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在大多數人的直覺里 ， 只要經濟持續增長 ， 工資總會水漲船高 。
可最新的一篇論文卻拋出殘酷預言：在AGI時代 ， 經濟會因為算力擴張而狂飆不止 ， 但普通人的工資卻被「算力成本」鎖死 ， 徹底與增長脫鉤 。
也就是說 ， 哪怕GDP翻十倍 ， 你的收入可能一分錢沒漲 。
真正的問題不只是失業 ， 而是——當勞動不再驅動增長 ， 我們的價值由誰來定價？
論文鏈接：https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf
當工資被算力定價
人類能靠什么漲薪？
在傳統經濟學里 ， 工資往往與「技能稀缺性」掛鉤：你能完成別人做不了的事 ， 就能拿到溢價 。
但Restrepo在論文里拋出一個驚悚結論：在AGI經濟中 ， 工資不再取決于你的技能有多稀缺 ， 而是取決于復現你這份技能所需的算力成本 。
論文里有一個關鍵公式：
這里的() 表示「用算力復制一個人類完成該任務的成本」 。
Restrepo在論文中將經濟活動分為兩類：瓶頸工作（bottleneck work）與附屬工作（accessory work） 。
也就是說 ， 一個外科醫生的價值 ， 不再是「獨特技能」 ，而是「AGI模擬他所需的算力是多少」 。
Restrepo直白地寫道：
在AGI條件下 ， 工資體現的就是復現人類勞動所需的算力成本 。
也就是說 ， 不管你是醫生、程序員還是藝術家 ， 在AGI世界里 ， 你的工資上限就是「買幾塊GPU能復現你」 。
現實中 ， 這個邏輯已經有了影子 。
2025年 ， 英偉達CEO黃仁勛在財報會議上強調 ， 未來的推理型AI模型在算力上的需求可能比當前預期高出100倍 ， 驅動AI經濟的核心將是算力規模 ， 而非更多勞動力 。
這和論文的結論不謀而合：在AI公司眼里 ， 人類的勞動已經被等價為算力指標 。
【一半人明天不上班，GDP不會掉一點！耶魯大學揭AGI殘酷真相】更殘酷的是 ， Restrepo通過模型推導出：當所有「瓶頸工作」被自動化后 ， 產出和算力呈線性關系 ， 而工資則完全與增長脫鉤 。
也就是說 ， 哪怕GDP翻十倍 ， 人類的收入依舊原地踏步 。
Epoch AI用Cobb-Douglas模型推演了一個結論：當勞動供給不斷增加而其他生產要素不變時 ， 整體產出會繼續擴張 ， 但勞動的邊際產出（也就是工資）會快速下降并趨近于零 。
這意味著：未來的勞動市場上 ， 人與人之間的差距可能不再是「誰更努力」 ，而是「誰更接近算力」 。
財富分配大逆轉
算力才是新地主
在沒有AGI的世界里 ， 勞動是推動經濟增長的核心 。 GDP上升 ， 工資也隨之上漲 。
可在Restrepo的模型里 ， 這條邏輯鏈徹底斷裂：隨著AGI自動化所有瓶頸任務 ， 勞動在GDP中的占比會逐漸收斂到零 ， 幾乎所有新增財富都流向算力資本 。
在AGI經濟中 ， 勞動在GDP的份額收斂到零 ， 而算力在GDP的份額收斂到1 。
這意味著 ， 算力就像工業革命時期的土地和機器 ， 是決定財富歸屬的核心資產 。
誰掌握了數據中心 ， 誰就掌握經濟命脈 。
現實里 ， 這個趨勢已經顯現 。 微軟在2025財年計劃投入約800億美元用于建設AI驅動的數據中心和云基礎設施 ， 創下公司歷史最高資本支出紀錄 。
而據《衛報》報道 ， 僅在2025年上半年 ， 幾家科技巨頭在AI上的投入就高達1550億美元 ， 微軟甚至在一個季度內花出超過300億美元 ， 用來擴建AI服務背后的數據中心
這些數字清楚地說明 ， 資本正以前所未有的速度涌向算力 。
更殘酷的是 ， Restrepo指出轉型過程本身也會帶來劇烈的不平等 。
如果算力供給是瓶頸 ， 那么工資會緩慢下滑 ， 勞動者逐漸被邊緣化；但如果技術突破是瓶頸 ， 情況會更像一場過山車——某些崗位因為暫時沒被替代而迎來工資暴漲 ， 但一旦自動化完成 ， 這些溢價就會瞬間崩塌 。
在這樣的格局里 ， 勞動者已不再是經濟增長的驅動力 ， 而是被動隨波逐流 。
真正掌握財富分配權的 ， 不是靠出賣時間和技能的個體 ， 而是掌控GPU和數據中心的資本巨頭 。
