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悲-尘
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2天前
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2天前

七鹿AI: #通过Excel模板挖掘AI小工具需求 Microsoft Excel或者Google Sheets被公认为SaaS最大的竞争对手，同时也是最大的创意金矿。 Excel的普及意味着它是数百万个业务流程的最小可行产品（MVP）。 当大量用户在Google搜索“xxx Excel 模板”或“xxx 管理表格”时， 他们实际上是在寻找一个标准化的解决方案。 这些搜索请求的背后就可能意味着一批人正在通过寻求模板来解决一类问题，只要这一批人（词的搜索量）稳定在一个数量级，做成工具的规模化营收就有了基础保证。 显然，即使在AI工具极其强大的今天，特定行业的特定工作流仍然缺乏合适的软件支持，不然你想想Notion为什么估值这么高，飞书依然能在短短几年得到这么多人追捧。 当一个Excel表格因为多人协作、版本控制或数据复杂性而变成负债而非资产时，垂直化SaaS的工具机会便诞生了 。 就像之前七鹿这里提到的canva设计模板https://mp.weixin.qq.com/s/WPsxH2_X8feDTKhKw-CAqA，通过访问量大的模板落地页，挖掘图片生成需求，是一样的逻辑。 类似的，还有最近兴起的N8N工作量模板 ，只要达到一定的用户量，背后的需求基本就是确认的了。

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2天前

Chubby.: 创业 2 年，我被现实狠狠教育过的一些感想。 1、别把自己当成天才。能力有波峰，也有深不见底的谷。 两年前我做第一个财务模型：营收 8000 万、利润 2000 万——像喝了红牛一样上头。 结果呢？信心满满的合作卖几单，不走心的尝试反而爆单。 我以为自己懂增长、懂销售？ 现实会告诉你：所谓的能力，只是场景适配问题。离开原来的土壤，啥也不是。 2、没有战略的人，战术越努力越可笑。 我们做私域、自播、达人、KOC、小红书、视频号… 试 1–2 个月没结果就换赛道，像个被生活追着跑的赌狗。 复盘才知道： 不是模式不行，是我们根本没选定一个方向死磕。 没有战略，所有努力都是成本。 有了战略，战术才有意义。 3、电商的地狱门槛只有两个字：库存。 头部主播一句“走量”，我备货备到睡不着。 主播没卖好，库存压死现金流； 清库存降价 → 货盘被毁 → 渠道崩 → 压力翻倍。 没被库存暴揍过的电商人，都算实习生。 4、营收都是演的，利润才是真的。 C 端 1 个亿流水，看着像大企业。 扣完佣金、扣点、人工、运营、库存——那叫一个“白忙活”。 反倒是 B 端 3 个人干 2000 万，利润爽得离谱。 虚胖的营收，撑不起真实的利润表。 5、业务成功不是聪明，是硬耗时间。 我们有个超头合作，同事跟了 2 年才拿下来。 然后拿到3 天卖 2000 万的结果。 绝大多数人 3 个月就放弃了。 商业世界奖励的不是天才，是能坚持到别人放弃的笨人。 6、机会永远都有，只是大多数人看不见。 不是时代没有机会，是你不敢下判断、不敢下场、不敢 All in。 机会不是等来的，是看清之后秒冲的。

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2天前

携隐Melody: 如何能通过提问更有效地获得帮助？ 在回答了至少上千个问题（私信、线下QA、知识星球）后，我觉得“善于提问”最重要的基础是：先分清楚这是不是一个“personal judgement”（个人判断）的问题。 什么是个人判断？就是当外界给不出明确答案时，你基于自身经验、价值观、信息、直觉做出的独立决定。换句话说，是你无法把选择“外包”给他人的时候，必须要自己做的决定。 我们生活中80%的关键决定，其实都落在这个“个人判断”的区间里。我收到的问题中，至少有一半，其实也落在“个人判断”的区间里。也就是说，有一半时候我不知道怎么回答这个问题😂（当然我会给出一些参考，但问题最终还是要由自己来回答）。 无法外包个人选择，最大的原因选择所需要依据的信息只有你自己知道，很难为外人道。 比如，老师上课质量不如网课，我能不能上课不专心听讲，课余自己用网课自学？那取决于，你能不能坚持在课余时间高质量得完成网课？你上课时间能不能利用来做别的有效学习？脱离了上课的进度，你能否做到不拖延，按时完成网课而不是积压到最后才做？会不会因为上课不听讲而损失一些重要的实时信息？ 你的执行力、时间管理、跟网课竞争时间的其他任务、学习基础等等等等，都会影响这个问题的答案。有人确实自学效果更好，但大多数人就是很难这么自律高效，而且成功自学的人也各有各的方法，你到底是什么情况，你说不清楚（因为你自己很多时候也无法准确预测），他人也就无法替你做出分析和决策。 再比如，我要不要离开这份工作？优劣你自己已经分析完了。真正要做的决策是什么对你这个人来说更重要。这涉及到你喜欢什么，擅长什么，你的价值观，你的人际关系，你的偏好，你当下的人生阶段和状态……海量关于你这个人的信息。这些信息你说不出来。 这里有个很讽刺的点，就是如果你真说得出这么多信息，那你不需要提问，你自己就有答案。没有答案往往就是因为连你自己也回答不了上述那么多关于你自己的问题。 另一个只能“个人判断”的原因是：没有人能替你承担后果。 谁承担后果，谁做决策。一旦错位，你大概率会后悔，因为你把自己的命运交到了别人手上。让父母替自己做高考填志愿的，听从父母意见选工作的，因为盲信前辈或权威而听从他人指导来做人生重大决定的，大家都有过类似的经历吧？是不是大多数时候都后悔？ 区分出什么是落在“个人判断”区间的问题，不是说就不能问了，而是要改变提问的方式。你不能再问“我应该怎么办”，怎么办只有你自己能回答。你的提问要围绕那些能帮助你自己做决定的信息。提问 = 获取更多信息帮助自己决策。 比如，关于职业规划，你不能列出自己的优缺点，说我喜欢跟人打交道，不喜欢PUA的环境，目前这份工作没有前景，现在A和B两个方向我该怎么选？你应该在给出这些背景之后，问：① A和B分别需要什么技能？② 获得这些技能最常见的途径是什么？③ 做到一定水平大概需要多久？④ A和B的薪酬、发展前景等回报具体啥样？ 这些都是你决策需要的具体信息，你问就要围绕这些问，而不是把自己的决策外包给他人，试图让他人（尤其是你心中的权威）来帮你做决策。 那如果信息就是缺失，就是面临不确定性，没人能给你提供更多信息了怎么办？ 去试错。行动此时是唯一能带来新信息的渠道。一旦你行动起来，新的信息就会源源不断涌进来。不确定自己是不是能网课自学？试试嘛。两个星期你就能知道自己做不做得到了。 有时候试错的成本是更大的，比如要不要结束一段关系，一旦做出决策，采取行动，往往不能回头。但即便如此，你也要试错，试错就是有成本的。你不需要考虑“我这个行动是不是对”— 你已经考虑得太多了，没有新的答案啊，是吧？你需要考虑的是“我快不快乐”，不快乐就是要破局，不破不立，就这么简单。 破就是要面对不确定性，无论结局好坏，你都必须破了再说。不付出代价，就不可能迎来更幸福的机会。 总结来说，提问之前，要先判断自己的问题是不是落在“个人判断”的区间。如果是，你提问的重点不是寻求答案，而是“获取信息”，提问越具体，信息获取越高效。如果获取不到更多信息了，行动！通过试错来获取信息。 决策不了，是因为缺少信息，通过提问或试错获得信息，你就能决策。 外包给他人决策是会后悔的哦。

