一位在加州生活了三十多年的亲戚回国，席间自然聊起特朗普、中美关系，也聊到美元波动与小费暴涨的日常。我忍不住问起美国的裁员传闻，他却摇头：“经济底子还行，真正狠的是AI——科技巨头用它换人的速度，快得让人措手不及。”
他女儿的男友在Jack Dorsey麾下工作——这位推特创始人虽已把平台卖给马斯克，仍是移动支付巨头Block（前身为Web2.0时代开创LMS位置管理系统的Square）的掌舵人。自AI浪潮起，Block的裁员就没停过。男友侥幸躲过，可他身边一位高级研究员的遭遇却成了圈内警示：那人曾兴奋宣称AI将研究效率提升80%，还笑着说“三年内高枕无忧”，结果三周后就出现在裁员名单上。AI带来的效率狂欢，转眼成了职场绞刑架。
同一时间，中国区的外企裁员也暗流涌动：花旗银行裁掉3500名科技子公司员工，Paypal国内风控部门整体撤离……即便赔偿丰厚，被裁的外企人仍在唏嘘“一个时代结束了”。细问才知，裁员并非业务下滑，而是4月初美国《14117行政令》落地后，中美数据安全壁垒骤然升高。花旗科技的功能转向印度，微软部分业务迁址，连Block员工想在中国远程办公，都得飞到日本或泰国才能接入总部网络——数据隔离的铁规，比贸易战更直接地撕裂了职场版图。
有人选择relocate到新加坡、澳洲或美国，可第一批挪窝的人已因水土不服陆续回国；留下的则在焦虑：当电商、广告业务因支付系统受限而萎缩，下一个被优化的会是谁？
中美裁员的逻辑，像两条平行线。美国Fintech圈正上演更激进的“AI替代实验”：有CEO推行“无邮件、无会议”模式，把限制沟通纳入KPI，逼员工用AI传递信息——这哪是提效，分明是让超市收银员教顾客自助结账，最后亲手砸掉自己的饭碗。更荒诞的是“集体放假测试”：故意让全球员工停工数天，看公司离了人能否运转。一旦成功，又是一波裁员潮。
语言APP多邻国的老板更直接，喊出“AI优先”后，两天内推出148门AI生成课程，还在备忘录里炫耀：“AI一年干完人类12年的活。”效率至上的狂欢里，没人问那些被替代的员工该往哪去。
反观中国，“黑灯工厂”、“无人码头”崛起的同时，劳动力正涌向外卖、网约车、快递这三大“蓄水池”。只是没人敢想：当无人配送、自动驾驶普及，这些蓄水池又会流向何方？
其实，资本借新技术裁员的戏码，历史上从不鲜见。一位学术大咖在闭门会上提到日本的1960年代：战后借着朝鲜战争红利，日本财阀靠技术升级飞速扩张，却因裁撤工人引发激烈冲突。资方瓦解工会、动用黑帮镇压，甚至刺杀工会领袖；而“昭和男儿”的反抗也足够猛烈。最终，日本没走美国式削弱工会的路，反而用“终身雇佣制”“年功序列”缓和矛盾，才平稳度过产业升级的阵痛。
如今，美国选了激进替代，日本选了妥协保护，我们站在科技革新、全球霸权更迭、思潮转向的三岔路口，该往哪走？答案藏在每个普通人的饭碗里，也藏在时代棋局的落子声中。
聊完了AI的锋芒，不妨来看看另一面。科技展会向来是行业的放大镜，既能让人窥见前沿，也藏着不少“皇帝的新衣”。最近跑了三四场沾边AI的工业展，所见所闻，倒比媒体报道更实在。
就说东莞松山湖的华为“全球鸿蒙生态大会”，一半展区都在讲云与AI。乍看之下确实有进步，可等我坐小火车到“扫地僧”交流区，试着提了几个媒体常吹的基础功能需求，对方却支支吾吾说做不了。退一步让演示最标准的“自动生成贪吃蛇代码”，结果BUG一堆，围观者忍不住笑场，俩工程师对着屏幕面面相觑——这还是公开展示的DEMO，真要商用，恐怕更不靠谱。看来，那些想靠AI省力气的自动代码，眼下还难当大任。
更值得警惕的是“黑箱陷阱”。中国程序员以“速战速决”闻名，却常把代码写成补丁摞补丁的“屎山”。不少大公司的核心系统，就因关键程序员离职成了没人能调的黑箱，抓BUG全靠测试大牛凭经验猜。华为敢“重写核心系统”，可多少企业有魄力对“养寇自重”的关键人员开刀？如今寄望AI替代这些人，却忘了问：AI会不会变成更难驯服的恶龙？当企业对AI产生路径依赖，代码黑箱只会更深，到时候连修BUG都得靠“蒙”——这哪是降本，分明是给未来埋雷。
