AI時代的水管工比大多數(shù)白領(lǐng)更值錢

史蒂文·巴特利特是英國創(chuàng)業(yè)者、投資人、作家。他主持的一檔播客Diary of a CEO（DOAC）是最受歡迎的商業(yè)播客之一，主要訪談全球頂級商業(yè)領(lǐng)袖，這也是我平時喜歡聽的一個播客。

最近聽他訪談了一位嘉賓Daniel Priestley（丹尼爾·普里斯特利）,此人也是一位英國連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、暢銷書作家、國際演講者。他聯(lián)合創(chuàng)立了一家全球頂尖的商業(yè)加速器。

丹尼爾最過人戰(zhàn)績之一，是在2008年金融危機前做出了準確預判，在業(yè)內(nèi)一戰(zhàn)成名。這次在節(jié)目中，他語出驚人地提到：AI時代水管工比大多數(shù)白領(lǐng)更值錢，以及2029年可能會出現(xiàn)一次由AI基礎(chǔ)設(shè)施投入引發(fā)的經(jīng)濟震蕩。

以下是我整理的一些關(guān)鍵內(nèi)容：

兩種顛覆式力量的同時到來

丹尼爾說：我們正在經(jīng)歷兩種同時到來的顛覆性力量。

第一種是AI—可以理解為對人類大腦的替代。第二種是機器人技術(shù)—可以理解為對人類身體的替代。

過去250年，人類經(jīng)歷過農(nóng)業(yè)時代向工業(yè)時代的轉(zhuǎn)變，但那是漸進的，因為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要時間。但這一次不同。這一次，AI和機器人是基于現(xiàn)有網(wǎng)絡存在的，一旦學會，立即傳播到世界每一個角落。

他舉了一個例子：波士頓動力的工廠機器人在波士頓的一個車間學會了一個動作，全球所有波士頓動力機器人同時學會。互聯(lián)網(wǎng)讓知識傳播變得即時，而AI和機器人把這個"即時"的邊界擴展到了物理世界。

在這種情況下，白領(lǐng)工作—那些大量依賴信息處理、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成、程序化決策的工作—受到的沖擊最為直接。會計、律師、醫(yī)生、記者、程序員，概莫能外。

為什么藍領(lǐng)反而"剩者為王"？

先引入一個經(jīng)濟學概念：杰文斯悖論（Jevons Paradox）。

杰文斯悖論說的是：當一種資源的使用效率提高、成本下降之后，人們對它的需求不是減少，而是大幅增加。

舉個例子：人們曾經(jīng)以為YouTube會徹底摧毀電視。好萊塢確實因此損失了數(shù)以萬計的工作崗位。但與此同時，YouTube本身創(chuàng)造了50萬到60萬個新的就業(yè)機會—內(nèi)容創(chuàng)作者、頻道運營者、視頻剪輯師……這些工作在YouTube出現(xiàn)之前根本不存在。

傳統(tǒng)電視需要150人制作一檔節(jié)目，而今天一個5到10人的YouTube團隊就能做出風靡全網(wǎng)的頻道。這個邏輯推而廣之：當開發(fā)一款軟件產(chǎn)品的成本從需要500個客戶、50人團隊、數(shù)百萬融資，驟然下降到只需要500個客戶、2人團隊、一小筆啟動資金，會發(fā)生什么？

數(shù)百萬個微小但高度成功的軟件企業(yè)將涌現(xiàn)出來—它們專注細分領(lǐng)域，服務一小群忠實用戶，用AI工具完成大部分工作。

藍領(lǐng)工作的邏輯是反過來的。AI難以取代水管工，不是因為水管工有多"聰明"，而是因為物理世界的復雜性。一個水管工面對的是真實的管道、真實的空間約束、真實的突發(fā)狀況—舊城區(qū)的管網(wǎng)、幾十年沒有更新的圖紙、現(xiàn)場才能判斷的復雜環(huán)境。這種高度非標準化的物理勞動，是AI目前最難復制的領(lǐng)域。

還有一個關(guān)鍵因素：人口結(jié)構(gòu)。在很多發(fā)達國家，愿意從事藍領(lǐng)體力工作的人正在減少，而需求持續(xù)存在。當供給減少、需求穩(wěn)定甚至上升，價格自然上漲。在澳大利亞、加拿大、英國，水管工時薪早已超過大多數(shù)白領(lǐng)職業(yè)。這個趨勢，AI時代只會加速，不會逆轉(zhuǎn)。

杰文斯悖論的另一面：新機會的爆發(fā)

盡管AI對很多崗位造成了前所未有的威脅，但是丹尼爾還是有一個出人意料的樂觀視角。

他提到，過去25年，報業(yè)工作崗位減少了80%。但與此同時，以內(nèi)容創(chuàng)作謀生的人—自媒體博主（文字、視頻）比歷史上任何時期的記者總數(shù)還多3到4倍。技術(shù)消滅了一批崗位，但它創(chuàng)造的"近似替代"崗位，數(shù)量往往是原來的數(shù)倍。

