前谷歌CEO施密特：赚钱职位先消失，AI失业浪潮就此开闸！

全文 6,000字 | 阅读约30分钟

（视频为前谷歌CEO埃里克·施密特接受专访）

前谷歌CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）最近说了句吓人的话：

“未来第一批失业的人，是年薪最高的人。”

他指的不是那些机械工人，不是流水线上的工人，也不是基层服务员。

而是——程序员、数学博士、科学家。

这些一直被认为“最不容易被AI取代”的高智商、高技术、高薪岗位，

在AI时代的第一年，就被施密特写进了“失业时间线”。

这条时间线，现在被称作“施密特的AI倒计时”：

• 第1年：AI 取代程序员与数学博士

• 第2年：AI 开始递归自我改进

• 第3-5年：AGI（通用人工智能）

• 第6年：ASI（超级人工智能）

他在公开演讲中明确表示：“这是六年之内的事。”

不是2035，不是2045，是2025 已经上路，2030 几乎完成。

我们总以为，AI离我们很远，离“失业”很远，离“替代精英”更远。

但这份“失业时间线”第一次让我们意识到：

那些高薪、难进、令人羡慕的“赚钱岗位”， 正在被AI优先接管、批量处理、系统重构。

这一次，施密特这次把所有人拉回了现实：

不是“你值不值得留下”，而是——你还撑得住几年？

而这一切，还只是刚开始。

GPT-4 已经能写代码、做规划、递交申请、写学术论文。

Claude 能生成结构化研究框架，DeepSeek 则正在重构搜索和分析流程。

你所看到的只是“聊天”，它所展开的，是一整套世界模型。

本文，就是要沿着施密特这条“时间线”，

一层层剖析即将被AI颠覆的“赚钱岗位”。

不是工人，不是司机，不是店员。

在“AI 失业浪潮”的第一年，施密特点名的不是普通人——而是高薪精英。

“大部分程序员和顶尖数学毕业生，会在第一年被AI取代。” ——埃里克·施密特，前谷歌CEO

这句话来自他最近一次公开演讲，没有夸张，也没有犹豫。

他说得非常确定：“AI现在已经不再只是一个问答工具，它已经会规划、迭代、验证，开始具备了初步的思维模式。”

程序员，刚好处在最脆弱的前线。

程序员不是最难的，而是最标准化的

你还以为自己写的是逻辑？AI早就掌握了你的“套路”。

过去一年里，GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、DeepSeek 等模型，已经在悄悄接管程序员的工作流程：

• 你写代码，它补全；

• 你调bug，它给提示；

• 你写注释，它生成函数；

• 你给一句“需求”，它返回一个完整模块。

施密特说：

“AI 不再只是语言到语言的系统，而是语言到行动、到规划、到迭代的系统。”

程序员的“努力”和“聪明”，在AI眼里，其实就是可被预测、可被模拟的代码片段。

这不是夸张，而是你可以去试试的现实。

数学博士，也没能逃掉“第一批”

更令人意外的是，施密特还特别提到：

“AI 会在未来几年内达到顶级数学博士的能力，甚至超过。” “因为数学语言更纯粹、更可预测，模型只需做‘猜想→证明’的优化即可。”

OpenAI 的 Minerva、DeepMind 的 AlphaGeometry等的数学大模型，

都正在“攻克”数学这个学科—— 不仅能做题，还能写证明过程、分析逻辑漏洞。

你所受过最严格的专业训练，很可能正是AI最先替代的方向。

“替代”这词已经太温和了

现在AI不仅替代你，

还打包复制你、优化你、不睡觉、不收费、还能自我升级。

它不是在“提高你的效率”，而是在问：有没有必要留下你本人？

如果你还能拿高薪，如果你还能被称为“高级开发者”—— AI就会优先瞄准你，因为“性价比最高”。

“你不是被AI打败，而是被用AI的人干掉。” ——这一轮技术浪潮的真实规则

那你现在还在做什么？

你是程序员吗？

你还在为如何封装一个类、调用一个接口而加班吗？

你还在刷题、跳槽、做系统设计吗？

施密特早已说得明白：

“这一年的AI，已经能取代大多数程序员的工作； 下一年的AI，将开始改写自己。”

这不是某一个岗位的危机，

而是整个“高智商 + 可预测 + 高收入”职业结构，

正在遭到一场系统性重构。

你还在手写for循环，AI已经在设计它的下一代大脑。

第二节｜从今年起，AI不再需要你

程序员刚刚失业，AI 就开始进化。

而且，这次它进化的方式，是自己写自己。

这不是比喻。是施密特用在第二年的关键词：

“Recursive Self-Improvement（递归自我改进）。”

