{"topic":{"id":14990,"title":"互联网 -> AI; capex: 10% -> 30%","slug":"topic","categoryId":4,"createdAt":"2025-07-28 10:17:39.885656","bumpedAt":"2025-07-28 14:40:03.503596","views":247,"postsCount":3,"highestPostNumber":3,"likeCount":2,"closed":false,"pinned":false,"pinnedGlobally":false,"pinnedAt":null,"pinnedUntil":null,"isBanner":false,"excerpt":"(1) 原文 https://x.com/fi56622380/status/1949646287168778723 (2) Gemini 辅助人工智能（AI），特别是大语言模型（LLM）的兴起，正在从根本上重塑科技巨头的经济基础。科技产业正在经历一场从以“第三产业”服务业为特征的轻资产、低边际成本模式，向类似于“第二产业”制造业的重资产、高运营成本的“数字工业”模式的深刻转型。 1. 生产函数对比企业的生产函数描述了投入（如劳动力…","deletedAt":null,"isAnonymous":false,"category":{"id":4,"name":"谈笑风生","slug":"general","color":"25AAE2"},"author":{"id":4148,"username":"sad-dharma-vipralopa","name":"Echo est ubi sum","avatarUrl":"/uploads/image/fd/e3/fde3022e639c0b35239b5c831c0f8ea3600eceb69353bcc2fb5e795f79d789ca.avif"},"tags":[]},"posts":[{"id":62400,"postNumber":1,"raw":"(1) 原文 https://x.com/fi56622380/status/1949646287168778723\n(2) Gemini 辅助\n\n人工智能（AI），特别是大语言模型（LLM）的兴起，正在从根本上重塑科技巨头的经济基础。科技产业正在经历一场从以“**第三产业**”服务业为特征的轻资产、低边际成本模式，向类似于“**第二产业**”制造业的重资产、高运营成本的“数字工业”模式的深刻**转型**。\n\n#### **1. 生产函数对比**\n\n企业的生产函数描述了投入（如劳动力、资本）与产出之间的关系。企业的决策旨在特定成本约束下实现产出最大化，或在特定产出目标下实现成本最小化。\n\n* **互联网时代：服务业——低边际成本; 人力资本核心**\n * **成本结构**: 其显著特征是极低的**边际成本（Marginal Cost, MC）**。软件一旦开发完成，服务多一个用户的成本（主要是极少的带宽和计算）趋近于零。这带来了巨大的**规模报酬递增**效应。\n * **核心要素**: 核心的稀缺投入是软件工程师的**人力资本（Human Capital）**。因此，企业的支出以**运营成本（OPEX）**中的薪酬为主，而**资本性支出（CAPEX）**相对可控。企业的护城河主要由网络效应、品牌和数据壁垒构成。\n\n* **AI 时代：工业——高资本投入与高昂的运营成本**\n * **生产函数**: `产出 (AI 模型能力/服务) = f(AI 研究员劳动，GPU 资本，能源，数据)`\n * **成本结构**: AI 时代的成本结构发生了根本性变化。\n 1. **巨额资本性支出（CAPEX）**: GPU 集群成为核心生产资料，其采购成本动辄百亿甚至千亿美元，导致科技公司的 CAPEX 占收入比重急剧攀升（如 Meta 近 40%，微软超 30%）。\n 2. **高昂的运营与折旧成本**: GPU 不仅是固定资产，更是高消耗品。其 2-3 年的快速折旧周期、巨大的能源消耗以及持续不断的模型再训练需求，使得其运营成本远非一次性投入。这类似于重工业的设备折旧和高昂的原材料消耗。\n 3. **显著的边际成本**: 每一次 AI 推理请求（Inference）都消耗着实实在在的算力和电力，其边际成本远高于零。商业模式必须从“流量变现”转向更精细的“单位算力毛利”或“每 Token 利润”核算。\n\n这种转变意味着科技公司正从轻资产的服务提供商，转变为拥有和运营大规模“数字工厂”的重资产管理者。其资产负债表和利润表越来越像半导体制造商，而非传统的互联网公司。\n\n#### **2. 投入要素**\n\n企业在生产中会根据各种投入要素的边际产量和成本，决定最优的投入组合。