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Andrew Yang:更多錢正在進入機器,而非工人

前總統競選人Andrew Yang發帖稱,更少的錢流向工人,更多的錢進入機器。其近期通訊把同一判斷寫成勞動報酬佔GDP比重數十年下行、逼近約50%的歷史低位,並稱人工智能會把更多價值送進雲端。他列舉逾三萬億美元的人工智能開支將吸走原先付給工人的份額,應屆畢業生近半數就業不足,研究機構因模型少僱助理。

2020年競選主軸即自動化與普遍基本收入。2026年通訊主張對人工智能或算力征稅、對人減稅,並引用Anthropic的Dario Amodei談代幣稅、OpenAI的Sam Altman談國家財富基金、Vinod Khosla談勿向底部80%工人加稅、John Arnold談對計算徵稅以提高僱人競爭力。他寫模型公司仍大額虧損故暫無所得稅,出現“少僱人又無新稅基”的組合。辦公室通訊曾估美國約7000萬白領未來數年編制大幅收縮,上市公司以裁員換股價。

錢進入機器,指的是數據中心、芯片與模型推理賬單,不是車間裏的機械臂 alone。工資賬單被改寫成雲賬單,稅基跟着合同走。普遍基本收入被他寫成把技術紅利發回家庭的少數算術解。

勞動份額是宏觀賬本。機器份額是資本開支與雲服務的微觀發票。兩者在同一年同時變大時,中間被擠的是崗位。

市場機制是要素替代。買盤是要用更少人頭完成同樣報告與代碼的企業;賣盤是把推理按代幣出售的模型與雲廠商。資金從薪酬科目轉入資本開支與運營雲成本。受益方是芯片、電力與模型股權;承壓方是可被提示詞替換的初級與中級白領。事件驅動是一句判斷,不是新的勞工統計局修訂。

發票改抬頭。抬頭從“工資”改成“算力”。家庭賬戶不會自動改回來。

來源:公開信息

ABAB AI 解讀

Yang把2020年的預警重新發票化。勞動份額下行早於生成式模型,模型提供一次可觀察的加速器:助理崗位消失可以點名。三萬億美元是供給側豪賭,必須從需求側的工資或利潤裏回收。虧損的模型公司暫時貢獻不了所得稅,財政出現時間錯配。代幣稅與算力稅是把稅基釘在機器上,UBI是把現金釘在人身上,兩條腿他都寫,立法一條都還沒落地。

資本路徑是雲合同替代僱傭合同。企業把研究助理改成訂閱,股價獎勵人頭下降。芯片與電力商拿走建設期的錢,模型商指望運營期的錢。工人失去的是工時單價,股東得到的是運營槓桿。畢業生就業不足是最先被報價的一羣人,因爲其工作最像提示詞能完成的任務。

類比是自動化對製造業就業份額、以及軟件對旅行社。白領階段是控制可被打包進模型的認知任務。誰能把任務寫成API,誰就從薪酬池裏抽走一筆。誰只能出售時間,誰就面對同一池子變小。普遍基本收入是事後補償,不是保住原崗位。

結構變化是技術替代。機制是當邊際認知成本低於邊際工時成本,勞動需求曲線內移,資本開支外移。定價權從職級錶轉向代幣與電價。機器不需要休假,但需要變電站。賬本上的“進入機器”最終是進入少數能開出發票的公司。

ABAB News · 認知定律

  1. 雲賬單變長的年份,工資賬單往往先變短

  2. 機器可以先創造估值,再很晚才創造稅基

  3. 被提示詞替換的不是工作的意義,是它的單價