本文來自微信公眾號： 深潮 TechFlow ，作者：值得關(guān)注的，原文標(biāo)題：《永久底層，沒有人能回答那個 17 歲的孩子》

7月26日，Sam Altman站在舊金山大通中心的舞臺上說：“不進入前沿實驗室，就會掉進永久底層，這種說法蠢透了”。

“永久底層”，這個時髦詞再次進入視野。

它在2025年夏天的科技圈X上逐漸流行，理論骨架來自《智能詛咒》，以及Trammell與Patel的論文《二十二世紀(jì)的資本》。

這個說法并不只是預(yù)測“AI會讓很多人失業(yè)”，它描述的是一種更加極端的未來：當(dāng)AI能夠完成絕大多數(shù)認知勞動和體力勞動，企業(yè)創(chuàng)造財富便不再需要雇用那么多人。工資在經(jīng)濟中的重要性隨之下降，利潤則越來越多地流向掌握模型、算力、能源和數(shù)據(jù)中心的人。

不只是一群人暫時變窮，而是他們賴以向上流動的勞動失去價值；不只是富人比過去更富，而是沒有資本的人無法通過工作成為資本所有者，這就是所謂的“永久底層”。

在沒有大規(guī)模財富再分配、公共所有權(quán)或全球累進資本稅的情況下，這套理論最終會推導(dǎo)出一個令人不安的結(jié)論：

幾乎所有資產(chǎn)，都可能逐漸流向AI轉(zhuǎn)型發(fā)生時已經(jīng)最富有的那群人。

當(dāng)然，這還只是一個推演，但它讓我想到一件小事。

過去一年，作家Jasmine Sun做了一項近乎笨拙的田野調(diào)查。她逐一約見前沿AI實驗室的研究人員，每次交談一小時，不錄音、不留記錄，像人類學(xué)家一樣追問他們對AI未來的真實看法。

有一個問題，她幾乎每次都會問：

假設(shè)你面前站著一個普通的17歲美國孩子。他不是天才程序員，成績只有B，平時也不太關(guān)心AI。你會建議他如何準(zhǔn)備未來？

幾乎沒人答得上來。

這些研究員政治立場各異，對AI的判斷橫跨樂觀與悲觀，回答卻出奇一致：

不知道?，F(xiàn)在的情況很嚇人；留給他的工作恐怕不多，而他恰好會被困在最痛苦的過渡期里……

但那個17歲孩子真正面對的麻煩，或許不是他會不會變窮。

永久的不是貧窮

任何時代都有窮人，也有底層，但過去的“底層”并不必然是永久身份。

一個人可以出售勞動換取工資，再把工資換成教育、住房和資產(chǎn)；工人也可以通過組織、罷工和集體談判，要求資本把一部分生產(chǎn)率增長轉(zhuǎn)化為更高的工資和更好的福利。

這套機制并不公平，卻至少保留了一條向上的通道。

“永久底層”真正刺人的地方，是它認為這條通道本身可能消失。

回看勞工史，工會、最低工資和周末制度，都建立在同一個事實之上：資本與勞動無法完全替代彼此。

工廠主需要工人，科技公司需要工程師，所以雙方必須坐下來談判。

馬克思預(yù)言過資本的高度集中，同時也給出過一套解決方案。因為在他的世界里，工人手上仍然握著一種資本需要、但無法憑空制造的東西：勞動。

罷工之所以有效，是因為勞動者可以暫時扣留它。工人不進工廠，機器就無法運轉(zhuǎn)；工程師不寫代碼，產(chǎn)品就無法上線。

但如果算力可以買到一個人能夠提供的全部勞動，勞動者可以扣留的東西就會趨近于零。

屆時，問題不只是某些人的工資下降，而是資本不再需要與大多數(shù)人談判。勞動者既難以通過工資積累資產(chǎn)，也難以通過停止工作要求重新分配收益。

讓底層變得“永久”的，是那臺曾經(jīng)能夠把窮人重新送回中產(chǎn)階層的機器，勞動、議價與資產(chǎn)積累被拆掉了。

這臺機器正在松動的證據(jù)，已經(jīng)從理論進入薪資單。

斯坦福數(shù)字經(jīng)濟實驗室使用ADP覆蓋460萬名勞動者的微觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：生成式AI普及后，在AI暴露度最高的職業(yè)中，22至25歲勞動者的就業(yè)出現(xiàn)了約16%的相對下滑，美國應(yīng)屆畢業(yè)生失業(yè)率達到5.6%，比三年前上升1.6個百分點；大型科技公司的應(yīng)屆生招聘規(guī)模，兩年內(nèi)下降了25%。

