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文/程不糖

常看我公众号的人都知道,每当要举平权例子的时候,我总喜欢提起可口可乐。

在世界的任何地方,你走进便利店买到的可乐都是一模一样的。巴菲特再有钱,喝的可口可乐跟你喝的没有任何区别。

但可口可乐公司本身恰恰是垄断运营的标杆。它用渠道管理把所有竞品挤压到货架最底层,用冰柜和堆头承包了从一线城市到乡镇小卖部的一切视线。产品平权的假象背后,站着的是组织能力的绝对霸权。

这个逻辑放到AI时代,一模一样。你以为AI在平权,其实AI在放大不公平。

/壹/

以前之所以有公司合作型的经济发展,是因为人类获取知识的时间成本极高。

在大城市漂泊的人群,学编程要四年,学设计要三年,学财务要两年,一个公司必须聘请不同职能的人才能完成业务闭环。在移动互联网时代,你雇一个前端,一个后端,一个产品,一个设计,一个运营,五个人凑在一起,公司才能转起来。

但时代已经彻底改变。现在的AI它能自主操作桌面与网页软件,填写表单、维护CRM、数据分析绘图、网站开发、软件故障排查,独立走完多步骤业务流程。

它不需要你定义流程,不需要对接API,不需要封装工具。它像一个人一样打开软件,像一个人一样点击、输入、拖拽,最后交付可以直接使用的文档、表格、演示文稿、网站甚至工程项目。

也就是说,一个能同时干完前端、后端、产品、设计、运营五个岗位的人,正在被一个模型替代。

而这个模型,正在以每个月几百块钱的售价消灭绝大部分人类为主的中小企业。

消失的公司不见得是因为欠缺财富。它们欠缺的是灵活变化的能力。

博商民企盛典上有人说了一句实话,今天许多企业的难,不是因为不够努力,而是过去有效的商业地图正在失效。

商业地图失效了,但你手里没有新地图。你想换赛道,赛道上有牌照门槛。你想转型,转型需要审批。你想解散旧团队重组,员工的社保和补偿先把可怜的老板摁在地上。

大部分还在喘气的民企是依赖惯性。惯性这玩意儿很奇妙,它让很多人觉得自己在前进,其实他们只是在滑行。

/贰/

有人说,大公司不行了,那一人公司总行了呗。

确实,AI时代最性感的故事就是one person company,一个人加一堆AI员工,独立完成从产品设计到市场运营的全流程。你不需要办公室,不需要团队,不需要管理,只需要一个创意和一台电脑。

在我看来,一人公司的形态其实不是组织业务链和自动化(这么简单哪还会有人愿意风吹雨晒送外卖呢?)。

它的核心,应该是围绕那个一人打造出可用的输出环境,让这个人的创意能够不断转化为内容和价值。这个人必须是创作者、决策者、品控者的三合一。

但问题在于,人才再多,也要被创作环境和监管门槛限制。现在的AI动动嘴就能做出一些很有想法的游戏。你告诉它你想要一个赛博朋克风格的解谜游戏,主角是一只失眠的猫,它能在几分钟内把核心玩法、美术风格、关卡设计全部给你。

然后你好不容易折腾出了完整版,想上架,你发现竟然还需要版号。国产游戏从正式提交到获批的平均周期约为4到6个月,进口游戏6到8个月。你想开通支付,需要公司注册。你想合规报税,需要账目和资质备案。你想在社交平台推广,内容需要标识,数据需要合规。

AI把创作的成本降到了接近于零,但是监管把上架的难度维持在了接近于无穷大。

你的创造力,被锁在一个没有门把手的房间里,

OPC面临的法律风险也很有意思。法人人格混同、AI行为责任、知识产权归属、数据合规、算法伦理,国家层面专项立法空白,监管规则不统一。你一个人做了一款AI生成的游戏,版号申请的时候,著作权人写谁?AI生成的内容版权归你吗?如果AI在生成过程中使用了某个画师的风格,画师找上门来你怎么办?

