UBS ប្រធានសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យា លោក Paul Donovan ពិនិត្យមើលថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI—កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលអាចរៀនពីទិន្នន័យ ហើយជួយសម្រេចចិត្ត/ស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារ) អាចប៉ះពាល់ដល់ផលិតភាព (productivity—ផលិតផល/សេវាកម្មដែលផលិតបានក្នុងមួយម៉ោងការងារ ឬក្នុងមួយបុគ្គល) យ៉ាងដូចម្ដេច និងថាតើ សហភាពអឺរ៉ុប (EU) អាចមានប្រៀបលើសហរដ្ឋអាមេរិក (US) ឬអត់។ លោកនិយាយថា ការកើនឡើងផលិតភាពដែលបណ្ដាលដោយ AI នៅពេលនេះភាគច្រើននៅតែជាសក្តានុពល មិនទាន់កើតមានពិតប្រាកដទូលំទូលាយទេ។

លោកលើកឡើងថា ការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗ តាមពេលវេលា គួរតែធ្វើឲ្យប្រព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ចមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ឡើង (economic efficiency—ប្រើធនធានដូចជាកម្លាំងពលកម្ម ទុន និងពេលវេលា ឲ្យបានចំណេញ/សន្សំច្រើនជាងមុន)។ លោកក៏សួរថា តើសេដ្ឋកិច្ចណាមួយអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ប្រកួតប្រជែង (competitive advantage—អត្តសម្បត្តិដែលធ្វើឲ្យប្រទេសមួយល្អជាងគេក្នុងការផលិត/នាំចេញ/ទាក់ទាញវិនិយោគ) នៅពេលការយកចិត្តទុកដាក់ផ្លាស់ពី “ការបង្កើតបច្ចេកវិទ្យា” ទៅកាន់ “ការប្រើបច្ចេកវិទ្យា” ឬអត់។

លោកយោងទៅការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រដែលស្នើថា ប្រសិនបើ AI ធ្វើឲ្យផលិតភាពបុគ្គលម្នាក់កើនឡើង វាអាចជួយឲ្យកម្មករជំនាញទាប (low-skilled workers—អ្នកធ្វើការងារដែលមិនត្រូវការជំនាញបច្ចេកទេស/ការសិក្សាខ្ពស់) កើនផលិតភាពបានច្រើនជាង តាមសមាមាត្រកាន់តែធំ។ លោកបន្ថែមថា ប្រសិនបើអត្ថប្រយោជន៍មិនស្មើគ្នា ហើយជាចម្បងទៅលើអ្នកធ្វើការដែលមានការអប់រំកម្រិតមធ្យម (mid-level education—អប់រំ/បណ្តុះបណ្តាលវិជ្ជាជីវៈ ឬជំនាញប្រតិបត្តិការដែលលើសពីមូលដ្ឋាន ប៉ុន្តែមិនដល់កម្រិតជំនាញខ្ពស់បំផុត) សហរដ្ឋអាមេរិកអាចជួបគុណវិបត្តិ បើប្រៀបធៀបនឹងសេដ្ឋកិច្ចធំៗផ្សេងទៀត។

លោកអះអាងថា ប្រព័ន្ធអប់រំ និងការរីករាលដាលជំនាញក្នុងកម្លាំងពលកម្ម (spread of skills across workforces—កម្រិតជំនាញមធ្យម/ខ្ពស់ចែកចាយទូលំទូលាយប៉ុណ្ណា) នៅសហរដ្ឋអាមេរិក ប្រទេសសេដ្ឋកិច្ចសំខាន់ៗក្នុងអឺរ៉ុប និងចក្រភពអង់គ្លេស (UK) អាចកំណត់ថា តើមួយៗនឹងប្រកួតប្រជែងបានខ្លាំងប៉ុណ្ណា នៅពេលការទទួលយក AI កើនឡើង។ អត្ថបទក៏បញ្ជាក់ថា វាត្រូវបានផលិតដោយឧបករណ៍ AI ហើយត្រូវបានពិនិត្យឡើងវិញដោយអ្នកកែសម្រួល។

