经济与市场

就业“终结者”？关于人工智能与劳动力市场的那些事儿

核心观点

要点

人工智能带来的颠覆不可避免，但对人工智能导致大规模失业的担忧被夸大了。
三大制约因素将决定人工智能转型的路径：模型能力边界、基础设施需求，以及监管、组织和社会政治层面的阻力。
半导体、数据中心和电网的瓶颈，为那些建设人工智能基础设施的企业创造了投资机会。

没有人知道人工智能(AI)的故事将如何收场。但显而易见的是，AI是投资者需要理解、评估并据此布局的关键宏观经济与市场主题。

人工智能是全球地缘分化、通胀之外的第三大驱动力量，三者共同塑造着新的市场格局。我们在《年中展望》中深入探讨了这些主题，并提炼出可实操的投资建议。

在此，我们聚焦于AI叙事中一个备受广泛讨论（有时甚至充满争议）的侧面：AI对劳动力市场的潜在影响是什么？

去年秋季，市场的主流声音截然不同——当时AI的空头观点只聚焦于一个问题：人工智能是否存在泡沫？短短数月之后，情况急转，焦点变成了AI的潜在风险。主流观点（我们称之为“人工智能极端派”）认为，AI技术进步如此之快，劳动力市场来不及做出调整。¹ 在最极端的情景下，AI的普及将引发大规模失业，其严重程度堪比AI时代的“大萧条”。

毫无疑问，人工智能将重塑经济和劳动力市场。没错，技术正在飞速发展。但我们认为，三大限制因素将使从旧范式向新范式的过渡变得可控（按制约程度从弱到强排列）：

AI模型的能力限制
实物基础设施投资的需求
监管、组织及社会政治层面的阻力

我们认为，经济和社会将避免最坏情形的发生。

事实上，我们认为当前市场叙事过分关注将被颠覆的事物，而对正在被创造的新事物关注不足。投资者低估了风险资产最乐观的情形：AI将以一种可控的节奏提升经济生产率与企业利润，为劳动力市场的重构创造条件。

AI会引发白领大规模失业吗？

AI颠覆是否失控？那完全是另一回事了。

AI模型公司Anthropic的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）描绘了一幅非常暗淡的图景，引发了广泛关注。他警告称，未来1至5年内，AI可能会取代一半的入门级白领岗位，并将失业率推高至10%–20%。²假设没有任何对冲力量（如新行业创造的就业机会或政府干预），这将意味着净损失1,000万至2,500万个就业岗位，经济很可能遭到重创。

自动化过快可能导致失业率飙升

美国失业率（%）

资料来源：美国全国经济研究所、美国劳工统计局、圣路易斯联邦储备银行。数据截至2026年2月。注：1948年至今数据采用美国劳工统计局计算的U-3劳动力利用不足指标。此前数据由美国全国经济研究所整合自世界大型企业联合会及美国人口普查局。

历史经验显示，技术范式的更替往往伴随着岗位的淘汰。在过去数十年的范式变革中，每年平均有20万至30万劳动者被取代。

20世纪80年代个人电脑的兴起和90年代互联网的发展深刻影响了劳动力市场，其中印刷媒体、实体零售和广告业的变化最为显著。经济学家估计，仅互联网的兴起就导致约600万劳动者失业。³

劳动力市场的调整通常通过任务重构、行业扩张、地域流动和新企业成立等多种方式综合实现。互联网或许导致了350万人失业，但它也催生了近2,000万个新工作岗位——这些岗位在20世纪90年代初几乎不可想象（例如电子商务物流和数字营销）。⁴

人工智能极端派认为，“这次不一样”，因为技术进步的速度极其迅猛，劳动力市场将难以及时适应。

我们不同意这种观点。我们认为，我们所提及的三大制约因素——AI模型的能力、实物基础设施投资需求，以及监管、组织及社会政治阻力——会减缓转型的速度，从而使这项技术为投资者带来的收益超过其成本。

10年内取代1,000万个工作岗位，将远超以往技术变革的速度

每年被取代的岗位数量（千个）

资料来源：摩根大通私人银行、美国全国经济研究所、Autor & Dorn（《美国经济评论》）、美国劳工统计局、Haver Analytics。数据截至2026年3月。

