抓住風口

本期要點：危機！誰的危？誰的機？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，一篇名為《2028年全球智能危機》（THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS）的報告（后簡稱為《危機》）在朋友圈瘋傳，引發(fā)了不小的恐慌。

報告勾勒了一個令人窒息的未來：AI Agent將導致大規(guī)模白領失業(yè)，即便GDP在漲，卻無法轉化為消費；SaaS行業(yè)則徹底崩盤，因為企業(yè)能用AI自己寫軟件；Visa、Mastercard等支付巨頭被穩(wěn)定幣替代；房貸市場也會因為高薪階層的消失而違約；甚至政府稅收基礎也將崩潰，無法負擔日益增長的失業(yè)補貼等公共支出。

這份報告的作者Citrini（真名為James van Geelen）是一位專注于全球宏觀的投資分析師，在知名財經(jīng)平臺Substack上擁有14萬訂閱用戶。據(jù)稱，他僅靠寫文章就獲得了百萬美元年收入。共同作者Alap Shah則是多個公司的高管和合伙人，并在AI投資和技術管理領域工作多年。

值得注意的是，雖然作者自己強調，這篇報告是個思想實驗，目的是探討一個AI可能帶來的負面場景，而不是實際預測，但已經(jīng)被不少人當成了末日預言四處傳播。原因也很簡單，它精準踩中了人腦的杏仁核，激發(fā)了大家對未知失控的恐懼。

當你聽說AI能幫人們提高效率，甚至有人因此大賺一筆時，可能只會點個贊，并不覺得跟自己有什么關系。但當你聽說AI要在2028年讓所有人資產(chǎn)一夜清零時，大腦的防御機制就會被瞬間激活。

然而，在我們看來，《危機》的推演從一開始就錯了。它先預設了一個慘淡的未來，再往回推演，卻忽略了正在發(fā)生的事實。那么，未來究竟會是什么樣？今天的思想薈文章就借這篇報告好好來聊聊。

一切就在一瞬間？

首先，這個報告最讓人焦慮的，是描繪了一個人類被AI替代并進而產(chǎn)生經(jīng)濟危機的惡性循環(huán)。但只要我們來到現(xiàn)場觀察實際情況，就會發(fā)現(xiàn)這個恐怖故事的基石并不存在。

在很多人眼中，AI替代人類，是一個瞬間完成的過程。

然而，根據(jù)Gartner的調查，盡管近80%的CEO認為AI正在開啟一個新的商業(yè)時代，但在核心業(yè)務中使用AI的企業(yè)只有30%到40%。即便軟件、IT等數(shù)字化程度最高的行業(yè)，AI采用率高達90%，但普遍還處于實驗或試點的階段。

再看看實際細節(jié)，現(xiàn)在真正敢大規(guī)模裁員的，恰恰是微軟、亞馬遜、Meta這些最會用AI的公司。其他公司如果貿然裁員，極有可能的結果是，錢沒省多少，業(yè)務先崩了，得不償失。

換言之，AI遠沒有開始大規(guī)模替代人類員工。

其中的原因也不復雜，從2022年11月底ChatGPT3.5發(fā)布算起，AI浪潮也才開始了3年3個月。

如通用電氣這樣傳統(tǒng)大公司的董事會和高管，即便知道AI好，也不可能這么激進地廣泛采用新技術，在一夜之間換掉萬名員工。這不僅是因為AI的工作能力還沒得到驗證，更因為整個業(yè)務流程都需要重新設計，而不是簡單地把每個崗位的人換成AI。

所以，《危機》所宣稱的情景，也就是2026年AI就會導致公司大規(guī)模裁員，進而宏觀經(jīng)濟崩潰，并在2028年帶來全球經(jīng)濟危機，聽上去很逼真，但顯然是個極低概率事件。

解藥

雖然近期不會發(fā)生《危機》所說的情況，那長期來說，會不會按照報告所說的趨勢發(fā)展呢？

我們認為，也不會，或者說，這些問題都有解。

其一，盡管肯定會有裁員，但也會有新增就業(yè)，大規(guī)模失業(yè)的問題不會發(fā)生。

未來，AI帶來的生產(chǎn)力革命，會和工業(yè)革命類似。

在工業(yè)革命之前，一個鞋匠全流程手工做鞋，流水線出現(xiàn)后，做鞋變得高效且廉價，鞋匠失業(yè)了。但隨之而來的是，全國乃至全球范圍內，鞋子的設計和銷售人員暴漲。

20世紀初的流水線革命，讓工業(yè)品步入千家萬戶的同時，也創(chuàng)造了眾多新崗位。

比如到1950年代，美國新增就業(yè)中有一半以上是銷售。后來，銷售逐漸成為創(chuàng)造財富神話的職業(yè)，并被社會視為理所應當。

但別忘了，在工業(yè)革命之前，可沒銷售這個職業(yè)，因為產(chǎn)品手工制造，好東西天然稀缺，生產(chǎn)出來就有人買；工業(yè)革命之后，產(chǎn)品過剩，酒香也怕巷子深了，把產(chǎn)品賣出去才成了重要的工作。

AI革命也是一樣。確實會有很多腦力工作，如寫文案、寫代碼、畫圖、做視頻，被AI Agent高度自動化，這些職業(yè)會萎縮，從事這些工作的人將有失業(yè)風險。

