AI、就业和社保，到底冲击了什么？

友情提示，这是一个『误闯天家』的视频。

好吧，可以这样理解，这是信息大爆炸甚至大污染时代，为数不多的官方智囊不经意的真情流露，当然，流露的犹抱琵琶半遮面。

所以这样，我把书先读厚再读薄，看看国务院研究部部长，到底试图告诉我们什么。

提纲挈领就一句话：AI时代为什么如此不同？以前，技术发展曲线是平滑的，命运变化曲线是断崖式的，而AI时代，技术发展曲线也难以预判的生猛起来，而大部分人，依然还在「阿玛拉定律」中，也就是，高估新技术的短期变化，却低估长期带来的变革。但混乱又刚好是上升的阶梯，就看能不能跟上节奏了。

而且，远比什么马斯克2026年初三小时访谈，来的更震撼，也更符合咱们的情况。

第一章，人工智能v.s. 就业。

经济发展就等于充分就业，这个思维钢印被AI颠覆了。

以前生产力起飞，总能直接带动配套的生产关系。工业革命之后，工业化、城镇化、商品经济等等都来了，尤其是随着现代企业出现，打卡上班的说法也来了，又随着专业分工越来越细，大家从工厂线里的打工人变成了格子间里的打工人，知识白领岗位大量涌现。

¡ 工业革命200年

¡ 生产力飞跃

¡ 工业化/城镇化/商品经济/企业化】

而大部分人的人生的线性叙事也是如此，读书，高考，求职，上班、等发工资、等退休。

这种模式持续了200年，经济好，岗位就多，知识白领岗位上限也高，比如技术专家和企业管理岗。哪怕个体运气不好，被「毕业」了，没事儿，还能送外卖跑滴滴。

其实能跑滴滴送外卖，也是生产力提高的附属品，逻辑是，生产率大大提高，工业品价格随之下降，社会物质大丰富，工资水平又会随着生产率提升而宏观整体提高，于是乎，大规模生产开始和大规模消费相互促进，出现了服务经济的繁荣。

【传统模式

¡ 专业分工 → 白领岗位

¡ 人生路径：读书→高考→求职→办公室

¡ 双重促进：工业发达→服务业繁荣→就业增长】

好，AI来了，游戏规则变了。

国务院研究部部长说，AI在增长和就业之间，带来了三个之前没见过的脱钩。

说人话就是，【花钱，不等于有活干】。

投资为什么放在一点，是因为通常，钱涌向哪个行业，好岗位就在哪个行业。

AI时代，企业也在疯狂投资，比如囤芯片。

但，国务院研究部部长给了个说法，「这种投资是一种规模上前所未有的资本深化，也是一种创造就业效能『弱相关』的前所未有之地的深化」。

啥意思呢？

以前，不论是投资基础设施，还是投资机器设备，这些投资，都直接或者间接的带来客观并且的就业。

工业时代，重资产，也重人力。

互联网时代也会投资人才，比如前些年有些大厂战略性储蓄人才，就为了让竞争对手招不到人跑得慢一点，也不断造就岗位。

但这波AI热潮，和上一轮互联网投资热潮的「轻资产、重人力」不太一样，是「重资本、重算力」。

要么投算力中心，要么投能源网络，从就业的角度来看，这些都是劳动力稀薄型领域。

以美国为例子，微软、亚马逊、谷歌、meta，2025年资本投资超过4000亿美元，相当于马来西亚或者菲律宾或者越南的GDP，投资量很大，但对应的，是削减了大量的现有岗位，并且大大减少了面相毕业生的初级岗位招聘，而拉动的就业，和削减的比起来，很少。

更好玩的是，这些行为，不是发生在这些企业不行了的情况下，他们的股价或者营收，都在强力增长。

好，这聊得是AI直接相关领域的投资，那其他领域的投资呢？

如果你经常参加各种行业峰会，就发现，大家聊某某行业前景，表面谈的都是AI赋能，实质说的都是AI能有多省，言谈话语之间都是怎么把构建黑灯工厂，无人服务等等，想把从老板角度又难关又懂劳动法的员工赶快取代掉。

比如现阶段最吸引就业的餐饮，餐饮老板憧憬的是，我花钱买AI赋能的人性机器人系统，争取弄个无人餐厅连锁出来，噱头层面好拉投资，实操层面管理费用下降，没有后厨员工花式做印度奶茶，没有客服骂人了，没有直播人员吐槽盲盒居然卖79块钱的事情了。

