Токен становится новой единицей оплаты труда в эпоху искусственного интеллекта

Заработок на акциях смотрите в аналитических обзорах аналитиков Golden Qilin: авторитетно, профессионально, своевременно, всесторонне — поможет вам раскрыть потенциальные темы и возможности!

Раньше, когда инженеры говорили о зарплате, речь шла о годовом окладе, премиях, акциях и опционах. Теперь направление в Кремниевой долине незаметно меняется. Генеральный директор NVIDIA Хуан Жэньсюнь на конференции GTC 2026 вынес довольно шокирующее суждение: в будущем Token может стать частью вознаграждения инженеров. Почти одновременно руководитель первой линии OpenAI также сообщил, что все больше соискателей начинают интересоваться, сколько именно выделяют им на собственные вычислительные мощности для вывода после трудоустройства. Платформа данных по компенсациям Levels.fyi заметила, что некоторые инженеры уже включили в пакет вознаграждений и льгот подписки на услуги искусственного интеллекта, такие как Copilot.

Новая подсказка становится все более ясной: Token переходит из технической единицы измерения в коммерческую единицу ценообразования, а затем — к единице социального распределения. Это означает, что искусственный интеллект — это уже не просто новый инструмент, а зарождение новой шкалы ценности. Эти изменения происходят не только в Кремниевой долине. Публичные данные показывают, что среднесуточные вызовы Token в Китае за два года выросли более чем в 1000 раз. Национальное управление данных также прямо обозначило, что Token рассматривается как «расчетная единица», связывающая техническое предложение и коммерческий спрос. Это говорит о том, что Token ускоренно превращается из языка техники в язык отрасли.

Многие люди все еще понимают Token на уровне технических терминов. Это базовая единица измерения объема информации, с которой работает модель; сегодня основные сервисы крупных моделей уже повсеместно выставляют счета по Token. Но по-настоящему важно не то, как он выставляется, а то, что единица измерения, выйдя из «закулисья» и попав на рынок, не остается на шаге «технического удобства». Она встраивается в учет затрат компании, входит в логику ценообразования продукта, проникает в механизмы стимулирования организации и в итоге даже затрагивает порядок социального распределения.

В индустриальную эпоху труд измеряли по отработанным часам; в эпоху интернета ценность платформ измеряли по трафику; а в эпоху искусственного интеллекта ценность все чаще, вероятно, будет пересчитываться по Token.

Хуан Жэньсюнь сравнил крупные дата-центры с «Token-заводами», и это сравнение ключевое. Оно напоминает нам, что дата-центры больше не являются лишь хранилищем вычислительных мощностей — они постоянно преобразуют электроэнергию, чипы, данные и алгоритмы в стандартизированную продукцию, которую можно потреблять, учитывать и торговать: Token. Иными словами, дата-центры — это не только инфраструктура, а скорее производственные цеха новой индустриальной эпохи. А Token — это новые продукты, которые беспрерывно сходят с конвейера в цеху.

Если понять это так, многие явления складываются в единую картину. Почему компании все больше заботятся об объемах вызовов модели? Почему при найме начинают спрашивать, сколько Token можно распределить на должность и сколько выделено бюджета на вывод? Почему конкурируют не только по местам в рейтингах моделей, а за чипы, вычислительные мощности и возможности вывода? Потому что в этой системе тот, кто владеет производственными возможностями Token, владеет новым «выходом» ценности; а тот, кто обладает правом конфигурации Token, владеет новым правом распределения.

В последние годы люди больше волновались, станет ли модель умнее, заменит ли она людей, сможет ли писать статьи, сможет ли рисовать. Но для компаний и капитала более ключевой вопрос уже стал таким: как именно измерять, как оценивать ценой, как конфигурировать и как распределять интеллект. Token важен не потому, что он загадочен, а потому что он становится той новой линейкой.

И такая новая шкала ценности становится организационной реальностью только тогда, когда ее по-настоящему закрепляют в бюджетных таблицах и ведомостях по зарплате.

