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歐洲導入人工智慧（AI）後，未來5年生產力累計可能提高約1%，但國家與階層差距，以及電網負荷增加，也可能成為影響因素。
國際貨幣基金組織（IMF）在9月非正式ECOFIN會議背景文件中表示，歐洲導入AI後的生產力效益平均可能達約1%。這是5年累計效果，並非年度增幅。
IMF表示，實際成效將取決於AI導入速度、數位基礎設施、熟練人才與能源供應條件。高收入國家相對具備較完善的基礎設施與專業人才，其他國家則可能在技術導入及人力重新配置方面落後。
各國產業結構與AI高度暴露職業的占比，也可能擴大生產力效益差異。即使導入相同技術，基礎設施與勞動市場應對能力不同，最終效果仍可能不同。
在AI高度暴露職業工作的勞動人口占比，先進歐洲約為60%，新興歐洲為45%，全球則為40%。其中約一半屬於專業與管理職位，AI可能在這些領域提升勞動者生產力。
另一方面，文職與部分零售業等重複性工作占比較高的職業，可能面臨較大的自動化取代風險。IMF指出，AI在創造新技能需求的同時，也可能擴大既有的技能與收入差距。
IMF建議強化再培訓與終身學習，協助勞動者轉向新職務；失業保險與收入支持制度也有必要配合勞動市場變化進行調整。
本報分析AI高度暴露先進國家勞動者占比的報導也指出，AI的影響應區分為整體職業消失，以及工作內容與生產力變化兩個面向。
電網是AI擴張面臨的另一項限制。歐洲資料中心目前約占歐洲整體用電量的3%，隨著AI訓練與推論需求增加，電力需求可能進一步上升。
資料中心集中在法蘭克福、倫敦、阿姆斯特丹、巴黎與都柏林等主要城市，也增加了負擔。當電力需求集中於特定地區，電網壅塞與接入延遲可能加劇。
IMF提出強化跨國電網連結與整合電力市場作為替代方案。若能將相對低價的電力輸送至需求較高的地區，可能降低價格波動與供應不穩定。
IMF也建議同步協調資料中心選址與電網投資計畫。即使AI基礎設施投資擴大，若電力供應能力與輸電網建設未能跟上，地區性瓶頸仍可能出現。
AI供應鏈依賴度同樣被視為風險因素。由於主要AI模型與科技企業集中在歐洲以外，IMF表示，歐洲需要擴充資料中心與電力基礎設施，並分散半導體供應鏈，降低外部供應中斷的脆弱性。
這項分析與18至19日在愛爾蘭都柏林舉行的歐盟財長非正式會議同時受到關注。歐盟理事會表示，會議將討論AI對生產力、勞動市場、能源與地緣政治的影響。
IMF提出的生產力效益並不只由技術導入決定。再培訓與勞動市場支持、電力市場整合、資料中心選址調整，以及半導體供應鏈多元化，都需要同步推進。
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