人工智能的豪赌：在加速淘汰时代驾驭集体沉没成本

第一部分：现代困境的经济学与心理学基础

本部分为整个报告奠定了理论基石。它将超越简单的定义，对沉没成本谬误进行丰富的学术性探讨，揭示当前的人工智能困境植根于可预测但强大的认知偏见之中。

第一节 解构沉没成本谬误：从经济理论到认知陷阱

沉没成本谬误不仅仅是糟糕的会计核算，更是一种源于深层心理驱动的强大认知偏见。理解这些机制，是在人工智能（AI）这一高风险、高不确定性环境中减轻其影响的第一步。

经济学定义与理性基准

从古典经济学的角度看，“沉没成本”（sunk cost）是指已经发生且无法收回的支出 1。这些成本可以是金钱、时间、精力等任何形式的投入 3。根据标准的微观经济学理论，一个理性的决策者在做决定时，只应考虑“预期成本”（prospective costs）——即未来可能发生且可以通过行动避免的成本——以及未来的潜在收益 2。已经付出的沉没成本，无论数额多大，都与未来的决策无关，它们被视为“覆水难收”或“桥下之水” 2。例如，一家公司花费500万美元用于建设一座预计总成本为1000万美元的工厂，当需要决定是否继续完成该项目时，已经花费的500万美元就是沉没成本，不应影响决策。决策的唯一依据应该是对未来成本和工厂运营后预期回报的评估 7。这个原则确立了一个“理性”的基准，现实世界的行为将以此为参照进行衡量。

行为鸿沟与心理驱动力

然而，理论与现实之间存在巨大的鸿沟。人类在决策中持续且非理性地将沉没成本纳入考量，这种现象被称为“沉没成本谬误”（sunk cost fallacy），通俗地讲就是“为了不让已经投进去的钱白费，而继续追加投资”（throwing good money after bad） 1。这并非例外，而是一种普遍的行为模式，对经济学的理性决策模型构成了挑战 4。这种非理性行为背后，是强大的心理机制在起作用。

• 损失厌恶（Loss Aversion）：由诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿摩司·特沃斯基（Amos Tversky）提出的前景理论（Prospect Theory）是解释沉没成本效应的核心理论之一 4。该理论指出，人们对损失的心理感受远比对同等收益的感受更为强烈。输掉100美元的痛苦，远大于赢得100美元的快乐 1。因此，人们天生倾向于规避损失。当面临一个失败的项目时，放弃它意味着要直面并“实现”这笔损失，这种心理上的痛苦是难以承受的。为了避免这种痛苦，人们宁愿继续投入，抱着或许能挽回损失的希望，即使这在逻辑上是错误的 1。
• 认知失调与自我辩解理论（Cognitive Dissonance & Self-Justification Theory）：人们追求内心信念和行为的一致性。当一个人做出决策并投入资源后，如果项目表现不佳，就会产生认知失调——“我是一个明智的决策者”这一自我认知与“我之前的投入是错误的”这一现实证据之间产生冲突 4。为了缓解这种不适感，人们倾向于继续投入，以证明自己最初的决策是正确的，从而维持自我认知的一致性 4。这种自我辩解的倾向在项目发起者和决策者身上尤为明显，因为他们对项目的成功有切身利益和个人责任感，承认失败的心理成本更高 1。
• 框架效应（The Framing Effect）：一个选项的呈现方式（积极或消极）会影响人们的选择。在沉没成本的情境中，放弃一个项目通常被框定为一次“失败”的叙事，而坚持到底则可以被描绘成一种“完成”的成功，无论最终结果如何 1。例如，一个市场营销活动半途发现效果不佳，理性的选择是及时止损，将剩余资金投向回报更高的渠道。但决策者可能会因为不想让这个活动被定义为“失败”，而选择坚持完成它，即使这会导致更大的资源浪费 1。
• 不切实际的乐观与个人责任感（Unrealistic Optimism & Personal Responsibility）：人们，特别是那些对项目负有个人责任的决策者，往往会高估成功的几率而低估失败的风险 1。一旦投入了大量资源，这种乐观偏见会更加严重，使他们倾向于相信项目终将成功，而忽视了相反的客观证据。这种情感上的投入和责任感，使得放弃自己亲手启动的项目变得异常困难 1。

