从常识库存到认识流动性：AI 时间，怎样构建我方的“超等资产组合”？
AI正在重塑老师的价值体系，哪些智商才是改日职场真恰巧钱的“超等资产”？本文深度领会了常识丰饶经济时间下东谈主力成本的狰狞估值逻辑，揭示情愫智能、复杂问题管明智商和AI独霸力组成的三支持模子。从清华、哈佛到MIT，顶尖学府怎样重构老师实质？编程老师为何从语法课升级为权利课？带你用投资想维从头树立老师资产，躲闪AI时间的认识罗网。
说结束哪些老师是在提供负资产（我的上篇文），接下来我们再说说哪些更值钱。还在验证的你，停搁笔，先听我说。
AI 不是在“帮我们查府上”，而是在从头别离——什么样的老师，如故超等资产；什么样的老师，正在暗暗酿成鸡肋。
曩昔我们默许：多读点书、多考点证、多掌捏一门专科妙技，就能在任场站稳。这些被当成老师里的“蓝筹股”。当今，这些蓝筹股里有不少也曾运行“戴帽预警”，而一批看起来很虚的“东谈主性智商”，正在被从头订价为——超等资产（Super Assets）。
这篇著述要作念的事只好一件：
帮你搞了了，在 AI 时间，东谈主力成本这1,215 万亿好意思元的大盘里，哪些智商是真恰巧得重仓的“超等资产”，哪些只符合当短期筹码。
一、常识不再稀缺，“稀缺”的东西换东谈主了此次技术波浪的底层变化，其实可以用一句话玄虚：
我们从“常识稀缺经济”，切到了“常识丰饶经济”。
曩昔，谁掌捏了更多事实、更多技术语法、更多程序经由，谁就有议价权。背后是一个陋劣逻辑：取得常识的成本很高。
而大模子把这件事基本作念平了——信息的旯旮取得成本，正在被一皆压向接近 0。
终了即是：
静态事实、固定语法、程序化操作，完全运行“通货扩展”。你花了许多年攒下来的“常识库存”，在 AI 看来，仅仅它随时可以调用的“原材料”。
这时候，要是你还把老师贯通成“把脑袋填满”，那实质上是在作念一件事：用我方的时候，去对赌一台恒久不会放工的机器。
反过来，东谈主力成本的大盘数据却在告诉我们另一件事：
专家东谈主力成本总值约 1.215 京好意思元，是什物质本的 2 倍多。注目，这里面莫得说“每个东谈主值这样多钱”，而是在提醒你：一样叫“东谈主力成本”，里面的估值差距会杰出狰狞。
越容易被 AI 商品化的那部分妙技，越会被市集冷凌弃打折；越难被算法复制的那部分“东谈主性”，越会被当成委果的价值锚点。
是以问题就酿成了——
在这一大盘里，什么才是值得我们用 10 年、20 年去构建的“超等资产”？
二、“库存式老师”正在退场，认识流动性才是新刚需工业时间的老师逻辑，很陋劣：
前 20 年无数囤货（上学），
后 40 年缓缓去库存（责任）。
这套“常识库存”模子在 AI 时间平直失效了。
天下经济论坛给出的一个数字是：到 2030 年，专家工东谈主的中枢妙技中，毒害有四成要被从头界说。麦肯锡则教唆：差未几 3.75 亿东谈主，可能需要绝对换赛谈。陋劣翻译一下：你一辈子只干一件事、吃一门时间饭，这种东谈主生旅途，也曾酿成小概率事件。
在这种布景下，“我当今领有什么常识”，这件事的紧迫性不竭着落；
真恰巧钱的是另一个主见——“认识流动性”（Cognitive Liquidity）：
旧妙技一朝运行贬值，你能不成飞快“平仓”；新妙技刚出现，你能不成快速“建仓”。也即是说，老师这件事，不成再只帮你“装货”，而必须帮你升级三个东西：
你学习新东西的速率；你毁掉旧东西的勇气；你在不细则中持续重构自我的智商。这个时间委果的“穷东谈主”，不是一无通盘的东谈主，而是——
认识极不流动，却死死抱着旧资产不撒手的东谈主。
三、“超等资产”的三根支持：心思、想维、AI 独霸力在这样多筹划、课程转变和大佬发言里，其实也曾婉曲跑出一个共鸣：
所谓“超等资产”，不是某一门技术，而是一个 三支持的智商矩阵。