制约因素一：模型能力：进步神速，但尚不及人

首先来看模型能力这一制约因素。我们承认，每一位大语言模型(LLM)用户都清楚：AI模型性能持续快速提升。Anthropic最新推出的LLM，Claude Opus 4.6，能够完成人类专家需要超过12小时才能完成的任务，较2025年12月实现了超过两倍的效率提升。同样，其“Claude Code”工具（可将自然语言指令高效转换为代码）的使用量正呈指数级增长。在使用GitHub Copilot的开发者所编写的代码中，已有近一半由该工具自动生成。⁵

具备自主完成任务能力的智能体AI (Agentic AI)已成为现实。例如，运输物流公司C.H. Robinson开发的AI代理，能够在30秒内提供报价，而人工完成同样工作需15分钟。自2022年以来，该公司员工人数每年减少约10%。⁶

但是，一个岗位是一系列任务的组合，而不是单一能力基准。如果知识工作仅仅是处理词元(token)，那么GPU（图形处理单元，驱动AI模型的计算机芯片）将拥有不可逾越的优势。⁷

自主式AI正在提升企业收入并扩大利润率

完成C.H. Robinson Worldwide报价所需时间（分钟）；C.H. Robinson Worldwide完成报价比例（%）

资料来源：C.H. Robinson Worldwide、Factset，数据截至2025年。

当成功率要求从50%提高到80%时，AI工具的表现就没那么亮眼了

人类完成人工智能分别以50%和80%成功率完成的任务所需时间（小时）

资料来源：摩根资产管理、METR。数据截至2026年3月。

知识型工作者会进行推理。他们依据模糊或不完整的指令行事。他们凭借多年乃至数十年的训练积淀、社交直觉、情商、模式识别能力及机构知识，来决定是否致歉、排查故障或升级处理特定事项。推理型AI模型通过检索历史数据、迭代不同方法，最终确定最佳方案，以此尝试复制人类认知。其过往表现好坏参半。

推理模型正在迅速改进，但当要求更高的成功率时，它们的优势就明显不那么突出了。

以Anthropic的Claude Opus 4.6为例。当尝试执行一项人类专家需耗时两小时完成的任务时，Claude的成功率为80%。当Claude尝试更为复杂的任务时（人类专家需耗时12小时完成此类任务），其成功率降至50%。换言之，如果您需要AI在几乎所有情况下都能成功完成任务，那么该任务必须足够简单。这种局限性或许可以部分解释，为何Anthropic观察到的任务替代程度低于模型理论上的潜力。

人力劳动和GPU的市场定价或许提供了最令人信服的证据，表明AI模型仍无法超越知识型员工。

一名年薪7.5万美元的白领员工，每小时成本约为50美元；根据工作量和芯片类型的不同，GPU的租赁价格约为2.50美元／小时（比例为20:1）。⁸ 因此，雇主从人力劳动转向AI劳动具有基本的成本激励。如果AI已经具备大规模取代知识型员工的能力，那么它早就这样做了。

目前的证据表明，任务层面的颠覆远比岗位层面的颠覆更为普遍。这对生产率提升而言是一个积极信号。

制约因素二：实物基础设施：巨额资本支出，巨大的电力需求

要相信大规模劳动力替代会发生，就必须相信计算和电力基础设施将发生深刻（且快速）的变革。这种变革或许终将到来，但绝非一蹴而就。

人工智能要求对其基础设施进行大规模、持续性的投资。一台半导体服务器（包含GPU和内存）部署在数据中心内，该数据中心必须有电力供应、冷却系统，并连接到更广泛的网络。那么，要取代1,000万人，我们需要多少块GPU？

如果假设一块GPU能够完美复制一小时的人类劳动，那么整个经济体仅需240万块GPU就能取代1,000万名工人。⁹ 然而，根据知识型员工工资和GPU租赁价格隐含的当前20:1的比例，需要近5,000万块GPU才能替代1,000万人的工时。

研究公司Epoch AI估计，美国目前有24座前沿数据中心正在运营、建设或规划中。¹⁰Epoch AI预测，到2028年底，美国前沿计算集群将拥有略超过2,500万块“H100”等效芯片。¹¹ 要使这2,500万块计划中的芯片取代1,000万名工人——正如阿莫迪等人所讨论的那样，这些芯片需要在略多于10小时的时间内完美复制人类一小时的劳动。

