摘要：说这话时，他已经让GPT 用玛雅语帮他点菜、解释血检报告、解读律师合同。

2025 年 5 月 · Francisco Marroquín 大学

一位 63 岁的经济学家走上讲台，开场就是：

过去三年，我常常觉得自己像个傻瓜。

这不是一句玩笑。

说这话时，他已经让GPT 用玛雅语帮他点菜、解释血检报告、解读律师合同。

“多数情况下，它比我更聪明。”他这样承认。

这个人不是普通人。他是泰勒·考恩（Tyler Cowen），美国乔治梅森大学经济学教授，《大停滞》作者，被《经济学人》评为'过去十年最具影响力的经济学家之一'，同时也是知名AI评论家和Anthropic经济顾问委员会成员。

接着，他丢下一个时间判断：“不到两年，医生、律师、经济学家的工作形态就会彻底不同。”

巧合的是，就在不久前，OpenAI CEO Sam Altman 也说过类似的话：“距离 AGI 只剩 5 年左右，或者更短。”

两条时间线叠在一起，指向一个现实数字：窗口期只有 3–5 年。

这并非危言耸听。世界经济论坛《未来就业报告》早在疫情后就预测，到 2025 年将有 8500 万个岗位被自动化取代，同时创造 9700 万个新岗位——“先失再增”的剪刀差已然出现。

在考恩看来，这场 AI 推动的产业革命，本质是一场“财富迁徙”。他为企业和个体标出了三条路线：

本文将逐条拆解考恩的这三条迁徙路线，并结合当前市场趋势，给出未来 3–5 年可执行的应对路径。

在演讲的前半段，泰勒·考恩讲了一个看起来像段子的场景：

他拿着血检报告找医生，医生说“没问题”，他却看不懂那些密密麻麻的数字。我把报告拍下来发给 GPT，它不仅告诉我我很健康，还解释了每一项指标，哪项偏高、是否正常、要不要注意。我感觉它比医生还耐心。

类似的例子他讲了很多——

菜单翻译、宠物诊断、法律合同、心理咨询。看起来只不只是“效率更高”，但考恩强调：

它不是把信息找给你，而是直接告诉你要怎么判断。

这才是他真正觉得难以置信的地方。

不是问它“知道什么”，而是它开始替你做决定

他举了一个测试案例：有人用 AI 来判断患者病情，同时让人类医生也诊断，结果 GPT 的准确率更高。更意外的是：在‘床边态度’这项评分中，AI 的表现也比医生更温柔、礼貌，讲解更清楚。

甚至在说话交流上，都让人觉AI也超过我们了。

你以为它只擅长知识题，但考恩回忆道：我给它做 IQ 测试，一年前是 90 分，今年变成 135。它不是人类，但它在学人类，而且越学越快。

它会自测、自评分、自纠错。不是我们教它，而是它自己变强。

你不是在用它，是在“和它达成共识”

到这里，考恩说了一个关键转折：

过去AI是工具，现在AI是伙伴。

这不是语义区别，而是角色变化。如果说它曾是助手，现在它更像是一个比你更冷静、更知识广博的“决策搭档”。

它开始出主意、拆任务、分配流程，很多时候比你更早想到最优解。

考恩说：“我太太是律师，最近退休时要签一个复杂合同。她不放心，就问了 GPT。”

这个故事的结尾很简单：GPT 给出的建议，比她合作过的大多数人类律师都清楚。

AI 的角色变了。

它不再是你手机里的一个功能，而是你日常决策中的另一个大脑。

“AI 最终会让我们更聪明，也更有生产力。”

这是泰勒·考恩在演讲中说的第一个总结。听起来乐观，但他马上补了一句：

那些真正用上 AI 的人，会变得比你强很多倍；

没用上的人，只会被越甩越远。

这不是夸张，是资本市场的方向。

过去三十年，资本偏好“规模经济”： 开工厂、投地产、买资源，谁掌握稀缺要素，谁就赚钱。

但现在，钱正在流向另一类“隐形资源”——数据、算力、模型。”

