AI 职场： 人在公司里的位置，正在被重排
员工花在「看顾 AI」上的时间比用它干活还多；一半人靠 AI 变强，四分之一反而变弱；企业一边被 AI 账单吓到，一边被便宜的中国模型吸引。
先读懂这篇 · 大白话版
第一，用 AI 不一定省时间
第二，AI 不拉平人的差距，它放大差距
第三，AI 的账单正在改变公司的选择
Botsitting（看顾机器人）≈ 员工花时间「伺候」AI：喂资料、修错误、检查它干得对不对。这是没人统计过的隐形劳动。
AI Agent（智能体）≈ 不只聊天、还能替你干活的 AI：写代码、订行程、处理表格。
token≈ AI 处理文字的最小单位，也是按量计费的「用量」。用得越多，账单越贵。
前向部署工程师（FDE）≈ 专门帮企业把 AI 用好的人，OpenAI、Anthropic 都在招。
CHRONOLOGY · 发展脉络
全景时间线
2026-06-04 · 账单来了
Uber 几个月就烧光了全年 AI 预算，只好给员工设了使用上限。
Walmart 也限制了生成表格工具的 token；有家公司给全员用 Claude 没设限，一个月意外花了 5 亿美元的 token 费。去年那种拼命用 AI 的 tokenmaxxing 风潮过去了，现在企业都开始算账了。
出处 · Bloomberg
2026-06-17 · 需求膨胀
Karpathy 说，现在的软件就像自来水一样随开随用，他的需求膨胀了 10 倍。
AI 并没有让会写代码的人失业，反而让「会指挥 AI 写代码」的人变得特别抢手。
出处 · 看 06-17 日报 →
2026-07-07 · 价格冲击
中国的 GLM-5.2 来了：够好，还便宜好几倍。
硅谷管这叫「奇迹」，Vercel CEO 说自己「几乎震惊」。现在 OpenRouter 上最火的 6 个模型全是中国的；Coinbase 靠 GLM-5.2 加上 Kimi，把 AI 花费砍掉了一半。RAND 研究员说：「担心的场景是中国有够好又只要四分之一价格的模型」。
出处 · The Atlantic
2026-07-23 · 差距放大
KPMG 研究发现，大家同样面对 AI，50.1% 的人表现超过基线，25.8% 的人持平，还有 24.1% 的人反而变弱了。
拉开差距的不是基础技能，而是「怎么和 AI 协作」。AI 并没有统一工作标准，反而放大了人与人之间的差异。
出处 · HBR
2026-08-05 · 隐形劳动
HBR 发现，员工每周要花 6.4 小时「看顾」AI，比真正用 AI 干活的时间都长。
比如要花 2.3 小时给 AI 喂上下文，2.2 小时修改错误，1.7 小时检查输出。人从「用 AI」变成了「AI 的保姆」。
出处 · HBR
PERSPECTIVES · 行业声音
交锋与观点
“担心的场景是中国有够好、又只要四分之一价格的模型，我觉得我们正朝那个未来走。”
“AI 不标准化工作，它放大人们运用技能的差异。”