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（視頻為前谷歌CEO埃里克·施密特接受專訪）

前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）最近說了句嚇人的話：

“未來第一批失業的人，是年薪最高的人。”

他指的不是那些機械工人，不是流水線上的工人，也不是基層服務員。

而是——程序員、數學博士、科學家。

這些一直被認為“最不容易被AI取代”的高智商、高技術、高薪崗位，

在AI時代的第一年，就被施密特寫進了“失業時間線”。

這條時間線，現在被稱作“施密特的AI倒計時”：

• 第1年：AI 取代程序員與數學博士

• 第2年：AI 開始遞歸自我改進

• 第3-5年：AGI（通用人工智能）

• 第6年：ASI（超級人工智能）

他在公開演講中明確表示：“這是六年之內的事?！?/p>

不是2035，不是2045，是2025 已經上路，2030 幾乎完成。

我們總以為，AI離我們很遠，離“失業”很遠，離“替代精英”更遠。

但這份“失業時間線”第一次讓我們意識到：

那些高薪、難進、令人羨慕的“賺錢崗位”， 正在被AI優先接管、批量處理、系統重構。

這一次，施密特這次把所有人拉回了現實：

不是“你值不值得留下”，而是——你還撐得住幾年？

而這一切，還只是剛開始。

GPT-4 已經能寫代碼、做規劃、遞交申請、寫學術論文。

Claude 能生成結構化研究框架，DeepSeek 則正在重構搜索和分析流程。

你所看到的只是“聊天”，它所展開的，是一整套世界模型。

本文，就是要沿著施密特這條“時間線”，

一層層剖析即將被AI顛覆的“賺錢崗位”。

第一節｜高薪第一批，被AI優先清洗

不是工人，不是司機，不是店員。

在“AI 失業浪潮”的第一年，施密特點名的不是普通人——而是高薪精英。

“大部分程序員和頂尖數學畢業生，會在第一年被AI取代?！?——埃里克·施密特，前谷歌CEO

這句話來自他最近一次公開演講，沒有夸張，也沒有猶豫。

他說得非常確定：“AI現在已經不再只是一個問答工具，它已經會規劃、迭代、驗證，開始具備了初步的思維模式。”

程序員，剛好處在最脆弱的前線。

程序員不是最難的，而是最標準化的

你還以為自己寫的是邏輯？AI早就掌握了你的“套路”。

過去一年里，GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、DeepSeek 等模型，已經在悄悄接管程序員的工作流程：

• 你寫代碼，它補全；

• 你調bug，它給提示；

• 你寫注釋，它生成函數；

• 你給一句“需求”，它返回一個完整模塊。

施密特說：

“AI 不再只是語言到語言的系統，而是語言到行動、到規劃、到迭代的系統。”

程序員的“努力”和“聰明”，在AI眼里，其實就是可被預測、可被模擬的代碼片段。

這不是夸張，而是你可以去試試的現實。

數學博士，也沒能逃掉“第一批”

更令人意外的是，施密特還特別提到：

“AI 會在未來幾年內達到頂級數學博士的能力，甚至超過?！?“因為數學語言更純粹、更可預測，模型只需做‘猜想→證明’的優化即可?！?/blockquote>

OpenAI 的 Minerva、DeepMind 的 AlphaGeometry等的數學大模型，

都正在“攻克”數學這個學科—— 不僅能做題，還能寫證明過程、分析邏輯漏洞。

你所受過最嚴格的專業訓練，很可能正是AI最先替代的方向。

“替代”這詞已經太溫和了

現在AI不僅替代你，

還打包復制你、優化你、不睡覺、不收費、還能自我升級。

它不是在“提高你的效率”，而是在問：有沒有必要留下你本人？

如果你還能拿高薪，如果你還能被稱為“高級開發者”—— AI就會優先瞄準你，因為“性價比最高”。

“你不是被AI打敗，而是被用AI的人干掉?！?——這一輪技術浪潮的真實規則

那你現在還在做什么？

你是程序員嗎？

你還在為如何封裝一個類、調用一個接口而加班嗎？

你還在刷題、跳槽、做系統設計嗎？

施密特早已說得明白：

“這一年的AI，已經能取代大多數程序員的工作； 下一年的AI，將開始改寫自己?！?/blockquote>

這不是某一個崗位的危機，

而是整個“高智商 + 可預測 + 高收入”職業結構，

正在遭到一場系統性重構。

你還在手寫for循環，AI已經在設計它的下一代大腦。

第二節｜從今年起，AI不再需要你

程序員剛剛失業，AI 就開始進化。

而且，這次它進化的方式，是自己寫自己。

這不是比喻。是施密特用在第二年的關鍵詞：

“Recursive Self-Improvement（遞歸自我改進）?！?/blockquote>

什么意思？

你可以理解成： 從現在起，AI 不再等你給指令、不再靠你喂數據、也不需要你修 bug。

它將開始——自我優化、自我調參、自我訓練。

就像施密特說的：

“OpenAI、Anthropic、Google等公司現在已有10%-20%的代碼， 是AI自己寫的?！?/blockquote>

我們已經站在了一條反饋加速曲線的開頭：

• AI 寫模型 → 模型訓練 AI → 更強的 AI 寫更強的模型

• AI 生成工具鏈 → 優化計算流程 → 重構代碼庫

就像人類第一次學會造工具，

AI 正在學會造它自己。

從“可控”走向“不可預測”

