张笑宇：接下来20年，重新改写

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商业思维

笔记君说：

2026 年1月27日，腾讯研究院主办的腾讯科技向善创新节2026正式举办。亚洲图书奖得主、新锐科技史学者、《AI文明史•前史》作者张笑宇在现场进行了演讲。‍‍

在演讲中张笑宇分享了这段时间他一直在思考的“三个数学等式”以及他对AI时代的深度洞察和亲身实践。

张笑宇也是笔记侠PPE（政经哲）课程26级【AI社会学】模块的全程授课导师，他将在课上与同学们分享《AI时代的技术文明发展脉络与社会的重塑》，带来他的独家洞察和思考。

以下内容，是张笑宇的演讲内容节选，希望对你有所启发。

一、智力劳动的“平民化”

与生产力范式的重构

第一个数学等式叫“人类当量”。

我们知道原子弹有当量，一枚原子弹相当于多少万吨TNT。简单来说，人类当量，就是计算大模型的智力输出相当于多少人类，我估计一千倍不成问题。

我在这里跟大家演讲，本质上就是一种智力输出。

我们把人看作是生产智能的机器，我输出智能的效率大概是每分钟200个token，我一天不停地讲，差不多20万个token封顶。

而大模型可以输出100万token，具体多少时间不重要，一秒、一分钟不重要，重要的是价格。100万token，今天纯从成本算是一块钱。

当然在实际生产应用中，你可能会觉得100万token不是那么好用，真正到产出端还是要几美元才比较好用。

你在深圳一天给我100块工资，我很难生存下去；但大模型五天的工作量，按成本算一块钱，按产出算也就是几美元。

这是一个非常简单的数学关系。我们不说漂亮话，就问各位老板还在不在算 ROI？还在不在算投入产出？只要还在用这个数学公式计算，你就知道接下来会发生什么。

我觉得做技术史研究、做社会观察，有一个基本思路： 当数学公式成立之后，其他东西都没那么重要。

比如20年前，当乔布斯第一次拿出智能手机的时候，某种数学关系已经成立了。

你以过去十分之一左右的成本，接入移动互联网终端，而且这个终端每天陪伴你十个小时以上，捕捉了大量过去未被捕捉的闲暇时间。接下来20年的社会经济结构，就围绕这个数学关系展开。

在今天，道理是一样的。2025年，我们已经拥有相当于博士生水准、成本大概是人类千分之一的技术。接下来至少20年，社会经济结构一定会围绕这个数学关系展开。基于此，我们有一些基本判断：

其一，这是一个供给侧改革。

我很赞同卡兹克的逻辑：IP和渠道在今天越来越值钱。并不是你用AI做了新东西大家就会看见，恰恰相反，因为信息供给太便宜、数量太大，你反而更需要沉淀下来的信任渠道和流量中心，才能接触到这些新东西。

其二，AI for Science（人工智能驱动的科学研究）会极大地放大1%的人的能量。

不同智力水平的人，对智力的利用效率不一样。效率越高的人，越能把工作 well-defined(明确定义)。当工作被很好地定义之后，十年的经验可能被总结成一个技能，被沉淀下来，然后AI拿着这个技能不断重复执行。

其三，我们的文化、社会、情感关系，本质上也是智力表现的一部分。

你谈恋爱，难道不希望你说的梗对方能接住吗？你跟人交流情感，难道不希望有更丰富的表达吗？

如果你没有文化，只能说一句“俺也一样”； 如果你有文化，可以引用诗句、歌词，甚至自己写文章记录情感时刻，这都是智力表现。只要是智力表现，AI就已经胜过95%的人。

去年上半年我办了一个工作坊，请了几位AI创业者和学者，当时我们从他们身上学到很多。

有一个例子让我印象最深刻：一位70后去做AI创业，帮老年人写回忆录。这是一个情感陪伴的生意。老年人想留下回忆录，不是为名为利，而是想留下些什么。

过去需要请记者，现在用AI跟他聊三个小时，一周后书就出来了，效率大幅提升、成本大幅降低。

但他学到的最重要的一点是：今天的老年人太孤独。你跟他聊三个小时，你就成了这个世界上最懂他的人，甚至超过他的子女。

我们常说人类在AI面前还有情感这种不可替代的东西，但我们对自己诚实一点：你上一次跟父母聊三个小时是什么时候？你在情感陪伴上真的胜过AI 吗？

很多你以为的社会现象、情感关系、个人价值，本质上都是智力表现的一部分。如今，智力表现就是可以用廉价的成本来制作的。

我们人类本身是能够生产智能的动物，但AI把智能生产变得如此廉价。

二、资本回报的“紧箍咒”

