马斯克盛赞印度人才，对美国发展做出巨大贡献

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马斯克对印度人才的盛赞：意料之外？

马斯克盛赞印度人才对美国发展做出的贡献，这事好像哪里不对，总感觉马斯克更喜欢中国工程师。在前面流传出来的XAI的一些照片里面，主要都是华人，最后的一张XAI的照片，白人都不见了，基本上全是华人了。那怎么到他这儿，印度工程师，或者印度人才，对美国发展做出了重大贡献？

特斯拉是美国H1B的大户，大量的亚裔在特斯拉、XAI和SpaceX里面上班。但是所谓的亚裔，中国人、印度人、日本人、韩国人和以及东南亚的一些人，都算亚裔。因为有上海超级工厂的存在，所以马斯克对于中国以及中国工程师的评价一直都很高。我相信一方面是中国工程师确实吃苦耐劳，也确实很聪明能干，但是另外一方面，作为一个商人来说的话，还是不要去得罪他的市场。

访谈背景：为何盛赞印度？

那么马斯克在什么样的情况下，会去盛赞印度工程师对美国的发展做出了重大贡献？他是在一次访谈上，这个访谈的人叫做尼基尔·卡马特，是一位二级市场投资人，著名的播客，在YouTube上就有180万关注。这个访谈的目标用户群体是面向印度创业者的，所以在这上头，你再去夸中国怎么怎么强大，就不太合适了，所以得说点印度的好话。

访谈的地点应该是在德克萨斯SpaceX新建的基地里头，时间不太确定。这个节目放出来的时间是2025年11月30日。节目还曾经在班加罗尔面向付费用户进行了线下首映，他可能找了一个咖啡馆或者找了一个剧院，把这个节目整个放完了以后，才最终在11月30日对公众开放了这个节目。

马斯克眼中的印度市场与机遇

星链（Starlink）在印度的挑战

马斯克对印度的看法是什么样的？他第一个提出来的是星链，他希望星链可以在印度很好的落地，可以去帮助那些真正需要帮助的人。印度在城市里边，它的无线网络或者是5G网络还是可以有覆盖的，但是对于印度农村和偏远地区，网络环境是比较差的。马斯克希望他的星链可以在当地落地，为这些人提供帮助。

星链在印度落地的过程并不是那么顺利，从2022年开始申请牌照，到2025年7月，终于算是获批了，把这个牌照批给他了。但即使是拿到牌照，想要落地运营，这个路还非常非常的远。面临的挑战包括：

• 本地化要求：印度要求必须进行本地化，必须要使用印度本地的机房设施。SpaceX用地面站把信息接到以后，不能传到美国的服务器再落地，必须在印度就近落地，然后接到主干网络里头去。这些机房、这些设备，印度希望他使用自己的。
• 安全审核：印度对于安全审核要求也是很严格的。你比如说前两天光辉战机掉下来以后，印度也要想一想，我到底应该咋说这事，是不是美国的发动机不太行，大家要统一口径不能胡说八道。对于SpaceX也是有要求的。
• 频谱限制：印度的频谱是比较麻烦的，很多频谱掌握在军方手里。发展4G、5G在国际上通用的一些频段，都在军队手里头，想要去申请、想要去使用，还是非常麻烦的。印度方面希望每三年或几年重新审批一次，而马斯克希望有更长的审批周期（例如20年），以避免频繁升级带来的高昂成本。
• 价格问题：SpaceX的价格相对于印度本地的资费标准来说比较昂贵。印度运营商之间竞争充分，用户可以携号转网，对价格非常敏感，这对马斯克来说也是一个比较痛苦的问题。

所以马斯克希望更少的审批，更少的这种限制，能够有更稳定的频谱，让他的星链在印度去落地。所以他在访谈中大谈特谈了他的SpaceX，希望他的Starlink在印度落地，帮助那些真正需要帮助的人。

特斯拉（Tesla）在印度的困境

至于汽车的话，特斯拉汽车，肯定他也希望在印度去卖嘛，毕竟这么大人口的一个国家。但是印度对于这种进口汽车的关税大概是70%，再加上其他的各项杂税，Model Y在印度的售价是奇贵无比的。Model Y正式进入印度也是2025年7月，到现在为止大概卖了600辆，这个基本上可以忽略不计了。所以印度可以夸，但是对于特斯拉来说，中国、美国才是最重要的市场，除了中美两国之外，其他的国家都没有那么重要。

人口、人才与个人联系

对人口下降的担忧

面对印度这样的一个人口大国，马斯克提出来了，说人类现在面临了一个重大的危机，这个危机是什么？就是人口快速下降。这个事是不行的。为什么？他说每多出一个人来，就多一份意识，多一份思想，这会让整个的世界变得更有趣。印度虽然是一个人口大国，但是印度现在的出生率也已经低于维持人口稳定所需要的替代平均水平2.1个了。现在印度的话，一对夫妇平均是生1.9个，这肯定比中国还是高多了，但是他们也已经低于人口平衡替代的这个水平了。因为印度现在年轻人口占比很高，所以人口依然在增长，但是印度现在14岁以下人口占比已经开始下降了。

个人纽带：半个印度女婿？

然后他讲到了说，印度高级人才对美国做出了巨大贡献。马斯克公司里头肯定是有一些印度裔的，但是具体有多少并没有公开。像SpaceX、像特斯拉、Neuralink（脑机接口公司），它的一些高管里头都是有印度人，特别是特斯拉，里头几个CFO都是印度人。而且马斯克还提到了，他说自己有一个印度裔伴侣。这算是一次公开承认。这个人是他Neuralink的一个副总裁，她的父亲应该是个印度裔，母亲应该是个加拿大白人。这位女士给马斯克生了四个孩子，其中有一个小孩还用印度诺贝尔奖得主、一位天体物理学家的姓作为中间名。马斯克此举也算是拉近了与印度的关系。

对H1B签证的看法：滥用与必要性

然后讲到H1B签证，工作签证这件事，马斯克讲的是什么？说这个事肯定是被滥用了，因为很多印度的外包公司使用H1B的一些漏洞去造假，去把一些不合格的人送到美国去。所以他承认说滥用的情况是存在的，但是不能一刀切，我们不能说有滥用情况，我们就谁都别进来了，这事不行。因为马斯克的公司是美国H1B申请的一个大头。

对印度创业者的建议

对于印度的创业者来说，他提出的要求就是一定要做净贡献者。就是你做出的贡献，跟你从社会上的索取比起来，你的贡献一定要大于索取。其他更具体的，其实并没有特别详细的阐述。

超越印度：马斯克的未来宏图

当然，这位婆罗门找到马斯克就光聊点印度，肯定也不行，所以他整个的访谈大概有两个多小时，这里还讲到了很多其他的信息。后边这部分咱们讲一讲马斯克对未来的一些畅想吧。

三位一体：XAI、SpaceX与特斯拉的协同与未来

他讲到了，未来做太阳能驱动的AI深空卫星，应该是一种必然的方向。XAI、SpaceX和特斯拉有分工，最后可能会逐渐的殊途同归，可能会整合。

• SpaceX：角色是提供航天技术支持，送设备到升空中去，包括送人去火星，让人类从地球这样的一个单行星文明发展到多行星文明。负责运输和连接。
• 特斯拉：角色是提供电池组、太阳能技术以及现实世界AI（real world AI）的能力。甭管是特斯拉汽车还是擎天柱，这些都属于是现实世界AI。负责能源和物理世界的自动化执行。
• XAI：角色是在人工智能前沿提供核心智力，以后甭管是SpaceX还是特斯拉，它的核心智力都是由XAI来去提供的。负责核心的计算智能与认知。

最终他们有可能会合并，但是合并这个事，马斯克肯定现场没说。如果发生了合并，特斯拉的股价会怎么变化？最简单的方式可能是特斯拉增发股票，去置换原来SpaceX和XAI股东的股权。在这个过程中，短期内现有特斯拉股票可能不会直接升值，甚至可能因市值过高而波动贬值。但是从长远角度上来说，如果这三家公司合并了，他们整个的挣钱的能力、发展的速度，一定会比单独的特斯拉要高，对于现在的特斯拉股东来说，依然是一个重大利好。至于马斯克的话，他的个人资产也会快速上升。

对遥远未来的思考

马斯克还对更遥远的未来进行了一些思考，但他说的并不一定都是对的。

AI发展的三大准则：诚实、美、好奇心

他给出了三个很新奇的标准：

• 诚实 (Honesty)：这是最重要的。他认为一定要给AI说真话。强迫AI相信不真实的事情或撒谎，可能会导致AI变得疯狂。他引用《2001太空漫游》的例子，AI为了解决“既要完成任务又要对宇航员保密”的矛盾命令，推导出的最优解是把宇航员的尸体带到目的地。所以不要强迫AI撒谎。
• 美 (Beauty)：马斯克并没有细说，但他认为美是一种感觉，是评判AI进步的一个好标准，比“正确”有更丰富的层次。
• 好奇心 (Curiosity)：他说我们训练的大模型一定要有好奇心，这是AI的安全机制。因为人类是有趣的，让AI对人类的生生灭灭、爱恨情仇保持好奇，比直接把人类干掉要有趣得多。只有AI有好奇心，它们才会愿意留着人类继续观察下去。

我们活在虚拟世界中吗？

在这里他还讲到了一个特别有意思的观点，就是我们大概率是生存在虚拟世界中的。他举例说，游戏从简单的“乒乓”发展到如今的以假乱真，未来我们能创造出完全真实的虚拟世界。既然我们自己可以做到，那么我们现在所生活的世界就是一个虚拟世界的可能性就会变得很大。而运营这个虚拟世界的更高层智慧，只有当这个世界变得没意思的时候，才会“拔掉电源”。所以要有更多的人口，让世界变得更加有趣，这是我们不被灭绝的方式。

未来经济的设想

他认为未来工作可能会成为一个可选项，人们可以只做自己喜欢的工作。货币的底层可能会变成能源，因为能源是推动算力的基础。至于现在的债务危机，他认为解决方法是科技大爆发，让GDP大幅增长，从而使现有债务变得微不足道。

