AI正在改寫工作 當收入不再穩定該買房嗎？

文／朱福山

凌晨兩點，一個沒有燈光的辦公室裡，系統仍在運作。沒有人加班，也沒有等待下班的時間。畫面上，幾組AI代理人正在同時處理多項任務：寫程式、回覆客戶訊息、整理資料、修正流程。它們不領薪水，不需要休息，也不需要居住空間。

幾千公里之外，另一組畫面同樣在上演。今年春節，中國央視節目中，機器人正反空翻、與人對打、耍雙節棍；一個月後，輝達執行長黃仁勳在GTC大會上與機器人雪寶擊掌，台下響起如雷掌聲。

這些畫面看在科技背景出身的房仲業者謝濱展眼中，五味雜陳。他想到的不是技術多先進，而是去年那位因工具機產業裁員而上門求助的蕭姓屋主──對方帶著一家大小，只希望儘快賣掉房子，止住資金壓力。

這些畫面與現實之間的落差，讓他第一次意識到，問題不只是科技，是在工作本身。這種不安，並非憑空出現在企業端，因為另類勞動正在快速成形中。

國際研究機構IDC預估，到2030年，全球企業將擁有約22億個活躍的AI代理人，相較於去年約2800萬個，成長幅度接近80倍。這些「數位勞動者」不需要薪水、不需要休息，也不需要生活條件。

當這樣的勞動力開始被大量導入，工作不再保證穩定收入。對仰賴長期穩定收入的房貸族而言，這種變化，正在讓原本清楚的人生規劃，變得不再那麼確定。

從工作不穩，到不敢買房

城智科技執行長李方奇，出身科技工程師，歷經三次創業。他隨手打開平板裡的Gemini，畫面被他與「數位分身」的對話填滿。

「被AI取代的焦慮，每天都有。」他說，自從五年前創業後，他就拚盡全力加速償還房貸，只因無法確定下一波技術變化何時到來。「打房政策還沒鬆手，AI這個隱形對手又來搶飯碗。」他慶幸自己已經沒有房貸壓力，但在這場與AI賽跑的過程中，多數人更擔心的，是自己跟不上工作改變的速度。

他持續關注美國市場的每一次更新。「我一天到晚都在看，又出了什麼新東西，會不會影響我現在做的事。」公司內部，他更直接要求工程師全面導入AI工具。「我會直接要求他們，不要自己寫，讓AI幫你寫，三天就能完成。」

李方奇的焦慮，並非個案。越來越多企業開始用類似方式調整工作流程，衝擊也比想像中更快顯現。今年第一季，全球科技業裁員人數在短短三個月內累計近7萬9000人，Google、Amazon、Microsoft、Meta幾乎無一倖免，其中以美國占比最高，超過七成五。

更值得注意的是，這波裁員並非發生在景氣低迷時期。Amazon在營收創下歷史新高的同時，仍宣布裁員1萬6000人，對外理由是「提升決策效率」。當企業在成長中縮減人力，代表有些工作已經不再需要那麼多人來做。

在矽谷科技圈，AI帶來的壓力正快速累積。無論工程師、設計師或產品經理，都開始建立自己的「數位分身」，以維持競爭力。但弔詭的是，這些被訓練出來的工具，未來也可能成為取代自身工作的來源。

當焦慮開始進入市場

聯聖企管顧問創辦人陳宗賢直言，這一波裁員潮本質是產業結構調整的前兆，而且現在已經發生。AI已開始取代基層與重複性工作，尤其是流程標準化程度高的職位，服務業將是最先受衝擊的產業，並逐步擴散至設計、工程、顧問等專業領域。

站在台灣房市的第一線，謝濱展看到的正是這個結果。近期間他陸續處理了至少20件預售屋解約案，不少買方選擇提前止損，其中甚至出現單筆賠售高達300萬元的情形。「這一波市場反轉，就算景氣回來，也不可能賣到原本那個價錢，他們乾脆選擇早點停損。」

當前房市買氣依舊低迷，主因固然是政策：選擇性信用管制、《平均地權條例》等打房措施讓觀望氣息濃烈。不過，近期市場也開始出現一種新的理由。《住展》在採訪過程中發現，部分受訪者在談到購屋與職涯規劃時，已開始把AI帶來的工作風險納入考量。

