當AI取代智力勞動,是時候考慮"全民分紅"了
本周的韓國綜合股價指數，注定要走成壹張驚跳的心電圖了。
6月8日壹大早，黃仁勳在韓國剛剛宣布了同SK海力士的數千億美元歷史級合作，韓國股市卻應聲暴跌8%，直接觸發熔斷機制。6月9日周贰，市場劇烈反彈向上熔斷，仿佛前壹日的恐慌只是壹次誤觸。而時間到了周叁，又是壹次5%的盤中暴跌觸發臨時停牌。
當然，韓國股市只是由於叁星和SK海力士這兩個巨無霸的存在成為最典型代表，實際上，近日全球股市都在經歷著AI浪潮沖高後的急速下墜。
從博通的業績不及預期，到內存周期持續性的分歧，到OpenAI、Anthropic巨頭上市的“魔咒”，再到巴菲特手上創紀錄的現金儲備……資本市場的參與者，站在了又壹個信仰拷問時刻。
不過，股市裡的壹日悲歡只是這場AI技術革命中最不重要的東西。那些湧入股市的散戶和杠杆，或許只是基於眼前財富效應的本能沖動，但是他們的行為集合起來，實際上是變革面前被時代拋棄的焦慮。
當馬斯克正在成為人類歷史上首個個人財富超過1萬億美元的富豪，當股市投機成為相當大壹部分人最行之有效的致富手段，人類社會真正面對的問題是，AI創造的巨大財富究竟應該如何分配？
如果不對過往的經濟學進行壹次重大修訂，任由財富分配的馬太效應極速擴大，恐怕沒有人能夠成為AI時代的贏家。
壹、首爾交易所擠滿“螞蟻”
韓國人把散戶投資者稱為“螞蟻”。這個詞有壹種近乎殘忍的准確性。螞蟻數量龐大，勤奮，彼此擁擠，能夠搬動遠超自身重量的東西，卻很難改變整個地形。
過去幾年，韓國散戶大量進入股市，已不只是金融現象，而是壹種社會景觀。
根據韓國證券存管機構數據，截至2025年底，韓國上市公司股東人數達到約1460萬，其中99%以上為個人投資者。對於壹個人口約5000萬的國家來說，這意味著炒股已經不再是少數中產的金融活動，而是壹種全民化的生活方式。叁星電子壹家公司的股東就有約460萬，每拾個韓國人就有壹個叁星股東。
數以千萬計的普通人打開股票賬戶，購買叁星、SK海力士、美股科技巨頭、AI主題ETF。他們並不全是賭徒。很多人只是得出了壹個樸素而絕望的判斷：靠工資已經很難追上資產價格，靠儲蓄已經很難抵御通脹，靠正常職業路徑已經很難完成階層躍遷。
由於兩大內存巨頭的存在，韓國顯然是當下享受到最多AI紅利的國家之壹，今年5月韓國出口額同比暴增53.2%。
但是火熱的經濟並非讓每個人都受益。韓國國家數據處5月發布的《家庭動向調查》報告顯示，2026年第壹季度，按家庭可支配收入計算，韓國前20%高收入群體的收入是後20%低收入群體的6.59倍，創下自2020年以來的最高紀錄。前者的收入同比增速為4.2%，後者僅為2.7%。
而今年壹季度韓國名義GDP同比大幅上漲10.5%，就算是前20%的家庭也沒有跑贏GDP，說明更多錢還是被更少數人賺走了。
實際上，今年壹季度韓國出口總額中，包括叁星、海力士在內的前伍大企業就占據了43.5%的份額，較去年同期提高14.8個百分點。SK海力士員工今年人均有望拿到約7億韓元（約合320萬元人民幣）的獎金，明年或許還將翻倍。
另壹方面，韓國普通工薪階層卻要為自己的退休生活擔憂。
作為壹個發達國家，韓國人的絕對收入水平並不算差，但是退休替代率長期偏低，大約只有 31%，而OECD 國家平均在 50% 左右，中國也有45%左右。因此韓國還有壹個奇特的現象，就是60歲以上老人大量借錢炒股。
當勞動收入增長緩慢，而資產價格長期上漲時，普通人會自然產生壹種被拋下的恐懼。房價上漲使住房成為越來越遙遠的目標；醫療、教育、養老和育兒成本不斷擠壓家庭現金流；高學歷不再保證高收入，穩定工作也不再保證穩定生活。與此同時，人們每天都能看見另壹個世界：科技公司市值刷新紀錄，創業者財富成倍增長，股票期權制造千萬富翁，核心企業員工拿到巨額獎金，少數投資者因為押中壹輪行情而實現財富躍遷。
股市變成了壹種替代性的社會電梯，是“螞蟻”們追趕“大象”的最後指望。
韓國綜指只用了壹年的時間，就從2300點漲到9000點附近
但問題在於，這部電梯並不真正屬於他們。
資本市場從誕生之日起，就是壹個機構不斷淘汰散戶的地方，而AI技術的發展本身就意味著，大型專業機構將比普通人獲得更大的投資優勢。