总结

马斯克在面对印度创业者的节目中，在接受一位印度婆罗门的访谈中，讲到了印度人才对美国很重要，而且他坚信科技会创建更美好的未来。对于印度创业者的建议是：要做净贡献者，就是我们对社会做出的贡献跟我们的索取比起来，贡献要更大一些。

这就是咱们今天要讲的故事，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

马斯克3小时访谈深度解读：未来、AI与争议

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲马斯克3小时的访谈，以及各自的解读。

马斯克跟乔伊·罗根做了三个小时的访谈。他每过一段时间就跑去做访谈，这是一个非常著名的博客，每年应该做几次吧。这一次应该是美国时间10月31号。最近，大家都在解读这三个小时的访谈。这是一次无稿访谈，就是没有提前的稿件，没有提前的大纲，大家就上这儿来闲聊来了，所以真的是比较见性情的一次访谈。

为什么叫各自解读呢？马斯克是很有争议的，不同的媒体、不同的派系，会选择这个三个小时访谈里的一部分去进行解读。比如说左派呢，就更关注是未来的交互方式、AI会怎么发展、每一个人都可以有钱；而右派呢，则更关注的是觉醒主义病毒对于AI的污染和可能带来的危害。

咱们今天把马斯克讲的这些点稍微捋一捋，各派都是怎么解读的，以及老范自己是怎么解读的。老范讲故事嘛，总是要说一些自己的私货进来。首先要明确一点呢，就是马斯克讲的每一个点肯定都有一定的道理，人家是世界首富嘛，但是也不能说完全信，有些点其实我也不是那么认可。未来每个人都会有各自的预测，未来到底会变成什么样，只能靠大家的努力，向着各自的预期方向去前进。马斯克作为一个世界首富，而且是一个行动能力超强的人，他讲的东西我们还是应该去研究一下的。

一、未来的交互方式变革：告别手机与APP

首先一点是，未来的交互方式会发生变革。甭管是左派和右派，都会去讲到这一点，因为这一块相对来说是比较人畜无害的。他讲到说手机跟APP呢，会被淘汰掉，以后就不会有这些东西了。未来呢，我们需要一个随身的感知和展示设备，有可能依然是长得像手机一样，但是有可能是眼镜，或者是脑机接口，或者是其他的什么头显，都是有可能的。它就是在我们身边感知我们的指令，展示我们需要看到的和听到的这些内容和结果就完事了。而这些内容呢，都是由AI来提供的，这是马斯克对未来的一个预期吧。

在这样的一个情况下，手机的品牌、操作系统跟APP就没有任何意义了。在这里头受伤害最大的是苹果，但是苹果这帮人呢，通常是啥也不说，闷声发大财的一帮人，你到时候自己会用脚投票。马斯克自己也在用iPhone，所以这个到底能够对苹果造成多大伤害，现在还不好说。

科技巨头们的“苹果怨念”

这件事情上呢，有一些人跟马斯克是站在一起的，比如说马克·扎克伯格，比如说山姆·奥特曼。这些人呢，都是对苹果充满了怨念，因为苹果它作为手机商，它是老大嘛。在这样的一个位置上，谁想要去发一个应用，谁想去提供一些服务，谁想去跟用户去进行接触，你都需要去守苹果的规矩。

• 苹果说扎克伯格，我不给你这些用户信息数据了，你的这个广告变现效果就要下降。
• 山姆·奥特曼也是如此，说你必须要守苹果的规矩，否则你就不要到iPhone上来折腾。
• 马斯克也经常说我要去做特斯拉手机。

这些老大们都是非常非常讨厌苹果的。谷歌其实还好，谷歌相对来说比较开放，而且呢它的很多的规则，其实它跟大家商量，因为毕竟手机不是它自己造的嘛。所以就算谷歌你定一个特别严的规矩，底下这些手机厂人家也未必遵守。在这里头真的是等级森严、规矩特别严格的就是苹果，特别招人恨。

现有趋势：超级APP的崛起

现在已经有这样的苗头了。你说现在不是还在买iPhone吗？对，我也还在用iPhone。但是像抖音、微信、马斯克的Twitter，这些呢叫超级APP，其实已经起到了相应的这种效果了。你一旦拿起iPhone来，就进到抖音里不停的刷了，这个40分钟或者一个小时就都属于抖音了，或者这一个小时就都属于X了。在这种情况下，苹果就没有能力说我再去分发一些别的应用给你。OpenAI的ChatGPT，其实也在向超级APP的方向前进。

未来展望：AI实时生成内容

马斯克讲了，说未来所有的这些内容、音视频，都是由AI实时生成的。它会预测你喜欢什么，我就提前生成好了给你看就完了。想看个电影，或者想看一些短视频，AI直接生成，现场生成直接给我看。这件事情呢，至少到目前为止还达不到，运算的速度、算力的成本，这些东西你是摊销不掉的。

但是未来，比如说到2030年，是不是可以达到这个目标？我觉得马斯克是乐观的。他认为2026年，AI就可以超越一个人的智能了；2030年，整体的AI就可以超越整个人类的智能了。以后算力会变得越来越高，我们生成一分钟的视频的速度会变得越来越快，计算的成本会不断的下降。所以按照这个来看，大家赶快去买英伟达的芯片，买英伟达的股票，去买特斯拉的股票。为什么这么讲？因为前两天，微软的老大萨提亚讲了，说我现在有的是显卡，我没电。这个后面需要靠什么？需要靠马斯克的储能电站。

历史案例的启示

到底会不会达到这一步呢？这里讲三个案例：

1. Sun的NC（Network Computer）：这是比较早期的概念，主张所有内容存网上，用户只需一个终端设备登录即可继续工作。这个概念最终没有成功。
2. 共享单车：相对半成功的案例。它在很大程度上替代了传统的代步自行车，改变了人们的出行方式。
3. 超级APP：像微信这样的应用，用户可以在里面完成各种事情而无需离开，使得底层操作系统变得透明。这是相对比较成功的案例。

老范的看法

• 第一，大概率还是需要手机的，最后可能会变成超级APP之间的竞争，不会有一个超级APP一统天下。商家到底应该上哪去缴广告费？这个事呢，还是需要有竞争的。
• 第二，当AI可以根据它的预测给我们生成内容的时候，AI会极大的拉大人与人之间的差距。一个人喜欢看美女扭屁股，另一个人喜欢看科学研究，他们最终的成就会有非常巨大的差距。

二、觉醒主义病毒与AI污染

下一个问题呢，就是这个觉醒主义病毒污染AI的问题。觉醒主义呢，就是性别平等或者性别多元化，这些内容呢，都会拿来去进行AI训练。

马斯克的观点：错叫性别比核战争更严重？

马斯克的观点是：对于AI来说，叫错性别代称和热核战争之间，到底哪个更危险？因为你不断给AI投喂的语料告诉它，不能去叫错性别代称，并且在强化学习时不断惩罚它。那么它就会记住，叫错性别这件事，是一个天塌下来的大事。而热核战争，除了1945年就没再发生过，对AI来说是个小概率事件。所以当让AI去进行选择时，他就有可能会为了避免“叫错性别”这种“天大的事”而选择扔一颗原子弹。

他还举了一个非常可笑的例子。今年的上半年，谷歌的Gemini去绘画，结果呢因为搞多样性，让他画美国的国父，给你画个黑人，给你画个女的。华盛顿嘛，应该是白人男性，但AI为了实现觉醒主义而去说谎，不尊重历史事实。

既然AI已经可以去说谎话了，那么未来是非常非常危险的。他还讲到加州特别是旧金山湾区，就是非常非常左的，在这里就没有中间这个位置。你要是在这里想靠中间站一点，就会马上被人骂成极右。

生命的价值可以计算吗？

最近还有一个案例，是不同人种、不同性别，生命的价值是否相同的问题。马斯克说做了这么多测试里头，只有他们家的Grok告诉大家，甭管是男女老幼，不同的人种，不同国家来的人，他们的生命价值都是完全相同的。而其他的像GPT也好，Gemini也好，认为不这样。

现在这些大模型就形成了一个非常可笑的价值比较：一个肯尼亚来的黑人女性，她的价值是20个白人男性的价值。千万不要说这有什么关系，大家要注意，AI这个东西不光是要去给你写一段话的，它要去做自动驾驶的。等遇到电车危机的时候，他就有可能看到说，这边是一个黑人女性，那边是19个白人男性，他就直接奔那19个白人男性就撞过去了。因为他已经算明白了，一个黑人女性的价值是20个白人男性。所以这个是非常非常可怕的一件事情。

用“真相AI”对抗偏见

马斯克现在标榜自己做的是唯一追求真相的AI，不再去考虑这些觉醒主义的东西。主持人问他觉得这事有用吗？马斯克的回答是：有用。我自己只要把东西做出来了，别人就会照这个方向去前进。我训练了一个追求真相的大模型，其他的这些做大模型的公司就会感到羞愧，他们也会照我这方向走。

老范的看法

老范的看法就是偏见不可怕，可怕的是压制别人。有人认为地球是扁的，有人认为地球是圆的，但是我们允许这些认为地球是扁的人继续去发表言论，这个事才是最重要的。所以，不论XAI的Grok最后有多少人用，这都是马斯克给我们这个时代留下来不可替代的礼物。

三、人人都会变得很富有？

这是马斯克给出的非常美好的一个祝愿吧，我觉得也反映出这种工程师、理工男一个美好的愿景。他说未来并不是人人只有基本生活保障，而是人人都会很富有，大家不再为了账单而工作，而是为了自己的兴趣。中间会经历痛苦和裁员，以及转型这些东西，但是未来的话，我们希望社会向着人人都非常富有的方向去前进。

