@荞麦 chen：如果你觉得自己不配，那就一定要上。
不管是恋爱还是工作。
要选择 “感觉自己不配的东西”。 ​​​

@李银河：爱情这个东西很奇妙，它的理想形态应当是肉体朋友和精神朋友合二为一的一个实体。这两种性质能恰好凑到一个人身上的概率真是太小了，可遇而不可求。我相信，很多剩男剩女就是在等待这个人，等待自己生命中这个可遇而不可求的奇迹。 ​​​

@有限次重复博弈：对于绝大部分中国人来说，躺平只是一种奢望，轻松闲适的生活方式跟他们绝缘 ​​​

@理白君: 躺平本身也是要有资本的，这个资本有些是你上一代给你的，有些是你前半生的积蓄给你的，但有一点肯定不是天上掉下来的。

@水獭 otter：看见邻居大哥在楼道里玩泥巴，好奇的问了一下在干吗。邻居大哥气急败坏的说：帮小孩做手工作业。

@涉过卢比孔河：暴风雪山庄这个模式太有安全感了，与外界隔绝不用回任何工作信息，外面大雪纷飞，大家在同一座华丽山庄吃好喝好地度假，醒了还能看侦探推理，只要死个人就行，死的不是本人固然好，那享福了，死的是本人也没关系，那享福了，能活着出去明年度假还来暴风雪山庄。 ​​​

