QUOTE
技术通缩真正可怕的，不是 AI 让世界变得更便宜，而是人的收入下降得比资产积累更快。
本文看点
01
AI 焦虑如何制造伪生产力
02
技术通缩如何重估资产
03
普通人如何保留行动能力
01
REALITY CHECK
先算一笔 AI 贷款
你的社交媒体时间线上刷到的各种Codex、Claude Code、DSH 是不是觉得自己走在时代前沿？
你自己订阅了各种AI服务，跟Codex对话了一下，“自己”开发了一些“产品”
是不是觉得你身边的同事都是些原始人，连Skill都没听说过？
都知道我卡皮说话难听，我先来给你算一笔小账
GPT 20x Pro - 200美金/月
Claude Pro Max - 200美金/月
Grok Heavy - 300美金/月
各类国产模型比如GLM、Kimi、DS等，在经历了涨价潮之后价格也不便宜
作为一个重度用户来说，但凡订阅了两个以上计划的每月的花费超过2千
「什么概念？已经赶上4线城市的房贷了」
是的没错，你已经开始支付AI贷款了，往大了说你已经开始为技术通缩贡献自己的力量了
看到这里不要杠，我当然知道看到这篇文的你很可能是一个只用过豆包并且一分钱都没付过的人
那你当然更屁都没做出来过，更没从这个行业赚到一毛钱，时代与你无关
KOL或者说博主有一点非常严重的问题，就是重复的内容来回洗稿来回渲染那点焦虑
我明确的知道有一位（多半不止一位）超过50万粉丝的AI博主连Codex都没安装过
这在财经类KOL中更加普遍，大量没有仓位甚至没有开过户的博主在那边唱多唱空渲染焦虑情绪
如果你也被社交媒体上的内容或多或少影响到了，那么请你仔细看完我这篇严肃的文章
02
ONE PERSON COMPANY
一人公司的神话与门槛
OPC也就是一人公司这两年被炒的火热（过去我们将这种人称为没有工作）
根源是LLM大预言模型为“每个人”提供了人类文明级别的认知能力
这也就让这些没有本钱的待业青年通过很低的成本掌握了一些劳动资料，从而自己组成了生产要素
但是结果呢？且不说你做的那些东西是不是满足你自己拙劣幻想的玩具
在龙国实际生产环境中的问题根本不是制作产品本身
你要不要注册公司？当然没有法律实体你也能参与一些行业，比如小程序中的某一些类目
然后呢？
收款怎么解决？你拿你的个人VX收款码去放到产品上吗？
税务怎么解决？你不开票给对方？你不找代理记账服务？你没有公户对方稍微正规一点就无法和你合作
你的域名要备案、要ICP证书、算法备案，如果涉及到UGC内容你还要拿各种各样的审批
当然！有些自誉为执行力很强（实际特么的就是野路子）的人会说这些都不是问题，干中学，先干起来
但是这些只是在龙国正规经营门槛的冰山一角，如果你不完成这些必要工作，你的产品根本就无法上线
更多细节展开来你看着都头疼
你的产品要手机注册吧，验证码短信怎么发？云服务提供的快捷通道光是短信验证码模板运营商审核就要1周
你想开发个小程序？某平台光300块的企业实名认证费用你就要出2次
你想开发个APP？苹果开发者账号你怎么付款（好多人连万事达卡都没有）邓白氏编码你哪里弄？随便上个APP光是审核就是2周，不熟悉规则的打回来4 5次是常态
这些细节我可以给你写十多万字的书
可能你的“产品”在codex的帮助下只开发了几个小时，这些东西就要花去你少则1个月多则3个月的时间
即使当灰产那样去运营，你也为自己埋下了非常严重的隐患
再说有谁OPC开发的产品能上的了台面的
写到这某些小公司老板（我成为个体户）开始跳脚不以为然，说这些都搞不定还创个蛋业
没错没错，但是也要值得
绝大多数人的Idea根本就不值得去走这么复杂的流程
有心人可以去Boss上搜索职位，好多小公司老板开始异想天开，招聘什么全栈AI工程师、AI助理这种岗位
而且明确说明快速交付、实现老板的需求
用脚指头想就知道他们是怎么幻想的
“我手下这帮福员工 狗屁不懂 我只要找一个懂AI的人 把我的想法做出来就行了”
