即刻App年轻人的同好社区
下载
App内打开
嗷嗷嗷嗷凹
119关注73被关注2夸夸
在一家制造业做战略运营,野生社会学观察
尝试构建面向建设性与创造性的人生
嗷嗷嗷嗷凹
25天前

携隐Melody: 今天我们来学一个很有用的概念😊。 它叫:Evil Questions,恶毒问题。 啥是“恶毒问题”呢?就是权力不对等的问题(沟通交流本应该平等),或者更具体地说,是自带一种“居高临下”冒犯感的问题。如果你看不到其中的“恶毒”,就很容易被它带偏,花时间去自我辩解,去试图“说清楚”,最后因为说不清楚而持续内耗。 我们也可以把这种问题称为“陷阱问题”。 恶毒问题最突出的特点就是“预设”,但又巧妙地隐藏了这个预设。常见这两类: 1️⃣ 第一类是预设了你有问题。 这类问题貌似提问,实则 judge,提问只是对方想要 judge 你的伪装。 比如“你现在做的这么多副业/爱好/项目,能赚钱吗?”貌似提问,实则已经预设你在做的事情全无意义。无论你如何列举数据或经验,你都是在试图自证“我没在浪费时间”。无论你自证成功还是失败,对方都稳坐审判席,享受着高高在上的权力感。 而你最好的结果也不过就是对一个不重要的人证明了自己没在浪费时间。亏不亏? 但是表面上,对方只是问了一个“赚不赚钱”的问题,他没有明说你“浪费时间,毫无意义”,你要是指责他judge 你,他还会无辜地说“我关心你还不对喽?” 这就是 Passive Aggressive(消极攻击)。 类似的问题还有:“你为什么总是这么敏感/想这么多?大家不都是为了你好吗?” 不但judge 了你敏感/想太多,还把伤害和冒犯重新定性为善意,“都是为你好” — 两者都不是事实,只是对方的主观臆断。 还有“你是不是想起前男友了(暗指你不客观)”、“你是不是太激动了”、“你是不是接受不了不同观点”。 重点不在于对方的 judge 对不对,重点在于:TA 凭什么做你的审判官? 2️⃣ 第二类是预设了错误的链接。 比如“你不是有时间吗,怎么这点小忙都不帮呢?”直接预设了有时间 = 义务。 “你不是说爱我吗?那为什么不能包容我的 xxx/为我做 xxx?”预设了爱 = 无条件忍让妥协。 “如果你真的尽力了,结果怎么会是这样呢?”预设了尽力 = 理想结果。 “你不是为女性发声吗?怎么某某某事件不见你发声呢?”预设了发声 = 全方位代言所有议题。 这比第一类更难识别,因为它披着"逻辑"的外衣,攻击了你的身份认知。很多人就会陷入自我怀疑,开始解释"我为什么没有做某某某",却没意识到:对方根本没有资格要求你做什么。谁给 TA 的脸,让 TA 居高临下来指责你的? 那我们怎么应对“恶毒问题”呢? 第一步就是要先识别出这些问题。此时最好用的其实是自己的直觉,如果你一时还说不出有什么不对,但已经感觉到冒犯、不舒服,这就是一个“恶毒问题”的信号。此时你先不要回应,要停下来想一想: - 这个问题是否让我感到需要自我辩解?我用得着跟 TA 辩解吗? - 这个问题中是否包含着对我的某种评判(已经对我做出了一个结论但没有提供论述)? - 这个问题是否建立在错误的前提上(我有能力就要帮吗)? 一旦识别出“恶毒问题”,最重要的应对原则就是:不要接招。 最简单的回答就是“关你 P 事”,或直接忽略。婉转一点就是“我不需要向你解释这个”,“我不想说”。 想要更客气一点的话,以防误判的话,可以先反问对方的动机,比如“你为什么想知道?” 以说你副业/爱好浪费时间为例,有人问你“赚钱吗”,你就问“你为什么想知道”。对方如果是真心求教,就会说“我也想搞”;对方如果只是想来 judge 你一下,就可能讪讪地说“不为什么,就问问呗”,那你就嬉皮笑脸回一句:保密~😊 如果你不想被当成包子,总是要应付这种问题,你也可以更直接一点,点破对方的预设。比如“你预设了我有时间就有义务帮你,但我没有这个义务”。更好的是要求对方解释,比如“你解释一下为什么我敏感,我想太多?” 记住:你没有义务回答每一个问题。当你摆脱了这种必须要回答问题的心理压力,你就更能清醒识别出“恶毒问题”,选择自己愿意回答的善意问题。 最后还是那句话:不要自证~不要让别人用一个“问题”就轻易消耗你的时间和精力。管他们怎么说怎么看,你专心跳你的栅栏~