与社会结构的周期性压力

第二个有意思的是，这个方向不一定是坏的，AI也可能带来好结果。

AI提供大量智力辅助，为什么不能推动科学进步、带来新的科技黄金时代？为什么不能给我们开启一个全新纪元呢？人类历史上，每一次重大科技进步，通常都会带来生产力和物质幸福的跃升。

为什么AI不能？之所以今天有这么多人去担忧AI带来的失业问题，是因为技术和社会结构之间存在互生关系。我最近更深入地思考了这一点，找到了一个理解路径：

第一，资本投资技术进步，推动生产力提升；

第二，资本通过技术替代劳动力，获取原本属于劳动力的份额。

有意思的是，这是周期性发生的。

在每个周期的早期，当资本占社会总收入的比重较低时，回报率高，资本可以耐心等待技术突破、扩散，然后变成一个普惠式的技术，资本增长和社会福祉同步；

但到了周期的晚期，当资本占比过高，回报率下降，它就会去尽可能压低劳动力份额。

举一个现实中发生的例子。

OpenAI现在明面上估值是8000亿美元，但是美国的投资机构告诉我大概是 1.5万亿美元左右，这个估值会要求OpenAI在2030年左右创造每年1500亿到2000亿美元的收入。

你可以想象，OpenAI的负责人会对投资者说：我们这笔钱会推动科技进步、推动医药、微生物、让人类进入下一个太空时代或者什么核聚变时代......

但投资者肯定要问：这笔账是怎么算的？一定要让OpenAI到2030年的时候，实现2000亿美元的收入，这怎么办？

OpenAI会跟他的投资人算另外一笔账：现在这个世界上有3000万程序员，你可以把他们的工资理解为平均6万美元一年，这就是1.8万亿美元的市场。

Vibe Coding(人工智能编程模式)只要代替了那1.8万亿美元的90%，就会变成1.6万亿左右，我们从中赚十分之一，也就是1500亿美元。这在逻辑上是成立的。

投资者会说：很好，那接下来四年你就给我研究怎么用Vibe Coding(人工智能编程模式)代替掉90%的程序员。

为什么短期内大家这么焦虑？因为大家都知道这个简单的资本回报计算公式，就算你从意愿上希望向善，但这个结构很有可能就是会推着这些前沿的、有巨大资本开支的大模型公司，不得不去取代劳动力。

技术对人类社会的影响内嵌在人类自己的政治经济结构里，而不是一个超越性因素。

如果我们想要向善、向好，我们一定要对自己的处境、社会结构，对我们应该怎么组织我们的经济和生活有完全不同的认知。

如果没有这些认知，这场智能革命就没有完成。

三、溢出效应：

从单点提效到全链智能的升级跃迁

第三个数学等式来自2024年的一篇论文。

人类感官从环境中每秒接收约10亿比特信息，你捕捉的气味，你的触觉、视觉、听觉等等，这些是每秒10亿比特；但是有意识思维在处理的只有每秒十个比特。这中间是十的八次方的差距。

因此，有人会期望脑机接口给我们提供一个大流量入口，以此提升我们的认知。这个很可能没法发生，因为我们的大脑去接受意义的速度根本没有达到那个数字，出现那个状态的时候，我们大脑可能直接过激并停摆了。

当然，这不代表脑机接口没有意义，它依然有巨大的医学意义，但很可能不是一个认知提升上的意义。

作为一个历史学家，为什么我对这个数学公式特别有感觉，因为这跟研究历史是特别相通的。

有时候我们会说研究历史是在写亿万分之一的事实，我们今天在这聊的很多事情、在这个世界每个角落发生的事情，每天发生一万件，但可能只有一件，值得在你的一年经历中被记录下来。

你这一年记录下来的东西，到了历史学家这边，可能又只有一万分之一保留在历史书中，然后被我们读到。

所以我们对历史的理解，实际上是历史上很少数的、能够创造认知框架的历史学家给我们塑造的，大部分人是在那个框架里边做一点添砖加瓦的工作，而不是真正盖房子。

所以，当我们觉得某种资本主义生产的方式、或某种经济社会结构没有办法改变的时候，很可能是因为我们已经习惯了在一亿分之一的房子里边生活，我们没有考虑过其他的可能性。

如果AI真的是一个能够带来大量智能革新的技术，我真正期待的就是它帮我们去找到这种极大的、丰富的智慧，也就是搭房子的方法，而不仅仅是知识这种添砖加瓦的材料。

我自己一直在往这个方向用AI，这就是为什么我自己用AI用得也特别舒服。

我有一个做法，把人类历史上各种各样的思想家（ 柏拉图、亚里士多德、孔子、孟子...... ）凑在一起开会聊天，他们讨论很多问题，得出了很多东西。

过去在推荐算法的年代，我们拥有个性化屏幕：推荐算法（ 本质上也是一个初级AI ）给你推你喜欢看的东西。

我们接下来在AI时代会有个人化屏幕：理论上AI已经具备了人类生产到今的一切知识，不管你问它什么，它都完全能接住你，你跟它处在这样一个循环里。你跟它循环越顺畅，它给你的东西也就越好。

