夜雨聆风AI 时代，985 可能不再是优势。
当然，这句话很容易引起争议。
我不是说 985 没有价值，也不是说以后不用读书了。
我真正想说的是：
过去几十年，学历背后所代表的那套竞争优势，正在被 AI 改写。
为什么我们这一代人，从小到大都那么卷学习？
因为过去的社会里，有一样东西非常稀缺：
高质量的智力。
一个人能不能快速理解复杂问题，能不能掌握大量知识，能不能进行逻辑分析，能不能写出一份好材料、解决一道复杂的题，这些能力很大程度上决定了一个人未来能够进入什么样的学校、什么样的公司，以及从事什么样的工作。
所以过去很长时间，我们建立了一套非常成熟的筛选体系。
小学、初中、高中、高考、大学、研究生……
一层一层往上筛。
985 在这个体系里，当然是一张非常有价值的标签。
它不能简单等同于智商，因为其中还有教育资源、自律、努力、家庭环境等很多因素。但不可否认，它确实在相当程度上筛选出了一批学习能力强、能够长期投入、擅长处理复杂知识的人。
所以过去一个人想获得更好的机会，最重要的事情之一是什么？
让自己变得更聪明、更有知识。
因为智力主要长在人脑里。
你不会，就真的不会。
你不知道，就真的不知道。
你想解决一个复杂问题，就必须先花几年甚至十几年，把足够多的知识装进自己的脑子。
所以我们拼命学习。
这套逻辑运行了很长时间。
但 AI 出现以后，我觉得一个最底层的前提开始松动了。
一、我们第一次进入了“智力可以被复制”的时代
今天，如果让我去写一段代码，我未必需要先学几年编程。
如果让我分析一个完全陌生的行业，我也未必需要先读几十本书。
我要做一份商业分析、设计一个产品、研究一个市场、做一个网站，很多过去必须先掌握专业技能才能开始的事情，现在都可以先借助 AI 去完成。
当然，专业知识依然重要。
AI 也会犯错。
真正高水平的工作依然需要人的判断。
但是有一件事情已经不可逆地发生了：
大量过去非常昂贵的智力，正在变得越来越容易获得。
这就像计算器出现以后，我们不再要求每个人都拥有极强的心算能力；搜索引擎出现以后，我们也不再要求一个人把所有资料都背在脑子里。
而今天 AI 带来的变化，比前两者大得多。
因为它提供的不只是答案。
它开始提供分析、推理、写作、编程、设计，甚至一部分判断能力。
换句话说：
智力第一次开始从一种只能“拥有”的东西，变成一种可以“调用”的东西。
这会改变很多事情。
二、过去竞争的是“我有多聪明”，未来竞争的是“我能调动多少智能”
我觉得这是 AI 时代一个特别重要的变化。
过去，一个聪明人的优势非常明显。
同样一天 24 个小时，你比别人理解得快、记得多、分析能力强，你就天然拥有更高的生产力。
但是未来会发生什么？
一个人的脑子还是只有一个。
但他背后可以同时拥有很多 AI。
一个帮他研究市场。
一个帮他分析数据。
一个帮他写代码。
一个帮他做设计。
一个帮他整理客户。
甚至可以有一群 Agent，在后台持续替他完成不同任务。
这时候，一个人的能力边界就开始发生变化。
真正重要的问题可能不再只是：
“你自己有多少智力？”
而会变成：
“你能调动多少智力？”
这两种能力完全不同。
前一种竞争的是自己的大脑。
后一种竞争的是你能不能提出问题、定义任务、设计流程、组织资源，并最终判断结果。
所以我甚至觉得，未来我们可能会重新定义什么叫“聪明人”。
过去的聪明人，是：
我知道答案。
未来的聪明人可能是：
我知道应该让谁去找答案。
而这个“谁”，不一定是人。
可能是一群 AI。
三、所以我反而越来越看重“想法”
如果智力越来越便宜，那么什么东西会变贵？
我现在越来越看重一个东西：
想法。
甚至是人的好奇心、创造欲和对现实世界的观察。
假设今天给两个人完全一样的大模型。
一个人每天问：
“帮我润色一下这段话。”
