AI正在重塑教育的价值体系，哪些能力才是未来职场真正值钱的“超级资产”？本文深度剖析了知识丰饶经济时代下人力资本的残酷估值逻辑，揭示情感智能、复杂问题解决能力和AI驾驭力构成的三支柱模型。从清华、哈佛到MIT，顶尖学府如何重构教育本质？编程教育为何从语法课升级为权力课？带你用投资思维重新配置教育资产配资行情最新消息，避开AI时代的认知陷阱。
说完了哪些教育是在提供负资产（我的上篇文），接下来咱们再说说哪些更值钱。还在考证的你，停停笔，先听我说。
AI 不是在“帮我们查资料”，而是在重新划分——什么样的教育，还是超级资产；什么样的教育，正在悄悄变成鸡肋。
以前我们默认：多读点书、多考点证、多掌握一门专业技能，就能在职场站稳。这些被当成教育里的“蓝筹股”。现在，这些蓝筹股里有不少已经开始“戴帽预警”，而一批看起来很虚的“人性能力”，正在被重新定价为——超级资产（Super Assets）。
这篇文章要做的事只有一件：
帮你搞清楚，在 AI 时代，人力资本这1,215 万亿美元的大盘里，哪些能力是真正值得重仓的“超级资产”，哪些只适合当短期筹码。
一、知识不再稀缺，“稀缺”的东西换人了这次技术浪潮的底层变化，其实可以用一句话概括：
我们从“知识稀缺经济”，切到了“知识丰饶经济”。
以前，谁掌握了更多事实、更多技术语法、更多标准流程，谁就有议价权。背后是一个简单逻辑：获取知识的成本很高。
而大模型把这件事基本做平了——信息的边际获取成本，正在被一路压向接近 0。
结果就是：
静态事实、固定语法、标准化操作，统统开始“通货膨胀”。你花了很多年攒下来的“知识库存”，在 AI 看来，只是它随时可以调用的“原材料”。
这时候，如果你还把教育理解成“把脑袋填满”，那本质上是在做一件事：用自己的时间，去对赌一台永远不会下班的机器。
反过来，人力资本的大盘数据却在告诉我们另一件事：
全球人力资本总值约 1.215 京美元，是实物资本的 2 倍多。注意，这里面没有说“每个人值这么多钱”，而是在提醒你：同样叫“人力资本”，内部的估值差距会非常残酷。
越容易被 AI 商品化的那部分技能，越会被市场无情打折；越难被算法复制的那部分“人性”，越会被当成真正的价值锚点。
所以问题就变成了——
在这一大盘里，什么才是值得我们用 10 年、20 年去构建的“超级资产”？
二、“库存式教育”正在退场，认知流动性才是新刚需工业时代的教育逻辑，很简单：
前 20 年大量囤货（上学），
后 40 年慢慢去库存（工作）。
这套“知识库存”模型在 AI 时代直接失效了。
世界经济论坛给出的一个数字是：到 2030 年，全球工人的核心技能中，大约有四成要被重新定义。麦肯锡则提示：差不多 3.75 亿人，可能需要彻底换赛道。简单翻译一下：你一辈子只干一件事、吃一门手艺饭，这种人生路径，已经变成小概率事件。
在这种背景下，“我现在拥有什么知识”，这件事的重要性不断下降；
真正值钱的是另一个指标——“认知流动性”（Cognitive Liquidity）：
旧技能一旦开始贬值，你能不能迅速“平仓”；新技能刚出现，你能不能快速“建仓”。也就是说，教育这件事，不能再只帮你“装货”，而必须帮你升级三个东西：
你学习新东西的速度；你放弃旧东西的勇气；你在不确定中持续重构自我的能力。这个时代真正的“穷人”，不是一无所有的人，而是——
认知极不流动，却死死抱着旧资产不撒手的人。
三、“超级资产”的三根支柱：情绪、思维、AI 驾驭力在这么多研究、课程改革和大佬发言里，其实已经隐隐跑出一个共识：
所谓“超级资产”，不是某一门技术，而是一个 三支柱的能力矩阵。
1）情感智能：所有“人对人”的高溢价说得直白一点：AI 越强，“像人”的那一面，越值钱。
