對(duì)沖奇點(diǎn)：為什么越努力使用AI，在產(chǎn)業(yè)鏈中的價(jià)值卻越低

在這個(gè)奇點(diǎn)臨近的時(shí)代，對(duì)普通人最惡毒的詛咒就是：你每天都在用最先進(jìn)的 AI工具，卻依然是個(gè)數(shù)字時(shí)代的無產(chǎn)者。

2026年4月，美聯(lián)儲(chǔ)一位經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)表了一篇論文。這篇論文有兩件事很有意思。

第一件在論文的摘要中：論文本身是用AI自動(dòng)生成的。作者寫了一份說明書，然后讓 Claude 像辛普森一家里的 Ralph Wiggum 那樣，在一個(gè)無限循環(huán)里反復(fù)迭代，直到生成一篇可以投頂級(jí)金融學(xué)期刊的文章。作者本人的工作，只是按下回車鍵和支付Claude的訂閱費(fèi)。

第二個(gè)件在論文的核心結(jié)論里：作者發(fā)現(xiàn)，AI 股票之所以估值這么高，不只是因?yàn)榇蠹蚁嘈?AI 公司未來會(huì)很賺錢，還因?yàn)?b>人們?cè)谟觅I AI 股票的方式，給自己將被 AI 替代這件事買保險(xiǎn)。

把這兩件事放在一起，會(huì)得到一個(gè)有點(diǎn)讓人滴笑皆非的畫面：一位經(jīng)濟(jì)學(xué)家用 AI 寫了一篇論文，論文的內(nèi)容是關(guān)于人們?nèi)绾斡?AI 股票對(duì)沖 AI 替代自己的風(fēng)險(xiǎn)。而他正在做的事情，本身就是這種替代過程的一個(gè)微小切片。

這兩年我們被反復(fù)告知一句話：會(huì)用 AI 的人會(huì)淘汰不會(huì)用 AI 的人。這句話聽起來像真理。但它把一個(gè)更深的問題遮住了。

你用 AI 提高出來的效率，最后變成了誰的資產(chǎn)?

你用 AI 給公司寫了十份方案，公司多賺了一筆錢。你用 AI 給平臺(tái)生產(chǎn)了一百篇內(nèi)容，平臺(tái)拿走了流量。你用 AI 給客戶做了自動(dòng)化交付，客戶拿走了系統(tǒng)。你提示詞越寫越熟，工作流越搭越復(fù)雜，智能體越調(diào)越聽話，結(jié)果某一天打開后臺(tái)，你發(fā)現(xiàn)自己的報(bào)價(jià)反而被壓低了。

因?yàn)楫?dāng)同一種能力被AI 普遍放大，市場(chǎng)不會(huì)長(zhǎng)期為“我也會(huì)用“支付額外溢價(jià)。

工具會(huì)普及，權(quán)益不會(huì)自動(dòng)分配。

這是這一代知識(shí)工作者共同進(jìn)入的一個(gè)怪圈，也是AI 時(shí)代最容易被忽略的陷阱。

一、工具差距是一道很容易被壓平的坎

打開任何一個(gè)內(nèi)容平臺(tái)，關(guān)于 AI 的討論都密集地停在同一個(gè)層級(jí)：提示詞怎么寫、智能體怎么搭、工作流怎么自動(dòng)化、模型怎么微調(diào)。仿佛只要把這幾樣?xùn)|西練熟，就能在 AI 浪潮里占得一個(gè)安身的位置。

不能說這種判斷完全錯(cuò)，但它只說到了第一層。

工具差距確實(shí)會(huì)先擴(kuò)大，然后被迅速壓平。這件事的邏輯鏈條其實(shí)很簡(jiǎn)單。

第一，AI工具本身在朝“傻瓜化“的方向進(jìn)化。兩年前你需要寫一段精心設(shè)計(jì)的提示詞才能讓模型給出像樣的輸出，今天大模型已經(jīng)能把模糊的意圖自己補(bǔ)全。再過兩年，提示詞工程很可能像九十年代的“上網(wǎng)沖浪“一樣，變成一個(gè)時(shí)代性的過渡詞匯。