北漂的陳先生從第七波打房後持續關注房市，尤其是近一年不少建商開始讓利、祭出優付方案等，讓他決定一年後買房，但今年初不斷上演美國的科技裁員潮新聞，讓曾經歷過金融海嘯被裁員過的他，心生畏懼。「現在我自己也很怕哪天工作有可能被AI取代，之後的生活都有問題了，還買什麼房。」他說。

事實上，不久前美國房地產平台Redfin才發布2026年最新調查，結果指出，將近六成美國民眾都認為AI發展將導致工作機會減少，並且使購屋變得更加困難。尤其，市場普遍認為，AI將優先衝擊白領職位，進一步加劇民眾對未來收入穩定性的焦慮。

當一個人開始懷疑自己三年後還有沒有這份工作，就不容易在當下申辦30年的房貸；一旦社會上有愈來愈多人做出同樣判斷，買房的人就會變少，買盤結構也會開始改變。這種人心轉變的速度，往往比實際購買力的變化更快──幾乎沒有預兆。

台灣，只是時間差

所幸，台灣在全球AI供應鏈中仍占有關鍵位置，短期內整體就業具備一定支撐。但多位受訪者直言，這種穩定更像是時間差帶來的暫時緩衝，並不代表壓力不會到來。

根據2026年《CIO Taiwan》調查與Deloitte TMT預測，台灣軟體應用與雲端整合，不少專家表示相較國際普遍落後約二至三年。也就是說，台灣正在倒數計時，當歐美這一波AI裁員潮的衝擊效應走完一輪，台灣才正要開始感受，對房貸的壓力也才會從「焦慮」變成「現實」。

竹工凡木創始人邵唯晏觀察，台灣與國外之間存在的時間差，目前讓多數企業與從業人員仍處於「尚未感受到壓力」的階段。

商研院智科中心主任林閔瑩提到，台灣長期受代工思維、硬體重於軟體的資產觀念、組織高齡化與IT負荷過重等因素影響，在面對「破壞式創新」時，普遍存在延遲反應的集體現象。

「台灣企業還在摸索AI階段，現階段仍有超過四成企業資料是孤島化的，當數位化沒做好，對高度依賴數據的AI，自然接收不良。」她說。

台經院產經資料庫總監劉佩真分析，台灣長期以半導體與硬體製造為主，在全球AI供應鏈中扮演關鍵角色，短期內對就業市場仍形成支撐，使得台灣呈現一邊享受紅利、一邊尚未承受衝擊的特殊狀態。

話鋒一轉，她真正擔心的，是人才與產能外移的問題。隨美國要求半導體產能在地化，台灣部分先進製程與核心人才將逐步移往美國，到2030年，先進製程在美國的比重可能接近三成。一旦產業集中效應削弱，科技人才對台灣房市的長期支撐力，也可能慢慢變弱。

焦慮之外，另一條路正在成形

然而，變局中也有新的機會。當一部分人因工作不穩而縮手，另一部分人正跟著新的產業版圖重新卡位。

對通力電梯台灣董事總經理劉繼而言，當前AI帶來的變化，並不只有威脅，也意味著另一種需求正在成形。

擁有哈佛、史丹佛雙學位的他，對AI的態度相對保守，卻不悲觀。他把這一波發展比擬為千禧年前後的網路時代，認為目前仍處於快速試錯階段，真正的產業格局，可能還要三至五年才會逐步明朗。

「現在最大的變數其實還是政策，AI發展速度與影響範圍，最終仍取決於各國政策開放程度。」他直言，過程中確實會有部分工作被取代，但同時也會創造新的產業與機會。他以電梯產業為例，原本長期面臨的缺工問題，在導入AI預測維保與智慧管理後，已出現一定程度的緩解。

這也意味著，AI不只影響就業，也開始改變未來是誰在買房、又為什麼買房。對台灣而言，這一波變化，已經不只發生在科技公司內部，而是沿著產業鏈，逐漸重塑房市的板塊分布。

AI產業落地，往南移動

隨各國積極布局AI基礎建設，台灣作為全球關鍵硬體供應鏈，正承接產業外溢效應。劉佩真指出，AI相關投資將持續帶動伺服器、晶片與資料中心等需求成長，產業擴張不會只停留在既有科技廊帶，而是隨著政策與土地供給，逐步向中南部延伸。

