还是那个例子，北京上海这种一线城市的一个标准商业停车位，每小时价格差不多10块钱起，就算一天只租出去8个小时，那一天也有80块钱的收入，并且这玩意无论刮风下雨都可以营业，比打工人耐操百倍不止。

但是它本质上就是一块地，就是一块10平米左右的地面，可以说从地球诞生以来就在那里，撑死了下面硬化+上面加棚，但是就这么一小块地，产生的价值要高于很多的打工人，后者需要付出每天至少8个小时的辛勤付出。

AI时代也一样，甚至更夸张。

大家应该都知道英伟达显卡，这是目前驱动整个AI时代的几乎唯一算力来源，前两年最火热的显卡，莫过于A100和H100这两款新品，它价值多少，差不多一块在2万到4万美元之间，折合人民币在10几万到30万之间。

型号	大致价格（美元）	约合人民币（万元）
B200 (Blackwell)	$45,000 – $50,000	32 – 36 万
DGX B200 (8×B200)	$515,000（整机）	约 360 – 500 万
H200	$30,000 – $40,000	22 – 30 万
H100 SXM	$30,000 – $40,000	22 – 30 万
H100 PCIe	$25,000 – $30,000	18 – 22 万
A100 80GB	$10,000 – $13,000（新）约 $18,000（部分二手）	7 – 13 万
RTX 4090（24GB）	$2,900 – $3,400	2.1 – 2.4 万
RTX 4090 改装版（48GB）	$3,300 – $5,500	2.4 – 4.0 万
RTX 4090D（中国特供版）	约 $2,600	约 1.9 万
H100 SXM	$4.0 – $5.0 / GPU·h	≈ 30 – 36 元 / 小时
H200	$3.7 – $10.6 / GPU·h	≈ 27 – 76 元 / 小时
A100	$0.7 – $2.0 / GPU·h	≈ 5 – 14 元 / 小时
B200（部分云）	$3.99+ / GPU·h	≈ 29 元 / 小时起