第二，工具能力會(huì)被平臺(tái)封裝。普通用戶不需要懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)、不需要懂 API、不需要懂模型微調(diào)，就像今天的人用手機(jī)時(shí)不需要懂芯片架構(gòu)。技術(shù)下沉的方向，從來都是把復(fù)雜性吃進(jìn)黑盒。

第三，有效的用法會(huì)被以驚人的速度復(fù)制。某種 AI 工作流在小圈子里被驗(yàn)證有用，三個(gè)月后會(huì)變成幾十門付費(fèi)課程，六個(gè)月后變成公司內(nèi)部 SOP，一年后變成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。任何一個(gè)用 AI 的“獨(dú)門絕技“，窗口期都不會(huì)超過一個(gè)產(chǎn)品周期。

所以單純“會(huì)用 AI“這件事，很難長(zhǎng)期構(gòu)成護(hù)城河。

我前面的文章里提過一個(gè)判斷：AI不是平權(quán)，它是資本和勞動(dòng)力的最后一戰(zhàn)。當(dāng)時(shí)講的是宏觀結(jié)構(gòu)，這里要把它推到個(gè)人層面。會(huì)用 AI 只是一種新勞動(dòng)能力，而勞動(dòng)能力本身在 AI 時(shí)代會(huì)被重新定價(jià)。

如果每個(gè)人都能用 AI 寫文案，文案的市場(chǎng)價(jià)就會(huì)下降。如果每個(gè)人都能用 AI 畫圖，設(shè)計(jì)的報(bào)價(jià)就會(huì)被腰斬。如果每個(gè)人都能用 AI 寫出能跑的代碼，初級(jí)開發(fā)能力就會(huì)迅速商品化。

這是一個(gè)被很多職場(chǎng)博主刻意回避的部分。他們告訴你，趕快學(xué) AI，不學(xué)就會(huì)被淘汰。但他們沒告訴你，你“學(xué)了 AI“之后進(jìn)入的，是一個(gè)比之前更擁擠、更便宜、更不容議價(jià)的勞動(dòng)力市場(chǎng)。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家Daron Acemoglu(2024年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主)和Pascual Restrepo用了一個(gè)經(jīng)典模型描述這件事。他們?cè)谝黄粡V泛引用的論文里指出，自動(dòng)化技術(shù)天然具有“替代效應(yīng)“，會(huì)把國(guó)民收入的分配從勞動(dòng)一側(cè)持續(xù)轉(zhuǎn)移到資本一側(cè)。

普通人如果只在舊崗位上用AI提效，最終一定會(huì)面對(duì)一個(gè)溫水煮青蛙式的事實(shí)：你越熟練，你這個(gè)工種越快被壓價(jià)。

唯一能跳出這個(gè)陷阱的，是去創(chuàng)造和占據(jù) AI 暫時(shí)無法直接執(zhí)行的“新任務(wù)“。但這個(gè)“新任務(wù)“是什么，他們沒有給出答案。這是每個(gè)人要自己解的題。

普通人面對(duì) AI，真正要問的不是“我怎么用它提效“，真正要問的是，你用它提效之后，沉淀出來的東西到底屬于誰。

二、對(duì)沖奇點(diǎn)：AI股票為什么像末日保險(xiǎn)

開頭提到的那篇美聯(lián)儲(chǔ)論文，標(biāo)題是《Hedging the Singularity》(對(duì)沖奇點(diǎn))。它給我們提供了一個(gè)看待 AI 資本市場(chǎng)頗為反直覺的視角。

論文先拋出一個(gè)問題：為什么這兩年 AI 股票的估值會(huì)被推到這么高?

主流解釋是“投資者相信 AI 公司未來很賺錢“。但作者 Andrew Chen 給出的解釋要更深一層。他說，投資者瘋狂買入 AI 股票，有相當(dāng)一部分動(dòng)機(jī)其實(shí)是對(duì)沖：為自己未來被 AI 替代的可能性買保險(xiǎn)。

那么問題來了：對(duì)沖什么樣的奇點(diǎn)?