@阿甜不太甜阿：蝉真的是世界上最摇滚的生物了。一生大部分时间都在地下，醒来爬到地上就开始对这个世界狂叫，只是为了交配，交配完就立马挂掉。

盛夏，音乐，性，死亡。这太摇滚了。 ​​​

我们关心油米酱醋更多，我们是幸福的文盲

@阿尔法虎虎：差不多八年前，我的一个前同事去伊朗旅行，回来还送了我几包藏红花茶，很精致。

我很惊异地问他：那不是经常打仗的地方么，你怎么去那里玩儿？

他告诉我，中东虽然不太平，但是伊朗很安全，我印象中经常打仗的应该是伊拉克，而不是伊朗。

我看到他发的朋友圈，很多历史文化古迹，他对这些感兴趣、有研究，游得津津有味。

我心想，我可真是个文盲啊。

三年前，我去阿联酋游玩。我妈说，那是哪里。我说在中东。我妈说，那不是很乱的地方么，打仗的地方你也去？

我笑她是个文盲，我说那可是迪拜啊，黄金铺成的宫殿，世界上的有钱人都喜欢去那里。虽然我不是有钱人，可是去了没准能沾点财运。

我现在回头想想，我们没有很关心世界大事的细节，正是因为生活在安全感十足的国家里。我们关心油米酱醋更多，我们是幸福的文盲。

直到 2010 年 10 月 3 日，德国才彻底还清了第一次世界大战的战争赔款《凡尔赛赔款》

@少年伯爵：今天聊一个德国的冷知识 —— 直到 2010 年 10 月 3 日，德国才彻底还清了第一次世界大战的战争赔款《凡尔赛赔款》。

为何如此久？居然用了 91 年来偿还战争赔款？

因为《凡尔赛赔款》堪比人类历史上最狠的战争赔款，第一次世界大战后，《凡尔赛合约》规定，德国需要赔偿协约国 1320 亿金马克，在当时相当于 47256 吨黄金

看到近 5 万吨黄金的赔款，晚清李鸿章突然觉得自己又行了 —— 因为就晚清被洋鬼子折腾 60 年，不平等条约签了一大堆，总共加起来是 1368 吨黄金的赔款。

还没有《凡尔赛赔款》的 34 分之一零头多。

而最终实际赔款的情况，则是德国人赔了 7180 吨黄金，晚清赔了 735 吨黄金。

德国被吸血太狠了，50 万马克的面包价格都已经算是很眉清目秀了。

德国人心想，既然不给我们活路，那就拉所有人一起面对地狱吧。

于是二战开打了。

二战打完之后，洗头佬曾经疯批的样子，让西方各国都吓尿了，可不敢再把德国逼急了，所以后来减免 / 暂停了《凡尔赛赔款》，还帮西德搞重建……

正所谓双赢的基础，其实是具有拉别人一起双输的能力。

这个能力也叫桶盏价值。

韩国国税厅的草台班子事件

@Steed 的围脖：3 月 2 日凌晨，有人注意到韩国国税厅官网上的一篇新闻稿有点不对劲。

这篇稿子是几个小时前刚发的，内容是国税厅的一次 “战果展示”。他们从 124 名偷税漏税的富人手中，一共查扣了价值 560 万美元的加密货币。稿子配了几张照片，其中一张拍到了一台 Ledger 硬件钱包，旁边放着一张手写的纸条。

纸条上，清清楚楚写着一串英文单词。

懂行的人一眼就看出来了：这是助记词。

所谓助记词，可以理解为加密货币钱包的终极密码。它通常由 12 个或 24 个看似随机的英文单词组成，按顺序排列。谁掌握了这串词，谁就能在任何地方、任何设备上打开这个钱包，把里面的钱全部转走，不需要 PIN 码，不需要指纹，不需要任何额外的验证。

换句话说，韩国国税厅刚刚把保险柜的钥匙，公开挂到了自家官网上。

接下来的事情，完全在意料之中。

区块链分析专家赵在宇（Cho Jae-woo）后来告诉韩国媒体，有人迅速行动了。链上数据显示，这个人先往钱包里充了一小笔以太坊作为手续费，然后分三次，把钱包里的 400 万枚 PRTG 代币全部转走。这批代币当时价值大约 480 万美元。

等国税厅反应过来撤下新闻稿的时候，稿子早已被各家媒体和科技网站截图保存，钱包也已经被清空。

周日，国税厅发了第二篇新闻稿，对这次泄露 “深表歉意”。他们解释说，当初放那张照片，只是为了让稿子 “更加醒目”。

赵在宇对此的评价是：把助记词拍进照片发到网上，就相当于把钱包敞开放在大街上。而且讽刺的是，这个钱包的原主人其实做了正确的事 —— 只用手写方式记录助记词，从不把它存到任何联网设备上。这恰恰是加密货币安全领域最推荐的做法。结果警方一拍一发，所有的安全措施全白费了。

目前国税厅已经联合国家警察展开追查，试图追踪资金流向。但现实很骨感：由于新闻稿传播范围极广，嫌疑人可以是任何人。唯一的突破口可能在于，如果窃取者试图通过正规交易所把代币换成现金，就有可能暴露身份。不过分析人士指出，在当前市场条件下，一次性变现这么大一笔加密货币本身就很困难。这意味着，这个意外获得一笔巨款的人，大概率会选择趴着不动，等待时机。

这不是韩国警方第一次在加密货币保管上翻车。

今年 1 月，光州的执法部门就曾发现一批查扣的比特币不翼而飞，怀疑与一起针对 Coinbase 的钓鱼攻击有关。上个月，首尔江南区警方又不得不启动内部调查：22 枚查扣的比特币凭空消失，冷钱包被清空，但硬件设备始终没有离开过警方的控制。这意味着，有人可能在内部就接触到了敏感信息。

三起事件，三种丢法，指向同一个问题：韩国执法机构在加密货币的保管和处置上，还远远没有建立起与传统物证管理同等水平的安全体系。

传统世界里，查扣一箱现金，锁进证物室就行了。但加密货币不一样，它没有实体，一串密码就是全部。保管它需要的不是更厚的铁门，是对数字安全的深刻理解。显然，至少在韩国，警方还在用管理纸钞的思维来管理数字资产。

而这一次，代价是数十亿韩元，以及公众信任的又一次损耗。

老大哥开始看美国人民了

昨天乃悟在朋友圈看到一篇文章吹捧 Claude 和 Palantir 是怎么帮助美以干掉哈梅内伊的，大家都在转。这文章写得是不是真的，是不是 AI 写的先放一边，咱们来看看它俩之前干过啥。