总之，投资和就业，脱钩了。

可能有大佬会说，那高端人才还是需要的啊，甚至高端人才由于有AI的赋能，工资库库涨，赚大了。

别慌，这点在第二章，还有论述。

投资↔就业：

工业时代：重资产/重人力

互联网：轻资产/重人力

AI时代：重资本/重算力】

在以前，劳动生产率提升，除了宏观的技术突破，还有承载于于每个个体的「干中学」概念。

什么是干中学？

宏观说，以前总说我们有工程师红利，是每年有大量经历过系统性教育的年轻人进入就业市场，这些年轻人还在职场上不断自我提高，从而拉动整体劳动生产率。

微观说，比如当律师或者程序员，不可能一上来你就是大佬，要先从基础工作开始，慢慢就能独当一面。

按国务院研究部部长的说法，现在有个广泛思维定式：AI垃圾，最多只能干点初级的活。

问题就是，没了初级的活，没了初级员工练手的场域，没了「干中学」的积累，高级员工是从天而降的么？

换句话说，职场做题家路径，那个开端，就窄了。

还有一点，就是传统教育模式，以前大家也总吐槽脱节，不过勉强还能运作，但在AI时代，脱节程度可能变得难以容忍。

比如有大学刚开设了「提示词工程」课程，结果一个版本迭代，最新的模型都不需要优化提示词了。

这让我不禁想到了，当年我家某个远方亲戚，塞红包进了一个非常高科技，非常体面的单位，去做非常体面的工作，叫BP机传呼台接线员。

后面的故事就不用多说了，尴尬的狠。

【技术↔人才

¡ "干中学"路径消失

¡ 初级岗位消失→成长阶梯断层

¡ 教育滞后】

说人话就是，【AI锁死了人类工资上限】。

这里有个叫「“鲍莫尔式”生产率分享机制」的概念，有点复杂，我先铺垫一下。

1965年，美国经济学家威廉·鲍莫尔提出一个概念，有两个宏观的经济增长模型，一个叫进步部门，主要是高科技行业，猛拉生产力的那种，一个叫停滞部门，主要是教育、表演、饭店、盲人按摩这些服务业。

当然，停滞部门不是说不好，这就是个概念，主要是这些部门，自身很难大幅度提高生产力，举个例子，我爸妈读书的时候，一个班主任管几十个娃，我读书的时候，一个班主任还是管几十个娃。

哪怕以前老师上课用黑板，现在用触摸屏，哪怕以前老师教的烂，现在老师教得好，除非学费暴涨，不然还是那一堆。

当然鲍莫尔还是嫩了，沉淀不够，他说停滞部门有饭店，没想到中央厨房和预制菜。

那什么叫鲍莫尔式生产率分享机制呢？

也就是，一部分人先富，带动其他人富。

比如，某个城市，有个大厂，大厂是做电商的，由于生产率高赚大钱了，要吸引人才，给的工资也高，还拉动起了包括制造、物流等行业，经济好了，房价也高了，租房价也就提起来了，那对应的，做服务的那些人，比如西湖醋鱼店的员工，要能留在这个城市好歹要支付得起房租有地方睡觉，导致这个城市的停滞部门的底薪也要往上提一提。

当然这说的是大趋势，概念化之后就是，总的来说，生产率提高，劳动者工资就会涨。

好，AI来了。

AI，最大的好处和最大的问题，其实是一体的，就是降本效能之高，之前从来没遇到过。

首先，进步部门会缩水。

我们先看一张图，这是美国劳动统计局和高盛一起做的统计。

有人觉得AI来了，科技行业猛了，但其实，以chatgpt的发布为拐点，科技行业占总就业的比例开始向下狂飙。

换句话说，一部分原本是在进步部门的劳动者，会被挤到停滞部门，比如我，哪天AI替代我写稿子做视频了，我就去送外卖，这条出路对个体来说没啥问题，我饭量小好养活，但个体量大了的话，就会导致停滞部门劳动者过度充裕，亚当斯密大手就让停滞部门工资上涨进一步受阻。

