别再谈「职业替代」了，理解 AI 大规模应用的关键是「任务解构」｜AI Insider#307

Editor’s Note

🗓️ 2025.06.16 | Issue#307

一个核心悖论，正笼罩着整个 AI 商业化领域。

从 Waymo 的自动驾驶汽车，到 Klarna 的 AI 客服，我们看到 AI 在特定任务上展现出超越人类的性能，其成本却不成比例地低廉。为什么「更好」反而「更便宜」？当一项技术展现出超人能力时，它为何没有获得应有的商业溢价？

这或许是因为，我们从一开始就用错了参照系。

我们习惯于用「职业替代」的宏大视角来审视 AI，并因此感到困惑。但要真正理解 AI 的商业模式与未来，我们必须放弃这种视角，转向一个更精确、更底层的框架。

本期 AI Insider，我们将为你揭示：

• 为什么「职业」是一个价值捆绑包，而 AI 是一把精准的「任务手术刀」。
• TaaS（任务即服务）如何成为 AI 时代真正的商业模式，并解释其独特的定价逻辑。
• 当基础认知任务被商品化后，人类专家的价值将如何跃迁，全新的「人类溢价」体现在哪里。
• 在 TaaS 浪潮下，企业真正的护城河将是什么，以及决策者们必须思考的战略问题。

沉迷于「职业替代」的讨论，是当前 AI 产业界的战略盲点之一。它一定程度掩盖了真正的颠覆——并非来自替代，而是来自解构……

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「职业替代」为何是战略盲点？「任务解构」如何催生新的产业巨头？

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