普通人越是通過贰級市場參與，就越可能成為技術紅利最末端、也是風險最前端的承擔者。
贰、技術會創造新崗位，但不再創造新中產？
有壹種論調認為，當技術革命消滅舊的工作崗位時，也壹定會創造更多新的崗位。
在短期內，這種論調是適用的，因為AI的能力邊界仍然清晰可見，仍然需要人類來進行駕馭。
但是，當Anthropic發現AI在優化訓練代碼、排查漏洞等任務上的速度遠超人類，開始呼吁停止前沿AI研發時，誰又能保證這樣的時間還會持續多久？
別誤會，我仍然是壹個進步主義者，相信AI能夠創造更好的世界，但這並不等同於創造更多、更好的崗位。
要理解AI為何不同，必須先理解過去兩百年技術革命與人類社會的關系。
工業革命摧毀了許多傳統手工業，也制造了工廠、鐵路、煤礦、鋼鐵、機械、航運和城市服務業。電氣化改變了生產組織方式，汽車工業創造了大規模制造業就業，也催生了石油、公路、物流、保險、零售和郊區經濟。計算機革命淘汰了打字員、部分文書和傳統辦公流程，卻創造了程序員、系統管理員、產品經理、數字設計師、金融工程師、咨詢顧問、數據分析師和互聯網運營崗位。
每壹次技術革命都殘酷，但它們大體遵循壹種統壹的邏輯：舊崗位被替代，新崗位被創造；低技能勞動被壓縮，更高技能勞動被獎勵；機器承擔重復性工作，人類轉向更復雜、更創造性、更高收入的任務。
但這套邏輯並不完美。工業革命早期伴隨著血汗工廠、童工、貧民窟和極端剝削。計算機革命也制造了新的不平等，讓受過高等教育的人獲得更高工資，讓低技能勞動者承受外包、自動化和全球競爭。但總體而言，人仍然是凌駕於壹切工具之上的主宰者，是生產過程中的必須環節。
將近兩百年前，馬克思把人分成資產階級和無產階級，但也意識到，兩者之間存在著諸如工程師、教師、會計、小業主這樣的“中間階層”。這本質上是因為，人的智力水平是相對均勻的，任何壹個資本家都無法完全憑借壹個人的力量去管理龐大的生產過程，必須要讓更多高技能的勞動者來駕馭生產工具，並獲取報酬。
隨著工業生產的進壹步復雜化，20世紀的發達國家甚至形成了相當龐大的中產階層，壹定程度上模糊了資產階級和無產階級之間的分野。義務教育制度、城市化、工會、福利國家……人類社會總體上仍然呈現出進步的圖景。
但數字化時代來臨後，資本主義底層的問題正在被AI放大。
因為AI不是單純替代手工勞動，也不是只替代重復性體力勞動。它正在進入人類過去自以為可以用來躲避自動化沖擊的避難所：智力勞動。
AI首先逼近的不是礦井和碼頭，而是辦公室。
它可以寫代碼、讀合同、總結會議、生成市場報告、設計廣告文案、制作PPT、處理客戶服務、完成財務初步分析、撰寫新聞摘要、生成法律備忘錄、輔助醫學影像判斷、完成翻譯、剪輯視頻、生成圖片，甚至模擬專家對話。並且，它極有可能最終在智力上徹底超過人類專家。
很多人已經在討論，AI時代創造最多的崗位將不是白領而是藍領。只不過，囿於發達國家的視角，他們往往幻想著藍領能夠獲得比白領更高的報酬。畢竟，海力士發獎金，可是覆蓋了從保安、食堂阿姨到大巴司機的全體雇員。
但這樣的景象或許只會出現在壟斷了最高價值的那壹部分組織，放眼全球，絕大部分發展中國家的藍領勞動者過去從未、未來也很難參與其中。
從人類整體的圖景來看，智力勞動比體力勞動更有價值，而壹旦人類被擠壓到體力勞動領域，那麼勞動者的稀缺性極有可能會嚴重下降。尤其是考慮到機器人技術的潛在發展。
這就是AI時代與過往技術革命的最大區別：它或許會創造更多財富，卻未必會創造更多中產。
過去，人們相信教育可以抵御自動化。但如果AI進入的正是教育回報最高的領域，那麼“多讀書、多學習、提高技能”這條傳統路徑就不再足夠。它仍然重要，卻不能保證多數人分享技術紅利。
叁、AI改寫分配規則
AI是人類歷史上最偉大的發明之壹，我們提出上面的問題，不是為了反對AI技術的發展，而是為了探討人類該如何應對AI的挑戰。
我們擔心AI不會創造更好的工作機會，並不意味著認為AI不會創造更好的生活——只要我們改變經濟分配方式，讓分配不再跟工作如此強綁定。
在整個工業時代，盡管人類社會大致遵從著基於生產資料所有權的分配方式，但由於勞動者的技能同樣重要，社會分配尚不至於過度失衡。
但是在AI時代，誰擁有先進芯片，誰就擁有訓練和部署大模型的基礎，從而擁有最強大的智力勞動技能。
