友情提示，這是一個『誤闖天家』的視頻。

好吧，可以這樣理解，這是信息大爆炸甚至大污染時代，為數(shù)不多的官方智囊不經(jīng)意的真情流露，當然，流露的猶抱琵琶半遮面。

所以這樣，我把書先讀厚再讀薄，看看國務(wù)院研究部部長，到底試圖告訴我們什么。

提綱挈領(lǐng)就一句話：AI時代為什么如此不同？以前，技術(shù)發(fā)展曲線是平滑的，命運變化曲線是斷崖式的，而AI時代，技術(shù)發(fā)展曲線也難以預(yù)判的生猛起來，而大部分人，依然還在「阿瑪拉定律」中，也就是，高估新技術(shù)的短期變化，卻低估長期帶來的變革。但混亂又剛好是上升的階梯，就看能不能跟上節(jié)奏了。

而且，遠比什么馬斯克2026年初三小時訪談，來的更震撼，也更符合咱們的情況。

第一章，人工智能v.s. 就業(yè)。

經(jīng)濟發(fā)展就等于充分就業(yè)，這個思維鋼印被AI顛覆了。

以前生產(chǎn)力起飛，總能直接帶動配套的生產(chǎn)關(guān)系。工業(yè)革命之后，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、商品經(jīng)濟等等都來了，尤其是隨著現(xiàn)代企業(yè)出現(xiàn)，打卡上班的說法也來了，又隨著專業(yè)分工越來越細，大家從工廠線里的打工人變成了格子間里的打工人，知識白領(lǐng)崗位大量涌現(xiàn)。

? 工業(yè)革命200年

? 生產(chǎn)力飛躍

? 工業(yè)化/城鎮(zhèn)化/商品經(jīng)濟/企業(yè)化】

而大部分人的人生的線性敘事也是如此，讀書，高考，求職，上班、等發(fā)工資、等退休。

這種模式持續(xù)了200年，經(jīng)濟好，崗位就多，知識白領(lǐng)崗位上限也高，比如技術(shù)專家和企業(yè)管理崗。哪怕個體運氣不好，被「畢業(yè)」了，沒事兒，還能送外賣跑滴滴。

其實能跑滴滴送外賣，也是生產(chǎn)力提高的附屬品，邏輯是，生產(chǎn)率大大提高，工業(yè)品價格隨之下降，社會物質(zhì)大豐富，工資水平又會隨著生產(chǎn)率提升而宏觀整體提高，于是乎，大規(guī)模生產(chǎn)開始和大規(guī)模消費相互促進，出現(xiàn)了服務(wù)經(jīng)濟的繁榮。

【傳統(tǒng)模式

? 專業(yè)分工 → 白領(lǐng)崗位

? 人生路徑：讀書→高考→求職→辦公室

? 雙重促進：工業(yè)發(fā)達→服務(wù)業(yè)繁榮→就業(yè)增長】

好，AI來了，游戲規(guī)則變了。

國務(wù)院研究部部長說，AI在增長和就業(yè)之間，帶來了三個之前沒見過的脫鉤。

說人話就是，【花錢，不等于有活干】。

投資為什么放在一點，是因為通常，錢涌向哪個行業(yè)，好崗位就在哪個行業(yè)。

AI時代，企業(yè)也在瘋狂投資，比如囤芯片。

但，國務(wù)院研究部部長給了個說法，「這種投資是一種規(guī)模上前所未有的資本深化，也是一種創(chuàng)造就業(yè)效能『弱相關(guān)』的前所未有之地的深化」。

