ai工长什么意思

如果一个生活在一千天后的人回望，他或许会把我们生活的这段时间称为 ar 缓冲期。 ar 带来的结构性变化因隐约可感，但稍为完全落地，可菜头认为，这公平地为所有人提供了一个三到五年的时间窗口，去适应、去调整、去探索。 要调整的是自己工长的新身份，不再是传统意义上的员工，而是默认的带着三四个 ar 助手干活的工长。蔡宇表示，工长的职责在于拆解任务，分配给 ar 工作组 并审核执行结果，而他的价值体现在一件事情上，为工作组的执行结果担责。 要主动调整的是自己的职业生涯规划，在人人都是工长的组织里， 从基结构注定不会太厚。过去那条选定一座山，然后埋头往上爬的晋升道路越来越走不通了。 古典提到，我们的职业生涯会越来越像在游乐场里体验不同类型的职业项目，再把它们组合成最适合当下生活的那一种。 要去探索的则是在 ai 长出来的新职业，甚至新群体。 李玉辉说的子领、梁建章介绍的 ai 训练师、人机协助流程工、设计师、虚拟人 运营师，都是我曾听说过一个很有启发的职业选择原则，去做那种需要花十五分钟才能向父母解释清楚的工作。这意味着他没有完全被定义， 没有固定的职业路径，也没有标准化的竞争对手。此刻正在做这件事的你，本身就是他的定义者，你赞同吗？欢迎大家评论区留言讨论。

未来最有前途的工作路径变了啊，要么当上 ai 工长，要么创办一人公司啊。这个判断是出自预测之书里面蔡玉老师的一篇文章，这篇文章的标题呢，就叫 ai 工长和一人公司。 蔡玉老师是谁呢？是得到 app 的 商业参考的主理人啊，很多职场年轻人都管他叫大表姐，哈哈，没错，他扮演的就是家里那个又有见识又热情的大表姐。 好，我们接着说干货啊，根据预测，一千天之后，中国的 ai 普及率应该会超过百分之八十。这什么概念啊？ 就是很多职场人，甭管你是在制造业还是服务，现在干的活，百分之八十都会被 ai 渗透啊。 你不要小看这个数啊，百分之八十就是当一个东西它普及到这种程度的时候，我们原来熟悉的世界一定会发生某些颠覆啊，和我们完全现在完全不一样的东西。 那蔡玉老师呢，其实就是通过 ai 工长这个概念告诉我们，未来的职场人跟现在的职场人，他有什么本质区别 啊？你想现在我们去上班，靠什么？靠本事啊，靠自个的本事啊，顶多 ai 来了， ai 能给我赋个能帮个忙，本质上公司给我发工资，那他雇用的还是我这个人的能力，对吧？这是我们现在很多职场人的预设。 但是请注意啊，很快公司雇的就不是你这个人了，而是你带的那只 ai 队伍啊，你手底下管着可能五个，可能十个，可能二十个，可能五十个，各种各样的 ai 的 智能题， 什么商业分析师啊，客户沟通专员啊，内容创作师啊，财务助手啊等等各种 ai 智能题， 那你的活是什么呢？哎，你的活就是驾驭这些 ai 智能体啊，你去理解公司的战略，把任务拆解分配给你的这些 ai 小 组啊，审查结果最后交付，这就是你的活啊，这就是 ai 工长的概念。 你可能会说，这有啥区别呢？哎，这个区别可大了啊，你就想一个场景，你们家现在要装修啊，雇了个包工头，那请问你雇的是什么？是这包工头身上什么能力？ 是他干活的能力吗？不是你雇的，是他能帮你找到靠谱的水工、电工、木工、泥瓦匠啊，是他的这种能力啊，甚至他现在手头根本没有这个人，但是他也能帮你找到靠谱的工种。好，再想想你还雇的他什么能力？ 对啊，背锅的能力啊，不管水工电工、木工，哪个工出了问题，我就找你，我找你包工头，对吧？ 所以这么一对照呢，你就明白了啊，蔡宇老师讲的 ai 工长啊，你的价值就在于两点，第一，我寻找各种各样的 ai 工具啊，寻找到驱使他分配工作，让他干活的能力。那第二呢，就是为各种各样的 ai 工具背锅的能力和信用。 好，那你再想想，如果你把这方面的能力已经提升到了很高的程度，哎，你心里就会冒出一个念头， 我何必还要替老板打工呢？对啊，这就是参与说的下一步啊，你要去创办一人公司，当你学会了当 ai 的 工长，那过去需要比如说五十个人干的活啊，才能完成的业务流程，你现在一个核心创始人，再加上几个 ai 智能助手，就可以实现了。 现在硅谷的很多投资人都在期待这样的事啊，两三个人甚至只有一个人的独角兽公司很快就会批量崛起啊。 一千天后的世界给了我们所有人一个选择啊，就是在大公司里当 ai 工长，承担高风险，分一小部分收益。还是咱们干脆创业咱们自己干啊，直面市场，把收益全部拿走，这个时候我们就成了一人公司。 那怎么在这种职业环境里生存呢？大家别觉得远啊，可能两三年内就出现。那我推荐你阅读预测之书里面蔡玉老师的那篇文章，那个建议啊， 他就在这本书的第一篇，这篇文章读完了，你真的会感觉到大表姐对你掏心掏肺的那个劲。

预测之书宣布，一千天后，职场会出现一个新岗位， ai 工长，百分之八十的人都会转型做这个主打。一个指挥 ai 干活的未来职场，不再是雇佣个人，而是协助 ai 小 组。你不用再和同事内卷，只需给 ai 下达精准指令，验证成果，优化流程。 比如项目负责人让 ai 做数据调研，自己专心制定策略内容创作者让 ai 搜集素材，自己专注搞创意。 现在就要锻炼指令能力，学会清晰描述需求，修正 ai 的 偏差。这是未来职场的核心技能，早掌握早受益，避免被 ai 卷走饭碗。我们设想一下，那时人就变成了指挥长。指挥 ai 工长干活吗？您相信吗？

