AI要淘汰人類？別慌！應對之策來了

01AI帶來的絕望

今天來聊一個挺有意思的話題。

seedance 2.0生成的視頻有看到過吧？是不是印象深刻？

由此也引發(fā)新一輪討論，AI這么搞下去，司機、客服、翻譯、畫圖的全得失業(yè)，會不會引發(fā)新的社會問題？國家要不要限制一下AI技術的發(fā)展？

我的回答是：限制個屁，攔不住的。

你想想，當年汽車剛出來，馬車夫也上街鬧。結果呢？現(xiàn)在除了景區(qū)給游客拍照的那幾匹，誰還養(yǎng)馬？

技術這玩意兒就像熵增，你越是摁著，它越要從你指縫里溜走。

先別急著罵我。咱們得承認一個數(shù)學事實。

過去工廠招100個工人，一天做1萬件衣服。現(xiàn)在引入機器人，留10個監(jiān)控員，一天同樣可以做1萬件衣服。

一個監(jiān)控員頂十個工人——這不是資本家黑心，這是物理規(guī)律。

牛津大學有個研究，未來20年，美國有38%的崗位可能被AI替代。咱們這邊也差不多。收銀員、廚師、保安、甚至畫插畫的，都在射程范圍內。

尤瓦爾·赫拉利更狠，直接說未來會有一個“無用階級”——不是說你沒用，是在資本眼里你“沒用”了，因為機器比你便宜、比你聽話、不用交社保。

聽著挺絕望吧？

但你先別急。歷史上有過無數(shù)次“崗位消失”，人類不僅沒完蛋，還越過越舒坦了。

100年前美國40%的人在農場，現(xiàn)在2%。剩下的人都餓死了嗎？沒有。他們去造汽車、修家電、寫代碼、搞直播去了。

人類的需求是無限的。 吃飽了想穿暖，穿暖了想旅游，旅游膩了想上火星。

問題不在于“崗位變少”，而在于舊崗位消失的速度，比新崗位長出來的速度快。而且新崗位對人要求賊高，不是把舊崗位的人拉過來培訓三天就能適應新崗位需要的。

這才是真問題。 不是技術太壞，是人的技能更新跟不上。

就AI技術發(fā)展本身而言，我認為不僅不絕望，反而藏著人類歷史上最大的一次機遇。

我拋個暴論。

如果從歷史唯物主義的底層邏輯出發(fā)，我的判斷是：人工智能不僅可能改變現(xiàn)有生活，甚至可能迫使生產關系發(fā)生根本性變革，加快共產主義實現(xiàn)的步伐。

這里我要強調的是，技術本身不決定社會形態(tài)，技術所釋放的生產力飛躍與現(xiàn)有的私有制分配框架之間的根本性矛盾，才是推動變革的源動力。

這話能理解吧？資本主義為什么會出現(xiàn)？因為隨著生產力的發(fā)展，封建社會那套自給自足的自然經(jīng)濟已難以適用，加之資本原始積累的暴力推動，社會矛盾越積越多，最終引發(fā)革命。

蒸汽機剛出來的時候，資本家拼命剝削工人，每天干16個小時。后來干不下去了，不是因為資本家良心發(fā)現(xiàn)，是因為工人罷工、社會動蕩、制度倒逼。

技術負責把舊制度逼到墻角，人負責把門推開，這便是矛盾推動社會進步的原理。

武大的程萌老師講過一個概念，叫“社會奇點”。什么意思？就是社會發(fā)展觸碰到某個臨界點，再往前就能發(fā)生質的改變。

就像海盜船走到世界的盡頭，把船翻過來就能從黃昏到清晨，進入另一個世界。

很多人都在擔心AI會把人類弄死，我反而覺得AI技術引發(fā)的社會奇點未必是“機器超越人”，而可能是生產力高到資本主義框架裝不下了，社會形態(tài)被迫發(fā)生改變。

為什么這么說？我掰碎了聊一聊。

02重新定義勞動

資本主義的核心是什么？是以私有制為基礎，私有制+市場競爭的發(fā)展模式。

這套模式的底層邏輯是：通過稀缺來定價，通過競爭來優(yōu)化。

它的優(yōu)勢是效率高，但有個天然缺陷，終將導致“壟斷資本”出現(xiàn)，即形成寡頭。

因為實力強的企業(yè)或者資本家，在競爭中永遠占據(jù)優(yōu)勢，更容易在新技術面前獲得主動。

這必然導致財富越來越向少數(shù)人集中。

而AI的發(fā)展會加速推動這一進程。因為AI的邏輯是：最優(yōu)解只需要一個，規(guī)模越大，效果越好，成本越低。

舉個例子，最好的自動駕駛算法，全世界只需要一套。如果這套算法歸某家公司私有，它將消滅數(shù)千萬司機崗位，而利潤只歸少數(shù)股東，普通勞動者徹底淪為“無用階級”。