另一方面，如果我们假设芯片销量的指数级增长趋势持续，那么到2028年，超大规模云服务商和AI实验室将拥有近7,500万块H100等效芯片。¹² 这将超过以当前20:1比例取代1,000万名工人所需的数量，但这一假设的前提是消费者或新模型训练不使用任何算力。指数级增长的假设与主要半导体制造商当前的市盈率难以吻合。投资者似乎已在定价中计入未来几年销售额和盈利的下滑。

假设只有三分之一的算力被用于劳动力替代（与当前情况一致）。¹³ 在这种情境下，芯片需要耗时10小时到略低于3.5小时（取决于采用哪种GPU增长假设）来复制一小时的人类劳动。这将比当前GPU租赁费率所隐含的20:1的状态有显著改善。

要相信劳动力市场会受到大规模颠覆，您不仅需要相信模型和半导体性能持续提升，还需要相信一个为期多年的基础设施投资周期。

取代1,000万名工人需要多少块GPU？

H100等效GPU数量（百万块）

资料来源：EpochAI，数据截至2025年11月10日。

从规划中最大的前沿数据中心（微软在威斯康星州的Fairwater园区），我们可以窥见基础设施投资的规模。建设工程于2026年初启动，数据中心计划在2027年秋季投入使用。据报道，该设施将耗资超过1,000亿美元，容纳超过500万块H100等效半导体，其耗电量将超过洛杉矶市。¹⁴

电力需求是AI基础设施生态系统中众多物理瓶颈之一。生产全球90%以上最先进芯片的台积电(TSMC)才刚刚开始扩大产能以满足激增的需求。¹⁵ 在能源方面，电网互联的等待时间为3至5年，而GE Vernova和卡特彼勒等公司的“表后”发电选项的积压订单消化时间则为6至7年。¹⁶ 这些公司还记得2000年代初科技泡沫破裂的后果，因此很可能对扩大自身产能持犹豫态度。

微软威斯康星州Fairwater园区的耗电量将超过洛杉矶

年用电量（兆瓦）

资料来源：EpochAI，数据截至2026年3月27日。

2000年代初科技泡沫破灭时，电力供应商也遭受重创

美国燃气轮机年新增装机容量（兆瓦）；西门子股价（美元）

资料来源：美国能源信息署。数据截至2023年10月16日。

若人类认知真能复制，需要付出什么代价？智能层面和物理层面的算力需求（包括半导体与模型设计、能源发电与传输、内存带宽、芯片封装、网络设备、数据中心冷却系统等）将是巨大的。

这正是我们认为那些建设AI实物基础设施的企业具备投资潜力的关键原因。事实上，从利润率和收入增长率等指标来看，它们目前是我们所看到的整个市场中最具吸引力的机会之一。

这并非巧合：AI受益企业通常拥有强劲的基本面

同比收入增长率对比调整后营业利润率（%）

资料来源：彭博财经、FactSet，数据截至2026年3月30日。注：对于未报告调整后营业利润率的公司，使用了营业利润率。所用数据来自最近可获得的季度。

制约因素三：制度性因素：监管、组织及社会政治层面的阻力

也许，AI转型过程中的制度性限制将被证明是AI颠覆性影响的最强大制约因素。这些限制包括监管与法律要求、组织决策与执行，以及社会与政治反弹的可能性。

医疗、金融、法律、教育和政府等行业的监管机构，已成为AI部署过程中的重大掣肘。美国食品药品监督管理局(FDA)批准AI驱动的诊断工具至少需要12至24个月。¹⁷ 美联储和货币监理署等金融服务监管机构，已就AI模型如何在决策中使用提供了明确的指引。¹⁸

各行各业对问责与责任的担忧日益加剧。人类审计师必须理解并评估模型生成结果所使用的方法。

律师必须独立评估并为其法律意见辩护。会计师必须签署并认证财务结果。政府雇员必须在行政与法律框架内为其决策提供依据。

这些要求表明，AI将作为决策支持工具而非决策替代者来部署。未来的监管体系和规范或许终将接受AI在目前由人类承担责任的领域输出自主结果，但这一时间线很可能要以年为单位来衡量。