工资上限，取决于电费。

国务院研究部部长的原话是，「AI成本不断下压，会降低人类工资提高的硬上限」。

现在聚光灯下的AI发展，更多的是做通用能力，但其实很多行业都在尝试自己的垂类AI，那这些垂类领域的人类资本稀缺性会慢慢被打破。

例如在某项任务中，当AI的部署成本下降到每小时5美元，那么理论上来说，这里的人工工资就永远无法超过5美元，无论人类生产率提高了多少。

这个想法如果继续推导，就更恐怖了。

AI技术本质，是能源密集型，所以才有未来的石油是电力的说法嘛，所以我们才看到美国各种大厂都在和发电站签直连供电合同嘛。

能源成本，是能继续下探的，比如很多人心心念念的可控核聚变，太空光伏，甚至就大量的铺太阳能电池板和风电，都行。

那，总有一天，哪怕是现阶段感觉自己不会被AI替代的高技术人才，智力成本也会收敛于能源成本，甚至被能源的低成本所超越。

【工资↔生产率

¡ 鲍莫尔机制失效

¡ 进步部门萎缩→中等技能人才→停滞部门

¡ 工资上限→AI成本=能源成本】

在第一章内容结束的时候，给个中场彩蛋。

可能有大佬说，按之前的几次技术爆发规律，新技术出现后担忧工作被取代的杞人忧天，都会被新技术创造的大量新工作给嘲笑，比如手工纺织工被蒸汽机取代了，但修机器的工作出现了啊，而且量大管饱。

同理推算，AI时代，也会有更多的数据分析、机器学习、网络安全等等岗位，甚至我们现在幻想不到的新岗位出现。

以前是机器替代肌肉，我们还剩大脑，现在是AI替代的是大脑，刺激了。

我们剩下的东西，就不多了。

可能有一天，我讲知识类的东西没人听了，我作为成都男人，只有穿个白袜子去学宅舞了。

第二章，人工智能v.s.社保。

核心就一点，以稳定就业为基础的社会保险体系面临挑战。

先聊现行社保体系是怎么来的么？或者说，支撑现代社保的大逻辑是什么。

不论哪个国家，现代社保都是工业化时代的产物。

雏形，都来自英国发生工业革命后的1834年通过了《济贫法》修正案。

当时的局面是，工业生产带来城镇化，导致家庭小型化，抗风险能力下降，再加上主要收入来是工资，手停口停，那在生病、生育、工伤、失业、或者单纯的老了以后，都会陷入收入的困顿，所以要社保。

那既然社保的实质，是劳动者就业中断风险的社会化分散，社保和就业，底层逻辑就天然就强联系。

【现代社保保起源

l工业化产物

¡ 英国工业革命1834年《济贫法》

l背景因素

¡ 工业生产→城镇化/家庭小型化→抗风险↓

¡ 工资依赖→手停口停

¡ 风险点：生病/生育/工伤/失业/养老】

具体来说，有两大基石。

第一个，长期稳定的雇佣关系。

社保，不是社会救济，社会救济完全就看这个人有多惨，惨了就救。

而社保，是强调权利和义务对等的。

大概逻辑是，社保确保的是劳动者退休以后生活不会大滑坡，既然是滑坡，坡要有个起点嘛，对应的是之前的生活水平。

所以理论情况下，待遇水平和缴费历史要严格挂钩，之前收入高，交的多，那退休后拿到的也就多。

好，这就有个精算上的技术性问题，和跳槽换工作无关，只有长期稳定的雇佣关系，哪怕是雇主不同，才能让劳动者有清晰、连贯、相对稳定的收入流，一方面才能让退休待遇与劳动贡献挂钩有实操层面的可能性，另一方面才能让生活水平不断崖下跌有锚定。

举个极端例子，都说做网红赚钱，假设我现在有钱，我天天和星巴克，喝一杯还倒一杯，但都知道网红花期短，那之后很长一段时间，我速溶都喝不起，退休后，重要的问题不是社保要保我每天能喝什么，而是，我就不是个稳定的社保经费提供者了，社保看我，是懵圈的，不知道怎么下手。

第二个基石，实际收入，跟着生产率同步增长。

这说的不是单纯的涨工资，而是收入的购买力。

现收现付制的逻辑是这样的，生产率不是一直在提高么，生产率提高了，大家收入也提高了，缴纳的社保也多了，再叠加上生产率提高导致物资更丰富，单位物资价格实际下降，那，美好情况下，每代人只需要缴纳收入的一小部分，也能供养上一代人过上比他们年轻时更好的生活。

这段有点绕，我举个例子，假设我一个月缴纳社保1000块，就刚好给我爸妈用，一养二，很考虑人口结构变化了，那我爸妈一人500块，买肉吃，能比他们年轻时候努力工作吃的还要多的多得多，因为肉类生产起来了。

【 两大基石：

一、长期稳定雇佣

¡ 生活水平维持

¡ 待遇↔贡献挂钩

¡ 连贯收入流，才具有精算上的可行性

二、收入↔生产率同步

l 生产率↑→收入↑→缴费↑

l 物资丰富→价格↓

l 代际供养可持续】

好，AI来了，对社保体系的两个基石冲击太大了。

按国务院研究部部长的说法，这甚至比很多国家都面临的老龄化带来的冲击大，因为老龄化的影响是渐进且可预测的，多多少少能提前做点安排和布局，而人工智能的冲击是非线性和指数级的，东一榔头西一棒槌，今天涌现了明天颠覆了，预判不了AI的预判。