1）情愫智能：通盘“东谈主对东谈主”的高溢价说得直白少许：AI 越强，“像东谈主”的那一面，越值钱。
李开复讲得很狠：
在形状识别、逻辑推演上，AI 也曾或行将全面超东谈主，但有几样东西它何如也师法不像——爱、同理心、幽默感、自我意志、对好意思的感知。
这意味着一件事：
那些高度“东谈主对东谈主”的责任——医疗里的安抚、老师里的启迪、讨论里的追随、社区里的运营——正在迎来系统性重估。
AI 可以帮医师看片子，却很难替医师说出那句让病东谈主卸下严防的话；
可以帮真挚出一套杰出竣工的习题，却很难取代那一刻“被贯通、被点亮”的互动。
David Brooks 用了一个很好意思的词，叫“照亮者”（Illuminator）：
这个时间，最稀缺的东谈主，是能让别东谈主感到“被看见”、“被贯通”的那一类——而老师，要是不成提供这种高密度东谈主际教诲，只剩下常识严防，其实是在毁掉我方的高溢价部分。
也即是说，
AI 能生成谜底，但只好东谈主，才调给别东谈主被看见的嗅觉。
2）复杂问题管束与批判性想维：界说问题的东谈主第二根支持，是高阶认识智商：复杂问题管束、批判性想维、创造性重组。
AI 的坚定，是管束也曾界说了了的问题；
东谈主类委果的价值，在于：在一团浆糊里，把问题本人揉出来。
这包括几个档次：
能从一堆信息里看出结构，而不是只盯碎屑；
能在莫得程序谜底的场景里，给出“还可以”的判断；
能不竭质疑信息源，不被 Deepfake 和“幻觉”牵着走。
Harari 提醒得更平直：
要是东谈主类只作念“算法更擅长的那一部分”，最终很可能被归类为“毋庸阶层”。
他给出的处方，不是“再多记点常识”，而是西宾一种柔韧的心智——心理韧性、心思均衡、在变化中一遍遍重塑自我的智商。
你可以贯通为，从“石头屋子”式老师（搭一座恒久不动的堡垒），
酿成“帐篷式”老师（随时能收、能挪、能重建）。
3）AI 运动度：把 AI 酿成你的“力量倍增器”第三根支持看起来最“技术”，但实质上是策略智商：AI 运动度、东谈主机协同。
Sam Altman 那句话也曾被援用无数次：
AI 不会取代东谈主，但“会用 AI 的东谈主会取代不会用的东谈主”。
背后不是鸡汤，而是一个全新的服务模子：“半东谈主马形状”（Centaurs）——上半身是东谈主类的意图和判断，下半身是 AI 的施行和扩张。
这里的关节点不在于你会不会写底层代码，而在于：
你能不成把任务拆解成 AI 可以施行的一步步；你能不成贯通 AI 的局限，不被它的“幻觉”忽悠；你能不成瞎想出一整条“东谈主 + AI + 器具”的责任流。教唆工程在这个敬爱上，不仅仅写几个好 Prompt，而是一种新的管束学：你何如设定落魄文，何如分拨任务，何如搜检终了，何如迭代反映。
一句话回来这一支持：
在 AI 时间，你的“战斗力”= 你我方 × 你能支援的器具与智能体数目。
四、顶尖学府的动作：他们在暗暗重写“什么叫好老师”一个很执行的判断是：看这件事何如演变，不要只看不雅点，要看头部机构的真金白银往哪投。
你会发现几个彰着的共性：
清华在作念的是“划领域”：它一边通过全校性的 AI 教学原则，明确东谈主类是教学主体，AI 仅仅援助；一边在近四百门课程里引入 AI 助教，要修业生用 AI，但不成把认识外包给 AI。它在守的，是学位的成色；它在推的，是学生的审辩式想维、价值判断、东谈主机协同。
哈佛更像是在重写“何如教”：用只怕对照试验验证 AI 导师能显贵教育学习效果，把陋劣常识取得的时候压缩掉，空出更多空间去西宾“综合心智”和“创造心智”。同期，它杰出强调一件事：学生必须学会扫视 AI，而不是盲信 AI——这被视为一种新的公民教化。
斯坦福则把“技术”和“东谈主文”强行拎到一张桌子上：理工科学生必须学伦理、东谈主体裁生必须战争技术，饱读吹通过“创造”来学习，让学生在构建诬捏天下、模拟设施的过程中，熟识系统想维和跨界整合。它很了了：真恰巧钱的是“懂技术的东谈主文”和“有东谈主文的技术”。
