周一早上十点，你打开一个在线平台：在线购物、教育咨询、产品咨询——随便哪一种都行。页面上铺满了“自助”：FAQ、智能问答、进度查询、资料上传、报价试算、甚至还有“按你的情况推荐方案”。看起来一切都可以不用人。 但你还是点了「转人工」。 不是因为你不会用自助，而是因为你想问一句很小、却决定性的事：“我这种情况到底算不算？如果出问题谁负责？你能不能帮我确认一下系统里显示的内容是不是对的？” 于是你进入排队：前面还有 37 人。

这就是 2026 年最讽刺的一幕：我们手里握着史上最强的计算能力，企业也已经上了无数套系统——CRM、工单、SOP、自动化流程、指标看板——但大量时间依旧耗在“必须有人在场”的服务里：解释、确认、安抚、担责、跨系统对齐、处理例外、做最后的判断。你以为这是用户“矫情”，但它其实是一张社会结构的X光片：人类的工作效率，正在某种看不见的天花板上撞头。

更扎心的是，这不是“工具不够多”，也不完全是“服务业太拉胯”。真实的因果关系恰恰反过来：越是把标准化的流程做成自助，剩下来的就越是非标准、越需要信任与判断的部分——这些部分天生更难被规模化吞掉，于是企业看起来“系统越来越全”，人员却依旧越堆越多。

在美国，2025年12月的就业数据里，私营部门“服务业就业”大约是 114,512千人，而“商品生产（含制造业等）”大约 21,603千人。也就是说，绝大多数私营就业都在服务业里打转。

问题来了：当一个社会的绝大多数人都在服务业，而服务业又天然更难规模化提效时，会发生什么？

答案是：你会感到全社会都在忙，但增长越来越“费劲”；企业越做越大，却越来越像在堆人；利润一边被工资、培训、流失率啃掉，一边被客户越来越挑剔的“体验期待”追着跑。

一个社会为什么会“越来越忙，却越来越难富”？

前面的只是缩影。把镜头拉远，你会看到一个更宏观、也更残酷的迁徙史。

制造业曾经是“效率神话”的主舞台：流水线、规模化、标准化、自动化——每一轮技术升级，都在把“单位产出需要的人”压到更低。经济学家和研究机构早就讨论过制造业就业下滑与生产率提升之间的关系：产出可能还在增长，但岗位会减少，因为同样的东西可以用更少的人做出来。

于是，劳动力像水一样流向另一个容器：服务业。零售、教育、医疗、咨询、客服、餐饮、护理、文娱……它们共同特点是：交付过程里，人不是“可替换零件”，而是“交付本身的一部分”。

这也解释了一个常见误会：不是因为服务业效率低所以人多，而是因为制造业先把人省掉了，人只能去服务业“继续被需要”。

那么，为什么服务业的效率这么难像制造业一样飞起来？

一个经典解释叫“鲍莫尔成本病”（Baumol’s cost disease）：很多服务高度依赖人类互动与现场时间，很难像生产商品那样把效率翻倍；但工资会跟着全社会的工资水平走，于是服务的成本与价格就会越来越显眼。

更现实的版本是OECD的描述：服务业高度多样，但整体上生产率水平与增速往往弱于制造业；当经济结构持续向服务业倾斜时，就会形成一种“温和但持久”的生产率拖累。

听起来很学术，但把它翻译成人话其实很简单：

制造业擅长把工作变成“可复制的动作”；

服务业却经常卡在“必须理解、必须判断、必须沟通、必须兜底”。

你可以让一家工厂每分钟多吐出100个零件，但你很难让一个优秀老师在同一小时里“多教100个孩子”，还保证每个孩子都被看见、被纠正、被鼓励。你也很难让一个医生把问诊压缩到三分钟，还不出错、不被投诉、不被监管罚。

所以服务业的提效，不是没有工具，而是工具常常只做到“加速动作”，做不到“承接判断”。

这时就要引出更底层的一层：「生产关系」与「生产函数」

很多人一听“生产关系”就以为是历史课，其实它在公司里每天都在上演。你可以把它理解为三件事：谁拥有知识、谁做决定、谁承担结果——以及它们如何被组织成流程。

过去三十年，我们确实做了很多“看起来很现代”的事情：SOP、信息化系统、CRM、ERP、工单、流程引擎、知识库……这些东西让服务业更有秩序，减少了混乱，提升了一部分效率。