这些心理因素共同作用，使得沉没成本谬误成为一个情感问题，而非纯粹的财务问题。解决方案不能仅仅依赖于财务分析，还必须解决背后的人类心理。此外，投资的规模和不可逆性是这一谬误的放大器。研究表明，沉没成本越大，其对决策的影响就越显著 4。同时，决策的不可逆性（如购买一张不可退款的机票）会进一步强化这种效应，因为个体知道一旦决策失误，损失将无法挽回 4。在人工智能时代，投资往往是巨大的、高度专业化的，且难以转作他用，这便创造了一个完美的风暴，使得坚持错误路径的心理压力被放大到前所未有的程度。

第二节 谬误的重演：技术史上的先例

沉没成本谬误在过去的技术变革中，一直是企业战略的反复出现的“刽子手”。审视这些历史案例，为我们观察当前的AI热潮提供了一面至关重要的镜子，揭示了那些极有可能在更大规模上重演的判断失误模式。

协和式飞机谬误（The Concorde Fallacy）

最经典的案例莫过于英法两国政府联合开发的协和式超音速客机项目。尽管项目成本严重超支，并且有大量证据表明其在商业上永远无法实现盈利，但两国政府依然持续投入巨额资金长达数年 9。这个案例完美地展示了巨大初始投资、国家荣誉感（一种集体自尊和责任感）以及无法及时止损的组合效应。决策者们被已经投入的巨额资金和国家声望所束缚，不愿承认失败，最终导致了更大的经济损失。这一案例如此典型，以至于“协和式谬误”如今已成为沉没成本谬误的代名词 9。

诺基亚的塞班系统（Nokia's Symbian OS）

一个更近期且与科技行业直接相关的例子是诺基亚。在苹果的iOS和谷歌的安卓系统迅速崛起并主导市场时，诺基亚仍然坚持对其自有的塞班（Symbian）操作系统进行投资 9。诺基亚已经在塞班的研发和市场推广上投入了巨额资金和精力，这构成了巨大的沉没成本。放弃塞班，就意味着承认这些投资血本无归。出于对过去承诺的固守，诺基亚坚持一项正在落后的技术，最终导致其在智能手机市场的领导地位迅速丧失 9。

这个案例揭示了一个深刻的现象：技术领先地位本身也可能成为一个沉没成本陷阱。诺基亚并非一家失败的公司，它曾是市场无可争议的领导者。它在塞班上的投资，在某个时期是其力量的源泉。然而，正是这昔日成功的基石，变成了阻碍其未来适应性的沉没成本。当一个项目不仅是副业，而是公司身份的核心时，高管们感受到的“个人责任感” 1 会被无限放大。这对今天正在投资其专有AI生态系统的科技巨头们是一个严峻的警告。

遗留IT系统的困局（Legacy IT Systems）

这种模式可以推广到企业普遍面临的另一个问题：固守过时、陈旧的遗留IT系统。许多公司之所以持续为这些系统投入高昂的维护费用，是因为它们最初在实施和定制化上已经付出了巨大的投资 11。即使现代化的、更高效的云原生解决方案已经出现，放弃旧系统也意味着承认过去的投资是浪费。这种心态导致企业陷入一种恶性循环：在性能不佳的资产上过度支出，不断积累“技术债务”（technical debt），而技术债务本身就是一种不断复合的沉没成本 10。

协和式飞机的失败是在一个很长的时间段内可以预见的，而诺基亚的衰落则快得多。关于AI的资料表明，其技术淘汰的速度比以往任何技术周期都要快几个数量级 13。这意味着，一项AI投资从“预期”资产沦为“沉没”负债的时间窗口正在急剧缩短。因此，评估这些投资的决策周期必须相应地加快，而大多数组织的架构并非为此而设计。技术颠覆的速度，正是将一项合理投资转变为沉没成本的主要变量。