生產資料和勞動技能的所有權前所未有地趨於統壹，掌握在AI巨頭企業的所有者手中。
英偉達、微軟、亞馬遜、谷歌、台積電、叁星、SK海力士、博通以及數據中心、電力和芯片設備產業鏈中的關鍵企業，構成了AI時代的資產地圖。技術革命的早期收益首先體現在這些公司的市值、利潤、期權和股東回報上。
這就是為什麼全球散戶都在拼命去搶購它們的股權。
與其阻止散戶去炒股，更根本的解決辦法是重新去討論這些企業的利潤分配方式。
這並不意味著企業不該盈利，也不意味著資本不該獲得回報。沒有長期投資、風險承擔和工程組織，AI基礎設施不可能出現。問題在於，每壹分錢的利潤都來自相應的消費，保護消費能力，本質上也是保護利潤。
經濟學中早有結論，富人的資產中用於消費的比例，必然低於窮人。這就是馬克思主義的理論支柱之壹——貧富分化會降低社會整體的消費能力，帶來需求不足，從而引發整體的經濟危機。
屆時，再強大的生產資料也會變得壹文不值。
貧富分化，這個資本主義最致命的幽靈，壹度被過去幾次工業革命所掩蓋，如今卻正被重新喚回。
無論是以自願的形式，還是以國家強制力的形式，改寫基於生產資料所有權的分配方式，是當代經濟學再也無法回避的課題。
肆、公共資源應當被如何定價
AI革命常被包裝成企業家精神和市場競爭的勝利。但現實是，AI並不是壹個完全由自由市場自發完成的產業。
先進制程的芯片需要巨額資本開支、長期研發、地緣政治保護和供應鏈協調。數據中心需要土地、電網、水資源和能源規劃。雲基礎設施涉及國家安全和公共通信。基礎研究依賴大學、政府科研經費和長期人才培養。AI模型訓練需要半導體供應鏈，而半導體供應鏈背後是幾拾年公共投資、產業政策和國際政治。
韓國作為東亞經濟模式的典型代表，其內存產業更是顯著受益於公共資源的支持。
叁星、現代、LG等財閥的崛起，從來不只是依靠市場競爭完成的。20世紀70年代，韓國政府已經把電子工業列為出口導向工業化的重要方向，通過政策性金融、進口設備支持、技術引進協調和人才培養，為後來進入半導體打下基礎。
1983年韓國啟動“半導體產業培育計劃”，計劃在1987年前向本土半導體企業提供3.46億美元貸款，並配套稅收和投資激勵；1984年政府又與肆大財閥啟動VLSI聯合研發項目，預算約9100萬美元。此後4M DRAM產學研項目據產業史資料測算總成本約1.1億美元，其中政府承擔約57%。
來自韓國政府的低息貸款、稅收優惠、出口支持、基礎設施建設和人才供給，是財閥企業在高資本開支、高技術不確定性的存儲芯片行業熬過早期虧損周期的關鍵原因。
業界普遍認為，來自韓國政府的長期支持，是叁星逐步取代日本存儲芯片制造商領先地位的重要原因。
換言之，叁星和SK海力士今天在AI內存市場上的統治地位，當然來自企業自身的投資紀律、工程能力和全球競爭，但它的底座並不是純粹私人資本，而是數拾年國家產業政策和公共資源投入的結果。也正因為如此，當AI時代的內存紅利以利潤、股價和獎金的形式集中兌現時，社會有理由追問：既然風險曾經由國家和全民共同分擔，收益是否也應該以更直接的制度形式回到公眾手中？
而數據是壹切AI誕生的基礎，對於大模型公司和算法平台企業來說，如何為全人類積累的數據定價，同樣是壹個靈魂拷問。
企業固然可以為自己辯護：其利用公共資源變現的過程中，也會向政府納稅，會創造就業，會帶動產業鏈，會增強國家競爭力。
這些都是真的，但它們並不足夠。因為AI和先進半導體是高度資本密集型產業，並不壹定像傳統制造業那樣創造海量就業；它們帶來的稅收也可能被進壹步用於補貼企業、建設基礎設施和優化營商環境。
而且，考慮到這些企業往往還能借助“高新技術”等名義獲得稅收優惠，它們相比於傳統企業仍然具備優勢。
至少全球各國的統計數據普遍顯示，在這壹輪技術革命中，收入和財富分化是在加劇的。
公共財政可能陷入壹個循環：全民出錢幫助少數戰略企業降低風險，企業成功後利潤和股價首先流向股東，政府獲得稅收後又繼續投資企業最需要的基礎設施。公眾當然間接受益，但直接收益遠低於資本所有者。
這並不是反對產業政策。恰恰相反，AI時代需要更強的國家能力。問題是，產業政策不能只服務於企業競爭力，也必須服務於社會分配。國家不能只是資本的後勤部門，也應成為公眾收益權的代表。
