实验室数据永远比舆论场冷静。最新研究显示Claude 3.7已经能处理59分钟时长的专业任务，成功率刚好卡在50%临界点，这个数据比去年GPT-4的28分钟翻了一倍还多。别被那些短视频里AI写代码的酷炫画面骗了，现阶段所有大模型本质上都是“快枪手”——处理4分钟以内的短指令成功率接近100%，一旦遇到需要人类专家投入4小时的复杂任务，成功率直接跳水到个位数。 硅谷工程师现在还能淡定喝咖啡，是因为AI暂时只能吃掉他们工作中占比80%的碎片任务，而这些任务原本就属于低价值劳动。

替代时间表正在加速但存在严重错位。 METR机构预测到2028年AI可能接管人类需要1个月工时的复杂项目，注意这里说的是“可能”，50%成功率意味着每两个项目就要搞砸一个。更现实的完全自主替代被划到2031年，这个时间窗足够普通人转行三次。当前最危险的群体是刚入行的初级从业者，AI处理短平快任务的成本已经压到人类工资的10%，企业主没有理由不用每月300美元的Claude团队版替代月薪3000美元的实习生。

评估基准暴露了致命短板。 当我们在讨论AI能力时，99%的测试集都存在“温室效应”——HCAST测试里189个专业任务听着唬人，实际都是实验室精心设计的理想场景。现实中的机器学习项目要面对随时变卦的甲方、残缺的数据集和互相打架的第三方库，这些变量能让现有模型的成功率再打五折。更尴尬的是长周期任务中的“记忆衰退”现象，让AI连续工作8小时后输出质量平均下降37%，这个缺陷在需要持久专注的网络安全等领域尤其致命。

行业巨头正在两条腿狂奔。OpenAI给企业客户开出了每月7000美元的o1-Pro天价套餐，这价钱够雇三个菲律宾程序员干一个月，但金融和医疗巨头照样买单——他们买的不是即时生产力，而是技术占位权。谷歌把Gemini塞进机械臂尝试代码驱动物理世界，结果机器人平均每执行7条指令就需要人类擦一次屁股。最值得警惕的是“直觉编程”这类伪突破，Vibe coding确实能让文科生三天学会写爬虫，但稍微涉及业务逻辑就得召唤真人工程师救场。

结语：当前AI发展陷入双重认知陷阱：从业者夸大短期威胁安抚投资人，普通人低估长期冲击麻痹自己。 真正该警惕的不是2028年50%成功率的预测，而是当AI在某个细分领域突破90%可靠性阈值时，整个行业会像数码相机摧毁柯达那样被瞬间重构。留给人类的缓冲期不会超过财务季度报表周期，这个倒计时已经启动。