周末参加虎嗅网组织的2025创新节活动，有一个圆桌论坛环节是“中国如何走出一条和美国不一样的AI道路”。
论坛嘉宾主要来自国内的科创企业，靶子是美国AI在Scaling Law指引下的巨额资本投入于算力堆叠，目标是在GPU算力能力不占优的情况下中国AI如何另辟蹊径，比如强化推理能力，比如用微节点对抗超节点等等。
但这些技术路径的探讨，在我看来并不关键，因为中美两国AI道路的不同，本质还在出发点上。
美国AI是由尖端的科技精英引领的，其目标是创造出超越人类的超能力，并通过对AI超能力的垄断来实现无限的商业价值，所以我们看到的是Open AI和Google的大模型在能力不断迭代中对人类现有能力的超越和取代。
计算机科学家和诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton的结论是，生成式AI一定是通过取代就业才能赚钱，大公司押注AI必然导致大规模裁员。
所以财新在本周推出的最新封面报道《AI泡沫之辩》中，用亚马逊、微软、Salesforce、埃森哲等科技企业在AI提效下大规模裁员的例子证明了“使用生成式AI可以减少用工的逻辑，正在渗透美国企业界管理层的认知”。
而中国AI的发展则始终是有规可循的，其方向是被规划朝着造福人类的目标去的。将人类从繁重的劳作中解放出来，由AI来创造取之不竭、用之不尽的社会财富，或许“按需分配”的终极理想就将由此而实现。
因此中国AI，从来就不存在超能力的设想而只能定位于提升效率的工具。借助AI生成图像和视频，能大大丰富娱乐产品的供给；借助AI编程和写PPT，上班族节省下来的时间正好用于消费供给扩大了的娱乐产品，由此形成中国AI To C的商业闭环。
这并不是无稽之谈，其背后有充分的数据支撑。有家叫“顺为人和”的咨询公司在今年9月份发布了一份《2025年中美科技标杆企业组织效能报告》，选取了美国“七姐妹”和中国的中国移动、阿里巴巴、华为、比亚迪、腾讯控股、拼多多、小米集团、宁德时代、美团和中芯国际这10家国内科技标杆企业做对照。
其中有个“人效对比”的结论是美国“七姐妹”的人均营收为国内标杆企业的2倍，但人均人工成本却是国内标杆企业的3.5倍。那么，美国科技企业要追上中国科技企业的人工成本优势，追求用AI取代人因此才会成为一种必然选择吧！
国内科技企业的员工薪酬水平和公司盈利能力远远超出其他行业，但其人均人工成本却还不足美国公司的三成，整体上各行各业都不应该存在继续压缩用工成本的合理性，所以可以看到国内的AI应用开发，更多的是面向于为员工减负（To C），而非为企业降本(To B)。
而这，或许也正是国内企业推广数字化、智能化的动力不足的原因所在，在社会责任面前，增效并不直接代表降低人工成本。
以我国三大运营商和美国的三大运营商做对照为例，中国移动以4.5倍于Verizon的员工数量创造了同等规模的营业收入，中国电信和中国联通以近3倍于Verizon的员工数量所创造的营收规模仅约为Verizon的一半左右。
但反而是Verizon仍在强调人工成本压力。11月20日，Verizon新任CEO丹·舒尔曼发布了一封题为《打造更强大的Verizon》的公开信，称“我们目前的成本结构限制了我们对客户价值进行大量投资的能力”，因此决定内部裁员1.3万人并大幅减少外包和其他外部劳动力费用。
这就是典型的利润至上的美式企业法则，通过裁员手段降低人工成本以提高盈利水平，但丹·舒尔曼敢于打着更好地服务客户的旗号裁减服务于客户的员工数量，其底气就在于“使用生成式AI可以减少用工的逻辑”。
好在这个逻辑在中国行不通，所以中国AI才会走和美国AI走不一样的道路，一条是为人类减负的向善之路，一条是以替代人类为目标的不归路。
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