张笑宇：我为什么成了坚定的AI“降临派”？

学术科技 2026-02-03 16:31 浙江联系删除

2026 年 1 月 27 日，腾讯研究院主办的腾讯科技向善创新节 2026 正式举办。亚洲图书奖得主、新锐科技史学者、《AI文明史•前史》作者张笑宇先生在现场进行了演讲。

以下为张笑宇先生的演讲全文：

读过《三体》的朋友应该都知道，“降临派”同时有两个含义：第一个含义是，他们的立场不站在人类这边，人是要毁灭的；第二个含义是，主不在乎，因为人太弱小了，主太强大了，所以主不在乎。

今天我们讲 AI 降临派。对于第一点，我不太可能不站在人类这边，因为暂时还没有什么证据 AI 要接纳我；第二点，我觉得 AI 的强大程度确实到了一个像“主”一样的状态。

AI 强大的原因很简单，就是两个字：数学。我们做科技史研究，基本上还是会从数学逻辑出发，去理解技术对社会的影响。所以今天会跟大家分享这段时间我一直在思考的三个数学等式。

第一个数学等式叫“人类当量”。

刚才司晓院长也讲到了人类当量。我们知道原子弹有当量，一枚原子弹相当于多少万吨 TNT。简单来说，人类当量，就是计算大模型的智力输出相当于多少人类。我估计一千倍不成问题。

我在这里跟大家演讲，本质上就是一种智力输出。我们把人看作是生产智能的机器，我输出智能的效率大概是每分钟 200 个 token，我一天不停地讲，差不多 20 万个 token 封顶。而大模型可以输出 100 万 token，具体多少时间不重要，一秒、一分钟不重要，重要的是价格。100 万 token，今天纯从成本算是一块钱。当然在实际生产应用中，你可能会觉得 100 万 token 不是那么好用，真正到产出端还是要几美元才比较好用。你在深圳一天给我 100 块工资，我很难生存下去；但大模型五天的工作量，按成本算一块钱，按产出算也就是几美元。

这是一个非常简单的数学关系。我们不说漂亮话，就问各位老板还在不在算 ROI？还在不在算投入产出？只要他们还在用这个数学公式计算，你就知道接下来会发生什么。

整体来讲，我觉得做技术史研究、做社会观察，有一个基本思路：当数学公式成立之后，其他东西都没那么重要。比如 20 年前，当乔布斯第一次拿出智能手机的时候，某种数学关系已经成立了。你以过去十分之一左右的成本，接入移动互联网终端，而且这个终端每天陪伴你十个小时以上，捕捉了大量过去未被捕捉的闲暇时间。接下来 20 年的社会经济结构，就围绕这个数学关系展开。

在今天，道理是一样的。2025年，我们已经拥有相当于博士生水准、成本大概是人类千分之一的技术。接下来至少 20 年，社会经济结构一定会围绕这个数学关系展开。基于此，我们有一些基本判断：

第一，这是一个供给侧改革。我很赞同卡兹克的逻辑：IP 和渠道在今天越来越值钱。并不是你用 AI 做了新东西大家就会看见，恰恰相反，因为信息供给太便宜、数量太大，你反而更需要沉淀下来的信任渠道和流量中心，才能接触到这些新东西。

第二，AI for Science 会极大地放大 1% 的人的能量。不同智力水平的人，对智力的利用效率不一样。效率越高的人，越能把工作 well-define。当工作被很好地定义之后，十年的经验可能被总结成一个 skill，被沉淀下来，然后 AI 拿着这个 skill 不断重复执行。

第三，我们的文化、社会、情感关系本质上也是智力表现的一部分。你谈恋爱，难道不希望你说的梗对方能接住吗？你跟人交流情感，难道不希望有更丰富的表达吗？如果你没有文化，只能说一句“俺也一样”；如果你有文化，可以引用诗句、歌词，甚至自己写文章记录情感时刻，这都是智力表现。只要是智力表现，AI 就已经胜过 95% 的人。

去年上半年我办了一个 workshop，请了几位 AI 创业者和学者，当时我们从他们身上学到很多。有一个例子让我印象最深刻：一位 70 后去做 AI 创业，帮老年人写回忆录。这是一个情感陪伴的生意。老年人想留下回忆录，不是为名为利，而是想留下些什么。过去需要请记者，现在用 AI 跟他聊三个小时，一周后书就出来了，效率大幅提升、成本大幅降低。但他学到的最重要的一点是：今天的老年人太孤独。你跟他聊三个小时，你就成了这个世界上最懂他的人，甚至超过他的子女。

