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震撼！马斯克G20警告：12到18个月，AI将碾压所有工程领域！它不只是打败人类，还在训练人类

来源：晰数塔互联网快讯时间：2026年09月05日 16:19

（来源：陆向谦）

作者：赵老师

在最近一场 G20 技术部长会议上，马斯克抛出了一个让所有科技从业者心头一紧的预言。

他用了一个比喻，叫 "Stockfish 级别「。

Stockfish 是一款国际象棋程序。它有多强？马斯克说得很直白：你在手机上跑一个 Stockfish，就能轻松击败世界冠军马格努斯·卡尔森。

而他的预言是：

「明年，AI 写软件的能力将达到 Stockfish 级别。也就是说——人类在写软件这件事上和 AI 竞争，是不可能的。AI 会在软件上碾压所有人类。」

他还给了一个更宽的时间表：

「12 到 18 个月之内，AI 会在所有形式的工程、以及任何数字化的工作上，做到极其出色。」

「任何数字化的事情，任何不需要用手去塑造原子的事情，大概到明年年底，AI 都能做。」

对于正在让孩子学编程、学工程、学各种「硬技能」的家长来说，这段话读完是发凉的。

如果明年 AI 就能碾压所有人类程序员，那我们今天让孩子学的这些，还有意义吗？

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这个问题，其实已经有答案了。

因为同样的实验，国际象棋这个领域，已经完完整整地跑了 29 年。

1997 年 5 月 11 日：第一个「被 AI 抢走工作」的人

1997 年 5 月 11 日，纽约。

IBM 的深蓝在六局比赛中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这是历史上第一次，计算机在正式比赛中战胜人类国际象棋世界冠军。

对当时的人来说，这不只是一次技术突破，更像一场哲学地震——国际象棋，长久以来被视为人类智力的终极试金石，就这么被机器攻破了。

卡斯帕罗夫后来自嘲说：他是第一个被 AI 抢走工作的人。

而此后的近三十年里，情况只有更糟。今天的引擎早已把当年的深蓝远远甩开。正如马斯克所说，现在一部手机，就能碾压世界最强的人类棋手。

如果按照今天很多人对 AI 的悲观推演，接下来的剧本应该是：既然人类永远赢不了机器，那下棋这件事就没意义了，棋手会失业，孩子不用学棋了，这个领域会慢慢萎缩。

可 29 年过去，真实发生的事情，恰恰相反。

被碾压之后，国际象棋反而迎来了历史上最繁荣的时代

先看繁荣度。

《福布斯》的一篇分析写得很直接：今天的国际象棋，比以往任何时候都更受欢迎。它在机器的时代里蓬勃发展，顶尖棋手甚至来自那些当年根本没有下棋传统的国家。

赞助商投资人类棋手的热情，也达到了前所未有的高度。卡尔森靠下棋积累的财富，据估计以数千万美元计。

一个被机器彻底碾压的领域，人气和商业价值反而创了历史新高。

而更反直觉的，是第二件事。

今天的顶尖棋手，客观上远远强于上一代。

有分析用超级计算机复盘了历史上的传奇棋手，结论相当惊人：国际象棋有五百年历史，但前电脑时代的那些大师——拉斯克、阿廖欣、莫菲——放到今天的顶级对局里，都不具备竞争力。

机器不但没有削弱人类，反而把人类的天花板整个抬高了。

为什么会这样？

答案藏在一句话里：引擎不只是打败人类，它们还在训练人类。

过去，一个棋手要找出自己棋局里的失误，可能要花几个小时甚至几天。现在，引擎几秒钟就能指出来。今天顶尖棋手的日常训练，是用引擎分析开局、寻找新招、评估复杂残局——他们把机器变成了永不疲倦、水平远超自己的陪练。

世界前十有九个出生在深蓝之后

但这个故事里，还有一个更锋利的细节。

世界排名前十的棋手中，有九位出生于 1987 年之后。

这意味着什么？

意味着他们学棋的关键期，全都在深蓝之后。他们从一开始，就把电脑训练「烤」进了自己的日常——对他们来说，用引擎复盘就像呼吸一样自然，从来不需要适应，因为他们从没经历过没有引擎的世界。

