北京
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大家好，我是毯叔。
問大家一個問題：你用AI嗎？你認為AI和人類的智商誰更高？
很多人和我說，覺得自己用AI還"不太好使"，這絕對是一個巨大的錯覺。
我個人建議，如果你還沒體會到AI的威力，那要趕緊調整自己使用AI的方法。
那究竟什么時候是AI超越人類的臨界點？其實根本不是什么幾年后，就是現在。
更直白些說：如果純粹以"智商"論，2026年的人工智能水平，絕對在人類之上！
幾天前剛結束的達沃斯世界經濟論壇上，科技領袖們就描繪了一個近在咫尺的未來圖景。
最恐怖的不是分歧，而是共識——一個高度一致的、令人脊背發涼的共識。
這次論壇上，科技領袖們給出的時間表驚人地一致。
Anthropic公司CEO達里奧·阿莫代伊拋出了一個震撼預測：具備超人類能力的通用人工智能（AGI）可能在2026至2027年間問世，白領入門級崗位將面臨大規模消失。
馬斯克的時間表則更為激進：“到今年年底，不遲于明年，我們可能會擁有比人類更聰明的人工智能”。
DeepMind的哈薩比斯雖然保守，但也認為2030年前實現的概率高達50%。
圖源：網絡
為什么這些科技巨頭有如此預判？
不是因為他們突然變得樂觀了，而是因為他們看到了一個可怕的事實：誰先掌握AGI（通用人工智能），誰就掌握了下一個時代的定價權。
這就像當年的蒸汽機革命、電力革命一樣，技術代差一旦拉開，后來者幾乎沒有追趕的機會。
Anthropic CEO為什么說2026-2027是超越的時間節點？因為他知道OpenAI在2025年可能就實現了。馬斯克為什么說今年年底？因為他的xAI正在瘋狂燒錢追趕。
歸根結底，這不是大家的預測，這是宣戰。每個時間表背后，都是數百億美元的算力投入、數千名頂尖工程師的日夜奮戰。
這意味著什么？
意味著誰不這么干，誰就是龜速；而當所有人都這么干，AI進化的速度將徹底脫離人類線性增長的邏輯。
我們人類過去進化了幾萬年，其實變化不大；但如今這種遞歸式的進化，將讓AI在極短時間內走完人類幾千年的路。
人類的智力，如今正在變成白菜價。
這不是科幻，而是正在我們身邊發生的現實。
給大家看幾組數據，你就會知道這場變革有多殘酷：
2025年，由AI直接或間接導致的全球大裁員，達到驚人的117萬人，創下自2020年以來的最高紀錄。
美國程序員的就業率在過去兩年內暴跌了27.5%，22至25歲的年輕程序員就業率下降了近20%。
國際貨幣基金組織（IMF）給出的預測更加殘酷：全球近40%的工作崗位面臨人工智能變革的沖擊。
圖源：AI生成
如果你覺得這些數字還不夠直觀，再來看看企業端的變化。
麥肯錫給出的數據很直接：AI現在的總體替代率已達23%，意味著每4個崗位中，就有近1個正被AI技術重構。
最有說服力的是Notion的案例。
這家100億美金估值的公司，目前約有1000名員工，同時有700多個AI Agent在處理實際工作。這些AI不是裝飾，它們每天都在做會議記錄、匹配客戶問題、同步項目進度、跨團隊協調。
一個Agent負責監控Slack頻道，一旦有人提問就自動搜索知識庫并給出答案；另一個Agent專門追蹤項目進度，發現延期就自動提醒相關人員。
700個永不疲倦、永不犯錯、永不要求加薪的"員工"。
一個智力可以被"批發"的時代，還是來了。
當AI智商超過人類，最先受到沖擊的是什么？
是我們很多小鎮做題家從小被訓練的那些"執行型技能"。
從小到大，我們受到的各種教育都在教我們"How"——怎么解方程、怎么寫代碼、怎么潤色郵件。到了公司，我們就靠賣這些"How"來換取工資。
但注意！在AI的新世界里，"How"將變得一文不值。
給大家分享一個典型案例CodeRabbit：
這家公司審查了470個代碼合并請求，發現AI生成代碼的出錯率是人類的1.7倍——但它寫代碼的速度卻是人類的百倍。
這說明什么？即便AI還有這樣那樣的問題，它對人類崗位的沖擊已經是不可逆的了。