也是源于這個邏輯，去年年底，硅谷科技公司大面積裁員，公司盈利能力卻在上升，股價也在上升，鼓動喜笑顏開，員工嗚呼哀哉。

在私有制框架內，這個矛盾無解。接下來，要么是大規(guī)模社會動蕩，要么是生產關系被迫調整。

有人說，資本主義國家能不能通過稅收來調節(jié)？

如果富人的稅那么好收，今天的特朗普就不會為了幾個歪瓜裂棗和全世界對著干了。

其實最優(yōu)解已經(jīng)很清晰，就是以生產資料公有制為基礎的共產主義。有人管這叫“數(shù)字社會主義”，或者“智能共產主義”。

很多人一聽說“共產主義”四個字，腦子里就自動浮現(xiàn)那些老照片里的宣傳畫，或者60/70年代那種共同貧窮的大鍋飯。

其實馬克思對共產主義產生的條件是有明確的：生產力高度發(fā)展，發(fā)達到你只需要工作很少的時間，就能養(yǎng)活所有人；物質財富極大豐富，所有商品生產成本極低，才有了按需分配的可能。

而這一切只有在AI時代能做到。

有心人細品會發(fā)現(xiàn)，AI時代與共產主義社會有深刻的契合性。

為什么？

一是AI時代的生產資料特征決定。信息和知識的本質是共享。一塊面包你吃了我就沒得吃，但一個算法你用了我也能用，而且用的人越多，價值越大。AI時代，大數(shù)據(jù)是最基本的生產資料，這種“非排他性”的生產資料，天然不適合私有制。

一些平臺公司把用戶使用習慣當成自己的私有財產，搞小院高墻，實際上是在限制AI發(fā)展。

二是計劃經(jīng)濟有了技術前提。不要一提“計劃經(jīng)濟”就色變。計劃經(jīng)濟的本意是按照需要生產物資，它的前提是精準掌握市場需求。以前搞計劃經(jīng)濟為什么難？信息收集不過來。現(xiàn)在有大模型、有大數(shù)據(jù)，全社會的供需可以實時計算、動態(tài)匹配。

在充分掌握市場需求的前提下組織生產，這樣的計劃經(jīng)濟才不會導致產品過剩。這樣的計劃不一定由政府完成，AI就能搞定。

事實上，AI第一次讓“物質極大豐富”從政治課上的概念，變成了一個可量化的工程學問題。當生產1億件襯衫和免費提供10萬部電影的成本都趨近于零時，基于稀缺性的價格體系本身就開始松動。

當一個人需要的生活必需品中，有30%、50%、乃至80%是通過免費或準公共品形式獲得時，工資作為唯一生存來源的鐵律就被打破了。這其實就是按需分配的局部預演。

當然，這個過程還很漫長。

三是人從生存模式中解放出來。馬克思一輩子痛恨的不是勞動本身，而是“被迫的勞動”。AI把重復、枯燥、有害的工作接過去了，人終于可以去干點人該干的事——創(chuàng)造、關懷、審美、陪伴。

人不會主動選擇躺平，多數(shù)是受環(huán)境所迫。

我有個親戚，52歲，以前在倉庫開叉車，月薪七千。后來倉庫上了AGV小車（自動導引運輸車），他下崗了。你讓他去學編程？他初中畢業(yè)，看見代碼就頭疼。你讓他去送外賣？膝蓋半月板磨損，爬不了樓。

