一个专家说了句大实话：要是90%的人都挣不着钱了，整个社会就得熄火。没人挣钱，你生产再多卖给谁？

翻开这场关于“未来已来”的宏大叙事，我们看到的不仅是科技之光，更有一道正在撕裂的鸿沟。

如果AI创造的财富最终只流向少数掌握算法和资本的群体，而普通人被排除在生产链条之外，那么这个系统最终会因为缺乏买单的人而自我坍塌。

2025年，全国居民人均可支配收入为4.34万元，比上年增长了5.0%，与GDP增速相当。

听起来是好事，但细看比例就发现问题了——我国居民收入占GDP的比重仅为43.5%，而全球平均水平在60%左右，差了将近20个百分点。

也就是说，经济增长的蛋糕做大了，但普通老百姓分到的那块，还远远不够。消费是收入的函数。

经济学家姚树洁说得很直白：收入和就业不足才是消费疲弱的根源，消费是一种事后表现，而不是事先触发的根本。

人要先挣到钱，才敢花钱。这不是什么高深的理论，过日子的人都懂。经济日报也指出，居民消费率偏低背后，是国民收入分配、社会保障体系等仍有待完善。

只有百姓就业稳了、腰包鼓了，消费的底气才会更足。

问题就在于，AI和自动化正在加剧这种收入分配的失衡。北京大学光华管理学院院长刘俏点出了关键：中国目前面临“低价格、低利润、低收入”的结构性循环。

制造业产能庞大带来了过度竞争、价格内卷，利润被持续压缩，进而限制了劳动者收入增长与消费能力提升。

AI进来之后，这种低利润的局面不会改善，反而会更糟。工厂的效率上去了，但工人的议价能力下来了。

斯坦福大学的研究显示，2025年全球AI普及率已超过87%，但打工人的平均工作时长反而增加了1.5小时，从事AI辅助岗位的加班率比传统岗位高出34%。

技术越先进，人干得越累，加班越多，收入却不一定跟着涨。更有研究发现，人工智能冲击加剧了不同职业之间的收入差距，促进了工资极化的产生。

中等收入群体受到的冲击最大——他们的工作被替代，却难以向高技能岗位转换。

咱们可以设想一下那个被吹上天的“全自动化未来”。工厂里没有了穿制服的工人，取而代之的是永不疲倦的机械臂。

仓库里没有了忙碌的拣货员，取而代之的是自动导引车；办公室里表格没人填了，ChatGPT几秒钟搞定。生产成本降到了极致，效率拉到了顶峰。

企业家看着报表开心得合不拢嘴。可问题来了。当蓝领工人没了收入，白领没了饭碗，整个社会90%的人口袋空空，那这些机器人玩命生产出来的巨额商品，该卖给谁呢？

没人买得起，生产的效率越高，货物堆积得就越多。当过剩的产能最终压垮了信贷体系，泡沫就会破裂。

乐观派会说，AI也会创造新岗位，比如算法工程师、数据标注员、AI训练师等等，没必要杞人忧天。

世界经济论坛预测，从2025到2030年，AI将导致约900万个岗位被替代，但也会创造约1100万个新岗位。看起来好像稳赚不赔，多出200万个岗位。

但这里有个致命陷阱——新旧岗位之间有巨大的“技能错配”。被替代的往往是程序化、重复性的中低端岗位，创造出来的则是高技术门槛的精英岗位。

一个流水线上的工人转行当数据科学家？培训成本太高，时间太长，绝大多数人根本跨不过去。

结果就是掌握技术和资本的少数精英拿到了大部分收入，成为新的寡头；被淘汰的大多数人要么被迫卷入服务业内卷，要么直接跌出生产链条，成了数字时代的“过剩人口”。

联合国贸易和发展会议也发出了警告：AI的发展往往会“偏向资本而非劳动力”，这可能会加剧不平等，降低竞争性。国际货币基金组织早就呼吁中国向以消费为主导的增长模式转型。

中国社科院学部委员蔡昉也指出，我们现在面临“有人没活干、有活没人干”的结构性矛盾，居民对收入增长预期不稳定，消费意愿不强。

这里的关键不是生产能力不足，而是分配机制出了问题。

在一个普通人连手机都换不起、房贷都还不起的社会，再高的生产力只会加剧通缩的螺旋——厂商降价保销量，工人降薪保住饭碗，不敢花钱的人更加不敢花钱，企业利润继续下降。这是一条死循环。

AI这趟列车呼啸而来，它确实能在极短时间内创造出富可敌国的物质财富，甚至能养出一个超级富豪阶层。

但如果这趟列车没有给大众留足空间，只顾自己狂奔，那它碾过的将不是贫穷，而是未来社会运转的基本动能——消费。

一个失去了“买得起”能力的社会，再宏伟的生产机器也会因为没有需求而被迫熄火。因此，单纯依赖科技创新的“供给侧”，而忽视普通人的收入保障和需求升级，无异于缘木求鱼。

正如专家所言，打破困局的关键在于“投资于人”，要通过改善国民收入分配结构，完善社会保障，让发展成果惠及更多的人。科技的狂奔不能落下普通人。

毕竟，机器能造出一切，但造不出一个愿意花钱的“人”。



信息源：《AI正在挤压哪些工作岗位?》新华网