電梯還在正常運行，只是一樓的按鈕被拆掉了。

答不上來的人，正在給自己買保險

回到Sun的訪談。

那些無法回答“17歲孩子應(yīng)該怎么辦”的研究員，并沒有因此停下手中的工作。

Sun繼續(xù)追問：既然你們認為未來如此危險，為什么還要繼續(xù)建造它？

答案大致分成三類。

第一類真誠相信，只要熬過轉(zhuǎn)型期，AI最終可以治愈疾病、消除匱乏。

第二類相信技術(shù)決定論：即使自己不做，別人也會做。

第三類最誠實，也最難堪：

如果大動蕩真的會來，至少先替自己在未來占一個位置。

這種“占位置”的沖動，正在改變整個AI行業(yè)的人才流向。

Sun一位在伯克利攻讀AI博士的朋友說，同屆大約一半的人決定提前畢業(yè)，甚至有人根據(jù)“哪個研究方向最容易拿到AI實驗室offer”來選擇博士論文題目。

Sun身邊的不少獨立寫作者和政策研究者，也放棄原來的位置，加入了AI實驗室。

這些說法聽起來像段子，卻在真實地決定一代人的人生選擇，并不斷從獨立研究和公共政策生態(tài)中抽走人才。

而被抽走的，恰恰是最有可能搭建談判桌的那群人。

20世紀(jì)的工廠自動化沒有普遍演變?yōu)榧ち覜_突，一個重要原因是，機器進入工廠之前，廠方通常必須先與工會談判：自動化要被解釋為安全升級，工資增幅需要與產(chǎn)能提升綁定。

資本與勞動之間，隔著一張談判桌。

今天的白領(lǐng)沒有這張桌子。

更微妙的是，那些最有能力搭建談判桌的人，學(xué)者、獨立研究者和政策人才正被“勞動即將失去價值”的敘事勸進實驗室。因為只有進入實驗室，他們才可能獲得股權(quán)，提前站到資本一邊。

閉環(huán)由此形成：

越多人相信勞動的議價權(quán)即將消失，越多人就會放棄建設(shè)議價權(quán)，轉(zhuǎn)而爭奪股權(quán)；而建設(shè)者越少，勞動的議價權(quán)就消失得越快。

沒有人絕對安全

那個17歲的孩子并非完全得不到建議。

面對AI帶來的不確定性，人們已經(jīng)給出了許多答案，最直接地催生了兩種反應(yīng)。

一種是盡快學(xué)會AI，努力成為最晚被替代的人；另一種是盡快擁有AI資產(chǎn)，爭取在勞動失去價值之前站到資本一邊。

后一種沖動在硅谷，甚至是中國的富裕階層尤其明顯。

有人不惜一切代價，希望拿到Anthropic、OpenAI或者其他前沿AI公司的股權(quán)，理論很簡單：如果奇點真的到來，勞動可能迅速貶值，屆時決定一個人處境的將不再是他會做什么，而是他提前擁有什么。

按照這個邏輯，只要在窗口關(guān)閉前把勞動收入換成AI公司的股權(quán)，就有機會從被技術(shù)取代的人，變成擁有技術(shù)的人。

這也是“永久底層”敘事最誘人的地方，它不僅制造恐懼，還暗示了一條逃生路線：

既然資本可能取代勞動，那就盡快從勞動者變成資本所有者。

問題是，這條路首先就不屬于大多數(shù)人。

OpenAI和Anthropic都不是普通人在公開市場上可以輕易購買的公司。真正有機會獲得這些股權(quán)的，通常是實驗室員工、早期投資者，以及能夠進入私募市場的富裕人群。

因此，這幾乎是一種循環(huán)論證：

為了避免因為沒有資本而掉入底層，他需要先擁有只有上層才能獲得的資本。

更重要的是，即使一個人成功拿到了股權(quán)，這張保險也未必永久有效。

編程語言Austral的作者Fernando Borretti指出，“永久底層”理論內(nèi)部其實存在一個矛盾。

如果AI真能以更低成本完成幾乎所有認知勞動和體力勞動，那么普通勞動者固然可能失去經(jīng)濟價值，那些提前持有AI公司股份的人也未必能成為“永久上層”。

原因很簡單：財富不是寫在自然規(guī)律里的。

一個人之所以擁有公司、土地或算力，不只是因為合同上寫著他的名字，還因為法院、警察和政府愿意承認并保護這份產(chǎn)權(quán)。

但按照“超級AI取代一切”的設(shè)定繼續(xù)推演，AI最終可能連生產(chǎn)、管理、治理乃至戰(zhàn)爭都能完成。到了那一步，今天的富人既不提供勞動，也不掌握機器之外的實際力量。那么，未來的國家或超級智能為什么一定要永遠承認他們在舊時代獲得的所有權(quán)？