啥意思呢？

以前，不論是投資基礎(chǔ)設(shè)施，還是投資機器設(shè)備，這些投資，都直接或者間接的帶來客觀并且的就業(yè)。

工業(yè)時代，重資產(chǎn)，也重人力。

互聯(lián)網(wǎng)時代也會投資人才，比如前些年有些大廠戰(zhàn)略性儲蓄人才，就為了讓競爭對手招不到人跑得慢一點，也不斷造就崗位。

但這波AI熱潮，和上一輪互聯(lián)網(wǎng)投資熱潮的「輕資產(chǎn)、重人力」不太一樣，是「重資本、重算力」。

要么投算力中心，要么投能源網(wǎng)絡(luò)，從就業(yè)的角度來看，這些都是勞動力稀薄型領(lǐng)域。

以美國為例子，微軟、亞馬遜、谷歌、meta，2025年資本投資超過4000億美元，相當于馬來西亞或者菲律賓或者越南的GDP，投資量很大，但對應(yīng)的，是削減了大量的現(xiàn)有崗位，并且大大減少了面相畢業(yè)生的初級崗位招聘，而拉動的就業(yè)，和削減的比起來，很少。

更好玩的是，這些行為，不是發(fā)生在這些企業(yè)不行了的情況下，他們的股價或者營收，都在強力增長。

好，這聊得是AI直接相關(guān)領(lǐng)域的投資，那其他領(lǐng)域的投資呢？

如果你經(jīng)常參加各種行業(yè)峰會，就發(fā)現(xiàn)，大家聊某某行業(yè)前景，表面談的都是AI賦能，實質(zhì)說的都是AI能有多省，言談話語之間都是怎么把構(gòu)建黑燈工廠，無人服務(wù)等等，想把從老板角度又難關(guān)又懂勞動法的員工趕快取代掉。

比如現(xiàn)階段最吸引就業(yè)的餐飲，餐飲老板憧憬的是，我花錢買AI賦能的人性機器人系統(tǒng)，爭取弄個無人餐廳連鎖出來，噱頭層面好拉投資，實操層面管理費用下降，沒有后廚員工花式做印度奶茶，沒有客服罵人了，沒有直播人員吐槽盲盒居然賣79塊錢的事情了。

總之，投資和就業(yè)，脫鉤了。

可能有大佬會說，那高端人才還是需要的啊，甚至高端人才由于有AI的賦能，工資庫庫漲，賺大了。

別慌，這點在第二章，還有論述。

投資?就業(yè)：

工業(yè)時代：重資產(chǎn)/重人力

互聯(lián)網(wǎng)：輕資產(chǎn)/重人力

AI時代：重資本/重算力】

在以前，勞動生產(chǎn)率提升，除了宏觀的技術(shù)突破，還有承載于于每個個體的「干中學」概念。

什么是干中學？

宏觀說，以前總說我們有工程師紅利，是每年有大量經(jīng)歷過系統(tǒng)性教育的年輕人進入就業(yè)市場，這些年輕人還在職場上不斷自我提高，從而拉動整體勞動生產(chǎn)率。

微觀說，比如當律師或者程序員，不可能一上來你就是大佬，要先從基礎(chǔ)工作開始，慢慢就能獨當一面。

按國務(wù)院研究部部長的說法，現(xiàn)在有個廣泛思維定式：AI垃圾，最多只能干點初級的活。

問題就是，沒了初級的活，沒了初級員工練手的場域，沒了「干中學」的積累，高級員工是從天而降的么？

換句話說，職場做題家路徑，那個開端，就窄了。

還有一點，就是傳統(tǒng)教育模式，以前大家也總吐槽脫節(jié)，不過勉強還能運作，但在AI時代，脫節(jié)程度可能變得難以容忍。

比如有大學剛開設(shè)了「提示詞工程」課程，結(jié)果一個版本迭代，最新的模型都不需要優(yōu)化提示詞了。

這讓我不禁想到了，當年我家某個遠方親戚，塞紅包進了一個非常高科技，非常體面的單位，去做非常體面的工作，叫BP機傳呼臺接線員。

后面的故事就不用多說了，尷尬的狠。

【技術(shù)?人才

? "干中學"路徑消失

? 初級崗位消失→成長階梯斷層

? 教育滯后】

說人話就是，【AI鎖死了人類工資上限】。

這里有個叫「“鮑莫爾式”生產(chǎn)率分享機制」的概念，有點復(fù)雜，我先鋪墊一下。

1965年，美國經(jīng)濟學家威廉·鮑莫爾提出一個概念，有兩個宏觀的經(jīng)濟增長模型，一個叫進步部門，主要是高科技行業(yè)，猛拉生產(chǎn)力的那種，一個叫停滯部門，主要是教育、表演、飯店、盲人按摩這些服務(wù)業(yè)。

