本文來自微信公眾號： 不懂經(jīng) ，作者：不懂經(jīng)也叔的Rust

每天，一家叫Mercor的美國公司，要付給三萬名承包商總共超過四百萬美元。

Mercor不是那種雇人打標(biāo)簽、把貓的照片圈出來的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)公司。它2023年成立，去年十月融資時估值已經(jīng)到了100億美元，最近又在和投資人談一輪翻倍的價錢。

如今，它招募的人，是專攻廣義相對論的物理學(xué)博士，是能用流利希伯來語扮演客服的配音演員，是在盧旺達(dá)行醫(yī)三年以上的醫(yī)生，有的崗位時薪開到225美元。他們的工作只有一件：把自己腦子里的東西倒出來，喂給AI，訓(xùn)練那個將要取代他們的模型。

另一家公司Handshake走得更遠(yuǎn)。它正在搭建一個叫"銀行家基準(zhǔn)測試"的東西：一個人扮演客戶，幾個人扮演投行銀行家，按真實(shí)分布把一家投行內(nèi)部的每一次交互復(fù)刻下來，逐分鐘捕捉，配上九十項(xiàng)加權(quán)評分標(biāo)準(zhǔn)。

這一切只為回答一個問題，用Mercor那位二十三歲CEO的原話說："他們在高盛到底做什么？"

上面的內(nèi)容是《紐約時報》的報道，記者寫到這里，補(bǔ)了一句干巴巴的話：高盛的員工接下來會怎樣，不必多說。

一位跟Mercor簽約的律師說，趕工最狠的項(xiàng)目要連續(xù)做72小時，中間靠在沙發(fā)上打個盹。熬到后來，專家們發(fā)現(xiàn)活越來越少：模型學(xué)會了，就不再需要老師。中藥里有個現(xiàn)成的詞，可以送給這些被榨干即棄的人：藥渣。

就在《紐約時報》報道這群人的同一周，微軟CEO納德拉發(fā)了一篇長文，警告全世界：小心，你的知識正在被大模型一滴一滴蒸餾走。然而，諷刺的是，也是同一周，微軟宣布裁員四千八百人。

一邊預(yù)警蒸餾，一邊裁掉被蒸餾干凈的員工。這就是納德拉的悖論。要理解的不是虛偽，是一臺機(jī)器已經(jīng)開始了日常運(yùn)轉(zhuǎn)。

這臺機(jī)器把蒸餾變成了基礎(chǔ)設(shè)施。AI時代的裁員，從此不再跟著經(jīng)濟(jì)周期的漲落走，它跟著這臺機(jī)器的日常運(yùn)轉(zhuǎn)走。納德拉在文章里開了藥方，但藥方里沒有普通人的位置。普通人的位置，得自己找。

一、納德拉看見了那臺機(jī)器

先說納德拉以及他看見了什么。

薩提亞·納德拉，2014年接手微軟的CEO，把一家守著Windows過日子的舊巨頭，改造成了全球市值最高的公司之一。微軟也是OpenAI最早、最大的外部金主，論對這場AI浪潮的理解，全球大公司的掌門人里，很難找出看得比他更透的。過去一個月，他連發(fā)兩篇長文，值得所有還在上班的人認(rèn)真讀。

六月那篇談宏觀，標(biāo)題是《沒有生態(tài)的前沿是不穩(wěn)定的》：AI模型正在持續(xù)吸收人和組織的專業(yè)知識，再把這些知識變成大宗商品。他說他最不愿看到的世界，是所有行業(yè)的所有公司都向少數(shù)幾個模型輸送價值，而"這些模型吞噬眼前的一切"。所以要建的是前沿生態(tài)，不是前沿模型。

七月最近那篇更具體。他給自己看到的東西起了個名字：反向信息悖論。

這里要先交代一個背景?？夏崴埂ぐ⒘_，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主，六十多年前描述過信息市場的一個死結(jié)：買家在拿到信息之前，不知道它值多少錢；可一旦拿到，他等于免費(fèi)占有了它。賣信息的人，為了賣，得先冒白送的險。

納德拉說，AI把這個死結(jié)整個翻了過來?，F(xiàn)在冒險的是買家。你越想讓模型幫上忙，就越得把自己的東西喂給它。你為智能付兩次錢：第一次用錢，第二次用你必須交出去、才能讓它好用的專有知識。