第二部分：企业的困境——在动荡的未来中投资

本部分将视角从理论转向当下，分析企业AI投资前所未有的规模和性质，并将其界定为集体沉没成本困境的核心舞台。

第三节 万亿美元的悖论：解析AI投资热潮

当前的人工智能时代呈现出一个鲜明的悖论：一方面是历史性的投资热潮，资本主要涌向基础设建设；另一方面却是项目失败率高企和普遍缺乏可衡量的投资回报。这种脱节，正是企业层面集体沉没成本现象的主要症状。

投资的规模

首先，必须量化这场资本支出的惊人规模。麦肯锡公司预测，到2030年，与AI相关的数据中心资本支出（capex）最高可能达到 7.9万亿美元14，其基线预测也显示仅AI部分就需要

5.2万亿美元15。大型科技公司（如亚马逊、谷歌、微软、Meta）是这股浪潮的引领者，预计仅在2025年，它们的总支出就将达到

3180亿美元16，这比往年有显著增长 17。这些支出绝大部分集中在硬件上——如图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）和服务器等，预计将占据约

3.1万亿美元 的投资额 15。这些数据确立了参与这场AI竞赛所需支付的巨额“入场费”。

“生成式AI悖论”

与巨额支出形成鲜明对比的，是令人警醒的绩效指标。麦肯锡的一项调查显示，尽管近80%的公司已经以某种形式部署了生成式AI，但同样比例的公司报告称其对公司盈利没有产生实质性影响20。另一份麦肯锡报告指出，只有1%的企业认为自己的生成式AI战略已达到“成熟”阶段 20。这种高投入与低产出的现象，被称为“生成式AI悖论”。

高失败率与根本原因

缺乏投资回报的问题因高项目失败率而加剧。Gartner预测，到2025年底，30%的生成式AI项目将在概念验证（Proof of Concept）阶段后被放弃13。其他一些估计则将AI项目的总体失败率定在惊人的

80%，这是非AI类IT项目失败率的两倍 24。

项目失败的根本原因具有系统性，并指向了转型的内在困难。关键因素包括：

• 数据问题：数据质量差、数据准备不足是AI项目失败的首要障碍 13。
• 目标不清：缺乏明确、可衡量的业务目标，导致项目方向模糊，价值难以体现 13。
• 风险与治理：风险控制不足、治理框架缺失也是重要原因 22。
• 成本与人才：成本不断攀升，以及缺乏具备综合技能的AI专业人才，使得项目难以为继 22。
• 集成困难：与现有遗留系统的集成问题复杂，阻碍了AI解决方案的落地 12。

分析这些数据可以发现，当前的投资并非直接用于成熟的应用，而是在建设“工厂”本身。数据清晰地表明，投资绝大多数流向了数据中心和芯片等基础设施 15。这类似于在没有成熟产品可供生产之前，就投巨资建造一座规模庞大的、充满投机性的工厂。“生成式AI悖论” 20 之所以存在，是因为支出集中在生产的

手段上，而非已能创造价值的终端产品。这造成了一个集体行动的难题：没有一家公司能够独立构建整个生态系统，但所有参与者都必须基于对未来需求的假设，在各自的领域（云基础设施、基础模型等）进行巨额投资。这种共享的、高风险的、先发制人的建设，正是“集体沉没成本”的本质。

未来需求的不确定性是这场豪赌的核心，它使得投资回报率（ROI）的计算变成了一场猜谜游戏。麦肯锡的报告明确指出，对未来AI需求的预测“几乎全凭猜测”，并且“未来需求的不确定性使得精确的投资计算变得困难” 14。许多公司的CEO也因此对最大化投资犹豫不决 14。这从根本上改变了投资的性质，使其从一次有计划的风险承担，转变为对范式转移的投机性押注。用于传统IT项目的ROI模型，对于影响整个业务流程和商业模式的AI来说已经不再适用 27。这迫使企业更多地基于战略必要性（即害怕错过机会，FOMO）而非清晰的财务预测进行投资，从而使它们在结果未能迅速显现时，极易陷入沉没成本谬误。

