你靠什么工作不被AI取代？最新美股行情、普通人理财方向都在这

币梗2026-07-09

一、7月7日最新美股行情：核心走势和机会点一目了然

上周美股涨势延续，周一（2026年7月7日）道琼斯指数盘中突破5.3万点，创下历史新高，纳斯达克指数也在科技股带动下上涨。具体板块走势如下：

芯片板块：此前连续两年走弱，周一整体回暖，VanEck半导体ETF上涨超过3%，西部数据和Tower半导体涨幅明显
龙头科技股：微软因为传出裁员消息小幅下跌，戴尔因为白宫发布利好消息股价走高
国防板块：近期上涨势头很猛，iShares美国航空航天与国防ETF盘中创下历史新高。现在电子战已经和高科技深度绑定，诺斯罗普·格鲁曼、RTX这些国防承包商现在已经具备科技公司的属性，估值逻辑也在发生变化

现在美股的核心走势逻辑不是单一板块暴涨，而是不同板块之间轮动上涨。很多投资者都对科技股预期很高，今年上半年AI科技股涨幅很大，下半年很难重复上半年的暴涨行情，但只要AI企业基本面稳健、盈利能持续增长，股价依然有上涨空间，不用只靠单一板块拉涨大盘。这里为大家带来7月最新美股走势分析，能让大家对当下美股行情有更清晰的认知。

未来美股整体走势，主要看四个因素：企业盈利增长幅度、美联储利率政策变化、整体市场环境、美国宏观经济的韧性。接下来一周最重要的事件是美联储公布6月议息会议纪要，这是判断美联储接下来货币政策方向的关键信号，普通投资者要密切关注宏观经济数据，这些数据会影响资金流向，进而影响股价涨跌

另外，《经济学人》出了美国独立日250周年特刊，对美国现状做了全面分析，里面几个核心结论值得关注：

美国内部现在积累了大量不稳定风险，核心问题有两个：一是社会分裂、财政赤字、地缘矛盾缠在一起，现有体制改革动力不足，需要深度改革；二是全球AI竞争越来越激烈，各个国家AI监管标准不统一，缺少统一规则，大模型的安全监管必须尽快推进
从百年数据来看，全球国力已经发生明显变化：美国的军费、顶尖大学数量、科技投入依然排全球第一，但美国经济占全球经济的比例一直在持续下降；美国现在还靠着科技、工业、军事守住了全球竞争优势，但必须面对全球多极化、国内贫富差距扩大、海外地缘开支过大这些长期结构性问题

二、AGI时代已经来了，哪些工作一定会被AI取代？普通人提前做准备

很多人都在担心AI会抢自己的工作，其实从AI发展的历史就能看出规律，现在AI发展已经走过了第一个阶段，叫做特征工程时代（1980年到2011年），这个阶段AI的运行逻辑就能帮我们判断，哪些技能一定会被AI取代

给大家举个通俗的例子解释特征工程时代：这个阶段的AI就像刚学认字的小孩，你得明确告诉它要关注什么，它才能干活。比如你想让AI认出图片里的苹果，你得手工给AI定好规则：红色的、圆形的、大概拳头大的才是苹果——这些你手工告诉AI的“判断标准”，就是特征。工程师就像老师，手把手教AI该关注什么，手工设计判断特征、调整特征范围，帮AI完成识别、分类这些任务

在2000年的时候，特征工程是机器学习领域最火的研究方向，行业里甚至有“特征比算法更重要”的说法。这个模式的缺点也很明显：人类自己的认知是有限的，手工设计特征不仅慢，能达到的上限也很低，后来我们需要AI处理图片识别、自动驾驶这些复杂任务，手工设计特征根本满足不了需求，这个阶段才慢慢过去

但这个阶段给我们普通人一个非常重要的启示，能直接帮你判断自己的工作会不会被取代：凡是能被明确规则描述、可以标准化的能力，最终都会被AI自动化接管，依赖这类技能的人必须提前转型。这里涉及到AI取代工作的关键要点，即可标准化工作易被替代。

给大家举几个常见的例子：

工厂里的流水线装配工人：工作内容就是重复固定动作，每一步做什么都有明确规则，现在已经有很多工厂用工业机器人替代人工，就是这个道理
传统的会计记账岗：做账、报销、对账都是按照固定会计准则走，所有步骤都能标准化，现在很多财务软件已经能自动生成凭证、对账，基础记账岗的需求已经在减少
初级平面设计：如果只是套模板、拼素材、调整尺寸这些标准化工作，现在AI已经能一键生成，比人做的还快还便宜
这些工作本质上都是“人给AI定规则，人做规则内的重复工作”，现在AI能力越来越强，这类工作被替代就是早晚的事，如果你现在还在做这类工作，一定要提前准备转型，往需要灵活判断、需要创造力的方向转，这也为AGI时代的普通人指明了职业转型方向。

三、为什么很多时候市场不能自动解决问题？一个例子讲透行为经济学的核心逻辑

很多人都听过科斯定理，这个定理说只要产权明晰、交易成本足够低，市场就能自动把资源分配给能最大化利用它的人，实现效率最高。但现实中很多时候根本不是这样，行为经济学里的禀赋效应就能解释这个问题，禀赋效应简单说就是：人们一旦拥有某样东西，就会觉得它的价值比自己没拥有的时候高很多。

我们举个实际的例子，就能明白禀赋效应怎么影响市场交易：
假设张三本来有一座矿山，但是他不擅长开矿山，很擅长经营渔场；李四本来有一个渔场，但是不擅长经营渔场，很擅长开矿山。按照科斯定理的理想状态，两个人应该交换产权：张三拿矿山换李四的渔场，两个人都能赚到更多钱，整体效益也能达到最大。但因为禀赋效应的存在，这个交换大概率成不了

为什么呢？因为张三拥有矿山，他会觉得自己的矿山价值很高，没拿到手的渔场不值钱，哪怕自己开矿山赚的少，也会觉得矿山就该值更高的价格；李四正好相反，他拥有渔场，就会觉得渔场价值很高，矿山不值钱，最后两个人对彼此资产的估价差特别大，这个看起来对双方都好的交换，根本谈不成

这个例子比科斯定理的理想状态更符合现实，给我们两个非常实用的结论：

对政府管理来说：不能觉得只要把产权分清楚、降低交易成本就万事大吉，一开始的产权分配本身就非常重要。因为有禀赋效应，初始的产权分配定了之后，后面很难通过市场交易调整过来，如果一开始产权分的不合理、效率很低，那到最后整体效率还是很低，政府不能在产权分配上偷懒
对普通投资者来说：不能盲目迷信市场，不要觉得市场永远能自动把资源调配到最好的状态，就像不要觉得所有投资者都是完全理性的一样。我们自己做投资决策的时候，也要小心禀赋效应的影响：比如很多人买了某只股票，买了之后就只会看好这只股票的好处，不愿意接受它的问题，哪怕这只股票根本不符合你的投资逻辑，也舍不得卖，最后套牢亏了很多钱，这就是禀赋效应在影响你的判断，体现出普通人理财时需要规避投资认知偏见。

禀赋效应是行为经济学里非常核心的概念，它不是完全理性的，是普通人都会有的认知偏见，但它能解释很多传统经济学解释不了的现实经济问题，也是诺奖得主塞勒的核心研究成果之一，除了禀赋效应，塞勒还提出了两个解释个人消费行为的核心概念：心理账户和交易效用，这两个概念我们下次再详细讲。这里清晰展现了行为经济学中禀赋效应影响市场交易的情况。

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