永久底层，没有人能回答那个17岁的孩子

本文来自微信公众号： 深潮 TechFlow ，作者：值得关注的，原文标题：《永久底层，没有人能回答那个 17 岁的孩子》

7月26日，Sam Altman站在旧金山大通中心的舞台上说：“不进入前沿实验室，就会掉进永久底层，这种说法蠢透了”。

“永久底层”，这个时髦词再次进入视野。

它在2025年夏天的科技圈X上逐渐流行，理论骨架来自《智能诅咒》，以及Trammell与Patel的论文《二十二世纪的资本》。

这个说法并不只是预测“AI会让很多人失业”，它描述的是一种更加极端的未来：当AI能够完成绝大多数认知劳动和体力劳动，企业创造财富便不再需要雇用那么多人。工资在经济中的重要性随之下降，利润则越来越多地流向掌握模型、算力、能源和数据中心的人。

不只是一群人暂时变穷，而是他们赖以向上流动的劳动失去价值；不只是富人比过去更富，而是没有资本的人无法通过工作成为资本所有者，这就是所谓的“永久底层”。

在没有大规模财富再分配、公共所有权或全球累进资本税的情况下，这套理论最终会推导出一个令人不安的结论：

几乎所有资产，都可能逐渐流向AI转型发生时已经最富有的那群人。

当然，这还只是一个推演，但它让我想到一件小事。

过去一年，作家Jasmine Sun做了一项近乎笨拙的田野调查。她逐一约见前沿AI实验室的研究人员，每次交谈一小时，不录音、不留记录，像人类学家一样追问他们对AI未来的真实看法。

有一个问题，她几乎每次都会问：

假设你面前站着一个普通的17岁美国孩子。他不是天才程序员，成绩只有B，平时也不太关心AI。你会建议他如何准备未来？

几乎没人答得上来。

这些研究员政治立场各异，对AI的判断横跨乐观与悲观，回答却出奇一致：

不知道。现在的情况很吓人；留给他的工作恐怕不多，而他恰好会被困在最痛苦的过渡期里……

但那个17岁孩子真正面对的麻烦，或许不是他会不会变穷。

永久的不是贫穷

任何时代都有穷人，也有底层，但过去的“底层”并不必然是永久身份。

一个人可以出售劳动换取工资，再把工资换成教育、住房和资产；工人也可以通过组织、罢工和集体谈判，要求资本把一部分生产率增长转化为更高的工资和更好的福利。

这套机制并不公平，却至少保留了一条向上的通道。

“永久底层”真正刺人的地方，是它认为这条通道本身可能消失。

回看劳工史，工会、最低工资和周末制度，都建立在同一个事实之上：资本与劳动无法完全替代彼此。

工厂主需要工人，科技公司需要工程师，所以双方必须坐下来谈判。

马克思预言过资本的高度集中，同时也给出过一套解决方案。因为在他的世界里，工人手上仍然握着一种资本需要、但无法凭空制造的东西：劳动。

罢工之所以有效，是因为劳动者可以暂时扣留它。工人不进工厂，机器就无法运转；工程师不写代码，产品就无法上线。

但如果算力可以买到一个人能够提供的全部劳动，劳动者可以扣留的东西就会趋近于零。

届时，问题不只是某些人的工资下降，而是资本不再需要与大多数人谈判。劳动者既难以通过工资积累资产，也难以通过停止工作要求重新分配收益。

让底层变得“永久”的，是那台曾经能够把穷人重新送回中产阶层的机器，劳动、议价与资产积累被拆掉了。

这台机器正在松动的证据，已经从理论进入薪资单。

斯坦福数字经济实验室使用ADP覆盖460万名劳动者的微观数据发现：生成式AI普及后，在AI暴露度最高的职业中，22至25岁劳动者的就业出现了约16%的相对下滑，美国应届毕业生失业率达到5.6%，比三年前上升1.6个百分点；大型科技公司的应届生招聘规模，两年内下降了25%。

