--- title: "当 Token 变成劳动力，人就变成了接口" type: "Topics" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/39469465.md" description: "1876 年，费城世博会。巴西皇帝佩德罗二世拿起贝尔发明的电话，听到另一头传来的声音，惊呼：「天哪，它会说话！」一百五十年后，2026 年 3 月 18 号，圣何塞会议中心。穿黑色皮夹克的黄仁勋站在 GTC 大会的舞台上，也说了一句让人惊的话。「十年后，NVIDIA 大概有 7.5 万名员工。他们会非常非常忙，因为要和 750 万个 AI agent 一起工作。」台下笑了。7.5 万人..." datetime: "2026-03-24T03:53:52.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/39469465.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/39469465.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/39469465.md) author: "[BlockBeats](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/3305938.md)" --- # 当 Token 变成劳动力，人就变成了接口 1876 年，费城世博会。巴西皇帝佩德罗二世拿起贝尔发明的电话，听到另一头传来的声音，惊呼：「天哪，它会说话！」 一百五十年后，2026 年 3 月 18 号，圣何塞会议中心。穿黑色皮夹克的黄仁勋站在 GTC 大会的舞台上，也说了一句让人惊的话。 「十年后，NVIDIA 大概有 7.5 万名员工。他们会非常非常忙，因为要和 750 万个 AI agent 一起工作。」 台下笑了。 7.5 万人，750 万个 agent，1:100。 黄仁勋自己也笑了，补了一句：「它们会全天候工作。希望我们的人不用跟它们比。」 ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/71b3df1b076c9c99e85c7bead3ddfa93?x-oss-process=style/lg) 掌声散了，这个数字被当天更花哨的芯片发布和合作协议淹没了。但我们再把它单独拎出来想一会儿，这有可能是整场大会最重要的一句话之一。   不止有黄仁勋。三个月前，另一个人把同一种未来描述得更具体。   2026 年 1 月，拉斯维加斯 CES。麦肯锡 CEO Bob Sternfels 坐在台上报数字。   「我们现在有 4 万名人类员工，大约 2.5 万个 AI agent。」不到两年前，这个数字还是几千。那 2.5 万个 agent 过去半年生成了 250 万张图表。   250 万张图表。过去这活儿是刚入职的分析师干的。二十三四岁，顶着世界名校光环，凌晨三点对齐坐标轴。   那是每一个麦肯锡新人的起点，用最机械的劳动换一张通往合伙人之路的门票。   如今这张门票的前半段被 agent 接管了。Sternfels 说：AI 让某些岗位增长了 25%，也让另一些岗位缩减了 25%。公司被整整齐齐地劈成两半，扩张的一半和收缩的一半。   NVIDIA 的故事和麦肯锡的故事讲的是同一件事。   1:100 的世界里，干活的是 Token 驱动的 agent，人是连接在 agent 上面的接口。     ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/3cad9a4ffc8e175235352b958f4fa4e8?x-oss-process=style/lg) **外挂的遥控器不在你手里** GTC 那一周，黄仁勋做客 All-In Podcast，说了一句杀伤力更大的话。 「假设你有一个年薪 50 万美元的工程师。如果他没有消耗至少 25 万美元的 Token，我会非常担忧。」 主持人追问 NVIDIA 是否在为工程团队花 20 亿美元买 Token，黄仁勋答：「我们正在努力。」 一个不烧 Token 的工程师，50 万也不值 50 万。 ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/f769872ebbb6c2837d9306269d48c973?x-oss-process=style/lg) NVIDIA 的方案很直接，往薪酬包里塞 Token。