重要的不是納德拉得出的結(jié)論，而是這背后的機(jī)制。模型從"廢氣"里學(xué)習(xí)：你寫下的每一條提示詞，智能體調(diào)用的每一個工具，尤其是模型出錯時你做的每一次糾正。

每一次糾正，都是從你的組織里蒸出來的一滴know-how。它算不上偷竊，更像滲透和榨油，一條痕跡一條痕跡地滲，安靜到你自己都沒發(fā)現(xiàn)。學(xué)習(xí)一旦只朝一個方向流動，經(jīng)濟(jì)價值就會向?qū)W習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的所有者集中，而輪不到知識的創(chuàng)造者。

納德拉把這臺機(jī)器看得比誰都清楚。只是他看的方向只有一個：向上。

二、但納德拉自己就是那臺機(jī)器

因?yàn)橄蛳驴吹臅r候，他就是那臺機(jī)器本身，上周微軟的這批裁員通知，就是證據(jù)。這已經(jīng)是一種熟悉的企業(yè)儀式了：一邊保持盈利，一邊大舉投資AI，一邊周期性地把人裁掉。這不是微軟一家的節(jié)奏。

今年五月，Cloudflare裁掉了超過20%的員工，CEO在《華爾街日報》上說，他沒見過哪家美國上市公司在增長超過30%的同時砍得這么深，然后補(bǔ)了一句："我們的做法，很可能在未來一年成為常態(tài)。"同一個月，思科報出創(chuàng)紀(jì)錄的季度營收，同時宣布裁員近5%。

把這些事放在一起看，結(jié)構(gòu)就露出來了。納德拉怕的是什么？怕OpenAI蒸餾微軟，那個跑在微軟云上的模型，日復(fù)一日地學(xué)習(xí)微軟的軟件、編程、工作流，把它消化吸收，直到有一天不再需要微軟。

去年八月，馬斯克在X上撂下一句話："OpenAI會把微軟活活吃掉。"當(dāng)時納德拉在評論區(qū)回得很快，語氣也很輕松："這事兒人們試了五十年了，這才是樂趣所在！每天都在學(xué)新東西，創(chuàng)新、合作、競爭。已經(jīng)等不及在Azure上跑Grok 4了，Grok 5也在等著。"

如今，微軟、納德拉還有微軟的員工，恐怕都危機(jī)感滿滿。

微軟的員工怕的是什么？怕自己的判斷、經(jīng)驗(yàn)、糾錯被公司的系統(tǒng)吸收干凈，直到有一天公司不再需要自己。

這是同一件事，只是發(fā)生在不同的樓層。兩家公司今年解除了維持多年的獨(dú)家排他協(xié)議，從貼身結(jié)盟松到各奔前程，本身就是這條鏈繃緊的證據(jù)：上一層的牙齒已經(jīng)咬到肉了。

所以沒必要把納德拉看成一個偽君子。虛偽是可以選擇不做的事；納德拉沒有這個選項(xiàng)，他面對的只是結(jié)構(gòu)。他不裁員、不蒸餾、不把組織變成爬山機(jī)器，微軟就會被那個更快爬坡的對手吃掉。

這叫結(jié)構(gòu)性共謀：你看得清清楚楚，你照做不誤，因?yàn)槭澄镦溨虚g的位置沒有暫停鍵。先知與幫兇，在他身上是同一個職位的兩項(xiàng)職責(zé)。他看得清頭頂?shù)牟妒痴?，因?yàn)樗约壕褪悄_下的捕食者。

能同時看清自己正在被吃、也正在吃人的，已經(jīng)是極少數(shù)；看清了還能停下來的，一個也沒有。

三、每一層樓都在發(fā)生同一件事

過去兩年，我寫過十幾篇資本與勞動力脫鉤的文章，《終極大脫鉤》那篇講的是"發(fā)生了什么"：人類勞動正在失去它在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)里的中心位置。這一篇想講的是"怎么發(fā)生的"。答案藏在一個幾何性質(zhì)里：這臺機(jī)器是分形的。

數(shù)學(xué)家曼德博研究過海岸線：在一千公里的尺度上看，和在一百米的尺度上看，它彎折的方式一模一樣。他給這種性質(zhì)起名叫自相似。蒸餾這臺機(jī)器，正好長這樣。同一個吞噬動作，在三個尺度上一模一樣地重復(fù)。

