配资靠谱股票配资门户龙虾掀起裁员潮，工作牛马怎么办？

不是工具淘汰你，而是时代淘汰不用工具的人。

OpenClaw龙虾席卷全球，全民“养龙虾”热潮持续升温，AI智能体迎来前所未有的火爆时刻。与此同时，美国科技企业却掀起新一轮大规模裁员潮，一边疯狂押注AI，一边大幅缩减人力，现实反差格外刺眼。

Meta计划裁员超1.5万人，全力收缩非核心业务、集中资源攻坚AI；接连裁员，累计精简近3万个岗位，用AI智能体替代大量运营与管理岗；微软、谷歌也持续优化团队，砍掉重复岗位、用AI提升人效。

龙虾AI越强，企业裁员越猛，这场由AI驱动的结构性调整，正在揭开繁荣背后最真实的职场变局。

我想起不久前看的李开复与蒋昌建的深度对话。“用软件的人，在执行；用工具的人，在提效；而拥有AI思维的人，在重构世界。”

整理分享这篇深度内容，希望能为你拨开些许迷雾，在这个激荡的AI2.0时代，找到自己的坐标和方向。

内容：李开复

编辑整理：i黑马媒体团队

真正的规模化爆发会在2026年到来

我曾预判，2025年是AI应用爆发年。

实际来看，大模型多模态能力进展符合预期，智能体（Agent）发展甚至略超预期，但技术仍未成熟，还面临“幻觉”、高成本、使用后果难把控等问题，真正的规模化爆发会在2026年到来。

ToB场景会创造AI时代的最大价值。

之所以侧重ToB，核心是To C存在两大硬挑战：一是消费端使用成本高，用户付费意愿低，企业端却能通过效率提升覆盖成本；二是通用To C智能体被掌握基座模型的大厂垄断，创业公司没有抗衡空间，而大厂不会深耕企业To B的精细化服务。

私有数据是企业构建护城河的核心。

未来智能体、模型、算力都能花钱买，唯有做到“早、快、专”，用私有数据训练出不可复制的专业模型并形成闭环，才能建立竞争优势。

同时企业需要具备自行搭建智能体的平台能力。大厂虽有垂直领域布局能力，但主战场在通用大模型和云服务，不会把订阅制、项目制的ToB服务作为战略重心。

2025年有两大领域的发展超出我的预期：一是AI工具能根据提示词生成高水准视频、图片，这会颠覆整个行业；二是AI智能硬件，尤其是会议记录类设备，能激活“沉睡”的音视频数据，未来这类硬件会成为个人“外挂硬盘”和企业知识库。

我预判，五年后手机不再是AI主要智能终端，终极形态会是眼镜、手环等隐形设备，核心是语音驱动、随时感知、无限记忆，手机仅作为计算终端存在，类似移动互联网初期的电脑。

AI创业新大陆：

藏在巨头盲区与硬件融合中

有人质疑AI领域是否过热，我的判断是美国头部AI公司不存在严重泡沫：虽然估值被高估3-5倍，但企业已有数百亿美元的订阅收入，且高额投入多为提前部署GPU等基础设施，未来收入翻倍即可收回成本，核心是用户愿意为AI创造的价值买单。

以零一万物为例，我们80%的代码由AI生成，工程师团队效率实现数倍提升，AI对行业的价值重塑已经成为事实。

ToC机会虽被大厂占据，但AI 2.0时代的创业机会，都藏在巨头雷达的盲区，我给创业者三个核心建议：

1）去无人区插旗：聚焦大厂未定义为“赛道”的细分市场，快速结合自身优势验证模式、迭代产品，通过数据闭环、场景独占建立壁垒；

2）用AI-First创造新物种：跳出大厂的传统思维框架，不只是用AI改进现有产品，而是探索AI能实现的全新产品形态和场景；

3）做大厂不愿做的ToB深度服务：大厂偏向标准化云服务，而传统企业有大量深度定制需求，付费意愿高、粘性强，可参考Palantir路径，从项目制走向平台化。结合中国市场的特殊性，零一万物选择先从海外To B市场切入，依托海外成熟的付费习惯落地。

但长期来看，AI与硬件的深度融合，是中国最具潜力的创业方向。中国在AI技术、产品设计上已达世界一流，硬件制造能力和产业链优势远超美国，且美国资本侧重大模型和应用开发，中国资本更关注AI硬件，我们可以依托低成本、强智造能力，以国内为试验田，实现海内外市场双向布局。