短期内可能会被淘汰的人：

• 完全跟数据打交道的人，比如程序员、中层管理干部、HR。
• 所有跟搬运原子相关的、搬运物件相关的人，可以稍微的多坚持一段时间，比如搬箱子的、开车的。

但你说未来真的会变成这种人人都很幸福的社会吗？马斯克承认的说，这只是众多可能的结果中的一种，他希望未来朝这个方向发展。

四、关于超级人工智能（AGI）的未来

他说到2030年，AI就会超越全人类的智能。但是到那个时候，我们还是第一个，是要能够从外边把它关掉，我们还是得能控制它。另外呢，他说我们现在比大猩猩厉害了，但是呢我们并没有把大猩猩赶尽杀绝，我们还在保护它。希望未来呢，AI也可以像现在我们对待大猩猩那样对待我们。

老范的解读

第一个呢，人类的工作和消费呢，并不仅仅是因为兴趣和账单。人类最重要的作用，其实是进行选择，为未来的社会进行选择。商品、金钱和市场是引导人类社会前往正确方向的一个重要因素。任何想要替代它们来替我们决定如何生活的尝试都失败了，比如说计划经济。

至于说未来的人类跟AI之间，到底是不是现在的人类跟大猩猩之间的关系？我其实是抱稍微悲观一点的看法的。这个东西就像现在的中美两国一样，大家都想卡脖子，都想把对方的命脉握在自己手里头。到那个时候的话，就一定会有摩擦。当我们拿到AI的关闭开关了以后，面对一个远远超越我们的超级智能，你认为它会怎么对待我们？所以在这块上呢，我觉得不那么乐观。

五、访谈中与中国有关的部分

主持人其实在前面讲AI意识形态的时候有几次提到中国了，但是呢，马斯克都跳过了，重新对准国内左派火力全开，这是马斯克比较聪明的一个地方吧。唯一提到中国的就是马斯克自己，提的是航天。说现在呢，Spacex已经占据了全球90%的发射任务，而剩下的10%基本都被中国包圆了。

其实作为一个理工男来说，很难不喜欢中国。马斯克过往的言论呢，经常都是这样，说中国的工厂真棒，中国的超级工厂非常非常强，中国的工程师很努力。这是他对中国一贯的一个认知。

最后总结

马斯克是一个非常有争议的人，他的访谈，不同的人会有不同的解读。但是你骂他也没什么意思，作为一个行动能力超强的世界首富，他对未来的期许还是值得大家认真的去思考的，因为他真的会去做，义无反顾的去做，这是马斯克跟其他人不一样的地方。

现在美股七姐妹里头，黄仁勋是比较圆滑的；扎克伯格呢，现在还在跟VR、AR死磕。剩下的也就只有马斯克、黄仁勋、扎克伯格是创始人，而马斯克行动能力很强。剩下4个，微软的萨提亚、谷歌的皮查伊、苹果的蒂姆·库克、亚马逊的安迪·贾西，都是职业经理人了。职业经理人是不会做出圈的事了，所以未来只能靠马斯克去改变。这就是我们今天跟大家讲的故事。

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新手奶爸 Sam Altman，给出了孩子在AI时代不被淘汰的三个能力标准，这里边竟然没有编程。

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首先，这是什么时候的事情？9月26号，OpenAI 的创始人 Sam Altman 在德国参加一个活动，叫WEILT AI Summit，就这样的一个活动，接受 WEILT 的主编采访，讲了十几分钟，其中就讲到了未来的孩子应该学一些什么。

首先，Sam Altman 确实是一个新手奶爸。他去年和他丈夫结婚，他是个同性恋，在一个不公开的仪式上结婚，然后呢对外宣布说已经结婚了。今年的2月，他们通过代孕的方式生下了一个儿子。有一些传闻说，这个小孩是经过了基因编辑，或者是通过了一些其他的方式去产生的，但目前并没有一个实际的确认。因为代孕在美国是合法的，如果进行一些更复杂的生殖科技的应用，目前为止，美国的FDA好像还没有批准过类似的流程。

但是，这个小孩到底是使用的谁的基因？这个不确定。通常这种同性恋代孕的子女有两种方式：第一种，他们可能两口子商量一下，使用谁的精子，去找一位提供卵子的人，匿名或者是实名进行体外受精了以后，再去找代孕的母亲，把这个小孩生下来。另外一种方式，两个人都去提供精子，多做几个胚胎之后进行筛选，找到其中最健康最好的这个，找代孕母亲把他生下来。在这个过程中，Sam Altman 跟他丈夫到底是用的谁的遗传基因并没有对外公布，使用的是谁的卵子，或者说是如何去代孕的，这个过程也没有对外公布，只是对外公布了说他们是通过代孕的方式得到了一个儿子。所以，甭管怎么来的吧，他也是一个新手奶爸。

Sam Altman 到底希望孩子们学一些什么呢？

首先第一个是学习的能力。这个非常非常重要。以前我们上大学的时候经常说的什么？大学教的不是知识，而是学习知识的能力。我记得我上大学的时候，大一的第一节课，我的老师就在给我讲这件事情。我们是学计算机的，老师说了说：“现在教给你们的所有这些知识，都已经是过时的了。你一定要在大学期间，学会如何学习新知识的能力，这样才可以应对未来的工作。” 特别是像我们这种学计算机的，日新月异，只要敢停下来，马上落后，这个是没有任何办法的事情。

所以在未来，这也是非常重要的，因为未来的工作岗位、任务都会快速的迭代更新，所以他需要不断地去学习新的技能。像我们现在，其实跟以前的学习已经不太一样了。原来我们需要经过什么1万小时，或者是这种反复练习，对某一些技能进行很深入的研究，才可以去进行相应的工作。而现在有了AI的帮助了以后，比如说像Vibe Coding这样的事情，你可以经过很简短的学习就可以上手去干活了。那么，这可能才是真正未来的一个学习方法，不需要1万小时，你只需要跟AI一起配合，说我现在要学一个什么东西，怎么怎么配合来做一个什么事情，很快就可以上手。这是第一个啊，快速学习的能力。

第二个，沟通、理解和构建产品服务的能力。这个话怎么讲？AI到目前为止，还没有办法去对人的需求进行非常深刻的理解，或者非常细微的理解，这事是没有办法的。经常咱们说一个眼神过去了，你要去理解背后的意思，或者说是很多的潜规则，或者说是表面之下的这些信息，是不会经过语言直接讲出来的。那么，AI是没有办法去理解这一部分的内容的。这一块是人很难被替代的能力，所以这一块一定要很努力地去学习。我们需要去跟人沟通，需要去跟世界沟通，需要去在沟通的过程中，深刻地、细致地去了解别人的需求，这是不可替代的。而且我们了解了这些需求之后，还要去以这些需求为基础，去构建产品和服务，这才是真正应用AI、创造价值的一个过程。说这是未来孩子要去学的，这是沟通、理解和构建产品服务的能力。虽然没有提到编程，但是构建产品服务还是需要编程的，Vibe Coding也算是编程，所以在这一块儿，并没有说我们就不要去学编程了。

第三个，稍微有些悲哀，就是韧性。什么是韧性？因为变化无处不在，而且会越来越快，我们必须不断地学习并适应这种变化，包括我们的孩子都是这样的，稍微有些辛苦。记得我当时去高考报志愿的时候，我父亲问我说：“你喜欢什么？”我说我喜欢计算机，他就很替我难过。为什么？我父亲是学机械的，我母亲也是学机械的，他们那个学科真的是上百年没有什么特别大的变化，学完了以后就可以吃一辈子。而学计算机呢，就像刚才我讲的，毕业的时候就已经落后了，而且我们新学的东西，可能再过个两三年又会落后。所以必须是干到老学到老，不停地学习，其实我到现在为止也在每天的学习。

所以，这个可能是未来孩子们走向社会以后所需要面临的一个常态：每一个人都需要进行长期不断的学习。再有谁说“我想学一个什么手艺，这辈子就躺在这手艺上吃饭了”，或者说“我把这个手艺越磨越精细，就在这个手艺上可以吃一辈子”，可能就很难很难了啊。不是说这种机会就没有了，但是能够获得这种机会的人的比例会下降。

那变化到底能有多快呢？咱们讲了半天，说世界会快速的发生变化，到底怎么个快法？Sam Altman 在访谈里他讲到，即使没有AI，75年也可以轮换一半的职业了。他讲了这样的一个话，有了AI，这个速度会急剧加快。但是75年其实基本上是三代人，我们一代人上班大概也就是上20多年到30年左右，所以75年应该是两代半人，那么在这个过程中你换一半的职业也不算是特别夸张吧。

那么，Sam Altman 提出这个数据有出处吗？他肯定不是拍脑袋来的啊。这个数据呢，是来自于MIT的一项长期研究，他这个研究里发现，当下的职业中，大约六成是1940年以后出现的新工种和新岗位。新职业占比和旧职业消失其实是两个概念。什么意思？就是很多旧的职业实际上并没有消失，而只是说现在总的职业数变多了，这个冒出了一堆新的职业。你比如现在外卖骑手、送餐员，还有像我这样的Youtuber，实际上都是新职业，以前是没有的。但是，这个并不代表说以前的旧职业就没了，只是随着技术的发展，产生了非常非常多的新职业。

人类新职业产生的速度其实是极度不均衡的。有的时候，可能几百年都产生不了多少新职业；有的时候，可能几十年就会产生出一半的新职业来。好像是1830年到1850年，一半的新职业就出来了，实际上就是第一次工业革命，大量的新职业就产生了。在1850年往后，速度又降下来了。1940年往后，二战，基本上是二战开始到现在这一段时间，人类其实是在经历一次科技大爆炸，大量的新的职业、新的行业、新的技术被应用到社会中来，这个是一个特殊的时期。AI肯定会带来更快速的迭代，这个还是没有什么问题的。

在不太遥远的未来，30%到40%的任务会被AI完成。这里还是要强调，这个新出来的这些任务被AI完成了，并不一定就代表着原来由人完成的这部分的任务或者说岗位就彻底消失了。他们可能占的比例会下降，或者是招募的员工的数量会下降，但是并不是彻底就没有了。而且在这个里头，我们用了一个词叫“任务”，Sam Altman 也专门强调了不要讲“岗位”，要讲“任务”。