當然，停滯部門不是說不好，這就是個概念，主要是這些部門，自身很難大幅度提高生產(chǎn)力，舉個例子，我爸媽讀書的時候，一個班主任管幾十個娃，我讀書的時候，一個班主任還是管幾十個娃。

哪怕以前老師上課用黑板，現(xiàn)在用觸摸屏，哪怕以前老師教的爛，現(xiàn)在老師教得好，除非學費暴漲，不然還是那一堆。

當然鮑莫爾還是嫩了，沉淀不夠，他說停滯部門有飯店，沒想到中央廚房和預(yù)制菜。

那什么叫鮑莫爾式生產(chǎn)率分享機制呢？

也就是，一部分人先富，帶動其他人富。

比如，某個城市，有個大廠，大廠是做電商的，由于生產(chǎn)率高賺大錢了，要吸引人才，給的工資也高，還拉動起了包括制造、物流等行業(yè)，經(jīng)濟好了，房價也高了，租房價也就提起來了，那對應(yīng)的，做服務(wù)的那些人，比如西湖醋魚店的員工，要能留在這個城市好歹要支付得起房租有地方睡覺，導致這個城市的停滯部門的底薪也要往上提一提。

當然這說的是大趨勢，概念化之后就是，總的來說，生產(chǎn)率提高，勞動者工資就會漲。

好，AI來了。

AI，最大的好處和最大的問題，其實是一體的，就是降本效能之高，之前從來沒遇到過。

首先，進步部門會縮水。

我們先看一張圖，這是美國勞動統(tǒng)計局和高盛一起做的統(tǒng)計。

有人覺得AI來了，科技行業(yè)猛了，但其實，以chatgpt的發(fā)布為拐點，科技行業(yè)占總就業(yè)的比例開始向下狂飆。

換句話說，一部分原本是在進步部門的勞動者，會被擠到停滯部門，比如我，哪天AI替代我寫稿子做視頻了，我就去送外賣，這條出路對個體來說沒啥問題，我飯量小好養(yǎng)活，但個體量大了的話，就會導致停滯部門勞動者過度充裕，亞當斯密大手就讓停滯部門工資上漲進一步受阻。

工資上限，取決于電費。

國務(wù)院研究部部長的原話是，「AI成本不斷下壓，會降低人類工資提高的硬上限」。

現(xiàn)在聚光燈下的AI發(fā)展，更多的是做通用能力，但其實很多行業(yè)都在嘗試自己的垂類AI，那這些垂類領(lǐng)域的人類資本稀缺性會慢慢被打破。

例如在某項任務(wù)中，當AI的部署成本下降到每小時5美元，那么理論上來說，這里的人工工資就永遠無法超過5美元，無論人類生產(chǎn)率提高了多少。

這個想法如果繼續(xù)推導，就更恐怖了。

AI技術(shù)本質(zhì)，是能源密集型，所以才有未來的石油是電力的說法嘛，所以我們才看到美國各種大廠都在和發(fā)電站簽直連供電合同嘛。

能源成本，是能繼續(xù)下探的，比如很多人心心念念的可控核聚變，太空光伏，甚至就大量的鋪太陽能電池板和風電，都行。

那，總有一天，哪怕是現(xiàn)階段感覺自己不會被AI替代的高技術(shù)人才，智力成本也會收斂于能源成本，甚至被能源的低成本所超越。

【工資?生產(chǎn)率

? 鮑莫爾機制失效

? 進步部門萎縮→中等技能人才→停滯部門

? 工資上限→AI成本=能源成本】

在第一章內(nèi)容結(jié)束的時候，給個中場彩蛋。

可能有大佬說，按之前的幾次技術(shù)爆發(fā)規(guī)律，新技術(shù)出現(xiàn)后擔憂工作被取代的杞人憂天，都會被新技術(shù)創(chuàng)造的大量新工作給嘲笑，比如手工紡織工被蒸汽機取代了，但修機器的工作出現(xiàn)了啊，而且量大管飽。

