人工智慧不斷的發展，機器人正在逐步取代人的工作。現在工廠正在規模化，人力成本卻越來越少了。現在大工廠已經不需要大量的搬運工，也不需要太多管理員。原來幾百人生產的流程，現在急用一二十人就能夠取代。

不要說太多了，現在人們常見的銀行營業網點，越來越多的被自助取款機替代了。有危機感的人已經看懂未來人工智慧正在搶奪人們的飯碗。

李開復曾經說過這麼一句話：“人工智慧將快速爆發，將會帶來大量失業，十年後50%的人類工作將被AI取代。”

人類的財富將來只會流向善於運用人工智慧的企業中。誰先啟用人工智慧為其服務，誰就先擁有財富。但是作為普通人卻是在不斷變窮，所以你處在一些明顯會被人工智慧替代的行業，應該及早學習掌握新的技能。

我認為，你現在還在工作的時候就要好好珍惜這個收入機會，儘早的開始累積財富，學會投資，以在人工智慧全面普及到來的時候實現財務自由。

未來證券市場就是尋找投資機會的地方。隨著人工智慧的普及，實力雄厚的公司會率先啟用人工智慧為其服務，最先創造財富。

所以現在就要入手投資一些大公司，並作為資產進行累積。因為是人工智慧的不斷臨近，大公司會最先受益，從而擊敗小企業，因為小公司沒有財力使用人工智慧為其服務。

以上是我對未來財富將被人工智慧洗牌的看法。而我現在也正在積極的投資於看中的行業中最大型最賺錢的實力派公司，並把它們當成資產在累積。還請請大家多多指教，一起學習，一起進步。

人工智慧是社會進步的表現，人工智慧能夠代替人類做好多時間，一些流水作業，固定模式的工作都可以又機器來代替。大量節省勞動力。在現在老齡化越來越嚴重，有人工智慧可以一定程度上彌補年輕勞動力的不足問題。整體上社會平均財富會增加。一些真正人工智慧操作者財富會集中起來，然後更好的發展人工智慧。更多的需要有知識的勞動者。高階人才需求較多，低端人才就業壓力會增大。那麼就需要國家政策更大力度的調整財富的分配。

人工智慧時代和現在最大的區別是生產力大大提高，許多依靠重複勞動的工種被替代。顯然，一部分藍領工人和初級白領的崗位將會被機器或AI程式所替代。但同時，人工智慧也會創造出許機會，比如智慧機器人的設計、執行監控、維護，或者是AI程式的開發和測試。

人工智慧時代的財富分配必將傾向於善於開發和利用新技術的那些人，就像當年計算機的發明創造了IT行業並出現了IBM、微軟、谷歌、Facebook等巨頭一樣；不僅是人工智慧技術公司，傳統行業也能透過這項新技術取得更低的生產成本和更高的收益，在可以預見的未來，積極擁抱新技術的企業和個人最有可能受益，而保守派總將會被社會所淘汰。

新經濟不斷髮展，萬物互聯時代已經來臨，人工智慧不斷深入，跨界競爭正在發生，很多行業面臨衝擊，部分行業以創歷史的速度消失。

新時代的打工仔將要面對以往人類歷史上沒有發生的情況。

失業並不是你沒有能力，並不是你不勤勞工作，並不是有人來搶你的飯碗，而是整個行業消失了，不存在了。

電商讓傳統批發商消失了，共享單車使摩的徹底退出歷史舞臺。4G使整個光碟產業鏈成為過去。做水餃的敵人有可能不是同行，而是電商外賣平臺，因為有了外賣平臺，大家都點餐了，速凍產品、泡麵就沒人吃了。而過幾年後，外賣平臺表示最近這段時間南京、上海、杭州、北京的訂單量下降，究其原因，才發現原來競爭對手竟然是共享單車。因為有了共享單車，大家不再叫餐了，而是騎車去吃飯。

美國最賺錢的行業是律師，律師行業最賺錢的是破產律師，某公司有一個新產品，把過去幾十年里美國所有跟破產有關的判決案全部記下來，你只要面對這臺機器說我有多少錢、現在欠多少錢，我要申請破產，這個機器律師會給你提供最確切的律師建議。

精算師、律師、教師、醫生等傳統意義上認為非常高尚且高收入的行業，未來肯定都被機器替代。

男怕入錯行，行業已經被重新定義 新經濟重構了所有的行業，或是正在重構所有行業的某個部分，或是即將重構這些行業。

可以想象，一個“有理想”的男人，決定在一個行業大展拳腳，奉獻一生的時候，發現這個行業正在衰亡，這是多麼諷刺的事情啊！——但這是事實。

1、需要創造力的難以消失 創造是人類的最高能力之一，機器不具備創造能力，科技本身為人類創造。需要創造力的行業不會消失，不需要創造力的行業隨時被機器替代。就銀行來說，風險控制崗位，信貸員崗位消失難度大，櫃檯崗位正在被手機銀行，網路銀行侵蝕。