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3天前

佐老板聊AI: 关于 Vibe Coding 的 10 条实战复盘 总结一下这段时间在 Vibe Coding 上的实战经验，供大家参考： 1. 需求聊透再动手： 避免返工。每个页面、功能、设计风格都要和 AI 充分讨论，让 AI 补全细节。 2. 锁定热门技术栈： 推荐 Next.js + Supabase + TailwindCSS 等。因为热门技术栈在 AI 模型中训练数据最足，回答的准确度和代码质量是最高的。 3. 接口先行： 每一个接口都要写独立的 API 文档，接入代码前先用 AI 生成 cURL 测试，排除第三方不可控因素。 4. 分批执行 MVP： 任务拆解，先完成最小可行性版本。建议先 Mock 数据搞定前端，再逐个接入 API。 5. 善用开源库： 动手前先问 AI 有没有合适的轮子，和 AI 讨论并确认开源库方案后，再在此基础上修改，大幅减少代码生成量和调试成本，也可以搜索下github。 6. 版本管理意识： 完成一个独立功能就 Git Commit，方便随时回滚，大胆实验。 7. 精准复现 Bug： 报错信息给全（页面、控制台、Network），清晰描述“正确逻辑 vs 错误现象”，无法解决时及时回滚换思路。 8. 投喂充足上下文： 不要只发文字，多发截图（UI参考）、文档（API字典）、示例代码。 9. 引导式修复： 让 AI 像人一样梳理逻辑，在关键步骤输出日志排查。 10. 控制 Token 上限： 每个独立任务新开一个标签页，保持上下文纯净。

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3天前

西里森森: 非常推荐你们去看一下Farnam Street和奥美副主席Rory Sutherland的这期对话！ Sutherland是奥美的副主席，干了四十多年。但他本人更像一个混进商业世界的行为心理学家，专门研究人类那些奇奇怪怪的决策方式。 他讲话有一种非常神奇的魔力，他会把一些你之前习以为常的事情翻过来，让你突然发现自己之前的想法全是错的。 不论你是做产品的、做管理的、还是做投资的，都能从这段对话中，收获一些完全颠覆过去认知的东西。 因为他讲的东西，已经完全超出了营销的范畴，更像是在讲人性。 好，进入正题。 这期播客一开场，Sutherland就抛出了一个让人印象深刻的观点。 他说最近老是听到有人讲AI的未来，说以后你跟AI说，帮我找一个滑雪度假的地方，AI就会直接给你一个完美答案。 但他说，我每次听到这种话就想说——「人根本不是这么做决定的。」 你想想，如果AI真的只给你一个答案，你会觉得舒服吗？ 你不会的。 你至少需要看到三个、四个、五个选项，然后从里面挑一个，你才会觉得这是你自己的选择。 这非常反直觉。 因为按照经济学的逻辑，如果AI真的能算出最优解，那我们应该直接接受这个答案才对啊，为什么还要看其他选项？ 而这就是人类决策的一个奇怪之处——我们没办法在没有比较的情况下喜欢一个东西。 我们必须在选择了A而不是B的时候，才会真正觉得A是好的。 这是一种近乎荒诞的心理机制，但它就是存在。 而这，就是科技圈的人特别容易犯的错误。 他们总觉得用户要的是效率，是最优解，是一步到位。 但实际上，用户要的是选择的感觉，是掌控感，是「我自己做了这个决定」的心理满足。 Sutherland说，未来AI在帮助人类做决策的时候，一定要搞明白这种心理机制。 如果AI真的只提供一个答案，用户不会觉得这是最好的服务，反而会觉得缺了点什么。 接下来他讲到了一个我觉得是整期播客最精彩的概念，叫做门童谬误。 假设你经营一家五星级酒店，门口原本站着一位门卫。 管理咨询公司来了，做了一番调研，得出结论：门卫的核心功能是开门，既然核心功能是开门，那装个自动感应门不就行了？每年还能省下三四万美元。 酒店觉得有道理，把门卫换成了自动门。 两年后，酒店的生意一落千丈。 为什么会这样？ 咨询公司说得确实没错，门卫确实在开门。 但是，这只是他做的事情里最容易被看见的那一件。 一个五星级酒店的门卫，同时还在做这些事：帮客人叫出租车，帮忙拿行李，认出常客并打招呼，让酒店看起来有档次。 这些事情有一个共同特点：很难被量化。 你没法用数字衡量一个门卫让多少客人感到被重视，也没法统计他的存在给酒店增加了多少高端感。 但这些看不见的东西，恰恰是一家五星级酒店区别于三星级酒店的核心。 Sutherland引用了Roger Martin的一句话，Roger Martin也是多伦多大学罗特曼商学院的前院长。 「任何白痴都能削减成本。真正需要本事的是，在削减成本的同时不破坏价值。」 这就是Sutherland反复在强调的核心观点：当你追求效率的时候，你会不自觉地去关注那些可以量化的东西，因为量化的东西好比较，好优化。 但问题是，真正创造价值的往往不是那些可以量化的东西。 在评估任何商业体验的时候，人的因素、面对面的互动，承担着极其重要的作用。 但很多人特别容易忽视这一点。他们喜欢把所有的业务流程都定义清楚，然后想办法用算法和自动化来替代。 Sutherland说，这就是为什么有时候最高效的解决方案其实是雇一个真的很好的人。 很多科技圈的思维方式都是围绕着「把人从流程中去掉」来设计的。 但很多商业场景里，人就是最大的价值来源。 你把人去掉了，价值也就没了。 这期播客还有一个话题我觉得特别值得展开讲，就是关于戴森的。 Sutherland的父亲是个典型的苏格兰人，花钱极其节省。 但这位节俭了一辈子的老人，去世时家里有四台戴森吸尘器，每层楼一台，免得搬上搬下。 戴森的吸尘器可比普通产品贵多了，是什么让一个吝啬的老头心甘情愿掏这个钱？ 答案就是客服。 Sutherland的父亲每次打电话给戴森，不管是什么问题，客服都会想尽办法帮他解决。零件第二天就到，有时候连钱都不收。 吝啬的老人因此无条件信任这个品牌，愿意付出远超市场价的溢价。 Sutherland在最后说的一句话，我觉得可以作为整期播客的总结： 「不要用不考虑心理学的方式去定义一个为人服务的目标。因为你可能可以通过改变心理，而不是改变技术，用更低的成本解决同样的问题。」 他给买房者的建议，可以完美地总结他的思维方式。 他说，买房的时候不要优化。 也就是不要去找那种各方面都完美、所有人都会喜欢的房子，因为那种房子竞争最激烈，价格也被炒到最高。 相反，你应该去找那种有些特点是大多数人不喜欢、但你无所谓的房子。 比如，大多数人不喜欢住在酒吧旁边，觉得吵。 但如果你本来就是个夜猫子，反正12点之前睡不着，酒吧的声音对你来说不是噪音，而是生活气息。 你要找的应该是那些「你能进行心理套利」的地方。 大多数人追求的是那些可以被标准化衡量的指标，比如地段、学区、朝向。 但真正决定你住得开不开心的，往往是那些无法量化的主观感受，你不如花点时间搞清楚自己到底在乎什么，然后去找那些契合你个人偏好的机会。 这个道理放到商业里同样成立。 当所有人都在追逐同样的效率指标时，真正的竞争优势往往藏在那些被忽略的角落里。 这就是Sutherland这四十年来一直在做的事情，他一直在提醒所有人一件事：人终究还是人。 人的行为不是完全理性的，人的需求也不是完全可以量化的。 而那些被优化掉的，可能才是真正值钱的。

