AI 帶來了最好的時代，同時也是挑戰(zhàn)最大的時代

府庫第1226期原創(chuàng)內(nèi)容

AI 帶來了最好的時代，同時也是挑戰(zhàn)最大的時代

這兩周 AI 行業(yè)出了 4 個重磅發(fā)布。4 月 16 日 Claude Opus 4.7，17 日 Claude Design，23 日 GPT-5.5，24 日 DeepSeek V4。每一個都是真正的更新，不是常規(guī)迭代。

AI 浪潮感覺太快了，今年又有一種越來越快的感覺。

如果把這一波 AI 浪潮里值得說的事拆開看，最直接的兩件，一是提效，二是替代。

效率的提升是真實(shí)的

對于工作效率的提升，不僅我自己工作上能感覺出來，很多報告的調(diào)研也都說明了這一點(diǎn)。

最直接的提效發(fā)生在編程上。GitHub 做過一個測試，讓兩組程序員做同樣的任務(wù)，一組用 AI 幫忙寫代碼，一組不用。結(jié)果用 AI 的那組，平均 1 小時 10 分鐘做完，沒用 AI 的那組用了 2 小時 40 分鐘，整整省了一半時間。今年公司里寫出來的代碼，已經(jīng)有四分之一是 AI 寫的，去年這個數(shù)還只有五分之一。

不只是編程。咨詢公司麥肯錫調(diào)研過一家有 5000 個客服的公司，用了 AI 之后，客服處理每個問題的時間少了將近一成。還有一份針對普通白領(lǐng)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，因?yàn)橛?AI 幫忙，平均每周能省下 5 小時。這些時間被用來做新的事，或者做更多的事。

行業(yè)里的體感比這些數(shù)字更直接。以前 4 個人忙一周做完的事，現(xiàn)在 1 個人一兩天就能搞定。給實(shí)習(xí)生一個畫圖表的小任務(wù)，自己琢磨幾天才跑通；換 AI 一上手 10 分鐘就出結(jié)果，代碼寫得干凈、能直接用。

但提效在不同行業(yè)的分布差得很遠(yuǎn)。

Anthropic 出過一份報告，統(tǒng)計(jì)他們家 AI 在不同行業(yè)里被用得怎么樣。

排在最前面的是計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)類。這一類占所有 AI 對話的 37.2%，但在美國勞動力里只占 3.4%。兩個數(shù)字放一起就是巨大的反差：編程是被 AI 提效最猛的工種。

排在第二檔的是寫作設(shè)計(jì)（10.3%）、教育（9.3%）、辦公行政（7.9%），數(shù)據(jù)錄入和客服也很靠前。這些工作有一個共性，做的事比較固定、有套路，AI 能直接接手。

醫(yī)療、建筑、法律使用率反而很低。不是它們不需要 AI，是這些行業(yè)里很多核心的活，AI 還做不了。

提效集中在了一些可以被標(biāo)準(zhǔn)化的腦力活上。

AI產(chǎn)生的替代也是真實(shí)的

除了提效之外，替代也是真實(shí)的，比想象中更具體。

Anthropic 那份報告還做了一件事，把每次對話分成"AI 幫人做得更好"和"AI 直接替代人做完"兩類。最后的比例是 57.4% 比 42.6%。直接替代的部分，已經(jīng)超過四成。

斯坦福今年 8 月發(fā)了一份研究，叫《煤礦里的金絲雀》。研究看了不同年齡的人在這些行業(yè)里就業(yè)怎么變。

22 到 25 歲的年輕員工，過去這三年里工作機(jī)會少了 6%。研究還做了細(xì)分，只看同一家公司里的變化，差距更明顯，少了 16%。同一時間，年紀(jì)大一些的員工反而多了 6% 到 9%。軟件開發(fā)這一行更直接，22 到 25 歲的從業(yè)人數(shù)，從 2022 年最高點(diǎn)算起，少了將近五分之一。

研究里還有一個細(xì)節(jié)挺關(guān)鍵。崗位減少的，主要是 AI 能完全替人做完的工作。AI 只是幫人提效的那些活，崗位反而沒什么變化。

計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生的失業(yè)率，2025 年第四季度 5.7%，比 2008 年金融危機(jī)最差的時候還要差。是他們一進(jìn)入職場，不僅要和身邊的同學(xué)競爭，還要和 AI 競爭。

前幾天團(tuán)隊(duì)做了一個評估，剛好把提效和替代這兩件事放在了同一個畫面里。

Claude Design 是個設(shè)計(jì)工具，給一句話描述需求，能幫你做出軟件大概該長什么樣的初稿。挑了 5 到 10 個不同復(fù)雜度的場景跑一遍，請專業(yè)設(shè)計(jì)師看完結(jié)果，她說幾個做得好的場景，一般初級設(shè)計(jì)師做不出這個水平。

做得好的那幾個場景，差不多半個小時，做完了初級設(shè)計(jì)師一個星期才能做完的事，又快又好。

值得一提的是，AI 公司自己也是這么做的。

Anthropic 的 CEO 去年 5 月公開警告，AI 可能在 1 到 5 年內(nèi)讓一半的初級白領(lǐng)工作消失，失業(yè)率可能上升到 10% 到 20%。微軟 AI 部分的負(fù)責(zé)人今年 2 月說，未來 12 到 18 個月，大多數(shù)白領(lǐng)專業(yè)的活，AI 都能做到人的水平。

OpenAI 的 Sam Altman 公開場合一直說"現(xiàn)在是史上最激動人心的開始職業(yè)生涯的時代"。同一段時間，OpenAI 招了 100 多個以前在投資銀行干過的人，來自摩根大通、摩根士丹利、高盛，專門用來訓(xùn)練 AI 寫金融模型，把華爾街初級崗位平時做的活做完。

AI的沖擊確確實(shí)實(shí)是存在的。

擁抱AI，迎接機(jī)遇和挑戰(zhàn)

周末給我孩子輔導(dǎo)作業(yè)的時候還挺難整的。按部首和筆畫查字典，好多字根本不知道部首是啥。我都是和我女兒一起查一陣子，搞不定了就直接拿出手機(jī)查這個字的部首是什么。

搞的時候我就覺得，按部首查字典這套方法，我平常根本用不到。以后大概率也用不上。有些知識可能學(xué)校這個階段學(xué)完，就再也用不上了。

但我真不怎么擔(dān)心 AI 對他們的沖擊。他們就是 AI 的原住民，我女兒現(xiàn)在遇到啥問題就想問問豆包，再過十多年到底什么樣，也不用我操心了。

我看著團(tuán)隊(duì)里的實(shí)習(xí)生覺得他們是挺有壓力的。上學(xué)的時候大模型剛剛出現(xiàn)，還沒機(jī)會專門學(xué)一學(xué)；結(jié)果畢業(yè)的時候就要和 AI 去 PK。關(guān)鍵 AI 進(jìn)化速度有點(diǎn)太快了，想跟上真不容易。

我覺得近幾年的畢業(yè)生在找工作的時候都挺有壓力的。我跟他們說現(xiàn)在最重要的就是上手用，做事情的時候先想想如果用 AI 怎么解決，先讓 AI 試一下，不行再去調(diào)整。

還真是一個時代有一個時代的機(jī)遇，也有屬于他們這個時代的挑戰(zhàn)啊。