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不务正业国的王
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不务正业国的王
1月前

卫夕: 一篇雄文（熊文？），把市场砸出了一个坑。 昨天，初七，2026年2月23日，美股开盘。（你看，咱们这春节不开盘也有好处） 道琼斯跌了800多点，收在了日内最低点，全市场只有27%的股票收涨。 当天，科技软件ETF（IGV）创下了52周新低，当日下跌5%，年初至今已经跌了近30%，把ChatGPT发布以来的涨幅都跌没了。 触发这场抛售的，是Substack上一篇名为《2028全球智能危机》文章。 这件事有意思的点在于——这TM完全一篇想象出来的推演。 很显然，文章没有瞎扯，对未来推演的逻辑是让人信服的（至少说服了市场），值得盘一盘。 老外的文章通常都比较长，说实话多少有点啰嗦，直接翻译阅读体验其实很一般，读起来费劲。(原文地址：https://www.citriniresearch.com/p/2028gic ) 所以，看原文之前，我尝试花3000字梳理它的十个逻辑，尽量保证通俗易懂，且信息密度比原文高。 这文章其实就讲了一个核心问题——如果AI真的赢了，哪些东西会跟着输掉？ 一 第一条逻辑，是整篇文章最反直觉的地方，也是它的题眼—— 看多AI可能本身就是熊市信号。 这很奇怪，AI生产力提升、企业利润扩张、股价上涨，这TM当然是好事啊！ 但作者问了一个的问题：北达科他州一个GPU机柜，能完成曼哈顿中城一万名白领的工作，这对经济到底是好事还是坏事？ 生产出来了，然后呢？谁来花这些钱？ GDP是衡量产出的，但产出必须流通，才能变成消费，才能变成下一轮的收入和再生产。 如果产出绕过了人，直接从机器流向资本家的账户，那这个GDP数字好看是好看，但和普通人无关。 作者给这个现象起了个名字，叫幽灵GDP（Ghost GDP）——统计数据里有，但普通人感知不到。 这才是问题所在。 二 第二条逻辑，是关于那个负反馈飞轮。 说的其实是一个很朴素的链条—— AI能力提升，企业裁员，省下的钱买更多AI工具，AI能力再提升，企业再裁员…… 这个循环里，没有刹车。 以前的经济周期有自我修正机制——工厂生产多了卖不出去，就会减产，减产带来供给就少了，供给少了价格就会回升，价格回升又刺激新一轮投资。 这就是之前衰退之后会复苏的朴素逻辑。 但这一次不同，裁员是因为技术进步得太快而让人变贵了。 技术还在进步，裁员的理由只会越来越充分，而不会自动消失。 以前我们说：熊市不言底，这一次的问题更麻烦——底在哪里，取决于AI进化到哪里。 而AI的进化，目前看没有明确的天花板。 三 第三条逻辑，说起来有点奇怪——被AI威胁最深的公司，成了AI最激进的采购方。 ServiceNow这家公司，是文章里的典型案例。 它卖的是企业工作流自动化软件。 AI来了，它的客户开始大裁员，裁员就意味着不再买软件了，收入下滑，与此同时，有新的竞争者用AI写出了功能相近的产品，分走了它的市场。 然后ServiceNow怎么做的？ 它裁掉了15%的员工，把省出来的钱投进了AI工具。 它别无选择，成了AI最激进的用户之一。 这和以前我们常说的柯达、诺基亚的故事完全不同。 以前说的是传统企业抵抗新技术，被灵活的新进者颠覆。 这一次，传统企业是最快拥抱AI的那一批，因为它们是被最快威胁的那一批。 而问题在于，它们正是雇人最多的一类企业，它们跑得越快，裁员的速度就越快。 四 第四条逻辑，叫AI不怕麻烦。 