個人這一層，開頭已經(jīng)看過了。AI實(shí)驗(yàn)室雇物理學(xué)博士和律師，把他們的專業(yè)倒進(jìn)模型，倒空即棄。

企業(yè)這一層，OpenAI之于微軟，前沿模型之于所有公司。納德拉那兩篇長文，本質(zhì)上是這一層的被捕食者在喊話。

還有再往上一層，產(chǎn)業(yè)層。喬治·霍茨，網(wǎng)名geohot，十七歲就破解了第一代iPhone的黑客，后來創(chuàng)辦自動駕駛公司Comma.ai，是硅谷最不留情面的技術(shù)評論者之一。

他今年六月份寫過一篇《AI將帶來大規(guī)模通縮》，里面有個拖拉機(jī)的比喻。拖拉機(jī)取代了挖坑的工人，搞金融的人以為，拖拉機(jī)市場會有原來挖坑市場那么大。錯了。挖坑一旦便宜十倍，挖坑市場的美元規(guī)模就縮小十倍，坑的用途就那么多。

他認(rèn)為大多數(shù)知識工作就是這個結(jié)局：知識工作者的薪水，相對于他們消耗的能量被嚴(yán)重高估，AI會來矯正這件事。訓(xùn)練成本低一個量級的模型正被一批一批免費(fèi)放出來，前沿模型自己也在被蒸餾、被通縮。連食物鏈頂端的實(shí)驗(yàn)室，頭頂也懸著同一把勺子。

個人被實(shí)驗(yàn)室蒸餾，實(shí)驗(yàn)室的客戶被模型蒸餾，模型被更便宜的模型蒸餾。三個尺度，同一條規(guī)則：誰擁有學(xué)習(xí)回路，誰攫取價值；誰的知識單向流出，誰被拋棄。我把這個結(jié)構(gòu)叫遞歸蒸餾，一條蒸餾食物鏈，每一層都在被上一層蒸餾，同時蒸餾著下一層。

注意，這不是"大魚吃小魚"那句老話。大魚吃小魚講的是體型，體型大的未必贏，微軟的體型是OpenAI的許多倍。這條食物鏈上的位置，由學(xué)習(xí)的方向決定：你的痕跡流進(jìn)誰的模型，誰就在你上面。

四、被抽干的護(hù)城河

接下來的問題更根本：被蒸餾走的，到底是什么？

每個真正做過幾年事的人都知道，你會的東西分兩層。一層寫得進(jìn)簡歷：學(xué)歷、證書、工具、方法論。

另一層寫不進(jìn)去，你甚至說不出來：什么時候該打破流程的直覺，一份報告里哪句話會惹惱客戶的嗅覺，一眼看出數(shù)字不對勁的手感。老師傅帶徒弟，從來不靠講義，靠的是讓徒弟在旁邊站三年。

說不出來的這一層，曾經(jīng)是專業(yè)者最深的護(hù)城河。機(jī)器學(xué)不會沒法編碼的東西，你的判斷和手感鎖在你的神經(jīng)系統(tǒng)里，公司買得到你的工時，買不走你這個人。過去所有的自動化都卡在這里，所以專家永遠(yuǎn)安全，被替代的永遠(yuǎn)是流程里可以寫明白的那部分。

AI蒸餾的革命性，恰恰在于它第一次不需要你說出來。它不問"你是怎么判斷的"，它看你怎么做。納德拉列舉的那些泄露渠道，痕跡、糾正、評估，還有那套逐分鐘捕捉投行日常的銀行家基準(zhǔn)測試，捕的全是這類東西：不是你的陳述，是你的行為。

那些說不出的知識，第一次可以從行為的殘?jiān)锉槐瞥鰜怼Ｗo(hù)城河沒有被跨過，它被抽干了。

這件事有它的歷史。哈里·布雷弗曼，美國勞工研究者，年輕時在布魯克林海軍船廠做了四年銅匠學(xué)徒，往后又當(dāng)了多年銅匠和鋼鐵工人，1974年才寫出《勞動與壟斷資本》。他記錄了泰勒制在二十世紀(jì)初干的事：把工匠腦子里的技藝一點(diǎn)點(diǎn)觀察、記錄、編碼成標(biāo)準(zhǔn)流程，交到管理層手里，工人從構(gòu)想者降為執(zhí)行者。構(gòu)想與執(zhí)行的分離。

