自生成式AI取得突破以来，这场争论便一直持续不断，而近期随着Claude Code和自主式AI在编程领域取得重大进展，以及大型公司在裁员时提及AI(无论AI是否真的接管了这些岗位)，这一争论又获得了新的动力。

然而，从宏观角度来看，AI对就业的影响几乎难以察觉，尽管有趋势表明初级开发人员的招聘数量正在减少。

显然，AI正在对开发人员这一职业产生重大影响。如今，一个普遍的假设是，AI将对所有其他白领职业产生同样的影响。这项技术是否具备如此能力尚存争议(我对此表示怀疑)，但如果我们暂时接受生成式AI已足够优秀，能够取代人类工作这一观点，那么仍存在一些假设性的重大问题。

AI经济的蜜月期

如果我们审视当前的“AI经济”状况，许多人似乎仍忽视了这样一个事实：AI的使用在很大程度上得到了其供应商的补贴。正如Uber最初因数十亿美元的风险投资而价格低廉一样，AI公司也以远低于训练和运行模型成本的价格出售其服务。尽管收入主要在企业端持续增长，但利润却被芯片和数据中心方面的巨额投资所吞噬。这种情况迟早会改变。

从某种程度上说，我们正处于一个蜜月期。许多公司基于当前价格计算AI利润，却未考虑到我们正处于一个技术繁荣期，价格被人为压低。这可以与前几年的零利率时期相提并论，当时许多项目看似盈利，实则无法自给自足，公司能够雇佣大量长期负担不起的人员——这也是我们现在看到许多裁员的原因。

这并不妨碍公司，尤其是那些受季度经济驱动的公司，计算它们现在能做什么，而且，今天采取行动的公司很可能在市场调整之前利用补贴后的AI价格来降低成本、提高利润率。但这也成为了一种先发优势，因为如果每个人都采取同样的行动，这种优势就会消失。当然，前提是每个人都能做到。

因为在社会层面，这种计算开始显得非常站不住脚。对于当前相对有限的AI使用，AI公司已在容量方面面临挑战。Anthropic已对其亏损最严重的Claude Code订阅服务设置了限制，以便为支付费用最高的企业客户腾出容量。与此同时，所有人都在等待更多的容量、更多的芯片和更多的数据中心。这种情况再次主要涉及单一职业和单一应用场景。

算力现实检验

用AI取代大量白领工作——数亿个岗位——将需要我们目前远未具备的算力。当然，这也是为什么AI公司和云巨头承诺在新建的数据中心上投入天文数字般的资金。

但即便正在建设所有这些容量和数据中心，尽管需求和能源成本急剧上升，价格仍需保持低位。所有这些数据中心都需要电力，而电力并非无限资源。就在上周，有消息称Open AI暂停了其在英国的“星际之门(Stargate)”数据中心项目，因为电力成本过高。

因此，AI供应商面临的任务是，既要使AI足够便宜，以取代人力劳动并实现盈利，又要足够昂贵，以支付历史上最大的基础设施投资，以及可能的运营成本。否则，一切都将无从谈起。

正如股票经纪公司Citadel Securities简洁地指出：“如果对于某些任务而言，计算的边际成本高于人力劳动的边际成本，那么替代就不会发生。”

最重要的是，AI公司的主要兴趣并非让你的会计工作更具成本效益。相反，这是在争夺首个创造数字神祇——通用人工智能(AGI)的斗争中，一个必要的恶。

当账单到来时

一种反驳观点是，AI芯片正变得越来越资源高效，因此运营成本更低，这确实如此。例如，Gartner预测，未来几年AI推理的每个token成本将下降90%，然而，这并不意味着价格会降低，因为健谈的AI智能体的token使用量正在以更快的速度增长。“随着token消耗量的增长速度快于token成本的下降速度，预计整体推理成本将上升。”该研究公司写道。

另一种反驳观点是，不能只看AI实验室的前沿模型，开放模型和专业化小型模型的存在改变了计算方式，这确实如此，但问题是，如今最好的开放模型大多在中国开发，这有其弊端，其他地方需要加快开发速度，开放模型才能产生真正的影响，但推理成本并不会因为模型是开放的就消失。

小型模型肯定会被甩在后面，它们可能会改变未来的游戏规则，因为如今我们在许多情况下可能使用了比实际需要更先进的AI。这既是因为每个人都想率先使用最新技术，也是因为AI公司积极推广其最佳模型。

因此，我们用于简单办公任务的技术就像使用“阿尔忒弥斯2号”去买牛奶，只要有人支付燃料费，这种方法就可行，但当用户需要支付账单时，牛奶就会变得极其昂贵。

当然，可以用AI取代员工，但请记住，这并不一定是战略胜利的标志，而可能是在账单到来之前，试图从补贴的黄金时代中获益的尝试。

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