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？

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

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？現在除了景區給游客拍照的那幾匹，誰還養馬？

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。咱們得承認一個數學事實。

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

一個監控員頂十個工人——這不是資本家黑心，這是物理規律。

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，我的判斷是：人工智能不僅可能改變現有生活，甚至可能迫使生產關系發生根本性變革，加快共產主義實現的步伐。

這里我要強調的是，技術本身不決定社會形態，技術所釋放的生產力飛躍與現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？因為隨著生產力的發展，封建社會那套自給自足的自然經濟已難以適用，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現，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？就是社會發展觸碰到某個臨界點，再往前就能發生質的改變。

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，社會形態被迫發生改變。

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，通過競爭來優化。

它的優勢是效率高，但有個天然缺陷，終將導致“壟斷資本”出現，即形成寡頭。

因為實力強的企業或者資本家，在競爭中永遠占據優勢，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人集中。

而AI的發展會加速推動這一進程。因為AI的邏輯是：最優解只需要一個，規模越大，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，它將消滅數千萬司機崗位，而利潤只歸少數股東，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？

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。

其實最優解已經很清晰，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：生產力高度發展，發達到你只需要工作很少的時間，就能養活所有人；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。

有心人細品會發現，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，大數據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發展。

二是計劃經濟有了技術前提。不要一提“計劃經濟”就色變。計劃經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。以前搞計劃經濟為什么難？信息收集不過來。現在有大模型、有大數據，全社會的供需可以實時計算、動態匹配。

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——創造、關懷、審美、陪伴。

人不會主動選擇躺平，多數是受環境所迫。

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，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。

03急需做好三件事

我們現在最大的問題，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，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據財政轉型。

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

以前要么浪費了，要么被互聯網公司白嫖了。

現在國家要想明白了：這是國有資產，憑什么白給？

企業訓練AI需要海量高質量數據。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。現在收租越來越難，不如投科技。國資在前面帶路，專業機構管理，8年存續期。

政府不靠收稅，靠股權增值分享紅利。企業做大了，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勢。

你打開手機查一下：中國的居民電價是多少？發達國家是多少？

咱們一度電幾毛錢，發達國家動不動兩三塊。為什么？因為電網是國家掌控的。

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，以及全民分紅。

工業用電價高，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）最新周度數據顯示，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，數據從加州出發，經過太平洋海底光纜到達中國的數據中心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，但電力的價值通過Token完成了跨境交付，這便是中國電網在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。

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

觀云自己也是小鎮做題家，目前有份還算穩定的工作，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、你用的公共數據、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。

技術可以發展，但紅利不能只給少數人，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。

蒸汽機發明到8小時工作制落地，中間隔了一百多年，死了無數人，鬧了無數革命。

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。