“算力比工資貴多了！”英偉達高管自曝：現(xiàn)在AI比“雇人干活”還貴

整理 | 鄭麗媛

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

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

比如，Meta 上周在內(nèi)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(yù)算空間。另一邊，微軟也推出了史上最大規(guī)模的員工“自愿買斷”計劃，數(shù)千人被鼓勵“拿錢走人”。

看起來，一切都在指向一個結(jié)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(yīng)用深度學(xué)習(xí)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(guān)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(xué)術(shù)研究給出了更系統(tǒng)的答案。MIT 在 2024 年對“AI 替代人類的經(jīng)濟可行性”做過一次量化分析，結(jié)果相當(dāng)直接——大多數(shù)工作，用 AI 反而更燒錢：

● 僅有 23% 的視覺類崗位，AI 自動化是經(jīng)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(fā)生。所以，很多企業(yè)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(yè)自己也有些“頂不住”了

于是，矛盾就在這里出現(xiàn)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(jù) Morgan Stanley 調(diào)研數(shù)據(jù)，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(fā)生。Layoffs.fyi 數(shù)據(jù)顯示，2026 年至今科技行業(yè)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(jié)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(yù)算才裁員。甚至，這種狂投 AI 的“燒錢速度”，連企業(yè)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(yù)算，因為原本預(yù)估的成本已經(jīng)被徹底打爆了。”——原因之一，是 Uber 正在轉(zhuǎn)向 Claude Code 等 AI 編程工具。

本質(zhì)問題：AI 經(jīng)濟模型正在“失衡”

對此，來自瑞士 AI 研究機構(gòu)的學(xué)者 Keith Lee 給出了一個更本質(zhì)的解釋：

當(dāng)前的 AI 產(chǎn)業(yè)，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(gòu)成：GPU/芯片、數(shù)據(jù)中心和電力消耗。根據(jù) McKinsey & Company 預(yù)測：到 2030 年，AI 總支出可能達到 5.2 萬億美元，其中數(shù)據(jù)中心支出 1.6 萬億，IT 設(shè)備支出 3.3 萬億。

（2）定價模式不合理

目前很多 AI 產(chǎn)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(jié)果，反而是公司在“虧錢提供服務(wù)”。

（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(xiàn)階段 AI 成本失衡，但行業(yè)普遍認為：拐點一定會來。不少人指出，有幾個關(guān)鍵變量正在發(fā)生變化。

首先是推理成本暴跌，Gartner 預(yù)測未來 4 年萬億參數(shù)大模型的推理成本將下降 90%+，這將直接改變 AI 的成本結(jié)構(gòu)。其次是基礎(chǔ)設(shè)施逐步成熟，包括更高效的數(shù)據(jù)中心、更強的芯片供給和更優(yōu)化的模型結(jié)構(gòu)。再就是定價模式的轉(zhuǎn)變，未來很可能從“固定訂閱”轉(zhuǎn)向“按調(diào)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(guān)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(wěn)定嵌入企業(yè)系統(tǒng)，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(guī)模應(yīng)用中，同時做到更便宜、且更可預(yù)測。”——在那之前，對于絕大多數(shù)開發(fā)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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