AI时代职场去向

[课代表]: 徐老师晚上好，欢迎来到我们的直播间。非常高兴又开始我们的年度对话。每次对完话以后，我都觉得记录下来了很多预言，然后这些预言就纷纷实现了。我记得咱们在2024年的那次对话中，你讲过硅谷接下来会裁员，但是跟AI无关。这句话我记得很清楚，你当时说是在一个活动上听一位谷歌的总监说的。

[徐老师]: 我不一定说裁一半人，但我记得是说会裁员。因为在当时的情况下，大规模招人或者养那么多人是不可持续的，即使没有AI革命也会有裁员。一周前，我在斯坦福大学（Stanford）的校友年会上做了一个主题演讲，因为在AI时代，大家都希望听AI的话题。虽然AI领域每天都有精彩的事情发生，但我觉得大家最关心的还是自己的职场，以及AI对自己、孩子和周围人未来道路的影响。所以，我演讲的主题就是“AI时代的职场何去何从”。

[课代表]: 线下有什么出乎你意料的事情吗？

[徐老师]: 第一个出乎我意料的是王祖贤也来听了。显然，AI这个话题对所有人都有吸引力，拍电影的、唱歌的都感兴趣，比如胡彦斌最近也出了一个APP。开玩笑之外，我是这么看的：有两个问题其实没有人有确切的解答。第一个是以后应该学什么，虽然大方向可以谈，但没人能预测以后应该学哪个具体学科。第二个是应该具备什么样的素质，或者怎么去思考、锻炼自己，这才是更有意义的事情。

重新定义三商框架

[徐老师]: 传统上来讲，一个人需要情商（EQ）和智商（IQ）。在未来，情商和智商永远重要。但在AI时代，我们需要重新思考IQ和EQ的定义，并且我还要再加一个商，叫TQ（Token Quotient，代币商）。

说穿了，TQ就是怎么把AI用好。虽然这个道理不是我第一个讲，但我们绝大多数人的TQ还处于非常早期的阶段。就像智商一样，130、140算很高，如果用同样的标准去类比，今天人类的TQ普遍只有20、30，远远没有达到100。我的证据是：今天的模型非常聪明，无论是Gemini、OpenAI还是Anthropic的模型，给你的感觉就像是有50个博士24小时围绕着你转。但我们每一个人，真的感觉到身边有50个博士在给自己做事情了吗？对99.9%以上的人来说，其实没有感觉到这么大的影响，这就是因为我们的TQ还不够。

这里面有怎么去用提示词工程（Prompt Engineering）的原因，但比这更复杂的是模型开销（Model Overhead）。我们感受到的能力跟模型实际的能力是有差距的，如何缩短这个差距，不是光靠提示词工程就能解决的，这需要一个很宽的光谱去思考。

智商与强度商

[徐老师]: 至于IQ，英文是Intelligence Quotient（智商），在AI时代，我把它引申为Intensity Quotient（强度商）。为什么要加强度商？因为AI时代的竞争到了完全不同的层次，需要我们对做事强度（Intensity）有更高的要求。这可以理解为人的心力、专注程度和不断推进事情的劲头。

我举个工作中的例子。过去，不管是大公司还是小公司，要做更多的事情，显而易见的方法就是雇更多的员工。但在AI时代，你的思考维度会不一样：这件事情**Agent（智能体）为什么不能做？为什么是一个Agent，而不是100个Subagent（子智能体）**在做？你考虑问题的强度在完全不同的层次。所以，强度商和智商需要结合起来，光人聪明是不够的，强度还要高。

[课代表]: 很多时候智商和强度是相辅相成的。没有智商只有强度，就是漫无目的地瞎卷，大厂里经常有这样每天逼着大家加班但方向错误的人；而光有智商没有强度，也走不远。将帅无能累死三军，如果将帅只有强度也没用；但如果将帅很能干，却没有强度，也做不成事情。为什么说这在AI时代是相对较新的概念？因为在AI时代之前，这件事情没有被放大。以前招个人要花几个月，你的强度不够，可能要过几个月甚至几年才显现出来。但在AI时代，可能明天就会显现出来。

