一、AI替代性：哪些岗位高，哪些低？
核心判断框架是两个维度：任务的可编码化程度 × 人际/情感/物理交互的必要性。
替代性极高的岗位
金融行业是花旗报告重点，也确实是替代最彻底的领域。花旗报告指出银行业约有54%的岗位具有较高自动化潜力，同时约12%的岗位会被AI增强而非完全取代 ，具体来看：
- 数据密集型的分析岗
：初级研究员、财务建模分析师、信贷审批员。这类岗位的工作本质是从结构化数据中提取规律、生成报告，AI在速度、精度和成本上都已碾压性领先。 - 规则明确的服务岗
：客服代表、合规审核、KYC（了解你的客户）核查员。这些岗位有清晰的判断规则，正好是大模型+规则引擎的强项。 - 内容生产的"初稿岗"
：法律合同初审、新闻稿撰写、基础代码开发（以Cursor/GitHub Copilot为代表，初级程序员正在被显著压缩）。
法律：初级律师的合同审阅、案例检索，被替代程度已经很高。
医疗影像诊断：放射科的读片工作，AI在某些特定场景（眼底、肺结节、皮肤病）准确率已超过普通医生。
替代性极低的岗位
替代性低不意味着"聪明工作"，而是依赖物理具身、高度个性化信任关系或复杂不确定环境：
- 复杂物理操作
：水管工、电工、复杂维修——即便AGI在认知层面超越人类，具身机器人成本与灵活性仍是瓶颈，2030年前这类岗位是安全的。 - 高信任的人际关系岗
：心理咨询师、高端私人顾问、复杂谈判的律师合伙人。人们付钱买的不只是信息，是"被一个人理解"的体验。 - 创意决策的最终拍板
：导演、创意总监、产品战略——AI是强力工具，但责任和判断的最终归属仍是人。 - 政治与监管敏感岗位
：政府官员、监管者的决策职位，制度设计上对"AI做决定"有天然抵触。
二、替代的过程是怎样演进的？
其实我认为其实业务本身的逻辑的变迁其实很慢，不会因为底层技术的变化马上就变化，应该是首先AI能力在业务本身的各个细节起到作用，然后通过技术演变也许能改变部分业务，三阶段演进模型
阶段1：工具嵌入（Task-level，当前主要阶段）
↓
阶段2：流程重构（Workflow-level，3-7年内）
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阶段3：业务逻辑重写（Business-logic-level，7年以上）
↓
阶段2：流程重构（Workflow-level，3-7年内）
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阶段3：业务逻辑重写（Business-logic-level，7年以上）
阶段1：AI作为工具嵌入细节任务
这是今天正在发生的事情。律师还是律师，但用AI做合同初审；程序员还是程序员，但用Cursor写代码；医生还是医生，但用AI辅助读影像。
关键特征：职位数量暂时没变，但每个人的产出边界扩大，对人力的需求开始下降。企业通常不会大规模裁员，而是"招聘冻结"——自然减员，不补充。这也是为什么AI对就业的冲击目前看起来"温和"，但实际上已在发生。
阶段2：流程重构
当AI工具嵌入到足够多的细节节点，流程本身会开始重新设计。典型例子是保险公司的理赔流程：过去需要调查员现场评估→核损员审核→客服跟进→财务出款，现在小额理赔可以是：用户上传照片→AI自动核损→自动打款，整个环节的人力下降70%以上。
但注意：这里重构的仍然是"理赔"这件事本身，业务的目的和基本逻辑没变。变的是流程的节点设计和人机分工。
阶段3：业务逻辑的根本改写
业务逻辑的变迁受制于：监管框架、行业惯例、用户习惯、利益方博弈。
以银行为例，"信贷审批"这个业务的底层逻辑——评估风险、决定放款条件——已经延续了几百年。AI可以让这个过程更快更精准，但"需要评估借款人风险再决定放贷"这件事本身不会因为AI而消失。真正的逻辑变迁，比如嵌入式金融（在消费场景里直接完成信贷）其实是商业模式创新在先，技术跟进在后——而商业模式创新的速度本质上由监管和市场接受度决定，不由技术决定。
AI是一个加速器，但加速的是既有业务逻辑的执行效率，而不是业务逻辑本身的演化——后者的速度由制度、文化和人类行为模式决定。
三、中美差异的深度对比
你提出的"中国人口多、受教育良好、AI更多是kill time而非save time"这个判断，我认为是有洞察的，但需要更精确地拆解。
| 劳动力成本 | ||
| AI替代的经济动机 | ||
| 受教育劳动力供给 | ||
| AI的主要价值 | Save time / Replace labor | Kill time / Augment experience |
| AIGC的应用场景 | ||
| 替代的政策阻力 | ||
| 数据优势 | ||
| 行业结构特征 | ||
| 基础设施 | ||
| 创业/应用生态 | ||
| 就业替代的社会敏感度 | ||
| 哪些岗位先被冲击 |
一个更深的视角：两国的根本矛盾不同
美国的矛盾：劳动力短缺 vs 效率需求 → AI是解方（填补缺口），但带来收入分配失衡
中国的矛盾：劳动力过剩（尤其受教育的年轻人）vs 产业升级需求 → AI是把双刃剑：一方面赋能产业升级，另一方面加剧就业竞争，消化不了的大学生更多了
这就解释了你说的现象：中国的AI应用更多往"kill time"方向走，并不只是偶然，而是有结构性原因——在人力成本相对低、就业压力大的背景下，企业用AI替代人的急迫性不如美国，反而是用AI做增量（更好玩的内容、更沉浸的体验、更低成本的娱乐）才是更大的商业机会。
当然，这不是绝对的：中国的工厂自动化（AI+机器人）其实替代速度非常快，这条路线反而比美国走得更激进，因为中国制造业升级的压力极大，机器人替代人工的政策阻力也比欧美小（没有强势工会）。