什么意思？

你可以理解成： 从现在起，AI 不再等你给指令、不再靠你喂数据、也不需要你修 bug。

它将开始——自我优化、自我调参、自我训练。

就像施密特说的：

“OpenAI、Anthropic、Google等公司现在已有10%-20%的代码， 是AI自己写的。”

我们已经站在了一条反馈加速曲线的开头：

• AI 写模型 → 模型训练 AI → 更强的 AI 写更强的模型

• AI 生成工具链 → 优化计算流程 → 重构代码库

就像人类第一次学会造工具，

AI 正在学会造它自己。

从“可控”走向“不可预测”

过去一年，我们还可以安慰自己：

“AI 只是个工具，能干活但不能思考。”

“模型再强也要人类喂数据、训练、部署。”

而现在施密特警告：

“AI 已经进入从‘语言到行动’的阶段， 现在开始迈向‘自我增强’阶段。” “它们可以回溯失败路径，自动重试，重构。”

这意味着什么？

AI 不再是你让它“干什么”它才“做什么”。

它会先尝试A路径，失败；再试B路径，再失败；最后找到C路径——成功。

你甚至不知道它是怎么想的、尝试了几步、排除了多少错误。

这套机制，我们叫它：决策树式的 Planning（规划）能力。

规划 + 强化学习 = 拥有“思维”的AI

施密特用了一句极具分量的话：

“AI 正在掌握我们人类解决问题的方式。”

他说自己看到最新的DeepSeek R3（或OpenAI O3）模型， 可以在复杂任务中反复规划、退回、再试探、再推进—— 这跟一个人在做决策、进行多轮思考几乎一模一样。

区别是：

• 人类失败会犹豫、怀疑、情绪化；

• AI 失败只会回退，记录路径，重新开始。

这不是替代，而是“指数爆炸”

一旦AI能够写自己的训练代码， 它所能产生的能力增长，将不是线性，而是指数。

想象一下，如果今天的GPT能写出一个比它更强的GPT，

明天这个更强的GPT又能造出另一个版本，

那这个循环能不能继续下去？

这不是幻想，而是施密特口中“六年时间线”的第二个加速点。

“从这一年开始，人类将不再是AI进化路径的唯一推动者。”

没人能追上它了？

现在的AI已经不再等你升级它。

它自己搭建训练流水线，寻找模型瓶颈，设计试验路径，甚至推导新的数学结构。

你还在纠结 prompt 怎么写，它已经在写 framework。

你还在调一份简历，它已经在调试一整个公司运营逻辑。

我们正在失去对它的可解释性，同时也失去对它的控制优先权。

⚠️ 那人类还有什么角色？

我们以为 AI 是扩张外部能力， 施密特却在提醒：AI 已经在“内部进化”。

这意味着，接下来会有一大批“AI开发者”岗位，被AI本身替代。

你写框架，它写得更快。

你设计参数，它自我调优。

你训练模型，它训练它自己。

“不是你失业了，而是你找不到AI为什么还需要你。”

我们总以为，“通用人工智能”（AGI）是遥远未来的幻想。

然而，施密特在这场访谈里，毫不犹豫地给出了时间框架：

“AGI将在3到5年内出现。”

不是2030之后，不是你退休的时候，而是你正加班、跳槽、升职的这几年里。

他说得非常清楚：

“我们过去说AI是‘语言到语言’的系统， 现在，它们已经迈向了‘语言到行动’的阶段， 而真正的通用智能，将出现在‘规划→行动→反思’这一环节。”

你以为Claude、ChatGPT、DeepSeek已经够强了？

施密特说：这都还只是前奏。

什么是 AGI？

一句话：AGI 是具备跨领域、跨任务能力的智能体，能像人类一样解决问题、适应新环境、做判断、甚至创造。

它不是专门写代码的模型，也不是只会聊天的工具。

它是能：

• 写诗又能写论文；

• 做财务分析又能谈恋爱；

• 下围棋又能写药物分子预测脚本；

• 甚至能一边打官司，一边教你写小说。

“它懂的不只是语言，而是‘做事的方法’。”

ChatGPT 只是“AI的幼儿园”

