2026年，AI智商正式超越人类！你引以为傲的脑力从此变成白菜价……

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大家好，我是毯叔。

问大家一个问题：你用AI吗？你认为AI和人类的智商谁更高？

很多人和我说，觉得自己用AI还"不太好使"，这绝对是一个巨大的错觉。

我个人建议，如果你还没体会到AI的威力，那要赶紧调整自己使用AI的方法。

那究竟什么时候是AI超越人类的临界点？其实根本不是什么几年后，就是现在。

更直白些说：如果纯粹以"智商"论，2026年的人工智能水平，绝对在人类之上！

几天前刚结束的达沃斯世界经济论坛上，科技领袖们就描绘了一个近在咫尺的未来图景。

最恐怖的不是分歧，而是共识——一个高度一致的、令人脊背发凉的共识。

这次论坛上，科技领袖们给出的时间表惊人地一致。

Anthropic公司CEO达里奥·阿莫代伊抛出了一个震撼预测：具备超人类能力的通用人工智能（AGI）可能在2026至2027年间问世，白领入门级岗位将面临大规模消失。

马斯克的时间表则更为激进：“到今年年底，不迟于明年，我们可能会拥有比人类更聪明的人工智能”。

DeepMind的哈萨比斯虽然保守，但也认为2030年前实现的概率高达50%。

图源：网络

为什么这些科技巨头有如此预判？

不是因为他们突然变得乐观了，而是因为他们看到了一个可怕的事实：谁先掌握AGI（通用人工智能），谁就掌握了下一个时代的定价权。

这就像当年的蒸汽机革命、电力革命一样，技术代差一旦拉开，后来者几乎没有追赶的机会。

Anthropic CEO为什么说2026-2027是超越的时间节点？因为他知道OpenAI在2025年可能就实现了。马斯克为什么说今年年底？因为他的xAI正在疯狂烧钱追赶。

归根结底，这不是大家的预测，这是宣战。每个时间表背后，都是数百亿美元的算力投入、数千名顶尖工程师的日夜奋战。

这意味着什么？

意味着谁不这么干，谁就是龟速；而当所有人都这么干，AI进化的速度将彻底脱离人类线性增长的逻辑。

我们人类过去进化了几万年，其实变化不大；但如今这种递归式的进化，将让AI在极短时间内走完人类几千年的路。

人类的智力，如今正在变成白菜价。

这不是科幻，而是正在我们身边发生的现实。

给大家看几组数据，你就会知道这场变革有多残酷：

2025年，由AI直接或间接导致的全球大裁员，达到惊人的117万人，创下自2020年以来的最高纪录。

美国程序员的就业率在过去两年内暴跌了27.5%，22至25岁的年轻程序员就业率下降了近20%。

国际货币基金组织（IMF）给出的预测更加残酷：全球近40%的工作岗位面临人工智能变革的冲击。

图源：AI生成

如果你觉得这些数字还不够直观，再来看看企业端的变化。

麦肯锡给出的数据很直接：AI现在的总体替代率已达23%，意味着每4个岗位中，就有近1个正被AI技术重构。

最有说服力的是Notion的案例。

这家100亿美金估值的公司，目前约有1000名员工，同时有700多个AI Agent在处理实际工作。这些AI不是装饰，它们每天都在做会议记录、匹配客户问题、同步项目进度、跨团队协调。

一个Agent负责监控Slack频道，一旦有人提问就自动搜索知识库并给出答案；另一个Agent专门追踪项目进度，发现延期就自动提醒相关人员。

700个永不疲倦、永不犯错、永不要求加薪的"员工"。

一个智力可以被"批发"的时代，还是来了。

当AI智商超过人类，最先受到冲击的是什么？

是我们很多小镇做题家从小被训练的那些"执行型技能"。

从小到大，我们受到的各种教育都在教我们"How"——怎么解方程、怎么写代码、怎么润色邮件。到了公司，我们就靠卖这些"How"来换取工资。

但注意！在AI的新世界里，"How"将变得一文不值。

给大家分享一个典型案例CodeRabbit：

这家公司审查了470个代码合并请求，发现AI生成代码的出错率是人类的1.7倍——但它写代码的速度却是人类的百倍。

这说明什么？即便AI还有这样那样的问题，它对人类岗位的冲击已经是不可逆的了。

所以人类程序员的角色，应该从"创造者"退化成"善后者"——每天拿着放大镜，反复检查AI生成的代码。而那些原本应该由初级程序员干的写样板代码、调试简单Bug、编写基础测试用例等工作，恰恰是AI最擅长的领域。

