Gunakan sejarah sebagai cermin untuk melihat inovasi produktivitas manusia: a16z membantah klaim AI akan mengakhiri pengangguran sebagai fantasi

Andreessen Horowitz（a16z）近日发表长文〈The “AI Job Apocalypse” Is a Complete Fantasy〉，直指关于「AI 将创造永久底层階级」、「白领工作将被彻底消灭」的恐慌敘事，并不是什麼全新的洞见，而是经济学上老掉牙的「固定工作量谬误」（lump-of-labor fallacy）換上 AI 包装后的版本。

所谓固定工作量谬误，是假设世界上有一个固定数量的工作要被完成，因此一旦机器、移民、外包或 AI 做了更多，人类就必然做得更少。a16z 认为，这个前提从根本上违反人类需求、市场与经济史的经验。

人类想要的东西从来不是固定的，市场也不是零和游戏。当生产力提高、成本下降，人类通常不会因此「无事可做」，而是会把节省出来的时间、资源与劳动力，推向下一個新的需求、新产业与新工作。

AI 让智慧变得更便宜

文章承认，AI 确实会消灭部分任务，也会压缩部分职位，而且这件事可能已经开始发生。但 a16z 反对的是，把「部分工作被替代」直接推论成「整体经济永久失业」。

作者认为，真正会发生的不是工作消失，而是劳动力市场形状被改写；就像历史上每一次通用技术出现时一样，AI 会改变工作内容、重配产业结构，但生产力提升最终应该会提高劳动力需求，因为人的能力会变得更有价值，而不是更没有价值。

确实，认知成本正在崩塌。图表显示，从 2023 年 9 月到 2025 年底，LLM 的「价格相对智慧指数」明显下滑，而且是以对数尺度呈现，代表模型能力与使用成本之间的关系正在快速改善。换言之，AI 把过去人类智慧专属的分析、写作、推理、编码与知识处理能力，变得越来越便宜。

AI 末日论者的推论是：如果 AI 能替人类思考，人类的护城河就消失了，人类的经济价值也会归零。a16z 对此反驳，这种推论只看到「AI 可以做既有任务」，却忽略了「当一种强大投入品变便宜时，市场会创造更多需求」。

文章用能源作比喻：化石燃料让能源变得便宜、稳定、可大量取得时，人类并不是只把捕鲸工与伐木工淘汰掉，而是发明塑胶、重组工业体系、创造新的消费品与新的生活方式。a16z 认为，AI 也可能是同一种力量。当 AI 承担更多认知负担，人类并不是停止思考，而是得以处理更大、更复杂、更过去无法负担的问题。

劳动力市场持续变化：农业萎缩，服务、医疗、商业与软件诞生

a16z 用一张长期劳动力市场结构图指出，美国劳动力市场在过去 170 多年来早就经历过剧烈变形。1850 年前后，农业占美国就业的比例非常高；到了现代，农业就业占比已经几乎消失在图表底部，但美国并没有因此永久失业，反而长出制造、建筑、金融、商业服务、教育、医疗、休闲娱乐与各种服务业。

这是 a16z 反驳 AI 末日论的核心历史依据：每一个曾经主导经济的部门，都会让位给更大、更复杂的后继部门。旧工作减少并不等于工作总量消失，而是人类会把生产力剩余转移到新领域。

a16z 指出，今日科技产业虽然强大，但从美国股市历史来看，过去金融与不动产、运输、能源与材料等产业，也都曾在特定时期占据高度主导地位。

科技目前的主导性很高，但并非历史上最极端的产业集中。这个图表的意义在于：市场会不断换主角，科技不是第一个支配市场的部门，也不会是最后一个。

农业机械化没有摧毁劳动力市场，反而释放更多劳动力

文章接着以农业为例。20 世纪初，美国约三分之一就业人口从事农业；到 2017 年，这个比例只剩约 2%。如果自动化真的会造成永久失业，那么拖拉机与农业机械化早就应该把劳动力市场摧毁。

但实际结果相反。农业产出大幅提升，全球人口得以持续扩张，而从农业中被释放出来的劳动力，进入工厂、商店、办公室、医院、实验室、服务业，最后也进入软件与知识经济。

a16z 配上的「More Productive Farming Led to (A Lot) More Workers」图表则把农产品价格与世界人口放在一起看。1913 年至 2024 年间，玉米、小麦、稻米等实际价格长期下降，但世界人口大幅增加。这代表生产力提高并没有让人类「不需要工作」，而是降低了基本生存成本，让更多人口、更多产业与更多新职业成为可能。

电气化不是只替换能源，而是重新设计工厂与家庭

第二个历史案例是电气化。a16z 指出，电力并不是单纯把一种动力来源换成另一种，而是彻底改变工厂结构：从集中式轴杆与皮带驱动，转向每台机器都能由个别马达驱动。这迫使工厂重新设计工作流程，也创造出全新的工业与消费商品。

