硅谷现在给工程师的薪酬包变了，除了原来的工资、奖金和股票，GPU 还有 AI 推理算力，或者叫 token 预算，也变成了新的福利。以前公司会把算力资源按优先级分配给项目，现在谁能用 GPU，谁就有了优先干活的权力。像 OpenAI 的 Thibault Sottiaux 就说，这代表着 AI 用的人越来越多，算力资源反而变得更稀缺了。Greg Brockman 甚至直接指出，以后程序员的生产力高低，就看他们能抢到多少 AI 算力。 如果公司能提供足够的 AI 算力，程序员就能跑更多模型、试更多实验；要是抢不到，那就只能看着同事比自己快。这种差距让 OpenAI 和其他做 AI 的初创公司在面试时都得掂量一下：求职者甚至会直接问公司能给多少 GPU 和 token。投资者也开始注意到这一点，Theory Ventures 的 Tomasz Tunguz 估计，给一个年薪 37.5 万美元的程序员再配 10 万美元的 AI 使用费，总成本就会超过 47.5 万美元，这意味着 AI 使用成本占到了总支出的 20% 以上。 以前这些费用都藏在云账单里不算啥，现在它们成了直接影响生产力的大问题。有个软件工程师在申请加薪时就把 Copilot 订阅费列进了福利里，这让 CFO 们不得不重新算账：公司到底花在 AI 上的钱能不能换来更多生产力？要是用“每 GPU 小时的毛利”来评估效率，程序员就得算算“每花一美元 AI 算力能干多少活”。Tunguz 自己每天靠用 AI 自动化完成 31 项任务，每年得花 1.2 万美元的预算。他算了一笔账：要是一个工程师一年花 10 万美元的 AI 成本，他的效率必须得提高 8 倍才行。 随着 AI 成为开发的基础工具，算力资源很可能像电脑和云服务器一样变成工作的必需品，甚至成为吸引人才的重要筹码。所以现在的趋势是：除了工资、奖金和股票之外，AI 使用额度或者 token 配额也被看成了薪酬结构中的第四种要素。Anthropic 实验室内部现在就把算力当成一种内部货币来分配预算；Ventures 这边的合伙人则认为企业应该把这部分开支当成正式的第四种薪酬组成部分。