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大家好,我是毯叔。
問大家一個(gè)問題:你用AI嗎?你認(rèn)為AI和人類的智商誰更高?
很多人和我說,覺得自己用AI還"不太好使",這絕對是一個(gè)巨大的錯(cuò)覺。
我個(gè)人建議,如果你還沒體會到AI的威力,那要趕緊調(diào)整自己使用AI的方法。
那究竟什么時(shí)候是AI超越人類的臨界點(diǎn)?其實(shí)根本不是什么幾年后,就是現(xiàn)在。
更直白些說:如果純粹以"智商"論,2026年的人工智能水平,絕對在人類之上!
幾天前剛結(jié)束的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上,科技領(lǐng)袖們就描繪了一個(gè)近在咫尺的未來圖景。
最恐怖的不是分歧,而是共識——一個(gè)高度一致的、令人脊背發(fā)涼的共識。
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這次論壇上,科技領(lǐng)袖們給出的時(shí)間表驚人地一致。
Anthropic公司CEO達(dá)里奧·阿莫代伊拋出了一個(gè)震撼預(yù)測:具備超人類能力的通用人工智能(AGI)可能在2026至2027年間問世,白領(lǐng)入門級崗位將面臨大規(guī)模消失。
馬斯克的時(shí)間表則更為激進(jìn):“到今年年底,不遲于明年,我們可能會擁有比人類更聰明的人工智能”。
DeepMind的哈薩比斯雖然保守,但也認(rèn)為2030年前實(shí)現(xiàn)的概率高達(dá)50%。
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圖源:網(wǎng)絡(luò)
為什么這些科技巨頭有如此預(yù)判?
不是因?yàn)樗麄兺蝗蛔兊脴酚^了,而是因?yàn)樗麄兛吹搅艘粋€(gè)可怕的事實(shí):誰先掌握AGI(通用人工智能),誰就掌握了下一個(gè)時(shí)代的定價(jià)權(quán)。
這就像當(dāng)年的蒸汽機(jī)革命、電力革命一樣,技術(shù)代差一旦拉開,后來者幾乎沒有追趕的機(jī)會。
Anthropic CEO為什么說2026-2027是超越的時(shí)間節(jié)點(diǎn)?因?yàn)樗繭penAI在2025年可能就實(shí)現(xiàn)了。馬斯克為什么說今年年底?因?yàn)樗膞AI正在瘋狂燒錢追趕。
歸根結(jié)底,這不是大家的預(yù)測,這是宣戰(zhàn)。每個(gè)時(shí)間表背后,都是數(shù)百億美元的算力投入、數(shù)千名頂尖工程師的日夜奮戰(zhàn)。
這意味著什么?
意味著誰不這么干,誰就是龜速;而當(dāng)所有人都這么干,AI進(jìn)化的速度將徹底脫離人類線性增長的邏輯。
我們?nèi)祟愡^去進(jìn)化了幾萬年,其實(shí)變化不大;但如今這種遞歸式的進(jìn)化,將讓AI在極短時(shí)間內(nèi)走完人類幾千年的路。
人類的智力,如今正在變成白菜價(jià)。
這不是科幻,而是正在我們身邊發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。
給大家看幾組數(shù)據(jù),你就會知道這場變革有多殘酷:
2025年,由AI直接或間接導(dǎo)致的全球大裁員,達(dá)到驚人的117萬人,創(chuàng)下自2020年以來的最高紀(jì)錄。
美國程序員的就業(yè)率在過去兩年內(nèi)暴跌了27.5%,22至25歲的年輕程序員就業(yè)率下降了近20%。
國際貨幣基金組織(IMF)給出的預(yù)測更加殘酷:全球近40%的工作崗位面臨人工智能變革的沖擊。
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圖源:AI生成
如果你覺得這些數(shù)字還不夠直觀,再來看看企業(yè)端的變化。
麥肯錫給出的數(shù)據(jù)很直接:AI現(xiàn)在的總體替代率已達(dá)23%,意味著每4個(gè)崗位中,就有近1個(gè)正被AI技術(shù)重構(gòu)。
最有說服力的是Notion的案例。
這家100億美金估值的公司,目前約有1000名員工,同時(shí)有700多個(gè)AI Agent在處理實(shí)際工作。這些AI不是裝飾,它們每天都在做會議記錄、匹配客戶問題、同步項(xiàng)目進(jìn)度、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)。
一個(gè)Agent負(fù)責(zé)監(jiān)控Slack頻道,一旦有人提問就自動搜索知識庫并給出答案;另一個(gè)Agent專門追蹤項(xiàng)目進(jìn)度,發(fā)現(xiàn)延期就自動提醒相關(guān)人員。
700個(gè)永不疲倦、永不犯錯(cuò)、永不要求加薪的"員工"。
一個(gè)智力可以被"批發(fā)"的時(shí)代,還是來了。
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當(dāng)AI智商超過人類,最先受到?jīng)_擊的是什么?
