AI 如何改變就業型態， 以及對企業不動產帶來的影響

• AI對就業的影響，不會直接或立即反映在不動產市場表現上
  勞動力結構的變化是否進一步影響辦公室、產業或其他企業不動產需求，仍取決於市場供給條件、資產品質，以及整體經濟環境等因素。
• AI透過三種力量同時影響就業市場：職務增能、選擇性取代與新職務創造
  三種力量在不同國家、城市及產業中作用程度各異，進而形成四種不同的勞動需求發展路徑。
• AI帶來的影響並非全面一致，而是加速市場分化
  對不動產投資人及企業租戶而言，掌握機會與風險的關鍵在於同時從區域市場層面與產業層面進行分析，了解AI如何改變企業的人才配置與空間需求，進而影響不同類型資產的表現。

不動產投資人與企業用戶愈來愈常提出一個問題：除了資料中心與AI相關租賃需求之外，AI究竟如何重塑整體勞動市場，以及進一步影響不動產表現？隨著代理型AI（Agentic AI）的發展，知識型工作的產出成長與人力成長之間長期存在的連結正逐漸鬆動。這也引發市場對於空間需求長期走勢的根本性思考，尤其是在辦公室市場。

目前市場上的部分觀點強調AI可能帶來的人力取代效應，另一些則認為目前尚未出現顯著變化。然而，這兩種看法都有相同的侷限：它們都將AI的影響視為單一且一致的力量，認為AI要麼普遍帶動需求成長，要麼普遍壓抑需求。不同觀察者往往聚焦於AI影響的不同面向，卻將其視為整體現象。這種觀點可能限制企業與投資人對未來變化的策略判斷。

事實上，AI並未帶來單一且一致的結果。相反地，它正成為一股強大的分化力量，同時推動不同市場、產業及企業之間的差異化發展。

此外，勞動市場的分化趨勢與不動產市場基本面之間，並非直接對應的關係，這也使情況更為複雜。例如，持有核心優質資產的投資人，若持續看到強勁的租賃需求，可能難以將自身經驗與媒體上關於AI導致就業被取代的消息連結在一起。相反地，正面臨再融資壓力的資產持有者，也可能傾向將相關挑戰過度歸因於AI的影響。這兩種看法都有其依據，但都無法完整反映全貌。

事實上，AI對就業的影響傳導至不動產市場表現的機制，遠比表面上更為複雜且細緻。我們需要透過適當的分析框架，才能正確理解兩者之間的關聯性。

AI並非透過單一機制影響就業市場，而是透過三股力量同時發揮作用，且其影響程度會因不同情境而有所差異：

• 職能增強：AI取代部分工作任務，但不減少人力編制，而是重新定義與強化既有職務內容。
• 選擇性取代：AI取代特定類型的工作，進而導致相關領域的人力需求減少。
• 創造職位：AI創造全新的職務類型，並擴大部分職能的人才需求規模（傑文斯悖論*）。
   

^{* 傑文斯悖論：效率提升未必降低整體使用量，反而可能因成本下降而刺激新的需求，進一步推升整體消費或使用規模。}

現有證據顯示，儘管存在某些將裁員偽裝成「AI驅動」的「AI洗白」現象，但實際的職位替代程度尚屬溫和，且遠比某些頭條新聞所暗示的更加集中。目前企業放緩招募的現象，多半是基於對未來不確定性的預期，而非AI自動化已經大規模取代人力所致。相較之下，初階職位所面臨的壓力較為明顯，部分原因在於企業仍需要時間探索在充分運用AI能力的情況下，應如何重新定義相關職務角色。然而，從整體經濟層面來看，總體就業率仍維持穩定。

然而，整體數據掩蓋了各地區實際發生的狀況。 這三股力量之間的平衡因產業、職務類型和地點而異，而這正是許多高層次AI討論所忽略的關鍵問題。

對任何特定市場而言，AI對勞動力的淨影響取決於這三股力量如何交互作用，並可能形成四種不同的發展路徑。每一種路徑都對勞動市場帶來不同影響，並進一步衍生出不同的空間需求特徵與不動產市場意涵。

職務增能已普遍出現在多數產業與市場之中。一個市場的產業組成及就業結構，是決定AI所帶來的職務取代與新職務創造規模的關鍵因素，並進一步影響其所呈現的發展路徑。關鍵在於，每一種發展路徑都具備可觀察的指標，因此這不僅是一套理論架構，更是一項具實務應用價值的診斷工具，可協助判斷不同市場可能面臨的勞動力與空間需求變化。

