我们这一代家长，正在经历一场巨大的认知错位。

拼命让孩子学英语、学数学、考名校，希望他们将来能进好公司、拿高薪水，过上稳定体面的生活。

但问题是，AI时代，还会按照这套逻辑运行吗？

耶鲁大学经济学家Pascual Restrepo发表的论文《We Won't Be Missed》，提出了一个暴论：当AGI（AI智能体）逐渐成熟，越来越多的工作可以由机器完成，人类劳动的价值可能被重新定义。

图源：耶鲁大学

现在，一个人的收入取决于他的学历、技能、经验和稀缺性，未来，一个人的劳动价值可能取决于机器复制这项工作需要付出多少算力成本。

未来社会最重要的竞争，将会从人与人的竞争，变成了人类劳动和机器算力之间的竞争。而我们过去几十年形成的教育观、就业观和财富都可能重新洗牌。

AI接管所有重要工作

如何鸡娃才能和AI竞争

耶鲁大学副教授Pascual Restrepo在论文中提到，当通用人工智能AGI掌握了将算力转化为各种有用工作的能力后，人类劳动在经济增长中的地位可能发生根本变化。

他把经济活动中的工作分为两类：

第一类是瓶颈型工作Bottleneck Work。

这类工作是经济发展必不可少的，例如能源生产、基础设施维护、物流运输、安全保障等。

这些工作直接关系社会的生产能力，如果无法完成，那么能源供应、商品流通都会出现问题，阻碍经济增长。

第二类是补充性工作Accessory Work。

包括艺术、文学、表演、服务、文化活动和人际交往等，虽然这些也有价值，但不增加从事这些工作的人员数量，也不会影响经济增长。

Pascual Restrepo教授认为，随着AI的成熟，所有对经济增长有关的工作，也就是瓶颈型工作可能都会被AI替代。

图源：耶鲁大学

按照比较优势，难道人类不会和AI各有所长、分工共存吗？研究给出了不一样的答案。

只要机器能够以更低的成本、更高的效率和更稳定地完成任务，那么出于成本和效益的考虑，企业就会用机器替代人类。

这些年我们也经常看到，程序员、翻译等行业都出现了大裁员。

人类只剩下两种出路，要么参与瓶颈型工作，帮社会节约宝贵的算力资源；要么投身补充型工作。

在这类工作中，人类有着天然的优势，因为大家在意的是这个结果是否是人完成的。

比如机器木雕、电脑绣花已经非常成熟，但人们依然追求纯手工的木雕和绣花，而且有更高的溢价。

还比如，现在AI短剧已经泛滥，但人们还是愿意看真人出演的电视剧、电影、舞台剧，AI小说和AI音乐还被大家抵制。

人们消费的除了作品之外，还有和创作者的情感、经历和表达以及人与人之间的真实链接。

图源：unsplash

AI或许可以模仿技巧，但模仿不了一个活生生的人所经历过的人生。

遗憾的是，现在我们的教育还是延续着工业时代的逻辑，培养孩子获得瓶颈型工作。

学校强调标准答案、标准化评价，家长希望孩子考上名校、选择有前景的专业，未来成为一名专业人才。

当AI接管大部分瓶颈型工作，靠刷题、拼知识积累的传统路径就会失效。

如果我们依然用工业时代的教育逻辑去训练孩子，未来他们就会很难在AI擅长的领域里胜出，更可惜是，还会错失了作为人类独有的创造力和情感价值。

中产可能正在消失

家长还在拼命鸡娃

今天的鸡娃热和家长的教育焦虑，根源在于过去几十年的社会发展中，我们已经形成了一条相对稳定的流动路径。

普通家庭的孩子努力读书，考上好大学，获得高学历，就可以进入大公司、好单位，凭借专业技能和工作经验可以获得高收入，继而完成阶层跃升。

但耶鲁副教授Pascual Restrepo在论文中的观点，颠覆了我们的认知。

AI时代，我们的工资不再取决于岗位的重要性、付出的劳动和多年积累的专业资历，判定工资上限的是算力复刻我们全部工作所消耗的成本。

图源：雅虎财经

在我们看来，工资应该是由专业技能、工作经验、岗位的贡献和劳动力市场上的稀缺程度所决定的。

