TL;DR：
科技史学家塞巴斯蒂安·马拉比认为，AI Agent将在未来两年迎来爆发并重塑商业版图，但人类的核心价值在于设定目标与人际连接。他警示年轻人：不要让机器替代所有努力，真正的幸福与意义往往源于那些“难而正确”、需要深度投入的磨砺过程。
3月初的深圳，湿润的空气中带着一种效率驱动的紧迫感。61岁的塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby）坐在一辆自动驾驶汽车的后座，穿越华为总部的园区。当车辆平稳地识别障碍、减速、并线，身下的座椅精准地开启按摩功能时，这位曾两次入围普利策奖的史学家露出了一种属于学者的纯粹兴奋。
“美国没有任何一家公司能对标华为，”他随后对记者感叹，语速在提到技术细节时陡然加快1。在那一刻，这位写透了德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）与DeepMind复杂往事的作家，似乎在中国的技术脉动中，看到了一场蓄势待发的风暴。
历史学家的望远镜：巨头的丛林法则
马拉比身材清瘦，鬓角的白发在沉稳的学者气质中添了几分阅历的霜雪。作为《经济学人》出身的顶尖撰稿人，他习惯于在混乱的技术浪潮中寻找确定性的地缘逻辑。
在他看来，AI竞赛已经告别了纯粹的算法浪漫主义，转而进入了残酷的“重金时代”。尽管DeepSeek等后起之秀在技术路径上令人惊艳，但马拉比的判断保持着冰冷的理性：AI是一场只有“厚钱包”才能玩下去的游戏。
“这是一项极度‘烧钱’的业务，”马拉比分析道，这种残酷性在于，只有如谷歌、腾讯、阿里这般拥有成熟现金流业务的巨头，才能支撑起海量的算力推理开支。他将OpenAI和DeepSeek比作“引路人”，而最终的果实，往往会被那些拥有完整生态闭环的巨头收割。这种观点并非出于对创新的悲观，而是基于他对金融史与科技史的深刻洞察——在技术向生产力转化的过程中，资本与算力的规模效应往往拥有最终的解释权12。
Agent时代的“无聊业务”与沉默的转折
如果说2024年是模型之年，那么马拉比预言，2026至2027年将是**AI Agent（智能体）**真正主宰战场的时刻。
他描绘了一个极其务实的应用场景：不再是花哨的对话，而是深入到填表、数据整理、跨平台买票等“吃掉无聊重复劳动”的底层逻辑中。然而，在谈到这种便捷性时，马拉比却表现出一种难得的审慎。他坦言自己目前拒绝使用某些过度索取权限的AI Agent，原因在于一种对隐私与自主权的“文人式警惕”。
“让AI随意处理我所有的文件，这不是我想要的，”他蹙起眉头1。这种矛盾感在他身上显得格外真实：他赞美技术的进步，却对技术侵蚀个人边界保持着高度的职业敏感。
当谈到就业市场的更迭时，这种敏锐转变为了一种带有温度的忧虑。他并不完全相信政府主导的“失业再培训”能包治百病。对于一个在传统岗位上工作了二十年的成年人，被动转型的过程往往充满挫败。马拉比认为，真正的转型动力必须来自个体主动的求索，而非外界施舍的课程1。
最后的堡垒：眼里的光与指间的汗水
在采访的尾声，马拉比分享了他在北京一家出版社看到的一面墙。那里挂满了马拉松跑者的号码牌，每一张背后都曾有一张大汗淋漓却笑逐颜开的脸。
这个细节击中了这位史学家的内心。他将写书的过程比作跑马拉松——那是三四年漫长而孤独的重写、打磨与自我怀疑。**“那种完成时的满足感，正是过程的艰难所赋予的，”**他轻声说道。
在AI可以代写邮件、代做PPT、甚至代为决策的时代，马拉比给出了一个近乎哲学式的警告：不要让机器替你做所有事。
他坚信人类有两块领地是机器无法插旗的：
- 设定目标的决策力：机器可以给出最佳路径，但只有人类能决定“我们要去哪里”以及“为什么要去”。
- 深度的情感连接：老师站在讲台上的气场、护士温润的安抚、销售员直视客户时眼神中的真诚。
“你可以用AI处理琐事，但一定要留一些有挑战性的事给自己做，”马拉比的建议中带着一种老派的人文关怀。他像是一位站在未来十字路口的守望者，提醒着在数字浪潮中成长起来的年轻人：
真正的幸福不在于极致的省力，而在于那些被磨砺过的时刻，在于那些机器永远无法感知的、带有汗水温度的深刻快乐1。
引用
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DeepMind创始人传记作者马拉比：不要让机器替你做所有事，新的工作机会在人际连接里·新浪财经·李佳晅（2026/3/24）·检索日期2026/3/24 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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马拉比中国行解密DeepMind：哈萨比斯错失大模型先机的真相·凤凰网·(2026/3/24)·检索日期2026/3/24 ↩︎