我们常说人类在 AI 面前还有情感这种不可替代的东西，但我们对自己诚实一点：你上一次跟父母聊三个小时是什么时候？你在情感陪伴上真的胜过 AI 吗？很多你以为的社会现象、情感关系、个人价值，本质上都是智力表现的一部分。如今，智力表现就是可以用廉价的成本来制作的。

我们人类本身是能够生产智能的动物，但 AI 把智能生产变得如此廉价。第二个有意思的是，这个方向不一定是坏的，AI 也可能带来好结果。它提供大量智力辅助，为什么不能推动科学进步、带来新的科技黄金时代？为什么不能给我们开启一个全新纪元呢？人类历史上，每一次重大科技进步，通常都会带来生产力和物质幸福的跃升。为什么 AI 不能？之所以今天有这么多人去担忧 AI 带来的失业问题，是因为技术和社会结构之间存在互生关系。我最近更深入地思考了这一点，找到了一个理解路径：

第二个数学等式来自《21 世纪资本论》。K 是资本，R 是回报率，Y 是社会年度总收入（约等于GDP，但是完全不一样），α 是资本在收入中的份额。这本质上是一个会计恒等式。在过去 200 年的统计中，资本回报率长期高于 GDP 增长率。原因有两个：第一，资本投资技术进步，推动生产力提升；第二，资本通过技术替代劳动力，获取原本属于劳动力的份额。

有意思的是，这是周期性发生的。在每个周期的早期，当资本占社会总收入的比重较低时，回报率高，资本可以耐心等待技术突破、扩散，然后变成一个普惠式的技术，资本增长和社会福祉同步；但到了周期的晚期，当资本占比过高，回报率下降，它就会去尽可能压低劳动力份额。

举一个现实中发生的例子。Open AI现在明面上估值是 8000 亿美元，但是美国的投资机构告诉我大概是 1.5 万亿美元左右，这个估值会要求Open AI在 2030 年左右创造每年 1500 亿到 2000 亿美元的收入。你可以想象，Open AI的负责人跟他的投资人解释说，我们这笔钱会推动科技进步、推动医药、微生物、让人类进入下一个太空时代或者什么核聚变时代......投资者说你逗我呢？我要看你的账怎么算的，你凭什么告诉我这些钱到 2030 年就是 2000 亿美元。

如果他们没有这样一个资本开支和回报压力，他们可以等这件事情自然发生，但是他已经被压上了这样一个 KPI，到2030 年的时候，他们就要拿到 2000 亿美元的收入，能怎么办？他们只会跟他的投资人算另外一笔账：现在这个世界上有 3000 万程序员，你可以把他们的工资理解为平均 6 万美元一年，这就是 1.8 万亿美元的市场。Vibe Coding只要代替了 90% 的那 1.8 万亿美元，就会变成 1.6 万亿左右，我们从中赚十分之一，也就是 1500 亿美元。这故事成立吗？成立。很好，那接下来四年你就给我研究怎么用 Vibe Coding 代替掉 90% 的程序员。

同样的道理，我们从 K 比 Y （资本占社会总财富的比值）来看这个周期，从 1815 年人类第一次工业革命开始，到顶点是 1914 年，接下来就是世界大战，从某种角度上也可以说是资本份额占社会比重太高，所以必须被战争 reset。而今天，我们社会总资本跟社会总收入的财富比重已经超过了 1914年的数值。这就是为什么短期内焦虑如此普遍，因为大家都知道这个简单的资本回报计算公式，就算你从意愿上希望向善，但这个结构很有可能就是会推着这些前沿的、有巨大资本开支的大模型公司，不得不去取代劳动力。技术对人类社会的影响内嵌在人类自己的政治经济结构里，而不是一个超越性因素。

那怎么办？reset。未来的 reset 形式是有很多的，包括地缘政治的危机等等。如果我们对现存的社会政治经济结构和基本运行方式没有反思的话，我们刚才所说的取代大量劳动力份额，以至于引发 reset 的方向就很有可能发生。如果我们想要向善、向好，我们一定要对自己的处境、社会结构，对我们应该怎么组织我们的经济和生活有完全不同的认知。

