自费订阅 AI 的打工人，属实是在花钱上班了……

爱范儿01-13

当代花钱上班的形式有很多：买咖啡提神、怕迟到打专车、下午来两杯奶茶、还有买各种会员和订阅服务。现在，还要加上自掏腰包订阅最先进的 AI 工具……MIT 最新出炉的 AI 商业报告揭露了一个令人意外的情况：企业在生成式 AI 上的投入高达数百亿美元，其中 95% 没有产生任何投资回报。也就是说大多数公司并未从 AI 中看到降本增效的效果。老实说，也不意外。但与此同时，这份报告也发现了另一个有趣现象：...

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工具的接受度，远超当年企业电邮、云服务等。报告指出，“几乎每位员工都在某种形式上将大模型应用于工作”——而且并非偶尔尝试而已，而是每天、多次地使用。这表明 AI 虽然是影子，但遍地都是，极快地融入日常工作流，产生了看不见但实实在在的生产力提升——毕竟，如果没有回报，谁会每个月都按时上交 AI“月租”呢？一些真实案例更直观地展示了影子 AI 的威力。比如报告提到了某家大公司的法务部门，斥资 5 万美元购入一款专业 AI 合同分析工具。然而部门里的一位法务在起草文件时，还是坚持用个人版 ChatGPT。原因很简单：ChatGPT 生成的内容质量更高。“我的 ChatGPT 总能产生更好的文本，哪怕供应商说他们的产品用的是同样的底层技术，”这位律师表示。怎么说呢，花大价钱买来的定制工具，还不如每个月 20 美元的 ChatGPT Plus 好用，大不了再自己调一调。当代打工人为了干活顺利点，不惜自己多花点钱——也真是个现实写照了。类似现象各行各业比比皆是，就连科技巨头微软内部也是如此：明明自家有 Copilot，不少员工私下却更愿意用 ChatGPT。用钱投票，就是用脚投票。嘴上听公司安排，身体还是诚实的。个人账号为何更受青睐？员工为何偏爱个人账号的 AI 工具？这体现出企业级工具与消费级工具在体验上的巨大差异。首先是灵活性与易用性：像 ChatGPT 这样的消费级 AI 工具，胜在开箱即用，几乎没有学习成本，能够即时满足员工的需求。相比之下，许多企业级 AI 系统过于死板，做了很多专业场景的适配——但反而更容易让每一个普通的打工人觉得难用，费时又低效。第二则是个性化与持续改进：许多定制企业 AI 缺少持续学习机制，不会根据用户反馈优化，导致用户感觉它“不会变聪明”。但 ChatGPT 们作为消费级产品，总在持续更新。一位法律从业者坦言，AI 在头脑风暴和起草初稿方面确有帮助，但“它不会保留客户偏好，也不从先前修改中学习，每次还老是犯同样的错误，需要我重复提供大量背景信息。对于高风险工作，我需要一个能积累知识并随时间进步的系统。”这的确是个人账号的巨大优势：沉淀用户自己的使用历史和偏好。例如，ChatGPT 的个人账号会保留用户过往的对话记录，员工可以随时翻查以前生成的内容或从中汲取灵感。另外，一些个人 AI 工具允许用户设置自定义指令或偏好，这相当于让 AI 对自己的风格逐渐积累了解。长期使用某款工具的个人，会逐渐摸索出最适合自己的用法，相当于人与工具共同进化。能做到这一点的，才会被接受。第三，门槛低、反馈快：个人版 AI 通常注册简单、无需审批，员工可以自行尝试并即时获得反馈，在实践中快速迭代用法。而企业采购的 AI 系统往往涉及冗长的安全评估、培训和部署流程，一旦正式上线后修改迭代也不灵活。个人账号的 AI 工具之所以备受青睐，在于它贴近一线员工需求：即开即用、不断进步（哪怕进步主要来自用户的调整）、体验友好。对于打工人来说，这些工具实实在在减轻了工作负担，提高了效率。企业级 AI 工具不是没有这些功能，但想要“定制”的话总是更麻烦，难免手脚放不开：聊天记录是否对同事/IT 管理员公开？导出整理时需不需要清洗？数据合规要不要走审批？痛点一大堆，不一而足。“自费”上班的尴尬现实天下没有免费的午餐。许多员工不得不自掏腰包买 AI 工具或订阅，来换得工作效率的提高。从数据上看，个人用户已成为 AI 厂商收入的主要来源，这侧面反映了“打工人倒贴”的普遍性。OpenAI 的首席财务官在 2024 年透露，公司约 75%的营收来自消费者订阅。截至 2024 年年中，ChatGPT Plus（个人高级账号）订阅用户约有 770 万，另有约 120 万用户订阅了价格更高的 ChatGPT 企业版，团队版也有近 100 万用户。由此可见，个人订阅用户数和贡献的收入远远超过企业客户。这些个人用户中，相当一部分正是各行各业的员工，他们为了提高工作效率选择自费购买 AI 服务。这一现象虽然听起来有些黑色幽默——打工人给公司干活，还要自己贴钱买工具——但换个角度想，它恰恰是对 AI 价值的最直接投票。员工愿意掏腰包，说明他们在这些工具上看到了实实在在的效率回报，否则没人会心甘情愿自费承担每月几十美元的订阅。同时这样的现象也能看出，在现阶段，AI 在商业上的渗透更多是由个人驱动的，而非靠公司的意志强力推动。企业在 AI 上的投入不好，绝不是 AI 本身的问题，很多隐藏的效率提升未被传统的企业 KPI 捕捉到，但确确实实体现在员工每天多干了多少活、少熬了多少夜上。AI 技术并没有辜负人们对降本增效的期望，只是这个效能目前更多体现在“影子”里，而非官方报表上。企业高管可能会认为企业级 AI 项目 ROI 太低，但员工却“偷偷摸摸”获得了成功，尽管建立在额外的个人成本上。当越来越多的打工人愿意为 AI 工具倒贴钱、买单干活时，这本身就是市场最真实的信号：AI 的价值在基层得到了验证。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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