经济学家泰勒·考恩划出 3 条「财富迁徙线」，窗口期只剩 3-5 年
以下文章来源于 AI 深度研究员 ，作者 AI 深度研究员
导读
" 距离 AGI 只剩 5 年左右，或者更短。"
作者 | AI 深度研究员
来源 | AI 深度研究员 管理智慧 AI+
（经济学家泰勒 · 考恩毕业演讲片段）
2025 年 5 月 · Francisco Marroqu í n 大学
一位 63 岁的经济学家走上讲台，开场就是：
过去三年，我常常觉得自己像个傻瓜。
这不是一句玩笑。
说这话时，他已经让 GPT 用玛雅语帮他点菜、解释血检报告、解读律师合同。
" 多数情况下，它比我更聪明。" 他这样承认。
这个人不是普通人。他是泰勒 · 考恩（Tyler Cowen），美国乔治梅森大学经济学教授，《大停滞》作者，被《经济学人》评为 ' 过去十年最具影响力的经济学家之一 '，同时也是知名 AI 评论家和 Anthropic 经济顾问委员会成员。
接着，他丢下一个时间判断：" 不到两年，医生、律师、经济学家的工作形态就会彻底不同。"
巧合的是，就在不久前，OpenAI CEO Sam Altman 也说过类似的话：" 距离 AGI 只剩 5 年左右，或者更短。"
两条时间线叠在一起，指向一个现实数字：窗口期只有 3 – 5 年。
这并非危言耸听。世界经济论坛《未来就业报告》早在疫情后就预测，到 2025 年将有 8500 万个岗位被自动化取代，同时创造 9700 万个新岗位—— " 先失再增 " 的剪刀差已然出现。
在考恩看来，这场 AI 推动的产业革命，本质是一场 " 财富迁徙 "。他为企业和个体标出了三条路线：
资本流向：算力与数据正在成为最高回报资产；
技能溢价："AI 协作力 " 取代学历成为新的定价核心；
税收重构：监管与收益再分配将决定区域竞争格局。
本文将逐条拆解考恩的这三条迁徙路线，并结合当前市场趋势，给出未来 3 – 5 年可执行的应对路径。
01
认知迁徙：AI 开始替你做决定
在演讲的前半段，泰勒 · 考恩讲了一个看起来像段子的场景：
他拿着血检报告找医生，医生说 " 没问题 "，他却看不懂那些密密麻麻的数字。我把报告拍下来发给 GPT，它不仅告诉我我很健康，还解释了每一项指标，哪项偏高、是否正常、要不要注意。我感觉它比医生还耐心。
类似的例子他讲了很多——
菜单翻译、宠物诊断、法律合同、心理咨询。看起来只不只是 " 效率更高 "，但考恩强调：
它不是把信息找给你，而是直接告诉你要怎么判断。
这才是他真正觉得难以置信的地方。
不是问它 " 知道什么 "，而是它开始替你做决定
他举了一个测试案例：有人用 AI 来判断患者病情，同时让人类医生也诊断，结果 GPT 的准确率更高。更意外的是：在‘床边态度’这项评分中，AI 的表现也比医生更温柔、礼貌，讲解更清楚。
甚至在说话交流上，都让人觉 AI 也超过我们了。
你以为它只擅长知识题，但考恩回忆道：我给它做 IQ 测试，一年前是 90 分，今年变成 135。它不是人类，但它在学人类，而且越学越快。
它会自测、自评分、自纠错。不是我们教它，而是它自己变强。
你不是在用它，是在 " 和它达成共识 "
到这里，考恩说了一个关键转折：
过去 AI 是工具，现在 AI 是伙伴。
这不是语义区别，而是角色变化。如果说它曾是助手，现在它更像是一个比你更冷静、更知识广博的 " 决策搭档 "。
它开始出主意、拆任务、分配流程，很多时候比你更早想到最优解。
考恩说：" 我太太是律师，最近退休时要签一个复杂合同。她不放心，就问了 GPT。"
这个故事的结尾很简单：GPT 给出的建议，比她合作过的大多数人类律师都清楚。
AI 的角色变了。
它不再是你手机里的一个功能，而是你日常决策中的另一个大脑。
02
资本迁徙：钱正流向 " 聪明 " 能力
"AI 最终会让我们更聪明，也更有生产力。"
这是泰勒 · 考恩在演讲中说的第一个总结。听起来乐观，但他马上补了一句：
那些真正用上 AI 的人，会变得比你强很多倍；
没用上的人，只会被越甩越远。
这不是夸张，是资本市场的方向。
过去三十年，资本偏好 " 规模经济 "： 开工厂、投地产、买资源，谁掌握稀缺要素，谁就赚钱。
但现在，钱正在流向另一类 " 隐形资源 " ——数据、算力、模型。"
考恩说，这是 AI 运转的三种 " 燃料 " ——谁有得多，谁就更占优势。
最直观的例子，不在硅谷，在非洲
考恩演讲中提到自己去肯尼亚旅行，住在草原上的帐篷。