而那些在深蓝出现时已经成年、已经定型的棋手呢？他们中的绝大多数，被这一代人甩在了身后。

这不是天赋的差距。这是「什么时候开始泡在里面」的差距。

看到这里，你大概已经想到陆向谦教授讲了很多年的那个词了——

原住民。

陆教授的「三板斧」里，第二板斧就是：要变成 AI 时代的原住民。

「现在最新的数字语言就是人工智能，要变成 AI 原住民。」

而国际象棋这场跑了 29 年的实验，等于给这个判断做了一次完整的实证：在一个被机器重塑的领域里，笑到最后的，正是那批「从一开始就和机器一起长大」的人。

陆教授还反复强调过一个窗口期：7 岁到 13 岁，是熏陶数字语言的最佳时间。

对照那九位棋手的成长轨迹，这个窗口期的重要性，一目了然。

所以真正的问题不是「还学不学」，而是「用什么姿势学」

回到最初那个让家长发凉的问题：AI 明年就碾压程序员了，孩子还学编程吗？

国际象棋给出的答案是：学，但学的目的必须换掉。

没有人今天学棋，是为了打败 Stockfish——那是必输的，而且早就输了。人们学棋，是为了变强、为了思考、为了享受，也为了在一个人类的赛场上和其他人较量。

编程也一样。

如果学编程的目的，是为了比 AI 写得更快、更准——那这条路已经关上了，而且是马斯克说的那种「不可能竞争」的关法。

但如果学编程的目的，是为了看得懂、判断得了、指挥得动——那它比过去任何时候都更重要。

陆教授对这件事有个特别形象的说法：

「程序员正在从『码农』变成『包工头』——以前是一个包工头带一群码农砌墙，现在是一个包工头指挥一整支 AI 军团。」

砌砖的活儿被机器接走了。但那个能看懂图纸、知道该盖什么房子、能判断砌得对不对的人，反而更值钱了。

而这里有个残酷的前提：只有真正砌过砖的人，才当得好这个包工头。

那九位顶尖棋手不是不下棋了，恰恰相反，他们比谁都练得狠——只不过他们练的方式，从一开始就是和引擎一起练的。

顺带说一句，马斯克在同一场会议上，还给了一个坐标：他说 AI 先攻下的是「任何不需要用手去塑造原子」的事。听起来，学门手艺似乎能躲开。

但他紧接着的判断浇了盆冷水：十年后，全世界会有超过十亿台人形机器人，单台产能大约是人类的五倍——他说这已经是保守估计，他愿意为此下重注。

所以真正的分界线，从来不是「数字还是物理」，而是——重复，还是判断。

如何让孩子成为「引擎时代」的那一代

第一，别再让孩子和 AI 比速度，让他和 AI 一起练。

那九位棋手的秘密，不是躲开引擎，是从小把引擎当陪练。孩子做任何事——写作文、解数学题、做小项目，先自己做一遍，再让 AI 复盘。问 AI 三个问题：「我哪里做得不好？」「如果是你会怎么做？」「为什么？」这个动作，和顶尖棋手用引擎复盘棋局，是一模一样的机制。不是让 AI 替他做，是让 AI 陪他变强。

第二，抓住 7 到 13 岁那段，让 AI 成为背景音，而不是课程表上的一格。

原住民的养成靠的是「从来没经历过没有它的世界」。让 AI 出现在孩子日常的各种场景里——查一个他好奇的问题、把他的涂鸦变成动画、用英语和它聊十分钟、帮他把一个想法做成能跑的东西。关键是频次和自然度，不是难度。

第三，把学习的目标，从「做得快」换成「看得懂、判断得了」。

这是「码农变包工头」的落地方式。每次孩子用 AI 完成一件事之后，加一道属于他自己的关——让他讲清楚：AI 做了什么？哪一步是对的？哪一步有问题？你是怎么发现的？讲不清楚，说明他只是个搬运工；讲得清楚，他才是那个指挥的人。

写在最后

1997 年那个五月的下午，卡斯帕罗夫走出房间时，很多人以为国际象棋完了。

29 年过去，这项运动比任何时候都更繁荣，人类棋手比任何时候都更强，而站在最顶端的那批人，恰恰是在机器的陪练下长大的那一代。

马斯克说，12 到 18 个月之后，人类在软件上将无法与 AI 竞争。这句话大概率是对的。

但「无法竞争」从来不等于「无路可走」。

被机器超越的那一天，从来不是一个领域的终点。它只是一道分水岭——把那些还想着和机器比快的人，和那些学会了带着机器一起变强的人，分到了两边。

你的孩子会站在哪一边，取决于你从今天起，把 AI 当成他的对手，还是他的陪练手。