为什么AI时代设计师的效率提高了，但没有变得更有钱？

一、全文速览图

最近我在重读亚当·斯密的《国富论》。

作为一个本科学经济学的，其实挺不好意思的是我从来没完整读完过这本经济学的开山之作。当然，我估计99%的人也都不会读完自己的学科经典。

因为随着最近一两百年的理论发展，最开始的这本书似乎太老了。但我觉得经典有趣的地方是，你不只可以学到所谓的知识，而是去真正看到在历史局限的环境下，那个伟大的人是如何提出开天辟地般的思考的。

所以呢，我想借斯密的脑子，一起来想想财富的本质。因为AI所带来的充裕的「智能」供给显然会提升所谓的生产率，这和工业革命时期前后，分工、蒸汽机、流水线等方式带来的生产率提升逻辑是类似的。所以我很想知道从财富的底层逻辑来说，AI是不是真的能让社会整体生活品质变好呢？

想了一段时间，我现在的判断是：AI带来的显然不会是「全民变富」，而更多是「分裂的丰盛」。

问题在于，这部分「分裂的丰盛」会发生在什么地方，我们如何能成为享受这份丰盛的人。

二、贪玩的男孩

读到第一篇的时候，有一段让我狠狠共情了一下。斯密写道：

最初的蒸汽机常常要雇用一个男孩，根据活塞的上升或下降来交替打开和关闭锅炉和气缸之间的通道。其中一个贪玩的男孩注意到，把一根绳子从打开通道的活门手柄系到机器的另一个部件上，活门就会在没有他的帮助下打开和关闭，让他可以自由地和同伴们一起玩耍。自从这种机器初次发明以来，最大的改进之一就是一个想省事的男孩以这种方式发现的。

读完我第一反应是：这不就是今天 Vibe Coding 催生的那一批人吗？都是想省事+玩耍的，都是用一根「绳子」（在我们这里是 AI），把自己从重复劳动里解放出来。

但有一个差别。那个男孩之后大概率失去了这份工作。活门会自己开关之后，就不再需要他了。

斯密把这件事记进《国富论》，是当作「机器的改进」写的，正面例子。但站到男孩的立场，是另一个故事。一边是「我终于可以去玩了」，另一边是「我可能不再被需要」。AI自动化的两面，斯密在那一段里其实都说过了。

三、斯密的提醒

很多人都知道《国富论》中介绍的扣针工厂的例子。分工带来效率，效率创造财富。

但斯密在第五篇专门用一节讨论分工的副作用，说分工到极致会让工人变成「人类所能变成的最愚蠢、最无知的样子」。他清醒地知道效率是有代价的。

除了《国富论》，很多人不知道斯密其实还写过一本《道德情操论》，在那本书里他追问过一个挺尖锐的问题：人为什么追求财富？斯密的答案不是为了物质，是为了「被看见」（to be observed, to be attended to）。富人的胃也只装得下一顿饭的食物，物质的差异其实有上限，但「地位」的差异没有上限。

时间过去200多年了，人类GDP大概翻了数百倍，但所追求的似乎并未在本质上发生过任何变化。

这两个判断合起来，对今天预测AI影响特别有用：生产端的效率和分配端的公平，是两件不同的事。斯密对前者有完整答案，对后者基本没解。他默认「看不见的手」会处理好分配，但历史不是这么走的。

四、一个叫罗伯特·布林科的男孩

想看清这件事，光看数据不行。我想先讲一个具体的人，再回到数据上。

1792年，伦敦贫民区有个男孩出生，叫罗伯特·布林科（Robert Blincoe）。他没有父亲的姓，「布林科」是济贫院给他起的。1796年他成了孤儿，被送进圣潘克拉斯（St. Pancras）济贫院。1799年8月，7岁的他被作为「学徒」给诺丁汉郡 Lowdham 一家叫 Lambert 的棉纺厂。所谓「学徒」其实是一份卖身契：济贫院少养一个孩子，工厂主拿到接近免费的劳动力，双方都得了好处。

他在那里每天工作14到16小时，每周6天。最初的活叫「scavenger」，钻到飞速旋转的纺纱机底下，把缠在齿轮上的棉絮抠下来。稍微跟不上的孩子，手就被卷进去。1802年那家工厂关掉，他被转到德比郡的 Litton Mill。他后来描述的一些细节我不忍心一一复述，简单说就是：铁链、铁手套、悬挂、皮鞭、饥饿、伤口溃烂、连他自己都觉得能活下来是侥幸。

