響，企業管理者該如何制定戰略？文章給出了多項建議。

首先，不能選擇置身AI競賽之外，即便對AI持懷疑態度的管理者也必須投入，放棄佈局的風險是非對稱的：倘若AI最終實現顛覆性價值，缺席者將面臨生存危機；倘若AI不及預期，投入成本固然高昂，但競爭對手同樣受挫，競爭格局不會發生根本性改變。其次，投身AI競賽幾乎是必然選擇，原本希望聚焦業務基礎運營的首席執行官，不得不抽身做出戰略押注。更為關鍵的是，僅憑藉AI實現價值遠遠不夠。當成本戰、價格戰打響，若效率提升幅度落後行業頭部玩家，這類優化便毫無價值。贏家不只是依靠AI實現提效，而是實現比同行更大幅度的效率提升。

文章警告，一旦技術顛覆行業，機遇與危機並存，但收益和損失不會均勻分配，如果有效落地技術需要大量資本或規模支撐，行業大概率會走向整合，最終贏家往往只是少數。與此同時，企業應衡量實際產出而非投入規模，當AI價值尚待驗證時，很多企業過度聚焦易於統計的指標，如token消耗量、代碼行數，評判AI競賽成敗，最終要看單位工時產出的變化。首席財務官們還需要理性調整投資回報率預期。這類強制性投入的前景很可能是未來利潤持續承壓，投資回報微薄。更進一步來看，倘若AI提升生產力、擠壓利潤空間，企業投入資金佈局AI，看似是謀求競爭優勢，本質上只是為了生存。

文章最後總結道，AI帶來的文化與社會影響已是不爭的事實，它同樣會產生經濟效應，但影響規模與形式依舊未知。當我們觀測到明顯的通縮現象時，才能確認它具備顛覆性的經濟價值；倘若看不到通縮效應，也就意味著AI的實際影響力有限。