天上掉下1万元，你会花了，还是存起来？ 经济学为什么越来越在乎你怎么想？ 北京时间周一（10月12日）晚，2026年诺贝尔经济学奖揭晓。 过去两年的经济学奖聚焦长期增长：2024年讨论制度，2025年关注技术创新。今年，经济学奖将目光转向另一个重要问题：当经济遭遇衰退、通胀和其他冲击，政府该如何稳定经济？ 2026年诺贝尔经济学奖授予了斯坦福大学教授罗伯特·霍尔（Robert E. Hall）和哥伦比亚大学教授迈克尔·伍德福德（Michael Woodford），表彰他们为宏观稳定政策建立微观基础所作的贡献。 上一期，我们与2025年诺贝尔经济学奖得主莫基尔教授直接对话。这一期，《时代指北》邀请上海财经大学经济学教授、看理想《像经济学家一样思考》《一平方公里内的经济学》等节目主讲人梁捷，从普通人的消费选择讲起，回顾宏观经济学近百年的交锋与发展，探讨这届诺奖对当下经济政策以及我们每个人的启示。 节目开头，你会听到新晋诺奖得主伍德福德爽朗的笑声。 获奖当天，美东时间凌晨四点半，他接到来自斯德哥尔摩的电话。随后，他接受了诺贝尔基金会首席科学官亚当·斯密（Adam Smith）的简短电话采访——这位亚当·斯密恰好与《国富论》的作者同名。 更有趣的是，伍德福德当天原本还安排了一场考试。他打趣说，学生们“大概希望他取消考试”，但上午10点多，他仍然照常走进了教室。 伍德福德还有一段不同寻常的求学经历：他曾在耶鲁法学院取得法学博士学位，之后才到麻省理工学院（MIT）攻读经济学博士。他也由此谈到自己特别在意“政策如何向公众解释”，而不只是径直干预——因为政府拥有权力。 ----- 本期话题： 01:20 宏观经济学两大问题是哪两个？ 06:25 天上掉下个1万元，你会立刻花，还是存起来？ 10:26 明年加薪5万元，为什么今天就敢每月多花500元？ * 生命周期与永久收入假说 13:50 80%的人看长期，20%的人看眼前？ * 霍尔1982年的研究 14:51 80%的“理性人”中，有人过度乐观，有人过度悲观？ * 风险偏好与贴现率差异 16:32 20%的人“今朝有酒今朝醉”，真的是不够理性吗？ * “挣多少、花多少”的人，是因为更冲动吗？ * 不是不想花，而是借不到钱：现实为什么比经济学模型复杂？ 18:41 价格、工资的黏性：为什么经济调整没有那么容易？ * 新凯恩斯主义为什么重新强调政府干预？ 22:46 从凯恩斯到卢卡斯：经济学家争论近百年，政府究竟能不能有效干预经济？ * 卢卡斯：为什么政府刺激经济，老百姓可能不买账？ 30:36 今天宏观经济学关注的已经不是简单的花多少钱，而是怎么确立恢复保护信心 * 为什么信心差一点，刺激效果可能差很多？ 34:27 为什么央行越来越重视利率和公众预期，不只是货币数量？ 42:15 诺奖给的是药方，还是框架？各国还要自行调参？ 44:53 宏观经济学没能预测危机，还有什么用？ 47:57 为什么不能只看GDP、通胀率，也要看一个政策对50%、30%的企业分别有何影响 ----- 更多阅读： 本期提到的诺贝尔经济学奖得主 罗伯特·霍尔（Robert E. Hall，2026年） 斯坦福大学经济学家。本届诺奖得主之一，将理性预期引入消费研究，解释为什么人们的消费不仅取决于当前收入，也取决于对未来收入的判断。 迈克尔·伍德福德（Michael Woodford，2026年） 哥伦比亚大学经济学家。本届诺奖得主之一，新凯恩斯主义宏观经济学的重要奠基者。他的研究推动了现代央行通过利率调整、政策承诺和前瞻指引来稳定经济的理论发展。 乔尔·莫基尔（Joel Mokyr，2025年） 美国西北大学经济史学家，研究技术进步如何推动长期经济增长。上一期《时代指北》曾与他直接对话，本期提及大萧条时期的大失业源于需求而非技术进步 罗伯特·卢卡斯（Robert E. Lucas Jr.，1995年） 理性预期革命的代表人物，提出著名的“卢卡斯批判”，指出人们会根据政策变化调整自己的行为，传统宏观模型不能忽略这一点。他也是伍德福德的老师之一。 弗兰科·莫迪利安尼（Franco Modigliani，1985年） 生命周期假说的主要提出者之一。他认为，人们安排消费和储蓄时，会考虑一生的收入，而不仅仅是眼前赚了多少钱。 米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman，1976年） 货币主义代表人物，提出永久收入假说，强调长期收入预期对消费的影响。他对凯恩斯主义的批评，也推动了此后数十年的宏观经济学争论。 保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson，1970年） 现代经济学的重要奠基者之一，其经典教科书《经济学》影响了几代经济学学生。本期谈到微观经济学与宏观经济学的划分，以及为什么两者需要重新建立联系。 1969年诺贝尔经济学奖设立前的两位巨擘 约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes，1883—1946） 现代宏观经济学的奠基者，1936年出版《就业、利息和货币通论》，强调市场可能因需求不足陷入持续失业，政府可以通过财政和货币政策稳定经济。本期讨论的宏观经济学百年思想交锋，正是从凯恩斯开始。 亚当·斯密（Adam Smith，1723—1790） 古典经济学的重要奠基者，1776年出版《国富论》，系统阐述分工、市场机制与财富增长。本期讨论长期经济增长的思想渊源时提到他。 📌【写在最后】 如果你对财新的经济、教育及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

（小宇宙帮忙加了中文同传功能，也大家用中文收听） 最近正值诺奖季。这几年的诺贝尔经济学奖，除了模型，越来越重视什么？ 研究技术与经济史半个世纪，一位80岁的学者对AI究竟是悲观还是乐观？ ---------- 过去两年，AI和技术创新越来越多出现在诺奖舞台上。 2024年，诺贝尔物理学奖授予了辛顿和 John Hopfield，表彰他们为神经网络和机器学习奠定基础；化学奖的一半授予了哈萨比斯和江珀，他们用 AlphaFold2 解决了一个困扰科学界50年的蛋白质结构预测问题。 到了去年，则是诺贝尔经济学奖聚焦技术创新为什么能带来持续的经济增长，一半授予了美国西北大学教授乔尔·莫基尔，另一半由阿吉翁和豪伊特分享。 但如果仔细观察经济学界你就会发现，AI究竟会怎么改变我们的工作和就业，经济学家们对此远远没有形成共识。 2024年得主阿西莫格鲁尤其谨慎，他专门撰文估算，AI带来的生产率提升效应可能有限，同时也担心对就业和收入分配的影响。 今年的经济学奖将在下周一揭晓。这一期《时代指北》，我和去年独享一半诺贝尔经济学奖的莫基尔教授，聊了聊我们对AI的担心、经济史学家还有女性经济学家怎样一步步在诺贝尔经济学奖中获得更多认可，以及教育、医疗、工作、养老这些离我们并不遥远的话题。我们也聊到了多位近年获奖的经济学家，以及莫基尔与他们的往来趣事，对近年的诺奖做一个小小的回顾。 可能会让大家有点意外，莫基尔教授今年已经80岁，但真正聊起来，很难感觉到这是一位80岁的老先生——反而很有一股老顽童的劲头，观点鲜明、毫不绕弯，尤其聊到技术和历史，更是滔滔不绝。 嘉宾：乔尔·莫基尔 2025年诺贝尔经济学奖得主，因揭示“技术进步带来持续增长的前提条件”独享一半奖项。当代最重要的经济史学家之一，曾任美国经济史学会主席，也担任过《牛津经济史百科全书》主编、Journal of Economic History 联合主编。1946年出生于荷兰莱顿，1974年获耶鲁大学经济学博士并加入美国西北大学，已在此任教超过50年。 本期你将听到： 女性经济学家、经济史领域，怎样一点一点获得认可？ AI对教育、医疗和应对气候变化，究竟有什么独特价值？ 从育儿到培养博士生，AI时代我们该学什么、又该怎么学？ 美国酒店的清洁工作主要都谁在做？俄勒冈州的樱桃为什么烂在树上？ 狗不知道“狗的历史”，人为什么还要研究那些看起来“不那么有用”的过去？ ----- 时间线 02:14 中国早早有了印刷术，等到欧洲发明印刷机，欧洲人都在担心什么？ 03:30 一种癌症药对65%的人有效，万一患者是那35%呢？ * 多数老师都怎么教课？为什么好学生和差学生都可能觉得无聊？ * 应对气候变化，各国达不成共识，还有招吗？ 07:40 1930年代大萧条等大规模失业，是技术进步造成的，还是需求不足？ * 今天主要经济体更大的问题，是工作不够，还是人手不够？ * 多少人会想给老人换尿布？解决劳动力短缺：提高生育率、增加移民、让机器替人，哪条路走得通？ 11:40 从诺贝尔发明的炸药到今天的AI：技术被滥用，问题究竟出在哪？ 