同理推算，AI時代，也會有更多的數(shù)據(jù)分析、機器學習、網(wǎng)絡(luò)安全等等崗位，甚至我們現(xiàn)在幻想不到的新崗位出現(xiàn)。

以前是機器替代肌肉，我們還剩大腦，現(xiàn)在是AI替代的是大腦，刺激了。

我們剩下的東西，就不多了。

可能有一天，我講知識類的東西沒人聽了，我作為成都男人，只有穿個白襪子去學宅舞了。

第二章，人工智能v.s.社保。

核心就一點，以穩(wěn)定就業(yè)為基礎(chǔ)的社會保險體系面臨挑戰(zhàn)。

先聊現(xiàn)行社保體系是怎么來的么？或者說，支撐現(xiàn)代社保的大邏輯是什么。

不論哪個國家，現(xiàn)代社保都是工業(yè)化時代的產(chǎn)物。

雛形，都來自英國發(fā)生工業(yè)革命后的1834年通過了《濟貧法》修正案。

當時的局面是，工業(yè)生產(chǎn)帶來城鎮(zhèn)化，導致家庭小型化，抗風險能力下降，再加上主要收入來是工資，手?？谕＃窃谏?、生育、工傷、失業(yè)、或者單純的老了以后，都會陷入收入的困頓，所以要社保。

那既然社保的實質(zhì)，是勞動者就業(yè)中斷風險的社會化分散，社保和就業(yè)，底層邏輯就天然就強聯(lián)系。

【現(xiàn)代社保保起源

l工業(yè)化產(chǎn)物

? 英國工業(yè)革命1834年《濟貧法》

l背景因素

? 工業(yè)生產(chǎn)→城鎮(zhèn)化/家庭小型化→抗風險↓

? 工資依賴→手?？谕?/p>

? 風險點：生病/生育/工傷/失業(yè)/養(yǎng)老】

具體來說，有兩大基石。

第一個，長期穩(wěn)定的雇傭關(guān)系。

社保，不是社會救濟，社會救濟完全就看這個人有多慘，慘了就救。

而社保，是強調(diào)權(quán)利和義務(wù)對等的。

大概邏輯是，社保確保的是勞動者退休以后生活不會大滑坡，既然是滑坡，坡要有個起點嘛，對應(yīng)的是之前的生活水平。

所以理論情況下，待遇水平和繳費歷史要嚴格掛鉤，之前收入高，交的多，那退休后拿到的也就多。

好，這就有個精算上的技術(shù)性問題，和跳槽換工作無關(guān)，只有長期穩(wěn)定的雇傭關(guān)系，哪怕是雇主不同，才能讓勞動者有清晰、連貫、相對穩(wěn)定的收入流，一方面才能讓退休待遇與勞動貢獻掛鉤有實操層面的可能性，另一方面才能讓生活水平不斷崖下跌有錨定。

舉個極端例子，都說做網(wǎng)紅賺錢，假設(shè)我現(xiàn)在有錢，我天天和星巴克，喝一杯還倒一杯，但都知道網(wǎng)紅花期短，那之后很長一段時間，我速溶都喝不起，退休后，重要的問題不是社保要保我每天能喝什么，而是，我就不是個穩(wěn)定的社保經(jīng)費提供者了，社?？次?，是懵圈的，不知道怎么下手。

第二個基石，實際收入，跟著生產(chǎn)率同步增長。

這說的不是單純的漲工資，而是收入的購買力。

現(xiàn)收現(xiàn)付制的邏輯是這樣的，生產(chǎn)率不是一直在提高么，生產(chǎn)率提高了，大家收入也提高了，繳納的社保也多了，再疊加上生產(chǎn)率提高導致物資更豐富，單位物資價格實際下降，那，美好情況下，每代人只需要繳納收入的一小部分，也能供養(yǎng)上一代人過上比他們年輕時更好的生活。

