先说一下我自己的一些客观感受——今年以来，听到最多的词就是“意外”和“突发”，尤其是2025年4月，全球贸易格局发生剧烈震荡。美国对全世界加征关税，尤其对中国商品发起了高达145%的实质性关税战，这一举动严重扰乱了全球贸易体系，也冲击了中国多个行业的正常运转。这一轮贸易战不仅加剧了全球经济的不确定性，也正在加速技术体系与人才结构的重新洗牌。

在这个被频繁定义为“百年未有之大变局”的时代，我们越来越清晰地感受到，生存正在从一个稳定命题，变成一场高难度的选择题。AI的浪潮只是其中最显性的部分，它带来的不只是技术革新，更是一场对个体能力结构的重新筛选。在这样的时代里，机会从来不是平均分配的，它更像是一场持续进行的淘汰赛。

被留下的，是那些从不把“寻找趋势”当口号，而是日复一日投入努力、不断调整认知坐标的人。他们不是因为天赋异禀而领先，而是在别人犹豫、退缩、迟疑时，选择继续投入——用1万小时定律去构建深度，用勇敢实践试错去打开认知边界。这类人，往往看起来“不合常规”、不走寻常路，却在剧变中展现出惊人的适应力与创造力。我们称之为“异类”。而只有异类，才可能成为AI时代真正的赢家。

这是「AI改变工作」系列的第四篇，我们面向企业管理者、HR、职场人士、企业服务科技从业者，通过探讨AI对职场、组织、管理模式的影响，共同思考AI如何在未来塑造⼯作模式，一起探索实践。

我们知道你在焦虑「AI可能带来的泡沫」，也可能被刷屏了「AI智能体」到底是什么，不论你对AI的理解是怎样，是否准备尝试AI工具，请持续关注我们！

我们总以为，成功是因为天赋。

作者马尔科姆·格拉德威尔却在《异类：不一样的成功启示录》 这本书中指出，很多天赋异禀的人，其实只是更早起步、更愿意长期坚持的人。真正的异类，不是起点高，而是在微小优势的基础上，持续走得更远。

比如人们发现加拿大青少年冰球联赛的选拔球员几乎都是一年的头三个月出生的，基于按出生年份的选拔规则，结果是，仅仅早出生几个月的孩子的微弱优势实际占尽优势、获得了更多训练资源，几年下来，原本的微小差距被放大为系统性优势。这就是《异类》强调的“马太效应”——“凡是有的，还要加给他”。

甲壳虫乐队的故事也说明了这个道理。在他们成名之前，先后五次前往德国汉堡，在酒吧完成了超过1200场现场演出——第一轮就演出了106晚，每晚至少五小时。这种非人训练量让他们在公众关注之前，就已经完成了对舞台的磨砺。

可以说能够在任何领域完成1万小时训练的人，与其称为天才，不如说是异类。也许只是出生早几个月，或比别人多接了一次演出。但关键在于，他们是否愿意在这个起点上，投入那1万小时的训练，把细微优势变成真正的壁垒。在AI时代，这样的长期主义，仍然是最可靠的稀缺品。

异类的成功，从来不是因为他们看得比别人准，而是因为他们比别人更早进入练习。AI时代创造的新机会，只放大已有的能力和方法论。你准备得越早，它反馈得越快；你什么都没准备，它也不会多给你什么。

比尔·盖茨的故事，是《异类》中对“准备好的人”最具代表性的注解。他并不是那个年代最聪明的中学生，但他恰好就读于西雅图的湖滨中学，一所极少数拥有分时系统计算机终端的高中。学校的家长会刚好愿意出资购置计算机，他又刚好认识一位家长开了C-Cubed公司，提供免费上机时间。华盛顿大学也恰好每天凌晨3点到6点没人排队，可以让他练手。再加上TRW公司需要人写薪资系统代码时，找到了他和朋友——这些“偶然事件”像齿轮一样咬合在一起，组成了一个完整的练习系统。

