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永久底层阶级 | Claude Fable 5 | token 打表计费 | AI 失业 | AI 焦虑 | 贫富差距 | 瓦特蒸汽机 | 卢德运动 | 恩格斯停顿 | 铁路之父史蒂芬森 | 托马斯·库克 | 卡内基 🎧 本期简介 做这期播客是来自于最近一段时间我被 AI 裹挟过程中的思考。我算了某一周我的 token 用量，按照 Claude Fable 5 的 API 价格（假设缓存全部未命中），可能超过 9000 美元。 看着这个数字我沉默了：当模型能力越来越强但是也越来越贵，只有大公司和富裕的用户（那得多富裕）才能用得起，普通人会不会因此掉进一个难以翻身的循环？ 《纽约时报》一篇文章给这种担忧命名：永久底层阶级。意思是当大模型能力全面超越人类能力，一部分人的工作被完全接管，这部分人会因为失去竞争力而迅速向下层阶级滑落，被永久锁死在底层阶级。 今天的 AI 变革在很多地方跟过去的工业革命都很相似。于是我就翻遍历史，尝试找找答案。 当年瓦特蒸汽机同样昂贵，甚至按量收费这个模式250年前就有了。手摇织工也曾是上一轮自动化的受益者，却在动力织机成熟后，看着周薪从 21 先令一路跌到 5 先令。合法请愿、投票、结社和罢工的路被堵住后，工人砸毁机器，卢德运动最终遭到军队和死刑镇压。 工业革命留下的也不只有坏消息。制度改革最终带来了工时限制、童工保护、工会合法化、公共教育和更广泛的选举权；乔治·史蒂芬森从一个文盲矿井工人，靠自学成为了铁路之父，带领人类进入铁路时代；家境贫寒的托马斯·库克，不懂技术，但是把铁路、真实的需求、组织活动的能力，开辟出了旅游业，创立了 Thomas Cook 集团；安德鲁·卡内基一家则及时离开被动力织机挤压的行业，找准时机投身变革时期的上升行业，最终卡内基成为钢铁大王。历史没有保证每个人都能翻身，但它留下了普通人换位置、找入口的具体路径。 🧩 概念解释 打表计费（usage-based pricing）：不按固定月费购买无限使用权，而是根据实际调用量结算，类似水表或电表；大模型 API 按输入和输出的 token（模型处理文本的计量单位）分别计价。
永久底层阶级（permanent underclass）：一种对 AI 未来的担忧——部分人因劳动价值、收入和向上流动入口长期消失，被固化在社会底层。
第一次工业革命：约 1760–1840 年始于英国，以蒸汽机和纺织机械为代表的生产力革命；本期的蒸汽机、手摇织工和卢德运动都发生在这个时期。
第二次工业革命：19 世纪后半叶到 20 世纪初，以电力、钢铁和铁路网络为代表的技术浪潮；节目里摩根家的私人发电厂和后来电价大跌的故事来自这个时期。
詹姆斯·瓦特（James Watt）：改良蒸汽机的工程师，把耗煤量降到旧机器的约三分之一，让蒸汽机第一次走出煤矿、进入普通工厂。
马修·博尔顿（Matthew Boulton）：瓦特的合伙人、Soho 工厂老板，留下名言“我这里卖的是全世界都想要的东西——动力”。
卢德运动（Luddite movement）：1811 年起发生在英国纺织业的工人抗争。工人砸机器的直接诉求涉及降薪、行业规则被破坏和谈判渠道被封堵，并非单纯仇恨技术。
恩格斯停顿（Engels' Pause）：工业革命早期，英国工人产出明显增长、实际工资却长期近乎停滞的一段时期，用来说明生产力红利不会自动分配给劳动者。
恩格斯（Friedrich Engels）：纺织厂主之子，标准“厂二代”，在曼彻斯特亲眼记录工人的生存状况，写下《英国工人阶级状况》，后来与马克思合著《共产党宣言》。
乔治·史蒂芬森（George Stephenson）：煤矿工人出身，18 岁还是文盲，靠夜校自学修好矿上的蒸汽抽水机，后来造出“火箭号”机车，被称为“铁路之父”。
托马斯·库克（Thomas Cook）：1841 年借刚铺好的铁路组织出第一趟团体专列，被称为现代旅游业的祖师爷；以他名字命名的旅游集团 Thomas Cook 在 2019 年破产清算。