初级岗位，首当其冲。

图源：AI生成

马斯克在刚刚结束的达沃斯上，给到大家一个冷冰冰的经济学公式：

未来的经济产出 = 机器人平均生产力 × 机器人数量

什么意思呢？

在人工智能叠加机器人技术的良性场景下，机器人会彻底饱和人类的所有需求。当机器人数量超越人类，且生产力也超越人类时，传统经济学将被彻底改写。

而当生产力的逻辑被改写，教育的逻辑也会随之崩塌。

更扎心的是，在这个AI智商超越人类的时代，学历也不再是护身符。

2025年，中国高校毕业生规模达1222万人，创历史新高。但就业率呈现"倒金字塔"现象：专科就业率89%、本科48%、研究生42%。

211/985及C9高校输送的107.5万顶尖人才，本该是就业市场的"金字塔尖"，但某头部学府传出"一百多人只签了9个"的消息。

这些孩子，都是小镇做题家的代表。

他们从小县城卷出来，高考一路过关斩将，终于拿到了985、211的入场券。他们以为学历就是护身符，只要拿到这张文凭，就能在大城市站稳脚跟。

结果呢？卷赢了所有考场，却输给了整个时代。

图源：网络

如今很多企业的期望值都变了：以前招一个P6，是希望他把活干好；现在，希望他带着AI，把一个团队的活干完。

前不久还有一个爆炸新闻，硅谷AI巨头Palantir宣布：绕过大学，直接招聘高中生。

他们认为，18岁的天才少年们就像当年天赋异禀的机械师学徒。他们本就具备一流的代码能力、逻辑思维，与其被大学规训四年，不如投入复杂的实战项目，接受真实世界的反馈。

单纯的985硕士，和AI相比，谁更值钱？答案不言而喻。

如今人才的K型分化正在加剧：单纯的"代码搬运工"正在退出舞台，而真正的"能力构建者"依然可以留在牌桌。

说完了残酷真相，你一定会问：那我们普通人类还有机会吗？

有，但你一定要想清楚，当一切都变得更容易，什么才是昂贵的？

Notion创始人Ivan Zhao给出了一个终极答案：Taste（品味）。

想想看，当生成内容的成本为零，垃圾内容就会泛滥成灾。而当所有人都能用AI做出一模一样的APP、写出一模一样的文案时，稀缺性转移到了哪里？

转移到了判断力。转移到了审美。转移到了灵魂。

Ivan说，技术是油门，但品味是方向盘。没有品味，你只是在用更快的速度制造数字垃圾。

AI能生成1万篇文章，但谁来判断哪篇是好的？AI能设计100个方案，但谁知道哪个真正打动人心？

所以，未来的顶级人才不是那些写代码写得最快的人，而是那些知道什么是美的人，是深刻理解人性需求的人，是拥有独特世界观并能指挥AI去实现它的人。

品味是一种稀缺能力，但AI的进化还没停。

图源：网络

OpenAI奥特曼在达沃斯论坛上还透露了一个更关键的信息：记忆能力是通往超级智能的"最后一块拼图"。

他预测，一旦AI能够记住你生活的每一个细节、每一个微小的偏好，这种能力将变得"非常强大"。

限制AI表现的，不是算力，不是智能，而是记忆。

现在的AI就像一个极其聪明但患有短期失忆症的天才——每次对话都是全新的开始，它不记得你上次说过什么，不记得你的偏好和习惯。这就像每天都要向一个新助手解释你的工作方式，效率当然上不去。

但一旦有一天，当AI拥有了完整的、持久的记忆能力，一切都会改变。

它会记得你每一次的选择、每一个偏好、每一次修改的理由。它不再需要你反复解释，而是能够主动预判你的需求。这东西要么搞不定，一旦突破，就会像当年的AlphaGo一样——人类真的搞不过，不管是记忆的量级还是精准度。

