又到年底，你擔心被裁員嗎？

最近是不是總刷到這種消息：AI即將取代很多崗位，你的工作飯碗不保了？搞得人心惶惶。

前些天，麻省理工發了份報告，說AI在美國已經能替代接近12%的勞動力。最先被沖擊的，不是碼農，而是那些整天做表、寫報告、走流程的人。說白了，很多你以為靠經驗壘起來的工作，機器學起來可能更快。

今年亞馬遜、微軟、谷歌這些科技巨頭，都開啟了史無前例的大裁員。根據layoffs.fyi統計，2025年美國科技行業裁員已超11萬人。

12月12日，更強悍的GPT-5.2 上線，更加劇了很多美國打工人的危機感。

回頭看看咱們這兒，氣氛就有點微妙。

AI工具的普及率倒是挺高的，畢馬威的數據顯示，中國職場AI工具使用率高達93%。阿里千問上個月剛入場，號稱“會聊天能辦事的個人AI助手”，宣稱全面對標ChatGPT。最近月活沖上3000萬，排名第四，緊跟排名第三的騰訊元寶。

看起來熱火朝天，但很多打工人心里頭，卻沒啥“要被取代”的實感。

為什么？原因可能有點扎心：不是你的工作太安全，而是國內的AI本事還不夠硬，沒到搶飯碗的級別。

你的效率沒飛升，因為工具也在“摸魚”

大家都在說AI 能救命，能幫忙加班、寫報告、開無效會議。

但說實話，很多人用上之后，發現它可能先要了你的“耐心”的命。

比如騰訊元寶。

消息太多？讓它總結。會議太亂？讓它整理。文案不會寫？讓它生成。它還嵌在微信里，幫你總結沒看完的文章的視頻。理想中，它應該像個隨時在線的學霸同事。

但現實中，有時候它像那個經常聽岔重點、還愛自由發揮的實習生。

你讓它從三小時的會議錄音里抓重點，它可能給你整理出一份看似完整、但關鍵決策和責任人一帶而過的紀要。你還得自己再聽一遍，去補上它漏掉的“人話”。

你讓它梳理十幾個工作群的雜亂討論，生成待辦清單，結果可能把“明天聚餐”和“下周交報告”并列成同一優先級。

它確實在干活，但活兒干得有點糙。

很多事你交出去之前，得先花時間把指令琢磨得無比精確；它交回來之后，你又得花時間校對和返工。

它幫你省去了動手的環節，但動腦和監督的成本，一點沒少。

這就很尷尬了。

工具的意義本是提升效率，但如果使用過程充滿不確定和反復，那么節省下來的時間，可能又被焦慮和修改填回去了。

再看阿里千問，宣傳上聲勢更大，給人一種“一步到位、解放大腦”的期待。

可真用起來，尤其面對稍微復雜點的任務，差距就藏不住了。

你讓它分析一份行業趨勢，它可能給你一套放之四海而皆準的模板話術，缺了獨到的洞察和扎實的推論。

你讓它寫一個具體項目的策劃草案，出來的內容可能結構漂亮，但你要問它關鍵風險在哪、具體要啥資源，它總是說正確的廢話。聽著挺對，細看沒用。

它倆試圖讓你用“說話”代替“操作”，但當你說的東西需要深度思路、邏輯鏈條或者行業黑話時，它倆的回應就容易飄忽。好像聽懂了，又好像沒完全懂。

結果就是，你以為能直接拿去用的東西，往往只是個“毛坯”，“精裝修”還得自己來。

這暴露了一個挺真實的現狀：

咱們很多熱鬧的AI工具，在解決“從1到100”的重復勞動上，確實有進步。但在應對“從0到1”的復雜思考和“從1到更好”的質量要求上，就顯得有點力不從心。

它們處理的是信息的“表面搬運和重組”，離真正的“理解、判斷與創造”還有距離。

所以，很多打工人沒有強烈的“被替代危機感”，原因可能很直接：

你手里的工具，暫時還替代不了那些真正讓你累、也真正體現你價值的核心環節。

在這場效率革命中，工具本身都還在進化中。

你感覺卷不動的時候，或許不是因為你不努力，而是你期待的那個神器，它自己也還在升級打怪的路上。

它還沒厲害到能讓你失業，頂多是讓你在“手動干活”和“指揮AI干活”之間，換了一種累法。

你不只是用戶，還是被錨定的“數字資產”

AI工具能幫你提升效率，這話不假。但如果你只看到這一層，就天真了。

巨頭把工具送到你手邊，除了賺個“科技創新”的名聲，更想從你身上拿走兩樣更實在的東西：你的習慣和依賴。

阿里為什么必須把千問做起來？因為它急需在AI時代，給你種下一個新的“肌肉記憶”。

過去它成功了兩次：想買東西，你打開淘寶；要付錢，你點開支付寶。如今的AI時代，它需要在“怎么解決問題”這個更大的命題上，讓你第一個想起它。

千問的終極目標，就是成為你遇到麻煩時，腦子里蹦出來的第一個詞。未來它可能會連上電商、本地生活、地圖……你周末想去哪兒，不用再查來查去，直接對千問說一句，它能把路線、門票、酒店全打包好遞給你。

