AI，AI，AI！在2025年，如果你不讨论AI，或者你没开始用AI，那么似乎你已经开始掉队了。

2025年，人工智能已经从一个科技前沿话题，彻底转向全球资本和产业增长的核心引擎。根据最新统计，全球AI独角兽中估值超过10亿美元的AI公司数量已超过370家，较去年增长约74%，总估值超过1万亿美元，约占全球独角兽的四分之一，这个增长速度放在几年前是难以想象的。

AI独角兽数据盘点：2025核心统计

推动这个趋势的，不仅是技术本身的飞速突破，比如生成式AI、自动化智能体、多模态推理、人机协作平台的爆发式增长，当然也离不开资本对“AI改变一切”理念的持续押注。2025年的资本市场，几乎已经将AI视作未来十年最重要的战略布局方向，这种趋势在独角兽增长、巨额投资轮频繁出现以及行业话题持续升温中表现得淋漓尽致。

然而，我们发现资本与产业层面的狂热推进，似乎并未同步转化为大众的认知跃迁。

当大模型通过图灵测试的时候，AI发展的重要里程碑已经来临。这个被讨论了数十年的里程碑，从遥不可及到突然实现，最终却悄无声息地被人们遗忘了。

尽管我们迎来了许多令人惊叹的新产品，尽管计算机已能跟人类对话并处理复杂思考，但人们似乎还是在原有的轨道下学习、工作，AI似乎只是一个好用的搜索引擎，一个勤劳的工作助手，一个随时响应的聊天机器人。

殊不知，AI的潜力远不如此，在2025年的今天，AI已经在某些最考验人类智力的领域超越了顶尖的专家。

虽然会表现得不稳定，在幻觉、记忆和判断力上也存在明显的缺陷，但在许多专家的眼中，那些能够应对复杂问题的AI，其发展程度已无限接近OpenAI提出的“AGI阶段四”——创新者。

显然，普通人对AI的日常使用，与AI实际所拥有的强大能力之间，横亘着一条没有被充分察觉的鸿沟。

当一种技术在能力层面已发生质变，而社会整体的认知仍停留在旧范式中时，往往意味着我们正站在一个转折点上。

正如2007年iPhone的出现重新定义了“手机”。彼时的人们还在忙着比较诺基亚的各种型号，却没有意识到：手机即将不再只是通信工具，而是人们进入数字世界的全新入口。

今天，类似的事情正在AI身上重演。

AI正在重新定义“知识生产”与“价值判断”。截至目前，AI代理已经能够初步帮助人类生成假设、验证路径、组织复杂信息，并在真实任务中形成初步方案与决策建议。当这些原本高度依赖人类经验与判断的环节被系统性地重构时，单位个体所能驾驭的复杂度被显著放大，生产活动的边界也随之发生变化。可以预见的是，一旦AI开始参与新知识的发现过程，或显著释放人类探索知识的效率，其影响将不再只是工具面的升级，而是对教育、工作方式乃至价值创造的系统性重塑。

在相当长的历史时期内，教育与专业训练所依赖的一个核心前提是：获取知识、经验以及特定思考方式的途径是稀缺的。学习，意味着不断接近并内化这些稀缺资源。然而，AI正在系统性地瓦解这一前提。

当一个系统不仅能够复述既有知识，还能在海量信息中进行关联、假设、推演，甚至辅助人类发现新的模式与结论时，“知识”就开始从被传授的对象，转变为可被持续探索的过程。从这个意义上说，我们正在经历的，并非传统意义上的“技术升级”，而是一场认知层面的“生产力革命”。

回顾历史，每一次生产力革命的本质，都是把人类从某种“必要但有限”的能力中解放出来：体力、执行力、计算力、流程控制力。而这一轮，AI正在解放的，是对信息的处理与初级的认知劳动。

当“获取答案”、“组织表达”、“形成初步分析”变得几乎“立等可取”，我们很容易将其视为一次颠覆式创新。然而真正被颠覆的，并不是智能的上限，而是人类社会长期依赖的知识门槛本身。这一变化暴露了一个被长期回避的问题——在一个知识与效率高度充裕的环境中，什么反而成为真正的稀缺资源？

答案并不复杂——人们能够持续投入的注意力。

“Attention Is All You Need”的概念最早出自 2017年一篇AI领域里程碑性质的同名论文。这篇论文提出，机器在理解语言与世界时，并不依赖复杂的递归结构，而是通过注意力机制，决定哪些信息值得被关注、如何被加权、以及在何种上下文中被理解。这一判断，使AI在信息筛选与关联方式上，更接近人类的认知特征。这直接推动了随后一系列大模型的发展，也在事实上奠定了今天AI的技术基础。