論文里給“奇點(diǎn)”下了一個(gè)很具體的定義，我把它直譯過來：一次突如其來的、劇烈的 AI 生產(chǎn)力躍遷，它會(huì)替代典型投資者的勞動(dòng)收入和消費(fèi)。

這個(gè)定義里有三個(gè)動(dòng)作要拆開看。

第一個(gè)動(dòng)作：躍遷。這里指的是階梯式的能力突破，不是日積月累的漸進(jìn)改良。某天早上，某種過去需要十個(gè)高級(jí)工程師做的任務(wù)，被一個(gè)新模型一鍵完成。

第二個(gè)動(dòng)作：替代。新增的生產(chǎn)力不會(huì)平均分配給社會(huì)，它直接對(duì)接到擁有 AI 資本的人那一側(cè)。

第三個(gè)動(dòng)作：你的勞動(dòng)收入下降，你的消費(fèi)能力下降。換句話說，你不會(huì)因?yàn)?AI 變強(qiáng)而變富，你會(huì)因?yàn)?AI 變強(qiáng)而變窮。

這就是論文里所說的“負(fù)面奇點(diǎn)”。它不是科幻里那種機(jī)器人毀滅世界的畫面，它是一個(gè)更冷的、更經(jīng)濟(jì)學(xué)的畫面：整個(gè)社會(huì)的蛋糕變大了，但你分到的那一份變小了。

理解了這個(gè)定義，你就能理解為什么 AI 股票變成了“末日保險(xiǎn)”。

設(shè)想你是一個(gè)普通的中產(chǎn)職業(yè)人士，你的主要資產(chǎn)其實(shí)沒那么多在房子或基金上，真正的大頭是你未來幾十年的勞動(dòng)收入。這是一個(gè)隱形的、但重量級(jí)的“人力資本”。一旦 AI 躍遷到能替代你的程度，你的人力資本會(huì)貶值，但與此同時(shí)，AI 公司和擁有 AI 資本的股東會(huì)受益。

那么邏輯上，你最理性的避險(xiǎn)動(dòng)作是什么?是把一部分錢投到 AI 公司股票上。如果 AI 沒那么強(qiáng)，你的工作還在，損失的只是這部分倉(cāng)位的收益。如果 AI 真的強(qiáng)到壓垮你這個(gè)行業(yè)，股票會(huì)漲，你的損失被部分對(duì)沖掉。

這就是“用 AI 資本對(duì)沖 AI 替代風(fēng)險(xiǎn)”的邏輯。

理解了這一層之后，你再去看身邊那些一邊喊“AI 要?dú)绻ぷ鳌币贿叝偪褓I英偉達(dá)和谷歌的人，你就懂了。這不是矛盾，這是一筆同時(shí)押注兩端的保險(xiǎn)交易。

論文里有一組數(shù)字很值得拿出來看。在作者給定的參數(shù)下，假設(shè)奇點(diǎn)每年發(fā)生的概率只有 1%（這是一個(gè)非常保守的假設(shè)，意思是平均要等 100 年才會(huì)出現(xiàn)一次躍遷），AI 股票的估值會(huì)被推到非 AI 股票的兩倍左右。把概率降到 0.5%，AI 股票仍然比非 AI 股票貴 40%。

也就是說，即便理性投資者們認(rèn)為奇點(diǎn)是個(gè)小概率事件，光是為這個(gè)小概率事件買保險(xiǎn)這一個(gè)動(dòng)作，就足以解釋當(dāng)下整個(gè)AI板塊的估值溢價(jià)。

這就把今天市場(chǎng)上那種“AI 估值是不是泡沫”的爭(zhēng)論徹底改變了性質(zhì)。它可能不是泡沫，它是一份巨大的、由全球中產(chǎn)共同支付保費(fèi)的集體保險(xiǎn)單。