AGI讓勞動價值逐漸歸零 ， 卻讓算力成為新的「地主經濟」 ， 重寫了財富的流向 。
算力不愿覆蓋的角落
才是人類的歸宿？
AGI并沒有讓人類徹底「無事可做」 。
Restrepo提出 ， 除了瓶頸任務被全面自動化之外 ， 還會有一類「附屬工作」（accessory work）可能留給人類 。
這類工作并不決定經濟增長 ， 但依然有社會價值 ， 比如照護、陪伴、藝術、娛樂 ， 甚至某些法律、宗教或社區活動 。
附屬工作是非必要的 ， 即使保持固定或受限制 ， 也不會阻礙經濟無限擴張 。 即使某些附屬工作從未被自動化 ， 也只是因為不值得浪費寶貴算力去做 。
也就是說 ， 人類并不是被徹底取代 ， 而是被「邊緣化」到那些算力嫌棄不想碰的角落 。
IMF經濟學家Anton Korinek提出兩種可能：如果任務復雜度沒有上限（左圖） ， 自動化將無限推進 ， 人類工作空間會被不斷壓縮；如果復雜度有上限（右圖） ， 自動化在某個點會停下 ， 人類可能保留一部分永遠不被替代的工作
比如 ， 在護理、心理治療、餐飲或藝術表演中 ， 「人類的溫度」可能依然難以被AGI高效復制 。
但這類工作提供的不是持續上漲的收入 ， 而是一種被需要的社會意義 。
現實中 ， 類似情況已經出現 。
大阪大學2023年的一項研究 ， 讓認知能力下降的老人連續數月與陪伴機器人相處 。
機器人撤走后 ， 老人們普遍感到孤獨和失落 ， 但依然認為與機器人共處期間的關系是真實而有意義的 。
另一項發表于2024年的研究顯示 ， 美國老年人歡迎陪伴機器人輔助娛樂、提醒吃藥 ， 但同時對其「情感表達的真實性」、成本和隱私問題持懷疑態度 ，
這些案例印證了Restrepo的推演：附屬工作在經濟上是「無關增長」的 ， 卻在社會層面保留著不可替代的角色 。
然而 ， Restrepo也提醒我們 ， 這并非好消息 。
因為附屬工作的工資上限依舊由「算力復現成本」決定 ， 而算力擴張不會推高這些工作的價值 。
這些崗位可能為人類提供穩定和延續 ， 但不會成為財富增長的來源 。
這意味著 ， 未來社會可能出現一種撕裂：經濟高速奔跑 ， 人類卻被留在原地 ， 只能靠「情感勞動」證明自身的存在感 。
AGI讓人類「不會被想念」 ， 但或許依舊會被需要——只是那種需要 ， 已經與財富和增長無關 。
當財富用算力衡量
紅利該如何分配？
如果勞動在GDP中的份額注定歸零 ， 那么AGI時代的一個核心問題就是：新增的財富要如何分配？
Restrepo在論文結尾點出了一個關鍵矛盾：生產力增長不再依賴人類勞動 ， 而是依賴算力資源 ， 那么收入自然會流向算力所有者 。
所以 ， 我們必須考慮新的分配機制 。
在一個由AGI驅動的經濟中 ， 財富最終流向算力的控制者 。 解決方案之一是將算力收益普遍化為全民分紅 ， 另一種可能是將算力視為類似土地或自然資源的公共資本 。
未來的關鍵 ， 不在于我們如何「保住工作」 ， 而在于社會能否建立制度 ， 把算力帶來的紅利重新分配 。
在現實中 ， 這種想法并非空中樓閣 。
挪威的石油基金已經提供了一個示例 。 通過對石油收益的全民分紅 ， 挪威把稀缺資源轉化為公共福利 。
問題是 ， 這樣的制度能否落實？算力的集中化趨勢讓人擔心 。
微軟、亞馬遜、谷歌正在大規模壟斷數據中心和GPU供應鏈 。
當財富越來越集中 ， 算力如果完全私有化 ， 社會撕裂只會加劇 。
在這樣的背景下 ， 「算力紅利」可能不是可選項 ， 而是必要選項 。
否則 ， AGI帶來的繁榮將只是一小部分資本的盛宴 ， 而絕大多數人只能在邊緣工作里掙扎求生 。
Restrepo的推演 ， 擊碎了我們對「努力就能換來增長紅利」的直覺 。
AGI把瓶頸工作交給算力 ， 把財富集中到數據中心 ， 讓勞動逐漸退出歷史舞臺 。
人類并非完全被淘汰 ， 而是被擠到那些無關經濟增長的「附屬崗位」 ， 繼續提供情感、陪伴與意義 。
真正的問題已不再是「會不會失業」 ， 而是「我們在一個不再需要我們的經濟里 ， 如何被記住」 。
經濟會繼續狂飆 ， 人類卻可能留在原地 。
AGI時代 ， 最大的危機不是貧窮 ， 而是無關緊要 。
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