Token太貴了，還是用人吧，人耐造，還便宜。

我原本以為AI是來解放人類的。

早在1930年，經濟學家凱恩斯就在《我們後代在經濟上的可能前景》中預言：隨著技術進步，人類到2030年每周隻需工作15個小時。

事實證明，人類的想象力還是太貧乏了。

我很看好AI的未來，但是最近Openclaw有些太火了。

火得有點害怕。

甚至有人花500元裝免費、開源的openclaw，提供服務的商家月入百萬。

不禁讓人想起早在ChatGPT剛火爆的2024年，“AI教父”李一舟就用199元的AI小白課程狂攬半個小目標。

但是他用的口號是“如果你不買我的課，你就會被懂AI的人淘汰。”

他教了什麽核心技術嗎？沒有。他賣的根本不是知識嘛。

隻要可以精準地拿捏普通人麵對技術革命時的手足無措，用一套劣質的套殼工具，就能收割韭菜。

到了2026年的今天，李一舟雖然成了過去式，但需求永遠有，市場一直在。

現在他們開始賣Agent部署、賣OpenClaw的實操課、賣“教你如何用AI養小龍蝦”的秘籍。

本質依然是古老的「淘金熱效應」。

真正挖到金子的人寥寥無幾，但在路口賣高價礦泉水和劣質鐵鍬的人，早就賺得盆滿缽滿。

贏家通吃，不僅要收割你的錢，還要嘲笑你。

永遠焦慮，永遠被割，永遠熱淚盈眶。

“哥，你當初不是跟我說AI是用來提效的嗎？怎麽你搞了AI之後越來越忙了？還一整夜一整夜的不睡覺，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，張口閉口就是什麽Skills、Mcp、OpenClaw，我都有點分不清了，到底是你在用AI，還是AI在用你啊？”

到最終回過頭來，終於會發現兩個真相：

一是，你的焦慮養肥了一批賣鏟子的人；

二是，算來算去，還是人比較便宜。

在這個邏輯下有三個原因。

1）人類能提供「情緒價值」。

人類學家大衛·格雷伯在《毫無意義的工作》中指出，現代社會充斥著大量隻需要表演和縫補的工作。

我覺得在考慮自己會不會被人工智能替代之前，先要考慮自己做的是不是就是Bullshit Job。

人類作為員工，提供的是一種全方位的、包含情感緩衝與權力服從的綜合服務。

老板花錢雇你，很大一部分是購買了「支配權」。

2）人類能背鍋和坐牢。

社會係統是建立在責任追究製上的。

AI不能代替律師出庭抗辯、不能代替券商在招股書上簽字、不能代替財務在賬本上蓋章，這也不能那也不能。一旦出了紕漏，整個商業鏈條需要的是一個具體的、可以被開除、被起訴、甚至可以被送進監獄的「人」。代碼不用承擔法律責任的。

法律與道德的邊界，注定了AI隻能是工具，而人類必須是責任的載體。

3）算力的隱性成本很高。

當你真想用先進模型（比如國外的頂級大模型）跑通一個完整的項目流時，Token的消耗費、API的調用費、服務器的維護費，加起來絕對不是一筆小數目。

相比之下，一個月薪三四千、隨叫隨到、自帶幹糧還能自我PUA的應屆生，簡直是性價比太高了。

你想想運行一個頂級大模型需要什麽？

恒溫恒濕的無塵機房、幾萬張動輒幾十萬人民幣的顯卡、消耗掉一整個小鎮的恐怖電力、昂貴的液冷係統降溫······

每一個Token都是真金白銀。

但一個受過高等教育的年輕人呢？

一張一平米的工位、一台能亮屏的電腦、每個月支付幾千塊錢的薪水。

他就能靠著每天二三十塊錢的碳水外賣，在沒有空調暖氣的出租屋裏，自動且連續地為你運轉10到14個小時。

如果他生病了，TA甚至會自己花錢去醫院修好自己，然後帶著病曆本回來繼續上班，同時還對耽誤了工作進度感到抱歉。

為了吃到畫的大餅無償加班、通宵熬夜、放棄周末的個人生活，資本甚至不需要在後麵揮鞭子，驢就會自己拉磨了。

最重要的是，TA為了怕被淘汰，還會自己花錢去學AI，好幫自己提效，從而一個人幹完三個人的活。

真的。

Token太貴了，還是用人吧，人耐造，還便宜。