蔡玉分享了六个判断和三点建议。第一个判断是，在一千天后， ai 的 普及率会达到百分之八十， ai 将像水库和电站一样成为普遍存在的基础设施，并在消费互联网领域和部分工业化领域实现高度普及与深度应用。第二个判断是，工业进入机器自运行时代，在港口、隧道、厂房、电网等场景， 各式各样的工具和工业机器人将会全面上岗。第三个判断是，第一批生活类服务 ai 机器人将正式进入消费市场。在一千天后，各式各样、各行各色的机器人将会出现在餐厅、酒店、商场、医院，甚至试探性的进入部分家庭， 在公共空间和家庭中寻找他们能分担的生活服务，如照顾老人、浇花拖地等。第四个判断是，一千天后的职场上员工将成为一个个 ai 工长。 以二零二八年的王富贵为例，他不再是传统意义上的员工，对外他是 ai 王家班的工长，对内还是 ai 王家班的项目架构师。 他手头管理着五到十个不同功能的 ai 智能体，包括商业分析师、客户沟通专员、内容创造者、财务管理助手，甚至可能还有私人秘书、私人医生。第五个判断是，一千天后，一人公司将成为新的商业管理领域的新潮流。 过去需要五十人团队才能实现的业务流程，如今一名核心创始人加两个 ai 工程师或策略师就可能完成，甚至一名创始人加两个核心 ai 智能助手也可以实现同等产出，使一人公司达到十亿美元级别的估值。 第六个判断是，大公司将积极转型为联盟平台。传统公司特别是科技公司会围绕 ai 推动组织变更，尝试把自己转化成 ai 延伸公司，也就是以 ai 的 能力为核心， 重新搭建自己的组织架构。三点建议，一、培养自己的大局意识，增加自己摄入信息的广度和深度，建构自己理解世界的途径。二、尝试组建自己的 ai 班底， 把自己当成工长来跟他们相处与磨合。你也可以直接向 ai 学习如何把复杂问题分解成可执行的方案。 三、在 ai 无法完全替代的领域考虑提前准备。当 ai 普及率真的达到百分之八十的时候，那些需要共情、需要连接、能帮助人获得安慰与信念的工作会变得有价值。

在我们前期讲了 ai 工长之后，其实在这是可能是当下眼前最快的一个发展，就是 ai 工工长以及托克补贴，就是公司内部形成这种智能体的方向。但是在这个维度之后 会出现一个新的现象，叫一人公司，这个是在这本书第二 part 讲到的一个点，他这里面有一个，有一个，有一个案例，讲的我挺感触挺深的啊，就是说 在过去五十个人的团队里面，包括了软件开发、销售、营销、客服、服务、法务等才能实现的整个业务业务流程就是在过去一个公司五十个人的团队是最低的， 然后软件开发以销售、营销、客服服务、法务等等才能实现的业务流程。只如今只需要一个核心创始人以及 ai 工程师，还有个策略师，这三个人就可以完全完成，而且以至于 一个这样的公司可以达到十亿美元的估值。这是很可怕的一个案例，但是也是真实的一个案例。其实这个时候你就会发现，当我们每一个人在我们通过一个项目、一个事件 开始懂得建立一个单个的小团队的智能体的时候，你会发现你的思维是开阔的，你一下子可以去打破你的思维边界，你的原来的思想，可能在这一点，当你去实现了第一个维度时，你会不会自然想到，其实我还可以 ai 做一个其他的东西， 对不对？我要想找一个高级的一个营销师，我就会给他设定，哎，你是一个什么什么样的营销师，一个多么顶流的，然后我需要一个什么，然后我需要做到什么执行，当你会懂得发问，懂得会规划，懂得你自己要什么，能 要什么能力的时候，你能把话说清楚，能把流程理清楚， ai 就 能帮助你实现各种各样的 大的有能量的人才进来，对不对？那这个时候你发现你一个人就是一个公司，你可以做营销，因为你有一个大的营销自人体，非常牛逼的自人体。 然后你可以做销售，你可以做软件， ai 编程上来你这个软件，你甚至你可以一天两天，你就让他整个团队，整个一个自人体团队，几十号程序员， ai 程序员再帮你去做， 你一个人你就可以成立一个公司，你一个人就是个独立的个体，你一个人的价值，当你打开第一点思维，你一个人产生的价值 现在看来是十亿美元，有可能远远不止。所以在未来的时候， ai 工长去到一个人的团队，这是很快的，你做好准备了吗？

未来最有前途的工作路径变了啊，要么当上 ai 工长，要么创办一人公司 啊！这个判断是出自预测之书里面蔡玉老师的一篇文章，这篇文章的标题呢，就叫 ai 工长和一人公司。根据预测，一千天之后，中国的 ai 普及率应该会超过百分之八十。这什么概念啊？ 就是很多职场人，甭管你是在制造业还是服务，现在干的活百分之八十都会被 ai 渗透啊。你不要小看这个数啊，百分之八十就是当一个东西它普及到这种程度的时候，我们原来熟悉的世界一定会发生某些颠覆。 那参与老师呢？其实就是通过 ai 工长这个概念告诉我们，未来的职场人跟现在的职场人，他有什么本质区别。 你想现在我们去上班，靠什么？靠本事啊？顶多 ai 来了， ai 能给我赋个能帮个忙，本质上公司给我发工资，那他雇用的还是我这个人的能力，对吧？这是我们现在很多职场人的预设。但是请注意啊，很快公司雇的就不是你这个人了， 而是你带的那只 ai 队伍啊。你手底下管着可能五个，可能十个，可能二十个，可能五十个，各种各样的 ai 的 智能体，什么商业分析师啊，客户沟通专员啊，内容创作师啊，财务助手啊等等各种 ai 智能体。那你的活是什么呢？你的活就是驾驭这些 ai 智能体啊，你去理解公司的战略，把任务拆解分配给你的这些 ai 小 组啊，审查结果最后交付，这就是你的活， 这就是 ai 工长的概念。