而最新的B系列，采用Blackwell架构的芯片，大概要卖到32万-36万之间，关键还有价无市。

并且，这种芯片，一般来说一块根本不够用，而英伟达也贴心了给出了8块B200整合在一起的整机方案，这是下面这一个方方正正的大块头，差不多价值400多万人民币。

这个价值几乎超过了地球人绝大多数人一辈子可以产生的价值，如果再加上一些限定条件，比如刨掉生病导致的医疗费等各项费用，这个门槛无遗又变得更高了。

当你发现一个冷冰冰的硬件系统，其经济产出能碾压无数人的努力，这背后不是个别行业的问题，而是生产关系的迁移。

从“人生产机器”到“机器生产价值”，再到“机器生产机器”。

甚至来说前些年炒的巨火的计算机专业，已经算是各个行业中的顶尖薪资了，绝大多数人的年收入小于等于一块H100 PCIe。

而绝大多数的专业，年薪约等于一块A100 80GB，可能还是二手的。

很多人工作了很多年，有可能才能奖励自己一块4090，这个时候点可能已经人到中年了。

一个人的价值 约等于 一块不错的显卡。

有时候一个人的价值低于一块停车位的价值。

但有些人不一样，他们的价值可能是几块，是几块，甚至更多的显卡，这些AI研究员，工资都在几百万美元到上亿美元。

羊毛出在羊身上的大方针不变。

那说明还是普通的员工产生的价值低于几块方疙瘩的显卡，而少数的几个精英分子，虽然花了几倍，甚至几百倍于普通员工工资才能雇佣的到，预期回报肯定要高于付给他们的薪资。

可见现在的AI，是明明显显的加剧了社会分化，整个社会的收入水平急剧扩大，甚至会愈演愈烈。

以后可能不是收入低的问题，而是根本没有工作的问题。

几个精英开发出来的自动化处理工具，可以将某一行业转变成自动化模式，人工将会useless。

资本的本质从未改变，只是换了形态。过去，资本家靠土地与工厂垄断资源；现在，云厂商与模型公司靠 GPU 与数据垄断算力。

我们正在见证“算力地主”的诞生。

他们拥有的不是地皮，而是“云端地皮”。

他们的租金不是停车费，而是 GPU 每小时 30 元的算力费。

AI 正在以看不见的方式重新划分阶层：

• 上层：拥有算法、算力与资本的极少数精英；
• 中层：为AI系统服务的工程师与数据标注者；
• 底层：被AI取代的白领与蓝领。

不好用，或者慢其实不是问题。

就怕你毫无用处。

AI现在就是这样，要么不能用，要么好用到人直接没用，失业。

个体的努力，正在输给资本与算力的复利。

这tm还需要教父这级的咖来tm给你输出和背书？

这tm难道不是一个工作几年的大专生就tm应该具备的基本常识。

目前基于卖token的模式，

就tm是一种纯粹亏本，且tm永远难以盈利或者高额盈利的商业模式。

同样出卖token，

给tm屏幕前面那些低级下流的lsp们输出tmd成吨的角色扮演垃圾text，

浪费几万token写tm一大推没寄吧社会价值，只能tmd浪费蛋白质的小黄文，

然后换取tmd 0.03 0.04 刀的调用费用，

和tm同样的，以tm产业替代为目的的agent，

去tm实体替代日常的文员、情报分析、程序员、交易员，

用到的token数，和tm需要的智力level的模型层级，并不会比前者高几个数量级。

两者同样的成本，而tm后者，是可以以完整的商业产品，用高得多的溢价向企业级客户去出售的。

一段有明确社会价值的token序列，在tm货币价值的体现上，就tm应该售出远远比tm那些无任何社会价值的信息垃圾的token序列要卖出高得多的售价，

这tm才是卖token的合理商业模式。

而这样的商业模式在物理世界的最终实现，

就应该是将token序列的输出能力，与其对应的社会价值去挂钩。

AI最大的社会效能，就是tmd进行产业替代，

这个替代包括了两端，

一端是tm制造ai的公司，它们通过大量收集产业数据和tmd产业领域里的劳动者的关于劳动过程的数据，

最终能为各个细分产业提供相关的替代型ai产品，以tm同样的成本，获得远远超出按数量卖token的收益。

而另一端，就是tmd使用ai产品的企业级客户，它们的收益，是tm通过用相对便宜的ai产品，来tm替换掉更昂贵的实体劳动者，先tm实现降本。

而且由于ai产品的软件属性，强大的企业客户，很可能可以利用到软件易于重组和组合的方式，来tm进行更快的产业迭代和流水线充足，进而实现tmd增效。

而这个替代过程，

很显然，最先被波及的纯粹的损失者，就是被替代的劳动者们，

其次，是跟不上这个进度步伐的两端里的落后实体。

所以ai在tm这两端的发展逻辑，

就tm注定了要完成高额的盈利，必然是tm得踩在伴生的替代性失业上完成，

而tm不可能简单的单靠卖tm token这样的屁事来实现。

只不过这个残酷现实，凹凸曼们和皮衣们绝对不会去公开讲，

他们绝不会告诉你他们获利的方式，最终是建立在必须消灭你的结果上实现，

反而他们会每天安慰你，蒸汽机带来了更多就业，所以ai也tm一定会带来更多就业这类放屁一样的谎话。

蒸汽机和tm ai区别，在于tmd蒸汽机木有学习能力，蒸汽机带来了产业多样性，而tm多样性就tm必然会导致产生更多的分支和产业机会。

而tm ai，是将所有的产业，都tm变得同质化了，变成tmd 收集数据----> 训练模型 ---> 反馈改进 ---> 实体替代 这种同质化的闭环。

不要觉得会用ai，你tm就不会被淘汰，

这个世界，暂时只有一类人安全，

那tm就是造ai的，和tm造ai工具的人。

所有关于使用工具的知识，都tm是可以被收集、归纳和提炼的，

从tm comfyui这类工作流节点的点击，

到tm你在cli里，为tm某个repo所完成的一个特定feature，进行的所有成功的、或者失败的会话，

都tm可以被收集，都tm会成为这些细分领域最宝贵的，关于实现某个feature的，关于过程的数据，

当tm平台最终掌握了足够多的关于过程的数据，

你tm那点引以为傲的自以为更能掌控过程、觉得自己不可替代的幻觉，会tm比ai的幻觉，先被消灭。