高考結束！麥肯錫警告 57% 工作將被 AI 幹掉，越「實用」的專業死得越快——揭秘一簽就拒的留學專業黑名單、國防七子之外的隱形雷區院校，以及 5 大全球溢價行當與 4 件無視學歷的終極元技能

本期節目探討了高考結束後面對AI時代的就業衝擊。麥肯錫報告指出57%的工作將被AI自動化，傳統的實用專業及九八五高分服從者首當其衝。同時分析了海外留學的隱形雷區（如PP10043簽證限制、國防七子及實體清單院校）、越實用專業死得越快的反直覺現象、全球溢價行當，並提出了應對AI時代的四項終極元技能。

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萬物如實，拒絕碎片認知。高考呢是結束了。如果家裡有考生考得不錯的，哎，那我恭喜您了。咋說呢，都是件好事，對吧？但是呢，覺得自己發揮得不如意的，也不用覺得咋樣。這玩意兒收穫大天的，也就是一場考試。中國的老師呢，特別喜歡給這個學生上強度，哎，說這玩意兒呢，就是一個命運的轉折點。這完全是一個狗屁的話。當然，本期節目呢，不只針對高考之後的考生，對正在擇業迷茫的朋友們呢，也是有幫助的。人的經濟意義只跟你能不能滿足市場需求的這個能力有關，找到這個價值的切入點才是最重要的，才有可能提升自我的價值。就中共現在這個教育體制培養出來的學生，在工業時代呢，還能值點錢，去當個程式設計師啊，做個基層管理啥的。可問題是 AI 來了，麥肯錫在去年年底，就是二零二五年十月份呢，有一個就業報告講得非常直白，那就是以目前的這個 AI 的技術，理論上能夠自動化掉將近百分之五十七的工作時間，並且這個比例裡邊被打得最慘的，恰好就是那些規則特別清楚，哎流程特別標準化那些活兒。這部分就是高考機器量產出那批人最拿手的，像這個會計流程、資料錄入或者是技術程式碼，以及套路寫作這四樣呢，在麥肯錫掃描的六千八百個技能裡頭，全部都擠在自動化暴露最高的前四分之一。說白了，AI 最先吃到的正是高考流水線批次生產的人。那這是在數字上有沒有苗頭呢？還真有。大家看這個，高考的報名人數在二零二四年衝到一個一千三百四十二萬的一個頂點，然後呢就開始掉頭向下。二零二五年的是一千三百三十五萬，到了二零二六年直接砸到了一千二百九十萬，比上一年的直接少了四十五萬人，比那個峰值呢直接少了五十二萬。

說到這裡，我有兩句特別掏心窩子的話。先說考上九八五那幫高分選手啊，這批呢是一群最優秀的服從者，但正好也是 AI 最愛替代的這個目標。中共這個教育體系的本質是什麼呢？就是把人變成一個檢索的載體，然後給你丟擲一個問題，哎，讓學生呢吐出這個答案。這是誰的活？這不就是大模型的活嗎？這活現在幹起來，沒有人比這個大模型更加強了。所以這部分偏偏就不是你的護城河了，因為這種教育的預設導致了一個非常嚴重的問題，就是太習慣有正確答案這回事兒了。咱都不說別的，咱就說股市，中國散戶在什麼上浪費的時間最多？就是想要找到一套萬能戰法的這個標準答案，然後呢，這個戰法還能放之四海皆準。這就是高考的思想餘毒在人的腦子裡哲學化之後的行為，但是真實世界的競爭，大多數時候壓根兒就沒有標準答案，只有更符合事實的判斷。所以這個體制下教育出的人呢，有一個特點，就是在一個有答案的遊戲裡邊拿金牌呢，哎，這個事兒呢是完全可以的。現在呢突然讓你玩一個連裁判都沒有的遊戲，那種彆扭跟面對未知的迷茫呢，就能非常清楚地展現出來了。那名落孫山或者是成績平平的呢，哎，這兒呢我也不說什麼安慰大家的話。您最大的資產恰恰是你沒有什麼可失去的，也沒被標準答案那套東西呢洗得那麼幹淨。你大概呢更加習慣摸索試錯，然後走完路再找出路。哎，這個玩意兒恰好是 AI 時代裡邊最稀缺的生存本能。你回頭看歷史就明白了，每一次技術革命撈到最多好處的從來就不是當下規則的贏家，而是規則的局外人。現在呢你就是那個局外人。所以，我才說 AI 其實是一把真正的終生的平等機器。它呢也不看你的學歷，它只在於什麼，在於你能不能提出好問題，能不能判斷它吐出的那個東西到底靠不靠譜。在 AI 這件事上，九八五那點光環，連 AI 的皮兒都破不了。

