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AI 时代的恩格斯停顿

AI 时代的恩格斯停顿

编者按

作为设计师牛马的读者朋友们，是否感觉到：2024 年至 2025 年，我们似乎生活在两个平行的世界里？感觉到一种割裂感？

在新闻头条里，AI 技术日新月异，科技巨头们豪掷数千亿美元抢购 GPU，财报数字屡创新高，仿佛一个无限繁荣的乌托邦触手可及。但在现实的职场中，我们感受到的却是截然不同的温差：大厂裁员的消息此起彼伏，原本引以为傲的技能正在贬值，打工人的工资单在通胀面前显得愈发单薄。

这种强烈的撕裂感，让许多人陷入了深深的无力，甚至无奈地自嘲我们正身处“历史的垃圾时间”——无论如何努力，似乎都无法改变结局。

但这真的只是运气的捉弄吗？其实，这种“技术狂飙突进，而普通人生活停滞”的现象，在 200 年前的工业革命中就曾上演过。经济史学家为此起了一个冷峻而精准的名字——“恩格斯停顿”（Engels’ Pause）。 当下的焦虑，并非毫无缘由的情绪宣泄，而是历史周期的某种回响。我们究竟是倒霉地撞上了“垃圾时间”，还是正在经历黎明前那段最漫长、最难熬的黑暗？本文将剥开宏大叙事的外衣，用冷静的经济学视角，为你拆解这场技术阵痛背后的逻辑，以及普通人穿越周期的可能路径。

摘要

随着生成式人工智能（Generative AI）技术的迅猛部署，全球经济正经历一场深刻的结构性转型。宏观经济指标显示，尽管技术前沿的生产力潜力巨大，但实际工资增长与资本回报率之间出现了显著的脱钩现象。这一趋势与英国工业革命初期（1790-1840年）出现的“恩格斯停顿”（Engels’ Pause）具有惊人的相似性。本文旨在通过详尽的历史比较分析、现代数据挖掘以及劳动经济学理论框架，深入剖析当前技术周期的本质。分析表明，我们正处于一个由“资本深化”（Capital Deepening）主导的过渡期：企业的超额利润正被大规模重新配置用于构建昂贵的数字基础设施（如GPU集群和数据中心），而非转化为劳动报酬。与此同时，认知型任务的自动化导致了技能贬值和中产阶级岗位的空心化。尽管长期来看，技术进步有望通过“恢复效应”（Reinstatement Effect）创造新需求，但短期内的“置换效应”（Displacement Effect）占据主导地位，预示着未来数年甚至更长时间内，普通劳动者将面临议价权削弱和收入停滞的阵痛期。

第一部分：历史镜像——恩格斯停顿的经济学解剖

要理解当前人工智能革命对宏观经济和个人命运的潜在影响，必须首先回溯工业革命早期的历史经验。经济史学家罗伯特·艾伦（Robert C. Allen）提出的“恩格斯停顿”概念，为我们提供了一个理解技术突变期收入分配动态的关键框架。

1.1 定义与历史背景

“恩格斯停顿”是指英国工业革命第一阶段（约1790年至1840年）出现的一种特殊宏观经济现象。在此期间，虽然蒸汽机的普及和机械化生产推动了人均国内生产总值（GDP）的快速增长，工人的实际工资却经历了长达半个世纪的停滞，甚至在某些时期出现下降 1。这一现象由弗里德里希·恩格斯在《英国工人阶级状况》一书中生动描述，并由艾伦在2009年的论文中通过量化数据予以证实 1。

数据表明，在1760年至1800年间，英国的实际工资年增长率仅为0.39%，几乎可以忽略不计，而同期的人均产出却在稳步上升 4。这种生产力与薪酬的“大脱钩”持续了整整两代人的时间。直到1840年之后，随着资本积累达到一定阈值，实际工资才开始追赶生产力增长的步伐，在1840年至1900年间，英国工人的实际工资增长了123% 1。对于历史学家而言，这五十年只是沧海一粟；但对于身处其中的个体，这便是由于技术变革带来的、贯穿一生的贫困与挣扎。

1.2 资本积累的残酷逻辑

为什么会出现这种脱钩？核心机制在于“资本深化”的必要性与利润的流向。在工业革命初期，新技术（如纺织机、蒸汽机）的应用需要巨额的固定资本投资。为了实现工业化，社会产出中的剩余价值必须被强制性地从消费端（工人工资）转移到投资端（机器设备和厂房构建） 4。

