东吴证券一份最新的宏观深度报告，给所有担心被AI打翻饭碗的打工人送来了一颗定心丸：

大家暂时完全不用慌，因为你的性价比比AI还要高——说得直白一点，就是在资本家眼里，你比大模型的算力还要便宜。

报告里列出了一组非常有意思的数据。先看AI普及率最高的美国，根据金融科技平台Ramp的统计，在全美AI使用最深的前1%企业里，平均每个员工分摊的年化AI Token开支在2026年5月就已经接近9万美元，而同期美国劳动力的平均雇佣成本约为9.8万美元。

到了2026年第四季度，每位员工分摊的Token开支预计将突破20万美元，直接超越了美国软件工程师19.2万美元的平均年薪。

这意味着在硅谷的高科技公司里，让大模型开足马力跑代码的成本，已经比雇一个顶级程序员还要贵了。AI还没来得及替代人类，先被自己的算力账单给制裁了。

如果说美国的算力成本只是让资本家犹豫，那国内的数据对比就直接构成了赛博时代的黑色幽默。
根据瑞银2026年6月的统计，我国大模型的算力其实卷到了极致，每百万Token的综合价格只有0.6美元，仅仅是美国（3.6美元）的17%。按理说，AI部署成本便宜成这样，替代人工应该摧枯拉朽才对。

但东吴证券把两国的薪酬数据放进去一算，得出了一个让人哭笑不得的数学题：2025年我国劳动力的平均年薪约为4.8万元人民币，而美国劳动力平均年薪约为6.0万美元，我国劳动力成本仅为美国的11%。

11%小于17%。

是的，国内算力价格虽然只有美国的17%，但咱们的人力成本直接打折到了美国的11%。大模型在降本增效的道路上狂奔，结果发现自己烧掉的Token费用，居然还没国内打工人的综合薪资便宜。老板掐指一算，部署一套大模型要买服务器、调参数、交Token费，倒不如多招两个能加班、会沟通、还能自备干粮的真实打工人划算。

以前大家总觉得，保护我们免被科技淘汰的，是人类独特的创造力、同理心或者不可替代的灵感。万万没想到，最后在AI浪潮里筑起最坚固护城河的，居然是咱们的薪水线。

AI每天吃着高压电、消耗着顶尖制程芯片，算力成本居高不下；而打工人只要两碗干饭、一杯咖啡，就能稳定输出一整天的劳动和情绪价值。原来最大的赛博防线，早就在大家的工资条里写好了。