第四节 穿越炒作周期：从期望膨胀到幻灭低谷

Gartner的技术成熟度曲线（Hype Cycle）为理解用户所描述的“迷茫时期”提供了一个正式的框架。生成式AI当前所处的位置——从“期望膨胀的顶峰”（Peak of Inflated Expectations）滑向“幻灭的低谷”（Trough of Disillusionment）——正是沉没成本的心理和财务压力变得最为尖锐的阶段，它迫使行业进行一次痛苦但必要的清算。

技术成熟度曲线框架

首先，该报告将解释Gartner技术成熟度曲线的五个阶段：技术萌芽期（Technology Trigger）、期望膨胀的顶峰、幻灭的低谷、稳步爬升的光明期（Slope of Enlightenment）和生产成熟期（Plateau of Productivity） 28。这个模型为新兴技术的情感和商业旅程提供了一张地图。

生成式AI的当前位置

多个信息来源证实了生成式AI目前的轨迹。2024年的Gartner AI技术成熟度曲线报告指出，生成式AI已经越过了期望膨胀的顶峰29。其他分析则将其明确置于

幻灭的低谷之中 30。这一阶段的特征是，随着早期实验和实施未能兑现承诺，人们的兴趣减退，供应商出现洗牌或倒闭，最初的炒作热潮让位于普遍的失望情绪 28。

幻灭低谷的症状

当前市场表现出该阶段的典型症状。怀疑论调日益增多，有人认为生成式AI是“一把正在寻找问题的锤子” 31。一些备受瞩目的项目失败（例如Humane的AI Pin，以及微软Copilot引发的争议）动摇了消费者的信心 30。企业正在努力应对各种实际挑战：服务容量、可靠性、模型更新频率和成本波动等 23。这种摩擦导致了Gartner预测的高项目放弃率 22。

“复合型AI”是前进之路

Gartner的分析指出，走出低谷的路径并非仅靠生成式AI本身，而是通过“复合型AI”（Composite AI）——即将生成式AI与其他更成熟的AI技术相结合 29。这意味着，最初对纯生成式AI的单一、巨额投资可能需要被重新评估，并整合到一个更细致、更混合的战略中。

幻灭的低谷正是沉没成本被理性评估或被彻底放弃的熔炉。期望膨胀的顶峰由乐观情绪驱动，使得投资变得容易。而低谷则是账单到期的时候。“幻灭”是早期投资（沉没成本）未能达到炒作预期所带来的直接情感和财务后果 31。正是在这个精确的时刻，沉没成本

谬误变得最为危险。在顶峰时期力推项目的高管们，如今面临着失败的证据。他们必须在及时止损（理性的选择）和追加投资以证明自己最初的乐观是正确的（谬误的选择）之间做出抉择。

技术成熟度曲线不仅是描述性的，它本身也在驱动着集体行为。作为一个被行业广泛关注的框架，它影响着人们的行为。意识到技术处于“顶峰”会引发一场由FOMO驱动的投资热潮；而意识到技术进入“低谷”则可能引发恐慌性撤退或防御性的加倍下注。这创造了一个自我强化的循环。对技术成熟度曲线各阶段的集体信念，本身就可能编排了它所描述的繁荣与萧条行为，从而在整个行业内同步了集体沉没成本问题出现的时间点。

第五节 历史的回响：从互联网泡沫到AI时代的教训

尽管AI热潮并非简单地重复互联网泡沫，但通过对比分析，可以揭示出关于市场心理、估值以及技术革命本质的重要教训。两者间的关键区别——盈利能力强的行业巨头的主导地位——使得当前时代的沉没成本赌注可以说更加集中，风险也更高。

惊人的相似之处

报告将首先强调引发人们对比的相似之处：一项革命性技术被一个催化剂（马赛克浏览器 vs. ChatGPT）所普及 34，随之而来的是投资狂潮 34，名称中带有“.ai”的公司估值飙升 35，以及一个关于改变世界的美好叙事 36。