你可能会说，这有啥区别呢？哎，这个区别可大了啊，你就想一个场景，你们家现在要装修啊，雇了个包工头，那请问你雇的是什么？是这包工头身上什么能力？ 是他干活的能力吗？不是你雇的，是他能帮你找到靠谱的水工、电工、木工、泥瓦匠啊，是他的这种能力啊，甚至他现在手头根本没有这个人，但是他也能帮你找到靠谱的工种。好，再想想你还雇的他什么能力？ 对啊，背锅的能力啊，不管水工电工木工，哪个工出了问题我就找你，我找你包工头，对吧？ 所以这么一对照呢，你就明白了啊，蔡宇老师讲的 ai 工长啊，你的价值就在于两点，第一，我寻找各种各样的 ai 工具啊，寻找到驱使他分配工作，让他干活的能力。那第二呢，就是为各种各样的 ai 工具背锅的能力和信用。你心里就会冒出一个念头， 我何必还要替老板打工呢？对啊，这就是参与说的下一步啊，你要去创办一人公司，当你学会了当 ai 的 工长，那过去需要比如说五十个人干的活啊，才能完成的业务流程，你现在一个核心创始人，再加上几个 ai 智能助手，就可以实现了。 现在硅谷的很多投资人都在期待这样的事啊，两三个人，甚至只有一个人的独角兽公司很快就会批量崛起啊， 一千天后的世界，给了我们所有人一个选择啊，就是在大公司里当 ai 工长，承担高风险，分一小部分收益，还是咱们干脆创业咱们自己干啊，直面市场，把收益全部拿走，这个时候我们就成了一人公司。 那怎么在这种职业环境里生存呢？推荐你阅读预测之书里面蔡玉老师的那篇文章，他就在这本书的第一篇。这篇文章读完了，你真的会感觉到大表姐对你掏心掏肺的那个劲。

值得改造，但更关键的是，这三位老师的观点呈现出了非常清晰的递进趋势。蔡玉老师聊的是组织形态会发生什么变化，还提出了一个重要概念，叫 ai 工长。 和蔡头老师讲的是我们该怎么度过接下来的 ai 缓冲期。他说有五种人能活得很好，而这五种人需要的素质，正好就是 ai 工长需要具备的素质。 到了古典老师这里，讲的就更具体了，他关注的是 ai 时代的职业观和职业旅程会发生什么变化。他有个特别有意思的概念，叫做职业发展，从爬山变成了冲浪。这三位老师就像给我们提供了一台望远镜的三个焦距， 蔡玉老师把焦距拉到最远，能让我们看清整个组织的形态如何变化。和蔡头老师把焦距调到中间，让我们看清自己需要具备什么能力。古典老师把焦距拉到最近，让我们看清自己的职业路径该怎么规划。 接下来，我们就按照这个焦距一层一层往深了看。蔡玉老师在他的预测里，先给出了一个关键时间节点，也就是二零二八年九月。 他说到那个时候 ai 的 普及率会达到百分之八十，这个数字不是他拍脑袋想出来的，而是根据国务院发布的关于深入实施人工智能加行动的意见算出来的。 当 ai 普及率达到百分之八十这条线，职场会发生一个本质变化，从员工制转向工长制。什么叫工长制？蔡玉老师给了一个很具体的画面，未来每个职场人都会变成管理五到十个不同功能 ai 智能体的 ai 工长。 需要注意的是，这里的核心变化不是你会用几个简单的 ai 工具，而是你的角色彻底变了。 过去你是员工，接收老板的指令后，按要求完成任务就行。但未来你是工长，要先理解公司的战略，把战略拆成一个个具体任务，分配给手下的 ai 智能体，最后还要审查这些 ai 提交的结果。这话听起来有点抽象，对吧？ 在书里，蔡玉老师举了个特别生动的例子。 carson 这家公司成立不到三年，团队不到十个人，估值却已经逼近十亿美元。 为什么？因为他们做到了一个人指挥 ai 完成整个软件生产流程。也就是说，这家公司里的十个人，干了传统公司一百个人的活，这就是 ai 工长的威力。 当然，这里我再多提一句，前面提到的这组数据，是蔡玉老师当时转文时的数据，现在这家公司最新估值已经飙升到二百九十三亿美元。 你想想看，传统软件公司开发一个产品，需要产品经理、前端工程师、后端工程师、测试工程师、 ui 设计师等，每个人负责一个环节。 但在科 sir 这样的公司里，一个人就能同时指挥多个 ai 智能体，分别负责这些不同环节。这个人的角色变了，不再是某个环节的执行者，而是整个流程的架构师和管理者。蔡玉老师说，等这种 ai 工长模式成为主流，组织形态会出现两级分化。 一级是一人公司，也就是一个 ai 工长带着自己的 ai 班底，独立承担一个完整项目。 coser 就是 这种模式的典型例子。另一级是平台联盟，大公司不再是传统意义上雇佣几千名员工的组织，而是变成了一个连接器，连接着无数个 ai 工长或者一人公司。 更关键的是，蔡玉老师还给出了一个具体的产业预测，他引用了理想汽车理想的判断，三到五年内，全自动驾驶会真正实现，可能会出现超越 iphone 规模的智能汽车企业。 你想想看， iphone 带来的是什么？是移动互联网时代的整个产业链重构，而全自动驾驶带来的会是消费级机器人，真正走进每个人的生活。到那个时候，你管理的可能不只是五到十个软件形态的 ai 智能体，还包括真实的物理机器人。 但蔡玉老师也特别诚实的说，这不全是好消息，因为在这个转变过程中，大量中层管理者会发现自己的位置消失了。 要知道，如果一个 ai 工长能直接对接战略层，还能管理多个 ai 智能体，完成执行层的工作，中间那一层上传下达的管理者还有什么存在价值？ 蔡玉老师给出的建议是，你要么往上走去做真正的战略决策，要么往平行方向走，去管理更多项目，要么往下游延伸，去做更长的价值链。但如果你只是一个转述者、协调者，你的位置很可能会被 ai 工长取代。 这不是危言耸听，而是正在发生的现实。说到这里，蔡玉老师已经把组织的未来划出来了，扁平划一人公司、平台联盟。 但你可能会问我，到底怎么才能成为 ai 工长？我需要具备什么样的能力？这个问题和菜头老师给了非常具体的答案，和菜头老师在他的预测里先给出了一个重要判断，也就是未来三到五年是 ai 真正到来之前的缓冲期。 这个缓冲期特别关键，因为这是我们能主动转变的时间窗口。他说这个缓冲期里有五种人能活得很好。我读完之后发现，这五种人其实就是 ai 工长需要具备的五种能力。先说最核心的两种， 第一种是提问者，这个能力我觉得特别值得展开说说，因为和蔡头老师认为，从执行者变成提问者是最容易实现的转变。他举了一个很生动的例子，同样让 ai 画一张图，你只说画一只猫， ai 可能给你一张很普通的猫的图片， 但如果你说画一只坐在窗台上的橘猫，阳光从侧面打过来，背景是模糊的城市天际线， ai 给出的结果就会完全不一样。 你看，这就是提问的质量。和蔡头老师说的很直白， ai 时代的竞争不是人和机器的竞争，而是人与会用 ai 的 人的竞争。会用 ai 的 核心就是会提问，更准确的说是会问对问题， 因为问题本身就包含了你对事物的理解、对目标的判断、对路径的规划。而且这个时候你反而不用对事物的理解，对目标的判断，对路径的规划。而且这个时候你反而不用对事物的理解、对目标的判断、对路径的规划。而且这个时候你反而不用去问 ai。 当然，在跟 ai 沟通时，我也建议你在习惯性描述完任务和目标后，也问问 ai 他 拿到的任务背景够不够，不够的话可以主动向你提问，我相信这种互动多了，你遇到任何任务时，你的理解会更全面。 第二种是决策者。什么叫决策者？就是能正确下达指令的人。和蔡彤老师说， ai 也许无所不能，但需要有人输入正确的指令，而指令正确与否，就能看出人和人之间的差异。 你要理解整个系统是怎么运行的，要建立自己的认知模型，才能给出正确的指令。提问者和决策者，这两种能力结合起来，就是 ai 工长最核心的能力，你既要知道该问什么问题，也要知道该做什么决策。 当然，光有这两种能力还不够。和蔡头老师还提到了另外三种基础能力，分别是看门人、执行者、责任人。 他们人能识别 ai 的 错误，因为 ai 再强大也会出错，你需要有专业经验和警觉心。执行者能把 ai 的 输出真正落地到现实世界，因为方案再完美，也需要有人协调资源解决突发问题。 而责任人能为决策承担后果，这可能是最稀缺的能力，因为 ai 可以 帮你分析和计算，但最后拍板的是你，承担风险的也是你。这五种能力不是五种不同的人，而是同一个 ai 工长需要具备的能力。组合权。 你要会提问、能决策，同时还要能识别错误，会执行落地，敢于承担责任。当你把这套组合拳练成了，你就不只是会用 ai 的 人，而是真正的 ai 工长。 有意思的是，和菜头老师最后还来了个反转，因为在最开始的时候说每个人都面对一个三至五年的缓冲期。 我相信很多同学听到这里说每个人都面对一个三至五年的缓冲期。我相信很多同学在文章最后一段轻轻说了一句话， 事实上，并没有什么 ai 缓冲期，有的只是每个人面对变化到来时的心理缓冲期。与历史上所有的巨变一样，我们最终都会在变化后走入新的时代，区别只在于以主动还是被动的姿态。 这句话其实才是同学们需要注意的，千万别以为 ai 会给我们留缓冲期，那都是心理安慰，我们已经走在一条快速变化的单行道上了，别等着被人推着走。但这还不够，因为蔡玉老师和和蔡头老师告诉我们的是，组织会变成什么样，个人需要什么能力。 但更长远的问题是，当组织扁平化，当我成为 ai 工长后，我的整个职业路径会变成什么样？我还能在一个地方待四十年吗？我该怎么规划自己的职业旅程？ 这个问题，职业规划专家古典老师给出了他的答案。古典老师在他的预测里用了一个很形象的比喻，那就是职业发展从爬山变成了冲浪。什么是爬山？传统职业观就是爬山。 你选定一个行业，从最底层开始，一步一步往上爬，爬到管理层、高管甚至 ceo， 这个过程可能需要十年、二十年，甚至四十年，你的整个职业生涯就是在爬一座山。但古典老师说， ai 时代的职业发展更像是冲浪， 你在等待一个又一个的浪。每个浪来的时候，你要判断浪的高度、速度、方向，然后决定要不要冲上去。冲上去之后，你享受浪带来的加速，也知道这个浪终究会落下，然后准备迎接下一个浪。这个比喻特别准确， 因为在 ai 时代，行业变化速度会越来越快。可能你刚在一个行业站稳脚跟，这个行业就被颠覆了。也可能你刚掌握一项技能，这项技能就被 ai 取代了。 你没办法在一个地方待四十年，你必须学会在不同行业、不同角色之间切换。古典老师给了一个特别具体的例子，他说，假设有一位女性，二十多岁时重心在挑战，所以他去做大客户销售，享受攻克难关的快感。 当他成家之后，重心转向平衡，想要更多时间陪伴家人，就转去做在线教育推广工作，时间更灵活。到了中年，他的重心又转向自我，他想做一些真正让自己有成就感的事，所以他去了一家户外品牌做产品经理。 等到五十多岁，他可能还会有新的变化，进入一个今天我们还想象不到的新兴行业。你看，这就是冲浪。他不是在一个行业里从基层爬到高层，而是在不同行业、不同角色之间切换，每一次切换都是在追逐一个新的浪。 而支撑他完成这些切换的，正是和菜头老师说的那五种能力。他要能决策，选择去哪个行业，会提问，快速理解新行业的逻辑，能识别错误，避开那些看起来很美，但其实是坑的机会，会执行落地，在新环境里快速出成果。 最后是敢于承担责任，每个人都要为自己每一次转换的风险买单。古典老师说，这种冲浪式职业观，需要你具备三种核心资产。第一是自我，你要清楚知道自己想要什么，擅长什么，热爱什么。 第二是关系，你要建立真实的人际网络，因为在快速变化的世界里，人和人之间的信任会越来越珍贵。 第三是热爱，你要找到真正让自己有激情的事情，只有热爱才能支撑你度过那些困难的转换期。有意思的是，古典老师的这个预测和蔡玉老师和蔡头老师的观点形成一个完美呼应。 蔡玉老师说，组织会扁平化，大量中层会消失。古典老师也引用了嘎特纳的预测，到二零二六年，百分之二十的组织会砍掉一半的中层。 这意味着什么？意味着你必须学会在不同组织、不同项目之间切换，也就是学会冲浪。和蔡头老师说的五种能力，也是冲浪者需要的能力。 这些能力不是为了让你在一个地方待的更久，而是为了让你在每一次浪来的时候都能快速判断、快速上板，快速调整。 古典老师还提到一组有意思的数据，在美国，现在已有百分之三十五到百分之四十六的人从事非传统雇佣工作，也就是自由职业艺人、公司、平台写作这些形态。但在中国，这个比例只有百分之七。这意味着什么？意味着我们还有巨大的上升空间。 蔡玉老师说的一人公司和平台联盟，不是遥远的未来，而是正在发生的现实。所以你看，当你把三位老师的观点放在一起读，这三个视角结合起来，就是一份完整的应对 ai 时代的行动指南。而三位老师的共同建议其实很简单，那就是立即行动， 现在就开始与 ai 写作，现在就开始思考自己的职业冲浪板该往哪个方向滑。当然，如果你不知道从哪里开始，我给你一个最简单的建议，今天就打开一个 ai 工具，试着用和蔡头老师说的提问者思维，给他一个具体的、有细节的任务。 别只说帮我写一份报告，而是说帮我写一份关于某某行业 ai 应用现状的报告。重点分析三个典型案例，每个案例包括应用场景、技术方案、效果、数据。你会发现，当你学会提问，就已经开始从执行者转向 ai 工长了。 等 ai 给出这份报告后，你打开 get 笔记，用自己的话把报告精髓转述一遍，我相信其中很多精彩细节你就能记住了。等假期结束，回到单位，别人在聊起相关话题时，你就是讨论的参与者，而不是旁观者了。 最后，预测之书目前只有纸质书，你想要好好读一读这本书，可以用微信扫描文稿里的海报二维码购买。好，咱们新年假期第一！

今天继续读 ai 一 千天后的世界，那今天要给大家分享的是一千天后的世界到底是怎样子的？首先第一点就是 ai 的 普及率会超过百分之八十，这首先是国家的一个 ai 智能战略，从目前的各种 ai 应用，还有能寄生机器人的发展来看， 一千天后二零，也就是二零二八年的九月份，那达到百分之八十的普及率没有任何问题。什么意思呢？就是到那个阶段我们的 ai 会变成什么了？会变成我们今天的像水电、水和电一样的变成基础建设，它会非常的便宜， 并不是指硬件便宜，是这个 ai 的 应用基础会变成的非常的便宜，使用门槛会很低，但并并不意味着你就能使用它，因为能使用它的核心是五个点。第一就是你会不会给 ai 下达一个正确的指令， 这个指令很重要，如果你问错了，你的答案都是错的。第二，你会不会提出一个好的问题给 ai， 否则说并不正确的，那 ai 给你答案也是错误的，或者你想要的错误的。第三，你能不能发现 ai 的 他本身就有问题，这些并不代表着百分之百正确，你能发现他的问题吗？第四，你还是要回到现实生活中去做执行，因为并不是所有的事情，所有的东西都是发生在线上。 第四、五，你能不能成为这个最终的一个风险结果的承担者，也就是责任，你要有这个承担责任的一个勇气。然后第二点就是整个的这个 ai， 它首先是进入从工业里再到消费市场，工业里我们现在就可以看到 很多的一些医院、公共空间、酒店，现在已经用了一点点的这种叫傻瓜式 ai， 但是到一千天后，这些地方的 ai 将机器人，特别是寄生机器人你到处，你到时候会随处可见，不必惊讶，因为他们已经把 叫工业场景的重复性的，没有技术含量的所有的工作给它全部替换掉了。另外就是会进入大规模的开始进入消费市场，也就是家庭家用个人市场。比如说现在就有一个 ai 机器人，在我家，在我房间帮我扫地，帮我整理衣物，帮我收衣服，给我端茶倒水烧水， 当然是我给他指定的，这个也会在内个时间点慢慢慢慢全部进入我们的生活当中， 然后与此同时就会出现了很多岗位的替换。其实发现在职场里面应该是最大的变化，职场里面会有大量的工作会被替换掉， 因为在职场里面的话，你不需要那么多人，我们的每一个人会变成 ai 的 叫工长，工作的工长就是那个队长的长， ai 工长每个人都是管理者，每个人都是领导者，只要是后面不是人，是那个 ai 助手你的，你每个人 或者会少在手机端，在 pc 端会有大量的 ai 助手，可能四个，也可能八个，甚至更多，那你就变成一个工长。作为工长最重要的就是来到了我的本业，我这么多年做的工作有很多的板块，就是项目总监， 一个任务，为了目标的任务，项目总监会把这个任务拆分成十个、八个甚至更多的子任务，这些子任务原先是派给我的每个下属去做， 那到了一千天后，我变成了 ai 工长，我不是派给下属去做，因为下属全部没了，这工作岗位是废掉了，派给我的 ai 助手去做，我的 ai 助手会在各个智能体上，他们高效更加高效的配合我，实时的二十四小时的帮我去做。 当然我要做的一件事情就是我做其中一个核心任务，同时我来检查这个这些 ai 助所有没有按照我的目标，按照我的要求质量去完成我的任务。我要做 p、 d， c， p， 计划， d 度， c check， 检查他们做的结果 a， 调整 x， p， d， c 来去完成这个子任务，把这些子任务全部收回来，然后再对内或者对外做整体交付来完成这个大的项目，这就是完成的，这就是一个工长。 你可以理解成一个 ai 时代下的项目经理， ai 项目经理， ai 项目总监的一个角色，那因为这样子会带来顺势，就会带来一个大爆发，就是一人公司，就是一个人公司的大规模竞拍式的出现。因为 ai 工长的能力很突出之后，他是不会甘愿在一家公司里面做一个 ai 工长的， 他会自然而然就成长成一个人的公司，那很多公司也不会要那么多人，有可能就是有几个不同的 ai 工长 会去控制不同的业业助手来完成任务就好了，所以就会带来几个坏的现象，这个坏的消息就是大量的工作岗位就会失去，比如说客服、数据分析师，订单 流程里面，特别是那些活在流程里面的岗位就荡然无存，所以工作岗位很多会荡然无存，这是坏消息，那好消息就是刚刚说到的优秀的 ai 工长，他会有更多机会跑出来变成一个人的公司，当然不是他一个人，是后面一大堆的 ai 工具、 ai 助手让他 养成了一个成长，成为一个优秀的一等公司。然后大量的大型公司会慢慢变成小工，小型的小公司指的不是瓦解，是内部，另外他们会更大的公司就会变成平台，变成联盟型的平台，大量的 ai 跟工长在上面进行协助分工，这个就是未来的一个 ai 的 带来我们的变化，在工作、在家庭生活，在企业端，还有在普及率上面的一个情况。

现在啊，碰到一个什么问题，现在做了两个工地啊，一个呢，这一套呢，是图纸非常圆完善的啊，这种 平立坡啊，都有他的这个标准的 图纸的，这种标示师傅们反倒看不懂嘞，嘴巴说说了，都说有图纸都能做，然后去找他平面立面，剖面符号在哪里，那就出问题嘞，到他们手里反倒不会了， 就是说一个什么什么问题，就是我们的施工员或现场带班的师傅呢，一定要学会看图纸，他们图纸会看，他不会还原 啊，他又会去依照那个效果图，但我的工地不会让他们去看效果图的，你看了效果图以后，效果图的表现力跟那个图纸的表现力他是不一样的。现在还有一种，还有一种现象呢，是什么？设计师只有 啊，平面布置图和平顶布置图啊，他没有其他的图纸。那么像这种呢，是怎么样来做方便呢？就是设计师要带着工厂，要现场 指挥，就是设计师大量的时间了都在工地上，虽然说现在家装都是这样做的，但这样就把设计师的精力耗掉了，一个施工队的精力耗掉了，一个，可能会出现返工，还有一个 业主的时间他也废掉了，时间会很长，因为改动的时间会比较多，是师傅们就不清楚最终他想要表达的什么，只能靠设计师在现场来一个一个讲啊，现在就就这两种情况，一个是 传统的设计师效果图，平面图，平顶图，几张简单的立面图啊，就是现在家装上的主流都会做天 天，天天去现场去交代，这是一个，还有一个呢，很完善的这个图纸，然后现场的施工员和设计师反倒不会了啊，这个每个工长他也不会，他自己找图纸都不会找。 那么至于这种情况，我们现在要的一个关键的一个事情，就是说我们如何把这个 异地的图纸来现场落地，那就是要取决于你的那个试图水平和还原能力，就是我们这个平力抛啊，就是三试图脑子里面一定要去训练 啊，就是说看到这样的图纸在没有效果的情况下，我们如何去还原，他一定要去看国标的这些图纸，以后可能会有大量的这些国标图纸在那个市面上 流通。异地图纸的话，你如何来完成你你要完成的项目啊？试图还原知识啊，还有一个就只有 效果图平面顶面的基本布置图的时候，我们如何去做到落地，那么就是考验一个现场工厂的这个能力了，这里关键点就是我们要设立每个空间的 这个分界线，如我把分界线确定了，那么接下来在每个分界线的空间里面是去实现一个一个我们想要的， 这样也能实现，也能保证这个不这个项目的质量和时间，去学习这些这个国标的这些图纸啊。

你好，我是郑工长，最近我看到一篇关于 open call 的 深度文章，作者总结了他的六大核心用力。读完以后，我就感觉啊，这可不只是简单的功能介绍，这背后其实是一个范式转变的信号。那么 open call 到底是个啥呢？ 文章标题说的很清楚，他正在从一个聊天工具进化成一个数字员工。这个进化关键就看三个维度。第一是记忆，以前的聊天工具呢，没啥记忆，或者说记忆很短，但数字员工呢，他能把所有事都长期记住。 第二是自主性的聊天工具，是你说一句，他动一下，被动响应，数字员工呢，他是能主动去执行任务的。 第三是目标理解，聊天工具基本不懂你的大目标，可数字员工呢，他能理解并且主动帮你推进这些目标。你看，当这三个维度都达到一定程度的时候，这个系统就完成了一个跨越，达到了一个临界点。 说到这，我们再看看文章里提到的六大用力，他的底层逻辑到底是什么？第一个用力叫第二大脑系统， 它的核心价值是什么呢？就是把你的记忆外置，而且记录的门槛几乎为零。打个比方，你平时想记点东西，是不是得打开 notion 啊，或者填模板，然后整理分类， 挺麻烦的，对吧？