睹馬思人，AI拐點已至，在最具決定性的一年里一馬當先

讀者諸君，馬年大吉。

在中國文化里，馬是速度、力量和一往無前的象征。我們說"一馬當先"，說"萬馬奔騰"，說"馬到成功"。

但很少有人想過：馬，也是人類歷上最經典的一個被取代的物種。曾經，馬是人類生產生活中最重要的一個角兒，但隨著工業革命的發展，馬的命運，和這個物種的數量，迎來了指數曲線的斷崖式衰落。

歷史并不重復，但它往往押著同樣的韻腳。而人類最昂貴的教訓，往往來自于對“指數級增長”的習得性無視。

如今，一場比我們預想更快的劇變正在展開。在AI的浪潮下，我們每個人也正面臨著類似馬遭遇的考驗。

今晚我們談“馬”，不只是一種生肖的慶祝，更是一次關于未來的深思。新的一年，希望每個人都能看清人生最重要的一條K線，抓住窗口，一馬當先。

朱利安·施里特維澤（Julian Schrittwieser）不經常發文章，因為他不需要。他的履歷本身就足夠說明問題：他是 AlphaGo、AlphaZero 和 MuZero 的共同第一作者。正是這些系統，讓世界第一次真正感受到，AI 的飛躍不是“進步”，而是斷層。

最近，他發文警告說，公眾輿論再次對指數級增長的威力視而不見。這與人們在新冠疫情初期犯下的錯誤如出一轍。當時種種跡象已十分明顯，但主流媒體仍堅稱那不過是一種“遙遠的可能性” 。

當一個在前沿 AI 研發戰場上廝殺了十余年的工程師，突然開始引用“Covid 的教訓”來形容 AI 的當前局勢，我們最好停下來認真聽聽他在說什么。

我們正在再次犯一個經典錯誤：誤解指數增長。而這種誤解，恰恰源于我們看待世界的方式。

正如claude.ai的研究員之前所感嘆的，“我真心希望我們能像馬一樣，至少還有二十年的緩沖期。但看看Claude自動化我工作的速度，我覺得我們可能連二十年都沒有了。”

01. 后視鏡中的未來：為什么我們總是看不見拐點？

我們為什么總是看不見拐點？這并不是認知能力的問題，而是人類大腦的結構使然。我們擅長處理線性變化，卻對指數增長極其遲鈍。

我們進化是為了理解“如果我今天走了一公里，明天我也能走一公里”。但我們生活在一個指數級的世界里。一個系統在緩慢進化時，看上去總是“還差點意思”，但一旦突破某個臨界點，就不再需要你了。

這種認知錯位，導致了一個危險的心理盲區：在拐點到來之前，一切看起來都風平浪靜。

正如我在之前的文章《風投大佬和科技公司創始人紛紛補課》中提到的，麥克盧漢曾有一個著名的比喻：“我們總是通過后視鏡駛向未來。”

我們總是用舊媒介的語言來理解新媒介，用舊時代的邏輯來推演新時代。早期的電影看起來像錄下來的舞臺劇，早期的汽車被設計成“沒有馬的馬車”。

如今，我們看著ChatGPT，以為它只是一個更聰明的“谷歌搜索框”；我們看著AI寫代碼，以為它只是一個更快的“助手”。

我們盯著后視鏡里的舊世界，以為未來只是舊世界的線性延伸。但正如Notion創始人Ivan Zhao所言：“我們現在對 AI 的大部分使用，其實還停留在‘把水車換成蒸汽機’的階段。” 我們試圖把核動力的引擎裝進舊時代的馬車里，卻沒意識到，馬車本身的結構即將被徹底淘汰。

讓我們回到1700年，蒸汽機誕生了。

在接下來的兩百年里，引擎技術穩步提升，效率每十年大約提高20% 。如果你是一匹生活在那個時代的馬，在前120年里，你根本不會察覺到這種變化。

你照樣拉車，照樣耕地。馬照跑，舞照跳，你的價值似乎堅不可摧。哪怕到了1920年，美國仍有2500萬匹馬，兩個世紀以來機械引擎的進步，對它們好像毫無影響。

然后，臨界點到了。在隨后的僅僅20年里（1930-1950），美國的馬消失了93%。

引擎的進步是逐步積累的，但“被取代”的時刻是突然降臨的。正如海明威的那句名言，破產有兩種方式，一種是緩慢的，一種是突然的。

但這正是指數增長最具欺騙性的地方：它前期增長很慢，讓人放松；一旦過臨界點，直接引爆整個系統。

它不會給你預警，就像溫水煮青蛙。在很長一段時間里，它表現得像一條平緩的直線，直到它突然變成一堵垂直的高墻。

另外一個例子是國際象棋。

在2000年，特級國際象棋大師對電腦有90%的勝率；但到了2010年，人類輸掉了90%的棋。不是棋手變弱了，而是AI在10年內完成了從玩具到主宰者的躍遷。

這種“質變”恰恰是指數規律的典型結果。

問題在于，指數規律是人類非常陌生的經驗或認知。因為在漫長的進化過程中，技術或文明的進步都是非常緩慢的，在一個人的一生當中，根本沒機會見證一項技術革命從萌芽到成熟的全過程。

