是的，被张雪峰唾弃的哲学系毕业生，被AI巨头三倍工资抢光了

曾经被张雪峰在直播间反复劝退的哲学系毕业生，如今真的被AI巨头用三倍工资抢光了吗？这场突如其来的文科逆袭背后，到底藏着怎样的产业逻辑与时代转向？

要理解这件事，不妨先从一场围绕AI与投资的深度对话说起。一篇由研究机构与基金经理联合发布的《2028 Global Intelligence Crisis全球智能危机》引发了广泛讨论。

这是一篇情景推演文，更像是一部科幻小说，并非严谨的预测，却实实在在营造了焦虑情绪，甚至在发布后的两天内，对相关美股造成了明显的冲击。文章假设，到了2028年，如果AI越来越强，企业会不断用AI替代白领岗位。

裁员越多，消费越弱；消费越弱，企业越需要AI来继续降本，于是形成了裁员、利润提升、继续投资AI、更多裁员的恶性循环。基于摩擦成本和人际关系为主导的服务，也会在第一时间被取代，中介、购物平台等中间层都可能被AI直接替代。

从投资角度看，这个问题就更加具体：一方面全球半导体产业的收入节节攀升，另一方面资金也开始悄悄配置所谓的黑楼策略，也就是转向低淘汰率的行业，比如电力、铁路、能源、芯片、光刻机等，用来对冲AI应用可能带来的高度不确定性。

毕竟，谁也无法确定究竟哪一家AI最终会胜出。围绕这些问题，国联安量化投资部的总经理张盛元分享了自己的看法。

他认真读完了那篇文章，认为其中有不少设想具有一定道理，但整体上还是用当下传统的演绎逻辑在推理未来，而AI若真的带来如此巨大的变化，这套演绎逻辑本身可能都会被改写。

他坦言文章里存在一定过度焦虑的成分，但其中提到的中间层摩擦消失这一现象，确实在真实发生。只要总需求没有特别大的下降，最终发生改变的更可能是收入的结构。

以前白领或数据处理岗位每月能拿到两三万元，比一般蓝领高出不少；而现在，这部分收入很可能被AI拿走。财富会出现高度集中，甚至出现马太效应，越强的企业越能投入更多资金去构建更好的AI生态，使用者越依赖，收费标准也越高。

不过张盛元并不认为这种趋势会走向极端。社会结构的稳定本身就要求存在调节机制，政府的参与几乎是必然的。

文章里提到类似AI基金的设想，即把企业赚取的部分利润通过转移支付反补给消费者，这种机制在他看来完全有可能出现。他强调，一个社会不可能只有极少数人集中财富，而其他人收入锐减，否则社会结构本身会极度不稳定。

谈到AI对工作岗位的冲击时，张盛元提出了一个与直觉有些相反的判断：最先被替代的，往往是附加值更高的脑力工作，而不是人力含量更高的体力工作。基础程序员、纯执行类的岗位，受到的冲击最为直接。

他回忆自己使用AI的经历：从2023年底开始平凡使用，起初只是把AI当作一个代码修正工具；三个月后，再去用它时，几乎已经不需要修改；

到了2025年下半年，Agent类工具推出，AI不仅能写代码，还能直接操作电脑，几句话就能把目标实现，甚至会主动追问需求中模糊的部分。这种进化速度让他感到震惊。

相比之下，送外卖、开出租这类工作反而更难被取代，原因在于比较成本。机器人送外卖的本身成本并不低，而人力这边的供给价格却被不断压低。

这种对比让人感到心酸，现实已经变成人在和机器人比成本。但张盛元相信，未来每个人的基本需求仍然会被满足，这是社会结构稳定的底线，相应的调节机制一定会出现。

对于文章里描绘的消费坍塌场景，张盛元并不完全认同。他更倾向于认为这是一次结构的重构。

消费能力的构成可能从原本的均匀分布，变成集中在少数极端，但通过重新分配机制，整体消费仍会回归到一定的均匀状态。那么在这个重构中，哪些人反而有机会收入提升？

他给出的答案是：那些能够做AI做不到的事情的人。AI毕竟是人工智能，底层逻辑仍然是逻辑链条的推理，推理之所以变强，是因为数据处理能力变强。

而人脑的结构并不单纯是逻辑结构，还包含灵感、直觉这些难以标准化的东西。因此他赞同一个观点：未来，文科可能会比理科更加受到重视。

因为真正难以被AI替代的，恰恰是落在逻辑圈之外的部分，各种知识如何结合，如何产生新的灵感。张盛元用围棋与桥牌做了一个有趣的对比。

AI在围棋领域几乎已经无敌，但在桥牌这类信息不完全对称的博弈中，并没有对人类形成碾压式优势。因为桥牌中人类可以通过提供错误信息来误导对手，而当策略一旦被识破，人类又可以针对性调整。