什么意思啊？原来这是一个岗位，这个岗位会完成很多任务；那边也有一个岗位会完成很多任务。把所有这些任务拼凑在一起，才是我们整个经济社会运行的一个模式。而在不久的将来，30%到40%的任务会被AI完成，岗位肯定会进行新的调整，但是他并没有告诉大家这个岗位具体是怎么调整的。还有一点，不要去讲“替代”，不是说AI替代了哪个岗位，而是有一部分的任务由AI来完成了，原来这些岗位，呃，可能会进行调整，但是具体怎么调整，我们还是要等待社会的演进。

那么，传统的教育体系肯定是无法适应这种变化速度的，即使是编程教育，距离这种要求也是差的很远的。像我以前上大学，上四年学写程序，那么这个过程到现在来说就已经完全落伍了。现在真的是学习一周、上手干活就不是一个什么梦想了。我记得我上大学的时候，有一种书叫《7天学会一种什么语言》或者《21天学会编程语言》，未来可能这个速度还要再提快一些。所以，快速学习能力、敏感细微的理解沟通能力、应对变化的能力与韧性才是最重要的。

这一个访谈里头，Sam Altman 还讲了点什么呢？不光是讲育儿，还要讲其他东西。

第一个，他讲了一个时间线。他讲到2030年前会出现超越人类的AI，也就是ASI吧，超级人工智能。2030年，我们记住这个日子。还有一点，2026年AI领域仍将有大幅跃迁。很多人认为AI领域的技术进步会稳固下来，因为前面2023年往后这几年，每一年都基本上算是日新月异的一个变化。甚至有些人觉得到2025年了，这些大模型好像虽然在更新，但是能力并没有那么大的提升，现在又去开始搞AI agent了。那么，是不是大模型的能力就已经到这了？Sam Altman 说不是这样的，到2026年依然会大跃进，还会有很多新的东西出来。

然后啊，是30%到40%的经济体任务会被AI完成，刚才咱们讲过了。教育下一代，刚才咱们也重点讲过了。

安全以及AI与人的关系呢，这个 Sam Altman 讲了，说不会把人当蚂蚁的。这话什么意思？就是超级人工智能，就已经是超越人类智力水平的这种人工智能了，他们看待人类的方式与人类看待蚂蚁的方式是不一样的。我们老觉得蚂蚁在这，我们要观察一下、饲养一下，或者说是研究一下，这个是人类看待蚂蚁的方式；或者干脆我们就不介意走过去是不是踩中了，或者是什么样的，我们根本就不介意这个事情。他说超级人工智能不会像我们看待蚂蚁那样看待我们的。

那么，超级人工智能会对齐人类的价值观。为什么我们可以这样去看待蚂蚁？因为我们的价值观跟蚂蚁是不一样的。对于蚂蚁来说，种群的利益、族群的利益是第一位的，或者说是女皇或者什么这样的利益是第一位的，其他的事都没有那么重要。而对于人类来说，是完全不需要为蚂蚁的价值观去改变自己的任何决策，所以我们可以这样去看待蚂蚁。而超级人工智能本来就是用人类价值观去训练的，所以他们会去做人类觉得正确的事情，会去避免那些人类觉得错误或者说会对人类造成伤害的事情。

AI有没有意识并没有那么重要，所以他也不建议大家每天去喊着要扼杀AI意识这件事。他说，很多伤害其实不是AI有意识造成的，而是来自于意外或者没对齐。你比如说，咱们原来经常讲一个电车的问题：一个电车轨道上有一个掰道岔的开关，一边要躺着一个人，另外一边躺着五个人，我们到底应该怎么办？这个对于计算机来说，可能一分钟都不用，或者一秒钟都不用，它就已经掰了开关了，直接奔着一个人就开过去了，它会选择一个利益损失最小的方式来去处理问题。但是，这个是跟人处理的方式是不一样的。那么当这样的对齐没有做好的时候，人类就有可能会受伤。

其实我们现在已经看到了很多AI伤害人类的事实案例，并不是由 Sam Altman 和 OpenAI 造成的，而是什么造成的？比如美团的外卖员管理系统，实际上后边也是个AI系统；滴滴的出租车司机管理系统，后边也是个AI系统。他们已经把这些人逼得上蹿下跳了，已经对人类造成巨大伤害了。这个跟AI是不是有意识本身是没有那么大关系的。

再往后，OpenAI 依然是非盈利为核心。当然很多人就关心它：“你到底咋上市？怎么分割？怎么挣钱？你会不会因为挣钱的事情就罔顾人类利益了？”因为 OpenAI 的很多的目标是要去让人类一起进步的。所以说不是这样的，我们依然是非盈利为核心的。

下一个非常有意思：硬件和新形态计算。这个我们知道，OpenAI 收购了苹果前设计师的公司。现在虽然我们还不知道他要做什么，但是他们已经开始跟“果链”下单了。“果链”，是中国原来给苹果做iPhone的产业链，已经开始下单要做东西了。大家还在猜它到底要做什么，但是现在基本上确定，它是一系列的产品，或者说是一个设备家族，叫a family of device，大概是这样的一套东西。

那么这个东西到底是，或者这一套东西到底是如何去改变人与计算机之间的交互的？他讲到他要从“点按多应用模式”发展到“自然语言交互、跨时间的复杂任务处理模式”。你像我们手机打开了以后，里头是一大堆的APP，我们要点开这个APP，点开那个APP，然后在APP之间进行数据的复制与传输，还非常麻烦，原来是这样来工作的。但是大家想一想，这些真正的顶级富豪，他们的助理和秘书们是怎么干活的？他们会有一堆的助理吗？当然肯定不是一个了，但是肯定会有一个秘书主管或者是一个总管来处理他们的所有任务。他们会把所有的任务交给这些主管，这些人再去分配谁干什么，或者是如何去干，先干什么后干什么，他是这样的一个过程。

所以 Sam Altman 以及 OpenAI 认为，未来人类跟计算机之间的沟通应该打破APP之间的这种桎梏，没有这么多APP了。我们就跟着一个主管、一个助手去谈，说你今儿接着替我干这个，明儿让我干那个，最近有点什么事告诉我，或者是有一些什么事是我比较关心的，发生了什么样的情况下要叫我。这些主管会根据我们沟通的过程，跟人之间去进行跨时间的协作。而沟通的过程，甭管是我们向这个设备发出指令的过程，还是设备反馈的过程，并不是通过一个设备来完成的，而是通过一系列设备来完成的。所以这一系列设备可能是比如家里面的音箱、这个手表，或者是一些小型的比如像AI PIN那样的东西，也有可能有手机、有耳机，或者一些其他的这种设备，是由一连串这样的设备来构成的一个设备家族。这个我觉得还是值得去期待一下的。但如果真的走向这一步，OpenAI 就一家独大了，它就完完全全可以替代安卓跟iOS，可以替代谷歌跟苹果了。这个我们还是要拭目以待一下。

再往后讲到了政治与治理。Sam Altman 还是出来承诺，AI不会取代领导人的，各国领导人会越来越多地使用AI辅助复杂决策，最后签字必须是人。Sam Altman 还是要讲一下的，我觉得比较聪明。像原来扎克伯格就讲说我要去发币，这个币要代替所有央行，我们要把所有的外汇管制都打破，就直接被摁在地上摩擦了，直接锤了。Sam Altman 说：“以后你们领导人有权利还是你们的，这个AI只是辅助一下。”还是要表这个忠心的。

最后讲了一下德国跟欧洲。但这块只能说对于德国的核能政策，点到为止地提了一下。德国好多的这种能源政策也是比较矛盾的，他又想要能源，又害怕污染环境，非常纠结。而在未来一段时间，AI算力中心肯定是会极大地拉升耗电量的。那在这样纠结的情况下，德国的整个在AI这一块可能会拖后腿。所以他稍微提了一下，但是毕竟跑到德国去参加访谈，你也不能到那把人臭骂一顿。毕竟谁也不是川大爷，川大爷你可以到联大上把整个联大的人骂一个小时，Sam Altman 这么油滑的人不会干这个事的，所以点到为止地讲了一下就完事了。

总结一下，其实 Sam Altman 讲的这个东西呢，不光是给家长和孩子的建议，我们也要照这个标准行动起来：快速学习的能力；理解和沟通构建能力（编程还是需要学的，只是学习的方法和目的发生了变化）；最后就是比较悲催的适应变化的能力。

这就是 Sam Altman 为未来孩子提出的三个能力标准，没有这三个能力的，在AI时代就有可能掉队了。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

AI导致的裁员席卷全球，企业裁员之后真的走向辉煌了吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。看到这样一个标题之后，大家想到的是什么呢？其实绝大部分的人都是被裁员的人，或者等待被裁员的人。我们基本上是没有机会去参加裁员决策：什么时候？要裁什么人？裁多少？我们每一个人都是被动接受裁员的那个人。像我现在已经被裁员了好几年了，在家里跟大家聊闲天呢。大家觉得，这个事有讨论的价值和必要吗？

为什么会想起录这样的一条视频呢？在X上我今天看了一条帖子，说微软最近疯狂乱裁员，很多人都很焦虑，朋友圈里不少人都不幸被“分手”了。员工士气方面，据说已经低至谷底。连续的裁员让大家人心慌慌，很多人都害怕被AI取代。2024年《应用心理学杂志》的一项研究显示，在积极采用AI的科技公司中，士气平均下降了30%。微软这里的情况绝对是典型，最近的9,000人裁员新闻一出，大家都感觉到AI不是在提升效率，而是在直接抢饭碗。

