面對未來的 K 型經濟，我們該如何抉擇？

前幾天演算法突然讓我看到這篇新聞〈K 型經濟繼續分化社會，牛津：至少再持續十年〉，放在過往我只會當它是在販賣焦慮或恐懼，但因為最近自己也感受到 AI 所帶來的生產力提升，因此就想順著這個主題往下探究，思考一下台灣是否也是 K 型經濟，我們又應該如何應對？

首先，文中提到：「AI 時代讓擁有資本、技術、站在產業上游的人與企業一路向上，中低技能，以及可被替代的工作者收入停滯或下降。房地產、股票等資產有的人早就上車，有的人就是永遠追不上。」

從技術的層面，我是認同這個說法的，在〈從「幻覺」到「覺醒」：AI 協作與思維升級指南〉曾說道：「AI 是一個擴大器，它擴大你的能力，同時也擴大你的無知。」

因此，我並不覺得 AI 在初期會嘉惠到所有的人，它甚至會懲罰那些不會用的人，這也是一個世代的烙印。

就像我們的上一個世代，可能因為不熟悉電腦跟網路，因此嘗不到剛結果的果實，但他們在技術全面普及後，還是能享受到技術升級所帶來的便利。

也就是說，沒蹭到生產者的好處，但也過了一把消費者的癮；舉例來說，我爸媽從不用電腦，但自從網路、手機跟平板普及後，他們使用 Line 或是 YouTube 也是熟悉地跟打開電視遙控一樣。

所以說，我是堅定地相信科技進步絕對會提升生存品質，也會改變人類的生活方式與使用習慣。

但這是站在消費者的角度思考，如果是以生產者的視角，我們該怎麼透過 AI 放大自己的能力，就至關重要，想賺錢還是得跟上科技發展的腳步才行。

連個人都擔心會跟不上 AI 的發展而落後，就更別提國家層面了，詳見〈德國製造業熄火、英國陷富裕病、法義債台高築，歐洲大國經濟拉警報！〉。

歐洲幾個老牌強國，近年來也因為經濟轉型緩慢的關係陷入泥淖，跟台灣身為 AI 硬體軍火商的角色不同，歐洲在 AI 的軍備競賽中早就落後給中美兩國，從某種程度上來說，它們錯過了網際網路的時代，可能也會錯失 AI 發展的機會。

如果不出意外，台灣在 2026 年的人均 GDP 可能就會超過義大利，進一步追趕上法國的經濟水準。

這聽起來很美妙對吧! 但別忘了台灣驚人的經濟成長數據是靠誰拉抬的，如果不是身處 AI 相關供應鏈產業中，那不好意思 → 賺錢沒你的份，但物價、房價上漲絕對躲不掉。

這又回到最一開始的主題了，台灣的現況是不是 K 型經濟？ 從廣義來看絕對是，因為把半導體、系統廠跟電子零組件產業全部算上，相關從業人口不到台灣工作人口的 10%。

這 10% 的人均生產力，就把台灣的經濟表現暴力拉升到超越日韓、更準備要超車歐洲強國了；仔細一想，那這 10% 跟其他 90% 的人比起來，口袋流入的錢落差得有多大!

這不是 K 型經濟，那甚麼才是 K 型經濟呢？

抱怨現狀其實沒用，我們也不想當酸民、只會出一張嘴，但也不用期望政府能快速做出什麼調整，這波 AI 大爆發我估計主政者自己事先也沒料到，他們是從懵逼到躺贏。

要知道，最常引起民怨的就是經濟議題，結果台灣疫後這幾年，從國家層面來看簡直是賺麻了，根本是重新上演一次「台灣錢淹腳目」的劇本。

但可惜的是，這次是嘉惠到那少數不到 10% 的從業者， 其他人還在嗷嗷待哺，等待財富效應從受惠的那群人擴散出來，這就是「不患寡而患不均」。

既然別指望政府，那我們就只能自救，不在 AI 相關產業的，就想辦法去賺他們的錢，或者是想辦法加入他們，有錢大家一起賺。

正好看到 iKala 的創辦人程世嘉先生的演講〈AI 時代如何成為超級生產力工作者〉，說實話如果每個人都可以像他講的一樣跟 AI 協作，那我們全都可以化身成「葉問」 → 我要一個打十個!

不過嘛，我對於演講中的部分內容還是存有疑慮，我雖然認同在 AI 的賦能下，最後可能會演化出很多的「一人公司」，但這不代表所謂的中型公司會直接消失或倒下。

從現實的商業環境來說，到處都充滿了人跟人之間的摩擦力，AI 能解決的是知識層面或是技術層面的認知能力，但這不代表它可以快速斬斷人跟人之間長期培養的信任關係。

我能想像的未來是，巨型企業越來越強大，但被 AI 賦能的人會獨立出來變成「一人公司」，而原先的中型企業會重新調整組織架構，並擴大跟「一人公司」的協作範圍。

也就是說，中型企業不會消失，但它們可能會縮小規模，然後成為「一人公司」與「巨型企業」之間的橋樑。

簡單說，就是原本中型企業裡面的骨幹可能跑出去自己單幹了，然後跟老東家合作，一起做「巨型企業」的生意。

這才會是相對合理的演化過程，雖然最後的結果跟演講中說的差不多，但中間的過程是不一樣的。

講了這麼多，還是要先想辦法蹭相關產業的油水，然後再透過 AI 賦能。

你問我非理工科系要怎麼蹭，這很簡單，那我們就想辦法去服務這群人嘛，看他們缺什麼就想辦法賣什麼給他們。

賣房、賣車、賣保險、賣財富管理、賣托育服務或升學輔導，甚至是深度旅遊設計，只要是能讓這群人掏錢出來買單的，都是一個不錯的方向。

在服務他們的過程中，不就也能用到 AI 工具來提高效率嘛，方法是人想出來的、路也是一步一步走出來的。