購買AI公司的股權(quán)，或許可以讓一個人度過轉(zhuǎn)型期，卻無法保證他永久留在上層。

如果擁有AI資產(chǎn)不是一條人人可走的路，更普遍的答案就是學(xué)習(xí)AI。

這條路出現(xiàn)了另一個悖論：

一個人越擅長利用AI提高生產(chǎn)率，就越可能幫助企業(yè)減少對其他勞動者的需求。

他或許能夠暫時留在電梯里，卻也在參與拆除其他樓層的按鈕。

這并不意味著人們不該學(xué)習(xí)AI。對個人來說，熟練使用AI仍然可能是當(dāng)下最合理的選擇。問題在于，當(dāng)所有人都試圖通過提高自己的可替代效率來避免被替代時，最終結(jié)果可能是企業(yè)需要的勞動者變得更少。

個人的理性選擇，疊加起來，反而可能加速勞動整體議價權(quán)的下降。

還有一種答案，是離開最容易被AI復(fù)制的領(lǐng)域，轉(zhuǎn)向必須親自到場的工作。

如果數(shù)字產(chǎn)品的供給趨近無限，那么無法遠程復(fù)制的物理操作、現(xiàn)場責(zé)任和人際信任，確實可能獲得更高溢價。

數(shù)據(jù)中心需要電工，老齡化社會需要護理人員，人們也仍然愿意為醫(yī)生、教師和服務(wù)人員的真實在場付費，但這同樣不是一條人人可走的退路。

以上看起來是三條不同的道路，實際上都在回答同一個問題：

怎樣讓自己晚一點掉下去？

但那個17歲孩子真正需要的答案或許是：為什么一個人的生存，必須取決于他是否還能被資本需要？

研究員們之所以回答不了，是因為這個問題最終需要的不是一份個人規(guī)劃，而是一套新的分配制度。

當(dāng)勞動仍然不可替代時，工資、工會和罷工共同構(gòu)成了分配機制；如果勞動真的開始失去稀缺性，那么社會就必須找到另一種方式，把機器創(chuàng)造的財富分給那些不再被機器需要的人。

這件事無法通過所有人更努力地學(xué)習(xí)AI來解決，也無法通過每個人提前購買幾只股票來完成。

個人能夠購買的，只是緩沖時間，真正缺少的，仍然是那張談判桌。

一張談判桌

搭建談判桌，不是任何個人努力可以替代的事情。

中國意外提供了一個對照樣本。

2025年12月，北京有法院判決認為，崗位被AI取代不能直接構(gòu)成合法解雇理由。也有國企員工稱，自己使用的AI工具大約能夠完成兩名員工的工作，但公司承諾不會以AI為由裁員。

Sun在中國停留兩周后總結(jié)說，那里的社會態(tài)度并不是簡單的技術(shù)樂觀主義，而是一種“反抗并不現(xiàn)實，那就先上車”的實用主義。

但至少，有人在試圖用大量細碎的規(guī)則和立法，接住技術(shù)轉(zhuǎn)型中下墜的人。

美國面對的則更接近制度真空。

2026年4月，有人向Altman在舊金山的住所投擲燃燒瓶；同月，一名支持?jǐn)?shù)據(jù)中心項目的市議員家中遭到槍擊。畢業(yè)典禮上，也開始出現(xiàn)針對AI公司高管的噓聲。

情緒找不到制度化的出口，就會自己尋找出口。

與此同時，圣路易斯聯(lián)儲的數(shù)據(jù)顯示，2025年美國GDP增長中有39%來自數(shù)據(jù)中心和AI相關(guān)投資。

整個國家正在把增長押在一項大多數(shù)國民暫時感受不到收益的技術(shù)上。

2026年美國將舉行中期選舉，2028年兩黨初選也注定擁擠，Mark Kelly、Ro Khanna和Josh Hawley已經(jīng)分別發(fā)布AI行動綱領(lǐng)。

因此，未來兩年最值得觀察的指標(biāo)或許只有一個：

那張談判桌，能不能趕在憤怒之前被擺出來？

它可能是一部法律，規(guī)定企業(yè)不能簡單地把生產(chǎn)率提升全部轉(zhuǎn)化為裁員；它可能是一種新形態(tài)的工會，讓同一家公司的員工不必擁有相同職業(yè)，也能共同參與AI部署的談判；它也可能是一張印著AI公司名字的支票，通過稅收、分紅或者公共基金，把技術(shù)創(chuàng)造的收益重新分配給那些承擔(dān)轉(zhuǎn)型成本的人。

具體形式尚未確定，但核心問題已經(jīng)無法回避：

當(dāng)企業(yè)不再需要通過雇用大多數(shù)人來創(chuàng)造財富，大多數(shù)人又憑什么分享財富？

至于那個成績只有B的17歲孩子，他大概永遠不會知道：

當(dāng)一整個行業(yè)里最聰明的那群人被問到“該拿他怎么辦”時，他們給出的答案是“沒有答案”。

然后，他們各自回去，繼續(xù)為自己購買保險。