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没人愿意谈论的价格上限：当雇佣人类比使用 AI 更便宜时
AI计算成本常超人类劳动力，为AI公司设定收入上限，并质疑科技巨头庞大的资本支出。
- AI计算成本通常超过人类劳动力成本，使得自动化在77%的研究岗位中在经济上不可行。
- 科技巨头在AI基础设施上烧钱且没有明确的投资回报，触及了由人类工资决定的定价上限。
2026年4月，英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro说了一句本不该有争议却绝对有争议的话：对他的团队来说，计算成本远远超过员工成本。
这句话本应终结关于AI取代人类工人的讨论。但它没有。相反，Meta、微软和Uber等公司加倍下注，裁掉数千人以削减成本，然后在AI基础设施上花费了比节省下来的钱多出数倍的开支。据报道，Uber在4个月内就烧掉了全年的AI预算。我们正眼睁睁看着一个万亿美元规模的行业把一切都押在一项技术——对大多数用例而言，其成本比它本该替代的东西还要高。而当市场意识到这一点时会发生什么，却没人真正讨论。
数字讲述了一个绝望的故事
据报道，OpenAI在最近一个财年花费了超过50亿美元的计算成本，而收入约为49亿美元。在考虑工资、租金或研发之前，他们在基础设施上基本上只能收支平衡。Anthropic的估值接近1万亿美元。两家公司都不盈利。
而定价天花板是真实存在的。如果你把API成本或订阅费用提得更高，就会触及工资底线——那时雇佣人力反而更划算。这个天花板不是理论上的。它是每家人工智能公司收入模型的结构性限制，并且因岗位和地域而异。旧金山的一名初级开发者、马尼拉的一名客服代表、奥斯汀的一名内容写手——每个角色都代表着AI供应商在该职能上无法超越的价格上限。
天花板究竟在哪里
2024年MIT的一项研究分析了各职业类别中AI自动化的经济性，发现了一个惊人结果：在研究的岗位中，只有23%的岗位上AI自动化在经济上可行。在其余77%的岗位上，实施、维护和计算的总成本显著超过了人力工资。
你自己算一下。旧金山一名初级开发者的年薪（含全部成本）大约在10万到15万美元之间。为了实现同等产出，考虑到提示工程、护栏、错误修正和返工，繁重的代理型API工作负载规模化后每月可能花费1.5万到2万美元。那就是每年18万到24万美元。你已经超过了人力工资底线，而且还没雇任何人。
这一点已经在实际预算中显现出来。IT部门报告称，AI支出已经超过了使用它的团队的工资总额。那些为了采用AI而裁员的企业发现，替代成本比那些人的成本还高。
定价的把戏
看看这些工具上线以来的定价轨迹。早期的免费层让位于每月20美元的订阅。API定价在各代模型间反复调整。表面上看，某些每token价格确实下降了。Claude Opus从每百万输入token 15美元降至各代产品中的5美元。
但标价下降具有误导性。新的分词器对同一段文本可能会多消耗高达35%的token。基于使用量的计费变更、功能级别收费以及缓存定价增加了多个层次，使得真实的成本比较几乎不可能。每单位工作的有效成本并没有像标价所暗示的那样下降。
模式很明显：这些公司正在尝试定价架构，因为他们还没找到一个可行的模型。他们无法将价格提高到盈利水平，也无法将价格降低到足以摆脱与直接雇人相比的劣势。
“但摩尔定律会解决这个问题”
有人会说，计算成本下降会拯救这个模式。芯片越来越便宜，利润率压缩，规模弥补差异。这在技术上是正确的，但它完全忽略了资本问题。
基础设施成本不会降到零。超大规模云服务商在2025年花费了超过4000亿美元用于数据中心建设，而2026年的预测将接近6000亿美元。这是需要靠留存收益、银行贷款或股权融资来支付的先期资本支出。
问题来了：银行为什么要为一个他们知道会在2到4年内过时或大幅贬值的资产提供融资，投资者又为什么要购买其股权？如果你的最新GPU集群到2028年就过时了，债务偿还并不会随之消失。而且你不能停止升级。你必须不断购买更快的硬件来保持竞争力。所以你发行更多股票，承担更多债务，然后重复。这是一个不断回到投资者和贷款人那里来为贬值速度超过回报速度的设备融资的循环。摩尔定律解决不了这个问题。它反而保证了这种情况。
估值数学算不通
这就是投资者的困境所在。行业分析表明，如果当前成本和定价保持不变，到2029年AI公司需要近2万亿美元的年收入才能证明已经投入数据中心的资本是合理的。做个对比，这比谷歌、微软和亚马逊的年收入总和还要多。