罗伯特·艾伦的模型显示，这一时期的技术进步增加了对资本的需求，推高了利润率和资本在国民收入中的份额。19世纪上半叶，英国的资本回报率从18世纪末的水平飙升至20%以上，而劳动收入份额则从1801年的50%下降至1845年的45% 1。资本家获得的超额利润并没有通过工资滴流给工人，而是被重新投入到购买更多的机器上。这种“利润-投资”的循环是工业化起飞的燃料，但其代价是牺牲了一代劳动者的生活水平改善 6。

1.3 技能贬值与马尔萨斯陷阱

除了资本流向的变化，技能贬值也是导致工资停滞的关键因素。动力织布机的出现使得原本拥有高超手艺的织布工（Hand-loom weavers）失去了议价能力，因为机器操作使得低技能劳动力（甚至是童工）能够替代高技能成年男性 1。当一项技术将原本复杂的工艺转化为标准化的简单操作时，劳动力的供给弹性瞬间变得无限大，从而压低了均衡工资。

此外，当时的英国还受到“马尔萨斯陷阱”的阴影笼罩。人口的快速增长（部分由于工业化带来的生存率提高）增加了劳动力供给，进一步抑制了工资上涨 7。虽然制造业产出增加，但主要生活资料（如食品）的供给受限于农业生产力，导致工人名义收入的微薄增加被食品价格上涨所抵消，生活质量并未实质改善 7。

第二部分：2024-2025年的资本冲击——数字时代的圈地运动

将目光转向21世纪20年代，我们正目睹一场规模空前的数字化“资本深化”运动。虽然载体从蒸汽机变成了图形处理器（GPU）和大型语言模型（LLM），但其背后的经济逻辑与恩格斯停顿时期如出一辙：企业通过压缩人力成本来为昂贵的基础设施建设融资。

2.1 超大规模的AI基础设施军备竞赛

当前，全球科技巨头（Hyperscalers）正在进行一场史无前例的资本支出（CapEx）狂潮。根据2025年的财务披露和分析师预测，微软、Meta、谷歌（Alphabet）和亚马逊在AI基础设施上的年度总投入已突破2000亿美元 9。这种支 出的规模之大，不仅超越了以往任何一次科技周期，甚至超过了许多国家的年度GDP。

以下是主要科技公司2025年的资本支出概况：

公司实体2025年预计资本支出 (CapEx)投资核心领域与动向引用来源
Alphabet (Google)910亿 - 930亿美元TPU研发、数据中心扩容、能源配套设施11
Meta700亿 - 720亿美元H100/Blackwell GPU集群采购、Llama模型训练11
Amazon预计达1250亿美元AWS云基础设施、Project Rainier超级集群13
Microsoft约1400亿美元 (年化)Azure AI算力建设、OpenAI算力支持13

这种支出增长具有明显的“非理性繁荣”特征，或者更准确地说，是一种“防御性护城河构建”。例如，微软的季度资本支出同比增长了74%，达到349亿美元，其中近一半用于购买GPU和CPU芯片 13。这种资金的密集流向明确表明：在当前阶段，资本的回报率（即拥有AI算力的预期回报）被认为远高于劳动的回报率。企业正处于构建“数字工厂”的阶段，这与19世纪初纺织厂主将利润用于购买更多动力织布机而非提高工人工资的行为完全一致。

2.2 “裁员以投资”：劳动向资本的直接转移

更加残酷的现实是，这种巨额投资往往伴随着劳动力的缩减。2024年至2025年间，科技行业经历了一波又一波的裁员潮，涉及人数超过18万 15。与以往经济衰退导致的裁员不同，这波裁员发生在科技公司利润创纪录的时期，其核心驱动力是“资源再分配”。

企业管理层的叙事已经变得赤裸裸：“我们需要重组以释放资本用于AI投资”。亚马逊在2025年宣布裁员3万人，同时其AI相关的资本支出却在激增 16。IBM暂停了约7800个岗位的招聘，明确表示这些岗位将在未来几年被AI替代 16。这不仅仅是自动化带来的被动失业，而是一种主动的资产负债表重构：通过剥离人力资产（OpEx）来为购买数字资产（CapEx）腾出空间。

这一过程形成了一个封闭的资本循环：科技巨头裁减员工 -> 节省的资金用于购买Nvidia的芯片 -> 资金流入Nvidia和台积电（TSMC）等硬件制造商 -> 硬件制造商再投资于更先进的制造设备 15。在这个循环中，资金在资本所有者和技术基础设施提供商之间流转，而普通劳动者则被排除在财富分配循环之外。

