技能不会消失，只会上移：从 Alexandr Wang 到 AI 时代的人力资本重构
——AI 时代真正值得投资的，不是某一个永远不会过时的 skill，而是一套能够从具体问题上升到抽象模型，再借助 AI 返回现实、构造系统并获得 ownership 的能力。 在 2026 年的 Y Combinator Startup School 上，Alexandr Wang 被问到一个越来越普遍的问题：当 AI 已经能够写代码，年轻人还需要学习 Computer Science 吗？还需要数学、编程和那些传统意义上的 technical skills 吗？ 他的回答值得注意。他没有说“代码永远重要”，而是说，systematic and rigorous thinking 仍然非常重要，只不过 abstraction layer 正在不断上移。以前工程师直接写代码，再组织代码形成软件；后来需要组织人形成公司；现在开始组织 agents；未来的问题，可能是如何让百万、甚至更大规模的 agents 有效协作。工具变化了，操作对象变化了，但 systems thinking 并没有消失。1 这句话实际上重新定义了“AI 时代到底应该学什么”。 我们可能一直在问一个层级太低的问题： Which skill should I learn? 而真正的问题应该是： At what abstraction layer should I learn to operate? 以及：当 AI 不断把执行层自动化以后，我怎样仍然能够理解 reality、定义 problem、构造 model、build system，并最终 capture the value？ Alexandr Wang 自己的成长经历，恰好提供了一个极端、但很有解释力的案例。 ...