[徐老师]: 是的。

[课代表]: 比如一个VP的强度够了，但以前工程师需要时间，测试和审核环节也会拖延。现在如果业务本身有闭环，有强度的人和没有强度的人，速度可能会差10倍、100倍甚至1000倍。

扁平化组织与眼球商

[徐老师]: 用你刚才的例子，现在的情况是，总监、VP、经理都可以是你的Agent，他们能干不能干，一个晚上就能看出来他们做了多少事情。所以未来的组织结构里不只有人，还会有Agent。而且因为用了AI，组织结构在横向和纵向都会被压缩，变得极度扁平化。这就是为什么两年前OpenAI的CEO Sam Altman提到过**“一个人的独角兽”**。虽然一个人的独角兽是个特例，但更重要的观点是，组织极度扁平化已经成为一种可能。在这种情况下，智商就变成了智力与强度的结合体。

最后一个是EQ（情商，Emotional Quotient）。很多人觉得未来情商会比智商重要100倍，这取决于你对智商的定义。如果是用我的定义，我不觉得情商一定重要100倍；但如果是原始的智商，情商确实可能更重要。在AI时代，我把情商的E引申为Eyeball Quotient（眼球商）。

为什么叫眼球商？大模型的论文叫《Attention Is All You Need》（注意力就是你所需要的一切）。在未来的AI时代，无论是写程序、图片还是文字，AI都能生成大量高质量的内容，但我们人类一天的眼球时间依然只有24个小时。AI生成的内容在短短几年内会增长无数倍，但眼球时间几乎没有变化。在这种情况下面，你不仅要比别人聪明、强度高、产出多，你还要有能力让别人接住你产出的内容。这两个E（情商与眼球商）是相辅相成的。

[课代表]: 徐老师，这是你发明的吗？强度和眼球正好契合了这两个字母，而且确实非常重要。

[徐老师]: 这不仅是我发明的，还是我在来开会的路上发明的。

实践出真知与做产品

[课代表]: YouTube上有网友问：“徐老师，您提到了TQ、EQ、IQ的框架，有没有具体例子分享一下您是怎么有意识地修炼这几方面能力的？任何成长或工作经历都可以。”

[徐老师]: 任何事情都先要有一个认知（Awareness），要去理解。就好像以前大家提出情商，大家需要花时间去消化。对于TQ，绝大多数人觉得只是炒作，但我非常真诚地认为，我们今天的TQ还处于很低的初级阶段，需要意识到它的重要性并花时间去锻炼。这跟锻炼身体一样，需要自律（Discipline）。

至于强度，每个人身边其实都有50个博士，你没用好是你的事情，一部分是TQ的问题，另一部分是你需要有足够的强度。

关于眼球商，我自己目前也在做AI产品。比如我们正在做AI原生浏览器，最近在北美解决了一个痛点：在北美想看世界杯其实蛮难的，需要找各种链接或购买服务，而我们做的浏览器把这些问题都集成解决了，看世界杯用Norton Neo就会毫无障碍。

[课代表]: 直播间的一些同学可能还不知道，徐老师所在的Gen公司，前身是诺顿（Norton）和LifeLock等公司合并而成的财富500强上市公司。它的纯利润非常高，甚至比硅谷很多中厂的纯利润加起来还要多。徐老师在这里担任首席AI官与创新官（Chief AI Officer and Innovation Officer），主导的产品就是Norton Neo AI原生浏览器，对隐私和安全有非常多的考量，鼓励大家去试用。

[徐老师]: 回到我们的问题。做产品的基本框架正在改变。以前写软件并不容易，程序员很贵，需要产品经理吵来吵去决定做什么。现在底层逻辑变了，写一个程序并不难，AI很快就能写完。如果吵架，就把十个想法都写一遍。当然，做一个真正有用、可扩展且安全的产品依然不容易，但写软件的门槛大大降低了。

