买机器抵税，雇活人交税：这轮AI为什么专盯打工人的饭碗？

这两年要是你家里有刚毕业的大学生，或者你自己就在写字楼里坐班，心里多半憋着一个想不通的事儿。

明明看着大公司的业务还在正常运转，怎么招人的坑位说没就没了？

2026年5月，隔壁韩国被这事逼得直接亮了底牌。韩国总统府政策室长金容范发了个文，打算把当地两家存储芯片巨头靠AI多赚来的120万亿韩元超额税，折合大概805亿美元，拿出来给全民发红利保底。

我去扒了下这笔钱背后的底账，看完后背有点发凉。这轮AI根本没去抢拧螺丝、送快递的体力活。它第一刀砍向的，就是你每个月的工资条，还有家里年轻人刚迈进职场的落脚石。

各行各业的“洗菜工”，连上桌的机会都没了

咱们先琢磨一个问题：那些大学毕业的年轻人，怎么突然就找不到活干了？

我翻了翻斯坦福大学数字经济实验室2025年出的一份追踪报告，领头的学者叫布莱恩约弗森。他们算了一笔挺扎心的账：从2022年年中到2025年年中，那些整天对着电脑打字、算账的白领工作里，22到25岁年轻人的就业人数直接掉了约16%。

这里面摔得最狠的是刚入行的年轻程序员，就业人数比最高点跌了快20%。

但你千万别以为这只是搞计算机的事。程序员不过是冲在最前头的金丝雀；放眼望去，商业金融、行政文员、甚至法务初筛，整座写字楼的基础岗位都在以同样的方式被砍掉。

这就透着一股邪乎了。科技和商业不是正火吗，怎么反倒不招年轻人了？

《华尔街日报》在2026年5月放出来的一组招聘数据，直接把这层窗户纸捅破了。2026年4月，美国IT和计算机岗位的招聘总量确实比前一年涨了14.2%。但你往细里拆就会发现，给新人留的初级岗位占比，从一年前的8.1%缩水到了7.4%；反倒是要求有多年经验的资深岗位，占比从38.8%一口气涨到了43.1%。

说白了，现在各行各业的老板只要能直接上手干活的老油条，根本不愿意再花钱带一张白纸的应届生。

这事儿其实就跟大饭店的后厨一模一样。

没有哪个掌勺的大厨是一进门就能颠勺炒菜的，谁都得先在后厨切三年葱花、洗三年盘子。写字楼里的查资料、改表格、写基础代码、整理会议纪要，其实就是白领圈的“切葱花”。这些打杂的活儿看着不起眼，却是年轻人攒经验、混资历的必经之路。

现在AI几秒钟就能把葱花切得整整齐齐，还不用老板掏一分钱加班费。老板低头一算账，干脆把打杂的学徒岗全撤了，只留几个老师傅带着AI干活。

年轻人进场的梯子，就这么被硬生生抽走了。再过个三五年，等这批老师傅干不动了，公司回头一看，连个能接班挑大梁的中层都找不出来。

买机器能少交税，雇活人要掏真金白银

但这里有个事特别拧巴。既然把新人全砍了会导致以后断代，老板们为什么还非要这么干？

麻省理工学院有位叫阿西莫格鲁的教授，点破过这里面的门道。他说很多企业买AI根本不是为了开拓什么新业务，纯粹是为了省掉发工资的钱。人确实被裁了，但公司的总产出也没见涨多少，这就叫“平庸的自动化”。

咱们也别光骂老板心狠，根子其实出在欧美二战后传下来的这套税本子上。

你替老板算笔账就明白了。一家公司要是花几百万买服务器、买算力软件，在财务账面上这叫固定资产损耗，能享受加速折旧，直接拿去抵扣一大笔企业所得税。

可公司要是拿这几百万去多招几十个大学生呢？除了每个月雷打不动发工资，还得按人头实打实缴纳社保、公积金和工资税。

一边是买机器给税务减免，另一边是雇活人要收人头税。只要老板是个算得清账的生意人，肯定闭着眼睛选机器。世界经济论坛做过一份全球高管问卷调查，54%的企业高管预计AI会取代大把现有岗位，只有12.1%的高管觉得AI能给员工带来更高的工资。

