## 791｜摩根士丹利报告：56%的人没因AI被裁掉，小公司比中型公司更安全

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如果有一个专门考核职场经济价值创造能力的测试，你觉得自己能拿到多少分？OpenAI最新发布的GPT-5.4模型，在这个测试中拿到了83分。

这个测试名为GDPval，此前我在第697期广播站和你简单介绍过。如今在很多研究AI对社会或者对工作的影响的项目中，它已经成为非常重要的衡量标准了。说到这你可能会想，AI的测试不是很多吗？比如数学推理、代码能力、阅读理解等，各种测试榜单层出不穷。但GDPval和这些测试有着一个本质区别：它不考AI“聪不聪明”，只考AI“有没有用”。

普通的AI评测，更像是考核学生的智商，比如解数学题、记忆知识点、做逻辑推断，考察的是能力本身；而GDPval考核的是另一件事，也就是这个AI能不能完成职场中真正值钱的工作，比如帮律师整理合同、帮财务分析报表、帮销售撰写提案、帮客服处理投诉——这些都是企业实打实花真金白银雇人来干的活。

打个比方，以往的AI测试，就像是考厨师能否背出《米其林指南》，而GDPval考的是厨师能不能做出一桌客人愿意付费吃的菜。

AI在这个测试上的进展速度，说实话让我有点意外。2025年9月，当时最优模型才刚刚摸到人类专家及格线；短短三个月后的12月，GPT-5.2就已在十项任务中，有七项达到甚至超越专家水平；又过三个月，也就是到今年3月，GPT-5.4斩获83分，实现对人类专家的全面超越。短短六个月，从堪堪及格到拿下83分，这样的迭代速度真的挺让人难以预料的。

还有一个关键细节值得关注，这份榜单并不是美国模型的独角戏。DeepSeek、Qwen、Kimi都在这个榜单上，Qwen甚至曾短暂领跑榜单，后续才被GPT-5.4超过。这场AI竞赛，咱们国内选手也在场，而且不只是陪跑。

但今天我想重点和你聊的，并不是模型分数本身，而是全球顶级投资机构摩根士丹利的一份重磅报告。这份报告里面藏着几个更有意思、也更容易被忽视的核心发现。

不过，这份报告并不是这两天新发布的，而是2月初就发布了。但我是在过年的时候看到的，再加上报告开篇就说2026年将迎来AI能力关键突破，这种表述过往我见得多了，心想年年都有关键突破，到年底也特别容易自圆其说，所以当时我只翻看了前五页就搁置了。

直到这半个月AI领域掀起龙虾热潮，我重新翻出库里这份落灰的报告开始看，说实话还是有不少收获的，今天就跟你简单分享一下。

这份报告的标题翻译过来叫《AI迭代速率全景研判：从概念走向实效落地》（Mapping AI's Rate of Change:  Where the Rubber Meets the Road），是摩根士丹利针对3600只股票开展的第五次AI股票全景梳理。看，如此大规模的全景概览，还是只有全球级别的咨询机构才会有能力和财力去做。

报告明确指出，市场对AI的关注焦点，正从“企业是否跟AI沾边”转向“AI能否兑现投资回报”，也就是我们常说的ROI，投入产出是不是划算。而市场赢家和落后者之间的核心差距，也正在持续拉大。

先说一个让我觉得挺反直觉的事。这份报告调研了2024到2025年，企业用AI到底在干什么。结果发现，近80%的AI收益来自“成本效率提升”，仅有20%来自“收入增长”。

换句话说，绝大多数企业引入AI工具后，第一件事不是用它去开拓新市场、做大蛋糕，而是用它来省钱。这跟我们平时听到的那些“AI帮你赚更多”的叙事，差距挺大的。当然这也不奇怪，降本的效果更确定，回报更快，企业主自然首选这条路。用AI去做大收入，那是下一个阶段的故事。但这个80:20的比例也直白说明，当下AI对工作最直接的影响，是岗位数量和结构的变化，而不是工作内容的升级。

那么岗位调整的幅度究竟有多大？摩根士丹利在调研里问了一个很直接的问题：你们公司因为AI，劳动力规模在增加、减少还是不变？

调研结果显示，约78%的公司“保持稳定”，19%表示“会缩减”，不到3%表示“会增加”。19%的缩减比例看似不高，但背后两个细节值得重点留意。

第一是地区差异。欧洲企业里有37%表示会缩减人力，是所有地区里裁员意愿最激进的；北美地区这一比例仅14%，远低于欧洲。为什么欧洲最猛？核心原因在于欧洲劳动力成本居高不下，用AI替代人力的经济驱动力更强，而北美反而相对保守。

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第二是企业规模差异，这个我觉得更有意思。员工数501至1000人的中型企业，净岗位流失率高达15%，是所有规模企业里受AI冲击最大的；而员工数1至49人的小公司，净岗位反而逆势增长4%。

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为什么会这样？我的理解是，中型企业具备引入AI工具的规模实力，但没有大型企业完善的人才再培训与转岗体系，因此AI进来后，岗位替代的动作更直接；小公司则不一样，他们本身常年面临人手短缺的问题，AI更像是人力补充工具，能够帮助他们完成此前做不了的事，反而带动了岗位新增。

说完这些，我要讲一个报告里最容易被忽略的数字：56%。

报告调研了过去12个月内，“因AI引发工作变动”的员工后续去向。不过，这部分数据并不是直接问员工，而是直接问企业：你们是怎么处理这些变化的？结果显示：11%的岗位被直接裁撤，12%的岗位空缺后不再补充，18%的岗位为新增招聘；而“无变动岗位”和“被重新培训或重新部署”的岗位相加，也就是“被保留员工”的占比达到56%。

