AI 让十亿人口失去价值?印度的国运难题
作者：微信文章我最近理解到了一个问题，中国有一句非常有名的语录，叫做人多力量大。其实中国文化里面，确实有很多精彩的总结，只不过最后都滥用场景了。
意思也很好理解，人多就意味着市场大、劳动力多、消费力强等等，这个在农业时代或者冷兵器时代来看，无疑是个再好不过的事情了。
而且在农业时代，不管你天资聪慧还是特别愚钝，其实你对整个社会和国家都是有用的，再笨也可以去砍柴搬砖。到了战场上即使做炮灰，攒了个十万大军，足够把一些小国家吓尿了。
所以，人口的多少，直接决定了冷兵器时代一个民族的强大与否。
而且就算到了信息时代，人多力量大这句话我认为依然是有效的，大部分人依然能够在信息时代找到自己的定位。
比如，大量的基础性岗位，客服、编辑、初级销售等等。还有初级程序员、运营、设计师等等。这些岗位依然可以消化大部分的普通的青年人。
然而，到了 AI 时代就完全不同了。
AI 并不会替换所有人 ，除非 AI 真的 自我 进化 ，革了 人类 的 命 。就 肉眼所见 的 几十年里 ，AI 无法替换最顶尖的一波人，比如创业者、高管、CEO、高级算法工程师等等。也无法替换纯体力劳动者，诸如水电工等等。但是中间的这一部分庞大的就业人口，几乎全部可以被替代。
这就是最大的社会性风险，而且，现在实实在在已经在发生了。
现象就是现在普遍的大厂中厂小厂的应届生招聘都在缩减，因为 AI 可以替代这些人。而已经在的程序员不能这么快全部裁员，但是也是只出不进，通过时间的方式，来逐步削减。
其实，如果法律允许，这些互联网巨头恨不得立马裁员 50% 以上。作为大厂工作的我，其实已经感知到了实实在在公司不想裁员，又不好直接开干的压力。
从微观角度说，不懂 AI，不会利用 AI 的脑力劳动者会逐步被替代掉。除非往专业方向和体力劳动方向转型，比如，AI 没办法替换掉牙科医生，也没办法替换掉保安、服务员。
我有个前端同事，就提前去考了电工证，也算未雨绸缪。
从宏观角度来说，没有消费力的人口优势不再是红利。举个例子，美国尽管只有三亿人，但是一个美国人的消费力可以顶得住印度十个人的消费力，这是为什么很多商业都愿意在美国发展的原因。
不过，现在的印度还有极大的红利，虽然比不过发达国家，但是印度的经济也在快速增长，本来是印度的国运，比印度的 IT 外包，就至少有 500 万以上的从业者，印度的人均 GDP 在 3000 美金左右，离 2 万美金发达国家水平是有一定差距的。本来可以借着人口优势，像中国一样，承接基础工业和服务业，通过“印度制造”转型升级，迈向中等发达国家，然而，假如 AI 让印度的绝大部分人下岗了，这些人没了收入，就成为了社会的负担。
虽然现在印度青年失业率 10 左右，相比中国的 20% 来说，是很健康的水平。然而，这种好景不长，印度不仅没有机会像中国一样抓住发展红利，反而会因为 AI 的革命，可以预测，大部分年轻力壮的生产力无法变现，而成为一种社会治理的负担。
所以，从一个国家层面来说，拥有少量的人口，把持住最顶尖的 AI 话语权，就可以持续不断的收割全球的红利。而诸如印度这种的国家，完全会陷入被动，一来国内企业和产品的竞争力根本比不上美国等发达国家的竞争力。二来巨大的尾大不掉，无法在 AI 时代成为生产力的人口会成为巨大的社会管理成本。
这群人，一没工作，就养活不了自己，就会变为不稳定因素。就需要巨大的行政成本，这可是一个天文数字。而如果要给他们提供就业机会，就意味着在国际间就没有竞争力，只能树立起的关税门槛。国外企业进不来，国内企业出不去，最后的结果一定是闭关锁国。
闭关锁国会怎么样？当然是落后，陷入贫困和低端内卷。
那对于印度来说，注定就是这样的吗？当然不会这么快，国家手里也有很多牌。最差的方式，就是打时间牌，把要解决的问题，换成更长的时间窗口就行，这样身处其中的老百姓，根本无法有很明显的体感。
这么长的时间的预测有意义吗？当然有，这就是所谓的国运。国运不是一两天，是长达几年或者几十年的窗口期。
但是几乎不会有一个国家，再长达千年的窗口持续繁荣，哪怕强如汉唐，也才三百年。牛气冲天的日不落帝国，也走上了颓势，被后起之秀美国按在地上摩擦。
印度也是一样，在长发几十年的红利里，依靠人口红利快速跻身大国行列。但正是 AI 时代，让人口红利瞬间成为了负担。
所以，AI 时代下，人口无法成为红利。之所以成为红利，一方面人口是生产者，另外一方面是消费者。人口越多，越容易形成生产和消费的规模效应。比人口少的国家自然更有优势。
但是 AI 时代，底层逻辑变了。从生产者的角度来说，基础的生产力可以轻松被机器人替代，基础的脑力劳动者可以被 AI 替代。这意味着，没有生产力的庞大人口，消费力也跌 0。没有生产力和消费力的人口，就是无效人口。
所以，结论很明显，人口质量将成为决定性因素，诸如印度这样的国家，在国际化的竞争下，已经没有任何优势，“人多力量大”的方法论，在 AI 时代已经无法生效了。
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