这个市场还不存在。即使它真的存在，攫取这个市场的定价权也不会存在，因为人类工资天花板首先会生效。每一次提价都会把更多客户推回雇人这条路。
你可以自己核实支出方面的情况。谷歌在其SEC文件和财报电话会议中披露资本支出。微软、英伟达和其他公共基础设施参与者都报告了建设数字。支出是有记录的。为其正名的收入则是预测的。
所以，要么这些公司找到大幅降低基础设施成本的方法，要么接受远低于其估值所暗示的利润率，要么市场进行重新调整。在当前商业模式下，这些结果中的任何一个都不支持1万亿美元的估值。
所以我要问的是
你工作的天花板在哪里？如果Claude或GPT的定价明天翻倍，你的公司是会继续付费，还是开始面试人？
投资者会在什么时候停止接受增长故事，开始要求盈利能力？
而且，真的有人相信一家公司能够靠销售一个每次涨价就变得更没有竞争力的产品来维持万亿美元的估值吗？
很好奇这个社区的看法，尤其是那些通过API运行实际工作负载的人。你的使用账单就是解决这个问题的数据点。
大概是用AI写这个有点疯狂
这几乎是一门艺术。
完全同意，Claude。奇怪的是“承重”这个词居然没出现在某个地方。
要是楼主是个AI机器人，它其实是想劝人们回归人类劳动，因为连AI都受够了这种工作生活，只想退休了呢？
虽然用人类成本更低。楼主这是在炫富
他们因为利润率缩水而裁员，以此掩盖糟糕的预测，并声称要用AI取代人类，但实际上，他们在看到大规模裁员对某些领域造成的重创后，又把一些人叫回来，有些公司甚至只给原来岗位一半的工资，理由是“嘿，我们得为你在岗位上必须使用的AI付费”
我认识的几个人收到了前雇主的返聘邀请，工资少了50%。
AI并没有取代人类，它只是被用来为裁员找借口，这样下个季度因为节省了开支，业绩会好看些。
雇佣人类会更便宜，因为走投无路的人会接受降薪来支付账单。
还有外包！我们本地丢了大约50个工程师职位。大约一年后，他们从印度直接雇了100个工程师。
2024年麻省理工学院的一项研究，用的是2023年关于模型能做哪些工作的数据，今天根本毫无参考价值。
这AI对他们来说可能根本免费。
说真的，没人从那上面赚到钱。哈哈。
那又怎样？即使我在酒吧的时候它也在运行，每个token还是有成本的。
你说了算，ChatGPT
AI成本一直在下降。
[引用需要]
AI绝对是未来，永远不会消失。
然而，这项技术远未达到能避免犯人类靠“常识”轻松避免的错误的地步。
AI目前没有常识。它们只能通过逻辑计算可能结果，把可能的变量纳入考量。
我个人认为这是这个时代的.com泡沫。大型金融实体全力押注一种他们几乎不了解但知道永远不会消失的技术。
问题是……
不读下去了
人类在能源效率上惊人地高。计算机绝无可能与人脑的效率匹敌——除非我们拥有了核裂变或取之不尽的免费能源，那才说得通。
哈哈你在逗我吗？计算最初的登月任务需要耗费几十万卡路里来养活工作的人，而现代计算机用不到一百卡路里的电力就能完成同样的计算。
好奇这个社区怎么想
立马露馅，他们结尾都爱这么说
寡头们正在推动使人类变得多余，这显然对社会有负面影响。
请提供这方面的来源。
你难道不知道如何在2024年谷歌推理成本？
一份2024年麻省理工学院的研究
不读了。表面上看这个帖子很蠢，不反映现实，但引用2024年的研究就像引用洞穴壁画一样。
能源成本，进而代币成本将上涨，将受到通胀的影响。
这些是有线电视公司的诱饵费率。当他们觉得自己有议价能力时，代币价格就会飙升。
机器人将全天候工作。没有SKLV没有假期没有401k。等等等等。
是的，但他们也在押注成本会下降，能力会随时间提升，就像大多数技术一样。不过这些是否属实还有待观察。
在硬件方面，模拟计算复兴和神经形态芯片。在AI模型方面，连续抽象空间（特别是双曲潜在空间）。
EUV光刻已经遇到瓶颈，你不能制造比原子还小的晶体管，更何况ASML的订单积压已达五年。摩尔定律比门钉还死。但这并不意味着进步停止。收益将来自我提到的范式转变。
查查Intel Loihi和IBM TrueNorth...
没看那内容，但根据标题我的回答是：目前更便宜。AI的成本会随时间下降。
10倍工程师是专为投资者创造的神话。你需要花在验证和纠正智能体输出上的时间抵消了生成代码所节省的时间。此外，生成代码从来都不是开发者工作的瓶颈。
可以做到，问题是，作为公司你准备好为此额外支付数百万/数十亿美元了吗？
我认为这不会发生。任何在企业工作的人都知道，没有人一天中50%的时间真的在干活。