12:54 相比1900年，人们每年的工作时间减少了近50%？ 1900年，欧洲和美国的工人平均每年工作超过2900小时，一周约55小时、全年接近52周。 * 相比AI本身，莫基尔更担心什么？ 17:42 每年诺奖怎么选出？为什么最近几届经济学奖越来越重视经济史？ * 2022—2025：从伯南克的大萧条研究，到戈尔丁、阿西莫格鲁，再到莫基尔，为什么近几届获奖研究的经济史色彩越来越浓？ 18:42 在一个长期男性主导的学科里，女性经济学家得到“完全认可”，为什么门槛一再后移？ * 从2009年的政治学家奥斯特罗姆，到2019年迪弗洛与丈夫班纳吉共同获奖，再到2023年戈尔丁独享奖项：为什么一次次“被推迟”？ 23:25 AI个性化教育，要从几岁开始？ * 莫基尔女儿所在的盖茨基金会，正在做什么？ * 2—4岁为什么如此关键？2000年诺奖得主詹姆斯·赫克曼甚至曾对莫基尔说：“到了6岁，一切都定了”——莫基尔为什么又说这有点夸张？ 24:09 作为犹太人，莫基尔为什么说，以色列人不太讲“跳出盒子思考”？ * 十个疯狂想法九个可能失败，教育要怎样保护剩下那个真正创新想法？ 25:18 从面包师学徒到博士生：今天的“师徒制”和过去有什么不同？ * 带出约60名博士生后，莫基尔认为导师真正该教学生什么？ 27:29 我们从小听“历史告诉我们”，为什么莫基尔说，这句话后面跟的很可能是错的？ * 学历史不实用，还要学？学历史有点像学数学？ * 为什么要学些“不那么有用”的东西？这和莫基尔获诺奖的“有用知识”概念矛盾吗？ ----- 更多阅读： 本期提到的诺贝尔经济学奖得主 2025｜乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁、彼得·豪伊特 解释创新为什么能够持续推动经济增长：莫基尔研究技术进步带来持续增长所需的条件，阿吉翁和豪伊特建立“创造性破坏”推动持续增长的理论。莫基尔独享一半奖项。 2024｜达龙·阿西莫格鲁、西蒙·约翰逊、詹姆斯·罗宾逊 研究制度如何形成、又如何影响国家繁荣，解释为什么不同社会之间的经济差距能够长期持续。 2023｜克劳迪娅·戈尔丁 用两百多年的历史数据揭示女性就业和收入差距的演变及其成因，也是第一位独享诺贝尔经济学奖的女性。 2022｜本·伯南克、道格拉斯·戴蒙德、菲利普·迪布维格 研究银行与金融危机：银行为什么存在、挤兑为何发生，以及银行体系崩溃如何加剧经济危机；伯南克的重要研究尤其聚焦1930年代大萧条。 2019｜阿比吉特·班纳吉、埃丝特·迪弗洛、迈克尔·克雷默 以实验方法研究如何减轻全球贫困，推动随机对照实验成为发展经济学的重要研究方法；迪弗洛是第二位女性诺贝尔经济学奖得主。 2009｜埃莉诺·奥斯特罗姆、奥利弗·威廉姆森 奥斯特罗姆研究公共资源如何通过集体治理得到有效管理，成为首位女性诺贝尔经济学奖得主；威廉姆森研究企业边界和经济治理。 2000｜詹姆斯·赫克曼、丹尼尔·麦克法登 赫克曼因发展选择性样本分析的理论和方法获奖，麦克法登因离散选择分析方法获奖；赫克曼后来在儿童早期发展和教育投入领域也产生了广泛影响。 1993｜罗伯特·福格尔、道格拉斯·诺斯 两人因运用经济理论和数量方法重新塑造经济史研究而共同获奖，是诺贝尔经济学奖第一次如此明确地把经济史置于奖项中心。诺斯尤其强调制度决定长期经济表现，福格尔则以铁路、奴隶制、人口与健康等历史问题重新检验经济学中的传统判断。 莫基尔与前辈经济史学家 福格尔曾对莫基尔说：“经济学必须与经济史结合。如果经济学脱离了经济史，就好比演化生物学没有古生物学作为支撑——你会错过地球上曾存在的99.5%的物种。“ 诺斯曾对莫基尔说： “乔尔，你知道为什么我们经济史学家谈技术进步，总强调制度变迁？原因很简单：技术总在进步，但制度未必如此。历史上许多时期，制度甚至出现大幅倒退。” 工作时长历史统计 Huberman & Minns 的长期历史数据里，1900年美国约2938小时/年，欧洲等旧世界“Old World”平均约2888小时/年。ResearchGate 今天 Our World in Data/Penn World Table 的2023年数据大约是：美国 1800小时，法国和英国约 1500小时，德国约1300小时。目前 Penn World Table/OWID 对中国2023年的估计大约是 2300小时/人/年，Our World in Data 莫基尔研究 莫基尔2015年在《经济视角期刊》（JEP）上发表文章《技术焦虑史与经济增长的未来：这次会不同吗？》，指出过去200年间人们多次预测机器将夺走所有工作，但历史证据表明，长期、全面的技术性失业并未出现。 莫基尔回忆的一则趣事 1974年，他刚到西北大学任教时，学校为他配了一位秘书，主要职责就是打字。当时，提交一篇论文需用涂改液与秘书间来来回回四五遍。后来，文字处理技术普及，“有人告诉我们：‘以后你们自己打字吧’”。 秘书们后来怎样了？“她们从打字员变成了组织者——负责统筹各项事务、对接学生。说实话，教授自己打字，秘书对接学生的模式，对教授、秘书和学生三方来说都是更好的选择。” 如今，经济系的秘书数量与当年差不多，“但现在的工作对她们来说可能更有趣、更具挑战性。我的祖母如果在1910年被告知，她的曾孙辈会成为网络安全专家、游戏设计师，她根本不知道这些是什么工作。我们无法想象未来会出现哪些新的工作”。 📌【写在最后】 如果你对财新的经济、AI、教育及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

这两天，2026中国摩博会在重庆“热得发烫”。上周，则出现一组反常识现象：美联储鹰派加息，人民币反而升破6.7创下4年多来新高；人民币升值通常不利于出口这个近两年经济引擎，但A股却走出近两个月少见的上涨。 这个月初，另一个反常识故事恰好发生在赛道上。摩博会”顶流“、成立才两年多的张雪机车，在世界超级摩托车锦标赛WorldSSP组别法国站，排位赛历史性地包揽前两名、头排发车；今年前八站16场正赛里，已经拿下6场胜利。厂商积分榜上排在雅马哈、杜卡迪之后，位列第三。 一个成立两年多、仅派出 2 名车手参赛的中国品牌，凭什么能和已有近百年历史、均派出4-5 名车手的日、欧大厂一较高下，且市售价只有一半（WorldSSP 组别是典型的“量产车有限改装”赛事，参赛车辆必须基于量产市售车型）？张雪机车热度飙升也让摩托车市场与车市形成反差，摩博会展馆从往年的4个增至今年的8个，仍被挤得满满当当。 这一期，我与不久前出任中金首席经济学家、但我上周才发现在券商中非常少见地同时保留了首席策略师一职的缪延亮一道，再来聊聊上面这些看似颠覆认知的发展，对A股意味着什么？ 他的履新及新书都很受关注，最近还在清华五道口学院做了开学演讲。他关于去美元化的判断似乎正在上演，更有意思的是，他提到中国出口竞争力已不再依赖低汇率。在外媒8月底报道央行对人民币升值容忍度降低后，最近连续8日、央行调高人民币汇率中间价，也成为上周五汇率大涨的重要原因。 本期你还会听到： 是什么让高端餐馆卖几百元的北京烤鸭，也可以卖到二三十元、3美元？ 技术革命时，K型分化是常态，还是例外？第一次工业革命时呢？ 奥德赛时期、不确定时代，有确定性的是哪两件事 嘉宾：缪延亮 中金公司首席经济学家、首席策略分析师、资深董事总经理，北京大学国家发展研究院兼职教授。2023年加入中金，曾任首席策略师、研究部执行负责人。此前在国家外汇管理局工作十年，先后任外汇局局长高级顾问、中央外汇业务中心研究主管和首席经济学家。著有《信心的博弈》《从此岸到彼岸》及2026年新书《货币的秩序》。 时间线 02:58 美元走弱、去美元化，为什么会利好A股？ 05:24 K型分化下，A股能慢牛？ * A股还是“融资市”？ 09:07 新经济占六成市值，盈利不到两成，贵了吗？ 中金测算，AI 、高端制造、新能源产业链在全 A 指数中权重达达 55% 以上，占全 A 利润比重不足 20%。银行、非银、石油、煤炭和公用等利润体量较大的传统行业在 A 股指数中的权重仅 15% 11:27 泡沫还有理性的？ 上财校长刘元春最近在外滩大会上讲述了今年MIT学者新学术研究提出的什么框架 12:57 3美元北京烤鸭、“半价”张雪机车，哪来的？ 重庆市经信委副主任王含在摩博会现场介绍，今年1至8月，重庆摩托车产量同比增长50.5%，“全国每生产3辆摩托车就有1辆重庆造” * 缪延亮受邀给10月即将召开的IMF年会撰文：哪三个因素带来产业竞争力 18:34 中美AI在竞争，还是在一条船上？ 20:14 A股近来总跟美股、韩股涨跌？原因是？ * 为什么书中祛魅：“越开放越不安全，越封闭越安全” 21:53 从“三重支撑”到7月后“三重约束”，怎么应对这样的市场环境 24:24 中东冲突、美联储升息、宏观政策...不确定性那么多，有什么是确定的？ 26:44 美股似乎更稳，为什么超配A、港股？ * 外资配置中国比例多高？叙事为什么重要？ 29:05 A股能打破20年来“牛短熊长”吗？ 更多阅读 上海财经大学校长刘元春9月9日在外滩大会的梳理： 缪延亮 “穷经皓首”撰写的新著《货币的秩序》： 《美联储加息落地 人民币兑美元汇率为何不贬反升（更新）》 如果你对财新的市场、宏观及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