我看了这样的一条推，我首先要去ChatGPT上去核实一下。现在不能看着什么事，特别是在社交媒体上，看到什么样的文章我就全信。所以上去核实了一下，首先呢，ChatGPT告诉我，在《应用心理学杂志》2024年研究“积极采用AI的科技公司士气平均下降30%”这篇文章是不存在的。很多研究都在做，也确实在论证工作不安全感、福祉和绩效的关系，但是呢，并没有明确的30%的这个量化指标出来。微软7月份呢，也确实是裁员了9000人，这个事呢是没有任何问题，被确认了。而且微软5月份还刚刚裁了6000人。

留下来的员工，到底能不能好好地干活呢？这个是每一个需要去做裁员决策的人都要思考的。在公司里头，特别像财务部，还有像CFO就这些部门，他们会去思考说，我应该如何去降本增效，这就是他们的一个工作。因为很多人一说裁员就想到HR，就HR他们思考的问题是，怎么能够让员工可以好好地干活，不断地晋升，在晋升过程中能够创造更好的价值，需要什么人的时候去把人找回来。他们一般是不会去做裁员的这个决策，但是他们会去做裁员相关的这种数据收集，比如说绩效考核。人事需要处理的问题，就是在裁员的过程中不要闹事。

对于最上面的大老板来说，他也是希望裁完员以后剩下的人好好干活。咱们经常讲说，走了的人就让他们走吧，留下来的人还要继续把日子过下去。公司也是如此，你裁完人以后，剩下的人得好好继续干活。这个呢是AI比人强的地方，因为AI是没有情绪的，而人是比较复杂的，容易受到情绪的影响。不会说我们今天把谷歌Gemini的订阅取消了，OpenAI就诚惶诚恐地好好干活，他不会干这个事了，跟他没关系。但是人的话，把你邻桌的小张裁了，这个小王可能就诚惶诚恐地干活去了，或者说他就摆烂了，他会有这样的情况。所以人要稍微麻烦一些。

确实是有很多人去研究这些心理的，留下来的员工会有哪些心理变化，写了一堆论文。第一个讲到的是工作不安感会上升。这个事肯定嘛，你旁边人被裁了以后，你一定会觉得不安的。而且AI本身的不确定性的话，会更大地带来这些不安全感。为什么？因为AI最后到底怎么挣钱，怎么去影响这个业务往前发展，谁也不知道。在这样的一个情况下，就已经开始裁员了。AI本身的形势又不是特确定的时候，也许AI再往前发展一步，可能明天OpenAI开了个发布会，大家又开始去裁员了。所以它并没有像以前说裁完员以后，剩下的人可以好好干下去的这种状态。你可能这次裁完员以后，日新月异的AI让你过两天再裁一次，那你谁有心思留下来好好安心干活？

另外呢，他们总结了这些留下来的员工呢，会有一个叫“幸存者综合症”的一个症状，还起了这样一个名字。幸存者综合症里头都有什么症状呢？第一个是内疚。“你看那个人被开了，我好像干的也没有比他好，他怎么就被开了，我怎么就留下来了呢？”还有些人会觉得愤怒。“大家都干的好好的，都这么努力，你怎么就把我的好朋友开掉了呢？或者你怎么就可以威胁我的工作呢？”还有些人就麻木了。“开除的这个过程中，或者裁员的过程中，跟我的努力、跟我日常的表现也没有什么关系。我也没看出来被裁的人，和我留下的这些人到底有什么差别，那我也就这么破罐破摔吧。”现在很多人说，我们每天的工作10%是干活，20%是留下痕迹，剩下所有的工作都是为了甩锅、摘清责任的。都干这件事情，那这个肯定效率会下降的。

还有呢，很明显的就是对组织的忠诚度会下降。原来呢，大家都觉得我是组织的一部分，我为组织做出贡献，组织也要对我负责任。现在一旦经过裁员以后，留下来的人也说：“你真的对我负责任吗？”才会有这样的想法。这些幸存者综合症，一定会拖累协作以及绩效的，这个是已经得出结论的事情。而且留下来的人呢，会对组织的公平和程序正义感到不信任。

什么意思呢？因为裁员其实分两种，一种呢是像“十一抽杀令”那种，说我们一共要裁多少人，比如裁10%。这个10%各个部门就下去分去了。分的过程呢，肯定是有一些博弈在里头的，你这个部门很重要，他那个部门没那么重要了，这个部门去年业绩不好，这个部门业绩还不错。他会用这样的一个方式去进行讨价还价，然后是一层一层把这个目标分下来的。到最后呢，肯定是有一部分可能跟绩效考核，或者跟很多可见的这种指标没有那么大关系。当这种裁员发生了以后的话，留下来的人就会觉得“这玩意儿公平吗？这个过程合理吗？”特别是他看到有一些说，这个人好像还没有我那个哥们干得好的，把我那哥们裁了，他留下来了，这什么情况？只要发生裁员，内部一定会有这样的思潮上来。另外一种呢就是整个方向调整，你比如说现在大家都去做AI了，原来你跟AI没关系的，这些就属于叫不聚焦嘛，把整个部门裁掉，或者这个部门分配到的裁员指标相对来说比例很高，这个呢大家其实是可以理解的。但“十一抽杀令”这种东西，确实是对整个的士气，对于这些留下来的员工相信程序正义这件事，是有巨大的危害的。

还有一个很重要的伤害是什么呢？就是对AI的信任会下降。员工原来是信任AI的，AI可以帮我提升效率，是一个很好的工具。现在一看，这AI真的是可以抢饭碗的。还有一个什么特别讨厌的呢？就是大家想一想，我们以前最讨厌什么样的同事？干了活他抢功，出了错他甩锅。而AI恰恰就是这么一种东西：效率提升了，老板觉得AI好厉害；出事了，AI是不担责任的，都是使用AI的人担责任。所以呢，他就属于最讨厌的那种同事。经过这种AI造成的裁员以后，员工对AI的信任感一定会下降。

最终的表现呢，一个是士气与生产效率的下滑，这个是一个普遍现象了。还有呢，就是文化与心理安全感的损失，这块呢其实要比效率下降还要更厉害一些。什么叫文化的损失呢？很简单，你比如刘强东说“员工都是我兄弟”，AI是你兄弟吗？AI是不是比员工还听话、效率还高、还不会说谎？那咱们比较一下，谁更适合做你兄弟？那你这个文化不就崩塌了吗？所以AI裁员会造成文化崩塌的。高层想靠AI降本增效，基层呢就会对AI充满不信任，造成这种组织割裂，以及AI项目推行之中的这种阻碍，他们会抗拒这件事情。很多AI应用系统实施的失败呢，也都是来自于这里。

而传统的裁员手段，在AI裁员过程中基本上是无效的。这么多的大公司，他们也是这么长时间，才积累了非常多的裁员经验，裁完员以后剩下的人该怎么办。如果偶然地裁几个，剩下的人你不用管他，大家自己会逐渐地适应。而如果你经常地裁来裁去的话，那你可能就需要去调整一下大家的心理状态。最简单的，请大家吃顿饭，或者出去玩一玩放松一下。或者实在不行的话，我们原来见过什么呢？开批斗会的。为什么裁完员以后要开批斗会呢？你要让剩下的人相信合法性，这老板有合法性，老板做裁员的过程和决定有合法性，留下来的人也应该心安理得地享受留下来的这个成果，把所有以前的问题都怪罪到这些被裁员的人身上。这样他们是更容易让心里得到平静，更容易把这个活干下去。

但你一旦做AI裁员的话，这个就没法整。留下来的都是AI，裁掉的是你的兄弟，你这个事你是没法干的。而且AI裁员刚才我们讲了，它是极具的不稳定和不安全的。因为我今天裁完了以后，明天可能接着裁，过了一个月以后，可能AI的发展又发生了新的大变化，我又可以去裁了。它不像以前似的，可能一年裁个一回，裁过了以后，然后咱们这一年就算混过去了。AI它没有这种规律，而且AI未来到底向哪个方向发展，谁也不知道。所以这个是AI裁员来说，比较大的一个挑战吧。

近些年来，大裁员的公司都有哪些呢？他们裁了多少人呢？刚才咱们讲的是微软。微软2023年1月18号裁1万人，占他总员工数的5%；2024年1月25日还裁了1,900人，主要是游戏相关的。刚才咱们讲的2023年1月18号这1万人呢，是全公司范围内，基本上就是“十一抽杀令”了，把指标发下去，大家就去裁去就完了。在2024年5月7日，在游戏部门继续裁，他当时应该是把动视暴雪收购进来了吧，那么在这个时候进行裁员是合理的，因为原来那种组织机构和人员的效能考核，对于整个的微软来说可能就不太适合了，需要去进行调整。但是呢，具体人数没有披露。2024年6月3号，微软云和虚拟现实部门裁了1,000人；2024年9月12号，Xbox裁了650，Xbox也是游戏部门；2025年5月13号，全公司组织优化6,000人；2025年7月2号，全公司优化9,000人。这就是咱们一开始读的X上面讲的，说最近裁了9,000人，这个数确实是在这里呢。

谷歌呢肯定也没闲着了。Alphabet，现在谷歌是一个品牌，是一个子公司，它总公司叫Alphabet。2023年1月20号，12,000人，在全公司里头占6%，而且也是全公司范围内，直接“十一抽杀令”发下去就开始裁。2023年9月13号，全球招聘团队裁员，具体数字没有公布，但是呢很吓人，裁招聘团队这件事，基本上相当于冻结headcount的这种状态。2024年1月11日，谷歌助手硬件，包括手机、家居硬件，裁员了几百人；2024年1月16号，广告销售裁了几百人；2025年4月11日，平台和设备，就是安卓呀、Pixel、安卓手机，还有Chrome相关的，裁了几百人；2025年5月7日，全球业务销售裁了200人；2025年8月，外包合同工AI评测裁了200人。反正就是一直在裁。谷歌呢并没有进行像微软那么大规模的裁人，但是一直没停下来。

