北京
GTC 2026 上，黃仁勛給工程師的“薪酬結構”下了一個新定義：未來年薪的一半，可能不是現金，而是 token。
幾乎同時，OpenAI CEO 奧特曼把這個邏輯再往前推了一步，與其發錢，不如發算力，“全民基礎算力”可能取代“全民基本收入”。
這不是遙遠設想。2026 年 3 月，騰訊、阿里已經開始向員工發放 AI 調用額度，把 token 作為日常工作的基礎配置。
企業正在悄悄改變一件更底層的事情：它們不再只為“人”付錢，也開始為“算力”付錢。
過去，公司購買的是時間和能力，一個工程師每天工作 8 小時，能力有上限，產出可以被大致預估。
但在 AI 深度嵌入之后，決定產出的變量多了一個：你能調動多少算力。
在一些高頻使用場景中，一個工程師一年的 AI 推理成本，已經可以達到數萬美元，接近其年薪的 20%—30%。當這部分成本穩定存在，它就不再是工具費用，而更接近“生產資料”。企業的自然選擇，是把它并入用人成本，一起管理、一起分配。
于是，一種新的工資結構開始出現：現金負責保障基本回報，token負責放大生產力。
這帶來一個更直接的變化，人與人之間的差距，開始被“算力額度”迅速放大。
在大廠內部，算力從來不是無限的公共品，而是一種需要審批、排隊、按優先級分配的資源。圍繞 GPU 的競爭，早已存在；只是現在，這種競爭從基礎設施層，延伸到了每一個具體的人。
同樣經驗的兩個工程師，如果一方擁有更充足的 token 預算，可以調用更強模型、更高頻試錯、處理更復雜任務；另一方卻必須在額度內精打細算，那么兩者的產出差距，很快就會被拉開。
換句話說，token 不只是工具使用權，它正在成為一種“生產力杠桿”。
誰能獲得更多 token，誰就更接近“超級個體”。
更隱蔽的變化在于，算力開始像 KPI 一樣被記錄和評估。
企業可以清晰地看到：一筆 token 投入，換來了多少有效產出。于是資源會自動向回報更高的人集中，而那些無法有效利用算力的人，則會在體系中逐漸邊緣化。
這是一種比傳統績效更“冷”的篩選機制，不再依賴主觀評價，而是直接用投入產出比來排序。
從這個角度看，token 的出現，不只是提升效率的工具升級，而是在重寫分配邏輯：公司不再平均地為每個人付薪，而是按“可放大的生產力”分配資源；
個人之間的差距，不再只是能力差距，而是“能力 × 算力”的差距。
如果再往前一步，這套邏輯會繼續外溢。
當算力成為基礎資源，“發錢”這件事本身也會被重新定義。奧特曼提出“全民基礎算力”，本質上是把今天企業內部的分配機制，擴展到整個社會：不直接給收入，而是給生產力。
這也意味著，一個人的“貧富差距”，可能不再首先體現在賬戶余額，而是體現在他能調用多少算力、能使用多強的模型。
工資不會消失，但它的核心正在變化。
過去，工資是對“已經完成的勞動”的支付；而未來，token更像是對“潛在生產力”的預支。
企業給你的，不只是回報，還有一部分“放大你能力的權限”。而你能否把這部分權限轉化為結果，將直接決定你在體系中的位置。
某種意義上，這更接近投資，而不是雇傭。
Token 正在寫進工資條，但它真正改變的，不是薪資結構，而是人與生產力之間的關系。
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