AI的革命，不在算法 ，而在使用者 。同样一台机器 ，有人只拿它写笑话，有人靠它写论文 、跑模型 、生成研究报告 。20美元成了新的「知识分界线」 ，AI正在制造一种隐形的社会分层——技术平权的时代 ，思维反而开始分级。真正的竞争，不是掌握工具 ，而是学会与它共思 。
十年前 ，人类还在讨论「AI会不会取代我们」；如今，它已经在重组人类本身 。
宾大教授Ethan Mollick在最新文章中指出：
全球已有10%的人类每周使用AI。
AI不再是实验工具，而是一种新的社会基础设施 。
更微妙的是，它正在制造人类内部的分层 。
同样是用ChatGPT ，有人只是随口问天气、写个笑话；有人已经让GPT-5帮自己写研究报告 、编程 、分析财报。
从免费账号 ，到20美元月费的「中产层」，再到200美元的「上流圈」 ，AI世界正在复制一套新的社会结构：
同样的工具 ，却映出不同的人 。
AI的隐形阶层：算法早就知道你的位置
当Ethan Mollick说「10%的人类每周使用AI」时，他并不是在炫耀数字 ，而是在提醒：AI已经形成了新的社会分层机制 。
在「我也用ChatGPT」这样普遍的认知背后 ，正悄然形成新的使用阶层。
算法正在在偷偷划分人类
从使用数据来看 ，AI的普及速度惊人。
以ChatGPT为例，官方披露 ，其使用者中大约49%为「提问式」 ，40%为「任务执行型」 。
外部统计显示2025年其周活跃用户数已接近7–8 亿 。
ChatGPT每周活跃用户数量的时间表。
然而 ，这种广泛覆盖并非意味着「人人平等使用」 。Mollick提到：
多数免费用户默认被分配到「Auto模式」 ，实际上常是较弱的模型版本 。
很可能出现这样的情形：两个人都说「我用AI了」 ，但一个用的是闪电响应、浅层回答，另一个用的是多步思考 、代码生成 、报告制作。
这两者的差别 ，不在工具 ，而在模型与使用方式上 。
当你只在免费模式中「问一句、输出一个答案」，系统可能早已将你分流至「浅层用户」路径；而付费用户则进入「思考模式」「生成模式」 ，承担更多任务 ，也获得更多能力 。
免费工具的隐形天花板
在同一平台上，免费账户与付费账户常常表现出不同的操作路径。
Mollick指出 ，很多人在免费模式下用AI做生成 、娱乐 、测试 ，而真正让AI介入产出与协作的，是那些愿意付费、选择高级模型、打开多模态输入 、连接个人数据的人 。
这就形成了一个隐形门槛：免费模式用户看似「自由」，但功能深度受限；付费模式用户虽形式相同 ，却拥有「生产性工具」与「赋能路径」 。
你以为你是在用AI ，但算法可能已把你归类为「目前只能娱乐／询问」的使用者。
真正的分层，不在功能 ，而在思维
更值得注意的是：这种使用差距的本质 ，不仅是工具能力不同，而是「认知方式不同」 。
当一个人长期在免费层面使用AI ，他习惯于「向AI提问 ，获取答案」；而在付费／高级模式下的用户，则习惯于「让AI参与流程 、生成内容、协同决策」 。
不同类型任务对模型复杂度的依赖差异——从「可免费完成」到「必须高级模型」，AI使用正在形成能力阶层。
这种差异 ，在时间里就可能演变成「谁在用AI」与「谁被AI用」的二元结构。
Mollick总结：
未来最重要的能力 ，不是写Prompt，而是培养对AI的直觉 。 也就是说，谁能跳出「问答」范式 ，谁就更接近「用AI思考」而不是「被AI回答」 。
而当算法完成了这场无声的分层之后 ，真正的界线才出现——20美元。
20美元的分水岭：AI中产的诞生
当Ethan Mollick写下「认真使用AI，就得花钱」 ，他其实在描绘一种全新的社会现象——AI中产的出现 。
20美元 ，成了技术门槛
在以往的技术革命中，知识与硬件曾是区隔人群的壁垒；而在AI时代 ，这条线被一项订阅费取代 。
Mollick将目前的主流AI生态划分为三层：
免费层：功能有限 ，以聊天 、生成图片 、问答为主；
20美元/月层：解锁高级模型与更深推理；
200美元/月层：面向科研、工程 、编程等专业群体。
听起来像价格分级，但实质是认知结构的分层 。
20美元成了新的「入场券」 ，让使用者从体验AI进入与AI共事 。
三大阵营：Claude 、Gemini、ChatGPT的中产位次