Если изменения, описанные ранее, в основном происходили в серверных помещениях и на финансовом рынке, то новые тенденции на рынке найма в Кремниевой долине показывают, что логика Token уже начинает заходить внутрь компаний. Раньше технологические компании боролись за таланты в основном тремя вещами: зарплатой, премиями и долей в компании (акциями). Теперь вычислительные мощности становятся четвертым полюсом зарплат в Кремниевой долине. Генеральный директор OpenAI Грегг Брокман прямо сказал, что доступные вычислительные мощности напрямую повлияют на эффективность разработки ПО. Венчурная инвестиционная организация Theory Ventures также спрогнозировала, что к 2026 году стоимость выводов для искусственного интеллекта может стать четвертой составной частью компенсации инженеров — наравне с зарплатой, премиями и equity.

Смысл этой темы не в том, что компания выдает сотрудникам еще одну льготу, а в том, что компании начинают выделять часть средств производства напрямую ключевым работникам интеллектуального труда. Бесплатный обед, спортзал, страховка — это льготы для жизни; Copilot, квоты GPT, корпоративная версия Cursor, выделенные вычислительные мощности для вывода — это льготы для производства. Зарплата закрывает текущий доход, премии привязаны к краткосрочным показателям эффективности, equity — к долгосрочным ожиданиям, а бюджет на вычислительные мощности напрямую влияет на выпуск «здесь и сейчас». В традиционную офисную эпоху компания давала вам компьютер, рабочее место и email; в эпоху искусственного интеллекта компания должна дать вам еще и «второй мозг», «дополнительного помощника по коду» и «топливо для вывода».

Также стоит отметить, что китайские ведущие компании начали перестраивать внутреннюю организацию вокруг Token. Alibaba недавно создала Alibaba Token Hub, интегрировав ключевые блоки, такие как модели, MaaS и приложения; за этим отражаются те же самые изменения: базовая единица распределения ресурсов организации постепенно с «продукта» переходит к «Token». В конечном счете, в эпоху AI самая важная сотрудническая льгота — это не сделать так, чтобы вам было комфортнее, а сделать так, чтобы вы могли работать сильнее.

Эта перемена также быстро поднимет совокупную стоимость топовых талантов. Согласно соответствующим расчетам, если у инженера ежегодно появляются дополнительные 100k долларов США вычислительных затрат на вывод, то общие затраты на персонал могут достигать 475k долларов США, что означает: в будущем более 20% затрат на компенсации могут приходиться на расходы на использование искусственного интеллекта. Это показывает, что искусственный интеллект необязательно сделает высококлассных инженеров дешевле — наоборот, возможно, он сделает их дороже. Потому что генеративный искусственный интеллект — это не просто замена инженеров, а усиление рычага, на котором работают топовые инженеры. Чем лучше человек, тем больше он способен превращать высококачественные модели в больший выпуск; поэтому компания тем охотнее добавляет на них более высокие квоты Token. В итоге вполне может оказаться, что обычные инженерные должности будут сильнее вытесняться, а совокупные затраты топ-инженеров и эффективных команд — расти.

Перекос компании в сторону вычислительных ресурсов в конечном счете выплеснется и на рынок труда, формируя новую стратификацию. В будущем компании будут бороться не только за конкретного инженера, а за комбинацию «инженер + модельные возможности + бюджет на вывод». Снаружи может казаться, что все выполняют одну и ту же работу; однако «цифровой внешний мозг» за плечами разных сотрудников находится не на одном и том же уровне. Кому-то доступны корпоративные Copilot, выделенные квоты API и право на вызов высокопроизводительных моделей; кому-то — только ограниченные версии. Новая пропасть на рынке труда в будущем, возможно, будет не в том, умеешь ли ты программировать, а в том, есть ли у тебя право вызывать более мощные вычислительные мощности.

Конечно, то, что вычислительные мощности попадают в зарплатную ведомость, дает не только стимулы, но и создает задачи управления. Как только бюджет на вывод становится официальным ресурсом, компании приходится отвечать на несколько новых вопросов: кому «положено» больше Token? распределять поровну или смещать в сторону вклада? кто использует Token эффективно, а кто их тратит впустую? В будущем оценка эффективности, вероятно, будет опираться не только на продуктивность людей, но и на «выпуск Token на единицу». Это означает, что Token переходит от проблемы закупок к проблеме управления. Кто сможет распределить ограниченный объем Token на задачи с максимальной ценностью, кто сможет оставить высокозатратные выводы для сценариев с высокой отдачей, тот с большей вероятностью победит в следующем раунде конкуренции.

