幾十年來，這些白領核心行業(yè)一直遵循一個簡單的等式：增長=招聘。經(jīng)濟擴張時，銀行多招分析師，咨詢公司多招顧問，科技公司多招工程師。但從2022年開始，這個等式失效了。產(chǎn)出還在增長，招人停了。

哈佛大學經(jīng)濟學教授勞倫斯·卡茨說，在沒有發(fā)生真正經(jīng)濟衰退的情況下，持續(xù)處于"就業(yè)增長緩慢且失業(yè)率逐漸上升"的時期，這幾乎史無前例。

對剛畢業(yè)的大學生來說，這些數(shù)字意味著一件很具體的事：過去你投簡歷進金融、咨詢、科技公司做初級分析師，這條路正在變窄。不是因為經(jīng)濟不好，恰恰相反，經(jīng)濟在增長，只是增長不再需要那么多人了。

紐約時報今天發(fā)表一篇文章，講了一個德拉華大學畢業(yè)生Thomas Greifenberger的故事。

他是金融和營銷雙學位，輔修經(jīng)濟學，三年修完學士。簡歷投出去石沉大海，異步視頻面試杳無音信。最終他回到長島老家，在家族的樹木養(yǎng)護公司做修剪工，站在升降斗里鋸樹枝。他說他喜歡這份工作，但"這并不是我為自己設想的未來。"

不過，華爾街日報最新文章指出，AI沖擊更深一層的問題是：不只是員工在被替代，公司本身也在被威脅。

90年代的互聯(lián)網(wǎng)革命讓旅行社、股票經(jīng)紀人、百視達、柯達先后消亡。弗吉尼亞大學AI專家安東·科里內(nèi)克指出，與當時相比，AI的沖擊面要大得多，大概10倍。"互聯(lián)網(wǎng)只顛覆了信息的分配方式，而AI正在廣泛顛覆認知生產(chǎn)。這是一個大得多的經(jīng)濟接觸面。"

后臺服務、內(nèi)容制作、客戶支持、法律和財務分析、編程……科里內(nèi)克列舉了一串高危行業(yè)。"最終，這種顛覆將蔓延到任何將核心競爭優(yōu)勢建立在AI可復制的人類專業(yè)知識上的公司。"

金融時報首席經(jīng)濟評論員馬丁·沃爾夫的話說得更直白："受過教育的中產(chǎn)階級的前景遭到動搖，在社會層面上要危險和具有爆炸性得多。因為它不僅影響到他們，也影響到他們的父母，而這些人在幾乎每一個可能的方面運營著我們的社會。"

三、比失業(yè)更深的東西，是工資制度本身的衰亡

大多數(shù)人對AI的焦慮停留在"我會不會失業(yè)"。但如果你只看到這一層，你就漏掉了底下那個更大的裂縫。

我在之前的文章中講過，工資制度的底層契約正在松動。

傳統(tǒng)職業(yè)契約很樸素：你付出時間和技能，企業(yè)支付工資。整個工業(yè)社會的運轉都依賴這根管道。投資是錦上添花，工資才是生存和階層的根基。

但當AI讓"執(zhí)行"變得越來越便宜，編程、分析、客服、文案、設計，這些曾經(jīng)需要受過訓練的人才能做的事，成本正在斷崖式下降，按執(zhí)行付費的工資制度就從主角退居配角了。

問題不再是"我的工資會不會漲"，而是：工資這種東西，還能不能作為一個人安全感的錨？

整個社會正在分化成兩層結構。

上層靠資產(chǎn)份額、注意力入口和偏好坐標獲取收入，更像"分紅"和"溢價"。下層僅靠出售時間與執(zhí)行，工資更像"維持運轉的底薪"。

肯吉的故事恰好驗證了這一點。他足夠聰明，足夠努力，足夠擁抱新技術。但他的價值被綁定在"執(zhí)行"上，而執(zhí)行正在被商品化。無論你的執(zhí)行水平有多高，當工具可以做到你的80%甚至90%時，那剩下的10%就不再值那個價格了。

他被裁后說："即使我明天就找到了一份工作，我也毫無信心它在幾年后不會被自動化淘汰掉。"

這句話的分量，值得每個正在領工資的人想一想。

四、AI時代，普通人新的"鐵飯碗"究竟在哪？

先說一個讓很多人不舒服的結論：靠"熟練度""記憶力"和"機械執(zhí)行"換取高薪的時代，結束了。不是正在結束，是已經(jīng)結束了。

肯吉就是證據(jù)。他不是不會用AI，他是AI工具的重度用戶。Claude、Cursor、公司內(nèi)部工具都玩得很溜。

但"會用AI"這件事本身，從來不是護城河。這就像說"會用Excel"，20年前這是競爭力，10年前是基本功，今天連提都不用提。

那到底什么是新時代的鐵飯碗？

我最近研究了幾家"AI原生"（AI-native）公司，如Linear、Ramp、Factory，它們不是在討論AI會不會取代人，而是已經(jīng)在用AI徹底重構組織。從它們的實踐中，我提煉出三根支柱，供大家參考，不保證真鐵。

