科技巨頭開(kāi)800萬(wàn)年薪搶文科生？中產(chǎn)家庭養(yǎng)娃思路要變天了…

前幾天，高盛經(jīng)濟(jì)學(xué)家Joseph Briggs提出了一個(gè)耐人尋味的判斷：隨著AI普及，未來(lái)美國(guó)約9%的人有失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。這相當(dāng)于全美1500萬(wàn)人可能會(huì)丟掉飯碗。

管理咨詢、平面設(shè)計(jì)等AI應(yīng)用較快的行業(yè)，感受最為直接。這些行業(yè)新招聘崗位需求每月已經(jīng)減少約1萬(wàn)到1.5萬(wàn)個(gè)。

這樣的數(shù)字，足以讓任何一位關(guān)心孩子未來(lái)的家長(zhǎng)感到焦慮。但Briggs話鋒一轉(zhuǎn)，給出了另一半真相：這一切只是技術(shù)變革的其中一面。

過(guò)去80年的產(chǎn)業(yè)革命中，美國(guó)約85%的新崗位都是技術(shù)進(jìn)步催生出來(lái)的。這一次AI也不例外。

事實(shí)上，這種此消彼長(zhǎng)的變化，已經(jīng)在硅谷真實(shí)上演。

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今年，美國(guó)科技行業(yè)因AI發(fā)展需要，誕生了幾個(gè)全新的職業(yè)方向。頂級(jí)名企開(kāi)出了動(dòng)輒百萬(wàn)美元的年薪搶人。

這輪由AI催生的新職業(yè)浪潮，也給正在為孩子規(guī)劃專業(yè)方向的家庭，提供了一個(gè)重新思考的機(jī)會(huì)。

與其追著眼下最熱門(mén)的技術(shù)標(biāo)簽跑，或許更該看清楚，未來(lái)真正稀缺的能力究竟長(zhǎng)什么樣子。

從代碼高手到哲學(xué)家：硅谷正在瘋搶的兩類新貴

要說(shuō)今年科技圈的頂流職業(yè)，前沿部署工程師（Forward Deployed Engineer，簡(jiǎn)稱FDE）必須排在首位。今年這個(gè)崗位的招聘需求，同比暴漲超過(guò)1000%。

從金融、航空、醫(yī)藥到科技領(lǐng)域，各行業(yè)巨頭都在瘋搶這類人才，其中包括OpenAI、Anthropic、Palantir等公司。

這個(gè)崗位其實(shí)早在2003年就已經(jīng)存在，但當(dāng)時(shí)只出現(xiàn)在美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局（FBI）、五角大樓等軍方和情報(bào)部門(mén)。

這一次，是因?yàn)锳I商業(yè)化落地的浪潮，才讓FDE徹底爆發(fā)出圈。

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FDE具體做什么？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，工程師會(huì)直接入駐客戶公司內(nèi)部，先理解對(duì)方的業(yè)務(wù)和真實(shí)痛點(diǎn)。再制定個(gè)性化且能落地實(shí)現(xiàn)的解決方案，最后搭建智能體、調(diào)試模型，把方案真正交付上線。

它既不是傳統(tǒng)意義上的程序員，也不是單純的產(chǎn)品經(jīng)理。這個(gè)崗位需要的，是同時(shí)懂技術(shù)、懂行業(yè)、懂商業(yè)溝通的復(fù)合型人才。

有調(diào)查顯示，F(xiàn)DE每周47%的時(shí)間用于和客戶溝通，31%用于寫(xiě)代碼做交付，內(nèi)部協(xié)調(diào)只占22%。這和傳統(tǒng)高級(jí)工程師的時(shí)間分配幾乎完全相反。

圖說(shuō)：FDE崗位的時(shí)間分配統(tǒng)計(jì)。與傳統(tǒng)工程師不同，F(xiàn)DE近一半的工作時(shí)間都花在與客戶面對(duì)面溝通上

圖源：Get Perspective

FDE的薪酬非常可觀。今年中高級(jí)和首席級(jí)別的FDE，總年薪普遍在20萬(wàn)至65萬(wàn)美元之間，折合人民幣約136萬(wàn)到442萬(wàn)元。

