关于AI的讨论，应该发生一次颠覆式的转向。
过去这几年，主流问题的关键词仍然是“替代”：哪些岗位会消失，哪些职业会被机器接管？
在2026年，这种讨论已经显得有些过时，甚至有些“幼稚”。
AI参与“历史进程”到了什么程度？
在健康领域，DeepMind创始人哈萨比斯做出预测，通用人工智能（AGI）将在十年内到来，人类或许能治愈几乎所有疾病，平均寿命可能达到150岁——这是技术第一次触碰到生命的极限。
这种能力，很快延伸到了高风险的领域。随着Anthropic等公司将AI引入军事决策支持体系，它不再只是工具，而成为影响战略判断和全球秩序的“变量”。
经济层面同样发生了巨大变化。本周，黄仁勋宣布英伟达将全面转型为“Token工厂”，用AI重塑价值创造方式。
将这三个“史诗级成就”放在一起观察，AI的影响不再局限于效率提升，而是进入组织运行与社会分工的核心“决策”层。
从生命科学，到风险决策政治，再到经济系统，一个清晰的逻辑正在浮现：先解决AI，再用AI解决一切。
麦肯锡发布的最新职业报告与世界经济论坛（WEF)的系列研究也给出了高度一致的结论：AI带来的不是岗位数量的简单变化，而是一场更深层的价值重排。
对于终身学习者来说，2026年的首要行动，已经变得异常具体——不是学习某一项技能，而是确立一种工作范式：AI first。
用A重新设计自己的工作流、能力组合与职业路径。只有如此，才能在这场结构性转变中，从“被影响者”，转变为“主动塑造者”。
参考报告
1.The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation——来源：麦肯锡
2.Future of Jobs Report 2025——来源：WEF
3.Four Futures for Jobs (2025-2026)——来源：WEF
以下是报告的关键洞察解读。
01
AI真正发生的作用：从“岗位替代”到“定义工作”
在传统分析框架中，职业被视为基本单元：医生、律师、分析师、客服，技术则被理解为对这些单元的替代或增强。但这一划分正在失效。
麦肯锡指出，AI的切入点并非“岗位”，而是“任务（task）”，并进一步重构“工作流（workflow）”。这一差异决定了AI影响的深度。
同时报告显示，约30%的企业预计将在未来阶段缩减员工规模；与此同时，AI相关岗位的招聘却持续增长，且需求结构正在发生显著变化。
受访者对人工智能在未来一年对其所在机构整体员工规模的影响预期各不相同：32% 的人预计会减少。
“一边裁员，一边扩张”，这一看似矛盾的现象，本质上是组织结构的再设计。
企业并非单纯“减少用工”，而是在进行三项同步调整：
首先，是对“执行型劳动力”的压缩。
那些以标准化流程为主、可预测性强的岗位——如基础数据处理、初级客服、常规报告撰写——正快速被AI吸收。
其次，是对“AI增强型人才”的引入。
企业不再仅仅需要技术开发者，而更需要能够理解业务、设计流程、并将AI嵌入其中的复合型人才。这类人既是使用者，也是架构者。
最后，是组织形态的变化。
传统金字塔式结构正在向“扁平化+高密度”转变：更少的人，承担更高价值的决策；更多的执行环节，由系统自动完成。
结果并非岗位立即消失，而是其内部结构被拆解与重组。人类逐渐集中于关键假设设定、复杂情境判断与利益相关方博弈，而机器承担标准化执行。
由此带来的，不是“自动化替代”，而是“价值密度再分配”：低附加值任务被压缩，中等复杂度任务竞争加剧，高价值判断与创造活动被放大。
从这一意义上看，AI并未减少工作，而是在重新定义“什么构成工作”。
02
企业的真实选择：雄心勃勃积极变革的企业，盈利潜力更大
从企业层面观察，这一转变已经在现实中展开。麦肯锡数据显示，约30%的企业预计将缩减员工规模，但与此同时，AI相关岗位需求持续增长。
这一看似矛盾的现象，本质上是组织结构的再设计。企业正在进行三项同步调整：压缩执行型岗位，引入“AI增强型人才”，以及重构组织形态，使其向“扁平化+高密度”演化。
在这一过程中，一个更具解释力的变量逐渐浮现——管理决策层对AI的态度，正在成为分化企业表现的关键因素。
雄心勃勃的组织获益更多：积极变革的高绩效企业，利润提升潜力是同行的三倍多！
麦肯锡调查结果表明，大胆设想可能会带来回报。我们认为，人工智能的应用能为企业带来 5% 或以上的息税前利润 (EBIT) 影响。人工智能高绩效者表示他们的组织打算使用人工智能来给他们的业务带来变革的可能性是其他人的三倍多。
研究显示，在人工智能领域的高绩效者中，他们对组织领导层AI战略的认同度显著更高。与同龄人相比，这一群体对“高层管理者展现出主人翁精神并坚定推动AI应用”的认同概率高出三倍。
同时，他们也更倾向于认为，领导者不仅在战略层面支持AI，而且在日常工作中“以身作则”地使用AI工具。
AI转型并不仅是技术部署问题，而是组织意志与行为一致性的体现。高绩效组织的共同特征，并非简单“采用AI”，而是管理层在战略、资源与行为层面的全面投入。
因此，企业竞争力正在发生迁移——从“人力规模”，转向“人机协同效率”，再进一步转向“领导层对AI的真实承诺”。那些能够在组织内部形成一致预期与行动路径的企业，往往更容易在结构调整中释放生产率红利。
03
