## 829｜“电工年薪140万”背后，劳动的价值正在被重塑

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

今天我们接着说2026年的达沃斯论坛。昨天我们讲了达沃斯论坛在地缘格局层面的“混乱”。今天我们聚焦另一个值得关注的现象，科技巨头的话语权。

今年的达沃斯论坛，可以说是科技巨头话语权最强的一届。

你知道，在科幻电影里经常有这么一个设定，叫做，科技公司接管全世界。说的是，未来世界的主导力量不再是政治权力，而是科技公司。比如，《银翼杀手》里的泰瑞公司，《异形》里的韦兰尤坦尼公司，《生化危机》里的保护伞公司，等等。

当然，在电影里，被这些科技公司掌管的未来，通常都不太好。这点我们可以暂且忽略，毕竟，电影要好看，就得有冲突，有对立。回到现实，几乎多数主流的理论都在指向一个判断，叫，科技发展总体推动人类向好。

因此今天，我们还是带着这个总体向好的视角，来看看今年达沃斯论坛上，科技巨头的动向。

前面说过，今年科技巨头的存在感很强。说几件事你感受一下。

比如，特朗普率领了达沃斯论坛史上最大的美国代表团，超过300人。这个代表团里不只有国务卿、财政部长、商务部长这些政客，还有英伟达、微软等科技巨头的高管。

再比如，今年，马斯克首次现身达沃斯论坛。他过去从不参加这类全球精英聚会，甚至公开表示过不感兴趣。还有黄仁勋，也是首次参会。

再比如，在议题占比方面。今年达沃斯论坛超过400场会议，AI已经成了最核心的议题之一。还有很多科技公司，比如微软、TikTok，都在达沃斯论坛上设立了展位。

注意，这些还只是表面，更值得关注的，是这些科技公司的体量。已经有越来越多的科技巨头，在经济体量上达到了“国家级”的程度。单就经济体量上看，这或许已经有点科幻电影里“科技公司主导社会”的意味了。

比如，五大科技巨头，微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文，2026年计划投入超过4700亿美元，用来建数据中心、买芯片、搭建AI基础设施。什么概念？这已经超过了许多中等国家的GDP。而且注意，这里的4700亿美元不是股市上的估值，而是很可能实打实花出去的预算。

再比如，全球AI数据中心的投资，预计2026年会突破1万亿美元。2025年全球风投超过1000亿美元流入AI原生创业公司。

你看，当一个企业掌握的资源达到这个规模，它的判断和决策，影响力就不只是商业层面的了，而是会涉及一个社会的基础设施。而基础设施又会决定经济活动的基本规则，经济活动又决定了每个人工作生活的方式。

这么说可能有点抽象，举几个具体的例子。

比如，19世纪西方的铁路大亨，定义了西方国家工业时代的基础设施，铁路。你看，货物怎么运、城市怎么建、产业怎么布局。这些很大程度上，都是由铁路决定的。

再比如，20世纪的石油巨头，在很大程度上决定了，能源走向哪里、国家之间如何竞争，进而又影响了世界地缘政治的格局。

而且这些基础设施一旦建成，就很可能造成长远的影响。就像今天很多国家的城市布局，还在受19世纪铁路网络的影响，地缘政治还在受20世纪石油分布的影响。

从这个视角看，AI基础设施一旦建成，也可能会影响未来几十年的社会经济。

那么，具体来说，未来可能会出现哪些变化呢？

第一个变化，AI将从信息逻辑，进入工业逻辑。我们以为AI让社会进入了“轻资产”的数字时代，结果发现还是“重资产”的工业逻辑。

马斯克、黄仁勋，还有很多AI领域的科技巨头，都在今年达沃斯论坛上表达了类似的观点。

AI为什么会成为重资产行业？借用黄仁勋的话说，因为AI不是一个单一的技术，而是一个完整的基础设施体系：从能源、芯片、云数据中心、AI模型到应用层，每一层都需要建设、运营、维护等等，每一层的打造，都需要工业层面的巨大投入。

换句话说，过去我们总觉得，一个技术的发展取决于“设计”层面的突破。但是未来，当这个技术发展到一定程度，它需要的已经不只是“设计”上的改进，更是基础设施的增强。

比如，现在全世界的芯片产能在指数级增长，但全球电力年增速只有3%—4%。到2026年底，可能会出现“有芯片没电用”的局面。到时候，你觉得芯片还是个“设计问题”吗？不是啊，它已经演变成一个“基础设施”层面的问题。根据黄仁勋的说法，2024年全球数据中心耗电量已经达到415太瓦时，占全球总电力消耗的1.5%。到2030年，这个需求会增长4倍以上。

说白了，未来可能出现的一个局面是，科技巨头掌握先进技术，而先进技术需要庞大的基础设施，这会倒逼科技巨头下沉到基础设施层面，投入基础设施的建设。而一旦科技巨头渗透到基础设施，就意味着他们在某种程度上，掌握了社会层面的话语权。