正因为写软件变得容易，你突然会发现，如何把产品销售出去，也就是分发（Distribution）成了一件很难的事情。现在你的护城河可能主要在分发和用户上，这个比例跟以前相比改变了很多。对于做产品的人，底层逻辑已经改变，只是很多人不愿意承认。现在是有史以来创业最好的时间，也是最不好的时间。好在有这么多工具，一个人就有可能做出独角兽；不好在于，你的竞争对手也变多了无数倍。

FDE与防范AI取代的误区

[徐老师]: 斯坦福演讲时有人提到一个非常有趣的观点：埃森哲（Accenture）等咨询公司的人如果会点AI，是不是就等于FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）？

FDE以前是在公司写程序，现在是直接被派到客户那边去解决问题，这跟咨询公司做的事情很像，区别在于现在有了AI技术。在开始的时候，我说去预测学什么、走哪条路是很难的。如果一两年前问咨询公司的中高管，他们很多人会觉得AI出来后这个行业不行了，因为AI写PPT和做调研比他们更好。但实际上，过去半年到一年，驻厂工程师（FDE）的概念越来越火。

另一个反例是十多年前，大家都说看X光片的放射科医生（Radiologist）以后不需要那么多了，因为AI看得又好又便宜。结果，因为八九年前大家都觉得这个专业没前途，导致现在的放射科医生青黄不接，他们的工资是几年前的两三倍，只要是这个专业毕业的铁定能找到优越的工作。

所以我的答案很简单：你对什么感兴趣，有什么激情就去做什么，不要去想太多AI是否会取代你。我有一个同事的女儿去年上大学，我同事建议她这个不学那个不学，我跟他说我的观点不太一样。即使这个行业会被AI颠覆，你从进大学的第一天开始，作为一个AI原生（AI Native）的人去学这个行业，比如法律，你想着怎么用AI去做，跟一个做了20年需要革自己命的人相比，是完全不一样的。假设做律师没有未来，今天反而是做律师最好的时代，因为以前要爬到合伙人需要很多年，而今天你有弯道超车的颠覆期机会。我有一个朋友开公司，雇了一个有执照的律师在给他当码农，可见现在的颠覆有多大。

[课代表]: 徐老师的答案就是：你是一个会AI的设计师还是不会AI的设计师？你是一个会AI的律师还是不会AI的律师？这两者差很大。而且不要有可以预测未来的幻觉，未来很难说，更重要的是自己擅长和喜欢什么，把AI用好。当这个行业被颠覆时，你可能就是去颠覆它的人。总之不要纠结于工业革命带来的社会分工，AI时代这种分工会越来越少。有了徐老师提到的TQ、IQ（智商+强度）和EQ（情商+眼球），再叠加上AI，你在很多行业都能发现新机会。

[徐老师]: 你这个总结不只是课代表的水准，已经超越了Agent能做的事情，说明今年的饭碗还是稳的。

下一代的教育与思维

[课代表]: 屏幕前有网友问：“我娃也在Challenger学校上学，学校过于重视知识记忆，徐老师对小娃的教育有什么建议？”

[徐老师]: 我也是在学习，这可能还不是个成熟的思考。因为世界变化太快，且教育的反馈机制需要10年20年。对于大学刚毕业或快要毕业的年轻人，过去大家觉得学计算机（CS）找工作没问题，但据我所知，今年即使是**加州大学伯克利分校（UC Berkeley）**这样优秀学校的CS毕业生，找工作都比较吃力，我收到了好多帮忙找工作的简历（顺便说一下，有特别优秀的毕业生可以推荐给我，我们在招人）。

大家都在思考，今年、去年或明年毕业，是一个好的时代还是坏的时代？很多人看到名校CS毕业生找工作吃力，觉得这是个坏时代。但用5年10年的眼光看，这可能是一个最好的时代。因为这一波毕业生是AI原生代的先锋，他们进大学时ChatGPT刚出来。相比于我们这些在职场工作了多年的人，他们的优势在于看AI的角度不同。我们看AI是看它能帮我们做哪些自动化，而原生代的人想的是怎么在AI世界里遨游。