按照美国媒体的报道，在绑走马杜罗的行动中，也有 Claude 参与。美国战争部之所以选 Claude，按官方说法是 Claude 最先进也最安全。

从 2003 年起，彼得・蒂尔的 Palantir 就拿了 CIA 的风投，一直服务于美国情报机构和军方，做数据处理和决策。

作为 AIP 也就是 AI 集成平台，Palantir 集成了 Claude。简单点说，战争部的数据是水池，Palantir 是管道，而 Claude 就是处理水的工厂，水处理效果让战争部的朋友很满意。

组织上一满意，就决定给它俩加加担子。

绑走马杜罗仅仅 6 天后的 1 月 9 日，战争部长海格塞斯发布了一份备忘录，要求 AI 公司：

取消对 AI 的技术限制。

这引起了 Claude 母公司 Anthropic 的警惕，他们坚决要求在合同里写明两点，一是 AI 不能用来大规模监控公民。第二是 AI 不能完全自主操作武器。前者侵犯公民自由，后者是因为 AI 经常出现误判。

堂堂兵部尚书，让你改你还敢不改？Claude 还真敢。

海尚书解释过，他说我们不会侵犯公民隐私，也不会让 AI 操控武器，但写进合同我看就没有这个必要了吧？

海尚书也愤怒过，他说国家安全不能被一群私营企业绑架，军事决策不能被资本家干预。他们指责 Claude 的母公司 Anthropic 是在扮演上帝，属于白左，强烈要求 Anthropic 开放权限，让战争部利用 Claude 进行一切：

合法行动。

海尚书甚至还搬出金毛懂王，他亲自下场发帖警告 Anthropic。领导们威胁说，如果不听话，就把你们踢出供应链，而且要求所有和美国政府以及战争部做生意的供应商都不准使用 Claude。

您猜怎么着？Anthropic 竟然一点也不怂，他们说凭我们的良知无法答应这样的合同。还对海尚书和金毛懂王的威胁冷嘲热讽，说别人想用 Claude 就可以用，你管算老几？！

此时此刻，恰如 1566 彼时彼刻啊。

有一说一，Anthropic 没有被查税，没有被反垄断，说明海尚书和金毛懂王还是有点雅量的。

再说两句昨天刷屏的文章。现在的大模型都是根据概率进行生成。其优势在于反应迅速，缺点则在于缺乏逻辑。

像哈梅内伊最可能先迈哪条腿这种问题，AI 是推理不出来的，或者说其效果远逊于人类。

按照 Anthropic 自己的说法，Claude 在战争部主要承担的任务类似于文秘，比如快速情报分析，模拟、输出作战规划等等，都不涉及军事核心决策。

但 AI 对输入、抓取、快速生成这一套非常熟悉，效率远高于人类分析师。

善用这种效率，可以高效监视人类。把一个人的社交网络信息和网络痕迹喂给 AI，让 AI 找出规律，总结特征，从里面挑出比较危险的交给人类管理员关注是 AI 可以做的。

乃悟觉得 Claude 决不妥协是有意义的，毕竟这一套 AI 组合拳在另一个国家那是打得贼溜。

最新的消息是，战争部非常干脆利落地撇开了 Anthropic，转头用上了 OpenAI。有意思的是，OpenAI 的 CEO 表示他们也立下了红线，甚至比 Anthropic 还多了一条。

让我们来猜一下，为啥这次战争部就接受了呢？

来源：星球商业评论

苹果不但要把 Siri 的 AI 能力全都交给谷歌，连整个云服务也都要全盘由谷歌云托管

@阑夕：根据 The Information 的深度报道，苹果不但要把 Siri 的 AI 能力全都交给谷歌，连整个云服务也都要全盘由谷歌云托管，是对这波 AI 引发的算力浪潮一点准备都没有：

