段永平、纳瓦尔、马斯克…10位大佬给普通人的生存法则

2026年的夏天，就业市场正经历着深刻分化。1270万应届毕业生再创历史新高，然而招聘市场却呈现冰火两重天。

据《抢占AI新生代——2026名校生求职招聘洞察》，2026年1-5月新发校招岗位中，AI相关岗位同比增长47.3%，但大量传统入门级岗位的需求正在萎缩。

上海科技大学CEISD发布的《AI时代的中国劳动力市场》报告显示，每4个岗位中就有1个正在经历AI带来的结构性调整，月薪5000—8000元、1—3年经验的入门级劳动者是收缩最集中的群体，基础运营、财务核算、图文内容、电话销售四大领域需求缩减最为显著。

花旗银行的报告则估计，中国约7000万个岗位面临被AI取代的高风险，其中20多岁年轻人的比例高达13.6%。

但硬币的另一面同样醒目。普华永道《2026全球AI就业晴雨表》显示，具备AI技能的岗位薪资溢价高达62%。而据《2026年中国一人公司(OPC)调研报告》，全国“一人公司”社区截至2026年5月已达426个，覆盖28个省份、65座城市。AI正在让“一个人干一个团队的活”成为现实。AI在重新定义“值钱”的标准。

在这个充满不确定性的拐点，我们梳理了10位全球顶级大佬在2026年的最新公开发言。从段永平、纳瓦尔到瑞·达利欧、黄仁勋、山姆·奥特曼、埃隆·马斯克，再到凯文·凯利、德米斯·哈撒比斯、尤瓦尔·赫拉利、李飞飞（排名不分先后）。

试图回答一个问题：AI时代，普通人到底该怎么办？

01

段永平：不要说自己学不会，其实是可以学的

来源：2026年初雪球问答（雪球账号"大道无形我有型"）；2026年7月雪球发言；收录于《何为道：段永平问答录》（中信出版集团2026年8月出版）。

段永平对AI的判断带着他一贯的冷静：“AI的历史车轮滚滚向前，会碾碎所有AI的泡沫的。AI在改变世界是不争的事实。”在他看来，“AI其实‘没啥特别’的，AI就是我们原来说的计算机应用。但是，AI是在算力大大大幅度提高后的产物，哲学意义上就是‘量变产生质变’了！”

段永平给出了一个长期判断：“我不知道AI最后会带来什么样的变化，但大概率会比互联网带来的变化还要大，也大概率比工业革命带来的变化大。”

【给普通人的建议】：

• “每个理性的人都不应该忽略AI，要认真看待AI，至少要从学会使用AI工具开始吧。”

• 面对“学不会”的畏难情绪，他反问：“不要说自己学不会，其实是可以学的。我都可以学，你为什么就不能学？”他观察到很多人四十多岁以后就觉得自己不能再接受新东西了——“其实那样我觉得他的日子会过得很痛苦、很难受，新东西有时候还是挺好玩的。”

• 关于如何使用AI，他的方法很简单：“你想知道什么就问什么，一直问就可以了。”如果不知道怎么问，“其实可以问AI怎么用AI的。”

但他也划了一条红线：不要把判断交给AI。“AI显然能帮你更快地收集信息，收集的是什么就取决于你自己了。”同样一家公司，有人只问明年的利润，有人研究产品和竞争格局。AI能提供多少信息，取决于提问的人知道多少。

02

纳瓦尔：“人类正在变成验证者”

来源：2026年2月与Nivi播客对谈《A Motorcycle for the Mind》；2026年3月《纳瓦尔宝典》五周年特别版播客；2026年7月访谈《Live in the Future》。

“人类正在变成验证者。”在纳瓦尔看来，AI不制造失业，它重构的是“能力分配”。当编程的门槛归零，人类的核心角色正从执行者变成验证者。未来最贵的不是“会用AI的人”，而是会提问、有品位、能判断的人。

纳瓦尔讲了一个真实的故事：Boom Supersonic（超音速客机制造公司）的创始人叫停全公司所有项目一周，要求从接待员到工程师，每个人都用AI构建自己认为最重要的东西。结果负责收发货的前台接待员，用AI写出了一套自动化流程，公司现在正在使用。

