AI为何未推高生产率？历史给出的答案
近年来，人工智能技术迅速融入生产与生活的多个场景。然而，一个矛盾现象引发关注：企业持续加大算法与算力投入，宏观劳动生产率却未见明显提升。这一情景，让人回想起上世纪八十年代末经济学家罗伯特·索洛的名言——“计算机无处不在，唯独在生产率数据中找不到”。历史是否正在重演？斯坦福大学经济史学者保罗·大卫1990年发表的论文《发电机与计算机》，为我们理解当下提供了关键视角。保罗·大卫在《美国经济学评论》中指出，破解计算机时代生产率停滞的钥匙，正是第二次工业革命中的电力。电灯1879年问世，纽约与伦敦1881年建成首
AI的未来：超越当前认知的技术革命
不少人把眼下这波AI热潮拿来和2000年那场互联网泡沫相提并论，但这其实忽略了根本差异：当年互联网解决的是"连接"问题，而今日的AI要解决的是"创造"问题。更准确地说，我们AI正处于从"模式识别"向"认知推理"跃迁的关键节点。以大语言模型为例，核心本质仍是一个极度复杂的"序列预测引擎"——海量吸收人类知识文本，然后推断最可能出现的下一个token。这让我们在语义解析、常识问答、代码撰写等方面表现惊艳，但本质上仍是"刺激-反应式"的机敏，而非依赖深层世界模型的主动思考。打个比方，现阶段的AI就像一个只发育了
AI时代，产品经理如何不被淘汰？
💛欢迎点击上方蓝字“舅本华的书房”关注我 ↑第59篇原创文章（全文1547字，阅读预计4分钟）引子笔者自2017年硕士毕业起从事互联网产品经理工作，至今已九年。期间亲历移动互联网爆发红利，也走过疫情裁员的低谷，如今正面对AI浪潮的全面冲击。谈及AI对社会的冲击，许多人最担忧的是：它会不会夺走我们的工作？今天，我想结合自身经历，聊聊AI对产品经理岗位的真实影响。1.AI成了产品经理的“新搭档”过去一年，我常听同事说“这事交给AI吧”，仿佛AI已悄然成为团队里沉默的助手。我自己也早已习惯依赖它——从生活琐事到
AI不会取代你!但精通AI的人正在悄悄取代你
2026年最残酷的现实：AI不取代人，取代的是不会用AI的人。当恐惧AI替代人类的声音铺天盖地，真正该担忧的却从不是机器，而是那些手握AI却选择视而不见的人。2026年，全国政协委员周鸿祎、哲学家周国平、心理咨询专家李波，以及来自全球技术一线的数据，共同指向同一个结论：AI不会淘汰人类，但会用AI的人，正在毫不留情地淘汰那些拒绝拥抱AI的人。这不是预言，是正在发生的现实。一、恐慌蔓延，但真相早已写在历史里2026年，Meta公司新代码95%由AI生成，初级程序员岗位锐减70%；某头部电商AI客服替代了95
AI威胁取代程序员,招聘市场却逆势上扬?
说个有意思的事儿。这两年，你大概被"AI要取代程序员"的标题刷屏过不下十次。每次看手机，满屏都是"75%代码被AI写了""程序员失业潮来了""第一批被AI淘汰的人已经开始领失业金"。结果你转头看了看招聘网站——工程师岗位26000个，创了三年新高。是不是有点魔幻？一边是"AI要淘汰你"，一边是"快来上班，人手不够"。到底谁在说真话？···来，先把那些制造焦虑的标题放一边，看看真实数据到底是什么样子。两组硬核数据
本轮经济复苏,靠AI
回顾百年经济起伏，每次重大危机后的回暖，都非由新兴产业简单取代传统产业促成。实际引领经济脱离低谷的，始终是蕴含底层技术革新的颠覆性产品，依托它们重组供需、再造商业架构、重启增长循环。历史脉络一贯清晰：大萧条时代，电力、家电、汽车等实体产品激活工业体系；2008年危机之后，智能手机与移动互联网产品，助推全球经济走出衰退。产业仅为宏观框架，落地的产品，才是真正的变革核心。传统领域不会消失，只会被新技术改造、赋能、迭代重生。而此刻这轮经济突围，接棒时代重任、契合周期法则的颠覆性动能，只能是人工智能。有别于过往互
AI产业是否将走向泡沫破灭？
最近几日，本轮牛市的关键领域AI产业出现了逻辑动摇的迹象，主要原因是Meta开始抛售多余的算力资源，这使得市场担忧算力可能出现过剩局面。我们了解，这轮牛市的起点正是全球对算力需求的爆发式增长，数据中心的大规模化建设推动了半导体等相关产业链的发展，假如真的出现算力过剩，那么源头的驱动力就会熄火，下游相关行业也将受到牵连。从2022年11月30日chatgpt正式推出，标志着类开始迈入人工智能时代，生成式人工智能在2025年迎来爆发，全球资本大规模投入数据中心建设，国际巨头纷纷搭建自己的算力中心，持续迭代生成
AI更青睐谁
"AI是放大器"——这句话如今四处流传,说了等于白说。但很少有人追问:它到底放大谁?普遍的预期是:强者借助AI更强,弱者则被甩得更远。我的看法恰恰相反:AI是有偏向的,它更眷顾追赶者。逻辑一句话就能讲清:领先者的优势,本质上就是积累——时间的积累、经验的积累、知识的积累;而AI降低的,恰恰是积累的代价。已经完成积累的人,省下的是零头;尚未完成积累的人,省下的是大头。同样的工具,收益天然不会均衡。接下来用两个案例来验证这个逻辑。先看制造业。顶尖企业与追赶者之间的差距,往往不在那些能写进文档的