再说展会里的“新概念狂欢”。“具身智能”、“机器人倒水”、“工矿智能化”喊得震天响，可细想之下，这些场景二十年前不就有雏形了？我研究生学的神经网络，算起来AI诞生已70年，真正的突破屈指可数，更多是脉冲式发展。2016年阿尔法狗战胜围棋冠军时，媒体吵得比现在还凶，可MIT搞AI的高中同学一句话点破：“没新技术，只是新应用。”
这次生成式AI的热潮，似乎也没逃出这个循环。顶尖工厂体系的朋友逛展后直言：“机械臂和工厂智能化，20年前就成熟了，现在也就小步改进，没惊喜。”还记得2010年华为提出的企业网蓝图，早就覆盖了矿业、医疗、智慧城市等行业，如今展会上的AI，说白了就是深度数字化披了层AI外衣，玩的还是“文字游戏”——就像当年大数据、5G被硬凑在一起炒作。
对高度内卷的中国市场来说，AI和机器人赛道早已荆棘密布。春节时宇树科技的机器人舞蹈还让人震撼，现在随便一个科技公司都能攒出机器狗；机器人马拉松比赛里，朋友圈老板们晒的“自研机器人”，细看都是现成零件组装。金沙江创投的朱啸虎说得直白：“淘汰赛要开始了。”
AI领域更是如此。早期套壳项目不说，连国家级大牛的实验室都在为方向发愁。有从业者苦笑：“砸几十亿烧出的技术护城河，可能只领先半年，哪天冒出个新模型，瞬间就成了摆设。”某顶尖科技巨头的大区老总，一边坚信“AI终将让人类成蝼蚁”，一边又坦言上海西岸的模速空间——那些砸了巨量投资、坐拥超强算力和语料的地方，至今前景不明。连华为都还在摸索场景AI，急于产品化的企业，眼下实在拿不出太多硬货。
当然，医疗等领域或许有突破，但单看展会，AI的商业应用进展，确实被媒体夸大了。那么问题来了：媒体为什么总爱推波助澜？
03 / 媒体的“灯下黑”：当AI吹鼓手们自己还在手写稿
媒体往往是产业圈的“局外人”，却偏偏成了大众了解行业的窗口，也是焦虑的源头——真正埋头做事的产业人，既没时间也没精力动笔写文章。媒体要靠流量活，就得追“北大博士送快递”这类抓眼球的选题，那些日常、真实、平庸的产业细节，根本登不了版面。再加上厂商需要夸大宣传，展示些噱头十足的超前概念，至于能不能商业化、可行性如何，反而不重要。于是我们看到的新闻，总像过山车般大起大落，既满足了厂商融资、搞政府关系、招商的需求，也喂饱了大众的好奇心。
可真相藏在这些喧嚣背后。聊起AI的媒体，自己会不会也“灯下黑”？尤其是在ChatGPT最擅长的文字领域，媒体有没有用AI简化工作，甚至让记者下岗？我接触过的6家中国媒体，故事耐人寻味：
头部传统媒体A的记者打电话采访我，当时他们在做“艺术家是否该用AI”的大选题，问了一堆作家、创作者的看法。聊下来发现，这群记者一边焦虑地探讨“AI会不会取代创意”，一边自己的采编流程压根没大改——传统媒体的“老规矩”，似乎比AI的浪潮更顽固。他们还提到，采访对象普遍觉得：AI在创意领域能搞出高度和追求的，真没多少。
头部科技财经媒体B，从传统转型新媒体，编辑却跟我吐槽：老板一门心思想用AI提效，逼他们大量依赖AI写稿。可编辑们心里清楚：要出精品，AI靠不住；真让AI主导，要么成了批量复制的“造号机器”，砸了媒体招牌；要么就得人跟着AI累死——毕竟AI写的东西，打磨起来比自己写还费劲。
说到这插句题外话：上半年国家知产局的知识产权审核，驳回量突然暴涨数倍，后来才知道是AI介入审核闹的，很多细节处理得太粗糙，最后不得不调整。这事儿恰恰说明：需要精细操作的活儿，现在还得靠人。
头部新媒体C和D，规模不小，走的是平台化路线而非个人IP。让我惊讶的是，它们的管理模式还很传统：选题、采编、审核全是老一套，几乎没AI化，效率上不去。最多就是把录音转成文字时用用AI，但AI总出小错，还得人工核对校对，一篇稿子从头到尾下来，时间一点没省。就连选题，还得靠老专家坐镇，依赖传统作者资源——听起来，倒像是AI时代的“逆行者”。