什么意思？ 人会懒，人有习惯，人嫌麻烦，人会健忘。 这些弱点，被无数商业模式精心设计成了护城河。 订阅制、自动续费、捆绑套餐、默认选项——每一个设计背后，都有用户怕麻烦的隐含假设。 AI把这个假设干掉了。 AI可不怕麻烦，它会帮你对比五个平台的价格，逐条检查你每个月的订阅是否在用，发现保险公司的自动续费涨了价就立刻重新比价。 这些事，人不是不想做，是嫌麻烦不去做。 文章里用DoorDash（美国的美图外卖）举了一个绝妙的例子。 DoorDash的护城河，本质是——你饿了，你懒，这个app在你手机首页。 但AI助手没有手机首页，它会同时检查DoorDash、Uber Eats、餐厅自己的网站和二十个新平台，选最便宜最快的那个。 以前的护城河，崩了。 五 第五条逻辑，是整篇文章最简单也最被人忽视的一个： 机器不花钱。 这话说起来像废话，但想清楚了，是各很严肃的问题。 美国的消费在GDP里占70%。 这70%几乎全部来自人。人有收入，人才花钱。机器创造了产出，但机器不在餐厅吃饭，不买房，不去度假，不送孩子上私立学校。 文章里有一句话，我觉得是全篇最值得被划线的： "我们只需要想一想，机器在可选消费品上花多少钱，就能看清楚这件事。（答案是：0）" GDP增长，但消费的主体在缩水。 消费的主体缩水，意味着大量以人类消费为基础的商业模式，大概率都会塌。 从会花钱的人类，流向不花钱的机器，这是一个残酷的流动。 六 第六条逻辑，是关于白领失业的消费乘数效应。 这一条相对技术一些，但道理并不难懂。 以往我们说失业影响消费，大家想象的是蓝领工人失业，他们下周就不消费了，数据很快反映出来。 但这一次的失业主要发生在白领。 白领有积蓄，失业之后，他们可以靠存款维持一两年的正常消费。 于是数据上看不出来，经济学家说还好还好，但真实的衰退已经在发生。 等到数据终于崩了，滞后了几个季度，局面已经很难收拾。 还有另一个放大效应：美国消费最强的前10%的人，贡献了50%以上的消费支出。前20%的人，加起来大约贡献了65%。 这些人，买大房子，搞家装，买好车，去旅游，送孩子读私立，这些消费，是支撑整个消费的顶梁柱。 现在，正是这10%到20%的人，在大批失业或者被迫降薪。 2%的白领就业损失，换来的是3%到4%的消费下滑，这个换算比率，比大部分人想象的要高得多。 七 第七条逻辑，是私募信贷的多米诺骨牌。 这一条稍微有点金融行业内部视角，但作者解释得很清楚。 过去十年，美国私募信贷从不到1万亿美元膨胀到了2.5万亿以上。 大量资金流进了软件公司，赌这些公司的年度经常性收入（ARR）会长期稳定增长。 然后AI来了。 SaaS公司的客户开始裁员，裁员意味着软件许可减少。 年度经常性收入“ARR”变得不再经常了。 更糟糕的是，这些软件公司的资产，很多被打包进了保险公司和年金产品，说白了是美国普通家庭的储蓄，只是套了个复杂的金融外壳。 Zendesk（美国很牛逼的客服SaaS公司）是文章里的标志性案例：2022年以102亿美元私有化，配了50亿美元直接借贷，号称是历史上最大的ARR抵押贷款。 到2027年，AI客服已经完全替代了人工票务系统，Zendesk的核心业务逻辑消失了。 这50亿美元的贷款，完全有可能打水漂。 问题是，Zendesk绝不是个例。 八 第八条逻辑，是这篇文章最后一个大炸弹： 优质抵押贷款，可能也不Work了。 这句话的份量，需要一点背景来理解。 2008年次贷危机，烂就烂在贷款从一开始就是坏的——借给了根本还不起的人。 所以监管的逻辑是：只要贷款质量好，系统就稳。 