光說中國呢還不夠，咱們再把鏡頭呢往遠了拉，看這個全球就業市場是一個什麼樣。世界經濟論壇呢去年呢就釋出了一個未來的就業報告，採訪了一千多家僱主，覆蓋呢也是比較全面的，直接達到了五十五個經濟體。到了二零三零年，AI 跟這波技術呢大概會上到一億七千萬個新的崗位，同時幹掉九千兩百多萬個崗位，一來一回呢淨增七千八百萬個崗位，這淨值是正的，聽起來好像沒那麼慌了，對吧？但你千萬別盯著這個淨值，真正重要的是那個角動量，在現有的崗位裡邊有將近百分之二十二會結構性的被重新洗一輪，也就是說，差不多五個人裡邊就有一個手裡的活呢會被重新的定義。報告裡還有一個非常重要的數，百分之六十三的僱主直說技能缺口呢是他們眼下最大的一個攔路虎。所以你看，這不是某一個國家的事兒，是全球呢都在同步的換這個賽道。

好，現在假設你打算出國或者計劃讓孩子出國的家長呢，有幾個雷一定要注意啊！你現在就得知道這部分呢特別特別寫實，而且我已經有朋友踩了這個坑了，可能聽著呢不太舒服，但比不舒服更糟的就是踩了之後再後悔。第一顆雷呢就是 PP10043，大家先記住這個啊，這就是一道你看不見的牆。這東西呢是二零二五（注：原文指2020）年五月份老川頭弄的一個玩意兒，並且這部分還是專門針對的想來美國留學的一個學生。老川頭簽署完這個玩意兒之後呢，拜登政府留著也沒有動，現在這屆呢還在繼續執行這個玩意是啥呢？就是凡是念過、幹過，或者是拿過軍民融合機構資助的中國人呢，你去申請這個 F 類或者是 J 類簽證的時候，基本上都被審的，而且呢大機率會被拒。它的實際上升範圍比你想象的還要大得多。我們來看這個啊，喬治城大學估算呢，每年有三千五到五千名中國學生就被這道坎兒直接攔住了，佔赴美讀理工類研究生的中國新生的百分之十七到百分之二十七。到了二零二五年五月，盧比奧直接宣佈全面撤銷一部分中國學生的簽證，還把審計口徑呢從有軍事關聯直接擴大到跟中共有關聯，然後呢就禁止你讀各種什麼敏感領域啥的。

再說這個雷區的院校啊，大多數人都知道，像這個國防七子啊，什麼北航啊、北理工啊、哈工大、北郵這些，這七所都在美國國防部的 1286 這個條款上掛著呢，從這兒畢業再申請美國的理工類研究生，基本就等於主動踩雷了。但是真正坑人的還有第二個圈層，很多人壓根兒就不知道。像美國的西北大學，從去年七月份呢就發出警告，國防部在去年六月份呢又更新了這個實體清單，又往裡加了一大批的高校還有機構。也就是說，你只要在這些機構裡做過協作的研究，哪怕是指聯合署名了一篇論文，都算是極高的合規風險的。還有比較隱蔽的是什麼呢？就是你的本科導師的基金這部分呢是涉及到中共的軍事資產的。如果你參與了這個專案，甚至呢哎這個論文的致謝裡邊出現了你的名字，就直接非常有可能觸發這個簽證官的審查。那專業呢有一類是一申請就被 check 的，這份黑名單呢沒寫明在哪一個官方檔案裡邊，是從大量的拒籤案例裡邊反推回來的，基本上一申請絕對被拒簽證。像這個微電子跟半導體，還有量子計算、量子通訊這些，還有涉及到軍事的、涉及到核能的，剛好學核的跟國防七子的我都認識，並且呢還都在想招走這個彎路。如果大家想要避免走這個彎路，並且鐵了心的想要出國的，那到底應該怎麼苟住呢？首先專業呢儘量走這個基礎層，像這個純數學呀、理論物理呀、統計啥的這些本身呢就不在任何的敏感清單上，在歐美的研究生院呢還特別缺這種人。你可以先以基礎學科的身份呢先進去，哎，落了地呢再根據環境定這個方向，這比一上來就頂著量子計算這個標籤去撞這個牆呢要聰明太多了，成功率也大很多。而且這些基礎學科呢屬於萬向輪，你知道吧？就是你想往哪兒轉它都能轉，並且呢還能轉得動，因為不論你以後想做什麼，哎像什麼基礎研究啊，還是金融啊，甚至是 AI，越基礎的東西越沒法代。

