AI 时代配置经济模型

Allocation Economy（分配经济）论题：经济正从"知识经济"（按你亲手做的知识工作付钱）转向"分配经济"（按你分配智能资源的能力付钱）。核心推理：

1. 管理技能 = 使用 AI 的技能。他用 GPT-3/4 时发现自己花时间做的是：表述问题、收集正确上下文、把任务拆给不同模型（知道各自强弱）、给反馈、持有愿景和验收标准——"这就是管理"。
2. 目前管理技能分布很窄（约 8% 的劳动力是经理），因为管理（人）很贵；AI 让"被管理者"变得极便宜，于是人人都要成为 model manager。
3. "我不信任 AI 做得好，所以自己做" = 每个新手经理的经典错误。学会当经理就是学会：什么时候深入微管、什么时候放手委托、怎么拆分任务、怎么建立信任。对 AI 同理。
4. 升值技能清单：评估"人才"（模型/产出）、愿景、品味、判断何时下场抠细节。
5. 对新人的推论：入门级岗位不是被消灭，而是新人从第一天就在"入门级之上一层"工作——同时学习"怎么做事"和"怎么管理（AI）"，成长被压缩（例：Every 一位年轻作者把每次导师反馈录下来固化进 prompt，"两个月走完一年的路"）。
6. 对组织形态的推论：AI 像"口袋里的一万个博士"，承接了大量专业化任务，人可以更久地保持通才状态 → 未来可能是更多"由通才组成的小组织"，而不是每人拧一颗螺丝的巨型公司（Every 自己：15 人、5 个产品）。