垂类行业新媒体E，在自己领域是绝对头部。这类媒体靠会议、评奖、培训吃饭，客群和业务都稳定，打法也固定。它们用AI确实快，初稿唰唰出，也不怎么考虑选题好不好看、大众爱不爱读（反正追求的是行业影响力）。在这种固定模式里，AI倒是能派上用场。
自媒体人F，团队篇篇十万+，靠的全是“手工活”。他说：情绪价值、人生体验、情感联结，这些AI给不了。要是写东西都靠AI，那人人都能做，哪还有什么护城河？所以他坚持自己观察、自己写，就为了那点“手感”和“与人连接的温度”。除非是批量做号刷量，否则真想做好内容的手艺人，没人愿意让AI主导。
04 / 最“爱”AI的群体：打工人与八股型干部的默契
眼下对AI最满意的，莫过于上班族和写惯了“八股文”的干部们。原因很简单：他们不追求100分的精致，AI的60分刚好够用——尤其在形式化、结构化的场景里，AI简直是“天选工具人”，反正没人会较真内容细节。
一位在地方任要职的朋友直言：“以前秘书写稿，我还得抽时间改；现在AI几分钟出稿，根本不用DeepSeek那种抖机灵的，就要四平八稳、框架工整的。”他最看重的是“绝对不出错”——这恰恰戳中了体制内部分人对“稳健”的终极追求：不求出彩，只求无过。
打工人的逻辑如出一辙。向上汇报、开会发言、对外沟通时，内容精度往往没那么重要（毕竟没人真的逐字细读），但格式规范必须到位。公司规模越大，这种“形式大于内容”的现象越明显：有大公司背书，材料只要看着“像那么回事”，内容糙点也无妨，反倒是小而美公司更较真细节。
于是，那些围绕“形式感”做文章的AI工具——生成报告、提炼会议纪要、拟写咨询话术的Agent，总能抢占市场。我用过的讯飞智能本、飞书会议记录，水平其实很一般：认真的人能轻松超越AI，可混日子的人连AI都比不上。但现实是，内容不重要，“做样子”才重要——体制内和大公司里，太多人不必为结果负责，只需走完流程。
这种“集体敷衍”终于闹了笑话：复旦120周年校庆，十几所名校的贺词高度撞衫，分属两套模板，一套被清华、浙大等校共用，另一套被人大、中科大等校照搬。AIGC的“偷懒”，成了公开的尴尬。
讽刺的是：如果环境允许混日子，AI会迅速取代混子；如果环境容不得敷衍，你还得庆幸AI不够精细，给人类留了口饭。社会一面鼓励用AI提效，一面又藏着潜规则：要是被老板、客户发现你用AI糊弄，必定反噬——就像妻子对丈夫说“鬼混可以，别让我知道”。
当然，AI也有“妙用”：老板想拒绝合作方的连环邀约，用AI编个滴水不漏的理由，保准被夸“活学活用”。可问题在于，大体制、大公司内部能容下一群“南郭先生”，面对用户时，还能无视他们的真实感受吗？
当用户不再买账，那些靠AI应付出来的“成果”，还能撑多久？我们常说的“初心”和与用户的“共鸣”，是不是早被AI悄悄“优化”掉了？到头来，你以为的效率提升，或许只是添了一堆槽点和无奈。
05 / 用户的愤怒：被AI碾压的体验与反抗
互联网是AI应用最激进的领域，电商客服就是典型。用户对着电话嘶吼“转人工！人工客服！”的声音，早已成了常态——不满像雪球越滚越大，却挡不住企业用AI降本的脚步。
直到“多邻国抵制事件”爆发，才让用户看到一丝反击的可能。那个以绿色猫头鹰为标志的语言学习APP，曾在TikTok用户涌入时小火一把，却在今年4月底栽了跟头。CEO路易斯·冯·安（Luis von Ahn）发邮件推行“AI优先”战略，宣称“用AI替代人类创作是最正确的决定”，不仅裁掉上千名外包翻译，还把AI使用率塞进员工KPI，招人只看“会不会用AI”。
硅谷的AI狂热，在这里暴露无遗：为了股价和成本，宁可用劣质AI也不肯留人，更遑论用户体验。Fintech这类工具属性强的领域或许能靠标准化AI运转，但与人交互的产品里，太多细微场景藏着“人类才懂的默契”——就像材料工艺、半导体晶圆加工里的门道，不止是公式，更是手感与经验的积累。