– 多年以来，苹果的管理层都遵循财务指导，将云计算视为成本中心而非创收业务，不愿意像亚马逊、谷歌、微软那样自建数据中心，所以也从来没有储备云计算方面的技术专家；

– 最初推出 iCould 照片备份服务时，苹果就用 AWS 来解决需求，相当于用户付钱给苹果买储存空间，而苹果再付钱给 AWS 来租服务器，因为 iCould 的规模涨得太快，苹果逐渐觉得 AWS 不划算，这才开始自建私有云；

– 但苹果内部只把云计算当成不得已而为之的必要投入，并没有给它足够的战略重视，所以在管理上非常草率，比如当 iTunes 的服务器有空闲时，其他团队是没办法使用的，最后统计下来，苹果的私有云平均使用率只有 10%，大量的服务器闲置在机房吃灰；

– 当 AI 爆发之后，苹果发现即便重新捡回私有云的算力资源也不太行了，因为那些英伟达芯片全都是老旧版本，故障率也很高，于是没办法，苹果又开始找 AWS 来解决 AI 相关的计算需求，同时继续视谷歌为主营业务方面的竞争对手；

– 但谷歌的大模型和 TPU 芯片还是太香了，在谷歌的推动下，苹果接受了一个全家桶方案 —— 没错，苹果从全家桶的卖方变成了买方 —— 把 Siri 搭载的模型、服务器、芯片通通包给谷歌，今年推出的全新 Siri 会是决定 iPhone 18 新机价值的大招。

三年前 OpenAI 预测不会被 AI 影响的职业，正以 4 倍速被残酷碾压

2 月 27 日，美国金融科技公司 Block 宣布裁员 40%，约 4000 人，以全面转型为 AI 公司‌。AI 概念戏剧性地导致其股价暴涨超 20%。这家在硅谷算不上举足轻重的公司的案例，却透露出 AI 快速发展可能引发的经济连锁反应。

在这背后，有一个数字，在过去三年被改写了四次。

2023 年 3 月，OpenAI 说：美国约 19% 的工人会看到超过 50% 的工作任务被 AI 影响，这个过程需要十年。

2026 年 1 月，Cognizant 说：这个比例已经是 30%，而现在距离 ChatGPT 发布才三年。

同一个月，斯坦福数字经济实验室在分析了 2.85 亿条招聘广告后发现：AI 高暴露度行业的入门级岗位招聘量下降了 18%-40%，而资深员工的需求在上升。

如果你还在用”AI 会不会抢走人类工作” 这个二元问题来理解这场变革，你已经落后了。真正在发生的不是岗位的消失，而是劳动力市场结构的熔断：入口在关闭，中间层在塌陷，而站在塔尖的极少数”AI 驾驭者” 正在收割一切。

更可怕的是，根据 Citrini Research 对 2028 年的推演，这场撕裂才刚刚开始。

2023 年的刻舟求剑与 2026 年的凛冬骤至

把时钟拨回 2023 年 3 月，ChatGPT 刚刚引爆全球。OpenAI 的研究人员联合多所大学发表了一篇里程碑式的论文、《GPTs are GPTs》（生成式预训练模型是通用目的技术）。

当时，OpenAI 的团队采用了一套基于任务暴露度（Exposure）的评分模型。他们得出的结论是：美国约 80% 的劳动力至少有 10% 的工作任务会受到 GPT 的影响，而约 19% 的打工人会看到超过 50% 的任务被波及。

更有意思的是，他们发现了一个「高薪悖论」，与过去几十年自动化技术（如机械臂）总是最先淘汰蓝领工人不同，GPT 时代，薪酬越高的认知型工作，暴露度反而越高。 在技能树上，编程和写作技能与 AI 暴露度呈强正相关，而科学和批判性思维则被认为是「安全区」。

在那个时间节点，研究人员明确标注了一个局限性：他们没有将视觉等多模态能力计算在内。他们那时候甚至都没考虑到工具使用能力。

在 2023 年的框架里，AI 仍然是一个被困在屏幕里、只懂处理文本和代码的缸中之脑。他们给出的上限预测是，这场重构可能需要长达十年的时间（到 2032 年）才会彻底展开。

