AI办公，自费上班打工人的第一笔“首付”

文 | 纵向青年，作者｜肆夕，编辑｜李明皿

过去一个普通打工人的收入规划，是三分之一留给房租、三分之一用于日常、三分之一作为存款。

但从这个时代起，越来越多人的收入已经开四等分，有一部分用来留给AI充值。

所有需要伏案办公的人，都已经或主动或被动的接受过AI洗礼。

一个对职业有追求的打工人大概都自费订阅过ChatGPT Pro、Claude Pro来试试工作有没有降本增效的空间。

有人每月在AI工具上花的费用和房租持平。订阅账单涵盖三四个平台的会员，外加按量计费的调用服务。从最便宜的档位起步，用了一周发现额度不够支撑日常工作，只能咬着牙升了一档又一档。一件原本属于个人选择的事情，也开始慢慢变成一个群体问题。

AI时代，成为了第一个自费上班的时代。

燃烧多少Token， 才算有在努力工作

李越上班的第一件事，就是给AI下达指令。

先用Claude生成一版方案，在AI思考和生成的半分钟里，把指令同样下到Deepseek和ChatGPT对话框中。先看哪个AI给的成品最接近理想版，再把思路摘下来，复制到Claude的对话框里。

等待八成合格的方案生成，这份内容将重新喂到另一个高度模拟他工作习惯的对话框，最终花半个小时修修剪剪就基本能大功告成。

一杯咖啡钱，省去至少3个小时的高强度脑力运转，不难理解，为什么在今天没有AI无法工作会成为打工人的普遍情绪。

过去谈及打工人自费上班，充其量是提升上班的体验。比如，对自己好点是买个人体工学座椅搬进办公室，买个机械键盘当生产力工具，一天花钱买两杯咖啡保证工作状态。

而AI对工作的介入是悄无声息的，最开始大家对AI使用还停留在问些基础问题上。很快就进入用AI整理资料、写周报这种没什么技术但重复性极高工作上，用免费版的AI对话框，第一次体会到什么是AI时代的降本增效。

紧接着AI就开始介入“干活”本身，整理思路时要用、写方案的时候要用，敲代码的时候也用，AI工具也从赛博助理的角色逐渐升级成主力。

李源非常困惑自己上班的意义，在AI广博又天马行空的知识的带领下，他觉得自己工作支出很难控制住一个合理范畴，不论是精力还是金钱。

OpenClaw虽然已经查无此虾，但它的破圈，完成了大模型从对话工具到效率工具的概念普及，连带让普罗大众都知道了token的价值。

AI不再是工具和助理，在使用得当的前提下，相当于按次收费的全能员工。

几乎在同一时期，各大厂在3月建立起用量消耗排名榜单——号召员工“token烧得越多越好”，以token的用量多少作为衡量是否努力的新标尺。

有腾讯员工曾经在脉脉社区上爆料，公司给每人配置了年均22万元用量资源，每月包含700美元Cursor额度、700美元Claude额度、1000美元CodeBuddy额度，目的是鼓励全体员工用AI提效。

然而到了6月风向开始改变。网上开始流传腾讯在砍员工的AI额度，把“全员统一额度”改成了“按任务动态分配”。

微软、Meta在内的国内外科技大厂，都开始踩下内部AI无限使用的刹车，对员工的用量进行监控、限制和动态调配。

一旦习惯了用AI写代码，就很难回到手搓时代，于是不少程序员开始每月倒贴买token。

不是没人想过戒断，虽然工作能力仍然在线，但效率一旦提升就很难再降下来。效率提升是群体事件，大家都快了之后，剩下的那个人就显得慢了。

一切都只能化为看付费账单时的一声长叹。

AI办公已经形成趋势，非科技人员也是使用AI办公的主力，金融分析、市场运营、新媒体、设计之类的岗位工作环节中，至少要用AI到参与一步。

做周报要AI帮忙润色，写PPT要找AI梳理思路，不少设计岗已经开始发愁，AI已经进步太快到人人自危的程度。

无论是老板倒逼员工用AI得到的效率提升，还是员工居安思危要主动学习，“不会用AI的人正在被代替”的风已经刮到了每个工位上。

大家都在以攻读夜校般集体恶补AI，用得好是军师，用得不够熟悉也接近有一个趁手的赛博助理。

AI没有完全替代打工人，但的确已经重构了打工人干活的方式。

打工人的AI首付， 从免费额度用完开始

打工人怎么开始为AI一步步花钱，是典型的“充VIP抢先看6集”。

免费的用户有每日对话限额，肯定不够用于工作，那既然工作离不开那可以先开个基础套餐看看效果。当打工人在意识到自己在AI上花了不少钱的时候，通常已经为了维持正常的工作流升级了付费档位。

工作习惯是在日复一日中养成的，之前接到工作任务会在大脑里先拆分出优先级，现在接到工作任务，大脑也会近乎AI生成般惯性拟出一段“我现在需要XXX，需要你帮我XX，以及若干注意事项XXX。”

