与美国的AI竞争，中国真正应开辟的“新战场”|中国|二战|桑德斯|罗斯福|美国

► 文观察者网心智观察所

有个朋友跟我讲了一件事。他认识一个人，尿毒症患者，这些年就靠着一台电脑，给人修图，一个月挣个三四千块，维持生计，也维持透析的费用。

今年开始，没单子了。

他去问甲方，人家也直说：现在都用AI了，效果好，速度快。一个月三四千，够买市面上所有AI会员了。你雇一个人修，一个月三千，AI会员全买齐，也就这个数，功能还更全。

他当时就愣住了。

不是不努力，不是技术不好，是他维持生活的那点手艺，一夜之间，被时代碾过。

在北京、上海、深圳的写字楼里，我们可以聊AGI，聊Scaling Law，聊什么时间实现通用人工智能，聊得热火朝天。但这个世界还有另一群人，他们不关心AGI，他们只关心下个月的治疗费在哪里。

这两种声音，同时存在。

一个在畅想星辰大海，一个在跟死神和时代赛跑。

我有一个很深的感受：我们一直说，AI能创造更繁荣的未来。这话我始终坚信。但有一个更尖锐的问题：

如果AI创造的财富神话，只是堆积在金字塔尖，而普通人感受到的是被替代的寒意时，这个“未来”，到底是谁的未来？

一、一个“增长悖论”

坦率地讲，这个问题，得从经济学的底层逻辑讲起。表面看是就业问题，说到底，是分配机制的问题。

DeepSeek出来的时候，很多人欢呼，说我们跟美国AI的差距缩小了，甚至在某些方面还领先了。这个判断没毛病。但有一个更深的维度，被很多人忽略了。

中国跟美国在AI这条赛道上的竞争，真正的分野，其实不在技术本身，而在“技术红利怎么变成全民兜里的钱”这个过程。

美国的玩法，是典型的“资产端繁荣”。硅谷AI公司融到钱，估值飙升，英伟达的GPU卖到脱销。这些钱砸进去，催生新算力、新模型、新应用。他们有全球资本市场消化估值，美元霸权和美股市场就像一个巨大的蓄水池，能把技术资产的价格撑住，然后通过401k养老金这些管道，间接跟一部分人的钱包挂钩。

我们呢？情况不太一样。

我们面临的更棘手的局面，叫“债务端约束”。这词听着很学术，但其实特别好理解。核心就是一句话：缺乏一套能将技术红利公平地转化为全民有效需求的分配机制。

什么意思呢？

回到那个尿毒症患者的例子。

在AI修图软件出现之前，他靠手艺吃饭，虽然辛苦，但有单子，就有收入，有了收入，他就能继续透析，继续活下去。他是整个经济系统里一个微小的“有效需求”，他赚到钱，会去买药，会去交电费，偶尔可能还会点个外卖。

现在AI来了。效率确实高，一键美化，一键抠图，一键生成，效果甚至比大部分初级修图师还好。对于甲方来说，成本从“每月三千块雇一个人”变成了“每月几十块钱买个会员”。省钱了，效率高了。

技术红利产生了，对吧？

但问题是，那个患者，他失去了这三千块的收入。他不再是一个能产生“有效需求”的人了，他连药都可能买不起了。

节省下来的劳动力成本，没有被用来给修图师涨工资，也没有变成更高的行业利润，因为被激烈的价格竞争吃掉了，而是直接变成了更低的服务价格。

看起来消费者受益了，对吧？打车更便宜了，修图更便宜了，做视频更便宜了。

但那个失去工作的人，本来也是个消费者啊。

当一大群这样的人，因为被替代而失去收入，他们开始恐慌，开始不敢花钱，开始把每一分钱都攥在手里。他们的“有效需求”，消失了。这就形成了一个微观层面的“通缩螺旋”。

更可怕的是，这种“不敢花钱”的心理，不仅仅发生在被替代者身上。那个还在职的出租车司机，那个还在画图的建筑设计师，那个还在写稿的文案，他们看着同行被替代，心里也在打鼓。他们也开始存钱，也开始不敢消费。

当一个社会的劳动力是过剩的，需求是不足的，那么任何一种“节省劳动力”的技术，首先表现出来的不是“解放人类”，而是“替代人类”。

而替代之后，没有新的安全网接住这些人。

说句难听的，我们现在很多人，存钱不是因为爱存钱，是真的不敢花。养老够不够？万一得个大病怎么办？孩子以后上学要不要花大钱？这些像几座大山一样压着，“预防性储蓄”的动机强得离谱。