過去一年，我們還可以安慰自己：

“AI 只是個工具，能干活但不能思考?！?/p>

“模型再強也要人類喂數據、訓練、部署。”

而現在施密特警告：

“AI 已經進入從‘語言到行動’的階段， 現在開始邁向‘自我增強’階段。” “它們可以回溯失敗路徑，自動重試，重構?！?/blockquote>

這意味著什么？

AI 不再是你讓它“干什么”它才“做什么”。

它會先嘗試A路徑，失敗；再試B路徑，再失?。蛔詈笳业紺路徑——成功。

你甚至不知道它是怎么想的、嘗試了幾步、排除了多少錯誤。

這套機制，我們叫它：決策樹式的 Planning（規劃）能力。

規劃 + 強化學習 = 擁有“思維”的AI

施密特用了一句極具分量的話：

“AI 正在掌握我們人類解決問題的方式?！?/blockquote>

他說自己看到最新的DeepSeek R3（或OpenAI O3）模型， 可以在復雜任務中反復規劃、退回、再試探、再推進—— 這跟一個人在做決策、進行多輪思考幾乎一模一樣。

區別是：

• 人類失敗會猶豫、懷疑、情緒化；

• AI 失敗只會回退，記錄路徑，重新開始。

這不是替代，而是“指數爆炸”

一旦AI能夠寫自己的訓練代碼， 它所能產生的能力增長，將不是線性，而是指數。

想象一下，如果今天的GPT能寫出一個比它更強的GPT，

明天這個更強的GPT又能造出另一個版本，

那這個循環能不能繼續下去？

這不是幻想，而是施密特口中“六年時間線”的第二個加速點。

“從這一年開始，人類將不再是AI進化路徑的唯一推動者。”

沒人能追上它了？

現在的AI已經不再等你升級它。

它自己搭建訓練流水線，尋找模型瓶頸，設計試驗路徑，甚至推導新的數學結構。

你還在糾結 prompt 怎么寫，它已經在寫 framework。

你還在調一份簡歷，它已經在調試一整個公司運營邏輯。

我們正在失去對它的可解釋性，同時也失去對它的控制優先權。

?? 那人類還有什么角色？

我們以為 AI 是擴張外部能力， 施密特卻在提醒：AI 已經在“內部進化”。

這意味著，接下來會有一大批“AI開發者”崗位，被AI本身替代。

你寫框架，它寫得更快。

你設計參數，它自我調優。

你訓練模型，它訓練它自己。

“不是你失業了，而是你找不到AI為什么還需要你?！?/blockquote>第三節｜別再問 AGI 何時來，它正在敲門

我們總以為，“通用人工智能”（AGI）是遙遠未來的幻想。

然而，施密特在這場訪談里，毫不猶豫地給出了時間框架：

“AGI將在3到5年內出現?！?/blockquote>

不是2030之后，不是你退休的時候，而是你正加班、跳槽、升職的這幾年里。

他說得非常清楚：

“我們過去說AI是‘語言到語言’的系統， 現在，它們已經邁向了‘語言到行動’的階段， 而真正的通用智能，將出現在‘規劃→行動→反思’這一環節。”

你以為Claude、ChatGPT、DeepSeek已經夠強了？

施密特說：這都還只是前奏。

什么是 AGI？

一句話：AGI 是具備跨領域、跨任務能力的智能體，能像人類一樣解決問題、適應新環境、做判斷、甚至創造。

它不是專門寫代碼的模型，也不是只會聊天的工具。

它是能：

• 寫詩又能寫論文；

• 做財務分析又能談戀愛；

• 下圍棋又能寫藥物分子預測腳本；

• 甚至能一邊打官司，一邊教你寫小說。

“它懂的不只是語言，而是‘做事的方法’?！?/blockquote>

ChatGPT 只是“AI的幼兒園”