接著說大學本身，中國的大學呢，整體上還在用工業時代那個方式生產的，也是工業時代要的那種勞動力。這話呢，它也不是我開的地圖炮，這是斯坦福大學的經濟學家斯特克魯德爾在評估中國教育系統時下的一個結論。原話的意思是中國的學生呢，大量的死記硬背的，哎，就是為了備戰這個高考，跟技術創新的需要以及批判性思維之間呢，存在根本性的一個錯配。同時，斯科特還估算中國大概有五億人技能呢根本就是不足的，也就是說根本就沒法系統性的參與到高技能跟高工資的經濟裡邊去。這是一個五億人規模的系統性的教育掉隊。所以你即使被調劑到一個你根本就不喜歡的專業，或者呢你們學校的教材還停留在十年之前呢，但是這些重要嗎？只要你自己不認，這些他媽都是浮雲。

而且這裡邊呢還有一個非常反直覺的結論，那就是越實用的專業反而死得會越快，這也是有資料支撐的，還是麥肯錫的那份報告，自動化暴露最高的技能清單，出現頻率最高的就是會計、程式設計，還有資料錄入以及財務處理。大家看到了吧？這些恰好就是實用專業裡邊的核心產出。先說這個程式碼工程師啊，AI 寫標準程式碼的準確率呢，二零二五年就已經做到了百分之七十，現在呢能夠做到百分之八十五。等這代學生一畢業，AI 的程式碼準確率閉眼睛都能超過百分之九十。可以說初級程式設計師的價值正在以肉眼可見的速度貶值。還有財務會計啥的，這就更不用說了，這就是 AI 最廣泛的用武之地，因為會計規則就放在那兒，直接按規則掃就完事兒了。那反過來數學、物理、哲學呢，看著好像沒什麼用，但是一定會越來越值錢，因為他們練的是你的底層的作業系統，不是某一個特定的應用程式。數學練的是你在一團亂碼裡邊認出這個結構的本事，而物理呢是讓你用極少的假設就能建出有精確預測的模型。至於哲學呢，那就更重要了，它能幫你識破論證裡邊的漏洞，免得你自己騙自己。這三樣東西恰好就是 AI 現在最根上的弱點。AI 呢能夠執行邏輯，但是呢它批判不了自己的邏輯前提。它能生成推斷，但是沒法判斷這個推斷的真偽，以及這個推斷在現實的物理約束之下到底成不成立。

請大家繼續看世界論壇，在去年就問了全球僱主一個問題，題目是僱主們現在最看重的核心技能是哪些？排在第一位的大家猜是什麼？就是分析性思維以及批判性思維。百分之六十九的僱主認為它是不可或缺的。緊接著呢是韌性、靈活還有適應力，佔百分之六十七。然後是領導力跟社會影響力，哎，佔了百分之六十一。再往下呢，就是創造性思維，佔了百分之五十七。自我認知還有動機呢，佔了百分之五十二。大家發現沒有？排在最前面這幾樣，恰好都是數學、物理、哲學的副產品。所以你不論讀什麼大學，或者是讀什麼專業，大學這四年呢，有三件事你必須要自己做，沒人能夠替得了你。第一件也是最重要的一件，就是給自己腦子做一個手術，把那套優先找出題人要的答案這個預設模式呢，給他在心裡邊一把火給燒掉。具體怎麼練呢？就是你每接受一個結論，不管教授講的是書上的還是自己說的，先逼自己哎問自己幾句，他依賴的核心假設到底是什麼？有沒有跟他矛盾的證據？這些證據又是怎麼被悄悄的處理掉的？最關鍵的一步就是把 AI 當成你的論敵，而不是一個答案機。你讓他論證一個觀點，然後呢？你專門找他的漏洞，你讓他給你證據，然後你親自去核驗他的來源。我敢說這個練習比任何課堂的都頂用的多，因為他會給你及時的反饋。這套思維訓練做完，即使中共他媽以後學會七十二變了，也一樣忽悠不到你，或者說忽悠到你家孩子呢，就是一個非常困難的事兒。

