AI月费20美元基准：卢森堡1小时，韩国3小时，巴西16小时

赚到同样的20美元，需要的时间不同

ChatGPT Plus、Claude Pro、Google AI Pro。论文以这三家公司的前沿访问套餐为参照，在各国比较中采用统一的税前月费20美元。这不意味着首尔、柏林、拉各斯的实际结账金额相同；当地价格和税费需要另行确认。赚到同样的20美元，以2025年最低工资计算，卢森堡需要1.1小时，韩国2.8小时，墨西哥11小时，巴西16小时。¹

我做了一个用劳动时间呈现这种差异的指标，叫智能时间（Intelligence Hours）。它把一个月AI订阅访问的价格除以该国法定最低时薪，单位是小时。我用OECD公开最低工资的37个国家在2023～2025年的数据计算，整理成论文（正在International Labour Review审稿中），也开设了可以逐国比较的网站intelligence-hours.org。²

契机是9月10日。OpenAI停止了月费200美元Pro套餐的新用户注册，理由是系统负载过高。价格没涨也没降，就是不卖了。³ 这里也把200美元作为统一税前比较价格。赚到这笔钱所需的时间——德国是12.7小时，韩国是27.6小时，墨西哥是98小时，尼日利亚是752小时——相差了十倍以上。⁴ 这是在相同参考价格下的劳动时间比较。

把巨无霸指数倒过来，就是智能时间

《经济学人》从1986年开始编制的巨无霸指数，并不是因为汉堡本身重要才做出来的。它是在100多个国家销售的同一产品，但成本是当地牛肉、当地人工费、当地租金，所以比较各国价格就能看出汇率是否合理。研究者分解巨无霸的价格后发现，成本的大部分是当地劳动力。⁵

这里把比较的方法倒了过来。如果说巨无霸指数是“全球产品的本地价格”，采用统一价格的智能时间就是“购买全球参考价格所需的本地劳动”。各国分子都放入同样的20美元，再比较赚到这笔钱需要多久。价格既然固定，差异就来自以美元换算的最低工资。这个计算并不能证明全球实际AI价格已经趋同，也不能证明供应成本中没有当地劳动力。

当然，用劳动时间衡量物价并不新鲜。早在2012年就有研究把麦当劳员工的时薪换算成“每小时能买几个巨无霸”，比较各国实际工资。⁶ 我关注的是衡量的对象。前沿模型可以辅助劳动，或替代部分任务。这里要衡量的是：为了购买一个月使用这些工具的访问权，需要多少小时的最低工资收入。

这里需要区分自动化和订阅负担。判断自动化是否划算，必须比较机器和人在同一任务上产出同等结果的成本。月订阅费不是每项任务的机器成本，法定最低工资也未必是执行该任务者的工资。智能时间短，说明赚取指定订阅费所需的最低工资劳动时间短，并不能证明机器比人更便宜地完成同样的工作。生产率、整合与监督成本、使用量限制都需要另行核实；实际订阅人数和普及率也不在这个指数之中。⁷

韩国与美国联邦最低工资相差 0.5 美分

在以2025年为基准的37个国家表格中，赚取统一税前20美元所需的时间，从卢森堡的1.14小时到巴西的16.20小时不等。差距达14倍，位于中间的国家是2.93小时。可以看到四个层级：西欧、北欧以及澳大利亚、新西兰等9个国家在1.5小时以下；美国联邦标准、日本、韩国、波兰在1.5～3小时之间；中东欧和地中海地区的11个国家在3～6小时之间；以拉丁美洲为主的7个国家在6小时以上。⁸

以2026年1月1日起施行的最低工资重新计算，并加入OECD以外的中国、印度、尼日利亚，结果如下。

国家	最低时薪（美元）	税前$20基准（小时）	税前$200基准（小时）
卢森堡	17.66	1.13	11.3
英国	16.08	1.24	12.4
德国	15.71	1.27	12.7
法国	13.58	1.47	14.7
波兰	8.35	2.40	24.0
日本	6.84~8.19	2.44~2.93	24.4~29.3
美国（联邦）	7.25	2.76	27.6
韩国	7.26	2.76	27.6
中国	2.43~3.85	5.19~8.22	51.9~82.2
墨西哥	2.05	9.77	97.7
印度	0.26~1.02	19.6~78.3	196~783
尼日利亚	0.27	75.2	752

