（文末照例有一张图总结）
大家好，我是很帅的分析师
看似高冷实则社恐的波洛
今天我准备来聊聊 中产沦陷
最近关于中产沦陷的讨论热度特别高，
近些年，美国、日本这些发达国家，中产缩水得厉害；
中产可是咱们无数打工人努力奋斗的目标啊，
这不禁让我担心——
那么问题来了——
为什么美国和日本的中产们，日子越来越难过？
未来我们会步发达国家的后尘吗？
今天咱们就来好好聊一聊——
Part 1 为什么中产的日子不好过？近几十年，不少发达国家中产阶层的阵地都在沦陷。
就拿美国来说吧，美国中等收入家庭占比持续缩水，而高、低等收入家庭占比却在增加。
要想知道为啥受伤的总是中产，咱们还得先了解一下这些中产是怎么来的。
我研究了一下发现，人类生产力的发展史非常有意思，看起来就像一个「直角」。
在人类漫长历史中，生产力水平都是一条死气沉沉的水平线；从18世纪开始，全球总产出开始呈现出指数规模的增长，垂直飙升。
这背后的原因是，直到最近300年，咱们才开始把技术大规模应用于提高生产力，发展经济。
到了19世纪，人类开始广泛应用电力、内燃机这些通用技术，生产率大幅提升，同时涌现出了大批新兴行业，大量高薪的「白领」和「蓝领」岗位应运而生，这也是发达国家中产阶层的主要来源。
但是技术对劳动力的影响，有的时候也会表现为「取代」。
20世纪末，计算机逐渐普及，自动化机器取代了人力资源，美国劳动力供给长期大于需求。
在这场自动化浪潮当中，中产也惨遭割肉——
中产阶层的工作看似相对复杂，需要长期的专业学习，但其中常规任务还是占据了不小的比例，执行这些常规任务依靠的是容易被语言清晰表述的「显性知识」。
这些显性知识比较容易通过规则逻辑实现编程，完成自动化取代。
而高收入人群的工作中（比如高管、科学家、艺术家），不容易被语言清晰表达的「隐性知识」占比相对更高，比如创造力、人际沟通、统筹规划等等。
Part 2 我们会步美日的后尘吗？但是这种情况在发展中国家似乎并没有发生——
以中国为例，近20年，我国的中等收入群体在不断增长。
原因归结一下，无非是「成本」二字——
我们的中等收入劳动力没怎么体现出取代，主要因为咱们劳动力价格相对便宜，本科以上学历人群工资大概只有美国的1/5~1/3，所以咱就没那么有动力搞自动化。
但这可不意味着咱们就能高枕无忧了。
近几年随着算法模型、深度学习的发展，计算机的通用性越来越强，对人力资源的蚕食正在逐渐扩大。
特别是ChatGPT的出现，再一次把AI带入大众视野，网上对AI的讨论热度空前高涨。
不光我们直呼YYDS，一众科技大佬都对GPT给予了极高的评价——
互联网可是引领了第三次工业革命的重大技术，GPT（Generative Pre-Training Transformer）凭啥能跟它相提并论？
虽然计算机的功能强大，但是以前的GUI（Graphical User Interface）交互还是太低效了；而GPT的出世，再一次颠覆了人类跟计算机交互的方式——
从前需要在各种交互界面上点击、筛选、整合后才能获取到的信息，现在只需要一句人话。
从前需要学上好几个月才算勉强入门的软件，现在实现丝滑的效果，也只需要一句人话。
从前需要培训好几年才能熟练掌握的技能，也许未来操作起来，同样只需要一句人话。
随着AI技术不断成熟、算力基础设施不断完善，自动化的成本只会越来越低，未来人人都可以直接使用自然语言命令计算机做事情，可以想象无数行业能在这场技术狂欢中受益。
但这也同时意味着，我们中等收入劳动力的成本优势可能很快要不复存在了。
更糟糕的是，我们劳动力结构的质量还不如发达国家——
咱们跟美国相比，容易被机器替代的低技能和中等技能劳动力占比高，而不容易被机器替代的高技能劳动力占比低。
另一方面，咱们自动化成本低的第一产业和第二产业劳动力占比高；而自动化成本相对更高的第三产业劳动力占比低。
总的来说，咱们的劳动力结构更脆弱，未来劳动力市场受到的冲击可能会更大。
Part 3 如何应对这场技术变革？不可否认的是，技术进步会大幅提高生产力水平；随着生产力水平不断提高，也许将来咱们的公共福利也能达到北欧发达国家那样的水平——就算躺平不工作，失业金也足够让人过上体面的生活。
但是在黎明到来之前，我们要如何穿过漫长的黑夜？
1. 重塑学习模式
就拿狐狸团队写文章来举例，AI时代，什么才是一篇好文章的核心竞争力呢？
是精美的排版和好看的图表吗？这些常规任务会首先被AI替代；
是幽默诙谐的语言风格吗？虽然有点难，但数据量足够的话也不是不能被AI模仿；
当我们像剥洋葱一样，把这些「外围」的任务层层剥开，最后留下的可能只有文章的创意、洞见、品味这些「隐性知识」。
不幸的是，我们是被普鲁士教育坑害的一代，内卷之下，许多人被填鸭式教育规训成了背书机器，反倒忽视了独立思考、批判性思维、问题意识这些重要学习习惯的培养。
未来，常规任务的空间还会被持续压缩，这种学习模式就会非常被动，重新找回对知识的好奇和渴望恐怕更加迫切了。
2. 君子善假于物
目前国内的AI应用还在早期阶段，不过生产力工具升级自然是宜早不宜迟，这里狐狸给大家搜集了不少境内可以用的AI工具。
另外成为早期使用者，之后技术有了更新也能更快跟上。
3. 有余力则投资
自从ChatGPT出现，AI成为了当之无愧的投资主线，因为大家都知道，大变革也意味着大机遇。
不过最近TMT板块开始出现回调，有不少人拍大腿，感叹自己没来得及上车。
我倒是觉得不必心急，我们身处一场科技巨变之中，想要踩中每一个鼓点是很难的，不过后面的投资机会估计也不会太少。
类比一下PC/浏览器带起的那波互联网浪潮就会发现，浏览器的地位虽然重要，但是在整个互联网产业的蛋糕里占不了多大；同样的，这次AI浪潮，好戏可能是GPT后面涌现出来的新的互联网生态链。
但是，机会永远是留给有准备的人的，下手投资前自然得做足功课、深度研究，而行研的难度确实很高。
所以……（硬广来了）狐狸团队花了一年多的时间，总结了我们的方法论《投资必懂的行业研究方法论》。
照例来个一张图总结——
「Greed is good.」
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本文分析师/ 波洛
图片与编辑/ 狐狸，波洛
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主创/ 肖璟，@狐狸君raphael，曾供职于麦肯锡金融机构组，也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪财经、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者，著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。
参考资料/
《技术陷阱：从工业革命到AI时代，技术创新下的资本、劳动与权力》《失去工作的世界：技术、自动化与人类的应对措施》《数字经济对发展中国家与发达国家劳动力市场的不同影响———技能替代视角的分析》《GPT-4TechnicalReport》
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