2、服務性強的難以消失 不管哪種行業興起，崗位消失，前提是給人類提供更好的服務和享受。機器永遠不會比人類有感情，服務性強的難以消失。冷冰冰的機器服務，可能短時間會帶來獵奇的效果，但是不會比人類更貼心，更會服務。

3、社交型的難以消失 機器替代人類，人類有更多的時間，可以用於社交和交流，從事此類的行業和崗位，難以消失。例如婚介所，大資料能夠有利於匹配婚戀成功，但是真愛其實是那一眼的衝動。

4、存在風險的難以消失 風險本身就是未來的不確定性，機器只能透過機率來判斷和決策，事實上，小機率事件經常發生。經營風險，判斷風險，參與風險的行業崗位難以消失，例如企業家，投資家等。 新的經濟到來，無可阻止，有挑戰就有進步，有危險必定伴隨著機遇，我們必須比別人更快的速度改變觀念，適應環境，才能求生存，談發展。

未來五年，勤勞致富，知識致富將會逐漸淡化，新的致富路徑已經出現：創造力致富，特長致富，眼光致富。

我們已經進入人工智慧的時代，財富必然將重新分配，這次的分配，正如網際網路和移動網際網路時代的洗盤。每一個人都處在人工智慧的時代，如果不瞭解人工智慧對財富的分配，那麼，你的財富就將縮水。

投資是一場旅行，在旅途，遇見您。

我將從三個維度分享，第一個維度是網際網路時代的財富分配，第二個維度是移動網際網路時代的財富分配，第三個維度是人工智慧時代的財富分配。

一，網際網路時代的財富分配。

1，蘇寧。

這個時代的財富分配，我們可以感受蘇寧和京東的變化，就會很深刻。

2004年--2006年，蘇寧在A股市場上市，成為那時的大牛股。蘇寧也開啟全國的擴張模式，在各地開店銷售家電，獲得收入和利潤的高速增長，成為國內家電實體店的第一品牌，也超過了黃光裕的國美電器。

目前蘇寧的股票是1262億元人民幣。

2，京東。

京東作為家電銷售行業的後起之秀，以線上銷售為主，經過一些年的發展，無論是銷售額，還是品牌，以及市場佔有率方面，都已經超過成立時間更長的蘇寧。

目前京東的股票市值是566億美金，相當於3000多億人民幣。

3，蘇寧與京東的變化，就是網際網路時代的財富重新分配。

蘇寧曾經是家電銷售的第一名，由於蘇寧在初期沒有適應和擁抱網際網路時代，所以，蘇寧的市場份額被京東搶佔，收入也被京東超越，包括股票市值被京東超過。

京東就是網際網路時代的受益者，也是網際網路時代的優秀公司，所以，京東超越蘇寧，這就是網際網路時代的財富變化。京東劉強東的個人財富超越蘇寧張近東，這也是財富的變化。

二，移動網際網路時代的財富重新分配。

BAT，百度、阿里巴巴、騰訊，三家網際網路巨頭都是網際網路時代的優秀企業。但是，百度由於沒有充分重視移動網際網路時代，沒有投入資源做好移動網際網路的產品和業務，最終也被阿里巴巴和騰訊超越。

下面的圖片是百度的股票情況：

三，人工智慧時代的財富重新分配。

從2017年開始，我們正式進入人工智慧時代，在這個時代，財富必然重新分配。

1，創造力才是未來。

在人工智慧時代，機器替代人類的很多工作，這是歷史趨勢。因此，我們只有不斷提高自己的創造力，才能避免被淘汰，創造力強的企業和個人，才能成為人工智慧時代的受益者和領跑者，也成為擁有財富的人群。

2，晶片也是未來。

人工智慧時代，晶片是最重要的核心部分，沒有晶片，就無法智慧。掌握晶片，就掌握了財富。

美國股市的英偉達，就是這個時代的晶片領導者，它在過去幾年，股票價格持續上漲，股票市值已經突破1000億美金，超過過去的傳統晶片企業。2015年至今的時間裡面，3年上漲10倍，英偉達股價從20美金，上漲到現在的200多美金。

