本文来自微信公众号：新智元，作者：新智元，编辑：倾倾，原文标题：《一半人明天不上班，GDP不会掉一点！耶鲁大学揭AGI残酷真相》，题图来自：AI生成

AGI时代，算力扩张将取代人类劳动成为经济增长核心驱动力。即使GDP大幅增长，普通人的工资可能停滞不前，因其被“复现技能的算力成本”锁死，劳动在GDP中占比趋近于零。新增财富将流向算力资本所有者，人类或被边缘化至社会所需的“附属工作”。未来需通过制度（如算力红利）解决财富分配问题。

• 💡工资算力化：工资取决于复现该人类技能所需的算力成本，而非技能稀缺性。

• 📉增长脱钩：GDP可能翻倍增长，但人类工资因被算力成本锚定而停滞不前。

• 📊劳动价值归零：在AGI经济中，劳动对GDP的贡献份额最终趋近于零。

• 💰财富流向算力：几乎全部新增财富和GDP增长流向算力资本所有者（如数据中心）。

• 🧩人类边缘化：人类可能被挤向“附属工作”（如照护、艺术），这类工作具社会价值但不驱动经济增长。

• 🔄分配新机制：必须通过制度设计（如全民算力分红）重新分配算力带来的财富红利，避免严重撕裂。

在大多数人的直觉里，只要经济持续增长，工资总会水涨船高。

可最新的一篇论文却抛出残酷预言：在AGI时代，经济会因为算力扩张而狂飙不止，但普通人的工资却被“算力成本”锁死，彻底与增长脱钩。

也就是说，哪怕GDP翻十倍，你的收入可能一分钱没涨。

真正的问题不只是失业，而是——当劳动不再驱动增长，我们的价值由谁来定价？

论文链接：https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf

一、当工资被算力定价，人类能靠什么涨薪？

在传统经济学里，工资往往与“技能稀缺性”挂钩：你能完成别人做不了的事，就能拿到溢价。

但Restrepo在论文里抛出一个惊悚结论：在AGI经济中，工资不再取决于你的技能有多稀缺，而是取决于复现你这份技能所需的算力成本。

论文里有一个关键公式：

这里的() 表示“用算力复制一个人类完成该任务的成本”。

Restrepo在论文中将经济活动分为两类：瓶颈工作（bottleneck work）与附属工作（accessory work）。

也就是说，一个外科医生的价值，不再是“独特技能”， 而是“AGI模拟他所需的算力是多少”。

Restrepo直白地写道：

在AGI条件下，工资体现的就是复现人类劳动所需的算力成本。

也就是说，不管你是医生、程序员还是艺术家，在AGI世界里，你的工资上限就是“买几块GPU能复现你”。

现实中，这个逻辑已经有了影子。

2025年，英伟达CEO黄仁勋在财报会议上强调，未来的推理型AI模型在算力上的需求可能比当前预期高出100倍，驱动AI经济的核心将是算力规模，而非更多劳动力。

这和论文的结论不谋而合：在AI公司眼里，人类的劳动已经被等价为算力指标。

更残酷的是，Restrepo通过模型推导出：当所有“瓶颈工作”被自动化后，产出和算力呈线性关系，而工资则完全与增长脱钩。

也就是说，哪怕GDP翻十倍，人类的收入依旧原地踏步。

Epoch AI用Cobb-Douglas模型推演了一个结论：当劳动供给不断增加而其他生产要素不变时，整体产出会继续扩张，但劳动的边际产出（也就是工资）会快速下降并趋近于零。

这意味着：未来的劳动市场上，人与人之间的差距可能不再是“谁更努力”， 而是“谁更接近算力”。

二、财富分配大逆转，算力才是新地主

在没有AGI的世界里，劳动是推动经济增长的核心。GDP上升，工资也随之上涨。

可在Restrepo的模型里，这条逻辑链彻底断裂：随着AGI自动化所有瓶颈任务，劳动在GDP中的占比会逐渐收敛到零，几乎所有新增财富都流向算力资本。

在AGI经济中，劳动在GDP的份额收敛到零，而算力在GDP的份额收敛到1。

这意味着，算力就像工业革命时期的土地和机器，是决定财富归属的核心资产。

谁掌握了数据中心，谁就掌握经济命脉。

现实里，这个趋势已经显现。微软在2025财年计划投入约800亿美元用于建设AI驱动的数据中心和云基础设施，创下公司历史最高资本支出纪录。

而据《卫报》报道，仅在2025年上半年，几家科技巨头在AI上的投入就高达1550亿美元，微软甚至在一个季度内花出超过300亿美元，用来扩建AI服务背后的数据中心

这些数字清楚地说明，资本正以前所未有的速度涌向算力。

更残酷的是，Restrepo指出转型过程本身也会带来剧烈的不平等。

如果算力供给是瓶颈，那么工资会缓慢下滑，劳动者逐渐被边缘化；但如果技术突破是瓶颈，情况会更像一场过山车——某些岗位因为暂时没被替代而迎来工资暴涨，但一旦自动化完成，这些溢价就会瞬间崩塌。

