第一批被DeepSeek取代的打工人 正在瘋狂出現

第一批被DeepSeek取代的打工人，正在瘋狂出現。（藍孝威攝）

據公衆號「智谷趨勢Trend」報導，2025，開年即暴擊。大年初九，一份聊天記錄在社交平臺廣爲流傳。第一批被DeepSeek取代的打工人，正在瘋狂出現。「韓束」母公司上美股份創始人呂義雄在工作羣部署「用AI替代人工」，各部門裁員的比例赫然在目：

法務部門50％的人要淘汰，只留20％能用AI的人；

客服部門95％的人要淘汰，只留5％能用AI的人；

新品創新中心70％的人要淘汰，只留30％能用AI的人以及工藝把控的人；

內容創新部門80％的人要淘汰，只留20％能用AI的人，一個團隊做出20個團隊的活。

儘管其後來回應「不是裁員，只是有些地方加人，有些地方減人，讓運營更科學化，更有效率」，但這無疑也變相承認了一些人終將被替代的現實——赤裸裸的「適AI者生存」。

曾爲DeepSeek逆襲ChatGPT而振臂歡呼的打工人，沒有想到，AI會這麼快就兵臨城下，威脅飯碗。變化之迅猛，可能比很多人想象的更劇烈。活都讓AI幹了，普通人還能守住工作嗎？

電視臺一定需要主持人嗎？

餐廳一定需要廚師嗎？

醫院一定需要醫生嗎？

汽車一定需要人開嗎？

去年，我們還在思索答案。今年，杭州新聞聯播主持人已經在AI的替代下，回家過了個春節；北京海淀的孩子已經去公園裡買了個機器人烙餅；廣東一個患者已經拿起DeepSeek治療方案質疑上了自己的主治醫師；遠在大洋彼岸的山姆大叔坐着特斯拉的Robotaxi Cybercab，拋棄對「老司機」的執念……

隨着DeepSeek火遍大江南北，大陸財經作家吳曉波開始自我反省：吳曉波，你幹得過DeepSeek嗎？

被稱爲「ChatGPT之父」、OpenAI聯合創始人奧爾特曼更是斷言：我的兒子，未來一定不會有AI聰明……

從ChatGPT的隔岸觀火，到DeepSeek的貼身肉搏，我們正在經歷人類史上最劇烈的生產力革命。

「今天我們看到的所有電商平臺，服裝類的頭部企業，比如男裝的雅戈爾、威克多，女裝秋水、三彩、江南布衣，80％的圖片、影音的背後，都不是人工製作，拍攝、美工、剪輯、排版、運營，都已經AI被替代。」AI商業化的清華創業者武彬說。

這些曾養活無數小鎮青年的崗位，正在被「AI員工」批量收割。

做餐飲品牌運營的「韋小寶會發光」更是毫不猶豫地卸下溫柔的面具：「我們裁掉了所有的編導和文案」——因爲DeepSeek的效率，實在太高了。她以3分鐘做出來的哪吒設計圖舉例：

「第一，如果用人來做這件事情，效率肯定沒有那麼高；第二，我不可能讓我的設計隨傳隨到，比如我在凌晨三點、凌晨四點，我讓他給我設計一個圖，他肯定會大罵我；第三，還不要那麼多的錢……」

永遠秒回的AI助手，從指令到成圖、成文，最終成本可能僅需0.3度電，動輒上萬的人力成本曲線，望塵莫及。

就連每天錄一個音頻、每週參加一次大型活動、每月赴幾家大企業調研、每年出一本書的財經作家吳曉波，也沒有躲過AI兇猛。

他沒有想到，DeepSeek僅用了十幾秒，就模仿自己洋洋灑灑地寫出了一篇《2018：潮水退去時》的長文，用的也是編年體的文體方式，小標題「黑天鵝掠過太平洋」、「水中的大魚」、「裂縫中的光」、「沸騰的煙火」不僅很有文彩，而且都是其在年會或者專欄用過的詞語，非常「吳曉波」。

