这两年，我越来越强烈地感受到：大模型带来的变化，可能远不只是“提高工作效率”。
过去我们讨论技术革命，往往关注一个人一天能做多少事情。但 AI 真正改变的，是一个更底层的东西——智能本身正在从一种稀缺资源，逐渐变成一种可以随时调用的基础设施。
就像电力曾经改变工厂一样，当推理、写作、编程、分析、设计这些过去必须依赖专业人员完成的工作，都可以被大模型低成本调用时，公司存在的很多前提也会随之改变。
曾鸣教授把工业革命以来的变化概括为效率革命、管理革命、知识革命，而 AI 正在推动一场“创造力革命”。
这个判断对我启发很大。
工业时代，公司解决的问题是如何组织大量的人，让他们按照标准流程稳定工作，所以需要部门、岗位、层级和管理者。
但如果未来一个人身边可以有十个、一百个 Agent，它们分别承担研究、分析、设计、编程、运营甚至执行，一个人的能力边界就会被大幅放大。
于是，组织可能逐渐从：
人 → 岗位 → 部门 → 层级 → 公司
转向：
人 + Agent + Context + 动态协作网络。
过去一个项目需要几十个人，是因为知识、信息和执行能力分散在几十个人身上。未来大量工作可以由 AI 完成，人真正需要做的，是定义问题、作出判断、承担责任以及创造此前不存在的东西。
什么仍然稀缺
所以真正值得问的问题不是：
“AI 会不会替代我？”
而是：
“当智能越来越便宜以后，我身上还有什么东西是稀缺的？”
我现在的答案是：好问题、判断力、创造力、真实经验，以及人与人之间的信任。
AI 很擅长回答一个已经定义清楚的问题，却很难替你决定什么问题值得用十年去解决。
所以未来人与人之间最大的差异，也许不再是谁知道得更多，而是谁能够在复杂、模糊的现实中，看见真正的问题。
我越来越认同一个定义：所谓创造力，并不只是画画、写诗或者产生灵感，而是原创性地定义和解决复杂问题的能力。
组织、责任与信用
但这里还有另外一面。
兰小欢教授提醒了一个很重要的问题：AI 可以完成任务，却不能真正承担后果。
一个人带着几十个 Agent，也许可以完成过去一家公司的工作，但如果进入金融、医疗、法律、大型工程等领域，出了问题谁负责？谁赔钱？谁能够长期履约？
所以公司不会简单消失。
组织除了组织人干活，还承担着信用、资本、责任和风险。
未来真正发生的，很可能不是“公司消失”，而是公司被重新定义：员工可能越来越少，传统中层越来越薄，但组织背后的资本、责任和协同能力反而可能更重要。
普通人如何准备
这也让我重新思考，今天一个普通人应该准备什么。
第一，不要只是学会使用某个 AI 软件，而要训练自己定义问题的能力。
第二，建立自己的知识和 Context，让 AI 越来越理解你，而不是每一次都从零开始。
第三，尽可能进入真实世界。见客户、做项目、承担结果。因为真实反馈、责任和人与人之间的信任，是大模型最难替代的部分。
第四，把自己逐渐变成一个“小型组织”：一个人能够调动模型、Agent、知识库和外部专业人士，完成过去一个团队才能完成的事情。
未来真正的竞争，也许不是人与 AI 的竞争。
而是：
会使用 AI、能够定义问题并承担结果的人，与还停留在旧工作方式中的人之间的竞争。
当智能像电一样无处不在时，智能本身就不再是优势。
真正稀缺的，是你究竟想解决什么问题，以及你愿意为什么承担责任。
