前几天刷到一个视频。一个人在用 Mac Studio 跑本地模型。用来比较本地模型支出和联网调用 API 的费用，最后得出结论居然是本地跑更加便宜。
那一瞬间我愣了一下。
一台顶配 Mac Studio 要 7 万块。能把"本地跑更便宜"这个结论算出来的人，得同时满足两件事：一是能一次性掏出 7 万块买台机器，二是 AI 用得多到 API 账单能超过这笔钱。
这不是普通意义上的"便宜"。这是一个只对极少数人才成立的"便宜"。
跟我这种每个月都在犹豫要不要续 Claude Max 的人，根本不是一回事。
我突然意识到一件事——
AI 这个东西，从来就没有"平等"过。我们每个人用到的 AI，都不是同一个 AI。
说得更准确一点——我们每个人，都站在一栋叫"算力"的楼的不同层数上。
楼和楼之间的距离，比你想象的远得多。
算力的五层楼
我用一个具体的比喻来说清楚这件事——算力分层就像一栋楼，我们每个人住在不同的层。
这栋楼一共有五层，从地下室到顶楼。每一层的人看到的 AI 世界完全不同。
地下室：不用 AI 的人
先说最底下那一层。地下室。
地下室里住着不用 AI 的人。
不是不想用。是根本没进入"AI 存在"这个认知。
我身边就有这样的人。有的是长辈，觉得这是年轻人的玩具，跟他没关系。有的是同龄人，听说过 ChatGPT，但从来没动手试过。有的是做体力活的朋友，他们觉得这东西跟自己八竿子打不着。
你跟他们聊 AI，他们会点头，会说"嗯，是个好东西"。然后继续刷短视频、继续用微信聊天、继续相信朋友圈转发的"AI 将毁灭人类"。
地下室的人有一个共同点：他们以为自己在等 AI 来找他们。
但 AI 不会下楼来找人。
AI 只会往上长。
每过三个月，AI 的能力就上一个台阶。每过一年，上楼的人就会发现自己站的位置变高了。而地下室的人，位置没变。
相对位置在一直往下掉。
1 楼：我的起点
再往上一层，是 1 楼。
1 楼住着用免费模型的人。
我自己就是从 1 楼开始的。但我的 1 楼起得很晚。
2022 年底 ChatGPT 横空出世的时候，我是用不上的。
国外手机号、国外信用卡、代理——三道坎，少一样都过不去。我看着社交媒体上国外的朋友在玩 ChatGPT，看着他们晒对话截图、晒生成的代码、晒 AI 写的诗。
我只能望洋兴叹。
那是一种很奇怪的感觉。明明是同一个地球，但有些人已经在未来了，我还卡在现在。
后来我试过一些国内的转接服务，一些套壳工具。但都不稳定，体验很差。
那段时间我对 AI 的感受就是——它是真的存在，但它不属于我。
直到 Claude 开放注册。
我第一时间去注册了一个账号。不知道怎么回事，居然成了，而且用到今天都没被封过号。这可能是我这辈子最幸运的注册之一。
那一刻我才真正进入了 1 楼。
从 1 楼到 2 楼
但 Claude 不是我用过的唯一模型。
中间我还用过法国的 Mistral。
Mistral 那时候被捧得很高，号称欧洲之光，说要跟美国硅谷抗衡。我当时也觉得挺好，免费、开源、不用翻墙。
现在呢？
Mistral 基本没声音了。
你能从这个事里看出一点东西：AI 的竞争不是体力活，不是你有多努力、多勤奋就能追上的。是一个残酷的能力断崖。你今天还是欧洲之光，明天就可能被整个世界遗忘。这就是军备竞赛，不在第一梯队，没有任何存在的意义！
真正让我振奋的是 DeepSeek。
DeepSeek 刚出来的时候，整个中文互联网都炸了。一个中国团队，做出了能跟 GPT 和 Claude 掰手腕的东西。免费开放给所有人用。那一刻我感觉，我们终于也有自己的顶尖 AI 了。
到今天，我的笔记总结还在用 DeepSeek。
不是怀旧。是因为 DeepSeek 在这个任务上真的无可替代——比 Claude Opus 4.6 好用，比 GPT 5.4 好用。一个很久没大更新的模型，到今天还在某些任务上压着最新的顶尖模型。
这是 DeepSeek 厉害，还是后来者太让人失望？我也说不清。
但 DeepSeek 让我第一次感觉到：算力楼层的位置，不完全由钱决定。
