未來二十年，AI 如何重塑我們的生活

就這樣了嗎？

前段時間分享了《對微信 AI 的猜想》，提到了兩個具體應用：微信 Agent 和智能體開放平台，但寫完後，心中還是會有疑問：這些足以改變我們的生活嗎？

畢竟以 ChatGPT 為代表的 LLM 應用以劃時代的姿態出現，人們被機器展示出的思考能力所震撼，彷彿新一輪科技革命已然來臨。然而，兩年多過去，儘管微軟火速將其整合到作業系統，國內各個 APP 也紛紛推出 AI 功能，但除了關注焦點在產品間來回跳動，我們的工作和生活似乎還並未發生顯著變化；全球經濟也仍在政治浪潮中顛簸，未見新的繁榮。

在此背景下，投資者也開始重新審視對於 AI 的投資回報。例如，AI 驅動的微軟 Azure 業績增長仍遠低於其在 GPU、能耗上的支出*。從產品視角，如果 AI 只是帶來一些好用但非剛需、淪為噱頭的功能，似乎不做也罷。

* Business Insider: https://www.businessinsider.com/microsoft-ai-data-center-cloud-decreased-spending-explained-why-2025-4

時間

上面的話題在最近跟朋友們的飯桌上出現，我的看法是：需要時間。

在日新月異的當下，我們習慣性忽視一場工業革命所需的時間跨度，回顧歷史，從蒸汽機發明到第一家使用蒸汽機的工廠誕生，經歷了 16 年 (1769-1785)；從首個 CPU 問世到第一台配備圖形介面的個人電腦發售，過去了 12 年 (1971, Intel 4004 - 1983, Apple Lisa)，再到開啟移動網際網路時代的第一台 iPhone 上市，又過去了 24 年 (2007)。

技術從誕生到對大眾活動產生影響，往往會經歷幾個階段：設計者需要理解技術本身，從一系列失敗嘗試中找到發揮技術效用的最佳載體；新產品要觸達使用者，又要建構自己的推廣、獲客管道；而使用者群體本身則會經歷由 Early Adopters 到 Majority 擴大的過程。

近年來，網際網路加快了資訊流通速度，使得上述過程變得越來越快 (這也是後續想梳理再分享的《時尚是 APP 增長的第一驅動力》，歡迎關注後續更新 ^ ^)。

既然如此，為什麼說 AI 改變生活還需更長時間呢？畢竟大街上的很多人都已知曉並使用過 AI 了。

這對應了 AI 的另一個特徵：生產力價值 >> 娛樂價值。我第一次讀到這個說法是在課代表立正的文章中，默默贊同是因為在我理解中 AI 這一新要素的價值主要體現在“思考”和“執行”，而“思考”並非大眾剛需 (相反，不思考才是，抖音就是一個案例)；從個體視角出發，大多數人的日常活動也並未複雜到需要借助 AI 批次執行。但對生產端而言，這兩個能力的價值就更為明顯，因為商業社會始終遵循「精準思考、高效執行帶來更高收益」的運行邏輯。

所以在上圖中，我們看到的也是“個人應用”規模破億的時間越來越短，其原因如賈伯斯在訪談時所說：

在消費者市場，我們推出一款產品，盡力向所有人宣傳，每個人都可以自己做決定。他們會說’要’或’不要’，如果有足夠多的人說’要’，我們就能繼續工作，就是這麼簡單。而在企業市場，情況就沒那麼簡單了。使用產品的人無法自己做決定，做決定的人有時卻很困惑。《財富》採訪

個人使用者用腳投票，喜歡就用，不喜歡就走。移動網際網路時代，每個人通過手機放大了這種簡單決策，資訊和服務的流轉速度越來越快；但企業決策更為複雜，往往受到預算和官僚的限制，決定使用產品的人可能並非終端使用者，也因此限制了產品傳播。

但這並不影響 AI 這一媒介的特質以及它將建構的新的尺度。因此，我認為 AI 改變社會和生活的過程，將從生產端出發，進而影響消費端，這個過程需要時間。

思考的方式

如果這是一個數十年的過程，我們該如何設想未來走向？《理解媒介》一書為我們提供了靈感。

該書出版於 1964 年，正是電視等電子媒介逐漸普及並替代紙媒的年代。當大眾被電視節目吸引，作者麥克盧漢敏銳地察覺到媒介本身的演變才是引起社會和生活變化的主要原因。例如，在短影片時代，我們習慣性認為是創作者精心製作的畫面或個性化分發平台偷走了我們的碎片時間，但往往忽視了手機這一媒介本身“拿起即用、多維呈現內容”的特徵才是一切的源頭，也即作者的主要觀點“媒介即訊息”。

如今，我們站在新的起點，面對 AI 這一全新媒介，或可參考作者的思考方式。如果僅關注 AI 在當下的應用，可能也陷入作者描述的被新奇“內容”吸引、忽視媒介本身的問題。在這篇文章中，我想嘗試從媒介自身特質出發，暫且拋開此刻應用，僅關注技術特徵可能對未來產生的影響，正如作者麥克盧漢所言：“我們透過後視鏡來觀察目前，我們倒著走向未來”。

