# "学一次用一辈子"的时代结束了

你可能听过这样的职业规划：读22年书，然后工作40年，直到退休。这个模式曾经稳定可靠，像一条精心铺设的轨道，只要按部就班地走，就能到达目的地。

但在2026年，这条轨道正在崩塌。

前不久，在全球最大的消费电子展CES上，麦肯锡全球董事长Bob Sternfels和顶级风投General Catalyst CEO Hemant Taneja在一场对话中发出了明确信号："学一次用一辈子"的时代已经结束了。

这不是危言耸听。让我用具体的数据告诉你，为什么你的职业生涯需要全新的规划。

## AI公司的疯狂速度：从600亿到2000亿只用了一年

Taneja在对话中分享了一个令人震撼的对比：

Stripe，这家支付领域的独角兽，用了整整12年才达到1000亿美元的估值。

而Anthropic——General Catalyst投资的AI公司，去年估值还是600亿美元，今年已经涨到"2000多亿美元"。

从600亿到2000亿，只花了一年时间。

Taneja认为，我们正站在新一轮万亿美元公司浪潮的起点。"这不是空想，"他说，"Anthropic、OpenAI和几家其他公司都有可能做到。"

速度是这个时代的核心特征。当一家AI公司的估值可以在一年内增长三倍，当技术突破以周为单位发生时，你凭什么认为自己在22岁时学到的技能，能支撑你到65岁？

## CEO们的两难：听CFO的，还是听CIO的？

你可能会想：这些AI公司估值再高，跟我的日常工作有什么关系？

关系大了。麦肯锡的Sternfels透露了一个普遍现象：当他在全球各地与CEO们交谈时，经常听到同一个问题——"我现在应该听CFO的，还是听CIO的？"

CFO（首席财务官）说：等等吧。AI投入巨大，但看不到明显的回报，现在上马是浪费钱。

CIO（首席信息官）说：必须马上开始。不用AI就会被颠覆，再等就来不及了。

这就是你所在的公司面临的现实。不同行业的决策者都在这个十字路口徘徊。但无论他们选择哪条路，最终都会指向同一个方向：AI会成为工作的一部分。

问题是，当AI到来时，你的位置在哪里？

## 年轻人的焦虑：入门级工作正在消失

Jason Calacanis，All-In播客的联合主持人，在对话中直接点出了年轻人的恐惧：

"有些人看到AI感到害怕。"他指的是一种普遍的担忧：AI会取代那些传统上由应届毕业生填充的入门级工作。

这个担忧不是空穴来风。想想看：

初级程序员的工作：写基础代码、调试、查找bug——AI已经能做得更快更好

初级分析师的工作：整理数据、生成报告、制作图表——AI几秒钟就能完成

初级文案的工作：写产品描述、社交媒体帖子、营销邮件——AI批量生成不成问题

当这些"入门级"任务被AI接管，新人如何积累经验？如果入门级工作消失了，成长路径会变成什么样？

这不是一个遥远的问题。根据CNBC的报道，自2023年1月以来，美国的入门级职位发布量下降了35%。世界经论坛的报告显示，40%的雇主计划在AI能自动化的任务上减少员工。

