未來兩年最大的隱憂，或許不是AI取代我們，而是我們連被取代的資格都沒有！

文/識局智庫研究組

“分化”不是將來進行時，而是現在進行時。

其勢頭之猛，速度之快，程度之深，或將遠遠超出我們很多人預期。

不想增加焦慮，但現實卻不能不令人憂慮。

01

過去二十年，房地產與互聯網把“參與門檻”拉到最低：

買房、開淘寶店、寫公眾號、跑滴滴——只要肯干，就能分到一杯羹。

那波紅利的底層邏輯是“人口紅利+城鎮化+技術滲透初期”，三者同步爬坡，普通人也能“上車”。

如今三條曲線在過去三年已經全部見頂。

房地產：人口拐點已至、庫存高企、杠桿空間觸頂。

互聯網：流量增長枯竭、平臺格局固化、監管持續收緊。

技術紅利：從“應用層”降到“基礎設施層”——芯片、算力、大模型、數據，以及硬科技，這些都不是大多數普通人能碰的籌碼。

結論是什么呢？

一句話，這絕不僅只是經濟周期變化，而是游戲規則切換。

昔日難以重來，舊地圖再也找不到新大陸。

02

新一輪硬科技的核心驅動力簡要來說，可以縮寫成“CBD”：

Compute（算力）+ Big Data（數據）+ Domain（閉環場景）。

三者同時具備的，只剩四類玩家：

大廠（阿里、字節、華為、騰訊等）；

國家隊（電信、央企、軍工等） ；

少量獨角獸（月之暗面、智譜、MiniMax等）；

頂級科研+產業復合體（清華系、中科院系等）。

普通人要么成為超級個體，懂技術 + 懂流量 + 懂產品，三位一體。

要么成為被優化對象，客服、設計、運營、翻譯、法務……成本線被AI一把拉通。

更麻煩的是“崗位坍塌”：

AI替代的是“任務”，任務被切片得越碎，崗位就越像積木一樣被抽走。

新工種（提示詞工程師、模型倫理官、AI訓練師）固然炫酷，但“數量少、門檻高、迭代快”。

中期（3–8年）內，崗位被AI消滅的速度>AI創造的新崗位速度，幾乎是確定性方程。

03

分化不再只是“有錢 vs 沒錢”，而是：

你看不懂別人怎么賺錢；

你夠不著那個圈子的信息；

你甚至意識不到自己已被排除在新游戲之外。

這種“認知折疊”產生多層平行宇宙：

每一層都在自己的信息繭房里自洽運行，上下不相往來。

最慘的可能還不是“咱沒錢”，而是“咱可能都不知道別人怎么賺的錢”。

04

反分化可能嗎？

有可能。

但技術和資本本身不會自動普惠，只有制度強行“截流”或許才能緩釋沖擊，比如：

推行AI稅，對高替代性應用征收“就業轉移稅”，用以補貼受影響群體；

建立數據分紅機制，讓個人能從自身數據產生的價值中分享收益；

開展AI義務教育：目標不僅僅是“會用”，而是“能控制、能質疑、能改進”。

一個關鍵的問題是，政策通常滯后技術兩到三年，甚至三到五年，窗口期最疼。

05

未來幾年最殘酷的，不是AI取代我們，

而是我們可能連“被AI取代”的資格都沒有——

別人嫌你數據太小、場景太碎、成本不夠高。

怎么辦？

To be or not to be，that is the question.

您說呢，怎么辦？！

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