考恩说，这是 AI 运转的三种“燃料”——谁有得多，谁就更占优势。

最直观的例子，不在硅谷，在非洲

考恩演讲中提到自己去肯尼亚旅行，住在草原上的帐篷。

结果他发现：网速比他在家还快。肯尼亚是个贫穷国家，但它花了很大力气搞全国联网。现在，只要你有手机，就能接入世界上最先进的 AI。

但他马上提醒：“能用” ≠ “能创造”。

AI工具人人都能用，但真正赚钱的，是那些做AI、卖AI的国家和公司。

这场资本流动，已经从资源转向算力，从产业转向模型。

正如黄仁勋所言：AI 本身成了新的“基础设施”。

谁拥有它，谁就能攫取下一轮全球财富。

资本市场其实早已经给出信号

这场变迁，资本嗅觉最快。

不管是 OpenAI、Anthropic、Mistral，还是国内的DeepSeek、Qwen，它们的估值飙升，本质不仅仅是“好故事”，而是：

AI 成了一个可以租出去的新经济“引擎”。

谁训练出更强的模型，就能把它卖给全球的企业、政府、个人。模型越聪明、调用越快、响应越稳，越值钱。

考恩没有用“国家安全”这种政治语言。

他只说了一句特别实在的话：资本不会等你慢慢准备好。它只会流向那些已经用起来的组织。

所以，这条资本财富迁徙线，已经开始了：

自己的学生，比他们的教授更会用 AI。

真正值钱的，是你能不能把 AI 用好

这不只是笑话，而是正在发生的变化。

以前，一个人能值多少钱，取决于你懂的多不多、背得快不快。 但现在，信息到处都有，谁都能问 AI，谁都能搜答案。

考恩说得更直接：我学了 50 年经济学，如果你现在出 10 个题，让我和 AI 比一比，可能它赢。

他把使用 AI 这件事比作训练小狗：你不需要完全搞懂 AI 的原理，但你得知道怎么和它配合，怎么让它听懂你要干什么。

这不是写代码的人才需要做的事。

是每一个写文案的、写邮件的、做汇报的、找方案的人，都得学的'新基本功'。

学校和职场，变化都已经开始了

考恩提到：他学校里还有很多老师觉得用 AI 写作业是作弊”。

但他反过来告诉博士生：你必须用 AI 写，我只看你写得好不好。

他甚至说：

在不久的将来，不会用 AI 写作的人，就等于不会写作。

会用AI的人，才是下一轮涨薪的人。因为未来比的不是你自己有多厉害，而是你能不能让AI听你的话。

他还鼓励所有人大胆试错：

你今天可能完全不懂 AI，但没关系，所有人都是从 0 开始。

你只需要 2~3 个月，就可以追上那些在使用它方面最熟练的人。

这不是鸡汤，而是真机会。

AI 的使用门槛比你想的低，回报比你想的高

AI使用很简单，就像刷牙洗脸一样成为习惯。关键是学会几个基本动作：

谁先开始练这些动作，谁就跑得更快。

这条技能迁徙线的核心问题是：你还能靠“更努力的干活”挣钱吗，还是只能靠“指导 AI 干活”来提溢价？

在演讲后半段，泰勒·考恩提出了一个看起来冷门、但关系重大的问题：

未来，谁来收税？谁来分红？这笔账，已经开始乱了。

他不是在说传统意义上的财政问题，而是在提醒我们：

AI 不只是一个工具，它开始影响“谁能从你身上赚钱”。

过去一个人在哪工作、在哪生活、在哪消费，就在哪交税。

比如你在广州工作，工资税交给广州；你在深圳开公司，企业所得税归深圳。

但在 AI 经济里，一切开始变化：一名医生可能用美国的 AI 给中国病人看病，后台服务器在爱尔兰，收入却结算在新加坡。

这不是科幻小说，而是很快会发生的现实。

随着 AI 变得越来越强，越来越多人用它跨国办公、跨平台赚钱。接下来这个问题，很多城市还没反应过来：税到底该归谁？

这背后，正在发生一场看不见的“税基迁移”