投资同样是信息不完全对称的博弈。假设市场上全部是AI，那么只有最不像AI的那个AI才能赢，因为交易者行为高度一致时，要么大家都不赚钱，要么与众不同者胜出。

因此在投资决策领域，AI没那么容易取代人。落到投资端，张盛元给出了人生对冲的配置思路。

他建议，不是把全部资产押注于AI，而是用一部分资产和AI做长期绑定，比例大约在20%左右，相当于为自己的现金流买一份保险。如果AI发展不及预期，这部分损失是可控的；

一旦AI大超预期，个体的收入与现金流会受到较大影响，这部分资产的收益可以起到对冲作用。至于具体的配置方向，他更倾向于AI的基础设施，而非AI应用。

应用层的淘汰速度非常快，不确定性极大；而硬件层，芯片、半导体、算力，是整个智能社会的砖，无论上层应用如何更替，这些底层材料的需求都会持续存在。

他把半导体类比为智能世界的基础建材，形状、材质、结构可以变，但基础材料不可或缺。除了芯片，张盛元还提到两个值得关注的方向。

一是通信基础设施，三大运营商及背后的网络支撑是智能社会运转的前提，需求不会下降。二是电力能源。

算力最终的竞争是电力的竞争，芯片要靠电来驱动，当未来所有事物都依赖算力时，电力资源的分配、电力设备公司的价值都会被重新审视。今天使用的某个大模型可能是最强的，明天出现一个开源替代品，就能覆盖90%的功能，而且免费。

对大部分普通用户而言，基础模型就已经够用，没必要去使用更复杂的模型。更复杂的模型会流向高端场景，供有更强付费能力的人群使用。

因此底层的硬件和基础设施才是更具确定性的方向。那么这个阶段还会持续多久？

张盛元的判断是：只要效率仍在提高，使用者的需求仍在增长，这个趋势就会持续迭代。他相信在未来十年以内，机器人家政管家会有一个明显的普及。

真正重要的不是舞台上机器人后空翻这类外在表演，而是内在的、细节的功能，能帮你把家里打扫整洁，能把脏衣服归类清洗，像一位真正的人工智能管家。当这些需求被一一满足时，AI才会进入相对的平台期。

对普通人来说，张盛元给出的建议并不是去学编程，而是去理解AI的运作逻辑，学会使用AI。同一个大模型，不同的人用出来效果差异极大。

会提问、会调整提示词的人，可以让AI发挥出接近满分的能力；不会用的人，可能只用到一半。

这其中最关键的是语文能力，你能否把心中的想象、画面、需求清晰地描述出来。他把人与AI的关系比作产品经理与程序员：AI大模型让人人都是产品经理，但产品经理也有好坏之分，提示词的详细程度与质量，直接决定了产出的质量。

落到今年的投资节奏上，张盛元认为科技类资产整体的波动会比去年更大。去年三、四季度的科技行情是比较罕见的，涨幅与节奏在历史上都不多见。

今年则更需要业绩的印证。而当我们把目光从资本市场的推演转回现实的求职场，张盛元那句"文科可能会比理科更加受到重视"的判断，正在以一种更为具体、也更为残酷的方式被验证。

曾经，张雪峰在直播间里苦口婆心地劝退年轻学子，把哲学等文科专业描绘成毫无用处的避坑首选，但站在2026年的十字路口，一场意想不到的文科逆袭正在上演。

全球顶尖的AI实验室掀起了一场毫无预兆的哲学人才抢夺战，许多名校的哲学系学生甚至还没走出校门，就已经被各大科技巨头提前锁定，工资加到三倍都一票难求。

当算法堆砌到几万亿参数时，工程师们骇然发现，算力无法逾越意识与伦理的高墙，大模型需要的不再仅仅是智商，更是理性和德行。当然，所谓的文科生春天并非一片坦途。

真正让文科生在激烈竞争中活下来的，是他们主动拥抱AI技术后，把内容理解、认知判断与AI能力结合起来的复合能力。

那些曾被群嘲的哲学系毕业生，如今已经成了驾驭AI时代最锋利的刀刃，这或许正是张盛元在那场对话中反复强调的那句话最真实的注脚：真正难以被AI替代的，始终是落在逻辑圈之外、属于人的那部分东西。