MIT 作念的，是把器具民主化：从 K-12 就鼓舞“谋略行动”，饱读吹孩子用 AI 去管束简直问题，而不是只学主见；用 App Inventor 缩小门槛，让非技术布景的东谈主也能写出 AI 运用。它委果想守住的，是一件事——不要让“懂 AI”酿成少数精英的特权。
这些动作背后，共同押注的是一个标的：
东谈主性智商 + 高阶认识 + AI 独霸力，才是改日老师要委用的“硬通货”。
五、编程老师：正在从“语法课”酿成“权利课”编程这个话题，是通盘老师筹划里争议最大的一个。
一边是看空派，以 Jensen Huang 为代表，以为“每个东谈主都会是设施员”，因为你可以平直用当然谈话教导机器写代码。GitHub Copilot 这样的器具，让无数基础代码自动生成，初级建设者的空间被挤压得越来越小，“学了三个月写 CRUD 就找责任”的途径如实在快速关门。
另一边，是以 MIT 等机构为代表的看多派。他们的共鸣是：
编程依然是超等资产，但资产内核变了。
要是你把编程贯通为“记语法、调 API”，那这块如实在快速贬值——AI 在这方面也曾是更好的劳能源。
但要是你把编程视为：
西宾严实逻辑和抽象智商的一种样子；赋予你在数字天下里“校阅系统”的代理权；让你有智商审计、不休、瞎想 AI 行径的器具；那它坐窝从“妙技课”酿成一门“权利课”。
委果的风险不在于“编程有莫得效”，而在于：
我们是不是还在把无数老师资源，砸在那些只教语法、不教系统瞎想的课程上。
语法是贬值资产，架构和代理权，是仍在增值的超等资产。
六、用“买入 / 增持 / 减持”的想路，重配你的老师要是我们把老师资产当成一个投资组合，可以自高地作念一个小小的“评级”：
可以洽商经久重仓的“买入”区，是通盘能显贵教育你 高阶想维、东谈主际深度、AI 编排与元学习的参加——系统想维、审辩式想维、创造性重组，高情商相易与谈判、同理心与温柔、率领力与愿景，瞎想东谈主机协同经由、西宾我方快速进入新限制的智商。
“增持”区，是那些当作底层打底的教化：数学、统计、科学步调，基本数据敏锐度，跨文化贯通。这些不会给你坐窝带来炸裂讲述，但莫得它们，前边的超等资产险些无从构建。“减持”区，则是那些也曾被 AI 高速侵蚀，却还在无数占用你时候和财富的东西：死记硬背的静态常识；
可以被 Chatbot 在 5 秒内给出谜底的题目；
只停留在初级类似上的妙技，比如纯翻译、基础案牍、只讲语法不外架构的编程课；
通盘过于狭小、枯竭迁徙性的专科化西宾。
你可以很陋劣地给我方作念一个小测验：
你当今在学的东西，
用一句话问我方——“要是大模子再升级两代，这个东西的溢价还在不在？”
要是谜底很蒙胧，那就再加一问：
这项参加，会不会让我的 情愫智能、复杂想维、AI 独霸力、认识流动性，有一项彰着升级？
要是这两问都答不上来，那这笔老师投资，大致率是在买快慰，而不是在买改日。
在 AI 时间，委果的“穷”，不是莫得契机学习，而是——把最可贵的时候，砸在算法最擅长、而你最不该和它竞争的那一块。
接下来，你不需要随即推翻所筹划，只需要运行作念一件事：
把我方的时候和财富，少许点从“库存式老师”挪出来，缓缓加仓到那些委果能让你的东谈主性、想维和器具独霸力复利的方位。
这才是平庸东谈主在 1,215 万亿好意思元的东谈主力成本大盘里，最执行、也最有胜算的玩法。
专栏作者
陆晨昕，公众号：晨昕成本论/晨昕专家Mkt ，东谈主东谈主都是家具司理专栏作者。资深媒体东谈主，创业者，专注于科技&互联网&内容&老师行业深度筹划。
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