一张名为「The SF Social Contract」的梗图上周在 X 流传开来。原图由账号 @chiefofautism 制作，内容把创投资金在旧金山 AI 创业生态里流经的人和机构，画成一条带着黑色幽默的循环链。BlockTempo 在此基础上补充了数字和背景，试图说明这张图为什么会引发共鸣。
文章给出的主线很直接：VC 把钱投给新创公司，新创先把大笔开支花在模型、API、AWS 和 GPU 算力上，接着资金又流向湾区房东、高成本生活方式，以及大厂对创业团队的收购式挖角。图上的调侃，在文中被拆成了几段更具体的现实。
资金第一站：模型、API 与 GPU 算力
文中虚构了一名 29 岁、住在旧金山的工程师 Arjun，作为湾区 AI 创业者的缩影。他白天用 Cursor 写程序，晚上盯着 AWS 和 GPU 账单上升，周末还得向别人解释，自己的创业项目并不是又一个 AI 套壳产品。
在这张梗图里，Arjun 拿到融资后的第一批资金，首先流向 OpenAI、Anthropic、AWS 和 GPU 云服务，标注是「model & API burn」。文章称，AI 新创的 API 和推理成本会吃掉营收的 40% 到 50%。如果把这一点与融资流向放在一起看，就会形成一个颇为尴尬的循环：创投把钱投给新创，新创再把接近一半的收入付回给少数几家基础模型和算力提供方。
文中列出的数据是，2026 年上半年美国创投共投出 4,127 亿美元，创同期新高，其中 86% 流向 AI。按文中说法，仅 OpenAI 与 Anthropic 两家公司，就合计吸走 2,170 亿美元。
文章还提到，这个循环并不止于新创公司。Anthropic 在 2026 年中的算力成本年化约为 40 亿到 45 亿美元，大约相当于其年化营收的 60%；OpenAI 的这一比例则超过 75%。换句话说，即便处在资金链条更上游的模型公司，本身也在承受高额算力开支。
第二层受益者：湾区房东
梗图的第二层指向房东。文中将这类人物描绘成一对 67 岁的房东夫妇 Bob 和 Susan：数十年前以如今相当于首付款的价格买下整栋维多利亚式排屋，如今每间月租 6,800 美元，日常则是在 Tahoe 滑雪、去 Napa 品酒，或者待在 Palm Springs 的度假屋里发短信提醒租客记得把垃圾桶推出去。
BlockTempo 在这里引用的是加州 1978 年实施的 Proposition 13。根据文中描述，这项法案将房产税锁定在评估值的 1%，评估值每年调升上限为 2%，只有在产权转移或新建时才重新估价。由此带来的结果是，1980 年代购房的业主，实质税率通常只有当前市价的 0.2% 到 0.4%。同一条街、同样格局的两栋房子，老业主缴纳的税款可能只有新买家十分之一。
文章把这种状态概括为：用 1980 年代的税基，收 2026 年的房租。
租金方面，文中援引 Zumper 最新报告称，旧金山一居室公寓租金中位数为每月 4,180 美元，年增 22.9%，在全美排名第二，仅次于纽约的 4,560 美元；两居室租金中位数则在 2026 年 7 月站上 6,000 美元。
第三层角色：湾区的亚裔女友形象
第二张图在发出 12 分钟后贴出，把其中一条路径拆成六格。文中的主角是 27 岁的 Mei。按照文章描述，她沿着亚裔移民家庭熟悉的精英教育路线长大，从钢琴、Kumon、公文式数学到 SAT，再一路读到伯克利或 UCLA，之后进入科技公司，从事产品经理、设计或 AI 研究岗位。
这类角色在梗图中的设定，既带有明显刻板印象，也对应了湾区高收入但高支出的生活方式：手里拿着 9 美元的抹茶拿铁，穿着 Alo 去上普拉提，晚上出现在 Hayes Valley 的 AI 聚会，一边听座谈，一边寻找下一份工作或下一个男朋友。
文中给出的数字是，她的总薪酬为 22 万美元，加上「也许有的」股权。文章同时写道，在湾区统计口径下，拥有 3 到 7 年经验的中阶 AI 产品经理，总薪酬通常落在 15 万到 22 万美元之间，22 万美元已经处于这一范围的上限。即便如此，她仍可能住在没有洗衣机、也没有停车位的老公寓里。
文章在这一段没有试图给出更大的经济结论，而是把它放回同一条资金链中：高薪岗位并不自动等于低生活压力，尤其是在房租和日常消费都处于高位的旧金山。
循环终点：被大厂收购，或更准确地说，被整队挖走
在梗图设定里，Arjun 的三个目标分别是：进入 Y Combinator 拿到 300 万美元、被 Meta 或 Google 收购，或者在公司把钱烧完之前跳槽去 OpenAI。文章把其中最具代表性的一项，放在了「acqui-hire」这条路径上。
文中称，从 2024 年 3 月到 2026 年 1 月，Google、Microsoft、Amazon 与 Meta 合计花费超过 200 亿美元，把 AI 创业公司的创始团队整批带走；技术上，它们并没有收购任何一家公司。
文章列出几个例子：Google 以大约 24 亿美元的授权费，将 AI 编程新创 Windsurf 的联合创始人 Varun Mohan 及核心团队纳入麾下，但并未买下公司本体，也未取得股权；Meta 向 Scale AI 投资 140 亿美元，同时将联合创始人 Alexander Wang 挖走；Microsoft 对 Inflection 的做法则是授权其模型，并带走约 70 人，其中包括 Mustafa Suleyman。
文中将这种交易结构称为「反向并购挖角」，并称其设计目的在于绕过反垄断审查。美国司法部反垄断部门公开表示，这是一个 red flag。按照文章的表述，这类交易里真正拿到大额回报的，通常是创始人和最资深的研究人才，其余员工则回到大厂任职。
为什么这张图让人笑不太出来
在文章的总结里，这条链条大致是：创投养工程师，工程师打造新创，新创养 GPU、房东和女友，房东和女友再养 Napa 的酒庄，而所有人一起养 LinkedIn。
从图里的角色视角看，Arjun 会觉得钱都流向了 GPU 和房东；Mei 会觉得薪水消失得很快；Bob 和 Susan 拿着房租，在 Napa 喝酒；而站在最上游、吸走全球超过 4 成募资的 OpenAI 与 Anthropic，自身又被高昂算力成本侵蚀掉 6 成以上营收。
文章最后写道，这条食物链里的每个人，都觉得自己才是那个没赚到的人。
文中提到的另外两点背景
文章还提到，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近公开表示，大学读两年就够了，读到毕业是浪费时间。另一边，许多湾区亚裔工程师仍沿着移民家庭熟悉的升级路线前进：钢琴、Kumon、SAT 和 STEM 指南，目标是进入顶尖学校，再进入 VC 或科技公司。
在这篇报道里，这些内容并未被单独展开成新结论，而是作为同一个旧金山 AI 创业叙事的一部分：资金、教育路径、算力成本、租金结构和人才流动，彼此交织，最终形成了这张被称作「旧金山社会契约」的网络梗图。