Situation report active Rev. 2026.9 119 reports 239 source records updated
Real Life After AGI 人类生存简报
ZH

AI 经济中的创业技能

2025—2026 年的数据究竟说明了什么:随着 AI 工具变得廉价,独立创业、企业注册与初级岗位招聘出现了怎样的真实变化。

Written by
Dwight Ringdahl
Status
来源已核查
Revised
Sources
5 cited
Reading
1 min

同一个经济体的两幅图景

第一幅图景:AI 工具让一位创始人独自一人就能完成过去需要一名联合创始人加两名雇员才能完成的工作,由此催生出一波极度精简、营收却很可观的一人公司。第二幅图景:AI 正在悄悄掏空那些曾经教会人们创业所需技能的初级岗位。这两幅图景都建立在真实的 2025—2026 年数据之上。二者都不是经济全貌。本文试图同时容纳这两幅图景。

「天不会塌下来,但正在缓慢下沉」

最有用的这一框架早于当前这一轮炒作周期。麻省理工学院「未来工作」工作组由经济学家 David Autor 与 David Mindell 共同主持,在历时两年研究自动化对美国劳动者的实际影响后,于 2020 年 11 月发布了最终报告。Autor 那句总结经受住了时间考验:「天不会塌下来,但正在缓慢下沉。」该工作组更宏观的发现是:2018 年存在的工作岗位中,约有 63% 在 1940 年时并不存在——技术变革一直在不断消灭并创造着各类工作——而更紧迫的问题并不是机器人正在大规模抢走工作,而是公共政策未能让生产率的提升惠及劳动者:停滞不前的最低工资、薄弱的失业保险,以及被削弱的集体谈判力量。

这一框架对创业尤其重要。如果核心问题是分配层面的问题,而不是可做的工作出现了短缺,那么由 AI 驱动的个人创业,就是一个说得通的泄压阀——一种让被替代或薪酬过低的专业能力直接获取价值的方式,而不必等待雇主把生产率的提升传递下去。它能否在规模化的层面真正发挥这一作用,是一个实证问题,而不是一个已成定局的结论。

独立创业者的数字究竟说明了什么

Stripe 内部的研究部门 Stripe Economics 于 2026 年 6 月发布了《独立创业者的时代》,作者是 Ernie Tedeschi、Marisa Rama 与 Chris Cruickshank。报告发现,2023 年约有 400 万美国人以独立创业者身份获得主要收入,年收入超过 10 万美元,高于 2010 年代初的 200 多万人。年收入超过 100 万美元的比例,在 2023 年至 2025 年间大致翻了一番。特拉华州的公司注册数——一项衡量正式创业活动的常用代理指标——自 2025 年初以来同比增长约 40%,而 2025 年这批新的、使用 Stripe 处理支付的企业中,营收达到 100 万美元的比例,比 2023 年那批高出约 30%。

阅读这些数字时,请务必附带一个前提:Stripe Economics 是一支确有实力的研究团队,但这些终究是 Stripe 自身的支付处理数据,由一家自身业务会随着更多人注册个人创业公司、并通过 Stripe 处理支付而增长的公司所发布。这不是要否定这些数字的理由——而是在把它们当作中立的宏观经济事实之前,需要独立验证的理由。

这种独立验证确实存在,而且来自一个在这个叙事中没有利益关系的来源:美国人口普查局的《企业创立统计》。该局自己发布的年度报告——纳入了截至 2026 年 6 月的 2025 全年数据——记录到 2025 年提交的企业申请达到 562 万份,高于 2024 年的 520 万份,也远高于 2005 年以来约 347 万份的年平均水平。2026 年的申请数量持续显著高于 2025 年同期。政府的企业注册数据无法区分「因为 AI 工具而创立」与「因其他任何原因而创立」,但它独立证实了企业创立领域确实正在发生某种真实的变化,而且规模之大,已经不可能只是某一家支付公司自身客户群带来的一种假象。

2025—2026 年的劳动力数据对真实冲击说了些什么

在 AI 与就业方面,两项最为审慎、持续进行的研究工作,共同得出了一个相似的核心结论,但有一个重要的例外。

耶鲁大学预算实验室自 ChatGPT 公开发布后不久,便一直在对 AI 的劳动力市场影响进行滚动分析。其 2025 年 10 月的更新报告得出结论:「自 ChatGPT 发布 33 个月以来,更广泛的劳动力市场并未经历可辨识的冲击,这削弱了人们对 AI 自动化正在侵蚀整个经济体认知劳动需求的担忧。」这是一个有力却并不惹眼的发现:在长达两年半之后,汇总数据中没有出现由 AI 驱动的大规模裁员浪潮。