ទីផ្សារកំពុងផ្លាស់ប្តូរការផ្តោតអារម្មណ៍ពីសក្តានុពលទ្រឹស្តី (theoretical potential—អ្វីដែល “អាច” កើតឡើងតាមការគណនា/គំនិត) របស់ AI ទៅកាន់ការប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង (real-world application—ការយកទៅប្រើក្នុងអាជីវកម្ម ក្រុមហ៊ុន និងការងារពិត)។ ឥឡូវនេះ សំណួរមានថា សេដ្ឋកិច្ចណាមានរចនាសម្ព័ន្ធត្រឹមត្រូវដើម្បីយក AI មកបង្កើនប្រសិទ្ធភាពពិតប្រាកដ។ នេះបង្កើតឱកាសជួញដូរ ដោយផ្អែកលើសមាសភាពការអប់រំ (educational makeup—សមាមាត្រកម្លាំងពលកម្មកម្រិតជំនាញទាប/មធ្យម/ខ្ពស់) របស់ប្រទេសផ្សេងៗ។

សហរដ្ឋអាមេរិកអាចជួបគុណវិបត្តិ ពីព្រោះកម្លាំងពលកម្មមានការបែកចែកខ្លាំង (polarized workforce—មានអ្នកជំនាញខ្ពស់ច្រើន និងជំនាញទាបច្រើន ប៉ុន្តែអ្នកជំនាញមធ្យមតិច)។ ផ្ទុយទៅវិញ សេដ្ឋកិច្ចសំខាន់ៗនៅអឺរ៉ុប ជាពិសេសអាល្លឺម៉ង់ មានមូលដ្ឋានអ្នកជំនាញកម្រិតមធ្យមច្រើន ដែលអាចទទួលអត្ថប្រយោជន៍ពី AI បានល្អជាងគេក្នុងការលើកផលិតភាព។ របាយការណ៍ចុងឆ្នាំ 2025 ពី OECD (អង្គការសហប្រតិបត្តិការសេដ្ឋកិច្ច និងអភិវឌ្ឍន៍—អង្គការអន្តរជាតិដែលប្រមូលទិន្នន័យ និងវិភាគគោលនយោបាយសេដ្ឋកិច្ច) បានកត់សម្គាល់សញ្ញាដំបូងរួចហើយ ដោយក្រុមហ៊ុនផលិតកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យម (SMEs—អាជីវកម្មខ្នាតតូច និងមធ្យម) នៅអាល្លឺម៉ង់ បង្ហាញអត្រាបញ្ចូលឧបករណ៍ AI សម្រាប់បង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ (process optimization—ធ្វើឲ្យជំហានការងារខ្លី ឆាប់ និងចំណាយតិច) ខ្ពស់ជាងសមភាគីនៅអាមេរិក 15%។

សម្រាប់អ្នកជួញដូររូបិយប័ណ្ណ (currency traders—អ្នកទិញលក់ប្រាក់បរទេសដើម្បីចំណេញពីអត្រាប្តូរប្រាក់) នេះបង្ហាញឱកាសកម្លាំងរយៈវែងសម្រាប់ប្រាក់អឺរ៉ូ ធៀបនឹងដុល្លារ​អាមេរិក។ ទិន្នន័យត្រីមាសទី១ ឆ្នាំ 2026 បង្ហាញថា ផលិតភាពកម្លាំងពលកម្មនៅតំបន់អឺរ៉ូ (Eurozone labor productivity—ផលិតភាពក្នុងតំបន់ប្រើប្រាក់អឺរ៉ូ) កើន 0.4% ខណៈការកើនផលិតភាពនៅអាមេរិកបានស្រាលចុះ បន្ទាប់ពីការកើនឡើងខ្លាំងក្រោយកូវីដ។ គួរពិចារណាការទិញ Option ប្រភេទ Call លើ EUR/USD (call options—សិទ្ធិទិញនៅតម្លៃកំណត់ក្នុងពេលអនាគត ដើម្បីចំណេញបើអត្រាឡើង) ឬបង្កើតទីតាំង “Long” (long positions—កាន់/ទិញដោយរំពឹងថាតម្លៃនឹងឡើង) ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការខុសគ្នានៃសន្ទស្សន៍សេដ្ឋកិច្ចដែលកំពុងកើតឡើងនេះ។

