前瞻钱瞻

大家好，这里是《前瞻钱瞻》。 前瞻趋势，钱瞻增长；前瞻商业创新，钱瞻生命成长。 AI+时代的失业潮真相：抛弃旧的工作价值，重新定价人的新价值 AI+时代的失业潮，真正值得警惕的，不是“工作消失”，而是旧的工作价值正在失效。 过去几十年，我们习惯用一套稳定的逻辑理解工作： 读一个好学校，进入一家好公司，掌握一门专业，积累经验，升职加薪，然后用时间和资历交换越来越高的收入。 但AI正在打破这套逻辑。 因为AI首先改变的，不是“有没有工作”，而是： 什么工作还值得高价购买。 过去很多知识工作的价值，来自稀缺性。 会写方案的人少，所以方案值钱； 会做设计的人少，所以设计值钱； 会写代码的人少，所以程序员值钱； 会查资料、做分析、翻译、整理PPT的人少，所以这些能力能够成为职业。 但当生成式AI把这些能力大规模商品化之后，问题发生了变化。 今天，一份普通文案可以几分钟生成； 一份市场研究可以由AI快速完成初稿； 一段基础代码可以由Coding Agent直接写出来； 一个PPT、一个表格、一份会议纪要，都越来越便宜。 所以AI真正打击的不是“职业名称”，而是职业里面那些标准化、重复化、可描述、可复制的任务。 这就是AI失业潮最容易被误读的地方。 它很少表现为： “AI来了，明天一千万人失业。” 更真实的路径是： 任务先被替代，流程随后被重构，岗位最后被压缩。 真正的AI商业增长应该完成这样一条链路： AI → Workflow → Productivity → Customer Value → Revenue → Margin。 如果AI只停留在“员工每天用ChatGPT”，它依然只是一个工具成本。 只有当AI进入业务流程、产品、销售和客户价值，它才能真正成为增长引擎。 而对于个人来说，最大的变化是： 市场正在重新给能力定价。 过去企业为“完成任务”付钱。 未来越来越多企业会为“结果”付钱。 所以最危险的职业状态，是你的价值只剩下： 写文章、做PPT、整理Excel、翻译资料、写基础代码。 因为这些Task会越来越便宜。 未来真正值钱的是： 你能不能定义问题，组织资源，利用AI，最后交付Outcome。 这也是为什么我越来越认为，未来每个人都需要完成几次升级。 从AI User，变成AI Power User。 再从AI Power User，升级成AI Workflow Designer。 再往上，成为Builder。 所谓Builder，不一定是程序员。 而是能够把： Insight → System → Product → Revenue 真正连接起来的人。 你看到一个商业机会，可以利用AI完成研究，搭建网站，制作产品，建立Agent，测试市场，最终创造收入。 这种能力，未来会越来越值钱。 所以AI时代真正的竞争，并不是Human versus AI。 而是： AI-Augmented Human versus Non-Augmented Human。 如果你也在经历AI时代的变化、焦虑和重新出发，欢迎订阅《前瞻钱瞻》。 我会持续和你一起看AI+时代 趋势、看商业、看增长，也看一个人在变化中的选择与成长。这里不贩卖焦虑，也不追逐空洞热点，我们更关心：变化背后真正发生了什么？企业和个人下一步该怎么走？ 如果这些内容对你有一点启发，请订阅、转发给你在意的人。 愿我们一起保持前瞻，也保持长期增长。 前瞻钱瞻 （微信： media360)

# 和我一起成为 AI-Native Builder ## 从“AI 帮我工作”，到“我用 AI 建立业务” 过去两年，我们学会了太多 AI。 会问 ChatGPT，会让 Claude 写文章，会让 AI 做 PPT、做研究、写方案、生成图片，甚至写代码。效率确实提高了，但我越来越清楚地意识到： 会用 AI，还远远不够。 真正决定未来竞争力的，不是谁掌握了更多 Prompt，也不是谁收藏了更多 AI 工具，而是谁能把自己的知识、经验、方法论和业务流程，真正“编码”进 AI 系统里。 这就是我接下来最想完成的一次升级： 从 AI User，走向 AI-Native Builder。 AI User 的逻辑是： 我有一个任务，找 AI 帮我完成。 AI Builder 的逻辑完全不同： 我发现一个反复发生的问题，然后把它设计成一个系统，让 AI 可以持续完成。 过去，我们做内容，是： 选题 → 搜资料 → 写稿 → 修改 → 发布。 