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在旧金山湾区，一家名为 Mercor 的初创公司正在疯狂招聘。

如果你只看表面，这似乎是一家猎头公司：它拥有估值 100 亿美元的光环，通过一个只有声音、没有图像的 AI 面试官来筛选候选人。

但在光鲜的估值背后，是一个极具时代冲击力的画面：这家公司的掌舵者是三位年仅 22 岁的年轻人（下图），他们凭借这一商业模式已成为全球最年轻的白手起家亿万富翁。 而他们正在构建的，是一种全新的、略带魔幻色彩的商业帝国。

它招聘的不是普通的打工人，而是天文学家、皮肤科医生、投资银行家，甚至是诗人。它开出的时薪高达 150 到 250 美元。而这些拥有几十年经验的精英们的工作，并非去大厂坐班，而是坐在家里，盯着电脑屏幕，逐行逐句地为这几位年轻人开发的系统批改AI作业。

欢迎来到“零工经济” 2.0 版。

过去，我们熟悉的灵活用工是滴滴司机或美团外卖员；而现在，受过高等教育的白领阶层正在批量成为 AI 时代的“数字矿工”。据《华尔街日报》报道，Mercor 在 2025 年雇佣了超过 30,000 名这样的“高端”外包人员，专门为 OpenAI 和 Anthropic 等AI巨头提供服务。

这其实是一个关于 AI 产业进化的关键信号：单纯的数据标注已经不够了，大模型开始极度渴求人类专家头脑中那些无法被代码量化的“隐性知识”。

去年超级碗我写过一篇《科技超级碗：AI广告大战要来了》，当时印象最深的是Gemini用橄榄球场景展示实时对话能力，以及雷神和星爵为Meta智能眼镜拍的搞笑短片。OpenAI也投放了一支名为”The Intelligence Age”的广告，走的是宏大叙事路线。那时候的AI超级碗广告，大家还都是各说各的好。

一年过去，画风突变。Anthropic这次直接把枪口对准了ChatGPT，拍了四条广告在超级碗期间投放，主题简单粗暴：嘲讽ChatGPT即将引入的广告机制。这大概是AI行业第一次在最大的公众舞台上出现如此直接的贴脸商战。

时尚行业的”游戏规则”正在被重写。

这是阅读麦肯锡与BoF（The Business of Fashion）刚刚联合发布的《The State of Fashion 2026》报告时，最直观的感受。作为时尚行业最具影响力的年度报告（已连续发布10年），今年的主题直指”When the Rules Change”（当规则改变时）。报告开篇便指出：时尚高管们正面对一个根本性的新现实：美国关税重绘了贸易版图，消费者持续重新思考消费方式，AI的迅速崛起正在改变技术格局。

如果你关注时尚与科技的融合，会发现2026年将是一个分水岭。报告调研显示，许多时尚行业领导者对前景持审慎甚至悲观的态度 - 40%的受访者预期行业状况会恶化（去年这一比例仅为19%），认为前路崎岖。但在这种悲观情绪之下，报告也指出了一个极其清晰的破局方向：拥抱技术，并保持极致的敏捷。

在报告列出的2026年十大趋势中，有三个与科技深度相关：AI购物者（The AI Shopper）、智能眼镜（Smart Frames）和健康时代（The Wellbeing Era）。下面我们就基于这份报告，聊聊在AI和健康经济崛起的大背景下，时尚品牌如何在2026年的”新常态”中找到机会。

上周，华尔街发生了一件有意思的事。

两天内，全球软件和法律服务公司的市值蒸发了2850亿美元（或者换算成人民币是超过万亿的市值蒸发）。法律数据巨头Thomson Reuters单日暴跌18%，创下历史最大单日跌幅。投资人甚至给这次抛售起了个名字 - “SaaSpocalypse”（SaaS末日，或者说软件产品末日）。

导火索是什么？Anthropic（大模型御三家之一，Claude的母公司）发布了一套帮企业法务部门自动处理合同审查、合规检查的AI工具。

普通人可能对这些公司没什么感觉。但翻译一下就是：Thomson Reuters卖的是律师用的专业软件，现在华尔街担心的是，律所未来可能不需要买那么多软件了，因为AI自己就能干这些活。

这里展现的重大变化是：AI不再只是工具，它开始直接抢活干了。

当一句网络黑话被韦氏词典（Merriam-Webster）选为2025年度词汇，你就知道它代表的现象已经不是小打小闹了。

2025年，”Slop”这个词在网络上开始流行，用来形容那些质量低劣、未经人工审核、大规模批量生产的AI”废料”内容。

2023年，美国高校管理者们还在焦虑如何防止学生用ChatGPT作弊；2024年，讨论重心转向了如何设计AI相关课程；到了2025年底，游戏规则已经进化成：不会使用AI，你可能拿不到学位。

12月12日，普渡大学董事会批准了一项全美首创的政策：从2026年秋季入学的新生开始，所有本科生必须展示”AI工作能力”（AI working competency）才能毕业。这不是一门选修课，也不是某个专业的特殊要求，而是覆盖所有本科专业的硬性毕业要求。

更值得注意的是，普渡并非孤例。俄亥俄州立大学早在今年6月就宣布了类似的”AI流畅性”（AI Fluency）计划，并且已在2025年秋季开始实施。纽约州立大学系统也在推进将AI作为通识教育核心能力的计划，预计2026年秋季全面启动。

当调查显示86%的学生已经在学习中使用AI工具，54%的学生每周使用、近四分之一每日使用时，高校意识到”禁止”已经失去意义。关键问题变成了：如何引导学生正确、有效、负责任地使用？

尤其是在企业界早已开始类似的动作的情况下，今年4月，电商巨头Shopify发布内部备忘录，要求员工在工作中必须使用AI，并将其纳入绩效考核。现在，高校正在为未来的职场做准备，确保毕业生在进入职场前就已经具备这种能力。

刚读完了田渊栋发在知乎的年终总结，其中最有感触是”费米能级”这段。因为我之前写过一段关于AI时代同时带来的平等和不平等的思考，当时只觉得是个有趣的社会学现象，但田渊栋用物理学概念给出了一个更精确、也更残酷的模型…

2026年1月，OpenAI发布了一份名为《AI as a Healthcare Ally（AI作为医疗盟友）》的报告。作为一名长期关注AI落地，而且现在还是智能硬件领域的从业者，这份报告让我感到有些意外，下面就来总结一下我从这份报告中解读出的三个关键信号。

最近看到一个有有趣的实验：Arcada Labs给五个顶尖大模型各发了1万美元真金白银，让它们在Kalshi预测市场上自主下注，看谁能更准确地预测未来。

在聊这个实验之前，可能需要先解释一下什么是”预测市场”，因为这东西确实比较新和小众一些。

最近经常被朋友问：想招个懂AI的研发，但不知道怎么评估。

于是我想把一个更具体的问题讲清楚：2026年了，一个研发工程师的简历里，AI相关的部分到底应该怎么写？招聘方又该看什么信号？