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AI 让 80% 的人失业,却让这 1% 的人一年赚到 100 万美元

发布时间：2026-11-06 22:46:59 最近访问：2026-11-06 22:47:00

2022 年 10 月，马斯克花 440 亿美元买下推特，几周之内送走了将近 80% 的人，六千多个岗位在几封邮件里消失。

那段时间的头条几乎被同一种腔调占满：科技巨头收缩、白领岗位批量蒸发、入门级职位正在消失。社交平台上挤满了“我被裁员了”的长文，评论区里是成千上万个“我也是”，每个人都在算自己还剩几个月房贷，算孩子的学费能不能撑到年底。同一时期还有另一组数字在悄悄往上爬——自由职业者占劳动力的比例从 2020 年的 36% 涨到 46.6%，创作者经济被预测会从 2500 亿美元翻到 2028 年的 4800 亿。这两组数字放在同一张报表上，读起来有点刺眼，因为它们描述的是同一批人、同一批工具、同一条网线，结局却朝着相反的方向走。

一边是六千人同时失去工位，一边是几千万人在互联网上给自己开工资。真正决定一个人站在哪一边的，从来不是会不会用 AI。

那 1% 做的事拆开看只有一件：他们把自己从一个“等待被安排的岗位”，改造成了一个“能自己运转的小系统”。这个系统里有判断力，有分发渠道，有一批愿意为他们付钱的人，AI 只是这个系统里最便宜的那个零件。剩下的人手里握着同一个零件，只是还站在原来的位置上，等着有人来告诉他们该把它装到哪儿。

这两种人的收入差距会越拉越大，跟努力程度关系不大，跟站的位置关系极大。接下来要讲的，是那个位置到底长什么样，以及一个普通人从今天开始，怎么用最小的成本挪过去。

一、入门级岗位正在灭绝，抬高的不只是学历门槛

找到一份入门级工作，正在变得越来越难，难的方式跟十年前完全不同。

过去一个应届生进公司，前半年做的事情是整理数据、写初稿、改格式、跑流程，这些活儿琐碎、低效、容易出错，公司愿意养着，是因为需要一个熟悉业务的过程，也因为这些活确实需要人来干。现在这套流程被工具接管了很大一部分，AI 能写出一份结构完整的初稿，能在几秒钟内整理完一份数据表，能按模板把格式改到挑不出毛病。它做得不一定比人好，但它做得足够快，快到让管理者开始重新算一笔账：我为什么要为一个需要带教两年的年轻人付薪水。

结果就是入门级岗位并没有真的消失，它被挪走了，挪到了原来不属于它的位置上。过去的入门级职位，如今成了初级职位，很快会变成高级职位的要求。

一个刚毕业的人，现在被期待直接给出判断,直接对一个业务结果负责,直接拿出让别人愿意付钱的东西。这套期待在十年前是给有五年经验的人准备的，现在落到了一个二十三四岁的人头上，而多数人从来没有被教过怎么做到这一点。

那么这些被留下来的“高技能”的人，身上到底有什么别人没有的东西。这个问题值得慢慢拆。

他们不是更会用工具。工具人人都会用，学习成本低得几乎为零，任何一个愿意花两个周末的人都能摸到及格线。他们真正的差别在于，知道自己要解决什么问题。工具是扳手，扳手不知道螺帽在哪里，只有人知道。开发者、写作者、营销人、设计师，所有还在赚钱的创意和技术工作者，靠的共同点都不是操作熟练度，而是对一个具体场景的理解深度，以及把这种理解转化成别人愿意买单的东西的能力。

初学者靠什么赚钱，答案从来不是“我会用某个软件”，而是“我比别人更清楚某群人的麻烦在哪”。这句话听起来抽象，落到现实里非常具体：你知道小公司老板最怕的不是没客户，是客户来了接不住；你知道刚生完孩子的女性最需要的不是健身计划，是每天只有二十分钟还能坚持的方案；你知道刚入行的设计师真正卡住的地方不是软件操作，是不知道怎么跟客户解释自己的方案。这些认知不能从教程里下载，只能从你自己踩过的坑里长出来，而它恰好是机器最缺的东西。