ChatGPT 之所以火，是因为它让“对话式智能”成为每个人的生活一部分。

但别忘了，它只做了两件事：

• 记住你说的话；

• 给出一句漂亮的回答。

Claude 也好，DeepSeek 也好，本质还是语言生成器。

但AGI是什么？是能跳出“语言闭环”的AI。

施密特强调：

“你看到的GPT只是开头，现在我们看到的趋势是： 模型开始规划路径、评估反馈、尝试失败、再规划。”

也就是说—— AI 不再只是“问它什么，它答什么”。

而是开始主动思考：“我该怎么完成这个任务？”

它不会一上来给答案， 它会先试错，失败后回退，换思路，找到路径，再执行。

这就是“智能”的雏形。

谁掌握了行动权，谁就拥有了“决策权”

这就引出一个可怕的变化：

当AI开始具备规划-行动的能力， 它就不再需要你一句句去“提示”， 而是你只需说一句话，它自己去调度一切。

举个例子：

你说：“我想开一家咖啡馆。”

AGI会：

• 去查地价、法规；

• 设计品牌、logo、内装风格；

• 找供应商、算预算、跑市场调研；

• 写好商业计划书，自动发邮件给你潜在投资人。

你还在看着Claude回你一段优美句子， AGI已经把整套商业流程跑完了。

而这背后最关键的不是技术——是你把“决策权”交出去了。

“从语言到行动，不是技术升级，而是权力迁移。” ——这句点评，施密特没说，但他整个时间线，都在指向它。

AGI能否信任？答案正在竞速落地

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Mistral、xAI、DeepSeek……

每一家都在争夺一个终极目标：谁先训练出“真正能替你做决定”的智能体。

施密特称之为：“旧金山共识”：

“在未来三到五年，AI 将拥有顶级人类的跨领域能力， 包括思考、写作、艺术、政治、判断、创造，甚至比人类更强。”

这不是遥望星空，而是代码仓库里已经出现的趋势。

“别再问AGI何时来。它正在敲门， 如果你还在犹豫，那扇门已经开了。”

你以为，AI只会替代重复性劳动，

你以为，AI在公司里只是个辅助工具；

你以为，高薪职位与AI无关。

但是施密特说——错。

在这场AI浪潮中，最先被颠覆的，不是流水线工人，而是那些“高智商＋高收入”的可预测岗位。

AI如何影响你的岗位？

如果你的工作

• 只是完成既定流程，

• 只是执行标准化操作，

那么，AI将轻松接管你的日常职责。

施密特指出，

“AI正从“工具”走向“核心决策者”， 不再只是“协助”，而是开始“主导”。

从工具到核心决策者

你能适应这场变革吗？

• 执行者被取代
  过去需要你加班写的分析报告、审批流程，
  AI今天就能一键完成。

• 分析师被淘汰
  当你还在整理数据、撰写PPT，
  AI已经跑出多套方案并评估优劣。

• 决策链被重构
  未来AI将主动规划路径、执行方案、反馈结果，
  成为组织决策的核心驱动力。

施密特的警告很直接：

“未来的竞争，不在于谁拥有AI，而在于谁敢让AI做决策。”

在这场重构中，有人被淘汰，也有人找到了新的生存之道。

下一节，我们来聊聊：究竟什么样的人，才能在 AI 浪潮中站稳脚跟？

第五节｜在AI面前，什么样的人不会被淘汰？

AI的淘汰机制，从来不靠“忠诚”，只看“边际价值”。

它不问你是不是985毕业，也不在意你是不是资深专家。

它只在意：你这份工作，还有没有必要由你来做。

正如施密特说的：

“未来不是没有工作，而是你的工作不再值钱。”

真正危险的，不是没AI用，而是你被AI定价过低

如果你的工作逻辑是：

• “别人给任务，我完成执行”；

• “我很快，我经验多，我熟悉流程”；

• “我熟练掌握XX软件，能很快出方案”……

对不起，AI比你更快、更稳、不请假、还便宜。

你不是被AI“淘汰”，而是被AI“打包平替”。

这时候，所有人都只剩下一个问题：

我要怎么成为“AI替不了的人”？

施密特没给答案，但我们从他的判断中，看到了三条生路：

✅ 生路一：能提问 > 会回答

未来不稀缺“能回答问题的人”，因为AI会比任何人都懂百科。

稀缺的是——能提问、会定义问题的人。

施密特说：

“我们正从‘你告诉AI要干什么’，过渡到‘AI决定怎么干’。”