根本性的差异

随后，分析将聚焦于两者间的关键区别，这些区别决定了当前周期的独特性：

• 资金来源：互联网泡沫主要由投机性的风险资本和大量无盈利初创公司的首次公开募股（IPO）所推动，这让散户投资者承担了巨大风险 34。而AI热潮则主要由盈利能力极强的科技巨头（即“科技七巨头”）如微软、谷歌和亚马逊等，利用其庞大的现金流和研发预算来资助 34。
• 估值与盈利能力：互联网泡沫顶峰时期的市盈率（P/E）远高于今天（例如，纳斯达克100指数的平均市盈率约为80倍，而如今约为32.5倍），这表明当前的估值更稳定，且基于实际盈利 34。引领AI浪潮的公司本身已经具有极强的盈利能力 18。
• 基础设施成熟度：互联网时代需要从零开始建设基础设施（如拨号上网、初级数据中心）。而AI热潮则建立在数十年成熟的云基础设施（AWS、Azure、GCP）之上，这降低了执行风险，也为构建AI应用提供了更低的门槛 39。

可行的教训

• 关注基本面：互联网泡沫破灭后的幸存者（如亚马逊、谷歌）是那些拥有可行商业模式、清晰盈利路径和强大管理团队的公司 35。这一点对于AI时代同样适用。投资者和领导者必须穿透炒作的迷雾，关注那些拥有成熟技术和明确收入模式的公司 35。
• 行业洗牌不可避免：互联网泡沫的破裂并非互联网的终结，而是一场“洗牌”，淘汰了那些不可持续的企业 39。AI领域预计也将迎来类似的整合。教训不在于害怕泡沫破裂，而在于建立一个能够在洗牌中幸存下来的业务 39。

盈利能力强的行业巨头的主导地位，从根本上改变了沉没成本风险的性质。对于一家互联网初创公司来说，一项失败的投资是致命的。但对于微软或谷歌而言，一个数十亿美元的AI项目失败虽然损失重大，却非生存威胁。然而，其机会成本是巨大的。风险不在于破产，而在于将下一代技术的主导权拱手让给竞争对手。这使得沉没成本的计算变成了一场高风险的战略博弈，无论单个项目的即时回报如何，为了跟上竞争对手的步伐而持续投资的压力都异常巨大。

同时，AI热潮既不像“泡沫”那样脆弱，又更像是一场“护城河建设”运动。由于主要投资者是盈利能力强的巨头 34，其财务结构比互联网时代更为稳固，使得系统性崩溃的可能性较小。然而，正在投入的数万亿美元用于建设专有基础设施、获取数据和人才 15，正在创造巨大的进入壁垒。现有巨头的集体沉没成本，实际上正在构建一条新进入者几乎无法逾越的巨大竞争护城河。这场“泡沫”更多地体现在私下的、战略性的竞争成本膨胀，而非公开市场的狂热。

表1：对比分析：AI热潮 vs. 互联网泡沫

第三部分：人力资本的方程式——个体的沉没成本与工作的未来

本部分将焦点从企业转向个人，论证沉没成本的概念对于职业和技能的重要性，不亚于其在资本项目中的意义。

第六节 淘汰引擎：AI与人类技能的贬值

AI的快速发展就像一个“淘汰引擎”，系统性地使现有的技能和教育投资贬值。这使得个人的职业发展轨迹变成了一系列在动荡市场中的沉没成本，从而催生了一种新的社会经济不稳定性。

技能作为投入资本

本节将个人的教育和工作经验视为一种时间、金钱和精力的重大投资——一种人力资本的形式。AI正在以前所未有的速度使许多传统的IT技能（例如旧的数据管理方法、某些类型的编程）变得过时 43。这相当于个人投入资本的加速折旧。这种担忧是普遍存在的，一项研究显示，