第二件呢，就是理解 AI 的底層邏輯。注意啊，這不是教你去寫這個提示詞啥的，是教你看穿這臺機器大模型的本質是什麼？它是一個機率預測機。你給它一段輸入，它乾的事兒是啥？是根據訓練的資料裡的統計規律去預測下一個最可能出現的詞兒。它沒有在理解，它只是在基於統計進行的預測而已。起碼現階段的大模型它是這樣的。這個區別呢，可就太重要了。它能夠解釋為什麼大模型會一本正經的他媽胡說八道。真的有的時候我去，我之前用那個介面的簡直了，他媽真的是一張嘴就胡說八道，因為它最佳化的目標是聽起來合理，而不是真的對。你可以不用看懂裡頭的那個數學公式，但你得給自己建立一個直覺。大模型呢是人類語言統計的壓縮體，它不是人類智慧的數字映象。理解了這一點，你才知道哪兒該信它，哪兒該質疑它，哪兒是他媽絕對不能信的。這個判斷力才是用 AI 的差別。都用 AI，但是什麼叫更好的利用 AI呢？它不是你背了多少個提示詞模板，而是你要學會有判斷力。

第三點呢就是單點精專，就是把你的優勢推到最高。哎呀，還是麥肯錫的這份報告啊，它裡邊有個數字呢是非常扎眼的。你看這個啊，能夠熟練使用 AI 的這個崗位需求呢，兩年裡邊暴漲了將近七倍。二零二三年呢還只覆蓋了約一百萬的工人，到二零二五年呢已經覆蓋了將近七百萬了，到現在呢已經突破一千兩百萬了。這意味著什麼呢？意味著懂 AI 正在從一種稀缺的能力飛速變成一個基礎的門檻。而一個東西一旦從稀缺變成普通，它的溢價呢就消失了。所以真正值錢的呢從來都不是會用 AI 這個事兒，而是能用 AI 在哪怕一個非常極窄的領域裡邊做到這個行當，或者是領域的一個極致，極致到別人很難複製的情況下，這就是單點精專的本質。它不是讓你去當一個全才，而是在一個特別具體的切口上深到讓人望洋興嘆。什麼叫做到極致呢？哎，打個比方啊，這個要求呢不是說你把量化做得有多精，這個不是一個衡量標準，而是什麼？而是你可以專攻高頻的實研套利，把 CME 的國債期貨跟加密貨幣市場跟永續合約之間，由於兩地的物理微觀延遲形成的交叉套利的空間呢，摸得他媽門兒清。這種人稀缺到頂級的高頻量化基金願意出四倍的價格來挖。切口越窄，你的護城河呢反而就越寬。

好，我們把前面的東西呢擰成一股繩兒。不管你被調劑到什麼天坑，去哪個城市，也不管你學歷是高是低，只要你死死咬住他們，他們就是你穿越下個二十年真正有用的東西。大家再看這個，第一件就是模型拆解，說白了就是你能看穿任何一個你正在使用的工具，AI 呢也算在內。你要看穿它的內在邏輯、它的工作方式、它的結構假設以及它的能力邊界，而不是會點這個介面，會這個什麼 prompt 這些提示詞這些玩意兒。為什麼這個重要呢？因為歷史上每一次的技術躍遷，贏家呢都不是最早用上這個工具的人，而是最早看穿工具機制的人。好比說九零年代那個網際網路贏家不是最早上網那批人，是最早想明白網際網路會摧毀資訊不對稱的人。那麼放在現在，其實也一樣，贏家絕對不是哎最早用 AI 的人，而是最早搞明白大模型的它是一個機率統計機器的人。因為只有這樣，你才能知道它什麼時候輸出的東西哎看起來完全正確，但實際上呢是非常危險的。

第二件重要的事兒呢，麥肯錫也說的非常清楚了，百分之五十七的工作時間理論上都能被 AI 給自動化，而這些活兒呢還有一個共同點，就是大多呢都能被規模化的複製。所以你要乾的是在剩下那個不到一半里頭找那個還沒有被充分攻擊的點，然後用時間還有深度在那鑿出一個你不可替代的深坑來。第三件是什麼呢？就是既然百分之五十七的工作時間理論上都會被 AI 的自動化所取代，人呢其實最喜歡幹兩件事兒，第一呢就是更好的節省時間。第二呢，就是更好的浪費時間，這就會給很多的服務業，尤其是那種情感服務還有溝通服務的，哎，可能以後你去美個甲呢，找的不是那個技術最好的那個技師，而是什麼呢？而是最能嘮的那個，最會聊的那個技師。AI 還消滅不了什麼樣的工作呢？就是得靠在場，靠動手，並且事後呢還得擔後果這些工作。麥肯錫那個以人為中心的職業是所有型別裡邊自動化風險最低的這一部分，在美國的年薪中位數呢，差不多就是七萬一千美元，並且呢還會佔美國所有崗位的三分之一。

