本文来自微信公众号：波波夫同学，作者：波波夫，题图来自：AI生成
在 AI 转型中，企业最核心的逻辑是降本增效，其他都是话术。
作为这一波AI浪潮中的最直接的受益者，英伟达创始人黄仁勋多次提到，未来的企业本质上是AI工厂。对于千万劳动者来说，黄仁勋的这句话犹如讣告，在科技大佬们的构想中，未来的产出不再是人工工时，而是 Token（AI生成的文本或数据单位）。
因为，人比Token贵。
当下，Token已从奢侈品转向自来水般的廉价资源。一众厂商将价格战推向极致。截至2025年底，DeepSeek V3.2的输入缓存命中价格已低至 0.028美元/百万Token，约合人民币不到两分钱，阿里、浪潮等国内多家云服务商已实现1元钱购买百万Token。据a16z等机构的分析，主流大模型的推理成本正以每年约10倍的速度下降。
Token单价在暴跌，但企业的总支出并未减少，因为单位成本的降低刺激了消耗量的爆发式增长。预计到2025年，企业的平均AI月度支出将增长 36%。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼预测，AI的使用成本未来仍将保持每年 90%的速度下降。
而人类的工资、社保和情绪成本却在上升。这意味着，只要 AI 能完成你80%的工作，剩下那20%的人类价值可能根本不值得企业支付一份全薪。
人，不再是必要的
百度创始人李彦宏，刚刚登上了《时代》杂志封面，他与黄仁勋隔着太平洋，但是唱着同样的戏本，在今年11月举办的百度世界大会上，他极力推崇智能体（Agent），认为未来每个人都能指挥成百上千个数字员工。
这听起来很美好，但真相是：如果一个老板能用 1 个精英外加 100 个智能体完成过去 100 人的工作量，那么剩下的 99 个普通人去哪儿？这种转型不是在优化劳动环境，而是在物理性地抹除中等技能劳动力。
AI作为数字劳动力，对人类劳动力降维打击才刚刚开始。AI 转型最恐怖的地方在于，它在物理上消灭贫困的可能性之前，先在精神上消灭了人的必要性。
翻译行业的几近“团灭”，只是AI转型的第一场路演。
传统的初级笔译，如证件、简单合同、新闻通稿，当前几乎已完全被AI取代。据 Nimdzi 2025年的调查显示，约36%的独立译员表示因AI介入而直接丢失了长期订单。这意味着，曾经养活大量外语系学生的初级市场基本宣告关闭。
现在的行业标准不再是“人工翻译”，而是 MTPE（机器翻译+人工审校）。资深议员们也在经历收入塌方，虽然有了AI效率提高，但单价的跌幅远超效率的升幅，导致实际时薪大幅下降。
培养资深译员的顶级学府也面临关张。今年8月，被无数翻译专业学生视殿堂级学校的蒙特雷国际研究学院（MIIS）突发公告，表示学校目前已经停止招生并将在2027年6月全面停止办学。
虽然翻译底层被“团灭”，但美国机构Slator和Stanford HAI 2025年报告，也指出了人工翻译尚未失守的三个阵地：法律与医疗的错误容忍度为零，即便AI能翻译，由于法律追责机制的存在，依然需要人类签名背书；一些特殊文学作品的翻译，AI目前还不那么容易处理文化暗示、幽默感和品牌语气；涉及国家机密或高级外事活动的场合，由于安全和信任限制，完全禁止AI介入。
IDC《中国AI翻译技术评估》报告指出的：AI带来了技术平权。这意味着翻译不再是一种高门槛的技能，而是一种人人可用的水电煤。当一个技能变得不再稀缺时，依附在这个技能上的职业尊严也就随之瓦解了。
如果一个中初级翻译的工作能被AI代劳，那么企业就不再需要招聘未来的专家。职场学徒制崩塌了。如果没有初级岗位让你练手，普通人如何成长为能指挥AI的高级专家？
职场洗牌刚刚开始
更多职业人士，将经历被AI去技能化，步上翻译团灭的后尘。
微软 CEO 萨提亚·纳德拉早在去年就发表了题为“AI 重塑工作流”的演讲。这场演讲不仅是技术发布，更是一次对未来职场权力的重新洗牌。