1822年，一个叫 John Brown 的记者听说了他的事，去采访他。这些采访先在报纸上连载，1832年整理成一本叫《A Memoir of Robert Blincoe》的小册子出版。书出来之后议会哗然，政府第二年就启动了对工厂的调查，布林科本人也作为证人接受了询问。就是这本小册子，直接推动了1833年《工厂法》（Factory Act）通过。这是英国历史上第一部真正限制童工工时的法律。

布林科活到1860年，60多岁。他大概是当年那批童工里最幸运的几个之一。

讲他的故事，是因为他活过的这一段时间，正好被经济史学家 Robert Allen 2009年的研究命名为「恩格斯停顿」（Engels' Pause）。Allen 给出过这样一组数据：1790到1840年的英国，人均GDP增长46%，工人实际工资只增长12%。生产率涨疯了，工资几乎没动。同期利润率翻倍，资本占国民收入的份额暴涨。

那 GDP 涨的46%去了哪里？去了 Lambert 家和 Litton Mill 那帮工厂主的账户上。布林科少年时受过的伤、他工友里被机器卷死的孩子、整代英国童工的童年，这些都被换算进了「人均GDP」里，没有一分钱回流到他们身上。

让工资追上生产率的不是市场，是1833年工厂法、1842年矿场法、1832和1867年两轮选举权改革、1871年工会合法化。是议员读到布林科那本小册子，是恩格斯写下《英国工人阶级状况》，是马克思写出《资本论》，是工人终于能投出能听到的票。说到底，是政治和制度。

这一轮AI时代呢？MIT 的 Daron Acemoglu 2024年5月发了篇论文《The Simple Macroeconomics of AI》。他用任务级别的 Hulten 定理算了一遍：未来10年，AI 对美国 TFP 的累计贡献大约0.53%-0.66%，对 GDP 的累计贡献大约0.93%-1.16%。

劳动份额那部分他的结论是：当前AI的部署方向是「自动化」（替代劳动），不是「创造新任务」（互补劳动），所以劳动份额会下降，资本和高技能工人拿走大部分收益。

上一次「生产率涨而工资不涨」持续了整整半个世纪，靠政治力量才扳回来。AI 这一次，我们准备好了吗？似乎还没有。

五、财富的底层到底是什么

斯密定义国民财富的时候，刻意没用「货币」这个尺子。他用的是「生活必需品和便利品」（necessaries and conveniences of life）。这一点很关键。货币只是中介，真正构成财富的是人能消费到的东西。

那么问题就变成了：AI能让人能消费到的东西增加吗？

我觉得可以分三层来看。

第一层是物理基础。食物、住所、能源、原材料。AI在这层有边际帮助（优化农业育种、能源调度、物流路径），但本质上要打穿到原子层面。土地、淡水、可耕地、稀土是有物理上限的。智能再多也变不出一块新的耕地。这就是为什么很多人讲AI最终的瓶颈是能源。

第二层是服务和体验。教育、医疗咨询、法律咨询、心理疏导、翻译、个性化辅导。这一层是AI真正能颠覆的地方，边际成本趋近于零，可以指数级扩张。普通人现在能拿到的法律意见、医学解读、教育辅导，五年前要花几千上万。这是实实在在的生活品质提升，而且非常公平地分给所有人。

第三层是位置性资源。名校学位、核心地段、稀有艺术品、社会地位、稀缺的注意力。这些东西的稀缺性是「定义性」的。海淀六小强永远只有那六所，外滩永远只有那一公里。AI不能让这些增加。更糟糕的是，当脑力劳动产出趋同（普通人和顶尖律师的意见质量差距在缩小），人们会更激烈地往位置性资源上抢。

用斯密的尺子重新量AI：便利品暴增（第二层），必需品边际改善（第一层），位置性资源反而恶化（第三层）。三层各走各的方向。这就是开头说的「分裂的丰盛」：丰盛主要发生在第二层，第一层只是边际改善，第三层反而比从前更稀缺。

六、为什么人会觉得「相对更糟」

斯密在《道德情操论》快结尾的地方写过一段话，大意是：我们追求财富，常常以为是为了物质，其实是为了虚荣（vanity）。他比我们今天想的悲观得多。

人是相对比较的动物。Easterlin paradox那个经典发现是：国家超过一定收入水平后，再变富也不会让国民更幸福。Robert Frank的「位置性消费」讲的是同一回事。你追求的不是绝对值，是相对位置。