近期QDII额度扩容。美债不稳，美股还能涨吗？美元这张“信用卡”也有额度，资本市场也能“印钱”？ 黄金替代不了美元，为什么仍值得配置？人民币升值，意味着你我“手里的钱变多了”？“去美元化”这样一个听起来离普通人很远的话题，你我都是剧中人？ 这些看似反常识、甚至有些烧脑的判断，却同时关乎我们的钱和我们身处的世界。它们出自缪延亮。 7月底，46岁的缪延亮接棒彭文生，出任中金公司首席经济学家。这位80后经济学家，也是北大国发院兼职教授。履新后的日程很满，我们在北大国发院承泽园的院子里，伴着夏日虫鸣，聊了这一期。 此前，他的职业经历横跨IMF、外管局和中金。在外管局十年间，他长期参与外汇储备管理；2023年加入中金后，转向市场一线。从国际组织、政策部门和“大买方”，再到市场机构，也形成了他观察美元、人民币和全球资产的一种少见视角。 几乎与履新同时，他的新书《货币的秩序》出版。他说，这本书“真的是写给大家的”：货币秩序的变化并不只是央行、政府和金融机构的事，我们也可能成为“故事中的人”，成为推动故事发展的一部分。 所以这一次，我们从眼下最受关注的市场问题聊起，一路聊到美债、美元、黄金和人民币，也聊到一场看似宏大、其实我们每个人都是剧中人的货币秩序变化。 嘉宾：缪延亮 中金公司首席经济学家、资深董事总经理，北京大学国家发展研究院兼职教授。2023年加入中金，曾任首席策略师、研究部执行负责人。此前在国家外汇管理局工作十年，先后任外汇局局长高级顾问、中央外汇业务中心研究主管和首席经济学家。此前曾任国际货币基金组织（IMF）经济学家，参与欧债危机救助；加入IMF前，曾在以色列央行任行长斯坦利·费希尔特别助理，并在普林斯顿大学任教。获普林斯顿大学博士、复旦大学经济学硕士，著有《信心的博弈》《从此岸到彼岸》及2026年新书《货币的秩序》。 时间线 03:25 哪“两个美国”：一个债台高筑，一个生机勃勃？ 05:54 美国的钱，是通过资本市场“印”出来的？ 07:27 4-6月这轮全球科技股大涨，为什么有人说“时间在倒流”？泡沫万一破了呢？ 洪灏最近提及，纳指过了15年才回到2000年互联网泡沫高点 中金研报：2000年互联网泡沫破裂后，纳指三年间一度跌近80%；但市场低估了互联网此后二十年改造产业的能力——全球互联网用户占比从2000年的6.7%升至2025年的73.6%，美国信息技术行业EPS也约为当年泡沫高点的10倍。 2015年到2022年ChatGPT横空出世前，纳指涨了1.2倍，年化回报约11% 新一批QDII额度时隔5个月刚刚发放，新增68.4亿美元是2021年6月以来最大 11:30 美伊冲突，可能是最后一次油价仍然重要？ 14:30 市场越来越押注美联储紧缩，可能是错误定价？ 沃什8月28日在杰克逊霍尔发表鹰派讲话后，市场对9月加息的押注升至近60%，此前约为35% 中金报告：央行是否加息，取决于油价上涨是否引发“二次效应”，本轮油价冲击的二轮效应风险有限。AI的替代效应有望进一步抑制工资与服务通胀，难以形成工资与通胀相互强化的螺旋 18:15 美国这张“信用卡”，原来也有额度？ * 美国政府债务占比GDP120%，远低于日本的230%，为什么美债最近仍让市场不安？ 21:32 这一次去美元化，为什么可能真的不一样？ * “慢积累“、”快触发”，分别是什么？ * 世界经贸体系是“手”，美元为中心的国际货币体系是“手套”？手套还合身吗？ 从威胁轰炸阿曼，到8月27日下令把安大略湖改称“美国湖”，单边主义不断加码。加拿大总理卡尼直言：“美国已经变了。” 24:14 黄金替代不了美元，为什么仍值得配置？ 26:41 人民币承接去美元化，什么措施最能四两拨千斤？ 28:52 人民币升值，为什么相当于我们手里的钱更多了？ 34:28《货币的秩序》为什么“真的是写给大家的”？ * “因为相信，所以看见”？ 37:10 货币体系变革离我们很远吗？为什么我们每个人都是参与者？ 中国的贸易顺差正通过QDII、沪深港通等海外投资，以及中国企业对外投资来进行再循环。过去，外管局一家机构管几万亿美元，保证安全性、流动性，不得不持有低风险、低收益资产 * 今天，我们千家万户选择持有外汇还是人民币？选择存银行、投A股，还是投香港市场？最终会成为这种转变的受益者吗？ 更多阅读： 缪延亮新书《货币的秩序》 如果你对财新的市场、宏观及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

7月，A股经历了一轮快速回撤。上周末，我参加一个播客节，几十场活动中只有一场与投资理财相关与前两届截然不同。和一位头部财经主播聊天，他说自己刚做了个投资 skills，上周建议他卖出。 上一期，我们和田轩院长聊了AI时代可以押注什么样的人？在院长、教授身份之外，他也是一位资本市场专家，曾担任证监会并购重组委委员、深交所创业板第一届上市委委员，直接参与过资本市场制度与审核工作。目前他是中国资本市场学会学术委员会委员（会长由证监会主席吴清担任）。今年夏天他出版的新书也与投资、资本市场密切相关——《耐心资本：构建长期主义投资新生态》。 所以这一期，我们也聊了聊股市。赶巧的是，录制刚好是在这轮市场回调最深之时。我们聊到田轩在清华五道口担任副院长期间，一位年轻同事做过的一项颇有影响的研究。研究基于2014-2015年A股牛熊周期中约4000万个上交所账户的持仓和交易数据发现：底部85%的家庭账户因为主动交易（active trading），相比买入并持有亏了约2500亿元；顶部0.5%的大账户，则因此获得了约2540亿元的额外收益。 “924”之后包括最近这轮行情中，类似的问题依然存在。2025年，沪深300全年上涨17.7%，但《上海证券报》的个人投资者调查显示只有57%的受访者实现盈利。今年上半年，截至6月底、市场还在高歌猛进时，一项1500多人参与的草根投票中也仅有41.1%的人表示盈利，49.8%的人仍陷亏损。 市场上涨，为什么很多人还是不赚钱？对我们7亿多普通投资者来说，到底有没有办法跟上市场？ 嘉宾：田轩 北京大学光华管理学院院长、博雅特聘教授，第十四届全国人大代表，中国资本市场学会学术委员会委员。此前曾任清华大学五道口金融学院副院长、国家金融研究院院长，曾担任证监会第六届并购重组委委员、深交所创业板第一届上市委和重组委委员。主要研究中国经济、科技金融、公司金融与创业投资，研究成果发表于 Journal of Finance、Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies 等国际顶级期刊。 时间线 02:40 7月A股、科技股快速回撤，还要“站在光里”？ 05:53 为什么监管全力稳市？ * 投资者越涨越买、甚至“倒金字塔式”加仓，带来降杠杆压力？政策层为什么越来越重视股市？ * 截至本轮下跌收盘低点，大盘指数年内略亏不到1%；代表科技股的科创创业50指数仍上涨13% 瑞银近日分析，A股市场整体杠杆水平不高但近期融资余额降速非常快。截至8月6日，全部A股融资余额降至2.62万亿元，占自由流通市值比例为5.1%，远低于2015年7月9.6%的历史极端水平。7月单月全市场融资余额下降4080亿元，仅次于2015年7月7092亿元的历史极端水平。 大科技板块的融资余额自6月25日高点下降1944亿元，占比自由流通市值5.4%，远低于2015年7月初。 08:12 把股市做好，“中国版直升机撒钱”？ 证监会副主席陈华平年初披露：A股投资者已经超过2.5亿，95%以上的都是中小投资者 * 为什么中国照搬美国式“直升机撒钱”，效果可能不好？ 10:39 哪些行为导致跑输指数？ * 2024年“924”之后，A股总体涨幅可观，沪深300、中证A500、科创创业50至2006年8月12日，1年涨幅分别约17%、23%、85% 五道口教授安砾等人的《Wealth Redistribution in Bubbles and Crashes》，研究了2014年7月—2015年12月的A股“上涨—泡沫—股灾”周期，上证综指从2014年7月到2015年6月高点累计涨超150%，到2015年底又从高点跌约40%。 