PC和互联网时代的核心是信息化，也就是把以前线下大量依赖手工做的、纸质流程的活动，迁移至电脑和手机等终端上。
但关键在于，这场迁移本身并非是对人力的简单替代，而是一场史诗级的系统工程。
它需要海量人力投入，实质上是招募大量人员进入数字世界进行基建与运营。
比方说你原来是线下开一家商店，服务的只能是本市范围的客户，门店主要需要店员、收银、仓管等有限岗位，服务范围受地域限制。
而将业务搬至线上后，就不一样了。要真正运营好一家网店，会催生出全新的职业生态。
比如产品美工、售前售后客服、电商运营、带货主播、直播场控、仓储配送专员、产品选型师等岗位。而且现在淘宝、拼多多、抖音等多平台运营，服务范围扩大至全国甚至全球，所需团队可能从原先的三五个人，要激增至二三十个人。
资本界都在说我们正逐步迈入所谓的AI时代。
这一阶段的本质，是尝试以技术替代部分人工决策、优化的现有流程。所以它的核心目标在于让系统能自动运转，降低对人力的依赖。
这种的结果就是体现在岗位的优化甚至缩减上。
最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！
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比如说，以往客户咨询中简单问题可依赖预设回复，但复杂问题如退货纠纷、物流异常等仍需人工介入。但是现在有AI了，就能处理更高级别的客服任务，通过后端数据关联实现前端智能响应，客服人员就大大减少了。
然而，目前AI大模型的实际应用，仍然还局限于聊天窗口内的写作、生图等有限场景，还没有未形成繁荣的应用生态。换句话说，AI技术尚未真正实现规模化落地。
以前移动互联网的时候，苹果与谷歌通过建立统一的硬件标准、操作系统，开放出一个移动商店的业务形态，吸引所有人进场来玩，只要这个移动商店流量大，那么内容供应商和服务供应商，就可以以最小代价进场，然后大家一起做大市场份额，做高利润率。
现在，C端无规模化落地应用，在ToB领域更是如此了，现在给某家公司推一些AI产品，故事讲到最后都会绕到降本增效。
这一逻辑本质上是存量市场的零和博弈。也就是企业追求的是分蛋糕的效率，而非将蛋糕做大。
所以结果往往不是创造新就业，而是削减原有岗位。对B端企业的就业市场来说，甚至已经演变为一场负和游戏。
目前AI带来的就业增长，主要集中在两个地方。一个是基础设施建设，比如数据中心、PCB板、GPU服务器、光模块、存储设备等上游硬件产业链的扩张，这些带动了相关制造与部署人力的需求。
另一个是大模型研发与算力调度等高端技术岗位，这类职位通常要求深厚的技术背景与系统架构能力，且多倾向于名校毕业生，进入门槛高，普通人也基本上很难参与。
所以现在，AI反而强化了那些技术大公司和所谓的精英阶层的话语权，而我们普通劳动者却被置于是否会被替代的焦虑中。
社会要求我们要再培训，要及时转型，不然就跟不上时代，就要被淘汰。这不就是在制造焦虑，不就是把结构性问题转化为我们普通人的个人责任。
我们也不好说以后通用人工智能会发展成什么样，但现在拼算力、比参数规模、刷各种榜的作法，就是妥妥的军备竞赛。
如果AI的发展继续还是以效率至上、降本增效的逻辑，而无视就业公平与社会稳定，那么所谓的AI革命，就不是整个社会集体的进步。
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