如果公共資源參與創造了AI時代的關鍵資產，那麼公共部門就應當擁有相應的收益索取權。
伍、從稅收到股權：公共收益權的重新設計
國家參與分配的傳統方式，主要是靠稅收。
企業盈利後繳企業所得稅，個人收入增加後繳個人所得稅，資本利得產生後繳資本利得稅，消費發生後繳增值稅或銷售稅。然後政府用這些收入提供教育、醫療、養老、國防、基礎設施和社會保障。
這套機制仍然必要，但面對AI時代，它可能不夠。
第壹，AI企業和跨國科技公司具有很強的稅務規劃能力。利潤可以在不同司法轄區之間轉移，知識產權可以被安排到低稅地區，資本利得也常常只有在出售時才被征稅。
第贰，技術革命早期最大收益往往體現為資產價格上漲，而不是立即體現為可征稅利潤。
第叁，政府為了爭奪戰略產業，常常反過來向企業提供稅收優惠，從而削弱事後征稅能力。
因此，公共收益不能只依賴事後稅收，也應包括事前權益安排。
當政府向戰略企業提供重大補貼、低息貸款、土地、電力、稅收抵免、研發資金或基礎設施支持時，可以要求獲得股權、認股權證、收益分享權或產業基金份額。企業若失敗，公共部門承擔了壹部分風險；企業若成功，公眾也應分享壹部分上行收益。
這不是沒收，也不是計劃經濟，而是壹種更成熟的公共投資邏輯，在過往的市場經濟框架內有過成功的試驗案例。
2008年金融危機期間，壹些政府救助企業時曾獲得股權或認股權證，企業恢復後納稅人得以分享收益。主權財富基金長期以來也代表國家持有全球資產，並將投資收益用於財政和公共服務。資源型國家通過石油基金、礦產收益基金把自然資源收益部分轉化為公共財富。AI時代同樣需要類似機制，只不過新的“資源”不是石油和礦山，而是算力、數據、芯片、模型和平台。
更進壹步，政府可以建立“AI公共收益基金”或“技術紅利基金”。凡是接受重大公共支持的AI、芯片、雲計算和數據中心項目，都應以某種形式向基金貢獻未來收益。基金收益不應主要用於下壹輪企業補貼，而應明確用於全民福利和勞動者過渡保障。
這包括：更強的失業保險，更慷慨的再就業支持，面向中低收入者的現金補貼，公共醫療和長期護理，兒童照護，住房支持，成人教育賬戶，以及因AI沖擊而失去崗位者的收入緩沖。
在更激進的版本中，這種機制甚至可以發展為“社會股息”：每個公民都因共同擁有AI時代部分公共資產，而定期獲得收益分配。它不同於簡單的全民基本收入，因為它不是純粹財政轉移，而是建立在公共資本收益之上。它也不同於傳統福利，因為它承認技術紅利本身有公共來源。
AI時代的關鍵問題，不是政府要不要幹預市場，而是政府代表誰幹預市場。若政府只代表產業競爭力，它會不斷補貼企業；若政府代表公眾收益權，它就必須把技術進步轉化為社會安全感。
實際上，過去每壹次的工業革命之所以能夠轉化為人類福祉的提升，都是因為伴隨著社會制度的調整。
20世紀的福利國家，就是工業資本主義危機後的制度修正。它承認市場創造效率，但也承認市場會制造失業、貧困、周期危機和不平等。因此，現代國家建立了公共教育、公共醫療、養老金、失業保險、最低工資、勞動法規和累進稅制。這些制度並沒有消滅資本主義，但讓資本主義變得更能被社會忍受。
AI時代可能需要壹次類似規模的制度修正。
因為勞動不再能穩定承擔分配核心。如果越來越多生產率增長來自資本密集型系統，如果AI使部分認知勞動貶值，如果平台和模型擁有越來越強的規模效應，那麼僅靠工資來分配社會財富就會越來越困難。壹個人的收入仍然與勞動相關，但整個社會的財富增長可能越來越與資產所有權相關。
回到韓國，本月早些時候，韓國總統秘書室政策室長金容范在社交媒體上發文稱，有必要考慮建立“公民紅利”制度，以此將AI基建時代產生的超額利潤回饋社會。
韓國副總理兼科學技術情報通信部長官裴慶勳也談到，“叁星和SK海力士確實擁有自身優勢，但也存在壹個支持半導體生產的相關企業生態系統。”
只不過在韓國，這樣的言論很大程度上還是政治不正確，青瓦台不得不澄清金容范的言論只代表個人。
但如果我們真的能夠借助AI變革的契機，讓國家從“再分配者”向“共同所有者”繼續邁進壹步，無疑是人類經濟組織形式的又壹次重大勝利。
更重要的是，當人類文明走到今天，制度的進化更應該成為壹種主動行為，而不是像過去幾次技術革命壹樣作為危機應對。
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已經有 3 人參與評論了, 我也來說幾句吧