在Anthropic、OpenAI、Google DeepMind這類頂級(jí)AI巨頭里，高級(jí)FDE年薪能達(dá)到56萬(wàn)到78.5萬(wàn)美元。首席研究員一級(jí)的薪資，則會(huì)超過(guò)100萬(wàn)美元。

需要說(shuō)明的是，不同職級(jí)、不同崗位序列的薪資區(qū)間會(huì)有所差異。

比如OpenAI內(nèi)部的L5至L6級(jí)研究崗位薪資為70萬(wàn)至128萬(wàn)美元，Anthropic對(duì)應(yīng)的L6級(jí)也差不多在120萬(wàn)美元左右，頂格年薪接近820萬(wàn)元人民幣。

這些屬于更高階的研究序列，與前文提到的一線FDE崗位并非完全同一層級(jí)。

但兩者共同反映出，這類懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)落地的復(fù)合型人才，正被市場(chǎng)以前所未有的力度爭(zhēng)搶。

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國(guó)內(nèi)大廠也紛紛開(kāi)設(shè)了類似崗位，只是叫法不同，比如AI解決方案工程師、AI落地師、AI技術(shù)交付專家等。

本質(zhì)上都是FDE的國(guó)內(nèi)版，薪資待遇同樣十分可觀。

圖說(shuō)：2026年FDE薪酬調(diào)研報(bào)告節(jié)選，展示不同公司、不同職級(jí)的薪資分布區(qū)間（圖源：Get Perspective）。

另一個(gè)硅谷頂流職業(yè)，是AI哲學(xué)家。它要解決的是"AI應(yīng)該怎么做"這個(gè)問(wèn)題，名企給出的崗位年薪同樣能達(dá)到六位數(shù)美元。

谷歌DeepMind今年專門(mén)為劍橋?qū)W者Henry Shevlin設(shè)立了哲學(xué)家崗位，負(fù)責(zé)研究機(jī)器意識(shí)、人機(jī)關(guān)系和通用人工智能（AGI）的倫理問(wèn)題。

目前，DeepMind已經(jīng)至少雇用了10位AI哲學(xué)家。

Anthropic同樣組建了自己的哲學(xué)團(tuán)隊(duì)。

負(fù)責(zé)Claude價(jià)值觀設(shè)計(jì)的Amanda Askell，本科畢業(yè)于耶魯大學(xué)哲學(xué)系，博士就讀于紐約大學(xué)，長(zhǎng)期研究倫理學(xué)、決策理論和認(rèn)識(shí)論。加入Anthropic之前，她還曾參與OpenAI的AI安全和政策研究工作。

就連OpenAI的CEO Sam Altman也透露，在制定ChatGPT行為規(guī)范的過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)聘請(qǐng)了數(shù)百位倫理學(xué)家和哲學(xué)家共同參與設(shè)計(jì)。

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AI公司突然開(kāi)始搶哲學(xué)人才，原因并不復(fù)雜。如今的大模型，不再只是回答問(wèn)題的工具，還必須具備價(jià)值判斷的能力。

比如當(dāng)用戶問(wèn)到自殺、暴力、醫(yī)療建議、政治敏感話題時(shí)，AI該怎么回答？底線劃在哪里？不同價(jià)值觀發(fā)生沖突時(shí)該如何取舍？

這些問(wèn)題早已上升到哲學(xué)和倫理層面，單純的編程技術(shù)已經(jīng)無(wú)法給出答案。

多年來(lái)，哲學(xué)一直被嘲笑為"無(wú)用之學(xué)"，學(xué)生常常被貼上"畢業(yè)即失業(yè)"的標(biāo)簽。但在這波AI浪潮里，哲學(xué)專業(yè)卻意外迎來(lái)了屬于自己的第二春。

今年美國(guó)CS專業(yè)應(yīng)屆畢業(yè)生失業(yè)率為6.1%，計(jì)算機(jī)工程更是達(dá)到7.5%，均高于5.6%的整體失業(yè)率。

相比之下，哲學(xué)專業(yè)失業(yè)率僅為3.2%，不僅遠(yuǎn)低于CS和計(jì)算機(jī)工程，甚至低于全美平均水平。

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耶魯大學(xué)哲學(xué)系教授盧西亞諾·弗洛里迪就提到，不少哲學(xué)專業(yè)的學(xué)生還沒(méi)畢業(yè)，就已經(jīng)拿到了工作機(jī)會(huì)。

