AI正在重塑教育的价值体系，哪些能力才是未来职场真正值钱的“超级资产”？本文深度剖析了知识丰饶经济时代下人力资本的残酷估值逻辑牛人配资，揭示情感智能、复杂问题解决能力和AI驾驭力构成的三支柱模型。从清华、哈佛到MIT，顶尖学府如何重构教育本质？编程教育为何从语法课升级为权力课？带你用投资思维重新配置教育资产，避开AI时代的认知陷阱。
说完了哪些教育是在提供负资产（我的上篇文），接下来咱们再说说哪些更值钱。还在考证的你，停停笔，先听我说。
AI 不是在“帮我们查资料”，而是在重新划分——什么样的教育，还是超级资产；什么样的教育，正在悄悄变成鸡肋。
以前我们默认：多读点书、多考点证、多掌握一门专业技能，就能在职场站稳。这些被当成教育里的“蓝筹股”。现在，这些蓝筹股里有不少已经开始“戴帽预警”，而一批看起来很虚的“人性能力”，正在被重新定价为——超级资产（Super Assets）。
这篇文章要做的事只有一件：
帮你搞清楚，在 AI 时代，人力资本这1,215 万亿美元的大盘里，哪些能力是真正值得重仓的“超级资产”，哪些只适合当短期筹码。
一、知识不再稀缺，“稀缺”的东西换人了这次技术浪潮的底层变化，其实可以用一句话概括：
我们从“知识稀缺经济”，切到了“知识丰饶经济”。
以前，谁掌握了更多事实、更多技术语法、更多标准流程，谁就有议价权。背后是一个简单逻辑：获取知识的成本很高。
而大模型把这件事基本做平了——信息的边际获取成本，正在被一路压向接近 0。
结果就是：
静态事实、固定语法、标准化操作，统统开始“通货膨胀”。你花了很多年攒下来的“知识库存”，在 AI 看来，只是它随时可以调用的“原材料”。
这时候，如果你还把教育理解成“把脑袋填满”，那本质上是在做一件事：用自己的时间，去对赌一台永远不会下班的机器。
反过来，人力资本的大盘数据却在告诉我们另一件事：
全球人力资本总值约 1.215 京美元，是实物资本的 2 倍多。注意，这里面没有说“每个人值这么多钱”，而是在提醒你：同样叫“人力资本”，内部的估值差距会非常残酷。
越容易被 AI 商品化的那部分技能，越会被市场无情打折；越难被算法复制的那部分“人性”，越会被当成真正的价值锚点。
所以问题就变成了——
在这一大盘里，什么才是值得我们用 10 年、20 年去构建的“超级资产”？
二、“库存式教育”正在退场，认知流动性才是新刚需工业时代的教育逻辑，很简单：
前 20 年大量囤货（上学），
后 40 年慢慢去库存（工作）。
这套“知识库存”模型在 AI 时代直接失效了。
世界经济论坛给出的一个数字是：到 2030 年，全球工人的核心技能中，大约有四成要被重新定义。麦肯锡则提示：差不多 3.75 亿人，可能需要彻底换赛道。简单翻译一下：你一辈子只干一件事、吃一门手艺饭，这种人生路径，已经变成小概率事件。
在这种背景下，“我现在拥有什么知识”，这件事的重要性不断下降；
真正值钱的是另一个指标——“认知流动性”（Cognitive Liquidity）：
旧技能一旦开始贬值，你能不能迅速“平仓”；新技能刚出现，你能不能快速“建仓”。也就是说牛人配资，教育这件事，不能再只帮你“装货”，而必须帮你升级三个东西：
你学习新东西的速度；你放弃旧东西的勇气；你在不确定中持续重构自我的能力。这个时代真正的“穷人”，不是一无所有的人，而是——
认知极不流动，却死死抱着旧资产不撒手的人。
三、“超级资产”的三根支柱：情绪、思维、AI 驾驭力在这么多研究、课程改革和大佬发言里，其实已经隐隐跑出一个共识：
所谓“超级资产”，不是某一门技术，而是一个 三支柱的能力矩阵。
1）情感智能：所有“人对人”的高溢价说得直白一点：AI 越强，“像人”的那一面，越值钱。
