当AI实验室开始疯狂招经济学家，你就知道事情没那么简单。谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic几乎同时扩招经济学家，DeepMind甚至新设了AGI经济学总监一职，由芝加哥大学教授Alex Imas出任。这背后的信号很明确：AGI的脚步声越来越近，而它对经济结构的冲击，可能比技术本身更值得关注。DeepMind创始人哈萨比斯上周在斯坦福表示，AGI预计2030年前后到来，影响将是工业革命的10倍，速度也是10倍。与此同时，美国劳动收入份额在2025年第三季度降至53.8%，创下1947年有记录以来的最低点。劳动者分到的蛋糕正在缩小，而AGI还没真正到来。

Imas在与Epoch AI经济学主管Phil Trammell的深度对谈中，提出了一个关键概念：关系性部门。这个部门涵盖那些因为有人类参与才有价值的领域——医生亲自问诊、教师面对面授课、咖啡师手工拉花，消费者为那个“人”付费，换成AI反而会显著贬值。Imas提供了真实的实验数据：同一幅艺术版画，标注“人类创作”比标注“AI创作”卖贵一截。当版画数量从1幅增加到500幅，人类版本价格大幅下跌，因为连接感和稀缺性被稀释了；而AI版本价格几乎不变，消费者从一开始就把AI当商品，把人类创作当连接。这揭示了一个趋势：AI接管一切可量化的劳动后，人类可以退守到“人本身就是价值”的领域。

但Trammell泼了一盆冷水。他用1400年蒙古学者的类比说明，如果当时的人用已有品类预测未来，会断定所有钱最终花在歌手身上，因为马匹运输和酸奶迟早饱和。历史却给出了完全不同的答案：新品类持续爆发，歌手的份额始终微不足道。AI同样会创造出今天无法想象的新需求，人类服务在经济中的占比可能永远上不去。两人有一个共识：支撑各自判断的数据几乎不存在。消费者对“必须由人来做”的偏好有多强、覆盖多广，没人系统测量过。Imas呼吁启动一个“数据曼哈顿计划”来补这个缺口，否则两种推演都只是猜测。

对谈中最实际的问题，是AI赚的钱能不能分到你头上。劳动收入份额53.8%的背后，是持续两百年的经济学经验法则：全球经济产出中约六成付给劳动者，四成流向资本，这个比例最近三十年已开始松动。Imas把分配的终局归结为一个类比：AI会像电力还是社交媒体？电力模式下，AI成为基础设施，回报分布在整个市场，如果开源模型始终只落后前沿六到九个月，这条路就能走通。社交媒体模式下，少数平台截取绝大部分租金，AI的价值高度集中。他警告，电话接线员的替代技术1920年代就成熟了，但实际替代拖了将近20年，劳动者没有突然失业，只是缓慢滑入更低薪岗位——这种温水效应更难被察觉。开源模型的发展速度，将是判断走向哪条路的最关键指标。对于AI从业者和爱好者来说，关注开源生态的演进、理解人类独特价值所在，或许是2030年前最值得投入的方向。