Appearance
恩格斯停顿与永久底层阶级
原文标题: Engels' Pause and the Permanent Underclass 来源: Fabricated Knowledge
💡 核心观点
本文借用经济史学家提出的“恩格斯停顿”概念，类比当前AI革命可能导致的信息工作者收入停滞而资本回报激增。作者认为，类似工业革命中手工艺人被机器取代的过程，当前约7000万美国信息从业者（管理、专业及关联职业）面临被AI替代的风险，高薪岗位首当其冲。这对投资的启示是：资本（AI基础设施、算力、模型公司）将成为主要受益方，而依赖人力进行信息处理的工作者收入将承压，短期内经济增长可能极度不均衡。历史经验表明，只有等到新一轮技术范式（如铁路）出现，劳动力工资才会重新增长。
📖 中文全文
恩格斯停顿与永久底层阶级
神话意味着约翰·亨利输了
作者：Doug O'Laughlin
2026年4月15日
在我看来，Mythos 又是一个改变游戏规则的东西。有趣的是，关于泡沫论调的反对声音已经开始减弱，而对模型改进的普遍乐观（以及偏执）仍在持续。Mythos 实际上是一种阶跃式的变化，任何能接触到该模型的人理论上都可以通过一个简单的提示词找到零日漏洞，这一事实具有开创性意义。我认为，一台能够大规模发现零日漏洞的机器，就是人类网络安全研究人员被取代的证明。从这个角度来看（以及节省算力），Project Glasswing 是一个值得追求的目标。
Fabricated Knowledge 是由读者支持的出版物。要接收新文章并支持我的工作，请考虑成为免费或付费订阅者。
我认为我们正在并且将继续低估这种不同类型的智能。将整个待解决的问题放在一个上下文窗口中，并同时对整个上下文进行注意力计算，而不是像人类那样进行顺序分析，这确实是一种全新的方式。很明显，这是一项重大突破，将增强并部分取代劳动力。Mythos 的性能水平足以引发有意义的颠覆。Mythos 模型发现了数千个历经数十年审查依然未被发现的关键漏洞。人与机器较量的“约翰·亨利时刻”已经过去。在信息处理方面，机器很可能已经达到了超人水平。
所以今天我想谈一谈并引入一个概念，我认为这个概念在接下来的几个月里将成为公共领域更广泛的词汇——那就是“恩格斯停顿”。
什么是恩格斯停顿？
“恩格斯停顿”是由经济史学家罗伯特·C·艾伦创造的一个术语，用来描述1780年至1840年期间工业革命中出现的一个奇特模式。在工业革命——人类历史上最具变革性的技术转型——期间，英国工人阶级的工资停滞不前，而人均GDP却迅速增长。具体数字是这样的：经济学家查尔斯·哈利和尼古拉斯·克拉夫茨估计，1780年至1840年间人均增长率为46%。查尔斯·范斯坦发现，同期工人阶级工资仅增长了12%。在人类历史上最具变革性的时期之一，工人与资本之间的差距是巨大的。那么是什么原因造成的呢？
这其实存在一些争议。分析表明，家庭手工业体系中的工匠工人被机器取代，而这些机器往往由儿童操作。这种替代效应是：高收入的中产阶级工匠被资本和尽可能廉价的劳动力所取代。产出的回报分配极其不均，企业利润被工业家攫取，他们将这些利润大量再投资于更多的工厂和机器。
工资的破坏并非针对非熟练工人，而是高度集中于一个特定阶层：那些拥有高溢价的熟练中产阶级工匠工人。手织机工人实际上曾有过一段黄金时期，他们的工资比普通工人高出100%。这种高工资反而激励了快速取代这类劳动力的动力。这类工作的高溢价首先促成了它的毁灭。
仅在一代人的时间里，手织机工人的工资就减半了。随着一项又一项活动被机械化，手工劳动者收入下降，因为他们要与机械化产出竞争，然后还要面对来自经济其他部门被取代工人的涌入。工人的平均工资直到手工劳动被完全取代后才开始增长。
基本上，这一时期技术的回报完全归资本所有。我认为，鉴于我们刚刚获得一种可以取代之前手工信息加工工作的革命性工具，“恩格斯停顿”很可能是理解当今和未来几十年最有力的类比。
信息工匠阶层——谁面临风险？
接下来是不太令人愉快的部分。我们必须回答这个问题：谁是现代的手织机织工？
在我看来，信息工匠阶层大约有7070万工人，分布在“管理、专业及相关职业”行业中，约占美国劳动力的43.9%。他们贡献了约40-45%的GDP。如果我们加上更广泛的定义，包括办公室及行政支持、销售等职位，这个数字可以推高到约1亿人（美国总就业人数为1.613亿）。这是经济中最富有、最有价值的部分，而信息工作的黄金时代可能是从1993年到2020年。