所以人類程序員的角色，應該從"創造者"退化成"善后者"——每天拿著放大鏡，反復檢查AI生成的代碼。而那些原本應該由初級程序員干的寫樣板代碼、調試簡單Bug、編寫基礎測試用例等工作，恰恰是AI最擅長的領域。
初級崗位，首當其沖。
圖源：AI生成
馬斯克在剛剛結束的達沃斯上，給到大家一個冷冰冰的經濟學公式：
未來的經濟產出 = 機器人平均生產力 × 機器人數量
什么意思呢？
在人工智能疊加機器人技術的良性場景下，機器人會徹底飽和人類的所有需求。當機器人數量超越人類，且生產力也超越人類時，傳統經濟學將被徹底改寫。
而當生產力的邏輯被改寫，教育的邏輯也會隨之崩塌。
更扎心的是，在這個AI智商超越人類的時代，學歷也不再是護身符。
2025年，中國高校畢業生規模達1222萬人，創歷史新高。但就業率呈現"倒金字塔"現象：?？凭蜆I率89%、本科48%、研究生42%。
211/985及C9高校輸送的107.5萬頂尖人才，本該是就業市場的"金字塔尖"，但某頭部學府傳出"一百多人只簽了9個"的消息。
這些孩子，都是小鎮做題家的代表。
他們從小縣城卷出來，高考一路過關斬將，終于拿到了985、211的入場券。他們以為學歷就是護身符，只要拿到這張文憑，就能在大城市站穩腳跟。
結果呢？卷贏了所有考場，卻輸給了整個時代。
圖源：網絡
如今很多企業的期望值都變了：以前招一個P6，是希望他把活干好；現在，希望他帶著AI，把一個團隊的活干完。
前不久還有一個爆炸新聞，硅谷AI巨頭Palantir宣布：繞過大學，直接招聘高中生。
他們認為，18歲的天才少年們就像當年天賦異稟的機械師學徒。他們本就具備一流的代碼能力、邏輯思維，與其被大學規訓四年，不如投入復雜的實戰項目，接受真實世界的反饋。
單純的985碩士，和AI相比，誰更值錢？答案不言而喻。
如今人才的K型分化正在加劇：單純的"代碼搬運工"正在退出舞臺，而真正的"能力構建者"依然可以留在牌桌。
說完了殘酷真相，你一定會問：那我們普通人類還有機會嗎？
有，但你一定要想清楚，當一切都變得更容易，什么才是昂貴的？
Notion創始人Ivan Zhao給出了一個終極答案：Taste（品味）。
想想看，當生成內容的成本為零，垃圾內容就會泛濫成災。而當所有人都能用AI做出一模一樣的APP、寫出一模一樣的文案時，稀缺性轉移到了哪里？
轉移到了判斷力。轉移到了審美。轉移到了靈魂。
Ivan說，技術是油門，但品味是方向盤。沒有品味，你只是在用更快的速度制造數字垃圾。
AI能生成1萬篇文章，但誰來判斷哪篇是好的？AI能設計100個方案，但誰知道哪個真正打動人心？
所以，未來的頂級人才不是那些寫代碼寫得最快的人，而是那些知道什么是美的人，是深刻理解人性需求的人，是擁有獨特世界觀并能指揮AI去實現它的人。
品味是一種稀缺能力，但AI的進化還沒停。
圖源：網絡
OpenAI奧特曼在達沃斯論壇上還透露了一個更關鍵的信息：記憶能力是通往超級智能的"最后一塊拼圖"。
他預測，一旦AI能夠記住你生活的每一個細節、每一個微小的偏好，這種能力將變得"非常強大"。
限制AI表現的，不是算力，不是智能，而是記憶。
現在的AI就像一個極其聰明但患有短期失憶癥的天才——每次對話都是全新的開始，它不記得你上次說過什么，不記得你的偏好和習慣。這就像每天都要向一個新助手解釋你的工作方式，效率當然上不去。
但一旦有一天，當AI擁有了完整的、持久的記憶能力，一切都會改變。
它會記得你每一次的選擇、每一個偏好、每一次修改的理由。它不再需要你反復解釋，而是能夠主動預判你的需求。這東西要么搞不定，一旦突破，就會像當年的AlphaGo一樣——人類真的搞不過，不管是記憶的量級還是精準度。
過了這一關，人類的絕大多數崗位都會消失。
那什么能力這個時候會變得稀缺？
在我看來，有幾個：
1，定義問題的能力——“What”（做什么）和"Why"（為什么做），而非"How"（怎么做）。
2，情感的連接與領導力——談判溝通、鼓舞士氣、化解沖突，這些AI暫時還學不會。
3，批判性思維——判斷AI輸出的質量，做那個挑剔的甲方。