6月8日壹大早，黃仁勳在韓國剛剛宣布了同SK海力士的數千億美元歷史級合作，韓國股市卻應聲暴跌8%，直接觸發熔斷機制。6月9日周贰，市場劇烈反彈向上熔斷，仿佛前壹日的恐慌只是壹次誤觸。而時間到了周叁，又是壹次5%的盤中暴跌觸發臨時停牌。
當然，韓國股市只是由於叁星和SK海力士這兩個巨無霸的存在成為最典型代表，實際上，近日全球股市都在經歷著AI浪潮沖高後的急速下墜。
從博通的業績不及預期，到內存周期持續性的分歧，到OpenAI、Anthropic巨頭上市的“魔咒”，再到巴菲特手上創紀錄的現金儲備……資本市場的參與者，站在了又壹個信仰拷問時刻。
不過，股市裡的壹日悲歡只是這場AI技術革命中最不重要的東西。那些湧入股市的散戶和杠杆，或許只是基於眼前財富效應的本能沖動，但是他們的行為集合起來，實際上是變革面前被時代拋棄的焦慮。
當馬斯克正在成為人類歷史上首個個人財富超過1萬億美元的富豪，當股市投機成為相當大壹部分人最行之有效的致富手段，人類社會真正面對的問題是，AI創造的巨大財富究竟應該如何分配？
如果不對過往的經濟學進行壹次重大修訂，任由財富分配的馬太效應極速擴大，恐怕沒有人能夠成為AI時代的贏家。
壹、首爾交易所擠滿“螞蟻”
韓國人把散戶投資者稱為“螞蟻”。這個詞有壹種近乎殘忍的准確性。螞蟻數量龐大，勤奮，彼此擁擠，能夠搬動遠超自身重量的東西，卻很難改變整個地形。
過去幾年，韓國散戶大量進入股市，已不只是金融現象，而是壹種社會景觀。
根據韓國證券存管機構數據，截至2025年底，韓國上市公司股東人數達到約1460萬，其中99%以上為個人投資者。對於壹個人口約5000萬的國家來說，這意味著炒股已經不再是少數中產的金融活動，而是壹種全民化的生活方式。叁星電子壹家公司的股東就有約460萬，每拾個韓國人就有壹個叁星股東。
數以千萬計的普通人打開股票賬戶，購買叁星、SK海力士、美股科技巨頭、AI主題ETF。他們並不全是賭徒。很多人只是得出了壹個樸素而絕望的判斷：靠工資已經很難追上資產價格，靠儲蓄已經很難抵御通脹，靠正常職業路徑已經很難完成階層躍遷。
由於兩大內存巨頭的存在，韓國顯然是當下享受到最多AI紅利的國家之壹，今年5月韓國出口額同比暴增53.2%。
但是火熱的經濟並非讓每個人都受益。韓國國家數據處5月發布的《家庭動向調查》報告顯示，2026年第壹季度，按家庭可支配收入計算，韓國前20%高收入群體的收入是後20%低收入群體的6.59倍，創下自2020年以來的最高紀錄。前者的收入同比增速為4.2%，後者僅為2.7%。
而今年壹季度韓國名義GDP同比大幅上漲10.5%，就算是前20%的家庭也沒有跑贏GDP，說明更多錢還是被更少數人賺走了。
實際上，今年壹季度韓國出口總額中，包括叁星、海力士在內的前伍大企業就占據了43.5%的份額，較去年同期提高14.8個百分點。SK海力士員工今年人均有望拿到約7億韓元（約合320萬元人民幣）的獎金，明年或許還將翻倍。
另壹方面，韓國普通工薪階層卻要為自己的退休生活擔憂。
作為壹個發達國家，韓國人的絕對收入水平並不算差，但是退休替代率長期偏低，大約只有 31%，而OECD 國家平均在 50% 左右，中國也有45%左右。因此韓國還有壹個奇特的現象，就是60歲以上老人大量借錢炒股。
當勞動收入增長緩慢，而資產價格長期上漲時，普通人會自然產生壹種被拋下的恐懼。房價上漲使住房成為越來越遙遠的目標；醫療、教育、養老和育兒成本不斷擠壓家庭現金流；高學歷不再保證高收入，穩定工作也不再保證穩定生活。與此同時，人們每天都能看見另壹個世界：科技公司市值刷新紀錄，創業者財富成倍增長，股票期權制造千萬富翁，核心企業員工拿到巨額獎金，少數投資者因為押中壹輪行情而實現財富躍遷。
股市變成了壹種替代性的社會電梯，是“螞蟻”們追趕“大象”的最後指望。
韓國綜指只用了壹年的時間，就從2300點漲到9000點附近
但問題在於，這部電梯並不真正屬於他們。
資本市場從誕生之日起，就是壹個機構不斷淘汰散戶的地方，而AI技術的發展本身就意味著，大型專業機構將比普通人獲得更大的投資優勢。
普通人越是通過贰級市場參與，就越可能成為技術紅利最末端、也是風險最前端的承擔者。