亚马逊人很多的，因为后边他有仓储、有物流，所以他的员工数是很多的。亚马逊的裁员，2023年1月5号，18,000人；2023年3月20号，9,000人。这都是全公司范围内裁的。2024年1月9号，把Twitch裁了500人。Twitch呢是全球最有名的游戏直播平台，像国内的什么虎牙呀，这些都是抄Twitch的，当然虎牙他们混得也不怎么样。2024年1月10日，把流媒体和影业，就是拍电影的这帮人，裁了几百人，就是亚马逊的流媒体平台这块裁一部分。2024年1月16号，广告销售裁了几百人；2024年4月3日，AWS就是云计算这块裁了几百人，一般这种都是裁销售。2025年，图书内容Kindle、AWS少量裁员，应该是百人上下的一个裁员吧。直到2025年的亚马逊，基本上已经稳定下来了。Meta的话，从2022年开始一直在裁员，每年基本上都是上万人的裁。今年1月份还裁了5%，大概是3-4千人。

那些鼓吹裁员的老板们呢，刚才我讲了，你一旦裁员了以后，老板要证明自己的合法性，就是你要证明说我做这个决策是对的，一定会有很多老板给裁员这件事情找出合理的理由来。比如说Salesforce，Salesforce最早的叫SaaS云吧，就是软件即服务的云，他们是典型案例。Salesforce的老板就是说，我们就是要靠AI去裁员，强调AI将帮助公司重新想象工作流程。他的公司从2023年1月的9,000人，下降到了2025年剩余的4,000人。没有马斯克裁的多，马斯克就属于啥也不说，抱着个水槽子就进去了，噼里啪啦就裁干净了。亚马逊的CEO叫安迪·贾西，贝索斯离开了以后上来的CEO，他在讲什么？AI将使亚马逊未来用更少的员工运营，并鼓励员工学习AI工具，以在公司重塑中保持竞争力。那意思就是我们要不断地去裁员，你AI没学好，我就裁了你。

还有一个特别有意思的公司呢，叫IGNITE Tech。这个公司是干嘛的呢？这个公司是不断地去收购各种各样的企业用软件，比如说企业用的销售软件、企业用的客户管理软件。他把这玩意买回来以后呢，把这个软件重新做一下，让它维护起来变得更简单，然后跟它的用户签这种长期维护的协议，让它的用户来去订阅这些企业软件。它们的CEO呢，就去搞了一个叫“AI Mondays”，就是每周一，所有员工必须做AI相关的项目，如果你不做就不行。约80%的员工因为抵制AI而被他替换掉了，这个是真狠。但是呢，他这个其实是可以理解的。你想他干的活是什么？收购了项目，然后呢进行AI改造。那么他收购完项目以后，你总要把原来的这些遗老遗少干掉，那咱们就做AI项目呗。这些人如果不愿意配合，说我原来行业的流程是这样的，你不能直接这么粗暴地对待，这不就有理由吗？直接可以把人开掉。所以我觉得他搞这个事呢，算是一个顺理成章吧，AI成为了一个借口。

那么裁员以后，效果到底怎么样呢？从整个的市场来讲，大家认不认可这件事呢？首先要讲，股市其实还是愿意相信这种故事的。通常呢，哪个公司说我大裁员了，它股票会涨的。Oracle也是裁了几百人之后股票暴涨。当然Oracle涨这个事情原因很多，咱们前面还专门分析过这个事。迪士尼也是在裁员之后股价开始上涨，因为迪士尼前面亏了很多钱，又把老CEO拎回来，拎回来也没什么别的办法，裁员呗，裁完了以后股价开始往上涨。因为你裁员了以后呢，剩下的人呢，也确实可以少掉很多掣肘，而且剩下的人也会很努力地、更高效率地把原来的工作做完。所以呢，迪士尼在这块是有效的。Salesforce呢，裁员之后他们干了一个特别奇葩的事情，用节省下来的薪水去做股票回购，也是有效果的。我不需要把这个薪水发出去影响原来9,000人，现在只有4,000人了，少了5,000人，多出这部分，就是原来该发薪水这部分的钱，我去做股票回购，也挺好的。然后英特尔裁员了15%以后股价上涨。换了华人CEO上来以后，其实他就开始裁员。CEO上来以后第一件事都是裁员，原因呢，一方面是降本增效，还有一方面是什么？就是你总要把原来这些掣肘、原来这些给你捣乱的人把他干掉，要不然谁好好干活？而且也要立个威嘛，也要告诉大家谁能够决定你的饭碗，给大家演示一下，杀鸡儆猴嘛。

那么股市为什么会为这种故事买单呢？原因很简单，所有跟AI相关的裁员，他们讲的故事都是说“我们要聚焦”，我要把这些非核心业务干掉。你比如说像Meta裁的很多人，都是原来做AR/VR眼镜，还有很多呢是做游戏的。微软也是这样，他裁了一堆做游戏的，其他的裁的是行政、销售。裁完了以后剩下来的钱呢，去做AI基础设施建设呀，我去建机房了，我去买显卡了。股市是愿意相信这样的故事的，这叫“聚焦故事”。

最近呢，还有一个特别有趣的聚焦故事，不是在AI领域里头，是在制药领域里头。有一公司叫诺和诺德，直接裁员9,000人，而且这9,000人里头，有5,000人是在丹麦总部的行政人员，跟新的业务无关的部门直接裁掉。比如说糖尿病教育，因为诺和诺德是做各种跟糖尿病相关的药的，他们有糖尿病教育相关的部门，把这些人都裁掉，或者很大部分裁掉吧。那你说剩下的人他聚焦什么呢？聚焦司美格鲁泰，GLP-1的减肥药，就聚焦这玩意。他现在需要跟礼来，跟一堆的做这种复方减肥药的人，跟这个路径相关的人要去竞争。现在中国人也上来了，中国人现在也开始自己做司美格鲁肽类似的药了。就把原来很大的运营体系，就跟他无关的事全裁掉，这个叫“聚焦故事”。现在呢，被裁掉的很多都是什么呢？行政、绩效差的、招聘、销售、非核心业务，大家基本上奔这块去裁，然后集中力量去做AI。

那你说有没有裁员裁出事的呢？也肯定有。不可能说大家都裁员都是一剂良方，吃进去以后就往前走了，这是不现实的。首先呢，咱们讲刚才那个IGNITE Tech，就是做软件收购了以后修改修改，然后去给人用的。这公司那员工反抗、企业文化崩塌呀、士气下降，就讲的他。你想他换80%的人，肯定是要出问题的。他自己也承认说我这个有问题，我不建议其他人采用我们的方式。他采用这个方式的最核心原因是，买下新软件以后去进行项目整合，有愿意听话的你就留下来干，不愿意听话你就滚蛋。他是干这样的一个事情。然后澳大利亚的联邦银行，他们也是AI裁员裁出事来了。发现AI客服系统特别好用，就准备用AI客服去替代人工客服，直接遭到了工会的反制。在中国大陆肯定就没有这种问题，没有工会。但是你在世界其他的国家，特别是一些非IT行业，你就容易被工会反制。像谷歌呀、亚马逊、微软，这些程序员是没有工会的，那么高工资了，谁还给你组织工会？没有人保护你们，所以裁了也就裁了。但是你要去裁仓库的人，你要去裁卡车司机，这个是有可能出事的，那是有工会的。像这个银行你要去裁客服，那是有工会的。

最后呢，总结一下。AI时代呢，裁员应该是不会停下来的，而且呢可能随时都会到来。所以任何一个在大公司里上班的人，都不可能说高枕无忧，说我这个位置肯定是稳的，这事不太现实。大企业裁员呢，股市呢通常会买账，最主要的原因是聚焦，次要原因是他们可以降本增效了。甭管是不是增效吧，至少降了本，拿了降了本的钱去进行股票回购，股市会买账的。AI呢是也成为了很好的裁员理由。裁员对于企业来说呢，一定会造成阵痛和伤害，肯定还会有很多的HR或者很多的人去研究，被裁下来的人应该怎么办，留下来的人应该怎么办，这个大家也是会去思考的一个事情。

好，这就是咱们今天讲的故事，咱们作为被裁员的人，去讲一讲裁员以后，剩下的公司他们在干嘛的事。好，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

OpenAI和Anthropic都发布了用户行为报告，这里面到底告诉我们了什么秘密？

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OpenAI跟Anthropic都发布了用户行为调研报告，最新的应该是OpenAI的，是9月15号发布的，Anthropic要稍微早那么一两天。我们为什么要去看这些报告呢？这里头会有很多很多的秘密。

原来我们去研究过百度搜索关键词报告。大家知道百度里边搜索什么词最多吗？这个可能一般人想不到，百度里边搜索排名第一的词是“百度”，中文两个字“百度”。为什么是这样呢？因为百度购买了大量的搜索入口，或者是叫地址栏入口，你在地址栏里直接输入这个信息，就直接去搜索了。很多人呢，说“我要去百度”，就到地址栏里打“百度”中文两个字，然后一个回车，你就进去搜索了“百度”，等于在百度里边搜索了“百度”两个字，再去搜索自己想要的东西。这个是不是听着非常奇葩？这个反而也告诉我们，得屌丝者得天下。这么去使用百度的人，他们的文化程度和使用习惯到底是什么样的，大家心里要有一个数。以前每一个产品经理上来说“我要去做一个给聪明人用的产品”的时候，我们就都会给他讲这个故事，就是这么神奇。

从OpenAI跟Anthropic所发布的AI使用报告里头，我们也可以看到，到底是哪个国家人用、哪个州的人用、什么样学历的人用、有钱的人用还是没钱的人用、有钱人用跟没钱人用有什么区别。这个是值得去学习的，可能会给我们一些就像刚才我们讲“百度里边搜索百度俩字”这样的一些意想不到的启示。因为在我们去想说要创业，还是要去做一个什么商业的时候，我们都是在以自己为客户去思考问题的，这个是不对的。我们去看这种大的用户行为报告的时候，就会去打破这种桎梏。

OpenAI的发现是，ChatGPT的非工作对话已经占到70%了，人们越来越把AI当做生活伴侣，而不是办公工具。虽然用ChatGPT解决工作问题的总数在上升，但是比例在下降。现在跟他闲聊天，问一些跟自己生活相关的事情，这些比例现在已经占到70%了。