是我們很多小鎮(zhèn)做題家從小被訓(xùn)練的那些"執(zhí)行型技能"。
從小到大,我們受到的各種教育都在教我們"How"——怎么解方程、怎么寫代碼、怎么潤色郵件。到了公司,我們就靠賣這些"How"來換取工資。
但注意!在AI的新世界里,"How"將變得一文不值。
給大家分享一個(gè)典型案例CodeRabbit:
這家公司審查了470個(gè)代碼合并請求,發(fā)現(xiàn)AI生成代碼的出錯(cuò)率是人類的1.7倍——但它寫代碼的速度卻是人類的百倍。
這說明什么?即便AI還有這樣那樣的問題,它對人類崗位的沖擊已經(jīng)是不可逆的了。
所以人類程序員的角色,應(yīng)該從"創(chuàng)造者"退化成"善后者"——每天拿著放大鏡,反復(fù)檢查AI生成的代碼。而那些原本應(yīng)該由初級程序員干的寫樣板代碼、調(diào)試簡單Bug、編寫基礎(chǔ)測試用例等工作,恰恰是AI最擅長的領(lǐng)域。
初級崗位,首當(dāng)其沖。
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圖源:AI生成
馬斯克在剛剛結(jié)束的達(dá)沃斯上,給到大家一個(gè)冷冰冰的經(jīng)濟(jì)學(xué)公式:
未來的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出 = 機(jī)器人平均生產(chǎn)力 × 機(jī)器人數(shù)量
什么意思呢?
在人工智能疊加機(jī)器人技術(shù)的良性場景下,機(jī)器人會徹底飽和人類的所有需求。當(dāng)機(jī)器人數(shù)量超越人類,且生產(chǎn)力也超越人類時(shí),傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)將被徹底改寫。
而當(dāng)生產(chǎn)力的邏輯被改寫,教育的邏輯也會隨之崩塌。
更扎心的是,在這個(gè)AI智商超越人類的時(shí)代,學(xué)歷也不再是護(hù)身符。
2025年,中國高校畢業(yè)生規(guī)模達(dá)1222萬人,創(chuàng)歷史新高。但就業(yè)率呈現(xiàn)"倒金字塔"現(xiàn)象:專科就業(yè)率89%、本科48%、研究生42%。
211/985及C9高校輸送的107.5萬頂尖人才,本該是就業(yè)市場的"金字塔尖",但某頭部學(xué)府傳出"一百多人只簽了9個(gè)"的消息。
這些孩子,都是小鎮(zhèn)做題家的代表。
他們從小縣城卷出來,高考一路過關(guān)斬將,終于拿到了985、211的入場券。他們以為學(xué)歷就是護(hù)身符,只要拿到這張文憑,就能在大城市站穩(wěn)腳跟。
結(jié)果呢?卷贏了所有考場,卻輸給了整個(gè)時(shí)代。
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圖源:網(wǎng)絡(luò)
如今很多企業(yè)的期望值都變了:以前招一個(gè)P6,是希望他把活干好;現(xiàn)在,希望他帶著AI,把一個(gè)團(tuán)隊(duì)的活干完。
前不久還有一個(gè)爆炸新聞,硅谷AI巨頭Palantir宣布:繞過大學(xué),直接招聘高中生。
他們認(rèn)為,18歲的天才少年們就像當(dāng)年天賦異稟的機(jī)械師學(xué)徒。他們本就具備一流的代碼能力、邏輯思維,與其被大學(xué)規(guī)訓(xùn)四年,不如投入復(fù)雜的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,接受真實(shí)世界的反饋。
單純的985碩士,和AI相比,誰更值錢?答案不言而喻。
如今人才的K型分化正在加劇:單純的"代碼搬運(yùn)工"正在退出舞臺,而真正的"能力構(gòu)建者"依然可以留在牌桌。
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說完了殘酷真相,你一定會問:那我們普通人類還有機(jī)會嗎?
有,但你一定要想清楚,當(dāng)一切都變得更容易,什么才是昂貴的?
Notion創(chuàng)始人Ivan Zhao給出了一個(gè)終極答案:Taste(品味)。
想想看,當(dāng)生成內(nèi)容的成本為零,垃圾內(nèi)容就會泛濫成災(zāi)。而當(dāng)所有人都能用AI做出一模一樣的APP、寫出一模一樣的文案時(shí),稀缺性轉(zhuǎn)移到了哪里?