黄仁勋在 GTC 主题演讲上说，未来 NVIDIA 每个工程师都会有一笔年度 Token 预算，大约是基本工资的一半。 一个 base 几十万美元的工程师，额外拿到相当于半个 base 的推理算力配给，总包里三分之一是纯粹的燃料。 一个拿满额 Token 预算的人，等于全天候有十几个 AI agent 帮他写代码、跑测试、搜文献、做仿真。一个只有免费版 API 额度的人，还在靠双手敲键盘。两个人简历可能一模一样，产出差 5 到 10 倍。 这在硅谷已经不是理论了。 今年 3 月，Business Insider 报道了一个变化：工程师面试时开始问「这个岗位配多少 Token 预算？」Theory Ventures 的合伙人 Tomasz Tunguz 把 Token 预算叫工程师薪酬的「第四支柱」，排在底薪、奖金、股权后面。 OpenAI 总裁 Greg Brockman 的话更直接：你能调用多少推理算力，将越来越决定你的整体生产力。 黄仁勋在 GTC 演讲里自己也说了：「有多少 Token 跟着我的岗位走？这已经是硅谷的招聘工具了。」 1950 年代，底特律汽车工人的工资在全美名列前茅。真正让他们过上中产生活的，是亨利·福特发明的流水线。工人站在线上，线动人不动，每个人的产出被机械臂放大了几十倍。一个底特律工人的生活水准远超同期的手工匠人，手艺未必更好，但他脚下踩的是一条更粗的流水线。 2026 年的 Token 预算，就是 1950 年的流水线。 但有一个区别。 底特律工人离开福特，可以去通用，可以去克莱斯勒，流水线哪儿都有。工会能跟资方谈判，要求更好的线速和更安全的环境。 Token 预算不一样。公司给你那天你是超人，收回那天你变回路人。股票能套现带走，技能能跟着你跳槽。Token 预算什么都不是，就是外挂，开关在公司手里。 硅谷已经有了一个新词来形容这种处境，叫「GPU 饥渴」。 顶级 AI 研究员跳槽，薪资差距已经排到第二位了，排第一的是算力。跑不了实验，部署不了 agent，能力被配额卡死。「你们给多少 Token」有时候排在股票前面。股票是一张可能跌的远期支票，Token 预算是今天就能兑现的生产力。 而不用 AI 的人，直接出局。 Goldman Sachs 估算 AI 可能自动化美国 25% 的工时。Mercer 调查说 65% 的高管预期两到三成的员工会因 AI 被重新配置。两组数字叠在一起，结论很清楚：有 Token 的人产出爆炸，没有 Token 的人被优化掉。 分界线是 Token 配额，和人的能力，关系越来越小。   ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/e1d0e179a72d053028aba92c390d439e?x-oss-process=style/lg) **Token 吞吐量就是估值** 个人的价值由 Token 配额决定。公司呢？ 2026 年 3 月初，一家叫 MiniMax 的上海公司发了上市以来的第一份年报。全年营收 7900 万美元，调整后净亏损 2.5 亿 2.5 亿。按传统财务指标看，这是一家烧钱的小公司，营收只有 Accenture 一个季度的零头。 但资本市场不这么看它。 MiniMax 的 CEO 闫俊杰在财报电话会上说了一句话，比整份财报都重要：「公司的价值，由智能密度乘以 Token 吞吐量决定。」 Token 吞吐量，不是营收增速，不是用户数，不是毛利率。 支撑这句话的数据很硬。2026 年 2 月，MiniMax 的 M2 系列模型日均 Token 消耗量，比两个月前的 12 月涨了 6 倍。编程场景的 Token 消耗涨了 10 倍。在 AI 模型聚合平台 OpenRouter 上，MiniMax 的 M2.5 两周消耗了 4.55 万亿 Token，把美国的模型全部挤下去，一家上海公司第一次登上全球 Token 消耗排行榜的榜首。 《南华早报》报道这件事时用了一个说法：中国的开源模型终结了美国开发者长达一年的市场统治。终结靠的是什么？Token 消耗量。谁的 Token 被烧得最多，谁就是赢家。 这个逻辑放到 OpenAI 身上也成立。OpenAI 的 API 平台每分钟处理 60 亿 Token，两年涨了 20 倍。年消费超 10 万美元的企业客户，一年翻了将近 7 倍。Barclays 分析师 Ross Sandler 拆了一遍数据后得出结论：OpenAI 在消费端的 Token 消耗量是 Google Gemini 的两倍以上。 Token 消耗量，成了给 AI 公司排座次的硬通货。 更有意思的是这件事在公司内部的样子。纽约时报最近报道了一个叫「tokenmaxxing」的现象：Meta 和 OpenAI 的工程师在内部排行榜上比拼谁消耗的 Token 多。 