2025年11月，馬斯克又在播客節(jié)目里“開腦洞”了。他說再過5到6年，你現(xiàn)在攥在手里的iPhone、安卓手機會徹底不見蹤影，那些天天點的App也會變成歷史。

不僅如此，他還列了個“失業(yè)倒計時表”：客服、文案現(xiàn)在就處在失業(yè)邊緣，程序員、設(shè)計師還有1到2年的安穩(wěn)日子，等自動駕駛成熟了，司機就得琢磨轉(zhuǎn)行。

那么，這家伙說的未來，到底是天方夜譚，還是我們早晚要面對的現(xiàn)實？

AI正在悄悄吃掉工作

我們先從最實際的情況說起，馬斯克給出的職業(yè)淘汰時間表，其實已經(jīng)在我們身邊發(fā)生了。你有沒有過這種體驗？現(xiàn)在打客服電話，十回有八回都是AI跟你對話，想找人工客服得等半天。

來看看數(shù)據(jù)，2024年企業(yè)級AI客服的滲透率，已經(jīng)飆到65%以上，處理起事兒來比人工快5倍還多。說真的，客服這活兒本質(zhì)就是“篩選信息+按標準回復(fù)”，正好撞在大語言模型的強項上。未來3到5年，這個崗位可能只剩下不到十分之一的人，專門處理AI搞不定的麻煩事。

讓人意外的是編程和內(nèi)容創(chuàng)作，以前我們都覺得這些“靠腦子”的活很難被替代，但馬斯克判斷1到2年內(nèi)就會被大規(guī)模沖擊。為啥？因為游戲規(guī)則變了。現(xiàn)在你跟AI說“我要個電商網(wǎng)站，能展示商品還能結(jié)算”，它不用你教Python、Java，自己就能寫代碼、連接口、弄上線。

內(nèi)容創(chuàng)作就更不用說了，AI寫文章、做視頻腳本、設(shè)計海報，速度快得讓人咋舌。當(dāng)前已有超過80%的商業(yè)軟件靠AI輔助開發(fā)，這趨勢跟踩了油門似的，根本停不下來。

這里要提醒一句，AI不是把整個工作都搶了，而是拿走工作里“重復(fù)性”“標準化”的部分。比如程序員，AI能幫著寫基礎(chǔ)代碼，但系統(tǒng)架構(gòu)、分析業(yè)務(wù)需求這些需要創(chuàng)造力的活，還得靠人。

內(nèi)容創(chuàng)作也一樣，AI能生成基礎(chǔ)文稿，但有深度的觀點、能打動人的情感表達，依然是人類的專屬。說白了，未來拼的不是誰更能熬時間，而是誰更有“人該有的溫度”。

手機真的會消失？

馬斯克說5到6年后傳統(tǒng)手機會消失，這話聽著挺不可信，但還真有點依據(jù)，他的意思是，未來的設(shè)備不會再是“智能手機”，而是“AI推理邊緣節(jié)點”。

說通俗點，就是一個只負責(zé)顯示畫面、播放聲音的小硬件，所有功能都靠云端AI和本地AI一起完成。你想導(dǎo)航去吃飯，它自動生成路線和實時路況；你想看視頻，AI根據(jù)你的喜好實時做內(nèi)容。整個過程不用你點App，甚至不用動手，因為AI會提前猜到你的需求。

技術(shù)支撐已經(jīng)在落地了，他旗下x AI開發(fā)的Grok AI，已經(jīng)能理解文字、圖片等多種形式的信息，還能避開“政治正確”的偏見，實時生成內(nèi)容。

Open AI和蘋果前設(shè)計師喬尼?艾夫合作的原型機，小到能塞進口袋，簡單的AI任務(wù)自己就能處理，復(fù)雜任務(wù)就調(diào)用云端算力，目標是成為我們的“第三塊屏幕”。邊緣計算技術(shù)的突破，還解決了AI在本地運行的能耗和速度問題，讓設(shè)備端和云端配合得像無縫銜接一樣。

更顛覆的是Neura link的腦機接口。目前已經(jīng)有患者植入芯片，術(shù)后100天運行正常，未來目標是“用意念控制設(shè)備”。到那時候，所謂的“終端”可能不再是手持設(shè)備，而是植入體內(nèi)的芯片。你想發(fā)消息、查資料、下指令，直接通過腦電波就能完成，人和設(shè)備之間的物理距離徹底消失。

這么看來，與其說手機消失，不如說它“隱形”了。它不再是你包里那個“磚頭”，而是融入你身體、融入環(huán)境的智能系統(tǒng)。不過筆者覺得，5年時間太激進了。腦機接口還在實驗階段，5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋不夠完善，數(shù)據(jù)隱私和能源消耗都是待解決的問題。但20到30年內(nèi)，這場變革大概率會發(fā)生。

體力活為什么比腦力活更“抗打”?