下面的圖片是英偉達的股票情況：

3，資料是未來。

在人工智慧的時代，得資料者，就擁有財富。只有巨大的資料，給機器深度學習之後，才是真正的智慧，否則還不如人工。

大資料公司，擁有巨大資料的公司，將成為人工智慧行業很值錢的公司，也將創造巨大的財富。

騰訊和阿里巴巴，在過去兩年的時間裡面，雖然股價很高，雖然股票市值很大，但是還是一路上漲，原因就是它們具有海量的資料，這些資料必然給它們帶來巨大的價值。

四，人工智慧和人生。

我們都非常重視小孩的教育，每個星期送小孩去上興趣班和課外輔導，在此建議大家深度理解人工智慧時代。關於小孩的教育，我們要重點培養小孩的創造力，創造力才是他們未來競爭的重要能力，因為人類在未來無法與機器比拼記憶力，也無法比拼考試的能力。

人工智慧，大概是說技術進步，機器代替人力，人更清閒，結果是機器搶奪了人的飯碗。

社會財富的分配和再分配，不是咱們老百姓考慮的，我們作為個體是考慮如何擁有自己的飯碗，誠然，競爭激烈是不可避免的事，人工智慧加劇了競爭，倒逼改革也好，另闢蹊徑也好，學習是必然，適應也是必然。

參與財富分配，就必須參與競爭。學習可能是必要手段。

人工智慧時代的財富分配更殘酷更無情，你千萬不要臆想公平公正的出現。比如你無錢又無一技之長，你卻想坐火箭去北京玩，你只要在電腦前一說，電腦立馬就會告訴你， （A場景）智慧精神病院救護車三秒後到達，你的主治醫生某某和護衛員某某與某某也隨車到達。（B場景）電腦沒有你的資料，你現在已被錄入危險資料庫，兩秒後執法人員007將對你進行逮捕，請不要妄動，007曾射殺八十八名妄動者。（C場景）你可以沿路乞討走去，當你行走到某地，估計很餓了，那附近只有一個紅薯農場，農場戒備森嚴，曾偷挖紅薯的一千零八人都被現場擊斃無一倖免，建議你趕快回智慧慈善救助站。實話說，在大資料全面普及的時代，有一技之長的人，可能容易聚集財富，沒有一技之長的人也就沒有獲取財富的機會了。比如有人釋出需要一件個性化的手織毛衣，你會做又願意按標價做，這事就成了。財富分配是非常複雜的人的能力競爭、人性的善惡鬥爭的過程，而機器只知道有與沒有。恐怕就算洋洋灑灑百萬字也說不清這個問題。

人工智慧作為第四次工業革命的一部分會帶來像第一次工業革命“機器取代人”那樣的深遠影響。當時在19世紀的英國發生了很多起工人搗毀機器的運動，因為機器取代了工人的工作。但生產力發展的趨勢不可阻擋，機器最終還是代替了工人的大部分工作。資本逐利的本性使得資本家總想盡量壓榨工人，導致資本家賺了大錢，而工人吃不飽飯。這樣的結果是工人不斷舉行罷工，要求提高工資。正是在這種混亂中，歐洲產生了有組織的工會，代表工人與資本家談判，為工人爭取利益。以此為基礎，歐洲才逐漸建立了現在的社會福利制度，來避免財富的兩極分化，保證社會的正常運轉。

由此，我們可以看到，人工智慧的使用會增加資本的收入，減少勞動的收入，可能導致財富的兩極分化。所以全球很多仁人志士都開始關注這個問題，並提出了一些建議，比如比爾蓋茨就提議徵收機器人稅。我們有理由相信，為了維護社會的正常運轉，各國政府一定會像當年歐洲建立現代福利制度一樣制定政策防止財富的兩極分化。

對於我們個人來說，即使政府會採取措施避免兩極分化，但為了促進社會的發展，財富的分配一定還是傾向於採用、創造、維護人工智慧的人。所以我們最好從現在開始就學習人工智慧，在行業引入人工智慧的時候成為運用人工智慧的人，而不是被人工智慧淘汰的人。以此與諸君共勉!