人們曾經認爲，這一輪AI衝擊波主要影響文字、視覺設計相關的工作者。比如去年的時候，麥肯錫全球研究院指出，受生成式AI影響最大的前十大職業分別是：

1、客戶服務與銷售

2、秘書與行政助理

3、IT與軟體工程師

4、網頁與數位界面設計師

5、寫作者、編輯、作家

6、會計與審計員

7、口譯與筆譯員

8、法律專業人士

9、新聞分析師、記者與新聞工作者

10、財務分析師

然而，人們突然發現，事情好像沒有那麼簡單。AI帶來的衝擊，很可能是全方位的。

第一個令人意想不到的重災區，居然是白衣天使。

就在這幾天，廣東一個醫學博主「孤芳自賞」爆出，自己的患者拿着DeepSeek給出的治療方案來質疑自己。氣得醫生又查了一遍指南，結果發現，指南更新了，DeepSeek纔是正確的……

浙大二院胸外科主任醫師範軍強也發了一個DeepSeek可以看肺結節的影音表示，DeepSeek不僅結果「和臨牀非常接近」，還指出範醫生給出的信息「磨玻璃的結節」過於模糊，到底是「純磨」還是「混磨」需要進一步明確，相當嚴謹。

四川某三甲影像科主任髮長文擔憂同事們的職業前景，「AI一分鐘能讀成千上萬張片子，細微的地方也能識別出不同，我們醫生僅靠手、靠眼，無論如何也是比不上的」。

產生變化的還有人們對工具的包容度。過去人們用百度看病是嗤之以鼻，如今DeepSeek的結論卻是逐字學習。

甚至有患者看完醫生診斷和DeepSeek結果一致後，誇的不是AI厲害，而是醫生專業負責，魔幻的現象令醫生「感覺離下崗的時間不遠了」。

第二個意想不到的重災區，是寫字樓裡光鮮亮麗的白領們。

這個曾讓無數大學畢業生趨之若鶩的殿堂，如今不得不接受一個現實，工資六位數的就業市場正面臨「白領衰退」潮，LinkedIn數據顯示：

IT招聘人數下降了 27％

質量保證職位下降了 32％

產品管理下降了 23％

項目管理下降了 25％

曾經被認爲最抗衰退的工程師職位也下降了 26％

去年浩浩蕩蕩的科技巨頭裁員潮，便是白領衰退的一個時代註腳。

根據裁員追蹤機構 Layoffs.fyi提供的數據，全球科技公司至少裁員了14.9萬人，比如IBM不僅裁員還暫停招聘，其首席執行官 Arvind Krishna表示，要用人工智慧取代8000個崗位工作。

端「金飯碗」的金融圈同樣如此，外有行業格局重塑，內有人員結構優化。根據「券商中國」的統計，從去年11月至今（截至2月14日），共有36家券商研究所出現減員，其中有6家減員數量偏多。

西部利得基金經理翟梓艦判斷：「未來金融行業可能會出現更多專注於開發和優化AI系統的專業角色，而一部分傳統的職能有可能會減少。」傳統的崗位需求，正是當下一些金融人手裡端的數據處理、文檔處理的飯碗。

歸根結底，工作跟AI的技術匹配度越高，即更數位化，更有規律性，更能夠被「標準化」的工作，就業需求就會越低。

就像當年淘寶電商顛覆實體經濟，美團外賣重塑用餐場景一樣，真正的「對手」，總是以不可預測的方式出現。只是這一次，發起的不是針對某個行業的衝擊，更像是整個社會運行基座的重構。

國際貨幣基金組織（IMF）的研究認爲，AI將對全球近40％的就業崗位產生影響，其中發達經濟體約60％的工作崗位受到AI影響。

海外專門從事人工智慧研究的Epoch AI 也意識到了事態的嚴重性，認爲受AGI 影響：

在未來20年內，人類工資跌破維持生計水平的可能性大約爲三分之一；

在未來100年內，人類工資跌破維持生計水平的可能性爲三分之二。

因爲與工業化、自動化浪潮只是替代部分體力勞動過程，AI（含AGI）取代的人將包括體力任務、腦力任務在內的大多數人。

因此，未來工資低線將不再由人類生存水平決定，而是由AGI 的能量需求決定。顯而易見， AGI 的能量需求可能遠低於人類的能量需求，畢竟人總是會感到倦怠，而 AGI 可以永遠運行。

這份悲觀的報告顯然認爲，AI奪走的不僅是加班時間，甚至還會威脅到人類的生存權。

事情，真的如此嚴重了嗎？

其實，也有很多樂觀的聲音。正如華爲創始人任正非所說，「這個時代一定會降低對人力的需求，但是創造的總財富增加了，可以養活被裁掉的人。被裁掉的人不幹活，少拿點錢；幹活的人多拿錢。社會總價值由於技術進步是在增加，而不是在減少。」

就像汽車的出現，雖然幹掉了馬車伕這個職業，但也創造出大量的司機崗位。馬車伕如果學會了開汽車，依然能發揮自己熟悉地圖、服務客戶的優勢。

據央視財經，截至2024年12月，中國生成式人工智慧產品的用戶規模達2.49億人，佔整體人口的17.7％。隨着人工智慧產業的快速發展，相關人才需求依舊是一片藍海。據《每日經濟新聞》報導，到2030年，中國AI人才缺口將高達400萬。比如「深度學習算法工程師」相關職位，年薪百萬也是家常便飯：

Momenta的「資深深度學習算法工程師」年薪範疇是70萬元（人民幣，下同）～112萬元；

Boss直聘的深度學習優化專家年薪範疇是96萬元～112萬元；

輝達深度學習職位年薪範疇是78萬元～110.5萬元；

還有入行門檻不算高的人工智慧訓練師，比如數據標註員，通過採集處理圖片、語音、文本、影音等原始數據，並標註成人工智慧可以理解的結構化語言，將AI訓練得更「聰明」。

邢開瑞便是一位利用AI的創業者，在雲南紅河哈尼族彝族自治州的縣級市裡，一間約170平方米的辦公室和12名數據標註員，是他雲南凱瑞科技有限公司現有的全部家當。

根據《南方週末》的報導，2024年整個12月，邢開瑞都在熱火朝天地籌備新的數據標註基地，以每年20多萬元的價格租了一棟四層小別墅，預計招聘200名數據標註員。「現在到處都在裁員，我還在特大規模招人。」對於未來，他更是信心滿滿：

「未來人工智慧發展需要用到的訓練數據涵蓋各行各業、千奇百怪，是我們想象不到的那種多，數據標註短時間內肯定是不會消散的。」

邢開瑞相信，只要人類存在，就會發展人工智慧；只要人工智慧發展，就需要人來訓練；只要需要人，他就有錢賺。

類似的崗位還有很多。艾媒諮詢2024年發佈的《2024年中國企業智慧化發展人才需求調研》結果顯示，高達91.3％的受訪企業面臨AI人才缺乏的問題。具體崗位上：

AI數據工程師、AI機器人工程師、AI算法工程師、AI產品經理、AI教育培訓人員五類崗位的需求量最高，佔比分別爲29.6％、28.3％、27.1％、26.9％、26.3％。

此外，非常重要的一點是，在AI時代，人類個體的思考變得更有價值，意義重大。

正如控制論之父維納在《人有人的用處》所說，如果我們不去追問和思考「要做什麼」，而是任由機器和機器的設計者把我們嵌入到生產流水線上，那麼人也就變成了機器的一部分。

AI同樣逃離不了互聯網工具的弊病：只負責信息呈現，不負責判斷對錯。只不過，過去是信息繭房，而現在可能是謊言矩陣。AI可以做出無數推演和梳理，但沒有辦法最後代替人來決策。

或許，真正的危險，從來不是機器覺醒，而是人類放棄思考。放棄進化的人類，纔會淪爲數位文明的化石。