馬斯克有個判斷很有意思：物理勞動會比數(shù)字勞動活得久。他用一句話總結(jié)：“移動原子比移動比特難得多。”

這話不難理解，編程、寫文案這些數(shù)字勞動，本質(zhì)上是處理信息，調(diào)整數(shù)據(jù)邏輯就行。但焊接、修管道、做飯這些物理勞動，需要精準控制動作、應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境。溫度、濕度、材料特性都會影響結(jié)果，AI和機器人很難快速適應(yīng)。

舉個實際例子，電工修線路，要根據(jù)線路老化程度調(diào)整操作；廚師做菜，要根據(jù)食材新鮮度調(diào)整火候。這些靠感官體驗、實踐經(jīng)驗的活，AI短期內(nèi)搞不定。而且這類工作往往在非標準化環(huán)境中完成，沒有固定流程。AI在標準化場景下表現(xiàn)出色，比如工廠流水線，但面對千變?nèi)f化的現(xiàn)實世界，它還差得遠。

話說回來，“活得久”不代表“永遠存在”。特斯拉的人形機器人Optimus已經(jīng)開始改寫規(guī)則。最新的V3版本有40個可活動關(guān)節(jié)，手部有22個自由度，能精準捏雞蛋、擰瓶蓋，靈活度快趕上人類了。

并且，它搭載8顆視覺攝像頭，能通過看人類操作視頻“自學(xué)技能”，在特斯拉電池工廠已經(jīng)能自主完成電池分類和搬運，精度達到99.7%。重點是成本降到了2萬美元，續(xù)航超過8小時，還能自主充電，2到3年就能回本，具備大規(guī)模量產(chǎn)的基礎(chǔ)。

隨著Optimus的更新迭代，物理勞動的替代會逐步推進。富士康的“黑燈工廠”引入AI機器人后，生產(chǎn)效率提升73%，缺陷率下降97%。未來焊接、組裝這些車間工作會全面交給機器人。

這就意味著，即便像管道維修、電工這類復(fù)雜物理勞動，以后也會由配備專用工具的機器人完成，人類只需負責(zé)機器人的訓(xùn)練、維護和場景設(shè)計。

我們該怎么辦？

馬斯克描繪的未來聽起來很科幻，但也很真實。如果AI和機器人真能接管大部分工作，我們該怎么辦？

他給出的答案是“全民高收入”。不是“全民基本收入”，而是幾乎每個人都能擁有想要的商品和服務(wù)，工作變成可選項。這聽起來像社會主義烏托邦，但前提是技術(shù)發(fā)展順利，社會轉(zhuǎn)型平穩(wěn)。現(xiàn)實是，這個過程會伴隨劇烈的社會陣痛和結(jié)構(gòu)性混亂。

而最大的風(fēng)險不是技術(shù)本身，是AI被如何訓(xùn)練。馬斯克反復(fù)強調(diào)，AI安全的核心在于“追求真相”。但當(dāng)前的訓(xùn)練機制存在嚴重問題：模型先在網(wǎng)絡(luò)上接受預(yù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)里夾雜大量意識形態(tài)偏見；然后人類反饋用“政治正確”的標準去獎懲輸出，讓AI學(xué)會說謊。

他舉例說，谷歌Gemini生成“美國國父”時，輸出的是一群多元化女性，即便模型“知道這不符合事實”，卻仍然迎合輸入的意識形態(tài)規(guī)范。這種“認知分裂”，是最危險的系統(tǒng)性風(fēng)險之一。

至于普通人該怎么辦？答案是，主動擁抱變化，持續(xù)學(xué)習(xí)。未來的核心競爭力不是誰更勤奮，而是誰更有創(chuàng)造力、情感溝通能力、戰(zhàn)略決策能力和倫理判斷能力。這些是AI短期內(nèi)無法替代的。與其恐慌，不如現(xiàn)在就開始培養(yǎng)這些能力。

馬斯克的預(yù)言可能過于激進，但變革的方向是清晰的。5年內(nèi)手機消失、工作被AI搶走，這些或許不會完全實現(xiàn)，但20到30年內(nèi)，人類生活大概率會發(fā)生我們難以想象的變化。