前两天在达沃斯世界经济论坛（Davos 2026）上关于人工智能（AI）对未来就业影响爆发了很火的讨论。其中关键信息如下：

AI 对就业的冲击与转变

• 软件工程师的危机（Anthropic CEO 观点）：
  • Anthropic CEO Dario Amodei 表示，目前的 AI 模型已经非常强大，他公司的工程师现在主要工作是编辑 AI 写的代码，而不是自己写代码。
  • 他预测，距离 AI 能够端到端完成软件工程师的所有工作，可能只剩下 6 到 12 个月的时间。
• 蓝领技工的崛起（Nvidia CEO 观点）：
  • Nvidia CEO 黄仁勋（Jensen Huang）认为，AI 基础设施的建设（如数据中心）是人类历史上最大的基建工程，这将创造大量就业。
  • 需求转向水管工、电工、建筑工人和钢铁工人等工种，相关薪资已接近翻倍。
• 记者分析： 彭博社记者 Sarah Frier 指出，过去几年 “学习编程” 的热潮正在消退，职业重心正在向职业技能和体力劳动转移。但也警告称，数据中心一旦建成，就不需要太多人维护，目前的基建就业潮可能是暂时性的。

以上三人的观点非常具有代表性，它揭示了一个正在发生的、看似矛盾但又合乎逻辑的 “冰火两重天” 现象。

针对 “AI 对就业的冲击与转变”，我有以下几点深入的思考：

1. “脑力” 贬值与 “体力” 升值的倒挂（莫拉维克悖论的显现）

上面 Anthropic CEO 和 Nvidia CEO 的观点恰好印证了人工智能领域著名的 “莫拉维克悖论” (Moravec's Paradox)：

• 对于计算机而言，高等智慧（如下棋、写代码、逻辑推理）只需要很少的计算能力；但低等智慧（如感知、移动、敏捷动作——即水管工、电工的工作）却需要巨大的计算资源。

我的想法是：

• 白领的护城河正在消失： 过去我们认为 “写代码” 是高智力门槛的铁饭碗，但 Anthropic CEO 指出这正在变成一种 “编辑工作”。这意味着 纯粹的知识储备和逻辑推演 正在快速商品化（Commoditized）。如果你的价值仅仅是 “懂语法 ”或 “能写出函数”，你的价值将无限趋近于零。
  

• 物理世界是最后的堡垒： Nvidia CEO 提到的蓝领繁荣，是因为 AI 目前主要突破在 信息世界（Bit），而在 物理世界（Atom）的控制力还很弱。一个机器人要想像熟练的水管工一样钻进狭窄的管道维修，目前的成本和技术难度远高于生成一段 Python 代码。因此，“手艺” 在短期内不仅安全，反而因为基础设施建设的需求暴涨而变得昂贵。
  

2. “编辑” 时代对人类提出了更高的要求

Anthropic CEO 提到工程师将变成 “编辑”。很多人认为这会让工作变轻松，但我认为这反而增加了风险和门槛：

• 从 “写” 到 “判” 的转变： 当你从写代码的人变成审核 AI 代码的人，你需要的不是更少的能力，而是更 宏观的架构能力 和更 敏锐的批判性思维。
  

• 初级岗位的断层危机： 如果 AI 包办了所有的初级代码工作（以前是实习生和初级工程师的练手活），那么人类的新手如何成长为能去“编辑”和“审核”的高级工程师？这是一个巨大的人才培养断层。未来的职场可能 不再需要 “平庸的中层”和 “入门的学徒”，只需要极少数能驾驭 AI 的顶层架构师。
  

3. 基建繁荣的“不可持续性”隐忧

彭博社记者 Sarah Frier 的观点非常冷静且关键。她指出了 Nvidia CEO 乐观背后的盲区：“施工期”是短暂的。

• 一次性繁荣： 数据中心、核电站、芯片工厂的建设确实会带来巨大的建筑和安装就业潮。但这像是一场“淘金热”中卖铲子和盖房子的生意。一旦数据中心建成（Build-out phase 结束），进入运营期（Operation phase），这些设施是高度自动化的，并不需要维持那么庞大的蓝领队伍。
  

• 长期来看： 当基建完工，这批被高薪吸引进来的电工和建筑工人，是否会面临下一轮的产能过剩？这是政策制定者需要考虑的周期性问题。
  

4. “人” 的核心价值将回归到“意图”与“责任”

上文提到 AI 写代码占了 Google 内部代码的 30%，甚至未来 6-12 个月能端到端完成工作。这引发了一个哲学思考：人类在工作流中到底扮演什么角色？

我的看法是，人类的角色将从 执行者（Executor） 变为 意图发出者（Prompter） 和 责任承担者（Owner）。

• AI 可以完美地执行 “写一个电商网站” 的任务，但它无法决定 “我们为什么要写这个网站”、“这个网站主要服务谁” 以及 “如果数据泄露了谁负责”。
• 未来的高薪工作，将属于那些 能够精准定义问题、拥有审美判断力 以及 敢于为结果负责 的人，而不是那些仅仅掌握技能工具的人。

总结

这段讨论传递的最强烈的信号是：传统的 “白领优越感” 正在瓦解。

如果你是程序员或脑力工作者，不要只做“翻译”（把需求翻译成代码），要去做 “产品经理”（定义价值）和 “包工头”（管理 AI 劳动力）。如果你正在规划职业路径，不要忽视那些 需要复杂物理交互 和 人际情感链接 的工作，因为那才是 AI 难以触及的“高地”。