技术本身是没有心眼的，但记账的规则偏了心，普通打工人跟老板谈工资的底气自然就漏光了。

给你发个外挂，不等于给你分块蛋糕

聊到这儿，肯定有人会反驳：AI不是把专业门槛拉低了吗？普通人拿它当外挂，干活比以前快十倍，不是更容易翻身吗？

麻省理工的另一位经济学家大卫·奥托就挺支持这个说法。他举过例子，比如刚入行的初级护士，靠着AI辅助系统也能做初步的看病筛查；不懂代码的普通业务员，用AI工具自己就能搭一套小程序出来。

这话听着确实挺提气，好像普通人靠着AI就能跟专家平起平坐了。

但我自己捋下来，发现这套说法漏算了一笔最狠的底账：你用AI干活，和人家拥有AI收租，完全是两码事。

这就好比满大街跑的外卖电动车。现在的电动车造得再轻便、电池续航再长，骑手跑得再快，那也只是个送单的交通工具。真正躺在后台每单抽成、旱涝保收的，是握着派单算法和服务器的那几家大平台。

就算写字楼里所有人都学会了用AI写周报、做方案，无非是把大家的效率一起卷到了天花板。可提供底层算力、收模型会员费的巨头，全球数来数去也就那么几家。你用工具省下来的那点力气，最后全变成了给算力房东交的场地费。

工资看起来拉平了，家底却差出了十万八千里

这事落到咱们每个人的钱包上，到底会产生什么后果？

平时大家看新闻，总觉得只要高薪阶层和普通人的工资差距缩小了，社会就更公平了。

国际货币基金组织在2025年拿英国的微观数据跑过一个模型，用来测算贫富差距的警戒线，也就是经济学里常说的“基尼系数”。算出来的结果特别反直觉：随着AI普及，反映大家工资条差距的“工资基尼系数”，预计会下降3.91个百分点。

因为AI对高薪白领活计的冲击度高达60%，对低薪体力活只有15%左右。高薪白领的技术光环被AI打碎了，大家的死工资看起来确实拉平了。

但同一份报告里紧接着给出了下半句：反映总资产差距的“财富基尼系数”，直接暴涨了13.67个百分点。

啥意思呢？就是高级白领和普通蓝领的工资条是挨得更近了，但AI省下来的天量利润，一分钱都没进打工人的口袋，全变成了芯片股权、算力资产和科技巨头的股票分红。打工人的死穴就在于收入全指望每个月那张工资条，而少数人早就靠着手里的算力资产滚雪球了。

十九世纪英国刚搞工业革命那会儿，纺织工人被蒸汽机抢了活计，气得抡起锤子去砸机器，结果根本拦不住；直到几十年后工会法案、累进税和八小时工作制硬性落地，普通工人才算喝上了工业化的肉汤。

咱们接下来看这事儿往哪走，不用听那些花里胡哨的技术发布会，就看身边两样东西动不动：一个是各大公司春招秋招的时候，给应届生留的初级坑位到底有没有回暖；另一个是各国的税制改革，有没有开始对庞大的算力中心和科技巨头的超额利润动手收税，就像韩国打算干的那样。

只要税本子还像过去几十年那样，只盯着打工人的工资条收税，对资本利得和算力垄断客客气气，那你靠双手挣的死工资，就永远跑不赢机房里昼夜不停转动的显卡。

这文章我写完自己也对着屏幕发了会儿呆。技术狂飙了这么多年，到底是为了把人从苦活里解放出来去过好日子，还是把大多数普通人变成连学徒都当不上的局外人，答案从来不在代码里，而在分蛋糕的那双手里。

本文为个人观察，不构成投资建议。