2.3 生产力悖论与投资滞后

尽管投资巨大，但这种技术投入尚未转化为广泛的经济增长或工资提升。高盛（Goldman Sachs）的研究指出，虽然AI投资已接近美国GDP的1%，但其对生产力的提振效果具有显著的滞后性。预计直到2027年，AI对GDP的实质性推动才会开始显现，而真正的生产力爆发可能要等到2030年代 17。

这段从巨额投入到产出兑现之间的“时间差”，正是现代版的“恩格斯停顿”。在这段时期内，社会必须承担技术转型的巨大成本（失业、技能重塑、基础设施建设），却暂时无法享受到技术普及带来的红利（更低廉的服务、更高的实际收入）。这正是当前社会焦虑的根源：我们正处于痛苦的投入期，而回报期尚在遥远的地平线上。

第三部分：错位的机制——置换效应与恢复效应的博弈

为了更深入地理解为什么AI会导致工资停滞和劳动力市场两极分化，我们需要引入著名经济学家达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和帕斯夸尔·雷斯特雷波（Pascual Restrepo）提出的“任务模型”（Task-Based Framework）。该模型认为，自动化技术对劳动力的影响取决于两种力量的博弈：“置换效应”与“恢复效应”。

3.1 置换效应（Displacement Effect）：当前的主导力量

置换效应是指技术将原本由劳动力执行的任务自动化，从而减少了对劳动力的需求 19。与工业革命时期机器替代体力劳动不同，生成式AI的独特之处在于它主要针对“认知型”和“非程序化”任务，如编写代码、撰写文案、翻译语言和数据分析 21。

当前的数据强烈暗示，置换效应正在主导劳动力市场。一项针对自由职业市场的研究发现，在ChatGPT发布后的短短几个月内，与写作和编码相关的自由职业职位发布量下降了21%至30% 23。更重要的是，即使是那些保住工作的自由职业者，其收入也下降了5.2% 25。这表明，AI作为一种低成本的替代品，大大削弱了人类脑力劳动者的议价权。当AI能以接近零的边际成本生成一份“及格”的文案或代码时，人类劳动者的“溢价”就被无情地压缩了。

3.2 恢复效应（Reinstatement Effect）的缺席与迟滞

理论上，技术进步也会创造出新的、人类具有比较优势的复杂任务，这被称为恢复效应 20。例如，工业革命虽然消灭了织布工，但创造了工程师、机械维修工和列车员等新职业。然而，在当前的AI浪潮中，这种效应似乎严重滞后。

虽然市场上出现了“提示词工程师”（Prompt Engineer）或“AI伦理专家”等新职位 27，但其数量远不足以抵消被替代的岗位规模。阿西莫格鲁警告说，如果AI技术仅仅是“一般般地自动化”（So-so Automation）——即它刚好够用以替代人类，但又不足以带来巨大的生产力飞跃从而刺激总需求的大幅扩张——那么结果将是劳动收入份额的永久性下降 28。

目前的AI应用大多属于此类：它主要用于削减成本（替代人工客服、初级程序员），而非创造全新的、高价值的产品或服务类别。这就导致了劳动力需求的净减少。直到企业学会利用AI开发出前所未有的产品（不仅仅是更便宜的旧产品），恢复效应才可能真正启动 6。

3.3 中层管理的空心化与“扁平化”危机

与以往技术主要冲击低端蓝领不同，AI带来的置换效应正在向上游蔓延，直接威胁中产阶级的核心堡垒——中层管理和专业技术岗位。Gartner预测，到2026年，20%的企业将利用AI来扁平化组织结构，这可能导致超过一半的中层管理职位被裁撤 30。

AI代理（AI Agents）具备了规划、协调和监督的能力，这些曾是中层管理者的核心职能。这种“组织扁平化”意味着晋升阶梯的断裂。传统的职业路径（从初级员工晋升为中层管理，再到高管）正在瓦解，劳动力市场可能进一步分化为极少数掌握资本和算法的精英，以及大量从事低薪服务业的底层劳动者 32。

第四部分：矿井中的金丝雀——来自前沿行业的预警信号

虽然宏观经济数据往往具有滞后性，但某些反应灵敏的行业已经开始显现出“恩格斯停顿”的典型特征：产出效率提升，但从业者的境遇恶化。

4.1 自由职业市场的崩塌

自由职业平台（如Upwork, Fiverr）是劳动力市场的风向标，因为这里没有解雇保护，供需反应最直接。研究显示，在生成式AI图像工具（如Midjourney）和文本工具（如ChatGPT）发布后，相关工种遭遇了“量价齐跌”的打击。

