作为公司老板，我自己正在第一线感受 AI 变革到这件事。 除了买 Claude Max 给大家用，我们现在的运营会议，固定会留一段时间，让大家分享最近用 AI协助工作的心得跟瓶颈。 我跟 PM 用得最凶，给的 feedback 也最多，还好伙伴们都很愿意学，我相信很快会抹平团队成员间的认知差距。 认真在用 coding agent 的人一定有感觉。一年前的 agent 跟今天的 agent，几乎是两个物种。这一年，coding agent 已经从「能用」走到「不得不用」，而且采用率还在加速。以前还会想一下要不要自己写，现在第一反应就是先丢给 agent。 为什么程式领域跑这么快？ 因为代码本身就是高度结构化、逻辑严谨的语言。网路上又有海量的 StackOverflow 问答、GitHub 开源专案，全部都是公开的、标准化的、可以验证对错的训练材料。AI 吃这些东西成长，条件实在太好了。 但其他领域就不是这样。 一个律师处理过的案件细节、一个医生累积的临床判断、一个投行分析师建构的估值模型，这些 domain knowledge 长期锁在企业内部，没有被系统性地数位化，更谈不上公开。没有足够的养料，AI 自然长不出肌肉。 矽谷已经看懂这件事了，所以最近几年开始出现一个很清楚的趋势：AI 公司疯狂收购「领域知识公司」。 Harvey AI 这家法律 AI 公司，成立三年估值冲到 80 亿美元，服务全美一半以上的 Top 100 律所，年经常性收入超过 1.5 亿美元。同一时间，Filevine 连续收购 Pincites 和 Parrot，在旧金山 Anthropic 总部旁边开设新办公室，直接抢 AI 人才。 医疗领域也是同样的逻辑。Stryker 收购 Care. ai 打造智慧病房，Commure 用 1.39 亿美元买下 Augmedix 的 AI 医疗抄写技术。Abridge 专注把医病对话转成病历，2025 年单笔就融了 5.5 亿美元。 这些案例都在讲一个事实：资本正在用并购，把人类花十几年累积的经验曲线直接买下来。 谁掌握领域知识，谁就能训练出真正有用的垂直 AI。 这对白领意味著什么？ 意味著时间差正在快速缩短。以前 AI 公司缺乏领域数据，所以垂直产业的 AI 进展缓慢。现在这个缺口开始被补上，法律、医疗、金融、会计这些过去被认为需要高度专业判断的领域，护城河正在被一层一层侵蚀。 AI 取代初阶职位已经是现在进行式。半年前我还觉得这会是三到五年后的事，现在看这个速度，两年内出现结构性变化并不意外。 新职缺会变少，越来越多公司遇缺不补，甚至直接裁员。不擅长使用 AI 的人，会站在海啸最前排。 很多白领最后能抓住的只剩下一件事：人类有执照，AI 没有。 就像代书与公证人，工作流程高度机械，但法律要求必须由人签章才生效。未来律师、会计师、医师很可能也会走向这种形态，AI 完成大部分实质工作，人类负责最后审查与责任承担。 自动驾驶也是同样的路径，技术早已成熟，真正的阻力一直是责任归属。但随著事故率低于人类、效率与成本优势被量化，现在美国多州已开始允许无人驾驶商业营运，责任转向营运方与制造商。AI 取代白领，迟早会走到同一个结果。 Elon Musk 最近受访时提到，三年内 Optimus 进行外科手术的能力会超越顶尖医生。培养一个心脏外科医师要十几年，一台机器学会之后，十万台可以同步更新，不会累、不会抖，也不会在连续手术后判断力下降。 人类用十年培养一个专家，AI 只需要一次训练，就能复制一整个族群。 --- 作为普通人，你能做什么？ 第一，学会用 AI，你得比别人用得更熟，不是单纯复制贴上跟 Chat bot 聊天，而是去学习最前沿的知识。譬如去尝试最近 Claude Code 最新发布的 Cowork、去主动接触一些 ChatGPT 以外的工具。 第二，不要只做执行层，当「协助团队导入 AI」的人。会用 AI 是基本，能教别人用、能帮公司导入，才是护城河。纯执行的人最容易被取代，而推动变革的人永远会有位置。 第三，找工作以外的 plan B。趁还有余裕的时候，开始布局工作以外的收入来源。副业、投资、第二专长，什么都好，别把鸡蛋放同一个篮子。

我觉得给的建议挺中肯的 不用AI 就会被淘汰了 超级个体不是每个人都可以当 但是个体副业，赚点小钱肯定每个人都可以尝试

老板用AI做的推特插件简直牛逼

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