汇率采用2025年年平均值。日本、中国、印度因地区最低工资不同，以最低～最高区间列出；印度和尼日利亚因未能确认2026年原始法规，属于未核实数值。在统一20美元基准上加韩国10%增值税的情景值是3.03小时，并不是已核实的当地结账金额。⁹

看一下韩国这一行。2026年最低工资10,320韩元，按2025年平均汇率换算为每小时7.2551美元。与美国联邦最低工资7.25美元相差0.07%，还不到半美分。这是巧合，而且是对汇率极其敏感的巧合——韩元只要波动1%，就会变动7美分。但图景是明确的：韩国的智能时间是德国的2.16倍。¹⁰ 虽然大家都说韩国是AI强国，但从统一订阅价格相对最低工资的负担来看，它与西欧处于不同的层级。

自然会有人反驳说：“最低工资能代表该国的工资水平吗？”因此我又用中位工资重新计算了一遍。33个国家中有25个国家的排名发生了变化，美国向更便宜的方向移动了10个名次——因为联邦最低工资被压得极低，只有中位工资的24%。韩国几乎没怎么变动。由于最低工资是中位工资的60%，处于中等水平，换成中位工资后，韩国的相对位置也没有大幅改变。这并没有识别政策与工资的因果作用。¹¹

这里留下一句话：在这个指数中，订阅费更高和工资更低，都会推高同一个比率。不过，像本文这样把分子固定为20美元，各国差异就来自美元换算最低工资的差异。韩国的2.76小时，是赚到这一参考价格所需的时间，不是对实际结账金额或生产率的判断。

汇率拿走的，是最低工资委员会所加的两倍

指数真正的用处在于时间轴。比较用的分子在三年里都设为税前20美元，所以智能时间的变化正好可以拆分成汇率变化和最低工资变化这两部分。这不是近似，而是恒等式。¹²

在2023年到2025年间，36个国家中有33个国家的智能时间减少了。因为工资上涨与汇率变化共同降低了这一劳动时间负担。波兰从4.11小时降到2.79小时，克罗地亚、保加利亚、罗马尼亚、哥伦比亚也都减少了四分之一到三分之一左右。土耳其的货币价值跌了超过40%，但最低工资涨到了2.2倍，结果指数反而下降了。¹³

只有两个国家的指数上升了：新西兰，还有韩国。韩国在这段时间里两次上调了最低工资。从9,620韩元涨到10,030韩元，取对数为4.17个百分点。同一时期韩元汇率从每美元1,306韩元跌到1,422韩元，下跌了8.57个百分点。结果是从2.71小时变成2.84小时，排名从36个国家中的第14位跌到第18位。¹⁴ 就这一统一美元价格的订阅负担而言，最低工资委员会给出的涨幅，被外汇市场拿走了两倍。

**下面是我的解释和假设，与指数的实证结果分开。**黄金兑换、石油的美元计价交易和AI订阅价格，是不同的制度与交易结构。我认为，以美元定价或最终用美元结算的AI，可能把美元依赖延伸到认知劳动中。但作用有多大、谁承担汇率风险，取决于实际支付与结算货币、对冲安排、竞争供应商和国内替代方案。仅仅能够用本币结账，并不能说明风险最终留在谁身上。我把美国使用“Super Intelligence”的说法理解为主张技术领导权的政治语言。这个名称和IH都不能证明强化美元主导地位的意图或效果。¹⁵

到2026年，最低工资涨到10,320韩元，指数会回落到2.76小时。但前提是汇率维持在2025年的平均水平。能把这次涨幅完全抹平的汇率，是每美元1,463.6韩元。¹⁶ 这一统一价格的劳动时间负担同时受最低工资与汇率影响；在这两年的对数分解中，汇率项是工资项的两倍。

我做的网站每天显示所选价格与工资标准下的负担。按9月29日汇率计算，首尔的智能时间是2小时38分钟，短于论文的2.76小时。但比较网站和论文时，除了汇率，还需要核对价格和工资标准。¹⁷ 想看汇率怎样影响订阅费负担，可以保持价格和工资条件一致，一个月后再看这个数字。

区域套餐不是折扣，而是降级

现在换个问法。Netflix、Spotify、YouTube最终都走向了按国家定价，为什么AI订阅的美国参考价格在两年多里一直保持在20美元附近？

论文讨论的一种解释是额外使用的成本。与多发送一路流媒体成本很低的服务不同，前沿模型生成token需要GPU时间和电力。这种成本结构可能限制同一访问档位的地区折扣。不把同款产品降价，而是提供限制模型或使用量的档位，是“瑕疵品”理论给出的一种解释。IH本身没有直接测量各国成本或供应商的定价意图。¹⁸