2026年，这个问题已经摆在每个即将进入职场的年轻人面前。

## McKinsey的应对：AI代理数量将等于员工数量

Sternfels给出了麦肯锡的答案：到2026年底，公司将拥有和员工数量一样多的"个性化AI代理"。

但这里有个关键细节：麦肯锡不打算裁员。

相反，他们在调整员工结构：直接服务客户的员工增加25%，后台支持角色减少25%。

这告诉我们什么？

AI不是来替代所有人的，它更像是来"重新洗牌"的。

重复性、标准化的后台工作？AI接管。

需要人际互动、复杂判断的工作？人类保留，而且价值更高。

你的任务，是让自己站在"保留"的那一边。

## 三种AI抢不走的超能力

在AI席卷一切的时代，什么技能真正值钱？三位专家给出了清晰的答案。

### 超能力一：判断力

Sternfels强调：AI模型可以处理很多任务，但可靠的判断力和创造力仍然是人类必须提供的关键能力。

为什么AI无法替代判断力？

判断力不是简单的信息处理。它是：

在信息不足时做出决策

在多个正确答案中找到最适合的那一个

理解决策背后的伦理和社会影响

为错误决策承担责任

AI可以给你100个选项，但最终拍板的必须是你。

### 超能力二：创造力

这里的创造力不是指"生成100张图片"或"写100首诗"，那是AI的强项。

真正的创造力是：

发现别人没看到的问题

把不相关的概念连接起来

在约束条件下找到创新解决方案

理解人类情感并创造共鸣

AI擅长组合已有内容，人类擅长创造全新视角。

### 超能力三：持续学习的能力

Taneja说了一句非常重要的话：

我们必须认识到，技能培训和再培训将成为终身任务。

"前22年学习，后40年工作"的模式已经过时了。

未来是什么样？

学习和工作不再有清晰的分界线

每3-5年就需要更新一次核心技能

适应能力比专业深度更重要

学习能力本身成为核心竞争力

## 实战指南：如何在AI时代保持不可替代

理解了趋势，接下来是具体行动。以下是在AI时代保持竞争力的实战步骤。

### 第一步：建立你的AI工具箱

不要等待公司培训你，主动出击。

核心工具：

ChatGPT/Claude：文本生成、分析、翻译

Copilot/Cursor：代码编写和调试

Midjourney/DALL-E：图像和创意素材

Perplexity：深度研究和信息验证

学习策略：

每天花30分钟，用AI工具完成一个实际工作任务。不要看教程，直接上手。遇到问题时，让AI教你。

一个月后，你会发现自己有了质的飞跃。

### 第二步：从"执行者"升级到"指挥官"

Calacanis说："要脱颖而出，你需要展现胆识、动力和激情。"

在AI时代，这意味着什么？

执行者做的事：接收任务、完成任务、交付结果

指挥官做的事：定义问题、设计解决方案、协调资源（包括AI）、为结果负责

AI让执行变得廉价，让指挥变得稀缺。

你的目标：从"做事情"的人，变成"决定做什么"的人。

### 第三步：培养"AI无法触及"的深度能力

有些技能，AI在很长一段时间内都无法掌握。现在就开始投资。

**1. 复杂沟通能力**

谈判和说服、在压力下传达坏消息、激励和领导团队、跨文化协作

**2. 情感和社交智能**

理解潜台词、察觉团队情绪、建立信任关系、冲突调解

**3. 战略思维**

长期规划、权衡取舍、识别机会和风险、在不确定性中做决策

**4. 领域专精+AI应用**

不要只懂"怎么用AI"，要成为"最懂用AI的X领域专家"：

最懂用AI的营销专家

最懂用AI的产品经理

最懂用AI的咨询师

最懂用AI的创业者

### 第四步：建立你的"再学习系统"

Taneja说"技能培训和再培训是终身任务"，但如何执行？

建议一个简单的框架：

**每季度评估：**我的工作内容哪些变了？哪些技能在贬值？哪些新技能在升值？

**每半年学习：**选择一个能提升10%工作效率的新工具或方法。用实际项目来学习，不要只看理论。找一个学习小组，互相督促。

**每年转型：**至少让自己的工作方式发生一次显著改变。主动承担需要新技能的任务。记录自己的成长轨迹。

## 面对AI：从恐惧到掌控

回到Calacanis提出的那个问题：年轻人该怎么做？

答案不是对抗AI，也不是恐惧AI，而是驾驭AI。

当训练一个新员工需要几个月，而创建一个AI代理只需要几周时，你必须问自己：我有什么是AI无法替代的？

答案是：你的经验、你的判断、你的人际关系、你的创造力——这些需要时间积累的东西。

AI可以生成100份方案，但无法在复杂的人际环境中选择正确的那一份。

AI可以分析1000条数据，但无法理解数据背后的人性和情感。

AI可以快速完成10个任务，但无法决定这10个任务该不该做。

## 你的行动清单

读到这里，你可能问：我现在该做什么？

这是一个立即可以执行的清单：

**今天：**

注册ChatGPT或Claude账号（如果还没有）

用AI完成一个实际工作任务

思考：我的工作中哪些部分AI能做？

**本周：**

列出你的核心技能，标记出AI可能影响的部分

选择一个AI工具深入学习

和同事讨论AI对你们工作的影响

**本月：**

在工作中至少尝试3种不同的AI应用场景

参加一个AI相关的线上课程或研讨会

开始记录你的"AI+人类"协作经验

**今年：**

让自己成为团队中AI应用最熟练的人

至少掌握一个"AI+专业领域"的深度组合

建立自己的持续学习系统

## 结语：新时代的游戏规则

"学一次用一辈子"的时代结束了，这不是坏事。

这意味着你不再被22岁时的一次选择束缚终身。你可以不断重塑自己，探索新的可能性。

这也意味着真正的竞争开始了。不是你和AI的竞争，而是你和其他会用AI的人的竞争。

好消息是：主动权在你手里。

从今天开始，把"终身学习"从口号变成行动。把AI从威胁变成工具。把职业发展从"一次性选择"变成"持续进化"。

你的职业生涯不再是铺设好的轨道，而是一片可以自由探索的疆域。

准备好开始了吗？

参考来源：

TechCrunch
https://techcrunch.com/2026/01/06/mckinsey-and-general-catalyst-execs-say-the-era-of-learn-once-work-forever-is-over/

McKinsey Global Institute
https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai

CNBC
https://www.cnbc.com/2025/09/07/ai-entry-level-jobs-hiring-careers.html

World Economic Forum
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

IEEE Spectrum
https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs