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这是啥意思呢？这意味着超过半数的员工，并没丢工作，还是在企业里，但可能岗位职责被重新调整，就像流水线优化后重排了一遍。AI进来，不是简单地“替代人”，而是在重新安排人——什么活交给AI干，什么活人来干，这条边界每天都在被重新划定。

我自身也有切实体会，此前也和同学们分享过我们公司上线的几个AI员工，比如我们的AI员工“元芳”，核心职责是对内容做事实核查。训练元芳的同事，正是我们产研团队以前测试组的负责人。

为什么说是以前的测试组呢？因为这个当时十几人的小组，两三年前就被我撤销了。撤销后，后端工程师、前端工程师，要把之前由人类测试工程师干的活，交给AI去完成。但不少测试同学也并未离开公司，他们凭借长期接触用户问题的经验，有的转型成为产品经理，有的成为帮公司内部其他团队做AI提效的先锋。我上周还和同事打趣，是不是内部要新开辟一个岗位序列，叫做“小龙虾训练师”，有同事激动地说，这个序列晋升到顶级，可以叫“驯龙高手”。

当然，这不意味着什么压力都没有。重新部署，意味着你必须学习新技能、适应新位置，这对很多人来说都是不小的挑战。我身边也能看到明显差异：有人积极拥抱变化，非常主动和富有激情地投入新事物的学习；也有人固守原有工作模式，拔不出来。但至少从这份数据能明确看出，大规模、突发性的失业潮，并不是现在正在发生的故事。

说了这么多已经发生的事，有一个判断我觉得也值得提一下：2026年是一个加速节点。

报告给出了一个相对清晰的解释。AI模型能力提升，背后遵循一个规律：训练算力投入每增加10倍，模型智能水平大致翻一倍。这个规律叫做“缩放定律”，马斯克也曾公开认同这一规律。关键在于，过去两三年全球顶级AI实验室在算力上的投入是前所未有的——大量资金砸进去、大量GPU堆起来，这些投入将在2026年前后集中兑现成模型能力的提升。摩根士丹利判断，由此驱动的这一轮能力跃升，很可能超出大多数人的预期。

当然，这不是在说AI会变成什么，而是说明驱动AI变强的那些发动机，油门已经踩下去，速度正在提上来。当下我们感受到的这波龙虾热潮，很可能就是油门下去带来的第一次推背感。

报告中另一组数据也印证了这一趋势：81%的企业首席信息官（CIO）表示，预计2026年底前，至少有一项AI工作负载正式投入生产环境。注意，是“生产环境”，不是“试点”，不是“内部测试”。

过去两年，AI在大多数企业还是个试用品，员工零散使用、小范围做几个项目试水；而从2026年开始，试用期要结束了，AI将正式融入企业核心业务流程，真正发挥实效。

只有当这件事真正发生，AI的影响才会从“有点感觉”变成“真正发生”。

说到这里，报告里还有两个细节我觉得值得单独提一下。

一是能源层面的影响。摩根士丹利预测，到2028年，美国AI数据中心电力需求将出现12%至25%的供应缺口，核心原因是AI数据中心耗电量极大。为填补缺口，开发商们已经在想各种办法，比如把比特币矿场改造为AI算力中心，启用天然气涡轮机绕开电网供电，甚至在服务器机架旁直接部署燃料电池。这个细节我觉得挺有意思的，因为它说明AI的影响早就不只是“工作会不会被取代”这一个维度了。

当然，美国很多普通家庭的电费、所在城市的能源供应，也都在被这场技术浪潮悄悄影响。据Morning Consult的一项民调显示，超半数受访者认为AI数据中心“至少在一定程度上”推高了电价，34%的受访者认为它责任重大。这种感知，已经在蔓延了。

二是机遇层面的信号。报告引用山姆·奥尔特曼的一个判断：AI时代，1到5人组成的小型团队，将有能力打造出超越现有大型企业的产品。这话听起来像是励志演讲，但结合前面说的那些数据，其实有一定道理。

小公司在这轮AI浪潮变化中实现岗位净增长，是因为AI恰好帮他们补齐了人力不足的能力缺口，一个人加上AI工具，可同时兼顾设计、数据分析、客服、文案等多项工作——这种“能力叠加”效果，在大公司里反而不那么明显，因为分工太细，AI替代的只是某个环节。

所以总结一下，当前AI对工作的冲击，主要集中在中型企业、劳动力成本偏高的行业，以及职能相对单一的岗位。影响的方式，也并不是一刀切的替代，而是结构性的岗位重新分配，比如有人离开、有人转岗、有人新招进来，2026年这一调整进程会明显提速。

你可以对照着想一想：你所在的企业是中型公司还是小公司？你的岗位是职能单一的还是综合性的？这两个问题的答案，远比盲目焦虑更有参考意义。我把报告原文地址也放在文稿里了，如果你感兴趣可以好好看一看。

> 论文链接：
> https://www.morganstanley.com/content/dam/msdotcom/en/assets/pdfs/Research_AI-Rate-of-Change.pdf

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最后，再说两件咱AI学习圈的事。

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![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026031622/1904466665304843168/031622.jpeg)

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好，今天的广播就到这里，如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给身边的朋友，明天咱们接着聊AI。

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