完全是封建社会的地主思维，充斥着小农经济的思想烙印
龙国地大物博人口众多，智力低于偏差值的人也有相当大的规模
这些人贡献了大量的GDP，这也是小公司们能够赖以生存的衣食父母
如果小老板们觉得自己这么了不起，你可以试着把你要做的东西写出来发到社交媒体
你放心，0人在意甚至0人愿意观看，不会有人剽窃你的“创意的”
03
ENTERPRISE
企业买到的是效率，还是焦虑
大公司焦虑更明显，上了一定规模的公司或多或少都有一些AI专项人才的岗位
但是无一例外都是为了缓解领导焦虑的扯淡HC
你放心你的领导也不知道人招来以后怎么使用，反正先招一堆人来缓解焦虑神经就可以了
Boss上甚至有要求10年Agent开发经验的岗位存在，而且还不少，可想而知这些公司扯淡到什么地步
当然也有一些企业逐渐反应过来了，当下AI既不能提效，也不能增收，所以开始砍AI订阅的预算了
为什么呢？因为当前架构的大模型是概率的，结果不完全可控，简单说，你用同样的提示词、skill、agent开发两次能得到两个完全不同的产品
这种东西不是说不行，而是需要harness去约束，结果更需要人去复核，RAG什么更是会被淘汰的垃圾技术，依托这些中间垃圾技术造就的什么知识库之类更是完全让资本空转白白消耗掉的伪需求
那么人就是无法跳过的环节
大规模产品如果用AI生产了代码，人工复核到可以上线的程度要花的精力完全不如古法编程
说白了就是大模型不能担责，除了内部能孵化各种各样乱七八糟的小工具，用一段时间就荒废了以外，不会给企业带来什么实质性的提效和增收
这点可以从各种宏观经济数据可以看出，并不是胡说，有心者可以自己去调研
04
CAPITAL
AI 行业的钱到底被谁赚走了
再往上，AI行业真正赚到钱的公司有吗？
有的兄弟，从TurthARR平台上可以看到
所有应用公司赚的钱加起来不到一家卖铲子公司的一半，唯一可以看的就是基座模型公司
都知道算力成本高，我可以拿Kimi-K3来举例
要完整部署一个非量化的满血版Kimi-K3需要大概2千万人民币的设备（并且这些设备还很缺货）
这台设备在缓存能够90%以上命中的情况下，一个月30天24小时不停地输出能够输出大概50B的 token
按照官方价格打8折卖（不是24小时都满负荷）大概能卖35-40万人民币
仅硬件成本需要5年才能回本，电费也不少
并且！这只能支持一个用户使用
如果想要提高并发就需要考验工程能力了，在工程化做的非常不错的情况下，这台机器大概能支撑8个人并发而总token不变
OpenAI的活跃用户来到了2千万，你可以想想他需要多大的算力中心才能支持这个用户规模
PS： 所以芯片和存储的涨价逻辑是不是很清晰
近期OpenAI宣布暂停研发两周，因为最新模型触及了管理协议的边界，这个边界其他公司早晚也会触及
简单说就是以前模型能力差没办法长时间执行任务，那因此产生的飘逸和逃逸造成的问题也就可以忽略
而现在Agent可以连续执行几天几夜，几千上万个模型调用和Funcion Call，差之毫厘在几千步之后就谬以千里
这种工程问题当然早晚会解决，但是成本是天文数字
所以我说有些公司就别跟着捣乱了，人家弄了就用好就行了，也别提封不封锁的，有钱赚人家自然给你开口子
因为整个事件显得很滑稽，从1903年莱特兄弟完成首次可控飞行器飞行到1914年第一条商业航空航线开通中间只间隔了10年，但没有那个The One出现，其他人类都是凑数的
所以有些公司到处蒸馏别人弄个基座出来干啥啊根本毫无意义，除了把硬件买贵了以外贡献为0，不如把模型撤了去挖矿，立刻就能有收入
这么说当然会被人骂，但你去问问一线的开发者，哪个不是sol或者fable，只有洗稿给你看的自媒体才在用xx flash，一个能打的都没有吗？还是有的glm 5.3编程执行（强调执行而不是plan）还行 kimi-k3写文章不错，我说的不错、还行是挺高的评价了，当然并不是说全部依赖他们，而是说一些任务委派给它们性价比可能高一些