這段有點繞，我舉個例子，假設(shè)我一個月繳納社保1000塊，就剛好給我爸媽用，一養(yǎng)二，很考慮人口結(jié)構(gòu)變化了，那我爸媽一人500塊，買肉吃，能比他們年輕時候努力工作吃的還要多的多得多，因為肉類生產(chǎn)起來了。

【 兩大基石：

一、長期穩(wěn)定雇傭

? 生活水平維持

? 待遇?貢獻掛鉤

? 連貫收入流，才具有精算上的可行性

二、收入?生產(chǎn)率同步

l 生產(chǎn)率↑→收入↑→繳費↑

l 物資豐富→價格↓

l 代際供養(yǎng)可持續(xù)】

好，AI來了，對社保體系的兩個基石沖擊太大了。

按國務(wù)院研究部部長的說法，這甚至比很多國家都面臨的老齡化帶來的沖擊大，因為老齡化的影響是漸進且可預(yù)測的，多多少少能提前做點安排和布局，而人工智能的沖擊是非線性和指數(shù)級的，東一榔頭西一棒槌，今天涌現(xiàn)了明天顛覆了，預(yù)判不了AI的預(yù)判。

具體說，首先動搖的是第一塊基石，就是長期穩(wěn)定的雇傭關(guān)系。

這里又要引入一個概念了，為什么有公司。

諾貝爾經(jīng)濟學家得主羅納德·科斯，早在1937年就提出了公司的本質(zhì)，是為了解決一個問題，交易成本。

比如硬性的搜索、議價、締約、監(jiān)督等等，比如柔性的信任、默契等等。

但公司越大就會越臃腫，大到一定程度就效能降低，所以公司會有一個邊界，當公司內(nèi)部的組織成本低于外部市場的交易成本時，公司就擴張，反之就收縮。

好，隨著AI技術(shù)發(fā)展，按【任務(wù)雇傭】的成本，開始逐漸向按【崗位雇傭】的成本靠攏，那工作的基本單元就會從一攬子長期的任務(wù)集合的崗位，往單一的、短平快的任務(wù)，轉(zhuǎn)移。

說白了，外包越來越多。

也就是，知識白領(lǐng)零工化。

如果有大佬覺得，這概念牽強了，實在不行可以強行重返日本的終生雇傭制嘛，沒事兒，還有另一個更切實的概念。

AI壓低的，不光是外部的交易成本，還有企業(yè)內(nèi)部的協(xié)調(diào)成本。

這又要引入一個概念，為什么有企業(yè)中層。

那為什么中層還是存在呢？因為高層需要中層來信息傳達、任務(wù)分配和流程監(jiān)控。

鄧巴數(shù)大家都知道吧，一個企業(yè)老板，能保持密切關(guān)系的總?cè)藬?shù)是有上限的，不可能隨時「機槍陣地往左移五米」。

隨著智能體越來越多的在沒有人工干預(yù)的情況下進行復(fù)雜工作流操作，并且能以極低的成本完成協(xié)調(diào)工作，那，高層就能輕松的機槍陣地往左移，中層就沒用了。

既然高層領(lǐng)導可以在AI的幫助下直接管理和監(jiān)督更多的基層業(yè)務(wù)單元，那，必然就會有數(shù)量龐大的中層被擠出。

江湖口碑一直不好的中層被干掉，聽著還有點爽，但，這依然會出現(xiàn)大規(guī)模的非長期雇傭關(guān)系。

【基石一動搖

一、公司邊界理論

l 科斯理論：交易成本決定邊界

l 邊界變化

? 組織成本<交易成本→擴張

? 組織成本>交易成本→收縮

二、雇傭模式轉(zhuǎn)變

l 崗位雇傭→任務(wù)雇傭

l 白領(lǐng)零工化，外包↑

三、中層坍塌

l 傳統(tǒng)中層功能：信息傳達、任務(wù)分配、流程監(jiān)控

? 傳統(tǒng)中層生物學存在意義：鄧巴數(shù)限制

l AI替代

? 智能體→工作流自動化→協(xié)調(diào)成本↓

? 高層→直管基層

? 中層大規(guī)模擠出】

第二塊基石呢？也會影響。

社保的主要提供人群，是中產(chǎn)，是勞動報酬者。

而AI會讓中等收入群體工資收入難以和社會整體生產(chǎn)率提升同步。

以前每次工業(yè)革命，主要是用機器和自動化去取代藍領(lǐng)體力工作，而AI加速了非常規(guī)認知的常規(guī)化，也就是以前要用個體腦力來做的很多所謂非標工作，也標準化了，中高級認知能力，變成了工業(yè)化可復(fù)制的服務(wù)，主要沖擊的就是受過高等教育，從事現(xiàn)在所謂認知性工作的白領(lǐng)階層。