例外之处在于斯坦福大学数字经济实验室自身滚动分析所聚焦的领域。经济学家 Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar 与 Ruyu Chen,在其定期更新、使用截至 2026 年年中的 ADP 薪资数据的研究《煤矿里的金丝雀?》中,同样没有发现广泛替代的证据——但他们确实发现,在 AI 暴露程度最高的职业中,22 至 25 岁劳动者的就业水平,如今比按照暴露程度较低同龄群体的增速本应达到的水平低约 19%。经验丰富的劳动者不存在类似的差距。关键在于,这一效应几乎完全通过招聘减少来实现,而不是解雇增加:雇主并没有因为 AI 而解雇初级员工,他们只是从一开始就没有招聘那么多初级员工。

把这两项发现放在一起,便浮现出一个连贯而更为聚焦的故事:AI 目前并未制造一场广泛的就业危机,但它可能已经在收窄通往某些白领职业赛道的入口——而历史上,正是这条入口培养出了后来能够独立创业的资深专业人士。这与「AI 正在消灭工作岗位」是一种真正不同的担忧,理应被当作其本身来对待,而不是被简单归入「繁荣」或「崩溃」的叙事之中。

两个听起来言之成理、却尚无证据支撑的观点

关于 AI 时代创业的文章与创业者的社交媒体讨论中,始终流传着两种说法,而它们都没有得到上文那些数字所具备的机构或同行评议支持。

第一种说法是,一旦执行成本变得低廉,「品味」——对什么值得去做的一种策展式判断力——就会成为持久的护城河。这是一个直觉上说得通、在一定范围内也算合理的论点,但它属于评论,而非研究;没有严谨的研究证明,策展式判断力比它所对照的执行能力更能抵御 AI 辅助带来的商品化。

第二种说法是,依赖本地关系与信任的生意天然能够抵御 AI。有人以「信任是当面建立起来的、无法被规模化伪造」的理论为依据来论证这一点。但现有证据实际上至少部分指向相反的方向:由 AI 驱动的推荐与搜索,正迅速成为人们寻找本地服务的第一道环节,这意味着 AI 这一层正插入到本地生意所依赖的「信任」的上游,而不是对其秋毫无犯。这两种观点都应被当作值得关注的假设,而不是已成定论的发现——本手册的信源标准要求让这一区别始终保持清晰可见。

这一切对正在权衡决定的家庭意味着什么

企业创立的结构性增长,与面向受 AI 影响的年轻劳动者的初级招聘市场趋冷,二者并不矛盾;它们可能是同一场变化的两面。每一家企业雇用的员工数量减少,既符合独立创始人增多的情况,也符合初级招聘减少的情况。本文中的任何内容,都不足以支持把「辞职去做独立创业者」当作一条普遍适用的建议,也同样不足以支持「别费心了,AI 已经把这一切都吃掉了」这种说法。本章的下一篇文章,将把这些发现转化为具体可行的家庭规划指导,包括一个处于受 AI 影响的初级职业赛道上的人,针对斯坦福研究者所记录的招聘缺口,究竟能够采取哪些实际行动。

References

Direct quotation
“The sky is not falling, but it is slowly lowering”
David Autor, Co-chair, MIT Task Force on the Work of the Future
MIT News, on the release of "The Work of the Future" final report, Secondary coverage
Summarized position

Ernie Tedeschi, Marisa Rama and Chris Cruickshank finds about 4 million Americans earned primary income as solopreneurs generating over $100,000 a year in 2023, up from the mid-2 millions in the early 2010s, with the share earning over $1 million roughly doubling from 2023 to 2025.

Ernie Tedeschi, Marisa Rama and Chris Cruickshank, Stripe Economics, Stripe’s in-house research arm
"The Age of the Solopreneur," Stripe Economics, Research/report
Summarized position

U.S. Census Bureau reports 5.62 million new business applications filed in 2025, up from 5.2 million in 2024 and well above the roughly 3.47 million annual average since 2005.

U.S. Census Bureau, Business Formation Statistics
U.S. Census Bureau, Research/report
Summarized position

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen finds employment of workers aged 22-25 in the most AI-exposed occupations is now about 19% below where it would be had it kept pace with less-exposed peers, with no comparable gap for experienced workers, operating mainly through reduced hiring rather than layoffs.

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar and Ruyu Chen, Stanford Digital Economy Lab / NBER, "Canaries in the Coal Mine?"
Stanford Digital Economy Lab, Primary source
Direct quotation
“the broader labor market has not experienced a discernible disruption since ChatGPT’s release 33 months ago, undercutting fears that AI automation is currently eroding the demand for cognitive labor across the economy”
Martha Gimbel, Molly Kinder, Joshua Kendall and Maddie Lee, The Budget Lab at Yale, "Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs"
The Budget Lab at Yale, Primary source

Type to search the manual.

navigate open esc close