但這篇論文真正鋒利的地方不在這里。它真正鋒利的地方，是它拋出了一個(gè)吊詭的命題。

論文里有一個(gè)數(shù)學(xué)證明叫“Proposition 3”：在市場(chǎng)不完全的條件下(待會(huì)兒解釋這個(gè)詞)，一個(gè)足夠風(fēng)險(xiǎn)厭惡的家庭，即使從社會(huì)總福利角度看 AI 發(fā)展是好事(正面奇點(diǎn)的概率大于負(fù)面奇點(diǎn))，它依然會(huì)理性地選擇否決AI 發(fā)展。

這句話第一眼看上去有點(diǎn)反直覺。

意思是說，普通人對(duì) AI 發(fā)展的反對(duì)(不論這種反對(duì)表現(xiàn)為政治壓力、監(jiān)管呼吁、還是道德焦慮)，并不是因?yàn)樗麄冇薮馈⒈Ｊ亍⒉焕斫饧夹g(shù)進(jìn)步。它是一種在沒有對(duì)沖工具的前提下，完全合乎經(jīng)濟(jì)學(xué)理性的選擇。當(dāng)你無法用市場(chǎng)手段保護(hù)自己免受 AI 替代，你最優(yōu)的策略就是從源頭上阻止它發(fā)生。

這件事比“AI 會(huì)毀滅工作“這個(gè)口號(hào)要鋒利得多。它告訴我們：今天圍繞 AI 的所有政治沖突，本質(zhì)上是一場(chǎng)關(guān)于誰能買到對(duì)沖工具的沖突。

那么“市場(chǎng)不完全”是什么意思?

理論上，普通人可以通過買股票來對(duì)沖所有未來 AI 資本的權(quán)益。現(xiàn)實(shí)上，你能買到的 AI 資本只是冰山一角。論文里直接點(diǎn)了名：大量的 AI 資本被鎖在創(chuàng)始人股權(quán)、早期投資人股權(quán)、員工期權(quán)、未上市的私募股份里。甚至，被鎖在那些還沒成立的未來 AI 公司的預(yù)期股權(quán)里。

公開市場(chǎng)是 AI 資本里最薄、最貴、被層層篩選過的那一層。

這就導(dǎo)致一個(gè)吊詭的結(jié)果：全世界的對(duì)沖需求都被迫擠壓到這一小撮可交易的標(biāo)的上，把它們的估值推到失真的高度。然后這些被推高的股票，反過來還要承擔(dān)起“代表 AI 紅利”的敘事功能。

你以為你買的是 AI 的未來，其實(shí)你買的是被全球中產(chǎn)共同推高的、用于對(duì)沖的、外圍的金融符號(hào)。

論文還埋了一個(gè)更黑色幽默的悖論。作者證明了一個(gè)叫“滅絕衰減”(Proposition 2)的結(jié)論：如果奇點(diǎn)伴隨的人類滅絕概率越高，AI股票的對(duì)沖溢價(jià)反而越低。

邏輯很簡(jiǎn)單：如果 AI 真的強(qiáng)到能毀滅人類，你買的股票也跟著歸零，這份保險(xiǎn)就沒用了。所以末日越近，末日保險(xiǎn)越便宜。

這是一個(gè)讓人忍不住笑出聲然后又笑不出來的結(jié)論。它意味著市場(chǎng)對(duì) AI 風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)里，有一種隱藏的邏輯前提：大家在賭 AI 強(qiáng)到足以替代你，但又沒強(qiáng)到毀滅你。這個(gè)區(qū)間外的所有可能性，市場(chǎng)都沒在認(rèn)真定價(jià)。

我前面寫過一篇文章，討論的是分配機(jī)制的轉(zhuǎn)移：AI 時(shí)代的收入越來越按“你擁有什么”來分配，越來越少按“你做了什么”來分配。Hedging the Singularity 這個(gè)視角剛好接上了那一篇。既然分配規(guī)則在轉(zhuǎn)向資本側(cè)，那么沒有資本可對(duì)沖的人，就是在用一個(gè)正在貶值的資產(chǎn)（勞動(dòng)）去抵抗一場(chǎng)資本主導(dǎo)的洪水。

