摘要：文章以20世纪初马匹被汽车迅速取代的历史为类比，指出人工智能（AI）正以更快的速度替代人类工作。关键数据包括：1920年至1950年间，美国93%的马匹消失；电脑西洋棋仅用15年实现从“人类90%胜率”到“人类90%败率”的逆转；Anthropic的AI在六个月内从人工主导变为接管大部分技术问答；全球AI资本支出已达美国GDP的2%，且规模每隔几年翻倍；AI处理任务的边际成本已低于全球最廉价的人力成本。
线索：AI的替代进程并非线性渐进，而是呈现崩塌式加速，其核心驱动力在于性能的指数级提升与边际成本的趋近于零。这预示着依赖重复性智力劳动的职业（如翻译、客服、编程、基础研究分析）将面临系统性重构风险。投资机会可能存在于AI基础设施（算力、数据中心）、能有效部署AI以提升生产力的企业，以及面向“后工作时代”的情感陪伴、高端体验服务等领域。主要风险则在于社会认知与政策调整速度远落后于技术替代速度，可能引发广泛的职业断层与市场波动。
正文：
20世纪初，美国拥有约2500万匹马，承担运输和农耕等核心劳动。尽管蒸汽机效率在1700年至1920年间以每十年约20%的速度稳步提升，但马匹的作用并未受到根本挑战。直至1930年代后，汽车在约二十年内导致93%的马匹退出主要劳动领域。这一历史表明，技术进步往往是渐进的，但替代的发生可能非常突然。
类似的过程正在当今社会重演，但替代对象从马匹转向了人类劳动。技术替代的速度显著加快：电脑在西洋棋领域仅用15年就从对人类90%的胜率劣势转变为90%的胜率优势。在更具体的应用层面，Anthropic公司的AI技术问答工作，从以人工为主导到由AI接管大部分任务，仅用了六个月时间。
当前，全球在AI领域的资本支出规模已达到美国国内生产总值（GDP）的2%，并且该规模每隔几年就会翻倍。作为对比，历史上的阿波罗计划支出约占美国GDP的0.8%，二战时期的军工制造业达到11%。这意味着全球正以接近战时动员的规模投资AI。
从性能进步看，AI的能力提升稳定而迅速。例如，AI在西洋棋领域的Elo评分每年增长约50分；Anthropic的Claude模型每月能额外处理约3万个技术问题。与此同时，其成本急剧下降：Claude每生成一百万字的成本，已低于全球最廉价的人力成本。
具体数据进一步揭示了替代的深度与速度。在Anthropic内部，2024年中期，人类研究员每月处理约4000个新的技术问题。到2025年初，Claude已接手其中80%的提问，每月处理量达约3万个，达到人类团队峰值产能的8倍。
将人类与AI的进步轨迹对比，差异更为明显。1985年至2025年间，人类顶尖棋手的Elo评分几乎持平，而AI的评分则从约1600分攀升至超过3600分。人类的进步受限于生理与认知边界，而AI的进步主要受资本与算力驱动。
历史经验显示，社会对技术替代的认知往往滞后。当AI在某个领域的能力曲线与人类交叉并实现超越后，相关行业仍会基于“特殊性”（如将下棋视为艺术）而认为自身不易被替代。然而，从翻译、客服到编程、法律研究等多个领域，都可能重复类似的替代模式。
最终，马匹并未完全灭绝，但其角色从主要劳动力转变为娱乐与陪伴。截至发文时，美国仍有超过200万匹马。这引发了一个类比性的思考：未来部分人类工作被AI替代后，人类是否也可能在某些领域转变为一种因情感或传统而被保留的存在，而非经济上的必需？
发布时间：2025-12-28 08:00:00
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