在 AI 时代，我看到太多人工具学得越多，焦虑越深，方向越迷茫——
不是你学得不够，而是你没学到真正能保值的 AI 底层能力。

未来五年，谁能掌握这 7 种能力，谁就能在 AI 浪潮里站着赚钱。
今天时间有限，我先讲前 4 种：为什么重要？怎么练？每种我都会给一个可执行方法。

风险意识力

历史上所有大规模技术浪潮，都伴随两个共同现象：

• 早期学习者获得超额收益，也就是人们常说的红利
• 犹豫者付出沉重代价

一份 PwC 的 2025 年报告显示：在涵盖六大洲、近十亿则招聘广告的数据里，具备 AI 技能的员工，其工资溢价比去年提升至 56%。这大大印证了及早掌握AI技能的好处。

未来，打工的风险，比创业反而更大？哪怕自己搞点副业，都会好很多。为什么这么说呢？

在工业时代，稳定来自组织；
在 AI 时代，稳定来自个人能力体系。

打工者的能力与企业深度绑定——
流程能力、岗位技能、部门协作……
这些能力一旦脱离组织，就瞬间失效。

而 AI 正在让这一失效速度成倍加快：

• 大量重复性岗位被 AI “无声替代”

• 企业不再需要“工具化个人”，只需要“使用 AI 的个人”

• 打工者的“生态位”正在变得越来越窄

相反，创业者积累的是自己的资源：产品、客户、个人品牌、内容资产、智能化工作流、复利型知识库

这些都不会因为换公司而归零。

所以，不管你是不是创业，关键是把自己打造成 可脱离组织的超强个体。。程序员岗位的抗风险能力其实不弱，大部分的技术栈还是有很强的迁移力，能迁移到其他赛道和领域。未来一人公司也会成为趋势。

我给大家的实操训练方法：

每个月做一次自我审查，审视“技能半衰期”：

• 哪些技能 3 年后可能完全失效？
• 哪些技能会被 AI 全部替代？
• 哪些技能必须通过 AI 放大？

为什么是3年呢？世界经济论坛（WEF）今年发布的_《未来就业_报告》显示：在数字化转型极快的行业（如 IT／数据分析），技能的「半衰期」估计下降至约 2.5 年左右。

解决问题

AI 工具每天几十个，但越学越迷茫，因为工具半衰期太短。
真正的底层能力不是“会用多少工具”，而是 能否用 AI 解决问题。

Stripe 之所以变成千亿美元公司，只因为创始人问了一句：
“为什么在线支付这么难接入？”

工具不是核心，问题才是核心。

实操训练方法

每日一题——“问题拆解训练”
每天选一个生活/工作中的问题，写下 3 条：

1. 真实问题是什么？
2. 真正的瓶颈是什么？
3. 用 AI 能不能做得更好？
   坚持 30 天，你会从“工具视角”变成“问题视角”。

判断力

AI让信息获取变得毫无门槛。但信息越多，人就越容易迷失，而且AI也学会了人类的狡黠。为了使回答更具说服力和合理性，它们会编造许多虚拟信息，这就是大模型的幻觉问题。AI时代的判断力在于对机器输出结果进行二次评估。以往同样需要判断力，因为人所撰写的内容存在诸多虚假成分，只不过AI放大了这种虚假程度。以前我们可能会被渣女欺骗，现在我们可能会被“渣女AI”欺骗。

过去，知识最稀缺；现在，判断最稀缺。
巴菲特说过一句极深刻的话：
“我不靠记忆赚钱，我靠判断赚钱。”