46%的员工担心自己的技能将在五年内被淘汰44。

技能流失的本质

技能流失并非新现象；所有技术变革都会导致某些技能的丧失（例如，书写的发明取代了记忆，手动挡驾驶技能的衰退） 45。然而，由AI驱动的技能淘汰，其

广度和速度是独一无二的。AI不仅在取代体力劳动，也开始自动化那些曾被认为是安全的认知性任务。

“AI贫困阶层”的出现

这种技能差距正在创造一种新的社会鸿沟。那些缺乏技能、无法参与AI驱动经济的人，有可能沦为新的“AI贫困阶层”（AI have-nots），被排斥在经济机会和决策过程之外 26。这种差距如同一个“权力放大器”，加剧了现有的不平等 26。

对个体而言，真正的沉没成本不仅仅是某项特定技能，而是他们整个的学习框架。传统的教育模式是“前端加载”的：获得一个学位，然后工作40年。这种模式假设技能的折旧率很慢。AI打破了这一假设 43。许多人真正的沉没成本，是他们投资于一个现已过时的

学习模式。心理上的挑战在于，要放弃“教育已经完成”的想法，转而接受一种持续、终身适应的状态。

同时，AI创造了一个技能估值的悖论：它在使某些特定技术技能贬值的同时，又极大地增加了对高级技术专家的需求。AI自动化了常规的编码和数据管理工作，使这些入门级技能的价值下降 43。与此同时，它在AI开发、网络安全和数据科学等领域创造了对高度专业化（且昂贵）人才的巨大需求 43。这导致了劳动力市场的两极分化，掏空了中间层，使得职业阶梯变得更陡峭、更难攀登。一个通用的计算机科学学位的“沉没成本”可能正在上升，因为价值正向专业化的两端集中。

第七节 技能提升的跑步机：个体的心理与财务成本

面对技能淘汰，理性的应对是提升技能，但在AI时代，这已演变成一台永不停歇的“跑步机”。这个过程本身也充满了沉没成本，因为个人投资于新技能时，无法保证其长期价值，这带来了巨大的心理和财务压力。

学习的压力

为了保持竞争力，人们面临着巨大的持续学习压力。员工们感到被所需的大量培训压得喘不过气 44，甚至连高层领导也报告称，面对源源不断的AI信息感到精疲力竭 25。

技能提升的障碍

然而，这个过程存在严重缺陷。首要障碍是缺乏时间，员工们难以在日常工作职责和学习之间取得平衡 44。培训内容也常常被认为是

不相关、枯燥乏味或与职业目标不符的 44。

认可度的缺失

一个关键的打击积极性的因素是缺乏认可。近一半的员工表示，他们的公司未能承认或奖励他们在技能提升上付出的努力44。这种脱节贬低了员工的投资，也抑制了他们进一步努力的意愿。

培训的沉没成本

这为个人创造了一个新的沉没成本困境。他们投入时间和金钱去学习一门课程或考取一个证书。如果这项技能后来被证明无关紧要，或者雇主并不看重，那么这项投资就变成了沉没成本。鉴于技术变革的飞快速度，投资于“错误”技能的风险极高。

一个系统性的错位存在于企业AI战略和人力资本发展之间，形成了一个负反馈循环。企业在AI技术上投资数万亿美元 15，却在人力资本的“最后一公里”上失败了。它们要求员工具备新技能，却创造了一个让有效学习变得困难（时间压力、劣质培训）且得不到回报（缺乏认可）的环境 44。这导致员工倦怠和敬业度下降 25。结果，公司无法从其技术投资中实现生产力提升，从而加剧了高支出、低回报的“生成式AI悖论”。对人的投资不足，成为技术投资失败的主要原因之一。

这台“技能提升跑步机”是“技术淘汰引擎”的直接后果，它将适应的风险从企业转移到了个人身上。在以往的时代，公司可能会投资于对员工进行再培训，以适应一个新的、稳定的技术范式。但在AI时代，范式永不稳定。变革的速度如此之快 13，以至于企业正在将持续适应的风险转嫁给员工。员工被期望在自己的时间里，常常是自费学习，以跟上由企业战略设定的移动目标。这代表着风险和成本从组织向个体劳动者的大规模转移。