比如编程，AI原生的人不会先想人能写什么功能，而是让AI去做，做不了的再想办法让AI做好。而编程编得多的人老是想着AI怎么来帮助自己。原生人类的条条框框会少很多，5到10年后他们的竞争力会非常强。

当然，如果你的孩子像课代表的孩子一样只有两岁，那就太远了。等他20年后进入职场，世界已经变天了。我的预测是，那时候开车会像今天骑马一样，成为一种昂贵的业余爱好。未来的路上都是自动驾驶，手动驾驶因为危险可能需要特殊执照。写代码在未来可能就像学书法一样，是一个陶冶情操、修身养性的业余爱好，而不是生产力工具了。

[课代表]: 对于我的娃，我就想让他做自己喜欢的事。工业革命以来的教育和工作在某种程度上抹杀了人类的个性，让我们去做螺丝钉。而AI时代是第二次文艺复兴，孩子们有机会去追求自己想做的事，发挥个性。因为共性的东西AI都能做得很好，人类只有发挥个性才能有一席之地。

一人公司与组织边界

[课代表]: 还有一个问题：“是否应该尝试做一人公司，把一个简单逻辑商业跑通？”我们刚才提到了一个人独角兽的竞争很激烈，但如果只是做一人公司赚点钱养活自己，这件事徐老师怎么看？

[徐老师]: 组织扁平化的一个极端确实是一人公司，这个方向正在发生。但我思考了很久，我不觉得未来会全是一人公司。两年前我很赞同Sam Altman的想法，觉得未来公司会越来越小，社会上少巨头而多一人公司。但我现在的想法改变了。因为人类是群居动物，喜欢搞在一起做事情。像谷歌这样的公司有这么多人，不是因为它需要这么多人，而是因为它养得起这么多人。未来你只要能养5个人、15个人，你就会去招人，这跟技术关系不大，最终还是由人性的各个方面决定的。

[课代表]: 我可以提供一些我自己的实践案例。我从Statsig离开后自己做社区、课程和自媒体，算是一个典型的一人公司。我的性格不太喜欢群居，平时很少主动联系朋友。但即使这样，我今年还是招了三个人。

我发现，一旦业务跑通了，两个人能帮你赚的钱不止是两个人的两倍，可能是三倍、五倍。因为专业分工不同，我擅长想商业模式、做营销、销售和企业培训，而我的拍档鸭哥非常善于构建（Build）和把技术讲通，我们的合作能让效率和收入成倍提升。我招的人也补齐了我的短板，帮我节省了时间，所以我肯定会选择合作招人。但我目前不想让团队超过12个人。因为在8到12人之前，大家互相都知道所有事情；超过12人后就必须开始有明确的分工和层级，公司会进入另一种类型。如果业务进一步变大，我就会面临选择：是要更大的业务，还是更少的头疼。

[徐老师]: 我可以保证你的想法会改变。用我自己的经历来说，当年我加入VMware时它还是一家非常小的初创公司，我是网络部门的第一任管理者。我记得清清楚楚，团队长到七八个人时，我对自己说，再加一个人就足够了，我们可以做很多事情。但等到我离开时，这个团队已经有几百人了，而且我当时还觉得人不够。在不同的公司，我都看到了这一点：欲望是无止境的，有2个人时想加到3个，有50人时觉得需要90人。公司的增长取决于你能不能养得起，以及人性本身。我也希望你的公司能够茁壮成长。

思维转变与下水游泳

[课代表]: 感谢徐老师。接下来，白领工作正在慢慢消失，如果个人价值全在打工这件事上，会面临很大的挑战。你建议大家怎么办？

[徐老师]: 最大的改变是思维方式（Mindset）的改变。回顾历史，PC从无到有，到80年代末开始进入家庭，再到90年代走进家家户户，从拥有第一台PC到PC能利用Office、浏览器做很多强大的事情，大约经历了15年的时间。人们有15年的时间去调整和改变思维方式。而在AI时代，我们没有15年，可能只有三年、五年或七年的时间。所以，大家需要加快速度，这就是我们提到的强度，要快速进行思维转变。