\n\n* **Meta 高薪挖角 AI 人才**\n Meta 每年投入数百亿美元（如 700 亿美元）用于 GPU 基础设施建设，这笔巨额的资本投入（K）如果没有匹配顶级的、能最大化其产出的劳动（L），将面临巨大的沉没风险。这里的劳动并非普通劳动力，而是具备大规模集群训练经验的少数顶尖 AI 研究员。\n\n**AI 研究员的劳动与 GPU 资本之间存在极强的互补性**。一个顶尖团队能将价值 700 亿美元的 GPU 集群的效率提升 10%，就意味着创造了 70 亿美元的价值。因此，花费 30-50 亿美元招募全球最顶尖的几十位人才，是一项**投资回报率（ROI）**极高的决策。这并非“冤大头”式的非理性行为，而是基于最大化“资本 - 劳动”生产函数产出的理性选择。这些人才的新角色是“算力投资收益率管理人”，其核心价值在于优化天量资本的生产效率。\n\n#### **3. 劳动力分化：SDE 与 AI 研究员**\n\n\n* **AI 研究员**\n * **需求与价值**: 是释放巨额 GPU 资本价值的关键。其稀缺性并非源于人数，而在于他们驾驭“万卡集群”进行高效训练和创新的稀缺经验。**他们的价值与公司投入的 CAPEX 直接挂钩**。\n * **招聘与薪酬**: 需求将持续强劲，且高度集中于少数顶尖人才。薪酬的天花板将被不断推高，因为它不再仅仅是对其劳动时间的购买，更是对其撬动百亿级资本产生回报能力的价值分成。招聘规模会保持精英化，数量不大但质量要求极高。\n\n* **软件开发工程师（SDE）**\n * **面临的挑战**: 传统的 SDE，特别是从事上层应用和业务逻辑开发的工程师，过去是创造价值的核心；现在，他们更多是在 AI 大模型这个新的“生产平台”之上构建应用。他们的劳动正在从“创造平台”向“使用平台”转移。\n * **预算的挤出效应**: 企业的总预算是有限的。当 CAPEX 和顶尖 AI 人才的薪酬占据越来越大的份额时，必然会挤压其他部门的预算，包括普通 SDE 的薪酬增长空间、福利和招聘名额。这解释了近年来科技巨头一边豪掷千金投入 AI，一边持续裁员和削减成本的看似矛盾的行为。这是企业在新的成本约束下，进行**投入要素替代**的必然结果——用 GPU 资本和少量精英 AI 人才，替代部分传统 SDE 的职能。\n * **未来的分化**: SDE 工种不会消失，但会显著分化：\n 1. **AI 应用层业务 SDE**: 将 AI 模型封装、集成到产品中的工程师。其重要性依然存在，但议价能力可能相对减弱，因为底层核心技术由 AI 模型提供。\n 2. **传统业务 SDE**: 远离 AI 核心业务的 SDE，可能会面临更大的薪酬压力和职业转型挑战。\n\n 总而言之，SDE“黄金时代”的普涨光环可能会褪去，转而进入一个更加分化和结构化的时代。\n\n#### **4. 商业模式：告别“边际成本为零”的幻想**\n\nAI 推理成本的“棘轮效应（由俭入奢易，由奢入俭难）”将对商业模式产生深远影响。\n\n* **成本锁定**: 如同手机芯片算力提升并未带来超长待机，而是被更高分辨率的屏幕和更复杂的应用所消耗。AI 的成本降低也会被用户对更强模型（如 GPT-5/6）的追求所抵消。用户和企业都会在可承受的成本范围内，追求最佳的模型体验。这意味着，AI 服务的**平均成本（Average Cost）**可能在一个较长时期内维持在高位，甚至持续上升。\n* **从免费到付费，从粗放到精细**: 这将根本性地挑战互联网时代“免费 + 广告”的核心商业模式。当服务每个活跃用户的边际成本变得显著时，企业必须转向**订阅制**、按**用量付费**（Pay-as-you-go）等能直接覆盖成本的模式。对企业客户（B2B）的价值主张会更加清晰，而对**消费者（B2C）业务的盈利模式则面临更大挑战**。\n* **护城河**: 新的竞争护城河正在形成，它由三个关键要素构成：1) 雄厚的资本（购买 GPU 的能力）；2) 稳定的能源（建设 GW 级数据中心的能力）；3) 顶尖的 AI 人才（优化资本效率的能力）。这**大幅提高了新进入者的门槛，可能导致市场进一步向少数几个资本和人才储备最雄厚的巨头集中**。\n\n#### **结论**\n\n我们正处在一个深刻的产业经济范式转移的初期。科技行业正从一个以人力资本为核心、享受近乎零边际成本红利的服务业，演变为一个资本和技术高度密集、运营成本高昂的“数字工业”。\n\n这一转型对企业而言，意味着战略重点必须从用户规模的无边界扩张，转向对资本效率和单位产出利润的精细化管理。对从业者而言，则意味着一次人力资本价值的重估。与 GPU 资本强互补的 AI 研究员将站上价值之巅，而广大 SDE 群体则需适应一个更加分化、更强调与 AI 协同而非独立创造价值的新环境。未来的赢家，将是那些能最有效地整合“资本、能源、人才”这三大新生产要素的“数字工业”巨头。","cooked":"

