《牛来》莫名其妙地成功实现了文化输出，并且是大成功。国内网友口调侃冥币驱逐劣币时，外国网友已经在真诚发问：有没有得奥斯卡的风险？

哪吒花了 5 亿才把孩子送出去，牛来只需眨着一双懵懂的大眼睛叫妈妈，都没有正式上映，就征服了外国人。

旧金山已出现枪板放映，同人作品重磅登录洛杉矶漫展 Anime Impulse，多邻国迫不及待地开蹭了，各品牌运营也加班加点赶紧蹭上这波热度。

导演信雨萌没发行的 IMAX 版，被外国网友当个事办了

多伦多国际电影节 " 午夜疯狂 " 单元策划人 Peter Kuplowsky 公开在社交媒体寻人，急切寻找发行方，透露正在筹备相关放映活动。

很难有一部片子能够放之四海而皆政治正确，牛来做到了。潮水般的好评让人迷惑，到底是真的还是串的？看下来大概率是真的。

" 母爱 " 是个能被各种语言、文化、阶层、身份所共情的题材。没有任何电影制作经验的母子二人，没有借助资本的力量，五年时间手搓一部电影这套叙事，在任何文化圈都是通杀。

加上主角是动物，在沙漠奔跑让人看到了环保主义，粗糙质感体现匠人精神，这套组合拳下来没几个白左能抗住。

另一个原因是反 AI。

牛来的粗制滥造正好切中了群众的情绪出口。灵魂，一个如此古早梦幻的词语，正合适放在两头手搓小牛的感情之中，作为一面大旗，插在反 AI 的阵地上。

又有多少人是真的在探究其中的艺术成分，很难说，大部分人拥护的是一种情绪，人类垃圾终于打败了人工智能垃圾，成为了 MHGA（Make Humans Great Again）的吉祥物。

人们心中对 AI 说不出道不明的复杂情绪，借由着抽象、恶搞宣泄而出，天下苦 AI 久矣。

人工智能改变人类未来的革命中，一头小牛慢慢走出来，问出了大家都想问的那个问题：

你说的这个人类里有我吗？

左右翼团结起来

今年 7 月 11 日，711 一年一度免费思乐冰日促销活的日子，美国旧金山有大约 400 人参加了这场名为 "Freeze AI on Slushy Day" 的游行，打着冰淇淋的旗号反 AI [ 1 ] 。

游行针对性极强，从 OpenAI 总部出发，步行前往 Anthropic 总部，中途在 Andreessen Horowitz 办公室停留抗议，最终抵达 Google 旧金山办公室。

Andreessen Horowitz 就是大名鼎鼎的风投机构a16z，也是 OpenAI 和 Anthropic 的投资方，在人工智能浪潮中赚了个盆满钵满，被骂不算冤。菜得抠脚的 Gemini，竟然被作为压轴项目处理，也是光宗耀祖了。

在反 AI 这件事上，美国的激进派和劳保居然组成了统一战线。无关左右，无关党派，全民统一。

美国人早已不满足于打嘴炮，4 月份有男子火烧奥特曼住宅，7 月 18 日，反 AI 数据中心抗议直接扩散到全国，一天之内，42 个州、142 场抗议 [ 2 ] ，8 月 27 日，美国最大护士工会 在 8 个城市组织行动，数百名护士甚至采取阻断交通的公民抗命，要求医院和政府停止与 Palantir 合作 [ 3 ] 。

不久前，Bernie Sanders 发出警告，人工智能正在对美国人民所珍视的一切构成威胁，它扼杀就业、平等、人际关系、民主，甚至可能毁灭人类，国会必须采取行动 [ 4 ] 。

Bernie Sanders 的政治主张简单来说，就是 " 只有社会主义才能救美国 "，在美国属于左中左。

2026 年 3 月 25 日， Bernie Sanders 和爱将 Alexandria Ocasio-Cortez 共同宣布《Artificial Intelligence ( AI ) Data Center Moratorium Act》，要求先暂停 AI 数据中心的建设和扩张，等美国建立起针对 AI 的安全、劳动、环境等保障之后，再继续扩张。

他们担心 AI 带来的收益被科技巨头和资本拿走，失业、工资下降等成本由普通劳动者承担，造成先富不带后富，因此主张先 " 踩刹车 "。

另一阵营，以特朗普上一任班子的核心成员 Steve Bannon 为首，多年来， 班农同志一直是右翼阵营中，少数持续抨击人工智能和高科技公司的人之一。

班农认为 MAGA 基层对 AI 的厌恶程度非常高，恨 AI 甚过恨左，他们担心人工智能技术会消除工作岗位并重塑美国社会，基层正在形成一场反 AI 运动 [ 5 ] 。

和左翼一样，班农的抨击点也是对人工智能缺乏监管：" 在国会山开一家美甲店或编个辫子，都比人类历史上最危险的技术受到的限制要多。" [ 6 ]

今年 7 月的福克斯民调显示，76% 民主党选民、60% 共和党选民反对在本地建 AI 数据中心。左派关注环境破坏，右派关注生活成本提高，但反的东西，都是 AI 基建 [ 7 ] 。