這是一個(gè)不對(duì)稱的戰(zhàn)爭(zhēng)，普通人贏的概率極低。

三、最肥的那段AI紅利普通人看不見也碰不到

論文說“普通人可以買 AI 股票對(duì)沖 AI 替代風(fēng)險(xiǎn)”。但今天的現(xiàn)實(shí)更殘酷：最值錢的那批 AI 股票，普通人根本買不到。

OpenAI、Anthropic、xAI、Perplexity、Mistral 這一批站在 AI 革命最核心位置的公司，絕大多數(shù)還沒有上市。它們?cè)谒侥茧A段就已經(jīng)完成了人類商業(yè)史上最快的估值躍遷。

來看幾個(gè)數(shù)字。OpenA在 2025 年的員工股權(quán)出售中估值已經(jīng)達(dá)到約 5000 億美元。Anthropic在 2026 年的最新一輪融資后估值接近萬億美元。路透社報(bào)道稱，SpaceX、OpenAI、Anthropic 這一批潛在 IPO 候選，合計(jì)可能給美國(guó)公開市場(chǎng)帶來約 3 萬億美元的市值增量。

但請(qǐng)注意這句話的含義：這 3 萬億是堆在公開市場(chǎng)門口的，不是堆在公開市場(chǎng)里面的。意思是，這些價(jià)值已經(jīng)被創(chuàng)造出來了，只是還沒向公眾開放。

摩根士丹利的一份行業(yè)報(bào)告里有一組數(shù)字：在年收入超過1億美元的美國(guó)公司中，大約80%仍然處于私有狀態(tài)。換句話說，你在公開市場(chǎng)上能買到的“成長(zhǎng)型企業(yè)“，已經(jīng)只是塔尖的一小部分。

這個(gè)變化的背后，是過去十年資本結(jié)構(gòu)的徹底重組。AI 公司之所以越來越晚上市，有幾個(gè)互相強(qiáng)化的原因。

第一，私募市場(chǎng)的錢多到溢出來。主權(quán)基金、家族辦公室、超級(jí) LP、頂級(jí)風(fēng)投，所有人都在搶 AI 資產(chǎn)。當(dāng)一家頭部 AI 公司可以在不上市的情況下隨時(shí)拿到一百億美元融資，它沒有任何理由急著接受公開市場(chǎng)的季度審視。

第二，AI公司的資本開支模式不適合公開市場(chǎng)。訓(xùn)練一個(gè)前沿模型、搭建推理基礎(chǔ)設(shè)施、采購(gòu)芯片、綁定云服務(wù)，任何一項(xiàng)都是數(shù)十億美元級(jí)別的支出。Anthropic 最近和亞馬遜達(dá)成的合作里，承諾未來十年向 AWS(亞馬遜云服務(wù))支付超過 1000 億美元用于訓(xùn)練和運(yùn)行 Claude。這種燒錢節(jié)奏，公開市場(chǎng)的財(cái)報(bào)壓力根本扛不住。

第三，科技巨頭愿意用戰(zhàn)略投資替代傳統(tǒng)融資。微軟之于 OpenAI、亞馬遜之于 Anthropic、谷歌之于 Anthropic 和它自己的 DeepMind，這些都不只是單純的財(cái)務(wù)投資，更是用資本提前鎖定云服務(wù)的客戶、模型推理的接口、企業(yè)客戶的入口。AI 公司在還沒上市的時(shí)候，就已經(jīng)被巨頭編織進(jìn)了未來十年的產(chǎn)業(yè)版圖。

所以普通人面對(duì)的局面是：你能買到的“AI 概念股”，幾乎全部是外圍資產(chǎn)，芯片、云、數(shù)據(jù)中心、電力公司、應(yīng)用服務(wù)商。它們當(dāng)然也漲，但你拿到的是 AI 紅利經(jīng)過兩三層篩選之后的殘量。

