凌晨三点，我在排队等一个 AI

AI 浪潮催生“错峰加班”

随着 AI 工具在内容创作领域的广泛应用，越来越多公司开始依赖 AI 完成视频生成、文本处理等任务。然而，这些模型的算力资源有限，导致高峰时段使用受限。不少 AI 漫剧制作公司被迫调整作息，将工作时间推迟至凌晨，只为避开白天的算力拥堵。鹤芽漫剧的员工甚至在凌晨三点仍在排队使用 AI 工具，形成了“人等 AI”的荒诞现实。

• 算力成稀缺资源

  • GPU 资源紧张，电费高昂，AI 推理成本不可忽视。
  • 大公司通过付费优先获得调度权，小企业只能靠“人等机器”来节省开支。

• AI 改变工作节奏

  • 从“白天上班”变成“深夜待命”，员工被迫适应 AI 的运行节奏。
  • 工作从创造转向校对、提示词调试、内容修正等“影子劳动”。

高价优先权：AI 资源的“阶级分化”

在算力紧张的背景下，优先使用权成为一种新资源。Seedance 2.0 模型对外出售优先访问权，起步价高达 200 万美元。这一费用不仅包括无排队的使用体验，还允许上传真人面部、解除内容限制，并获得算力优先调度。

• 资源分配不均

  • 高预算企业可获得“直通车”服务，普通公司只能排队。
  • 企业若想获得谈判资格，需承诺至少 1000 万元的使用预算。

• Token 经济学的代价

  • 模型使用按 Token 计费，每次调用都涉及真实成本。
  • 平台为控制成本，限制使用频率和高峰时段额度。

Sora 的教训：AI 的高昂运行成本

尽管 AI 工具在技术上取得了巨大突破，但其高昂的运行成本也让平台难以承受。OpenAI 选择关闭 Sora 的公测，正是因为其每天消耗高达 100 万美元，而用户数量却持续下滑。这一现实揭示了当前 AI 生成模型在商业落地中的巨大挑战。

• Sora 停摆原因

  • 每日消耗大量算力资源。
  • 用户活跃度下降，投入产出比失衡。

• Claude 的高峰限制

  • Anthropic 限制高峰时段的会话额度。
  • 用户需避开高峰或增加预算，以换取更多使用机会。

从“AI 解放人”到“人服务 AI”

最初人们期待 AI 可以减轻负担，提升效率，但现实却复杂得多。AI 的引入在一定程度上增加了员工的工作量。Upwork 2024 年的调查显示，虽然管理层相信 AI 提高效率，但 77% 的员工反映任务反而更多了。

• AI 使用带来新压力

  • 员工需学习提示词技巧、调试不同模型。
  • AI 输出内容需人工审核、纠错、润色。

• 影子劳动的兴起

  • 学会与管理 AI 工具链成为隐性要求。
  • 这些劳动不计入工作时间，也不计入薪酬。

• 自掏腰包的 AI 使用者

  • 为完成“AI 指标”，员工个人订阅高级服务。
  • 花费数百至数千元不等，只为不被时代淘汰。

AI 依赖下的新职场生态

AI 工具的普及正悄然重塑职场生态。EY 2025 年调查显示，64% 的员工认为工作量增加，仅 5% 的人真正感受到 AI 提升效率。在内容海啸时代，人类的角色从创作者退化为“内容校对员”，甚至成为 AI 背后的“运维工”。

• AI 改变工作本质

  • 从创作转向内容质量控制与模型调试。
  • 工作成就感下降，重复性任务上升。

• 工作节奏被 AI 控制

  • 员工为等待 AI 输出而熬夜加班。
  • 公司作息围绕算力安排，而非人类作息。

• AI 不是免费午餐

  • 管理 AI 工具链、理解输出逻辑，成为新的职业技能。
  • 不会用 AI 的员工面临淘汰风险，会用 AI 的员工则被工具链“困住”。

结语：AI 时代，谁在为效率买单？

当 AI 成为内容生成的基础设施，人类反而成了它的陪跑者。为了等待模型输出、节省算力成本、适应平台规则，员工不得不调整作息、自费学习、承担额外劳动。AI 并未真正解放人，反而让人更像机器一样运行。未来，算力基础设施若不能跟上，这种“人等 AI”的现象或将愈加普遍，成为我们不得不面对的新职场现实。