轉(zhuǎn)移到了判斷力。轉(zhuǎn)移到了審美。轉(zhuǎn)移到了靈魂。
Ivan說,技術(shù)是油門,但品味是方向盤。沒有品味,你只是在用更快的速度制造數(shù)字垃圾。
AI能生成1萬篇文章,但誰來判斷哪篇是好的?AI能設(shè)計(jì)100個(gè)方案,但誰知道哪個(gè)真正打動人心?
所以,未來的頂級人才不是那些寫代碼寫得最快的人,而是那些知道什么是美的人,是深刻理解人性需求的人,是擁有獨(dú)特世界觀并能指揮AI去實(shí)現(xiàn)它的人。
品味是一種稀缺能力,但AI的進(jìn)化還沒停。
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圖源:網(wǎng)絡(luò)
OpenAI奧特曼在達(dá)沃斯論壇上還透露了一個(gè)更關(guān)鍵的信息:記憶能力是通往超級智能的"最后一塊拼圖"。
他預(yù)測,一旦AI能夠記住你生活的每一個(gè)細(xì)節(jié)、每一個(gè)微小的偏好,這種能力將變得"非常強(qiáng)大"。
限制AI表現(xiàn)的,不是算力,不是智能,而是記憶。
現(xiàn)在的AI就像一個(gè)極其聰明但患有短期失憶癥的天才——每次對話都是全新的開始,它不記得你上次說過什么,不記得你的偏好和習(xí)慣。這就像每天都要向一個(gè)新助手解釋你的工作方式,效率當(dāng)然上不去。
但一旦有一天,當(dāng)AI擁有了完整的、持久的記憶能力,一切都會改變。
它會記得你每一次的選擇、每一個(gè)偏好、每一次修改的理由。它不再需要你反復(fù)解釋,而是能夠主動預(yù)判你的需求。這東西要么搞不定,一旦突破,就會像當(dāng)年的AlphaGo一樣——人類真的搞不過,不管是記憶的量級還是精準(zhǔn)度。
過了這一關(guān),人類的絕大多數(shù)崗位都會消失。
那什么能力這個(gè)時(shí)候會變得稀缺?
在我看來,有幾個(gè):
1,定義問題的能力——“What”(做什么)和"Why"(為什么做),而非"How"(怎么做)。
2,情感的連接與領(lǐng)導(dǎo)力——談判溝通、鼓舞士氣、化解沖突,這些AI暫時(shí)還學(xué)不會。
3,批判性思維——判斷AI輸出的質(zhì)量,做那個(gè)挑剔的甲方。
普華永道2025年全球AI就業(yè)晴雨表顯示:擁有AI技能的從業(yè)人員平均工資溢價(jià)達(dá)56%,是上年的兩倍。
但注意,這不是"會用工具"的溢價(jià),而是"會駕馭工具"的溢價(jià)。
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說完了殘酷真相,那普通人到底該怎么辦才能打敗AI?
記住一句話:沒有人天生就是大佬,大家一開始都是普通人。
給大家拆解三條具體的路:
第一,把AI當(dāng)成第二大腦,學(xué)會訓(xùn)練AI、與AI共存。
不要抵觸,要擁抱。記住一句話,AI不好使不是它智商不夠,而是你用錯(cuò)了方法。
所以要學(xué)會做AI的"產(chǎn)品經(jīng)理":提出好問題、給清晰指令、挑剔地審核輸出。你挑毛病的能力,就是你未來的身價(jià)。
具體該怎么做?
說說我自己的實(shí)操方法。平時(shí)我寫內(nèi)容時(shí),會先基于自己的經(jīng)驗(yàn)、判斷和審美,找到優(yōu)質(zhì)的選題,然后讓AI幫我整理大綱、收集素材、生成初稿,然后我再用自己的"品味"去挑毛病、改細(xì)節(jié)、增加個(gè)人化的情感表達(dá)。
總結(jié)概括下,AI在這里負(fù)責(zé)"How"(怎么寫),我負(fù)責(zé)"What"(寫什么)和"Why"(為什么這么寫)。
這樣組合下來,工作效率提升了3倍,但內(nèi)容質(zhì)量并沒有下降,因?yàn)殪`魂還是我的。
當(dāng)你反復(fù)使用當(dāng)前的頂級模型——ChatGPT、Claude、Gemini,你就會知道:超越人類智商的能力已經(jīng)在這里了。
只要你反復(fù)使用,你就會發(fā)現(xiàn):"超越人類的能力"已不再是一個(gè)遙遠(yuǎn)的預(yù)言,而是正在悄然展開、只待"記憶"喚醒的現(xiàn)實(shí)。
但光會用AI還不夠,你還需要繼續(xù)。
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圖源:AI生成
第二,瘋狂提升非技術(shù)素養(yǎng),培養(yǎng)AI無法模擬的能力。
比如,去讀哲學(xué),去學(xué)心理學(xué),去研讀美術(shù),去研究歷史。
因?yàn)锳I是用人類過去的所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的,它代表的是平均水平。只有深厚的人文素養(yǎng)才能讓你提出高于平均水平的問題,才能讓你擁有AI無法模擬的直覺。
什么叫品味?