對未來的演繹猜想

未來瞬息萬變，以下內容僅作為時代觀眾的理性猜想。;-)

從企業市場來看，Agent 替代人力的處理程序已經開始。

• 如同前兩次工業革命中機械自動化替代人力勞動，企業對效率的追逐將驅動其進一步將業務流程線上化，將原本依賴人力進行的重複工作取代為 Agent 批次執行（例如，在招聘環節，原本一個面試官一天最多可面試幾名候選人，現在企業可制定崗位要求，由 Agent 自動篩選簡歷並行起面試，一個面試官 Agent 理論上可同時面試所有候選人，並生成客觀面試報告供老闆參考）。

對打工人而言，與 Agent 互動成為關鍵的職業技能。

• 如同網際網路時代，學會操作電腦成為打工人的基礎技能（使用搜尋引擎、Office 文件），在智能時代，如何使用線上工具定義業務流程，與 Agent 協作共同交付高品質的工作結果，將成為重要的職業技能。在這個過程中，人類員工逐漸由“執行者”轉型為“導師”，定義關鍵問題、進行價值判斷的能力變得更加重要（打個比方：每個人都免費招到了一堆高知實習生，任務可交由其執行，但如何發現並定義要做的事情，並對結果進行價值取捨，就成了更重要的能力）。

個人生產力提升，精英化趨勢增強，但市場整體對人類員工的需求量減小。

• 越能發揮 AI 能力的個體，在生產力方面也將遠超不具備此能力的其他人。單位人力生產率提升，但總需求漲幅弱於生產率漲幅，對工人的需求量減小（以拍電影為例，通過傳統模式拍攝的《流浪地球》參與製作人數達 7000人，而當視訊生成技術進一步發展，或許僅保留導演、編劇、攝影、美術、動作指導等十幾人規模的團隊，就足以製作一部同樣規格的影片）。

決策者需要調整稅收、福利制度，實現二次分配。

• 當企業生產效率提升，資本受益；對工人需求量減小，勞工受損。如果這種趨勢在各行業普遍出現，AI 吞噬大部分白領工作，將擴大社會貧富差距，政府需要建構新的稅收制度，例如對頭部企業額外徵稅，以補貼社會福利。

打工人的平均工作時間終於減少了（以卷不過的方式）。

• 當供給小於需求時，人們通過努力工作、企業通過擴大招工來提升產能，以滿足更多需求，這被稱為“奮鬥”；當供給高於需求時，因需求不足，付出更多時間和精力卻未能獲得更多回報，這被稱為“內卷”或“過剩”；而當供給的邊際成本趨近於零，使得供給遠超過需求時，內卷將被抑制，因為從執行層面來看，人已經“卷不過”機器了，投入在執行上的時間將被釋放出來。

社會整體更注重休閒和消費。

• 商品和服務的生產成本下降帶來價格降低，社會平均工作時間減少和財富再分配擴大了對商品和服務的需求，最終推動社會整體更加注重休閒和消費。

休閒娛樂的方式越來越智能化、虛擬化。

• 企業的智能化不僅服務於內部，也將同時改造面向客戶的窗口，這意味著大眾所能享受的服務也將越來越智能化。作為 Hololens 和 Vision Pro 的使用者，我也堅定認為虛擬/混合現實技術同樣會對未來產生重大的影響。在我看來，AI 和 XR 是兩項獨立、但完全可以聯合產生更大影響力的技術：XR 是將現實編碼成位元資訊，而世界模型則是讓機器可以理解這些位元資訊，未來兩者的結合將進一步模糊現實和虛擬的邊界，重塑生活的各個方面。

我們身在何方

回到起點，我們仍在上述猜想的第一階段，即企業如何將業務線上化並構造業務 Agent。

對於市場而言，目前並沒有標準的解決方案。我們已經看到了 Langchain 等程式碼層的開發框架、Dify、Coze 等可視化開發平台，也開始出現垂直領域的 AI SaaS 產品，但大部分企業目前仍處於“初步理解價值、不知如何搭建”的觀望階段，如同網際網路初期，企業有想法搭建自己的 Web 首頁，但 Web 框架仍在建構中，還沒有一個標準的建站方式（甚至連標準的瀏覽器也沒有）。

能推動企業調整其運作方式的力量也還在探索中：掌握流量管道的平台無法做得太垂直，優先從 Coze 等通用產品下手，而通用的代價是複雜，也可能是錯誤的路徑；而更易用、封裝好的垂直領域 AI SaaS 產品則缺乏流量管道，卡在獲客和需求匹配環節。中期來看，幫助企業實現智能化的服務商可能會有新的生存空間。

對於我們每個人來說，似乎無從選擇，必然會被捲入浪潮之中。或許未來我們會困惑，困惑人類的智能相比於機器的智能是否真的有優越性，還是說我們的大腦其實也只是通過不斷強化學習而形成的網路結構，我們的表達歸根結底也是不斷地進行 next word prediction，相信這會是這個世紀，我們將要面臨的重大問題。 (RiverKang)