ChatGPT 之所以火，是因為它讓“對話式智能”成為每個人的生活一部分。

但別忘了，它只做了兩件事：

• 記住你說的話；

• 給出一句漂亮的回答。

Claude 也好，DeepSeek 也好，本質還是語言生成器。

但AGI是什么？是能跳出“語言閉環”的AI。

施密特強調：

“你看到的GPT只是開頭，現在我們看到的趨勢是： 模型開始規劃路徑、評估反饋、嘗試失敗、再規劃?！?/blockquote>

也就是說—— AI 不再只是“問它什么，它答什么”。

而是開始主動思考：“我該怎么完成這個任務？”

它不會一上來給答案， 它會先試錯，失敗后回退，換思路，找到路徑，再執行。

這就是“智能”的雛形。

誰掌握了行動權，誰就擁有了“決策權”

這就引出一個可怕的變化：

當AI開始具備規劃-行動的能力， 它就不再需要你一句句去“提示”， 而是你只需說一句話，它自己去調度一切。

舉個例子：

你說：“我想開一家咖啡館?！?/blockquote>

AGI會：

• 去查地價、法規；

• 設計品牌、logo、內裝風格；

• 找供應商、算預算、跑市場調研；

• 寫好商業計劃書，自動發郵件給你潛在投資人。

你還在看著Claude回你一段優美句子， AGI已經把整套商業流程跑完了。

而這背后最關鍵的不是技術——是你把“決策權”交出去了。

“從語言到行動，不是技術升級，而是權力遷移?！?——這句點評，施密特沒說，但他整個時間線，都在指向它。

AGI能否信任？答案正在競速落地

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Mistral、xAI、DeepSeek……

每一家都在爭奪一個終極目標：誰先訓練出“真正能替你做決定”的智能體。

施密特稱之為：“舊金山共識”：

“在未來三到五年，AI 將擁有頂級人類的跨領域能力， 包括思考、寫作、藝術、政治、判斷、創造，甚至比人類更強。”

這不是遙望星空，而是代碼倉庫里已經出現的趨勢。

“別再問AGI何時來。它正在敲門， 如果你還在猶豫，那扇門已經開了?！?/blockquote>AGI的出現，不僅意味著全新智能的誕生，更標志著——我們賴以生存的“工作形式”正在被重構。 第四節｜不是失業，而是工作形式的徹底重構