不和ChatGPT聊下思路没法开始工作，不用Claude就不会干活，好像离了AI之后，人类是无法在10分钟内完成整理资料、写邮件、再搭建清晰框架的。

AI已经从尝鲜变为刚需，打工人成了大模型商业化最直接的付费群体。

已经有瘾头的打工人需要一个思路清晰、能动手干活的AI助手同时，企业在花钱给员工烧了足够多token后需要安全、可控、能回血的方案。

国内各大厂为了自家研发的AI Agent，就开始在这个时期接连推出。

腾讯、阿里、字节几乎同时开启了“赛马”模式，先在自家公司里搭起多条业务线，各自跑一阵再集中整合。

WorkBuddy起初是腾讯云内部孵化的一条支线，和电脑管家团队的QClaw、腾讯云另一个团队的CodeBuddy并列。

QClaw侧重远程文件整理和移动办公，CodeBuddy的定位是AI编程助手，WorkBuddy是全场景AI办公工作台。但直接打通了微信、腾讯会议、腾讯文档、企业微信、QQ邮箱的WorkBuddy最后胜出。

对于大部分打工人来说，这种相当于以一当十的压缩包式AI工具最好上手，不需要额外学怎么安装，不用花大量时间用人去适应AI工具学习用法，甚至不需要改变工作习惯。

对于腾讯生态的重度用户来说，WorkBuddy几乎是长在工作流里的。

单论能链接微信这一点，WorkBuddy就已经占尽了先机。

理所当然的，在几个月的时间里，WorkBuddy的月访问量从885万涨到2097万，在国内桌面端AI办公智能体里排第一。

赛马结束的下一步就是多线并一线，到7月20日，腾讯发布内部通知，将QClaw产品中心的全部业务和部分团队，调整至WorkBuddy所在的云产品六部归入同一管理体系。

至此也不难理解，为什么大厂都需选择“赛马”模式，因为AI办公的方向虽然明确，但具体应该有什么功能还是模糊的。

功能需要贴合用户对AI办公的需求，能好用到以至于让大家离不开自愿升级付费。

与其押注一个方向，不如让几个团队同时跑，用实际数据为竞赛终点，完成最直观也最高效的优胜劣汰。

其他几家大厂也经历了相近的过程，阿里有千问办公，字节着力推出豆包工作，都证明了打工人自己掏钱培养出的使用习惯，让大厂们看到了一个确定性的市场。

而真正AI办公大战才刚刚开始，众多AI Agent争夺的正是下广大打工人的一个默认工作台。

AI办公的首付过后， 月供还要持续多久

国内AI专业版工具提出收费的时间其实不算长，ChatGPT早在2023年就推出了Plus订阅计划。

真正让广泛国内用户开始觉察到AI付费压力的时间节点，是今年6月豆包正式上线专业版付费订阅。

大家都震惊于“嬉皮笑脸型人格”的豆包都敢收用户的钱了，而且最高能达到5088元/年，都觉得这是豆包要用“最直白、最清晰、最不绕弯子”的形式开始“算计”用户了。

没过多久，面向个人订阅的国产AI办公工具开始集体迈过免费线。

腾讯WorkBuddy个人会员分标准、高级、旗舰三档，月费分别为99元、199元、999元。阿里千问办公个人版分标准和高级两档，月费分别为98元和198元。

算下来豆包居然是其中最便宜的办公软件，更让人惊讶的，是在豆包收费版的测评中，豆包工作一改平时张嘴就最不绕弯子的风格，能做到确实有些用处。

目前好像是WorkBuddy最先打出名气，但千问办公和豆包工作也有后来者居上的劲头。

国内AI办公工具能有收费的底气，脱离不开习惯养成的问题。看各家产品，功能如果没法像Claude Pro一样出类拔萃，就要看具体的办公软件背后靠着哪棵生态大树。

真正为豆包工作付费的用户，首先瞄准的就会是“与飞书深度打通”。

能围绕用户目标自主拆解任务、调用工具，基于飞书内天然沉淀的聊天记录、文档、会议纪要等上下文来交付工作，上过班的都能明白文件不用辗转能带来多少增效。

阿里千问办公有钉钉，消息群聊读取、考勤审批、会议日程、文档表格生成这些功能在企业协作链路中闭环完成。对于已经靠这套系统运行多年的企业端来说会更受欢迎。

而就在国内几家打得热闹的时候，海外市场刚刚发生了一件让所有自费上班打工人重新算账的事。

9月3日，OpenAI正式发布GPT-6 Astra，称其为“目前全球最智能、且对齐程度最高的模型”。

发布之后，大量用户从Claude转投ChatGPT，理由也很简单，Astra在编程任务上的表现已经正面压过了Claude Fable 5.1，而且完成同样任务消耗的Token量只有后者的四分之一。如果是对于每月自掏腰包的打工人来说，这笔账很好算。

很多人在用过后，觉得OpenAI可以开始筹备10000美元一个月的订阅了，因为200美元的根本不够用。

打工人知道每个月花在AI上的钱越来越多，但实际AI有没有真正有帮人赚到更多的钱，这还是个很难回答的问题。

AI办公已经发展到了这步，打工人怎么选其实好像不重要。毕竟打工人平均每个月掏的这几十上百块的自费上班首付，于大厂而言终归只是零头，真正能赚钱的还是要看企业会为谁买单。

一个企业客户第一年或许只花几万或十几万买账号，但接下来每年在调用量、部署、培训上的支出，可能是账号费的几倍。

而企业付费的前提，是想让员工真正用起来实现提效，一个人在AI赋能下爆发出两人甚至多人的能量，毕竟员工的集体提效就能直接换算成降本。

到了真正用起来的环节，员工每天使用产生的token是一个庞大的数字，把AI接进公司现有的业务系统，也需要付定制开发费。最终数据需要存在自己服务器上，本地化部署又是接下来阶段的大额支出。

短期内，会有打工人为了职场竞争力还得继续自掏腰包。长期来看，谁能先让大中小企业为AI智能体掏钱买单，谁才算暂时地赢下这场战争。