人工智能（AI）的進化速度正以前所未有的節奏向前推進，而人類社會的熟悉與適應機制，正在被這一浪潮甩在身後。從大模型到智能體，從辦公助手到決策引擎，AI正在從邊緣走向核心，在一系列高端、複雜、原本由專業人士掌控的領域逐漸「取代」人類。真正的壓力，不在於AI取代了什麼，而在於人類還來不及明白，一切就已經開始了。

摩根大通首席分析官德里克·沃爾德倫（Derek Waldron）不久前在接受CNBC獨家採訪時表示，公司正在內部推進一個名為「LLM Suite」的AI平台，使用OpenAI與Anthropic的大模型，每八周更新一次功能，以整合處理更多行內知識與業務流程。沃爾德倫指出，LLM Suite的目標不只是優化某個業務環節，而是「讓每一位員工擁有AI代理，每一個流程被AI重新定義，每一次客戶交互都由AI禮賓服務提供」。如果這一計劃能夠實現，那麼摩根大通將從組織形態上，完成根本性的重塑甚至是變革性的躍遷。

通過沃爾德倫的現場展示可以看到，AI助手能夠在30秒內生成一套完整的投資銀行演示文稿，而過去這通常需要一組初級銀行家耗費數小時完成。實際上，在AI工具的開發一側，很多初創公司就幾乎是把「替代初級銀行家」作為核心研發目標的。例如，紅杉資本領投的Rogo Technologies開發的軟件系統可以自動完成幻燈片生成、IPO文案初稿、基礎財務模型搭建等工作。

由史丹福大學退學的博士生喬治·斯爾瓦卡（George Sivulka）於2020年創立的Hebbia則致力於快速處理複雜數據集，包括PDF、電子表格、財報電話會議記錄等多種格式，並提供精準的訊息提取、總結及引用功能。這些都是初級人士必須學習並掌握的技能。

在傳統金融行業，初級崗位一直被視為「學徒制」的重要組成部分，是企業規劃人事安排和構建晉升機制的基礎。當這類入門職級被AI快速跨越之後，就意味着企業不再需要那麼多「從頭學起」的人，而只需要少量「能統籌AI」—那些除了有情商、智商還有超高「AI商」的人。一個不會或是不善於使用AI工具的員工，與一個善於使用AI工具的員工，在做事的效率方面，會有數倍的差距。這種差距之大，幾乎等同於一個文盲與一個大學生的差距。

這些考量已經導致當下許多企業重構對人才的篩選邏輯。全球最大主權財富基金——挪威主權基金首席執行官譚俊（Nicolai Tangen）就曾公開表示：「在我們這裏，不使用AI的員工，將不再有未來。」自2022年起，他便着手推動員工AI化轉型，在670名員工中建立AI使用培訓機制，設立AI推動者團隊、AI大使和專屬教學課程。目前，已有約300人通過AI編寫代碼、進行投研輔助工作。

譚俊強調，「使用AI不是選擇題，而是生存題」，未來所有新招聘都將傾向於技術嫺熟者。內部調查顯示，員工表示2024年工作效率提升15%。譚俊認為，該數字今年會升至20%，明年會再增加20%。他說，「若和不用AI的公司競爭，我們超前50%！簡直不可思議，他們永遠都趕不上。」譚俊指出，挪威主權基金目前使用的關鍵工具包含「所有員工都在用」的Anthropic旗下聊天機器人Claude、微軟Copilot、Perplexity、OpenAI的Deep Research等。

諮詢公司埃森哲的決策則更為「殘酷」。據路透社報道，埃森哲宣佈了一項價值8.65億美元的重組計劃，並表示自2025年夏季以來已在全球範圍內裁減了超過11000名員工。公司表示，如果員工無法適應AI時代的再培訓，將有更多員工面臨被要求離職的風險。埃森哲首席執行官朱莉·斯威特（Julie Sweet）在分析師電話會議上表示，公司正在快速淘汰那些難以掌握所需技術的員工。她指出，對於那些即使學習AI相關技術也無濟於事的員工，再培訓是不現實的，因此直接解僱。

值得一提的是，儘管越來越多企業在向美國證券交易委員會提交的年度文件中警示AI技術或對其業務造成重大負面影響以及存在敏感訊息泄露等「翻車」風險，企業仍高度認可AI在提升生產力方面的巨大潛力，並競相加大投入。據管理諮詢公司貝恩數據，2024年美國企業平均AI總支出較2023年翻倍，達1030萬美元（調查對象為年營收5000萬美元至超50億美元的企業）。

這些案例都印證了安邦智庫（ANBOUND）資深研究員早在2023年初的預判，即「AI真正的巨大沖擊即將來臨。」彼時OpenAI的ChatGPT剛剛發布不足三個月，社會尚處於觀望期，但ChatGPT之於Google、之於微軟Office、之於程序員，其衝擊並非替代式，而是代際式的。改朝換代的大淘汰已經來臨。大多數行業將被重新定義，老大的地位將被打破，傳統的組織結構和人才路徑將失效。這位資深研究員在2025年時又進一步指出，人類的生產和服務，正在面臨前所未有的普及和再教育的階段，其成功的程度，取決於人們學習的程度，僅此而已。

然而，真正的結構性風險，在於這一轉變的速度極快，徹底打亂人類社會「學習節奏」的事實。以往每一次技術革命，無論是蒸汽、電力還是網路，社會都有相對充裕的時間來完成適應：教育體系得以調整，崗位技能逐步更新，制度改革也多有預留空間。但AI的推進節奏明顯不同，其滲透和迭代幾乎是即時發生，技術已經在重塑組織流程、崗位要求和商業邏輯，而社會整體的應對節奏卻遠未跟上。

所以，問題的根源在於速度！在於人們對於AI普及以及影響速度的認識和判斷！安邦智庫的警告也在於，這一速度將會大大超過人們想象的程度。

對個人而言，這是一次深刻的認知挑戰；對組織而言，這是資源重新配置的巨大考驗；而對社會整體而言，則是制度靈活性和改革能力的全面檢驗——必須在極短時間內解決失業壓力等等一系列系統問題。安邦智庫有關倒逼企業重新審視技術投入與組織結構的關係的「AI稅」就是一個例子。總而言之，現在不僅是一場技術競速，更是一場關於理解力與適應力的競速。當社會運行機制尚未完成更新，而技術已在前方不斷開路，真正被拋下的，實際上不僅僅那些「不會用AI」的人，也包括那些仍以舊邏輯應對新世界的系統與觀念。

最終分析結論：

真正的壓力，不在於AI取代了什麼，而在於人類還來不及明白，一切就已經開始了。人類社會的「學習節奏」已被AI迭代徹底打亂。這一背景下，真正被拋下的，不僅僅是那些「不會用AI」的人，也包括那些仍以舊邏輯應對新世界的系統與觀念。

本文原載於2025年11月17日的安邦智庫每日經濟欄目