我还想给AI创业者一个核心经验：技术狂热是优势，但不能忽视商业模式，技术与商业合伙人的平等协作，是创业成功的关键。

技术出身的创始人容易陷入“智商解决一切”的误区，却忽略了销售、业务拓展与技术研发同等重要。

谷歌、、苹果这些伟大企业，都是技术天才与优秀商业运营者携手的结果，创业者要么找到地位对等的商业合伙人，要么依托商业顶尖人才开展业务。

对于2026年及未来3-5年的AI发展，我预判了六大重大机遇：

1）多形态智能体爆发，高端深度研究类智能体将成为企业战略、科学研究的核心伙伴； 2）AIfor Science进入爆发期，在数学、生物制药、材料科学等领域催生颠覆性突破； 3）“一人独角兽”公司涌现，少数人通过管理大量智能体，创造独角兽级别的价值，颠覆传统行业； 4）“人工智能+”加速落地，传统行业将以CEO“一把手工程”推动AI数智化转型，实现“大象跳舞”； 5）多模态生成推动娱乐行业突破性创新，诞生新的内容形态和商业模式； 6）出现首个真正的“AI-First”硬件，成为人工智能时代的“iPhone”雏形，且核心创新将来自中国。

AI时代，工作和教育如何变化？

关于杨立昆与德米斯·哈萨比斯的AGI之争，我更倾向哈萨比斯的观点，但不认可“AI碾压人类”的解读。

我预判未来2-3年，会出现能完成人类90%任务、且比90%人类做得更好的AI，但这并不意味着人类被替代，而是人类与AI协同，将创造价值的边界放大100倍、1000倍。

AI会完成90%的基础任务，而人类可以聚焦那10%AI无法完成、更适合人类的创造性工作，我们无需纠结这个阶段的AI，是否是“真正的AGI”。

有人问现在学编程是否还有意义，我的答案是肯定的。如果把编程工作量视为固定值，AI会替代80%的工作，但实际AI极大扩展了编程的可能性边界，工作量会呈百倍、千倍增长，因此我们需要更多具备新能力的程序员，来引导和协同AI工作。

而未来的程序员，和传统程序员本质不同，需要具备三大能力：一是扎实的编程基本功；二是团队协同能力；三是总监级的产品思维和全局观，能以产品经理的视角统筹AI“程序员”，对接用户和市场需求，这样的程序员，价值会比AI时代前放大10倍。

针对教育的两大困境——大模型让开卷考试失去意义、学生上课依赖AI获取知识，我认为教育的核心是先确保学生掌握基础技能，再实现三大核心转型：

1）核心能力转型：从“复述已知知识”转向“提出高质量问题”，编写提示词只是初级体现，核心是培养与AI协同定义、解决问题的能力；

2）考评模式转型：推行“开放模型、开放智能体”模式，允许学生使用AI工具，以人机协同的最终成果为评分核心，而非传统的闭卷或开卷考试；

3）评分体系转型：借助AI辅助评估复杂成果，提升效率和客观性，人类则主导设定评分标准和框架，AI仅作为执行工具。

说实话，全球的教育体系，目前都没有做好迎接AI时代的准备，现阶段我们只能通过行业交流、案例示范推动变革，只有当AIfor Science、“一人独角兽”等由新方法论催生的超级天才案例出现后，教育体系才会主动做出调整。

尾声

当下让我最兴奋的事，是还能深度参与AI时代的变革：一是在零一万物，推动“人工智能+”赋能千行百业；二是在创新工场，见证一批又一批AI创业者的成长，这是极具价值的体验。

而我的焦虑，源于时代变化太快，知识的迭代速度，远超个人的吸收能力。但这并非力不从心，而是让我更清晰地认清自身的边界，进而学会聚焦核心知识，汇聚志同道合者，一起为AI发展和人类社会，创造点滴价值。

对于年轻一代来说，这三点至关重要：

第一，重新定义AI：它不只是工具，而是一种底层的思维方式。你需要把它放到思考与行动的中心，用AI的逻辑去重构工作流，而不是把它当个外挂插件。

第二，务实落地：在你的专业领域内，具体有哪些AI工具是必须去拥抱和掌握的？想清楚这个问题，然后动手去学、去用，别停留在概念层面。

第三，心态调适：绝对不要畏惧AI。一旦怕了，你就会下意识把它当成对手，或者整天担心被取代。这种心态会让你本能地排斥它，最终错过机会。说到底， AI为人类创造的整体价值是巨大的。如果你今天选择忽视它，就好比30年前想当记者却不会用Word，15年前想成为摄影师却不会用Photoshop——不是工具淘汰你，而是时代淘汰不用工具的人。

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