现在的企业还要再算一笔账，如果用AI完成同样的工作，需要消耗多少算力？

如果使用人类可以帮企业节省大量算力，那么人类的技能有价值，反之，AI可以用更低的成本完成任务，那么人类就会被替代。

这一个观点，在科技圈的大佬应该早就有共识了。英伟达CEO黄仁勋就曾说过，Token预算将成为你的新工资条。

Token是AI的基本计算单位，现在也变成像石油、电力一样的硬通货。

图源：konasense

工业时代，企业买的是劳动者的8小时工作时间，AI时代，公司买的是算力效率。

假如一名员工可以用1万个Token干完的活，别人要用10万个，那么前者就比后者提高了10倍的效率。

Morgan Stanley 的调研数据也显示，2026年至今，全球科技公司AI资本支出已经达到7400亿美元。相比2025年暴涨了69%。

这场革命来的轰轰烈烈，耶鲁副教授Pascual Restrepo认为，中产可能会因此消失。

中产有一条明确的财富积累路径，他们通过工作获得工资，通过工资购买房产、股票和其他资产，再通过资产增值积累财富。

毫无疑问，AI带来的生产力会更快地积累社会财富，但创造财富的人和拥有财富的人，可能不是同一群人。

图源：Tomasz Tunguz

如果未来人类的工资受到AI代替成本的限制，而算力又能够持续创造巨额财富，那么靠工资积累财富就会越来越困难。

而那些拥有核心技术和资本的人可以吃到这波AI发展红利，那些靠出卖劳动获取收入的人，即使拥有高学历，他们只能更卷或者被淘汰。

而今天，很多中产家长还在拼命鸡娃，让孩子重复上一代成功的路径，这无疑是一场现代版的刻舟求剑。

殊不知，财富分配的游戏规则已经开始改变，上一代通往中产的路，可能正在成为下一代最容易走错的路。

教育内卷

培养打工人还是财富创造者？

如果我们跳出学习、就业这些传统思维来看，AI时代的教育，可能还需要补上非常重要的一课，要让孩子理解财富是如何产生、如何分配的。

第一，理解劳动收入和资产收入的区别。

我们可以通过工作获得工资，这是在用自己的时间和技能来换取钱。工作一天，拿一天的钱，工作一个月，拿一个月的工资，如果停止工作，收入也就停止了。

但资产不同，它可以持续实现财富创造，比如一家企业的股权、一项技术专利、一个有价值的IP，甚至是一本网络小说、一首歌曲的版权...只要被创造了出来，就可能会持续产生收益。

图源：business Insider

这就是劳动收入和资产收入最大的区别，AI不断提高生产力，企业对人类劳动的需求可能就会降低，以后可能很难凭借劳动来换取工资。

所以，我们不能只教孩子如何找工作，还要让他们理解，除了工作赚钱，还有哪些创造财富的方式。

第二，让孩子理解技术背后的商业逻辑。

前段时间，网上有一个很火的论调：不要再怪父辈没有吃到时代红利了，AI时代，普通人依然吃不到技术红利。

为什么同样使用AI，有的人只是提高了工作效率，有的人却能用AI变现？

今年美国一名高中生就用AI做了一个程序，拍一下食物的照片就能算出多少卡路里，月入百万美金，这个案例在国内外都引起很多人关注。

这件事值得孩子学习的就是，通过发现真实的需求，尝试利用技术去解决这个问题，然后把解决方案做成产品。

图源：Cal AI

这背后的商业逻辑就是，发现别人需要什么，找到解决问题的办法，做出有价值的产品，再通过合适的方式获得经济回报。

孩子需要理解，掌握技术不等于掌握财富，但是可以用技术来创造价值，那么就有可能获得财富。

这不是鼓励每个孩子都要一头扎进创业的浪潮，更不是让他们不学习，成天只是想赚钱的事。

上学依然很重要，没有丰富的知识储备就无法判断和理解问题，没有扎实的技术基础也做不出好的产品。

但除此之外，我们还可以让孩子了解财富从哪里来，为什么有人靠工资生活，有人靠资产获得收入？为什么有些技术能创造巨大价值，有些产品却无人问津？

这些问题，才是帮助孩子理解真实世界，迎接AI挑战的重要一课。