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3天前

西里森森: 非常推荐你们去看一下Farnam Street和奥美副主席Rory Sutherland的这期对话！ Sutherland是奥美的副主席，干了四十多年。但他本人更像一个混进商业世界的行为心理学家，专门研究人类那些奇奇怪怪的决策方式。 他讲话有一种非常神奇的魔力，他会把一些你之前习以为常的事情翻过来，让你突然发现自己之前的想法全是错的。 不论你是做产品的、做管理的、还是做投资的，都能从这段对话中，收获一些完全颠覆过去认知的东西。 因为他讲的东西，已经完全超出了营销的范畴，更像是在讲人性。 好，进入正题。 这期播客一开场，Sutherland就抛出了一个让人印象深刻的观点。 他说最近老是听到有人讲AI的未来，说以后你跟AI说，帮我找一个滑雪度假的地方，AI就会直接给你一个完美答案。 但他说，我每次听到这种话就想说——「人根本不是这么做决定的。」 你想想，如果AI真的只给你一个答案，你会觉得舒服吗？ 你不会的。 你至少需要看到三个、四个、五个选项，然后从里面挑一个，你才会觉得这是你自己的选择。 这非常反直觉。 因为按照经济学的逻辑，如果AI真的能算出最优解，那我们应该直接接受这个答案才对啊，为什么还要看其他选项？ 而这就是人类决策的一个奇怪之处——我们没办法在没有比较的情况下喜欢一个东西。 我们必须在选择了A而不是B的时候，才会真正觉得A是好的。 这是一种近乎荒诞的心理机制，但它就是存在。 而这，就是科技圈的人特别容易犯的错误。 他们总觉得用户要的是效率，是最优解，是一步到位。 但实际上，用户要的是选择的感觉，是掌控感，是「我自己做了这个决定」的心理满足。 Sutherland说，未来AI在帮助人类做决策的时候，一定要搞明白这种心理机制。 如果AI真的只提供一个答案，用户不会觉得这是最好的服务，反而会觉得缺了点什么。 接下来他讲到了一个我觉得是整期播客最精彩的概念，叫做门童谬误。 假设你经营一家五星级酒店，门口原本站着一位门卫。 管理咨询公司来了，做了一番调研，得出结论：门卫的核心功能是开门，既然核心功能是开门，那装个自动感应门不就行了？每年还能省下三四万美元。 酒店觉得有道理，把门卫换成了自动门。 两年后，酒店的生意一落千丈。 为什么会这样？ 咨询公司说得确实没错，门卫确实在开门。 但是，这只是他做的事情里最容易被看见的那一件。 一个五星级酒店的门卫，同时还在做这些事：帮客人叫出租车，帮忙拿行李，认出常客并打招呼，让酒店看起来有档次。 这些事情有一个共同特点：很难被量化。 你没法用数字衡量一个门卫让多少客人感到被重视，也没法统计他的存在给酒店增加了多少高端感。 但这些看不见的东西，恰恰是一家五星级酒店区别于三星级酒店的核心。 Sutherland引用了Roger Martin的一句话，Roger Martin也是多伦多大学罗特曼商学院的前院长。 「任何白痴都能削减成本。真正需要本事的是，在削减成本的同时不破坏价值。」 这就是Sutherland反复在强调的核心观点：当你追求效率的时候，你会不自觉地去关注那些可以量化的东西，因为量化的东西好比较，好优化。 但问题是，真正创造价值的往往不是那些可以量化的东西。 在评估任何商业体验的时候，人的因素、面对面的互动，承担着极其重要的作用。 但很多人特别容易忽视这一点。他们喜欢把所有的业务流程都定义清楚，然后想办法用算法和自动化来替代。 Sutherland说，这就是为什么有时候最高效的解决方案其实是雇一个真的很好的人。 很多科技圈的思维方式都是围绕着「把人从流程中去掉」来设计的。 但很多商业场景里，人就是最大的价值来源。 你把人去掉了，价值也就没了。 这期播客还有一个话题我觉得特别值得展开讲，就是关于戴森的。 Sutherland的父亲是个典型的苏格兰人，花钱极其节省。 但这位节俭了一辈子的老人，去世时家里有四台戴森吸尘器，每层楼一台，免得搬上搬下。 戴森的吸尘器可比普通产品贵多了，是什么让一个吝啬的老头心甘情愿掏这个钱？ 答案就是客服。 Sutherland的父亲每次打电话给戴森，不管是什么问题，客服都会想尽办法帮他解决。零件第二天就到，有时候连钱都不收。 吝啬的老人因此无条件信任这个品牌，愿意付出远超市场价的溢价。 Sutherland在最后说的一句话，我觉得可以作为整期播客的总结： 「不要用不考虑心理学的方式去定义一个为人服务的目标。因为你可能可以通过改变心理，而不是改变技术，用更低的成本解决同样的问题。」 他给买房者的建议，可以完美地总结他的思维方式。 他说，买房的时候不要优化。 也就是不要去找那种各方面都完美、所有人都会喜欢的房子，因为那种房子竞争最激烈，价格也被炒到最高。 相反，你应该去找那种有些特点是大多数人不喜欢、但你无所谓的房子。 比如，大多数人不喜欢住在酒吧旁边，觉得吵。 但如果你本来就是个夜猫子，反正12点之前睡不着，酒吧的声音对你来说不是噪音，而是生活气息。 你要找的应该是那些「你能进行心理套利」的地方。 大多数人追求的是那些可以被标准化衡量的指标，比如地段、学区、朝向。 但真正决定你住得开不开心的，往往是那些无法量化的主观感受，你不如花点时间搞清楚自己到底在乎什么，然后去找那些契合你个人偏好的机会。 这个道理放到商业里同样成立。 当所有人都在追逐同样的效率指标时，真正的竞争优势往往藏在那些被忽略的角落里。 这就是Sutherland这四十年来一直在做的事情，他一直在提醒所有人一件事：人终究还是人。 人的行为不是完全理性的，人的需求也不是完全可以量化的。 而那些被优化掉的，可能才是真正值钱的。