不均匀的冲击：三类人群分化
如果说前两部分描述的是系统与组织层面的变化，那么其在个体层面的投射，则呈现出明显的不均匀性。
AI的影响并不会平均分布，而是形成分层结构。
第一类是高风险群体，其工作以重复性任务为主，且可以被清晰拆解为标准流程。这类岗位最容易被替代，且替代过程往往迅速且不可逆。
第二类是“被重塑”的中间群体，他们拥有经验与专业能力，但这些能力在很大程度上可以被AI复制。对他们而言，关键在于将经验转化为方法论，并学会与AI协同。
第三类则是被放大的少数人，他们具备提出问题、整合信息并做出复杂决策的能力。AI对其而言是杠杆，而非威胁。
这三类人之间的差距，正在迅速拉大。其分界线不再是“技能熟练度”，而是一个更本质的问题：个体是在执行任务，还是在定义问题。
04
稀缺资源：问题定义、跨领域整合与价值判断
进一步抽象可以发现，AI改变的并非单一技能需求，而是能力的组织方式。
传统竞争力往往体现为单点专长，如编程、写作或分析。但在AI环境下，这些能力正被模块化并嵌入系统。
真正稀缺的，转而成为三种高阶能力：问题定义能力、跨领域整合能力与价值判断能力。
AI可以在既定问题下给出最优解，却无法判断问题本身的价值；可以在单一领域高效优化，却难以跨系统整合；可以提供决策建议，却无法承担最终责任。
这些能力的共同特征在于，它们难以标准化，也难以通过短期训练获得，更接近一种长期形成的认知结构。
践行AI first，理解“为AGI而生的人”
德米斯·哈萨比斯
宏观趋势的意义，在于为个体提供行动参照。在当前环境下，大致存在三种路径。
第一，是将AI作为工具提升效率；
第二，是成为AI协作者，嵌入新的工作流；
第三，是跃迁至认知架构层，参与问题定义与系统设计。
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》提供了一个关键切口，通过拆解关键人物、技术演进与产业逻辑，提供一种结构化理解路径。
关于哈萨比斯的人生和本书，点击回顾➡️
今天的哈萨比斯，主导着谷歌DeepMind——2023年，谷歌将Google Brain与DeepMind合并，由他统一领导，这是全球规模最大的AI研究机构之一。
他真正想用AGI去探索的问题，是“现实的本质是什么、意识的本质是什么、费米悖论的答案是什么”。
他对AGI的定义，比任何人都严苛——不仅能解决问题，还要能提出真正重要的问题。
但他同时也是那个说出“我们需要新一代伟大的哲学家，来帮助我们思考这个问题”的人。
哈萨比斯是提出 AI first的人，也是世界上最想造出AGI的那个人。他站在一场历史性变革的核心位置，却没有沉浸在英雄主义里。
传记作者塞巴斯蒂安·马拉比，曾与他进行了超过30个小时的私下对话。他在书中把哈萨比斯与奥本海默相提并论——那个造出了原子弹、并亲眼见证了它被用来毁灭城市的物理学家。
马拉比抛出的终极追问，也是这本书的灵魂所在：“哈萨比斯一直想做正确的事，但他能做到吗？”
这个问题，现在比任何时候都更迫切。
这本书记录下了那些哈萨比斯从未在公开场合说过的话——他的犹豫、他的执念、他内心深处真实而微妙的想法。
在AGI可能真的到来的前夜，这是目前我们能看到这个人内心世界最近的一次机会。
2017年5月，乌镇。
AlphaGo对阵柯洁的最后一场对弈，全球瞩目。赛场边，一个中国记者等待着一场电视专访——采访对象是DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯。
那是国内媒体对哈萨比斯的唯一一次独家专访。
这位资深媒体人是周健工老师，未尽研究创始人，第一财经前CEO。那天，他亲眼见证AlphaGo以3:0完胜柯洁。
赛后哈萨比斯对他说：“强化学习可以在人工智能领域达到超人水平。在中国本土战胜柯洁，加快了人工智能在中国的普及。”
那场对话，让周健工意识到：我们正在见证历史，而哈萨比斯，是这个历史背后的关键推手。
在《福布斯》中文版任上，周健工带领团队创办了"福布斯中国30位30岁以下创业者"评选，该榜单后来影响深远，发掘了众多年轻创业者，包括字节跳动的张一鸣。
已经是人机共生的时代，AGI发展到什么阶段了？我们将面临什么？谷歌为何愿意豪掷6.5亿美元，只为买下DeepMind的未来承诺……
顺着哈萨比斯的人生轨迹和AI的发展脉络，从个人成长到行业竞争再到终极思考……
在新奇点CLUB，未尽研究创始人、第一财经前CEO周健工，将为你一一揭秘。
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4月1日起，周健工带你拆解
《哈萨比斯：谷歌AI之脑》
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新奇点CLUB的「知·行·物·联」，是一个持续进化，保持在场的学习系统：
【知】看透骨架：新奇点读书会。不仅是读书，而是带你像做手术一样拆解书籍，建立思维模型。
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本期策划：xiaoyu
编辑：芦丁
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