ហេតុផលដូចគ្នានេះអាចអនុវត្តទៅលើឧបករណ៍ដេរីវេទីវតាមសន្ទស្សន៍ភាគហ៊ុន (equity index derivatives—កិច្ចសន្យាហិរញ្ញវត្ថុដែលតម្លៃអាស្រ័យលើសន្ទស្សន៍ភាគហ៊ុន ដូចជា futures/options) ដោយលើកតម្លៃឱ្យចូលចិត្តទីផ្សារអឺរ៉ុបជាងអាមេរិកក្នុងរយៈពេលខ្លី។ ខណៈ S&P 500 កើនតែ 2% ចាប់ពីដើមឆ្នាំមក សន្ទស្សន៍ DAX របស់អាល្លឺម៉ង់កើនលើស 5% បង្ហាញពីភាពរឹងមាំនៃមូលដ្ឋានឧស្សាហកម្ម នៅពេល AI ចាប់ផ្តើមជួយសម្រួលប្រតិបត្តិការ។ ការធ្វើ “Pair trade” (pair trade—ទិញមួយ និងលក់មួយទៀតនៅពេលតែមួយ ដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យទីផ្សារទូលំទូលាយ) ដោយ Long លើ futures DAX ឬ Euro Stoxx 50 ទល់នឹង Short លើ futures Nasdaq 100 (short—លក់ដោយរំពឹងថាតម្លៃនឹងធ្លាក់) អាចជួយបាំងហានិភ័យចលនាទីផ្សារទូទៅ ខណៈក៏អាចចាប់យកនិន្នាការពិសេសនេះបាន។

ភាពមិនប្រាកដប្រជាអំពីល្បឿននៃការទទួលយក AI នឹងបង្កើតភាពរំញ័រតម្លៃ (volatility—ការឡើងចុះខ្លាំង និងឆាប់រហ័សនៃតម្លៃ)។ យើងបានឃើញមេរៀននេះពីការកែតម្រូវទីផ្សារខ្លាំងនៅឆ្នាំ 2025 នៅពេលប្រាក់ចំណេញដែលរំពឹងទុកមិនកើតឡើងលឿន។ ការិយាល័យស្ថិតិកម្លាំងពលកម្មអាមេរិក (U.S. Bureau of Labor Statistics—ស្ថាប័នរដ្ឋដែលចេញទិន្នន័យការងារ និងប្រាក់ឈ្នួល) បានរាយការណ៍ថា ទោះ AI បង្កើតការងារជំនាញខ្ពស់ថ្មីៗ (high-skill jobs—ការងារដែលត្រូវការជំនាញបច្ចេកទេស/វិជ្ជាជីវៈខ្ពស់) ក៏មិនទាន់បម្លែងទៅជាការកើនផលិតភាពទូលំទូលាយនៅវិស័យសេវាកម្ម (service sector—សេដ្ឋកិច្ចផ្នែកសេវា ដូចជា ហិរញ្ញវត្ថុ សុខាភិបាល ដឹកជញ្ជូន អប់រំ) ឡើយ។ ភាពមិនប្រាកដប្រជានេះបង្ហាញថា ការទិញ futures ឬ call options លើ VSTOXX (VSTOXX—សន្ទស្សន៍វាស់ “ការរំញ័រ” ដែលទីផ្សាររំពឹងទុកសម្រាប់ភាគហ៊ុនអឺរ៉ុប; ជាញឹកញាប់ឡើងនៅពេលអ្នកវិនិយោគភ័យខ្លាច) អាចជាវិធីសាស្ត្រប្រុងប្រយ័ត្ន ដើម្បីចំណេញពីការឡើងចុះដែលរំពឹងទុកក្នុងអារម្មណ៍ទីផ្សារអឺរ៉ុប។