(1) 原文 fin (@fi56622380) on X
\n(2) Gemini 辅助

人工智能（AI），特别是大语言模型（LLM）的兴起，正在从根本上重塑科技巨头的经济基础。科技产业正在经历一场从以“第三产业”服务业为特征的轻资产、低边际成本模式，向类似于“第二产业”制造业的重资产、高运营成本的“数字工业”模式的深刻转型。

1. 生产函数对比

企业的生产函数描述了投入（如劳动力、资本）与产出之间的关系。企业的决策旨在特定成本约束下实现产出最大化，或在特定产出目标下实现成本最小化。

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互联网时代：服务业——低边际成本; 人力资本核心
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- 成本结构: 其显著特征是极低的边际成本（Marginal Cost, MC）。软件一旦开发完成，服务多一个用户的成本（主要是极少的带宽和计算）趋近于零。这带来了巨大的规模报酬递增效应。
- 核心要素: 核心的稀缺投入是软件工程师的人力资本（Human Capital）。因此，企业的支出以**运营成本（OPEX）中的薪酬为主，而资本性支出（CAPEX）**相对可控。企业的护城河主要由网络效应、品牌和数据壁垒构成。
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AI 时代：工业——高资本投入与高昂的运营成本
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- 生产函数: 产出 (AI 模型能力/服务) = f(AI 研究员劳动，GPU 资本，能源，数据)
- 成本结构: AI 时代的成本结构发生了根本性变化。\n
  1. 巨额资本性支出（CAPEX）: GPU 集群成为核心生产资料，其采购成本动辄百亿甚至千亿美元，导致科技公司的 CAPEX 占收入比重急剧攀升（如 Meta 近 40%，微软超 30%）。
  2. 高昂的运营与折旧成本: GPU 不仅是固定资产，更是高消耗品。其 2-3 年的快速折旧周期、巨大的能源消耗以及持续不断的模型再训练需求，使得其运营成本远非一次性投入。这类似于重工业的设备折旧和高昂的原材料消耗。
  3. 显著的边际成本: 每一次 AI 推理请求（Inference）都消耗着实实在在的算力和电力，其边际成本远高于零。商业模式必须从“流量变现”转向更精细的“单位算力毛利”或“每 Token 利润”核算。
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这种转变意味着科技公司正从轻资产的服务提供商，转变为拥有和运营大规模“数字工厂”的重资产管理者。其资产负债表和利润表越来越像半导体制造商，而非传统的互联网公司。

2. 投入要素

企业在生产中会根据各种投入要素的边际产量和成本，决定最优的投入组合。

Meta 高薪挖角 AI 人才
\nMeta 每年投入数百亿美元（如 700 亿美元）用于 GPU 基础设施建设，这笔巨额的资本投入（K）如果没有匹配顶级的、能最大化其产出的劳动（L），将面临巨大的沉没风险。这里的劳动并非普通劳动力，而是具备大规模集群训练经验的少数顶尖 AI 研究员。

AI 研究员的劳动与 GPU 资本之间存在极强的互补性。一个顶尖团队能将价值 700 亿美元的 GPU 集群的效率提升 10%，就意味着创造了 70 亿美元的价值。因此，花费 30-50 亿美元招募全球最顶尖的几十位人才，是一项**投资回报率（ROI）**极高的决策。这并非“冤大头”式的非理性行为，而是基于最大化“资本 - 劳动”生产函数产出的理性选择。这些人才的新角色是“算力投资收益率管理人”，其核心价值在于优化天量资本的生产效率。