更早還有巴貝奇原則，1832年就寫下來了：把工序拆碎，每一段只雇剛好夠格、最便宜的勞動力。藥渣不是新發(fā)明，它是這條一百九十年老路的終點(diǎn)站。

今天的數(shù)據(jù)訓(xùn)練產(chǎn)業(yè)，是同一件事的終極版本。但有兩點(diǎn)真的不一樣，而差異比相似更值錢。

第一，上一輪抽走的是手藝，人還保留著腦子；這一輪抽走的就是腦力活動本身，連"構(gòu)想"都在被編碼。第二，泰勒的流程手冊不會自我改進(jìn)，模型會。

德州一所州立大學(xué)的生物學(xué)助理教授阿曼達(dá)·布朗，去年夏天開始在這些平臺打零工，有的任務(wù)時薪60美元。幾個月后她發(fā)現(xiàn)，模型進(jìn)步得太快，越來越難找到它不會的東西，她的班次越來越難做。學(xué)生把老師逼到失業(yè)。連"訓(xùn)練AI"這個最后的崗位，本身也是一次性的。

納德拉在文章里引了亞歷克斯·卡普的話?？ㄆ帐荘alantir的CEO，就是那家給政府和大企業(yè)做數(shù)據(jù)系統(tǒng)的公司。卡普說，技術(shù)客戶想要的是對算力、模型、數(shù)據(jù)棧的控制權(quán)，"他們想確認(rèn)自己擁有生產(chǎn)資料，而且它沒有被轉(zhuǎn)移給別人"。

生產(chǎn)資料，這個十九世紀(jì)的詞，2026年被兩個大公司CEO一本正經(jīng)地用出來。他們很清楚，正在被轉(zhuǎn)移的是什么。

五、永久裁員：一臺機(jī)器的新陳代謝

理解了蒸餾，就能理解為什么裁員不再像裁員了。

過去的裁員是壞消息，跟著衰退來，跟著復(fù)蘇走?，F(xiàn)在的裁員跟著財報來：AlphaSense分析了各行業(yè)的財報電話會，高管們同時提到AI和裁員的次數(shù)，從2022年ChatGPT發(fā)布時的每季度不到五次，漲到了今年的每季度一百多次。

哈佛商學(xué)院的富勒教授給這種新節(jié)奏起了個名字：持續(xù)微調(diào)。不再是一次性的大手術(shù)，而是小規(guī)模、反復(fù)出現(xiàn)、永不結(jié)束的調(diào)整。

《商業(yè)內(nèi)幕》給這個時代起的名字更直接：永久裁員的時代。

機(jī)制其實(shí)納德拉自己已經(jīng)說破了。當(dāng)企業(yè)把自己改造成一臺爬山機(jī)器，一個每次使用都在改進(jìn)的學(xué)習(xí)回路，持續(xù)優(yōu)化就意味著持續(xù)脫落。某項(xiàng)判斷一旦被系統(tǒng)學(xué)會，攜帶這項(xiàng)判斷的人就從資產(chǎn)變成了成本。

裁員不再是這臺機(jī)器的危機(jī)，而是它的代謝。健康的機(jī)器才代謝旺盛，所以你會看到最賺錢的公司裁得最勤。

我在《大脫鉤》那篇文章里寫過，增長的引擎和就業(yè)的車廂正在松綁，資本不再需要通過雇人來擴(kuò)張。那篇講的是結(jié)果。這臺爬山機(jī)器補(bǔ)上的是過程：知識先被蒸進(jìn)機(jī)器，人再被代謝出去，一層一層，直到財報電話會把AI和裁員放進(jìn)同一句話里說，說一百多遍。

七十多年前有人預(yù)言過這一天。諾伯特·維納，控制論的創(chuàng)始人，MIT的數(shù)學(xué)家，1950年在《人有人的用處》里寫：第一次工業(yè)革命貶值了人的體力，正在到來的第二次工業(yè)革命，會同樣貶值常規(guī)的腦力勞動。他當(dāng)年擔(dān)心的自動工廠還很粗糙。我們看到的版本精致多了，它連"常規(guī)"的邊界都會自己往外推。

不過，"永久"和"穩(wěn)態(tài)"之間充滿了張力和沖突。同一篇報道里，富勒和斯坦福的普費(fèi)弗都指出：反復(fù)裁員是昂貴的循環(huán)，遣散、招聘、重新培訓(xùn)，樣樣要錢；不少公司已經(jīng)發(fā)現(xiàn)自己裁過了頭，不得不回聘那些指望AI頂上的崗位；而且越往AI深水區(qū)走，公司越需要懂流程、懂市場、懂客戶的人，"你需要留住懂行的人。"

