新智元報(bào)道

編輯：傾傾

AI的革命，不在算法，而在使用者。同樣一臺機(jī)器，有人只拿它寫笑話，有人靠它寫論文、跑模型、生成研究報(bào)告。20美元成了新的「知識分界線」，AI正在制造一種隱形的社會分層——技術(shù)平權(quán)的時(shí)代，思維反而開始分級。真正的競爭，不是掌握工具，而是學(xué)會與它共思。

十年前，人類還在討論「AI會不會取代我們」；如今，它已經(jīng)在重組人類本身。

賓大教授Ethan Mollick在最新文章中指出：

全球已有10%的人類每周使用AI。

AI不再是實(shí)驗(yàn)工具，而是一種新的社會基礎(chǔ)設(shè)施。

更微妙的是，它正在制造人類內(nèi)部的分層。

同樣是用ChatGPT，有人只是隨口問天氣、寫個(gè)笑話；有人已經(jīng)讓GPT-5幫自己寫研究報(bào)告、編程、分析財(cái)報(bào)。

從免費(fèi)賬號，到20美元月費(fèi)的「中產(chǎn)層」，再到200美元的「上流圈」 ，AI世界正在復(fù)制一套新的社會結(jié)構(gòu)：

同樣的工具，卻映出不同的人。

AI的隱形階層：算法早就知道你的位置

當(dāng)Ethan Mollick說「10%的人類每周使用AI」時(shí)，他并不是在炫耀數(shù)字，而是在提醒：AI已經(jīng)形成了新的社會分層機(jī)制。

在「我也用ChatGPT」這樣普遍的認(rèn)知背后，正悄然形成新的使用階層。

算法正在在偷偷劃分人類

從使用數(shù)據(jù)來看，AI的普及速度驚人。

以ChatGPT為例，官方披露，其使用者中大約49%為「提問式」，40%為「任務(wù)執(zhí)行型」。

外部統(tǒng)計(jì)顯示2025年其周活躍用戶數(shù)已接近7–8 億。

ChatGPT每周活躍用戶數(shù)量的時(shí)間表。

然而，這種廣泛覆蓋并非意味著「人人平等使用」。Mollick提到：

多數(shù)免費(fèi)用戶默認(rèn)被分配到「Auto模式」，實(shí)際上常是較弱的模型版本。

很可能出現(xiàn)這樣的情形：兩個(gè)人都說「我用AI了」，但一個(gè)用的是閃電響應(yīng)、淺層回答，另一個(gè)用的是多步思考、代碼生成、報(bào)告制作。

這兩者的差別，不在工具，而在模型與使用方式上。

當(dāng)你只在免費(fèi)模式中「問一句、輸出一個(gè)答案」，系統(tǒng)可能早已將你分流至「淺層用戶」路徑；而付費(fèi)用戶則進(jìn)入「思考模式」「生成模式」，承擔(dān)更多任務(wù)，也獲得更多能力。

免費(fèi)工具的隱形天花板

在同一平臺上，免費(fèi)賬戶與付費(fèi)賬戶常常表現(xiàn)出不同的操作路徑。

Mollick指出，很多人在免費(fèi)模式下用AI做生成、娛樂、測試，而真正讓AI介入產(chǎn)出與協(xié)作的，是那些愿意付費(fèi)、選擇高級模型、打開多模態(tài)輸入、連接個(gè)人數(shù)據(jù)的人。

這就形成了一個(gè)隱形門檻：免費(fèi)模式用戶看似「自由」，但功能深度受限；付費(fèi)模式用戶雖形式相同，卻擁有「生產(chǎn)性工具」與「賦能路徑」。

你以為你是在用AI，但算法可能已把你歸類為「目前只能娛樂／詢問」的使用者。

真正的分層，不在功能，而在思維

更值得注意的是：這種使用差距的本質(zhì)，不僅是工具能力不同，而是「認(rèn)知方式不同」。

當(dāng)一個(gè)人長期在免費(fèi)層面使用AI，他習(xí)慣于「向AI提問，獲取答案」；而在付費(fèi)／高級模式下的用戶，則習(xí)慣于「讓AI參與流程、生成內(nèi)容、協(xié)同決策」。