然而，就像《主權個人》中所指出的，農業革命的展開，經歷了幾千年；工業革命的展開，經歷了幾百年；而信息革命的展開，會發生在一個人的一生當中。

技術在加速，歷史在加速，進化也在加速。

02. “我們以為還有時間”：從白領到鏈鋸的殘酷隱喻

我們總以為，當技術要取代我們時，會有一場漫長的拉鋸戰。但事實往往是：一旦跨過“等效點”，勝負只在朝夕之間。

Andy Jones是Anthropic（Claude的開發公司）的一位早期研究員，最新分享了一段令人警醒的親身經歷。在2024年初，他的核心工作之一是回答新員工的技術問題。

那時，他和老同事們每個月要處理約4000個問題 。這需要深厚的專業知識和對代碼庫的長期記憶，這也是或曾是人類專家的護城河。

到了那年12月，Claude終于“學會”了回答部分問題 。起初，它看起來還很笨拙。但僅僅過了六個月，Andy原本負責的80%的問題，已經不需要人類介入了 。與之相對的，是Claude的處理量飆升至每月3萬個問題，是人類團隊巔峰時期的8倍 。

Andy嘆息道，“馬被取代花了幾十年，國際象棋大師被超越用了數年，而我被替代，只用了六個月。”

我在《AI替代了我的工作，然后建議我買一臺鏈鋸》一文中，分享過一個更具黑色幽默卻無比真實的案例。

一位擁有大學學位的廣告文案布賴恩·格羅（Brian Groh），當發現自己的訂單被AI蠶食殆盡時，他絕望地向AI尋求職業建議。

AI經過“冷靜分析”，建議他去買一把鏈鋸，從事樹木修剪工作。因為在AI看來，這是目前它唯一無法通過算力觸達的領域——純粹的物理世界。

這充滿了諷刺意味。我們這一代人被教育要從事“抽象工作”，要坐辦公室，要做腦力勞動者。然而，AI正在逼迫人類退守到物理世界的最后防線。

正如我在文中提到的，OpenAI的山姆·奧特曼曾極力推薦一本書《萬魔殿》（Pand?monium）。書中記錄了工業革命時期，人類是如何從工匠變成機器的“看守者”的。

如今，歷史正在押韻。當AI生成內容，人類變成了提示詞工程師，本質上，我們再次變成了機器的“喂養者”和“看守者”。

這種替代不是溫和的，而是結構性的。

03. AI時代最大的幻覺：不要再用“工資”衡量未來

之前，包括現在，很多人看著AI偶爾犯錯，看著某些模型似乎進步放緩，擴展定律好像也到頭了，就認為“AI泡沫”即將破滅。

但如果我們過濾掉噪聲，看底層數據，會發現什么？

根據專業機構METR的研究，AI模型能夠自主完成的任務長度，正在以每7個月翻一番的速度增長 。

GPT-3時代：只能完成幾秒鐘的任務。

Claude Sonnet 3.7：已經能以50%的成功率完成長達1小時的任務 。

最新模型（Opus 4.1, GPT-5）：已經突破了趨勢線，開始執行超過2小時的任務 。

OpenAI最新的 GDPval 研究則更加直觀：即使是現在的模型，在某些領域已經不僅是接近，而是開始打平甚至超越擁有14年經驗的人類專家 。

這還是現在的水平。如果我們哪怕只用“保守”的直線去外推這個趨勢：

2026年中期：AI將能自主工作一整天（8小時） 。

2026年底：至少有一個模型將在眾多行業達到人類專家水平。

2027年：AI將在絕大多數任務上超越專家 。

我們總是高估一年的變化，卻低估十年的變革。而在AI時代，這句話應該改成：我們高估了這個月的變化，卻低估了下半年的變革。

面對這樣的速度，如果你還抱著舊有的經濟觀念，注定會被碾壓。

我在《未來一個人可以沒有工資，但不能沒有頭寸》一文中曾引用埃馬德·莫斯塔克的觀點：“你的經濟壽命正在縮短。”