贰、技術會創造新崗位，但不再創造新中產？
有壹種論調認為，當技術革命消滅舊的工作崗位時，也壹定會創造更多新的崗位。
在短期內，這種論調是適用的，因為AI的能力邊界仍然清晰可見，仍然需要人類來進行駕馭。
但是，當Anthropic發現AI在優化訓練代碼、排查漏洞等任務上的速度遠超人類，開始呼吁停止前沿AI研發時，誰又能保證這樣的時間還會持續多久？
別誤會，我仍然是壹個進步主義者，相信AI能夠創造更好的世界，但這並不等同於創造更多、更好的崗位。
要理解AI為何不同，必須先理解過去兩百年技術革命與人類社會的關系。
工業革命摧毀了許多傳統手工業，也制造了工廠、鐵路、煤礦、鋼鐵、機械、航運和城市服務業。電氣化改變了生產組織方式，汽車工業創造了大規模制造業就業，也催生了石油、公路、物流、保險、零售和郊區經濟。計算機革命淘汰了打字員、部分文書和傳統辦公流程，卻創造了程序員、系統管理員、產品經理、數字設計師、金融工程師、咨詢顧問、數據分析師和互聯網運營崗位。
每壹次技術革命都殘酷，但它們大體遵循壹種統壹的邏輯：舊崗位被替代，新崗位被創造；低技能勞動被壓縮，更高技能勞動被獎勵；機器承擔重復性工作，人類轉向更復雜、更創造性、更高收入的任務。
但這套邏輯並不完美。工業革命早期伴隨著血汗工廠、童工、貧民窟和極端剝削。計算機革命也制造了新的不平等，讓受過高等教育的人獲得更高工資，讓低技能勞動者承受外包、自動化和全球競爭。但總體而言，人仍然是凌駕於壹切工具之上的主宰者，是生產過程中的必須環節。
將近兩百年前，馬克思把人分成資產階級和無產階級，但也意識到，兩者之間存在著諸如工程師、教師、會計、小業主這樣的“中間階層”。這本質上是因為，人的智力水平是相對均勻的，任何壹個資本家都無法完全憑借壹個人的力量去管理龐大的生產過程，必須要讓更多高技能的勞動者來駕馭生產工具，並獲取報酬。
隨著工業生產的進壹步復雜化，20世紀的發達國家甚至形成了相當龐大的中產階層，壹定程度上模糊了資產階級和無產階級之間的分野。義務教育制度、城市化、工會、福利國家……人類社會總體上仍然呈現出進步的圖景。
但數字化時代來臨後，資本主義底層的問題正在被AI放大。
因為AI不是單純替代手工勞動，也不是只替代重復性體力勞動。它正在進入人類過去自以為可以用來躲避自動化沖擊的避難所：智力勞動。
AI首先逼近的不是礦井和碼頭，而是辦公室。
它可以寫代碼、讀合同、總結會議、生成市場報告、設計廣告文案、制作PPT、處理客戶服務、完成財務初步分析、撰寫新聞摘要、生成法律備忘錄、輔助醫學影像判斷、完成翻譯、剪輯視頻、生成圖片，甚至模擬專家對話。並且，它極有可能最終在智力上徹底超過人類專家。
很多人已經在討論，AI時代創造最多的崗位將不是白領而是藍領。只不過，囿於發達國家的視角，他們往往幻想著藍領能夠獲得比白領更高的報酬。畢竟，海力士發獎金，可是覆蓋了從保安、食堂阿姨到大巴司機的全體雇員。
但這樣的景象或許只會出現在壟斷了最高價值的那壹部分組織，放眼全球，絕大部分發展中國家的藍領勞動者過去從未、未來也很難參與其中。
從人類整體的圖景來看，智力勞動比體力勞動更有價值，而壹旦人類被擠壓到體力勞動領域，那麼勞動者的稀缺性極有可能會嚴重下降。尤其是考慮到機器人技術的潛在發展。
這就是AI時代與過往技術革命的最大區別：它或許會創造更多財富，卻未必會創造更多中產。
過去，人們相信教育可以抵御自動化。但如果AI進入的正是教育回報最高的領域，那麼“多讀書、多學習、提高技能”這條傳統路徑就不再足夠。它仍然重要，卻不能保證多數人分享技術紅利。
叁、AI改寫分配規則
AI是人類歷史上最偉大的發明之壹，我們提出上面的問題，不是為了反對AI技術的發展，而是為了探討人類該如何應對AI的挑戰。
我們擔心AI不會創造更好的工作機會，並不意味著認為AI不會創造更好的生活——只要我們改變經濟分配方式，讓分配不再跟工作如此強綁定。
在整個工業時代，盡管人類社會大致遵從著基於生產資料所有權的分配方式，但由於勞動者的技能同樣重要，社會分配尚不至於過度失衡。
但是在AI時代，誰擁有先進芯片，誰就擁有訓練和部署大模型的基礎，從而擁有最強大的智力勞動技能。
生產資料和勞動技能的所有權前所未有地趨於統壹，掌握在AI巨頭企業的所有者手中。