研究显示：后97.5%的投资者因为主动交易，相比买入并持有遭受相对损失；前2.5%的投资者则借此获得收益。原因也包括大户入场更早、在泡沫期卖出，以及投资经验、信息和判断优势带来的选股差异 * 这项研究到底是在说普通人不该买股票，还是不该在狂热时冲进去、或频繁换仓？ 12:30 巴菲特那句“别人贪婪时我恐惧”，为什么那么难？ * 普通投资者面对哪些天然劣势？ 15:36 年轻人的钱，该一直躺在银行里吗？ * 股票、ETF、基金、保险、基金投顾都在扩容，工具越来越多，还稀缺的是什么？ 18:28 长鑫、宇树等科技公司排队上市，分流资金？ 20:18 大经济学家凯恩斯，原来也是投资高手？ 《耐心资本》一书介绍：当时英国深陷通胀、固收类资产实际价值大幅缩水，凯恩斯所在的剑桥国王学院因捐赠基金集中持有英国国债、财政压力日显。凯恩斯执掌捐赠基金后，出售了约1/3的房地产投资组合，将部分资金转入新设立的“可自由支配组合”。 该组合起初依赖对宏观形势的短期判断进行交易操作、业绩起伏。1934年，凯恩斯摒弃了预测驱动型投资策略，转为买入并持有，投资组合中股票配置比例达70%。1921年到1946年、大萧条与战争交错的年代，国王学院“可自由支配组合”的年化回报达16%。 21:50 一级市场、PE/VC热起来了？ 《耐心资本》书中提到，对科技创新尤为关键的股权投资市场，2025年上半年开始出现回暖迹象。淡马锡吴亦兵介绍2025年四季度后，股权投资市场估值明显抬升 23:52 AI硬科技正热，金融业的黄金时代过去了吗？ * 投资、金融，为什么在AI时代仍是好职业？ 淡马锡看好资产管理、保险等方向。身边去卖保险的朋友越来越多 27:17 金融业“贵族化”的时代过去了吗？高薪还能维持吗？ 科技股回调之际，美国金融股却创出新高；华尔街六大行的投行和资本市场业务，成为利润发动机 28:48 保护个人投资者，监管还能出哪些招？ ================== 参考资料 1. 田轩新著：《耐心资本：构建长期主义投资新生态》 2. 安砾、楼东、施东辉：《泡沫与崩盘中的财富再分配》（Wealth Redistribution in Bubbles and Crashes），Journal of Monetary Economics，2022 通俗介绍：https://voxchina.org/show-3-184.html 学术论文：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304393222000137 3.《淡马锡在华资产敞口创五年最大增幅 吴亦兵详解看好哪些领域》 4.《封面报道｜机器人：先上市为强》 写在最后 如果你对财新的市场、宏观及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

“如果AI什么都能做，那还要我干什么？” 一位就读于“AI教父”辛顿长期任教的多伦多大学的本科生，最近在实习中借助AI完成大量工作后，这样向我描述自己的迷茫。 “奥德赛时期”并非我们这一代人的专属，但在AI时代，我们中的许多人都可能经历自己的“奥德赛时刻”。 我们该如何走过这样的时刻？AI时代，什么样的人、哪些能力值得下注？ 这一期，我邀请到北大光华新任院长田轩一起探寻答案。过去几个月，他从不同角度回应着学生们的AI焦虑：填报志愿之际，他给那些不断追问“哪个专业前景好”“学什么不会被AI淘汰”的学生和家长写信；6月底、出任院长后的首次光华毕业致辞中，他谈到如何面对“一步踏错，人生便失去方向”的焦虑。 今年5月、Kimi K3出圈前，这位75后院长邀请80后的Kimi总裁张予彤到光华对话，讨论人才市场同时出现的“AI替代”与“新型人才缺口”。田轩记住了Kimi最需要的这样一种人：认定一件事值得做，愿意尝试一千次。基于此，他在这一期中进一步谈到，当前稀缺的，是拥有持久力、同理心等4种能力的人才。 在给学生的信中，田轩说，今天的知识也许四年后便会被淘汰，今天的“风口”或许明天就会成为“极寒之地”。在时代的浪潮中，比寻找看起来安全的专业、职业方向更重要的，是先想清楚：AI时代，我们应该选择成为怎样的人？他还在我们的对话中援引了自己特别喜欢的一首小诗，为如何看待比较、焦虑和人生节奏提供了另一种视角。 这次在光华，我看到了学院内那块巨大的“敢当石”。田轩还说，现在敢为的人很少。在AI时代，敢创新、敢适度冒险，是否也是一种值得培养的能力？ 回到母校北大、接掌光华三个多月，田轩也分享了作为顶尖大学、顶尖商学院管理者，对人才培养的新思考与反思。一套把GPA、实习、体育和公益逐项“打勾”的标准模板，当然能培养出大量优秀的社会中坚力量；但它能不能培养出下一个像新晋菲尔兹奖得主王虹、邓煜这样的突破式人才？在AI加速、K型分化的年代，尤其对商学院而言，什么尤为重要？ 很快，新一批学子就要走入校园，新一届毕业生正陆续走上工作岗位。本期《先声·对策》，从为什么要和“怪同学”交朋友谈起，试着回答：面对AI替代、同辈竞争和年轻天才带来的种种焦虑，我们如何在不确定性中不断穿越自己的“奥德赛时刻”？ 嘉宾：田轩 北京大学光华管理学院院长、博雅特聘教授，第十四届全国人大代表。曾任清华大学五道口金融学院副院长、国家金融研究院院长。主要研究公司金融、科技创新与风险投资等领域。著有《耐心资本》、《创新的资本逻辑》等，译有《风险投资史》、《风投》 本期你会听到： 马斯克、黄仁勋等“自恋型CEO”、超级创业者，有哪些共同特质？ 在Kimi的80后总裁眼中，AI时代什么样的人最吃香？ 阅读文学作品，如何让我们更有同理心 让猴子和鳄鱼比游泳、比爬树，公平吗？我们该临渊羡鱼，还是退而结网？ 时间线 02:16 北大清华的“开学第一课”：田轩为什么建议和“怪同学”交朋友 04:28 超级创业者为何常有一些“不讨喜”的特质 07:14 扎克伯格最缺钱时，为什么带着“10个不该投资我的理由”去见投资人 10:12 好学校会不会把下一个“超级创业者”筛掉 * GPA、实习等标准化模板能批量培养社会中坚力量，能不能为偏才、怪才“留一个口子”？ 12:42 “怪同学”变身而来的CEO，为什么更可能推动创新 * 在中国可能被视作“流氓”的马斯克，为何能在美国不断冒出商业航天、脑机接口等大胆设想 自恋的CEO，根据多篇论文基于中、外上市公司数据的研究，在传统公司往往做出错误的投融资、公司治理决策，拖累企业表现。但当观察指标换成科技创新时，结论相反：正是这种自信和冒险倾向，使他们能突破创新周期长、不确定性高、失败率大的特点 13:08 Kimi最需要什么样的人？田轩眼中的AI时代4种稀缺能力 14:48 AI时代高歌猛进的人，为什么还要听见边缘者的声音 * 对经济金融商科学生而言，这种同理心为什么尤其重要？ 16:57 文史哲不能快速带来高薪，能带来什么 近来AI巨头都在雇哲学家。哲学家周国平近期就此回答，冲着找工作选哲学专业，肯定不是好选择 * 那么读文科能培养哪些能力？如何培养那些AI难以替代的能力？ 19:50 当杨植麟、梁文锋...越来越多年轻人迅速冒头，我们如何面对比较与挫败感？ * “AI什么都能做，那还要我干什么？”如何走过自己的奥德赛时刻 23:14 为什么“怪同学”创业缺钱时，与其借钱给他，不如投他一点 诺奖得主、MIT教授Simon Johnson回顾职业生涯学到的一项最重要能力：自己最初提出的点子常常行不通，但在听取反馈后，自己往往成为最早识别、支持、押注别人好点子的人。陪伴这些想法最终脱颖而出，成就感不亚于自己取得突破 26:08 包容“杠精”、吝啬等特质，也有利于创新？ * 容忍失败对创新有利，有哪些学术研究支持？ 田轩通过对分阶段的VC投资的研究发现，高失败容忍度的VC所投企业，之后创新更高。 《耐心资本》书中介绍，加州大学伯克利分校Gustavo Manso教授相关研究，后被新加坡政府投资公司（GIC）引入实践：在投资合同中设置“失败宽限期”条款，对早期失败给予奖励 28:09 考公考编热会一直持续吗？不冒险也是一种风险？ 中信出版社近期出版新书《不冒险就是最大的风险》，作者Nate Silver总结了成功冒险者的13个习惯，包括大胆尝试；秉持“要么加注，要么弃牌”的人生态度；适应能力很强，是优秀的通才；擅长估算；具有战略同理心；以过程、而不是结果为导向；是经过深思熟虑的叛逆者 30:46 田轩当年毕业时，很多同学放弃了4、5年的博士offer，读一年的速成编程班 * 时过境迁，今天AI 给千行百业赋能、知识折旧率越来越快，未来会怎样？ ============== 更多阅读： 1. 