北京
出品 | 《态度》栏目
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜
当公司全面 All in AI，一些员工却发现，新的成本并没有消失。它只是换了一种方式，回到自己身上。
“以前公司买电脑、买软件、买服务器。现在变成我们自己买 AI。”一位创业公司工程师告诉我，“工资没涨，效率要求却按用了 AI 之后算，工具还得自己掏钱。”
公司获得效率红利，员工承担工具成本。AI 时代，一批新的“自费打工人”正在出现。
AI工具，成了打工人的隐形成本
过去，办公成本边界非常清晰。电脑公司配，软件公司买，服务器公司出，属于默认规则。
AI 出现后，这条规则开始松动。在不少公司内部，AI 被定义为“个人效率工具”，而不是“基础生产设施”。逻辑也随之改变——想提效，可以自己买。
在一些 API 定价统计中，最顶级模型的输出费用甚至远高于中低端模型，如一些定价统计显示前沿模型每百万输出 Token 价格从几十美元起步，而基础或迷你版本则可能低于1美元。
速度更快，成本更高。一天的消耗，可能是过去的10倍。
问题来了:你的竞争对手在用2.5倍速度开发，你敢不跟吗？但如果你没有10倍预算，你怎么跟？这就是算力的马太效应。更多算力 → 更快迭代 → 更好结果 → 更多收入 → 买更多算力。一旦循环启动，差距只会扩大。
而当公司开始统计 Token 使用量，用得少，被视为“不够 AI 化”；用得慢，被视为“效率不足”。这和当年统计代码行数，有什么本质区别？
工具被量化，产出被放大，差距被制度化。算力，正在成为新的生产资料。而生产资料一旦分层，竞争就不再是能力差距，而是预算差距。
“自费上班”，会成为新常态吗？
回头看这场 AI 化升级，它早已不是一个“工具使用问题”。
它关乎一个更底层的变化——当生产资料改变，劳动关系也在改变。
在工业时代，机器属于工厂。在互联网时代，服务器属于公司。而在 AI 时代，算力正在变成新的生产资料。问题是——它属于谁？
当企业要求员工必须掌握 AI、必须提升50% 效率、必须进入 AI Coding 模式时，AI 已经不再是“加分项”，而是岗位基本盘。
但当成本由个人承担，或额度被严格限制时，生产资料的一部分，开始个人化。
这是一个微妙的转折。过去，公司为效率投资；现在，员工为效率预付。过去，工具升级带来岗位稳定；现在，工具升级伴随淘汰比例。
当效率提升不能换来更少工时，而是更高指标；当算力成为门槛，而不是辅助。问题只剩一个：当生产力工具需要员工自己买单时——这场效率革命，究竟在解放谁？
