先从水资源已经稀缺的地方说起。在得克萨斯州，干旱仍是一种持续性的紧急状态；到2030年，数据中心每年可能消耗多达3990亿加仑水，而2025年为490亿加仑。按一项估算，这一水量足以在一年内让美国最大的水库米德湖水位下降超过16英尺。让AI生成产出看似轻松的机器仍然需要冷却，而这种冷却正越来越多地发生在水资源本就紧张的地区——这些地区往往因土地便宜、税收优惠和光纤连接而被选中，而不是因为具备长期水资源可用性。

再看看当数字产出变得更便宜时，消费者把钱花在哪里。2025年，创纪录的1.59亿名粉丝参加了Live Nation的演出，收入超过250亿美元，并且首次出现美国以外观众人数超过美国国内观众的情况。这一增长与更广泛的后疫情时代消费者转向现场体验的趋势一致，包括旅游、餐饮和娱乐，这一趋势已在休闲经济中得到记录。随着机器制造的产出越来越接近免费，亲临一次性共享活动现场的价格继续上升。

这些事实看似无关。它们指向同一种经济转变。AI并没有消除稀缺；它只是重新安置了稀缺。稀缺正在向下转移到AI所消耗的物理投入中，同时向上转移到AI无法复制的人类体验中。企业用于追踪AI让哪些东西变得更便宜的仪表盘上，并不总能看到这两类稀缺。

许多高管团队正在提出合理的运营问题：AI可以在哪里降低成本、提高产出？这些问题有用，但也可能掩盖一个更难的问题。当一家公司生产的一切都变得充裕时，什么会变得稀缺，而这家公司是否仍然控制其中任何一部分？

最清晰的早期案例之一来自劳动力市场，自由职业者很快感受到了这种转变。ChatGPT出现后，一些看似最有优势的劳动者反而最早受到影响。对一个全球自由职业平台上超过300万条招聘信息的研究发现，在几个月内，生成式AI擅长完成的任务需求大幅下降。面向西欧语言的翻译需求下降约30%，而高度商品化的写作，例如“About Us”页面，需求减少了一半。对同一市场的另一项分析发现，经验最丰富、报价最高的自由职业者受到的冲击至少与其他人一样大。技能并没有保护他们。

他们的工作并没有变差。它只是变得充裕了。摧毁其价格的不是无能，而是充裕。

充裕可能遮蔽真正的约束

AI带来的充裕既真实，又具有误导性。变得充裕的是产出本身，而不是让这些产出可靠或有用的条件。生成一个答案已变得前所未有地容易。生成正确答案，并在出错时承担责任，仍然很难。

自由职业市场以小规模形式展示了这一机制。AI不仅取代了一些工作；它还压低了仍由人类完成的工作的价值。稀缺的要素从来不只是“合格文本”。合格文本如今几乎免费。仍然稀缺的是这种文本过去所代表的东西：判断、责任，以及有人愿意把自己的名字附在文字之后所带来的保证。

稀缺变得更难被看见

在工业经济中，稀缺往往可见且可衡量：库存、座位、工程师工时。在AI经济中，稀缺变得更加分散，有时几乎不可见。它可能隐藏在看似供应充足背后的算力队列中，或隐藏在几秒钟的延迟里，而这些延迟揭示了实际上可用的机器有多么有限。在其他情况下，约束根本不是技术性的。它可能是法律上的、运营上的，或与客户剩余的有限注意力有关。

这些约束很容易被忽视，直到它们造成损害。流媒体服务可以瞬间展示上千部作品，但真正被配给的资源是观众的夜晚，以及一个人实际愿意花在选择观看内容上的那几分钟。物流平台可以在毫秒内为每条路线定价，随后却遇到一个与算力无关的上限：一排卡车在同一个装卸码头前排队等待。

Herbert Simon在1971年就指出了这种转变：信息的充裕会造成注意力的稀缺。当时这还是一种洞见，如今已成为各行业的基本运行条件。稀缺并不会消失。它只是转入隐蔽处。

许多组织仍然表现得好像稀缺已经被废除，即便它们正在承受稀缺带来的后果：拥堵、沮丧的客户，以及从未被明确作出的取舍。它们继续衡量售出单位和员工人数，而业务却通过那些未被追踪的稀缺悄然流失价值。

谁控制新的稀缺？

拥挤的自由职业市场清楚地说明了一点：任何大规模生产廉价产出的人，往往是在向上游某一方租用稀缺。企业也是如此。当一家企业把边际成本推向零时，它通常只是把瓶颈沿价值链向上移动了一步，移到了控制算力及其供能的一方手中。