他不是懶，他是被結構卡住了。

這種情況下，你罵他“不努力”，就像罵一個腿斷了的人“你怎么不站起來跑”，是何不食肉糜。

如果政府能給他一個比較體面的兜底，他也可以去追求自己的愛好。一個理想的社會不是人人躺平，而是每個人都可以選擇用自己的方式過完一生。

你想想，當一個人不需要為了生存去擰螺絲，他可以去陪父母看病、去社區(qū)教孩子畫畫、去研究昆蟲分類學——這些工作不產生GDP，但它們產生意義。

這不是“懶”，這是更高階的勞動形態(tài)。

03急需做好三件事

我們現(xiàn)在最大的問題，恰恰是太多人被釘在生存模式里，根本不敢想明天。你讓他學新技能？白天上班累成狗，晚上回家還得帶娃，你讓他拿什么時間學。

而這一切在AI時代可以改變。AI勞動，人類去消費，人類提需求，AI去實現(xiàn)，如此構建一種新型社會關系。

當然，這一切要靠制度去保障。我覺得從長遠來看，政府可以從下面三個方面去應對AI時代的到來。

一是盡快由土地財政向數(shù)據(jù)財政轉型。

我們每天出門坐公交、上醫(yī)院掛號、用地圖導航，產生一大堆數(shù)據(jù)。嚴格來說，這些都是公共財產。

以前要么浪費了，要么被互聯(lián)網(wǎng)公司白嫖了。

現(xiàn)在國家要想明白了：這是國有資產，憑什么白給？

企業(yè)訓練AI需要海量高質量數(shù)據(jù)。行，你來買。價格合理，明碼標價。這筆錢進國庫再反饋給公民，不香嗎？

二是全民當股東。

這個目前已經(jīng)有實踐了。深圳龍崗搞了個基金，國資出30%，村里的股份公司出70%，一共2個億，投人形機器人、自動駕駛。

以前村里的錢干嘛？收房租。現(xiàn)在收租越來越難，不如投科技。國資在前面帶路，專業(yè)機構管理，8年存續(xù)期。

政府不靠收稅，靠股權增值分享紅利。企業(yè)做大了，財政有錢了，村民分紅也多了。

這叫“從房東變成股東”，水平高多了。

其實在AI時代還有很多領域可以做長期投資，例如算力、電力，既可以增加投資，又能給全民帶來分紅。

三是電力公有化——你每天都在享受的隱形分紅。

這一點很少有人意識到，但它恰恰是咱們制度最大的優(yōu)勢。

你打開手機查一下：中國的居民電價是多少？發(fā)達國家是多少？

咱們一度電幾毛錢，發(fā)達國家動不動兩三塊。為什么？因為電網(wǎng)是國家掌控的。

這不是什么“自然壟斷”，這是生產資料公有制的紅利。國家電網(wǎng)每年利潤幾千億，但并沒有分給幾個大股東買游艇，而是拿去建特高壓、鋪充電樁、補貼偏遠地區(qū)，以及全民分紅。

工業(yè)用電價高，住宅用電價低，這是一種變相的再分配。

你在家里開空調、充手機，每用一度電，都在享受這份“全民分紅”。

未來電力的作用只會越來越重要，電網(wǎng)效益也會越來越好。

有個詞叫“token”大家不一定清楚，這是個計量單位，相當于AI時薪。

OpenRouter（全球最大的大模型API聚合平臺）最新周度數(shù)據(jù)顯示，平臺前十模型總token量約8.7萬億，中國模型獨占5.3萬億，占比61%。也就是說中國大模型干了全世界六成的活，拿了六成的錢。

為什么會這樣？美國大模型不是挺強嗎？怎么占比反而低？因為中國電力便宜，大模型跑一圈（API調用）成本更低。

2025年中國電費單價約為0.04美元/千瓦時，而美國同期電費單價高達0.19美元/千瓦時，是中國的近5倍，且電力缺口巨大。

以DeepSeek-R1為例，其API定價為：每百萬輸入tokens僅1元（緩存命中）/4元（緩存未命中），每百萬輸出tokens16元。這一價格約為OpenAI o1模型運行成本的三十分之一（電子傳輸免征關稅）。

如果你是美國用戶你會怎么選？

一個美國用戶調用中國大模型的API，數(shù)據(jù)從加州出發(fā)，經(jīng)過太平洋海底光纜到達中國的數(shù)據(jù)中心GPU消耗電力完成推理，結果再傳回去。

整個過程中，電力從未離開中國的電網(wǎng)，但電力的價值通過Token完成了跨境交付，這便是中國電網(wǎng)在AI時代的掙錢方式。

未來，中國政府不需要把大模型收為國有，只需要掌握最底層的生產資料——電力、算力，就能平衡AI帶來的負面影響。

04尾聲

文章寫這么長，你可能會問：觀云，你說的這些，跟我一個搬磚的有什么關系？

有。關系還很大。

第一，別把時代的問題，歸因成自己的失敗。

你被裁員，不是你不夠努力，只是你那個工種被技術迭代了。就像當年的馬車夫，不是輸給了別的馬車夫，是輸給了汽車。

別在沉船上刷油漆。

第二，重新理解“學習”這件事。

很多人問我現(xiàn)在學什么不失業(yè)。我說我不知道。但我知道，學習不是為了再也不失業(yè)，是為了每一次失業(yè)后都能爬起來。

觀云自己也是小鎮(zhèn)做題家，目前有份還算穩(wěn)定的工作，但我還是堅持碼字，寫公眾號，寫了七八年。

我從來不覺得自己多有天賦，就是覺得萬一哪天我跌倒了，這或許是我重新站起來的底氣。

技能這玩意兒，是你唯一的真資產。

第三，關心“生產資料歸誰”，比關心“工資多少”更長遠。

你交的社保、你用的公共數(shù)據(jù)、你享受的低電價，背后都是一套龐大的公有資產運營體系。

這套體系越完善，你對資本的依附就越低。

作為普通人我們應該清楚，未來的安全感，不來自你有多努力，而來自制度的底線有多高。

技術可以發(fā)展，但紅利不能只給少數(shù)人，必須留給全體公民。

最后想說，未來終究要來，歷史從來不是一夜之間翻篇的。

蒸汽機發(fā)明到8小時工作制落地，中間隔了一百多年，死了無數(shù)人，鬧了無數(shù)革命。

但回頭看，那個方向從來都是清晰的：從把人當工具，到把人當目的。

AI不會自動帶我們抵達彼岸，但它把船槳遞到了我們手里，剩下的是我們這群搬磚者的使命。

別辜負這個時代。

全文完，謝謝閱讀。