北京
關于AI的討論，應該發生一次顛覆式的轉向。
過去這幾年，主流問題的關鍵詞仍然是“替代”：哪些崗位會消失，哪些職業會被機器接管？
在2026年，這種討論已經顯得有些過時，甚至有些“幼稚”。
AI參與“歷史進程”到了什么程度？
在健康領域，DeepMind創始人哈薩比斯做出預測，通用人工智能（AGI）將在十年內到來，人類或許能治愈幾乎所有疾病，平均壽命可能達到150歲——這是技術第一次觸碰到生命的極限。
這種能力，很快延伸到了高風險的領域。隨著Anthropic等公司將AI引入軍事決策支持體系，它不再只是工具，而成為影響戰略判斷和全球秩序的“變量”。
經濟層面同樣發生了巨大變化。本周，黃仁勛宣布英偉達將全面轉型為“Token工廠”，用AI重塑價值創造方式。
將這三個“史詩級成就”放在一起觀察，AI的影響不再局限于效率提升，而是進入組織運行與社會分工的核心“決策”層。
從生命科學，到風險決策政治，再到經濟系統，一個清晰的邏輯正在浮現：先解決AI，再用AI解決一切。
麥肯錫發布的最新職業報告與世界經濟論壇（WEF)的系列研究也給出了高度一致的結論：AI帶來的不是崗位數量的簡單變化，而是一場更深層的價值重排。
對于終身學習者來說，2026年的首要行動，已經變得異常具體——不是學習某一項技能，而是確立一種工作范式：AI first。
用A重新設計自己的工作流、能力組合與職業路徑。只有如此，才能在這場結構性轉變中，從“被影響者”，轉變為“主動塑造者”。
參考報告
1.The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation——來源：麥肯錫
2.Future of Jobs Report 2025——來源：WEF
3.Four Futures for Jobs (2025-2026)——來源：WEF
以下是報告的關鍵洞察解讀。
01
AI真正發生的作用：從“崗位替代”到“定義工作”
在傳統分析框架中，職業被視為基本單元：醫生、律師、分析師、客服，技術則被理解為對這些單元的替代或增強。但這一劃分正在失效。
麥肯錫指出，AI的切入點并非“崗位”，而是“任務（task）”，并進一步重構“工作流（workflow）”。這一差異決定了AI影響的深度。
同時報告顯示，約30%的企業預計將在未來階段縮減員工規模；與此同時，AI相關崗位的招聘卻持續增長，且需求結構正在發生顯著變化。
受訪者對人工智能在未來一年對其所在機構整體員工規模的影響預期各不相同：32% 的人預計會減少。
“一邊裁員，一邊擴張”，這一看似矛盾的現象，本質上是組織結構的再設計。
企業并非單純“減少用工”，而是在進行三項同步調整：
首先，是對“執行型勞動力”的壓縮。
那些以標準化流程為主、可預測性強的崗位——如基礎數據處理、初級客服、常規報告撰寫——正快速被AI吸收。
其次，是對“AI增強型人才”的引入。
企業不再僅僅需要技術開發者，而更需要能夠理解業務、設計流程、并將AI嵌入其中的復合型人才。這類人既是使用者，也是架構者。
最后，是組織形態的變化。
傳統金字塔式結構正在向“扁平化+高密度”轉變：更少的人，承擔更高價值的決策；更多的執行環節，由系統自動完成。
結果并非崗位立即消失，而是其內部結構被拆解與重組。人類逐漸集中于關鍵假設設定、復雜情境判斷與利益相關方博弈，而機器承擔標準化執行。
由此帶來的，不是“自動化替代”，而是“價值密度再分配”：低附加值任務被壓縮，中等復雜度任務競爭加劇，高價值判斷與創造活動被放大。
從這一意義上看，AI并未減少工作，而是在重新定義“什么構成工作”。
02
企業的真實選擇：雄心勃勃積極變革的企業，盈利潛力更大
從企業層面觀察，這一轉變已經在現實中展開。麥肯錫數據顯示，約30%的企業預計將縮減員工規模，但與此同時，AI相關崗位需求持續增長。
這一看似矛盾的現象，本質上是組織結構的再設計。企業正在進行三項同步調整：壓縮執行型崗位，引入“AI增強型人才”，以及重構組織形態，使其向“扁平化+高密度”演化。
在這一過程中，一個更具解釋力的變量逐漸浮現——管理決策層對AI的態度，正在成為分化企業表現的關鍵因素。
雄心勃勃的組織獲益更多：積極變革的高績效企業，利潤提升潛力是同行的三倍多！
麥肯錫調查結果表明，大膽設想可能會帶來回報。我們認為，人工智能的應用能為企業帶來 5% 或以上的息稅前利潤 (EBIT) 影響。人工智能高績效者表示他們的組織打算使用人工智能來給他們的業務帶來變革的可能性是其他人的三倍多。
研究顯示，在人工智能領域的高績效者中，他們對組織領導層AI戰略的認同度顯著更高。與同齡人相比，這一群體對“高層管理者展現出主人翁精神并堅定推動AI應用”的認同概率高出三倍。
同時，他們也更傾向于認為，領導者不僅在戰略層面支持AI，而且在日常工作中“以身作則”地使用AI工具。
AI轉型并不僅是技術部署問題，而是組織意志與行為一致性的體現。高績效組織的共同特征，并非簡單“采用AI”，而是管理層在戰略、資源與行為層面的全面投入。
