toly
Co-Founder of Solana Labs

Original Statement

因为大多数工作,本质上都是建立在信任、声誉和关系之上的。

AI 降低了人们自我诊断的成本 ⇒ 于是对真人医生进行确认的需求反而激增。

风险投资人不会砸钱买一堆 GPU 去生成代码,却不把这些代码交给一个创始人来负责。

Because most jobs are jobs of trust and reputation and relationship.

AI reduces the cost to self diagnose => demand for a human doctor to verify spikes

VCs aren’t going to plow money into GPUs to generate code without giving it to a founder

ABAB AI Insight

这段话表面在讲 AI,实际上讲的是——信任经济的不可替代性

我们站在最高层结构来解读。

《AI降低信息成本,但无法替代信任资本》

一、大多数工作本质不是“技能工作”,而是“信任工作”

Because most jobs are jobs of trust and reputation and relationship.

这句话非常关键

人类社会的分工不是单纯技能分工,而是:

* 谁值得托付
* 谁愿意承担责任
* 谁的名声可以做担保

医生不是卖诊断,医生卖的是:“如果错了,我承担后果”

律师不是卖法律条文,律师卖的是:“我为你站在法庭上”

创始人不是卖代码,创始人卖的是:“我对这家公司负责”

这就是信任资本

二、AI降低的是信息成本,不是责任成本

AI reduces the cost to self diagnose ⇒ demand for a human doctor to verify spikes

这是一个非常精妙的经济学现象

当AI让人们可以:

* 自查症状
* 读财报
* 写代码
* 生成法律文本

信息变得廉价,但廉价信息会带来一个副作用:不确定性上升

当你用AI查病,你得到很多可能性,这时你更焦虑

你需要一个真人说:“这是最终判断”

AI让信息泛滥,人类需要确定性,这反而提高了“验证者”的价值

三、这叫“验证溢价”

在信息极度丰富的世界里,最贵的不是数据,而是:

* 认证
* 背书
* 责任

举例:你可以用AI生成合同,但签字的人是谁?

你可以用AI写代码,但最终产品失败谁负责?

你可以用AI诊断,但手术谁做?

验证溢价会越来越高

四、VC为什么仍然押人?

VCs aren’t going to plow money into GPUs to generate code without giving it to a founder

资本永远追求的是:风险可控的增长

GPU可以生成代码,但无法:

* 管理团队
* 处理冲突
* 承担法律风险
* 代表公司对外发声

风险投资不是投资代码,是投资:决策者 + 承担者

资本最终押的是:责任载体

五、AI时代的真正结构变化

* 过去:信息稀缺,信任附带
* 现在:信息过剩,信任稀缺

这会产生几个变化:

1️⃣ 专家会更极端分化
2️⃣ 头部信任溢价巨大
3️⃣ 责任型角色价值上升
4️⃣ 普通技能岗位被压缩

你会看到:

* 顶级医生更贵
* 顶级律师更贵
* 顶级创始人更贵
* 而中间层技能会被AI挤压

六、社会将从“技能经济”转向“信任经济”

在AI时代:技能复制成本趋近于零,信任复制成本极高

信任建立需要:

* 时间
* 一致性
* 透明度
* 承担历史

这是机器做不到的

七、真正的底层逻辑

AI放大能力,但人类社会运行依赖:责任归属

只要责任需要人承担,人类就不会被完全替代

八、给你的现实启示

如果未来技能被压缩,真正重要的是:

* 你的信誉
* 你的长期记录
* 你承担过什么
* 你是否可被信任

这比技能更稀缺,技能是可复制的,信任是复利的

九、终极一句话

AI让信息更便宜,但信息越便宜,信任越昂贵

未来真正的护城河,不是能力,而是——可验证的信誉与可承担的责任

AI
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toly
Co-Founder of Solana Labs
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