AI對就業及不動產需求的影響，只是眾多變數之一。若要理解為何不同不動產市場釋出的訊號不盡相同，還必須進一步納入另外兩個層面的分析。

供給端
 

不同類型不動產的供給條件存在顯著差異，在某些情況下，市場表現甚至可能與單純從AI對勞動力的影響所推論的結果相反。

以生命科學產業為例，該產業被普遍認為是最有望受惠於AI發展的領域之一。AI正加速藥物研發與基因體研究，但由於疫情期間大量實驗室空間投入市場，目前相關資產的空置率仍維持在相對高檔。科技產業則呈現截然不同的情況。2025年至2026年間，美國科技產業整體就業人數減少1.5%，但該產業的辦公室租賃需求卻持續回升。這主要受到AI企業擴張、辦公空間使用率提升，以及優質辦公空間供給持續不足等因素帶動。

就辦公室市場而言，美國、歐洲及亞太區主要核心城市在疫情後普遍面臨新供給放緩，加上既有辦公大樓逐漸老化，導致高品質辦公空間供給日益緊縮。這使得市場同時出現具韌性與承受壓力的不同區塊，而這些現象無法僅從需求面分析得出結論。

資產品質仍是影響需求表現最關鍵的區隔因素，無論是在不同市場之間，或同一市場內皆然。AI的發展更進一步擴大辦公室市場的分化趨勢，使能夠吸引優質且需求穩健租戶的資產，與其他資產之間的表現差距持續拉大。此外，影響辦公空間需求的不僅是由哪些企業進駐建築物，還包括企業將哪些職能配置於該空間內。

更廣泛的總體經濟因素
 

AI並非唯一正在重塑企業人力配置的力量。去全球化趨勢、關稅政策，以及地緣政治不確定性等因素，也正同步對勞動市場產生影響。然而，若將這些因素造成的變化全數歸因於AI，不僅會高估AI在短期內的影響力，也可能導致錯誤的判斷。

從歷史經驗來看，大規模就業流失通常發生於整體經濟普遍承壓的時期，而非僅因某項新技術展現出巨大發展潛力。值得注意的是，目前全球經濟雖然成長步調趨緩，但仍維持穩定擴張。國際貨幣基金最新發布的《世界經濟展望》預測，2026年全球經濟成長率將達3.1%。

在美國，勞動市場仍維持淨新增就業；歐洲的就業表現也大致符合市場預期，儘管仍面臨貿易及地緣政治因素帶來的挑戰。亞太地區雖受到關稅壓力影響而成長放緩，但整體經濟成長率仍維持約4%，並持續成為全球經濟成長的最大貢獻來源。其中，印度等市場的白領人才招募動能更位居全球前列。

整體而言，市場對AI引發大規模就業流失的憂慮，目前仍領先於實際證據所顯示的情況。

為何各市場呈現不同結果
 

任何市場的不動產表現，都是由其 AI對勞動力市場的影響前景、供給狀況，以及整體經濟環境曝險程度 共同塑造而成，沒有任何單一因素能夠完整解釋市場走勢。

在全球主要門戶城市中，AI帶來的就業風險與發展機會往往並非彼此對立，而是同時存在。仲量聯行與麻省理工學院史隆管理學院、麻省理工學院不動產中心的聯合研究顯示，美國AI曝險程度最高的市場，通常也擁有最強勁的AI發展機會。以舊金山為例，該市場屬於「高度抵銷型衝擊（High Offsetting Disruption）」發展路徑，亦即AI一方面帶來較高程度的職務取代，另一方面也創造大量新的AI相關就業機會。自2025年以來，AI企業已貢獻當地近30%的辦公室租賃需求。

這項研究結果看似違反直覺，卻為評估區域市場風險的不動產投資人提供了一項重要洞察。更具參考價值的觀察角度並非「曝險程度」，而是「適應能力」，也就是市場吸收衝擊並將勞動力重新配置至新興職務的速度與能力。對於產業結構較不多元、勞動市場調適能力較有限的地區而言，其未來發展前景可能與其他市場有所不同，對在當地持有資產的投資人而言，也代表著不同的風險特徵。

前述市場層級的分析框架，有助於理解不同區域市場為何呈現差異化發展。對於評估租戶風險的不動產投資人，以及進行資產組合規劃的企業用戶而言，真正值得關注的分化現象，則發生在產業層面。