而当时间来到今天，高速发展的AI开始替我们完成信息筛选、初步判断与内容组织等各种任务时，这句话的重心，正在发生一次意味深长的反转——AI通过学习人的注意力分配机制完成了进化，而注意力却逐渐成为人类自身最稀缺的资源。

不论你是否愿意承认，我们正处于一个注意力被系统分散的时代。在AI与算法深度介入内容生产与分发之后，信息以推送、刷屏、推荐算法的形式，有目的性的倾泻在我们面前，各种碎片化内容的社交媒体，占据了我们大部分的清醒时间。我们习惯于在地铁、公交，乃至吃饭、散步的间隙打开抖音或者小红书，乐此不疲投入到为我们量身定制的信息洪流中。在这种不断要求快速切换、即时判断与即时反馈的节奏下，我们逐渐被训练成更擅长“检索”、“跳过”和“筛选”，却越来越不擅长停留与深入思考。

而当AI进一步介入认知环节，在几秒钟内完成原本需要数小时的信息处理与初步分析时，这一节奏被推向了极致。我们被推向了一个看似轻松、实则危险的位置：我们开始习惯于打开AI，把一切问题都丢给它去回答，然后重复地Ctrl+C（复制）、Ctrl+V（粘贴）。表面上，这是效率的提升；但在更深层次上，我们似乎正在失去本该属于人类的注意力机制。

正因如此，AI信息爆炸导致的问题不再只是“是否分心”，而是指向一个更根本的命题：什么值得我们长期投入注意力？

AI可以陪你讨论、推演、验证，但它无法替你决定什么值得投入你的时间和注意力。我们认为，技术越强，人反而越需要回到自身，回到那些你愿意反复思考、持续投入和没有即时回报的事情上。这或许不是“效率最优”的选择，却很可能是这个时代里，最接近自由的状态。当注意力成为最稀缺的资源，人与AI的关系的核心，便不再只是“用不用”的问题，而是“是否仍由人来承担判断”的问题。在这一分水岭之上，人们逐渐分化为两种不同的状态。

所谓“被AI饲养的人”，并不是不用AI的人，反而恰恰是AI使用频率最高的一群人。他们不断缩短思考路径，依赖于AI给出的结论替代自己的判断，逐渐把“理解问题的过程”这件事交给了AI，然后利用各种各样的AI工具进行串联。表面上，他们看起来更高效；但在长期中，本应属于自己的判断权与注意力逐渐让渡给外部系统。

而“驾驭AI的人”，并非更聪明，只是清楚自己在做什么。他们把AI当作一个协同工作或者思考的伙伴，而不是决策替身，他们会用AI来对照自己的想法、挑战直觉、扩展视角，却始终保留最终的判断权。两者的差距，表面上看是使用AI方式的不同，本质上的不同在于“是否愿意为体现自我和社会价值的思考付出时间与注意力”。

六、Taala AI：对这场转折的现实回应

正是在这样的背景下，我们在今年5月底成立了Taala AI。这不仅仅是因为AI的火热，而是因为我们关注一个越来越清晰、却少有人正面回应的事实：当AI已经开始使人类社会发生结构性变化时，教育却几乎停留在原地。

在大多数学生的日常使用中，AI仍然被当作一个“更好用的搜索引擎”，或是一个“替人完成作业的工具”；而在真实的职场中，企业早已开始尝试用另一种方式与AI协同工作——把它嵌入任务流程、决策支持与判断验证之中。这种对AI的不同理解与使用方式，正在被不断放大，最终演变为学校与职场之间的一道断层。

正是在这样的断层之上，Taala AI应运而生。我们并不试图在AI时代教学生“更多知识”，也不认为“更熟练地使用AI工具”就是答案。真正重要的，是重新厘清那些长期被忽视、却正在决定个体走向的根本问题。

01是否真正理解一份工作的本质——它究竟在解决什么问题？

02在真实任务场景中，哪些工作可以交由AI处理，哪些判断必须由人来承担？

03当AI带来的生产力愈发强大时，个人应该如何选择？又是否还能保有对方向、判断与注意力的主导权？

基于这些问题，Taala AI从一开始就不是一个传统意义上的课程或职业咨询平台，而是一个基于真实工作任务、面向AI协作时代的个人成长与探索系统。我们希望让学习的意义不再停留在“我知道什么”，而是在与AI的协作过程中，明确自己正在做什么、如何下判断。换言之，注意力应该投向何处。

在2025年，我们已经在复旦大学、同济大学举办了多场线下主题活动，并计划在模速空间持续开展AI Task Intelligence线下工作坊。经过不断的调整与打磨，这一以真实任务为核心的训练模块，预计将在2026年在线上与大家见面。

AI的每一年都在加速演进。我们有理由相信，人工智能在2026年还会有巨大的突破，那么作为人类的我们自己，是否已经做好准备了呢？