英國哲學家羅素曾經設想一個烏托邦：機器為人類勞動，產品平均分配。現在前半部分“機器為人類勞動”已經可以實現，而後半部分“產品平均分配”則離人類越來越遠。

過去我們是按勞分配，實際上是按產能分配。人工智慧時代能做到按需生產，按智慧（也就是人的知識水平）分配，人們自己下單各取所需。如何實現真正的按需分配，大家可以有想法。不過，以下作為分配方式的待選框也許需要優先考慮。

先說外華人考慮的分配方式

政府確保一定的社會福利：

去年，馬克.扎克伯格曾經在哈佛大學畢業典禮上釋出演講，稱UBI並非烏托邦。埃隆.馬斯克甚至在他之前，就提出要推廣全民UBI，以期每個人“能夠在帶薪工作的框架之外發揮各自的才能”。前首富比爾.蓋茨也表達了類似的主張：應該尋找新的財富再分配的模式。

自去年1月開始，芬蘭開始實施為期兩年的UBI試驗，向隨機挑選出的2000名申請者每月發放定額的“基本收入”，據稱是為了測試該項制度是否能夠有效降低官僚體系的執行成本。加拿大、美國的夏威夷和一些私人機構已經開始試行UBI，印度莫迪政府也曾經表示出這種政策導向。

再預測一下未來的社會分配方式

技術紅利向產品紅利和社會紅利的過渡：

現階段，人工智慧企業和技術人員先行享有技術紅利。一旦人工智慧技術開發成功、產品成熟，紅利將繼續向高性價比的產品傾斜，也即迎來產品紅利期；過後，人工智慧產品迎來社會消費的高潮，人工智慧技術隨產品普及到人群中，就像現在的全民手機，社會上出現對人工智慧的普惠共享德局面，這就迎來了社會紅利期。

人工智慧定價分配系統：

製造和銷售直接連線需求，從以前的競價和不完全資訊交易，演變成完全資訊交易，社會的定價權和定價系統將發生改變。

人工智慧能夠處理大資料，對產品、服務、品牌、行業、科研成果、信用、融資需求做出系統的評估和自動定價，並且改變以往憑最高價、最低價為價碼的定價方式，變成去掉高、低價的中間價加權方式進行社會定價。

從支付信用到信用商業化的發展：

現在的信用是支付信用和借貸信用，隨著人工智慧和區塊鏈技術變革走向深入，以後信用要融入生產過程、銷售過程，每個人都能靠刷臉消費、靠刷臉生產和銷售。

人的信用由此從支付領域到生產和商業運用領域。個人的經濟水平靠他的信用水平給定，企業也一樣，靠信用生存發展，靠創新做強做大。

在技術時代，你將如何變現生命價值為個人財富，以上是你的選擇項，而更多的選擇靠你自己去設計和推廣。

政府監管只允許有良好關聯的公司創造人工智慧，這無助於緩解財富不平等的趨勢。相反，它只會導致財富和機會變得越來越集中和本地化。

我們需要的是，為了避免不道德和不斷增加的財富不平等帶來的風險，AI的開發方式應該是

專注於對人類更深入和更加重要的任務，而不是旨在增加某些特定社會群體的差別財富，地位或軍事權力的任務在其發展過程中包括世界各地的各種人類。

目前，政府監管和密切的政府控制似乎並不是實現這些目標的最佳途徑。由於全球主要國家政府和大多數次要國家政府似乎基本上處於相對較少數量的大公司和高淨值個人的陰霾之下。

但是，大型科技公司現在經常釋出開源軟體，例如Google的Tensorflow深度學習工具包。由於谷歌使用高薪的專業人員來處理文件，教程，使用者介面和其他非常有用的花裡胡哨的工作，因此Tensorflow在許多方面比大學團隊建立的類似的深度學習工具更輕鬆，更易於使用 - 這並不奇怪。另一方面，雖然Tensorflow是開原始碼，但它是以相當“封閉”的方式開發的。Google定期釋出一些完整的程式碼，體現了開源的Tensorflow程式碼庫中的一些新功能。像經典的開源專案一樣，開發過程不會像開放一樣。Google內部開發人員及其經理可以做出所有戰略決策和核心設計選擇 - 而不是Google聘用以外的隨機興趣開發人員。

憤世嫉俗的人可能會爭辯說，像谷歌的Tensorflow和Elon Musk的OpenAI這樣的舉措正在努力將開源AI社群吸收進某些大公司的軌道。這些基於企業的開源專案在開源AI開發人員面前展現了閃亮的介面和流暢的API，從而鼓舞他們去處理相關公司感興趣的問題和工具。這些公司然後有大量潛在的新員工可供選擇，他們已經接受過將上述公司建立的軟體應用於所述公司實際感興趣的問題的培訓。

目前大公司人工智慧工作的另一個標誌是，涉及AGI的雄心勃勃的管理層談話往往與技術工作相結合，這些技術工作幾乎完全集中在非常狹窄的應用特定問題上。IBM Watson是一個專家系統和資料探勘框架，但從營銷人士可能認為這是一個認真嘗試創造一個思維機器。谷歌，Facebook和百度確實有一些相當小的團隊直接從事AGI-ISH工作，但絕大多數人工智慧人員正在研究旨在增加公司收入的非常具體的問題。