英偉達、微軟、亞馬遜、谷歌、台積電、叁星、SK海力士、博通以及數據中心、電力和芯片設備產業鏈中的關鍵企業，構成了AI時代的資產地圖。技術革命的早期收益首先體現在這些公司的市值、利潤、期權和股東回報上。
這就是為什麼全球散戶都在拼命去搶購它們的股權。
與其阻止散戶去炒股，更根本的解決辦法是重新去討論這些企業的利潤分配方式。
這並不意味著企業不該盈利，也不意味著資本不該獲得回報。沒有長期投資、風險承擔和工程組織，AI基礎設施不可能出現。問題在於，每壹分錢的利潤都來自相應的消費，保護消費能力，本質上也是保護利潤。
經濟學中早有結論，富人的資產中用於消費的比例，必然低於窮人。這就是馬克思主義的理論支柱之壹——貧富分化會降低社會整體的消費能力，帶來需求不足，從而引發整體的經濟危機。
屆時，再強大的生產資料也會變得壹文不值。
貧富分化，這個資本主義最致命的幽靈，壹度被過去幾次工業革命所掩蓋，如今卻正被重新喚回。
無論是以自願的形式，還是以國家強制力的形式，改寫基於生產資料所有權的分配方式，是當代經濟學再也無法回避的課題。
肆、公共資源應當被如何定價
AI革命常被包裝成企業家精神和市場競爭的勝利。但現實是，AI並不是壹個完全由自由市場自發完成的產業。
先進制程的芯片需要巨額資本開支、長期研發、地緣政治保護和供應鏈協調。數據中心需要土地、電網、水資源和能源規劃。雲基礎設施涉及國家安全和公共通信。基礎研究依賴大學、政府科研經費和長期人才培養。AI模型訓練需要半導體供應鏈，而半導體供應鏈背後是幾拾年公共投資、產業政策和國際政治。
韓國作為東亞經濟模式的典型代表，其內存產業更是顯著受益於公共資源的支持。
叁星、現代、LG等財閥的崛起，從來不只是依靠市場競爭完成的。20世紀70年代，韓國政府已經把電子工業列為出口導向工業化的重要方向，通過政策性金融、進口設備支持、技術引進協調和人才培養，為後來進入半導體打下基礎。
1983年韓國啟動“半導體產業培育計劃”，計劃在1987年前向本土半導體企業提供3.46億美元貸款，並配套稅收和投資激勵；1984年政府又與肆大財閥啟動VLSI聯合研發項目，預算約9100萬美元。此後4M DRAM產學研項目據產業史資料測算總成本約1.1億美元，其中政府承擔約57%。
來自韓國政府的低息貸款、稅收優惠、出口支持、基礎設施建設和人才供給，是財閥企業在高資本開支、高技術不確定性的存儲芯片行業熬過早期虧損周期的關鍵原因。
業界普遍認為，來自韓國政府的長期支持，是叁星逐步取代日本存儲芯片制造商領先地位的重要原因。
換言之，叁星和SK海力士今天在AI內存市場上的統治地位，當然來自企業自身的投資紀律、工程能力和全球競爭，但它的底座並不是純粹私人資本，而是數拾年國家產業政策和公共資源投入的結果。也正因為如此，當AI時代的內存紅利以利潤、股價和獎金的形式集中兌現時，社會有理由追問：既然風險曾經由國家和全民共同分擔，收益是否也應該以更直接的制度形式回到公眾手中？
而數據是壹切AI誕生的基礎，對於大模型公司和算法平台企業來說，如何為全人類積累的數據定價，同樣是壹個靈魂拷問。
企業固然可以為自己辯護：其利用公共資源變現的過程中，也會向政府納稅，會創造就業，會帶動產業鏈，會增強國家競爭力。
這些都是真的，但它們並不足夠。因為AI和先進半導體是高度資本密集型產業，並不壹定像傳統制造業那樣創造海量就業；它們帶來的稅收也可能被進壹步用於補貼企業、建設基礎設施和優化營商環境。
而且，考慮到這些企業往往還能借助“高新技術”等名義獲得稅收優惠，它們相比於傳統企業仍然具備優勢。
至少全球各國的統計數據普遍顯示，在這壹輪技術革命中，收入和財富分化是在加劇的。
公共財政可能陷入壹個循環：全民出錢幫助少數戰略企業降低風險，企業成功後利潤和股價首先流向股東，政府獲得稅收後又繼續投資企業最需要的基礎設施。公眾當然間接受益，但直接收益遠低於資本所有者。
這並不是反對產業政策。恰恰相反，AI時代需要更強的國家能力。問題是，產業政策不能只服務於企業競爭力，也必須服務於社會分配。國家不能只是資本的後勤部門，也應成為公眾收益權的代表。
如果公共資源參與創造了AI時代的關鍵資產，那麼公共部門就應當擁有相應的收益索取權。
