大盈家财经观察：印度“AI蓝领”抢走美国白领饭碗？

　　来源：环球大盈家

　　【环球时报驻美国特约记者卓然环球时报记者李迅典环球时报特约记者刘皓然】编者的话：人工智能（AI）的高速发展正重塑东西方的就业格局：在取代部分低门槛、重复性劳动的同时，也在创造新的就业机会。就在美国科技巨头忙于降本裁员之际，AI相关产业的外溢却盘活了印度的“三线小城”，不少“小镇青年”走进写字楼，成了 “白领职员”。而在美国，一些焦虑的“00后”为了不被AI取代，转向电工、水管工等“技术工种”。这种反差现象的背后，其实是资本对于用工成本的精密考量——当美国“大厂精英”供不起时，印度“小镇青年”成为更具性价比的选择。

　　AI热潮带动印度小城就业

　　在印度AI数据公司Objectways的一间办公室，数据标注员达拉妮紧盯着屏幕上的一组人物对比图。很快，她根据面目特征的异常分辨出假图、完成标记，并继续进行下一组识别。在办公室的另一端，她的同事索米娅进行着视频识别工作，在每个视频片段播放完成后，她需要标记出这段视频内容的类别、视频中人物的语气与情绪，帮助AI大模型进行“学习”。

　　《日经亚洲评论》报道称，AI数据标注员并非新生事物，但随着技术的不断发展，行业对标注员的工作要求也在更新。报道援引Objectways首席执行官（CEO）拉马林甘的话称，原先科技公司主要采用网络数据训练AI大语言模型，而当这些共享资源消耗殆尽后，AI公司开始争夺带有“个性化特征”与“独占性”的数据资源，这种新趋势也为Objectways这样的公司带来了新机遇。

　　印度的小城市具有得天独厚的成本优势。以达拉妮为例，她的上班地点位于印度南部泰米尔纳德邦的小城卡鲁尔，当地平均月薪不到1.4万印度卢比（约合155美元）。而AI数据标注员即便是新入职也能拿到200美元，到了经理级别薪资可增至1000美元。

　　除了经济层面因素，这种外包工作也为员工带来了更多社会价值。达拉妮、索米娅都是有职业理想的新时代印度女性，但家庭牵绊让她们很难离开小城、谋求更好的职业发展，这份工作能让她们在家中保持“财务独立”。

　　印度AI数据公司NextWealth在2022年获得了印度“全国软件服务协会”（NASSCOM）颁发的商业流程创新奖，主要获奖理由就是为印度的“二三线城市赋能”，带动了印度的“小镇就业”。

　　NextWealth拥有约5000名雇员大盈家，其中大部分来自印度南部的小城市。公司CEO马杜卡尔表示，员工们在有空调的工作室里办公，时不时还要与外国客户开会，更有机会带团队、升职加薪，这对于择业范围十分有限的“小镇青年”而言无疑是一份光鲜体面的工作。报道称，有从业人员为去中国出了趟差而自豪了很久，并将这一际遇称作“小城市里的大机会”。

　　AI焦虑，美国“00后”争当蓝领

　　然而，印度“小镇青年”的新机遇，很可能正在砸掉美国青年的饭碗。美国知名就业咨询公司“挑战者、格雷与克里斯马斯”本月发布的报告显示，11月美国企业宣布裁员人数高达7.1万，同比上升24%。其中，AI造成的人员精简有6280例。2025年，AI已导致美国5.47万人失去工作。为减少AI对就业的影响，美国参议院近期引入《AI相关就业影响透明度法案》，要求各企业以及联邦政府机构披露所有因AI导致的裁员，并按季度向美国劳工部提交就业增减报告。不过在科技行业看来，政界的这一举措不太可能影响企业AI应用与人事调整。

　　今年早些时候，美国业内人士预计AI将在未来5年消除50%的初级白领岗位，令失业率飙升至10%、甚至20%。若这一预言成真，美国受冲击最大的显然是初入社会、本就缺乏工作经验的年轻人。“哈佛青年民调”近期公布的一项社会调研显示，在全美18岁至29岁人群中，高达59%的受访者将AI视作就业道路上的“拦路虎”，其中23%的受访者认为AI对青年人就业构成“重大威胁”。除了担心AI导致就业难，41%的受访者还认为AI会让工作变得愈发“没意义”。对AI保持乐观、认为它能“创造新机遇”的受访者仅占14%。

　　同一家民调机构今年9月还对美国青年人群进行了一次摸底，发现高达47%的年轻人担忧自己刚入行就会失业，正是因为很多“入门级”工作最容易被AI取代，不少人甚至不敢承认日常工作中使用AI工具。

　　据美国哥伦比亚广播公司（CBS）报道，这两年美国很多“00后”都主动放弃了接受高等教育的机会，将目光投向了不容易被机器自动化所取代的蓝领职位，如水管工、焊工、瓦工、暖通空调技术员等。专家表示，这类岗位不仅要经过大量的行业培训，还得考取相关认证，“门槛”相对较高。相比之下，会计、软件开发与数据分析等曾经的热门岗位已沦为年轻人眼中的“高危行业”。