據(jù)薪資統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站PayScale的數(shù)據(jù)，哲學(xué)本科生的平均基本年薪約為8.1萬(wàn)美元，高于多個(gè)商科和傳播學(xué)專業(yè)，也是薪資增長(zhǎng)最快的專業(yè)之一。

在人文學(xué)科被普遍唱衰的這些年里，哲學(xué)專業(yè)學(xué)生憑借批判性思維、邏輯論證、倫理推理和清晰寫(xiě)作這套硬功夫，在AI時(shí)代打了一場(chǎng)漂亮的翻身仗。

信任、融合、品味：讀懂AI新職業(yè)的三個(gè)關(guān)鍵詞

世界經(jīng)濟(jì)論壇曾預(yù)測(cè)，到2030年，AI將取代900萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位，同時(shí)也會(huì)催生1100萬(wàn)個(gè)新增就業(yè)機(jī)會(huì)。

那么，這些未來(lái)的新職業(yè)，有沒(méi)有共同的規(guī)律可循？

《紐約時(shí)報(bào)》給出了一個(gè)相當(dāng)精妙的總結(jié)：AI催生的新職業(yè)，大多會(huì)圍繞信任（Trust）、融合（Inclusion）和品味（Taste）這三個(gè)關(guān)鍵詞展開(kāi)。

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第一類是信任類，負(fù)責(zé)替AI把關(guān)。

AI能快速生成海量答案，但它無(wú)法保證內(nèi)容百分百準(zhǔn)確、合法、公平，出了問(wèn)題也不需要承擔(dān)后果。

因此，未來(lái)這類崗位會(huì)負(fù)責(zé)審核AI輸出的內(nèi)容，制定價(jià)值規(guī)則，處理倫理爭(zhēng)議。他們還要在最終決策環(huán)節(jié)拍板，并承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。

AI審計(jì)師

AI倫理師

AI翻譯官

事實(shí)核查員

信任鑒定師

法律擔(dān)保人

一致性協(xié)調(diào)員

升級(jí)應(yīng)對(duì)官

前文提到的AI哲學(xué)家，也屬于這一類。

對(duì)口的專業(yè)大多是法律、哲學(xué)、倫理學(xué)、公共政策等，過(guò)去看似離AI很遙遠(yuǎn)的人文社科方向。

圖說(shuō)：《紐約時(shí)報(bào)》文章插圖

第二類是融合類，讓AI真正落地、創(chuàng)造價(jià)值。

模型再聰明、再先進(jìn)，如果無(wú)法和企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合，就只是一堆技術(shù)產(chǎn)品，創(chuàng)造不了任何商業(yè)收益。

融合類崗位負(fù)責(zé)把AI和現(xiàn)實(shí)世界連接起來(lái)。他們要理解企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，調(diào)整模型和技術(shù)方案，設(shè)計(jì)工作流，幫企業(yè)真正把AI落地、提升效率。

AI工程師

AI訓(xùn)練師

合規(guī)優(yōu)化師

AI與人類協(xié)同評(píng)估專家

前文談到的FDE，就屬于這一類。

其中，AI工程師是美國(guó)目前增長(zhǎng)最快的崗位，AI泰斗級(jí)人物吳恩達(dá)也很看重這個(gè)方向，認(rèn)為它的長(zhǎng)期價(jià)值可能比FDE更大。

這類崗位最大的特點(diǎn)是：技術(shù)能力只是基礎(chǔ)，更重要的是懂商業(yè)、懂行業(yè)、懂用戶。商業(yè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)，以及工程與商科交叉的項(xiàng)目，都是與之對(duì)口的專業(yè)方向。

圖說(shuō)：對(duì)AI工程師崗位長(zhǎng)期價(jià)值的判斷

圖源：X

第三類是品味類，這是最難被AI取代的能力。

"品味"這個(gè)詞今年在硅谷格外火熱，幾乎成了大佬們掛在嘴邊的高頻詞。

原因很簡(jiǎn)單：AI能在幾秒鐘內(nèi)生成上百種方案，但它不知道哪種風(fēng)格與品牌調(diào)性契合，哪種表達(dá)能真正打動(dòng)人心。文化、情感和審美，依然是人類獨(dú)有的領(lǐng)域。