第四部分：战略导航——理性决策的框架

最后一部分将分析综合为适用于企业和个人的可行框架，为驾驭集体沉没成本困境提供一份路线图，避免因困境而陷入瘫痪。

第八节 企业的韧性：构建反脆弱的AI战略

为了在动荡的AI世界中对抗沉没成本谬误，企业必须超越僵化的长期计划，采纳一种“反脆弱”（antifragile）的战略——这种战略不仅能抵御冲击，还能从中受益。这需要对项目管理、财务规划和组织文化进行根本性的重塑。

• 数据驱动的逻辑决策：对抗情感谬误的最佳方式是逻辑。这意味着从项目一开始就收集并记录绩效数据，包括最初的预测和基本原理，并定期审查，以做出客观的决策 1。
• 敏捷方法论：企业应采用敏捷实践，以更短的周期进行工作，而不是执行庞大、单一的项目。这提供了更频繁的机会来检验假设、收集反馈，并在投入大量成本之前调整或取消项目 11。
• 技术生命周期与风险管理：实施一个正式的计划来监控所有技术资产的整个生命周期，跟踪其生命周期结束（End-of-Life）日期，并制定技术更新计划。这种主动管理淘汰风险的方法可以避免被过时、高维护成本的遗留系统所困 12。
• 灵活的财务模型（FinOps）：向云和“即服务”（as-a-service）模式的转变，将成本从资本支出（capex）转向运营支出（opex），从而提供了对支出的更精细的可见性 48。采纳财务运营（FinOps）原则有助于更好地管理这些可变成本。对于硬件，财务模型必须适应更短的折旧周期，而租赁等选项可能变得更具吸引力，以保持灵活性 49。
• 分阶段投资与重新评估：对于大型AI项目，公司不应一次性投入所有资金。它们应分阶段推进项目，在每个阶段都设有明确的“继续/终止”决策点和ROI评估 15。这需要一种将“及时止损”视为明智战略举措，而非个人失败的文化 1。
• 聚焦人力资本：在动荡的环境中，最宝贵的资产是一支适应性强的团队。投资的重点应从特定的工具转向培养团队的熟练度、AI素养和实验文化 13。

最优的企业战略并非完全避免沉没成本，而是在于通过速度和可选性来最小化其规模和持续时间。在一个快速变化的环境中，一些沉没成本是不可避免的；每一个失败的实验都是一笔沉没成本。目标不是永不失败，而是“快速且廉价地失败”。上述策略——敏捷 11、分阶段投资 15、基于云的运营支出 48——都是为此设计的。它们创造了

可选性，使组织能够进行许多小规模的押注，并对获胜者加倍下注，而不是进行一次性的、不可逆转的大赌注。这正是反脆弱方法的核心。

真正的AI就绪状态是一个组织和文化上的挑战，而非技术挑战。研究表明，AI项目因目标不清、技能缺乏和内部阻力等问题而失败 24——这些都是组织层面的问题。解决方案涉及重塑公司的决策方式（数据驱动的治理）、资金管理方式（FinOps）以及对失败的看法。正如麦肯锡所指出的，AI的挑战是一个

商业挑战，而非技术挑战 21。因此，一家公司如果只购买了最新的AI技术而没有改变其文化，那它只是在创造一个未来非常昂贵的沉没成本。

第九节 个体的能动性：在AI时代规划未来职业

对于个人而言，驾驭AI时代需要进行一次战略性的转向：从积累易逝的、特定于工具的知识，转向培养持久的、以人为中心的技能。目标不是在计算上与AI竞争，而是在AI所增强的独特人类能力上表现卓越：创造力、批判性思维和协作能力。