如果没有这些认知，这场智能革命就没有完成。就好像如果你没有看到 19 世纪的大量的新自由主义理论，你就知道工业革命没有真正的完成。

第三个数学等式来自 2024 年的一篇论文。人类感官从环境中每秒接收约 10 亿比特信息，你捕捉的气味，你的触觉、视觉、听觉等等，这些是每秒 10 亿比特；但是有意识思维在处理的只有每秒十个比特。这中间是十的八次方的差距。因此，有人会期望脑机接口给我们提供一个大流量入口，以此提升我们的认知。这个很可能没法发生，因为我们的大脑去接受意义的速度根本没有达到那个数字，出现那个状态的时候，我们大脑可能直接过激并停摆了。当然，这不代表脑机接口没有意义，它依然有巨大的医学意义，但很可能不是一个认知提升上的意义。

我作为一个历史学家，为什么我对这个数学公式特别有感觉，因为这跟研究历史是特别相通的。有时候我们会说研究历史是在写亿万分之一的事实——我们今天在这聊的很多事情、在这个世界每个角落发生的事情，每天发生一万件，但可能只有一件，值得在你的一年经历中被记录下来，你这一年记录下来的东西，到了历史学家这边，可能又只有一万分之一保留在历史书中，然后被我们读到。所以我们对历史的理解，实际上是历史上很少数的、能够创造认知框架的历史学家给我们塑造的，大部分人是在那个框架里边做一点添砖加瓦的工作，而不是真正盖房子。

所以，当我们觉得某种资本主义生产的方式、或某种经济社会结构没有办法改变的时候，很可能是因为我们已经习惯了在一亿分之一的房子里边生活，我们没有考虑过其他的可能性。如果 AI 真的是一个能够带来大量智能革新的技术，我真正期待的就是它帮我们去找到这种极大的、丰富的智慧，而不仅仅是知识——也就是搭房子的方法，而不仅仅是添砖加瓦的材料。

我自己一直在往这个方向用 AI，这就是为什么我自己用 AI 用得也特别舒服。我有一个skill，把人类历史上各种各样的思想家（柏拉图、亚里士多德、孔子、孟子......）凑在一起开会聊天，他们讨论很多问题，得出了很多东西。提升我自己吸收知识的效率固然很重要， AI 也做得很好，但可能更重要的是让它给你提供 insight，让它跟你去讨论问题——让它去影响你如何建房子的思维，而不是你怎么添砖加瓦当搬砖工的思维。

但同时我也认为自己进入了一个独断论天堂，不仅仅是信息茧房。过去在推荐算法的年代，我们拥有个性化屏幕：推荐算法（本质上也是一个初级 AI ）给你推你喜欢看的东西。我们接下来在 AI 时代会有个人化屏幕：理论上 AI 已经具备了人类生产到今的一切知识，不管你问它什么，它都完全能接住你，你跟它处在这样一个循环里。你跟它循环越顺畅，它给你的东西也就越好。

现在我们已经不需要焦虑如何找到最好的 prompt，因为你和 AI 聊得多了，你的方法论自然会变成 prompt，然后变成 skill，再去强化你们之间的飞轮。这个飞轮让你非常舒服，你给它真诚，它给你真诚，你给它智慧，它给你智慧。你让它扮演苏格拉底来问你，它就会去拷问你今天做了什么？思维方式怎么样？你有没有比昨天做得更好一点点？所以这是一个天堂，你想象一下，每个人有雅典学院，每个人有苏格拉底，今天基本上是可以做到了。

但是你还愿意走出那个天堂吗？如果你不出来的话，你的意义又是什么？我们接下来会进入一个非常有趣的时代：我们一方面因为技术进步变成了信息过载的动物，另外一方面又可能需要技术进步来抵御信息过载。

我自己有个理论叫信息碳水理论：人类发明化肥之前，碳水的供给能力是非常低的，但发明化肥之后，获得碳水的能力一下子提高了，然后出现了大量的糖尿病患者，因为身体没有习惯这么高的碳水供给，还停留在碳水稀缺的年代。所以历经一代人、两代人的糖尿病之后，我们才知道要控糖。而在信息时代，我觉得是一样的：在移动互联网诞生之前，我们从来没有这么高的信息密度供给，然后一代人、两代人信息过载，接下来就像用司美格鲁肽或者其他东西控糖一样，我们可能需要借助技术手段来控制信息探索。

