이것은 일자리의 일반적인 성장이 현재 2019 년보다 낮은 터치이기 때문에 국가의 다른 지역에서의 고용 증가의 변화를 분석하고 그것들을 지불 전 경제와 비교하는 데 유용한시기입니다. 미국의 고용은 2019 년에 1 년에 비해 4 월에 1.2% 증가했습니다.
가장 큰 영향을받는 메트로의 고용 데이터에서 스스로를 나타내는 냉 상태에서 핫 상태로의 이주가 줄어드는 것으로 시작합시다. 주택 가격은 주간 이주에 유용한 대리입니다. Case Shiller S & P 표시에 따르면 가격 인상이 약한 두 개의 큰 지하철은 플로리다 주 댈러스와 플로리다 주 탬파입니다. 달라스에서의 고용은 2019 년 전년 대비 1.4% 증가한 2019 년의 약 절반 인 반면, 탬파에서는 2019 년의 3 분의 1 인 0.9% 만 증가했습니다. 대조적으로, 북동부와 중서부에서의 추월이 감소한 이유는 왜 작업의 성장이 펜실베이니아 주 피츠버그 (Pittsburgh)를 극복하는 데 도움이됩니다.
이론적으로, 고속도로 이주는 또한 샌프란시스코 만의 자산을 높이 늘려야합니다. 그러나이 지역의 고용은 2022 년 11 월에 헛간 피크에서 감소하여 Openai Moon은 Chatgpt를 시작했습니다.
이는 2023 년과 2024 년 초 근로자를 해산하는 기술 회사들에게 전년도에 고용 후 수익성을 유지하기 위해 달성 될 수 있습니다. Meta Platforms Inc.는 2023 년 “효율성의 해”에서 1 년에서 해마다 22% 감소했습니다. 그러나 이후의 도축은 미국의 대형 기술 구성 요소가 AI에서 수백억 달러를 수집했으며 작년에 헤드 수는 10% 증가했습니다. 따라서, 이론적으로 걸프 지역이 대규모 투자의 광선을 가지고 있고 지역을 떠나는 사람들이 적은 순간에 Heartland의 기술에 대한 고용이 계속 감소하고 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
아마도 유죄는 인력 요청에 미치는 영향입니다. 미국에서 가장 빠르게 감소하는 화이트 칼라가있는 작업 유형에는 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어 및 Apple 엔지니어와 같은 범주가 포함됩니다. 채용 현장에서 실제로 소프트웨어 엔지니어의 구인 기록은 현재 2020 년 봄보다 낮습니다. 이러한 감소 중 일부는 아마도 AI의 효율성 수입 때문일 수 있으며, 일부는 데이터를 작성하는 동안 헤드 수를 제어 해야하는 회사 때문일 수 있습니다. 작년에 2015 년의 전염병 기간 이외의 최고 수준은 교육 센터가 다른 도시보다 AI 채택을 위해 다른 도시보다 더 취약 할 수 있습니다. 왜냐하면 기술은 일반적으로 젊은 대학 졸업생들에게 제공되는 작품으로 좋은 경향이 있기 때문입니다. 매사추세츠 공과 대학. 교육 수준이 높고 삶의 높은 비용이 높은 지하철 지역은 교란 AI에 가장 취약합니다. 이 지하철에는 대체 할 수있는 많은 유형의 일자리가 있으며, 할인 혜택은 최고 비용을 더 빨리 줄이는 데 도움이됩니다. 저자 인 Scott Abrahams와 Frank S. Levy는 1980 년대와 비슷한 점을 강조했습니다. 1980 년대와 비슷한 점을 강조했습니다. 커뮤니티가 제조에 중점을 두었을 때 교육 성과의 낮은 점유율은 자동화 및 세계화의 부정적인 충격으로 가장 어려웠습니다.
그렇다고 샌프란시스코가 Rust-Region Technological Belt로 변할 것이라는 의미는 아닙니다. 결국 소프트웨어 개발이 적을 때에도 다양한 유형의 개선 된 지식으로 대체 될 수 있습니다. 아브라함과 레비는 제조 충격이 아시아의 수출국뿐만 아니라 미국 남부의 혜택을 받았으며 충격이보다 균형 잡힌 경제 발전으로 이어질 수 있다고 강조했다. 그러나 이것은 시간이 걸릴 수 있습니다. 특히 주간 이주는 기능 장애 주택 시장에 의해 제한되어 있습니다. 일자리 손실과 노동 시장의 또 다른 재건이 올 것이라는 징후에 대한 우리의 경험을 감안할 때, 지역 및 국가 차원에서의 결정 -제작 요인이 방해의 잠재력을 심각하게 받아들이 기 시작합니다.
