夜雨聆风本文总结下我最近的一些想法。
Note1。本文的AI特指大模型——甚至可以特指大语言模型（虽然有些是多模态的）。否则AI的概念太宽泛了。
Note2。全产业链直接卖token和卖铲子的公司就不讨论了，包括但不限于大模型公司、云、芯片、光模块、存储、内存等等等等，他们是直接受益者，更下游增加投入，增加的就是他们的收入。只要我们今天要讨论的那些公司认为AI对他有用、肯砸钱，这些公司的业绩都会涨，区别是涨幅多少而已。
本文的前提是，当前AI已经很强，模型+harness这个模式跑通了coding，也跑通了很多白领工作。不能完全代替人决策，但也是非常好地提升能力强的个人的单兵工作效率。本文更想聊的是，对于会去为token付费的公司，AI的变革到底对他们的收益有多大。抛开纯故事、市梦率层面，只去看一家正常的私营经济商业公司最本质的核心追求——利润，分析下到底什么样的公司会因AI而受益。
假设有ABC三个规模差不多的公司，不一定是同一个行业，但是是三家和AI行业不直接相关的公司，且这些公司的白领员工确实可以靠AI提效，且是在2026年还活得四平八稳的公司。虽然加了几个限制条件，但我相信现在有足够多的公司和行业都满足这些条件。
A公司的白领员工发现有AI后，每天工作的产出不变，但是通过AI减少了自己的实际工作时长，大家有更多时间休闲娱乐、生娃养娃；
B公司的白领员工发现有AI后，每天通过AI尽可能提高产出换取在老板那更好的绩效、拿更多奖金；
C公司的老板发现有AI后，每天提升对白领员工的产出要求，并末尾淘汰一些不太擅长用AI提高自己工作效率的员工。
问题1：足够长的时间后，哪家公司大概率会先倒闭？
问题2：B公司的员工最后能拿更多奖金吗？
问题3：C公司的老板在没有AI的时候会做末位淘汰吗？
本文会围绕着这三个问题做推演。
问题1：足够长的时间后，哪家公司大概率会先倒闭？
你可能会选A，但我可以说答案非常大的概率不是A。
一家公司如果不追求员工有尽量多的产出，唯一的可能就是公司的高管并不追求提升人效：
要么并非单纯地以公司利润最大化为目标
要么该公司所在的行业天然容易形成足够深的护城河，能躺着赚钱
要么白领的人力成本占比非常低
要么该公司所在的行业总市场规模不大、这个公司已经吃了大头，没有人有新入局的动力跟他卷
要么白领工作所在的地区，白领有其他手段保护自己的岗位不被干
这里面，1和2有时候是有相关性的，比如有些行业是国企（不止中国有国企）在做，对应着也不单纯追求效率和利润；或者有监管/牌照/特许经营/关税等政策保护，其他人进不来；或者获取订单的方式并不完全是市场化的等等。
3和4属于看行业特性，确实有些行业会满足这个标准。
只有最后一条5，可能会导致公司在全球范围内的竞争力下降，从而被更卷的国家的公司干死。但通常这些地区都是经济发达地区，有足够大的市场，且会有各种方法做贸易保护本土的企业，于是又涉及到了2，只涉及5又不涉及2的，其实不多。
但总之，如果一家公司在2026年，员工靠AI，可以单纯降低他的实际工作强度，不需要增加产出，那很大概率本来这些公司的员工就是很爽的，AI只是让他们爽上加爽。这些公司的老板没有动力给员工买AI工具，而员工会有自己的动力花一点钱来给自己省事，但是价格太高、超过工资的一定比例，就不划算了。比如月薪几千到一万人民币的工作轻松稳定的员工，肯定不会花钱买￥1000多一个月的Claude Max，但是每个月花几十人民币自费购买DeepSeek尤其是V4 Flash的token，是愿意的。
用最直白最不绕弯子的方式总结：如果token的作用是降低白领工作时间，那么其价格会限制在收入的一个很低的百分比。
问题2：B公司的员工最后能拿更多奖金吗？
你可能以为肯定可以，但其实不一定。
如果公司最终没有因为提升了产出而增加利润（不是收入），员工的总薪酬待遇是无法提升的。而总薪酬不变、总人数不变的情况下，都提升产出等于都没提升产出，属于纯内卷。