關(guān)鍵在于：這些新崗位從來不是舊崗位的簡單復制。失去的是報紙編輯崗位，獲得的是一種全新的內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)。技能相似，但交付形式、工作方式、商業(yè)模式完全不同。

他舉的另一個例子更有意思：軟件行業(yè)的成本正在斷崖式下降。過去做一個軟件公司需要500個客戶、50人團隊、幾百萬融資；現(xiàn)在可能只需要500個客戶、2人團隊、小幾十萬啟動資金。

這會產(chǎn)生什么？數(shù)百萬個"微型軟件公司"—5到10人，用AI工具，完成高度細分的市場需求。這些公司不像傳統(tǒng)軟件公司只做軟件，它們同時做社群、做播客、做線下活動，把客戶關(guān)系做成一種新的商業(yè)活動方式。

AI時代，什么技能真正"抗打"？

針對這個問題，丹尼爾給出了第一個建議：每個人都要建立一點個人品牌。

這里說的個人品牌，不是讓你成為網(wǎng)紅。而是讓你在某個圈子里，成為一個"大家都知道你是誰、都知道你做什么、有機會的時候會第一時間想到你"的人。

這個圈層不需要大，也許幾百人足夠。它的價值在于：它是你的"反脆弱"護城河—AI可以生成無限內(nèi)容，但AI很難替代真實的人際關(guān)系和信任。

他打了個比方：個人品牌像一架已經(jīng)起飛、飛行在云層之上的飛機。AI浪潮像涌來的大霧。如果你已經(jīng)在云層之上，你繼續(xù)飛，不受影響。如果你的"飛機"還沒有起飛，大霧一起來，你就永遠在地面上了。這個時間窗口，不是無限的，可能只剩幾個月到一年。

他同時提出的第二個建議：每個人都應該學一點企業(yè)家思維。不是讓你辭職創(chuàng)業(yè)，而是理解企業(yè)家是怎么運轉(zhuǎn)的—他們怎么發(fā)現(xiàn)問題、怎么配置資源、怎么快速驗證、怎么規(guī)模化。

這套思維框架，在AI時代會變得越來越值錢，因為本質(zhì)上，AI是工具，而企業(yè)家是懂得用工具創(chuàng)造新價值的人。

被忽視的風險：投資過剩的數(shù)據(jù)中心

為什么他會預測在2029年左右會出現(xiàn)一場因為AI引發(fā)的金融海嘯？

他的理由：每一次你向AI發(fā)送請求，這個請求都會被送到一棟"沃爾瑪超市大小"的數(shù)據(jù)中心里的某臺巨型計算機上處理。而這些巨型計算機，運行3到4年后就需要更換。2026年，全球為此投入的基礎(chǔ)設(shè)施支出將達到6500億美元。這個數(shù)字，不僅巨大，而且增速驚人。

這種基礎(chǔ)設(shè)施不像公路、橋梁、管線這樣的基礎(chǔ)設(shè)施，這些設(shè)施在若干年后依然可以發(fā)揮重要作用，而這些數(shù)據(jù)中心設(shè)施，被替換了基本上就沒啥用處了。

因此，如果這種基礎(chǔ)設(shè)施投入的增速超過了承載它的經(jīng)濟體的承受能力，可能會引發(fā)一場堪比2008年金融危機的結(jié)構(gòu)性震蕩。這個風險，目前在主流討論里幾乎看不到，但它真實存在，而且影響范圍不限于科技行業(yè)。

人際關(guān)系的重要性

兩人的對話在最后轉(zhuǎn)到了一個私人事件：丹尼爾的一位至親不久前中風了。他說了一句話讓我感慨了很久：以前你覺得某次對話不會是最后一次，但你不知道的是，它確實是最后一次。

這不禁讓我想起了一天前剛剛突然去世的考研名師張雪峰老師。

丹尼爾說，當意外發(fā)生時，你才意識到：你以為會無限延伸的健康、人際關(guān)系、時間，都不是理所當然的。每個人都只有一次機會。

你以為會留下的遺產(chǎn)是錢、是事業(yè)、是某個龐大的商業(yè)結(jié)構(gòu)，但最后被記住的，往往是那些語音留言—你給某人的一句"我理解你現(xiàn)在承受的壓力"，那些當時覺得微不足道的東西。

然后他總結(jié)說：整個人生的游戲，歸根結(jié)底是關(guān)系，不是技術(shù)，不是商業(yè)，不是效率工具。

我聽到這里的時候，突然覺得，前面討論的所有關(guān)于AI、關(guān)于職業(yè)風險、關(guān)于杰文斯悖論的內(nèi)容，都只是這個結(jié)論的鋪墊。

技術(shù)改變了很多東西。但有些東西，AI永遠改變不了：你和真實的人之間的連接，以及那些只有人類才懂的、語音里那些微小卻珍貴的瞬間。

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