下面是一张有用的（AI生成的）图表。
我会逐步分析哪些人风险最高，以及谁的平均工资最高。
从最有利可图的替代对象来看，就是这些。我预计金融分析、合规、法律文件审查、数据处理和行政管理等领域的初级岗位将在短期内面临压力。而在高端层面，我预计像Claude Code（用于软件）或Harvey（用于法律）这样的针对性工具将取代高端员工。
曾几何时，拥有商业、法律甚至只是精通Excel的大学学位，是进入中产阶级相对容易的“黄金门票”。这段“顺风车”很可能已经结束，我们应该预料到这些岗位将受到最大冲击。而且由于技术传播速度比工业革命更快，我们应该预期这种情况会在几年内发生，而不是几十年。这是一个令人难以置信的风险。
但在最低端，希望尚存。如果历史有借鉴意义，使用AI的非熟练劳动力的平均工资应该会上升。毫不夸张地说，配备AI的儿童在数据录入工作中可能比经验丰富的专业人员更熟练。这意味着专业人员的工资将崩溃至非熟练工人的水平，也许就像“恩格斯停顿”一样，工资最终会再次增长。
令人震惊的是，这些岗位如今占了美国就业的大多数。如果将工业革命与今天进行一对一比较，会是什么样子？让我们试着感受一下。
信息革命与工业革命
在18世纪90年代，纺纱和织布等特定任务在很大程度上被大规模资本投资和工厂集中所取代。今天的类比大致是：价值1万至2.5万美元的代币（token）取代了一名年薪12万美元的分析师的工作。
现在，我不想危言耸听，但第二种情况在我看来要糟糕得多。虽然我不预期短期内出现大规模取代，但在边际上，更多信息工作的供给将迅速使现有知识工作者的价值变得不那么有用。而新毕业生呢？根本没有机会。我认为，用1万美元的代币取代年薪12万美元的分析师几乎将成为一种受托责任，并且会在尽可能可行的情况下尽快发生。虽然未来看起来是人类与AI协同工作，但一个人利用单个AI解决方案以相同成本取代4个人，将产生巨大的通缩效应。
另一个问题是，这很难衡量。生产率开始上升，而裁员公告激增，初级岗位工资增长停滞。这还不能最终证明替代已经发生。这是烟雾，大火尚未到来。
此外，衡量起来也很复杂。恩格斯停顿之所以以他命名，是因为他真的走上曼彻斯特的街头，去数那些织工曾经工作过的空置小屋。如果一间办公室仍然满员，但产出的信息工作却多了数倍，那么衡量抽象的替代效应就很困难。在未来几年，衡量实际被替代的东西将变得棘手。
我们很可能已经进入了一场新的信息工业革命，我想提醒人们，最初那次革命的变化有多么剧烈。我预计这种“生产增长”将在相对较短的时间内（几十年）在我们的经济中可见。
工业革命（英国）的数据：
棉花
- 1750年，英国进口了250万磅原棉；到1787年，消费量达到2200万磅。1800年达到5200万磅，1850年达到5.88亿磅。一个世纪内增长了235倍。
- 1781年纺纱量为500万磅，1800年增至5600万磅。
- 棉花产业从1760年占国民生产总值的0%，上升到1812年的8%。
- 纺织业产量在1780年至1840年间扩大了50倍。
铁
- 1740年，英国生产了1.7万吨铁。到19世纪40年代，超过200万吨。1852年，英国生产了300万吨，超过世界其他地区的总和。一个世纪内增长了116倍。
整体经济
- 整个经济产出在80年内增长了3倍，其中大部分发生在“恩格斯停顿”期间。最终结果是人均收入翻了一番，农业份额大幅下降。
- 但最富有的1%人口拥有的国民财富份额从1801年的25%上升到1848年的35%。这是一个极不均衡但具有意义的经济增长爆发。
所以让我们发挥想象力。如果出现一个新的“恩格斯停顿”，会发生什么？
代码将全部由AI编写，并在未来几十年内使总产出提高100倍。现有代码的成本可能会崩溃，软件开发人员的实际工资将下降。
例如：一份花费初级律师5000美元的法律草稿，将在5分钟内花费50美元；或者一个需要初级分析师一整天才能完成的财务模型，将只需几美分就能生成。一份针对整个行业的市场研究报告，一个咨询团队只需一个人一个下午就能完成。
这正是“恩格斯停顿”期间发生的情况，直到铁路革命，工资才开始再次增长。我在一篇较长的文章中详细讨论过铁路革命。
关于工业革命后劳动力如何变得更加熟练的论证也有些模糊。机械技能是一项真正的技能，但到目前为止，“提示工程”已经完全被模型本身取代。重新调整技能的过渡过程将是坎坷且不确定的。