支柱一：成為"超級點"——從執(zhí)行者變成指揮者

金融科技公司Ramp在2025年發(fā)布了500多個功能，營收達到10億美元，整個產(chǎn)品團隊只有25個PM。

怎么做到的？它要求每一個崗位，工程、產(chǎn)品、設計、銷售、營銷、法務、財務，都必須學會使用AI代理（AI agent），把能自動化的工作全部自動化。

Ramp的CPO Geoff Charles有一句話很絕："Your job is to automate your job."，你的工作就是自動化你的工作。

他還搞了一套四級AI能力評估框架，用來衡量每個員工：

L0：偶爾用一下ChatGPT。Geoff的原話是，這類人"大概率不會長期留在公司"。

L1：會用GPT和各種內(nèi)部AI工具，但還沒有真正自動化任何實際工作。

L2：能用AI構建一個應用來自動化自己的部分工作，能給別人的AI產(chǎn)出提供有意義的反饋。

L3：系統(tǒng)構建者。為整個團隊搭建AI基礎設施和技能庫，讓所有人都能加速。

公司的目標是把每個人都往上推。L0自行淘汰，L1變L2，L2變L3，L3帶動整個組織。

另一家叫Factory的公司走得更遠。它只有55個人，估值3億美元，做AI軟件開發(fā)。

這家公司不分開招產(chǎn)品經(jīng)理和工程師，而是招"產(chǎn)品工程師"，他們的日常不是寫代碼，而是：審查AI代理的運行軌跡，找到系統(tǒng)做了哪些糟糕的決策，然后寫的不是代碼，而是"治理規(guī)則"。

還有一家叫Linear的產(chǎn)品管理工具公司。它的AI代理已經(jīng)創(chuàng)建了公司大部分工單。產(chǎn)品負責人Nan Yu說，人的工作已經(jīng)變成"審查AI的輸出、調(diào)整上下文"，定義做什么和為什么做，而不是怎么做。

這些公司的實踐指向同一件事：AI時代最安全的位置，是"指令與決策層"。你不是在跟AI搶活干，你是在告訴AI該干什么、怎么判斷對錯。

這聽起來像是"只有管理層才安全"？不是。這里說的不是組織架構里的管理層，而是一種工作方式。

Ramp的要求是，不管你是什么崗位，PM也好，設計也好，甚至法務和財務也好，你都應該像一人公司的老板一樣思考：哪些事可以交給AI做？AI做錯了怎么糾正？下一步應該自動化什么？

把AI當成你的杠桿，而不是你的競爭對手。這是第一根支柱。

支柱二：尋找物理與人際的護城河成為“新領”

紐約時報最新報道里有一個值得注意的細節(jié)。

記者去參觀了一家叫哈德良（Hadrian）的制造業(yè)初創(chuàng)公司，這家公司用自動化和AI生產(chǎn)飛機、火箭和衛(wèi)星零部件。工廠車間里有一個人，以前是商業(yè)房地產(chǎn)經(jīng)紀公司的職員。他用一份白領工作換了一份名義上的藍領工作，但在一個高科技環(huán)境中。而且他的部分薪酬是股權。

這不是個案，這是一個趨勢的縮影。

當AI把大量認知工作自動化之后，什么東西變得更稀缺了？答案是：AI無法輕易觸達的東西。它主要包括：

復雜的線下現(xiàn)實協(xié)調(diào)——工地上的突發(fā)狀況、手術臺上的判斷、面對面的談判和說服。

強物理屬性的技術工種——你還不能讓ChatGPT去給你修一根水管或裝一塊太陽能電池板。

以及人與人之間的情緒連接——心理咨詢、教育中的師生關系、護理中的人際溫度。

這些事情的共同特點是：它們需要身體在場，需要跟混亂的現(xiàn)實打交道，需要在模糊地帶做出判斷。AI擅長的是模式識別和規(guī)模化執(zhí)行，但現(xiàn)實世界是不可預測的、非標準化的、充滿摩擦的。

對普通人來說，一個反直覺但很實際的建議是：如果你現(xiàn)在做的工作全在屏幕上完成，你就處于AI沖擊的正中間。

不是說你一定會被取代，而是說你面臨的競爭壓力只會越來越大，因為一個人加上AI，能干原來三個人甚至五個人的活。但如果你的工作有物理成分、有面對面成分、有高度非標準化的成分，你的護城河反而更寬。

