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出品|专栏《态度》作者|发布者： 袁宁 |丁广生 当一家公司引入All-in AI时，一些员工发现新的成本依然存在。它只会改变你回归自我的方式。 “过去公司购买计算机、软件和服务器，但现在他们自己购买人工智能。”一位风险投资公司的工程师表示：“我的工资没有增加，但我必须使用人工智能来提高效率，而且我自己支付工具费用。”公司从效率中受益，员工为这些工具付费。人工智能时代，新的“自费工作者”群体正在兴起。人工智能工具对工人来说是一项隐性成本。到目前为止，办公成本的限制非常明确。 IT 公司提供它，软件公司购买它，服务器公司创建它：这是默认规则。随着人工智能的出现，这一规则开始变得更加灵活。在许多公司中，人工智能被定义为“个人效率工具”，而不是“核心生产设备”。逻辑也发生了变化。我如果你想提高效率，你可以自己购买。但与此同时，人们对公司效率的预期也被提前提高。时间表是根据人工智能后的效率制定的。人力资源预算将根据人工智能后的产能进行压缩。性能默认使用AI。一位工程师很坦白地告诉我：“我们用AI来计算效率，我们不用AI来计算成本。”即使人工智能成为默认选项，如果它不在公司的成本表上，它也将不仅仅是一种工具。相反，它开始成为工人的隐性成本。生产资料的界限正在悄悄地从企业转移到个人。在人工智能中，默认的是员工自付费用问题实际上出现在执行层面。如今几乎所有企业都与人工智能有关。但这笔费用到底是如何支付的呢？对于许多公司来说，答案是模糊的。拥有 20 名或以上员工的公司的员工可能需要使用编程工具比如Claude Code、Copilot、Cursor等。他告诉我他已经开始交流了。但申请退款的可能性又如何呢？目前还没有明确的说法。他们最初的方法是让每个人都使用它，检查其有效性，然后讨论它。听起来很有道理。不过引入了就得用，得提高效率，得自己算算成本。月薪数千日元的程序员在社交媒体上发帖抱怨。 “老板让我用Clauof代码，说他效率很高。我要求退款，但老板让我自己照照镜子。”现实也很简单。没有人工智能，计算能力就会不足。如果你使用人工智能，那就算作个人投资。越来越多的人主动花钱，以免被“吸进去”。 ChatGPT、Claude、Perplexity、Manus、Genspark…interna 的月订阅费每个 ional 工具起价为 20 美元。国内大部分产品都是免费的，但如果你想用最新款，可能“月薪1万元也勉强够用，主要原因是增长率”，他说。然而，如果你的月薪是几千日元，这就变成了另一种压力。企业人工智能战略开始转变为个人现金流支出。从自愿氪金到被动成本分摊、制度化AI评测，是否单纯是“自愿购买”，仍然是个人选择。更极端的案例还在不断出现。 2026年1月，有网友报道了这一消息。一家年销售额超过100亿日元的跨境电商公司大规模采购Cursor、Copilot等人工智能工具，用成本支付员工工资，并在年底扣除每位员工7200元的固定费用。统一采购、统一扣费。 “这是第一个从来没有一家公司用我的钱为我提供工具。 “这太糟糕了，”该员工抱怨道。一些公司正在进入更加系统化的阶段。 3月1日，昆仑科技发布内部公告，宣布全面拓展AI编程工具范围。该核心包括统一开设OpenAI Codex或Claude Code账户。每人每月100元津贴。所有技术研发人员（包括CTO）强制使用。我们需要将开发效率提高至少50%。 2026年6月增加绩效考核，不符合标准的人员淘汰5%~20%。这是一个明显的迹象。人工智能不再被“推荐”，而是成为技术工作的关键技能标准。费用将由公司承担。然而问题并没有解决。有人抱怨100美元的拨款不够。随着AI编码成为dIf预定开发模式和“50%效率”“提高”成为一个困难的目标，配额是有限的。这意味着什么？这意味着工具成为一种生产资料，但生产资料的供应是有限的。配额用完了我能停下来吗？不能。问题又回到了个人。用压缩的还是自己完成。从自愿氪金到制度化、强制性。从成本转移到消除效率限制。人工智能正在从“辅助工具”走向“考核标准”。而当评价取决于算力时，问题就不再只是系统，而是资源。算力的马太效应：你不敢再往前走了。一旦人工智能融入绩效，效率得到量化，拒绝率也很明确，问题就不再是简单的“我们应该使用它吗？”但我们使用它了吗？或者足够了吗？够快吗？够贵吗？为什么人们抱怨并继续付费？因为差别已经是 vi肉眼可见。高端型号没有降价。随着上下文窗口的扩大和推理能力的增强，成本也随之增加。 Anthropic最新的hula以Claude Opus 4.6为例，其API价格为每百万个输入代币5美元，每百万个输出代币25美元。快速/增强推理模式定价（快速/自适应模式）：输入代币 30 美元，输出代币 150 美元 – 6x 标准模式定价网格。部分API价格统计显示，顶配车型的生产价格远高于中低配车型的生产价格。例如，根据一些价格统计，最新一代型号生产的每百万代币的价格为数十美元起，而基本版和迷你版的价格可以不到一美元。更快更贵。每天的消费量可能会比以前增加10倍。这里有一个问题。您的竞争对手的开发速度快了 2.5 倍，但为什么不追随他们的脚步呢？但如果你你没有10倍以上的预算吗？这就是算力的马太效应。更多的算力→更快的迭代→更好的结果→更多的收入→购买更多的算力。一旦循环开始，差距只会扩大。然后，当公司开始计算代币使用情况时，低使用率被认为是“人工智能不足”。如果用得慢，就会被认为“效率低下”。这和当年的代码行数有什么本质区别呢？工具被量化，结果被放大，差距被制度化。计算能力正在成为一种新的生产手段。当生产资料分层时，竞争不再是能力的差异，而是预算的差异。 “为自己的钱工作”会成为新常态吗？回顾这次AI更新，它不再是“如何使用工具”。这是一个较低层次的变化：当生产资料发生变化时，劳动关系也发生变化。在工业时代，机器属于工厂。在互联网时代，服务器属于您的公司。人工智能时代，算力正在成为新的生产资料。问题是谁拥有它？企业将人工智能带给员工一旦你掌握了它，将你的效率提高了50%，并将自己推入人工智能编码模式，人工智能将不再是一个“加分点”，而是你工作的基本组成部分。然而，当成本由个人承担或生产受到严重限制时，某些生产资料就开始个性化。这是一个微妙的转折。过去，公司投资的是效率。现在，员工为提高效率而预先付费。以前，工具更新提供了工作稳定性。目前，工具更新需要支付删除费。效率的提高不能用缩短工作时间来代替，但也不能用更好的指标来代替。当计算能力成为门槛而不是辅助的时候。只剩下一个问题了。如果员工必须为自己的生产力工具付费，这场效率革命究竟会解放谁？
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