AI-Native 的方式应该变成： Signal → Research Agent → Knowledge Base → Draft → Human Review → Multi-platform Output → Database。 过去，我们做企业咨询，是： 客户发资料 → 人工研究 → 做 PPT → 开 Workshop → 出报告。 AI-Native 之后应该变成： 企业数据输入 → AI Evidence Collection → Assessment → Score → Gap → Benchmark → Action Plan → 顾问审核 → Growth Sprint。 这才是真正的质变。 所以，从现在开始，我不想再“学习100个AI工具”。 我要开始 Build to Learn。 学数据库，不是为了懂数据库，而是为了建立自己的客户知识库。 学 Vibe Coding，不是为了证明自己会写代码，而是为了亲手做出一个企业真正能用的产品。 学 Codex、Claude Code，不是为了炫技，而是为了拥有开发能力。 学 Agent，不是为了理解一个新概念，而是为了建立一个永远在线的研究团队。 学 RAG、Knowledge Graph，不是为了学技术术语，而是为了把几十年的知识沉淀，变成机器可以调用的“第二大脑”。 这也是我认为 AI 时代每一个企业家、CEO、管理者、媒体人、咨询顾问都应该重新理解的一件事： 未来最稀缺的，不只是会管理人的人，而是能够同时管理 Human + AI + Workflow + Data + Agent 的人。 这就是 Chief Builder。 未来一家公司的竞争力，很可能不再只体现在员工人数、办公室大小和部门数量上，而是体现在它拥有多少高质量 Workflow、多少可复用 Agent、多少结构化知识资产，以及多少已经被软件化的方法论。 对我来说，下一步最重要的事情，就是把过去积累的方法论真正变成产品。 比如《品牌增长10大引擎》，不再只是一本书、一套 PPT、一门课。 而是变成： 企业输入资料 ↓ AI 自动研究品牌、竞争与市场 ↓ 10大增长引擎诊断 ↓ 100分评分 ↓ 识别 Growth Gap ↓ 生成 Benchmark ↓ 输出 90-Day Growth Action Plan ↓ 进入 Media360 Growth Sprint 当这条链路跑通，知识就不再只存在于人的脑子里。 它开始成为一个可以每天运行、不断学习、不断迭代、不断收费的系统。 这就是 AI-Native Business。 未来30天，我想做一件很具体的事情： 每天上午学习一个能力，晚上完成一个真实 Build。 不追求什么都懂。 只追求每天多拥有一个真正属于自己的系统部件。 第1天，Workflow。 第5天，Database。 第10天，Knowledge Base。 第15天，Agent。 第20天，Assessment Engine。 第25天，Dashboard。 第30天，完成第一个可以让企业真正使用的 AI 产品。 30天之后，我希望衡量自己的标准不再是： “我会不会用某个 AI？” 而是： 我到底 Build 了什么？ 有没有一个产品上线？ 有没有一个 Agent 在工作？ 有没有一个数据库在积累？ 有没有一个客户真正使用？ 有没有一套知识已经从“我的经验”，变成“系统的能力”？ 这就是我理解的 AI-Native Builder。 AI 不应该只是提高我们的工作效率。 它更大的价值，是让一个人的经验，可以被系统复制；让一个人的判断，可以被软件放大；让一个人的知识，可以变成产品；让一个小团队，也能拥有过去只有大公司才能拥有的能力。 所以，接下来不要只是和 AI 聊天。 和我一起 Build。 从今天开始，把每一次学习，都变成一个产品。 把每一个方法论，都变成一个系统。 把每一个重复动作，都变成一个 Workflow。 把每一份知识，都变成机器可以调用的资产。 最终完成真正的跃迁： 从“AI 帮我工作”，到“我用 AI 建立业务”。 这，就是我们成为 AI-Native Builder 的开始。

过去二十多年，媒介360和我一直站在媒介、品牌、营销与商业创新的交叉地带。我们经历过门户网站、搜索、社交媒体、移动互联网、短视频和直播电商。每一轮技术变革，都会带来新的平台、流量和公司。 但AI与过去不同。过去的互联网主要改变信息如何传播；今天的AI，正在改变信息如何生成、知识如何组织、决策如何发生、工作如何完成，甚至商品如何被选择和购买。