過去二十年，全社會追捧白領、追捧"坐辦公室"。這種偏好可能正在被修正。當然，當你聽到科技寡頭們口沫橫飛地贊美電工和水管工的好處時，你很難不覺得這是一種憤世嫉俗。

但趨勢本身是真實的：白領和藍領之間的界限正在模糊，一種"新領"（new-collar）工作正在出現(xiàn)，它融合了技術理解、物理操作和AI輔助決策。

這是第二根支柱。不是回退，是一種重新校準。

支柱三：獲取"頭寸"與"可見性"成為新資本家這是最核心的一根支柱，也是最難的一根。

回到一個基本事實：在一個"歸因越來越難"的世界里——你做的很多工作是人機協(xié)作完成的，很難說清"這個成果有多少是你的、多少是AI的"——工資就很難穩(wěn)定增長。因為工資依賴可計量的貢獻，而貢獻的邊界正在變得模糊。

未來的錢更多是按"你擁有多少份額或頭寸"和"你能影響什么被看見、被偏好"來分配的。

頭寸可以是很多東西。

最直接的是股權和資產(chǎn)：哪怕很小的比例，一點可以產(chǎn)生現(xiàn)金流的資產(chǎn)，都比單純的工資增長更有抗風險能力。哈德良那個前房地產(chǎn)經(jīng)紀人，他的部分薪酬就是股權——如果公司上市，這些股份的回報可能遠超他原來的白領工資。

可見性則是另一種"頭寸"。

Factory這家公司做了一件很聰明的事：它把產(chǎn)品管理、前端開發(fā)、數(shù)據(jù)分析等領域的專家知識，編碼成了一組markdown文件——它們叫做"Skills"。任何員工或AI代理都可以調(diào)用這些文件來執(zhí)行任務。

這個做法的含義比表面看起來要深：如果你的知識只存在于你的腦子里，那它只在你上班的8小時有用。但如果你能把它變成可復用的規(guī)則和系統(tǒng)，不管是一套SOP、一個小工具、一個細分領域的教程、甚至只是一個在特定圈子里持續(xù)輸出高質(zhì)量內(nèi)容的賬號……它就能在你睡覺的時候繼續(xù)為你工作。

在之前的文章里，我寫過一句話：以及你能不能把偏好變成可被機器讀取的規(guī)則。

這里說的"頭寸"不是讓你去炒股或者搞投資。它更像是一種思維方式的遷移：不要把所有的安全感都押在"漲工資"上。試著在收入結構里加入一些不直接依賴于你出賣時間的部分。

經(jīng)營一個很小圈子里的個人IP。爭取項目分紅或股權，哪怕比例很小。用AI代理搭建一套可以持續(xù)運轉的工作流。把自己的身份從單純的"勞動者"轉化為微型的"資本配置者"。

這是第三根支柱。也是區(qū)分未來十年誰過得好、誰過得艱難的那條分界線。

五、在劃時代的重構中重獲分配權

寫這篇文章的時候，Block的股價已經(jīng)比裁員公告前漲了超過20%。

這個細節(jié)本身就是一種宣告：市場獎勵的是效率，不是人數(shù)。在資本的眼睛里，4000個人的飯碗，不如一條利潤曲線重要。你可以覺得這很冷血，但否認它沒有任何用處。

肯吉在被裁第二天接受采訪時，表現(xiàn)出一種出人意料的平靜。"最初30秒我心里直呼臥槽，但讀完整封信后，我的反應是：嗯，我明白了。"

他有信心短期內(nèi)找到新工作。但他也說了一句不那么輕松的話："即使我明天就找到了一份工作，我也毫無信心它在幾年后不會被自動化淘汰掉。"

這就是2026年的真實處境。不是找不到工作，而是沒有任何單一的工作能給你持久的安全感。

鐵飯碗這個詞需要重新定義。

它不再是某個特定的崗位或技能，而是一種能力組合：你能指揮AI去做事（超級節(jié)點或卡點），你有AI觸達不到的價值（物理和人際護城河），你擁有不完全依賴工資的收入來源（頭寸和可見性）。三根支柱，至少握住一根。

這是一個"執(zhí)行者"貶值，但"決策者"和"敘事者"升值的時代。

什么是"敘事者"？就是那些知道自己相信什么值得發(fā)生，并有能力通過敘事把市場注意力和偏好扭曲過來的人。他們的稀缺性不在于技術能力——技術能力正在被AI拉平，而在于品味，以及對時代精神的洞察。

在一個什么都能被自動執(zhí)行的世界里，最貴的東西是知道該往哪走。

在這場偉大的重構中，我們不可避免地會感到陣痛。對于習慣了在流水線式辦公桌前出賣時間的打工人來說，這是一個最壞的時代。

但這可能也是一個極其公平的時代。因為在AI抹平了執(zhí)行力的門檻后，你的出身、你的學歷、你是否會寫復雜的代碼，都變得沒那么重要了。

肯吉說他覺得自己像汽車時代的馬車。

但馬車消失后，馬并沒有辦法選擇自己的命運。

你還有選擇，暫時。【懂】

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