「你见过凌晨四点的洛杉矶吗？」
这本是一句用来兜售自律的鸡汤文，可在 AI 浪潮漫过各行各业的今天，深夜走进一家 AI 漫剧制作公司，你可能会看到一群眼圈发黑的打工人在工位上使用 AI 来处理他们本该在白天完成的工作。
AI 能提升效率、解放劳动力的故事，我们听了太多年，不能说全是谎言。
但当算力变成紧俏的稀缺资源，「错峰使用」也成了全球 AI 公司心照不宣的统一话术时，打工人非但没有从冗余的工作里解脱，反而被塞进了另一套更拧巴的工作时间表里。
AI 算力不够，打工人的睡眠来凑
今年年初，字节跳动的 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 爆火，火到无需多言。
宇树科技创始人王兴兴称它是「全球遥遥领先」。冯骥体验过后，给出「AIGC 的童年时代结束了」的评价，春节返工后的高峰时段，排队使用的人数一度冲到十万，足以见得市场对它的狂热。
行业大佬的背书、市场的狂热，直接推高了 Seedance 2.0 的旺盛需求，而这份需求，最终也传导到了下游的 AI 相关企业。
据 36 氪未来消费报道，AI 漫剧制作公司鹤芽漫剧，早早就把上班时间调到了中午，一干就到凌晨 1 点，目的只有一个：避开白天的算力高峰。
更戏剧性的情节是，凌晨 1 点的排队人数仍以万计，无奈之下，上班时间只能再往后提，最终定格在凌晨三点。
不过，排队这件事也分人。据 X 博主 @seedance2_news 透露，Seedance 2.0 正在向美国影视公司出售 的优先访问权，起步价 200 万美元。这笔钱能换来零排队、可上传真人脸、无内容限制、算力优先调度。
此外，据此前 The Information 报道，想获得 Seedance 的企业授权，先要通过资质审核，想拿到谈判席位，企业需要先承诺至少 1000 万元人民币的使用预算，这还只是排队的起步价。
值得注意的是，这些报道的细节未必完全准确，但有一点大概率成立：能坐上谈判桌的，本来就是少数。
200 万美元的直通车也好，1000 万人民币的排队券也罢，大多数中小型 AI 公司根本没这个资格和资本。所以对它们来说，错峰上班，用人熬夜换机器运转，反倒成了最务实的办法。
究其原因，AI 工具的能力已经强到足以重组一家公司的工作方式，可支撑它的基础设施，却还没跟上这份能力的步伐。AI 的每一次推理、每一段文本生成、每一帧视频渲染，都在真实消耗着昂贵的 GPU 计算周期和电能。
没有免费的智能，每一次调用都是真金白银的损耗。这直接倒逼 AI SaaS 平台的定价模型，从过去的席位制，转向基于 Token、基于操作、基于消耗量的计费方式，一分一毫都算得清清楚楚。
在这样的 Token 经济学逻辑下，边际成本高企，平台方根本无法容忍用户在算力紧张时无节制消耗。因此，限制配额、排队等待、建议错峰使用成了必然选择。
另一个方面就是 Sora，据《华尔街日报》报道，OpenAI 之所以选择关闭 Sora，原因之一就是它每天要烧掉约 100 万美元，可用户数量却从上线时的 100 万，暴跌到不足 50 万。
当留存数据难看，商业化路径又模糊不清，这笔烧钱的买卖，自然没有继续下去的理由。
包括同一时期，Anthropic 宣布调整 Claude 的使用规则，将太平洋时间早 5 时至 11 时定为高峰时段，这个窗口内，用户的会话额度消耗会明显加快。换算成北京时间，恰好是晚 8 点到凌晨 2 点，也让不少网友自嘲，难得享受到了时差的红利。
去年 DeepSeek 爆火时，也因为服务器资源紧张做过类似的尝试，一度暂停了 API 充值。重新开放后推出了夜间优惠，表面上是给用户让利，本质上，就是用价格杠杆，把流量强行分散到夜间，缓解白天的算力压力。
只是，我们发明 AI 是为了像人一样思考，结果却要求人像机器一样「错峰运行」。
当然，这或许只是一个过渡阶段。当年宽带刚普及的时候，也有人半夜爬起来下载一部电影，谁也没想到后来流媒体会变得如此理所当然。
