中国工人正在支付自己的人工智能费用以保持生产力

NextFin 新闻 — 越来越多的中国白领劳动力同时负责两份工资。一是打入银行账户的工资。另一个是模型会员资格和 API 积分的每月支出，使第一份工作变得可行。调查数据显示，到 2026 年中期，中国的生成人工智能用户将超过 7 亿，其中大约三分之一的人表示他们使用这些工具进行工作。今年的生活方式研究发现，超过三分之一的受访者为大型模型付费，近十分之三的受访者购买专用人工智能办公产品。免费套餐已用完。配额收紧。发票通常落在个人身上。除了少数大型科技公司之外，企业报销仍然是例外。即使在一些大平台内部，内部免费访问也已转向受控配额，缺口由个人口袋弥补。学生和早期职业研究人员根本没有企业缓冲。购买渠道也相应调整。电信运营商已经根据电话费出售了代币套餐。电商平台在手机充值旁边开设了代币充值柜台。每逢重大购物节，模型积分都和普通消费品一样出现在同一促销厅。使用不再是好奇心的支出。这是一条经常出现的家庭线路。访谈和样本研究指出了四组任务：起草和幻灯片工作、会议记录和翻译、数据清理和轻型编码，以及合同审查或视觉制作等专业工作。共同点是数量和重复。人们付钱是为了缩短一天中原本纯粹的苦差事。回报不同。一位记者描述说，每月花费几百元，将活跃写作时间减少大约一半，并将腾出的时间当作休息。每月花费约 3000 元的基金经理主要关心研究代码的一次成功，认为否则不可能覆盖广泛的范围。一名高中教师资助多个前沿模型来构建和挖掘考试数据库，将成本视为职业职责而不是个人奢侈。博士研究人员根据非高峰 API 价格安排工作，但当项目运行时间较长时，每周的费用仍然会飙升；有时，兼职工作会资助替代研究助理的工具。风险调查显示，全球消费者在人工智能上的支出增长速度远远快于用户群的增长速度，这意味着那些已经着迷的人的强度正在不断上升。在中国，每月付费计划的用户比例略有上升，而每月支出极低的用户比例则略有下降。多种力量使发票变厚。不同的模型仍然在不同的工作中获胜，因此认真的用户会堆积订阅。在出现有用的输出之前，提示和工作流程调整会消耗积分。开发人员广泛报告说，几乎正确的答案（几乎正确，不完全正确）比明显的失败更昂贵，因为它们会导致无休止的修改。定价设计增加了不透明度。曾经感觉无限的上限被合并到共享池中。出现高峰时段乘数。产品从基于席位或“无限制”的营销转向纯粹的令牌计量。类似的工作负载在使用量计费下的成本可能比在固定订阅下高出一个数量级。海外主要编码工具的官方成本指导已经向上修改，解释是模型得到了改进，人们只是更多地使用它们。乘车服务会在行程开始前显示预估票价。在线零售显示结帐总额。人工智能工作仍然经常在代币消失后才揭示其真实成本。除非雇主将模型访问视为标准的生产力基础设施，或者直到供应商使支出像出租车报价一样清晰，否则工人们将继续补贴他们的工作现在悄然承担的效率。