另外一个人突然想到：
“我们公司的销售为什么一定要每天自己分析客户？能不能让 AI 把所有客户每天检查一遍，只把真正需要人介入的客户找出来？”
他们拥有的是同一个模型。
但最后创造出来的价值，可能完全不同。
差别在哪里？
不是第二个人拥有一个更聪明的大脑。
而是：
他想到了一个值得让智能去完成的事情。
这可能会成为未来人与人之间非常重要的新差距。
过去，一个好想法摆在你面前，你可能也做不了。
因为你不会写代码。
不会设计。
没有团队。
没有钱。
也找不到那么多专业人才。
所以大量想法最后只能停留在脑子里。
但是未来，一个人有了想法以后，可以立即调动大量数字智力去帮他研究、验证、设计、开发和执行。
想法和结果之间的距离，正在被 AI 极大缩短。
那么真正稀缺的东西，自然也会向前移动。
从“谁能完成”，逐渐变成：
“谁先想到值得完成什么。”
四、这也是为什么，我觉得 985 的优势可能会被削弱
注意，我说的是优势被削弱，不是 985 没用了。
优秀的学习能力、自律、逻辑能力、知识基础，任何时代都有价值。
真正发生变化的是：
这些能力不再像过去那么稀缺。
过去，一个老板需要做战略分析，必须找到一个真正懂战略的人。
未来，他可以调用非常强的 AI 辅助分析。
过去，一个创业者不会编程，很多产品想法根本没有机会验证。
今天，他甚至可以自己和 AI 一起把第一个版本做出来。
过去，你进入一个陌生领域，可能需要花半年时间建立基本知识体系。
今天，AI 可以陪着你快速进入。
这意味着什么？
意味着过去由学历、专业和知识储备建立起来的一部分门槛，正在下降。
所以未来企业招人的时候，也许会越来越少只问：
你是什么学校毕业的？
你学什么专业？
而开始增加一些新的问题：
你解决过什么问题？
你能不能把一个模糊的问题定义清楚？
你能不能组织 AI 完成一个复杂任务？
你有没有把自己的经验训练成可复用的工作系统？
甚至有一天，简历上真正拉开人与人差距的，可能不只是：
“我会什么。”
而是：
“我能带着 AI 做成什么。”
五、所以我反而觉得，现在更应该学习
有人可能看到这里会说：
既然 AI 什么都会了，那以后是不是不用学了？
我恰恰认为相反。
不是不用学，而是我们需要重新定义“学习”。
过去学习，很大一部分时间是在往自己脑子里装知识。
学软件。
背知识。
练技能。
把自己训练成一个更强的“智力执行者”。
未来学习的重点，可能会越来越转向另一件事情：
学习怎么驾驭智能。
你要知道 AI 能做什么、不能做什么；怎么给它知识，怎么把经验训练成 Skill，怎么拆解一个复杂任务，怎么让多个 AI 协作，以及最重要的——怎么判断它做出来的东西到底对不对。
这也是为什么这段时间，我们做企业 AI 实战训练的时候，我越来越不愿意把它理解成一门“工具课”。
我真正希望老板、高管和业务负责人掌握的，不是某一个 AI 软件怎么点。
因为软件一定会变。
模型也一定会变。
今天最强的工具，明年可能就不是了。
真正不会那么快过时的，是驾驭智能的能力。
就像汽车出现以后，真正重要的不是记住某一款汽车有几个按钮，而是你得先学会开车。
AI 也一样。
过去我们花了十几年时间训练自己这一个大脑。
未来，我们可能需要学习的是：
怎么让自己这一个大脑，指挥越来越多的大脑。
所以，如果一定要让我判断 AI 时代人与人之间新的分层会发生在哪里，我不会简单地说学历不重要了，也不会说知识不重要了。
我更愿意说：
过去，人与人的差距，很大程度上取决于你拥有多少智力。
未来，人与人的差距，会越来越取决于你能调动多少智能。
而再往上一层，
真正稀缺的，可能是你到底有没有值得让这么多智能为你工作的——
想法。
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