结果他发现：网速比他在家还快。肯尼亚是个贫穷国家，但它花了很大力气搞全国联网。现在，只要你有手机，就能接入世界上最先进的 AI。
但他马上提醒：" 能用 " ≠ " 能创造 "。
AI 工具人人都能用，但真正赚钱的，是那些做 AI、卖 AI 的国家和公司。
这场资本流动，已经从资源转向算力，从产业转向模型。
正如黄仁勋所言：AI 本身成了新的 " 基础设施 "。
谁拥有它，谁就能攫取下一轮全球财富。
资本市场其实早已经给出信号
这场变迁，资本嗅觉最快。
不管是 OpenAI、Anthropic、Mistral，还是国内的 DeepSeek、Qwen，它们的估值飙升，本质不仅仅是 " 好故事 "，而是：
AI 成了一个可以租出去的新经济 " 引擎 "。
谁训练出更强的模型，就能把它卖给全球的企业、政府、个人。模型越聪明、调用越快、响应越稳，越值钱。
考恩没有用 " 国家安全 " 这种政治语言。
他只说了一句特别实在的话：资本不会等你慢慢准备好。它只会流向那些已经用起来的组织。
所以，这条资本财富迁徙线，已经开始了：
算力 → 成为企业新的 " 能源 " 成本；
数据 → 成为国家间互信与封锁的博弈点；
模型 → 成为平台之间新的护城河。
这不是 AI 怎么赋能产业，而是——产业正在搬去 AI 在的地方。
03
技能迁徙：值不值钱，看你会不会指挥 AI
在演讲中，泰勒 · 考恩说了一句让全场笑出声的话：
自己的学生，比他们的教授更会用 AI。
真正值钱的，是你能不能把 AI 用好
这不只是笑话，而是正在发生的变化。
以前，一个人能值多少钱，取决于你懂的多不多、背得快不快。 但现在，信息到处都有，谁都能问 AI，谁都能搜答案。
考恩说得更直接：我学了 50 年经济学，如果你现在出 10 个题，让我和 AI 比一比，可能它赢。
他把使用 AI 这件事比作训练小狗：你不需要完全搞懂 AI 的原理，但你得知道怎么和它配合，怎么让它听懂你要干什么。
这不是写代码的人才需要做的事。
是每一个写文案的、写邮件的、做汇报的、找方案的人，都得学的 ' 新基本功 '。
学校和职场，变化都已经开始了
考恩提到：他学校里还有很多老师觉得用 AI 写作业是作弊 "。
但他反过来告诉博士生：你必须用 AI 写，我只看你写得好不好。
他甚至说：
在不久的将来，不会用 AI 写作的人，就等于不会写作。
会用 AI 的人，才是下一轮涨薪的人。因为未来比的不是你自己有多厉害，而是你能不能让 AI 听你的话。
他还鼓励所有人大胆试错：
你今天可能完全不懂 AI，但没关系，所有人都是从 0 开始。
你只需要 2~3 个月，就可以追上那些在使用它方面最熟练的人。
这不是鸡汤，而是真机会。
AI 的使用门槛比你想的低，回报比你想的高
AI 使用很简单，就像刷牙洗脸一样成为习惯。关键是学会几个基本动作：
把任务分步骤交给 AI；
判断 AI 给的答案靠不靠谱；
把第一稿、第一版交给 AI 起草，再由你来修改。
谁先开始练这些动作，谁就跑得更快。
这条技能迁徙线的核心问题是：你还能靠 " 更努力的干活 " 挣钱吗，还是只能靠 " 指导 AI 干活 " 来提溢价？
04
税收迁徙：谁能收钱，谁说了算
在演讲后半段，泰勒 · 考恩提出了一个看起来冷门、但关系重大的问题：
未来，谁来收税？谁来分红？这笔账，已经开始乱了。
他不是在说传统意义上的财政问题，而是在提醒我们：
AI 不只是一个工具，它开始影响 " 谁能从你身上赚钱 "。
过去一个人在哪工作、在哪生活、在哪消费，就在哪交税。
比如你在广州工作，工资税交给广州；你在深圳开公司，企业所得税归深圳。
但在 AI 经济里，一切开始变化：一名医生可能用美国的 AI 给中国病人看病，后台服务器在爱尔兰，收入却结算在新加坡。
这不是科幻小说，而是很快会发生的现实。
随着 AI 变得越来越强，越来越多人用它跨国办公、跨平台赚钱。接下来这个问题，很多城市还没反应过来：税到底该归谁？
这背后，正在发生一场看不见的 " 税基迁移 "
税基是什么？通俗说，它原本是支撑城市运转的税收来源。
那么问题来了：这些收入，到底该归谁？
是 AI 的开发商？
是医生的所在国？
还是谁先抢到这笔服务的地方？
考恩说，这种现象会越来越多，而真正花钱修路、搞教育、开医院的城市，反而什么都没收上来。
干活的不是你，收钱的也不是你。城市和国家之间的收益，正在被一点点挖走。
因此，当 AI 开始替代服务、生成内容、提供咨询，原来 ' 本地工作、本地收税 ' 的模式就可能行不通了。
更关键的是——现在不只是 " 谁收钱 "，而是 " 谁说了算 "。