二、大多数人接受的其实不是教育

“如果你不创造自己的目标，你就会被分配一个目标。”这句话出自《专注的艺术》，我读到的时候停了很久。

它的意思比它听起来更硬。一个没有自己目标的人，时间会被别人的目标填满，注意力会被别人的议程占走，学到的东西也是别人需要他会的那部分。这套机制在古代叫奴隶制，专职种小麦、放羊、骑马，一辈子只做一件被指定的事，因为做别的对主人没有价值。

我们现在的教育体系，在很多地方沿用的还是同一套结构，只是外壳换了。

学校里最被奖励的行为是什么——按时交作业、答对标准答案、服从安排、不要在课堂上提出让老师难堪的问题。这套训练培养出来的是一种非常特定的人格：擅长在既定规则里拿高分，不擅长质疑规则本身是否合理。它在工厂时代极其有效，因为那时候社会需要的正是大量能稳定执行指令的人。到了今天，能稳定执行指令恰好是最容易被替代的那一类能力。

我们被条件反射式地训练成害怕惩罚，考好成绩是为了不被批评，而不是因为想知道什么。这套反射一直跟到工作里，变成了“领导没说我就不做”“这个不在我职责范围内”“等安排”。

一个自由人应该有目标，然后学习实现这个目标所需要的一切。目标不是职业规划表上的一行字，目标是一种你想对他人产生的正面影响，它决定了你需要学什么、解决什么问题、和谁站在一起。目标一旦确定，学习就变成了主动的、有方向的、有筛选的，你知道哪些知识是噪音，哪些是必需品。

大多数人没有选择过自己的目标。他们从小被编好了一套员工思维，做被告知的事，在一个狭窄的领域里学得越来越深，深到自己都忘了那个领域之外还有别的东西。这种狭窄不是能力问题，是视野问题：你的思维默认是窄的，因为你的目标是别人给的，而别人的目标只需要你窄。

于是问题变成了：我们该学什么，才能在完全不知道未来五年会发生什么的条件下，仍然不被淘汰。

三、真正保值的不是技能，是一套能自我更新的技能栈

我在一位叫巴克敏斯特·富勒的人写的一本书里读到一个比喻，讲的是海盗和陆地统治者的关系。

海盗懂地理、懂天文导航、懂生物、懂船、懂历史、懂科学,因为航海和贸易需要他们什么都懂一点。他们是通才。陆地统治者只知道自己那一小片土地，加上海盗愿意告诉他们的那部分，而海盗完全可以说谎。陆地统治者是专才。

这套结构之所以能维持，靠的是一个很精巧的设计：海盗把王国里最聪明的人请去当“皇家史官”“财政大臣”，给他们头衔、给他们荣耀、让他们整天研究一个非常狭窄的细分领域。这些聪明人很满意，因为荣耀是真的；陆地统治者很满意，因为有人替他打理事务；海盗最满意，因为最有可能推翻他的人，现在正忙着研究一个对权力结构毫无威胁的题目。

富勒的结论是：学校被创造出来，用专业化的荣耀收编最聪明的那批大脑，让他们保持狭窄，不选择自己的目标，也就不会去学那些真正能让他们翻身的东西。

这个说法听起来像阴谋论，落到实处却非常朴素：专业化之所以被大力鼓励，是因为它好管理、好定价、好替换。一个只会一件事的人,离开这个岗位就无处可去，所以他不会走，也不会要价。反过来，一个能在多个领域之间穿梭的人，随时可以自己创造位置，这种人不好管。

动物和人类的区别也在这里。动物为了生存而专门化，长颈鹿的脖子越来越长，长喙的鸟能啄到浅水里的鱼，然后它们被锁死在这个环境里，环境一变就灭绝。人类走的是另一条路：我们造工具来弥补自身的缺陷，投掷长矛是为了吃到够不着的东西，写下来是为了不忘记，用手机发消息是为了不被群体排除。你身边所有的技术进步，本质上都是对“专门化会导致灭绝”这个规律的一次对冲。

所以真正该问的问题不是“我该学哪个技能”，而是“我是在打造能防止自己被取代的东西，还是在把自己打磨成别人机器上的一个齿轮”。

如果要给“深度通才”一个具体的技能清单，Devon Eriksen 列过七项，他管它们叫解放性技艺，因为它们让人从被安排的状态里解放出来：逻辑，从已知事实推导真相；统计，理解数据真正的含义；修辞,说服别人并识破别人怎么说服你；研究，面对一个完全陌生的题目知道从哪里下手；实用心理学，看穿别人行为背后的真实动机；投资，让已有的资产长大；能动性，决定走哪条路并且真的迈出去。