电梯还在正常运行，只是一楼的按钮被拆掉了。

答不上来的人，正在给自己买保险

回到Sun的访谈。

那些无法回答“17岁孩子应该怎么办”的研究员，并没有因此停下手中的工作。

Sun继续追问：既然你们认为未来如此危险，为什么还要继续建造它？

答案大致分成三类。

第一类真诚相信，只要熬过转型期，AI最终可以治愈疾病、消除匮乏。

第二类相信技术决定论：即使自己不做，别人也会做。

第三类最诚实，也最难堪：

如果大动荡真的会来，至少先替自己在未来占一个位置。

这种“占位置”的冲动，正在改变整个AI行业的人才流向。

Sun一位在伯克利攻读AI博士的朋友说，同届大约一半的人决定提前毕业，甚至有人根据“哪个研究方向最容易拿到AI实验室offer”来选择博士论文题目。

Sun身边的不少独立写作者和政策研究者，也放弃原来的位置，加入了AI实验室。

这些说法听起来像段子，却在真实地决定一代人的人生选择，并不断从独立研究和公共政策生态中抽走人才。

而被抽走的，恰恰是最有可能搭建谈判桌的那群人。

20世纪的工厂自动化没有普遍演变为激烈冲突，一个重要原因是，机器进入工厂之前，厂方通常必须先与工会谈判：自动化要被解释为安全升级，工资增幅需要与产能提升绑定。

资本与劳动之间，隔着一张谈判桌。

今天的白领没有这张桌子。

更微妙的是，那些最有能力搭建谈判桌的人，学者、独立研究者和政策人才正被“劳动即将失去价值”的叙事劝进实验室。因为只有进入实验室，他们才可能获得股权，提前站到资本一边。

闭环由此形成：

越多人相信劳动的议价权即将消失，越多人就会放弃建设议价权，转而争夺股权；而建设者越少，劳动的议价权就消失得越快。

没有人绝对安全

那个17岁的孩子并非完全得不到建议。

面对AI带来的不确定性，人们已经给出了许多答案，最直接地催生了两种反应。

一种是尽快学会AI，努力成为最晚被替代的人；另一种是尽快拥有AI资产，争取在劳动失去价值之前站到资本一边。

后一种冲动在硅谷，甚至是中国的富裕阶层尤其明显。

有人不惜一切代价，希望拿到Anthropic、OpenAI或者其他前沿AI公司的股权，理论很简单：如果奇点真的到来，劳动可能迅速贬值，届时决定一个人处境的将不再是他会做什么，而是他提前拥有什么。

按照这个逻辑，只要在窗口关闭前把劳动收入换成AI公司的股权，就有机会从被技术取代的人，变成拥有技术的人。

这也是“永久底层”叙事最诱人的地方，它不仅制造恐惧，还暗示了一条逃生路线：

既然资本可能取代劳动，那就尽快从劳动者变成资本所有者。

问题是，这条路首先就不属于大多数人。

OpenAI和Anthropic都不是普通人在公开市场上可以轻易购买的公司。真正有机会获得这些股权的，通常是实验室员工、早期投资者，以及能够进入私募市场的富裕人群。

因此，这几乎是一种循环论证：

为了避免因为没有资本而掉入底层，他需要先拥有只有上层才能获得的资本。

更重要的是，即使一个人成功拿到了股权，这张保险也未必永久有效。

编程语言Austral的作者Fernando Borretti指出，“永久底层”理论内部其实存在一个矛盾。

如果AI真能以更低成本完成几乎所有认知劳动和体力劳动，那么普通劳动者固然可能失去经济价值，那些提前持有AI公司股份的人也未必能成为“永久上层”。

原因很简单：财富不是写在自然规律里的。

一个人之所以拥有公司、土地或算力，不只是因为合同上写着他的名字，还因为法院、警察和政府愿意承认并保护这份产权。

但按照“超级AI取代一切”的设定继续推演，AI最终可能连生产、管理、治理乃至战争都能完成。到了那一步，今天的富人既不提供劳动，也不掌握机器之外的实际力量。那么，未来的国家或超级智能为什么一定要永远承认他们在旧时代获得的所有权？