现实中正是如此。OpenAI在2025年8月于印度以399卢比推出的ChatGPT Go，并不是降价，而是降低了模型和使用量的档位。在论文调查的市场中，地区折扣出现在这个低配档位。如果计算同一套餐的本地价格除以美国价格得出的“本地化比率”，Go在印度、印尼、尼日利亚是美国价格的57%~58%，也就是便宜43%。相比之下，前沿版本Plus在印度是美国价格的115%，印尼是106%，韩国是102%。在该调查范围内，没有观察到前沿档位的折扣。韩国在这里又一次显得格外扎眼。ChatGPT Go在韩国的价格13,000韩元，是美国价格8美元的114%。就算扣掉增值税也还是104%。印度用户以43%的折扣买到的降级档位，韩国用户却要加价购买。¹⁹

Go先在哪些国家上线，也符合这套逻辑。印度（8月）、印尼（9月）、亚洲16个国家和非洲54个国家（10月）排在前面，而美国、韩国、日本、英国则是在2026年1月全球上线时才最后加入。上线顺序与国民收入排名的相关系数是0.67。例外是挪威、丹麦、瑞典、奥地利比美国更早拿到，这一点收入水平解释不了。富裕国家之间的先后顺序，似乎是由市场规模、支付基础设施和监管决定的。²⁰

于是如果计算本地化究竟填补了多少差距，以对数为基准，印度是28%，尼日利亚17%，哥伦比亚31%，墨西哥27%。也就是六分之一到三分之一之间。剩下的部分，工资差距原封不动地留在那里。²¹这些数值比较的是同一Go套餐内的价格负担，并未测量它与Plus的能力差距。比较印度的Go与Plus价格时，也要同时看所提供模型和使用量的区别。

Oswarld视角

制作这个指数时，我一直问自己“那么，新在哪里”。只看一个时点，统一价格下的智能时间不过是把美元换算最低工资倒过来。论文里也是这样写的。我想呈现的是三件事：把指定订阅访问价格换算成最低工资劳动时间；沿时间轴精确拆分汇率与工资；核实当地价格和税费，追踪分子在各国不同的部分。自动化门槛和实际普及率需要其他证据检验。

我一直主张，不是所有人、所有工作都需要超级智能。不同的工作和环境应该配上不同的模型。就我自己而言，整体规划和编排交给Claude或GPT-6，但耗时长、重复性高的工作，最近都丢给DeepSeek或GLM去做。所以我并不认为像ChatGPT Go这样降配的层级本身是坏事。问题在于，这种差距没有被统计数据捕捉到。如果按订阅人数计算，印度的Go订阅用户和首尔的Plus订阅用户，同样都被算作“一人”。所以除了订阅人数，还要看能够使用哪个档位。IH本身不能测量实际使用或质量差距，但固定档位后，可以比较访问价格的负担。

主权AI的讨论也可以借这个数字更坦诚一些。在安全或自尊之外，还可以问：本国生产能否以更低价格提供同等能力水平的访问权？它只是可能的路径之一，竞争、价格谈判、效率改善和补贴也需要比较。电力、土地和人可以本地化，但加速器仍是用美元购买的进口品，这一约束仍然存在。国内生产是否划算，需要另外比较交付能力和完整成本。智能时间只指出最低工资相对订阅价格的负担较大之处，并不计算国内生产变得更便宜的门槛。²²

关于韩国，我想再补一句。把同样的20美元放在面前，韩国最低工资劳动者需要比西欧更长的劳动时间才能赚到它。这就是指数能说明的事实。谁实际无法订阅、谁能更有效地使用AI，它并不能告诉我们。这里要回答的问题是：“指定AI订阅费相当于多少小时的最低工资劳动？”守住这个范围，数字才有用。

---

结语

经济学长期以来用能买几条面包来衡量工资。这篇论文主张，现在也应看看购买一个月AI访问权需要工作多少小时。采用统一税前20美元的2025年比较中，这一负担约为一小时到十六小时，韩国在两者之间。

具体数字可以直接在网站上查看。可以选择国家，切换套餐，输入自己的时薪。汇率每天都会重新计算。计算方式和来源都在方法论页面，论文的数据和代码全部都在Zenodo上。如果我的计算有误，也欢迎大家指正。