哎，我不知道別人啊，但是我覺得什麼呢？尤其是 AI 用多了的時候，哎，你看它吐出那些個字兒，你都他媽特別的煩。後來我總結這是為什麼？就是那個言語吧，你看不到情緒，哎，你哪怕是罵我兩句也行啊，但就是把情感他媽特別的匱乏。現在我用這個玩意兒，主要就是計算的還是比較多的，還挖資料用專門的 scale 就行了。至於閒下來的時候呢，我寧可跟他媽損友扯犢子，我都不想看這個 AI 介面。最後一個能力也是最重要的，就是複雜系統的編譯能力。世界經濟論壇呢，把分析性思維還有批判性思維列為二零二五年企業最看重的第一技能。它背後的邏輯就在於，在一個加速變化的世界裡邊，最值錢的它不是你掌握了多少特定的知識，而是你能多快的應用新的資訊去更新你對這個世界的理解。AI 呢能夠給你一堆資料，但是呢它根本就說不出來這些資料在一條複雜的因果鏈裡邊到底意味著啥。這玩意兒得靠你的腦子自己建模才行。然後 AI 可幹嘛呢？可以讓它計算檢驗，檢驗之後再帶入到真實的世界去證實或者是證偽。這部分呢 AI 也做不了，因為它是實踐。

所以我想說的東西吧，也不是什麼勵志啥的，也更不是什麼毒雞湯。同時呢，也不是說想要安慰沒考好小夥伴兒，他就是真的。這個世界的遊戲規則從來就不是中國那個學校告訴你那一套。中國的這些個垃圾學校特別喜歡幹啥呢？就是把考試這個事兒跟人生的做一個經濟繫結。什麼好好學，什麼千軍萬馬過獨木橋，什麼學成找份穩定工作，然後你就安全了。這套劇本在中國工業化那陣子，哎，也就是九零年代到二零一零年代，基本上也是零的。但是呢，它藏著一個非常大的隱含的前提，那就是這個世界呢得是穩的，得是一成不變的規則呢也是絕對的。那張文憑呢，今天值多少錢，明天還值多少？但是到二零二六年，這個前提已經塌了。中共在他媽瘋狂的往回踩油門。大家要知道，文憑的估值也是要靠就業市場給定價的。就業市場一垮，文憑這玩意兒自然就會貶值。但是你真正能夠學到的本事，這東西呢雖然沒有一個標準化的考試，但是這東西才是每一個人安身立命之本。AI 差不多每十八個月就會把一個行業的底層邏輯重塑一個數量級，可以說現在所有人都在同一個起跑線上。

同時，大家每一個人呢都是這個新規則底下開局的第一批人，這是壞事兒，它也是好事兒。壞就壞在呢，我們誰手裡邊都沒有可參照的劇本，上一代人經驗呢基本上沒法用，因為上一代人這個經驗在 AI 這個變數面前會光速的失效。不過好也好在什麼，就是這是一個規則的重置期，每一個重置期恰恰也是歷史上最公平那段時間。為什麼？因為舊規則的贏家手裡邊攥的是一堆新遊戲裡邊可能根本就沒法用的籌碼，而舊規則的失意者呢身上反而沒有舊遊戲留下那個包袱。所以真正決定你命運的不是這次高考考了多少分，而是接下來這幾年你有沒有看到這個世界真實的底層邏輯，又有沒有那個膽子按照這個邏輯去活。還是那句話，高考這玩意兒說破大天，它也就是個考試。這東西考好了跟沒考好，你的人生價值呢都不在這場考試上。還有就是啥呢？就是考好考不好的都把中共那個歷史教材還有那個傻逼政治教材一把火給點了。那個逼玩意兒放在家裡面太容易招傻了，太令人埋汰了，簡直就是戕害思想的源頭。雖然呢沒啥人信他那個逼玩意兒，但也相當於給自己這個里程呢畫上一個感嘆號。