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。