• 从“做什么”转向“为什么”和“怎么做”：AI将取代的是任务，而非整个工作岗位 50。专业人士应更少关注他们“做什么”（具体的任务），而更多地关注“为什么”（战略目的）和“怎么做”（创造性和批判性的过程）。
• 培养持久的“人类”技能：最能适应未来的技能是那些AI难以复制的技能 50。这些包括：
• 批判性思维与复杂问题解决能力：当AI能提供数据和分析时，分析复杂情况、提出正确问题和构建问题框架的能力就变得无比宝贵 43。
• 创造力与创新：虽然AI可以生成内容，但真正的独创性、跳出框框的思维以及连接不同想法的能力仍然是人类的领域 50。
• 情商与人际交往能力：随着常规任务被自动化，同理心、沟通、领导力和协作能力变得更加重要，而非不重要。这些技能对于团队合作和客户管理至关重要 43。
• 拥抱终身学习和适应性：最关键的元技能是持续学习和适应的能力。这需要一种“成长型思维模式”，将变化视为机遇而非威胁 43。
• 发展AI素养：个人不应害怕AI，而应学会与之协作。这意味着理解其基本概念、优势和局限，并学习使用AI工具来增强自己的生产力和创造力 50。要努力成为新工具的最佳操作者 50。

最安全的职业投资是投资于“AI辅助型”（AI-adjacent）技能，而非“AI竞争型”（AI-competitive）技能。试图在数据处理或模式识别等任务上与AI竞争是一场注定失败的战斗。制胜的策略是发展能够利用AI的技能。一个学会使用AI分析工具的市场营销人员 52，一个利用AI自动化报告以腾出时间进行指导的领导者 53，或一个使用生成式AI进行研究以专注于叙事和情感冲击的作家——这些都是“AI辅助型”策略。他们将AI视为工具，而非对手。这最大程度地降低了个人核心价值主张变成沉没成本的风险。

个人的职业战略必须效仿“反脆弱”的企业战略：专注于构建多样化的经验组合，而非单一、深入的专业化。正如公司应进行许多小规模押注一样，个人也应构建一个技能和经验的组合。参与跨职能项目 52 或探索不同行业 52 可以增强适应性。这种多样化使个人的职业生涯对任何一个领域的冲击都更具韧性。在一个即将被淘汰的技术上进行深度专业化是一个巨大的沉没成本；而一个由适应性强的技能和经验组成的组合，则提供了转型和发展的可选性。

表2：AI时代沉没成本风险的缓解框架

结论

我们正处在一个由人工智能驱动的深刻转型期，这个时代的核心特征是一种“集体沉没成本”的困境。无论是投资数万亿美元建设基础设施的企业，还是努力在技能淘汰浪潮中保持竞争力的个人，都面临着在高度不确定的未来中进行巨大、且往往不可逆转的投入的压力。这种困境的根源并非技术本身，而是深植于人类心理的认知偏见——沉没成本谬误。

对于企业而言，AI投资热潮与惨淡的投资回报之间形成的“生成式AI悖论”，以及技术正滑入“幻灭低谷”的现实，都警示着单纯的技术采购无法带来成功。历史，从协和式飞机到诺基亚，再到互联网泡沫的洗牌，反复证明了固守过去的投入、忽视未来变化是战略失败的根源。前进的道路并非放弃AI，而是要从根本上重塑组织的决策机制、财务模型和文化。企业必须变得更加“反脆弱”，通过敏捷开发、分阶段投资和灵活的财务管理，将巨大的、一次性的赌注转变为一系列可控的小型实验，从而在驾驭不确定性的同时，将风险降至最低。

对于个人而言，这场变革同样严峻。传统的教育和职业路径正在被“技能提升的跑步机”所取代，个体被要求不断投入时间和精力来应对加速的技能贬值。这不仅带来了巨大的心理和财务压力，也凸显了企业在人力资本发展上的系统性不足。个人的生存之道在于战略性地转向培养那些持久的、以人为中心的技能，如批判性思维、创造力和情商。目标不是与AI竞争，而是与之协作，成为能够熟练运用AI来放大自身独特价值的专业人士。

最终，无论是组织还是个人，成功驾驭这个时代的秘诀都在于拥抱变化、保持灵活性，并认识到最宝贵的资产不是已经投入的资本或已经掌握的技能，而是快速学习、适应和在必要时果断放弃沉没成本、转向未来的能力。在这场宏大的AI豪赌中，胜利不属于那些下注最大的人，而属于那些最懂得何时加注、何时弃牌的玩家。

引用的著作

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