Meta 现在每位员工的收入达到了 290 万美元。2023 年初时是 140 万美元。同一家公司，同样的平台，员工人数几乎没变……但三年内人均收入翻了一倍。 整个夏天我都在盯着这个比率，出于一个不同的原因，它总是在一些不该出现的地方冒出来…… 亚马逊的人均收入从 2021 年的 29.2 万美元增长到现在的 49.8 万美元，年复合增长率约为 12%，员工人数高达 150 万。 Nvidia 三年前是 100 万美元，去年是 510 万美元，如果用最新的指导数据计算人均收入，接近 1000 万美元。 显而易见的解读是，这就是 AI 提升生产力的体现。但从更广泛的宏观层面来看，人均收入这个指标却显得有点奇怪。乍一看，它是一个公司层面的指标。它本不应该告诉你任何关于区块链、城市或国家的事情……但它确实能。 我用来评估区块链的指标是每个活跃地址的价值。城市有每位居民的 GDP，国家也有每人均 GDP。同样的工具，应用在不同的网络上。价值除以节点。 那么，为什么一个比率可以适用于多种不同类型的网络？ 因为它从来就不是一个单纯的公司指标。这其实是梅特卡夫定律（Metcalfe's Law）作为估值指标的体现。如果网络价值与 n 的平方成正比，那么每个节点的价值就与 n 成正比……这只是数学规律。 一个符合梅特卡夫定律的网络会显示出经济密度的上升，每增加一个节点，平均节点的价值就会增加。而如果节点数量增加但密度保持不变或下降，那就意味着这些连接并没有承载任何价值。 人均收入（经济密度）的分布也不是随机的。亚马逊应用了智能，Meta 依赖智能，Nvidia 制造智能。 每人 50 万美元，300 万美元，1000 万美元。 密度集中在智能被生产的地方，随着距离的增加逐渐稀释。 下次有人向你展示一个网络的节点数量时，记得问另一个数字……每个节点的价值是多少…… 阅读我的新文章《来自通用代码的明信片》，每月免费更新。链接如下： https://theexponentialist.(substack.com)/p/revenue-per-human