人工智能（AI）的进化速度正以前所未有的节奏向前推进，而人类社会的熟悉与适应机制，正在被这一浪潮甩在身后。从大模型到智能体，从办公助手到决策引擎，AI正在从边缘走向核心，在一系列高端、复杂、原本由专业人士掌控的领域逐渐“取代”人类。真正的压力，不在于AI取代了什么，而在于人类还来不及明白，一切就已经开始了。

摩根大通首席分析官德里克·沃尔德伦（Derek Waldron）不久前在接受CNBC独家采访时表示，公司正在内部推进一个名为“LLM Suite”的AI平台，使用OpenAI与Anthropic的大模型，每八周更新一次功能，以整合处理更多行内知识与业务流程。沃尔德伦指出，LLM Suite的目标不只是优化某个业务环节，而是“让每一位员工拥有AI代理，每一个流程被AI重新定义，每一次客户交互都由AI礼宾服务提供”。如果这一计划能够实现，那么摩根大通将从组织形态上，完成根本性的重塑甚至是变革性的跃迁。

通过沃尔德伦的现场展示可以看到，AI助手能够在30秒内生成一套完整的投资银行演示文稿，而过去这通常需要一组初级银行家耗费数小时完成。实际上，在AI工具的开发一侧，很多初创公司就几乎是把“替代初级银行家”作为核心研发目标的。例如，红杉资本领投的Rogo Technologies开发的软件系统可以自动完成幻灯片生成、IPO文案初稿、基础财务模型搭建等工作。

由史丹福大学退学的博士生乔治·斯尔瓦卡（George Sivulka）于2020年创立的Hebbia则致力于快速处理复杂数据集，包括PDF、电子表格、财报电话会议记录等多种格式，并提供精准的讯息提取、总结及引用功能。这些都是初级人士必须学习并掌握的技能。

在传统金融行业，初级岗位一直被视为“学徒制”的重要组成部分，是企业规划人事安排和构建晋升机制的基础。当这类入门职级被AI快速跨越之后，就意味着企业不再需要那么多“从头学起”的人，而只需要少量“能统筹AI”—那些除了有情商、智商还有超高“AI商”的人。一个不会或是不善于使用AI工具的员工，与一个善于使用AI工具的员工，在做事的效率方面，会有数倍的差距。这种差距之大，几乎等同于一个文盲与一个大学生的差距。

这些考量已经导致当下许多企业重构对人才的筛选逻辑。全球最大主权财富基金——挪威主权基金首席执行官谭俊（Nicolai Tangen）就曾公开表示：“在我们这里，不使用AI的员工，将不再有未来。”自2022年起，他便着手推动员工AI化转型，在670名员工中建立AI使用培训机制，设立AI推动者团队、AI大使和专属教学课程。目前，已有约300人通过AI编写代码、进行投研辅助工作。

谭俊强调，“使用AI不是选择题，而是生存题”，未来所有新招聘都将倾向于技术娴熟者。内部调查显示，员工表示2024年工作效率提升15%。谭俊认为，该数字今年会升至20%，明年会再增加20%。他说，“若和不用AI的公司竞争，我们超前50%！简直不可思议，他们永远都赶不上。”谭俊指出，挪威主权基金目前使用的关键工具包含“所有员工都在用”的Anthropic旗下聊天机器人Claude、微软Copilot、Perplexity、OpenAI的Deep Research等。

咨询公司埃森哲的决策则更为“残酷”。据路透社报道，埃森哲宣布了一项价值8.65亿美元的重组计划，并表示自2025年夏季以来已在全球范围内裁减了超过11000名员工。公司表示，如果员工无法适应AI时代的再培训，将有更多员工面临被要求离职的风险。埃森哲首席执行官朱莉·斯威特（Julie Sweet）在分析师电话会议上表示，公司正在快速淘汰那些难以掌握所需技术的员工。她指出，对于那些即使学习AI相关技术也无济于事的员工，再培训是不现实的，因此直接解雇。

值得一提的是，尽管越来越多企业在向美国证券交易委员会提交的年度文件中警示AI技术或对其业务造成重大负面影响以及存在敏感讯息泄露等“翻车”风险，企业仍高度认可AI在提升生产力方面的巨大潜力，并竞相加大投入。据管理咨询公司贝恩数据，2024年美国企业平均AI总支出较2023年翻倍，达1030万美元（调查对象为年营收5000万美元至超50亿美元的企业）。

这些案例都印证了安邦智库（ANBOUND）资深研究员早在2023年初的预判，即“AI真正的巨大冲击即将来临。”彼时OpenAI的ChatGPT刚刚发布不足三个月，社会尚处于观望期，但ChatGPT之于Google、之于微软Office、之于程序员，其冲击并非替代式，而是代际式的。改朝换代的大淘汰已经来临。大多数行业将被重新定义，老大的地位将被打破，传统的组织结构和人才路径将失效。这位资深研究员在2025年时又进一步指出，人类的生产和服务，正在面临前所未有的普及和再教育的阶段，其成功的程度，取决于人们学习的程度，仅此而已。

然而，真正的结构性风险，在于这一转变的速度极快，彻底打乱人类社会“学习节奏”的事实。以往每一次技术革命，无论是蒸汽、电力还是互联网，社会都有相对充裕的时间来完成适应：教育体系得以调整，岗位技能逐步更新，制度改革也多有预留空间。但AI的推进节奏明显不同，其渗透和迭代几乎是即时发生，技术已经在重塑组织流程、岗位要求和商业逻辑，而社会整体的应对节奏却远未跟上。

所以，问题的根源在于速度！在于人们对于AI普及以及影响速度的认识和判断！安邦智库的警告也在于，这一速度将会大大超过人们想象的程度。

对个人而言，这是一次深刻的认知挑战；对组织而言，这是资源重新配置的巨大考验；而对社会整体而言，则是制度灵活性和改革能力的全面检验——必须在极短时间内解决失业压力等等一系列系统问题。安邦智库有关倒逼企业重新审视技术投入与组织结构的关系的“AI税”就是一个例子。总而言之，现在不仅是一场技术竞速，更是一场关于理解力与适应力的竞速。当社会运行机制尚未完成更新，而技术已在前方不断开路，真正被抛下的，实际上不仅仅那些“不会用AI”的人，也包括那些仍以旧逻辑应对新世界的系统与观念。

最终分析结论：

真正的压力，不在于AI取代了什么，而在于人类还来不及明白，一切就已经开始了。人类社会的“学习节奏”已被AI迭代彻底打乱。这一背景下，真正被抛下的，不仅仅是那些“不会用AI”的人，也包括那些仍以旧逻辑应对新世界的系统与观念。

本文原载于2025年11月17日的安邦智库每日经济栏目