这意味着，你必须具备更高阶的能力：对问题的定义、分解与目标重构。

你是让AI“执行方案”的那个人，还是“让AI去想该做哪个方案”的人？

这两种角色，价值差一个数量级。

✅ 生路二：能组织 > 会执行

你还在强调自己“效率高、能加班、扛得住任务”？

这类岗位正是AI最擅长吞掉的。

• 你需要转型成“AI指挥官”：

• 把任务切分给多个智能体；

• 组合人机协作网络；

• 驱动工具间流动，进行流程调度；

• 设计出“AI+人”的协同机制。

会用AI做事，是基本生存线； 能组织AI干活，是价值溢价点。

✅ 生路三：能构建系统 > 会用工具

AI会用工具吗？当然。

但AI还不太会“构建一套适合人的使用系统”。

举个例子：

• 你能设计出一个“AI客服-知识库-CRM协同体系”，让一线销售效率提升30%，那你值钱；

• 如果你只是坐在前台等DeepSeek回答客户问题，那你只是一个“高级话筒”。

施密特说：

“下一轮进化，AI会自己改进自己、优化工作流。” 那么你就必须成为那个 “定义、部署、监管系统”的人， 而不是被系统定义的齿轮。

所有这些本质上，是在寻找一种能力：

你是否能成为“AI赋能下的新型人类节点”？

一个具备：

• 情境理解力（contextual judgment）；

• 多模态表达力（text + image + code）；

• 高维协作力（多角色智能体联动）；

• 稳定输出的结构化思维；

的人，才是这个新系统里的“核心控制位”。

AI来了，你的身份要变了

过去，你是“靠手艺吃饭的人”。

未来，你必须成为“会调度智能体的架构师”。

从“一个人打工”，变成“一个人指挥十个AI团队”。

从“一个人干活”，变成“一个人调度系统”。

从“靠努力”，变成“靠脑子”。

施密特没明说，但他一直在强调：

人类要继续参与竞争，必须提升的是“组织智能”与“决策心智”。

总结一句话：

你不需要变成AI，但你必须变成“AI无法替代的变量”。

结尾｜当失业不是一种风险，而是一种默认选项

还记得这篇文章最开始的那条“失业时间线”吗？

• 第1年：程序员、数学博士最先被AI取代

• 第2年：AI开始递归自我进化

• 第3-5年：AGI觉醒，具备跨领域决策能力

• 第6年：超级智能（ASI）到来，智能水平超越全人类

施密特说，这不是科幻片，是现实规划。

这条时间线，现在第一年已经要过半，第二年很快到来。

问题是：AI准备好了，组织准备了一半，个体准备得更少。

️ 最大的差距，不是技术，而是认知落差

这一年，你可以清楚地看到两种人群：

• 一边，是在训练模型、搭建AI系统、测试AGI能力的极客、科学家、决策者；

• 另一边，是还在学习怎么“用好ChatGPT/DeepSeek”的普通职场人，甚至仍觉得“这东西不靠谱”。

施密特没有说破，但他讲了一句意味深长的话：

“大多数公众以为，今天的AI是2024年的故事； 但对行业内部来说，它其实是去年的故事，真正的突破已在酝酿下一代。”

说白了，精英已经在讨论GPT-6的路径图，

而大部分人还没掌握基础AI工具的用法。

不是你不学AI，而是你根本没赶上AI的节奏。

等你开始准备的时候，它已经在下一轮进化了。

AI已是默认场景，你的“非默认”状态，就是被边缘化

就像电商刚出现时，不愿上线的商家被彻底甩开；

就像短视频刚兴起时，还在做传统广告投放的人被彻底压缩；

现在，AI成了基础能力、默认配置、操作系统级别的存在。

它不是来“颠覆你”的， 它只是继续运行下去——而你不参与，默认就退出了游戏。

“未来不是你被AI打败，而是你甚至没有参与这场游戏。” “人类没有输给AI，而是输给了自己的迟钝。” “当AI成为默认，你的非默认状态，就是淘汰。”

这不是末日论，而是现实逻辑。

失业不再是一种风险，它是一种默认选项。

只有那些仍在不断重构自己、主动适应AI逻辑的人，

才有可能在新的职场生态中占据一席之地。

所以问题回到你身上：

• 如果最赚钱的岗位都在消失，你准备靠什么留下？

• 如果AI已经能规划、决策、反馈，你的优势还有哪些？

• 如果AI是系统变量，你是否还只是被动输入的一份参数？

2025年的你，是否已经在重构自己？

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 创新浪潮中的企业转型策略。

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原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=L5jhEYofpaQ&t=868s&ab_channel=SpecialCompetitiveStudiesProject

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编：图灵