一句话看懂：约翰霍普金斯大学经济学家 Steve Hanke 认为，AI 运行成本极其高昂，企业不会大规模裁员换 AI，因为根本不划算。在科技巨头今年预计投入约 7000 亿美元建设数据中心、2027 年可能突破 1 万亿美元的背景下，这个观点为“AI 将摧毁就业”的主流叙事提供了一个反向视角。
事件核心：发生了什么
Steve Hanke 是约翰霍普金斯大学应用经济学教授，曾担任里根总统经济顾问委员会成员。他在接受 Business Insider 邮件采访时明确表示，认为 AI 将免费使用、近乎零成本提供的想法“脱离现实，且带有愚蠢的经济推理”。他强调，AI 需要消耗大量水资源、电力和物理资本（如图形芯片），是一项资源密集型技术。
Hanke 的直接论点是：企业不会把所有员工都解雇并用 AI 替换，因为在许多场景下，AI 替代人力反而比雇佣人类更昂贵。他还批评了部分 AI 愿景者，称其为“骗子和江湖郎中”，认为他们把 AI 类比为软件是“拿苹果和橙子比较”——软件开发完成后可以近乎零成本反复销售，但向客户提供 AI 服务本身就要持续花钱。
值得注意的是，这不是 Hanke 第一次唱衰 AI。他今年 2 月曾对 Business Insider 表示，AI“被过度炒作且有潜在危险”；去年秋天他还警告称，如果大型科技公司业绩不及预期，AI 热潮可能受挫。
为什么重要
Hanke 的观点切中了当前 AI 行业最核心的争议：巨额资本开支能否换来相匹配的商业回报。微软、Alphabet、亚马逊和 Meta 今年合计资本支出预计约 7000 亿美元，2027 年可能达到 1 万亿美元，这些钱大部分流向数据中心、芯片和电力基础设施。如果 AI 的运营成本始终居高不下，那么“AI 取代人类工作”在经济学上就不成立——不是技术做不到，而是账算不过来。
这个判断也和近期其他投资者的警告形成呼应。Mark Cuban 本周表示，Nvidia 在 AI 热潮中的核心地位“确实令人恐惧”，一旦这家芯片巨头被超越或犯错，“一切都可能崩塌”。Michael Burry 则指出 Nvidia 在客户交易上“过度扩张”，可能把循环支出推高到“圣经级比例”。当经济学家、知名投资者开始从成本结构角度质疑 AI 热潮，市场对 AI 叙事本身的审视也在加深。
对用户/开发者/创作者的影响
如果 Hanke 的判断成立，普通用户和开发者短期内不太可能看到 AI 服务价格大幅下降。目前主流大模型 API 的调用成本虽然逐年降低，但推理阶段的计算开销仍然不低，尤其是图像生成、视频生成等高消耗场景。对开发者而言，这意味着“AI 原生应用”的商业模型必须仔细核算边际成本，不能照搬传统软件的“一次开发、无限分发”逻辑。
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对创作者和企业采购者来说，AI 工具的实际使用成本会成为更重要的选型标准。与其追逐参数最大的模型，不如评估推理成本、响应速度和单位产出之间的平衡。而对企业管理者来说，Hanke 的观点也提醒一点：引入 AI 替代人力的前提是算清楚总成本，包括部署、运维、能源和容错成本，而不是被“AI 解放生产力”的话术驱动。
值得关注的后续
目前公开信息显示，AI 成本能否持续下降仍是这场争论的关键变量。值得观察的具体信号包括：
其一，大型科技公司的资本开支是否真能按计划落地，或者出现收缩迹象，这直接反映行业对 AI 投入的信心；其二，AI 芯片和数据中心的能效改进速度是否快于算力需求的增长速度；其三，就业市场的数据是否出现 Hanke 所否定的“大规模 AI 替代”——这将为争论提供实证基础。
