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从"垃圾"到"抑郁":华尔街最硬AI怀疑论者为何一夜变脸

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今年1月的达沃斯,Ken Griffin还在世界经济论坛上放话:AI看着唬人,"扒开来看全是垃圾"。三个月后,这位掌管全球顶级对冲基金的亿万富翁,在斯坦福商学院的讲台上换了副面孔——"我周五回家,说实话,相当抑郁。"

让他改口的不是财报数字,是亲眼看着自家交易员把活儿交给AI代理。Citadel内部正在发生的事,比他想象的快得多。


一、什么让他"抑郁"

Griffin描述的转变很具体。以前需要硕士、博士金融背景的分析师团队,花上数周甚至数月才能完成的高端研究,现在AI代理几小时到几天就搞定了。

他特意做了对比:软件工程的效率提升他估在15%到25%,但知识工作和研究领域的颠覆"相当惊人"。"当你看到真正高水平的研究由AI引擎完成,相当开眼界。"

这种落差让他直接用了"抑郁"这个词——不是修辞,是周五下班回家的真实状态。"你能看到这对社会将产生多么戏剧性的影响。"

二、三个月前的"垃圾论"是什么语境

Griffin的怀疑并非无脑唱反调。1月达沃斯论坛上,他针对的是两个具体叙事:

1. "五年内50%入门级岗位消失"——他称之为"为了 justify 数据中心支出的炒作"

2. 美国数据中心支出今年可能突破5000亿美元——他认为投资叙事跑在了实际成果前面

当时他说AI"表面光鲜,底下全是垃圾",针对的是这种过热氛围,而非技术本身。

三、态度逆转的关键节点

转折点发生在Milken全球峰会之后。Griffin在会上向CEO们征集AI转型案例,收到了"六七个非凡的故事"。

回到Citadel内部验证时,他发现技术能力"在短短几个月内变得 profoundly 更强大",让公司得以"释放"此前无法推进的用例范围。

从"垃圾"到"profoundly powerful",间隔不到三个月。

四、金融业的高端岗位预警

Griffin的警告指向一个被低估的层面:不是入门级岗位,是技能金字塔更上层的知识工作者。

他明确区分了两类影响:

• 软件工程:15%-25%效率提升,渐进式

• 金融研究:数周工作压缩到数小时,结构性

后者的冲击对象,恰恰是传统意义上"安全"的高学历岗位。

五、一个值得注意的叙事转向

Griffin的个案之所以重要,在于他的身份——他不是技术乐观派的传教士,而是以硬核 skeptic 著称的市场老手。他的转变轨迹,某种程度上比AI布道者的宣言更能说明问题。

从质疑数据中心投资过热,到亲眼见证内部用例突破,再到公开警告社会层面的剧烈重塑。这个弧线本身,可能比任何单一数据点都更能反映2024年AI能力的实际跃迁速度。

至于他为什么"抑郁"——当一个习惯了评估风险的人,突然看清了技术颠覆的规模和节奏,这种反应或许比兴奋更诚实。

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