于是银行和金融体系花了十七年，把优质抵押贷款变成了系统里最靠谱、最着调的资产。 780分的信用评分（在美国算非常高了），20%的首付，三十年稳定的就业记录，从来没有逾期记录——这类贷款，被认为是一点问题都木有的。 但这一次的问题，是工作的问题。 这些信用良好的借款人，当年借钱的时候，是标准意义上的优质借款人。 但世界在贷款发放之后发生了变化，他们的工作，被AI替掉了，或者降薪了，或者同行业的整体薪资水平崩掉了。 以前的危机是，贷款第一天就是坏的；现在的危机是，贷款发放时是好的，但世界变了。 13万亿美元的美国房贷，背后的隐含假设是：借款人会在未来30年里，大致保持当前的收入水平。 这个假设，大概率也TM要噶。 九 第九条逻辑，是关于政策工具的失效。 降息有用吗？ 有用。 降息能降低贷款成本，刺激信用扩张，托住资产价格。 但降息不能让AI停止进化。 降息不能让失业的产品经理重新找到和原来薪资一样的工作。 降息解决的是流动性问题，而这一次的问题是失业问题。 政府的财政也同样尴尬。 美国财政的收入主体，是个人所得税和工资税。 AI创造的产出，流向了资本和算力的拥有者，不流经工资，也就不流经税务局。 产出还在增长，税收却已经悄然在下滑。 更要命的是，失业补偿金是为周期性失业设计的：失业一段时间，找到新工作，补偿结束。 但如果失业是结构性的，失业补偿金就变成了一项永久支出。 政策工具，是用旧模型配旧问题。 新问题来了，旧工具大概率不管用。 十 第十条逻辑，是整篇文章最本质的那一条，放在压轴： 我们的整套经济体系，建立在“人类智识是稀缺资源”这个假设上。 劳动力市场、信贷体系、税法、社会保障——所有这些，都是在人类的思考能力、决策能力无法被大规模复制的前提下设计的。 这个前提，正在失效。 AI不是完美替代，但在越来越多的领域，它是足够好的替代。 好到让企业重新计算人和AI的成本收益比。 经济体系不会崩塌，但肯定会重新定价。 问题在于，这次重新定价的对象，是整个经济秩序的底层基础，并非某个行业、某类资产，而是人值多少钱这件事本身。 这是太阳底下真正的新鲜事，以前没有发生过。 结语 文章的结尾，作者把视角切回了现实： 我们不是在2028年读这篇文章，我们是在2026年2月读它。 现在标普接近历史最高点，负反馈飞轮还没有开始转动。 所以作者说的其实是：你还有时间想一想，你的未来规划里，有多少是建立在“人类智识永远稀缺”这个假设上的？ 这个问题，比任何一条具体的建议，都更值得认真对待。 我个人对这篇文章的评价是：逻辑严密，叙事优雅。（尽管有略显啰嗦） 很显然，它并非看衰AI，恰恰相反，它是看多AI，看多到预估和推演了AI强势发展的系统性风险。 看完这篇文章，说实话我也非常有收获，大年初八，开工的第一天卫夕说两点—— 第一，认真想一想，你的收入来源里，有多少是建立在“我比机器贵，但我比机器好”这个假设上的。 这个假设以前成立，现在开始动摇，未来会继续被压缩。 把这件事放到台面上，认真审视它。承认一个风险的存在，是应对它的第一步。 第二，至少充一个20美元每月的AI。 哪怕一个月，你如果用的是免费的AI，那它的水平其实是半年前或一年前的水平。 不要再自信地认为：我试过了，AI也就那样。持这种想法，大概率是你没用好。 最近有一句话流传很广——如果你现在大部分事情还是自己动手做，说明你的动手能力不太行。 很多人对AI的恐惧，来自于不了解。很多人对AI的盲目乐观，也来自于不了解。 用，频繁地用，用到模型限额是唯一解。 我自个也在强迫自己以最大限度地、激进地用那御三家的模型。 往死里烧token！ 没错，旧的框架不够用了，新的框架，得自己搭。