具体说，首先动摇的是第一块基石，就是长期稳定的雇佣关系。

这里又要引入一个概念了，为什么有公司。

诺贝尔经济学家得主罗纳德·科斯，早在1937年就提出了公司的本质，是为了解决一个问题，交易成本。

比如硬性的搜索、议价、缔约、监督等等，比如柔性的信任、默契等等。

但公司越大就会越臃肿，大到一定程度就效能降低，所以公司会有一个边界，当公司内部的组织成本低于外部市场的交易成本时，公司就扩张，反之就收缩。

好，随着AI技术发展，按【任务雇佣】的成本，开始逐渐向按【岗位雇佣】的成本靠拢，那工作的基本单元就会从一揽子长期的任务集合的岗位，往单一的、短平快的任务，转移。

说白了，外包越来越多。

也就是，知识白领零工化。

如果有大佬觉得，这概念牵强了，实在不行可以强行重返日本的终生雇佣制嘛，没事儿，还有另一个更切实的概念。

AI压低的，不光是外部的交易成本，还有企业内部的协调成本。

这又要引入一个概念，为什么有企业中层。

那为什么中层还是存在呢？因为高层需要中层来信息传达、任务分配和流程监控。

邓巴数大家都知道吧，一个企业老板，能保持密切关系的总人数是有上限的，不可能随时「机枪阵地往左移五米」。

随着智能体越来越多的在没有人工干预的情况下进行复杂工作流操作，并且能以极低的成本完成协调工作，那，高层就能轻松的机枪阵地往左移，中层就没用了。

既然高层领导可以在AI的帮助下直接管理和监督更多的基层业务单元，那，必然就会有数量庞大的中层被挤出。

江湖口碑一直不好的中层被干掉，听着还有点爽，但，这依然会出现大规模的非长期雇佣关系。

【基石一动摇

一、公司边界理论

l 科斯理论：交易成本决定边界

l 边界变化

¡ 组织成本<交易成本→扩张

¡ 组织成本>交易成本→收缩

二、雇佣模式转变

l 岗位雇佣→任务雇佣

l 白领零工化，外包↑

三、中层坍塌

l 传统中层功能：信息传达、任务分配、流程监控

¡ 传统中层生物学存在意义：邓巴数限制

l AI替代

¡ 智能体→工作流自动化→协调成本↓

¡ 高层→直管基层

¡ 中层大规模挤出】

第二块基石呢？也会影响。

社保的主要提供人群，是中产，是劳动报酬者。

而AI会让中等收入群体工资收入难以和社会整体生产率提升同步。

以前每次工业革命，主要是用机器和自动化去取代蓝领体力工作，而AI加速了非常规认知的常规化，也就是以前要用个体脑力来做的很多所谓非标工作，也标准化了，中高级认知能力，变成了工业化可复制的服务，主要冲击的就是受过高等教育，从事现在所谓认知性工作的白领阶层。

而白领阶层，恰好就是现阶段工作稳定、工资较高，切合规缴纳率最高的群体。

说白了，我每个月交1000块甚至2000块社保给爸妈买肉，前提是我能工作，我工资能涨，结果现在劳动者报酬也晃悠了。

有人说，那我在AI冲击下不行，那是我自己的问题，有人靠着AI赚大了啊，他们交就好了。

的确，技术进步带来的红利更多流向了拥有算法、数据和算力的资本所有者，这里又有个实操层面的问题，高收入群体，在社保缴纳上是有上限的，哪怕这部分群体的收入进一步上升，对社保的贡献增量，也抵不过更多中等收入群体进入停滞部门。

第二个部分结束的时候，咱们再来个中场彩蛋。

这故事，就是歌德面临工业革命的感悟，万事皆有代价，人类召唤的力量，不是说控制不了，而是人类自己把权柄递给了这些力量，原指望它们能让自己的生活过得更美好，最终可会沦丧为被包养。说得更难听一点，就是被饲养。