美國(guó)硅谷頂級(jí)風(fēng)投a16z有一份很出名的產(chǎn)業(yè)鏈分析報(bào)告，叫《Who Owns the Generative AI Platform?》。結(jié)論是：在生成式 AI 的產(chǎn)業(yè)鏈上，價(jià)值捕獲極不均衡。基礎(chǔ)設(shè)施層（芯片、云）和閉源模型層吃掉了幾乎全部利潤(rùn)，而應(yīng)用層，也就是絕大多數(shù)普通人正在用 AI 干的事情，護(hù)城河極淺，競(jìng)爭(zhēng)極烈，利潤(rùn)極薄。

這是一個(gè)典型的“使用者悖論”：你越深入使用AI，你越靠近產(chǎn)業(yè)鏈中價(jià)值最低的那一段。

四、AI 時(shí)代會(huì)分流三層人

把上面所有的結(jié)構(gòu)組合在一起，這一輪 AI 革命中會(huì)自然形成三類人。

第一類，AI 資本擁有者。

他們直接持有模型公司股權(quán)、芯片公司股權(quán)、云基礎(chǔ)設(shè)施股權(quán)、關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)、電力和算力的物理設(shè)施權(quán)益。他們要做的事情很簡(jiǎn)單，什么都不做就行。AI 越強(qiáng)，他們?cè)绞芤妗＿@是一種系統(tǒng)性、被動(dòng)的、復(fù)利式的紅利。

第二類，AI 杠桿使用者。

他們沒有底層 AI 資本，但他們用 AI 去放大自己的品牌、產(chǎn)品、渠道、客戶關(guān)系和組織能力。他們用 AI 把自己變成一個(gè)一人公司、一個(gè)小型工作室、一個(gè)品牌主體。他們賺的是 AI 帶來的杠桿紅利。這種杠桿傳統(tǒng)社會(huì)要么需要繼承，要么需要融資，要么需要十年管理經(jīng)驗(yàn)才能拿到，而 AI 第一次把它無門檻地交到普通人手上。

第三類，AI 價(jià)格承受者。

他們也用 AI，而且用得很熟。他們用 AI 幫公司加班，用 AI 幫老板省成本，用 AI 幫客戶更便宜地交付，用 AI 在平臺(tái)上更高效地生產(chǎn)內(nèi)容然后被算法分配流量。他們的效率確實(shí)在提高，但他們的議價(jià)權(quán)在以更快的速度下降。

這三類人之間有一個(gè)不太被討論但相當(dāng)殘酷的事實(shí)：AI 不放大能力，AI 放大所有權(quán)結(jié)構(gòu)。

如果你擁有資產(chǎn)，AI 放大你的資產(chǎn)。

如果你只出售時(shí)間，AI 壓低你的時(shí)間價(jià)格。

如果你已經(jīng)有一個(gè)被信任的品牌，AI 放大你的分發(fā)。

如果你沒有品牌，AI 把你扔進(jìn)一個(gè)更擁擠的勞動(dòng)力池。

希臘前財(cái)政部長(zhǎng)Yanis Varoufakis在他的《技術(shù)封建主義》(Technofeudalism)里給了這個(gè)狀態(tài)一個(gè)很尖銳的命名。他說，今天的科技平臺(tái)不再是傳統(tǒng)的資本家，而是“數(shù)字領(lǐng)主”；普通人在平臺(tái)上用 AI 創(chuàng)作、用 AI 接單、用 AI 提效，本質(zhì)上是數(shù)字佃農(nóng)在領(lǐng)主的土地上勞作，產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)、所有注意力、所有交易關(guān)系最終都?xì)w領(lǐng)主所有。

這個(gè)比喻指出了一個(gè)非常本質(zhì)的東西：平臺(tái)經(jīng)濟(jì)疊加 AI 之后，出現(xiàn)了一種過去幾百年間被遺忘的舊關(guān)系，你越努力，你越鞏固對(duì)方對(duì)你的所有權(quán)結(jié)構(gòu)。