企业制度与法律责任

监管合规是限制机构采用AI的外部因，而内部因素的影响可能更为显著。企业需要花费数个季度甚至数年时间来重新设计工作流程、运营架构和决策层级。管理团队很可能对工作流程自动化持保守态度，直到他们能够充分理解AI出错所带来的潜在责任。如果AI代理在信托情境下给出了糟糕的投资建议，谁应承担责任？

企业对技术采用的研究表明，从试点到规模化部署通常需要18至36个月，这还只是针对销售管理软件等相对常规的技术解决方案。¹⁹ 最后，数据的准备就绪与整合，对当前在多个遗留系统和格式中存储记录的企业构成了实质性挑战。

政策选择：增长的红利由谁获取？

最后，社会与政治层面对AI的抵制可能既强大又具有破坏性。

政策制定者与公民将提出同一个棘手的问题：如果技术推动了经济增长，那么增长的红利由谁获得？用经济学家的语言来重新表述这个问题：资本占GDP的比重，是否会相对于劳动所占的比重进一步上升？

高收入、高学历的劳动者，可能发现自己最容易面临被AI替代的风险。他们中的许多人积极参与政治。如今，美国左右两翼的政客——从左翼的佛蒙特州独立参议员伯尼·桑德斯(Bernie Sanders)到右翼的密苏里州共和党参议员乔什·霍利(Josh Hawley)——都在就AI问题发出警告。（霍利已将自己定位为2028年“反AI”的总统候选人。）²⁰

历史教训：对新技术的抵制由来已久

在过去一个世纪中，经济学家和未来学家屡次断言，创新终将使人类“被淘汰”。对像AI这样开创性技术的抵制并非新鲜事。

1930年，英国著名经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯(John Maynard Keynes)警告称，经济将遭受“技术性失业”这一痼疾的折磨。²¹ 1964年，一个独立委员会敦促美国总统林登·约翰逊(Lyndon Johnson)采用全民基本收入来减轻技术变革的影响。²² 1983年，诺贝尔奖得主瓦西里·列昂惕夫(Wassily Leontief)提出，人类劳动将被淘汰，正如拖拉机出现后马匹被淘汰一样。²³

如果投资者将这些警告视为卖出风险资产的信号，那将是一个灾难性的错误。

这些警告忽略了什么？它们没有考虑到技术变革推动创新时所创造的新就业岗位。任务和岗位可能会过时——这一点不难想象。而预测未来哪些新的领域和行业需要高价值的人力劳动，则要困难得多。

创造全新的行业与市场

人工智能正在削弱专业知识的壁垒。这不仅会颠覆我们当前视为“高价值”的知识型工作，更有望催生全新的行业与可服务市场——这些变化在今天几乎难以预见。

在大型计算机出现之前，银行的文书人员可能并不认为自己的工作是一种常规性认知任务，但我们今天是这样定义的。如果那位员工第一次看到计算机追踪交易，他们可能会作何反应？如今，当AI模型在几秒钟内完成曾经需要数小时才能完成的任务时，我们又有何感受？

或许是感到挫败。但也充满希望。

AI可以以广泛受益的方式扩展法律等行业的规模。约92%的低收入家庭的法律需求未得到满足，40%遇到法律问题的小企业负担不起律师费用。²⁴ 如果AI能够降低服务这些群体的成本，那么每个行业的总收入和就业规模可能会扩大，而非收缩。

最后，资本市场可能会为AI的颠覆性影响提供最终的限制。AI投资之所以加速，因为企业高管和投资者相信，这些资本支出将通过生产率提升或新的收入来源带来正回报。但如果这些预期未能实现——因为对劳动力市场、消费者支出或商业模式的成本超过了收益，那么为实物基础设施建设提供融资所需的资本将会消失。

实时监测对AI最敏感行业的裁员公告和劳动力市场数据，将有助于我们判断劳动力市场的冲击是否比预期更快发生。

目前，我们自身的AI叙事比市场共识更为乐观。²⁵ 我们认为，当前的主流市场观点低估了风险资产最乐观情境的可能性。生产率和利润可以提升，劳动力市场也可以调整。技术转型会带来颠覆，但不一定会造成彻底毁灭。