AI正在成为新的媒介、新的搜索入口、新的生产力系统、新的用户界面和新的商业基础设施。 为什么说2026年是AI商业真正的分水岭？ 一方面，斯坦福《2026 AI Index》显示，2025年受访组织的AI采用率已经达到88%；另一方面，麦肯锡调查显示，只有39%的组织报告AI对企业层面的息税前利润产生影响，而且其中多数影响低于5%。同时，智能体在真实计算机任务中仍大约每三次失败一次。 这揭示了企业面对的双重现实：AI越来越强，但并不永远可靠；AI单价越来越低，但总账单可能越来越高。多数企业还在买工具、做试点、堆账号，少数企业已经开始重构工作流、知识资产、客户入口与组织制度。 我认为，接下来有五个变化最值得关注。 第一，AI将从Copilot走向数字劳动力。竞争不再是谁拥有账号，而是谁能把复杂工作真正委托给智能体。 第二，搜索正在从“网页排名”进入“答案竞争”。品牌不仅要占领人的心智，还要进入AI的语料与知识结构，被发现、理解、引用和推荐。 第三，品牌官网、App和小程序将升级为AI客户界面，承担导购、顾问、服务和用户运营。 第四，企业知识、行业经验和专有数据将成为核心资产。模型可以租用，可信数据、行业Know-how与工作流必须掌握在自己手中。 第五，AI的ROI不再取决于生成了多少内容，而取决于是否缩短周期、增加收入、降低错误，并创造新的产品和服务。

2026年中，全球商业迎来结构性转折。世界杯的狂热、协议层的暗战，三个现场共同指向一个判断：增长逻辑已从“抢夺注意力”全面转向“争夺被选中”。旧地图失效，五大范式迁移正在合并为一个新世界。 迁移一：从注意力经济到选择经济。 消费者决策权正批量让渡给AI智能体——年内智能体购物采用率预计从19%跃升至46%，到2030年全球或达3—5万亿美元零售支出。品牌竞争不再仅靠“被看见”，更要“被机器读懂”。机器可读性（Agent Legibility）成为第三种核心能力。但信任、归因与欺诈风险构成新裂缝，赢家策略是：在别人入口做发现，在自己生态做关系。 迁移二：从AI实验到AI损益表。 2026年AI进入问责期，九成企业仍用新引擎拖旧马车。贝恩研究显示，领先者全面重构工作流的概率是落后者的3.7倍。AI鸿沟本质是组织性而非技术性——模型是商品，组织是资产。CEO必须将KPI从渗透率切换至重构率与结果率，打通营销与财务语言。 迁移三：从内容规模到判断力溢价。 AI带来“规模化平庸”，84%品牌遭遇消费者无感。内容通胀中，三类抗通胀资产升值：赢得性媒体、现场体验与体育场景、人类判断力本身。内容战略应切换为杠铃结构——AI做规模化执行，人类做高浓度原创与体验，撤出中间地带。 迁移四：从渠道到关系。 创作者从“种草工具”升级为“全漏斗需求引擎”，信任成为新货币。品牌不能只租用信任，必须铸造自有信任——品牌媒体化，创始人、员工、产品、客服构成一致性信任网络。信任公式：一致性×时间。 迁移五：从交易到基础设施。 协议层战争（UCP/ACP/MCP/AP2）决定商业路权——谁定义货架、掌握路由、收取通行费。这是CEO议题，非IT事务。数据主权、衡量重建、信任基建是三大战略问题。 五大迁移统一指向：增长必须从“动作集合”升级为“系统能力”——被机器选中、被人类在乎、以AI重构组织、沉淀信任复利、占住协议出口。未来奖励的不是声量最大或工具最多的公司，而是最早看懂合并趋势并率先改变组织的企业。 10点TAKE AWAY 1. 换轨之年：竞争裁判从“人类眼球”变为“人类+机器推理”，“被看见”让位于“被选中”。 2. 智能体商务爆发：年内采用率或从19%飙至46%，但仅14%敢让AI下单——信任基建是入口门槛。 3. 机器可读性即新货架：结构化数据、实时库存、可比条款、可验证信任缺一不可，否则被静默淘汰。 4. AI鸿沟是组织性：60%的人用AI，仅10%重构流程；领先者重构概率是落后者的3.7倍。 5. 规模化平庸是必然：同样模型产出均值，差异化只能来自模型外的判断力、品味与文化敏感。 6. 84%品牌被“无感”：冷漠比差评致命，对抗靠情感母题、证据资产与一致性，而非更大声量。 7. 抗生成资产升值：赢得性媒体、现场体验、体育（尤其女子体育）——凡AI无法合成的都在重定价。 8. 创作者经济2.0：从种草工具到全漏斗引擎，从供应商到战略合伙人；中间商黄昏，直连关系黎明。 9. 信任复利=一致性×时间：外部借创作者信任，内部铸品牌媒体化信任，一借一存才完整。 10. 协议层是CEO议题：UCP/ACP等正重分商业路权；早期适配者将获未来十年结构性红利。