AI让这件事更难受：它在压缩物质的差距（普通人也能用上以前VIP才有的服务），同时放大地位的差距（头部赢家拿走的份额前所未有）。社交媒体让你随时看到Top 0.01%在过什么日子。绝对生活水平在涨，相对剥夺感也在涨，而后者比前者更影响主观感受。

所以即使你的生活客观上比五年前好得多（你用得起Claude，看得起远程心理医生，孩子有个免费的AI家教），你大概率不会因此更幸福。你会注意到的，是你和那些拿到位置性资源的人之间，差距更大了。

七、多数白领的具体处境

写到这里我得讲得直接一点。

多数白领的处境是分裂的。

作为「消费者」，你会从AI受益。请得起以前请不起的法律意见、医疗解读、心理咨询、个性化辅导。这些都是真红利。

但作为「生产者」，麻烦大了。你干的活，大部分恰好就是我前面讲的第二层。咨询、文案、翻译、设计、初级法律/医疗、教培、产品经理、运营、初级开发、HR、行政。这一层正是AI压缩成本最猛的地方。

所以你买东西变便宜了，但卖东西的人是你自己。

更不利的是结构性配套。普通白领普遍有几个脆弱点：

1. 现金流主要靠工资（劳动收入），不是股权和资本收益
2. 房贷把家庭资产绑死在第三层（学区房、地段都是位置性资源）
3. 社会安全网薄
4. 35岁年龄焦虑真实存在

被AI冲击一下，转身的余地很小。

八、四个具体建议

回到开头那个问题：我们怎么成为享受这份丰盛的人？我能想到的可操作策略大概是这四条。

第一，把身份从「被雇佣的技能」迁到「被社会认知的品牌」。

第二层（雇佣关系）会持续贬值，第三层（个人影响力、专业声誉、社交信任）会持续升值。35岁焦虑的本质不是年龄，是你只有第二层身份，没有第三层身份。一旦组织不要你，你就是个空号。

解法是趁还在岗位上的时候，把自己的认知、品味、案例外化出来。写文章、做内容、留下作品。AI让生产端越来越便宜，所以稀缺的反而是「为什么是你」这个答案。

第二，从「赚工资」往「持资本」挪一点。

Acemoglu数据的潜台词就是：未来十年资本份额会涨，劳动份额会跌。普通白领参与的方式不是创业，是配置。AI产业链上的龙头（英伟达、台积电、微软、谷歌、苹果、阿里、腾讯），都是普通人能买到的资产。劳动收入是把自己卖给资本，资本收益是让资本替你工作。比例不用大，但要有。

第三，别去拼学区房。

这是最贵的零和游戏。当所有人都意识到第三层稀缺、都往学区房上挤的时候，你出的价钱已经透支了未来十年的现金流，把家庭命运绑在了一个流动性极差的位置性资产上。

而且这点更微妙：AI让脑力差距缩小之后，名校的相对价值其实在下降（普通学校的孩子也能拿到顶尖教学资源），但学区房的价格还没反映这点。这是个错配。

第四，保留「原子触点」。

会做饭、能修东西、会运动、有手艺、能照顾人、能面对面建立信任。这些AI替代不了。纯比特工作（写代码、做PPT、写文档、翻译）会被替代得最快。

最稳的组合是「半比特半原子」。医生用AI辅助但要见病人，设计师用AI但要去现场，咨询师用AI但要面对面建立信任。光会跟模型对话不够，你得能跟人对话。

九、收尾

斯密在《国富论》里相信「劳动是财富的源泉」，但他指的是有创造性、有判断的劳动，不是被分工切碎到极致、变成机器一个齿轮的那种劳动。后者他在第五篇明确说过会被技术淘汰。

AI现在做的，就是把这两种劳动分开。

它不会让所有人变富，但会让两种人的差距变得肉眼可见。一种人把自己变成更精密的齿轮，等着被替换。另一种人把自己外化出去，变成被社会认知的、独立的个体。

斯密那本书写于1776年，刚好赶上工业革命起步。他真正的远见不是预测了生产率爆炸，是看清了爆炸之后人会变成什么样。

我们今天处在同样的位置。借他的脑子想一想，是正好的时候。