时间来到 2026 年初，全球 IT 服务巨头 Cognizant 发布了他们对 2023 年研究的更新报告《新工作，新世界 2026》。

报告的开篇就表明「我们原本预测需要十年（到 2032 年）才会发生的事情，现在已经提前六年就在我们眼前上演了。」

数据显示，今天美国已有 93% 的工作受到 AI 不同程度的影响。

Cognizant 用了一个指标叫「速率得分」（Velocity Score），说白了就是你的职业被 AI 吃掉的速度有多快。

如下图所示，此前所有职业的 AI 暴露度年均增长 2%，现在已经跃升到 9%，相当于加速了 4.5 倍。这意味着，那些在 2023 年看起来属于「AI 动不了我」的职业，现在正以 4 倍速度被卷进来。

具体到岗位上，任务暴露度超过 50% 的岗位比例从 2023 年的 0% 飙升至 30%（原预测 2032 年仅为 15%），而所有任务至少暴露 25% 的岗位则增长了 17%，达到 69%。

Cognizant 测算，仅在美国，这相当于将价值 4.5 万亿美元的人力劳动成本转移给了 AI，约占美国 GDP 的 15%。

这种加速是从哪儿来的呢？

报告用了一个很细的分类，描绘了不同暴露度的分层。

E0 (No exposure) – 完全不暴露，32% 的任务

E1 (Direct exposure) – 直接用 GPT 就能省一半时间，10% 的任务

E2 (LLM+ tools) – 需要配套软件但可行，17% 的任务

E3 (With image capability) – 加上视觉能力后可行，17% 的任务

Full automation – 完全可自动化，10% 的任务（这是 2023→2026 最大的跃升，从 1% 到 10%）

从这个分类我们就可以看到，从 E1 到 E3，也就是 LLM 加上多模态（眼睛与耳朵）和高级推理（大脑）以及随之而来的 Agentic AI 智能体（手与脚）带来的改变最大。单纯的 ChatGPT 其实影响有限（10%），但一旦 Agent 能使用专业工具，影响就扩大到 27%，再加上视觉处理的范畴，则直接覆盖到了 44% 的工作。

比如一个修水管的工人，AI 单独看或想都替代不了他，但当 AI 能「看懂漏水的位置 + 推理出可能的原因 + 生成维修方案 + 自动下单配件」，那他的工作就被重构了。虽然还得他去拧螺丝，但前期诊断和后续报告都不需要他了。

这种复合能力的爆发，导致了几个在 2023 年无法想象的后果。

第一，管理层不再安全。 曾几何时，CEO 和高管们认为协调、预算分配和决策是人类独有的。但在 2026 年，Agent 能够自主安排日程、根据支出模式重新分配预算、追踪项目进度。Cognizant 的数据显示，CEO 的 AI 暴露度从 25% 飙升至超过 60%。

第二，蓝领与物理世界的防线被渗透。 建筑工人、机械师和水管工曾被认为是 AI 无法触及的低风险区。但在多模态和 AR 穿戴设备的加持下，AI 现在能够分析现场照片以诊断管道泄漏，或者读取建筑蓝图。建筑业的 AI 暴露度从 4% 上升到了 12%，交通运输业从 6% 暴涨至 25%。 一个水管工不会失业，但他未来的工作方式是被 AI 头显直接指挥的。

按可由 AI 完成的任务百分比排名，Cognizant 选出了受 AI 影响最大的六个职业。

排在榜首的是财务经理，84% 的工作内容可以被 AI 接手。换句话说，财务规划、预算分析、风险评估这些核心任务，AI 都能插上一手。

计算机和数学相关职位紧随其后，受影响程度达到 67%。商业和财务运营、办公室和行政支持这两个大类都在 60% 到 68% 之间。法律职业 63%，管理工作（包括高管层）60%。