А раз внутри компаний уже начали распределять вычислительные мощности и вокруг них на социальном уровне идет обсуждение, это уже не удивительно. Долгое время люди обсуждали «универсальный базовый доход» как страховочный механизм после замещения людей технологиями. Теперь Олтман пытается переписать проблему иначе: вместо того чтобы раздавать деньги — выдавать вычислительные мощности; вместо того чтобы только обеспечивать покупательную способность — наделять производственной способностью.

Это необязательно быстро станет реальностью, но уже раскрывает заслуживающее внимания изменение: в будущем обществу, возможно, действительно будет не хватать не просто дохода, а способности создавать (генерировать) результаты. Может ли человек эффективно писать, программировать, учиться, запускать бизнес — все больше будет зависеть от того, сможет ли он с низкими затратами получить доступ к мощностям моделей. В индустриальном обществе основная «справедливость» в первую очередь выражалась в равенстве доходов и равенстве возможностей. Общество больше интересуется, есть ли у человека работа, есть ли доход, есть ли базовое обеспечение. А в интеллектуальном обществе содержание справедливости, возможно, незаметно изменится: все больше оно будет выражаться в справедливости доступности вычислительных мощностей, справедливости прав на использование моделей и справедливости цифровой производительности. Под «всеобщей доступностью» может пониматься не просто выдача денег, а скорее выдача обычным людям билета в новый способ производства.

Но каким бы масштабным ни был замысел, в конечном итоге придется принять проверку реальностью. Предупреждение генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы как раз попало в самую суть. Искусственный интеллект должен приносить реальные улучшения в сферах вроде медицины и образования, иначе общество не будет долго принимать столь энергоемкое производство Token. Истинный вопрос в том, во что в итоге превращаются эти Token: в более точную вспомогательную диагностику, в более доступные образовательные услуги, в более эффективную координацию исследований и разработки или же лишь в производство счетов платформ и истории для капитала. Общество не признает автоматически такой технологический прогресс только потому, что вы произвели огромное количество Token.

Вот где сегодня больше всего нужно проявлять осторожность в индустрии искусственного интеллекта: Token все больше похож на «новый счет за электричество». На поверхности все выглядит разумно и прозрачно, раз оно оплачивается по объему; но стоит компании действительно встроить искусственный интеллект в ключевые процессы — разработку, клиентский сервис, офисную работу, маркетинг, генерацию кода, — как расход Token из статьи контролируемых затрат быстро раздувается в переменные издержки, которые постоянно пожирают бюджет. Многие компании думают, что подключают интеллект, а в итоге первой оказывается установлена система, которая будет продолжать выставлять счета. Если отсутствуют разбиение задач по уровням, маршрутизация моделей, повторное использование кэша, управление промптами и мониторинг затрат, то так называемое «полное принятие искусственного интеллекта» вполне может превратиться в «полное раскрытие» под кривой расходов на искусственный интеллект.

Поэтому задавать стоит не только вопрос о том, станет ли Token частью зарплаты, и не только о том, сможет ли он заменить «доход для всего населения», а более фундаментальный вопрос: кто определяет ценность Token, кто решает распределение Token и кто ограничивает их стоимость; и кто гарантирует, что Token в итоге превращаются в широкие общественные выгоды, а не в таблицу доходов небольшой группы платформ.

Конкуренция в будущем обществе, на первый взгляд, это конкуренция моделей; если копнуть глубже — конкуренция вычислительных мощностей; а еще глубже — в действительности это конкуренция в управлении (governance), разворачивающаяся вокруг Token. Почему технический термин стоит включить в колонку? Не потому, что он новый, а потому что он проникает сквозь разные уровни систем: от серверных помещений — в компании; от компаний — в рынок; от рынка — в общество. Сначала Token был просто единицей измерения внутри алгоритмов; потом превратился в расчетную единицу в коммерческом мире; а сейчас уже наметилась тенденция перехода к единице социального распределения. Через несколько лет, оглядываясь назад на сегодняшние дискуссии Хуан Жэньсюня и Олтмана о Token, бюджете на вывод и «четвертом полюсе» вознаграждений, возможно, станет ясно: речь шла не только об одной технической единице, а о том, что общество начинает использовать новую шкалу для переоценки способностей, перенастройки ресурсов и переупорядочивания распределения.

(Автор Ху Ивэй — специалист по работе с данными; написал книгу «Будущее, которое можно ожидать: идем в ногу с искусственным интеллектом»)

Огромный объем информации и точная интерпретация — все в приложении Sina Finance

Ответственный: Ян Ци