Mollick建议大多数人从三款系统中挑选：
ChatGPT （OpenAI）：功能最全 ，支持代码 、图像 、语音、文档生成；
Claude （Anthropic）：在文本 、表格 、报告等知识型任务上表现稳健；
Gemini （Google）：依托搜索与图像理解，适合需要实时联网与多模态输入的用户。
这三者的「高级模型」表现各有侧重 ，但本质相同：都在为20 美元提供生产力红利 。
付费用户能让AI承担更完整的工作流 ，从调研、草稿、写作到编辑；而免费用户，往往只能获得零散的 、即时的输出 。
这也解释了Mollick那句被广泛引用的评论：
同样是用ChatGPT，有人只是在聊天 ，有人在训练自己的副脑。
从「用AI做事」到「和AI一起思考」
更深层的分化在于思维方式 。
当AI从问答机器变成协作伙伴 ，人们对它的态度也在分化：
免费用户多把AI当作临时帮手；付费用户则逐渐建立「使用肌肉」，让AI嵌入工作结构 。
这种转变不仅带来效率差 ，更在重塑人的认知路径。
因为付费用户不断向AI输入材料 、指令与反馈 ，他们在训练AI的同时，也在被AI训练——他们的提问更具体、目标更清晰 、思维更结构化。
这就是所谓的「AI中产阶层」：既懂工具 ，又懂协作 ，他们把AI当作自己的第二语言 。
200美元的上流实验场：AI精英的私人实验室
当大多数人还在为「要不要花20美元订ChatGPT Plus」纠结时，一部分人已经进入了另一个世界 。
在Ethan Mollick的分类里 ，这个世界属于200美元/月的高端层级——一个被少数科研人员 、工程师、独立开发者和创业者占据的圈层。
AI不再回答问题 ，而是开始接管流程
在这个层级中，AI已不再只是对话者 ，而是可以执行多步任务的代理系统（Agent Model） 。
用户可以让AI自主完成整条流程：搜集资料→运行代码→生成文件→输出报告 。
典型的代理系统代表包括：
GPT-5 Thinking Extended / Heavy（OpenAI）
Gemini 2.5 Pro（Google）
Claude Sonnet 4.5 Extended Thinking（Anthropic）
这类模型不追求即时响应 ，而追求完整性与一致性。
同样的问题，GPT-5 Instant（免费版）「凭直觉」回答，而GPT-5 Thinking Extended在回答前进行了外部检索与推理 。
结果是后者更慢 ，但也更接近真实 。
同一问题由不同模型回答：左为聊天模型 (GPT-5 Instant) ，右为代理模型 (GPT-5 Thinking Extended)。前者即兴生成 ，后者经外部研究与多步推理后得出 。
Wizard Models：AI的科研级算力
更高一层，是Mollic 所称的「Wizard Models（魔法师模型）」 。它们是当下最昂贵 、也最接近独立研究员的模型类别。
目前仅有两款在这一层活跃：
Gemini 2.5 Deep Think（AI Ultra 计划）
GPT-5 Pro（OpenAI Pro 计划）
这些模型不只是推理更强 ，而是可以在内部运行复杂计算 、调用代码执行环境 ，甚至生成跨模态结果（文本+图像+视频） 。
Mollick指出，Wizard级模型能承担学术论文写作、市场预测 、工程模拟等科研级任务 ，但其代价是更高延迟与更大算力消耗 。
这一层级的AI不再是个人助手 ，而是一种「租来的超级计算脑」。
Claude 、Gemini、ChatGPT三大系统在不同模型层级下的功能分布。Wizard 级模型仅出现在Gemini Deep Think与GPT-5 Pro中 。
在200美元这层 ，人们使用AI的方式已经接近研究合作 。
他们不再追求一问一答，而是让AI执行完整研究链条：写出研究计划→搜索并汇总文献→建立假设与实验模型→自动生成数据可视化→最后输出论文或商业提案。
这类用户的AI使用习惯，也在反向塑造AI产品本身 。
Gemini的Deep Think模式与ChatGPT Pro的Research Sandbox，正是这些「重度用户」测试出的需求 。
他们是AI的早期共创者 ，也是未来AI生态的「上游生产者」。