多邻国用AI两天砸出100多门课程，换来的却是用户集体卸载：连打卡1800天的老用户都宁愿放弃记录，也要用脚投票。最终，多邻国不得不撤回“AI优先”战略，但这样的胜利终究是个案，更多时候，用户的声音还是被企业的AI执念淹没。
用户的不满，远不止质量差。原创作者对AI的愤怒更甚：巨头们偷偷用他们的作品训练模型，却连招呼都不打。《权游》作者抗议OpenAI盗用素材，《纽约时报》起诉侵权，好莱坞编剧罢工抵制AI替代——西方的版权博弈至少有处可谈，而我们的原创作者，面对AI又该如何自处？
06 / 用户的愤怒：被AI碾压的体验与反抗
在我国的知识产权保护体系里，著作权的实操保护向来薄弱，这让创意工作者们常感无奈。有朋友曾问我：“能不能让出版商让出著作版权，供中文语料公司训练AI？”至少这还算有合规意识，更多情况是直接“搬运”——如今的图书发布平台，霸王条款已成常态：想发表内容，就得授权平台的AI数字权，公平二字无从谈起。
早年影视提倡“制播分离”，金融强调“分业经营”，核心都是不让平台独揽产业主导权，而是让产业与平台形成制衡。可现在，平台运营成了“一言堂”，产业的成败全系于其一身，这对行业而言，无疑是埋雷。
回到创作本身，AI能否成为创意工作者的得力工具？ChatGPT的“创意能力”确实惊人，写诗、写段子、做作业信手拈来，市面上也不乏用于PPT制作、公众号写作、剧本创作的AI工具。但真正的创作者会用吗？
答案是：若想做精品、对项目负责，多半不行。就像多邻国的教训——与人相关的产品，用AI糊弄，终将败在人类能感知的细节里。
公众号写作也是如此，坚持手写，就为了那份与读者的情感联结，生怕手感生疏。只有批量做号的人才依赖AI——可若人人都能用AI写，门槛尽失，最终只会陷入更残酷的内卷。
影视美术领域更是如此。我认识一位“被美术耽误的学霸”：本该保送重点中学，却阴差阳错进了美术学校，高考是中国美院第三，连体育都是业余玩到代表学校参赛的水平。他负责影视、游戏的美术置景，手下人用AI出图，最终都得他兜底——AI的瑕疵放在影视里，效果会彻底崩塌。与人互动的作品，对工业水准要求极高，质量玩虚的，迟早出大事。哪怕美术细节、镜头角度差一点，观众一眼就会出戏，就像现在很多影视人连“轴线”概念都模糊了。
创意的调试，微妙得像汽车底盘调校、航空发动机调试。有那功夫调教AI，创作者宁可把时间花在创作本身。硬要靠AI推进也行，但代价是整个工作流都得围绕机器转，从“以人构思为核心”变成“以调试AI为核心”。
更可怕的是，未来可能有更多资方会这么干——让人围着资本的核心资产转。硅谷已经这么做了，我们其实也早有苗头：零售、影视、广告行业，都得围着互联网平台的电商、流量规则转。这对资方构筑护城河有利，却可能劣化产业自身，扼杀人类的价值成长。
老王有话说
AI的出现，让文科领域焕发新的讨论生机。心理学、哲学、社会学圈子开始追问“人的本质”与“意识起源”，政治经济学界则将AI与大航海、工业革命、世界大战并列为“改写社会规则的底层力量”——当按劳分配逻辑被颠覆，叠加霸权交替、政治博弈，人类能否平稳穿越变局？
曾被质疑“无用”的文科，或许正迎来高光时刻。历史上的大动荡时代，总会涌现诸子百家、文艺复兴式的思想爆发，但未来是否复刻过往，犹未可知。
尽管当下AI能力被媒体与资本夸大，但其“政治正确”的叙事已如工业时代般不可阻挡。资本与军事的双轮驱动下，AI正沿着“降本增效=降质”的路径推进——就像食品工业、电商、预制菜的普及，人类终将被迫接受AI带来的“低精度交互”与“数字孪生”。
这轮生成式AI，正悄然划分人类的分水岭：生产者与消费者将因AI能力被割裂，资本主导的流程里，人类不再训练机器，而是训练AI员工。工业时代的流水线已让人失去对事物全貌的认知，AI时代更可能瓦解人心的创造力——我们用心血浇灌机器，围着AI调试，而非以人本身构思世界，这正是马克思笔下“异化”的极致。
最令人不安的是，当资方将AI视为核心资产，人类便成了服务工具。历史的长波里，AI的齿轮已开始转动，而我们的位置，尚在迷雾之中。。。