不同類型任務(wù)對模型復(fù)雜度的依賴差異——從「可免費(fèi)完成」到「必須高級模型」，AI使用正在形成能力階層。

這種差異，在時(shí)間里就可能演變成「誰在用AI」與「誰被AI用」的二元結(jié)構(gòu)。

Mollick總結(jié)：

未來最重要的能力，不是寫prompt，而是培養(yǎng)對AI的直覺。 也就是說，誰能跳出「問答」范式，誰就更接近「用AI思考」而不是「被AI回答」。

而當(dāng)算法完成了這場無聲的分層之后，真正的界線才出現(xiàn)——20美元。

20美元的分水嶺：AI中產(chǎn)的誕生

當(dāng)Ethan Mollick寫下「認(rèn)真使用AI，就得花錢」，他其實(shí)在描繪一種全新的社會現(xiàn)象——AI中產(chǎn)的出現(xiàn)。

20美元，成了技術(shù)門檻

在以往的技術(shù)革命中，知識與硬件曾是區(qū)隔人群的壁壘；而在AI時(shí)代，這條線被一項(xiàng)訂閱費(fèi)取代。

Mollick將目前的主流AI生態(tài)劃分為三層：

免費(fèi)層：功能有限，以聊天、生成圖片、問答為主；

20美元/月層：解鎖高級模型與更深推理；

200美元/月層：面向科研、工程、編程等專業(yè)群體。

聽起來像價(jià)格分級，但實(shí)質(zhì)是認(rèn)知結(jié)構(gòu)的分層。

20美元成了新的「入場券」，讓使用者從體驗(yàn)AI進(jìn)入與AI共事。

三大陣營：Claude、Gemini、ChatGPT的中產(chǎn)位次

Mollick建議大多數(shù)人從三款系統(tǒng)中挑選：

ChatGPT （OpenAI）：功能最全，支持代碼、圖像、語音、文檔生成；

Claude （Anthropic）：在文本、表格、報(bào)告等知識型任務(wù)上表現(xiàn)穩(wěn)健；

Gemini （Google）：依托搜索與圖像理解，適合需要實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)與多模態(tài)輸入的用戶。

這三者的「高級模型」表現(xiàn)各有側(cè)重，但本質(zhì)相同：都在為20 美元提供生產(chǎn)力紅利。

付費(fèi)用戶能讓AI承擔(dān)更完整的工作流，從調(diào)研、草稿、寫作到編輯；而免費(fèi)用戶，往往只能獲得零散的、即時(shí)的輸出。

這也解釋了Mollick那句被廣泛引用的評論：

同樣是用ChatGPT，有人只是在聊天，有人在訓(xùn)練自己的副腦。

從「用AI做事」到「和AI一起思考」

更深層的分化在于思維方式。

當(dāng)AI從問答機(jī)器變成協(xié)作伙伴，人們對它的態(tài)度也在分化：

免費(fèi)用戶多把AI當(dāng)作臨時(shí)幫手；付費(fèi)用戶則逐漸建立「使用肌肉」，讓AI嵌入工作結(jié)構(gòu)。

這種轉(zhuǎn)變不僅帶來效率差，更在重塑人的認(rèn)知路徑。

因?yàn)楦顿M(fèi)用戶不斷向AI輸入材料、指令與反饋，他們在訓(xùn)練AI的同時(shí)，也在被AI訓(xùn)練——他們的提問更具體、目標(biāo)更清晰、思維更結(jié)構(gòu)化。

這就是所謂的「AI中產(chǎn)階層」：既懂工具，又懂協(xié)作，他們把AI當(dāng)作自己的第二語言。

200美元的上流實(shí)驗(yàn)場：AI精英的私人實(shí)驗(yàn)室

當(dāng)大多數(shù)人還在為「要不要花20美元訂ChatGPT Plus」糾結(jié)時(shí)，一部分人已經(jīng)進(jìn)入了另一個(gè)世界。