仲量聯行《2026未來工作調查》（Future of Work Survey）從兩個關鍵面向檢視企業的人力規劃策略：一是未來人力規模將擴張還是縮減，二是企業傾向以AI進行自動化還是強化員工能力。調查結果顯示，各產業整體仍維持人力成長規劃，未來3至5年間，仍有60%的企業預期持續擴增員工規模。不同之處在於成長的速度、人才結構，以及哪些企業將成為推動產業成長的主要力量。如同不動產市場一樣，這反映的並非全面性衰退，而是日益明顯的分化趨勢。

關鍵在於，適用於市場層級的四種發展軌跡 ，同樣也體現在各產業內部。 某個產業在象限中的位置，是預示其將遵循何種發展軌跡的強有力指標。

人力成長動能較強的產業：

• 以AI增能為主（例如：物流、醫療保健、酒店業）：這些產業的核心價值高度仰賴實體場域與第一線人員，因此AI更多扮演提升營運效率與支援工作流程的角色，而非取代人力。整體而言，其原有的成長動能並未受到明顯影響。
• 以AI自動化為主（例如：航太與國防、保險、能源）：這些產業的成長主要受到人口結構變化、地緣政治投資循環，以及風險管理需求日益複雜等結構性因素驅動，與AI發展並無直接關聯。雖然其以工程技術和數據分析為主的工作流程具備高度自動化潛力，但AI導入與人力擴張並非相互排斥，而是同步進行。
   

人力成長動能較溫和的產業：

• 以AI增能為主（例如科技、金融服務業）：這些產業主要產出數位化或知識密集型成果，因此AI能夠最直接地提升工作效率，使企業以較精實的人力創造相同甚至更高的產出。人力規模仍持續成長，但成長模式轉向規模較精簡、產出效益更高的團隊。
• 以AI自動化為主（例如專業服務業、資料中心）：這些產業正積極透過AI推動營運模式與工作流程重整。隨著AI承接部分作業，企業得以以較精簡的團隊創造更多產出，並將釋放出的資源重新配置至更具價值的工作領域，尤其是在面臨人才短缺的產業中更為明顯。
   

除了各產業在人力成長前景上出現分化之外，推動各產業成長的核心因素也各不相同。受此影響，企業的空間需求不僅在規模上發生變化，其不動產組合配置也同步調整。

以生命科學產業為例，其空間需求正逐漸從傳統實驗室設施轉向運算密集型研發環境。這類空間更重視電力供應、高容量數據基礎設施，以及AI人才的可及性。金融服務業則正在縮減中後台職能的人力規模，相關部門未來可能進一步推動辦公空間優化與整併。然而，主要金融中心的頂級辦公資產需求目前仍維持強勁。

對投資者而言，關鍵啟示在於，僅從產業層級的整體數據已不足以全面理解AI帶來的影響。無論是機會還是風險，愈來愈多將體現在職務層級。因此，深入掌握租戶組成及不同職能受AI影響的程度，將有助於辨識潛在風險資產，並發掘透過資產定位調整來因應AI驅動轉型的新機會。

對租戶而言，了解所屬產業及市場中，自動化與增能之間的相對比重至關重要。在具備足夠調適彈性的不動產組合支持下，企業不動產管理者能更有效地制定人才策略、提高人力需求預測的準確性，並規劃最適合的空間配置與區位布局。

市場分化的趨勢已經展開。面對AI帶來的結構性變化，無論是投資人或企業用戶，都需要更精準的分析框架，以及涵蓋不同資產類型、區域市場與產業的市場洞察，才能做出更有信心的決策。

對投資人而言，本輪市場週期的超額報酬將更仰賴租金收入成長，而非資本化率壓縮所帶來的價值提升。因此，投資策略不應僅停留在市場或產業配置層面，更需要進一步辨識AI驅動成長、經濟結構多元且具調適能力，以及供給受限等條件交會的市場與資產機會。

對企業用戶而言，不動產組合策略已無法建立在固定不變的人力規劃假設之上。隨著影響勞動力市場的三股力量持續發展，並在不同市場與產業間產生差異化影響，人力規模規劃與區位需求的不確定性也將隨之提高，進一步凸顯靈活且具調適能力的不動產組合的重要性。

這並非不動產產業首次面對結構性轉變。從全球金融危機後市場重心由郊區轉向都會核心區，到疫情後需求由追求規模轉向追求品質，每一次變革中脫穎而出的市場參與者，都是那些在數據充分反映趨勢之前就率先調整策略的一方。AI帶來的變化亦是如此。在市場環境日益複雜的背景下，真正具競爭優勢的參與者，將是那些運用正確分析框架主動因應變化的人，而非等待交易數據驗證勞動市場趨勢之後才採取行動的人。