AI会抢走多少工作、财富将向何处集中——这是2026年全球最大的经济悬念之一。但比担忧更有意思的是：从华盛顿到台北，从华尔街到硅谷，七套针锋相对的解决方案已经摆上桌。有人主张让巨头拿出50%股权注入主权基金，有人给每个国民直接发现金，OpenAI的掌门甚至提出"不发钱、发算力"。发钱派和算力派吵得不可开交，而再培训派正拿着10亿美元入场。这不是一场空谈——全球范围内的真金白银实验，已经开跑。
为什么这个问题不能再拖
AI竞赛引发的担忧很具体：数百万岗位可能被消灭，尤其是白领岗位；而AI创造的巨额财富，正流向手握模型、芯片和数据中心股权的少数人。研究者发现，某些领域的入门级岗位招聘已经在收缩。
压力最大的当属美国——全球最值钱的AI公司和芯片供应商高度集中于此，而美国的失业救济力度又远低于多数富裕国家。于是一场关于"如何防患未然、如何兜底"的全球大讨论，就此铺开。
方案一：AI分红——让14亿人直接持股
逻辑很简单：AI是用公众贡献的数据训练出来的，凭什么收益只归股东？
韩国前总统政策室长金龙范5月在社交媒体发文提议：用AI热潮带来的超额税收，给全民发"AI分红"。但现实很骨感——头部AI公司眼下几乎不盈利，甚至还亏损，对亏损行业重税，各国政府未必下得去手。
另一条路是绕开利润、直接给股权。这条路最近异常热闹：
特朗普6月表态，支持政府持有科技公司股份，"这样一来公众会变得非常富有"；
参议员桑德斯6月提交法案：大型AI公司须一次性拿出50%股权注入主权财富基金，基金每年按估值的5%分红，直接发给美国民众；
10月中旬，Anthropic宣布把5%的股份注入一个"公共利益基金"（尚待股东批准），该基金是公司全资持有的LLC而非非营利组织，将随公司成长而增值，"劳动力市场冲击"被列为重点方向之一；创始人还透露，两人此前已承诺捐出各自80%的持股；
就在Anthropic官宣数小时后，马斯克放话：给美国每个孩子送一股SpaceX股票——而SpaceX正是其AI公司xAI的母公司。
用股权而非税收绑定公众利益，正在成为硅谷与华盛顿之间罕见的共识地带。
方案二：直接发钱——全民基本收入的全球试验场
最直给的方案是UBI：政府直接向公民发现金。
这不是空想。斯坦福基本收入实验室记录显示，仅美国就有超过200个试点。3月，名为"保证收入基金"的机构启动全美首批面向AI失业者的项目：面向科技和营销等岗位的失业工人，每月发放约1000美元现金，持续一年，外加技能培训和求职辅导。
放眼全球，发钱已经从纸面走进现实：人口仅数万的马绍尔群岛去年成为全球首个实施全国范围UBI的国家，还用上了区块链货币。
甚至自由至上主义阵营也有支持者——美国企业研究所的查尔斯·默里认为，现金让受助者自己决定怎么花，还能替代碎片化福利体系。OpenResearch（由OpenAI联合创始人阿尔特曼支持）2024年发布的研究显示，受助者把更多钱花在了基本需求和帮助他人上。
当然争议同样真实：钱从哪来、会不会养懒人、工作带来的意义感如何补位——芬兰最大工会就曾痛批本国项目"适得其反，助长少工作"。
方案三：不止于"基本"——马斯克的"全民高收入"
发钱派内部也在升级。马斯克2023年起改推"全民高收入"——不是保障基本生活，而是让每个人"想要什么商品和服务都能得到"。
他在4月解释过底层逻辑：AI会让经济产出增速超过货币供应，带来通缩，届时由政府发支票应对AI失业是"最好的方式"。一位以色列保险公司联合创始人今年初还真搭出了他所说的"管道"模型：AI一边替代工作一边做大经济蛋糕，政府把超额利润和新增税收的一部分导流为全民保障收入。
听起来激进，但注意一个细节：这套模型的前提不是AI毁灭经济，而是AI把经济做得更大。
方案四：阿尔特曼改主意了——不发钱 发算力
最有戏剧性的一幕来自阿尔特曼本人。这位曾多年为UBI站台、资助美国大规模现金实验的OpenAI掌门，最近公开表示对发钱"没那么确信了"——他转而倡导"全民基本算力"。
"每个人都能分到GPT-7的一部分算力，可以用、可以转卖、可以捐给别人做癌症研究。"他说，"你拿到的不是美元，而是这块'切片'——你拥有生产力的一部分。"
细节他还没讲清：公众拿到的到底是可转让的算力额度，还是对AI生产力的其他形式的索取权？但这不妨碍它成为当下最富想象力的一张方案。
方案五：再培训——10亿美元的赌注与一盆冷水
据彭博社报道，6月，美国前商务部长雷蒙多与前印第安纳州长霍尔科姆联手创立RAISE US，目标是募足10亿美元，在医疗、先进制造等行业建立再培训和创业试点。雷蒙多的话一针见血：美国每年在高等教育、职业培训和失业保险上花掉数百亿，却几乎没有一分钱和"这些项目到底有没有用"挂钩。劳工部4月也已着手把AI技能嵌入现有学徒项目。
不过值得玩味的是，合作伙伴Anthropic在8月的一篇论文里坦言：历史上政府主导的大型职业培训项目，并未带来就业和收入的持久改善。真金白银投进去，效果之争才刚刚开始。
方案六：工资保险——降薪再就业的缓冲垫
MIT劳动经济学家戴维·奥特力推的方案更显精细：如果AI逼你换了一份更低薪的工作，政府在你再就业的头几年里，补足新旧工资之间的差额。
这并非没有先例——美国1970年代设立过类似的"贸易调整援助"计划，专门兜底因产业转移失业的工人，只是该项目已在2022年停摆。难点在于：如何认定"降薪是AI造成的"？倡导者们对此大多语焉不详。
方案七：税收大棒——向算力开刀
还有一派认为，症结出在税制不公：雇人要缴工资税，用AI却分文不缴，AI还常常按资本支出享受抵扣和折旧。
全球最大对冲基金桥水提出开征"token税"——按企业对AI的使用量征税，拉平人与机器的成本差。桥水测算，35%的税率到2030年可筹措多达6000亿美元。
立法者动作更快：今年1月，纽约州民主党议员提出法案，对因AI裁员的达标企业加征2%的附加费，注入州劳工部用于再培训或失业保险。
答案未定 但实验已经开始
七套方案，没有一张是完美答卷——发钱派算不清账，算力派画不出图，再培训派被自己的盟友泼冷水，征税派盯着别人的钱包。
但2026年的这一幕，与历次技术革命最大的不同在于：在失业潮真正到来之前，筹码就已经被推上桌。马绍尔群岛的区块链红包、面向AI失业者的每月1000美元支票、以及桑德斯法案里那个50%的股权数字——每一张牌都在试探同一个问题：当AI把蛋糕做得足够大，普通人能否不被落下？
这个问题，市场还没给出答案。但至少此刻，谈判已经开始。
（凤凰AI研究院）