这七项没有一项能靠看视频学会，全部要在真实场景里反复撞墙才能长出来。而在它们之上，我认为还有三件事更直接地决定收入：营销与销售，因为不懂怎么让人愿意付钱，你唯一的选择就是等雇主发薪水；写作与思考，因为把脑子里的东西清楚地说出来，是走到任何人面前的基础；创业，因为它是唯一一门强制你把所有能力串起来、并且对结果负全责的元技能。

有了这个底座，具体的技术技能反而变得不那么重要，因为你能按需学。今天需要社交媒体，你花两周摸清平台的分发逻辑；明天需要邮件营销，你花一周搭起一个序列；后天需要一点视觉设计，你找一个模板改到能用。这些技术技能本身不难，难的是知道什么时候该用哪一个，而这恰恰是通才的判断力。

四、那 1% 具体做了什么：把自己变成一家公司

到这里可以回答最开始那个问题了，那 1% 的人到底做了什么，让收入相差三个数量级。

他们做的事情可以压缩成一个动作：把自己产品化。

这句话经常被误读成“去做自媒体”或者“去卖课”，实际上它讲的是一个结构问题。传统的工作模式下，你的价值被外包出去了：公司替你找客户、替你定价、替你收钱、替你承担风险，然后拿走其中的大部分。你换到的是稳定，代价是你永远不知道自己到底值多少钱。

把自己产品化的意思是，把这个链条收回自己手里。你有一个明确的、能说清楚的目标；你在追求这个目标的过程中解决了自己的问题;你把这些过程写出来，吸引到一群走在相似路上的人;然后你提供一个能让他们更快到达的方案，可能是一次咨询，可能是一门课，可能是一份模板,也可能只是一个社群。

Naval 有一句话我特别喜欢，他说这个星球上有将近七十亿人，他希望有一天也有将近七十亿家公司。企业在他眼里没那么神秘，它只是一个法律结构，让你能够建造你想要的东西、解决有价值的问题、并且从这两件事里获得收益。这套行为在穴居人时代就存在了，只是那时候不需要营业执照。

现在让单个个体能做到这件事的条件已经全部具备了。你可以在互联网上学会任何东西，可以在互联网上造出任何东西，可以从地球另一端的陌生人那里收到钱。这三件事在二十年前需要一家公司、一笔启动资金、一个团队才能完成，今天一个人、一台电脑、每个月几十美元的订阅费就够了。

我理解很多人对“做生意”这三个字有生理性的排斥，觉得那是留给有钱人或者某种特定性格的人的。这种排斥本身是被训练出来的，因为主流的叙事一直把商业描述成一个需要天赋、需要资本、需要人脉的领域，而这个描述恰好对雇主有利。

换个角度想，商业最朴素的形态就是价值交换：你让对方的问题变简单了，对方愿意为此付钱。你帮朋友改过简历、帮亲戚的孩子补过数学、帮同事搭过一个表格模板，这些行为在结构上就是商业，只是没有收费。

至于具体从哪里开始，我的建议是不要去追一个看起来很大的点子。绝大多数人脑子里蹦出来的第一个商业想法都不太值钱，因为在你还没有任何实战经验的时候，你的脑子能产出的好点子本来就有限。真正可靠的方向，是你自己每天在经历的问题：如果你在健身上拿到了结果，就去卖健身方案；如果你在专注力上摸索出了一套办法，就去做一门关于专注的课；如果你在情绪管理上走出来了，就去卖一套练习。这些问题之所以值钱，是因为它们普遍，而且机器解决不了——AI 可以给你一份训练计划，它没办法让你第二天真的起床去做。

起步阶段最实际的形态，是所谓的最小可行报价：一个单项技能的咨询服务，或者一个四到六次通话的教练包。定价不用高，五百到一千美元起步，关键不在于赚多少，在于让你第一次真实地经历“有人愿意为我的判断付钱”这件事。这个体验会改变你对自己的定价认知，而定价认知一旦改变，你在职场里的谈判姿态也会跟着变。

有了第一个报价，把它交付好，把过程记录下来。记录下来的东西会变成内容，内容会吸引来更多人，更多人的问题会逼着你把一对一的交付改造成可以复制的产品。这条路径走顺之后，你的收入结构就从“用时间换钱”变成了“用判断力换钱”，而判断力是可以复用的。