但它们有一个共同局限：它们没有改变生产关系的核心模型，即。

在多数服务型组织里，真正稀缺的东西仍然是“人的经验”：

经验在人的脑子里，判断在人手上，交付靠人扛着走。系统能记录，但很难“继承”；能催办，但很难“替你负责地做对”。

于是企业会掉进一个熟悉的循环：业务增长 → 增加人手 → 管理复杂度上升 → 培训成本上升 → 流失率上升 → 质量波动 → 返工与投诉 → 再加人手。

这就是服务业版的“规模诅咒”。

你也就理解了为什么服务业效率停滞会把企业经营逼到墙角：不是不想提效，而是提效的抓手只触到了表层，没改动底层关系。

就在这时，两股“Deep Tech”叙事在2026开年撞到了一起。

一边是马斯克那种典型的“粗暴但抓重点”的总结：AI会先吞掉“数字世界的工作”，也就是他所说在电脑里处理信息的“bits”；而要真正改变“物理世界的工作”，得靠机器人去搬动“atoms”。他在播客对话中把差别说得很直白：纯数字的工作会被AI像闪电一样接管，而涉及“移动原子”的工作会存在更久。

另一边是在中国AI圈的开年讨论里，越来越多人把未来路线描述成一个组合拳：多模态、Coding、智能体、具身智能。比如在AGI-Next相关讨论与演讲中，有人把多模态理解与长期任务能力视为通往“具身”的关键门槛；同时行业讨论也不断强调，从Chat走向Agent，从“会说”走向“会干活”，Coding能力会重塑人机协作方式。

把两套叙事合在一起，你会突然看清一个更像“工业革命底层语法”的东西：

AI不只是一个更聪明的工具，它正在动两根最关键的杠杆——

一根是改变生产关系里的“变量x”：把对个人经验的依赖，迁移为对系统能力的依赖；把交付从“人交付”，变成“人机混合交付”。

另一根更狠：具身智能改变的是生产关系背后的“函数f()”：当机器能在物理世界稳定行动，服务业里那些“必须到场、必须动手、必须碰原子”的部分，才第一次有机会像制造业一样被规模化重写。

换句话说，AI在改“谁在做、怎么做”；具身智能在改“什么能被做、能做到什么程度”。

这也解释了为什么今天很多人把AI、机器人、乃至计算生物与新药研发都归进“Deep Tech”，并不是因为它们听起来高级，而是因为它们在改写生产范式。

真正的工业革命，从来不是“更快的马车”，而是“马车不再重要”。

它发生在生产函数被改写的那一刻：同样的资源输入，能产出完全不同量级的结果；同样的组织方式，突然变成落后产能。

当服务业成为就业的主战场，生产率天花板就不再是某个行业的烦恼，而是整个社会的增长上限。你会看到更多看似无关却本质同源的现象：工资增长乏力、公共服务成本高企、企业利润被人力吞噬、年轻人觉得“努力也没用”、中产焦虑蔓延……这些都像是同一台机器在不同位置发出的异响。

当然，故事不会自动走向乌托邦。

马斯克说“工作会被改变”，中国AI科学家们谈“范式跃迁”，这些词背后都有同一个隐藏前提：技术能否真正落在生产关系上，而不是停留在演示视频里。

如果AI只是更会写PPT、更会总结会议纪要，它当然有价值，但它救不了服务业的天花板。

只有当经验被系统化、判断被可验证地迁移、交付被重组为人机协作网络，服务业才可能出现自己的“流水线时刻”。

这也是为什么未来十年最值得下注的，可能不是“某个爆款应用”，而是那些能把生产关系参数调到另一套解的基础设施：让组织的知识可积累、流程可学习、交付可复制、质量可治理。

回到咖啡店的队伍里，你会突然意识到一个细思极恐的问题：

如果未来AI能处理绝大多数“bits服务”，机器人能承担越来越多“atoms服务”，那么人类会被释放出来的时间，究竟会流向哪里？我们会得到一个更自由、更有创造力的社会，还是得到一个“效率更高但意义更稀薄”的世界？

也许真正的分水岭不在技术本身，而在我们能否用新的生产范式，换来更好的社会学答案。你希望答案是什么？