通用技术不会在问世当下立即释放全部生产力。1820 至 1840 年代，Faraday 与 Henry 建立电力原理；1879 年，Edison 推动商用电灯；1880 年代，Tesla 发展交流马达；1900 年代，unit-drive 开始扩散。直到 1920 年代，单机马达重塑工厂后，劳动力生产力才明显加速。新技术的影响需要时间，AI 也可能处于这种早期扩散阶段。

当技术让某类产品变便宜，市场通常不是萎缩，而是扩张。汽车也是同样逻辑。1900 至 1925 年间，美国新车实际价格大幅下降，同时汽车年产量与汽车产业就业大幅增加。车子变便宜，并不是让汽车产业消失，而是让汽车产业诞生。

电子表格并没有消灭财务工作，而是让 FP&A 时代出现

a16z 也把这套论证推到白领世界。VisiCalc、Excel 这类电子表格工具，确实自动化了大量人工记账、表格计算与数据处理工作。但它们没有让财务工作消失，而是让更高级的财务分析、会计审计、FP&A（财务规划与分析）工作快速扩张。

1970 年至 2020 年，美国 bookkeepers 与 accounting clerks 的工作数量先升后降；同一期间，accountants & auditors 持续增加，financial analysts 更从 1980 年代后大幅成长。a16z 总结为：美国大约失去 100 万个记账人员，但增加约 150 万个财经分析师。

这个案例对 AI 讨论尤其关键。因为今日 AI 对白领工作的冲击，很可能就像电子表格对会计与财务的冲击：它会替代低阶、重复、格式化任务，但同时创造更多需要判断、策略、整合与商业理解的工作。

生产力过剩也会创造全新服务业：补习、宠物照护、美甲、运动产业

a16z 进一步指出，生产力提升带来的劳动力剩余，并不一定只会流向被自动化产业的邻近领域，有时候会在完全不同的产业形成新工作。

1990 至 2025 年间，美国几类服务业工作数量快速增加，包括运动员、教练、裁判与相关工作、考试准备与补习、宠物照护、美甲沙龙等。这些产业并不是因为某台机器直接创造出来，而是因为整体收入上升、闲暇增加、消费升级、劳动力可被重新配置，最终让过去规模有限的需求变成大市场。

这也是 a16z 对「AI 只会让少数人变超级有钱，其他人被抛下」这种说法的回应之一。即使生产力提升先让部分人变得非常富裕，他们也会把钱花出去，进而创造新的服务需求。文章承认，如何看待服务业是否「服务富人」可能有价值判断，但从劳动力市场角度看，新需求仍然会形成新工作，并推升更广泛的薪资与就业机会。

AI 替代之外，更大的问题是 AI 增强

a16z 认为，AI 末日论只讲「substitution」，却忽略「augmentation」。对于某些职业而言，AI 是生存威胁；但对另一些职业而言，AI 是放大器，会让这些职位更值钱。

不是说 AI 没有替代效应，但替代效应并非唯一效应。对高判断、高整合、高责任、高复杂度的工作而言，AI 可能让人完成更多任务、做出更快决策、处理更大范围的问题。

软件工程师可能是最典型的 AI 增强型职业

文章特别指出，Goldman 的 AI augmentation 清单甚至没有把软件工程师列进去，但软件工程师可能是最典型的 AI 增强职业。AI coding agent 正在放大工程师能力，使 git push、新 App、新公司成立数量上升。

a16z Growth 引用 Sensor Tower 与 Wells Fargo Securities 的资料显示，美国 iOS App 每月发布量在过去三年大致持平，但自 agentic coding 工具问世后明显加速。单月年增率在 2025 年下半年快速拉升，到 2025 年 12 月达到 60%；若看 TTM 年增率，也从接近持平一路升至 24%。

这代表一波「vibe-coded apps」正在涌入 App Store。过去需要完整工程团队才能做出的 App，现在可能由个人创作者、小型团队，甚至非典型工程背景的人，通过 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI coding agent 快速完成原型、界面修改、功能部署与上架。做软件的边际成本下降后，市场开始长出一大批原本不值得开发、无法开发、没有工程资源开发的新产品。

a16z 也指出，软件开发职位自 2025 年初以来，无论以绝对数量或占整体职位比例来看都在回升。作者承认，现在还太早判断这是否完全由 AI 驱动，但逻辑上，当每家公司都在思考如何把 AI 导入业务时，对软件工程师、产品经理与系统设计人才的需求反而可能增加。

文章也引用 Lenny Rachitsky 的观察指出，产品经理职位在经历利率冲击后持续回升，目前已是 2022 年以来最充足。a16z 认为，软件工程师与产品经理职位同步回升，正好说明固定工作量谬误为什么错。

如果 AI 是一比一替代思考，那么可能会出现「PM 不需要那么多工程师」或「工程师不需要那么多 PM」；但目前看到的是两者需求都在回升，因为 AI 让人们能完成更多工作，也让企业想做更多事情，人类更不会因为 AI 出现就坐在屏幕前停止创造。

这篇文章 以史为镜看人类生产力革新：a16z 反驳 AI 失业末日论是幻想 最早出现在 鏈新闻 ABMedia。