以上，是任老在 ICPC 的講話，我文章末尾拆解。　

我記得，我第一個百萬是在工作第六年。　

但是，AI 創(chuàng)業(yè)半年，我已經接近一半。　

走向人工智能的潮流是不可阻擋的。　

我是普通人，這半年，這是我的真感受。　

普通人取代房子的人生杠桿

過去 30 年，我們哪些人享受到時代的紅利？　

70 后抓住了下海經商的浪潮　

80 后趕上了企業(yè)，金融的現(xiàn)代化的騰飛　

85 后搭上了互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)的快車　

還有過去 30 年，買到房子的那些人。　

但最溫柔的紅利 　

或許是買到了房子的普通人 　

不需要格外聰明 　

不需要過人膽識 　

也不必處在核心圈層 　

你不用是精英　

買到即是贏到　

問問自己 此刻普通的我們 看得到紅利嗎？　

你是不是經常刷到《很嚴重，勸大家極限存錢》　

這樣的毒雞湯？　

是啊，毒雞湯雖然沒有營養(yǎng)，但它讓我們的情緒共鳴。　

因為你的體感和收益告訴你，越來越難了。　

但，就像當時房子一樣，　

每個人都在尋找屬于自己的破局和解法　

卻常常忽略了 ，最簡單的選擇 往往就藏在身邊　

做獵頭時，我明白了一個道理，　

錢往哪里走，人才就往哪里流。　

控制錢的那只手，　

它在引導新時代的到來。　

現(xiàn)在，我說這個藏在身邊是 AI。　

生產力

生產力=收入

經濟學告訴我們，一個人的收入是生產力決定的　

一個人的價值，是他不可替代的勞動力體現(xiàn)。　

如何提升生產力？　

1.生產具體事物的能力　

2.對外界信息的調取能力　

3.對信息和資源的整合能力　

工程師典型的成長軌跡：　

第一年，他專注于編碼（生產具體事物的能力）。 　

每天伏案工作，把需求轉化為具體的代碼行。　

這時他像個熟練的工匠，創(chuàng)造具體的產品。　

第三年，他開始大量閱讀技術博客，參與開源社區(qū)（對外界信息的調取能力）。 　

一個項目遇到瓶頸，他知道在 GitHub 上搜索類似問題，　

在 Stack Overflow 上尋找解決方案，　

在技術論壇上討論優(yōu)化方案。信息獲取的速度決定了他解決問題的效率。　

第五年，他成為技術主管（對信息和資源的整合能力）。 　

面對一個復雜系統(tǒng)，他能把業(yè)務需求、技術限制、團隊能力、市場反饋

等多維度信息整合起來，　

找到最優(yōu)解決方案。他不再只是編寫代碼，而是在更高維度上創(chuàng)造價值。　

為什么，現(xiàn)在裁員滿天飛？

1.個人層面： 生產力構成 （個人能力不足） 　

2. 企業(yè)層面：人力成本與價值 （為什么裁員 35 歲定論）　

3. 市場層面：供需關系 （你企業(yè)訂單今年如何？) 　

4. 技術層面：AI 與自動化 　

場景一：制造工廠　

• 過去：100 名工人在流水線上組裝產品

• 現(xiàn)在：10 臺機器人完成同樣工作，只需 2 名工程師維護

• 改變：具體生產能力被機械化取代

場景二：數(shù)據(jù)分析部門 　

• 過去：20 名分析師手動收集處理數(shù)據(jù)

• 現(xiàn)在：AI 系統(tǒng)自動采集分析，2 名專家制定策略

• 改變：信息調取能力被智能化替代

AI 如何影響生產力？

一個普通的辦公室工作者小王：　

（2010 年）： 　

29 歲小王每天的工作是整理數(shù)據(jù)、撰寫報告、制作 PPT。　

他熟練使用 Excel 處理數(shù)據(jù)，擅長寫作，PPT 做得漂亮。在部門里，　

他是不可或缺的人才。　

（2024 年）：35 歲使用 AI 的老王　

• 數(shù)據(jù)處理？AI 可以在幾秒內完成

• 報告撰寫？ChatGPT 輕松生成

• PPT 制作？AI 設計工具一鍵出圖

你是老板，　

27 歲不會 AI 的小李，　

35 歲 會 AI 的老王　

誰是你的心動員工？　

這里面，有沒有發(fā)現(xiàn)上圖有個區(qū)域是黃色，　

那是 AI 影響有限的地方，　

因為 AI 目前不懂講故事，　

它鏈接不了資源。　

再看看這張圖：　

通過量子認知分析這張金字塔結構圖...

觀察到幾個關鍵層次：
1. 底層：生產者(生產)
2. 中層：信息處理者(信息)
3. 頂層：資源掌控者(資源)

發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：
AI對不同層級的影響是不平衡的
讓我深入解析這種不平衡性...

突然理解到：
這不僅是職業(yè)分層，而是一個完整的社會生態(tài)系統(tǒng)

一座現(xiàn)代工廠：　

底層：生產車間　

• 工人在流水線上組裝產品

• AI 正在大量取代人工操作

• 生產效率顯著提升，但人工需求下降

中層：信息部門　

• 數(shù)據(jù)分析師處理生產數(shù)據(jù)

• 營銷團隊制定推廣策略

• AI 改變了他們的工作方式，但沒有完全取代

• 工作重心從"處理信息"轉向"運用信息"

頂層：決策層　

• CEO 制定戰(zhàn)略方向

• 董事會控制核心資源

• AI 提供決策支持，但關鍵判斷仍需人為