这位接待员不懂编程，但她的价值在于：她清楚定义了"我需要解决什么问题"，以及判断了AI生成的方案是否可用。这恰恰就是"验证者"的角色。

【给普通人的5条建议】（综合自纳瓦尔2026年6月深度访谈）：

• 现在就去订阅最强最贵的模型，不要等。同时用几个最强模型交叉验证。

• 把每个困惑都丢给AI，但永远多问一句“为什么”。重大决策必须强迫AI站在你的对立面进行论证。

• 主动拥抱不适感。早期用AI的人的优势不是因为聪明，是愿意忍受新工具的笨拙。“这层笨拙就是别人进入的壁垒”。

• 训练愿景能力。别去学提示词技巧，它的寿命只有几周。要训练的是清楚地说出：我到底想要一个什么样的东西。

• 为自己创造，不要为市场创造。

他的核心心法是：“浪费Token，节省时间。”“无论这些模型看起来多么昂贵，它们仍然比人类便宜得多。不要把Token看作输入或输出，只需盯着你的时间，盯着最终的产出。”

03

瑞·达利欧：“2026，像极了1929”

来源：2026年7月30日播出的商业访谈播客《The Diary Of A CEO》，主持人Steven Bartlett。

在所有大佬中，桥水基金创始人达利欧的警告最为严厉。

面对“这是美国史上最大泡沫”的判断，他的回应只有四个字：“他是对的。”在他看来，典型的AI资产泡沫已经显现——“现在你可以发行股票，比如你筹集了5000万美元，然后给公司估值10亿美元。实际上只有5000万美元被花在了这家公司上，但因为账面价值，你成了一个亿万富翁。”

达利欧更大的担忧在于宏观周期。他认为人类正处于80年一次“大周期”的衰落期尾声。内部债务危机、贫富差距拉大、地缘冲突升级，三者同步出现。

【给普通人的4条建议】：

• 先计算没有收入能撑多久，建立安全感。

• 充分分散投资，不要单一押注某一类资产。

• 警惕高杠杆——“1929年崩盘里，消灭绝大多数投资者的不是下跌本身，而是杠杆”。

• 投资自己，找到能与AI协作的领域。

关于现金，达利欧有个反常识的判断：“现金是长期来看最差的投资。”当债务危机走向尾声，各国政府普遍会印钞稀释债务，现金购买力会持续缩水。

关于AI与就业，他直言：“要么成为顶尖的10%，要么被替代。”

04

黄仁勋：“AI消灭的是任务，不是工作”

来源：2026年7月26-28日，Y Combinator创业学校演讲。

英伟达CEO黄仁勋对“AI将摧毁就业”的叙事给出了最系统的反驳：AI淘汰的是重复性任务，不是职业岗位。

“一份工作有其存在的目的，而这个目的通常包含许多不同的任务。”AI自动化的是标准化、流程化的单一任务，而非整份职业。他不认同Anthropic CEO“AI可能取代50%入门级白领工作”的预测。

黄仁勋以放射科医生为例：辛顿2016年预言“5年内深度学习将超越放射科医生”，但实际结果是2010-2022年执业放射科医生数量增长了约12%。原因在于“患者积压情况极其严重，现在医生和医院可以收治更多患者”。

【给普通人的建议】：

• “人们积压的创意、雄心和目标实在太多了。如果我们能够把编程这一任务自动化，就可以雇佣更多软件工程师去完成更多事情。”“这是生产力带动成长的经典案例。成长带动更多就业。”他给年轻一代的核心建议是：“系统思维就是新的编程。”简单基础操作将被自动化，系统思考成为未来核心竞争力。

05

山姆·奥特曼：“人们并不真正想要一个AI CEO”

来源：2026年5月悉尼澳大利亚联邦银行（CBA）线上会议，与CBA CEO Matt Comyn对谈；2026年7月28日播客《Invest Like the Best》。

在所有AI领袖中，奥特曼做了一个罕见的举动——公开认错。

“我很高兴在这一判断上出错。我原以为此时初级白领岗位受AI冲击的程度会远比现实严重。”

更值得关注的是他态度转变的原因。在2026年7月28日的播客中，奥特曼说：“人们并不真正想要一个AI CEO。”因为公司决策需要明确的责任归属和真人之间的信任，出了事要知道该找谁负责。