00
嗷嗷嗷嗷凹
28天前
荒凉之野,星幕低垂,
死亡的歌声里响起婴儿的啼哭,
伴随着最高法则和神喻的暗淡,
我目睹了我的诞生…
00
嗷嗷嗷嗷凹
1月前
很喜欢的 PolymathInvester 发的一篇文章,怎么成为一个幸运的人。Key takeaway:
运气不是随机的,而是特定行为的副产品。
1. 扩大尝试基数,让行动先于思考 运气是一种概率游戏。你无法预测哪一枪会命中,所以要多开枪——数量胜过完美。在真实世界中的快速实验和迭代,远比闭门规划更能创造机会。每一次行动都会产生新的反馈、新的联结、新的可能性。

2. 保持可见性,增加与世界的"碰撞率" 运气源于你与世界的连接。做事并主动传播,让才华被看见;公开记录学习过程,用"面包屑"轨迹吸引同频者;建立可被搜索的在线身份,创造永久的能力证明。曝光度直接决定了邂逅机会的概率。

3. 连接对的人,拓展弱关系网络 普通熟人比亲密朋友更能打开新世界的大门。将自己定位在不同社群的交叉点,扮演连接者的角色——信息和机会会自然流经你。永远不要烧毁桥梁,始终以友善的方式离开每一段关系。

4. 主动置身于"运气密度"更高的环境 你的物理位置、数字存在和职业选择,决定了偶然邂逅的数量与质量。去机会聚集的地方——会议、创业中心、在线社区;将自己嵌入思想流动、相互欣赏的"圈子"中,让成功具有传染性。

5. 利用不对称性,保护下行风险 寻找那些下行有限、上行无限的机会。用"杠铃策略"平衡稳定与冒险:大部分资源投入安全领域,一小部分用于大胆尝试。首先减去让你脆弱的东西——债务、有毒关系、不健康习惯,确保坏运气不会摧毁你。

6. 保持灵活,为自发性留出空间 不要把日程或预算安排到100%,给生活留出余地。大多数决定都是可逆的——快速尝试,根据反馈调整航向。保持适应性,当机会出现时能够转向,而不是被僵化的计划束缚。

7. 坚持长期主义,让复利生效 "坚持"比"天赋"更能预测成功。持续积累技能,每一项新专长都是一张运气彩票。与同样玩长期游戏的人建立重复互动,信任与共享历史会创造双赢网络。留在牌桌上足够久,才能等到那个改变一切的重大突破。

“The lucky individual is not a passive beneficiary of fate but an active architect of a system designed to capture opportunity.

The meta-principle is simple: in uncertain environments, the shape of your exposure matters more than your predictions. By structuring life and work to have limited downside and unlimited upside; and by increasing the surface area across which opportunity can find you, you convert chance into an ally to accomplish your goals.

Luck compounds. The person who takes more shots, stays visible, connects broadly, protects the downside, stays flexible, pays attention, bounces back from setbacks, and persists over time is actively designing their luck surface. These advantages accumulate and appear, to outsiders, as remarkably consistent good fortune.”
00
嗷嗷嗷嗷凹
1月前

