AI正在将人分为3个层次，你在第几层，就决定你未来10年的薪水

最近我开始思考一个问题：当AI成为水电煤一样的基础设施时，人与人之间真正的鸿沟，到底是什么？

大多数人，都停留在第一个层次

我有个朋友老王，在一家互联网公司做业务开发。他绝对是团队里用AI的先锋，把Copilot和ChatGPT用得那叫一个溜。

他怎么用呢？

写业务代码，以前要吭哧吭哧敲半天的增删改查，现在他只要写一行注释，AI唰一下就给他生成了。遇到Bug，以前要去论坛翻半天帖子，现在直接把报错丢给AI，三分钟就定位到问题。甚至连写周报、写技术文档这种杂活，也全权交给AI。

结果就是，老王的工作效率翻了一倍，每天准时下班，绩效也很好。

这有错吗？当然没错，甚至非常值得我们学习。

但你发现问题了吗？老王做的所有事核心都是提效。他只是在用一个更牛的工具，更快地完成以前就在做的那些事。他依然是那个等着产品经理提需求，然后去实现的执行者。AI对他来说是一个顶级好用的执行工具。

这是绝大多数人使用AI的现状，他们站在了第一层。

少数人，已经摸到了第二个层次

但有的人，已经不满足于把AI当成一个执行工具了。他们把AI看作一个能激发自己专业能力的思考伙伴。

这其中的关键区别在于，他们不再是让AI帮我干活，而是开始向AI请教。

举个例子。公司要做一个教育课程秒杀系统。

一个刚毕业的小李（第一层次思维），他会跟AI说：“请用Java帮我写一个处理秒杀请求的接口。”AI会给他一段能用的代码，但这段代码在高并发下肯定会崩。

而一个资深的架构师老张，他会怎么问？

他会跟AI说：“我要设计一个高并发的秒杀系统，我们来探讨一下方案。首先，从前端到后端，整个请求链路怎么设计才能抗住瞬时流量？库存的原子性扣减，用Redis+Lua脚本和用数据库乐观锁，各自的优劣和适用场景是什么？订单创建如何通过消息队列做异步处理来削峰填谷？”

你看老张问的每一个问题，背后都是他自己深厚的系统设计知识和经验。他不是在索要一段代码，而是在和一个不知疲倦的、知识渊博的架构专家进行头脑风暴。

AI基于他高质量的提问，给出的也不再是简单的代码片段，而是一整套可以权衡利弊的架构方案。

在这一层，AI的价值取决于你自身专业知识的深度。 专业能力越强就越能问出好问题，AI这个伙伴能给你的回报就越大。

而真正拉开天壤之别的是站在第三个层次的人

如果说第一层是执行，第二层是思考，那第三层就是创造。

站在这一层的人，他们思考的已经不是如何用AI更好地解决已知的问题了。

他们想的是：有了AI这种前所未有的能力，我们能不能去定义一个全新的问题，或者干脆创造一个全新的模式？

让我给你讲两种截然不同的AI玩法。

A公司，一家软件服务商，看到程序员们为写单元测试和代码审查（Code Review）而痛苦，于是利用AI做了个智能测试和审查工具，能自动发现Bug、优化代码，把开发流程的效率提得很高。这很成功是个非常棒的解决方案。

B公司，一家技术驱动的电商企业，则用想象力定义了一个全新的目标。他问的不是“如何更快地制作产品视频”，而是“我们能否让视频制作像打字一样简单，赋能给每一个业务人员？”

基于这个愿景他们开发了一个AI视频生成平台。业务人员不再需要学习复杂的剪辑软件，他们只需要用大白话描述需求—比如“为这款儿童服装做一个突出防水防风卖点的短视频”—AI就能在几分钟内自动整合产品素材，生成一部可以直接投放的营销视频。他们不是优化了一个岗位，而是为整个公司创造了一种全新的内容生产能力。

看明白了吗？

A公司是在用AI，把软件开发这条路修得更平更宽。

而B公司在用AI，是创造一种全新的能力，让非专业人士也能完成过去只有专家才能做的事。

最后

现在可以对照一下自己：

第一层：用AI提效。 你在用AI更快地走路。

第二层：用专业提问。 你在用AI帮你设计更好的跑鞋。

第三层：用想象力定义未来。 你在思考有了AI，我们为什么还需要走路能不能直接飞行？

技术最终会普及，算力会变得廉价。唯一稀缺且无法被轻易复制的，是你定义问题的能力和你敢于创造的想象力。

这才是你在AI时代最硬核的资产。

所以，从今天起，除了学习如何使用工具，更要花时间去思考能用它来创造什么。

因为AI的天花板永远不是技术，而是使用它的人。

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