AI 没有国籍，但你接入哪家的，它的规则设定会影响你做出的选择。
泰勒 · 考恩提醒：像中美洲危地马拉这样的小国，很快要决定：接入美国的 AI，还是中国的？
看起来只是选了一个工具，但本质上，是在选你要靠谁来运行这个国家。
他解释得非常清楚：
你选的 AI，不只是工具，它决定你看什么、信什么、怎么处理医疗、教育、新闻，甚至商业判断。
表面上还是独立国家，但日常运转全靠别人的 AI，实际控制权可能也就慢慢转移了。
这场争夺战，不只发生在国家之间，也发生在城市之间。
一个城市能不能参与下一轮红利分配， 取决于它有没有真投入这场 AI 建设： 有没有投资 AI 工厂？ 有没有提供数据训练土壤？ 有没有推动 AI 产品真正落地企业？
有的城市还停留在 " 让企业自己摸索一下 "；
而有的已经在建数据中心、搭基础设施，真把 AI 用到产业里。
前者很快会被边缘化，后者才有资格进入下一轮财富分配。
他最后只说了一句很轻的话，但信息量很大：
如果你不能掌握 AI 背后的价值，你最终可能只剩下用它的权利。
这不是技术冷战，而是 " 智能地盘 " 争夺战。
谁控制 AI 的生产和分发，谁就成为新时代的收税者。
谁只会用 AI，谁就慢慢失去话语权。
05
个人迁徙：做旁观者，还是指挥者？
讲完资本、技能和税收这些宏观变量后，泰勒 · 考恩把话题拉回到个人：
所有这些变化，最后都会落到一个问题上：你的位置在哪？
这不是 " 以后做什么工作 " 的问题，而是：你还在亲自干，还是已经开始教 AI 给你打工。
他在演讲中毫不掩饰地说：
如果你对 AI 一点都不害怕，那只是因为你还没真正用过它。
它已经可以帮你查资料、写邮件、画图、建方案、审合同…… 而你自己可能还在手动做表、写报告、反复找资料。
很多人都没发现，有一天自己的岗位，会悄悄地消失。
他自己是最好例子
泰勒 · 考恩回忆说：" 我 13 岁就想当经济学家，现在 63 岁，真做了 50 年 "。但这两年，他意识到：不是自己变了，而是世界的 ' 底层逻辑 ' 变了。
过去如果我想学一个主题，我可能会读 10 本书，12 本书；现在，他找一本好书，然后：
一边读，一边问 AI 问题，就像和一本能说话的书一起学习。
AI 已经改变了他的读书、写作、讲课，甚至连 " 要不要去一个地方演讲 " 这样的决策方式都变了。
未来是 " 一个人 + 一群 AI" 的新模式
有人还在让 AI 打下手，有人已经让它带团队跑项目。
后一类人，已经在重新定义 " 怎么工作 "。 他们做的事，其实很简单：
让 AI 写初稿，自己来润色；
让 AI 提方案，自己判断能不能用；
让 AI 整理资料，自己做最终决策。
他和 OpenAI CEO Sam Altman 都预测：很快，会有一个人带着一群 AI，把一家公司做成十亿美元（AI enabling a one-person billion dollar company）。
他说：
就像开一家研究院，过去要几十人。
现在两三个人加 AI，就能做出跟大机构一样的产出。
他也提醒，不是每个人都想创业，或者一个人干一家公司。那没关系，但你得掌握一种能力：让 AI 听你的话、为你服务。
他把这归结为一场 " 个体内部的岔路 "：
你要走哪一条？
被 AI 替代，还是让 AI 为你打工？
一直等答案，还是学会问更好的问题？
靠干活挣钱，还是靠想法赚钱？
这不是等你以后才考虑的问题，而是现在、此刻，就该做的选择。
06
结语｜AI 是 " 放大版印刷术 "，你要不要拿起笔？
在演讲最后，泰勒 · 考恩说：
如果你想理解 AI 的冲击，别把它当作技术更新，而是‘印刷术的放大版’
印刷术之后，谁先学会读、谁敢开始写，谁就改写了自己的命运。
这一次，AI 来得更快、更聪明、人人可用。
过去靠查、靠背、靠写；现在靠问、靠选、靠判断。
印刷术把 " 读者 " 变成了 " 传播者 "；
AI 正在把 " 使用者 " 变成 " 指挥者 "。
但这一次，没有老师、没有课本、没有人领路。
考恩很坦率地说：
我这辈子第一次觉得：未来完全不可预测。
现在，每个人都站在这场 " 财富迁徙 " 的起点上，
但下一步往哪走，得你自己选了。
（文章仅代表作者本人观点）
原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=XSy7ry-x5pA&ab_channel=NewMediaUFMEnglish
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