现在呢，你直接发条短信给 open call， 比如帮我记住这个，它就会自动帮你记录。所以关联起来，从我们工程师的角度看啊，这就是把信息录入这个动作的摩擦力降到了一个几乎可以忽略不计的地步。 第二个用力是定制化晨报，这个厉害了，它的核心价值在于能主动推送，而且是高度个性化的信息聚合。 比如说每天早上八点，它就自动给你发今天有什么 ai 新闻视频、创意点子，你有哪些代办任务，还有它给你推荐的任务。这里最关键的是第四点，让 ai 自己想出来，它还能帮你做些什么事。你别小看它，这其实是一个能力发现的机制。 第三个用力叫内容工厂，他的核心价值是多代理协助形成一个流水线自动化。你可以想象一下，一个代理专门负责研究，一个代理专门负责写作，还有一个专门负责设计， 他们各司其职，像工厂流水线一样运转，这就是软件工厂的初步形态了。 第四个用力是市场研究与产品构建，它的核心价值就是能帮你发现用户痛点，然后直接去自动解决。 你可以让 openclaw 用它那个最近三十天技能去研究 reddit x 以前的推特，上面大家都在讨论什么？找到用户的痛点，然后让 openclaw 直接去构建产品， 这不就是创业者自动化的一个最小原型吗？是不是挺有意思？第五个用力叫目标驱动的自主任务，核心价值是目标对齐和自主规划。你可以把你所有的目标都告诉 openclaw， 它每天就会自己去想任务，然后自动帮你执行。 这是最关键的一个工作流程了，让 ai 真正理解你的北极星就是你的终极目标，然后它自己去规划路径，去实现它。 第六个用力是构建自己的 mission control， 或者说你的任务控制中心，它的核心价值呢，是工具替代和深度集成。 你可以用 opencloud 去替换掉你现在用的 google calendar、 lotion、 totoast。 所有这些工具都将基于你跟它的对话和它的记忆来运行。这可不只是为了省钱啊，更重要的是功能增强， 因为所有工具都共享同一个记忆库，这个效率是完全不一样的。聊了这么多，我想说说我的判断。 open call 二，它代表了一个新物种，它不是一个更好的聊天机器人，而是第一个真正的数字员工。 从系统工程的角度来看，他的核心竞争力主要在三个地方，第一是记忆层，他能记住你告诉他的一切信息。第二是执行层，他能真的操作电脑，浏览网页、运行命令。 第三是推理层，他能理解你的大目标，自己规划路径，还能自主做决策。你看，当这三层能力全部打通的时候，他就形成了一个闭环，从你的目标到他的规划，再到执行，然后是记忆，最后是优化，周而复始。 我的理解是啊，当一个系统的记忆、自主性、目标、理解，这三个维度都跨过那个临界点，它就不再仅仅是一个工具了，它会成为你的合作伙伴。而 openclaw 现在就正在跨越这个临界点。 对了，文章里还提到这个 openclaw， 它每月最低成本才十美元，用的是 minix 二点五的模型， 当然也有二百美元的 opus 方案。这让我想到一个问题，当 ai 员工的成本变得比人类员工还要低的时候，我们的就业市场会发生什么变化呢？不过，这又是另一个值得深聊的话题了。

当国家核心的智库在中央党校的学习时报上发文讨论 ai 对 就业的影响。大家注意，他文章里有一句话特别扎眼，预警能力弱。这四个字出自国家级智库之口，分量相当重。 什么意思？就是我们的教育体系和社会保障体系跟不上 ai 技术迭代的速度。说的更直白一点， ai 发展太快了，我们的准备工作跟不上了。 这可不是耸人听闻，大家想想， deepsea、 sora 这些 ai 大 模型一发布，可能几周之内就能冲机翻译、插画、基础编程这些行业。但我们的失业率数据呢， 是按季度统计的，等数据显示，失业率上升的时候，大批人已经丢了工作了。信息差就是时间差，时间差就是社会代价。所以国家现在做的第一件事就是建预警系统。 怎么预警，不是等着看失业率爆表，而是直接盯招聘网站的岗位变化、社保参保人数的增减、行业用电量的波动。这些数据是实时的，能第一时间反映出哪个行业正在被 ai 冲击。 一旦某个行业的招聘需求断崖式下滑，马上启动技能培训补贴和转岗对接，说白了就是治胃病，不等你失业，就开始帮你转型。世界经济论坛的二零二五年未来就业报告给出了一组数字，到二零三零年，全球被替代的岗位将达九千两百万个，新创造的岗位一点七亿个， 听起来新饭碗更多，但前提是你有能力端得起。报告特别强调，全球百分之三十九的核心工作技能将在五年内发生变化，百分之六十三的雇主把技能差距列为企业转型的头号障碍，一点二亿名员工面临中期裁员风险，原因就是技能跟不上了。 这个问题在咱们这更突出，二零二五届高校毕业生一千两百二十二万人，创了历史新高，但企业同时在喊，招不到人。 为什么？因为 ai 相关人才缺口超过五百万，供需比例一比十。一边是传统专业的毕业生简历投不出去，另一边是 ai 岗位开着天价薪水找不到人。这种冰火两重天的局面，根子出在教育。大家仔细想一下，一个学生从入学到毕业要四年， 四年前报专业的时候， chatgap 还没火呢，等毕业了，整个行业已经变天了。大学教的东西和市场需要的东西之间，存在一个巨大的时间差。这不是哪个学校的问题，是整个教育体系的节奏跟不上、技术迭代的问题。国家现在的解法很务实，微专业 教育局二零二五年的春季促就业攻坚行动，明确要求高校联合企业开设一千个微专业和职业能力培训课程。 