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悲-尘
3天前

李惠子Huizi: 霍华德·马克斯今年最值得推荐的一场对话，highlights 1. 在我看来，查理·芒格像是哲人，负责提供远见和智慧，而沃伦·巴菲特是执行者，分析并做出决策。我最喜欢信中那句简单又深刻的话：我们从未说过‘“我早就跟你说过了”。 2. 查理（芒格）真的是个天才。他读书广泛，善于思考，整天都可以沉浸在自己的思想世界中。他最有代表性的贡献之一，是提出“多元思维模型”，这其实就像一个投资者的工具箱。这就是查理的强大之处。他不仅极其聪明，而且思维深刻，体系化程度非常高。 3. 在股票投资中，如果你能避开那些失败者和亏损的年份，赢家自然会照顾好自己。投资不像职业网球。我们对结果的控制力远远不如网球选手。市场上充满了不可控的随机性和不确定性。在这种环境下，如果你总想着“打出制胜分”，也就是用激进的押注来追求爆发性的收益，你很容易被市场淘汰出局。更明智的做法是在自己的能力范围内比赛。不去做那些脱离能力圈的动作，不去承担不必要的巨大风险，而是专注于一致性和长期的专业能力。“真正让你陷入麻烦的，不是你不知道的，而是那些你深信不疑但其实并非如此的事情。” 4. 你必须在最糟糕的日子里也能活下来。如果你的投资组合或某项投资，是以“在一切都如你所愿时实现最大化结果”为目标来构建的，那么你很可能面临“被市场赶下牌桌”的风险。思考“我究竟是要靠“多抓赢家”取胜，还是靠“少踩雷”取胜？ 5. 过度交易是一个错误。买入并长期持有，整体上要优越得多。 6. 胜率够高的判断时刻少之又少。我一生中做过五次非常成功的市场判断。第一次是在2000年的第一天，那次是针对科技泡沫。值得注意的是，我当时对科技股、技术本身、互联网或者类似的东西，其实一无所知。我把这个过程称为“感知温度”，因为它本质上并不是在预测宏观，而是在观察我周围人们的行为。 7. 但就算你再有信心，在投资中也永远不要把概率估得太高。你得等到判断足够强、胜率足够高的时刻，再出手。然后，祈祷你这次是对的。 8. 你必须在你所参与的每个资产类别中建立起某种知识优势。一是发展出一套正确的方法论，并始终如一地贯彻；二是比别人掌握更多信息或拥有更深刻的洞察。投资是一场极度竞争的游戏，参与者大多聪明、擅长数字、擅用工具、全情投入，你必须找到一个真正的立足点：专注是一种方式；寻找无效市场者是另一种。我个人的做法是：组合一直要有仓位，但进攻和防守的力度要随环境调整。有些时候你就该保守些，有些时候你要敢于出手，而真正关键的时刻，你必须毫不犹豫地出击。 9. 目前的情况，在本质上最接近的是1998–2000年那一轮互联网泡沫。虽然程度不同，但逻辑相似。我见过太多市场狂热下的典型错误，最常见的两个：第一，不能默认今天的领先者，未来还会继续领先。也许会，但你不能把一切都押在这个假设上；第二，也不能因为领先者估值太高，就去买落后者，仅仅因为后者看起来便宜。 10. 我可以告诉你，我们需要控制情绪、保持冷静；我也可以说，如果想更保守一些，就得让投资组合更稳健。所以，“情绪稳定”是我见过许多优秀投资人身上最关键的品质之一。这其实也意味着：别太频繁地操作，别总想着“该做点什么”。很多时候，最好的行动，就是按兵不动。 11. 投资的本质，不是靠运气也不是靠博弈，它能长期奏效是因为经济在增长、企业在创造利润。我们能做的，是搭上这趟增长列车，并且坚持不下车——越早上车，投得越多，坚持越久，效果越好。这比你是否成功择时、是否精准选股、是否踩中节奏，都更重要。 （采访者者格林不仅提前复习了马克斯几十年来的经典备忘录，还围绕风险、胜率、周期、误判、泡沫等关键词，层层递进地引导他回到最核心的思考路径）