普華永道2025年全球AI就業晴雨表顯示：擁有AI技能的從業人員平均工資溢價達56%，是上年的兩倍。
但注意，這不是"會用工具"的溢價，而是"會駕馭工具"的溢價。
說完了殘酷真相，那普通人到底該怎么辦才能打敗AI？
記住一句話：沒有人天生就是大佬，大家一開始都是普通人。
給大家拆解三條具體的路：
第一，把AI當成第二大腦，學會訓練AI、與AI共存。
不要抵觸，要擁抱。記住一句話，AI不好使不是它智商不夠，而是你用錯了方法。
所以要學會做AI的"產品經理"：提出好問題、給清晰指令、挑剔地審核輸出。你挑毛病的能力，就是你未來的身價。
具體該怎么做？
說說我自己的實操方法。平時我寫內容時，會先基于自己的經驗、判斷和審美，找到優質的選題，然后讓AI幫我整理大綱、收集素材、生成初稿，然后我再用自己的"品味"去挑毛病、改細節、增加個人化的情感表達。
總結概括下，AI在這里負責"How"（怎么寫），我負責"What"（寫什么）和"Why"（為什么這么寫）。
這樣組合下來，工作效率提升了3倍，但內容質量并沒有下降，因為靈魂還是我的。
當你反復使用當前的頂級模型——ChatGPT、Claude、Gemini，你就會知道：超越人類智商的能力已經在這里了。
只要你反復使用，你就會發現："超越人類的能力"已不再是一個遙遠的預言，而是正在悄然展開、只待"記憶"喚醒的現實。
但光會用AI還不夠，你還需要繼續。
圖源：AI生成
第二，瘋狂提升非技術素養，培養AI無法模擬的能力。
比如，去讀哲學，去學心理學，去研讀美術，去研究歷史。
因為AI是用人類過去的所有數據訓練出來的，它代表的是平均水平。只有深厚的人文素養才能讓你提出高于平均水平的問題，才能讓你擁有AI無法模擬的直覺。
什么叫品味？
舉個例子：AI能生成100個Logo設計，但哪個更符合品牌調性、更能打動目標用戶，這需要你對美學的理解、對人性的洞察、對市場的判斷。
再比如：AI能寫出一篇結構完整的商業計劃書，但這個項目到底值不值得做、市場時機對不對、團隊能不能執行，都需要你的直覺和經驗。
在理工科稱霸了30年后，有深度的文科生復仇時刻終于到了。
品味、直覺、情感連接——這些才是AI時代的硬通貨。
有了這些能力，接下來繼續加碼。
第三，做超級個體，建立第二曲線。
抓緊利用AI窗口期構建你自己的產品、自己的服務。
你不需要懂代碼，不需要組團隊，只要有一個絕妙的想法，并且有足夠的品味去打磨它，你就能在這個時代建立屬于你的商業帝國。
具體怎么做？
通過這些年的經歷和實戰，我越來越看到和相信第二曲線布局的重要性。也把它總結成了第二曲線創富的公式= IP起勢+副業變現+理財增值。
IP起勢：用AI幫你生產內容、管理社群、分析數據，你專注于輸出觀點和價值。
副業變現：用AI開發小程序、做設計、做產品，一個人就是一個團隊。
理財增值：用AI分析市場、篩選標的、優化配置，讓錢生錢的效率更高。
你看，一個想法+足夠品味+AI工具=你的商業帝國。
盤到最后，給大家分享一個很有歷史感的比喻。
2006年，中國取消了征收幾千年的"農業稅"。為什么取消？因為在工業文明的滾滾洪流面前，農業稅變得微不足道。
如果AI智能體大爆發，從理論上說，和人類勞動相關的稅種，都會成為未來的"農業稅"。
我們不妨暢想一下那個世界：地球上有5000億個智能體（含實體的和虛擬的），每個智能體每年產值1萬美金，GDP就是5000萬億美金。只要增收10%的稅，就是500萬億美金的財政收入——而當前全球GDP總和也就100多萬億。
到那時，人類那點基于肉體和簡單腦力勞動的產值，可能真的不值一提。
想當年，工業革命讓我們把人變成了機器，以此來追求效率。而這一場AI革命終于給了我們機會，把人又變回了人。
從今天起，別再比誰手快，別再比誰心細，別再比誰記得多，而要比誰想的深。
在這個無限大腦的時代，限制你財富的不再是你的能力邊界，而是你貧瘠的想象力和妥協平庸的品位。
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