2026年1月,马斯克跟老友迪亚曼迪斯进行了一场三小时的深度对谈,谈AI、谈能源、谈人类的未来。他说未来人人高收入不用上班,他说中国会成为能源领域的领导者。
换个人讲这些话,大家可能当段子听听就过了。但说这话的是马斯克——一个刚把无人驾驶出租车造出来、正在建全球最大芯片工厂的人。
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马斯克的逻辑链其实不复杂:
太阳能提供近乎无限的廉价电力,AI和机器人利用这些电力生产一切人类需要的东西,生产成本趋近于零后,企业利润暴涨,政府通过税收和再分配,让所有人都能拿到高收入。他给这个构想取了个名字叫"全民高收入",简称UHI。
听着像乌托邦,但细想一下,这套逻辑的每一环确实都有技术支撑。马斯克自己也承认,通往那个美好未来的路上,有三到七年的"颠簸期"。
在这段过渡期里,大规模失业会先于分配体系的改革到来。而这种担忧,并不是空穴来风。每个人对AI未来的样子都有一定程度的焦虑。
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大多数人最直接的担忧是,这项技术最终会比他们自己更好地完成他们的工作。一方观点指出,过去的重大新技术只会让经济变得更富裕,无论它们取代了什么工作,最终都会在其他地方创造出更多更好的工作。
另一方则认为,当人类过去用机械取代肌肉劳动时,它让人类能够利用大脑。但如果机器取代了这一点,还能提供什么?
某些经济体将比大多数其他国家更早看到这些变化的广泛影响。在菲律宾和孟加拉国等地,AI的威胁更加迫在眉睫——对工作、对整个行业以及它们花费数十年建立的经济增长的威胁。
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这些经济体在过去30年里围绕外包服务工作构建了整个产业,诸如呼叫中心、数据录入、转录和基本软件支持等工作。这些工作曾被认为可以免受自动化威胁,因为它们需要语言技能、语境以及机器无法取代的特殊人情味。
然而事实证明,机器在复制这种人情味方面变得越来越好。大语言模型现在可以在几秒钟内以极低的成本处理这些任务。
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在菲律宾,IMF估计有高达89%的外包服务工作面临被AI自动化的较高风险。这是超过一百万人的工作可能在短短几年内消失。
即使在富裕国家,AI也开始将经济分为能够利用它的人和将被它取代的人。美国劳工统计局预测,收银员、银行柜员、邮政人员和客户服务代表等职位都将走向萎缩。
一项估计表明,未来五年内可能有710万个工作岗位消失,当前多达47%的职位有被AI取代的风险。公司及其投资者已经向开发这项技术投入了数万亿美元,因此希望最终看到回报。
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将数百万工人从工资单上剔除,可能是开始看到这些回报的最直接方式。AI代表了一种非常特殊的资本。
过去,大多数新技术发挥着经济学家所谓的"互补资本"的作用,让人类工人更有生产力。例如,联合收割机并没有消除农场工人,相反使每个工人的效率大大提高。
对于许多高技能角色,AI将成为互补资本。使用AI扫描报告的金融分析师可以更快获得洞察。
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利用AI进行诊断的医生可以将更多时间花在直接的患者护理上。但对于更常规的、流程驱动的工作,AI越来越多地充当"替代资本"。
AI驱动的聊天机器人不会让客户支持代理更快,而是取代他们。而在AI经济中,资本所有权比现代历史上任何时候都更加集中。
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自2017年以来,美国已经生产了154个大规模AI系统,中国紧随其后有110个。普华永道估计,到2030年,AI可能为全球GDP增加15.7万亿美元,但预计其中70%的财富将流向仅两个国家——美国和中国。
为AI提供动力的物理机器——CPU和GPU——超过90%来自美国、中国、韩国和日本。此前就见证过类似的颠覆。
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当工业自动化和大规模外包在20世纪80年代和90年代加速时,严重打击了制造业。仅在美国,1980年至2010年间就有超过700万个工厂工作岗位消失。
许多城镇的预期寿命下降、学校难以跟上。即使在今天,谢菲尔德和桑德兰等地方在收入和社会流动性方面仍然落后。
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那么,对于这个迫在眉睫的挑战,实际上能做些什么呢?经济的两个不同方面需要同时做两件事:大力投资AI基础设施,同时同样大力投资人力。
这包括对计算机科学的教育投资,但也包括AI难以自动化的那种技能——批判性思维、复杂问题解决、有效沟通和创造性决策。正如资本市场上越来越达成的共识——"AI背后是算力,算力背后是电力"。
马斯克在达沃斯论坛上也直言,AI发展的最大瓶颈不是芯片,而是电力。而中国在新能源赛道上的布局,确实赶在了全球大变局的前面。
截至2025年底,中国并网太阳能发电已达12亿千瓦,风电6.4亿千瓦,非化石能源发电装机占总装机容量比重达到61.7%。
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2026年太阳能发电装机规模将首次超过煤电装机规模,风电和太阳能发电合计装机有望达到总装机的一半。
谁手里有廉价、稳定、充足的电,谁就握住了AI时代的命脉。马斯克说"做一个乐观主义者然后犯错,比做一个悲观主义者然后正确要好。
"不管未来世界是不是如他所言变成"人人高收入",有一件事不会变——机会永远留给提前准备的人。
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