纳德拉说，AI 现在具备了通用界面、推理规划、长期记忆三大能力，这意味着它不再需要你一步步下指令，而是能直接“替你执行”整个工作流。他在演讲中举例，当一个安全事故发生时，专家需要查阅数千份文档并手动撰写分析报告。现在，Copilot 可以直接综合所有信息并生成第一稿。
按照纳德拉的计划，未来微软计划招聘更多人，但前提是必须带有“多得多的杠杆”（a lot more leverage）。这个杠杆就是AI，现在许多公司都号召员工大力使用AI工具，本质上就是最大限度测试“人+AI”发挥的杠杆极限能到哪儿。
纳德拉在今年11月一次访谈中还提到一个更深层的概念：LoRA（大模型微调层）权重。在他看来，企业未来的核心资产是捕捉了组织内部“隐性知识”的模型权重。过去，一个老员工的经验是他不可替代的饭碗；现在，AI 转型就是要把这些经验从人的脑子里挤出来，变成公司的模型参数。
一旦转型完成，经验便不再属于个人，而属于订阅了微软服务的公司。
相比之下，360创始人周鸿祎在 2025年的一次公开演讲中的说法更为赤裸裸：以后不是 AI 淘汰你，而是会用 AI 的人淘汰你。
确实，普华永道发布的《2025 全球职场调查》： 调查显示，全球仅有 14% 的员工每天使用生成式 AI。这部分“深度拥抱者”报告了更高的薪资涨幅（52%）和更强的职业安全感（58%）。
但你仔细想想，周鸿祎的这套说辞表面上是激励，实则是打工人的终身焦虑。
它意味着人类必须进入一场永无止境的技能军备竞赛。由于 AI 进化速度是按天计的，人类的学习速度根本跟不上。这种技能半衰期急剧缩短带来的不确定性，是当代人集体精神内耗的根源。
律师的AI转型，险成自杀式转型
第一波大胆用AI的人，也最早撞上了法律的红线。
2024年，律师斯蒂芬·施瓦茨（Steven A. Schwartz）代表原告罗伯托·马塔（Roberto Mata）起诉哥伦比亚航空公司（Avianca），称其在飞行过程中被推车撞伤。面对航空公司提出的“时效已过”的撤诉申请，施瓦茨决定使用 ChatGPT 来寻找支持原告的先例。
根据《纽约时报》报道，施瓦茨并非法律新手，他拥有 30 多年的执业经验，但他此前从未接触过生成式AI工具。ChatGPT 为施瓦茨生成了一份引用了多个“经典案例”的法律简报，包括 Varghese v. China Southern Airlines 和 Martinez v. Delta Air Lines。
航空公司的律师和法官凯文·卡斯特尔（P. Kevin Castel）在查阅这些案例时，发现法律数据库中根本不存在这些判例。当法官质疑这些案例的真实性时，施瓦茨竟然再次询问 ChatGPT：“你提供的案例是真的吗？”ChatGPT 坚定地回答：“是的。”施瓦茨甚至向法院提交了ChatGPT 生成的这些虚假案例的全文截图作为“证明”。
卡斯特尔法官在裁决书中写道，由于律师的行为涉及“蓄意规避事实”和“向法院提供虚假陈述”，这不仅是技术错误，更是对法律体系的欺诈。法院对施瓦茨及其合伙人处以 5000 美元 的罚款。虽然金额不高，但这种职业污点对一名资深律师来说是毁灭性的。
这一案件被媒体报道后，引发了美国司法系统的全面反弹，2024 年间，美国多个联邦法院发布新规，要求所有律师必须签署声明，确认其提交的法律文书中任何由 AI 生成的内容都经过了人工核实。
在金融、医疗等等零失误容忍行业，第一波激进用AI的人发现，AI省下的时间，全花在了担惊受怕和修补逻辑漏洞上。
施瓦茨原本想利用 AI 提效，结果却成了全球笑柄。这说明在法律这种高度依赖真实性和溯源”的行业，AI并非加速器，而是可能导致职业生涯终结的定时炸弹。正如纳德拉所说，人的价值变成了校对员。
施瓦茨最大的错误不是用了 AI，而是他完全放弃了作为专家的最后一道防线——核实。
在专业领域，AI 的“一本正经胡说八道”具有极强的欺骗性。对于第一波尝试者来说，如果缺乏对技术底层逻辑的理解，也就是当下的大模型是概率预测而非事实检索，这种拥抱往往会演变成自杀式转型。
普通牛马必踩的第一个坑：效率陷阱
