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      “算力比工資貴多了!”英偉達高管自曝:現在AI比“雇人干活”還貴

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      整理 | 鄭麗媛

      出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

      最近一輪科技行業裁員潮,很容易讓人產生一種直覺:AI 正在加速取代人類勞動力。

      比如,Meta 上周在內部備忘錄中宣布,將裁掉約 10% 員工(約 8000 人),同時取消 6000 個尚未填補的招聘崗位。官方給出的理由是:提升運營效率,并為其他重點投資(很大程度上就是 AI)騰出預算空間。另一邊,微軟也推出了史上最大規模的員工“自愿買斷”計劃,數千人被鼓勵“拿錢走人”。

      看起來,一切都在指向一個結論:AI 正在替代人類工作——但事情,沒那么簡單。



      “算力成本遠超人工”來自一線高管的真實反饋

      近日,來自英偉達的應用深度學習副總裁Bryan Catanzaro 直言:“對我的團隊來說,算力成本遠遠高于員工成本。”

      這句話,其實揭示了一個被忽視的關鍵問題:AI 的主要開銷,并不是“人”,而是“算力”。也就是說,你用 AI 省下來的工資,很可能還不夠付 GPU 和電費。

      如果你覺得這只是個例,那學術研究給出了更系統的答案。MIT 在 2024 年對“AI 替代人類的經濟可行性”做過一次量化分析,結果相當直接——大多數工作,用 AI 反而更燒錢:

      ● 僅有 23% 的視覺類崗位,AI 自動化是經濟上可行的

      ● 在剩余 77% 的場景中,人類更便宜

      除了成本問題,目前AI 的可靠性也存在明顯短板,各種 Agent “暴走刪庫”的案例不斷發生。所以,很多企業的真實情況是:不是“用 AI 替代人”,而是“用 AI + 人一起干活”。而這,顯然進一步推高了成本。


      企業自己也有些頂不住”了

      于是,矛盾就在這里出現了:AI 并沒有明顯降低成本,但科技公司還在瘋狂加碼 AI 投入。

      根據 Morgan Stanley 調研數據,2026 年至今,全球科技公司 AI 資本支出已達 7400 億美元。相比 2025 年暴漲了 69%。

      與此同時,裁員卻在同步發生。Layoffs.fyi 數據顯示,2026 年至今科技行業裁員超過 9.2 萬人,涉及近 100 家公司,已明顯超過去年同期節奏(2025 全年約 12 萬人) 。

      表面來看,裁員是因為“AI 取代了人類”,但底層邏輯更像是:為了給 AI 騰預算才裁員。甚至,這種狂投 AI 的“燒錢速度”,連企業自己都有些頂不住了。

      Uber CTO Praveen Neppalli Naga 就公開表示:“我需要重新做預算,因為原本預估的成本已經被徹底打爆了。”——原因之一,是 Uber 正在轉向 Claude Code 等 AI 編程工具。


      本質問題:AI 經濟模型正在“失衡”

      對此,來自瑞士 AI 研究機構的學者 Keith Lee 給出了一個更本質的解釋:

      當前的 AI 產業,正處在一種“短期錯配”中。

      至于為什么會錯配,核心原因有三個:

      (1)硬件 + 能源成本太高

      AI 的成本,主要由三部分構成:GPU/芯片、數據中心和電力消耗。根據 McKinsey & Company 預測:到 2030 年,AI 總支出可能達到 5.2 萬億美元,其中數據中心支出 1.6 萬億,IT 設備支出 3.3 萬億。

      (2)定價模式不合理

      目前很多 AI 產品采用“訂閱制”,但有一個明顯漏洞:輕度用戶在補貼重度用戶,而重度用戶的消耗成本遠超訂閱費用。結果,反而是公司在“虧錢提供服務”。

      (3)軟件價格還在上漲

      支出管理公司 Tropic 指出:過去一年 AI 軟件價格上漲了 20%~37%。

      不過,雖然現階段 AI 成本失衡,但行業普遍認為:拐點一定會來。不少人指出,有幾個關鍵變量正在發生變化。

      首先是推理成本暴跌,Gartner 預測未來 4 年萬億參數大模型的推理成本將下降 90%+,這將直接改變 AI 的成本結構。其次是基礎設施逐步成熟,包括更高效的數據中心、更強的芯片供給和更優化的模型結構。再就是定價模式的轉變,未來很可能從“固定訂閱”轉向“按調用量/Token 使用量計費”,讓成本與使用強度更匹配。

      最后,也是最關鍵的一點:可靠性的提升。AI 要真正替代人類,必須做到:更少幻覺、更低錯誤率、更少人工介入,能穩定嵌入企業系統,否則即使便宜,也沒人敢用。

      正如 Keith Lee 所說:“問題不只是 AI 是否比人類更便宜,而是它能否在大規模應用中,同時做到更便宜、且更可預測。”——在那之前,對于絕大多數開發者和公司來說:AI 更像是一個昂貴但強大的“外掛”,而不是可以完全接管工作的“替身”。

      參考鏈接:https://fortune.com/2026/04/28/nvidia-executive-cost-of-ai-is-greater-than-cost-of-employees/

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