這就是“使用者悖論”的第二層含義。第一層是產(chǎn)業(yè)鏈位置上的悖論：你用得越多，你越靠近價(jià)值鏈最薄的環(huán)節(jié)。第二層是產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)上的悖論：你產(chǎn)出得越多，你越在為別人沉淀資產(chǎn)。

我前面寫過一篇文章，講社會(huì)在加速 K 型分化，有三種人正在被 AI 放大。今天再看那個(gè)判斷，可以更直接一點(diǎn)：K 型分化的關(guān)鍵不在使用 AI 的頻率，而在沉淀 AI 紅利的方向。

頻率人人可以提高，方向是一個(gè)一旦走錯(cuò)就很難掉頭的選擇。

五、普通人能做的是把效率換成權(quán)益

講到這里，這篇文章如果只是停在分析層面，就和那些高談闊論的宏觀博主沒什么兩樣。我想把它再推一步：既然普通人買不到 OpenAI 的早期股權(quán)，那他能做什么?

答案不是認(rèn)命。還有另一條路徑：把 AI 提效產(chǎn)生的價(jià)值，沉淀進(jìn)自己能持有的資產(chǎn)里。

我把它叫做“權(quán)益沉淀”。

在 AI 時(shí)代，普通人能持有的資產(chǎn)大致有六種，以下每一種都是可以用 AI 杠桿放大、且不易被平臺(tái)和模型輕易拿走的。

品牌資產(chǎn)。AI 可以批量生產(chǎn)內(nèi)容，但不能批量生產(chǎn)信任。當(dāng)所有人都能用 AI 寫出 80 分的文章時(shí)，讀者的注意力會(huì)反向收縮到少數(shù)他們認(rèn)可的人身上。個(gè)人品牌的價(jià)值不在于流量，而在于讀者是否相信你的判斷、品味、立場(chǎng)和連續(xù)性。

渠道資產(chǎn)。公眾號(hào)、知識(shí)星球、社群、播客、視頻號(hào)、郵件列表，這些是你直接連接讀者的管道。平臺(tái)的算法會(huì)變，但你和讀者之間一旦建立直接關(guān)系，就脫離了平臺(tái)的中介。AI 時(shí)代的最大悖論之一是：技術(shù)讓分發(fā)越來越自動(dòng)化，但繞開分發(fā)變得越來越值錢。

產(chǎn)品資產(chǎn)。課程、模板、咨詢方法論、訓(xùn)練營(yíng)、付費(fèi)報(bào)告、垂直工具，把你的認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)封裝成可復(fù)用、可定價(jià)、可迭代的物品。AI 可以幫你生產(chǎn)，但你必須把生產(chǎn)成果變成產(chǎn)權(quán)。這件事的關(guān)鍵動(dòng)作是把“我在幫某某做”改成“我在賣一個(gè)東西”。

社群資產(chǎn)。AI 讓信息變便宜，讓高質(zhì)量人群的聚集變更貴。社群不是聊天群，是一種由共同認(rèn)知和共同利益構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。它的價(jià)值不在群里發(fā)的內(nèi)容，而在群里有誰、誰能找到誰、誰愿意為誰背書。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)。垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)、案例庫(kù)、客戶問題庫(kù)、選題庫(kù)、提示詞庫(kù)，這些東西短期看不出價(jià)值，長(zhǎng)期是你訓(xùn)練個(gè)人智能體、生產(chǎn)專業(yè)服務(wù)的燃料。當(dāng)通用大模型變得越來越廉價(jià)時(shí)，你和大模型之間的差距全部來自你獨(dú)有的數(shù)據(jù)。

工作流資產(chǎn)。一套屬于你自己的、用 AI 自動(dòng)化跑起來的研究、寫作、銷售、交付、復(fù)盤流程。如果它服務(wù)于你自己的品牌和產(chǎn)品，它就是資產(chǎn)。如果它只服務(wù)于某個(gè)雇主或客戶，它更接近勞動(dòng)效率，一旦你離開，它就停止為你產(chǎn)生價(jià)值。