最早拥抱AI的人，迟早都会发现，你利用AI节省了时间，但这些时间并不属于你，反而成为了公司削减成本或增加你工作强度的借口。
在2024年初，Reddit的 r/antiwork 频道有很多热帖，员工分享自己如何躲在公司厕所里用手机操控ChatGPT完成报告，然后剩下的时间打游戏或摸鱼。此时的AI是属于员工个人的外挂，生产力红利由个人占有。
当这种效率提升被管理层察觉，或者员工为了表现而“主动汇报”后，陷阱开始收网。
《连线》杂志（Wired）在2025年初报道过一家硅谷初创企业的故事。一名高级文案发现AI能帮他每天多写4篇稿子，他便向主管炫耀。结果：公司第二周就修改了绩效KPI，将所有人的日产量要求从2篇提升到了10篇，且薪水保持不变。
小红书上一名大厂UI设计师发帖称，她教老板用Midjourney出初稿后，老板现在的反馈变成了：“既然AI一秒钟能出10张图，那你今天下午下班前给我出50个方案挑选不过分吧？”
AI提升的是上限，但资本将其变成了下限。 拥抱AI的人发现，自己原本的专业技能贬值了，换来的是更高强度的“AI搬砖”。
当公司意识到，既然一个人配上AI能干五个人的活，那为什么要雇五个人？
印度初创公司Dukaan的CEO在2024年公开宣称，因为引入了AI助手，他裁掉了90%的客服团队。那些最早参与训练AI、优化回复效率的资深客服，成了第一批被优化的对象。他们用自己的经验喂饱了AI，却发现AI生成的回复比他们更准、更快、且不要五险一金。
于是，生产力悖论出现了，员工越努力通过AI展示价值，就越快地证明了自己作为碳基劳动力的冗余性。
以前你写代码、写文案是一门“手艺”，有护城河；现在你只是在给AI做校对和确认。这种工作的可替代性极高，任何只要会打字的人经过3天培训都能取代你，职业技能快速被粉碎。
当每个人都用同样的AI工具，导致产出的内容高度同质化，这迫使职场人进入更疯狂的数量内卷，平庸化的集体自杀就此展开。
脑力劳动者很快也会转入计件工资，AI转型让白领工作也变成了工厂打螺丝般的“按Token付费”或“按件计酬”，中产阶级的职业尊严在效率面前荡然无存。一如OpenAI 的首席技术官 Mira Murati 在2024年底一次访谈中暗示的，许多“创意”工作可能会消失，但这只是“因为它们原本就不该存在”。这句话对第一波被AI替代的创意工作者来说，是极度冰冷的。
越拥抱，越贬值
第一波积极拥抱AI的人，在经历了短暂的涨薪后，很快就沦为了AI的受害者。
一位拥有 10 多年经验的文案主管在 r/technology 社区发帖称，他被公司要求强制使用 AI 工具来“提升效率”。他积极响应，带领团队训练模型、建立提示词库。结果：公司随后解雇了整个初级和中级文案团队，只留下他一个人监督 AI 产出。讽刺的是，由于 AI 现在能完成 90% 的活，公司认为他的管理价值也缩水了，最终他也被裁员，岗位被一名薪资极低的“AI 操作员”取代。
还有人在 Reddit 的 r/Layoffs 板块分享：公司引入了 AI 摘要工具（如 Collate AI）。某次 AI 生成了一份包含错误定价信息的总结，并在会议中展示。尽管是 AI 的逻辑幻觉，但日志显示是该员工操作的。CEO 认为他作为“人类监督者”失职，直接将其开除。这说明，积极拥抱 AI 意味着你不仅要干活，还要为“AI 的精神状态”负全责。
根据 MIT Sloan 商学院2025年的研究，当一个职业中大部分任务可以由 AI 完成时，该角色在公司内部的雇佣比例会平均下降14%。
根据 MIT（麻省理工学院）与橡树岭国家实验室 在2025年11月发布的最新劳动力模拟研究，AI 技术目前已经具备替代美国 11.7% 劳动力的能力。以美国约 1.6 亿劳动力总量计算，这相当于约1870万个全职工作岗位面临被取代的风险，涉及的工资与福利规模高达 1.2 万亿美元。