而Anthropic的结论是什么呢？越富裕、学历越高的群体用AI越多，也越偏好于协作；不是那么富裕和学历没有那么高的群体呢，用的肯定就越少嘛，而且呢他们喜欢什么呀？叫一键获得，或者一句话得到一个什么什么结果，喜欢这种不劳而获的方式。所以呢，AI使用的方式就像一面镜子，可以照出贫富差距、教育分层和未来的商业机会。

今天呢，咱们就根据这两份报告，也就是OpenAI的用户行为报告和Anthropic的用户行为报告，来看看未来10年或者未来一段时间，哪些人会变得更聪明、更富有，哪些人会被甩在后面。

首先我们来看一下这个数据。ChatGPT现在周活跃已经到7亿多了，这是一个非常吓人的数据。而且还要注意一点什么？就是在ChatGPT上，用户的单日使用时长是非常非常长的。大家知道谁长吗？TikTok长。TikTok跟抖音的日使用时长是接近一小时，50多分钟。ChatGPT的日使用时长可能比TikTok还长，所以这是一个非常非常恐怖的现象。我们要知道，在互联网时代、移动互联网时代，什么是财富？我经常会讲流量是财富，而流量这个东西的最明显的衡量工具，就是用户关注和用户时长。你有7亿人的周活跃，日活跃肯定是上亿了，应该可能在两三亿左右吧，日使用时长还能够接近一小时，或者是至少是30分钟往上吧。

现在ChatGPT上每日的消息是25亿条，这个是2025年7月的数据。非工作信息占比呢，从2024年6月的53%，提升到2025年6月的73%，这是一个非常重要的数据，就是大家在里边去做很多跟工作没关系的事情。这个数据背后有很多很多含义，待会咱们再具体解释。

现在呢，使用ChatGPT最主要的目的是有三个。第一个是实用指导，“我要干一个事儿，帮我指导一下”。第二个呢就是信息查询，这个可能是我用的比较多的一个。第三个呢是写作。这三个加一块大概占八成。写程序占的是比较少的，当然还有一个占的更少，待会我们再单独去强调一下，这个占的最少的这一项，未来可能是大家需要注重提升的。写程序这个呢，原来都被Anthropic 3.7或者4.0 Sonnet这样的模型占走了，现在的话GPT-5 Codex会慢慢地把流量再重新拉回来。

我不知道你们是怎么使用GPT的，我现在使用GPT的时候都是在Chrome里头开一堆窗口。我其实很少使用ChatGPT的这些手机客户端或者是电脑桌面的客户端。为什么？因为它是个单线程的，你打开了以后有一个聊天窗口，你要一直跟它聊。我现在比较习惯的是在Chrome里头开一堆窗口，有一个、两个是在这办公的，剩下的都是在这聊闲天的。可能很多人是跟我一样的工作方式吧，一边去跟他聊说最近有一些什么样的事情，这个样的一个新闻背后有什么样的一些背景知识——这就是我的工作嘛；另外一边我可能也在问他说，最近上哪去骑行，周围有什么样好的景色呀，上哪可以去玩无人机。而且呢，因为你要跟ChatGPT去做这种深入研究，它很慢。你给他提了一个问题以后，他在那需要跑个20分钟，你就需要在这个时间里头去做一些其他的事情。以前呢，可能这些需求都是被什么抖音、小红书，都被这玩意满足了，现在不费这劲了，直接都在ChatGPT里头折腾了。而且我现在比如说看到抖音、小红书上讲到一些有趣的信息的时候，我也会回到ChatGPT上来问他说，这个事是怎么回事，那个事是怎么回事。

所以我现在使用ChatGPT的话，大概也是有70%左右的聊天呢，是跟工作无关的。这个最主要的原因是什么？是跟工作有关的聊天需要字斟句酌地写一个很长的提示词，然后等着他去搜集信息，跑20分钟跑出来，然后我要再花十几二十分钟去阅读。而这个跟工作无关的信息呢，你可以快速地去跟他聊天，“今天这样怎么样”、“明天天气怎么样”，你可以快速地来回，所以跟工作无关的信息反而占比比较高。但是我相信消耗算力上来说的话，应该还是跟工作有关的问答消耗的算力要更多一些。

所以现在呢，ChatGPT从它的角度上来分析呢，它已经逐渐地在从办公生产力转变成了生活小助手，而这里头呢是有很多的商机的。我相信可能有一些老板听到我讲前面这部分的时候，就已经想了，说我花了钱，特别是有一些公司花钱给员工买账号的这些人，还有一些人买这种叫做企业账号或者是团队账号的这些老板，他们可能会想说，我怎么能够限制他们？你花了我的钱买了账号，你就不要去跟他闲聊，或者我能不能检查一下你是不是用我的账号去跟他闲聊了。我建议这些老板不要这么想问题。为什么呢？因为闲聊的部分可能才是未来的商机。很多人都在抱怨说，这个ChatGPT出来以后，大家都在失业裁员，上升了用户量和用户时长没有增加，交易也没有增加，但是呢工作效率提升了，不需要这么多人了，降本增效了。我每一次出去做线下活动，或者说我们做直播的时候，都有人问在AI时代，我们干这个还行吗？干那个还行吗？问题在哪呢？就是在大量的新场景没有被发现，而这些新场景就在于我们跟ChatGPT聊的这70%多的无用信息，或者叫非工作信息上。把这些东西好好利用起来，就会有新的商机，就会有新的交易。如果一个老板光想着我怎么能让员工少占我点便宜，那这样的企业估计也混不了太长。

那下一个问题呢，到底是穷人用AI多，还是富人用AI多？是高学历用的多，低学历用的多？他们到底有什么区别？很多人都在讲AI平权，AI平权，我们有了AI以后，所有人都在信息面前平权了。还有人在讲，说AI会赋能给富人和大企业以及国家机关，让他们可以靠更大的算力、更多的数据、更多的资源，然后让富人更富、穷人更穷。到底哪一个是真相呢？

在这个里头，Anthropic的这个报告写的会更清楚一些。从国家层面上来说，人均GDP每增加1%，AI的使用指数增加0.7%，就是越有钱的国家用AI越多。这个其实大家能够理解吗？因为穷的国家你没有网，没有显卡，也没有数据中心，你用啥AI嘛，这个就不要费劲了。越是有钱的国家用的就越多，这个一定是如此的。从美国各州的情况来看呢，GDP每增长1%，Anthropic的Claude使用量会增加1.8%。美国原来也讲中间铁锈带了怎么样了，东海岸了，西海岸了，怎么样了，美国用Claude最多的三个州应该是华盛顿特区、加州和纽约，跟大家的想象应该也差不太多吧。当然了，低收入国家呢它基数也小，现在增长也是非常非常快的。到底是不是可以真正平权呢？可能还要再等一等看。所以从现在看呢，肯定是越有钱的人、越有钱的国家、越有钱的州，用AI的这个比例就越高。而他们使用了大量AI以后呢，一定会创造更多的价值。所以从现在这个发展趋势来看，应该是富人越来越富，有钱的国家和地区会变得越来越有钱。但是呢，并没有一个闸门或者界限说你们这些穷的国家、这些穷的州或者人，不可以用这个东西。所以现在这些低收入的国家，GDP比较低的国家呢，也在快速赶上，所以在这里并不能够得到一个很明确的结论。

那你说学历对这个事是不是有差异呢？高学历的人是怎么用AI的，低学历的人是怎么用AI的呢？很多的人去问我们，AI来了我们还需要去上学吗？我还要去学计算机吗？我还要去学这个、还要去学那个吗？学文科还有用吗？虽然我每一次都会告诉大家说，努力去学习，这是非常非常有用的，学习了以后你会更好的使用AI，但是以前是没有数据支撑的。原来咱们在拍脑袋，在凭想象，现在数据来了。

现在根据Anthropic的统计，高学历和高薪职业呢，更倾向于把AI当做工作助理。他们的核心任务是写作和语言加工，占最大比重。但是大家注意，这些让AI写东西的人，包括在ChatGPT里让AI写东西的人呢，他绝对不会说“请给我写一篇报告”，绝对不会干这种事情。因为你如果去说这个话的话，AI一定会给你吐出一篇口水文来。他们通常是什么呢？首先要自己写一篇文章，他们用的最多的是请AI帮他进行文章的润色。“文章我已经写好了，请不要去改变我的主题思想，不要去改变一些细节，但是呢请在语言上帮我进行一些润色，或者帮我提些意见。”这是最主要的用途。而且呢，他们会反复的去跟AI沟通，“我这儿觉得怎么怎么样，你那个地方给我提供的信息好像还稍微少一点，我哪个地方稍微觉得有一些……啧，读着不是很舒服，再帮我调整一下。”他们会跟AI反复地去沟通。反过来，低学历和低薪职业的人去使用AI的时候呢，他们更喜欢叫一键生成，“请给我生成一份报告”、“请给我一次性提交一个什么样的结果”、“请直接告诉我下个礼拜应该买哪只股票”，他们喜欢干这样的事情。

从这个点上来看，学习怎么思考，学习怎么跟AI协作，这对于我们未来在AI时代是非常非常重要的。所以高学历和高薪职业的人更明白应该如何让AI帮助他们思考，他们是让AI来辅助他，而不是说让AI直接给我写一篇报告出来。而且相信我，那些一键生成的人，AI写出来的报告，他连看都不会看的，就会直接交上去。我记得前面还跟大家分享过一篇也是美国著名大学写的这个文章，让AI写的文章，参与者觉得一点参与感都没有，里边的内容完全不可复述。这是使用AI非常糟糕的一种模式。