Mollick 形容这种关系为：
不再是「使用」AI ，而是在与它共事 。
分层的顶点：AI 思维的社会化
这些「AI精英」代表着一种新的生产模式：他们把AI当作外包的推理器 、自动化的项目助手，甚至是认知共创者 。
这意味着：AI使用的分层不再是谁能访问 ，而是谁能思考到哪一步。
从免费层的即时回答 ，到20美元层的任务执行，再到200美元层的协作研究 ，AI世界已经出现了一种新的社会结构——思维的阶层化 。
而在这条由价格划出的通道上 ，人类的思维模式，也在被悄悄重塑 。
而「深度研究」和「数据连接」功能的开放 ，让AI不再只是回答问题 ，而是开始理解你的世界。
上图展示如何开启「Deep Research」深度研究模式 ，以及如何将个人数据连接到Claude与ChatGPT ，实现AI对邮箱 、文档、日程等信息的自动整合 。
这也是AI分层真正的分界线——谁能让AI参与思考，谁就离未来更近 。
人类的AI直觉正在分化
在Ethan Mollick的框架里 ，AI的分层不只是经济层级 ，更是认知结构的重组。
他在文章结尾写道：
目标不是成为AI专家，而是培养对这些系统的直觉——知道它能做什么 ，不能做什么。
直觉 ，新的识字能力
过去十年，我们学习阅读、编程 、外语；未来十年 ，我们要学习AI直觉 。
这种直觉不是技巧 ，而是一种理解：当你与AI对话时，知道它在哪些领域可靠 ，在哪些场景容易出错； 明白什么时候该让AI思考 ，什么时候该自己判断 。
Mollick指出，随着AI功能的提升，prompt技巧的重要性正在下降。
老一代用户还痴迷于「神提示」 ，新一代用户早已进入「共同思考」的阶段 。
不论你是恐吓AI ，还是哄它好好答题，这些都不再起作用 。
真正有效的能力 ，是能和AI形成节奏与分工的人。
分化的起点：谁在主动学习AI
这也是Mollick认为的「社会化差距」所在 。
同样是用AI ，有人每天用它查问题，有人用它整理知识库 、做科研笔记、撰写报告 。
差距不是模型 ，而是使用频率与思维结构。
他在文章中提到 ，随着更多用户接入「Deep Research」与「连接数据」功能，AI正逐渐成为一种记忆外包与思维增强工具 。
这意味着 ，人类社会正在出现新的分界线：有人靠AI重塑工作方式；有人仍停留在让AI回答问题 。
表面看 ，是谁付了钱；本质上却是谁主动去理解AI如何思考。
过去的「信息素养」是能辨别真假；新的「AI素养」，则是能判断AI的可靠边界 。
Mollick 总结：
那些学会与AI协作的人 ，将在未来获得真正的优势 。
这是也算是一种「教育再分配」：在同样的信息洪流中 ，有人学会与算法共生，有人被算法喂养。
AI让信息的门槛更低，却让思维的差距更高。
未来的分层 ，不在模型 ，而在人
当AI已能思考 、研究 、生成、修正，人类之间的差距将越来越取决于谁能与AI协作 。
Mollick在结尾说的那句话更是令人回味无穷：
AI的未来 ，不只是更好的模型 ，而在于人类如何使用它 。
或许这才是2025年最重要的事实。AI正在重塑的，不是生产力的边界 ，而是人类的学习方式 。
真正的竞争 ，不再是谁懂技术，而是谁更快建立起与AI协作的「第二直觉」 。
当Claude 、Gemini 、ChatGPT们竞相进化 ，我们也在被它们重新定义。
从免费层的即时回答 ，到20美元层的「任务执行」，再到200美元层的「协作研究」 ，这条技术曲线的背后 ，其实是人类思维方式的分层曲线 。
Ethan Mollick在文末写道：
AI的未来，不在于模型更强，而在于人类学会拿它做什么 。
未来 ，AI不再是工具 ，而是一面镜子。
它照见每个人的学习方式、使用习惯与好奇心，也照见我们与未来的距离 。
真正的分水岭 ，从来不是20美元 、也不是200美元 ，而是你是否开始，用AI去思考 。
参考资料：
https://www.oneusefulthing.org/p/an-opinionated-guide-to-using-ai
本文来自微信公众号“新智元” ，作者：新智元 ，36氪经授权发布。
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