李开复讲得很狠：
在模式识别、逻辑推演上，AI 已经或即将全面超人，但有几样东西它怎么也模仿不像——爱、同理心、幽默感、自我意识、对美的感知。
这意味着一件事：
那些高度“人对人”的工作——医疗里的安抚、教育里的启迪、咨询里的陪伴、社区里的运营——正在迎来系统性重估。
AI 可以帮医生看片子，却很难替医生说出那句让病人卸下防备的话；
可以帮老师出一套非常完美的习题，却很难取代那一刻“被理解、被点亮”的互动。
David Brooks 用了一个很美的词，叫“照亮者”（Illuminator）：
这个时代，最稀缺的人，是能让别人感到“被看见”、“被理解”的那一类——而教育，如果不能提供这种高密度人际磨练，只剩下知识灌输，其实是在放弃自己的高溢价部分。
也就是说，
AI 能生成答案，但只有人，才能给别人被看见的感觉。
2）复杂问题解决与批判性思维：定义问题的人第二根支柱，是高阶认知能力：复杂问题解决、批判性思维、创造性重组。
AI 的强项，是解决已经定义清楚的问题；
人类真正的价值，在于：在一团浆糊里，把问题本身揉出来。
这包括几个层次：
能从一堆信息里看出结构，而不是只盯碎片；
能在没有标准答案的场景里，给出“还不错”的判断；
能不断质疑信息源，不被 Deepfake 和“幻觉”牵着走。
Harari 提醒得更直接：
如果人类只做“算法更擅长的那一部分”牛人配资，最终很可能被归类为“无用阶级”。
他给出的处方，不是“再多记点知识”，而是训练一种柔韧的心智——心理韧性、情绪平衡、在变化中一遍遍重塑自我的能力。
你可以理解为，从“石头房子”式教育（搭一座永远不动的堡垒），
变成“帐篷式”教育（随时能收、能挪、能重建）。
3）AI 流畅度：把 AI 变成你的“力量倍增器”第三根支柱看起来最“技术”，但本质上是战略能力：AI 流畅度、人机协同。
Sam Altman 那句话已经被引用无数次：
AI 不会取代人，但“会用 AI 的人会取代不会用的人”。
背后不是鸡汤，而是一个全新的劳动模型：“半人马模式”（Centaurs）——上半身是人类的意图和判断，下半身是 AI 的执行和扩张。
这里的关键点不在于你会不会写底层代码，而在于：
你能不能把任务拆解成 AI 可以执行的一步步；你能不能理解 AI 的局限，不被它的“幻觉”忽悠；你能不能设计出一整条“人 + AI + 工具”的工作流。提示工程在这个意义上，不只是写几个好 Prompt，而是一种新的管理学：你怎么设定上下文，怎么分配任务，怎么检查结果，怎么迭代反馈。
一句话总结这一支柱：
在 AI 时代，你的“战斗力”= 你自己 × 你能调动的工具与智能体数量。
四、顶尖学府的动作：他们在悄悄重写“什么叫好教育”一个很现实的判断是：看这件事怎么演变，不要只看观点，要看头部机构的真金白银往哪投。
你会发现几个明显的共性：
清华在做的是“划边界”：它一边通过全校性的 AI 教学原则，明确人类是教学主体，AI 只是辅助；一边在近四百门课程里引入 AI 助教，要求学生用 AI，但不能把认知外包给 AI。它在守的，是学位的成色；它在推的，是学生的审辩式思维、价值判断、人机协同。
哈佛更像是在重写“怎么教”：用随机对照试验验证 AI 导师能显著提升学习效率，把简单知识获取的时间压缩掉，空出更多空间去训练“综合心智”和“创造心智”。同时，它非常强调一件事：学生必须学会审视 AI，而不是盲信 AI——这被视为一种新的公民素养。
斯坦福则把“技术”和“人文”强行拎到一张桌子上：理工科学生必须学伦理、人文学生必须接触技术，鼓励通过“创造”来学习，让学生在构建虚拟世界、模拟程序的过程中，练习系统思维和跨界整合。它很清楚：真正值钱的是“懂技术的人文”和“有人文的技术”。
