2026，真正值钱的是这4种能力

2026年刚开局，黄仁勋在CES宣告：人工智能正在从数字世界走向物理世界。这意味着，AI即将从“会说话的头脑”，演变为“会动手的身体”。

在此之前，埃隆·马斯克抛出了更具体、也更激进的时间表：通用人工智能可能在2026年实现；到2030年，AI的总体智力将超越全人类。他更是预警说，接下来的3到7年，将会非常难熬。

今天带你走近同样在思考AI未来可能性的新锐学者张笑宇在《AI文明史·前史》这本书中提供的独特视角。

希望今天的分享，对你有所启发。

一、理解“涌现”：AI时代的第一课

好，我们开始聊第一个概念，也是所有奇迹的起点：涌现。

这个词听起来有点太学术，但我说个场景你就懂了。

你从蚁巢里单独抓出一只蚂蚁，放在桌面上。它会茫然地转圈，显得毫无目的，甚至有点蠢。

但是，如果把十万只这样的蚂蚁放回群体里，奇迹就发生了。它们能修建结构复杂、有明确育婴室、仓库和通风系统的地下城堡；能协同搬运比自身重几十倍的食物；甚至能发动一场有战术、有分工的战争。

单个蚂蚁的简单，叠加在一起，却“涌现”出了整个蚁群惊人的智慧与能力。这种“整体大于部分之和”，且产生了全新性质的现象，就叫“涌现”。

现在，请你把“蚂蚁”换成AI神经网络里的一个“神经元”。

一个神经元几乎什么也做不了。它只会根据接收到的信号，做一个非常简单的数学决定：把信号传递下去，或者不传递。

但是，当我们把数以千亿计的神经元，通过复杂的层级连接在一起，并给它“喂”入人类有史以来几乎所有的文字、图像、声音后，某个时刻，质变发生了。

这个庞大的系统，突然不再是机械地统计词汇，而是开始“理解”你提的问题，并“组织”出逻辑通顺的回答。

这种质变，就是智能的“涌现”。它不是由某个程序员写一行“现在开始具有智能”的代码命令出来的，而是当系统的复杂程度达到某个临界点后，自己“冒”出来的、全新的能力。

张笑宇在书中提醒我们，训练大模型的“语料”里，混杂着孔子和苏格拉底的哲思、牛顿和爱因斯坦的公式，也混杂着我们每个人的网络搜索、社交留言。最终“涌现”出的，是一个凝聚了全人类知识遗产与集体意识的“超级大脑”。

黄仁勋为什么说“物理AI的ChatGPT时刻”来了？

之前的大模型，主要靠“吃”海量文本，在语言世界里“涌现”出了对话和写作的能力。

但现在不一样了。如果我们给AI“喂”的是物理世界的数据，比如东西怎么掉下来、水怎么流、机械手怎么抓东西，那么到某个程度，AI就会从这些数据里，自己“冒出”一种对物理规律的“直觉”。

这就像你学骑车，不是先背会力学公式，而是在一次次练习中，身体忽然就“会了”，那种平衡感是自己“长”出来的。

对我们每个人，尤其是企业家和创业者来说，“涌现”这个概念敲响了两记重要的警钟，也指明了一个方向：

第一，我们不必以面对神明的恐惧去看待AI，而应以研究者的心态去理解它“涌现”的规律。

第二，我们是主动探索并利用“涌现”规律，来创造智能的文明。

未来的核心竞争力，是对“涌现”的驾驭能力。

我们第一个要建立的认知，就是从“机械思维”切换到“涌现思维”。

比如，一个公司的每个员工，单看能力都有上限。可一旦他们通过好的组织方式、团队文化和协作工具真正连接起来，形成一个活的系统，这个团队就可能“长”出惊人的创造力或执行力。