更準(zhǔn)的說法或許不是穩(wěn)態(tài)，是默認(rèn)代謝：這臺機(jī)器的傾向是不斷蒸餾、不斷脫落，但它咬著一條自己的尾巴，把懂行的人蒸干，它就失去了繼續(xù)爬坡的燃料。

這條自噬的尾巴，正是個人唯一的縫隙。

六、普通人的藥方

在講怎么辦之前，我們先把geohot的冷水潑完。他會說：知識工作者本來就拿著相對能耗被嚴(yán)重高估的報酬，通縮只是遲來的矯正，你沒有解。

他說對了一半。純執(zhí)行型的知識工作確實(shí)會被通縮，而且越標(biāo)準(zhǔn)化的死得越早，銀行家基準(zhǔn)測試已經(jīng)證明，初級投行分析師的工作可以被拆成九十項(xiàng)加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)，而一切能被拆成標(biāo)準(zhǔn)的東西，都能被蒸餾。這一半不用掙扎，掙扎也沒用。

但他錯的那一半在于：通縮矯正的是可蒸餾的部分，不是全部。納德拉兩篇文章里被忽略的一句話，恰好劃出了這條線：人力資本不會因?yàn)閠oken資本的增長而貶值，只會更值錢，他列的清單是判斷力、人際關(guān)系、創(chuàng)造力、跨域的模式識別?？烧麴s的會通縮，不可蒸餾的會升值。

納德拉的思路和對策很清楚：建私有評估，建自己的學(xué)習(xí)環(huán)境，確保換掉任何一個模型，公司的"老兵能力"還留在自己手里。問題是，納德拉的藥方是寫給企業(yè)的，收件人欄里沒有普通員工。如果把他翻譯成個人版，就是兩件事。

第一件，劃出你的信任邊界。企業(yè)的邊界靠算力和私有評估；個人的邊界靠那些你不外包的東西：對"什么答案不能信"的判斷，對"什么代價沒寫進(jìn)表格"的嗅覺，還有品味，還有關(guān)系。

我在之前的文章里寫過"戰(zhàn)略性無知"，講的是把認(rèn)知資源從信息流里撤回來；也反復(fù)提過一個概念，叫"不被算法提前算完"。放在蒸餾食物鏈上，它們有了一個更硬的版本：不被蒸餾完。

第二件，擁有自己的學(xué)習(xí)回路。同樣一小時的勞動，讀、寫、改、糾錯，流進(jìn)別人的模型，就是廢氣，按次結(jié)清，然后蒸發(fā)；沉淀進(jìn)你自己的體系，就是我之前寫過的"權(quán)益沉淀"，是可以復(fù)投的"頭寸"。

那三萬個把腦子倒進(jìn)模型的博士，個個都會學(xué)習(xí)；他們簽掉的，是學(xué)習(xí)的所有權(quán)。判斷本身攔不住蒸餾，判斷發(fā)生在誰的回路里，才是那條分界線。

納德拉在6月那篇文章里有句原話："你可以外包一個任務(wù)，甚至一份工作，但你永遠(yuǎn)無法外包你的學(xué)習(xí)。"他是說給財富五百強(qiáng)的CEO們聽的。我想把這句話取出來，轉(zhuǎn)交給每一個正在被倒空、或者正準(zhǔn)備自愿倒空自己的人。

在蒸餾食物鏈上，個人和微軟面對的是同一道題，只是個人有一樣微軟沒有的東西：你不必向股東交代增長，你可以選擇哪些學(xué)習(xí)絕不進(jìn)入別人的池子。

被外包出去的學(xué)習(xí)，最后都熬成了別人的藥；留在自己回路里的學(xué)習(xí)，才會產(chǎn)生復(fù)利。

這臺機(jī)器還會繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。它會把更多人的知識倒進(jìn)同一個池子，池子的主人會越來越少。你攔不住它，納德拉也攔不住。你能決定的只剩一件事，恰好也是這條食物鏈?zhǔn)詹蛔叩囊患拢耗愕膶W(xué)習(xí)，往哪里流。

別做那只被倒空的瓶子，做那個擁有配方的人。【懂】