当支持和反对堕胎权的人们都站在了一起，准备扼杀人类进步大结果时，说明事情已经不寻常了。

革命革到我头上

今年 8 月，比尔 · 盖茨发布长文《动荡的 AI 时代已经到来，我们的选择至关重要》，全文可以用一句话概括：

AI 进步得似乎有点快了，能不能慢一点？

比尔 · 盖茨是典型的技术乐观主义者，一直主张 AI 虽然存在风险，但整体可控，没必要因噎废食。但在这篇长文里，他提出了一个很现实的问题：年轻人找不到第一份工作。

就当下的 AI 能力来说，标准答案越明确，执行路径越清晰的工作，AI 越是胜任。比如资料整理、简单代码、工单处理，标准化程度很高——即盖茨所说 " 标准化、可文档化、可检查 "，是大模型的舒适区，这也是年轻人进入职场时最常做的工作。

他认为这种趋势将会持续，不会局限于少数几个行业或职业。

销售和客户支持、软件工程以及律师助理等工作可能最先受到影响，后续其影响范围将会更广。那些可以在数字环境中完成、主要负责信息处理，却还不需要太多经验和最终决策的任务，都会被 AI 替代。

换句话说，AI 可以消灭基础码农，但消灭不了架构师。把职业生涯当成爬楼梯，AI 先把一楼的楼梯拆了，有本事你就爬吧。

斯坦福在一项研究把知识分为显性知识（codified knowledge）和隐性知识（tacit knowledge），前者是写进教材和流程、书面正式传授，古语云自有黄金屋的知识；后者则依赖实践、导师传授 [ 8 ] 。

显性知识对应的相对简单的任务，是大部分企业培养新人的入口，年轻人先做基础工作，不断积累经验，在这个过程中积累隐性知识，慢慢承担复杂任务。

研究显示，高度依赖显性知识的职业中，年轻人的就业率有所下降。

这种变化也出现在招聘市场里，Citi 与 Hildebrandt 对大型律所的调查发现，86% 的律所计划 2027 年前扩招资深律师，但仅 35% 愿意招收应届新人。哈佛大学的一项调查显示，使用 GenAI 的公司里，新手（junior）职位减少了 10% 左右 [ 9 ] 。

这样一来，人才成长路径就被打破。企业用 AI 代替人才培养成本，开始疯狂鬼打墙。要么一进公司就是高管水平校招生薪酬，要么直接进厂打螺丝。

WEF 在《2025 年未来就业报告》里预测，到 2030 年，全球约 9200 万个岗位被 AI 替代，被替代的多为规则明确的初级脑力劳动，新创造的岗位高度集中在 AI/ 机器学习专家、大数据专家等领域，存在严重技能断层 [ 10 ] 。

现存的初级岗位，正在疯狂提高进入门槛。PwC 在 2026 年的全球 AI 就业报告分析了超过 10 亿条招聘信息，给各个职业做了 AI 暴露度评分，最终得出结论：被 AI 替代的风险越大的职业，对初级岗位要求越高 [ 11 ] 。

人类也不是完全无处可逃，按照各家大模型的风险管控措施，跟 AI 聊生物、化学之类的东西，模型就会自动降智——你看看，什么岗位不会被 AI 替代，Anthropic 已经指了条明路了。

没有相关技能也不用担心，Anthropic 在 3 月发布的失业报告里，就建议金融、法律从业者如果被 AI 替代，可以考虑洗碗工、管道工等再就业机会 [ 12 ] 。

都是为人民服务，干好了也是一番事业。

谁都别想跑

谷歌 DeepMind 负责人德米斯 · 哈萨比斯认为，人工智能革命的规模将是工业革命的十倍，速度也将是工业革命的十倍。换句话说，AI 的影响是工业革命的百倍 [ 13 ] 。

规模是十倍没什么问题，但速度是十倍，可能就危险了。

蒸汽船从出现到全球普及用了约 117 年，铁路客运约 77 年，电话约 50 年；就连互联网，从出现到大规模扩散也经历了十几年。生成式 AI 从 LLM 到 MLLM，再到 Agentic AI，只用了 4 年。

黄仁勋发来贺电

时间被迅速压缩，产业变化的阵痛能及时消化吗？

理论上来说，技术革命有替代效应，机器虽然会替代人的工作，但技术进步又会创造新的岗位，扩大就业范围。历史上多次技术革命，的确遵循这个规律。

变数是时间。1947 年至 1987 年，两种力量还能相互抵消；但到了 1987 年至 2017 年，情况开始发生变化：机器替代工作的速度明显加快，而技术创造新工作的速度却只有前者的一半左右 [ 14 ] 。

20 世纪 70 年代后，美国制造业大面积向东亚转移，这场转型拉了三四十年，留下了一个铁锈带：底特律、克利夫兰、匹兹堡等城市经历工厂关闭、人口流失和社区衰退，一代工人失去了原来的职业和生活方式。