為什么？因為AI帶來了一種“代謝裂谷”。人類勞動是需要吃飯、睡覺、休息的“代謝引擎”，而AI是只需要電力的“非代謝引擎”。

在越來越多的認知任務上，雇傭一個人類的全部成本，相比調用一個API的幾美分成本，顯得如此“不經濟”。

這就是為什么我說，那個“好好學習、找個好工作、領一份穩定工資”的時代正在瓦解。工資的本質，是你將自己的時間打包賣給雇主。而當AI能以千分之一的成本完成同樣的工作時，工資這個價格體系必然崩塌。

未來的世界，屬于擁有“頭寸”的人。什么是頭寸？就是你不再僅僅出賣時間，而是通過持有和管理某種形式的“所有權”（無論是股權、IP、數字資產還是核心技能），來創造財富。

你必須從一個“打工者”轉變為一個“交易者”和“創造者”。

04. 智力分層：當機器比你更聰明

更深層的危機，不僅僅是經濟上的，更是智力與物種層面的。

馬斯克曾在迪拜世界政府峰會上預言，我們正在進入一個“人類智力走低、但機器智能飛速提升”的兩極分化世界。這就像赫胥黎的《美麗新世界》。

我在中提到過一個殘酷的現實：當每個人都配備了比自己更聰明的AI助手時，人類的智力在整個治理中所占的比例會變得微乎其微。

更可怕的是，這種依賴正在導致人類自身的“降智”。 一位風投大佬曾分享過他與一位斯坦福畢業生的午餐經歷。這位年輕的天之驕子，因為長期依賴ChatGPT組織語言，在脫離AI時竟然出現了表達障礙，大腦反應遲鈍。

這是一個警號。當我們將思考外包給機器，我們的大腦就像不再拉車的馬一樣，面臨萎縮的風險。正如心理學中的“特沃斯基測試”所言：你越早意識到特沃斯基（這里指AI）比你聰明，你就越聰明。

承認AI比我們聰明，不是為了躺平，而是為了進化。我們需要】去重構我們的生存策略：從單純的邏輯計算，回歸到意識的完整性、身體的具身智能，以及構建人機共生的協作生態。

05. 2026：最具決定性的一年

如今看來，AI的拐點不是灰犀牛，不是黑天鵝，而是房間里的大象。它是如此巨大，以至于人們寧愿視而不見。

因為承認指數增長是痛苦的。它意味著承認我們積累多年的“經驗資產”可能會在極短時間內貶值。它意味著承認那個我們要用一生去攀爬的技能階梯，電梯已經修好了。

但是，這絕不是絕望的理由。正如我在中所寫的，在這個新世界里，有一種人不僅不會被淘汰，反而會獲得前所未有的力量，那就是具備“高能動性”（High-Agency）的人。

這些人的核心特質是：不等待許可，主動把事情搞定。在過去，一個絕妙的想法可能因為缺乏編程、設計或資金而擱淺。但現在，AI平權了“創造本身”。智能的成本從“幾十萬的工程師團隊”變成了“每月20美元的訂閱費”。

AI不是你的替代者，它是你的杠桿，是你的外骨骼。 對于高能動性的人來說，AI消除了執行的門檻。

你可以一個人像一家上市公司一樣去運作，你可以是產品經理，也可以是全棧工程師，還可以是市場總監。你可以像薩姆·奧特曼預言的那樣，成為“一人運營的十億美元公司”。

如果預測準確，2026年將是經濟與工作的“內燃機時刻”。世界不會“慢慢改變”，它會突然崩塌，然后重組。

但這也是機會的窗口。

真正的智慧，在于在那條曲線變得垂直之前，找到自己的位置。

正如Andy所感嘆的：

“我真心希望我們能像馬一樣，至少還有二十年的緩沖期。但看看Claude自動化我工作的速度，我覺得我們可能連二十年都沒有了。”

我們沒有二十年，我們可能只有一千天。莫斯塔克在他的書中提出過“千日窗口”的概念：從AI技術可用到系統性社會結構崩塌，只剩下兩三年時間。

如果你此刻感覺到了緊張，那是對的。

這不是焦慮，這是你識別到的模式，是身體本能地察覺到某種深層秩序正在重寫。

結語：拒絕做馬，一馬當先歷史反復證明，誰掌握了更先進的生產力，誰就傾向于將剩下的人類異化為更廉價的燃料。

值此馬年到來之際，我們重提“馬”的命運，并非為了販賣焦慮，而是為了拒絕重蹈覆轍。

如果不想成為被時代拋棄的馬，不想成為被鏈鋸震得手臂發麻的“看守者”，你就必須成為那個手握韁繩的騎手。

在這個指數級變化的時代，你可以沒有工資，但不能沒有頭寸；你可以沒有舊技能，但不能沒有高能動性。

世界不會等你準備好才開始劇變，但你可以選擇是否準備好去迎接它。在新的一年里，讓我們抓住這個稍縱即逝的機會窗口，不隨波逐流，而是一馬當先。

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