而目前基座公司也不挣钱，OpenAI的也没有跑正他的收入模型，只有Anthropic是有利润的，并且也没有达到资本的预期。更不用说日后token像流量一样降价后他们更无法维持高资本投入
当下钱当然都被以英伟达、AMD、台积电、海力士、美光为首的硬件公司赚走了，我们社区这半年做存储也斩获颇丰，但这是一个死循环：高资本投入研发→硬件成本高→Token贵→无法普世
这也是巴菲特选股的一个重要考量，这类科技公司必须要将利润全部投入到研发中（也就是高资本投入）以保持自身的市场竞争优势，而研发的产品从研发到量产到市场应用有一个真空期（根因是晶圆产量有限），其他公司又会追上来这样又拉低了利润，这也是周期的由来（你就说你时间线里口口声声说存储是周期股的博主哪个能给你讲清这个）正因为晶圆总产量的有限，几大有能力的存储公司肯定把晶圆都拿去制造毛利更高的HBM而被迫放弃了消费级的产能，这也是某鑫能占据一部分消费级市场的原因（消费级本来也不缺），某些人也不要意淫升啊落的事情，这是别人让出来的，你连光刻机都没有是没法抢别人的饭碗的
05
POSITION
我并不看衰 AI
那文章行至此处，有点跑题了，但是大家都知道我是意识流，看完我吐槽，是不是觉得我完全看衰AI呢？
恰恰相反，如果看过我的历史文章，都知道我是狂热的科技爱好者，我每个月消耗10B token，国内少有人能出我右，正式因为我的深度参与和使用，我才能得出一线的结论，而不是像一些博主整天胡说八道，你要是信他们的，最后只有卖课的挣到钱了
我的观点很简单，现在是UBI前的历史的垃圾时间
很像当年福特信号出现的时候，大多数公司并不知道流水线怎么应用到生产中，通用公司的老板因为精通流水线的经验甚至被封了个将军，后来的事情大家都知道，因为战争所以大量的民用公司开始规模化流水线生产战争需要的物资，战后这些公司已经具备了相当的规模化生产经验，转而生产民用产品，汽车啊、电器啊之类的产品在规模化效应的推动下迅速用成本优势和技术优势占领了市场
当年流水线赋能的是工厂，是生产资料的拥有者，进而加剧了贫富差距。而现在的AI Agent赋能的是每一个使用者，甚至这些高昂的设备成本现在是由资本给你垫的，你想想我一个月10B的token消耗量，按上面的计算应该价值几十万，但实际上我只付了几千块钱，他还得求着我用，这种杠杆以前谁会放给普通人啊，算力就是劳动资料啊
「关键是产出什么呢」
在过去互联网行业有个玩笑话叫就差个程序员了，因为普通人总有幻想，觉得自己脑子里的Idea特别值钱是个特别大的愿景，AI的出现无疑撕破了这个残酷的幻想，好多人自己折腾了几个月的破产品上线以后一个用户都没有，更别说付费了，所谓的独立开发其实历史悠久，当然做得好的人凤毛麟角，普遍都是一个月赚几十块钱吧
随着模型能力的提升，所有的应用（对所有的）能力都会被内化到模型之中，无论你是创业还是什么已经成熟的公司，你的产品都不再具有价值了，除非你的产品能力能够像船一样漂浮在大模型能力至上，模型能力越强你产品能水涨船高，否则你的产品就没有价值。我可以举个简单例子，比如现在又什么漫剧Agent，弄一堆工作流，研究什么harness，skill但是这些通通没有意义，模型再迭代个一两年，可能直接跟codex说一句话就比你现在用现在的agent生成的更加好。也许只有领域知识和水下知识可以暂时构建一道浅浅的护城河，但是随着你对模型的大量调用，这种知识也会被学会，除非你能保证你的知识永不触网
06
LEARNING
别被 20 美元斩杀
当然，我不是说你什么都不要学。我的意思是，别再抱着一种特别功利、特别着急的心态去学习：学了这个技能，三个月后能不能涨薪？学了那个工具，下个月能不能接单？报了这个课，什么时候能回本？
很多东西不是这么算的。