问题在哪里？转移的太快。美国电子产业全面转移到东亚国家，铁锈带的产业工人还没退休，然后他们选出了特朗普。

当变革速度超过社会的适应速度，它留下的就不再是一条路，而是一道不断张开的裂谷，吞噬着来不及跨步的人。

比尔盖茨预测，人工智能将在十年内而非几代人的时间里，迅速冲击各个行业。虽然会创造一些新的就业机会，但如果没有正确的政策，新增就业岗位的数量将远少于现在。

过去的技术革命，往往集中冲击某一个具体的生产环节或行业。比如珍妮纺纱机主要改变的是纺织业，蒸汽机最初大规模改变的是制造、采矿和交通运输，技术冲击在社会中仍然存在缓冲区。

但 AI 是一种可以嵌入几乎所有行业的通用技术，第一次让一种技术的潜在替代范围，跨越了几乎所有行业的边界。

人类真正最早文明的证据，是一根愈合的股骨。它证明一个受伤的人没有被抛下，有人愿意照顾他，直到他的骨头重新长好，我们愿意为人的脆弱留下时间。

那么，当我们没有时间去等待一根骨头愈合的时候，意味着什么？

就连 Altman 都想要慢下来，让社会有时间围绕这些新的能力水平建立适应机制。当然，Altman 的说辞看看就行，不影响 OpenAI 每次发模型触发 Altman 眩晕瘫坐。

今年 8 月，Altman 接受《时代》采访时说得非常直白："I think it is a good time to slow down" [ 15 ] 。仅仅一个月后，OpenAI 发布了 GPT-6。

比尔盖茨表示，如果有人能拿出切实可行的方案来减缓人工智能在全球范围内的发展速度，我可能会支持。然而，我认为这不太可能发生。地缘政治和经济利益的驱动力太强，人工智能的发展速度根本无法阻挡。

宏观层面涉及到地缘政治、国家竞争和资本利益，但具体到微观，逻辑就是非常简单的囚徒困境，你不用，别人会用。

减负教育喊了这么多年，鸡娃还是根本停不下来，个体承担的是不跟的风险，而收益却是所有人一起慢下来之后才会出现。

2026 年《European Management Journal》的一项研究发现，同事使用生成式 AI 会显著提高其他员工的采用意愿 [ 16 ] 。

韩国社会学家张庆燮用 " 压缩现代性 " 解释韩国的发展经验。

韩国在极短时间内完成了工业化、城市化、民主化和全球化。原本在其他国家经过几代人逐步展开的制度与生活变化，被压缩进几十年；传统家庭责任、现代市场竞争和全球资本主义同时存在，并不断向个人施加压力。

人工智能时代，所有人的现代性似乎都被压缩。每个人都主动或被动进入这场竞赛，" 你不学有的是人学 " 从未如此真实切肤。

AI 改变的是整个技能的生命周期。过去一个人学习一项技能，可能可以使用十年；现在，AI 把学习、应用和淘汰压缩进了更短的周期。

于是，职业生涯从积累经验，变得越来越像 " 持续重新入门 "。

所有人都被拉入了衡水中学，一群本来就足够优秀的学生，变成害怕自己不够优秀的人。

恐惧感成为了驴面前的胡萝卜，没有人知道为什么要学，只知道别的同学都已经开始 5 年高考 30 年模拟了，自己不能成为唯一一个没卷的人。不学的同学自动进入火箭班，直接被发射到外太空，比马斯克先登上火星。

很想问一句，这 TM 谁给我报的名？

[ 1 ] Slushies, a Barney costume, a march from OpenAI to Anthropic: Inside SF ’ s anti-AI protest,The San Francisco Standard

[ 2 ] Data center opponents stage 142 protests across 42 US states,The Reuters

[ 3 ] Nurses hold nationwide civil disobedience actions to demand ‘ Palantir Out! ’ ,National Nurses United

[ 4 ] AI Is a Threat to Everything the American People Hold Dear,Wall Street Journal

[ 5 ] Inside MAGA's growing fight to stop Trump's AI revolution,abc NEWS

[ 6 ] AI becomes a political wedge issue, creating odd bedfellows across parties,yahoo news

[ 7 ] Fox News Poll: Cool your servers! Voters reject data centers，FOX NEWS

[ 8 ] Canaries in the Coal Mine? Six Facts About the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence，Stanford Digital Economy Lab

[ 9 ] Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. R é sum é and Job Posting Data，Harvard University

[ 10 ] Future of Jobs 2025，WEF

[ 11 ] 2026 Global AI Jobs Barometer，PwC

[ 12 ] Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence，Anthropic

[ 13 ] Demis Hassabis on our AI future: ‘ It ’ ll be 10 times bigger than   the Industrial Revolution – and maybe 10 times faster ’，The Guardian

[ 14 ] Assessing the Impact of New Technologies on the Labor Market: Key Constructs, Gaps, and Data Collection Strategies for the Bureau of Labor Statistics，U.S. Department of Labor Bureau of Labor Statistics

[ 15 ] OpenAI Is Slowing Down Its AI Training，TIME

[ 16 ] Visible hands in technology diffusion: Colleague GAI adoption as dual cognitive signal in competitive workplace ecosystems,European Management Journal