3. 劳动力分化：SDE 与 AI 研究员

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AI 研究员
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- 需求与价值: 是释放巨额 GPU 资本价值的关键。其稀缺性并非源于人数，而在于他们驾驭“万卡集群”进行高效训练和创新的稀缺经验。他们的价值与公司投入的 CAPEX 直接挂钩。
- 招聘与薪酬: 需求将持续强劲，且高度集中于少数顶尖人才。薪酬的天花板将被不断推高，因为它不再仅仅是对其劳动时间的购买，更是对其撬动百亿级资本产生回报能力的价值分成。招聘规模会保持精英化，数量不大但质量要求极高。
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软件开发工程师（SDE）
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- 面临的挑战: 传统的 SDE，特别是从事上层应用和业务逻辑开发的工程师，过去是创造价值的核心；现在，他们更多是在 AI 大模型这个新的“生产平台”之上构建应用。他们的劳动正在从“创造平台”向“使用平台”转移。
- 预算的挤出效应: 企业的总预算是有限的。当 CAPEX 和顶尖 AI 人才的薪酬占据越来越大的份额时，必然会挤压其他部门的预算，包括普通 SDE 的薪酬增长空间、福利和招聘名额。这解释了近年来科技巨头一边豪掷千金投入 AI，一边持续裁员和削减成本的看似矛盾的行为。这是企业在新的成本约束下，进行投入要素替代的必然结果——用 GPU 资本和少量精英 AI 人才，替代部分传统 SDE 的职能。
- 未来的分化: SDE 工种不会消失，但会显著分化：\n
  1. AI 应用层业务 SDE: 将 AI 模型封装、集成到产品中的工程师。其重要性依然存在，但议价能力可能相对减弱，因为底层核心技术由 AI 模型提供。
  2. 传统业务 SDE: 远离 AI 核心业务的 SDE，可能会面临更大的薪酬压力和职业转型挑战。
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总而言之，SDE“黄金时代”的普涨光环可能会褪去，转而进入一个更加分化和结构化的时代。
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4. 商业模式：告别“边际成本为零”的幻想

AI 推理成本的“棘轮效应（由俭入奢易，由奢入俭难）”将对商业模式产生深远影响。

成本锁定: 如同手机芯片算力提升并未带来超长待机，而是被更高分辨率的屏幕和更复杂的应用所消耗。AI 的成本降低也会被用户对更强模型（如 GPT-5/6）的追求所抵消。用户和企业都会在可承受的成本范围内，追求最佳的模型体验。这意味着，AI 服务的**平均成本（Average Cost）**可能在一个较长时期内维持在高位，甚至持续上升。
从免费到付费，从粗放到精细: 这将根本性地挑战互联网时代“免费 + 广告”的核心商业模式。当服务每个活跃用户的边际成本变得显著时，企业必须转向订阅制、按用量付费（Pay-as-you-go）等能直接覆盖成本的模式。对企业客户（B2B）的价值主张会更加清晰，而对消费者（B2C）业务的盈利模式则面临更大挑战。
护城河: 新的竞争护城河正在形成，它由三个关键要素构成：1) 雄厚的资本（购买 GPU 的能力）；2) 稳定的能源（建设 GW 级数据中心的能力）；3) 顶尖的 AI 人才（优化资本效率的能力）。这大幅提高了新进入者的门槛，可能导致市场进一步向少数几个资本和人才储备最雄厚的巨头集中。

结论

我们正处在一个深刻的产业经济范式转移的初期。科技行业正从一个以人力资本为核心、享受近乎零边际成本红利的服务业，演变为一个资本和技术高度密集、运营成本高昂的“数字工业”。

这一转型对企业而言，意味着战略重点必须从用户规模的无边界扩张，转向对资本效率和单位产出利润的精细化管理。对从业者而言，则意味着一次人力资本价值的重估。与 GPU 资本强互补的 AI 研究员将站上价值之巅，而广大 SDE 群体则需适应一个更加分化、更强调与 AI 协同而非独立创造价值的新环境。未来的赢家，将是那些能最有效地整合“资本、能源、人才”这三大新生产要素的“数字工业”巨头。

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写得很好，楼主是经济学专业的吗？

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不是。这是 ai 改写的一篇文章，原文地址在最上面。

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