转载自：小鸣Ai

GaryMarcus 那篇新文章里有个刺眼的判断："AI 加持的世界，正以惊人的速度哪儿都去不了。"

听着刺耳，数据更刺耳。FT 专栏作家 John Burn-Murdoch 拉了一组对照：一边是硅谷对 AI 颠覆性的热捧，一边是全球 GDP 几乎纹丝不动的增长曲线。MIT、McKinsey、Bain 三家研究在三个不同维度重复了同一件事——所谓"AI 生产力暴涨"，目前只活在 PPT、新闻稿和投资人的故事里。

这就是 Marcus 说的 slop——不是脏话，是浮沫。是 AI 行业自己生产、自己消费、又自己陶醉的一层泡沫。它飘在每个企业的财报演示里，飘在每个 OKR 表格里，飘在每个"我今天用 ChatGPT 干了八小时活"的工位旁。

但 GDP 不认识 slop。GDP 只认真实的产出、真实的交易、真实的劳动。

一、算力的狂欢，与生产力的沉默

最近一年半，AI 的故事讲得有多火，大家心里有数。全球大厂把上千亿美元砸进 GPU、模型、Agent 平台；国内千亿参数模型你追我赶；每季度都有"X 行业被 AI 重塑"的发布会。

可把这股热浪的曲线，和同期全球主要经济体的 GDP 增速、制造业 PMI、全要素生产率叠在一起——你会看见一个让人不适的画面：上面那条线在飞，下面那条线在爬。

MIT 研究更狠：95% 的企业 AI 试点项目，至今没产生可量化的利润影响。McKinsey 全球调研同样指向——自报"AI 提效显著"的高管比例，连续三年卡在 30% 出头。

这说明什么？当每个部门都在"用 AI 提效"时，每个人提的那点效，被另外九个人花掉的算力、试错成本、协作摩擦，又给吃回去了。

不是 AI 没提效，是提效在系统层面被对冲掉了。

二、"努力税"：为什么加码成了新常态

我把这种状况叫 AI 时代的努力税。

过去十年，工具是省力的：Excel 让你算得更快，CRM 让你跟得更紧。工具与产出之间，是简单的杠杆关系。

AI 不是这样。AI 是个会激发努力的诱饵。老板听说"AI 能干这事儿"，第一反应不是省一个人，而是"那你能干更多事儿了"。结果不是减负，是加码。

Bain 调研证实了这一点：在已部署 AI 的企业里，真正能算清"AI 到底省了多少钱"的 CFO，不到 20%。剩下 80%，账面数字没变，变的只是董事会上讲的故事。

我们这边呢？可能比美国还热，也比美国还虚。

打开国内大厂的财报，AI 出现的频率比"主营业务"还高。可把同一批公司过去四个季度的人均营收、毛利率改善幅度、经营性现金流拉出来看——尴尬的事实是：这些数字，并没有因为"我们 All in AI"而出现明显跃迁。

这倒不是泼冷水。中国的 AI 投入是真实的，技术差距在缩小。但"投入大"和"产出大"之间，隔着一段叫"组织能力"的距离。

模型可以一夜升级，组织不行。

升维：从提效幻觉，到共生能力

写到这儿，我想把视角拉远一点。

Marcus 用 slop 这个词，不是要否定 AI 本身。他否定的是"AI 提效"这个被滥用到失真的叙事。真正的提效，从来不是工具单方面的胜利——工业革命是工厂、铁路、金融三件事一起变的结果；信息革命是 PC、互联网、云计算和新工作伦理一起演进的结果。

AI 革命要真正改写 GDP 曲线，单靠模型跑分是不够的。得有人愿意把自己重做一遍——重新设计流程、重新分配决策权、重新定义"这份工作做得好"长什么样。

这才是"共生"这个词真正的分量。

这里的"协作伙伴"不是营销话术。它是组织结构里那个新位置的描述：AI 不是替你干活的，是跟你一起干的；共生不是机器替人长出新能力，是人和机器都长出了新能力。

写在最后

Marcus 的 slop 论，本质是一记警钟——

不要让"提效"这两个字，掩盖了组织本身没动的事实。

如果你的公司今年 AI 投入翻倍，但人均产出、关键流程的稳定性、客户体验的提升没有相应变化——不是 AI 没用，是你们还停在"用 AI 干活"，没走到"用 AI 重构工作"。

前者是省力，后者是进化。GDP 不会为 slop 鼓掌，但 GDP 会为真正的进化记分。

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