被称为AI教父的杰弗里·辛顿在 2025 年 11 月接受新浪财经等媒体采访时警告：AI 没做错，错的是社会组织。效率提升带来的财富流向了资本方，而那些通过 AI 提高了效率的员工，往往面临的是工作量翻倍或裁员名单。
AI简化了工作难度，但也让技能失去了锻炼的机会，这和你天天窝在工位，还幻想维持六块腹肌一样。
在V2EX和Reddit的程序猿社区，不少AI深度用户开始反思。一位开发者自曝，他在过去一年极度依赖GitHub Copilot，写代码速度极快，但在最近的一次面试（手写算法）中，他发现自己由于长期不思考底层逻辑，大脑变得极其迟钝。
最早加入AI先锋队的人，虽然短期内保住了饭碗，但其核心竞争力被AI稀释了。一旦公司引入更先进的智能体，他们这种“只会调教AI写代码”的人将面临第二轮清洗。
HR的回旋镖时刻
从 2024 年到 2025 年的全球职场动态来看，那些曾经握有生杀大权、负责招聘和辞退他人的 HR，确实正在成为 AI 转型中最先被献祭的岗位之一。
《麦克林》（Maclean's）在 2025 年 12 月的一篇报道中指出，AI 已经破坏了招聘过程。当雇主和应聘者都使用 AI 时，面试变成了一场“AI对战AI”的模拟赛，而夹在中间的 HR 完全失去了存在价值。
据《福布斯》及多方社交媒体爆料，Google在2024年底进一步缩减了其招聘部门。许多应聘者发现，他们从投递简历到获得Offer（或拒信），全程没有见过一个真实的HR。所有的第一轮面试甚至第二轮初筛，都是由名为“AI Interviewer”的数字人完成的。
那些曾经以“拥有最懂人性的招聘流程”自居的Google HR，发现自己的经验被喂给了大模型，而模型比他们更不知疲倦且不会带个人偏好。
根据 The HR Digest 和 HRD America 在 2025年11月发布的最新调查，约有 30% 的受访企业明确计划在2026年前用AI取代现有的 HR 岗位。企业高层认为，HR 的很多工作，如简历筛选、入职办理、基础政策咨询、甚至初步的离职面谈，具有高度的重复性和程序化，正是 AI 最擅长的降本增效领域。
过去，HR是老板裁员的刀。现在，越来越多的老板发现 AI 是更锋利、更便宜、且不需要支付遣散费的激光手术刀。
2025年5月起，IBM CEO Arvind Krishna 在多次采访中，包括《华尔街日报》及 2025 年的财报解析，都证实了这一进程。在IBM内部，94% 的员工 HR 问题现在由 AI 直接回答，不再需要人工介入。这意味着那些专门负责解答政策、处理琐碎流程的 HR 岗位已经彻底消失。
在 Reddit以及国内社交平台上，关于HR被裁的讨论充满了戏剧性。
在Reddit的 r/RecruitingHell 板块中，一位来自美国中型SaaS公司的HR自曝，公司为了降本增效，引入了一套AI人力管理系统。这位HR积极参与了系统部署，包括录入员工绩效数据和设定“自动裁员触发条件”。就在系统上线运行的第二周，他收到了一封系统自动发送的邮件，通知他由于“部门职能重叠”和“ROI评估不足”，他的岗位已被取消。
但在小红书上，出现了一种奇特的舆论转向：2025 年底有某科技公司员工自曝，他在被AI系统告知裁员时，AI给出的理由是基于过去三个月的数据分析，并根据他的技能自动生成了5份内推信和补偿金明细。相比之下，以前面对HR时，常会遇到话术拉扯、情感压制甚至PUA。这种“理性而精准的冷酷”反而让员工觉得比“虚伪的人性化”更舒心。HR作为“情感缓冲垫”的价值在AI面前荡然无存。
这些真实发生的案例揭示了一个残酷的职场新逻辑，HR的权力源于信息的不对称性。HR了解政策、了解老板想法、了解员工表现，这三者之间的差值就是HR的饭碗。以前 HR 是“防火墙”，挡在资本和劳动力之间；现在 AI 成了“透明玻璃”，资本可以直接穿透它看清每一个人的成本。
按照目前的AI渗透速度，很多企业的许多管理权限，在不远的数年内，将由AI接管。