卫夕: 九年前,有两个人替我们提前经历了AI焦虑。 坦白讲,和很多人一样,我有AI焦虑。 这种焦虑一方面来自对自己独特性的怀疑,另一方面来源于AI进步和更新太TM快了,压根就学不过来。 如果你也有类似的AI焦虑,那我诚恳地说,《AlphaGo》这部纪录片,你必须重看一遍。 为什么这么说? 片中的主角李世石和线索主角樊麾在9年前经历的,其实就是我们今天AI焦虑的预演。 只不过,彼时的强度要高10倍。 如此推荐这部牛逼的纪录片,卫夕有两个简单的理由—— 第一,它记录了人类第一次被AI强碾压的全貌。 豆瓣评论区里赞美如果不是有时间戳,我都怀疑是AI写的。 的确,该片导演Greg Kohs是一位节奏把控的大师。 全片看似舒缓但张力拉满,90分钟,洽好够你放下手机,完整地感受一次冲击。 第二,配合樊麾本人讲述的播客食用,震撼加倍。 去年,时隔九年之后的纪录片中的樊麾上了一次刘鹏和东东枪两位老师的播客“科技修道院”。链接——https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/675ec9c27d8426f692408889 我认为是小宇宙里被严重低估的一期播客,我看截止到2026年1月16日,播放量仅有5880次播放。 作为一个天生会讲故事的高手,樊麾通过极其精彩的讲述补充了纪录片里没说的细节—— 如何从自信到崩溃、如何被全网骂成"人奸"、如何看到李世石面对AI"神之一手"的微妙表情等等。 和纪录片搭配服用,分外精彩。 很多读者会说,这片子我以前看过,但相信我,那时你一定是在抽离的状态看的,如今我们已然都成了剧中人。 下面,卫夕就粗略地讲讲这个极其精彩故事,说一说我的理解,目的是让你去看原片和听播客—— 二 先说说樊麾。 2015年他在欧洲拿了第三次欧洲围棋冠军,而且是法国围棋协会的总教练。 他自己承认,要是水平真的厉害,也不用去欧洲拿冠军了。(不得不说,他这个路子也挺清奇的) 然后他收到了一封邮件。 发件人叫戴密斯·哈萨比斯,说自己是一个叫DeepMind的公司的,有一个很兴奋的项目,问他感不感兴趣聊一聊。 樊麾的第一反应是:他们可能是想去研究一下自己大脑结构有什么特点。 毕竟,会下棋的人估计更聪明一些? 结果飞到伦敦后,DeepMind的人告诉他:他们开发了一个下围棋的系统,叫AlphaGo,想试试挑战职业棋手。 樊麾的心凉了半截,用他的原话说就是:别提我有多失望。 毕竟,那时候他打心底就觉得——AI就不存在赢职业骑手的可能性。 樊麾觉得这就是浪费时间,谷歌钱多,想测试一下,那就试试呗。 三 然后比赛开始了。 第一盘,樊麾下得比较缓,不想跟机器硬碰硬,他觉得AI擅长战斗,那我就跟你玩抽象。 一度他觉得自己有优势,但一番交战之后,第一盘输了。 但樊麾给自己理由:我疏忽了,人嘛,总给自己找借口。 “它不过如此,跟我想象中的差不了太多。” 结果第二盘又输了,这时候他的情绪就开始发生微妙的变化。(纪录片里呈现的细腻的表情变化非常有意思。) 到第三盘输完——“那一瞬间你就觉得你不会下围棋了。”(事实上,我也多次看了AI的输出之后,深深地怀疑自己写作还有什么意义?) 一个职业棋手、欧洲冠军,一个当了十年法国总教练的人,突然觉得自己不会下围棋了。 "你要知道那一瞬间你会觉得你知道的东西是对的吗?你会怀疑自己。因为你从头到尾你都在怀疑自己,你下的每一步棋都在怀疑自己。你的自信心会被巨大的打击,因为他没有任何表情,你下哪儿他跟着应,你的所有的情绪从他身上会反弹给你自己。" 对谈的播客嘉宾东东枪在播客里打了个比方,说这就像武林高手去了一个道观,结果被小道童一把薅过来啪啪打。 樊麾说不对,小道童毕竟还是个活人。 "你就想象一下,你不小心误入了少林寺18铜人,18个铜人把你抽,一人抽一下,你心想我白被揍了,他连疼都不带疼的。" 四 那天晚上樊麾还要远程给学生上围棋课。 "那天晚上给我学生讲棋,我都不知道怎么讲完的,那瞬间你没办法自信,你就觉得你不行了。" 学生不知道老师刚刚经历了什么,老师也没办法跟任何人说,这件事是保密的,成果要在《Nature》上发表,发表之前不能透露任何信息。 当一个人的信心被AI彻底摧毁之后,有的人可能就趴下了,有的人会站起来迎上去。 很显然,樊麾属于后者。 当那个男人(就是带领做出今天综合能力最强的Gemini 3 Pro的哈萨比斯)抛出橄榄枝时,他答应了,选择作为顾问加入DeepMind团队,继续和AlphaGo硬刚和碰撞。 