田轩在北大光华2026年毕业典礼的致辞《在自己的时区里，乘风破浪》 （节选）： 人生路漫，没有一帆风顺的坦途，跌宕起伏才是生活的常态。在诸多珍贵的人生品质中，坚韧自持、久久为功的恒心，是最能支撑我们穿越风雨、奔赴远方的力量。 你我皆凡人，无法凭借超常天赋一蹴而就。没关系，我们可以成为一个坚韧之人。不必艳羡别人得天独厚的禀赋与顺风坦途，不必囿于自身的普通而暗自沮丧。平凡从不是人生的局限，坚韧恰恰是普通人破局成长最好的底牌。 在这里，和同学们分享我最喜欢的一首小诗中的几句： 纽约时间比加州时间早三个小时， 但加州时间并没有变慢。 有人25岁就当上CEO， 却在50岁撒手人寰。 也有人迟到50岁才当上CEO， 然后活到90岁。 有人55岁就退休， 有人70岁才开始当总统。 世上每个人本来就有自己的发展时区。 身边有些人看似走在你前面， 也有人看似走在你后面。 但其实每个人在自己的时区有自己的节奏。 他们都在自己的时区里，你也是！ 生命就是等待正确的行动时机。 所以，放轻松。 你没有落后。 你没有领先。 在命运为你安排的属于自己的时区里， 一切都准时刚刚好。 所以，在你自己的时区里，失意时不必妄自消沉，碰壁后不要轻易妥协。 持恒不是固执、不是蛮干，而是认清生活真相后依然奔赴热爱的勇气，是历经挫折磨难后依然向阳而行、逐光而上的执着。人生从没有白走的路，脚下的每一步都算数。 你有属于自己的底色、标尺和节奏；你要在自己的时区里乘风破浪，做满眼星光的行路人。 2. 田轩分享的与Kimi总裁张予彤的对话（摘要）： 田轩：我一直认为学生是我们商学院出厂的“产品”，企业才是我们的“用户”。按照这个逻辑，我们该如何调整培养方式，让学生更好地满足AI时代雇主的需求？ 张予彤：我觉得要成为AI的“深度用户”（“power user”）。还要能感知每一代模型的能力边界：哪些事它还做不了，哪些已经比人做得更好，哪些需要人与模型共创。现在真正的瓶颈，是评估和验证AI产出的质量。 “用开放的心态去探索AI” 田轩：所以你的建议是，我们的课程设计要让学生学会“运用”和“驾驭”AI？ 张予彤：是的。短期确实有安全、性能等方面的顾虑，但长期看，AI对我们一定是有益的，关键是要开放心态，亲自上手，不要停留在观点和观察层面——很多深刻的认知，是在动手中形成的。 AI时代的本科四年，应该如何正确度过？ 田轩：换个角度。如果我是刚入学的大一新生，我知道这个时代和我父辈完全不同。过去把题做好、GPA刷高，毕业出国或找工作都不成问题，这一辈子就稳了。但现在AI带来这么多变化，过去的路径不复存在了。纳闷，本科这四年该怎么过，才能更好地面对AI带来的挑战和不确定性？ 张予彤：第一，珍惜校园人际资源，建立人与人的深度链接。人与人的共情、深度沟通是AI永远无法替代的。 第二，养成AI视角思考的习惯。做任何事都多思考：如果让AI来做，它会用什么逻辑、什么方式？ AI时代，管理者要怎么做，才能不被替代？ 田轩：今天台下除了本科生，还有不少MBA、EMBA的学生，他们本身就是企业管理者。AI时代，管理者要怎么做，才能不被替代？ 张予彤：AI很难真正替代企业家和核心管理者。 很多企业 AI 转型失败，根源是员工心存抵触，担心AI替代自身工作。 AI可以替代执行、计算、基础设计，但战略判断、架构思维、全局思考、逻辑纠错、组织统筹这些核心能力，仍由人类管理者掌控。全员活用AI后，管理者能从繁琐基础工作中脱身，聚焦核心决策，形成人机协同的良性循环。 大模型公司招人，主要看什么？ 问：我提前做了一些功课，了解到你们有个“Kimi穿越计划”，招人时似乎不看学历、不看专业。我的问题是：不看学历、不看专业，那你们看什么呢？ 张予彤：学历、专业都只是标签，而人的特质、天赋、热情、长板是无法被标签化的。招聘不是按岗位找人补缺，而是根据人的特质匹配适合的方向，核心只看两类稀缺能力： 一是具备原创思考与创新能力，能提出真正好想法。二是拥有偏执钻研的韧劲，敢于持续试错疯狂实验：AI行业和科研充满不确定性，优质产品和技术迭代，需要漫长且大量的实验试错。很多人有好想法，但尝试十次失败就放弃；而优秀人才愿意为一个好想法坚持尝试上千次，在反复迭代中沉淀认知、摸索最优解。解决复杂问题需要极强的抗压能力和韧性，这是我们非常看重的特质。 学生：未来3-5年最稀缺的AI人才是什么？年轻人该如何深耕？ 张予彤：未来最稀缺的不是纯AI技术人才，而是AI+垂直行业的复合型融合人才。目前懂技术不懂商业、懂行业不懂AI逻辑的人才缺口极大，兼具AI底层思维与金融、管理、产业专业能力的人会供不应求。给年轻人两个落地建议：一是跳出功利选课思维，多学习多元跨领域课程，知识跨界融合才能催生创新；二是升级管理能力，未来不仅要会团队管理，更要懂人机协同管理、AI智能体管理。 3. 田轩总结的超级创业者特质 最后但不是最不重要的话： 如果你对财新的市场、宏观及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。

今年上半年，创业板指上涨33%，科创50上涨42%，主流价值指数却全线下跌；进入7月，全球科技股大涨大跌，韩国股市尤其抢眼；国内市场也出现反转。 K型行情为何演变成大涨大跌，究竟还该不该参与？当波动加剧、风险上升，是该远离市场，还是调整投资的方向、节奏与仓位？ AI热潮下的资产价格重估与结构分化，并非只是个人投资者面对的难题。央行最近首次在季度货币政策委员会例会声明中，将“结构分化”列为当前经济面临的三大挑战之一。 被称为全球“央行的央行”的国际清算银行（BIS）总经理德科斯，最近在接受我们财新专访时也指出，预防性加息在当前环境下可能触发资产价格急剧回调，形成比以往更强的宏观金融负反馈；但央行仍须坚守物价稳定承诺，并在通胀预期出现脱锚迹象时采取行动。 上一期，我们讨论了AI叠加人口变局所带来的K型分化，以及个人可以做出哪些选择；也谈到，在多数人难以直接拥有AI生产资料的情况下，养老金、社保等各类基金可以在AI税等再分配机制真正落地之前，帮助更多普通人分享技术进步带来的红利。 这一期，我们把问题进一步推进到投资端：在全球K型分化、市场波动与风险上升的环境下，是否仍应参与市场，可以采取哪些对策，又该如何在人力资本与财务资本之间，分配有限的时间、精力与资金。 嘉宾：刘刚 中金公司首席港股与海外策略分析师 过去一年，AI推动市场上涨中也伴随着数轮剧烈波动，刘刚对市场的一系列判断也在随后的行情中得到印证。不久前，他连续第二年受邀参加三星证券在首尔举办的全球投资者策略会。我们就从韩国股市聊起。 本期你会听到： 逆向投资，抄的究竟是方向，还是时机？ 高拥挤度下，同一个事件为何会触发“薛定谔式”的跌幅——可能是1%，也可能是10%？ AI时代，只投资自己还够吗？ 人生不同阶段，如何平衡人力资本与财务资本？ 时间线 02:09 韩国股市为什么这么“疯”？ * 参加三星证券2026年全球投资者策略会的一手观察：韩国投资者如何理解这轮行情？ 04:32 再分配政策落地前，普通人怎么应对分化？ * 韩国总统李在明提出AI收益全民分红，韩国人都支持吗？ * 逆向投资，逆的是投资方向，还是节奏与时机？ 08:13 拥挤度高，是改变投资方向，还是放大尾部风险？ 11:15 “老登资产”还有价值吗？ * 个股、指数、ETF和基金，普通投资者究竟更适合哪一种？ 13:59 达利欧的分散化，过时了吗？ 最近与淡马锡中国区主席吴亦兵聊，他提到除AI科技、生物医药创新外，也看好资产管理和保险方向。淡马锡目前采取“一手科技、一手收益（yield）”的配置思路 16:38 黄金为什么近来跌个不停？ * 对达利欧讲的黄金、木头姐（Cathie Wood）讲的科技股，市场都在做着什么？ 18:06 现在什么资产更划算？ * 美债、科技股、原油，当前谁的胜率更高，谁的赔率更好？ 19:15 风险这么多，还该投吗？ * 地缘冲突、通胀、加息，风险连连，是不是就该离场？ * 同样面对风险，绝对收益与相对收益投资者做出哪些不同选择？ 21:55 亲戚隔三差五问， “能买吗”“要卖吗”，到底怎么答 * 面对莫名其妙涨了50%的资产，什么才算“赚认知以内的钱”？ 25:04 “我不做投资，只投资自己”，这句话还成立吗？ * 个人价值，究竟由哪两类未来现金流折现而来？ * 年轻人和三四十岁之后的人，答案一样吗？ 27:20 年轻人该先投权益，还是固收资产？ ｜贝莱德CEO芬克的建议 28:19 AI时代，财务资本会成为必修课吗？ * 当人力资本带来的现金流可能骤降，个人如何提前对冲？ 30:45 日本的镜鉴：教育投入越多越安全吗？ * 90年代后，日本家庭教育投入下降、不少博士晚上去”711“打工，而医疗服务的价格仍在上涨，背后发生了什么？ 33:01 AI时代，什么能力更值钱？ * 为什么定义问题，可能比回答问题更重要？ * 解决通用性问题、整合判断、深度思考与表达 35:04 个人品牌，会成为护城河吗？ * 为什么首席经济学家比初级分析师更难被替代？答案可能不只在品牌本身 36:02 K型分化时代，普通人最该囤哪三类资产？ * 所谓“中心节点资产”“非标准化资产”“瓶颈资产”，分别意味着什么？ 智联招聘《2026高考志愿填报指南》：能源相关专业热度上升最明显。职业选择与“瓶颈资产”的逻辑为何相似？ 38:39 个人努力，足以让更多人成为AI受益者吗？ ========== 更多阅读： 《淡马锡在华资产敞口创五年最大增幅 吴亦兵详解看好哪些领域》 《达利欧中文播客首秀: 股债撕裂, 给中国朋友的10条理财法则》 《财新周刊｜专访国际清算银行总经理：AI、通胀与下一代货币体系》 如果你对财新的市场、宏观及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。 最后但不是最不重要的话： 如果你对嘉宾、财新或这些话题感兴趣，欢迎添加小助理微信：xsdc26，加入听友群。