【基石二动摇

收入脱钩

l 白领冲击

¡ 非常规认知/脑力工作→标准化

¡ 认知能力→工业化复制

l 缴费主体萎缩

¡ 白领=主要缴费群体

分配失衡

l 红利流向

¡ 算法拥有者

¡ 数据拥有者

¡ 算力拥有者

l 结构性问题

¡ 高收入群体：缴费有上限

¡ 中等收入群体：进入停滞部门

¡ 贡献增量<流失量】

第三章，应该有的什么样的人工智能。

从现在开始，我们就要刻意做，就业友好型的AI发展方式。

刚才康德的小故事，说明了一个问题，技术进步本身是中性的，甚至短期内是进步的，就像是用魔法去帮忙打水一样，很爽，但技术创新并非天然导向于人类福祉。

可能有人会觉得，发展的问题可以通过发展来解决，可以走一步看一步。

这里就要再引入一个【初始角度锁定】的概念。

技术进步具有路径依赖，一旦某种技术范式占据主导地位，整个社会的工程能力、基础设施、人员配置和认知习惯都会围绕其进行构建，这些，都是自我强化，会更加牢固的将发展方式「锁定」在最开始的那个轨道上。

举个我们每天都能看到的例子，键盘。

但这种布局是反效率的，故意让键盘中常用字母不集中，手指要多移动，把打字速度降下来，免得老式打印机卡主。

后面研究了很多更符合人体工程学的键盘布局，能大幅度提升打字效率，但大家习惯了，改全球的肌肉记太麻烦了，这就是锁定了。

那AI呢？

AI刚出现，其实是有两个初始轨道的。

第一个轨道，是用AI取代劳动力成本。

第二个轨道，是用AI来提高人类潜能和增加生命质量。

各位大佬觉得，现在更关注哪个领域？我直观的感受，因为AI现在都是大企业在推动，所以更关注第第一个轨道，降本增效。

这里又有一个新概念了，我们要警惕【资本驱动的图灵陷阱】

图灵测试大家都知道是什么，让机器像人类一样思考，而资本驱动下，现在的AI研发过渡关注于像人一样思考和行动，发展的是“类人智能”，而非增强人的能力。

做个类比，玩游戏的大佬肯定知道战锤40K，发展类人智能，结果就是铁人叛乱，增强人的能力，结果就类似于阿斯塔特。

钢铁侠有个贾维斯，但钢铁侠有一幕，托尼自己并不在盔甲内，那托尼本人，其实就不重要了。

不过资本驱动的图灵陷阱，没办法自我纠偏，这是资本驱动下的创新对单纯的成本效能追求的必然结果。

人，以前是独特资源，现在是可取代的成本。

那怎么尽量把AI发展，在初期，就定性在第二轨道呢？

有这几个大招。

第一招，AI税。

我提一个商学院人人都知道，但可能不是大众知识的点。

资本税收和劳动税收，操作不好，就容易倒挂，以美国为例，美国的企业税模式，其实是鼓励取代人的。

美国公司买自动化设备，或者买AI系统，这都是固定资产投资，是可以算折旧的，是可以抵税的，这招能让很多公司把综合税率拉到5%左右。

而雇佣员工，员工到手的工资和企业的用工成本是两个概念，员工还不算固定成本，没有残值，不能卖二手，综合税率就是25%左右。

懂了么？

从经济学上的理性人假设，我是个会算账的老板，哪怕现在AI很二，我都倾向于上机器和AI。

所以，AI税的逻辑，就要反过来。

要大幅度降低，甚至完全取消工资税，而那种自动化、智能化产生的服务或者产品，提高税率。

这在我们的十五五规划里面也有，叫【构建就业友好型发展方式】。

第二招，透明化。

企业要对自己的AI发展路线进行更多的披露，之前企业喜欢搞ESG，来说明自己主动承担企业社会责任，之后可能要变了，要就公布自己的AI科技发展方向到底是取代工作的多，还是赋能工作和创造工作的多，到底是让员工获得新技能，还是让员工受到更多的监控。

举个立马就能落地的例子，现在有些导航地图APP，都推出了无障碍轮椅导航规划，但很多路线其实都要去亲身体验才能知道到底能不能走通，坡道会不会太离谱，这就是AI可以帮忙的地方。

第三招，学习力。

既然说到这里，那就要给我在B站上的课程，《学习力》，打个广告。

这课程刚巧，和国务院研究部部长的建议不谋而合，大家可以品鉴一下。

这个课程已经受到了数千大佬的支持，他们算是在新时代独木桥上，走的更早更稳的一批了。

最后咱们总结一下。

我们正站在一个历史的十字路口，向左，是AI取代人类的终结者世界，向右，是AI赋能人类的钢铁侠世界。

中国提出的就业友好型发展方式，或许为全球提供了一个新思路：发展AI不是为了消灭就业，而是为了创造更有尊严、更有价值的工作。

在AI时代，最大的风险不是机器变得太聪明，而是人类忘记了自己为什么而存在。

工作不仅是谋生手段，更是人类实现自我价值的途径。如果连这一点都被剥夺，那么无论AI多么强大，或者AI最后被证明只是一个笑话，人类都输了。