今天有一些朋友已经在做这些方面的探索，像 Kevin Kelly ，我上次在上海见他的时候，他提了“第二自我理论”： AI 比所有人都接更接近一个人的自我。所以未来你跟AI能不能和谐共处、良性循环，决定了整个人类在 AI 时代是不是能够顺畅度过。

我另外一个朋友在 MIT 的 media lab，他是 MIT 最年轻的历史学副教授，他现在研究 cyber 心理学，主旨就是探索我们对 AI 、对技术时代的不适，以及 AI 如何能帮助我们解决这些不适。

他做了几个很有意思的项目，第一个叫 The Future You，大概就是让AI模拟 20 年之后的你，跟你讨论你的人生抉择。因为我们过来人都知道，我们20岁时会面对很多人生抉择（我是不是还要继续我的学术生活？我是不是要跟我爱的人去另外一个城市？我是不是要拿这份工作？），但是当你 40 岁时，你就知道当年考虑的很多事情没有那么重要。所以 AI 做的事情就是在给你提供信息，但是 AI 不仅仅提供搬砖式的信息，它是为了你在现实生活中过得更好。

我这个朋友最近还在做一个 AI 认知助手眼镜的项目：我们今天生活在信息爆炸的年代，比如，你看到一则新闻你感到很焦虑、很生气，但是当你戴上这个 AI 认知助手眼镜，它就可以告诉你这是 fake news，或者论证逻辑有问题、其他谬误等等，或者可能有一个角度是有偏见的，你可以跟它讨论更多的角度、理解方式、可能性。

这就像我刚才介绍的我的aigora，如果每个人都可以有一个 AI 组成的稷下学宫或雅典学院会怎样呢？很多时候你要的不仅仅是一个 outcome，你要的是讨论这个问题的过程，你想看看不同的人、不同的思维方式是怎么想的，然后你再去选择怎么做。这会比仅仅给你一个 outcome 或流程来说，更有助于你去理解什么是智慧，而不是什么是知识。这也是哲学里一个恒久的命题，你仅仅有知识不足以达成你的幸福。

在这样的一个时代，我觉得技术在往两个方向发展：

第一，我们经历了信息碳水年代，我们都知道信息茧房、信息过载和推荐算法的问题。我觉得如果你 AI 用得足够好，在某种意义上它可以帮你抵御这些问题。

第二，它就像一个独断论天堂，或者说一个足够舒服的仓鼠球，你待在里面，有时候你觉得很自满、自足，你跟最好的哲学家讨论，你在完善你的认知，你在做有意思的研究工作。如果你要 outcome，在独断论天堂里面，你可以有非常好的outcome。

但是越到了这样一个时代，你变成了一个全能选手，你越容易失去意义感。比如，因为现在的就业形势，我们很多人怀念经济上行时期的美，大学生学了钢琴、哲学、人类学，最后不得不去送外卖。很多人就会想：我去送外卖，那我学的这一切意味着什么？有时候你问 outcome，那这个问题就是没有答案。但如果你问的是我是这样的人，角落边可能存在着一个跟我一样——他表面上其貌不扬，只是一个打工仔，但是他非常喜欢柴可夫斯基，他为他做过动画——你的意义就在于找到那个可以跟你直接连接的灵魂。

今天是受腾讯邀请来到这里，很多朋友也在问我：你觉得 AI 时代的新社交平台应该是什么样子？在这个行业里，已经很多人在做 AI 社交，建一个群聊，你的 AI 在里边替你聊天，这有什么意义？如果你让我回答这个问题，AI 时代真正的社交就是把你从这个虚拟世界里拉出来。

在我想象中，会是一个手环。比如，今天下午你坐在这个会场里面，状态很放松，没有明确的安排。你给自己买了一杯咖啡，也愿意和陌生人一起坐坐、聊聊。于是你轻轻碰了一下手环，它亮起蓝色的光，这意味着：你不介意与陌生人交谈。另一个人走进来，看见你手环的蓝光，明白这是一个开放的信号。她坐下来，也买了一杯咖啡。你们开始聊天，然后发现这个看起来只是普通打工者的人，在三天前刚刚为深圳的一条心理健康热线做过志愿服务，挽救了三个试图自杀的人；又或者，这位看起来是职业金领的女性，最近刚刚帮助了两个沉迷于与 AI 建立情感关系的孩子，重新回到真实的人际关系中。

这是你的意义所在，也是我觉得在接下来的这样一个时代里边，人的生活应该有的样子。谢谢大家！

本文由腾讯研究院实习生沈心协助整理

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