高力國際業主代表服務部董事黃舒衛指出，這一波AI產業落地模式與傳統工業區截然不同。「現在是把產業、交通與都市發展全部綁在一起。」他說，這些產業不再進入既有工業區，而是以園區型態、大面積、近年新開發的土地為主，對住宅市場的帶動效果，也不像捷運或學校設置那樣立竿見影，而是在產業聚集、就業人口形成之後，才逐步發酵。

以南部為例，不僅有產業園區設置，同步還導入軌道經濟、公辦都更、聯開案，甚至直接規劃「科技青年宅」、「企業安家宅」。這種整包式開發，使產業投資不再只是工廠設點，更能直接連結城市結構與房市供需。

企業若要吸引中高階人才，光提供工作機會不夠。「現在園區會設實驗中學，就是為了讓這些人才願意帶家庭一起移動。」黃舒衛說。過去「北部居住、外地工作」的雙城模式，正在轉向「工作與生活同步移動」。

這也使台灣房市未來可能出現更明顯的南北分化──北部承受工作結構變動的壓力，南部則吸納AI落地帶來的產業與人口紅利。

南部因土地與資源條件，成為這波AI產業外溢的最大受益者。以台積電在高雄與台南的布局為例，未來數年可望帶來數千甚至上萬名直接就業人口，一家公司就可能帶動6萬人以上的生活圈規模，若再加上封測與相關供應鏈，整體量體更可達10萬人以上。

相較之下，北部雖具人才優勢，水力、電力與土地卻已成關鍵瓶頸。越接近市區，變電設施越難設置，民意阻力也越大，反而間接推動AI產業持續向中南部移動。

AI宅，開始長出新的樣子

隨產業外移、居住需求改變，「AI宅」逐漸成為市場新關鍵字。這一波購屋族群，以外地客、跨區移動的中高階人才為主，價格接受度明顯高於在地市場，不再完全以既有行情作為購屋依據。車位、物業管理、新成屋、高規格設備，開始成為基本門檻，同一區域內因此出現與傳統住宅市場脫鉤的新價格帶。

現在談的AI宅，科技已不只是附加配備，而是真正進入住宅本身。惠虹廣告副總經理朱尹仲說，過去以單一智慧設備為主的設計，正逐步升級為整體系統整合，燈光、空調、窗簾、安防等透過系統形成完整的智慧生活環境，居住空間成為能夠回應使用者需求的互動系統。

這樣的改變，也反映在物業管理上。台中忠正物業總經理王俊傑指出，部分新案已導入智慧物業系統，並結合機器人技術應用於包裹配送、公共空間清潔等服務，讓社區服務模式被重新定義。

但真正值得注意的，恐怕不只是房子本身，而是更多人開始先租、先住、先觀望，不再急著買房。

面對長期房貸壓力，部分才剛落地的AI產業人才，反而傾向先租屋，而非立即購屋。高雄等地透過科技住宅、企業合作住宅等機制，讓人才在就業初期即可獲得穩定居住條件，反而降低購屋壓力與風險。黃舒衛觀察，這可能讓「先買房再工作」的路徑，慢慢轉向「先租後買」，甚至長期租屋的新模式。這可能是這一波變化中，最被低估的轉折。

過去，房市的預設邏輯是：工作穩定之後，下一步就是買房。但當產業移動更快、職涯風險更高，居住也開始變得更具彈性。房子不再只是人生必經的下一站，而是被重新放回「是否需要長期持有」的判斷之中。

尤其新竹，科學園區長期供給不足，市場存在被戲稱為「學長賣學弟」的內循環失衡現象，政府透過公辦都更、聯開與住宅配比制度等政策設計，直接介入供給端，試圖避免房價過度失控。

這場變局，沒有旁觀者

AI時代，還可以買房嗎？這個問題沒有標準答案。對仍處於穩定產業、收入可預測的人而言，房貸依然是種可承擔的長期配置；但對於正處於轉職、產業變動或高度受AI影響職位的人，買房的時間點與方式，可能都需要重新思考。

歸根究底，房貸從來都建立在對未來收入的信任之上。AI帶來的變局，現在才剛開始。就業衝擊來得快且急，產業紅利卻需要時間發酵。而這段落差，正是台灣房貸族此刻最真實的不安來源。

當台灣一邊承接AI供應鏈紅利，一邊面對先進製程外移的長線壓力，房貸族也被推到新的判斷現場──工作不再穩定，今天簽下30年房貸，還是理性的選擇嗎？

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