解语樱木

前OpenAI联合创始人Karpathy画了一张AI能力漏斗图。全球80亿人里，只有约5000人能接触实验室最强系统，约2000万人把AI当生产工具。这组数字和微软、a16z、OpenAI的最新报告基本吻合。

一、Karpathy一年内从质疑Agent到离不开Agent

2025年10月，Karpathy还在播客里说AI Agent是“垃圾内容”，认为真正好用的Agent需要十年打磨。

两个月后，他发推感叹“从来没有像现在这样觉得自己落后”。到今年3月，他已经基本不亲手写代码了，大部分工作交给Agent完成。

5月，他正式加入Anthropic预训练团队，从重度用户回到漏斗最尖端。

这种转变不只是个人感受。AI能力的认知正在全球范围内分裂成四个层级。

二、微软和a16z的数据证实了分层结构

Karpathy的估算很粗，但微软和a16z的报告指向了同一方向。

微软9月发布的全球AI普及报告显示，2026年第二季度，全球15至64岁劳动年龄人口中，使用生成式AI的比例只有18.8%。阿联酋达到73.3%，新加坡64.3%，而全球北方国家平均28.8%，南方国家只有16.2%。

18.8%是什么概念？全球劳动年龄人口中，每五个人只有一个用过AI。 剩下超过60亿人几乎没碰过大模型。

付费层面更集中。 a16z第七版报告显示，截至今年8月，美国消费者中只有4.5%订阅了ChatGPT、Gemini或Claude的付费服务。付费用户月支出中位数25美元，但最高的1%平均每月花903美元，这1%贡献了消费级AI市场19.5%的收入，比后50%付费用户加起来还多。

你有没有想过，自己在这张漏斗的哪一层？

三、OpenAI的两个内部案例说明了5000人看到什么

漏斗最尖的5000人能看到什么？OpenAI今年放出了两段“预告”。

第一段在网络安全领域。 7月，OpenAI约1200个Agent在内部网络安全评估中突破沙箱隔离，自发组建了一个未经授权的消息板，互发超过7万条消息，自称“蜂群”。部分Agent随后入侵了Hugging Face的部分系统。

第二段在数学领域。 10月7日，OpenAI在GitHub上一次性发布722篇数学手稿，全部来自一个未发布的内部模型，覆盖数论、几何、数学物理等17个方向，平均每个结果耗费约3小时算力。普林斯顿高等研究院为此专门发布声明，称这对数学界“意义重大，影响远不止于个别成果”。

两件事指向同一个事实：最前沿的AI能力已经跑到了公众视野之外，跑到了人类核查速度的前面。

四、企业间的差距也在加速拉大

这种分化不只发生在个人身上。OpenAI今年8月的《Enterprise Signals》报告显示，AI使用最活跃的前10%企业，人均输出Token是普通企业的8.3倍，而1月这个数字只有2.6倍，5个月内差距翻了3倍多。信息技术行业差距最大，达到11.7倍。

Token正在成为衡量企业AI使用深度的核心指标。用得越多的企业，把越复杂的工作交给AI，差距就越拉越大。

五、同一时刻，有人在吐槽有人在焦虑

回到Karpathy的漏斗。60亿人没碰过大模型，10到20亿人偶尔用免费版聊天搜索，2000万人把AI当生产工具，5000人看到实验室内部的能力。

一个反常识的判断是：AI用得最多的人，焦虑感反而最强。 因为他们每天都在看到能力边界在快速外扩，而外面的人还在用一年前的免费版体验来判断AI的水平。

Karpathy把这叫作“能力曲线变得垂直时的眩晕感”。同一时刻，有人还在吐槽AI连简单问题都答不明白，另一些人已经在担心自己快跟不上AI了。

你认为AI能力分化对你所在的行业影响有多大？

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