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（經濟學家

泰勒·考恩畢業演講片段）

2025 年 5 月 · Francisco Marroquín 大學

一位 63 歲的經濟學家走上講臺，開場就是：

過去三年，我常常覺得自己像個傻瓜。

這不是一句玩笑。

說這話時，他已經讓GPT 用瑪雅語幫他點菜、解釋血檢報告、解讀律師合同。

“多數情況下，它比我更聰明。”他這樣承認。

這個人不是普通人。他是泰勒·考恩（Tyler Cowen），美國喬治梅森大學經濟學教授，《大停滯》作者，被《經濟學人》評為'過去十年最具影響力的經濟學家之一'，同時也是知名AI評論家和Anthropic經濟顧問委員會成員。

接著，他丟下一個時間判斷：“不到兩年，醫生、律師、經濟學家的工作形態就會徹底不同。”

巧合的是，就在不久前，OpenAI CEO Sam Altman 也說過類似的話：“距離 AGI 只剩 5 年左右，或者更短。”

兩條時間線疊在一起，指向一個現實數字：窗口期只有 3–5 年。

這并非危言聳聽。世界經濟論壇《未來就業報告》早在疫情后就預測，到 2025 年將有 8500 萬個崗位被自動化取代，同時創造 9700 萬個新崗位——“先失再增”的剪刀差已然出現。

在考恩看來，這場 AI 推動的產業革命，本質是一場“財富遷徙”。他為企業和個體標出了三條路線：

• 資本流向：算力與數據正在成為最高回報資產；

• 技能溢價：“AI 協作力”取代學歷成為新的定價核心；

• 稅收重構：監管與收益再分配將決定區域競爭格局。

本文將逐條拆解考恩的這三條遷徙路線，并結合當前市場趨勢，給出未來 3–5 年可執行的應對路徑。

第一節｜認知遷徙：AI 開始替你做決定

在演講的前半段，泰勒·考恩講了一個看起來像段子的場景：

他拿著血檢報告找醫生，醫生說“沒問題”，他卻看不懂那些密密麻麻的數字。我把報告拍下來發給 GPT，它不僅告訴我我很健康，還解釋了每一項指標，哪項偏高、是否正常、要不要注意。我感覺它比醫生還耐心。

類似的例子他講了很多——

菜單翻譯、寵物診斷、法律合同、心理咨詢?？雌饋碇徊恢皇恰靶矢摺?，但考恩強調：

它不是把信息找給你，而是直接告訴你要怎么判斷。

這才是他真正覺得難以置信的地方。

不是問它“知道什么”，而是它開始替你做決定

他舉了一個測試案例：有人用 AI 來判斷患者病情，同時讓人類醫生也診斷，結果 GPT 的準確率更高。更意外的是：在‘床邊態度’這項評分中，AI 的表現也比醫生更溫柔、禮貌，講解更清楚。

甚至在說話交流上，都讓人覺AI也超過我們了。

你以為它只擅長知識題，但考恩回憶道：我給它做 IQ 測試，一年前是 90 分，今年變成 135。它不是人類，但它在學人類，而且越學越快。

它會自測、自評分、自糾錯。不是我們教它，而是它自己變強。

你不是在用它，是在“和它達成共識”

到這里，考恩說了一個關鍵轉折：

過去AI是工具，現在AI是伙伴。

這不是語義區別，而是角色變化。如果說它曾是助手，現在它更像是一個比你更冷靜、更知識廣博的“決策搭檔”。

它開始出主意、拆任務、分配流程，很多時候比你更早想到最優解。

考恩說：“我太太是律師，最近退休時要簽一個復雜合同。她不放心，就問了 GPT?！?/p>

這個故事的結尾很簡單：GPT 給出的建議，比她合作過的大多數人類律師都清楚。

AI 的角色變了。

它不再是你手機里的一個功能，而是你日常決策中的另一個大腦。

第二節｜資本遷徙：錢正流向“聰明”能力

“AI 最終會讓我們更聰明，也更有生產力。”