李开复讲得很狠：
在模式识别、逻辑推演上，AI 已经或即将全面超人，但有几样东西它怎么也模仿不像——爱、同理心、幽默感、自我意识、对美的感知。
这意味着一件事：
那些高度“人对人”的工作——医疗里的安抚、教育里的启迪、咨询里的陪伴、社区里的运营——正在迎来系统性重估。
AI 可以帮医生看片子，却很难替医生说出那句让病人卸下防备的话；
可以帮老师出一套非常完美的习题，却很难取代那一刻“被理解、被点亮”的互动。
David Brooks 用了一个很美的词，叫“照亮者”（Illuminator）：
这个时代，最稀缺的人，是能让别人感到“被看见”、“被理解”的那一类——而教育，如果不能提供这种高密度人际磨练，只剩下知识灌输，其实是在放弃自己的高溢价部分。
也就是说，
AI 能生成答案，但只有人，才能给别人被看见的感觉。
2）复杂问题解决与批判性思维：定义问题的人第二根支柱，是高阶认知能力：复杂问题解决、批判性思维、创造性重组。
AI 的强项，是解决已经定义清楚的问题；
人类真正的价值，在于：在一团浆糊里，把问题本身揉出来。
这包括几个层次：
能从一堆信息里看出结构，而不是只盯碎片；
能在没有标准答案的场景里，给出“还不错”的判断；
能不断质疑信息源，不被 Deepfake 和“幻觉”牵着走。
Harari 提醒得更直接：
如果人类只做“算法更擅长的那一部分”，最终很可能被归类为“无用阶级”。
他给出的处方，不是“再多记点知识”，而是训练一种柔韧的心智——心理韧性、情绪平衡、在变化中一遍遍重塑自我的能力。
你可以理解为，从“石头房子”式教育（搭一座永远不动的堡垒），
变成“帐篷式”教育（随时能收、能挪、能重建）。
3）AI 流畅度：把 AI 变成你的“力量倍增器”第三根支柱看起来最“技术”，但本质上是战略能力：AI 流畅度、人机协同。
Sam Altman 那句话已经被引用无数次：
AI 不会取代人，但“会用 AI 的人会取代不会用的人”。
背后不是鸡汤，而是一个全新的劳动模型：“半人马模式”（Centaurs）——上半身是人类的意图和判断，下半身是 AI 的执行和扩张。
这里的关键点不在于你会不会写底层代码，而在于：
你能不能把任务拆解成 AI 可以执行的一步步；你能不能理解 AI 的局限，不被它的“幻觉”忽悠；你能不能设计出一整条“人 + AI + 工具”的工作流。提示工程在这个意义上，不只是写几个好 Prompt，而是一种新的管理学：你怎么设定上下文，怎么分配任务，怎么检查结果，怎么迭代反馈。
一句话总结这一支柱：
在 AI 时代，你的“战斗力”= 你自己 × 你能调动的工具与智能体数量。
四、顶尖学府的动作：他们在悄悄重写“什么叫好教育”一个很现实的判断是：看这件事怎么演变，不要只看观点，要看头部机构的真金白银往哪投。
你会发现几个明显的共性：
清华在做的是“划边界”：它一边通过全校性的 AI 教学原则，明确人类是教学主体，AI 只是辅助；一边在近四百门课程里引入 AI 助教，要求学生用 AI，但不能把认知外包给 AI。它在守的，是学位的成色；它在推的，是学生的审辩式思维、价值判断、人机协同。
哈佛更像是在重写“怎么教”：用随机对照试验验证 AI 导师能显著提升学习效率，把简单知识获取的时间压缩掉，空出更多空间去训练“综合心智”和“创造心智”。同时，它非常强调一件事：学生必须学会审视 AI，而不是盲信 AI——这被视为一种新的公民素养。
斯坦福则把“技术”和“人文”强行拎到一张桌子上：理工科学生必须学伦理、人文学生必须接触技术，鼓励通过“创造”来学习，让学生在构建虚拟世界、模拟程序的过程中，练习系统思维和跨界整合。它很清楚：真正值钱的是“懂技术的人文”和“有人文的技术”。