當(dāng)每個(gè)人手里都握著一個(gè)強(qiáng)大的AI工具時(shí)，真正決定勝負(fù)的競(jìng)爭(zhēng)，其實(shí)變成了人的判斷力、獨(dú)有的審美和創(chuàng)造力，看誰(shuí)能把技術(shù)和創(chuàng)意真正融合在一起。

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未來(lái)這類崗位會(huì)圍繞創(chuàng)意、品牌和內(nèi)容決策展開(kāi)，比如產(chǎn)品設(shè)計(jì)師、故事設(shè)計(jì)師、世界觀設(shè)計(jì)師、差異化設(shè)計(jì)師等。

對(duì)應(yīng)的是設(shè)計(jì)、傳媒、人文藝術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科方向。

總結(jié)來(lái)看，無(wú)論是信任類、融合類，還是品味類崗位，需要的幾乎都是學(xué)科交叉型人才。員工必須具備兩門(mén)甚至多門(mén)學(xué)科的知識(shí)儲(chǔ)備，跨學(xué)科能力正在成為職場(chǎng)新常態(tài)。

還有一個(gè)趨勢(shì)同樣值得注意：人文學(xué)科非但沒(méi)有失去價(jià)值，反而以"新文科"的角色悄然崛起，深度參與到了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之中。

原因也不難理解。當(dāng)AI越來(lái)越擅長(zhǎng)寫(xiě)代碼、做計(jì)算分析和生成內(nèi)容時(shí)，人文學(xué)科長(zhǎng)期培養(yǎng)的思辨能力、溝通協(xié)作能力、倫理推理能力和價(jià)值判斷能力，反而變得愈發(fā)稀缺和值錢(qián)。

從斯坦福到賓大：美國(guó)名校正在重新定義"AI人才"

這幾年，美國(guó)不少大學(xué)都在打破學(xué)院之間的傳統(tǒng)壁壘，把AI和不同學(xué)科重新組合，推出新學(xué)院或新專業(yè)，為未來(lái)的新職業(yè)提前儲(chǔ)備人才。

最典型的例子是斯坦福大學(xué)。

2019年，被譽(yù)為"AI教母"的李飛飛等人，創(chuàng)立了斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院（Stanford HAI）。他們希望推動(dòng)AI從純技術(shù)領(lǐng)域走向真正的跨學(xué)科合作。

如今，HAI已經(jīng)聚集了400多位來(lái)自工程、醫(yī)學(xué)院、商學(xué)院、教育學(xué)院、人文與科學(xué)學(xué)院等不同學(xué)院的跨學(xué)科學(xué)者。

今年5月，斯坦福進(jìn)一步將HAI與數(shù)據(jù)科學(xué)中心合并，聯(lián)合七大學(xué)院與產(chǎn)業(yè)界，共同攻克AI時(shí)代最復(fù)雜的難題。同時(shí)，他們也在探索基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題、培養(yǎng)下一代人才，讓AI更好地服務(wù)社會(huì)。

圖說(shuō)：斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院（HAI）官網(wǎng)頁(yè)面

圖源：斯坦福大學(xué)

7月1日，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校正式成立了計(jì)算與人工智能學(xué)院，這是該校40多年來(lái)首個(gè)新設(shè)的學(xué)院。

新學(xué)院整合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖書(shū)館學(xué)和信息科學(xué)等優(yōu)勢(shì)學(xué)科。

新學(xué)院成立的初衷，是為了更好地解決AI開(kāi)發(fā)、管理和應(yīng)用中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)技術(shù)的同時(shí)，也能認(rèn)真思考信任、公平、隱私等更深層的議題。

賓夕法尼亞大學(xué)是常春藤院校中動(dòng)手最早的一所。

2024年，賓大率先推出了藤校中首個(gè)AI本科專業(yè)。去年，沃頓商學(xué)院聯(lián)合工程學(xué)院，又開(kāi)設(shè)了商業(yè)人工智能專業(yè)。