在很多公司，不仅是HR岗位，AI 已经在决定给谁派单、考核谁的绩效、甚至预测谁会离职。当你面对的是一个没有情感、只看数据的算法系统时，你无法沟通、无法求情，只能像被程序驱动的零件一样旋转。
这就是纳德拉所说的“重塑工作流”，当工作流变得足够简洁，连负责维护流的人也成了冗余。
不要迷信一人公司
如果说有什么群体能从AI转型的当代恐怖故事中突围，那确实只有一人公司（One-Person Business）。这群人利用 AI 抹平了行政、初级开发和基础设计的人力成本，实现了一个人就是一个部门的效率奇迹。
然而，这种胜利是极少数精英的幸存者偏差。结合 2024 年至 2025 年的媒体报道和社交网络自曝，我们可以清晰地看到，为什么这种模式对绝大多数人来说，不仅无法复制，甚至可能是另一个深坑。
根据《连线》（Wired）2025 年的一篇报道，一位前谷歌工程师利用 Cursor（AI 编程工具）和多种 AI Agent，在不到三个月内独立开发并上线了一款垂直行业的 SaaS 软件，年收入（ARR）迅速突破 50 万美元。他一个人完成了原本需要10人团队（5个后端、2个前端、1个产品、2个销售）的工作。
但绝大多数人做不了一人公司，难度在于，需要创业的全栈技能。AI 能帮你写代码，但它不能告诉你写什么能赚钱。AI 能帮你写文案，但它不能感知市场的细微情绪。
《哈佛商业评论》在 2025 年的一篇文章中指出：一人公司的成功者，通常是那些在传统行业已经积累了 10 年以上经验、拥有极强产品感和商业嗅觉的“老炮”。普通打工人如果只会执行单一指令，离了公司系统，根本找不到市场的缝隙。
根据 McKinsey 2025 劳动力调查，一人公司的订单往往来自于个人深厚的人脉资源。那些能做成的人，原本就是圈子里的大牛。对于普通职场人，一旦离开公司平台，你会发现你不仅失去了名片上的光环，还失去了商业信用。大客户很难把几十万的任务交给一个只有一个人的空壳。
AI只是降低了雇人的成本，并没有降低创业的难度。如果你没有极强的商业直觉、跨界技能和极度自律，贸然辞职去搞“一人公司”，大概率会从公司里的牛马变成荒野里的流民。
最后的发明，并非戏言
和蒸汽、电力，甚至互联网都不同，AI远非工具，而是替代人的数字大脑。人工智能将是人类最后的发明。
英国数学家、图灵的同事欧文·约翰·古德在1965年发表的论文《关于第一台超智能机器的推测》中写道：“第一台超智能机器将是人类需要进行的最后一项发明，前提是这台机器足够驯服，能告诉我们如何保持对它的控制。”
这句话在今天之所以不是戏言，甚至被很多顶尖科学家、思想家如霍金、尼克·博斯特罗姆视为严肃的警告，核心逻辑在于智力爆炸。人类的进化是生物性的，速度极其缓慢。而 AI 是数字化的。
一旦 AI 的智力超过人类，它就能理解并改进自己的代码。改进后的 AI 会更聪明，从而能更快、更好地进一步改进自己。这种自我迭代会形成一个正向反馈闭环，导致智力在极短的时间内发生指数级喷发。届时，所有的科学突破、技术发明都将由 AI 完成，人类的创造力在绝对算力面前将变得多余。
过去几千年，人类发明的是完成任务的工具，比如火、轮子、蒸汽机。但 AI 是能够发明的工具。一旦这个工具开动，它解决癌症、能源危机、甚至星际旅行的速度将远超人类几代人的积累。既然它能发明一切，人类就失去了发明者这个核心社会角色。
如果这台超智能机器的目标与人类价值观稍有偏离（可见“对齐问题”绝非AI治理专业人士的无稽之谈），它在追求目标的过程中可能会为了获取资源或消除干扰而无意中抹除人类。
扯远了，AI文明取代人类文明，应该不会那么快到来。当下，如果你只是一个普通牛马，AI 的进步对你而言不是副驾驶，而是替代品。在AI转型的时代号角中，清醒的悲观者会刻意保留那些低效但核心的人类能力，比如深度社交、复杂博弈、实地调研和审美直觉。这些是 AI 难以企及的长尾场景。
毕竟，大时代的故事总是悲喜交加，小人物的幸福都在柴米油盐里。
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