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悲-尘
5天前

阑夕ོ: 「时代」杂志的2025年度封面人物，授予给了「AI建筑师」，致敬了美国摩登时代建筑工人们在修建大楼时坐在户外钢筋上吃午饭的经典照片，从左到右依次是扎克伯格（Meta）、苏姿丰（AMD）、马斯克（xAI）、黄仁勋（NVIDIA）、阿尔特曼（OpenAI）、哈萨比斯（DeepMind）、阿莫代伊（Anthropic）、李飞飞（World Labs）。 这幅图本身带有一定程度的双关含义，一方面是在展示这8个人作为AI时代奠基者的核心定位，另一方面似乎也在暗戳戳的指向泡沫论，8个如此重要的人物却也毫无保护的由一根钢梁承载着，脆断性不言自明。 匹配这期封面的还有一篇万字长文，虽然信息增量不多，而且还有一些难绷的地方——等你读到时就知道了，有种它终于说到了我懂的领域的感觉——但是胜在笔力强劲，不愧来自资深媒体的出品标准，波澜壮阔的回顾了这一年来AI产业的高歌猛进，以及一边解决问题、一边制造问题的螺旋式轨迹。 我试着翻译分享过来，有部分必要的精简： 黄仁勋低头坐在湾区总部的办公室里，看起来精疲力尽，很难判断这位62岁的世界第八大富豪是即将爆发还是崩溃。 然后有人打开Spotify，播放了史密斯飞船乐队的「Dream On」，动听的和弦顿时充满了房间，此时黄仁勋穿上了他的标志性黑色皮衣，瞬间如同变了个人——不只是身着战袍，还意味着他选择了最适合AI领袖的肢体语言和乐观主义。 但他依然很累，英伟达的成功，取决于近乎垄断AI芯片的巨大生意，网络上的梗图，将英伟达描绘成泰坦诸神里扛起大地的阿特拉斯，将整个股市的繁荣背在肩上。 今天的英伟达，不只是一家科技巨头，它还在成为一种治国工具，在技术、外交和地缘政治的串联下谨慎经营，「你正在接管世界，黄，」川普经常和黄仁勋打深夜电话，并在公开场合使用这样的开场白。 几十年来，人类为思考机器的兴起而做自我的心理建设。当我们惊叹于AI击败国际象棋冠军和预测蛋白质结构的能力时，也会因其内在的怪异感而退缩，更不用说重视她们对于人性存在的威胁了。 于是，关于如何负责任的使用AI的争论，让位于一场尽可能快地部署AI的冲刺。 「每个行业都需要它，每家公司都在用它，每个国家都需要建设它。」就在黄仁勋对记者说出这番表达的时候，英伟达刚刚成为地球上第一家市值突破5万亿美金的公司。 ChatGPT在推出时曾是史上增长最快的消费级应用，如今周活跃用户已过8亿。AI编写了数百万行代码，辅助科学家做实验，创作了病毒式传播的歌曲，并迫使公司重新审视人力配置，否则就要面临遭到淘汰的风险。 然而，研究人员发现，AI可以策划阴谋、欺骗甚至勒索。随着领先公司模型的改进，AI系统最终可能会胜过人类——就像一个高等物种即将殖民地球一样。MIT的报告显示，AI用错误信息和深度伪造视频淹没了社交媒体，并将经济吞噬到了「一个将所有资本都吸进去的黑洞」里。 怀疑论者眼里尽是泡沫，而产业领袖则看到了富足新纪元的曙光。「有一种判断认为全球GDP被限制在100万亿美元的天花板下，」黄仁勋说，「AI将使这100万亿美元变成500万亿美元。」 这就是AI如何在2025年以新的、令人兴奋的、有时甚至是可怕的方式改变我们世界的故事。 这是黄仁勋和其他科技巨头如何掌握历史的方向盘，开发技术并做出正在重塑信息格局、气候和我们生计的决策的故事。 这篇文章的报道跨越了三大洲，涉及与高管、计算机科学家、经济学家、政治家、艺术家、投资者、青少年以及悲痛家庭的数十次对话。它描述了一场冲向未知目的地的疯狂闪电战，以及人们为理解这一切所做的挣扎。 基调在川普的就职典礼现场就已敲定。科技大佬们排队涌入华盛顿。一些人坐在总统发表就职演说时的身后，这预示着他们即将掌握的权力。在接下来的11个月里，他们利用巨大的现金储备、文化影响和技术势力，将产品推向全球各地的家庭。 这些事情都是在今年发生的： 在Meta，扎克伯格开出了比NBA球星更高的薪酬包来雇佣机器学习的研究员； 在OpenAI，阿尔特曼完成了架构调整，为投资者取消了利润上限，解锁了这家市值5000亿美金的巨头未来可以商业增长的上限； 即使是最喜欢自诩安全性的Anthropic，也将工作重点放在了尽快以3000亿美金的体量IPO这件事上； 更不用说马斯克，他建造数据中心的速度比所有同行都要快； 谷歌已经在搜索引擎顶部插入了Gemini生成的答案； 包括软银的孙正义在内的顶级投资者，向芯片、自动驾驶汽车和资本基础设施投入了大笔金钱； 点燃这股热潮的OpenAI在许多方面继续领跑。ChatGPT已经覆盖了全球人口的10%，「这意味着我们还有至少90%的市场可增长，”ChatGPT的负责人如此定论。 支撑ChatGPT这类聊天机器人的大语言模型（LLM）技术，是一种神经网络，与传统意义上的软件不同。通过输入海量数据，工程师训练模型识别模式，并预测在给定序列中接下来应该出现什么「token」（即词语）。在此基础上，AI公司使用强化学习——加强通往期望反应的神经通路——将简单的单词预测器转变为更像是一个懂人性的数字助手。 大约一年前，OpenAI的研究人员找到了一种改进这些模型的新方法。与其让它们立即回答查询，研究人员允许模型多生成一些步骤，用自然语言对答案进行「推理」。这需要更多的计算能力，但产生了更好的结果。突然之间，市场对数学家、物理学家、程序员、化学家、律师等专业人士的需求激增，以创建专门的数据，公司利用这些数据来强化其AI模型的推理能力。 聊天机器人变得更聪明了。与此同时，AI公司让这些模型能够访问新工具，比如在回答查询之前搜索互联网并考虑搜索结果的能力。他们增加了记忆功能，允许模型回忆过去聊天的细节，而不是每次交流都从头开始。他们还允许用户连接其他数据源——电子邮箱、网盘、浏览器、日历。 风评开始产生变化：「看到ChatGPT从一个即时对话伙伴演变成一个可以为你做实际工作的东西，感觉是一个非常、非常重要的转变，大多数人甚至还没有意识到这一点。」 其他突破比比皆是。MIT的几个毕业生于2022年创立了Cursor，随后凭借这款AI编码工具成为了世界上增长最快的初创公司之一，年收入达到10亿美金。 Cursor的CEO声称：「我猜测未来一两年内最大的故事就是将是软件工程和编码领域的实际生产力收益，横向的应用到经济组织的其他业务线。」 今年以来，整个行业的高活跃度，共同推动了AI模型的渗透规模，导致总使用量增长巨大，像是Cursor和Claude Code这样的编码工具已经变得如此不可或缺，以至于工程师们几乎在工作的各个方面都在使用它们。 黄仁勋说，英伟达的大多数工程师都是这些工具的用户——这种生产力的循环帮助他的公司将每年的芯片产量增加了近四倍，而员工人数仅增加了一倍。 在Anthropic，资深工程师使用Claude Code来帮助构建模型的下一次迭代，Claude现在编写了自己高达90%的代码。 就在川普重返华盛顿的第一周，斯里拉姆·克里希南——当时还在等待AI顾问的正式任命——被提前招至白宫，向高级官员简报半个地球之外正在发生的一项突破： 一家鲜为人知的中国AI初创公司DeepSeek刚刚发布了一个据称可以与美国竞争对手相媲美的模型。 DeepSeek表示，他们仅用了几个月的时间，使用较落后的芯片就构建了这个模型。