這個(gè)專業(yè)既教授數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)科學(xué)等理解和使用AI所需的基礎(chǔ)知識(shí)，也深入探討AI在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)、法律、倫理、心理和社會(huì)等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

圖說(shuō)：賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院與工程學(xué)院聯(lián)合開(kāi)設(shè)的商業(yè)人工智能專業(yè)介紹頁(yè)面

圖源：賓夕法尼亞大學(xué)

MIT同樣走在時(shí)代前列。

2022年，MIT在電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系新增了AI與決策專業(yè)，教學(xué)生如何用大模型在金融市場(chǎng)、自動(dòng)駕駛、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域做出決策和優(yōu)化。這也正是目前硅谷最稀缺的能力之一。

目前，該專業(yè)已有近330人主修，熱度僅次于傳統(tǒng)CS類專業(yè)。

杜克大學(xué)則選擇把AI和創(chuàng)意結(jié)合起來(lái)。

2021年開(kāi)設(shè)的計(jì)算媒體專業(yè)，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、視覺(jué)藝術(shù)、游戲開(kāi)發(fā)和交互設(shè)計(jì)。它專門(mén)培養(yǎng)既懂技術(shù)、又有創(chuàng)意和審美的新一代數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者。

圖說(shuō)：MIT電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)系A(chǔ)I與決策專業(yè)課程頁(yè)面

圖源：MIT

南加州大學(xué)同樣值得關(guān)注。

今年秋季，該校的AI本科專業(yè)正式開(kāi)始招生，首屆計(jì)劃招收30人。

去年底，學(xué)校旗下的藝歐文與揚(yáng)氏學(xué)院（USC Iovine and Young Academy）還推出了全美首個(gè)人類技術(shù)交互專業(yè)。這個(gè)專業(yè)涵蓋工程、傳播、醫(yī)學(xué)、人本設(shè)計(jì)和產(chǎn)品管理等課程，專門(mén)培養(yǎng)能夠理解人類認(rèn)知和情感需求的產(chǎn)品設(shè)計(jì)師。

除此之外，哈佛、西北大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）、康奈爾、加州大學(xué)伯克利分校、加州大學(xué)圣地亞哥分校、佐治亞理工學(xué)院等院校，也都已經(jīng)開(kāi)設(shè)了涉及AI研究或應(yīng)用的相關(guān)專業(yè)和學(xué)院。

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可見(jiàn)，AI正在打破學(xué)科之間的圍墻，逐漸成為所有專業(yè)的基礎(chǔ)能力。而美國(guó)大學(xué)，也已經(jīng)把跨學(xué)科培養(yǎng)當(dāng)作了面向未來(lái)人才的一門(mén)必修課。

技術(shù)會(huì)過(guò)時(shí)，這幾種能力永遠(yuǎn)不會(huì)

隨著AI技術(shù)向更高維度發(fā)展，未來(lái)企業(yè)還會(huì)不斷冒出我們今天聽(tīng)都沒(méi)聽(tīng)過(guò)的新崗位，大學(xué)也會(huì)持續(xù)推出新的學(xué)院和專業(yè)。今天提到的這些新職業(yè)，也許過(guò)幾年就會(huì)被更新的名字取代。

但有幾件事，無(wú)論技術(shù)如何變化，都不會(huì)過(guò)時(shí)。

首先，打好學(xué)科基礎(chǔ)。

時(shí)代變化得越快，地基反而越重要。數(shù)學(xué)功底好的孩子，未來(lái)無(wú)論轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)科學(xué)、量化金融，還是AI算法，路都是敞開(kāi)的。

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表達(dá)能力強(qiáng)、寫(xiě)作扎實(shí)、邏輯清晰的孩子，未來(lái)去做AI訓(xùn)練師、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，或是技術(shù)傳播工作，也更容易脫穎而出。

基礎(chǔ)打得越牢，未來(lái)的選擇空間就越大，因?yàn)橐坏┬枰缃纾芰Φ倪w移速度會(huì)明顯更快。事實(shí)上，多數(shù)成功跨界的人，都是先在一個(gè)領(lǐng)域把本事練到家，再把這份核心能力平移到新的領(lǐng)域里。