同时，这也意味着，未来大国之间的AI竞争，不仅取决于“技术设计”能力，更取决于“能源利用”能力，甚至还有人提出了一个新的宏观经济指标：“每美元每瓦特产生的tokens数量”。也就是，一个国家的能源利用效率越高，它在AI时代的竞争力就越强。

这是第一个变化，AI正在从“轻资产的信息逻辑”，转变成“重资产的工业逻辑”。

第二个变化是，劳动的价值正在被重新定义。过去几十年，我们相信“知识就是力量”，程序员比电工值钱，但AI正在颠覆这个逻辑。

比如，Anthropic，也就是做Claude的那家公司，他们的CEO阿莫代伊认为，6到12个月内，AI将能够完成大部分软件工程师的工作；5年内，一半初级白领岗位将消失。他还说，自己公司内部，工程师已经不再自己写代码，而是直接把任务交给AI，让它产出初稿，真人只做审核与改写。

再比如，黄仁勋认为，未来，管道工、电工、制冷工程师，都要比程序员更稀缺。据说现在美国数据中心的工地上，一个熟练电工的年薪已经超过20万美元，相当于人民币140万元。而美国到2030年还需要13万名电工、24万名建筑工人。因为AI数据中心需要大量的基础设施建设。

那么未来，什么样的能力是稀缺的呢？关于这个问题，计算机科学家吴恩达在达沃斯论坛上有一场专门的发言。他认为，真正失业的不是被AI替代的人，而是不会用AI的人。当AI降低了执行成本，决策能力就成了最稀缺的资源。

未来，判断一个岗位价值的标准会变：不再是“脑力劳动还是体力劳动”，而是“能不能被AI替代”。从这个角度看，AI也许不会抹去工作，但它会重新分配工作内容。比如，美国面临大约500万名护士的短缺，其中一个原因是护士将近一半的时间花在病历记录和文书工作上。也许AI可以让护士从文书工作中解放出来，把时间投入到更高价值的环节。

这是第二个变化，能力的标准也许会被AI重塑。

第三个变化是，随着AI消耗的资源越来越多，整个社会对它的“容忍度”也许会变得敏感。

说白了，当AI的发展只需要花一点点钱，你成功还是失败，人们其实不太在乎，整个社会对你的容忍度很高。但假如这个技术的发展，需要投入大量的资源，人们的容忍度就会降低。毕竟，你消耗的是真金白银，谁都不可能忍受你一直犯错。

比如，假设AI只是一味消耗资源，却没有改善健康、教育和产业，那么社会的质疑声就会变强。到时，数据中心的选址会更难、电网接入更慢、能耗与排放监管也会更严。

今年的达沃斯论坛开幕前，《全球风险报告2026》正式发布。这份报告调查了全球大约1000名专家、决策者和商业领袖，评估未来面临的主要风险。

结果显示：未来两年，AI在风险排名里是第30位。但假如把视角切换到未来十年，那么AI的风险排名，跃升到第5位。从第30位跃升到第5位，这是报告中上升最快、幅度最大的风险议题。

也就是，短期内，AI的风险排在地缘经济对抗、武装冲突、极端天气这些“大风险”后面。但十年后，AI的风险将超过绝大多数传统风险，成为全球前五大风险之一。

为什么？因为短期内AI的应用还在试验阶段，风险不明显。但长期来看，当AI大规模应用，涉及就业、伦理、安全等问题时，随着应用规模变大，隐含的风险也会变大。

但好消息是，现在已经有很多人意识到这些风险的存在。换句话说，有时，讨论风险，就意味着远离风险。

去年，诺贝尔经济学奖颁给了三位学者，而他们的主要成果之一就在于，发现技术是如何推动社会变好的。其中有个关键结论是，技术有“自我修补”的属性。也就是，假如一个技术造成了问题，那么这大概率上会倒逼人类发明更先进的技术，来解决这个问题。从这个角度看，也许人们的乐观还是要远远大于悲观。

最后，借用马斯克在今年达沃斯论坛上的一句话，作为今天的结尾吧。他说，“总体而言，我宁愿站在乐观一边，哪怕是最后被证明我错了，也总好过做一个悲观的人。”

关于这个话题，咱们先说到这。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1. 未来大国之间的AI竞争，不仅取决于“技术设计”能力，更取决于“能源利用”能力。
- 2. 未来AI领域的变化：一，AI将从信息逻辑，进入工业逻辑；二，劳动的价值被重新定义；三，随着AI消耗的资源越来越多，整个社会对它的“容忍度”也许会变得敏感。
- 3. 假如一个技术造成了问题，那这大概率上会倒逼人类发明更先进的技术，来解决这个问题。正如马斯克所说：总体而言，我宁愿站在乐观一边，哪怕是最后被证明我错了，也总好过做一个悲观的人。