[课代表]: 我们的课程一直非常强调思维方式的转变。大家现在学AI经常只看工具和技巧，觉得用了某个工具就完了。但技巧之上是方法——你是不是在用结果确定性的方式去管理AI、把任务委派给它，是否理解上下文架构去给它提供高质量的原料。方法之上是习惯，如果没有使用和学习AI的习惯，方法也无法落地。而习惯之上就是思维方式。思维方式改变了，剩下的东西都是迟早的事。如果只学一堆技巧而思维方式不改，是很难在范式转换中走下去的。

YouTube上还有个问题：“我的日常工作是协调投资目标与项目落地之间的利益，处理人跟人之间的矛盾，基本没有运用AI的机会，我该怎么办？”

[徐老师]: 直接跟人打交道的工作受AI影响相对慢一些，比如我们公司的销售部门。但所有人依然需要思考AI，因为把AI当成工具是错误的，AI其实是你团队成员的一部分。如果你把AI想成是围绕在你身边的50个懂各个方面的博士同事，你怎么把他们用好？即使你处理的是人与人的矛盾，跟Agent会有矛盾吗？人跟人的矛盾是否会因为有了Agent而缓和或加剧？这些都需要去思考。我们大家的TQ还很低，需要提升。

[课代表]: 我们的课程也一直在呼吁大家动手，没有什么能取代动手。AI是一门手艺，就像学游泳一样，不亲自下水是学不会的。你看再多菲尔普斯的游泳视频也无济于事。你必须下水，多去使用它，尽量少用聊天对话的方式，多用Agent的方式让AI帮你干活，你的TQ自然就提高了。

徐老师，硅谷FDE的工作方式和职责今年有什么变化？

[徐老师]: 一年前FDE还是个新潮的概念，基本只有Palantir等少数公司在使用。现在已经不是少数了，很多公司都有这个概念。我个人判断，一年后FDE会像过去的软件工程师一样普及，如果你们公司没有FDE，别人反而会觉得奇怪。

这两年的变化非常快，各行各业都是如此。有一次我去纽约跟一个华尔街的交易员朋友吃饭，我跟他说程序员和各行各业变化很快，他说：“你们经历的这些我们早就玩过了。”你想想，以前交易大厅里挤满了无数的交易员，而现在纽约证券交易所里只剩下三个人在那边，交易员这个行业已经被完全改变了。

有同学问：“怎么保持用脑卫生和深度思考的能力？每天用Agent在不同上下文之间切换感觉更累了。”

的确，AI帮我们处理了无趣的事情，剩下有趣的事情都需要高度用脑。而且技术变化太快，以前出来新的论文我还能去瞄一眼，现在根本看不过来。频繁切换上下文确实比以前更累。

[课代表]: 我觉得用脑卫生的污染，刷短视频远大于使用AI时的上下文切换。如果戒不掉短视频，就不用太介意上下文切换的疲劳了。

[徐老师]: 互联网来的时候，承诺信息会无边界传播，大家的视野会更开阔。但实际情况是，因为算法推荐，人们的信息比以前更加闭塞，不同党派的人只看符合自己观点的内容。AI也是一个悖论，理论上它帮我们消化和寻找信息，省下很多时间，但实际上业内人士感觉时间比以前更不够用了。

还有人问：“现在是否更需要一种不求甚解的思维方式，如何和深度思考达到平衡？”

从大方向上，我不觉得现在更追求不求甚解。我们刚才提到了批判性思维（Critical Thinking），以及对直觉和品味（Taste）的要求更高了。大模型给出的答案是基于概率的、相对模糊的，人需要学会去接受并利用好这些不完美、不是通过自身深度思考得出的答案，但人类依然需要深度思考。

最后想说的是，AI时代的思维方式改变非常重要。学习能力、找贵人的能力同样重要，在新时代我们甚至能从高中生、大学生身上学到很多东西。我们公司目前依然在招人，希望能找到具有创始人心态（Founder Mentality）的员工，即使是雇员，也能以创始人的思维去做事情。希望我的“IQ + EQ + TQ”公式能对大家未来的职场选择有所帮助。谢谢大家。