伍、從稅收到股權：公共收益權的重新設計
國家參與分配的傳統方式，主要是靠稅收。
企業盈利後繳企業所得稅，個人收入增加後繳個人所得稅，資本利得產生後繳資本利得稅，消費發生後繳增值稅或銷售稅。然後政府用這些收入提供教育、醫療、養老、國防、基礎設施和社會保障。
這套機制仍然必要，但面對AI時代，它可能不夠。
第壹，AI企業和跨國科技公司具有很強的稅務規劃能力。利潤可以在不同司法轄區之間轉移，知識產權可以被安排到低稅地區，資本利得也常常只有在出售時才被征稅。
第贰，技術革命早期最大收益往往體現為資產價格上漲，而不是立即體現為可征稅利潤。
第叁，政府為了爭奪戰略產業，常常反過來向企業提供稅收優惠，從而削弱事後征稅能力。
因此，公共收益不能只依賴事後稅收，也應包括事前權益安排。
當政府向戰略企業提供重大補貼、低息貸款、土地、電力、稅收抵免、研發資金或基礎設施支持時，可以要求獲得股權、認股權證、收益分享權或產業基金份額。企業若失敗，公共部門承擔了壹部分風險；企業若成功，公眾也應分享壹部分上行收益。
這不是沒收，也不是計劃經濟，而是壹種更成熟的公共投資邏輯，在過往的市場經濟框架內有過成功的試驗案例。
2008年金融危機期間，壹些政府救助企業時曾獲得股權或認股權證，企業恢復後納稅人得以分享收益。主權財富基金長期以來也代表國家持有全球資產，並將投資收益用於財政和公共服務。資源型國家通過石油基金、礦產收益基金把自然資源收益部分轉化為公共財富。AI時代同樣需要類似機制，只不過新的“資源”不是石油和礦山，而是算力、數據、芯片、模型和平台。
更進壹步，政府可以建立“AI公共收益基金”或“技術紅利基金”。凡是接受重大公共支持的AI、芯片、雲計算和數據中心項目，都應以某種形式向基金貢獻未來收益。基金收益不應主要用於下壹輪企業補貼，而應明確用於全民福利和勞動者過渡保障。
這包括：更強的失業保險，更慷慨的再就業支持，面向中低收入者的現金補貼，公共醫療和長期護理，兒童照護，住房支持，成人教育賬戶，以及因AI沖擊而失去崗位者的收入緩沖。
在更激進的版本中，這種機制甚至可以發展為“社會股息”：每個公民都因共同擁有AI時代部分公共資產，而定期獲得收益分配。它不同於簡單的全民基本收入，因為它不是純粹財政轉移，而是建立在公共資本收益之上。它也不同於傳統福利，因為它承認技術紅利本身有公共來源。
AI時代的關鍵問題，不是政府要不要幹預市場，而是政府代表誰幹預市場。若政府只代表產業競爭力，它會不斷補貼企業；若政府代表公眾收益權，它就必須把技術進步轉化為社會安全感。
實際上，過去每壹次的工業革命之所以能夠轉化為人類福祉的提升，都是因為伴隨著社會制度的調整。
20世紀的福利國家，就是工業資本主義危機後的制度修正。它承認市場創造效率，但也承認市場會制造失業、貧困、周期危機和不平等。因此，現代國家建立了公共教育、公共醫療、養老金、失業保險、最低工資、勞動法規和累進稅制。這些制度並沒有消滅資本主義，但讓資本主義變得更能被社會忍受。
AI時代可能需要壹次類似規模的制度修正。
因為勞動不再能穩定承擔分配核心。如果越來越多生產率增長來自資本密集型系統，如果AI使部分認知勞動貶值，如果平台和模型擁有越來越強的規模效應，那麼僅靠工資來分配社會財富就會越來越困難。壹個人的收入仍然與勞動相關，但整個社會的財富增長可能越來越與資產所有權相關。
回到韓國，本月早些時候，韓國總統秘書室政策室長金容范在社交媒體上發文稱，有必要考慮建立“公民紅利”制度，以此將AI基建時代產生的超額利潤回饋社會。
韓國副總理兼科學技術情報通信部長官裴慶勳也談到，“叁星和SK海力士確實擁有自身優勢，但也存在壹個支持半導體生產的相關企業生態系統。”
只不過在韓國，這樣的言論很大程度上還是政治不正確，青瓦台不得不澄清金容范的言論只代表個人。
但如果我們真的能夠借助AI變革的契機，讓國家從“再分配者”向“共同所有者”繼續邁進壹步，無疑是人類經濟組織形式的又壹次重大勝利。
更重要的是，當人類文明走到今天，制度的進化更應該成為壹種主動行為，而不是像過去幾次技術革命壹樣作為危機應對。
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