MIT 做的，是把工具民主化：从 K-12 就推动“计算行动”，鼓励孩子用 AI 去解决真实问题，而不是只学概念；用 App Inventor 降低门槛，让非技术背景的人也能写出 AI 应用。它真正想守住的，是一件事——不要让“懂 AI”变成少数精英的特权。
这些动作背后，共同押注的是一个方向：
人性能力 + 高阶认知 + AI 驾驭力，才是未来教育要交付的“硬通货”。
五、编程教育：正在从“语法课”变成“权力课”编程这个话题，是所有教育讨论里争议最大的一个。
一边是看空派，以 Jensen Huang 为代表，认为“每个人都会是程序员”，因为你可以直接用自然语言指挥机器写代码。GitHub Copilot 这样的工具，让大量基础代码自动生成，初级开发者的空间被挤压得越来越小，“学了三个月写 CRUD 就找工作”的路子确实在快速关门。
另一边，是以 MIT 等机构为代表的看多派。他们的共识是：
编程依然是超级资产，但资产内核变了。
如果你把编程理解为“记语法、调 API”，那这块确实在快速贬值——AI 在这方面已经是更好的劳动力。
但如果你把编程视为：
训练严密逻辑和抽象能力的一种方式；赋予你在数字世界里“改造系统”的代理权；让你有能力审计、约束、设计 AI 行为的工具；那它立刻从“技能课”变成一门“权力课”。
真正的风险不在于“编程有没有用”，而在于：
我们是不是还在把大量教育资源，砸在那些只教语法、不教系统设计的课程上。
语法是贬值资产，架构和代理权，是仍在升值的超级资产。
六、用“买入 / 增持 / 减持”的思路，重配你的教育如果我们把教育资产当成一个投资组合，可以粗暴地做一个小小的“评级”：
可以考虑长期重仓的“买入”区，是所有能显著提升你 高阶思维、人际深度、AI 编排与元学习的投入——系统思维、审辩式思维、创造性重组，高情商沟通与谈判、同理心与关怀、领导力与愿景，设计人机协同流程、训练自己快速进入新领域的能力。
“增持”区，是那些作为底层打底的素养：数学、统计、科学方法，基本数据敏感度，跨文化理解。这些不会给你立刻带来炸裂回报，但没有它们，前面的超级资产几乎无从构建。“减持”区，则是那些已经被 AI 高速侵蚀，却还在大量占用你时间和金钱的东西：死记硬背的静态知识；
可以被 Chatbot 在 5 秒内给出答案的题目；
只停留在低级重复上的技能，比如纯翻译、基础文案、只讲语法不过架构的编程课；
所有过于狭窄、缺乏迁移性的专业化训练。
你可以很简单地给自己做一个小测验：
你现在在学的东西，
用一句话问自己——“如果大模型再升级两代，这个东西的溢价还在不在？”
如果答案很含糊，那就再加一问：
这项投入，会不会让我的 情感智能、复杂思维、AI 驾驭力、认知流动性，有一项明显升级？
如果这两问都答不上来，那这笔教育投资，大概率是在买心安，而不是在买未来。
在 AI 时代，真正的“穷”，不是没有机会学习，而是——把最宝贵的时间，砸在算法最擅长、而你最不该和它竞争的那一块。
接下来，你不需要马上推翻所有规划，只需要开始做一件事：
把自己的时间和金钱，一点点从“库存式教育”挪出来，慢慢加仓到那些真正能让你的人性、思维和工具驾驭力复利的地方。
这才是普通人在 1,215 万亿美元的人力资本大盘里，最现实、也最有胜算的玩法。
专栏作家
陆晨昕，公众号：晨昕资本论/晨昕全球Mkt ，人人都是产品经理专栏作家。资深媒体人，创业者，专注于科技&互联网&内容&教育行业深度研究。
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