在这样的格局里，劳动者已不再是经济增长的驱动力，而是被动随波逐流。

真正掌握财富分配权的，不是靠出卖时间和技能的个体，而是掌控GPU和数据中心的资本巨头。

AGI让劳动价值逐渐归零，却让算力成为新的“地主经济”，重写了财富的流向。

三、算力不愿覆盖的角落，才是人类的归宿？

AGI并没有让人类彻底“无事可做”。

Restrepo提出，除了瓶颈任务被全面自动化之外，还会有一类“附属工作”（accessory work）可能留给人类。

这类工作并不决定经济增长，但依然有社会价值，比如照护、陪伴、艺术、娱乐，甚至某些法律、宗教或社区活动。

附属工作是非必要的，即使保持固定或受限制，也不会阻碍经济无限扩张。即使某些附属工作从未被自动化，也只是因为不值得浪费宝贵算力去做。

也就是说，人类并不是被彻底取代，而是被“边缘化”到那些算力嫌弃不想碰的角落。

IMF经济学家Anton Korinek提出两种可能：如果任务复杂度没有上限（左图），自动化将无限推进，人类工作空间会被不断压缩；如果复杂度有上限（右图），自动化在某个点会停下，人类可能保留一部分永远不被替代的工作。

比如，在护理、心理治疗、餐饮或艺术表演中，“人类的温度”可能依然难以被AGI高效复制。

但这类工作提供的不是持续上涨的收入，而是一种被需要的社会意义。

现实中，类似情况已经出现。

大阪大学2023年的一项研究，让认知能力下降的老人连续数月与陪伴机器人相处。

机器人撤走后，老人们普遍感到孤独和失落，但依然认为与机器人共处期间的关系是真实而有意义的。

另一项发表于2024年的研究显示，美国老年人欢迎陪伴机器人辅助娱乐、提醒吃药，但同时对其“情感表达的真实性”、成本和隐私问题持怀疑态度，

这些案例印证了Restrepo的推演：附属工作在经济上是“无关增长”的，却在社会层面保留着不可替代的角色。

然而，Restrepo也提醒我们，这并非好消息。

因为附属工作的工资上限依旧由“算力复现成本”决定，而算力扩张不会推高这些工作的价值。

这些岗位可能为人类提供稳定和延续，但不会成为财富增长的来源。

这意味着，未来社会可能出现一种撕裂：经济高速奔跑，人类却被留在原地，只能靠“情感劳动”证明自身的存在感。

AGI让人类“不会被想念”，但或许依旧会被需要——只是那种需要，已经与财富和增长无关。

四、当财富用算力衡量，红利该如何分配？

如果劳动在GDP中的份额注定归零，那么AGI时代的一个核心问题就是：新增的财富要如何分配？

Restrepo在论文结尾点出了一个关键矛盾：生产力增长不再依赖人类劳动，而是依赖算力资源，那么收入自然会流向算力所有者。

所以，我们必须考虑新的分配机制。

在一个由AGI驱动的经济中，财富最终流向算力的控制者。解决方案之一是将算力收益普遍化为全民分红，另一种可能是将算力视为类似土地或自然资源的公共资本。

未来的关键，不在于我们如何“保住工作”，而在于社会能否建立制度，把算力带来的红利重新分配。

在现实中，这种想法并非空中楼阁。

挪威的石油基金已经提供了一个示例。通过对石油收益的全民分红，挪威把稀缺资源转化为公共福利。

问题是，这样的制度能否落实？算力的集中化趋势让人担心。

微软、亚马逊、谷歌正在大规模垄断数据中心和GPU供应链。

当财富越来越集中，算力如果完全私有化，社会撕裂只会加剧。

在这样的背景下，“算力红利”可能不是可选项，而是必要选项。

否则，AGI带来的繁荣将只是一小部分资本的盛宴，而绝大多数人只能在边缘工作里挣扎求生。

Restrepo的推演，击碎了我们对“努力就能换来增长红利”的直觉。

AGI把瓶颈工作交给算力，把财富集中到数据中心，让劳动逐渐退出历史舞台。

人类并非完全被淘汰，而是被挤到那些无关经济增长的“附属岗位”，继续提供情感、陪伴与意义。

真正的问题已不再是“会不会失业”，而是“我们在一个不再需要我们的经济里，如何被记住”。

经济会继续狂飙，人类却可能留在原地。

AGI时代，最大的危机不是贫穷，而是无关紧要。

参考资料：

https://x.com/dotey/status/1970142487101538607

https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf

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