但有一点应该清楚：生产将大幅增长。工业革命期间，棉花和铁在一个世纪内分别增长了235倍和100倍。英国整个经济增长了3倍，但这一切都以劳动为代价。今天，我相信这将会发生，但转型过程会很痛苦。
基本上，从第一性原理来看，某种形式的“新停顿”几乎不可避免。让我们量化一下这看起来会是什么样子。
一个新的恩格斯停顿
我个人认为新的停顿是不可避免的。但让我们先考虑一下反方的论点。首先是“生产率繁荣创造就业”，虽然长期来看这是正确的，但短期内要复杂得多。新的AI生产率需要创造出足够快、能够被人类服务并抵消替代影响的“新任务”。现实是，大多数下游认知任务本身将更多地被模型消耗，至少如果它集中在纯粹的信息处理上。也许我们都会成为AI的“物理土耳其人”，但让这类劳动力的工资变得稀缺的过渡期可能会非常缓慢。
那么新的停顿是什么样子呢？以下是到2040年的新“停顿”可能的样子。这基本上是将“恩格斯”时期套用到今天。
这看起来并不好。如果你想知道“永久底层阶级”的论述是什么样子，就是这样。工人的工资仅名义增长，而超额部分几乎全部归于资本。而资本将痴迷地将这些超额再投资于更多的资本（AI），从而进一步扩大差距。
“停顿”的结束需要一种全新的范式来启动。铁路成为劳动力需求的新驱动力，吸收了工业革命造成的闲置劳动力。
反例：电气化
还有另一个案例，那就是电气化。电气化是另一种技术变革，它实际上增加了每天的工作时间，其结果比“恩格斯停顿”要好得多。那么让我们讨论一下这个反例。
电气化时代存在一个难以理解的生产率悖论。根据保罗·大卫的说法，你可以到处看到电动机，但在生产率统计数据中却看不到。原因是，电气化增强的是已经适应了工业流程的劳动力，而电动机往往取代了蒸汽机。此外，还有一个快速的反馈循环：它创造了一整套新任务，即修理电力基础设施。
第一次工业革命已经发生，劳动力经济已经适应。它吸收了新的任务，而电力设备的新力量增强了工业基础。更重要的是，电气化花了将近30年才在生产率数据中显现出来！但在这种情况下，我认为我们的基准情况更接近“恩格斯”，而不是电气化的影响。
电气化补充了之前的元范式，而第一次工业革命则在很大程度上彻底取代了劳动力。有一种观点认为，也许前AI时代的简单软件一直在增强人类劳动。但仔细审视之下，这个类比就站不住脚了。人类一直使用工具，是人与织布机一起纺出了布料，而过去的软件看起来更像是手织机，而不是对现有流程的替代。
当我要求Claude从头到尾制作一个DCF模型时，其中没有人的参与。而以前，我需要一个人使用面向人类的工具（如Excel）来创建和运行分析。我担心我们很可能处于“恩格斯”的情景中。
结论（我不是故意唱衰）
最近，我感觉自己对AI相当看好，而对所有作为AI补充的事物则相当看空。我认为这是正确的交易方向，我在2025年6月和1月都写过这一点。
我认为，很明显我们正在经历我们这一生中最重要的技术革命。这很可能是一次过度建设，就像我们之前看到的铁路、电气化甚至互联网一样。但完全否定这项技术是一个错误。我仍然相信，这很可能看起来像是一个持续十年的替代和投资周期，我认为在“恩格斯停顿”的情况下资本表现不佳……这个看法似乎不正确。
这也在我的观点中增加了生产地点的重要性。英国，一个小岛，通过1854年迅速采用工业政策，生产了世界上一半的铁。美国将贡献超过70%的世界代码，因为它部署了世界上大部分的算力。
信息经济的产出将爆炸式增长，但员工人数不会。而今天的AI经济仍只占实际经济总量的一小部分，但如果以英国的棉花为参考，它很快就会成为整体生产率的重要组成部分。资本可能会迎来一个令人难以置信的十年。
免责声明 本简报由Fabricated Knowledge发布，仅供参考。此处任何内容均不构成投资建议、买卖任何证券的建议或任何金融工具的交易要约。作者持有公开股票的头寸，但不持有本简报讨论的公司或行业的头寸。这些头寸可能随时变更，恕不另行通知。
作者是半导体和技术研究公司SemiAnalysis LLC的联合创始人兼总裁。此处表达的观点是作者本人的观点，并不代表SemiAnalysis的观点。
所有信息均“按原样”提供，不提供任何形式的保证。关于技术、劳动力市场和经济状况的历史类比和前瞻性陈述反映了作者的意见，不应被视为对未来结果的预测。请自行做足功课。
Fabricated Knowledge 是由读者支持的出版物。要接收新文章并支持我的工作，请考虑成为免费或付费订阅者。
🔗 原文链接
https://www.fabricatedknowledge.com/p/mythos-and-engels-pause