税基是什么？通俗说，它原本是支撑城市运转的税收来源。

那么问题来了：这些收入，到底该归谁？

考恩说，这种现象会越来越多，而真正花钱修路、搞教育、开医院的城市，反而什么都没收上来。

干活的不是你，收钱的也不是你。城市和国家之间的收益，正在被一点点挖走。

因此，当 AI 开始替代服务、生成内容、提供咨询，原来'本地工作、本地收税'的模式就可能行不通了。

更关键的是——现在不只是“谁收钱”，而是“谁说了算”。

AI 没有国籍，但你接入哪家的，它的规则设定会影响你做出的选择。

泰勒·考恩提醒：像中美洲危地马拉这样的小国，很快要决定：接入美国的 AI，还是中国的？

看起来只是选了一个工具，但本质上，是在选你要靠谁来运行这个国家。

他解释得非常清楚：

你选的 AI，不只是工具，它决定你看什么、信什么、怎么处理医疗、教育、新闻，甚至商业判断。

表面上还是独立国家，但日常运转全靠别人的AI，实际控制权可能也就慢慢转移了。

这场争夺战，不只发生在国家之间，也发生在城市之间。

一个城市能不能参与下一轮红利分配， 取决于它有没有真投入这场 AI 建设： 有没有投资 AI 工厂？ 有没有提供数据训练土壤？ 有没有推动 AI 产品真正落地企业？

前者很快会被边缘化，后者才有资格进入下一轮财富分配。

他最后只说了一句很轻的话，但信息量很大：

如果你不能掌握 AI 背后的价值，你最终可能只剩下用它的权利。

这不是技术冷战，而是“智能地盘”争夺战。

谁控制AI的生产和分发，谁就成为新时代的收税者。

谁只会用AI，谁就慢慢失去话语权。

讲完资本、技能和税收这些宏观变量后，泰勒·考恩把话题拉回到个人：

所有这些变化，最后都会落到一个问题上：你的位置在哪？

这不是“以后做什么工作”的问题，而是：你还在亲自干，还是已经开始教 AI 给你打工。

他在演讲中毫不掩饰地说：

如果你对 AI 一点都不害怕，那只是因为你还没真正用过它。

它已经可以帮你查资料、写邮件、画图、建方案、审合同…… 而你自己可能还在手动做表、写报告、反复找资料。

很多人都没发现，有一天自己的岗位，会悄悄地消失。

他自己是最好例子

泰勒·考恩回忆说：“我13岁就想当经济学家，现在63岁，真做了50年”。但这两年，他意识到：不是自己变了，而是世界的'底层逻辑'变了。

过去如果我想学一个主题，我可能会读10本书，12本书；现在，他找一本好书，然后：

一边读，一边问 AI 问题，就像和一本能说话的书一起学习。

AI 已经改变了他的读书、写作、讲课，甚至连“要不要去一个地方演讲”这样的决策方式都变了。

未来是“一个人 + 一群 AI”的新模式

有人还在让 AI 打下手，有人已经让它带团队跑项目。

后一类人，已经在重新定义“怎么工作”。 他们做的事，其实很简单：

他和 OpenAI CEO Sam Altman 都预测：很快，会有一个人带着一群 AI，把一家公司做成十亿美元（AI enabling a one-person billion dollar company）。

他说：

就像开一家研究院，过去要几十人。

现在两三个人加 AI，就能做出跟大机构一样的产出。

他也提醒，不是每个人都想创业，或者一个人干一家公司。那没关系，但你得掌握一种能力：让AI听你的话、为你服务。

他把这归结为一场“个体内部的岔路”：

你要走哪一条？

这不是等你以后才考虑的问题，而是现在、此刻，就该做的选择。

在演讲最后，泰勒·考恩说：

如果你想理解 AI 的冲击，别把它当作技术更新，而是‘印刷术的放大版’

印刷术之后，谁先学会读、谁敢开始写，谁就改写了自己的命运。

这一次，AI 来得更快、更聪明、人人可用。

过去靠查、靠背、靠写；现在靠问、靠选、靠判断。

但这一次，没有老师、没有课本、没有人领路。

考恩很坦率地说：

我这辈子第一次觉得：未来完全不可预测。

现在，每个人都站在这场“财富迁徙”的起点上，

但下一步往哪走，得你自己选了。

来源：趣闻捕手一点号