MIT 做的，是把工具民主化：从 K-12 就推动“计算行动”，鼓励孩子用 AI 去解决真实问题，而不是只学概念；用 App Inventor 降低门槛，让非技术背景的人也能写出 AI 应用。它真正想守住的，是一件事——不要让“懂 AI”变成少数精英的特权。
这些动作背后，共同押注的是一个方向：
人性能力 + 高阶认知 + AI 驾驭力，才是未来教育要交付的“硬通货”。
五、编程教育：正在从“语法课”变成“权力课”编程这个话题，是所有教育讨论里争议最大的一个。
一边是看空派，以 Jensen Huang 为代表，认为“每个人都会是程序员”，因为你可以直接用自然语言指挥机器写代码。GitHub Copilot 这样的工具，让大量基础代码自动生成，初级开发者的空间被挤压得越来越小，“学了三个月写 CRUD 就找工作”的路子确实在快速关门。
另一边，是以 MIT 等机构为代表的看多派。他们的共识是：
编程依然是超级资产，但资产内核变了。
如果你把编程理解为“记语法、调 API”，那这块确实在快速贬值——AI 在这方面已经是更好的劳动力。
但如果你把编程视为：
训练严密逻辑和抽象能力的一种方式；赋予你在数字世界里“改造系统”的代理权；让你有能力审计、约束、设计 AI 行为的工具；那它立刻从“技能课”变成一门“权力课”。
真正的风险不在于“编程有没有用”，而在于：
我们是不是还在把大量教育资源，砸在那些只教语法、不教系统设计的课程上。
语法是贬值资产，架构和代理权，是仍在升值的超级资产。
六、用“买入 / 增持 / 减持”的思路，重配你的教育如果我们把教育资产当成一个投资组合，可以粗暴地做一个小小的“评级”：
可以考虑长期重仓的“买入”区，是所有能显著提升你 高阶思维、人际深度、AI 编排与元学习的投入——系统思维、审辩式思维、创造性重组，高情商沟通与谈判、同理心与关怀、领导力与愿景，设计人机协同流程、训练自己快速进入新领域的能力。
“增持”区，是那些作为底层打底的素养：数学、统计、科学方法，基本数据敏感度，跨文化理解。这些不会给你立刻带来炸裂回报，但没有它们，前面的超级资产几乎无从构建。“减持”区，则是那些已经被 AI 高速侵蚀，却还在大量占用你时间和金钱的东西：死记硬背的静态知识；
可以被 Chatbot 在 5 秒内给出答案的题目；
只停留在低级重复上的技能，比如纯翻译、基础文案、只讲语法不过架构的编程课；
所有过于狭窄、缺乏迁移性的专业化训练。
你可以很简单地给自己做一个小测验：
你现在在学的东西，
用一句话问自己——“如果大模型再升级两代，这个东西的溢价还在不在？”
如果答案很含糊，那就再加一问：
这项投入，会不会让我的 情感智能、复杂思维、AI 驾驭力、认知流动性，有一项明显升级？
如果这两问都答不上来，那这笔教育投资，大概率是在买心安，而不是在买未来。
在 AI 时代，真正的“穷”，不是没有机会学习，而是——把最宝贵的时间，砸在算法最擅长、而你最不该和它竞争的那一块。
接下来，你不需要马上推翻所有规划，只需要开始做一件事：
把自己的时间和金钱，一点点从“库存式教育”挪出来，慢慢加仓到那些真正能让你的人性、思维和工具驾驭力复利的地方。
这才是普通人在 1,215 万亿美元的人力资本大盘里，最现实、也最有胜算的玩法。
专栏作家
陆晨昕，公众号：晨昕资本论/晨昕全球Mkt ，人人都是产品经理专栏作家。资深媒体人，创业者，专注于科技&互联网&内容&教育行业深度研究。
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