這是泰勒·考恩在演講中說的第一個總結。聽起來樂觀，但他馬上補了一句：

那些真正用上 AI 的人，會變得比你強很多倍； 沒用上的人，只會被越甩越遠。

這不是夸張，是資本市場的方向。

過去三十年，資本偏好“規模經濟”： 開工廠、投地產、買資源，誰掌握稀缺要素，誰就賺錢。

但現在，錢正在流向另一類“隱形資源”——數據、算力、模型?！?/p>

考恩說，這是 AI 運轉的三種“燃料”——誰有得多，誰就更占優勢。

最直觀的例子，不在硅谷，在非洲

考恩演講中提到自己去肯尼亞旅行，住在草原上的帳篷。

結果他發現：網速比他在家還快?？夏醽喪莻€貧窮國家，但它花了很大力氣搞全國聯網?，F在，只要你有手機，就能接入世界上最先進的 AI。

但他馬上提醒：“能用” ≠ “能創造”。

AI工具人人都能用，但真正賺錢的，是那些做AI、賣AI的國家和公司。

這場資本流動，已經從資源轉向算力，從產業轉向模型。

正如黃仁勛所言：AI 本身成了新的“基礎設施”。

誰擁有它，誰就能攫取下一輪全球財富。

資本市場其實早已經給出信號

這場變遷，資本嗅覺最快。

不管是 OpenAI、Anthropic、Mistral，還是國內的DeepSeek、Qwen，它們的估值飆升，本質不僅僅是“好故事”，而是：

AI 成了一個可以租出去的新經濟“引擎”。

誰訓練出更強的模型，就能把它賣給全球的企業、政府、個人。模型越聰明、調用越快、響應越穩，越值錢。

考恩沒有用“國家安全”這種政治語言。

他只說了一句特別實在的話：資本不會等你慢慢準備好。它只會流向那些已經用起來的組織。

所以，這條資本財富遷徙線，已經開始了：

• 算力 → 成為企業新的“能源”成本；

• 數據 → 成為國家間互信與封鎖的博弈點；

• 模型 → 成為平臺之間新的護城河。

這不是 AI 怎么賦能產業，而是——產業正在搬去 AI 在的地方。

第三節｜技能遷徙：值不值錢，看你會不會指揮 AI

在演講中，泰勒·考恩說了一句讓全場笑出聲的話：

自己的學生，比他們的教授更會用 AI。

真正值錢的，是你能不能把 AI 用好

這不只是笑話，而是正在發生的變化。

以前，一個人能值多少錢，取決于你懂的多不多、背得快不快。 但現在，信息到處都有，誰都能問 AI，誰都能搜答案。

考恩說得更直接：我學了 50 年經濟學，如果你現在出 10 個題，讓我和 AI 比一比，可能它贏。

他把使用 AI 這件事比作訓練小狗：你不需要完全搞懂 AI 的原理，但你得知道怎么和它配合，怎么讓它聽懂你要干什么。

這不是寫代碼的人才需要做的事。

是每一個寫文案的、寫郵件的、做匯報的、找方案的人，都得學的'新基本功'。

學校和職場，變化都已經開始了

考恩提到：他學校里還有很多老師覺得用 AI 寫作業是作弊”。

但他反過來告訴博士生：你必須用 AI 寫，我只看你寫得好不好。

他甚至說：

在不久的將來，不會用 AI 寫作的人，就等于不會寫作。

會用AI的人，才是下一輪漲薪的人。因為未來比的不是你自己有多厲害，而是你能不能讓AI聽你的話。

他還鼓勵所有人大膽試錯：

你今天可能完全不懂 AI，但沒關系，所有人都是從 0 開始。 你只需要 2~3 個月，就可以追上那些在使用它方面最熟練的人。

這不是雞湯，而是真機會。

AI 的使用門檻比你想的低，回報比你想的高

AI使用很簡單，就像刷牙洗臉一樣成為習慣。關鍵是學會幾個基本動作：

• 把任務分步驟交給 AI；

• 判斷 AI 給的答案靠不靠譜；

• 把第一稿、第一版交給 AI 起草，再由你來修改。

誰先開始練這些動作，誰就跑得更快。

這條技能遷徙線的核心問題是：你還能靠“更努力的干活”掙錢嗎，還是只能靠“指導 AI 干活”來提溢價？

第四節｜稅收遷徙：誰能收錢，誰說了算

在演講后半段，泰勒·考恩提出了一個看起來冷門、但關系重大的問題：

未來，誰來收稅？誰來分紅？這筆賬，已經開始亂了。

他不是在說傳統意義上的財政問題，而是在提醒我們：

AI 不只是一個工具，它開始影響“誰能從你身上賺錢”。

過去一個人在哪工作、在哪生活、在哪消費，就在哪交稅。

比如你在廣州工作，工資稅交給廣州；你在深圳開公司，企業所得稅歸深圳。

但在 AI 經濟里，一切開始變化：一名醫生可能用美國的 AI 給中國病人看病，后臺服務器在愛爾蘭，收入卻結算在新加坡。

這不是科幻小說，而是很快會發生的現實。

隨著 AI 變得越來越強，越來越多人用它跨國辦公、跨平臺賺錢。接下來這個問題，很多城市還沒反應過來：稅到底該歸誰？

這背后，正在發生一場看不見的“稅基遷移”