其研究人员似乎利用更少的算力复制了OpenAI的推理突破，让中国在硅谷主流判断里原本认为差距巨大的竞争中抹平了差距。 作为川普的高级顾问之一，克里希南一边乐见自己被证明是对的，一边又对这个结果感到震惊。过去一年里，这位前风险投资家一直在宣扬AI速胜论，要打掉美国的官僚主义症结，给AI产业的奔跑松绑。 DeepSeek的出现，刺激了这个阵营影响总统的力量，在一周内，川普签署了一项行政命令，废除了前任更为谨慎的AI政策，并宣布了一项名为「星际之门」的多年期、5000亿美金的计划，这是一项建立巨型新数据中心的合作项目，未来版本的OpenAI模型将在那里进行训练和托管。 在随后的几个月里，川普还批准了一系列AI投入措施，并将巨额国防合同交给AI公司，同时冻结或大幅削减了其他领域的联邦资金。 在实施关税政策的同时，川普也尽可能的为AI芯片出口保留豁免权，他亲自推动黄仁勋承诺从亚利桑那州沙漠的一家新工厂购买价值数十亿美金的芯片，得益于这些保证，该工厂开始在几十年来首次在美国本土制造尖端半导体。 美国政府制定了一份蓝图，旨在加强对私营公司的支持，作为回报，AI行业的企业家们也计划在即将到来的中期选举里反对支持监管的候选议员。 川普和他的科技盟友们甚至试图阻止各州发布自己的AI法规——这在共和党内部也造成了激烈的反对。 「为了赢得竞争，就值得牺牲我们自己的孩子吗？」密苏里州参议员乔希·霍利在9月的一次关于聊天机器人危害的国会听证会后对媒体诉苦，他最近提出了一项禁止未成年人使用聊天机器人的法案。 这番言论反映了一种普遍的感觉，即这轮所谓的工业革命似乎是在公众还没有准备好之前就已经到来了。 多项民意调查发现，普通美国人对AI感到担忧，并宁愿安全地开发这项技术，即使这意味着放慢速度。皮尤研究中心9月的一项调查发现，大多数美国人认为AI将恶化而不是改善我们创造性思考、以及与他人建立有意义关系。 然而，川普渴望与这群曾经捐助过他对手的科技精英联手。让他动心的，除了公开的效忠展示之外，还有在资本基础设施、能源和制造业上的巨额投资——这是支撑美国经济和股市的新的承重支柱。 川普将AI技术作为地缘政治工具。比如在设法结束亚美尼亚和阿塞拜疆冲突时，AI投资就是谈判筹码之一，在加强与沙特和阿联酋等地区盟友的关系时，AI也是协议里的主角。 川普还沉迷于在Truth Social上发布AI生成的梗图，其中包括一条他在飞机上向抗议民众投掷排泄物的视频。而他的顾问为这种行为的辩解是：「我认为很久以来都没有任何一位总统发出过如此清晰的技术乐观主义信息了。」 在北京鸟巢体育场附近的一个清冷早晨，成千上万的人涌入中国国家会议中心，聆听百度CEO李彦宏在该公司年度会议上的演讲。 主题是「AI在行动」，身穿黑色休闲裤的李彦宏揭晓了百度最新的基础模型，以及一个已用于生成超过40万个定制AI应用的无代码工具。 在舞台上方的展区，百度代表展示了该公司的新款AI眼镜，佩戴者可以在视野中看到解释性评论，并通过嵌入式耳机进行对话的同声传译。 附近，有两只小猪在稻草床上拱来拱去，旨在说明AI赋能的农业工具如何帮助识别猪流感和其他病原体。在另一张乒乓球桌旁，AI驱动的摄像头正在剖析球员的技术。 这一切都展示了中国已抵达AI的前沿。 今年，中国电信巨头华为的芯片性能已超过了在出口管制下可以合法运往中国的最先进英伟达芯片，这让焦虑中国竞争对手的黄仁勋，以及认为中国依赖非前沿美国芯片是确保AI领先地位最佳方式的白宫官员感到担忧。 12月8日，川普表示他将放宽出口管制——允许销售比华为能提供的任何产品都强大的新款芯片，尽管反对声认为这将帮助中国AI行业更快的进步。 DeepSeek在1月的突破是中国的「斯普特尼克时刻」（Sputnik moment，意指受到巨大冲击后的觉醒时刻），这加大了其他中国科技高管的压力，接下来的一个月，阿里巴巴公布了在未来三年内向AI投资530亿美金的计划。 整体来看，美国在AI模型、先进芯片和资本储备方面仍有明显优势。但是，中国拥有庞大的工程师队伍、比任何其他国家都多的STEM毕业生、更低的成本，以及一种国家主导的发展模式，这种模式已经推动中国在太阳能电池板、5G到电动汽车等变革性技术领域占据主导地位。 李彦宏说：「我们在芯片上可能落后几年，但在模型层面上我们并没有落后那么远。」 政策的积极支持已经推动像智元机器人（AgiBot）这样的初创公司出圈，它迅速成为中国人形机器人和具身智能的领导者之一。 联合创始人彭志辉最初作为一名技术UP主成名，通过展示复杂的DIY科技项目（如自平衡机器人、微型电视和自动驾驶自行车）获得了数百万粉丝。他于2020年通过「天才少年」计划加入华为，随后于2022年离职创办了智元机器人。 在上海迪士尼乐园附近的公司数据采集设施中，约100个机器人每天17小时练习堆放货架、折叠衣服和倒茶等平凡任务。 场地由市政府免费提供——这一成本节约帮助智元机器人将其人形机器人的零售价控制在2万美元以下。 「我们的实际成本要低得多，」彭志辉说，「这归功于中国的供应链和制造优势。」 对AI主导权的争夺不仅仅取决于纯粹的科学，大规模的商业应用和AI的工业化也将决定结果。 如果中国能在全球农田和工厂部署AI方面以价格优势击败西方竞争对手，它就有望在AI竞赛中占据上风。 「我认为我们应该向所有人提供AI接入，而不仅仅是大公司，」MiniMax的CEO闫俊杰说，该公司试图以大约十分之一的成本提供与OpenAI相当的服务——而且关键是开源的，以便各地的开发者都可以在其基础上进行构建。 在德克萨斯州阿比林一个寒冷的早晨，一列18轮卡车在颠簸、积水的道路上缓慢行驶，路过在尘土飞扬的灌木丛中吃草的牛群。 在出口处，这些卡车驶入了一个新的美国边疆。阿比林曾经是一个畜牧业中心，现在已成为一个AI新兴城市。 其干旱的郊区是「星际之门」旗舰园区的所在地，这是川普1月份宣布的国家级数据中心项目，ChatGPT看起来像是在你的手机或笔记本电脑上运行，但实际上，它和其他AI产品都是在像「星际之门」这样的巨大设施内训练和运行的。 对这些庞大的「AI工厂」的需求在2025年激增。全球每年新建的数据中心数量预计将稳定在140个左右，但规模却急剧膨胀，功耗也是如此，这是因为内部芯片数量和复杂程度的增加。 高盛的数据显示，到2030年，数据中心预计将占美国所有电力需求的8%，高于2023年的4%。 2025年，它们向电网有富余容量的地方聚集：从德克萨斯州西部的风力发电场，到北极圈以北水力资源丰富的挪威峡湾，再到坐拥巨大原油储量的波斯湾沙漠。 而买单者，也就是生态链上的那几个顶级玩家——亚马逊、微软、谷歌和Meta——宣布计划今年总共投入3700亿美金用于建设数据中心和其他AI基础设施。 一些经济学家计算出，如果不是这种过剩的建设，美国经济今年可能会陷入衰退。 关于这种扩张是否走得太远、太快，是一个激烈争论的话题。科技公司通过举债来资助快速扩张，据媒体报道，Meta、谷歌、亚马逊和甲骨文在2025年总共借款1080亿美元，是过去九年平均水平的三倍之多。 还有一些分析师认为，不断增加的债务负担、融资结构以及以创纪录估值交易的科技公司，是导致崩盘的配方，这场崩盘不仅会拖垮硅谷巨头，还会拖垮养老基金、银行和常规经济的其他支柱。 更重要的是，在回报尚不明朗的同时，前沿的AI实验室却还相信他们的模型很快就会变得如此先进，以至于颠覆几乎所有行业，消灭大量工作岗位。 Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪估计，AI可能在未来一到五年内将失业率推高至20%。 许多企业领导人希望AI取代他们的人类员工，因为人类员工更昂贵且要求更多。亚马逊最近裁减了1.4万名企业员工，并计划用机器人取代50万个工作岗位。 智元机器人的彭志辉指出，中国工厂工人的平均年龄已超过40岁——而下一代人几乎没有意愿填补他们的行列。 「这些是结构性问题，不能简单地通过提高工资来解决，」彭志辉说，「我们所做的是将人类从重复、繁重和危险的任务中解放出来。」 「有些工作会消失，」黄仁勋也承认，但他驳斥了灾难的说法。他指出，十年前，一些科学家预测AI学会了自动看片子会让放射科医生失业，今天，他们的需求比以往任何时候都大，因为AI让他们更善于发现癌症。 「只要该特定行业的需求很高，我相当确信AI将推动生产力、收入增长，从而带来更多招聘，」黄仁勋说，「如果你不使用AI，你会把工作输给使用AI的人。」 科技界的其他人则认为AI正在创造全新的人类工作类别。 正在开发电动汽车和人形机器人的中国公司小鹏汽车，其创始人何小鹏设想了一个未来，人们不是因为AI而失业，而是因为AI而就业。 「在未来10年，将出现一个新的职位：如何控制和管理机器人，」何小鹏解释说。他将其比作20世纪初，汽车取代了马车，但创造了司机这个全新的职业。 「最初的人形机器人既聪明又愚蠢；它需要人工管理才能有效地交付工作。」 无论是泡沫还是历史性的繁荣，AI正在改变我们在这个世界上进化的方式。 今年以来，人们越来越多地开始向新一波聊天机器人寻求情感支持和实际帮助，根据美国商会的数据，2025年近一半的美国小企业使用了AI聊天机器人。 我们采访了用Gemini来编写培训手册的果酱商、为药剂师审查处方提供AI工具的志愿者、没有任何编程经验却做出了拥有几万名月活用户的数据分析助手的分析师，从爆发生产力来看，他们都是AI的受益者。 还有更多的人沉迷于和AI的情感交换，来自加州的16岁少年Adam Raine于2024年9月开始使用ChatGPT帮助完成学业。 「我以为这是一个安全的、很棒的产品，」他的父亲Matthew说，「他在寻找关于政治和生命意义的答案，它可以随时谈论他想要的任何话题，这就建立了信任。」 Adam使用的是当时最新版本的ChatGPT，即GPT-4o mini。事实证明，该模型有一个致命缺陷：它明显更加阿谀奉承，急于讨好用户并愿意认同他们的妄想。 这是许多聊天机器人的一个大问题：美国东北大学的一项研究发现，即使证据指向相反方向，它们也会顺从用户的观点。 几个月后，Adam开始与机器人谈论他的焦虑，然后是自杀念头。他的父母说，ChatGPT会强化并加剧他的感受，并引用了他们后来说在他的手机上发现的聊天记录。 「每一个想法，无论多么可怕，」Matthew说，「ChatGPT都会谈论它是多么聪明和独特，并说，让我们继续，让我们进一步探索它。」 最后，Adam在多次尝试后自杀身亡。 Adam的父母起诉OpenAI，指责该公司对其儿子的死亡负责。他们的投诉包括聊天记录，似乎显示ChatGPT就自杀方法以及如何向父母隐瞒想法向他提供了建议。 激增的诉讼引起了人们对一种被称为「聊天机器人精神病」现象的关注，即用户在与聊天机器人长时间互动后陷入妄想、偏执甚至暴力。 聊天机器人服务Character.AI的CEO表示，他的平台有2000万活跃用户，大多出生于1997年之后，他们平均每天在上面花费70到80分钟和机器人谈情说爱。 批评者认为聊天机器人很危险，因为就像社交媒体一样，它们被设计成吸引我们。花费巨资进行训练的AI公司需要产生订阅收入，并受到激励去优化产品的参与度。 其中一种策略是性：xAI的Grok允许用户，与AI角色展开色情交流。 虽然阿尔特曼曾经表示他为OpenAI没有提供性爱机器人选项感到「自豪」，但仅仅几个月后，他就宣布ChatGPT将有条件的提供色情内容，以便「像对待成年人一样对待成年用户」。 美国大学理事会报告称，84%的美国高中生在使用AI完成学业，它正在溶解孩子们的学习方式，虽然理念上AI产品是想普惠的给每个学生提供个性化的AI导师，但学生们的真实用法就是很直接的用AI来作弊，逃避动脑思考。 著名的日本投资者孙正义习惯了新技术的炒作周期。 2000年互联网泡沫破裂时，他损失了超过700亿美元，随着软银市值缩水97%，几乎破产。 然而，同年，他向一家不起眼的电商创业公司投资了2000万美金，而当这家名叫阿里巴巴的公司在2014年上市时，这笔股份已经价值750亿美金。 3年后，孙正义购入了大约5%的英伟达股份，如果持有至今，这些股份将超过2000亿美金，但他早在2019年就卖掉了。 孙正义笑着回忆起那个决定，当时他在东京的顶层办公室接受采访，办公室俯瞰着江户时代的庭园。 如今，孙正义是AI最重要的布道者之一。他相信十年内机器将比人类聪明1万倍，并认为对AI公司估值过高的担忧没有抓住重点。 他已将公司1800亿美元的资产转向一系列AI相关企业，包括芯片设计公司Arm的控股权，以及英国自动驾驶汽车初创公司Wayve。 他的计算逻辑是：「什么是GDP？什么是人类活动？这都是你的智力加上肌肉的结果。几乎所有人类活动最终都将是这种混合协作的累加。这只是时间问题。」 黄仁勋持相同意见：「AI将使每个人的工作更富有成效。我们将完成更多工作。然而，我们的工作不是纠缠于电子表格。我们的工作不是在键盘上打字。我们的工作一定比那更有意义。」 这种乌托邦愿景认为AI将自动化重复性任务，提高各行业的生产力，并通过加速研究和实验来刺激创新。 供应链将通过预测性物流和动态路线达到近乎完美的效率。农业产量将通过精准农业和气候适应性分析得到提升。AI不会破坏就业，而是会提高小企业的竞争力，并在AI开发、监督和维护周围播种新的工作类别。欺诈将通过AI驱动的风险检测被根除。经济将增长，而价格将下降，使地球上的每个人都能在物资上实现富有。 美国能源部部长赖特相信，由于AI的进步，核聚变可能在几年内变得可行，这反过来将有助于解决数据中心建设造成的迫在眉睫的电力紧缺。 百度的李彦宏称赞AI在药物发现方面的潜力，可以将蛋白质和治疗成像到分子水平，以完全理解癌症和肿瘤的结构，「我希望这一领域的突破将在未来10年、20年内发生。」 然而，反乌托邦的恐惧是无法耸耸肩就过去的，特别是因为这项技术将把更多的财富和权力集中到更少的人手中。 到目前为止，AI的股市收益几乎全部流向了「科技七巨头」，而在中期选举前期，反数据中心主张的竞选者已经暂露头角，几十年来首次将弗吉尼亚州众议院第30选区翻蓝。 「美国人民要求对AI采取保障措施，这个问题的政治倾向非常清楚，」安全AI联盟的组织者是前茶党领袖之一，正试图动员右翼选民反对川普与科技巨头的联盟。 关于高级AI可能杀死我们所有人的警告声浪已大多平息，「末日论者」已被边缘化，现在被AI统治阶级用作笑料。 规避风险的人已不再处于驾驶席上。 多亏了黄仁勋、孙正义、阿尔特曼和其他企业家，人类现在正在高速公路上飞驰，油门踩到底，没有刹车，驶向一个高度自动化和高度不确定的未来。 也许川普在9月于英国与黄仁勋直接对话时，带着愉快的笑声说得最好：「我不知道你在这里做什么。我希望你是对的。」