而白領(lǐng)階層，恰好就是現(xiàn)階段工作穩(wěn)定、工資較高，切合規(guī)繳納率最高的群體。

說白了，我每個月交1000塊甚至2000塊社保給爸媽買肉，前提是我能工作，我工資能漲，結(jié)果現(xiàn)在勞動者報酬也晃悠了。

有人說，那我在AI沖擊下不行，那是我自己的問題，有人靠著AI賺大了啊，他們交就好了。

的確，技術(shù)進步帶來的紅利更多流向了擁有算法、數(shù)據(jù)和算力的資本所有者，這里又有個實操層面的問題，高收入群體，在社保繳納上是有上限的，哪怕這部分群體的收入進一步上升，對社保的貢獻增量，也抵不過更多中等收入群體進入停滯部門。

第二個部分結(jié)束的時候，咱們再來個中場彩蛋。

這故事，就是歌德面臨工業(yè)革命的感悟，萬事皆有代價，人類召喚的力量，不是說控制不了，而是人類自己把權(quán)柄遞給了這些力量，原指望它們能讓自己的生活過得更美好，最終可會淪喪為被包養(yǎng)。說得更難聽一點，就是被飼養(yǎng)。

【基石二動搖

收入脫鉤

l 白領(lǐng)沖擊

? 非常規(guī)認知/腦力工作→標準化

? 認知能力→工業(yè)化復(fù)制

l 繳費主體萎縮

? 白領(lǐng)=主要繳費群體

分配失衡

l 紅利流向

? 算法擁有者

? 數(shù)據(jù)擁有者

? 算力擁有者

l 結(jié)構(gòu)性問題

? 高收入群體：繳費有上限

? 中等收入群體：進入停滯部門

? 貢獻增量<流失量】

第三章，應(yīng)該有的什么樣的人工智能。

從現(xiàn)在開始，我們就要刻意做，就業(yè)友好型的AI發(fā)展方式。

剛才康德的小故事，說明了一個問題，技術(shù)進步本身是中性的，甚至短期內(nèi)是進步的，就像是用魔法去幫忙打水一樣，很爽，但技術(shù)創(chuàng)新并非天然導向于人類福祉。

可能有人會覺得，發(fā)展的問題可以通過發(fā)展來解決，可以走一步看一步。

這里就要再引入一個【初始角度鎖定】的概念。

技術(shù)進步具有路徑依賴，一旦某種技術(shù)范式占據(jù)主導地位，整個社會的工程能力、基礎(chǔ)設(shè)施、人員配置和認知習慣都會圍繞其進行構(gòu)建，這些，都是自我強化，會更加牢固的將發(fā)展方式「鎖定」在最開始的那個軌道上。

舉個我們每天都能看到的例子，鍵盤。

但這種布局是反效率的，故意讓鍵盤中常用字母不集中，手指要多移動，把打字速度降下來，免得老式打印機卡主。

后面研究了很多更符合人體工程學的鍵盤布局，能大幅度提升打字效率，但大家習慣了，改全球的肌肉記太麻煩了，這就是鎖定了。

那AI呢？

AI剛出現(xiàn)，其實是有兩個初始軌道的。

第一個軌道，是用AI取代勞動力成本。

第二個軌道，是用AI來提高人類潛能和增加生命質(zhì)量。

各位大佬覺得，現(xiàn)在更關(guān)注哪個領(lǐng)域？我直觀的感受，因為AI現(xiàn)在都是大企業(yè)在推動，所以更關(guān)注第第一個軌道，降本增效。