這六種資產(chǎn)有一個(gè)共同特點(diǎn)：它們都需要時(shí)間去積累，但都能被 AI 大幅加速。

硅谷投資人納瓦爾在他廣為流傳的財(cái)富思想里有一個(gè)核心概念，叫“無許可的杠桿“(permissionless leverage)。他說傳統(tǒng)財(cái)富的杠桿要么靠資本(融資)，要么靠人(雇人)，要么靠繼承。

前兩種都需要?jiǎng)e人的批準(zhǔn)，投資人允許你拿錢，員工允許你雇傭。但代碼和媒體不需要任何人的批準(zhǔn)。你寫一行代碼，可以為你工作到永遠(yuǎn);你做一檔播客，睡覺的時(shí)候依然在被聽到。

AI 讓這種“無許可杠桿“第一次平民化。一個(gè)人可以用 AI 建立過去需要十個(gè)人的內(nèi)容生產(chǎn)能力、過去需要五十個(gè)人的客服系統(tǒng)、過去需要一整支團(tuán)隊(duì)的研究分析能力。

但請(qǐng)注意這里的關(guān)鍵：杠桿只放大你已經(jīng)持有的東西。如果你持有的是別人的資產(chǎn)，杠桿放大的是別人的所有權(quán)；如果你持有的是自己的品牌、渠道、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、工作流，杠桿放大的才是你自己。

這就是為什么我前面那篇關(guān)于龍蝦的文章里反復(fù)強(qiáng)調(diào)一件事：跑贏 AI 進(jìn)化的不是龍蝦(那種死命增加防御的策略)，而是你必須成為一個(gè)被市場(chǎng)低成本就能記住、信任、選擇的人。AI 抹平的是生產(chǎn)能力，放大的是被選擇的資格。

六、

把這件事放到最簡(jiǎn)單的層面看：會(huì)用AI和擁有AI帶來的權(quán)益，是兩個(gè)完全不同的位置。

會(huì)用 AI 是一張入場(chǎng)券。這張入場(chǎng)券一年比一年便宜，五年后會(huì)接近免費(fèi)。真正的分水嶺在你怎么使用這張入場(chǎng)券：你站在 AI 生產(chǎn)力的哪一側(cè)，使用者、被替代者，還是權(quán)益擁有者。

如果只是用 AI 提高勞動(dòng)效率，你會(huì)變得更能干，但也會(huì)進(jìn)入一個(gè)更便宜、更擁擠、更不容議價(jià)的市場(chǎng)。如果你用 AI 建立產(chǎn)品、品牌、渠道、社群、數(shù)據(jù)和自動(dòng)化系統(tǒng)，你才有機(jī)會(huì)把 AI 帶來的效率，真正換成自己的權(quán)益。

《Hedging the Singularity對(duì)沖奇點(diǎn)》這篇論文給我們最大的提醒是：AI風(fēng)險(xiǎn)不是只發(fā)生在就業(yè)市場(chǎng)，它同時(shí)發(fā)生在資產(chǎn)市場(chǎng)。誰擁有 AI 資本，誰就在對(duì)沖 AI 替代；誰只出售勞動(dòng)，誰就暴露在 AI 降價(jià)之下。

更現(xiàn)實(shí)的是，OpenAI、Anthropic 這樣的核心 AI 資本，在上市之前已經(jīng)被全球頂級(jí)資本提前分配完畢。普通人很難買到最肥的那一段。既然如此，普通人就更不能只滿足于做 AI 的使用者。

你買不到 OpenAI 的原始股，但你可以問自己一個(gè)更可行的問題：

我能不能用 AI，建立一個(gè)屬于自己的小型權(quán)益系統(tǒng)?

未來十年，真正危險(xiǎn)的人不是不會(huì)用 AI 的人。

真正危險(xiǎn)的是那些每天都在用最先進(jìn)的 AI、卻沒有任何東西沉淀在自己名下的人，他們?cè)谟萌澜缱顝?qiáng)的工具，做著一份注定貶值的工作。【懂】

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