尽管我们还没有到完全被 AI 支配日程的地步。但这个苗头依旧值得留意——当越来越多的工作流开始依赖 AI，当 AI 的响应速度和可用性直接影响到一家公司的产出效率，人对它的依赖，也就在不知不觉中加深了。
用了 AI，为什么越来越累？
如果说第一部分的「错峰上班」还只是为了解决能不能用的问题，那么更深层的痛苦则来自于：即便算力充足，AI 也没有让工作变少。
在铺天盖地的宣传里，AI 是那个无所不能的超级助理，是解放双手的灵丹妙药。可一旦这些工具真正落到具体的工位上，打工人们发现，预想中的「一键下班」并没有发生。
Upwork 在 2024 年对 2500 名职场人士的调查发现，96% 的管理层坚信 AI 会提升员工效率，可实际上，77% 的员工反映，AI 的引入，反而让他们的工作量增加了。
领导们觉得 AI 在帮你减负，于是理所当然地给你加派任务；而你却像个被抽得越来越快的陀螺，忙得脚不沾地，连喘息的时间都没有。
EY 2025 年覆盖 29 个国家、1.5 万名员工的调查，给出了类似的结论：64% 的受访员工认为过去一年工作量有所增加，而真正能把 AI 用到改变工作方式、提高效率的，只有 5%。
换句话说，大多数人用 AI，还停留在搜索、总结这种浅层层面。并且根据《哈佛商业评论》今年 2 月份的研究，AI 非但没有减少工作，它让工作强度变高了。
研究发现，AI 引入后，员工的工作节奏被强行加快，承担的任务范围变宽，工作时间延伸到了更多碎片化的小时里，而且很多时候，并没有人明确要求他们这样做。
这背后，藏着一个容易被忽视的经济学逻辑——「杰文斯悖论」：
技术让某件事变得更高效，往往反而会增加对这件事的总需求。AI 在职场中的处境，完美契合了这个悖论：单项任务的效率提高了，但任务总量也跟着水涨船高，最终，打工人的总工作量，非但没有减少，反而越来越多。
尤其是当 AI 生成的内容如海啸般涌现，可事实核查、逻辑梳理、细节修改这些需要人类判断力的工作，仍然只能由人来完成。于是，打工人的工作，从具有成就感的创造，悄然变成了枯燥又疲惫的打扫和校对。
期间工作量并没有凭空消失，它只是换了一种更隐蔽、更折磨人的形式。
除此之外，人不光要把自己的本职工作做好，还得自己去琢磨那些不好懂的提示词，在各个 AI 模型之间来回切换、反复尝试，才能找到能用的工具。
伊万·伊利奇 1981 年提出的「影子劳动」，指的是为了维持正式工作运转而不得不做的无偿准备性劳动。学会用 AI、管理 AI 工具链、校验 AI 输出，这些也正在成为职场隐性的准入门槛，既不算工作时间，又不计入薪酬，却真实地消耗着人的时间和精力。
比如有的人为了不被时代落下，也为了完成公司要求的 AI 使用指标，只能自己花钱，每个月掏几百上千块，去订阅各种 AI 工具的高级账号。
凌晨三点上班，看上去是在抢算力红利，本质上，是个人在用自己的生物钟，替一个还未成熟的行业，扛下它转嫁出来的不稳定性和成本。这笔账，怎么算都不划算。
只是目前在时代浪潮面前，个体的反抗，大多显得苍白无力。
工业革命以前，人跟着太阳走，天亮干活，天黑睡觉，时间是自己的。后来有了电，夜班出现了，工作时间开始突破昼夜的界限。再后来有了互联网，下班的边界开始模糊，工作可以随时随地找上门。
再后来有了手机，随时在线变成了默认状态，工作彻底入侵了生活的每一个角落。
每一次技术迭代，都有人说，这是自愿的，是进步，是效率的提升。
每一次，也都有人发现，最后承担代价的人，从来都不是最先喊着技术革命的那个人。
我们最初希望 AI 能替人省力，让时间变得宽裕一些。可眼下的现实是，它在某些地方确实提升了效率，却也在另一些地方制造了新的紧迫感：因为它能做到，所以你必须用；因为人人都在用，所以你不能慢。
内卷的逻辑没有消失，只是换汤不换药。我不确定这算不算一种必然的规律。但我知道，AI 本该是给你一把伞，帮你遮风挡雨，而不是顺理成章地把你赶进一场更大的暴雨里。
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