过去几个月，软件开发领域的变化尤其明显。Anthropic 的首席工程师鲍里斯・切尔尼（Boris Cherny）今年 1 月透露了一个令人惊讶的数字：他们公司几乎 100% 的代码，都是由自家 AI 产品 Claude Code 和 Opus 4.5 编写的。

「就我个人而言，我已经有两个多月没亲手写过代码了，连小修改都不做。」切尔尼说，「昨天我提交了 22 个拉取请求，前天提交了 27 个，每一个都是 Claude 写的。」

当然，他们发现 34 个职业完全没有任何任务暴露。这些职业清一色是纯体力、现场、手工活：砌砖工、屠宰工、洗碗工、石匠、轮胎修理工…

这些变化，可能意味着劳动力市场的极化会加剧。

高技能的人用 AI 变得更高产，低技能的人困在无法自动化的低薪苦活里，中间那批能自动化但还没完全自动化的中等技能白领工作最危险。

而这正是在当下招聘市场中真实发生的事。

大数据不会撒谎：入口已经关闭，中间层正在塌陷

预测看起来很紧迫，但在过去现实中的劳动力市场到底发生了什么？

当我们把目光转向由 Lightcast、PwC、Indeed、Stanford 等机构汇编的过去三年（2023 年 – 2026 年）的在线招聘广告大数据时，会发现很多符合预言的部分。

报告当时预测，高工资职业普遍展现出更高的暴露度，并且暴露度与职业所需的编程和写作技能正相关，与科学和批判性思维技能负相关。这些在招聘广告数据里都得到了验证。

而且方向也大体正确，即越是知识密集、文本密集、规则密集的工作，AI 渗透越快；越是需要物理操作、现场判断、人际互动的工作，暴露度越低。

被超越的部分是速度。2023 年的报告预测这些变化会在十年内展开，结果三年就看到了显著的结构性变化。更重要的是，报告当时强调我们的暴露度测量不区分劳动增强和劳动替代，言下之意是技术可行不等于实际采用。但现实是，企业的采用速度比学术界预期的快得多。

深入去看，我们会看到一幅被研究者命名为「混合转型」（Hybrid Transformation）的图景。这个温和的学术术语掩盖不了它的本质，即一场正在发生的阶级重组。

首先，在这个转型中，得利最多的是 AI 使用者。截至 2025 年底至 2026 年初，纯粹的「AI 技能岗位」在整体招聘市场中占比依然不高，大约在 4.2% 左右。 但它的增速是极其恐怖的，生成式 AI 相关岗位的提及率相比 2023 年增长了 3 倍以上。

而且，从 2023 年低期，招聘开始分化，所有招聘在减少的情况下，提到 AI 的招聘却在一路上行。

市场对这极小部分掌握新生产力工具的人给予了极其丰厚的回报。PwC 和 Lightcast 的数据高度一致：在同一职业中，包含 AI 技能要求的岗位平均能获得 15% 到 30% 的薪资溢价，甚至在某些核心知识领域（如律师、金融分析师）工资差异能拉大到 56%。

这绝不是全体打工人的「共同富裕」，而是工资结构的剧烈分化。企业愿意为能用 AI 十倍速提升产出的人付高薪，同时开始冻结那些只做传统重复性脑力劳动的人的薪水。

其次，是在这三年间，入门级白领岗位的「隐性死亡」。AI 并没有在宏观层面造成总就业人口的断崖式崩塌（目前招聘总数仍在疫情后常态波动），但在「新手村」，一场屠杀已经发生。

斯坦福数字经济实验室结合 ADP 薪酬数据与数千万份简历的分析表明，自 2022 年末 ChatGPT 爆发以来，在 AI 高暴露度行业中，22-25 岁年轻人群的就业出现了显著的收缩（下降约 6%，软件开发等领域甚至回落 20%），而同行业的年长资深员工就业依然在增长。