你今天学会一个工具，可能暂时没有给你带来收入，但它可能让你少走很多弯路，让你以后面对同样的问题时，处理速度比别人快十倍。更何况，现在很多顶级AI服务一个月也就20美元左右。说得直白一点，20美元可能就是一顿饭、两杯咖啡，或者一次冲动消费，但有些人一看到每月20美元，第一反应是太贵了，没必要，他愿意花几百块吃饭，愿意花几千块买手机，却不愿意花20美元去尝试一个可能改变工作方式、学习方式，甚至改变认知结构的工具。这就是我说的：不要被20美元斩杀了。
当然，付费不等于聪明，开通服务也不等于一定能获得结果。真正重要的是，你能不能把这些工具用起来，能不能把它变成自己的生产力。无论你是学生，还是已经工作的社会人，你都可以观察到一个现象：
周围有一部分人，愿意付费使用AI服务，愿意尝试最新的模型，愿意研究Agent、Skill，愿意把AI接入自己的学习、工作和生活。 还有另一部分人，完全不把这件事当回事，最多也就是和豆包聊过几次天。
刚开始看不出什么区别。但在接下来几年的学习和职业竞争中，这两类人很可能会迅速拉开差距。
因为AI真正改变的，不只是帮你写一篇文章或者帮你做一张表格，而是它会逐渐变成一种基础设施。会用的人，相当于多了几个不会喊累、不需要培训、随时可以调用的助手。不会用的人，依然只能靠自己的时间、精力和记忆力，去完成同样的工作。最后大家比拼的，就不再是你会不会做，而是你能不能用更少的人力、更短的时间，做出更好的结果。这种差距，当然和家庭条件、可支配收入有关。有些人从小就习惯为知识、工具和效率付费。他们不一定比别人更聪明，但他们更早明白一件事：有些消费不是消费，而是投资。这也是我们社区一直强调的长期主义的体现。但如果你现在还属于不愿意尝试、不敢付费的那一批人，我还是想请你学会分辨，什么是真正有长期价值的投入。不要一边花钱买短暂的快乐，一边对所有能提高效率的东西说没必要。
07
SELF RESCUE
普通人的自救：工具与资产
那么，普通人该如何面对即将到来的技术通缩？我想来想去，除了持续学习，真正实际可行的自救方式，还是投资。这里说的投资，不只是买股票，也不是让你去追热点、炒概念，更不是让你把全部积蓄押在某一个神奇项目上。我说的是，尽早建立资产意识。
说一个可能比较冒犯的暴论：
一个18岁就知道，收入不应该永远靠出卖时间换取；知道把一部分钱放进宽基指数，依靠长期复利积累财富的人，他的人生大概率会比很多所谓普通985、211毕业生更加顺遂，也更有发展空间。不是因为他一定比别人学历高能力强，也不是因为他一定能赚到更多钱，而是因为他很早就明白：
工资是线性的，时间是有限的，但资产可以随着时间增长。你今天工作8个小时，只能获得8个小时对应的收入。但你早些年买下的优质资产，可能在你睡觉、工作、休息的时候继续增长。这不是一夜暴富，而是把人生从“只能靠劳动收入”慢慢变成“劳动收入加资产收入”。当然，买宽基指数不是稳赚不赔，也不是买了之后就不用管。你需要有基本的现金储备，能够承受波动，也要做好长期持有的准备。对绝大多数普通人来说，长期、分散、低成本地投资，比每天研究热点、追涨杀跌，更接近一条可执行的路。你越早理解复利，越早开始积累，时间就越站在你这一边。
一个人真正的优势，很多时候不是他当下赚了多少钱，而是他有没有给未来留下选择权。当别人到四十岁还必须为了房租、贷款和生活费拼命加班时，你可能已经因为早期积累，拥有了一点点拒绝低质量工作的底气。往更远了说，你对于复利的理解、耐心和长期主义，甚至会传导给你的下一代，变成他们的家训。他们未必因此直接跨越阶层，但至少不会轻易从原有的位置上滑落。
所以，面对AI和技术带来的变化，普通人真正该做的，不是恐慌，也不是嘴硬，更不是躺平。一边学习新的工具，提高自己的生产效率；一边建立资产，降低自己对单一工资收入的依赖。别小看每个月20美元的工具，也别小看每个月投入的一点钱。
很多时候，真正改变人生的，不是某一个惊天动地的决定，而是你在别人觉得没必要的时候，愿意为未来多做一点准备。
08
