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01
今天在北京，参加在欧美同学会举行的一个活动，其中有一个圆桌论坛环节，我被问到了一个问题：
传统生产要素是土地、劳动力、资本，而数据、机器人，算法正是数字时代的“新三样”。当数据、机器人与算法成为“新的生产要素”，我们如何规划未来的经济与社会图景？
这个问题本并不复杂，答案也很清晰：
一定是从“客户的需求”出发，围绕着新的生产要素，去重构过去的协同方式与组织架构，来提供更高效率更大价值的解决方案。
不过这个问题引发了我对于“技术革命”这件事情的思考。
在和小伙伴们的互动中，我意识到忽略的一个变量，年龄。
20岁赚到100万
30岁赚到100万
40岁赚到100万
50岁赚到100万
是完全不一样的
30岁的正处级
40岁的正处级
50岁的正处级
60岁的正处级
也是完全不一样的
所以年龄不同，其实对于各个维度的影响都有挺大的区别。
今天，因为时间关系，先不系统的展开说。
单单从“技术革命”这样一个角度，来看待“年龄”这个变量。
02
我们在不同年龄，遭遇到同样的技术，其实感受是完全不同的。以我自己的感受和身边看到的为例。
对于0～10岁来说
世界已有的技术就像“空气”，我们从来没意识到它们曾经不存在，于是天然觉得互联网、手机、ai助理的存在理所应当。
对于10～20岁来说
新技术像“魔法”，论坛，贴吧、社交网络，短视频，直播陆续冒出来，我们兴奋、好奇，迫不及待去尝鲜，丝毫不觉得它们会带来负担。
对于20～35岁来说
技术像“工具”，我们主动挑选、学习，把它们当成提升效率、赚钱或社交的杠杆；我们也愿意为最新款设备熬夜排队，也乐于研究新产品，挑战新赛道。
对于35～50岁来说
技术像“任务”，很多时候去学习，也是被上级或客户要求下的不得不用。更新通知、系统迁移、新平台规则…我们明白它们有用，却开始感叹“刚学会旧版，怎么又升级了”。虽然感觉学习起来有点难，但还能跟上。
对于50岁以后
技术像“外语”，每出现一次新的技术，新的产品，新的概念，就仿佛要重新背词典；自己的接受曲线变陡。而这个时候“算了，我就用原来的”逐渐成了高频回答。
03
其实，很多时候技术推广的阻力，往往不在技术壁垒本身，而在于代际更迭的自然规律。
就像汽车取代马车花了半个世纪，不仅是技术成熟需要时间，更是因为驾驭马车的车夫终要老去，而生来就见惯方向盘的年轻一代终将掌舵。
今天的过去二十年的数字转型亦如此，今天即将面临的AI转型也是这样。
而这种“技术革命”，不是不是一个独立的“知识点”，学会就行了，而是认知范式的彻底切换。
老一辈需要"翻译"的技术术语，在新生代眼中本就是母语。
所以当我们感叹区块链、AI，元宇宙推进缓慢时，不妨看看各行各业决策者的平均年龄。
真正的技术爆发期，永远发生在掌握社会资源的那代人完成新老交替之时。
不过，年龄这件事，既是唯物的，也是唯心的。它既是客观的钟摆，也是主观的心跳。
我见过年近七十岁的老妈，依然每天直播，每天学习AI。也见过二十岁的青年，连学习用豆包都不愿意尝试。
年龄的本质是容器，盛放的是面对未知时仍愿敞开的勇气。
真正的年轻，是永远保留着10岁那年把新技术当"魔法"的惊叹，是延续着20岁将工具视为翅膀的热忱。
所以与其说技术革命在淘汰老人，不如说在筛选始终怀揣好奇心的人。
当“技术革命”如潮水漫过堤岸，有人忙着修筑抗拒的围墙，有人早已造起冲浪板。
在这个意义上，七十岁的求索者比二十岁的守成者更年轻。
因为年轻本质是一场永不停歇的自我革新，是纵使肉身困于时间洪流，精神始终向着新大陆扬帆的远征。
最后的最后，
希望所有的小伙伴都永远年轻
永远永远对这个世界抱有好奇
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