过了这一关，人类的绝大多数岗位都会消失。

那什么能力这个时候会变得稀缺？

在我看来，有几个：

1，定义问题的能力——“What”（做什么）和"Why"（为什么做），而非"How"（怎么做）。

2，情感的连接与领导力——谈判沟通、鼓舞士气、化解冲突，这些AI暂时还学不会。

3，批判性思维——判断AI输出的质量，做那个挑剔的甲方。

普华永道2025年全球AI就业晴雨表显示：拥有AI技能的从业人员平均工资溢价达56%，是上年的两倍。

但注意，这不是"会用工具"的溢价，而是"会驾驭工具"的溢价。

说完了残酷真相，那普通人到底该怎么办才能打败AI？

记住一句话：没有人天生就是大佬，大家一开始都是普通人。

给大家拆解三条具体的路：

第一，把AI当成第二大脑，学会训练AI、与AI共存。

不要抵触，要拥抱。记住一句话，AI不好使不是它智商不够，而是你用错了方法。

所以要学会做AI的"产品经理"：提出好问题、给清晰指令、挑剔地审核输出。你挑毛病的能力，就是你未来的身价。

具体该怎么做？

说说我自己的实操方法。平时我写内容时，会先基于自己的经验、判断和审美，找到优质的选题，然后让AI帮我整理大纲、收集素材、生成初稿，然后我再用自己的"品味"去挑毛病、改细节、增加个人化的情感表达。

总结概括下，AI在这里负责"How"（怎么写），我负责"What"（写什么）和"Why"（为什么这么写）。

这样组合下来，工作效率提升了3倍，但内容质量并没有下降，因为灵魂还是我的。

当你反复使用当前的顶级模型——ChatGPT、Claude、Gemini，你就会知道：超越人类智商的能力已经在这里了。

只要你反复使用，你就会发现："超越人类的能力"已不再是一个遥远的预言，而是正在悄然展开、只待"记忆"唤醒的现实。

但光会用AI还不够，你还需要继续。

图源：AI生成

第二，疯狂提升非技术素养，培养AI无法模拟的能力。

比如，去读哲学，去学心理学，去研读美术，去研究历史。

因为AI是用人类过去的所有数据训练出来的，它代表的是平均水平。只有深厚的人文素养才能让你提出高于平均水平的问题，才能让你拥有AI无法模拟的直觉。

什么叫品味？

举个例子：AI能生成100个Logo设计，但哪个更符合品牌调性、更能打动目标用户，这需要你对美学的理解、对人性的洞察、对市场的判断。

再比如：AI能写出一篇结构完整的商业计划书，但这个项目到底值不值得做、市场时机对不对、团队能不能执行，都需要你的直觉和经验。

在理工科称霸了30年后，有深度的文科生复仇时刻终于到了。

品味、直觉、情感连接——这些才是AI时代的硬通货。

有了这些能力，接下来继续加码。

第三，做超级个体，建立第二曲线。

抓紧利用AI窗口期构建你自己的产品、自己的服务。

你不需要懂代码，不需要组团队，只要有一个绝妙的想法，并且有足够的品味去打磨它，你就能在这个时代建立属于你的商业帝国。

具体怎么做？

通过这些年的经历和实战，我越来越看到和相信第二曲线布局的重要性。也把它总结成了第二曲线创富的公式= IP起势+副业变现+理财增值。

IP起势：用AI帮你生产内容、管理社群、分析数据，你专注于输出观点和价值。

副业变现：用AI开发小程序、做设计、做产品，一个人就是一个团队。

理财增值：用AI分析市场、筛选标的、优化配置，让钱生钱的效率更高。

你看，一个想法+足够品味+AI工具=你的商业帝国。

盘到最后，给大家分享一个很有历史感的比喻。

2006年，中国取消了征收几千年的"农业税"。为什么取消？因为在工业文明的滚滚洪流面前，农业税变得微不足道。

如果AI智能体大爆发，从理论上说，和人类劳动相关的税种，都会成为未来的"农业税"。

我们不妨畅想一下那个世界：地球上有5000亿个智能体（含实体的和虚拟的），每个智能体每年产值1万美金，GDP就是5000万亿美金。只要增收10%的税，就是500万亿美金的财政收入——而当前全球GDP总和也就100多万亿。

到那时，人类那点基于肉体和简单脑力劳动的产值，可能真的不值一提。

想当年，工业革命让我们把人变成了机器，以此来追求效率。而这一场AI革命终于给了我们机会，把人又变回了人。

从今天起，别再比谁手快，别再比谁心细，别再比谁记得多，而要比谁想的深。

在这个无限大脑的时代，限制你财富的不再是你的能力边界，而是你贫瘠的想象力和妥协平庸的品位。

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