因此，企業競爭力正在發生遷移——從“人力規?！?，轉向“人機協同效率”，再進一步轉向“領導層對AI的真實承諾”。那些能夠在組織內部形成一致預期與行動路徑的企業，往往更容易在結構調整中釋放生產率紅利。
03
不均勻的沖擊：三類人群分化
如果說前兩部分描述的是系統與組織層面的變化，那么其在個體層面的投射，則呈現出明顯的不均勻性。
AI的影響并不會平均分布，而是形成分層結構。
第一類是高風險群體，其工作以重復性任務為主，且可以被清晰拆解為標準流程。這類崗位最容易被替代，且替代過程往往迅速且不可逆。
第二類是“被重塑”的中間群體，他們擁有經驗與專業能力，但這些能力在很大程度上可以被AI復制。對他們而言，關鍵在于將經驗轉化為方法論，并學會與AI協同。
第三類則是被放大的少數人，他們具備提出問題、整合信息并做出復雜決策的能力。AI對其而言是杠桿，而非威脅。
這三類人之間的差距，正在迅速拉大。其分界線不再是“技能熟練度”，而是一個更本質的問題：個體是在執行任務，還是在定義問題。
04
稀缺資源：問題定義、跨領域整合與價值判斷
進一步抽象可以發現，AI改變的并非單一技能需求，而是能力的組織方式。
傳統競爭力往往體現為單點專長，如編程、寫作或分析。但在AI環境下，這些能力正被模塊化并嵌入系統。
真正稀缺的，轉而成為三種高階能力：問題定義能力、跨領域整合能力與價值判斷能力。
AI可以在既定問題下給出最優解，卻無法判斷問題本身的價值；可以在單一領域高效優化，卻難以跨系統整合；可以提供決策建議，卻無法承擔最終責任。
這些能力的共同特征在于，它們難以標準化，也難以通過短期訓練獲得，更接近一種長期形成的認知結構。
踐行AI first，理解“為AGI而生的人”
德米斯·哈薩比斯
宏觀趨勢的意義，在于為個體提供行動參照。在當前環境下，大致存在三種路徑。
第一，是將AI作為工具提升效率；
第二，是成為AI協作者，嵌入新的工作流；
第三，是躍遷至認知架構層，參與問題定義與系統設計。
《哈薩比斯：谷歌AI之腦》提供了一個關鍵切口，通過拆解關鍵人物、技術演進與產業邏輯，提供一種結構化理解路徑。
關于哈薩比斯的人生和本書，點擊回顧??
今天的哈薩比斯，主導著谷歌DeepMind——2023年，谷歌將Google Brain與DeepMind合并，由他統一領導，這是全球規模最大的AI研究機構之一。
他真正想用AGI去探索的問題，是“現實的本質是什么、意識的本質是什么、費米悖論的答案是什么”。
他對AGI的定義，比任何人都嚴苛——不僅能解決問題，還要能提出真正重要的問題。
但他同時也是那個說出“我們需要新一代偉大的哲學家，來幫助我們思考這個問題”的人。
哈薩比斯是提出 AI first的人，也是世界上最想造出AGI的那個人。他站在一場歷史性變革的核心位置，卻沒有沉浸在英雄主義里。
傳記作者塞巴斯蒂安·馬拉比，曾與他進行了超過30個小時的私下對話。他在書中把哈薩比斯與奧本海默相提并論——那個造出了原子彈、并親眼見證了它被用來毀滅城市的物理學家。
馬拉比拋出的終極追問，也是這本書的靈魂所在：“哈薩比斯一直想做正確的事，但他能做到嗎？”
這個問題，現在比任何時候都更迫切。
這本書記錄下了那些哈薩比斯從未在公開場合說過的話——他的猶豫、他的執念、他內心深處真實而微妙的想法。
在AGI可能真的到來的前夜，這是目前我們能看到這個人內心世界最近的一次機會。
2017年5月，烏鎮。
AlphaGo對陣柯潔的最后一場對弈，全球矚目。賽場邊，一個中國記者等待著一場電視專訪——采訪對象是DeepMind創始人德米斯·哈薩比斯。
那是國內媒體對哈薩比斯的唯一一次獨家專訪。
這位資深媒體人是周健工老師，未盡研究創始人，第一財經前CEO。那天，他親眼見證AlphaGo以3:0完勝柯潔。
賽后哈薩比斯對他說：“強化學習可以在人工智能領域達到超人水平。在中國本土戰勝柯潔，加快了人工智能在中國的普及?！?/strong>
那場對話，讓周健工意識到：我們正在見證歷史，而哈薩比斯，是這個歷史背后的關鍵推手。
在《福布斯》中文版任上，周健工帶領團隊創辦了"福布斯中國30位30歲以下創業者"評選，該榜單后來影響深遠，發掘了眾多年輕創業者，包括字節跳動的張一鳴。
已經是人機共生的時代，AGI發展到什么階段了？我們將面臨什么？谷歌為何愿意豪擲6.5億美元，只為買下DeepMind的未來承諾……
順著哈薩比斯的人生軌跡和AI的發展脈絡，從個人成長到行業競爭再到終極思考……
在新奇點CLUB，未盡研究創始人、第一財經前CEO周健工，將為你一一揭秘。
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4月1日起，周健工帶你拆解
《哈薩比斯：谷歌AI之腦》
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本期策劃：xiaoyu
編輯：蘆丁
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