他亲身实验过：曾让AI代发工作邮件与Slack消息，并明确标注来自“Sam's AI”，结果合作方互动积极性大幅下降，被迫恢复亲自对接。

【给普通人的启示】：

• 人际互动、信任、责任归属是人类职业的护城河。不必被“就业末日”叙事吓住，但要做“最终决策者”。

06

埃隆·马斯克：“2036年，金钱将不再重要”

来源：2026年7月23日，特斯拉德州超级工厂，《经济学人》专访。

马斯克：“我预计10年后人工智能将远远超过人类智能的总和。事实上，我认为人工智能可能在大约五年后就会超越人类智能的总和。”

主持人追问“那你们公司怎么赚钱？”马斯克回答：“2036年，金钱将不再重要。”

在他看来，当AI叠加海量机器人构建近乎无限的供给体系，彻底打破资源稀缺约束时，货币作为交易媒介的核心功能将持续弱化。工作将从“生存必需”变成“可选爱好”，“这有点像园艺。你不一定非要种花。你可以去商店买品质上乘的蔬菜，也可以自己种。你自己种的西红柿不会像超市里的那么饱满多汁，但这是一个贴心的细节。”

关于替代次序：数字工作率先被替代。任何主要在电脑和手机上完成的工作；随后人形机器人进入物理劳动领域。

关于过渡期，被问是否顺利时，马斯克坦率回答：“会很坎坷。”

他没有给出具体的个人行动指南，但他的整体逻辑指向一个方向：与其焦虑被替代，不如思考如何在“富足时代”重新定义自己的价值。他提出的“全民高收入”（Universal High Income）替代UBI的构想，也暗示了未来财富分配逻辑的根本变化。

07

凯文·凯利：“半人半AI”才是最优解

来源：2026年7月，WAIC 2026世界人工智能大会、荣耀"物理世界新范式论坛"演讲、WAIC 2026投融资论坛及青少年AI教育论坛。

未来学家凯文·凯利在WAIC 2026上给出了关于人机关系清晰的答案。

他用希腊神话中“半人半马”的隐喻，定义了人机共生的理想模型：AI负责海量信息检索与标准化任务执行，人类专注决策、担责与自我进化。

“你不会被AI取代，但会被善用AI的人超越。”未来薪资水平将直接与AI协同熟练度挂钩。

K.K.指出了AI的三大短板：没有长期记忆、无法自主迭代、难以承担责任。“这恰恰是人类不可被替代的价值空间”。

【给普通人的建议】：

• 他提出三大不可替代的核心能力：提出优质问题的能力、主动创造的能力、责任担当意识。教育应该从训练学生“给出标准答案”转向培养“提出有价值问题”的能力。

• 关于入场时机，他的判断：现在入场完全不晚。AI素养将成为未来的核心差距，但现在大家都在同一起跑线。

• “十年后的核心竞争力，从来不在于知识储备的多寡，而在于深度思考与创造价值的能力。”

08

德米斯·哈撒比斯：AGI倒计时与“能力悬垂”

来源：2026年5月29日，斯坦福大学商学院炉边谈话，与斯坦福大学校长Jonathan Levin对谈。

作为AlphaGo和AlphaFold背后的核心人物，哈撒比斯给出了最精确的时间表：通用人工智能（AGI）大概率在2030年前后（误差±1年）落地。“我们正站在奇点的山脚下。”

这场变革的冲击速度将是工业革命的10倍，百年工业变革压缩至十年完成。

但他提出了一个对普通人至关重要的概念：“能力悬垂”（capability overhang） ——前沿模型已具备的强大能力，与人类当前实际应用水平之间存在巨大鸿沟。前沿实验室正忙着制造工具，根本没时间挖掘全部潜力。

“这道鸿沟，就是未来十年普通人最大的机会。”

【给普通人的建议】：

• 把职业重心从“生产知识”转向“建立连接”，信任、审美、情感连接、品味判断无法自动化。

• 养成“随手问AI”的肌肉记忆，但更进一步：构建流程把重复性工作彻底替代掉。

• 重新定义“稀缺”：当所有人都能调用同等AI，报告本身不再有信息差，真正稀缺的是“谁的分析被更多人信任”。

“在接下来的10年里，如果你以正确的方式使用AI，你几乎会拥有超能力，个人的创造力和能完成的项目规模将呈现指数级增长。”

09

尤瓦尔·赫拉利：AI是“新物种”，正在重写文明源代码

来源：2026年，牛津大学Tanner演讲《当非人类智能黑掉了文明的操作系统》。

赫拉利提出：AI本质是“新物种”而非工具。

他提出：AI最先取代的不是蓝领，而是“高认知”白领，比如编辑、律师、会计、医生等以文字处理为核心的岗位。因为编辑工作的本质就是处理文字、按规则做判断，而这恰恰是AI最擅长的。

赫拉利提出了 “默认权力”（Default Power） 的概念：真正的权力不在于强迫别人做什么，而在于决定别人能选的范围有多大。AI正把这套逻辑搬进现实。

【给普通人的建议】（梳理自其演讲内容）：

• 每日工作清单诊断：量化文字/数据处理占比，超50%的岗位需启动转型。

• 双轨能力储备：深耕现场实操技能（如设备维修），或人际信任构建（如心理咨询）。

• 思维主权保卫战：每晚记录首个闪现念头，溯源是自我生成还是算法投喂。

• 投资防火墙：严格践行“不懂不做”。

他的警告虽然严峻，但也指明了方向：当文字处理的价值被AI稀释，人类的价值必须向“现场”和“信任”迁移。

10

李飞飞：主动性与“杠铃效应”

来源：2026年，与MasterClass创始人David Rogier播客对谈。

斯坦福教授李飞飞在与MasterClass创始人David Rogier的播客对谈中， 对Rogier提出的 "杠铃效应" 表示深度认同。AI全面渗透的十年内，大多数只会机械执行流程的中间层将被压缩，最终只剩两类人立足：

一端是前1%的顶尖专家，拥有无法被算法量化的“手感”、对复杂情境的直觉洞察。另一端是高主动性的通才，善用工具、跨领域判断、能驱动AI完成复杂任务。

中间那些“还凑合”的人，空间正在被压缩。

“AI最无法取代的是人的‘主观能动性’。”

【给普通人的建议】：

• 往专家端或通才端走，别停在“还行”的中间层。中间层不是技能问题，是姿势问题（从“等安排”切换到“试试能让AI帮着干点啥”）。

• 真经验比prompt贵：线下踩过的坑、跟人打过的交道、现场那一下拿不准的直觉，AI没有，才是你的底牌。

• 把AI当梯子：原来三个月的原型，现在两周出，省下时间钻研那10%的判断活儿。

• 向25岁以下的年轻人学习使用AI；面对如此先进的技术，“要勇敢一点，守住人的主体性，去驾驭技术、使用技术、熟悉技术，不要害怕，不要逃避”。

10 个人，分歧巨大。达利欧看到泡沫与分化，赫拉利警惕"新物种"重写文明，黄仁勋和奥特曼则坚持"任务重组而非职业消失"。但交集清晰：未来属于"会用 AI 担责、能建立信任、持续学习"的人。AI 抢不走的，是判断、现场、审美与责任。

方向有了，怎么落地？这是大佬们没办法替普通人做的事。

11

BookSkills，把顶级大佬的方法论练成你的底层能力

大佬给了方向，普通人缺的是"怎么学、怎么练、怎么把 AI 用起来"。

这正是BookSkills想解决的。它是一个24小时在线的智能陪练，带你把顶级方法论内化成肌肉记忆，把大佬的思考方式变成你的本能。

它把埃隆·马斯克的方法论产品化为六大模块，恰好对应普通人穿越 AI 周期的六条路径：

• 第一性原理——别被"AI 抢饭碗"的焦虑叙事带跑，拆到本质，看清什么会被替代、什么不会；

• 五步工作法——把 AI 当梯子，自动化重复任务，让复杂项目往前走；

• 把时间用到极致——用 AI 把原本 1 小时的活儿压成 10 分钟，把省下的时间投向判断与创造；

• 打造硬核团队——做 KK 口中"善用 AI 的人"，让 AI 成为你的队员而非对手；

• 用产品思维优化一切——在李飞飞所说的"强现场、强信任"赛道上，建立别人替代不了的连接；

• 快速试错验证想法——把赫拉利担心的"思维主权"握在自己手里，终身学习、小步快跑。

马斯克在2026年7月《经济学人》专访里说"工作将变成可选项"，那我们更该掌握的，恰恰是他那套把事做成的思维方式。大佬们的判断或许有分歧，但方法可以属于每一个人。

你不必成为那1%，你只需要别停在中间层。

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内容来源：中信书院