“人工智能的进步速度远超以往任何技术革命……这仅仅意味着，与过去的技术相比，短期转型将异常痛苦，因为人类和劳动力市场的反应及均衡调整速度都很慢。”——Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪(Dario Amodei)
Axios，2025年5月29日。
Autor & Dorn（《美国经济评论》），2015年
互动广告局(Interactive Advertising Bureau)，2025年。
Bogdan Sandu，“什么是GitHub Copilot？简单解释”，2026年1月12日。
C.H. Robinson，2025年。
根据Artificial Analysis的数据，快速阅读者每秒可处理15个词元。运行顶级模型的尖端芯片每秒可处理72,000个词元。
Vast.ai，2026年3月。
我们假设GPU几乎每天24小时、每周7天运行。
Epoch AI将“前沿数据中心”定义为到2024年或之后达到超过10万块H100等效芯片规模的数据中心（或园区）。
H100等效值是一种简写，用于标准化不同硬件代际和配置下的计算能力。由于数据中心集群包含性能、功耗和互连方式各异的多种GPU，分析师通常会根据大规模AI工作负载的有效吞吐量，将总算力折算为等效的NVIDIA H100 GPU数量。这一惯例使得即便底层架构不断演变，也能在不同时点和不同预测之间进行更直观的比较。
Epoch AI，《AI芯片销售》，2026年3月31日。
GPUnex，“AI推理经济学”，2026年2月。
EpochAI，2026年3月。
Euronews，2026年1月。
彭博财经，GE Vernova。
《ASME医疗器械杂志》，2026年。
美国联邦储备委员会，2025年。
麦肯锡，2024年
Axios，2026年1月30日。
凯恩斯，《我们孙辈面临的经济机遇》，1930年。
《三重革命备忘录》，1964年。
Leontief，《国家视角：问题的定义与机遇》，1983年。
Legal Services Corporation，《司法鸿沟：美国低收入人群未满足的民事法律需求》，2022年；LegalShield小企业法律需求调查，2025年。
根据德意志银行最近的一项调查，近三分之二的投资者认为，未来五年AI的普及将对整体就业产生净负面影响，超过一半的投资者认为五年后影响仍为净负面。

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在美国，投资产品（可能包括银行管理账户及托管）乃由摩根大通银行(JPMorgan Chase Bank, N.A.)及其关联公司（合称「摩根大通银行」）作为其一部分信托及委托服务而提供。其他投资产品及服务（例如证券经纪及咨询账户）乃由摩根大通证券(J.P. Morgan Securities LLC)（「摩根大通证券」）提供。摩根大通证券是金融业监管局和证券投资者保护公司的成员。保险产品是透过Chase Insurance Agency, Inc（「CIA」）支付。CIA乃一家持牌保险机构，以Chase Insurance Agency Services, Inc.的名称在佛罗里达州经营业务。摩根大通银行、摩根大通证券及CIA均为受JPMorgan Chase & Co.共同控制的关联公司。产品不一定于美国所有州份提供。