有些人在 1 楼，但他们用的是 DeepSeek。有些人在 2 楼，但他们用的是花了钱的垃圾。
2 楼：抢不到的人
再往上一层。2 楼。
2 楼住着想要顶尖国产工具但抢不到的人。
这层楼最扎心。
我自己就抢过 GLM 的 coding plan。
抢了好几次。
每一次都是掐着点开抢，每一次都是秒没。
你能想象那种感觉吗？你明明愿意付钱，也知道这个工具好，还愿意花时间折腾——但你就是买不到。系统告诉你"已售罄"，或者告诉你"请稍后再试"，或者直接 503 Service Unavailable。
这不是个案。
抢 GLM 的人那么多，说明中国有一大批人在想用顶尖国产工具，但供给跟不上。这不是我一个人的问题，是整个国产 AI 生态的问题。
国外的 OpenAI 和 Anthropic，你只要愿意付钱，永远能用上。访问不了是你的问题，不是他们的问题。
国内呢？你愿意付钱，他们还不一定让你用。
2 楼的人，其实比 1 楼的人更委屈。1 楼的人至少安于现状，用个免费的也够了。2 楼的人看见了上面的楼层，伸手想够，但够不着。
这种距离感，才是最折磨人的。
3 楼：付费用顶尖模型
再往上是 3 楼。
3 楼住着付费用顶尖模型的人。
我现在就在这一层。配置是 Claude + GPT 双持。
听起来很豪华。但我每个月都在犹豫要不要续。因为真的不便宜。
Claude Max 的月费、ChatGPT Plus 的月费、加上偶尔买一些 API 额度。一个月下来，比我家里的水电费贵。
为什么还要续？
因为一旦用过顶尖模型，就回不去了。
这是 3 楼居民的共同魔咒。你一旦体验过 Opus 4.6 写代码的感觉，习惯了 GPT 5.4 Thinking 模式的深度推理，见识过 Claude Code 让 AI 自己写自己调试——你就不可能再满足于免费模型的能力。
这不是炫耀。是一种"向上兼容"的必然。
人的能力上限是有限的。AI 的能力上限没有边界。当你适应了顶尖 AI 的协作方式，你的工作方式会被重塑，思考方式会被重塑，连你对"好"和"坏"的判断都在慢慢变。
再回到免费模型，就像习惯了电灯再回到蜡烛。不是蜡烛不好，是你回不去了。
有了 AI 之后，我开始做一些以前不敢想的事情。
我开始写 Obsidian 的小插件，虽然我不是程序员。
我开始写公众号，虽然我不是写作出身。
我开始了解陌生的知识领域——从金融到地缘政治，从 AI 技术到哲学思考。AI 就像一个永远在线的知识教练，我有任何问题它都能解答、都能讨论、都能质疑我的想法。
我从 Gemini CLI 开始第一次接触终端。以前我觉得终端是程序员的黑魔法，跟我无关。现在我每天都在用终端改配置、跑脚本、做自动化。
AI 扩展了我的边界。
这是 3 楼最大的价值——不是完成任务，是扩展你这个人的可能性。
4 楼：摸不到的顶层
再往上还有一层。
4 楼。
4 楼住着什么人？
2026 年 4 月初，Anthropic 开始小范围发布 Claude Mythos Preview。这个模型被 Anthropic 自己描述为"能够在各大操作系统和主流浏览器中发现并利用零日漏洞"，并且他们自己已经用它找出了数千个高严重性漏洞。
Anthropic 最后决定：只向 40 多家经过严格审核的公司和机构开放，同时为防御性网络安全工作提供最高 1 亿美元的模型使用额度，另有 400 万美元现金捐给开源安全组织。
整个地球 80 亿人，能碰到这个模型的，就这 40 多家机构。
你是不是其中之一？
大概率不是。
我也不是。
这就是 4 楼。
4 楼的特点是——你再有钱也买不到门票。
在 3 楼，你有钱就能上。在 2 楼，你缺的是供给。但到了 4 楼，你缺的是身份。
Anthropic 不会问你愿意出多少钱。他们只会问你是不是美国的大企业、是不是经过筛选的安全机构、够不够他们定义的"可信使用者"。
钱不是门票。身份才是。
而身份这个东西，是你出生那天就决定的。
楼层之间正在拉开
这才是这篇文章真正想说的事。
过去我们总以为，技术会让世界变平。互联网刚火的时候，大家都在说"世界是平的"。手机刚普及的时候，大家说移动互联网会让人人平等。