一篇基于 2.85 亿条美国岗位广告的因果识别研究估算，ChatGPT 发布后，高 AI 可替代性职业的岗位广告数量相对低可替代性职业平均下降了约 12%。而且这个效应对无需高学历 / 无需更多经验的入门岗位更强，分别达到 18% 和 20% 的降幅。行政支持类职位的降幅甚至接近 40%。

这被称为「偏向资历的技术变革」（Seniority-Biased Technological Change）。 过去，大公司需要招聘大量的应届生和初级员工来做基础的代码审查、数据清洗、草拟财报、整理法律文档。现在，资深员工借助几个 AI Agent 就能搞定这些脏活累活。

一项覆盖 6200 万劳动者的研究发现，从 2023 年一季度起，采用 GenAI 的企业初级岗位就业明显下滑。企业不是在裁人，而是干脆不招了。

因为中级员工用上 AI 之后，能干更多活。企业甚至懒得开掉初级员工，因为不招新人，让老人自然流失就够了。这种温水煮青蛙式的裁员，连劳动法都管不着。

年轻人进入职业阶梯的「第一级台阶」被 AI 抽走了。

最后一个趋势是，任务重写（Task Rewriting）取代职业消亡。2013 年牛津大学曾有过一个著名的恐怖预测，认为未来「47% 的岗位会被自动化」。它为什么至今没有发生？因为职业是一个壳，里面包裹着无数个「任务」（Tasks）。

Indeed 和 Revelio Labs 的数据显示，岗位名称没有消失，但 HR 写在招聘广告里的「岗位职责（JD）」被重写了。 在财务、文书、初级代码岗位中，「日常对账」、「生成标准代码」等容易被 AI 取代的任务占比正在直线下降；取而代之的是，企业要求应聘者具备「复杂性管理」、「AI 系统引导」、「边缘案例解决」和「质量验证与判断」的能力。

这印证了 Cognizant 的洞察。即使一个职位有 39% 的任务被 AI 接管，剩下的 61% 也需要人类把 AI 干完的活整合起来，放入更大的商业语境中。 未来一两年内的时代是「人类 + AI」的重构，纯粹的执行者被淘汰，留下的是审判者和协调者。

但审判者和协调者也不需要那么多。

一个资深审判者 + AI 能干过去 10 个初级执行者的活，企业只需要原来 1/5 的人就够了。所谓的人机协作，本质上是用少数精英 + AI，替代掉大多数普通人。

通向 2028，Agent 奇点与全球智能危机

如果我们把当前招聘市场的「结构性挤压」和 Agent 技术的进化曲线向前延伸，会发生什么？

在回答这个问题之前，先看看过去三年发生了什么？2023 年，OpenAI 说” 需要十年”，2026 年，Cognizant 说已经发生了；2023 年，完全自动化的任务占 1%，2026 年，这个数字是 10%；2023 年，入门级岗位还在正常招聘，2026 年，AI 高暴露行业的初级岗位招聘量已经下降了 18%-40%。

如果这个加速度不变，2028 年会是什么样？

Citrini Research 在一篇名为《2028 年全球智能危机：来自未来的金融史思想实验》的深度推演中，描绘了一个令人毛骨悚然的后奇点世界。

在这个剧本中，时间线被设定在 2028 年 6 月。

在 2026 年到 2027 年间，市场沉浸在一种荒诞的狂欢中。因为 AI Agent 的大规模部署，标普 500 指数和纳斯达克一路狂飙，企业利润屡创新高。劳动生产率达到了 1950 年代以来的最高水平。创造产品的 Agent 不需要睡觉，不需要医保，也不会生病。

但经济学家们很快发现了一个致命问题，即幽灵 GDP。它指的是那些在国民账户上闪闪发光、却从未在实体经济中流转的财富。

为什么？因为北达科他州的一个 GPU 集群完成了过去曼哈顿一万个白领的工作，而机器是不会去买咖啡、交房租、看电影或者去度假的。占美国经济 70% 的消费主导型市场开始枯萎。