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不务正业国的王
2月前

张无常Hayes_Zhang: 谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 最近在达沃斯论坛上接受了彭博社的访谈，时长不到半小时、内容相当丰富，手记一些我印象深刻的点： 1、Hassabis 的工作状态：每周工作一百小时，每年工作五十周，大多数深度思考发生在凌晨一点到四点。 Hassabis 2017 年在 BBC 的报道里提到过他的工作节奏是「2 个工作日」：第一个工作日从上午 10 点上班，到下午 6 点下班，处理办公室公司事务，之后回家晚饭，然后开始第二个工作日，从晚上10 点到凌晨 4 点，进行他个人的研究工作。 ——就这样每天工作 14 小时，每周 7 天午休，每周 100 小时，每年 50 周。媲美工作狂马斯克。 2、我们正处在物理 AI 取得突破性进展的临界点，预计还有 18 个月到 2年的时间实现突破。 3、深入研究机器人技术后，你会对人类的手部结构产生全新的敬畏之心——至少我是这样——进化的设计精妙绝伦，人类的手在稳定性、力量和灵活性上的表现，很难被复刻。 4、DeepSeek 的确是一个令人印象深刻的模型，它清楚地展现了中国科技公司的实力，但它被夸大了。字节跳动非常强，在技术前沿的跟进速度上，可能只落后大约六个月，而不是一到两年。 5、到 2030 年，我们有 50% 的可能实现AGI。 6、Yann LeCun 说 Transformer 和大模型技术走到尽头的观点显然是错误的，但仅凭它们能否实现AGI？我认为有 50% 的可能性——只需在现有方法的基础上进行优化并扩大规模，就能实现AGI。 7、从现在到实现通用人工智能，我们还需要一两项，最多不超过五项突破性技术：世界模型、持续学习能力、多领域稳定表现的能力、推理能力、长期规划能力。 8、是否认同 Ilya 说 Scaling Law 的时代结束？不同意，Ilya 的原话是「我们重回研究的时代」——而我觉得，Google/DeepMind 从未离开过研究的时代。 9、是否认同马斯克说我们已经进入了技术奇点？不认同，实现 AGI 还有 5 年的时间。 10、是否认同 Anthropic CEO Amodei 预测未来五年内，人工智能会取代 50% 的初级白领岗位？ 不认同，这一过程会耗时更久。今年，我们或许能看到这一趋势的初步显现，比如初级岗位和实习岗位可能会受到影响，但要实现大规模取代，我们还需要解决 AI 的稳定性问题。 我把目前人工智能的这种不均衡表现称为 “锯齿型智能”，在某些领域表现出色，在另一些领域却不尽如人意。 在出现这种大规模的岗位变革前，我们还有大量工作要做，不止5年，但这种变革最终一定会到来。 11、在后稀缺时代，人们不再需要工作，个人打算如何度过时间？ 我想利用人工智能探索物理学的极限。 上学时，我最感兴趣的就是那些终极问题：现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案是什么？时间是什么？引力是什么？ 12、如果人们不再需要工作，我们还能找到生活的意义和目标吗？ 说实话，这一点比经济层面的就业问题更让我担忧。经济层面的问题，更多是一个政治问题：当人工智能为我们带来巨大的效益和生产力提升时，能否确保这些成果为全人类共享？ 但更大的问题在于，许多人从工作和科学探索中获得意义和目标感，在一个全新的世界里，我们要如何重新找到这些东西？ 我认为，我们需要 新一代伟大的哲学家，来帮助我们思考这个问题。或许未来，我们的艺术创作会更加精妙，我们的探索之旅会更加深远，就像如今我们所做的极限运动等非经济目的的事情一样，未来或许会有更多更小众、更有深度的这类活动。 13、想对年轻人和孩子们说什么？ 我们即将进入一个变革的时代，变革的规模和速度都会是工业革命的十倍，影响力会是百倍。 我想对所有人说，变革的背后，蕴藏着巨大的机遇。 对于如今的孩子，我会鼓励他们熟练掌握这些新工具，把他们变成原生工具，这些工具几乎能赋予他们超能力。 14、如何应对人工智能带来的变革？ 唯一可以确定的是，未来会发生巨大的变化。 所以在学习技能方面，要做好持续学习的准备。 学会学习，才是最重要的能力。 要能快速适应新环境，利用现有工具吸收新信息。 访谈视频：https://youtu.be/BbIaYFHxW3Y?si=mQHyp6tGDpVAqN4x

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不务正业国的王
5月前
不务正业国的王
6月前

Max_means_best: 搞学术的人看过来！ 西湖大学做了个自动把学术论文转PPT的Agent。 前两天发了字节哈工大港大做的自动论文宣发Agent 今天就看到朋友分享的另一个工作 来自西湖大学的研究员们发布了Auto-Slides 这是一个用于创建和定制学术PPT的交互式多智能体系统 可以将研究论文转换为具有教学结构的、多模态的幻灯片（例如图表和表格）。 并且它不是简单的由LLM来设计，而是根据认知科学，来创建以演示为导向的叙述。 并通过交互式编辑器进行迭代优化，以匹配学习者的知识水平和目标。 与之前的AutoPR类似，Auto-Sildes也分为三个步骤生成（图2️⃣ 1️⃣内容理解和结构化，其中解析器和规划器Agent分析源材料，以 JSON 格式设计幻灯片结构，指定每张幻灯片的内容、图表和表格。 2️⃣质量保证和优化，其中验证器和调整器Agent确保内容的真实性和完整性。 3️⃣生成和交互优化，其中生成器Agent以 LaTeX 代码格式生成最终演示文稿，编辑器Agent通过自然语言对话来完成人工参与修订。 为了评估该系统的效果，作者们使用人工和LLM进行了双重评估。 结果显示，使用Auto-Slides生成的PPT在人工和LLM评估中均优于直接使用LLM生成的PPT（图3️⃣和4️⃣ 显著提高了学习者（听众）的理解和参与度。 其实我觉得这个项目潜力很大，特别是基于认知科学来进行讲解/叙述。 当然作者也承认，目前Auto-Sildes尚未整合动态或交互式媒体，如嵌入的视频、动画、交互式图表或可执行代码块。 希望在后续工作中能整合这些能力～ 项目主页：https://auto-slides.github.io Github：https://github.com/Westlake-AGI-Lab/Auto-Slides Paper：https://arxiv.org/abs/2509.11062