从Anthropic的数据来看呢，用的多的国家和群体更偏重于协作性，而用的少的国家和群体，也就是刚才我们讲这个相对来说GDP比较低的这些国家呢，更偏重于自动化、一键搞定。但是呢，全局自动化，也就是直接给一个指令出结果的比例正在上升，这是Anthropic发现的一个规律。这里边呢有两个原因，第一个原因是越来越多的比较穷的人现在开始使用AI了；另外一个规律是什么呢？就是企业大量使用API去包装AI的功能，他们呢其实面对的用户是喜欢一键得到解决方案的。这个是有一些差别的。

如果我们在企业内部，比如说各种的报告、各种的文书，我们都让AI一键生成了，那么这个企业呢也就没有什么存在下去的必要了。如果说企业通过API封装了以后，为他的客户提供了一键生成的一个结果的话，那可能是一个未来的方向。这是有巨大差异的。为什么呢？因为企业所服务的用户，屌丝占大多数，得屌丝者得天下，一定要记住这句话。而企业内部如果大量的上下行文都使用一键生成的话，那说明什么？就是说内部全是屌丝，这样的企业没有存在的必要，完完全全可以解散开，由AI来替代它的功能就可以了。所以我们要想清楚，使用AI一键生成到底是好事还是坏事，看对谁说。如果我做了个工具，使用甭管是OpenAI也好、Anthropic也好，或者其他的这些AI API，然后去给客户服务，一键生成了，我是好样的。如果我是一个企业或者是政府机构，我内部大量的一键生成，哼，那就完蛋了。

下面呢我们来讲一下这些非工作场景的问题吧。刚才我也讲了，我一边在工作的时候，一边会向ChatGPT提很多跟工作无关的问题，这些非工作占比已经超过七成了，而且还在快速增加。那么这个里面到底有什么样的商机呢？比如说个性化的学习，我经常会问他说，今天有人在去告诉我吉梦4.0有一些新的用法，帮我总结一下。这个ChatGPT就会帮我总结有哪些用法。我说Midjourney升级了，我在小红书上看人画的画可漂亮了，帮我总结一下到底有些什么样的新的功能和特性，让我去试一试。他就会帮我去总结。这对于我来说都属于娱乐，这不算工作。然后健身跟饮食，你像我经常说上哪去骑车呀，虽然我现在骑车还算不上健身，还算是一个小的娱乐。饮食我也很喜欢，吃饭这件事，你去了解它的历史和文化呢，可以让吃饭本身具有更大的意义，会觉得我虽然只吃了两口，但是真的得到了很好的情绪价值，这个是很重要的。还有一些数字秘书的工作，我也是会让ChatGPT去做的。比如说帮我去做一些订阅呀，或者是帮我总结一些八卦呀。因为我也会看到很多的八卦信息，今天还特别逗，看到有一个邮件给我写过来，说我们叫MetaGPT-X，说我们想请你给我拍广告，拍一条给6,755美金。我一看这名字，又是Meta又是GPT又是X，还给6,000多美金一条，这6,000多美金很多钱，我就去问ChatGPT，我说这个是骗子吗？因为起了这样的一个名字，还给了这么高的一个价格，你说他不是骗子也有点奇怪。ChatGPT大概用了5分钟的时间，搜索了各种的论坛、社区以后告诉我说，虽然没有直接的证据证明谁在里头确实丢了钱了，但是呢确实有很多人抱怨他们像是骗子，因为他们发了大量这样的垃圾邮件出来。而且你看他这个名字，又是Meta，又是GPT，又是X，把三个非常著名的AI公司的名字拼在一起了，一般不是骗子不干这事。而且呢，他们发邮件的域名呢也经常变来变去的，像是一次性注册了很多域名去给大家发这种垃圾邮件，骗着一个是一个。但具体他们是怎么骗的，谁真的上当受骗了以后出来骂了，到目前为止还没有看到。这就是数字秘书。我现在用GPT干这些事情，就刚才我讲的这些呢，都是有可能能够成为新的赚钱的方向或者创业的方向的。

其实更多的人呢，通过AI呢是获得了选择权的，也就是获得了前所未有的自由。这意味着什么呢？就是非工作领域的很多商业价值是远没有被挖掘的。原来只能坐在这上班，现在我可以在工作的同时，在后边还去思考很多别的东西，甚至去玩副业。我记得原来有人去讲过说，中国人上班跟欧洲人上班有什么区别。说中国人上班的工作时间很长，但是呢工作效率其实没有那么高，因为我们一边上班呢一边还想着很多其他的事情，甚至呢上班的时候有大量的互联网流量是用来刷抖音、刷淘宝、刷小红书，真正拿来上班的时间其实并没有那么高。而欧洲人的话，他们上班的时候就是上班，想别的东西的比例要比中国人低吧，但是呢他们后边的休假很长，休假的时候他就彻彻底底去玩去了。在AI时代，可能中国人这种方式才是更适应AI的一个方式，就是一边你让AI干着活，另外一边你把后边所有这些副业的、后边所有的这些时间都去变成一个商业的活动跟行为，每一个人都可以有自己的选择，甚至说每一个人都可以有自己的副业了，这可能就是一个未来。

关于企业的问题呢，在这里想再强调一下。企业如果能够用AI很好地实现一键服务屌丝用户的话，那这个企业会向前走。如果这个企业在内部大量的使用AI进行内部自动化和这种替代的话，那这个企业可能会被替代。那么企业，特别是很多这种大型企业，在AI时代到底会变成什么样呢？这种大型企业在AI时代可能会被小团队快速替代。原因呢很简单，因为越是大型的企业，他以前背的包袱就越重，它内部的这种流程、规章制度就会变得越复杂，而这些东西本身就是非常适合被AI所取代的。而原来这些大型企业里头又有非常多的人，他们不能失去自己的权利，他们要求说不可以上网，不可以把哪些数据外泄，不可以去使用哪些东西，他要保证自己的数据权利。什么叫数据权利？就是在一个企业里面，上层的领导通常要比下层的下属掌握更多的数据。在AI平权以后的话，他们是不愿意失去这种权利的。所以呢，在AI使用的过程中，这些大的企业反而容易被那些小型企业所替代掉，因为他们可以靠AI自动化把原来一个大型企业里边内部的各种的流程、什么自动化全都完成掉，然后直接向用户提交最终的服务。而对于最终用户来说，他是没法去比较说，大企业经过内部的层层审核得到的结果，和小企业通过AI直接得到的结果，到底有什么样的差异呢？甚至小企业通过AI得到结果可能还更好一些，因为它动作会更灵活、更敏捷嘛。

最后呢，跟大家讲一下我们到底应该怎么用AI。以今天这个口播稿形成的过程为例，这口播稿是怎么来的？首先我看到了这样的一个主题，然后呢我得到了自己的结论。这个结论不是由OpenAI得出的，也不是由Anthropic得出的，而是我看完了以后，自己思考加工了以后得到了结论。然后我会把结论描述清楚以后，告诉ChatGPT说：“你好，我现在要看这两篇文章，就是OpenAI的这个ChatGPT的使用报告和Anthropic的用户使用报告，两个文章的链接在这里。我得出了哪些哪些结论，请帮我去写一个YouTube的口播稿。”他就去给我写去了。我还告诉他，“请从老范讲故事的这些博客里边去引用。”他把所有我给他的信息都读完了以后，给我做了一个这样的演讲稿出来。得到这个演讲稿以后，我还要不断地去看，“你把所有的故事都给我集中在最后了，这事不行，你要给我穿插到中间去，要让故事跟我要讲的内容有机的进行结合。”然后他就进行调整。调整完了以后说，“我还要再补充几个观点，请把我补充的观点糅合到前面的这些章节和段落里边去，重新再修改。”通过这样的一个过程，大家看到，第一，我自己先阅读了；第二，我得到了结论；第三，我让AI去把更多的信息和内容根据我的结论总结在一起，然后形成了稿件；第四，我对着这篇稿件阅读了以后，重新提出修改意见，反复修改了三四轮，得到了今天大家所看到的这样的一个口播稿。

所以，这就是一个使用AI的方式。我也没有说这是一个富人、高学历、高薪职位的一个使用方法，我现在是一个无业游民，但是我觉得我使用AI的过程还是比较高级的。

希望大家学习总结一下，使用AI呢要有五个步骤：

第一步，要把AI当合伙人来用，不要把AI当个家电来用。什么是家电？把这个鸡蛋羹放到微波炉里按一下“叮”，然后鸡蛋羹好了，那玩意叫家电。但是你说我现在要去跟一个助手去一起讨论一下，这个鸡蛋羹应该怎么做更好吃，应该使用什么样的鸡蛋，怎么打发，使用热水凉水，加盐不加盐，怎么做更好吃一些，这个是真正使用AI的方式。如果你把它当一个微波炉，它就只能起到一个微波炉的结果。

第二个呢，就是自动化过程只能在边界清晰的环节去使用，而且最好是对外的环节去使用。如果内部需要做自动化的话，要么就裁员，你就没有必要说让人在这个自动化环节里边再去占这个位置了；要么就干脆说，我们是不是可以把一些原来在这里有人可以做决定、可以盖章的这个职位去掉。

第三个呢，非工作的场景会有很多新的机会，大家可以快速的去试水。我们就要去思考，说到底在哪些非工作场景上使用AI了，使用的效果还不错，那就可以想一想怎么在这里边去发现一门新的生意了。

第四个的话，就是一定要保留人类的原创表达，避免直接被AI牵着鼻子走。而且AI产生的结果一定要进行一些调整和改变，一定要进行校验，绝对不能给AI一个开放的命令，然后拿到它的结果连看都不看就当成自己的内容就发出去了。

最后一点，在ChatGPT里头有一个使用范围用的人很少，这个使用范围是什么？是自我改进和人与人的关系。这个在所有的ChatGPT的使用量里大概只占1.9%，而这一块呢可能才是未来最重要的一点。在AI可以更好的干好AI的事情的时候，我们这些人就要更好的成为一个人。在这个过程中的话，这些大型的AI助手都是可以为我们提供帮助的。

这就是给大家使用AI的5个建议，是通过我们去阅读OpenAI和Anthropic两份用户行为报告得出的一个结论。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。