购买AI公司的股权，或许可以让一个人度过转型期，却无法保证他永久留在上层。

如果拥有AI资产不是一条人人可走的路，更普遍的答案就是学习AI。

这条路出现了另一个悖论：

一个人越擅长利用AI提高生产率，就越可能帮助企业减少对其他劳动者的需求。

他或许能够暂时留在电梯里，却也在参与拆除其他楼层的按钮。

这并不意味着人们不该学习AI。对个人来说，熟练使用AI仍然可能是当下最合理的选择。问题在于，当所有人都试图通过提高自己的可替代效率来避免被替代时，最终结果可能是企业需要的劳动者变得更少。

个人的理性选择，叠加起来，反而可能加速劳动整体议价权的下降。

还有一种答案，是离开最容易被AI复制的领域，转向必须亲自到场的工作。

如果数字产品的供给趋近无限，那么无法远程复制的物理操作、现场责任和人际信任，确实可能获得更高溢价。

数据中心需要电工，老龄化社会需要护理人员，人们也仍然愿意为医生、教师和服务人员的真实在场付费，但这同样不是一条人人可走的退路。

以上看起来是三条不同的道路，实际上都在回答同一个问题：

怎样让自己晚一点掉下去？

但那个17岁孩子真正需要的答案或许是：为什么一个人的生存，必须取决于他是否还能被资本需要？

研究员们之所以回答不了，是因为这个问题最终需要的不是一份个人规划，而是一套新的分配制度。

当劳动仍然不可替代时，工资、工会和罢工共同构成了分配机制；如果劳动真的开始失去稀缺性，那么社会就必须找到另一种方式，把机器创造的财富分给那些不再被机器需要的人。

这件事无法通过所有人更努力地学习AI来解决，也无法通过每个人提前购买几只股票来完成。

个人能够购买的，只是缓冲时间，真正缺少的，仍然是那张谈判桌。

一张谈判桌

搭建谈判桌，不是任何个人努力可以替代的事情。

中国意外提供了一个对照样本。

2025年12月，北京有法院判决认为，岗位被AI取代不能直接构成合法解雇理由。也有国企员工称，自己使用的AI工具大约能够完成两名员工的工作，但公司承诺不会以AI为由裁员。

Sun在中国停留两周后总结说，那里的社会态度并不是简单的技术乐观主义，而是一种“反抗并不现实，那就先上车”的实用主义。

但至少，有人在试图用大量细碎的规则和立法，接住技术转型中下坠的人。

美国面对的则更接近制度真空。

2026年4月，有人向Altman在旧金山的住所投掷燃烧瓶；同月，一名支持数据中心项目的市议员家中遭到枪击。毕业典礼上，也开始出现针对AI公司高管的嘘声。

情绪找不到制度化的出口，就会自己寻找出口。

与此同时，圣路易斯联储的数据显示，2025年美国GDP增长中有39%来自数据中心和AI相关投资。

整个国家正在把增长押在一项大多数国民暂时感受不到收益的技术上。

2026年美国将举行中期选举，2028年两党初选也注定拥挤，Mark Kelly、Ro Khanna和Josh Hawley已经分别发布AI行动纲领。

因此，未来两年最值得观察的指标或许只有一个：

那张谈判桌，能不能赶在愤怒之前被摆出来？

它可能是一部法律，规定企业不能简单地把生产率提升全部转化为裁员；它可能是一种新形态的工会，让同一家公司的员工不必拥有相同职业，也能共同参与AI部署的谈判；它也可能是一张印着AI公司名字的支票，通过税收、分红或者公共基金，把技术创造的收益重新分配给那些承担转型成本的人。

具体形式尚未确定，但核心问题已经无法回避：

当企业不再需要通过雇用大多数人来创造财富，大多数人又凭什么分享财富？

至于那个成绩只有B的17岁孩子，他大概永远不会知道：

当一整个行业里最聪明的那群人被问到“该拿他怎么办”时，他们给出的答案是“没有答案”。

然后，他们各自回去，继续为自己购买保险。