安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie）：苏格兰织工之子，一家人在手摇织机被淘汰时移民美国，他从电报信使一路进入铁路、钢铁行业，成为“钢铁大王”。
🔁 提到的往期节目 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔
2.拒不妥协军方？全网封神的Anthropic，背地里其实样样都来
7.🎭还在为硅谷巨头的AI焦虑吗？字面意义被资本做局了
9.🎙️OpenAI财务告急，为啥花1.5亿买一档播客节目？
15. 🍾串台朗姆：硅谷AI CEO的不正经人格图鉴大赏
⏱️ 章节时间戳 00:03 1776 年 Soho 工厂卖的是动力；2026 的英伟达卖的是智能 02:30 Claude Fable 5 的七天体验与 AI 焦虑 04:17 一周 6 万元天价 token 账单引发的思考：AI 加速贫富差距？ 06:48 硅谷担忧的“永久底层阶级” 09:38 瓦特蒸汽机：200 多年前的按 token 计费 12:08 手摇织工：上一轮自动化的受益者 13:52 动力织机成熟：周薪从 21 先令跌到 5 先令 16:46 请愿、选票、结社、罢工：合法通道一条条被堵死 18:19 卢德运动爆发：从砸机器到死刑镇压 22:09 恩格斯停顿：国家变富，工人工资却没跟上 24:54 恩格斯走进曼彻斯特被遮住的工人街区 27:15 工厂法、选举权、教育与工会怎样改变规则 29:20 乔治·史蒂芬森：文盲矿工成为“铁路之父” 32:10 托马斯·库克：搭上时代的顺风列车，开创旅游业 35:20 安德鲁·卡内基：离开衰落的纺织业，找准上升入口成为钢铁大王 37:55 从 7 人到 8.6 万人：打字机创造的新入口 39:46 普通人真的需要紧追最强模型吗？ 41:23 同等 AI 能力的价格如何快速下降 43:16 普通人的增长飞轮：把 AI 变成可带走的积累 47:15 Thomas Cook 的现代结局：选对一次 ≠ 一劳永逸 49:00 回答开头：历史给普通人的 4 条 takeaway 51:47 播客推荐：《用AI搞学术》聊 DeepSeek Harness 🎙️ 播客推荐 「用AI搞学术」｜第44期《DeepSeek Harness说一切皆插件，它到底想干什么？》：社科生搭档 AI 算法工程师，用所有人都能听懂的话，把新出的 AI 工具放进真实的学习和办公场景里讲明白。
📚 参考资料 AI 工厂、模型价格与“永久底层” NVIDIA：AI Factories Are Redefining Data Centers
Anthropic：Redeploying Claude Fable 5 and Mythos 5
《纽约时报》“永久底层阶级”报道转载
Axios：Dario Amodei 对入门级白领岗位的警告
a16z：LLMflation——同等模型能力的推理价格下降
蒸汽机、织工与制度变化 Boulton & Watt 的蒸汽机商业模式
Britannica：Watt Steam Engine
英国国家档案馆：卢德分子为何抗议
Robert C. Allen：Engels' Pause
英国议会：19 世纪公共卫生与查德威克报告
Smithsonian：恩格斯、玛丽·伯恩斯与曼彻斯特工人社区
普通人的新入口 Andrew Carnegie 的经历
托马斯·库克传记
美国 1900 年办公室与女性打字员
IEEE Spectrum：20 世纪美国电价变化
英国政府：Thomas Cook 集团清算与游客返程