如果我们把当前招聘市场的「结构性挤压」和 Agent 技术的进化曲线向前延伸，这个词很可能会从隐喻变成现实。

过去的技术创新（如云计算、互联网）大多属于资本支出（CapEx），它创造了庞大的上下游就业。但 Agent 的引入是运营支出（OpEx）的直接替代。

2026 年，当 Agentic 工具（如 Claude Code 的进阶版）迎来能力阶跃时，企业 CIO 们发现，他们可以用内部的 AI 原型在几周内替代掉每年几十万美金的 SaaS 服务。软件公司（如 ServiceNow）为了保住利润，只能裁减自己 15% 的员工，并把省下来的钱投入到更强的 AI 工具中去抵御竞争。

这是一个没有任何物理制动机制的负反馈循环： AI 变强 → 企业裁员 → 用裁员省下的钱买更多 AI 算力 → AI 变得更强 → 进一步裁员。

被优化的白领们失去了收入，消费降级，导致企业收入下降，企业为了维持利润率，只能更加激进地引入 AI 并裁员。财富以前所未有的速度向掌握算力资本的极少数人集中。

2027 年，危机的烈火将从软件行业蔓延到了整个「中介层」。在过去五十年里，人类社会建立了一个极其庞大的「利用摩擦力变现」的商业帝国。因为人类没有时间、缺乏耐心、存在信息差，所以我们愿意忍受旅行平台、保险续保、房产中介的抽成。

但在 2028 年的世界里，消费者全面接入了个人 AI Agent。这些 Agent 会在后台 24 小时不知疲倦地全网比价、自动退订那些忘记取消的 SaaS 订阅、瞬间完成房产交易的尽职调查和合同审查。传统的订阅经济（赌你忘记取消）和中介经济（赌你懒得比价）在一夜之间土崩瓦解。人类所谓的「商业黏性」，在冷酷的机器最优化算力面前，被证明只不过是一层温情脉脉的「摩擦力」外衣。

「技术总会创造新工作」神话的破灭

几百年来，面对卢德分子的恐慌，经济学家总是用一句金科玉律来安慰大众：「技术在消灭旧工作的同时，总会创造更多的新工作。」ATM 机淘汰了部分柜员，但银行开出了更多网点；互联网干掉了黄页，却创造了电商和外卖。

但这一次不一样。因为过去的新工作，都必须由人类来做。 当 AI 进化为「通用智能体」（General Intelligence）时，它不仅能胜任旧工作，它在新工作上的学习速度和执行成本也远胜人类。AI 确实创造了新岗位（比如提示词工程师、AI 安全审查员），但每创造一个新岗位，就同时让几十个传统高薪白领岗位变得多余。而且，这些新岗位的生命周期极短，很快又会被下一代更强、更便宜的 Agent 自我迭代掉。

所有的线索都在指向同一个结局。AI 不会像终结者那样在物理世界上消灭人类，但它正在以一种极其高效、极致理性的方式，重构人类社会的劳动价值网络。

但这还只是问题的第一步。

到了 2028 年，真正的问题是当一个社会里，机器创造了 99% 的价值，但机器不消费、不买房、不看病、不交税，这个社会的循环怎么转起来？

我们可以嘲笑 Citrini 的 2028 剧本是危言耸听，但过去三年的数据已经证明，技术的加速度远超人类社会的适应速度。2023 年，OpenAI 说需要十年；2026 年，Cognizant 说已经发生了。那么 2028 年，会不会真的出现那个 GDP 数字狂飙、但消费枯萎的时刻？

也许答案不在技术本身，而在一个更古老的问题上，当生产力的主体不再是人类时，人类凭什么分配财富？

这个问题，亚当・斯密没回答过，马克思也没回答过。因为在他们的时代，劳动永远是人类的。

Block 裁掉的那 4000 人，华尔街欢呼的那 20% 涨幅，已经告诉我们资本选择了哪条路。

问题是，我们选择什么？

在 2026 年，我们必须回答这个问题。

因为留给我们的时间，可能只剩下 24 个月。

来源：微信公众号： 腾讯科技