每一次技术革命，我们都相信它会缩小差距。
但每一次，差距都在拉大。
AI 这一次，差距拉得最快。
5 年前，会用 ChatGPT 的人和不用的人，差距可能只有一小段——用的人写报告快一点，查资料方便一点。
今天呢？
第 3 层的人用 Claude Code 一晚上写出一个完整的工具。第 0 层的人还在用 Word 手敲报告。
这不是 10% 的效率差距。这是 10 倍的效率差距。
更可怕的是，这个差距在加速。
第 3 层的人用 AI 扩展自己的能力边界，他们学得更快、做得更多、想得更深。他们的成长曲线是向上的。
第 0 层的人呢？他们的成长曲线是平的。甚至因为周围人都在跑，他们的相对位置在往下掉。
这不是技术进步带来的平等红利。这是技术进步带来的不平等放大器。
放大到国家：这也是一种逆全球化
把视角从个人拉到国家。你会发现算力分层不只发生在个人之间，也发生在国家之间。
但要讲清楚 AI 在国家层面做了什么，得先聊一个更大的话题——全球化是怎么被 AI 改写的。
过去三十年，全球化是靠两条腿走路的。
第一条腿是制造业外包。苹果把 iPhone 放到郑州组装，耐克把鞋子放到越南做，大众把汽车放到墨西哥。这条腿大家都熟。特朗普的关税、脱钩、贸易战，瞄准的都是这条腿。动作都是明面上的，剧本都写好了。
但还有第二条腿。
第二条腿是软件和服务外包。从 2000 年开始，美国、欧洲、日本的科技公司把大量的软件开发、运维、客服、数据处理外包给印度、东欧、东南亚。印度的班加罗尔一度被称为"印度硅谷"——不是因为那里出了多少乔布斯，是因为那里聚集了全世界最多的码农。TCS、Infosys、Wipro 这些公司你可能没听过，但它们在巅峰时期加起来雇了上百万人。印度的中产阶级有很大一部分就是这群码农撑起来的。
这条腿比第一条腿隐蔽得多。它没有工厂，没有流水线，也看不见工人蓝色的工作服。它就是一群坐在写字楼里的人，对着电脑敲代码。
正是这条隐蔽的腿，现在正在被 AI 悄悄砍掉。
没有新闻头条。没有工人抗议。
TCS 在 2025 年 7 月宣布裁员 12000 人，是公司历史上规模最大的一次裁员。到 2026 财年二季度，员工数相比上一季度净减少 19755 人，这是 TCS 有史以来最陡的一次下滑。印度 IT 指数 Nifty IT 2025 年全年下跌 12.6%，到 2026 年 2 月又一口气蒸发了 686 亿美元市值。印度前六大 IT 公司的季度员工净增幅，同比骤降 72%。
七成。
这不是行业周期，是行业塌方。
为什么？因为美国公司不需要印度外包了。Claude Code 写一个 CRUD 接口几分钟搞定，Codex CLI 一晚上能顶一个中级工程师一周的活。外包的整个商业模式——“我比你便宜”——被 AI 从根子上摧毁了。
旧版本的逆全球化是"我不跟你做生意了"。新版本是"我不需要你了"。
后者比前者更绝望。因为谈判的前提是你有筹码。当你被"不需要"的时候，你连谈判桌都上不去。
回到 AI 本身的分层。
美国掌握了最顶尖的 AI。Mythos 级别的模型，40 多家机构，全在美国。
美国的盟友能用 Claude 和 GPT，但要通过付费订阅，随时可以被掐。而 Claude 封号多严重，想必你也有所耳闻。我的一个朋友至今已经被封了 20 个账号了。
敌对国家呢？连 API 都用不上。
这跟美国武器出口的逻辑一模一样：
F-22 自己用，F-35 卖盟友，敌人一粒螺丝都不给。
美国用这个逻辑经营了几十年的军事霸权。现在它用同样的逻辑来经营 AI 霸权。
中国呢？
中国一点都不缺勤奋的人，也不缺聪明的人。DeepSeek、GLM、Qwen 这些团队，每一个都在用百分之百的力气往前冲。
但为什么我们的 AI 永远差美国一个身位？
不是因为我们不够努力，是因为对方在封锁。
芯片出口管制、H100 不卖、EUV 光刻机不给、训练数据层层设防。这些封锁不是针对某一家中国公司，是针对整个中国 AI 产业链。对方用一切能用的手段，阻止你追上来。
但我不悲观。