这些问题都没有答案,但它们相比起财富对AI后续的分化,几乎不值一提。

/叁/

比起所谓的平权,更可能发生的是:AI能力越强,越成为年轻人的分水岭。

这句话的意思是,AI的强弱不取决于你知不知道它,而取决于你用不用得起最强的它。

GPT-6发布之后,OpenAI宣布暂停200美元Pro套餐的新用户注册与升级。原因很简单,需求超出预期,算力扛不住。200美元,折合人民币将近1500块。加上网络、工具、各种配套服务的成本,一个年轻人如果想保持在AI使用上的第一梯队,每个月的支出轻松超过2000块。

2000块是什么概念?很多二三线城市刚毕业的年轻人,月薪到手4000出头。花一半工资买AI会员,剩下的钱交房租还是吃饭?

有人说,那用国内的行不行。国内的大模型确实便宜,有些甚至免费。但量变的累积终究会导致质变。当AI编程成为吃饭喝水一样的日常,人类将无法忍受人工review代码。

一家金融科技公司接入AI编程工具后,月均代码产量从2.5万行飙升到25万行,仓库里积压了超过100万行尚未完成审查的代码。5分钟生成1000行代码,40分钟才能勉强审完。

写代码第一次变成了最轻松的部分,真正的卡点是理解和审核。

这意味着什么?意味着你对AI的智能要求会极其高。你需要的是那个能自己审查自己、发现漏洞、理解架构的AI。你需要的是GPT-6级别的模型,而不是一个帮你补全几行代码的助手。

这个需求是刚性的,它不会因为你买不起就消失。

OpenAI暂停Pro注册,不是因为不想赚这个钱,而是因为算力真的不够。大量用户察觉到了不能用时间换空间,于是纷纷投奔最高级的市面产品。这个逻辑很残酷:当AI足够强的时候,用低级AI的时间成本会超过高级AI的金钱成本。你以为你在省钱,其实你在用生命补贴差价。

可是又有多少个普通家庭的孩子负担得起每个月2000块的AI支出?这个数字对富裕家庭来说不过是一顿饭,对普通家庭来说是一个月的房租。

而这种不平等是会螺旋上升的,你可以教育孩子不在球鞋上攀比,但是没办法让他们忽视买不起的算力。

/肆/

智能差距的客观存在,已经在塑造我们下一代年轻用户的心智和人格。

一个从小用GPT-6的孩子,和一个从小用免费AI的孩子,他们看待世界的方式会不一样。

前者习惯了一句话就能调动一个完整的执行链条,习惯了让AI帮他分析数据、生成报告、编写代码、设计界面。他的认知模型里,想法到落地之间的距离极短。后者习惯了AI的回答需要反复追问、反复修正,习惯了把大量时间花在等待和调教上。他的认知模型里,工具是钝的,世界是慢的。

这两种认知模型,在十年后会产生什么样的分化,我不敢说。但联合国开发计划署的报告已经给出了判断:人工智能并非必然带来平等,其益处与风险的分配合乎马太效应。

在数字基础设施、技术能力和资本上已占据有利地位的群体,更能率先捕捉AI技术红利。

青年群体面临的冲击更为显著,在中高等收入国家,约10.4%的16至35岁青年劳动者处于高自动化风险岗位,而56至65岁年龄段的比例仅为4.3%。

国家在硬件上大力培植半导体和GPU,方向是对的。但如果只盯着硬件,那就好比只修高速公路不管谁有车。路修得再好,跑在上面的永远是那几辆有钥匙的车。

行政上和机会上给年轻人更多空间,比多造几块芯片更紧迫。让年轻人能够注册公司、上架产品、开通支付、合规纳税,让一个人的创造力能够不被流程杀死,让千里马有机会跑起来。都在一样的缰绳下,是看不出谁是千里马的。

缰绳勒得越紧,你越分不清——

马是在跑,还是在挣扎。

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(完)

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