在德国，本文件由摩根大通有限责任公司(J.P. Morgan SE)发行，其注册办事处位于Taunustor 1 (TaunusTurm), 60310 Frankfurt am Main, Germany am Main，已获德国联邦金融监管局（Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht，简称为「BaFin」）授权，并由 BaFin、德国中央银行（Deutsche Bundesbank）和欧洲中央银行共同监管。在卢森堡，本文件由摩根大通有限责任公司卢森堡分行发行，其注册办事处位于European Bank and Business Centre, 6 route de Treves, L-2633, Senningerberg, Luxembourg，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司卢森堡分行同时须受卢森堡金融监管委员会（CSSF）监管，注册编号为R.C.S Luxembourg B255938。在英国，本文件由摩根大通有限责任公司伦敦分行发行，其注册办事处位于25 Bank Street, Canary Wharf, London E14 5JP，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司伦敦分行同时须受英国金融市场行为监管局以及英国审慎监管局监管。在西班牙，本文件由摩根大通有限责任公司Sucursal en España（马德里分行）分派，其注册办事处位于Paseo de la Castellana, 31, 28046 Madrid, Spain，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司马德里分行同时须受西班牙国家证券市场委员会（Comisión Nacional de Valores，简称「CNMV」）监管，并已于西班牙银行行政注册处以摩根大通有限责任公司分行的名义登记注册，注册编号为1567。在意大利，本文件由摩根大通有限责任公司米兰分行分派，其注册办事处位于Via Cordusio, n.3, Milan 20123, Italy，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司米兰分行同时须受意大利央行及意大利全国公司和证券交易所监管委员会（Commissione Nazionale per le Società e la Borsa，简称为「CONSOB」）监管，并已于意大利银行行政注册处以摩根大通有限责任公司分行的名义登记注册，注册编号为8076，其米兰商会注册编号为REA MI 2536325。在荷兰，本文件由摩根大通有限责任公司阿姆斯特丹分行分派，其注册办事处位于World Trade Centre, Tower B, Strawinskylaan 1135, 1077 XX, Amsterdam, The Netherlands。摩根大通有限责任公司阿姆斯特丹分行已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司阿姆斯特丹分行同时须受荷兰银行（DNB）和荷兰金融市场监管局（AFM）监管，并于荷兰商会以摩根大通有限责任公司分行的名义注册登记，其注册编号为72610220。在丹麦，本文件是由摩根大通有限责任公司哥本哈根分行（即德国摩根大通有限责任公司联属公司）分派，其注册办事处位于Kalvebod Brygge 39-41, 1560 København V, Denmark，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司哥本哈根分行（即德国摩根大通有限责任公司联属公司）同时须受丹麦金融监管局（Finanstilsynet）监管，并于丹麦金融监管局以摩根大通有限责任公司分行的名义注册登记，编号为29010。在瑞典，本文件由摩根大通有限责任公司斯德哥尔摩分行分派，其注册办事处位于Hamngatan 15, Stockholm, 11147, Sweden，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司哥本哈根分行同时须受瑞典金融监管局（Finansinspektionen）监管，并于瑞典金融监管局以摩根大通有限责任公司分行的名义注册登记。在比利时，本文件由摩根大通有限责任公司——布鲁塞尔分行分派，其注册办事处位于35 Boulevard du Régent, 1000, Brussels, Belgium，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司布鲁塞尔分行同时须受比利时国家银行（NBB ）及比利时金融服务及市场管理局（FSMA）监管，并已于比利时国家银行行政注册处登记注册，注册编号为0715.622.844。在希腊，本文件由摩根大通有限责任公司——雅典分行分派，其注册办事处位于3 Haritos Street, Athens, 10675, Greece，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管。摩根大通有限责任公司雅典分行分行同时须受希腊银行监管，并已于希腊银行行政注册处以摩根大通有限责任公司分行的名义登记注册，注册编号为124。雅典商会注册号为158683760001；增值税注册号为99676577。在法国，本文件由摩根大通有限责任公司巴黎分行分派，其注册办事处位于14, Place Vendôme 75001 Paris, France，已获德国联邦金融监管局（BaFin）授权，并由 BaFin、德国中央银行和欧洲中央银行共同监管，注册编号为842 422 972，摩根大通有限责任公司巴黎分行亦受法国银行业监察委员会(Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR))及法国金融市场管理局 (Autorité des Marchés Financiers(AMF)) 监管。在瑞士，本文件由J.P. Morgan (Suisse) S.A.分派，其注册办事处位于rue du Rhône, 35, 1204, Geneva, Switzerland，作为瑞士一家银行及证券交易商，在瑞士由瑞士金融市场监督管理局（FINMA）授权并受其监管。

就金融工具市场指令 (MIFID II) 和瑞士金融服务法 (FINSA) 而言，本通讯属广告性质。除非基于任何适用法律文件中包含的信息，这些文件目前或应在相关司法管辖权区内提供（按照要求），否则投资者不应认购或购买本广告中提及的任何金融工具。