人工智能时代的产业变革
【现代工商业运行的关键支撑】 首先需要说明，我对人工智能领域完全是门外汉。然而，人工智能为工业生产和商业服务带来的，极有可能成为人类历史上最后一次根本性变革。那些无法跟上人工智能发展节奏、难以驾驭人工智能技术的企业与服务机构，消亡只是时间问题。 即使从企业运营的视角审视，人工智能驱动的不仅是产品与服务层面的革新，更关键的是它能够与具备深厚人文素养的管理层协同推进企业管理升级。因此，称人工智能将引发管理领域的变革也毫不为过。正因如此，有学者指出人工智能或许是人类最后一个技术革命时代，它所推动的管理变革也可能
AI基建是否存在泡沫：真实需求还是超前投资
正方观点：存在泡沫，至少已出现明显的局部泡沫化趋势。 反方观点：不存在系统性泡沫，当前更像是真实技术革命中的必要提前布局。当前 AI 基础设施已不再是传统软件公司的服务器扩容，而是由AI 芯片、服务器、数据中心、电力、液冷、网络和融资结构共同构成的工业级资本支出体系。Goldman Sachs Global Institute 的基准情景估算，2026 年 AI 基建年度 CapEx 约为7650 亿美元，到 2031 年达到约1.6 万亿美元，2026–2031 年累计约7.6 万亿美元；报告也强调，这
AI泡沫危机？中美算力博弈与产业真相
2026年7月初，全球资本市场因AI技术引发了一场剧烈动荡。7月2日，美国硅谷传来消息——Meta打算将部分闲置AI算力对外出售，以探索云计算业务的新模式。这原本是一次普通的商业调整，却在半导体和科技股市场中引发了“蝴蝶效应”：费城半导体指数连续两日下跌，英伟达股价单周回调超7%，AMD、博通等芯片巨头股价纷纷回落。A股科技板块同样受波及，多只AI概念股出现显著下跌。仅数日后，更大冲击波降临——美国部分州宣布暂停大型AI算力中心和数据中心建设。这一政策信号被市场解读为：美国对AI基础设施的无序扩张开始踩刹
AI泡沫论为时过早：Meta出租算力背后的经济学逻辑
近期AI领域最受关注的动态，莫过于Meta宣布将其部分自有算力资源向市场开放，正式踏入“算力即服务”的新赛道。这一消息一经发布，舆论迅速分化为两大阵营。第一种观点认为：Meta的算力已经供过于求。由于购买了过多GPU，自身AI业务无法完全消化，只能对外出租以回笼资金。这被视为“AI泡沫”的又一确凿证据。第二种观点则来自资本市场：Meta股价在当天上涨了8%。如果出租算力是出于“过剩”的无奈之举，市场理应恐慌性抛售——为何反而逆势上扬？作为一名在大学教授经济学的教师，我本能地对“泡沫”这一标签保持警惕——并
老年人别担心，AI其实近在咫尺
近些年来，人工智能几乎成了人们每天都会聊到的话题。打开手机，总能看见大量信息：某大公司投入巨资研发或升级AI；越来越多的企业正借助AI优化工作流程；年轻人拼命学习AI，想提升效率，让自己在未来更有优势。与此同时，也有人忧虑：AI会不会抢走自己的工作？未来世界会变成什么样？毫无疑问，一场新的技术革命已经轰轰烈烈地展开。面对这些眼花缭乱的变化，不少老年朋友心中却悄悄生出一种失落感：“这是年轻人的舞台。”“我们退休了，岁数大了，终究是这场变革的旁观者，被时代无情地抛下。”如果你也这么想，我特别理解。但我越来越觉
智能时代已至：AI如何重塑我们的世界
就在一年前，我曾撰文探讨AI时代的到来，如今已深刻感受到人工智能对人类生活各个层面的深远影响。关键在于AI依托当前卓越的算力，能够昼夜不停地学习与优化，从而实现了跨越式发展。如今，相信大家已越来越少使用百度、必应等搜索引擎，遇到问题直接向AI咨询。AI犹如一部便捷、智能的百科全书，几乎无所不知。日前我发布了两篇由AI撰写的文章，从现代生物医学视角阐释中医理论中关于“湿气”的概念，内容令我颇为惊叹。在我的日常交际圈中，对中医的态度大致分为两大阵营：质疑派与支持派，鲜少有中立者。质疑派主张中医属于前科学时代的
AI编程仅是起点，AI科研才是未来十年的主战场
——当人工智能从代码编写迈向知识创造，一场更为深远的变革已悄然启幕纵观历次技术变革，总遵循着某种相似的演进轨迹。技术率先颠覆的，从来不是价值最丰厚的岗位，而是最易规范化、最易衡量成效的环节。第一次工业革命，机械最先淘汰的是纺织工人，而非设计工程师；互联网时代，软件最先重塑的是信息流通，而非学术探索；当今的大模型浪潮中，AI最先拿下的是程序开发领域。回顾过去两年，整个AI产业几乎被一个核心议题所牵引——AI编程。从Cursor、Claude Code、Codex，到Gemini CLI、Devin、Wind