在Ethan Mollick的分類里，這個(gè)世界屬于200美元/月的高端層級——一個(gè)被少數(shù)科研人員、工程師、獨(dú)立開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)者占據(jù)的圈層。

AI不再回答問題，而是開始接管流程

在這個(gè)層級中，AI已不再只是對話者，而是可以執(zhí)行多步任務(wù)的代理系統(tǒng)（Agent Model）。

用戶可以讓AI自主完成整條流程：搜集資料→運(yùn)行代碼→生成文件→輸出報(bào)告。

典型的代理系統(tǒng)代表包括：

GPT-5 Thinking Extended / Heavy（OpenAI）

Gemini 2.5 Pro（Google）

Claude Sonnet 4.5 Extended Thinking（Anthropic）

這類模型不追求即時(shí)響應(yīng)，而追求完整性與一致性。

同樣的問題，GPT-5 Instant（免費(fèi)版）「憑直覺」回答，而GPT-5 Thinking Extended在回答前進(jìn)行了外部檢索與推理。

結(jié)果是后者更慢，但也更接近真實(shí)。

同一問題由不同模型回答：左為聊天模型 (GPT-5 Instant)，右為代理模型 (GPT-5 Thinking Extended)。前者即興生成，后者經(jīng)外部研究與多步推理后得出。

Wizard Models：AI的科研級算力

更高一層，是Mollic 所稱的「Wizard Models（魔法師模型）」。它們是當(dāng)下最昂貴、也最接近獨(dú)立研究員的模型類別。

目前僅有兩款在這一層活躍：

Gemini 2.5 Deep Think（AI Ultra 計(jì)劃）

GPT-5 Pro（OpenAI Pro 計(jì)劃）

這些模型不只是推理更強(qiáng)，而是可以在內(nèi)部運(yùn)行復(fù)雜計(jì)算、調(diào)用代碼執(zhí)行環(huán)境，甚至生成跨模態(tài)結(jié)果（文本+圖像+視頻）。

Mollick指出，Wizard級模型能承擔(dān)學(xué)術(shù)論文寫作、市場預(yù)測、工程模擬等科研級任務(wù)，但其代價(jià)是更高延遲與更大算力消耗。

這一層級的AI不再是個(gè)人助手，而是一種「租來的超級計(jì)算腦」。

Claude、Gemini、ChatGPT三大系統(tǒng)在不同模型層級下的功能分布。Wizard 級模型僅出現(xiàn)在Gemini Deep Think與GPT-5 Pro中。

在200美元這層，人們使用AI的方式已經(jīng)接近研究合作。

他們不再追求一問一答，而是讓AI執(zhí)行完整研究鏈條：寫出研究計(jì)劃→搜索并匯總文獻(xiàn)→建立假設(shè)與實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀詣由蓴?shù)據(jù)可視化→最后輸出論文或商業(yè)提案。

這類用戶的AI使用習(xí)慣，也在反向塑造AI產(chǎn)品本身。

Gemini的Deep Think模式與ChatGPT Pro的Research Sandbox，正是這些「重度用戶」測試出的需求。

他們是AI的早期共創(chuàng)者，也是未來AI生態(tài)的「上游生產(chǎn)者」。

Mollick 形容這種關(guān)系為：

不再是「使用」AI，而是在與它共事。

分層的頂點(diǎn)：AI 思維的社會化

這些「AI精英」代表著一種新的生產(chǎn)模式：他們把AI當(dāng)作外包的推理器、自動化的項(xiàng)目助手，甚至是認(rèn)知共創(chuàng)者。

這意味著：AI使用的分層不再是誰能訪問，而是誰能思考到哪一步。

從免費(fèi)層的即時(shí)回答，到20美元層的任務(wù)執(zhí)行，再到200美元層的協(xié)作研究，AI世界已經(jīng)出現(xiàn)了一種新的社會結(jié)構(gòu)——思維的階層化。

而在這條由價(jià)格劃出的通道上，人類的思維模式，也在被悄悄重塑。

而「深度研究」和「數(shù)據(jù)連接」功能的開放，讓AI不再只是回答問題，而是開始理解你的世界。

上圖展示如何開啟「Deep Research」深度研究模式，以及如何將個(gè)人數(shù)據(jù)連接到Claude與ChatGPT，實(shí)現(xiàn)AI對郵箱、文檔、日程等信息的自動整合。