AI飞速前进，让K型分化（财新周刊｜应对AI制造的K型分化）成为近来大洋两岸都高度关注的现象，但它只是AI造成的吗？如果K型分化不是一个短期现象，我们该做哪些选择？ 央行最近首次在季度货币政策委员会例会声明中提到”结构分化”是当前经济三大挑战之一。但K型分化影响的不只是宏观经济，更关乎我们几乎所有重要的人生选择：读什么专业、做什么工作；去什么样的城市发展、在哪里安家买房；如何消费、怎样投资，以及要不要提前谋划养老。 最近，我读完中金策略师刘刚的一份长篇研究报告后，决定邀请他来聊聊。过去一年，在AI推动市场快速上涨、但也经历几轮剧烈波动的过程中，他对市场的一系列判断后来都陆续得到验证，好友天楠在最新一期播客里也引用了他的市场研究。他提出，今天的K型分化，不仅源于AI，也源于人口减少等长期趋势。这份报告讨论的是宏观趋势，但对我们每个人的人生选择都有不少启发。 正值毕业就业季，这一期我们和刘刚一起聊聊：K型分化背后的原因有哪些？短中期内会不会改变？产业和政策的方向是在缓解还是加剧分化？以及面对这样的变化，我们该如何选择工作、城市、房子，以及消费、投资和养老，尽量往K型分化的上面一端挪一挪？ 嘉宾：刘刚 中金公司研究部董事总经理、首席港股与海外策略分析师 时间线 【话题一】人口+AI 02:30 人少了，学区房、医疗资源、旅游景区能有“清静感”？ * 悖论：人口减少，资源会向核心区域集中以维持其经济性 韩国首都圈人口占全国超过 50%；日本东京都市圈占日本人口约30%；美国前五大都市圈合计占全国约17%（接近中国的两倍） 05:43 AI+人口减少，为什么会让K型分化越来越明显 * 老龄化让养老陪护、悦己消费需求增加，AI能提供其他一些供给、没法满足这些需求 * AI会填补劳动力缺口，还是抢走更多工作？ 【话题二】城市选择与买房 08:24 去一线城市，还是回二三线？ * 为什么上海、深圳、杭州等地豪宅近来被疯抢，深圳常住人口首次突破1800万 * AI时代，数字游民真的是年轻人的机会吗？哪些人适合回二三线？ 10:36 近期上海等地受科技业带动变得活跃，整体房市会怎样 * 在成都、乌鲁木齐买房，租北京上海，会不会依旧更划算？ 2012年后日本东京房价指数一直在上升，2024 年较 2012 年上涨 39.1%，同期日本所有城市房屋土地价格下滑2.1% 【话题三】消费怎么选 13:25 AI时代，什么东西会越来越便宜？什么东西会越来越贵？ 2000年以来美国计算机等设备、电脑软件、玩具价格下降超过 70%，但医疗服务、大学学费、育儿涨幅在130%-230%之间 14:58 “买得起精密电器，请不起优质护工”，会成为AI时代的新悖论吗？ * AI会拉低什么，又会推高什么？代码、无人驾驶vs情感、陪护 * 当年福特T型车出来时还没有马车快、且时有故障，但马会失控、且有排泄物 17:42 未来该先花钱在养老、体验，还是汽车、手机上？ * 养老未来会不会更贵？买车一到手就折损一半？ 中国6月乘用车零售销量同比下降23.2%，新能源汽车下降9.4% 【话题四】工作替代该担心吗？ 21:18 为什么美国就业数据还这么强？ 美国IT和金融行业就业人数过去三年分别减少20万和6万人 * 为什么AI还没开始大规模抢工作？ * 烧token太贵（最新封面报道 | Token经济已来）、以及世界杯等临时性因素 23:36 美国近来新增就业多在服务业，财富效应推升消费意愿？ 60%美国人有401K、IRA等养老储蓄账户 * 通过养老金个人账户感受到股市上涨，推升消费意愿和对未来的预期 24:47 AI什么时候可能真正开始大规模替代就业？ * 目前就业替代为什么在美国更明显？又是什么因素制约了大规模替代？ * 工资水平vs算力成本；网约车等标准化服务何时可能被替代？ 【话题五】K型分化会缓解吗？ 27:35 100年前，骑马的人看到汽车会恐慌，今天AI会重演吗 * 政策过去一年控制Robotaxi推出速度，大势会怎样？ 39:39 财富为什么越来越向掌握AI生产资料的人集中？ * 未来哪两类人最容易站上K型上端？ * 马斯克万亿财富已超过125 个国家GDP，母国南非只有他的一半 32:38 用（好）AI的人仍是少数，政府会通过放慢AI的发展来应对大分化吗？ * 增长、生产率、国际竞争，什么在推动这场竞赛？ * 美国AI投资私人部门为主，国内“六张网”、“2万亿数据中心”投资，政策在从哪向哪倾斜 35:39 AI税等再分配办法，为什么说起来容易，做起来难？ 【话题六】我们怎么往上挪 38:11没法占有AI生产资料，能分享AI创造的财富吗？ * 养老、社保基金投资可成变相UBI、二次分配？ 韩联社近日报道，韩国计划设立一只投资基金来推动经济长期增长，包括支持半导体、物理AI和数据中心三大项目，解决K型分化等问题 40:00中金最近推出“K问”等分析师skills，分析师被蒸馏？ * 未来哪些工作方向受益、受损？ 智联董事长郭盛从当下招聘市场角度讲述了一系列方向；从未来长周期角度来看？ * 深度思考与深度表达；非标准化、通用性工作vs标准化、细分专业服务 ================== 参考资料 《AI时代与人口变局猜想》，中金刘刚、彭一夫、王牧瑶 《最新封面报道 | Token经济已来》 如果您对财新的经济、就业及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。 最后但不是最不重要的话： 如果你对嘉宾、财新或这些话题感兴趣，欢迎添加小助理微信：xsdc26，加入听友群。

AI时代，哪些能力和赛道正在成为新的护城河，哪些过往技能的用武之地正在下降？普通小孩、文科生、AI应用岗、技术蓝领，各自的护城河又在哪里？ 本期节目受小宇宙特别企划邀请，分享“给普通小孩的志愿填报指南”，可以点进🔗听到全部内容，有不少重磅节目给出了很落地的建议，欢迎大家收听。 本期的嘉宾是智联招聘董事长郭盛，从AI时代职业方向演变的真实数据出发，聊聊不同成绩、不同专业背景的孩子，填志愿时专业、学校、城市该怎么排序、各给多少权重，以及大学四年培养哪些能力，更有利于找到好工作。 智联招聘是国内最老牌的综合性招聘平台，拥有超过4亿求职者数据和500万家招聘企业的数据，也是几大主要招聘平台中发布各类就业数据报告最多、最系统的。不久前发布的一份报告显示，2026届毕业生希望从事的职业，和真实的招聘需求之间存在一系列错配。这一期我会基于智联的数据，进一步追问：AI时代哪些岗位在逐步式微，哪些意想不到的岗位正在冒出来？企业招聘现在真正看重哪些能力与素质？ 这期郭盛会聊：为什么说家长焦虑的不应该是"孩子上什么学"，而是别的东西？中国企业到底有多看重专业，又是如何看待文科生和理科生？文科生、理科生、I人、E人，在AI时代各自的"天地"在哪里？以及为什么哪怕在AI企业里，需求最旺的反而是销售这样的非技术岗？ 值得一提的是，郭盛本科在上海交通大学拿的是计算机和英语双学位——一个理工加文科的组合。 郭盛在这期给出了一个让人印象很深的判断：就业市场的范式，已经发生了天翻地覆的变化。企业今天招人，看的更多的不是学历和GPA，而是你学的东西加上AI能干什么——他还逐一点出了AI时代企业真正在意的10种能力。其中某些能力上，哪怕是高中生，也能和藤校学生站在同一起跑线上。 对话中，你还会听到好几个关于职业出路的鼓舞人心的真实故事——从学了四年工程最后成为米其林厨师的工科生，到外语系面临裁撤、一度郁闷的韩语翻译。希望这期内容，能给正在填志愿、思考职业方向的你，提供一些不一样的视角。 嘉宾：郭盛 智联招聘董事长，掌舵智联近17年。智联招聘是中国最老牌的综合性人力资源服务平台。