其次，做文理兼修的人。

這些年，很多家庭在選專業(yè)時(shí)，目光幾乎都聚焦在理工科上。

但回頭看看這些新興的專業(yè)和職業(yè)，很少有純技術(shù)導(dǎo)向的。它們幾乎全都是"技術(shù)加上人的維度"，比如認(rèn)知、情感、倫理和心理。一旦缺了"人"這個(gè)維度，再先進(jìn)的技術(shù)，也只是一堆沒(méi)有方向的工具。

李飛飛最近在一次播客訪談中提到，未來(lái)的職場(chǎng)可能會(huì)走向兩極分化，只剩下兩類人。

一類是前1%的頂尖專家，掌握著不可替代的核心技能。

另一類，是能夠跨領(lǐng)域整合資源、解決復(fù)雜問(wèn)題、擁有統(tǒng)籌力和判斷力的通用型人才。

而絕大多數(shù)孩子，未來(lái)更有可能成為后者。所以在規(guī)劃專業(yè)方向時(shí)，不要輕易放棄人文學(xué)科，也不必急著把孩子一股腦推向純理工科的賽道。給他們足夠的空間去探索，才更有機(jī)會(huì)找到真正適合自己的方向。

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另外，要尊重孩子真實(shí)的個(gè)人興趣。

未來(lái)是一個(gè)高度個(gè)性化的世界，說(shuō)不定孩子眼下不起眼的小熱愛(ài)，正是他日后撬動(dòng)更大世界的支點(diǎn)。

前不久，英偉達(dá)CEO黃仁勛提出了一個(gè)"五層蛋糕模型"。他把AI產(chǎn)業(yè)分為能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型和應(yīng)用五個(gè)層次。

底下四層幾乎是英偉達(dá)、臺(tái)積電、OpenAI這類巨頭的戰(zhàn)場(chǎng)。而最上層的應(yīng)用層，才是留給所有人的機(jī)會(huì)，值得每個(gè)人認(rèn)真投入。

圖說(shuō)：英偉達(dá)CEO黃仁勛提出的AI產(chǎn)業(yè)"五層蛋糕模型"示意圖

圖源：英偉達(dá)

應(yīng)用層真正比拼的，是一個(gè)人精通什么知識(shí)、深耕在哪個(gè)行業(yè)，再用AI去改造或重新創(chuàng)造它。懂醫(yī)學(xué)的人，可以做AI加醫(yī)療；懂教育的人，可以做AI加教育。

孩子眼下的小愛(ài)好、愿意鉆研的那個(gè)小領(lǐng)域，從來(lái)不是耽誤學(xué)習(xí)的旁枝末節(jié)。

未來(lái)，如果孩子擁有一份真正獨(dú)特的興趣，再學(xué)會(huì)用AI把這份熱愛(ài)變成現(xiàn)實(shí)，這份獨(dú)特性本身，就會(huì)是他最難被復(fù)制的競(jìng)爭(zhēng)力。

真正需要擔(dān)心的，從來(lái)不是孩子學(xué)得不夠多，而是孩子從始至終，都沒(méi)能找到自己真正熱愛(ài)的東西。

最后，培養(yǎng)孩子承擔(dān)責(zé)任的意識(shí)。

AI能幫我們完成很多具體的工作，但當(dāng)AI給出的方案出現(xiàn)問(wèn)題、或是它本身出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，最終需要站出來(lái)做判斷、下決策、并承擔(dān)后果的，永遠(yuǎn)是人，不是機(jī)器。

所以在日常生活的點(diǎn)滴小事里，從小培養(yǎng)孩子的責(zé)任感、擔(dān)當(dāng)意識(shí)和端正的三觀，或許才是讓他們?cè)谖磥?lái)真正成為技術(shù)的守門(mén)員，而不是被技術(shù)牽著走的關(guān)鍵所在。

參考資料：

https://www.businessinsider.com/goldman-sachs-economist-predicts-ai-displacing-15-million-jobs-2026-7

https://getperspective.ai/blog/2026-fde-hiring-trends-what-1000-job-posts-reveal

https://getperspective.ai/blog/2026-forward-deployed-engineering-compensation-report-1200-fdes

https://blogs.nvidia.com/blog/ai-5-layer-cake/

https://www.nytimes.com/2025/06/17/magazine/ai-new-jobs.html

編輯：蘿拉

排版：湯包

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