至于为啥会出现员工产出提升但是公司的业务没有提升的情况呢？关键是看员工产出的是什么。
如果员工产出的是给老板看了更好看的PPT、更详细的汇报，或者开了一个很长的会把锅甩出去，或者开了很长的会抢到了XX资源，那这不是真正对公司有帮助的产出，只是对他个人有帮助的产出。这也是为啥某宇宙大厂会不让员工用PPT来试图提升效率（但对应着会变成用文档来实现PPT的作用……）。
如果是更多代码，那也不一定是对公司有帮助的产出。公司卖的是产品、服务，不是按行数卖代码，实现了2倍的功能并不一定带来2倍的用户、广告、订阅，甚至有可能让产品变臃肿bug变多因而降低了用户、广告、订阅。
或者说，现在还有啥公司是缺人写代码、分析数据、开发新产品从而限制了公司的发展的吗？小公司才可能是，大公司绝对不是。小公司如果是有现成订单就看交付的、同时又不好招人，那AI绝对是提升营收的；如果是单位时间有更多试错机会、早日上线新功能，那有一定概率能增加收入。
所以问题的核心是，白领的工作产出提升了，公司怎样可以增加利润？绝大多数公司都是不能直接快速增加收入的，于是只能靠裁员。因为绝大多数公司限制利润增长的瓶颈，从来就不是白领的工作产出不够（否则本来就可以靠多招人去解决），而是产品到底好不好卖、开发和维护产品的成本够不够低。
用最直白最不绕弯子的方式总结：很多公司的管理水平之菜，还不足以聊AI提高效率。这些公司给员工买token，如果花的钱多到一定程度，绝对是浪费钱、也早晚会让老板发现自己在浪费。
问题3：C公司的老板在没有AI的时候会做末位淘汰吗？
AI不能让产品更好卖，但AI可以让开发和维护产品的成本下降——靠裁员。现在也确实有些公司说因为AI增加了效率，所以要裁员增加利润。问题是，这些公司原本效率已经很高，没有AI就完全不能再提高了吗？绝大多数公司都不是。很多大公司，哪怕裁掉一半的人，公司都能正常运转，问题是没有人知道该裁哪一半人，一不小心会裁掉大动脉。马斯克的思路是全裁了再往回招，修不好就推倒重建——这其实可能是唯一可行的方案，除非哪天AI可以开天眼，精准识别公司的组织该如何调整、每个部门该如何缩减、每个老板该缩减哪些具体的下属，然后还得信AI不会裁到大动脉。很多公司过去几年都在大幅度扩张，水多了加面，把人砍一些，隐藏在AI下，对老板来说总比承认之前招多了要好。
很多大公司员工，工作的本质是在比赛排名，不是追求绝对意义的好坏，而是追求比别人好、不比别人差。所以AI是一个“内卷竞赛”的干扰项，用AI用的相对于其他人更好的，可以显著提升自己的相对排名。
而在商业竞争中，小公司原本因为没钱招更多的人，可能公司就竞争不过大公司了，但是如果小公司的人能力强、AI用的好，最终显著的提升了总产出（时髦点说就是AI native company），这些企业的竞争力会比AI之前的时代高特别多。这些公司对于买token的预期，在初期看是公司总人力成本的一个百分比，但在长期看可能远超人力成本——成为一家没有多少人但是做的事情不亚于传统很多人公司的“AI native大公司”。
用最直白最不绕弯子的方式总结：只有大公司持续被AI native的小公司干，让小公司不断地成功挑战大公司，AI的token才会卖得越来越好，对应着失业（或者毕业后就根本没机会就业）的白领也才会越来越多。
总结
一旦AI（再重复一遍，这是模型+harness的意思，harness不够好的话只靠模型没用）在某个领域有60分的水平，这个领域里的很多人就一辈子干不过AI了。因为很多人根本没有60分的水平，而很多80分的人，在刚毕业的时候也不一定有60分，是靠工作机会不断训练总结经验提高的能力。这对人类来说，也是个很可怕的斩杀线。
用最直白最不绕弯子的方式总结：现在已经有很多领域，未来会有越来越多的领域，junior人类 < AI < senior人类。未来年轻人的能力可能会大幅度蜕化，这是个全人类需要思考如何解决的问题。
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