毕业于上海交通大学。1994年成为麦肯锡最早在中国直接聘用的咨询顾问。1999年取得美国西北大学凯洛格商学院MBA学位、Kellogg荣誉毕业生称号，期间师从2010年诺贝尔经济学奖得主戴尔·莫滕森。 后晋升麦肯锡全球董事合伙人，此后于美国投行贝尔斯登纽约总部任职，随后出任普思科技（Prosys Solutions）CEO、中外运空运发展CEO，2010年出任智联招聘CEO。现任南开大学、北京邮电大学、天津大学等多所高校职业规划导师。2018年入选《财富》中国最具影响力50位商界领袖。 时间线 第一章 哪些职业在上行，哪些正在式微 02:08 计算机专业新生担心找不到工作，金融专业新生问要不要切AI，应届生还能找到工作吗？ * 哪两类职业增长快？——你可能猜得到第一，猜不到第二 * 就业范式大迁移：从看简历经历、GPA，到看作品；从程序员，到研究员 * 家长焦虑的不该是什么——而是？ 06:30 AI领域岗位机会到底有多大？ 智联数据：2026 届毕业生最期望从事职业中，软件/硬件研发占比达到15.7%，但实际招聘这类岗位的占比只有4.5%。AI相关职业中，算法工程师职位同比增速53.7%，AI产品经理137.7% * 今天中国就业市场，有哪两条大赛道？——“大家不要被媒体带偏了节奏” * 中国“AI in all”vs美国“all in AGI”，AI发展模式不同带来哪些新岗位、文理科生各自的机会 12:10 中国与美、日、韩服务业GDP差异，带来哪些岗位机遇？ * 宠物相关、疗愈酒店等新型服务业在涌现 * 服务业标签变了：从又脏又累，到有创意、有前景 16:29 麦肯锡招人，现在也看重做过服务员的人？ 清华经管学院院长白重恩观察，海外大学生到餐馆打工很常见，国内学生家长不愿孩子“端盘子” * 麦肯锡CEO介绍，以前招逻辑思维强的人，现在看哪些？——仅凭逻辑思维跟AI竞争，谁输谁赢？ 19:46 服务业正冒出哪些新机会 * 咖啡店不卷价格，卷创意——服务业也会出“OPC”？ 智联编制的竞争指数显示：行政事业、科研等白领行业和高端制造的不少行业竞争指数超过100，属高竞争“红海”；不少生活服务、蓝领行业低于35，属低竞争“蓝海” 21:22 外语系被合并，韩语专业毕业生怎么逆袭、高薪又开心？ 智联的竞争指数显示，运动健身仅为14、竞争激烈度倒数第三。智联数据显示，翻译的招聘需求在2024年明显下滑，但今年又开始恢复增长（《封面报道｜当AI重塑职场》） * 韩国人扎堆来上海，韩语翻译变身向导 23:05 选服务业专业，培养什么能力？ * 酒店管理专业一度热门，为什么未来拿掉“管理”更能打？ * 大型连锁酒店vs精品酒店、特色民宿，审美能力vs组织管理能力 25:38 销售岗在AI时代反而需求旺——尤其在AI企业里？ 智联报告显示：企业对2026 届应届生开放的职位数，销售/商务拓展、生产制造岗位占比居前两位，分别为17.1% 和13.3%。但希望从事这两类岗位的应届生占比仅为3.5%、12.9% * 为什么是被认为“低端”的销售，而不是光鲜的市场营销岗，未来更有机会？ * 技术蓝领需求也旺，他们的护城河来自哪？ 薪酬方面，蓝领月均收入增至6230元，与白领收入差距从2013年峰值的3344元收窄至2250元，预计到2027年将进一步缩减至2000元左右 第二章 专业、学校、城市：该怎么选 32:34 企业今天看名校、还是看什么？ * 无论对白领、还是技术蓝领，企业都越来越看重实用技能——除了少数顶尖院校 34:07 文科生前景，真的不如理科生吗？ 智联《2026年高考志愿填报攻略》显示，“3年工作经验人才平均月薪 TOP50专业"中，43个工学专业，3个理学，4个管理学 * 企业对理科生、文科生有怎样的偏好？ * 短期理工科有优势，长期呢？关键在于培养什么能力 37:54 理工科或有志于AI领域学生，往什么方向努力？ | 上一期嘉宾姜方洲认为，斯坦福AI课相较AI进步速度也远不够硬 * 尖子生应专注什么 * 普通小孩越早做什么越好 40:23 专业对口在国内重要吗？ 美国大学与雇主协会调查显示，75%的雇主招毕业生不看专业对口 * 郭盛认为国内情况不同，专业还是很重要——许多企业知道哪些大学的哪些专业好 * 专业vs学校：聪明孩子选什么，对普通小孩哪个重要？ 43:23 选城市，看MBTI？ 智联报告显示，深圳已连续三年居“最受‘95后’年轻人才青睐城市”榜首；但也出现程序员辞去北京工作、去二三线城市接活的反向趋势 * I人、E人怎么选？ 43:57 对普通小孩来说，学校、专业、城市怎么排序？权重给多少? * 多数家长更愿孩子去好大学，即便是不好的专业？ * 对未来职业方向无头绪，报考理工科专业短期看会比文科专业就业容易 46:39 灵活就业为何是个趋势，未来不是个偏负面的标签？ 灵活就业群体的规模在近5年内持续扩大，高职院校近年满意度以84%反超本科（《大学生就业关键词：下沉、灵活就业和新兴产业》） * 灵活就业只限于快递、外卖员吗？兴趣就业、个体户摄影师…池子会越来越大 * 大家的传统顾虑在改变吗？有什么隐性顾虑？ 52:00 从AI一人公司，到服务业"OPC"——哪个更容易活下来？ * 为什么中国会涌现出很多“OPC”/服务业小微企业 * 情绪教练、宠物拍照…线下服务业会比AI领域的“OPC”成功、生存概率更高？ 第三章 AI时代真正的护城河：企业在筛选什么 54:49 企业如何考察求职者AI能力？ * 作品（而不仅仅是学分），与3种底层能力——未来你如何驾驭AI，而不是被 AI 驾驭？ 智联数据显示：人才评价正从“资历判断”转向“成果证明 + 人才预测”，分别有 58.5%、52.9%、41.0%企业受访者认为，招聘中求职者最可信的三样凭证是工作经历、项目成果/样本、学历。企业借助项目制、任务制与可追溯工作样本，来减少主观判断，提升绩效评判准确度 * 对服务业、蓝领岗位，企业看什么？ * 新世界里，I 人、E 人各自的“天地”在哪里 58:32 AI与学业/工作之间：怎么分配精力 * 工作不是兴趣怎么办——麦肯锡咨询顾问，怎么变成摄影大牛 01:00:51 考公考编、财务法务这类稳定白领岗前景几何 2026届毕业生最期望从事职业中，人事/行政/财务/法务占比最高，达18.5%。企业实际招聘需求仅占11.6%。其中财务、行政等岗位正面临AI、流程自动化（RPA）替代风险。智联的竞争指数显示：财务（223）、行政（183） 、科研/学术研究（184）等白领岗位竞争最高最激烈 * 会计如何转型做投资？ * 能力vs岗位——能力拆解出来有用，学岗位要求的技术可能被淘汰 01:03:14 考研、考博还值吗？ * 单单为了一纸文凭，哪个可能会更失望？ * 什么情况下值得读，各适合用来做什么？ 2026年全国考公报名人数351.5万，10年来首次超过343万的考研报名人数（《考研报名人数连续两年下降，本科生倾向直接就业｜教育观察》） 01:05:53 给18岁高考生的最后建议 * 职业是规划未来的重要一部分——但职业规划不是想出来的 * 工科生如何变身米其林厨师？ =============== 更多资料 智联报告 《2026 年大学生就业前景研判及高考志愿填报攻略》 《2025 年人力资源市场趋势分析报告》： “它经济”兴起， 宠物服务行业职位数同比增速为47.6%，带动宠物医生、驯犬师等专业化岗位涌现。 精神消费保持活跃，游戏行业职位数同比增速22.0%。健康与银发领域呈现高价值特征，医美/健康服务行业职位数同比增速达 28.7%，平均月薪为 10613元，在现代服务业各细分领域中处于领先地位。 休闲/娱乐行业、社交网络行业等也保持稳定增长，平均月薪普遍为 9000-11000元。养老/看护行业职位数同比增速为 26.8%，行业薪酬增速也达到 5.8%，反映出在老龄化进程加速的背景下，该领域正朝着专业化、高附加值方向快速发展。 2025年竞争指数排名后十的职业包括运动健身（14）、包装工（16）、舞美设计（17）、主播（20） 竞争指数<35的低竞争“蓝海”行业包括在线生活服务（14）、汽车后市场（25）、餐饮服务（27）等服务性行业 《2026春季职场人跳槽情况调查》： 48.8%的受访者认为“岗位会被AI替代，部分职场人失业”，36%认为“公司不再招新人，内卷加剧”，同时也有20.8%认为“更多员工会利用AI主动离职单干”。（《【数据图解】AI浪潮下的职场：焦虑和机遇并存》） 《企业对AI人才技能需求快速迭代：有哪些新趋势？》 《裁员潮席卷全球科技圈，文科生如何逆袭？》 2026年灵活就业人员规模或达3.2亿人，平台为灵活就业提供了一定的就业稳定性提升 《超2亿灵活就业者的未来｜特稿精选》 如果您对财新的教育、就业及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。 最后但不是最不重要的话： 如果你对嘉宾、财新或这些话题感兴趣，欢迎添加小助理微信：xsdc26，加入听友群。