我们已经看到，我们在追。DeepSeek、GLM、KIMI、MINIMAX 等一轮接一轮地迭代，国产芯片在跑通一个又一个制程。这些事情都是肉眼可见的。芯片问题不是不能解决，只是需要时间。
我们现在要做的，就是保持贴紧，不掉队。等到突破的那一天，格局就会变。
时间在我们这里。
美国现在的每一步封锁，本质上都是在买时间——买他们领先的时间。但时间是买不断的。每一次封锁，都在逼中国把缺失的那一环自己补上。补上之后，就是你的了，而且谁也拿不走。
这才是真正长期的视角。
AI 的两种终局
我之前对 AI 有过极致的幻想。
如果 AI 一直发展下去，最终会是什么样？
我想过两种剧本。
好结局：AI 发展到极致之后，把人类从所有劳动中解放出来。机器做所有的生产，人类做所有想做的事——画画、写诗、探索宇宙、陪伴家人。这就是共产主义的原版承诺——按需分配，人类不再为生存而劳动。
坏结局：少数拥有终极 AI 的群体统治全世界。对他们来说，普通人不再是劳动力，因为 AI 能干所有活；也不再是消费者，因为 AI 自己能造、能设计，甚至能服务所有东西。普通人变成了多余的。多余到什么程度？多余到不值得被消灭，也不值得被关心——就像你今天不会在意一片沙漠上有没有蚂蚁。
这两种结局，差得不是一点半点。
以前我以为这是一个遥远的哲学问题。现在我越来越觉得，这是一个正在发生的现实问题。
而且我越来越感觉——我们代表着好结局，美国代表着坏结局。
为什么这么说？
美国的 AI 已经明白地告诉你：它服务的是"自己人"。Mythos 只给 40 多家美国本土机构。Anthropic 划红线的时候，只保护美国公民。他们从来没把"为全人类"当作过目标——他们说的是"确保美国阵营的领先优势"。这里面没有你我。
这条路的终点，就是坏结局。因为它的起点就不包括大多数人。
而中国的 AI 呢？
DeepSeek 完全免费，对全球开放。GLM、Qwen 走的是开源路线。AI 的能力正在铺到各行各业。中国一直在喊"AI 普惠"——这个词听起来很空，但它跟"美国阵营的领先优势"是完全不同的方向。
一个方向是"让更少的人用更强的 AI"。
另一个方向是"让更多的人用够用的 AI"。
你说哪一种会走向坏结局？
当然，我知道这话说得有点重。有人会说我在捧一个踩一个。但我想表达的不是立场，而是方向。一件事情往哪个方向走，从它最开始的那一步就决定了。
我希望我看错了。我希望美国的 AI 公司有一天会改变方向，真的为全人类服务。
但现在所有的迹象，都在告诉我这不会发生。
最后
聊完国家和终局，我们把视角收回来，落到你我身上。
你可能会问：宏观的事跟我有什么关系？我一个普通人，能做什么？
我的答案是：向上爬一格。
不是说你要立刻上 4 楼。Mythos 不是给你准备的。
但 0→1，1→3，这段路是每个人都能走的。
从 0 到 1——开始用 AI。免费的 DeepSeek 和豆包都可以。先把"我不需要 AI"这个念头打掉。这一步是认知的突破，不是钱的问题。
从 1 到 3——为 AI 付费，并且学会协作。3 楼的门票不贵，贵的是你有没有"把 AI 当工具"的思维。很多付费用户其实只把 AI 当搜索引擎用，那是把 3 楼的门票浪费在 1 楼的事情上。
我自己就是这么爬上来的。从最开始的望洋兴叹，到后来 Claude 帮我写小插件、写公众号、理解陌生的领域。不是我特别聪明，也不是我特别有钱。是我每次看到上面的楼层，都想着"我能不能再爬一格"。
第 3 层已经足够你在这个时代保持竞争力。
真正危险的，是留在第 0 层。当算力分层固化，当每一层的人都在向上跑，留在地下室的人会发现一件更残酷的事——他们甚至不知道替代自己的那个东西，到底长什么样子。
写这篇文章的时候，我一直想起一句话：
“一个人能看到多远，取决于他站在几楼。”
以前我们以为，只要努力，大家都能爬上同一栋楼。
现在我发现，楼和楼之间的距离，已经不是一两层的问题了。是隔着几个街区，甚至隔着一整座城市。
全球化最美好的时候，是相信所有人都在盖同一栋楼。
逆全球化告诉我们的是：我们从一开始就不在同一栋楼里。
今天往上爬一格，明天再爬一格。
这个决定，没有 AI 能替你做。
也只有你自己能做。