他不是靠预判未来成功的，而是在别人还没意识到编程价值时，就已经写了成千上万行代码。《异类》中这句话一语中的：你出生的年代，决定了你站在哪个浪潮的起点上。而真正的异类，是那些在技术尚未普及时，就已经开始练习的人。他们赢的，不是信息差，而是时间差。每个时代都有每个时代的红利，只会奖励“准备好的人”。

今年大热的国产大模型 DeepSeek，一夜之间爆火的背后，而是早在几年前就低调投入了技术积累和预研工作。从底层架构设计到各种复杂的训练策略，从工程能力到开源生态的准备，甚至做到了把手里的算力资源压榨到了极致的程度。DeepSeek团队一步步提前打好了基础。当大模型赛道逐渐升温，他们已拥有可实战部署的技术栈与产品节奏，才得以迅速破圈、精准切中市场需求。这种突然爆红的背后，其实是多年以来一直努力的结果。

当组织讨论“人才战略”时，很多目光仍停留在“高潜力”、“名校背景”、“复合技能人才”上，但真正支撑企业长期竞争力的，往往是那些被忽视的深投入型人才。他们不一定是闪亮的“未来之星”，但在关键岗位上反复练习、持续迭代，是支撑产品和系统稳定演进的中坚力量。

华为的“天才少年计划”就是在系统性地识别和激发这类人。任正非曾说：“天才是熬出来的。”在这项计划中，华为并不只看应聘者的履历，而是深入考察其自我驱动能力与长期训练路径。像钟钊和廖明辉这样的入选者，在进入华为前已在各自细分领域持续刻意进行了大量的学习训练和实践积累。他们不是来“引领公司改革”的明星，而是能在高压复杂环境中扎实打仗、穿越寒冬的“执行者”。华为构建的是一种机制：让异类愿意留下来，练得下去，跑得更快。

小米的工程师文化也有异曲同工之妙。雷军多次强调：“风口不是等来的，是跑出来的。”小米的技术骨干里，有很多人并非出身顶尖学府，却在某一个细分技术领域日复一日打磨，追求极致性价比。他们愿意花巨量的时间去思考如何做到世界第一的一个技术细节，也不断接受市场反馈去反复优化产品体验，在别人看不到的角落，构建出属于自己的技术护城河。

优秀的组织不只是识别那些一眼惊艳的“闪光点”，而是要具备辨识“深投入”的能力，把真正愿意用时间与实践构建价值的人，放在合适的位置上。这种以“练出来的能力”为导向的人才观，才是真正适配AI时代的不确定性，也是组织能否跑赢长期竞争的分水岭。

在AI时代，没有人能真正预判下一个“爆发点”会出现在哪里。我们面对的是高度不确定的技术浪潮、快速变化的市场环境，以及难以复刻的成功路径。你无法精准捕捉所有机会，但有一件事是确定的：你可以选择如何成长。

与其苦苦等待“风口”，不如问问自己是否已经具备了抓住任何机会的能力。AI不是答案，它只是一个放大器——它放大你已有的知识、方法、习惯和认知结构。那些拥有长期训练、广阔知识面和高度实践智力的人，才能真正驾驭它。技术越先进，筛选机制越残酷。它不会给所有人机会，只会放大值得被放大的人。

所以，比起反复判断趋势，不如从现在开始，选择一条足够深的方向，投入足够长的时间，借助AI工具拓宽视野、构建方法、磨炼执行力。成为异类，不是为了与众不同，而是为了在这个剧烈变化的世界里，拥有一点真正属于自己的确定性。这或许是你能为未来做出的最大投资。

这是「AI改变工作」系列的第四篇，我们面向企业管理者、HR、职场人士、企业服务科技从业者，通过探讨AI对职场、组织、管理模式的影响，共同思考AI如何在未来塑造⼯作模式，一起探索实践。