在香港，本文件由摩根大通银行香港分行分派，摩根大通银行香港分行受香港金融管理局及香港证监会监管。在香港，若您提出要求，我们将会在不收取您任何费用的情况下停止使用您的个人资料以作我们的营销用途。在新加坡，本文件由摩根大通银行新加坡分行分派。摩根大通银行新加坡分行受新加坡金融管理局监管。交易及咨询服务及全权委托投资管理服务由摩根大通银行香港分行／新加坡分行向您提供（提供服务时会通知您）。银行及托管服务由摩根大通银行香港分行／新加坡分行向您提供（提供服务时会通知您）。本文件的内容未经香港或新加坡或任何其他法律管辖区的任何监管机构审阅。建议您审慎对待本文件。假如您对本文件的内容有任何疑问，请必须寻求独立的专业人士意见。对于构成《证券及期货法》及《财务顾问法》项下产品广告的材料而言，本营销广告未经新加坡金融管理局审阅。摩根大通银行（JPMorgan Chase Bank, N.A.）是依据美国法律特许成立的全国性银行组织；作为一家法人实体，其股东责任有限。

关于拉美国家，本文件的分派可能会在特定法律管辖区受到限制。我们可能会向您提供和／或销售未按照您祖国的证券或其他金融监管法律登记注册、并非公开发行的证券或其他金融工具。该等证券或工具仅在私下向您提供和／或销售。我们就该等证券或工具与您进行的任何沟通，包括但不限于交付发售说明书、投资条款协议或其他发行文件，在任何法律管辖区内对之发出销售或购买任何证券或工具要约或邀约为非法的情况下，我们无意在该等法律管辖区内发出该等要约或邀约。此外，您其后对该等证券或工具的转让可能会受到特定监管法例和／或契约限制，且您需全权自行负责确定和遵守该等限制。就本文件提及的任何基金而言，基金的有价证券若未依照相关法律管辖区的法律进行注册登记，则基金不得在任何拉美国家公开发行。

应收件人要求及为收件人之便，本文件收件人可能已同时获提供其他语言版本。尽管我们提供其他语言文件，但收件人已再确认有足够能力阅读及理解英文，且其他语言文件的使用乃出于收件人的要求以作参考之用。若英文版本及翻译版本有任何歧义，包括但不限于释义、含意或诠释、概以英文版本为准。

「摩根大通」是指摩根大通及其全球附属公司和联属公司。「摩根大通私人银行」是摩根大通从事私人银行业务的品牌名称。本文件仅供您个人使用，未经摩根大通的允许不得分发给任何其他人士，且任何其他人士均不得使用，分派或复制本文件的内容供作非个人用途。如您有任何疑问或不欲收取这些通讯或任何其他营销资料，请与您的摩根大通团队联络。

在澳大利亚，摩根大通银行(ABN 43 074 112 011/AFS牌照号码：238367）须受澳大利亚证券及投资委员会以及澳大利亚审慎监管局监管。摩根大通银行于澳大利亚提供的资料仅供「批发客户」。就本段的目的而言，「批发客户」的涵义须按照公司法第2001 (C)第761G条（《公司法》）赋予的定义。如您目前或日后任何时间不再为批发客户，请立即通知摩根大通。

摩根大通证券是一家在美国特拉华州注册成立的外国公司（海外公司）(ARBN 109293610)。根据澳大利亚金融服务牌照规定，在澳大利亚从事金融服务的金融服务供应商（如摩根大通证券）须持有澳大利亚金融服务牌照，除非已获得豁免。根据公司法2001 (C)（《公司法》），摩根大通证券已获豁免就提供给您的金融服务持有澳大利亚金融服务牌照，且根据美国法律须受美国证券交易委员会、美国金融业监管局及美国商品期货委员会监管，这些法律与澳大利亚的法律不同。摩根大通证券于澳大利亚提供的资料仅供「批发客户」。本文件提供的资料不拟作为亦不得直接或间接分派或传送给澳大利亚任何其他类别人士。就本段目的而言，「批发客户」的涵义须按照《公司法》第761G条赋予的定义。如您目前或日后任何时间不再为批发客户，请立即通知摩根大通。

本文件未特别针对澳大利亚投资者而编制。文中：

包含的金额可能不是以澳元为计价单位；
可能包含未按照澳大利亚法律或惯例编写的金融信息；
可能没有阐释与外币计价投资相关的风险；以及
没有处理澳大利亚的税务问题。

人工智能的末日论调忽略了一些关键制约因素，这些因素会减缓其颠覆性影响，同时提升生产率。

Justin Biemann

全球投資策略師

2026年6月22日发布

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