所以，当AI把一部分人从岗位上解放出来，或者说驱逐出来，而我们的社会保障体系，还不足以让他们安心地“被解放”的时候，技术越先进，社会的张力就越大。

这就是为什么说，我们真正的瓶颈在于从“技术红利”到“民众安全感”之间的管道太细了，甚至有些地方是堵死的。

二、历史的回声与变奏

说到这种“技术冲击社会”的困局，很多人会下意识地想到一个经典案例：二战时的美国。

那时候美国面临巨大的生产压力，通过战争动员，创造了天量需求，把经济从大萧条的泥潭里硬生生拖了出来。战争结束后，又搞了个《退伍军人权利法案》，几百万退伍军人免费上大学，接受培训，一下子把整个国家的教育水平和人力资本提上去了，为后来的几十年繁荣打下了底子。

罗斯福总统于1944年6月22日签署退伍军人法案成为法律。

这个故事，经常被拿来论证“国家干预可以创造需求”。

但我觉得，不能这么简单地类比。

二战美国那套之所以能成，有一个很残酷的前提：战争摧毁了旧的产能，也强制性地重塑了社会分配格局。全民动员，人人有活干，工厂24小时不停转，而且大家有共同的敌人，社会共识极其统一。那种状态下，需求的创造是暴力的，也是高效的。

印第安纳大学（Indiana University）重返校园的二战老兵

战后，美国通过工会斗争、福利制度建设，建立了一个庞大的中产阶级。那个时期，一个蓝领工人的工资，可以养活一家人，买得起房，供得起孩子上大学。

那是一个“技术红利”通过强大的工会和福利制度，向中下层扩散的时代。

但现在呢？

现在是和平年代，是全球化退潮的时代，是阶层日益固化的时代。我们没有那个“战争动员”的合法性去强行打碎旧的利益格局。我们面临的考题，比美国当年难得多：

能不能在没有战争的情况下，通过和平时期的制度创新，模拟出一种“非战时的总需求扩张和社会契约重塑”？

这比单纯的降息、印钱、搞基建，复杂一万倍。

三、真正的“新战场”

那是不是意味着，我们在这方面没戏了？或者说，既然美国AI搞得那么猛，我们不如就直接“认输”，别在技术制高点上硬碰硬了？

我觉得，要是这么想，那属于没看明白局势。

在技术本身上放弃竞赛，那是短视。但我们的战略重心，确实不应该放在“算力超过美国”或者“参数比GPT大”这种单一维度上。

真正的决胜点，在于“如何善用技术”的社会竞赛。

这是一场关于“AI应用伦理、社会嵌入和利益分配机制”的制度竞赛。谁先跑通一套能把技术红利“反哺”回社会的系统，谁就能赢得下一个时代。

这就要说到一个很有意思的延伸概念：既然AI是一种“节省劳动”的技术，那我们能不能设计出一种“节省资本”的社会技术？

更关键的是，设计一套能让“技术红利”自动转化为“社会保障”的制度。

比如，我们能不能设计出一套制度，当AI在一个行业应用后，其创造的一部分增量价值，能自动注入社保基金、用于失业工人培训、或转化为对基础服务，比如教育、医疗的投资？

拿修图行业举例。如果平台或者大型甲方使用了AI修图，每修一张图，自动抽取一个极小的比例，注入一个专门的“技能转型基金”。这个基金池，一部分用来给被替代的修图师做培训，不是走形式的培训，是真能学到新技能的，比如教他们如何从“手动修图”转型为“AI修图师+创意总监”；另一部分，直接拿来补充医保或者养老金的缺口，让所有人知道自己老了有依靠，病了有人管。

当这种制度建立起来，普通人那种“不敢花钱”的预防性储蓄动机，就会大大降低。

你敢花钱了，企业的订单就多了，订单多了，就能创造新的就业岗位，哪怕这些岗位和之前的不一样。这就是把“技术红利”转化为“需求动力”的正循环。

那个尿毒症患者，如果有一个制度能接住他，给他提供AI工具培训，让他从“手动修图工”变成“AI修图师”，甚至只是让他有底气去尝试新方向，他可能就不会被时代甩下。

最近，OpenAI提议向美国政府出让5%的公司股份，就是这方面的一个行动，美国民主党参议员桑德斯更是提出，让公众拥有AI公司一半的所有权（50%）和实质决策权。

再来看看“开源”这件事。

我一直觉得，DeepSeek最让人兴奋的，就是大大缩小了开源模型与领先者的差距。

开源不仅是一种技术策略，它是一种社会选择。

模型开源，一个小微企业、一个大学生、甚至一个县城的程序员，都能用很低的成本去微调、去部署、去创造属于自己的AI应用。这本身就是一种对抗技术垄断和财富集中的天然分配机制。它让参与创造的门槛降低了，让更多人能坐上牌桌。

从这个角度看，中国完全有机会，也应该成为全球“负责任的AI公共品”的提供者，输出一种“AI如何温和地嵌入社会”的治理范本。

四、回到人的尺度

说到最后，还是得回到最开始那个尿毒症患者身上。

我们讨论宏观经济，讨论债务端，讨论社会契约，这些词都很宏大。但对他而言，人生就是一件具体的事。