AI替代员工是经济骗局吗拆解自动化背后的真实成本
AI是否会大规模取代人类的工作？答案远比想象的要复杂。当前企业“用AI降本”的逻辑，很大程度上建立在被补贴压低的价格之上，而非真实成本。一旦算力、电力与基础设施成本回归现实，AI未必比人更便宜。
AI会取代我们的工作吗？也许会，如果计算结果可行的话。
自生成式AI取得突破以来，这场争论便未曾停歇。近期，随着Claude Code和自主式AI在编程领域取得重大进展，以及一些大型公司在裁员时频频提及AI（无论AI是否真的接管了这些岗位），这一话题再次被推上风口浪尖。
然而，从宏观数据来看，AI对整体就业市场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悄然减少。
显然，AI正在对开发人员这一职业产生实质性影响。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冲击。这项技术是否具备如此碘伏性的能力尚存争议，但如果我们暂且接受“生成式AI已足够优秀，能够取代人类工作”这一观点，那么，前方仍横亘着几个假设性的重大问题。
AI经济的蜜月期
审视当前的“AI经济”，许多人似乎忽视了一个关键事实：AI的使用在很大程度上正享受着供应商的补贴。正如Uber早期依靠数十亿美元风险投资维持低价一样，AI公司也正以远低于模型训练和运行成本的价格出售其服务。尽管企业端收入持续增长，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。
某种程度上，我们正处在一个蜜月期。许多公司基于当前被压低的价格来计算AI的利润，却忽略了技术繁荣期价格扭曲的现实。这不禁让人联想到前几年的零利率时期，当时许多项目看似盈利，实则无法自给自足，公司得以雇佣大量长期负担不起的人员——这也正是我们现在看到许多裁员的深层原因之一。
这并不妨碍公司，尤其是那些受季度财报驱动的公司，计算当下的收益。今天率先行动的公司，很可能在市场调整之前，利用补贴后的AI价格来降低成本、提升利润率。但这同时也构成了一种先发优势，因为如果所有人都采取同样的行动，这种优势便会消失。当然，前提是每个人都能做到。
因为在社会层面，这种计算开始显得站不住脚。即便对于当前相对有限的AI使用规模，AI公司已在容量方面面临挑战。例如，Anthropic已对其亏损最严重的Claude Code订阅服务设置了限制，以便为支付费用更高的企业客户腾出容量。与此同时，整个行业都在等待更多的芯片、更多的数据中心和更多的算力。而这一切，目前还主要集中在对单一职业和单一应用场景的争夺上。
算力现实检验
用AI取代大量白领工作——那意味着数亿个岗位——将需要我们目前远未具备的算力规模。当然，这也正是AI公司和云巨头承诺投入天文数字资金建设新数据中心的原因。
但问题在于，即便所有这些容量和数据中心都在建设中，价格仍需在需求和能源成本急剧上升的背景下保持低位。所有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OpenAI暂停了其在英国的“星际之门（Stargate）”数据中心项目，原因正是电力成本过高。
因此，AI供应商面临一个近乎悖论的任务：既要使AI足够便宜，以取代人力劳动并实现盈利；又要使其足够昂贵，以支付历史上规模最大的基础设施投资及运营成本。否则，一切都无从谈起。
正如股票经纪公司Citadel Securities一针见血地指出：“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。”
更重要的是，AI公司的主要兴趣，或许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，一个必要的过程。
当账单到来时
一种反驳观点是，AI芯片正变得越来越高效，因此运营成本会更低。这确实没错。例如，Gartner预测，未来几年AI推理的每个token成本将下降90%。然而，这并不意味着总支出会降低，因为健谈的AI智能体消耗的token数量正以更快的速度增长。“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。
另一种观点认为，不能只看AI实验室的前沿大模型，开源模型和专业化的小型模型会改变计算经济。这也有道理，但问题是，目前性能顶尖的开源模型大多在中国开发，这有其特定的生态和背景。其他地区需要加快开发速度，开源模型才能产生广泛影响。但无论如何，推理成本并不会因为模型是开源的而消失。
小型模型肯定会被更多地使用，它们可能会改变游戏规则，因为如今我们在许多情况下可能使用了远超实际需要的、过于先进的AI。这既是因为“技术追逐”的心态，也是因为AI公司会积极推广其最强大的模型。
因此，一个生动的比喻是：我们用于处理简单办公任务的技术，就像驾驶“阿尔忒弥斯2号”登月火箭去买牛奶。只要有人支付燃料费，这种方法就可行；但当用户需要自己支付账单时，牛奶就会变得极其昂贵。
当然，企业可以用AI取代员工。但请记住，这并不一定标志着战略上的胜利，而可能只是在“账单”最终到来之前，试图从补贴的黄金时代中榨取最后红利的尝试。
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