舉個(gè)例子:AI能生成100個(gè)Logo設(shè)計(jì),但哪個(gè)更符合品牌調(diào)性、更能打動目標(biāo)用戶,這需要你對美學(xué)的理解、對人性的洞察、對市場的判斷。
再比如:AI能寫出一篇結(jié)構(gòu)完整的商業(yè)計(jì)劃書,但這個(gè)項(xiàng)目到底值不值得做、市場時(shí)機(jī)對不對、團(tuán)隊(duì)能不能執(zhí)行,都需要你的直覺和經(jīng)驗(yàn)。
在理工科稱霸了30年后,有深度的文科生復(fù)仇時(shí)刻終于到了。
品味、直覺、情感連接——這些才是AI時(shí)代的硬通貨。
有了這些能力,接下來繼續(xù)加碼。
第三,做超級個(gè)體,建立第二曲線。
抓緊利用AI窗口期構(gòu)建你自己的產(chǎn)品、自己的服務(wù)。
你不需要懂代碼,不需要組團(tuán)隊(duì),只要有一個(gè)絕妙的想法,并且有足夠的品味去打磨它,你就能在這個(gè)時(shí)代建立屬于你的商業(yè)帝國。
具體怎么做?
通過這些年的經(jīng)歷和實(shí)戰(zhàn),我越來越看到和相信第二曲線布局的重要性。也把它總結(jié)成了第二曲線創(chuàng)富的公式= IP起勢+副業(yè)變現(xiàn)+理財(cái)增值。
IP起勢:用AI幫你生產(chǎn)內(nèi)容、管理社群、分析數(shù)據(jù),你專注于輸出觀點(diǎn)和價(jià)值。
副業(yè)變現(xiàn):用AI開發(fā)小程序、做設(shè)計(jì)、做產(chǎn)品,一個(gè)人就是一個(gè)團(tuán)隊(duì)。
理財(cái)增值:用AI分析市場、篩選標(biāo)的、優(yōu)化配置,讓錢生錢的效率更高。
你看,一個(gè)想法+足夠品味+AI工具=你的商業(yè)帝國。
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盤到最后,給大家分享一個(gè)很有歷史感的比喻。
2006年,中國取消了征收幾千年的"農(nóng)業(yè)稅"。為什么取消?因?yàn)樵诠I(yè)文明的滾滾洪流面前,農(nóng)業(yè)稅變得微不足道。
如果AI智能體大爆發(fā),從理論上說,和人類勞動相關(guān)的稅種,都會成為未來的"農(nóng)業(yè)稅"。
我們不妨?xí)诚胍幌履莻€(gè)世界:地球上有5000億個(gè)智能體(含實(shí)體的和虛擬的),每個(gè)智能體每年產(chǎn)值1萬美金,GDP就是5000萬億美金。只要增收10%的稅,就是500萬億美金的財(cái)政收入——而當(dāng)前全球GDP總和也就100多萬億。
到那時(shí),人類那點(diǎn)基于肉體和簡單腦力勞動的產(chǎn)值,可能真的不值一提。
想當(dāng)年,工業(yè)革命讓我們把人變成了機(jī)器,以此來追求效率。而這一場AI革命終于給了我們機(jī)會,把人又變回了人。
從今天起,別再比誰手快,別再比誰心細(xì),別再比誰記得多,而要比誰想的深。
在這個(gè)無限大腦的時(shí)代,限制你財(cái)富的不再是你的能力邊界,而是你貧瘠的想象力和妥協(xié)平庸的品位。
*「毯叔盤錢」所有內(nèi)容系個(gè)人觀點(diǎn),僅以交流個(gè)人想法和分享知識為目的,不構(gòu)成任何投資建議或參考。市場有風(fēng)險(xiǎn),投資需謹(jǐn)慎,請讀者結(jié)合個(gè)人財(cái)務(wù)狀況,獨(dú)立決策。
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