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不务正业国的王
6月前
不务正业国的王
6月前
不务正业国的王
7月前
不务正业国的王
7月前
看到一个观点，人在起步的时候要保留更多的可能性，但故事总有下半段，人最终需要选择一条路走。有些时候，其实是“条条大路通罗马”，你总会成为你该成为的人。
#关于选择
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不务正业国的王
8月前
从追求稳定到适应变化

鲁彼特: 过去几十年的主流人生轨迹，是建立在这些假设上的： ​1）房产会持续增值，并且是财富的主要积累方式。 ​2）稳定的工作和社会保障体系能支撑一个人到老。 ​3）结婚生子是社会共识，也是符合经济效率/降低生存风险的最优选择。 ​ ​但是，你们发现没有，这些假设正在动摇： ​1）房价下跌，房产从必买到可买可不买，两性关系也在发生很多微妙的变化，如果婚姻不是必需品，房价的另一个基石也松动了。 ​2）人口老龄化加剧，社保体系的压力越来越大，等这一代年轻人老了，还能拿到退休金吗？ ​3）AI 技术的高速发展，稳定职业也变得稀缺，指望自己的职业一定不会被替代，也是赌。 ​ ​我认为，我们正在经历的，旧的秩序正在解体，新的秩序还没有完全成型。 ​ ​我们很难再去复制上一代的生活，参考发达国家的经验也变得没有意义，他们也在面临各种挑战，比如科技的冲击，气候变化的冲击。​ 我们都必须直接从当下的条件出发去探索新的人生轨迹。 ​ 在未来，读书➡️稳定工作➡️买房结婚➡️鸡娃➡️养老金养老，这条传统路径肯定不再是唯一选择了。 会有更多租房不买房的人，会有更多类型的两性关系，会有更多工作但是不上班的人，会有更多离开大城市的人，会有更多从事创造性工作的人，会有除了社保以外更多元的养老机制…… 我觉得这会是一段长期的社会秩序重建，我们这一代人刚好是重建的主力军。 但不论未来会如何，识别变化并且快速适应新模式的人，会在这一波社会变迁中活的更好。 还在寄希望旧秩序恢复的人，会被社会淘汰。 ​ ​

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不务正业国的王
8月前

即刻资讯台: 2025年8月5日 🌍资讯快读 1、著名历史学家许倬云去世，享年95岁 https://www.jiemian.com/article/13128309.html 2、安踏回应“收购锐步”传闻 https://www.jiemian.com/article/13128095.html 3、智元机器人首届合作伙伴大会将于8月21日在上海举办 https://www.jiemian.com/article/13127831.html 4、韩国军方今起拆除边境地区对朝扩音广播设施 https://www.jiemian.com/article/13125582.html 👬即刻镇小报 1、你看过很多东西，但很多东西只是轻轻划过你的大脑皮层。 https://m.okjike.com/originalPosts/689028e798a3a27f7e3b46d5 2、林深见鹿 https://m.okjike.com/originalPosts/68901a7c98a3a27f7e3a1d73 3、读 段永平 有感 https://m.okjike.com/originalPosts/688e101ef00fd49661651ce2 4、普通人做副业，就是不信天赋更不信运气 https://m.okjike.com/originalPosts/688ee9eef00fd4966177d907 今日即刻镇小报内容来自 @是松月呀 @Forest_Lin_Kang @李继刚 @广屿Ocean ，感谢以上即友的创作与分享。

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