這里又有一個新概念了，我們要警惕【資本驅(qū)動的圖靈陷阱】

圖靈測試大家都知道是什么，讓機器像人類一樣思考，而資本驅(qū)動下，現(xiàn)在的AI研發(fā)過渡關(guān)注于像人一樣思考和行動，發(fā)展的是“類人智能”，而非增強人的能力。

做個類比，玩游戲的大佬肯定知道戰(zhàn)錘40K，發(fā)展類人智能，結(jié)果就是鐵人叛亂，增強人的能力，結(jié)果就類似于阿斯塔特。

鋼鐵俠有個賈維斯，但鋼鐵俠有一幕，托尼自己并不在盔甲內(nèi)，那托尼本人，其實就不重要了。

不過資本驅(qū)動的圖靈陷阱，沒辦法自我糾偏，這是資本驅(qū)動下的創(chuàng)新對單純的成本效能追求的必然結(jié)果。

人，以前是獨特資源，現(xiàn)在是可取代的成本。

那怎么盡量把AI發(fā)展，在初期，就定性在第二軌道呢？

有這幾個大招。

第一招，AI稅。

我提一個商學院人人都知道，但可能不是大眾知識的點。

資本稅收和勞動稅收，操作不好，就容易倒掛，以美國為例，美國的企業(yè)稅模式，其實是鼓勵取代人的。

美國公司買自動化設(shè)備，或者買AI系統(tǒng)，這都是固定資產(chǎn)投資，是可以算折舊的，是可以抵稅的，這招能讓很多公司把綜合稅率拉到5%左右。

而雇傭員工，員工到手的工資和企業(yè)的用工成本是兩個概念，員工還不算固定成本，沒有殘值，不能賣二手，綜合稅率就是25%左右。

懂了么？

從經(jīng)濟學上的理性人假設(shè)，我是個會算賬的老板，哪怕現(xiàn)在AI很二，我都傾向于上機器和AI。

所以，AI稅的邏輯，就要反過來。

要大幅度降低，甚至完全取消工資稅，而那種自動化、智能化產(chǎn)生的服務(wù)或者產(chǎn)品，提高稅率。

這在我們的十五五規(guī)劃里面也有，叫【構(gòu)建就業(yè)友好型發(fā)展方式】。

第二招，透明化。

企業(yè)要對自己的AI發(fā)展路線進行更多的披露，之前企業(yè)喜歡搞ESG，來說明自己主動承擔企業(yè)社會責任，之后可能要變了，要就公布自己的AI科技發(fā)展方向到底是取代工作的多，還是賦能工作和創(chuàng)造工作的多，到底是讓員工獲得新技能，還是讓員工受到更多的監(jiān)控。

舉個立馬就能落地的例子，現(xiàn)在有些導航地圖APP，都推出了無障礙輪椅導航規(guī)劃，但很多路線其實都要去親身體驗才能知道到底能不能走通，坡道會不會太離譜，這就是AI可以幫忙的地方。

第三招，學習力。

既然說到這里，那就要給我在B站上的課程，《學習力》，打個廣告。

這課程剛巧，和國務(wù)院研究部部長的建議不謀而合，大家可以品鑒一下。

這個課程已經(jīng)受到了數(shù)千大佬的支持，他們算是在新時代獨木橋上，走的更早更穩(wěn)的一批了。

最后咱們總結(jié)一下。

我們正站在一個歷史的十字路口，向左，是AI取代人類的終結(jié)者世界，向右，是AI賦能人類的鋼鐵俠世界。

中國提出的就業(yè)友好型發(fā)展方式，或許為全球提供了一個新思路：發(fā)展AI不是為了消滅就業(yè)，而是為了創(chuàng)造更有尊嚴、更有價值的工作。

在AI時代，最大的風險不是機器變得太聰明，而是人類忘記了自己為什么而存在。

工作不僅是謀生手段，更是人類實現(xiàn)自我價值的途徑。如果連這一點都被剝奪，那么無論AI多么強大，或者AI最后被證明只是一個笑話，人類都輸了。