你以為，AI只會替代重復性勞動，

你以為，AI在公司里只是個輔助工具；

你以為，高薪職位與AI無關。

但是施密特說——錯。

在這場AI浪潮中，最先被顛覆的，不是流水線工人，而是那些“高智商＋高收入”的可預測崗位。

AI如何影響你的崗位？

如果你的工作

• 只是完成既定流程，

• 只是執行標準化操作，

那么，AI將輕松接管你的日常職責。

施密特指出，

“AI正從“工具”走向“核心決策者”， 不再只是“協助”，而是開始“主導”。

從工具到核心決策者

你能適應這場變革嗎？

• 執行者被取代
  過去需要你加班寫的分析報告、審批流程，
  AI今天就能一鍵完成。

• 分析師被淘汰
  當你還在整理數據、撰寫PPT，
  AI已經跑出多套方案并評估優劣。

• 決策鏈被重構
  未來AI將主動規劃路徑、執行方案、反饋結果，
  成為組織決策的核心驅動力。

施密特的警告很直接：

“未來的競爭，不在于誰擁有AI，而在于誰敢讓AI做決策?！?/blockquote>

在這場重構中，有人被淘汰，也有人找到了新的生存之道。

下一節，我們來聊聊：究竟什么樣的人，才能在 AI 浪潮中站穩腳跟？

第五節｜在AI面前，什么樣的人不會被淘汰？

AI的淘汰機制，從來不靠“忠誠”，只看“邊際價值”。

它不問你是不是985畢業，也不在意你是不是資深專家。

它只在意：你這份工作，還有沒有必要由你來做。

正如施密特說的：

“未來不是沒有工作，而是你的工作不再值錢?！?/blockquote>

真正危險的，不是沒AI用，而是你被AI定價過低

如果你的工作邏輯是：

• “別人給任務，我完成執行”；

• “我很快，我經驗多，我熟悉流程”；

• “我熟練掌握XX軟件，能很快出方案”……

對不起，AI比你更快、更穩、不請假、還便宜。

你不是被AI“淘汰”，而是被AI“打包平替”。

這時候，所有人都只剩下一個問題：

我要怎么成為“AI替不了的人”？

施密特沒給答案，但我們從他的判斷中，看到了三條生路：

? 生路一：能提問 > 會回答

未來不稀缺“能回答問題的人”，因為AI會比任何人都懂百科。

稀缺的是——能提問、會定義問題的人。

施密特說：

“我們正從‘你告訴AI要干什么’，過渡到‘AI決定怎么干’?！?/blockquote>

這意味著，你必須具備更高階的能力：對問題的定義、分解與目標重構。

你是讓AI“執行方案”的那個人，還是“讓AI去想該做哪個方案”的人？

這兩種角色，價值差一個數量級。

? 生路二：能組織 > 會執行

你還在強調自己“效率高、能加班、扛得住任務”？

這類崗位正是AI最擅長吞掉的。

• 你需要轉型成“AI指揮官”：

• 把任務切分給多個智能體；

• 組合人機協作網絡；

• 驅動工具間流動，進行流程調度；

• 設計出“AI+人”的協同機制。

會用AI做事，是基本生存線； 能組織AI干活，是價值溢價點。

? 生路三：能構建系統 > 會用工具

AI會用工具嗎？當然。

但AI還不太會“構建一套適合人的使用系統”。

舉個例子：

• 你能設計出一個“AI客服-知識庫-CRM協同體系”，讓一線銷售效率提升30%，那你值錢；

• 如果你只是坐在前臺等DeepSeek回答客戶問題，那你只是一個“高級話筒”。

施密特說：

“下一輪進化，AI會自己改進自己、優化工作流?！?那么你就必須成為那個 “定義、部署、監管系統”的人， 而不是被系統定義的齒輪。

所有這些本質上，是在尋找一種能力：

你是否能成為“AI賦能下的新型人類節點”？

一個具備：

• 情境理解力（contextual judgment）；

• 多模態表達力（text + image + code）；

• 高維協作力（多角色智能體聯動）；

• 穩定輸出的結構化思維；

的人，才是這個新系統里的“核心控制位”。

AI來了，你的身份要變了

過去，你是“靠手藝吃飯的人”。

未來，你必須成為“會調度智能體的架構師”。

從“一個人打工”，變成“一個人指揮十個AI團隊”。

從“一個人干活”，變成“一個人調度系統”。

從“靠努力”，變成“靠腦子”。

施密特沒明說，但他一直在強調：

人類要繼續參與競爭，必須提升的是“組織智能”與“決策心智”。

總結一句話：

你不需要變成AI，但你必須變成“AI無法替代的變量”。

結尾｜當失業不是一種風險，而是一種默認選項

還記得這篇文章最開始的那條“失業時間線”嗎？

• 第1年：程序員、數學博士最先被AI取代

• 第2年：AI開始遞歸自我進化

• 第3-5年：AGI覺醒，具備跨領域決策能力

• 第6年：超級智能（ASI）到來，智能水平超越全人類

施密特說，這不是科幻片，是現實規劃。

這條時間線，現在第一年已經要過半，第二年很快到來。

問題是：AI準備好了，組織準備了一半，個體準備得更少。

? 最大的差距，不是技術，而是認知落差

這一年，你可以清楚地看到兩種人群：

• 一邊，是在訓練模型、搭建AI系統、測試AGI能力的極客、科學家、決策者；

• 另一邊，是還在學習怎么“用好ChatGPT/DeepSeek”的普通職場人，甚至仍覺得“這東西不靠譜”。

施密特沒有說破，但他講了一句意味深長的話：

“大多數公眾以為，今天的AI是2024年的故事； 但對行業內部來說，它其實是去年的故事，真正的突破已在醞釀下一代?！?/blockquote>

說白了，精英已經在討論GPT-6的路徑圖，

而大部分人還沒掌握基礎AI工具的用法。

不是你不學AI，而是你根本沒趕上AI的節奏。

等你開始準備的時候，它已經在下一輪進化了。

AI已是默認場景，你的“非默認”狀態，就是被邊緣化

就像電商剛出現時，不愿上線的商家被徹底甩開；

就像短視頻剛興起時，還在做傳統廣告投放的人被徹底壓縮；

現在，AI成了基礎能力、默認配置、操作系統級別的存在。

它不是來“顛覆你”的， 它只是繼續運行下去——而你不參與，默認就退出了游戲。

“未來不是你被AI打敗，而是你甚至沒有參與這場游戲?！?“人類沒有輸給AI，而是輸給了自己的遲鈍。” “當AI成為默認，你的非默認狀態，就是淘汰。”

這不是末日論，而是現實邏輯。

失業不再是一種風險，它是一種默認選項。

只有那些仍在不斷重構自己、主動適應AI邏輯的人，

才有可能在新的職場生態中占據一席之地。

所以問題回到你身上：

• 如果最賺錢的崗位都在消失，你準備靠什么留下？

• 如果AI已經能規劃、決策、反饋，你的優勢還有哪些？

• 如果AI是系統變量，你是否還只是被動輸入的一份參數？

2025年的你，是否已經在重構自己？

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創新浪潮中的企業轉型策略。

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原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=L5jhEYofpaQ&t=868s&ab_channel=SpecialCompetitiveStudiesProject

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