🖼️ 配图 图 1｜谁用得起最强的智能：中美旗舰大模型 API「打表价」对比（美元/百万 token）。自制图表；数据来源：Anthropic 官方定价（Fable 5 / Opus 4.8）、OpenAI GPT-5.5 与 Pro 档定价、Google Gemini 3.1 Pro、xAI Grok 4.5、月之暗面 Kimi K3、智谱 GLM-5.2、字节豆包 Seed-2.1 Pro、阿里 Qwen3-Max、DeepSeek V4-Pro。人民币价按 1 美元 ≈ 7.1 元折算。 图 2｜250 年前的“AI 工厂”：Soho 工厂东北视角版画（约 1800 年），出自 Stebbing Shaw《History of Staffordshire》，画作题献给工厂主马修·博尔顿本人。开场故事里，作家鲍斯威尔就是在这里参观蒸汽机，听博尔顿说出“我卖的是动力”。来源：Wikimedia Commons。 图 3｜砸向机器的铁锤：《The Leader of the Luddites》，1812 年 5 月出版的手工上色版画，卢德运动的“统帅”回身招呼人群。来源：Wikimedia Commons。 图 4｜「恩格斯停顿」原图——英国工业革命的两个阶段（1770-1913）。深色线是每名工人的平均产出，浅色线是工人实际工资——1840 年（图中红色竖线）之前，产出一路上行、工资长期停滞，粉圈标注处即 "Engels' Pause"；1840 年之后，工资才开始随产出上涨。截自牛津经济史学家 Robert C. Allen 论文 Fig. 1：《Engels' Pause: Technical Change, Capital Accumulation, and Inequality in the British Industrial Revolution》, E
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Sanjay Ghemawat | MapReduce | 谷歌技术史 | 三驾马车 | 大数据 | 分布式系统 | 比特翻转 | 神经网络 | TPU | Gemini | 谷歌搜索 | 谷歌广告 | 谷歌翻译 | ChatGPT | 聊天机器人 Meena 🎧 本期简介 2026 年 8 月的一天工作日下午，谷歌内部一个平时容纳 300 人的咖啡馆，涌进了 1500 位同事，来送别一个在谷歌写了 27 年代码的程序员。晚上，他照常去上瑜伽课、踢足球，回家后又一条条回复告别消息，直到凌晨两点半。 这位程序员叫 Jeff Dean。作为同行，我早就听过他的名字，也用过他参与开发的技术，但真要介绍他，却说不出个所以然。这次从他的离职消息往回查，我才发现，搜索、大数据、机器学习，这些年学过、用过的东西，竟然有这么多能追到他和同事们的工作里。 这期就顺着他的告别信，把时间倒回早年间的谷歌，来看看这位工程师帮助谷歌做大做强的。我们会认识他的长期编程搭档 Sanjay Ghemawat，看他们怎样在修故障、抠性能、反复重写系统的日常里，做出后来影响整个行业的工具。我们也终于能知道那些“编译器不警告 Jeff Dean，是他警告编译器”的段子是怎么来的了。 当然，工程师的成就之外，Jeff 还有管理者需要面对的争议：最为谷歌 AI 的领导人，聊天机器人为什么迟迟不发布，以至于让谷歌在 AI 竞争中错失良机，被 ChatGPT 抢先一步？研究人员的论文和公司的利益发生冲突时，该怎么办？我想借这一个多小时，聊聊这位“伟大的程序员”。 🎙️ 推荐播客 推荐我们的友台：《科技这碗饭》，主播是八十只耳朵，也就是节目里提到的耳朵老师。 我们两档节目这次同步发布，一起从两条线聊谷歌：《跨域请求》沿着 Jeff Dean 的经历，聊他做过的技术、他的编程搭子，以及那些具体的工作现场，是如何成就了今天的谷歌；耳朵老师则在新一期《谷歌AI风云15年：诸神黄昏——发明未来的人为何错过未来？》里，顺着这次谷歌 AI 大洗牌，聊聊谷歌 AI 的前世今生。如果这期还没听够，欢迎去听这期节目，把这段故事拼得更完整一些。 🧩 概念解释 本期人物 Jeff Dean（杰夫·迪恩）：本期主角，1999 年加入谷歌的软件工程师，谷歌的 30 号员工，参与开发搜索、大数据和机器学习系统，后来领导 Google AI，并担任过谷歌首席科学家。
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