稅基是什么？通俗說，它原本是支撐城市運轉的稅收來源。

那么問題來了：這些收入，到底該歸誰？

• 是 AI 的開發商？

• 是醫生的所在國？

• 還是誰先搶到這筆服務的地方？

考恩說，這種現象會越來越多，而真正花錢修路、搞教育、開醫院的城市，反而什么都沒收上來。

干活的不是你，收錢的也不是你。城市和國家之間的收益，正在被一點點挖走。

因此，當 AI 開始替代服務、生成內容、提供咨詢，原來'本地工作、本地收稅'的模式就可能行不通了。

更關鍵的是——現在不只是“誰收錢”，而是“誰說了算”。

AI 沒有國籍，但你接入哪家的，它的規則設定會影響你做出的選擇。

泰勒·考恩提醒：像中美洲危地馬拉這樣的小國，很快要決定：接入美國的 AI，還是中國的？

看起來只是選了一個工具，但本質上，是在選你要靠誰來運行這個國家。

他解釋得非常清楚：

你選的 AI，不只是工具，它決定你看什么、信什么、怎么處理醫療、教育、新聞，甚至商業判斷。

表面上還是獨立國家，但日常運轉全靠別人的AI，實際控制權可能也就慢慢轉移了。

這場爭奪戰，不只發生在國家之間，也發生在城市之間。

一個城市能不能參與下一輪紅利分配， 取決于它有沒有真投入這場 AI 建設： 有沒有投資 AI 工廠？ 有沒有提供數據訓練土壤？ 有沒有推動 AI 產品真正落地企業？

• 有的城市還停留在“讓企業自己摸索一下”；

• 而有的已經在建數據中心、搭基礎設施，真把 AI 用到產業里。

前者很快會被邊緣化，后者才有資格進入下一輪財富分配。

他最后只說了一句很輕的話，但信息量很大：

如果你不能掌握 AI 背后的價值，你最終可能只剩下用它的權利。

這不是技術冷戰，而是“智能地盤”爭奪戰。

誰控制AI的生產和分發，誰就成為新時代的收稅者。

誰只會用AI，誰就慢慢失去話語權。

第五節｜個人遷徙：做旁觀者，還是指揮者？

講完資本、技能和稅收這些宏觀變量后，泰勒·考恩把話題拉回到個人：

所有這些變化，最后都會落到一個問題上：你的位置在哪？

這不是“以后做什么工作”的問題，而是：你還在親自干，還是已經開始教 AI 給你打工。

他在演講中毫不掩飾地說：

如果你對 AI 一點都不害怕，那只是因為你還沒真正用過它。

它已經可以幫你查資料、寫郵件、畫圖、建方案、審合同…… 而你自己可能還在手動做表、寫報告、反復找資料。

很多人都沒發現，有一天自己的崗位，會悄悄地消失。

他自己是最好例子

泰勒·考恩回憶說：“我13歲就想當經濟學家，現在63歲，真做了50年”。但這兩年，他意識到：不是自己變了，而是世界的'底層邏輯'變了。

過去如果我想學一個主題，我可能會讀10本書，12本書；現在，他找一本好書，然后：

一邊讀，一邊問 AI 問題，就像和一本能說話的書一起學習。

AI 已經改變了他的讀書、寫作、講課，甚至連“要不要去一個地方演講”這樣的決策方式都變了。

未來是“一個人 + 一群 AI”的新模式

有人還在讓 AI 打下手，有人已經讓它帶團隊跑項目。

后一類人，已經在重新定義“怎么工作”。 他們做的事，其實很簡單：

• 讓 AI 寫初稿，自己來潤色；

• 讓 AI 提方案，自己判斷能不能用；

• 讓 AI整理資料，自己做最終決策。

他和 OpenAI CEO Sam Altman 都預測：很快，會有一個人帶著一群 AI，把一家公司做成十億美元（AI enabling a one-person billion dollar company）。

他說：

就像開一家研究院，過去要幾十人。 現在兩三個人加 AI，就能做出跟大機構一樣的產出。

他也提醒，不是每個人都想創業，或者一個人干一家公司。那沒關系，但你得掌握一種能力：讓AI聽你的話、為你服務。

他把這歸結為一場“個體內部的岔路”：

你要走哪一條？

• 被 AI 替代，還是讓 AI 為你打工？

• 一直等答案，還是學會問更好的問題？

• 靠干活掙錢，還是靠想法賺錢？

這不是等你以后才考慮的問題，而是現在、此刻，就該做的選擇。

結語｜AI 是“放大版印刷術”，你要不要拿起筆？

在演講最后，泰勒·考恩說：

如果你想理解 AI 的沖擊，別把它當作技術更新，而是‘印刷術的放大版’

印刷術之后，誰先學會讀、誰敢開始寫，誰就改寫了自己的命運。

這一次，AI 來得更快、更聰明、人人可用。

過去靠查、靠背、靠寫；現在靠問、靠選、靠判斷。

• 印刷術把“讀者”變成了“傳播者”；

• AI 正在把“使用者”變成“指揮者”。

但這一次，沒有老師、沒有課本、沒有人領路。

考恩很坦率地說：

我這輩子第一次覺得：未來完全不可預測。

現在，每個人都站在這場“財富遷徙”的起點上，

但下一步往哪走，得你自己選了。

本文由AI深度研究院出品，內容根據經濟學家泰勒·考恩在 Francisco Marroquín 大學畢業演講獨家整理，未經授權，不得轉載。

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原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=XSy7ry-x5pA&ab_channel=NewMediaUFMEnglish

來源：官方媒體/網絡新聞，

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