微专业不是在读四年书，是三到六个月的短期课程，瞄准一项具体的 ai 技能，比如大模型微调、 red 应用开发，日能克服系统搭建。关键是这些课程不是大学老师拍脑袋设计的，是华为、百度、阿里这些企业直接参与课程开发，教的是市场上正在用的技术。 再配套一个更长远的制度，国家学分银行，你的每一次培训，每一个证书都可以存进这个银行里，将来可以折算成学历或者职业资格认证。 这意味着什么？意味着不管你是刚毕业的二十二岁年轻人，还是干了二十年的四十二岁中年人，都可以随时进入学习通道。终身学习不再是一句口号，而是有了实实在在的制度支撑。 职业教育这块的变化也很大，过去职校培养的是熟练工，教你怎么操作机器，现在国家要求转向培养现场工程师，不光要会操作，还要能读懂数据处理、异常管理、智能设备。 咱们的灯塔工厂已经有八十五家了，全球第一，占比超过百分之四十二。这些工厂里的工人早就不是传统意义上的工人了，更像是智能系统的管理者。教育必须跟着这个方向走。 对普通人来说，这一切意味着什么？我给大家划三个重点，第一，趁早动手学 ai， 不 一定要成为算法工程师，但至少要学会用 ai 工具辅助你现有的工作。 第二，关注微专业和政府补贴培训，很多课程是有补贴的，甚至免费的，不要浪费了。第三，别等着单位教，你自己主动找资源学，国家的学分、银行、线上培训平台都在那，关键是你自己要迈出第一步。 除了教育，社会保障的改革也在同步推进。现在全国有两亿灵活就业人员，跑外卖的、做自媒体的、接零工的，这些人的就业形态早就不是传统的一个萝卜一个坑了。 传统社保绑定在一个固定单位上，你换个平台，社保就断了。国家正在探索个人账户加政府补贴加企业供单的弹性社保机制，让社保权益跟着个人走，管你在哪个平台接单都不断档， 算法治理也在发力。美团已经宣布逐步取消骑手超时扣款，推出防疲劳机制，连续工作十二小时，强制下线休息。这说明国家有能力通过监管手段纠正技术对劳动者的过度挤压。 算法要为人服务，不能让人成为算法的附属品。从经济学的角度来看， ai 这波浪潮本质上是一次全要素生产率的大跃升，物业会出现类似制造业的规模效应，整个经济的蛋糕会做大， 但蛋糕做大不代表每个人都能多分一块，分到你手里的那份取决于你的技能值不值钱。掌握 ai 技能的人会拿到更高的薪酬溢价，不掌握的人会被挤压到越来越窄的空间里。 智联招聘的数据已经显示， ai 行业的平均月薪排在所有行业的榜首位置。这中间的鸿沟不是年龄、学历或者出身决定的。 ai 时代的就业安全感，不是来自某一份固定的工作，而是来自你不断更新的能力。 听起来很残酷，但其实也很公平，只要你肯学，机会比以往任何时代都多好了。关注超爱财经，我们下期再见！

朋友们，新春快乐，马年大吉！今年春晚的巨星机器人一出场，大家有没有被震撼？有没有什么感触？ ai 这个话题，春节反倒卷到了极致，极大平台发红包卷心模型， 最近不少人在杭州、深圳、北京这几个机场都能看到铺天盖地的广 ai 广告， 大场神仙打架，看的人眼花缭乱。但我先劝你一句，别焦虑。二零二六年， ai 早就不是新概念了， 我们不用再像前两年那样拼命的追星，证明自己有多先锋，真正重要的事，沉下心，把少数 ai 工具用到透用落地。所以，这个春节，我不想带你追热点， 我想带你读一本很特别的书，罗振宇跨年演讲推出的预测之书一千天后的世界，市面上绝大多数的 ai 书都在讲历史，讲现在怎么用工具。但这本书呢？直接带你看一千天后的未来。 我前后读了两遍，越读越震撼，它像一台望远镜，不同的焦距，看到完全不一样的未来。 接下来几期，我会带你拆解这本书最核心的观点。今天第一期，我们先看最颠覆的一个 ai 将彻底改写职场组织，每个人都要变成 ai 工长。 这个观点来自蔡玉老师，他给出了一个非常硬的时间点，二零二八年九月， 根据国家人工智能加行动规划啊测算，到那时 ai 普及率会达到百分之八十。一旦跨过这条线，职场将会发生本质变化，从员工制到工长制。 什么是 ai 工长？不是你用一两个 ai 工具，而是你的角色彻底变了。过去你是员工，听指令干活，未来你是工长，要理解战略，拆解任务，分配给五到十个 ai 智能体， 然后完成整个项目。书里有个震撼的案例，哈科斯这家公司成立不到三年，不到十个人，但估值已经到了十亿，而现在已经到了两百九十三亿。为什么？因为他们实现了一个人只会 ai， 完成整个软件生产流程。 传统公司啊，要产品前端后端设计啊，测试上百人，现在一个 ai 工长就能全部搞定。 这会直接导致组织两级分化，一级是一人公司，一个 ai 工长带一对 ai， 独立完成完整的项目。另一级是平台联盟，大公司不再养几千员工，只做连接器，链接无数个 ai 工长的团队。 蔡宇老师还引用了理想的判断，三到五年，全自动驾驶落地，会出现比 iphone 时代更庞大的智能汽车产业， 消费机器人走进生活。到时候你管理的不只是软件 ai， 还有真实世界的物理机器人。但这里有个残酷的真相，大量中层管理者会消失， ai 工长能直接对接战略，又能管好执行层，中间只负责上传下达的协调者、转述者会最先被替代。 出路只有三条，要么往上做战略决策，要么平行拓展，管更多项目。要么往下延伸，做完整的价值链。 这不是危言耸听，这是一千天后正在发生的现实。下一期，我们讲更关键的，想成为 ai 工长，你具备哪五种核心能力？下期见！