MARKET WINDOW
泡沫破裂时，资产重新定价
当然马无夜草不肥。
我认为，在技术通缩真正到来以前，存在一个非常重要的时间窗口，普通人是有机会大举进入市场的。而且，这个时间节点，和技术通缩到来的时间节点，很可能就是同一个周期。但我先解释一下，我这里说的大举进入市场，不是让你把全部积蓄拿出来梭哈，也不是让你去追某一只热门的AI股票。
我说的是：当市场从极度兴奋，进入极度悲观，当所有人都开始怀疑AI是不是骗局的时候（或者说AI泡沫破裂的时候），真正有长期价值的资产，可能会迎来一次重新定价。
这件事，互联网已经演示过一遍了。
很多人都知道互联网泡沫，但很多人对互联网泡沫的理解是错的。互联网泡沫破裂，并不是因为互联网没有价值，而是因为资本市场在新事物出现以后，迅速把人类对未来的全部幻想，都提前计入了今天的价格。
1999年，纳斯达克指数一年上涨了86%，2000年3月10日达到5048点。随后泡沫破裂，到2002年10月4日，纳斯达克跌到1139.9点，跌幅接近77%。大量没有收入、没有利润、甚至没有成熟商业模式的互联网公司，在几个月之内就消失了。
「但互联网并没有消失」
恰恰相反，泡沫破裂之后，真正有价值的基础设施、商业模式和用户需求才慢慢沉淀下来。宽带、电子商务、搜索引擎、在线广告、云计算，后来都变成了全球经济最重要的组成部分。所以，泡沫破裂淘汰的从来不是技术本身，而是那些依靠故事、流动性和想象力维持的估值。
09
TECH DEFLATION
技术通缩是怎样发生的
AI大概率也会经历类似的过程。
根据斯坦福大学发布的《2025 AI Index Report》，2024年全球生成式AI私人投资达到339亿美元，同比增长18.7%，美国私人AI投资达到1091亿美元，企业AI投资总额更是达到2523亿美元。与此同时，报告显示，受访组织中使用AI的比例从2023年的55%上升到2024年的78%，使用生成式AI的比例从33%上升到71%。这说明AI不是没人用，也不是没有真实需求。但另一组数据同样值得注意：很多企业虽然已经在使用AI，但实际获得的成本节省大多低于10%，收入增长大多低于5%。
「这意味着什么？意味着AI的真实价值正在快速增长，但资本市场给它定价的速度，可能远远超过了企业利润兑现的速度。现在的AI行业，一边是巨额资本投入，一边是模型、算力和应用价格快速下降。斯坦福的报告显示，达到GPT-3.5水平的模型推理成本，在2022年11月到2024年10月之间下降了超过280倍。硬件成本大约每年下降30%，能源效率每年提升约40%。这就是我所说的技术通缩。技术通缩不是说AI没有价值，而是说原本昂贵的能力，会越来越便宜。过去你需要花几千块钱请人写一份方案，现在可能只需要几美元的API成本，过去一个团队需要几个人完成的工作，现在一个人加几个AI工具就可以完成，过去只有大公司才用得起的分析、翻译、编程和内容生产能力，未来可能会逐渐变成普通人的基础流水线似得工具」
对于消费者来说，这是一件好事。但对于那些投入巨额资本、依靠高价格出售算力和模型服务的公司来说，这可能是另一回事。因为当供给增长速度超过需求增长速度，价格就会下降，当价格下降速度超过效率提升速度，利润率就会被压缩，当利润无法覆盖资本开支，融资就会开始收缩，融资收缩之后，估值、并购、IPO和整个产业链都会重新定价。
这就是资本过度投入之后最常见的结果：
先是大家都相信未来，接着所有人一起建设，最后供给严重过剩，价格开始下跌，企业开始亏损，投资人开始撤退。对技术使用者来说，AI越来越便宜了。对AI产业链里那些依靠高估值、高毛利和持续融资生存的公司来说，AI越来越便宜，反而可能是一种压力。所以，技术通缩和AI资产价格下跌，完全可以同时发生。甚至可以说，它们很可能是同一件事的两个侧面。
10
SIGNALS
从讲故事进入算账阶段