Token 预算正在变成标配福利，就像十年前的免费午餐和牙科保险。一个在爱立信斯德哥尔摩办公室工作的工程师告诉纽约时报，他花在 Claude 上的钱可能比他工资还高，但公司买单。 TechCrunch 上周的一篇文章算了一笔账：一个工程师下午写篇文章可能用掉 1 万 Token，但一个跑着 agent 集群的工程师，一天能在后台烧掉几百万 Token，一个字都不用打。 两年前，每百万 Token 的价格是 33 美元。现在，9 美分。跌了 99.7%。价格越便宜，烧得越猛。烧得越猛，越离不开。 闫俊杰在电话会上的预判是：未来市场对 Token 的需求，可能会增长一到两个数量级。 这就是 2026 年给一家公司定价的新方式。不看你赚了多少钱，看你的 Token 被烧了多少。MiniMax 亏 2.5 亿，但 Token 吞吐量的增长曲线陡得吓人，资本市场愿意下注。你可以把它类比成 2006 年的 YouTube，一毛钱收入没有，但带宽消耗量在指数增长，Google 愿意花 16.5 亿买它。 当年 YouTube 烧的是带宽。今天 MiniMax 烧的是 Token。计量单位变了，逻辑没变。   ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/5a73114cfd4cd67a2f33a540805e306b?x-oss-process=style/lg) **产能等得起，债务等不起** GTC 同一周还发生了一件事。 3 月 18 号，Stripe 发布了 Machine Payments Protocol。说白了：AI agent 可以自己花钱了。 一个 agent 需要一组数据，自己付费下载。需要算力跑推理，自己按秒买。需要调用另一个 agent 的 API，自己结账。整个过程不需要人类点确认。Visa 为这个协议适配了信用卡支付，Coinbase 做了 agent 专属钱包，Mastercard 在开发 Agent Pay。 ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/c988b23448554201b6c9269ef93ec9ab?x-oss-process=style/lg) Token 的消耗从此多了一个来源。过去只有「人调度 agent」这一种场景。现在 agent 自己也在消耗 Token，而且在用 Token 赚来的钱去买更多 Token。Stripe 联合创始人 John Collison 用了一个词：洪流。   黄仁勋在台上给了对应的数字：NVIDIA 要把 Token 生成速率从 2200 万拉到 7 亿，350 倍。   这是在建一整张公路网，赌车流量会指数增长。   6000 亿美元的基建赌注，需要一个前提：全世界对 Token 的消耗量，要大到能撑起回本。这个前提目前还只是一个假设，而且是一个非常昂贵的假设。   2025 年最后一个季度，科技公司发行了创纪录的 1087 亿美元债券。进入 2026 年，头几周又是 1000 亿。   Morgan Stanley 和 JPMorgan 预估未来几年 AI 相关企业借债总量可能达到 1.5 万亿美元。据 Goldman Sachs 估算，AI 资本开支已经占到美国 GDP 的 3% 左右。   华尔街最先嗅到风险的一批人已经开始买保险了。信用违约互换的交易量在升。花几十个基点的保费，赌的是这些公司可能还不上钱。Citi 的信用策略主管 Daniel Sorid 在一次投资人会议上说了一句：「作为信用投资者，面对这种规模的转型，需要这么大的资本投入，让人本能地感到不安。」   Google 创始人 Larry Page 在公司内部说过一句更极端的话，Page 多次对 Google 员工说：「我宁愿破产也不愿输掉这场竞赛。」   它精确地描述了一个囚徒困境：每一家巨头都在赌对手会继续投入，所以自己不能停。停下来的人直接出局。   乐观的一面有硬数据。Token 生成速率拉高 350 倍。Stripe 刚让 agent 自己花钱。McKinsey 两年内从几千个 agent 扩到 2.5 万个。如果 agent 经济全面起飞，Token 消耗的增长曲线确实可能拐成指数级。   但有一个日期让很多人睡不好觉。2026 年下半年，续约悬崖。   2024 到 2025 年，企业花的是「创新预算」。CEO 需要在财报会上说一句「我们在拥抱 AI」，价格不太敏感，效果不太苛求，花的是姿态的钱。2026 年下半年，第一批试点项目到续约节点。创新预算花完了，CTO 让出了桌子对面的位置，CFO 坐了过来。CFO 只认一个数字：ROI。   如果大量试点被砍，Token 的终端消耗会突然出现缺口。