本期节目受小宇宙特别企划邀请，分享“给普通小孩的志愿填报指南”，可以点进🔗听到全部内容，有不少重磅节目给出了很落地的建议，欢迎大家收听。 AI时代，什么专业还有护城河？计算机、软件工程，这些前两年受追捧的专业，现在还稳吗？智联招聘最新数据显示，软硬件研发是2026届毕业生最期望从事的前两大方向之一，占比16%——但企业实际开放给应届生的这类岗位只有4%。 本期我们邀请了升学规划独角兽公司Crimson Education（睿深教育）的联合创始人姜方洲，聊聊普通人和尖子生该怎么选专业、读大学、找到第一份工作。Crimson创办于2013年，十多年来辅导了数千位学生进入名校。方洲自己已经辅导了数百名学子进入心仪的大学，也带着Crimson目前已经近千人的团队。所以他会从升学顾问，也从招聘管理者的视角来聊。 在这个高考（深度阅读｜又是一年高考季）放榜的日子，我们会聊到，AI时代到底该不该填AI专业？普通小孩的护城河在哪里？文科生的哪些能力，反而是AI替代不了的护城河？没进重点大学的学子，可以从这个暑假开始做哪些事来逆袭？听完你可能会发现，护城河不在专业本身。 与方洲聊的缘起是不久前，我听了一场对话——对话人是2024年诺贝尔经济学奖得主、MIT教授Simon Johnson和Crimson创始人Jamie Beaton。让我意外的是，现场十多个提问几乎全都指向孩子的教育和工作，而不是经济等宏观问题——抛给Jamie的问题，甚至比给Johnson教授的还多。那场对话给了我很多启发，我与方洲也对其中许多观点进行了辨析。 如果说这期是讨论「AI时代什么是护城河」，下一期与智联招聘董事长郭盛的对话将回答另一个更具体的问题：我们的企业今天招人时，更看重哪些能力和素质，哪些意想不到的职业更有机遇？以及相应的志愿填报对策。欢迎订阅，第一时间收听。 嘉宾：姜方洲 Crimson教育集团联合创始人、首席产品官，主导开发了Crimson的管理、数据、升学指导辅助系统。过去十多年间辅导数百位学生进入名校。今年，Crimson辅导的学生拿到了396个藤校offer，占到藤校全球范围内录取的几千位国际生总数的1/10。曾任职于高盛量化交易部门。拥有清华大学苏世民书院全球事务硕士，斯坦福大学工程硕士、MBA，哈佛肯尼迪学院公共管理硕士（J. F. Kennedy Fellow），以及澳大利亚国立大学计算机与金融学双学位。 时间线 第一章 选什么：专业、学校、城市怎么选 02:53 AI专业是护城河吗？——为什么AI不适合在大学课堂学 智联招聘《2026年大学生就业前景研判及高考志愿填报攻略》显示，“软件工程”下滑到“3 年工作经验月薪TOP50榜”的第24位，“计算机科学与技术”下滑到30位（2025年首次跌出前10） * 多数能吃到AI红利的工作，在哪里？ 06:30 文科生的护城河：哪些能力更金贵了？ 去年与北大国发院的黄益平院长聊，他感叹学生们从当年抢着报财金管理类专业，到去年人人都想去报AI、计算机专业。今年vibe coding、agent爆发，四十年河西？ * Crimson一位“文艺青年”做产品负责人，如何给“大厂”背景技术团队带来压力 * 文科生、艺术生的什么能力是AI时代护城河？ 10:52 专才 vs 通才：AI时代哪种更难被替代？ * 为什么跨领域的宽度更重要了？但还得有一个专长、深度领域？ * 本科阶段适合先上宽度，还是先扎深度？选专业填志愿的一道良方是什么？ Johnson教授推崇，AI时代要做一个"general purpose nerd"——那些有跨领域能力、不被困在某个专业的孤岛里，具备批判性思维，再加上技术加持的人 18:12 国内“苏式”专业教育下，怎么打造自己的护城河？ * 专业设定不那么清晰的项目，在AI时代是劣势还是优选？ * 不要让志愿填的、学校给的专业限定你！通过哪些努力拓展宽度？ * 为什么上好大学的价值不在学知识？ 21:15 计算机、软件工程找工作难了，哪些方向还热？ 26:58 这些领域看学校平台、还是看专业？ * Anthropic等企业招应届生，都看哪些东西？ * 思考题：中国企业招聘时，看重的是什么？答案下一期智联董事长郭盛揭晓 31:45 城市怎么选？了解自己的风格 Johnson教授说，年轻时去大城市很重要；Jamie则开玩笑说，哪怕哈佛在南极也会头也不回过去 * 方洲认为还得看你是怎样的人：清晰知道自己想要什么 vs 易受环境、氛围影响 * 考虑离实习近去大城市、而不是更好的学校，是好选择吗？ 第二章 学什么：大学四年，如何建立护城河？ 35:14 大学已死？ * 一篇题为《大学已死》的公众号文章近来流传，今天去好大学为了什么？ * AI正让大学式微，还是助力大学、创造更多知识？ 40:07 大学四年，把时间花在哪里才能建立护城河？ Jamie提及，辩论比编程更值得投入，因为辩论没法由AI代劳——需要当场公开表达、即兴应对正反方——也是许多职场情境都需要的技能 * 方洲则认为，编程和辩论“都可以有”，AI时代许多事不用二选一 * AI时代进入新领域的策略：为什么要么达到精英级别，要么略知一二，最不值的就是中庸状态 42:17 社交能力、多元化生活：AI时代的隐性护城河 * 跨领域协调资源 * 缓解AI加持下长期的高压状态 * AI赋能带来的同质化下，大家如何对你眼前一亮？ 第三章 找方向：普通小孩的护城河在哪里？ 45:41 高考没考好、志愿填得不理想，"定终身"了吗？ * 耐挫力有助避免一受摩擦就一蹶不振，也是新时代去创新、挑战、尝试的前提 * B计划、合理预期与换赛道 52:43 留学还是护城河吗？ * 2025年出国留学人数回落至十年前水平，哪些专业、学位仍被看重，哪些下滑？ * 学校也在K型分化：最大公司十年来格局大变，但受追捧学校鲜有变化 55:37 美国对国际生不友好了？ Johnson教授指出国际生申请美校少了，类比投资——竞争少了反是buying opportunity * 方洲认为，这与AI时代SAT等标准化考试回归、导致部分学生来不及准备有关 * 清华等国内院校毕业生比海归更受欢迎？ 01:03:53 进了普通大学，如何逆袭？ * 名校录取率极低，AI加剧的社会整体分化下（最新财新周刊｜应对AI制造的K型分化），普通小孩该怎么办（如何托举“成不了精英”的多数人？｜特稿精选）？ * 做项目是AI时代核心能力，非名校生的街头智慧vs名校生的书本智慧？ * 为什么二本学生打败“985”、“211”学生的概率比非AI时代高 01:06:34 如何培养AI时代最需要的自驱力？ * 近来相当比例年轻人有厌学情绪（高中生为何不想上学？｜教育观察），而在AI时代脱颖而出需要有兴趣和信心——做什么、做不做，比执行层面更重要 * 以前有不少既定路径，现在许多路径被打破，反而有利于探索热爱的事？ 01:08:33 今天的年轻人该悲观吗？ * 找工作难了，但年轻人有什么天然的护城河？ * AI增加了能力和结果的方差？能利用吗？ 第四章 找工作：实习、创业、从志愿到第一份offer 01:10:44 创业难了还是简单了？ * 从0到1阻力小了，1到100的成功率呢？ 01:13:50 实习、考研读博、用AI做项目，多花时间在哪边？ * 实习、找工作存在“鸡生蛋”的尴尬问题，什么时候开始好？ * 实习与做项目冲突吗？ 01:16:17 第一份实习、工作往哪找？ * 如果还不知道未来想走的方向，找什么领域？ * 偏宏观的金融、投资 vs 偏微观的市场、营销？ 01:17:43 给填志愿的最后四条建议 * 相比问七大姑八大姨，借助什么做足功课更好？ * 填完志愿立刻翻篇——不管考的好或不好，日后真正拉开差距的是什么？ ============================= 更多阅读： 《财新名家｜志愿填报：专业、学校、到哪里上》 《港大副校长汪扬：AI时代 年轻学子该如何选专业？》 《全球AI就业观察：报告劳动力市场在怎样变化？》 如果您对财新的教育、就业及深度报道感兴趣，欢迎点击这里订阅。 方洲出版的两本书： 《世界名校升学规划：让你脱颖而出的9种学习力》 《Classroom CEO》 最后但不是最不重要的话： 如果你对嘉宾、财新或这些话题感兴趣，或者希望之后与方洲或Jamie面基，欢迎添加小助理微信：xsdc26，或加入听友群。方洲和Jamie未来几个月都计划来中国。 下一期，智联招聘董事长郭盛会聊到，近来增长最快的职业有哪些，头两个一个与AI有关但另一个是？企业今天招聘在意哪些新的素质？争取在志愿填报日前发布，欢迎订阅，第一时间收听。