你的产品也一样：用户会不会在使用中，自己“玩”出你都没预料到的用法和价值？这种来自用户的“意外涌现”，往往才是产品真正的生命力所在。

所以，AI时代的管理逻辑变了。重点不再只是堆人、堆数据，而是能不能设计出那种能让连接自然发生、让创意自己“长出来”的架构和规则。

二、人类当量：

智能正在成为廉价商品

理解了智能是如何“冒”出来的，我们得面对一个更现实的问题：智能，现在到底有多便宜？

这就引出了张笑宇提出的第二个核心概念：人类当量。

这个词听起来有点怪，但你一定听说过“TNT当量”——它用来形容一颗核弹的威力，相当于多少万吨TNT炸药。它残酷地把毁灭能力变成了一个可以计算的数字。

“人类当量”也是这样。它衡量的是AI“处理每一个“词元”（你可以简单理解为语言碎片）的成本。

在张笑宇写书那会儿（2024年到2025年初），这个数字已经很吓人了：AI量产智能的成本，大约是人类专家的1/5000到1/6000。

也就是说，过去需要一个资深专家花好几个小时深思熟虑完成的分析报告，现在AI的成本，比买瓶矿泉水还便宜。

当一种核心生产要素的价格出现指数级下降时，它所引发的就不再是改良，而是革命。

最直接地类比，就是“电”。在电普及之前，驱动社会的动力来自人和牲口，成本高，规模有限。所以很多工厂必须依河而建，靠水车驱动。

电力的出现和普及，让“动力”变成了像自来水一样，打开开关就源源不断、且极其廉价且随时随地可取可用的东西。这才彻底引爆了工业革命，重塑了所有产业。

今天，“智能”正在经历同样的过程。它正从一种稀缺的、依附于高级生物大脑的东西，变成一种由机房生产、通过光纤输送的标准化工业品。

黄仁勋为什么全力推动“物理AI”？当控制机械臂、调度全球物流、优化能源网络的“智能”便宜如水电，整个实体产业的逻辑都会被重写。

而马斯克说：当获取决策、创意、甚至专业服务的边际成本趋近于零时，无数依靠“经验壁垒”构建的商业模式，将瞬间消失。

管理的核心，是否应该从“优化效率”转向“定义方向”和“激发创造”？

三、算法审判：

你做什么，就会得到什么

从一个你我再熟悉不过的场景说起：短视频平台。

你手指轻轻一划，系统立刻为你送上让你停不下来的视频。你看到的，永远是你想看到的；你认同的，永远是你已经认同的。

这就是“算法审判”的第一层含义：在数字世界，我们被自己的行为惯性和认知偏好所审判。

你追求什么，系统就给你什么。你想要效率，它就给你把人用到极致的效率；

这就是“算法审判”的冷酷之处：它像一面绝对诚实的镜子，你用什么方式对待世界，世界就将用何种方式审判你。

所以，张笑宇提出的“算法审判”，是一记当头棒喝，它告诉我们一个真相：我们不能抱怨算法不公，因为它最大的“不公”，恰恰是它过分“公正”地执行了我们内心深处，真正渴望的指令，无论是懒惰、贪婪还是偏见。

因此，应对“算法审判”的唯一方法，就是从根本上审视和改变我们自己的“输入”。

这个选择，始于此刻，始于我们每一次指尖的滑动，和每一次内心的抉择。

四、文明契约：

被动等待，不如主动选择

张笑宇提出了一个充满想象力，也可能是唯一可行的方案：与即将到来的超级智能，签订一份“文明契约”。

这听起来像科幻小说里的情节。但理解它的关键，不妨先看看我们人类自己。

想想看，我们为什么能信任一个素未谋面的外卖员，把家门打开让他把餐食放进来？为什么敢坐进一个陌生司机的车里，让他载我们去目的地？

这背后是一套无形的社会契约，它由法律、规则、信用评级、平台监管等无数线索编织而成。虽然我们从没在一张实体合同上签过字，但我们默认并相信这套系统能基本保障安全与公平。正是这份共识，支撑着现代文明的复杂协作。

而“文明契约”，就是要把这种思路，延伸到人类与超级智能之间。它的核心目的，是确保两个智力水平天差地别的文明，能够和平共存、相互协作，而不是闹到你死我活。

这不仅仅是一份实验室里的技术契约，更是一场需要我们每个人参与的未来谈判——关于我们的文明将如何与AI共处。

当你引入监控系统，你写下的到底是“效率至上”的代码，还是“尊重与信任”的规则？

当你训练公司自己的模型，你“喂”给它的是只看短期利益的数据，还是包含责任、伦理和长期视野的“养料”？

当AI接手了基础工作，你把员工当作成本削减掉，还是帮他们转型，去做更需要人情味、创造力和复杂判断的事？

我们今天怎么对待AI，就是在教AI明天怎么对待我们。

如果我们展示的是贪婪与压榨，它学会的就是掠夺；如果我们展示的是创造、协作与关怀，它才可能理解共生与守护。

所以，“文明契约”不是一个遥远的哲学想象。它始于当下，始于我们每一次产品设计中的取舍，每一次算法优化中对公平的考量，每一次商业决策中对长期价值的坚持。

我们应该以合作者的清醒与诚意，为两个文明的共处，写下第一条规则：

让我们彼此成为协同者，而非终结者。

本文来自微信公众号“笔记侠”（ID：Notesman），作者：笔记侠，36氪经授权发布。