特别值得注意的是，这种冲击并非只针对低端工作。数据显示，高质量、高收费的自由职业者同样面临需求下降，且并未观察到明显的“质量护城河”效应 34。这意味着，在很多雇主眼中，AI生成的“足够好”的内容已经可以替代人类专家的“完美”内容，尤其是当成本差异是数量级的时候。写作类工作的合同数量下降了30%，编码类下降了20% 23，这些数字不仅是统计学上的波动，更是无数个体生计的断崖式下跌。

4.2 翻译行业的消亡与语言技能的贬值

翻译行业是另一个典型的案例。随着神经机器翻译和大型语言模型的成熟，通用的笔译需求正在迅速萎缩。调查显示，超过三分之一的翻译人员表示因AI失去了工作，43%的人表示收入下降 35。

更深远的影响在于“语言技能”本身的贬值。过去，掌握一门外语（如英语或中文）是获得高薪工作的敲门砖，即所谓的“语言溢价”。然而，AI使得跨语言沟通的摩擦成本降至近乎零，这直接导致了对外语技能需求的下降 36。正如工业革命使得体能不再是高薪的保障一样，AI正在使得“掌握多种语言”这一认知技能失去其稀缺性价值。这对于那些投入数年时间学习语言的专业人士来说，无疑是一次巨大的人力资本贬值。

4.3 入门级岗位的消失与技能断层

或许最令人担忧的长期后果是入门级岗位的系统性消失。企业利用AI自动化了大量初级任务——数据整理、基础代码编写、会议纪要摘要等——这些任务传统上是初级员工（Junior）的训练场。斯坦福大学的研究发现，在AI暴露程度高的职业中，早期职业生涯（22-25岁）的工人的就业率相对下降了13% 37。

这种现象被称为“梯子被抽走”（Pulling up the ladder）。如果年轻人无法通过做基础工作来积累经验，他们如何成长为未来的专家？这种技能形成管道的断裂，类似于19世纪手工艺学徒制度的崩溃。它不仅导致青年失业率上升，更可能在未来引发高级人才的严重短缺，因为没有足够的“学徒”能够晋升为“大师” 33。

第五部分：生产力J曲线与停顿的持续时间

如果AI如此强大，为什么我们没有看到GDP的爆发式增长？为什么我们感受到的只有痛苦？答案在于技术扩散的“生产力J曲线”（Productivity J-Curve）。

5.1 投资低谷期与索洛悖论再现

麻省理工学院斯隆管理学院的研究表明，企业在采用AI的初期，生产力往往不升反降 39。这是因为企业需要投入大量资源（时间、人力、资本）来学习新技术、重新设计业务流程、建立数据治理体系，而不是直接进行生产。这些无形成本在会计上往往被记作费用，从而拖累了当期的生产力数据。

我们目前正处于J曲线的底部：投入巨大，产出微小。这种现象曾被称为“索洛悖论”（Solow Paradox）——“我们在任何地方都能看到电脑，除了在生产力统计数据中”。今天，我们看到的是“到处都是AI，除了在工资单上”。高盛的预测模型显示，AI对全球经济的正面影响将是一个缓慢爬升的过程，预计到2035年，AI将使全球GDP和全要素生产率（TFP）累计提高约1.5%至3% 21。这意味着，在这之前的十年间，我们将持续处于调整期的阵痛中。

5.2 阿西莫格鲁的悲观预测与算术现实

对于未来生产力增长的幅度，学界存在巨大分歧。虽然乐观者（如高盛）预测年化增长率将显著提升，但阿西莫格鲁给出了更为冷静的计算。他指出，考虑到目前AI只能自动化大约4.6%的经济任务，根据Hulten定理，这在未来十年内仅能带来不到0.71%的总要素生产率（TFP）增长 29。

如果阿西莫格鲁是正确的，那么我们面临的风险将是双重的：一方面，劳动力市场经历了剧烈的置换和动荡（因为企业为了哪怕微小的利润提升也会积极裁员）；另一方面，由此产生的经济蛋糕并没有大到足以通过再分配来弥补所有人的损失。这将是一个“低增长、高动荡”的漫长停顿期。

5.3 停顿会持续多久？

罗伯特·艾伦描述的第一次恩格斯停顿持续了约40到60年。然而，数字技术的扩散速度远快于蒸汽机。

  • 乐观估计：如果恢复效应（新工种创造）能随着AI代理（Agentic AI）的普及而加速，停顿期可能缩短至5-10年，即到2030年代初，我们可能会看到实际工资重新开始增长 21。
  • 悲观估计：如果资本与劳动力的替代弹性持续处于高位，且社会未能建立起有效的再分配机制或技能转型体系，这种停顿可能会演变为长期的结构性不平等，类似于1980年代以来美国蓝领工人的工资停滞 28。