上游 6000 亿砸出来的产能，数据中心建好了，电力接通了，芯片上架了，变成闲置产能。   这种事历史上发生过。   2000 年，电信公司花万亿美元铺海底光缆。泡沫破裂，全球 90% 的光缆暗在海底，闲了将近十年。直到 Netflix 开始流媒体、iPhone 引爆移动互联网，光缆才被一根一根点亮。光缆没白铺。铺光缆的朗讯、北电、世通都破产了。基础设施还在，建设者不在了。   2012 年，中国光伏。无锡尚德、江西赛维把组件价格打穿全球成本线。产能严重过剩，行业血洗三年。需求后来确实来了，光伏今天是地球上增长最快的能源。尚德破产了。赛维破产了。先行者躺在了黎明前最后一段黑暗里。   贝尔发明电话后，Western Union 拒绝以 10 万美元买下专利。十年后 Western Union 愿意出 2500 万美元，贝尔不卖了。三十年后电话网络覆盖了全美国。但铺网络的那些小公司，大多没活到电话普及的那一天。赢家是后来靠收购和垄断吃下一切的 AT&T。   基础设施的故事永远是这个版本。方向几乎总是对的，但时间差会杀人。   回到 Token。前面讲的那个结构，Token 变成劳动力，人变成接口，Token 配额定义一切，成立的前提是 Token 被持续、大量、加速地消耗。工程师的 10 倍产出靠 Token 供给撑着，砍掉就归零。OpenAI 的 8400 亿估值靠算力承诺撑着，协议终止就缩水。6000 亿的基建靠终端消耗增长撑着，增速一放缓就是空转。   每一层依赖下一层。消耗增速比建设增速慢两三年，整条链上所有人的定价都会松动。     ![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2026/4b4d22624933685c009a72e7cd69e2f4?x-oss-process=style/lg) **你靠着哪条铁路** 2023 年有卡就是爹。2026 年有 Token 就是爹。 听起来像换了个词，底下的变化比大多数人意识到的要深。 GPU 是资产，买到了就是你的，锁在机房里，别人拿不走。 Token 是流量。你的 10 倍产出、你的高估值、你在谈判桌上的筹码，全部建立在一股持续的、不属于你的供给上。水龙头一关，一切归零。 当 Token 变成真正干活的劳动力，人就变成了接在 Token 上面的接口。好的接口能让 Token 发挥更大价值，判断力、审美、经验，这些东西还在。但一个接口能做多少事，首先取决于它被接入了多少 Token。 1870 年代的美国农民发现，种出好小麦还不够，得在铁路边上。1950 年代的手工匠人发现，手艺再好也拼不过流水线上的工人。2026 年的工程师正在发现，代码写得再漂亮，没有 Token 预算，一切都是空转。 当 Token 变成真正的劳动力，人就变成了接口。接口本身的好坏还重要，但接口值多少钱，首先取决于谁在给它供电。 ### 相关股票 - [NVDA.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDA.US.md) - [GS.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GS.US.md) - [MERC.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/MERC.US.md) - [F.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/F.US.md) - [OpenAI.NA](https://longbridge.com/zh-CN/quote/OpenAI.NA.md) - [DXYZ.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/DXYZ.US.md) - [NVDL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDL.US.md) - [07788.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07788.HK.md) - [07388.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07388.HK.md) - [NVDY.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDY.US.md) - 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