　　作为一名美国“00后”创业者，23岁的雅各布·帕尔默从电工学徒做起，如今已经拥有了自己的电气公司，预计2025年营收15万美元。他表示不后悔没读大学，自己的事业不仅能创造丰厚利润，更能为他带来“不可替代”的安全感。在他看来，以这类工作的操作复杂性，需要“很厉害的机器人”才能胜任。亚利桑那州一家管道修理公司的负责人慨叹，美国人的就业观念已经发生了巨大变化：从前人们看到年轻人去工地干活会问“你怎么不去读书”，而如今他们会说“这工作挺棒啊，有前途”。

　　AI外包，趋势可不可逆？

　　《日经亚洲评论》称，“数据标注”等AI关联行业在亚洲还将迅速扩大规模。根据NASSCOM的估算，印度AI数据标注行业2030年预计将吸纳100万名从业者，届时该行业的市场规模也将扩大十数倍，达到70亿美元。对于面临“就业危机”的印度而言，这一行业的增长显得尤为重要。就在过去的几年间，该国拥有“稳定工作”的就业人口比例明显下滑，跌幅达到2个百分点；而未来十年，印度适龄就业人口将突破10亿。

　　专家认为，虽然数据标注这类外包工作的技术门槛并不高，但是亚洲的劳动力成本优势对这类岗位起到了一定的“保护”作用，“至少短期内如此”。美国斯坦福大学微观经济学教授马霍尼称：“AI最先取代的应该是工作简单、还费钱的岗位……亚洲劳务成本具备竞争力，不会那么容易被替代。”美国不少跨国公司也在积极扩充亚洲的团队：2019年至2024年间，以美国为总部的大企业离岸员工数量增长了32%，印度、巴基斯坦和菲律宾接住了这波红利。

　　中央财经大学国际经济与贸易学院副教授刘春生在接受《环球时报》记者采访时表示，AI在美印两国的就业影响差异，与互联网时代的产业转移规律高度契合。互联网发展初期，美国曾深陷“技术替代人工”的争论，大量岗位外包至印度，推动印度培养出大批软件开发人才。AI时代的就业分化，本质仍是就业结构、工资水平与经济发展差异共同作用的结果。“美国AI初级工作外包印度，核心是看中其双重优势。”刘春生解释说，印度劳动力成本低，同时英语优势让其承接外包更具便利。美国初级劳工数量有限且人力成本高，AI对初级岗位的替代效应更易被感知，进而引发“就业威胁”担忧。

　　上海外国语大学世界智库研究中心人工智能项目负责人张志鹏在接受《环球时报》记者采访时表示，美印AI就业差异的根源，并非技术属性不同，而是美国主导的“中心—边缘”经济结构所致。尤其是20世纪70年代末以来，美国在科技领域构建的这一体系，使技术变革在发达国家与全球南方国家呈现截然不同的产业效应。印度能成为受益者，一是深度嵌入全球 IT 产业链——班加罗尔被称为“印度硅谷”，印度更是长期稳居全球第二大软件出口国地位，美国科技企业中的印度裔高管常将工作外包至印度“降本增效”。二是人口结构与知识储备适配AI需求，年轻人口多、英语普及、理工科教育扎实，能胜任相关工作。

　　清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳在接受《环球时报》记者采访时表示，AI正重写全球就业版图：它不减少工作，而是重新分配，形成“美国推进AI研发，印度就业机会越多”的现象。研发在美国，利润归巨头，就业在印度落地。沈阳表示，AI替代任务而非职业，创造大量“人+AI”的半自动化工作，这类工作天然流向成本低、英语好的印度、菲律宾等国家。

　　不过，也有质疑声音认为，随着AI不断发展、产出的结果“足够准确”，那么这股“外包热”可能只是昙花一现。对此，Objectways的拉马林甘给出了不同意见。他表示，“AI外包”这个行业不会消失，就在前不久Meta公司才豪掷143亿美元收购了数据标注公司“Scale AI”49%的股权，说明这项业务已经成为AI研发的重要链条之一。

　　刘春生认为，技术发展初期，AI外包这一趋势将更明显。“印度在互联网时代积累的产业基础、客户资源和市场需求，能让其抢占AI外包的增量红利。”

　　张志鹏告诉记者，美国主导的AI赛道中，外包趋势将更明显，核心驱动力是硅谷与华尔街的深度绑定，金融资本为优化报表，天然青睐将低利润、劳动密集型工作外包。他预判，外包将向高端演进，从基础图片标注升级至法律文本甄别，印度将持续占据优势。但这一判断以“美国主导”为前提，中美AI路径差异明显，中国强调技术自主与普惠，数据标注多在国内完成，对外输出技术与硬件助力他国本土产业发展。张志鹏表示，若美国维持AI赛道主导权，“中心—边缘”体系将持续，印度等国按能力占据产业链不同环节；美国本土就业收缩，不仅低端岗位，中间层级脑力工作者也可能失业，形成“硅谷规划、全球南方执行”的格局，类似硬件领域“美国设计、全球生产”模式。

　　“对于印度，机遇与挑战是并存的。”沈阳分析称，印度短期可享外包红利，但中长期需将承接任务转化为自主能力。若仅停留在“AI流水线”而不升级为“AI产品线”，当AI实现高度自治，第二波自动化将反噬其外包繁荣。沈阳表示，未来全球人力将从“产业链分工”转向“任务粒度分工”：高成本国家定义工作，低成本国家承接执行。人才竞争核心也从“能做事”变为“能让AI做事”，能把劳动力与AI绑定的国家，将成为未来经济增长的新引擎。