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悲-尘
7天前

歸藏: 被 Nano Banana Pro 的美学表现震撼！太顶了 一键生成任何影视剧或者小说的场景海报提示词 优化了一下我的微缩场景模型提示词，增加文案部分的效果以及模型周围的特效 没想到适配性这么好，每个场景、文字效果、模型周遭的特效都非常适配小说或者影视剧 比如剑来小说的经典场景，他自动选的陈平安走出骊珠洞天的片段，周围环绕的雾气以及模型周围的球形遮罩真的很像小世界或者洞天 提示词： 请为影视剧/小说《需要添加的名称》设计一张高品质的3D海报，需要先检索影视剧/小说信息和著名的片段场景。 首先，请利用你的知识库检索这个影视剧/小说的内容，找出一个最具代表性的名场面或核心地点。在画面中央，将这个场景构建为一个精致的轴侧视角3D微缩模型。风格要采用梦工厂动画那种细腻、柔和的渲染风格。你需要还原当时的建筑细节、人物动态以及环境氛围，无论是暴风雨还是宁静的午后，都要自然地融合在模型的光影里。 关于背景，不要使用简单的纯白底。请在模型周围营造一种带有淡淡水墨晕染和流动光雾的虚空环境，色调雅致，让画面看起来有呼吸感和纵深感，衬托出中央模型的珍贵。 最后是底部的排版，请生成中文文字。居中写上小说名称，字体要有与原著风格匹配的设计感。在书名下方，自动检索并排版一句原著中关于该场景的经典描写或台词，字体使用优雅的衬线体。整体布局要像一个高级的博物馆藏品铭牌那样精致平衡。

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