然而，AI也會大量催生新的產(chǎn)業(yè)和職業(yè)。

比如，過去，一個服務人員的腦力帶寬只能維持大概150人的深度關系，所以像醫(yī)療、教育、咨詢、秘書等嚴重依賴專家理解用戶背景的服務就無法規(guī)?；?。

可是，有了AI，一個人就能隨時調取客戶的所有偏好、互動歷史、潛臺詞，從而管理1500人甚至15000人的長期信任關系。

這意味著，未來的服務將不再是重度的人力工作，而是人機協(xié)作下可大規(guī)模提供的個性化且專家級的智能服務。不僅服務價格將大幅降低，服務范圍也將大幅擴大。

當各個領域普遍出現(xiàn)這類智能服務時，全社會也就將進入我們所謂的服務規(guī)?；瘯r代。

這又必將創(chuàng)造大量就業(yè)。而且這件事情，很有可能就將在未來3-5年內發(fā)生，從而對沖AI所帶來的失業(yè)問題。

所以，你真要關心的不是AI會不會搶你的飯碗，而是那些用AI武裝自己的人正在以你看不見的速度搶走你的飯碗，甚至掀掉傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的桌子，你能不能加入他們。

其二，財富會不會集中在少數(shù)巨頭手中，從而導致GDP在漲、但大家都掙不到錢呢？

其實，這個話換個方式來說，就是技術封建主義是否將愈演愈烈？

我們此前的文章就提到，技術封建主義正在AI的加持下進行升級。

過去的互聯(lián)網(wǎng)巨頭把用戶圈在平臺上，讓供應商成為佃農(nóng)。在AI時代，傳統(tǒng)的軟件商正在被更廉價也更便利的AI工具顛覆，而開發(fā)者連AI模型的token都需要向領主購買，AI Agent每完成一次調用，都在向云端的領主繳納一筆算力租金。

然而，我們早就指出，領主要收租，是因為他構建了圍墻、并掌握了入口。但未來，用戶側的AI Agent將會崛起，并徹底沖垮這些圍墻。

用戶側Agent在用戶的手機或電腦上運行，靠用戶訂閱收費盈利。因此，它代表用戶的個人利益去搜集信息、審核交易、保護用戶隱私，而不再是平臺的幫兇。

當信息差被抹平，用戶擁有全網(wǎng)比價、自主切換服務的能力時，這些封建領主的圍墻也就自然瓦解了。

所以，我們認為，雖然那些傳統(tǒng)的、依賴信息差的軟件和中間層會受到?jīng)_擊，但很快，新的AI Agent為代表的“行為智能”將異軍突起。

它們不再僅為用戶提供信息和建議，而是能直接解決問題、交付用戶需要的結果。這種從“內容提供”到“結果交付”的轉變，預示著一個遠比原有軟件和SaaS產(chǎn)業(yè)規(guī)模更龐大的“服務經(jīng)濟”時代即將到來。

進化

所以，看到了這里，你也就明白了，未來經(jīng)濟將在AI的賦能下一路向好，2028年并沒有所謂的智能危機。

可是，這并不意味著經(jīng)濟發(fā)展一帆風順，我們可以高枕無憂。AI變革是一次氣候的滄桑巨變。我們就反復強調，真正該擔心的是2029年有可能會出現(xiàn)的郁金香花球式的大波動。具體細節(jié)我在科技特訓營里講過多次，在去年前哨大會上也介紹過，就不在這里多說了。

生存環(huán)境已經(jīng)徹底改變，將成為那些拒絕進化的舊物種的葬禮，你要做的是換個活法，而不是在原有的道路上更加努力。

我們要看清，在這場劇變中，價值在怎么轉移，什么在變得廉價，而什么又在變得彌足珍貴。從而明白哪些能力，你永遠比不過AI，而哪些核心價值是算法短期內無法替代的。

比如，凡是能被標準化、數(shù)據(jù)化的技能，都將逐漸被AI學會。 那些公開可獲取的知識、行業(yè)通識或標準化的操作經(jīng)驗，將變得極度廉價。如果你還希望依仗這些作為立身之本，那只能是奢望。

但大模型本質上擅長尋找統(tǒng)計學上的共識，而創(chuàng)造性的洞察能力，也就是那種從小樣本中發(fā)掘反直覺、反共識洞察的能力，是人類獨有的。

同樣，也只有人能理解另一個人的痛苦和渴望，從這些無法用數(shù)據(jù)描述的情緒中發(fā)掘需求。所以，人才是調用AI的最終源頭，是賦予算法目標的指揮官。

當然，獨屬于人的能力遠不止這些，你還可以不斷擴展。

而我想強調的是，看清了這場大進化，你就會明白，所謂危機，既是一部分人的危，也另一部分人的機。

新舊交替期總是伴隨著殘酷的物種淘汰。我們要做的，不是去讓本該消失的舊物種茍延殘喘，而是要在它們空出的生態(tài)位上瘋狂生長，并成為主宰下一個時代的新物種。關鍵在于，你是否做好了準備，并站到了正確的一邊。

所以，也向你推薦科技特訓營。在這里，有一群有遠見的人，從不熱衷于空談，也不販賣末日焦慮，而是扎扎實實地走向未來。也歡迎你的加入，率先完成變異，握住新時代的紅利，和我一起，先人一步，領先一路！

王煜全要聞評論，我們下周見。

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