第六部分：价值的避风港——AI时代的人类溢价

在智能（知识生成与处理）的边际成本趋近于零的时代，价值将流向何处？根据互补性原理，价值将流向那些与AI互补的稀缺要素。

6.1 “软技能”的硬核化

悖论的是，那些曾经被认为是“硬技能”的能力（编程、计算、翻译、数据分析）最容易被AI商品化，而那些难以量化的“软技能”正在获得工资溢价。普华永道（PwC）和世界经济论坛（WEF）的报告均指出，与情感智力、领导力、复杂沟通和同理心相关的技能，其需求增长速度比技术技能快66% 41。

在AI时代，以下能力构成了新的“人类溢价”：

  1. 问题框架化（Problem Framing）与判断力：AI擅长回答问题，但拙于提出正确的问题。定义问题边界、在模糊情境下做出战略判断，是人类不可替代的核心能力 42。
  2. 情感连接与同理心：在医疗、护理、教育和高端销售领域，人与人之间的情感连接是服务价值的一部分。AI可以诊断疾病，但无法像护士一样抚慰患者的恐惧 43。
  3. 机构代理（Superagency）与编排能力：未来的管理者将不再是监督员工干活，而是像指挥家一样编排由AI代理组成的团队。这种跨系统的资源整合能力将决定谁能驾驭AI而非被其取代 45。

6.2 混合模式（Hybrid Roles）：从替代到增强

摆脱停顿的关键路径在于从“自动化”（替代）转向“增强”（Augmentation）。在医疗影像领域，研究表明，人机协作模式（Hybrid Human-AI）不仅将诊断准确率提高了40%，还将治疗成本降低了50% 46。这种模式展示了一种双赢的可能性：技术降低了成本，从而扩大了服务的可及性（需求弹性），进而增加了对人类专家的总需求（虽然单位任务的人力投入减少了）。

然而，这需要企业在设计工作流时采取“以人为本”（Human-in-the-loop）的策略，而非盲目追求全自动化。不幸的是，目前大多数企业的资本支出仍主要集中在替代性的自动化上，而非增强性的工具开发 47。

第七部分：结论与展望——穿越周期的迷雾

通过将当前的AI革命置于历史的显微镜下，我们可以清晰地看到，我们并非处于一个全新未知的领域，而是正在经历一次现代版的“恩格斯停顿”。这是一个财富从劳动向资本剧烈转移的时期，其目的是为了积累构建下一代经济基础设施所需的庞大资本。

核心洞察：

  1. 停顿是真实的：科技行业的巨额资本支出与普通劳动者的裁员潮并存，完美复刻了19世纪初“利润飙升、工资停滞”的宏观特征。这是资本深化的必然代价。
  2. 置换效应目前占上风：尽管长期前景可能美好，但目前的AI技术主要表现为对认知型任务的替代，新任务的创造速度远远落后于旧任务的消失速度，导致劳动收入份额承压 19。
  3. “阵痛”即投资：当前的焦虑、失业和技能贬值，实质上是全社会为技术转型支付的“过渡税”。这数千亿美元的GPU投资，就像当年的铁路和运河，虽然建设过程充满泡沫和痛苦，但最终将成为新经济的基石。
  4. 出路在于“恢复”：停顿结束的标志，将是资本积累达到饱和（基础设施建设完成），以及恢复效应的加速（基于AI的新产业大量涌现）。

对于个人而言，在这段“空白期”生存的策略是避免与AI进行正面竞争（如比拼打字速度或代码量），转而深耕那些AI难以触及的领域：复杂的物理世界交互、深度的情感连接、跨领域的战略整合以及对AI系统的驾驭能力。

历史告诉我们，技术最终会造福人类，但正如凯恩斯所言，“从长远看，我们都死了”。对于身处2024年和2025年的人们来说，从长远看的美好愿景，无法替代眼下熬过这段“恩格斯停顿”所需的韧性与智慧。这不仅是一场技术的博弈，更是一场关于社会如何分配技术红利的政治与经济大考。

Works cited

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  49. tasks, automation, and the rise in us wage inequality daron acemoglu - MIT Economics, accessed November 20, 2025, https://economics.mit.edu/sites/default/files/2022-10/Tasks%20Automation%20and%20the%20Rise%20in%20US%20Wage%20Inequality.pdf

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