数据中心用电需求在2025年增长17%，并预计将大致翻番，从当年的约485太瓦时增至2030年的约950太瓦时，其中以AI为重点的站点需求将增长两倍。五大科技公司的资本支出在2025年超过4000亿美元，预计今年还将再增长75%。到本十年末，国际能源署预计，美国数据中心消耗的电力将超过铝、钢、水泥和化学品生产用电的总和。

真正形成约束的并不总是人才或资本。它们包括电网接入、燃气轮机、变压器，以及镓——一种AI硬件所依赖的半导体芯片关键材料，而中国精炼了其中约99%。水如今也应被列入这份清单。得克萨斯州水库面临的压力是早期案例，而非例外。美国数据中心的直接用水量预计到2028年将翻番或更多，而大量新建项目正落在本就缺水的流域。IEA表示，这些瓶颈已经在限制其更激进的增长情景。在许多情况下，一家公司庆祝接近免费的生产，实际上只是把持久利润率交给了拥有稀缺投入的一方。正如该机构负责人所说，没有能源就没有AI。

同样的逻辑也适用于需求端。当所有人都能生成类似的产品或方案时，变得稀缺的是客户看向哪里：渠道，或筛选选项的助手。谁控制了这一注意力入口，谁就控制了真正重要的稀缺。其他所有人都在充裕层上竞争。

价格发出关于重要性的信号

当充裕成为常态，价格的作用会发生变化。它不再只是表明还有多少可用资源，而开始传递哪些东西被优先考虑的信号。

溢价不再只反映更高成本。它可能揭示一种底层稀缺：更快的访问、更低的风险暴露，或更强的保证。它不一定买到更多数量；它买到的是时间和安心。定价过低也不再只是利润率问题。它可能引发抢购，导致系统过载，并掩盖本应公开作出的取舍。

价格成为企业识别某种稀缺并决定是保护它还是为其收费的工具。这是一项战略决策，而不仅是算术问题。由于AI可以实时衡量过去模糊的约束，它会让这些选择更清晰，也让后果立刻显现。

一些公司已经开始为五年前很少有人想到要出售的东西收费。云服务提供商出售的不只是容量，还有需求激增时的优先保障。一家金融公司不再出售已经变得充裕的数据，而是出售数据来源的可追溯性，以及这些数据能够经受监管审查的信心。在建筑软件领域，Graitec围绕类似前提构建了其AI战略，押注工程师愿意付费的并不只是更快生成，而是足够可审计、足以让他们签上自己名字的设计。财富管理机构对投资组合收取更低费用，因为如今机器人顾问可以用几个基点完成配置；它们对判断收取更高费用，即在市场崩盘时让客户保持投资的判断、Vanguard所说的顾问alpha中超越选股的辅导价值，以及任何模型都不会承担的问责。

在每一种情况下，价格都不再奖励生产的努力，而是开始为客户在其他地方找不到的稀缺赋值。

高管常常忽视的问题

最有效应对这一转变的领导者有一个共同习惯。他们不只是问AI能让他们更多地生产什么。他们能够清楚说明，在自己的业务中，什么刚刚变得充裕，什么刚刚变得稀缺。

三个问题可以揭示一家公司所处的位置。业务中什么已经变得充裕，却仍被当作稀缺来定价？什么已经变得稀缺，却尚未被衡量？在这些新的稀缺中，公司真正控制了哪些，又有哪些已在管理层尚未察觉时被平台、算力提供商或竞争对手掌握？

陷阱通常是一样的。面对充裕，企业往往试图在充裕层上更激烈地竞争，更快地生产更多同类产出。而这恰恰是利润率趋近于零的层面，因为竞争对手也能使用同样的工具。价值会迁移到瓶颈处，并沉淀在控制瓶颈的一方手中。

恢复过来的自由职业者并不是靠生产更多文字取得成功。如今表现良好的人，围绕仍然稀缺的能力重新定位。具备AI互补技能的自由职业者收入比不具备这些技能的同行高约40%，高价值合同也有所增加。他们重新回到出售稀缺。

AI将继续让产出变得充裕。这是它的承诺，其中很多也代表着进步。但充裕并不是利润率所在之处。利润率会流向仍然稀缺的东西：难以获得的访问权、难以赢得的信任，以及无法凭空按需创造的电力和优先权。

使用AI产出最多的公司不一定能捕获价值。价值将流向那些能够识别新的稀缺、控制它，并在竞争对手之前为其定价的一方。

这需要纪律，而不是本能。如今每一项战略都需要一张稀缺地图：公司正在让什么变得充裕，这会在哪里造成瓶颈，谁控制这一瓶颈，以及定价是否反映了其中任何一部分。困难之处在于围绕这种稀缺来构建业务，而不是围绕AI已经变得廉价的产出来构建，尤其是在所有激励仍然推动企业生产更多的时候。

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