這也是AI分層真正的分界線——誰能讓AI參與思考，誰就離未來更近。

人類的AI直覺正在分化

在Ethan Mollick的框架里，AI的分層不只是經(jīng)濟(jì)層級，更是認(rèn)知結(jié)構(gòu)的重組。

他在文章結(jié)尾寫道：

目標(biāo)不是成為AI專家，而是培養(yǎng)對這些系統(tǒng)的直覺——知道它能做什么，不能做什么。

直覺，新的識字能力

過去十年，我們學(xué)習(xí)閱讀、編程、外語；未來十年，我們要學(xué)習(xí)AI直覺。

這種直覺不是技巧，而是一種理解：當(dāng)你與AI對話時(shí)，知道它在哪些領(lǐng)域可靠，在哪些場景容易出錯(cuò)； 明白什么時(shí)候該讓AI思考，什么時(shí)候該自己判斷。

Mollick指出，隨著AI功能的提升，prompt技巧的重要性正在下降。

老一代用戶還癡迷于「神提示」，新一代用戶早已進(jìn)入「共同思考」的階段。

不論你是恐嚇AI，還是哄它好好答題，這些都不再起作用。

真正有效的能力，是能和AI形成節(jié)奏與分工的人。

分化的起點(diǎn)：誰在主動學(xué)習(xí)AI

這也是Mollick認(rèn)為的「社會化差距」所在。

同樣是用AI，有人每天用它查問題，有人用它整理知識庫、做科研筆記、撰寫報(bào)告。

差距不是模型，而是使用頻率與思維結(jié)構(gòu)。

他在文章中提到，隨著更多用戶接入「Deep Research」與「連接數(shù)據(jù)」功能，AI正逐漸成為一種記憶外包與思維增強(qiáng)工具。

這意味著，人類社會正在出現(xiàn)新的分界線：有人靠AI重塑工作方式；有人仍停留在讓AI回答問題。

表面看，是誰付了錢；本質(zhì)上卻是誰主動去理解AI如何思考。

過去的「信息素養(yǎng)」是能辨別真假；新的「AI素養(yǎng)」，則是能判斷AI的可靠邊界。

Mollick 總結(jié)：

那些學(xué)會與AI協(xié)作的人，將在未來獲得真正的優(yōu)勢。

這是也算是一種「教育再分配」：在同樣的信息洪流中，有人學(xué)會與算法共生，有人被算法喂養(yǎng)。

AI讓信息的門檻更低，卻讓思維的差距更高。

未來的分層，不在模型，而在人

當(dāng)AI已能思考、研究、生成、修正，人類之間的差距將越來越取決于誰能與AI協(xié)作。

Mollick在結(jié)尾說的那句話更是令人回味無窮：

AI的未來，不只是更好的模型，而在于人類如何使用它。

或許這才是2025年最重要的事實(shí)。AI正在重塑的，不是生產(chǎn)力的邊界，而是人類的學(xué)習(xí)方式。

真正的競爭，不再是誰懂技術(shù)，而是誰更快建立起與AI協(xié)作的「第二直覺」。

當(dāng)Claude、Gemini、ChatGPT們競相進(jìn)化，我們也在被它們重新定義。

從免費(fèi)層的即時(shí)回答，到20美元層的「任務(wù)執(zhí)行」，再到200美元層的「協(xié)作研究」，這條技術(shù)曲線的背后，其實(shí)是人類思維方式的分層曲線。

Ethan Mollick在文末寫道：

AI的未來，不在于模型更強(qiáng)，而在于人類學(xué)會拿它做什么。

未來，AI不再是工具，而是一面鏡子。

它照見每個(gè)人的學(xué)習(xí)方式、使用習(xí)慣與好奇心，也照見我們與未來的距離。

真正的分水嶺，從來不是20美元、也不是200美元，而是你是否開始，用AI去思考。

參考資料：

https://www.oneusefulthing.org/p/an-opinionated-guide-to-using-ai