方便是真的方便，但所有“極致方便”的背后，都標好了隱形的價格。

當你養成“凡事問千問”的條件反射，你的需求、偏好和決策數據，可能就源源不斷地流進阿里的生態，成為它加固城墻的磚石。

所以你看到千問在市場上的動作，充滿了熟悉的營銷味道：DataEye研究院的數據顯示，2025年11月，千問在大陸市場的買量素材占比沖到34%，僅次于元寶。更關鍵的是，其買量素材量環比暴增超過137倍，日投放素材量從月初的幾乎可以忽略不計，一路沖到月底的6萬組，實現了對元寶的反超。

DataEye研究院還指出，千問、元寶和豆包在產品技術能力上并未產生明顯鴻溝，產品能力在用戶角度差距并不明顯。

這不像是一場技術產品的硬核推廣，更像是一場簡單直接的流量轟炸。阿里在砸資源、搶入口、占心智，去打一場它不能輸的AI入口爭奪戰。

但問題也在這里。阿里在C端的AI產品上，似乎總有點舉棋不定。千問、靈光、夸克……多個產品線讓用戶眼花繚亂，分不清誰是誰。反復的改名與架構調整背后，暴露的或許正是阿里在戰略上的焦慮：

在AI to C領域的出手太慢，還沒找到那個一擊即中的拳頭產品，又怕錯過戰略風口。

如果說阿里是希望強行打開新局面的“進攻者”，那么騰訊更像是守在自家城堡里的“守成者”。

它手握微信這個月活十幾億的的國民級產品，似乎覺得沖在最前面去冒險試錯，成了一件不劃算的事情。

最近，投資人朱嘯虎在評價騰訊的 AI 戰略時稱：“騰訊一直是在后面跟著的，過去20年從來沒有是在前面燒錢去試錯的。一直是等到大家打明白了，他后面才發力。”

這句話翻譯過來就是：創新有風險，不如等風來。 等別人把路蹚平、把坑踩完、把用戶教育好了，再憑借微信的龐大流量，做一個“體驗還行、能用”的版本，順勢推給海量用戶，做到后來居上。

元寶就是這個策略下的典型產物。它未必需要有多驚艷的技術突破，它的核心任務是成為微信生態里一個“還算好用”的功能模塊，讓你在處理微信衍生的瑣事時能想到用它，并且用完后，更覺得“離不開微信”了。

這很精明，但也暴露了一種深層困境：當擁有巨大的存量，有時反而會失去冒險開拓增量的勇氣。騰訊不像在開拓AI新邊疆，更像在給微信這座巨大的數字城堡，進行又一次的“精裝修”。

它沒有做排頭兵，但也可能因此錯失定義下一代交互規則的機會。它確保自己不會輸，但也在用另一種方式，暴露了自己作為流量帝國守成者的創新疲憊。

看清了嗎？一個在流量戰場上急切沖鋒，卻可能迷失了產品焦點；一個在流量護城河里穩坐釣魚臺，卻可能失去了前沿的銳氣。

它們的路徑看似不同，但內核的焦慮一致：在AI這個看似顛覆一切的新浪潮面前，它們最信任的，似乎還是自己最熟悉的舊武器——流量。雖然路徑不同，但它們的目標一致：把你的使用習慣和穩定注意力，變成它們平臺最穩固的數字資產。

你覺得自己用工具節省了時間，而它們在計算你的停留時長和依賴深度。在這場游戲里，“效率提升”是吸引你的誘餌，你的“難以離開”才是它們想交付的終極產品。

結語：如果打工人怕失業，才說明它們成了

好在，選擇權并沒有消失。ChatGPT、DeepSeek、豆包……市場上好用的工具層出不窮，沒有任何一個平臺是唯一的答案。

對于你來說，最聰明的策略是保持“花心”。大膽地去用不同的工具。不同的AI擅長不同的場景，組合使用，才能真正掌控效率。

你的核心競爭力，永遠應該是你清晰定義問題的能力、批判性篩選信息的能力，以及快速學習駕馭新工具的能力。

別讓任何一個應用，成為你唯一的答案。你的“不專一”，才是你在數字世界里最靈活、也最安全的底牌。

現在，正是它們為了爭奪你，而拼命優化、盡力討好的窗口期。好好利用這個階段，但永遠記得：

工具應該是你手中的槳，幫你乘風破浪，而不是悄悄沉在水底、拴住你的錨。

所以，別被眼前的投放大戰迷了眼。

哪家素材多，哪家廣告猛，那都是舊劇本里的橋段。在AI這個本該拼腦力的新賽場，還靠砸錢換聲響，本身就說明了一些問題。

真正讓國內打工人開始慌了的那一天，或許是千問或者元寶真的做出了一些功能，讓你焦慮到這活兒以后真不用人干了；是它們不僅能處理工作邊角料，而是能獨立攥出出色的核心方案；是技術本身而不是營銷預算，成了衡量它們價值的唯一尺度。

現在，它們對你我還構不成“失業威脅”。這只說明，創新尚未成功，巨頭仍需努力。

此時的你要利用AI，而不是被AI利用。

真正值錢的，是你利用AI發現和解決問題的思維能力。

這才是AI搶不走的鐵飯碗。