程序员也是如此：

• API 不重要
• 开源库不重要
• 框架不重要

重要的是：

你能不能判断：什么逻辑是对的、什么是错的、什么技术更好。

实操训练方法：

每次问完AI 给出的答案，都问一句：依据是什么？
再让AI给出反面观点或案例。

行动力

在AI时代，《思考，快与慢》书中提到的，慢思考不是智慧，而是一种风险。不是说提倡我们就不进行慢思考，而是提倡我们不要精神内耗，想太多。

技术更新速度已经从线性变成指数型：

• 大模型一发布，行业结构隔天就变
• 工具一升级，一个岗位瞬间被重写
• 创业者一试错，就可能找到新增长点

在这样的环境里：

计划赶不上变化，推演赶不上现实。
所以，“慢思考”的价值被大大削减。
行动力 > 思考力！

快速行动的本质上是：
用行动代替假设，用反馈代替推演。

程序员过去可能只擅长写代码；
但如今，一个人借助 AI，可以：

• 自己做产品
• 自己做 UI
• 自己写文案
• 自己做市场验证
• 自己跑 MVP 上线试错

这让“一个人就是一家公司”成为可能。

快速行动与快速修正，将是未来 10 年最稀缺的能力。

实操训练方法

采用“48 小时行动法则”
遇到一个机会，给自己一个规则：

48 小时内必须产出一个可验证的结果。
不需要完美，不需要规划，只需要动。

比如你有一个像nano banana的好的idea,立马用氛围编程，在48小时内克服困难，上线网站。通过快速行动力来提升自己解决问题的能力。

好，这个视频就先到这。 这4种能力决定了你能不能适应时代的变化。下一个视频我将讲后三种，能够放大自己使用AI的复利能力，关注我，我们一起把 AI 用到极致。

未来5年，掌握这7种底层能力的人将在AI时代占据巨大优势！当下2025年正是学习的好时机。上一个视频，我讲解了前四种底层能力，分别是风险意识力、解决问题力，判断力和快速行动力，这一视频，我接着讲后三种能力：

AI交流

实际上，大型模型诞生之后，我们拥有诸多与AI交流的机会，这不仅能锻炼我们的语言表达和沟通能力，也是将我们的想法、观点、问题和思维外显化的契机。与AI的交流能力，我总结为一个公式，叫 AI 交流能力 = 思维外显力 + 机器理解。

如今，与AI交流最自然的方式是使用自然语言，而以往则是编程语言。所以，AI的发展极大地降低了我们与机器交互的成本。所有人都能通过自然语言来操作机器。它叫做“Vibe Coding（氛围式编程）”。也就是

• 不需要懂算法
• 不需要懂语法
• 只需要能描述你的意图、风格、结构、目标。

因此，现在我也在积极尝试氛围式编程，因为这是我们操作机器、放大自身能力杠杆、让自己摆脱普通打工人身份的最佳途径。

实操训练方法：优化自己和AI交流的提示词 。

领导力

曾几何时，领导力只是上层管理者所特有的能力和特权。然而在AI时代，这项能力普及到了普通人身上。过去，领导的核心对象是人和资源，而现在有了AI，我们的核心对象则转向了AI工具。AI可以成为我们的导师、合作伙伴、秘书、军师，甚至是集大成者。更重要的是，它能24小时无条件服从我们的安排。管理者无需再担忧服从性、心理问题，不用担心员工太累、心理不平衡、产生逆反心理等各种人性管理问题。我们只需思考如何最高效地发挥它们的能力。管理对人的能力要求发生了结构性转变。

实操训练方法：

遇到问题不要急着自己亲自做，思考能否让AI做。
与AI交流，学习像领导一样给员工分配任务。

知识沉淀能力

小时候读书时，我其实很讨厌传统教育，甚至有过辍学的念头。就是填鸭式教学，学过的知识如今能派上用场的所剩无几。传统教育是线性的：学 → 忘 → 再学。
随着AI的发展，未来的学习将变得更加个性化。所谓因材施教、以人为本，就是要从自身出发，这就要求AI对我们有深入的了解。所以，我们需要不断积累自己的个人知识库，包括思考方式、知识经验、工作流程等。
像 Reid Hoffman（LinkedIn 创始人）， 他会把每天的思考、判断、经验、失败，都沉淀到个人知识库中。他的知识库，价值胜过创业课百倍。

AI越了解我们，就越能为我们赋能，提供的内容和知识也更贴合我们，更易于消化和理解，从而产生巨大的复利效应。同时，我们写过的内容、总结过的知识、记录过的思考，也会在未来不断放大自身价值，相当于我们与AI共同成长，打造属于自己的第二大脑。

实操训练方法：

建立个人知识库
选择任意工具（Notion/Obsidian/飞书），每天记录：

• 一条洞察
• 一条复盘
• 一条方法
• 一段经验

从量变开始，不用追求完美结构。