工程师 Venkatesh Rao：AI 精英正在像重商主义者囤积黄金一样囤积智能
Rao 将当下对 AI 的恐惧比作重商主义：精英把智能当作稀缺危险资源加以管控，视开源模型为威胁。他认为 AI 的真正经济效应不是减少人类思考，而是让以前太贵太难的项目变得可行，从而扩大对智能的需求。政策焦点应是公平获取，而非保护旧有知识岗位。
重商主义的核心信念是：财富是固定的，黄金总量不会增加，因此一国之得即他国之失。在这种逻辑下，普通人的价值只体现为劳动力，而精英的职责是管控稀缺资源、维持高价、阻止对手获取。工程师 Venkatesh Rao 认为，今天许多 AI 精英对待智能的方式与重商主义者对待黄金如出一辙：把智能视为稀缺的、危险的资源，应当由专家来管理、保持昂贵、并对竞争对手保密。在他们眼中，开源 AI 模型不是技术进步，而是威胁。
Rao 的类比不止于诊断，还指向一个历史转折。早期资本主义取代重商主义后，人们并没有因为财富不再被当作固定总量而停止工作，反而自愿增加了劳动时间——为了买茶或糖，年工作日从 250 天增加到 300 天。Rao 认为 AI 可能触发类似的变化：不是因为人们失去了工作，而是因为 AI 让以前太昂贵或太难的项目变得可行，人们可能会思考更多而非更少。对想法的需求会增长，而不是让人变得多余。
这个论证的政策含义是明确的：Rao 主张，AI 的政治焦点应当是确保公平获取，而非保护旧有的知识工作岗位。保护岗位意味着把智能当作固定资源来分配；确保获取则意味着承认智能的总量可以随工具改进而扩大。他甚至认为，AI 智能体自身也可以追求自己的项目，从而创造对智能的新需求——自主 AI 需要护栏，但不应只是服从命令。
需要指出的是，这是 Rao 的一个概念类比，不是经过实证检验的经济模型。重商主义与 AI 之间的对应关系是修辞性的：它照亮了某些动机结构，但不能证明智能的实际经济行为确实像黄金。智能是否具有排他性、AI 是否真的会扩大而非替代人类思考需求，这些是经验问题，类比本身无法回答。但作为理解当前 AI 政策争论的框架，它提供了一个有用的视角：当某位 AI 高管以安全为由反对开源模型时，值得追问的不仅是安全论据是否成立，还有这是否也是一种资源管控逻辑的现代变体。