我真正关心的，是它什么时候会从讲故事阶段进入算账阶段。当市场开始认真计算服务器折旧、电力成本、模型训练成本、客户续费率和真实利润时，很多公司可能会发现，技术很先进，不代表商业模式就成立。再叠加美债危机所以这个时间窗口很可能就在2029年。
但这并不意味着AI没有机会。NBER曾经对5179名客服人员进行研究，发现使用生成式AI助手后，员工平均生产率提升了约14%，其中新手和低技能员工的提升更加明显。MIT研究人员对写作任务进行的实验也发现，使用ChatGPT可以让完成时间下降约40%，成果质量提高约18%。这说明AI带来的生产率提升是真实存在的。问题在于，生产率提升最终会以什么方式分配。
它可能变成企业更高的利润，也可能变成客户更低的价格，或者变成更激烈的行业竞争。对于普通劳动者来说，生产率提升不一定自动变成更高工资，很多时候，它首先意味着同样的工作可以由更少的人完成。这也是为什么我一直强调，普通人不能只学习AI工具，还要尽早建立资产意识。因为技术通缩会让很多工作的价格下降。未来不是说你想不想工作，而是你有没有资格工作的问题。如果你唯一拥有的资产，就是每天可以出卖八小时的时间，那么当AI把这八小时的价值压低以后，你会非常被动。但如果你同时拥有一些能够分享经济增长的资产，情况就不一样了。资产价格当然也会下跌，投资也绝对不是稳赚不赔。但长期来看，真正重要的不是你能不能准确预测最低点，而是你有没有在别人最乐观的时候保持理性，在别人最悲观的时候保留现金和行动能力。
我认为，AI投资真正值得关注的时间窗口，可能会出现下面几个信号同时发生的时候：
1
第一，市场开始不再相信只要和AI沾边就能赚钱，大量没有收入和现金流的公司被淘汰，融资明显变难。
2
第二，模型和算力价格持续下降，行业从拼参数、拼估值，转向拼成本、拼客户续费和真实利润。
3
第三，企业对AI的使用没有因为资本退潮而消失，反而继续增加，说明需求是真实的，而不是靠补贴堆出来的。
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第四，市场估值开始从完美预期回到正常价格，优秀公司的股价开始受到情绪拖累，但它们的客户、现金流和技术能力仍然存在。
这个时候，才可能是真正值得认真研究的阶段。不是所有AI公司都值得买，也不是所有下跌的股票都值得抄底。互联网泡沫破裂之后，真正活下来的公司只是少数。大多数公司跌下去以后，就再也没有回来，互联网时期的龙头彻底消失的也不在少数。
所以，普通人的方法不应该是押中某一个天才创业者，而应该是把大部分资金放在分散、低成本、能够长期分享经济增长的资产上，再用很小一部分资金去参与高风险、高波动的科技投资。不借钱，不梭哈，不把生活的安全垫拿去赌一个宏大叙事。你可以分批进入，可以在市场下跌时逐步增加投入，也可以保留足够现金，等待真正的恐慌出现。最重要的是，不要把买AI理解成买一个概念。你真正要买的，是未来生产率提升之后，能够留下利润的企业，是能够持续产生现金流的资产，是那些即使市场不再疯狂，也依然有人愿意付费使用的东西。
∞
THE END
真正的 AI 时代才刚开始
技术通缩真正可怕的地方，不是AI让世界变得更便宜，而是很多人收入的下降速度，可能会快于他们建立资产的速度。但它也可能是普通人第一次以很低成本，获得顶级生产工具、参与全球生产率增长的机会。过去，普通人很难接触到先进的计算能力、专业知识和全球市场，未来这些东西可能会便宜到每个人都能使用。真正的差别不在于技术会不会到来，而在于技术到来的时候，你是一个只能被动接受劳动价格下降的人，还是一个同时拥有工具、技能和资产的人。
互联网泡沫破裂之后，互联网变得更强了。我猜，AI泡沫如果真的破裂，AI也可能变得更便宜、更普及、更深入普通人的生活，而那个阶段，可能才是真正的AI时代开始。
END
我是卡皮巴菲特。
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