---

💬 读者您现在用的是哪种AI套餐？有没有算过那笔费用相当于自己几个小时的时薪？

📨 如果您身边有人每次聊到最低工资时都会问“那这些钱到底能买到什么”，请把这篇文章分享给他们。

参考资料与延伸阅读

• Ahn, K. (2026). Intelligence Hours: The Labor-Time Price of Frontier Artificial Intelligence in 37 Countries, 2023–2025. public v4，International Labour Review审稿中。各国比较数值来自论文，网站观测值采用相应确认日期的记录。
• Ahn, K. (2026). Intelligence Hours: replication data and code for the 2023-2025 panel and exploratory 2026 extensions (1.0.0). Zenodo. 可复现论文面板数据、脚本与表格的资料包。
• Intelligence Hours Index：各国比较网站。截至2026年9月29日的25国验证排名，按每日汇率更新。
• Methodology, sources and research：网站的计算公式、篮子定义（ChatGPT Plus、Claude Pro、Google AI Pro 的中位数）、工资与汇率来源清单。
• OpenAI Help Center: About ChatGPT Pro tiers：$100、$200 Pro 套餐说明。
• OpenAI sets ChatGPT Pro Max subscription at $500：报道9月10日$200 Pro 新用户订阅停止的经过。

---

作者 安光涉（Oswarld） 现任世宗大学兼任教授，INLEVEL9 战略顾问。职业经历、研究、著作与近期活动会持续更新在作者简介。 最新动态 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

📝 术语说明

• 智能时间（Intelligence Hours）：指定的一个月AI订阅访问价格除以法定最低时薪，得到劳动时间负担。本文各国比较采用基于三家供应商前沿访问套餐确定的统一税前20美元；实际当地结账金额、税费或档位不同，需要另外计算。
• 凯茨比率（Kaitz ratio）：最低工资除以全职工作者中位工资所得的比率。它显示最低工资在该国工资分布中被设定的高低程度。
• 本地化比率（localization ratio）：同一套餐的本地标示价格除以美国价格按汇率换算后的值。小于1为本地折价，大于1为本地溢价。
• 自动化临界点：比较机器与人在同一任务上产出同等结果的成本的概念。IH并不衡量这一门槛。

---

각주

1. 论文表1。以2025年OECD年均最低工资和世界银行年均汇率为基准。卢森堡1.14、韩国2.84、墨西哥11.04、巴西16.20小时。 ↩

2. 论文3.1~3.3节（数据与定义）。网站使用首都辖区最低工资和当日汇率，论文使用OECD年均值及联邦/全国基准，因此数值略有差异。 ↩

3. OpenAI帮助中心及2026年9月的报道。论文第1节。 ↩

4. 论文第1节，表4。以2026年最低工资和2025年平均汇率为基准。印度按州为196~783小时，尼日利亚2026年法定数值未确认。 ↩

5. Parsley & Wei (2007)，转引自论文2.4节。 ↩

6. Ashenfelter (2012)，转引自论文2.6节。 ↩

7. 论文public v4第2.2、5.4节。Zeira (1998)、Acemoglu & Restrepo (2018, 2019)的任务模型是研究动机，不代表IH可以直接衡量自动化门槛。 ↩

8. 论文4.1节，表1。 ↩

9. 论文public v4第3.1、4.5节，表4。20美元和200美元是统一税前比较价格，不是实际当地结账金额的观测值。 ↩

10. 论文4.5节。德国2026年智能时间为1.27小时。 ↩

11. 论文4.2节。美国凯茨比率0.24，韩国0.60。 ↩

12. 论文3.5节，公式3。 ↩

13. 论文4.4节，附录表B1。土耳其汇率项+50.8、工资项−79.8对数点。 ↩

14. 论文4.4节，表3。 ↩

15. 论文public v4第5.6节。AI与美元依赖的关联是作者的解释和研究假设，不是指数的实证结论。 ↩

16. 论文4.4节。 ↩

17. intelligence-hours.org，2026年9月29日确认。首尔2.63小时，按时薪7.6美元折算。 ↩

18. 论文5.1节。Deneckere & McAfee (1996)的“瑕疵品（damaged goods）”逻辑。 ↩

19. 论文4.8节，表6。韩国Go套餐价格含增值税为13,000韩元（截至2026年4月）。 ↩

20. 论文4.7节，表5。斯皮尔曼相关系数0.67，以明确列出的38国为基准。 ↩

21. 论文4.8节。 ↩

22. 论文public v4第5.3、5.5节。国内生产的成本和能力需要在IH之外单独比较。 ↩