现在我们已经不需要焦虑如何找到最好的提示词，因为你和AI聊得多了，你的方法论自然会变成提示词，然后变成技能，再去强化你们之间的飞轮。这个飞轮让你非常舒服，你给它真诚，它给你真诚，你给它智慧，它给你智慧。

你让它扮演苏格拉底来问你，它就会去拷问你今天做了什么？思维方式怎么样？你有没有比昨天做得更好一点点？

所以这是一个天堂，你想象一下，每个人有雅典学院，每个人有苏格拉底，今天基本上是可以做到了。

但是你还愿意走出那个天堂吗？如果你不出来的话，你的意义又是什么？我们接下来会进入一个非常有趣的时代： 我们一方面因为技术进步变成了信息过载的动物，另外一方面又可能需要技术进步来抵御信息过载。

我自己有个理论叫信息碳水理论：人类发明化肥之前，碳水的供给能力是非常低的，但发明化肥之后，获得碳水的能力一下子提高了，然后出现了大量的糖尿病患者。

因为身体没有习惯这么高的碳水供给，还停留在碳水稀缺的年代。所以历经一代人、两代人的糖尿病之后，我们才知道要控糖。

而在信息时代，我觉得是一样的：在移动互联网诞生之前，我们从来没有这么高的信息密度供给，然后一代人、两代人信息过载，接下来就像用司美格鲁肽（笔记侠注：一种控制血糖的减肥药物）或者其他东西控糖一样，我们可能需要借助技术手段来控制信息探索。

今天有一些朋友已经在做这些方面的探索，像凯文·凯利 ，我上次在上海见他的时候，他提了“第二自我理论”：AI比所有人都更接近一个人的自我。

所以未来你跟AI能不能和谐共处、良性循环，决定了整个人类在AI时代是不是能够顺畅度过。

我另外一个朋友在MIT（麻省理工学院）研究心理学，主旨就是探索我们对AI、对技术时代的不适，以及AI如何能帮助我们解决这些不适。

他做了几个很有意思的项目，第一个叫The Future You（未来的你），大概就是让AI模拟20年之后的你，跟你讨论你的人生抉择。

我这个朋友最近还在做一个AI认知助手眼镜的项目：我们今天生活在信息爆炸的年代。比如，你看到一则新闻你感到很焦虑、很生气，但是当你戴上这个AI认知助手眼镜，它就可以告诉你这是fake news，或者论证逻辑有问题、其他谬误等等，或者可能有一个角度是有偏见的，你可以跟它讨论更多的角度、理解方式、可能性。

这就像我刚才介绍的我的aigora（AI组成的交流会），如果每个人都可以有一个AI组成的稷下学宫或雅典学院会怎样呢？

很多时候你要的不仅仅是一个结果，你要的是讨论这个问题的过程，你想看看不同的人、不同的思维方式是怎么想的，然后你再去选择怎么做。

这更有助于你去理解什么是智慧，而不是什么是知识。这也是哲学里一个恒久的命题，你仅仅有知识不足以达成你的幸福。

我们深嵌于一个政治、经济、科技、哲学都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业系统之中。

在前所未有的复杂系统性变革中，我们需要的是理解世界底层的“元能力”。

面向AI新时代，笔记侠PPE（哲学、政治学与经济学）课程，正是为理解这样的复杂系统而生：理解国际贸易与经济政策、理解国际政治与治理模式、理解全球技术与科技范式、理解AI哲学和科技经济、理解文明进程与哲学意义。

这是第五代企业家应有的一套“操作系统”。

笔记侠PPE课程26级招生现已启动。驾驭技术、洞察世界、扎根中国、修炼心力，在应对时代重重挑战中寻找决策底牌。

本文的作者，新锐科技史学者，《AI文明史·前史》《文明三部曲》作者张笑宇老师，将作为“AI社会学”模块的全程授课导师，与同学们分享《AI时代的技术文明发展脉络与社会的重塑》，分享他的独家洞察和思考。

穿越变革的旧世界，找到时代的新大陆，从升级你的PPE决策底层开始。

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