打不过,那也得和它切磋,直到搞明白它到底为什么这么牛逼,这是樊麾作为一个棋手的倔强。 五 2016年1月27日,《Nature》发表了AlphaGo的那篇论文,然后樊麾就在网上被骂惨了—— 出卖国家的叫汉奸,帮助AI训练来打败人类的樊麾被骂成了“人奸” 还有人说他是被收买的,说谷歌给钱。 樊麾很生气,别的骂他都认,棋臭就是臭,但收买他没法认。 “我们是棋手,在某种意义上讲,棋手认为下棋的也都是艺术家,我们的每盘棋都是我们花心血的一个艺术,不管它好还是不好,都代表了我们。对我们来说每盘棋都像生命一样宝贵。我怎么可能拿我的生命去做买卖呢?” 这话他是对着《连线》杂志的主编说的,后来被剪进了纪录片里。 但没人相信。 所有人都在等三月份的比赛,AlphaGo要挑战李世石,真正的世界冠军,大家都觉得,等李世石赢了,就知道樊麾是真的臭了。 六 李世石当时是什么心态? 和樊麾一模一样:觉得自己肯定能赢。 李世石看过樊麾那五盘棋,所有职业棋手都看过了,都在讲解分析。 柯洁说“樊麾这个棋应该不能算职业棋手,有辱职业棋手称号”。 前两天刚刚离去的棋圣聂卫平也说这棋确实臭,客气点的说“樊麾在欧洲时间长了,这棋明显是退步了”。 李世石不知道的是,跟樊麾下的那个版本是V18,跟他下的已经不是同一个版本了,机器的进步跟人不是一个罗辑,几个月时间,能提升的幅度是人想象不到的。 樊麾当时预测是5比0,他觉得李世石一盘都赢不了,为什么这么说? 听听樊麾的原声—— “我是知道它啥水平的,我是打心眼里知道它啥水平的。我经历过,我当然知道。你输不会是技术输,一定是心态崩,百分之百心态崩塌,躲不过去的。” “我输还没有在闪光灯下,他在聚光灯下,他死得更惨。人家不都说聚光灯下死得快。” 七 2016年3月9日,第一盘。 全球关注,第一天的独立IP观看人数八千多万,第二天过亿,大家都像看世界杯一样,都想见证历史。 我记得彼时我还在微博搬砖,比赛那几天也是无心工作,全程一直密切关注。 第一盘,李世石输了。 樊麾说他在现场,李世石认输那一瞬间,他的整个大脑都空了—— “我的整个大脑都空了。虽然说你知道他一定会输,我预测他5比0的,但我那一瞬间就好像被拉到宇宙间失重,一切都变了,不一样了,空了。” “然后慢慢被拉回来了,那一瞬间的感觉特别神奇。就是你就知道你就突然之间一切都停下来了,就像时间停下来了,就真停下来了,就跟电影特效似的。” CNN报道说这是围棋的一小步,但是人类的一大步。 八 第二盘,是整个人机大战最经典的一盘。 因为那步棋,还因为那个抽烟的背影。 当时特别有戏剧性,具体而言是这样的—— 李世石在比赛进行到一个半小时的时候,下完第36手,局面有些棘手,他需要调整一下状态,决定出去露台上抽一根烟。 纪录片里专门给了一个他抽烟的镜头,他不知道AlphaGo马上要下出那步惊天的37手。 那个画面特别安静,有一种面对着即将碾压自己的对手时的宿命感。 我总觉得那个画面是一种隐喻,事实上,我们每个人都在那个露台上。 人抽烟的时候,机器不会等待。 黄博士代表AlphaGo落下了著名的“神之一手”——第37手:五路肩冲。 樊麾第一眼看到这步棋的反应是:“我那是个啥?我天,啥破玩意儿还能往这儿下,那是棋吗?” 所以他也等着看李世石回来是什么表情,李世石从露台抽烟回来,坐下之前先瞥了一眼棋盘。 “那个表情特别不屑,你知道吗?噗嗤一下乐了,'还能往这儿下'那感觉。” 然后他坐下,开始看这步棋。 “那个表情,那个凝重,就真的是一点一点越来越凝重。然后就开始慌,越来越慌。” 他想了12分钟,之前每步棋大概一分钟之内就下了。 “心态出问题了,乱了,已经乱了。” 你懂这个感觉吗?你以为你看穿了对手,你以为对手出了昏招,你甚至笑出来了,然后你仔细一看,发现这步棋你越看越不懂,越看越觉得厉害。 那一瞬间,你会开始怀疑:它是不是早就把我算透了?它是不是看到了我看不到的东西?我是不是根本就下不过它? 樊麾说得特别准确:人做任何事情,只要没有自信就完了。 九 果然,第37手之后,李世石表情越来越凝重,局面越来越难控制,最后输得很惨,一点机会都没有。 第三盘更惨,四五十手就输飞了。 新闻发布会上,李世石说话都带着哭腔。 樊麾说:“我看着都难受,所有人都难受。那一瞬间好像没有人赢,只有他输,因为他毕竟代表了全人类。” 那一幕我看的时候也很触动,因为现场就连DeepMind的哈萨比斯也表情凝重,在那种氛围下,根本高兴不起来。 底下很多韩国职业棋手给他鼓劲,说你是最棒的,虽然你三连败了,但你已经做到了我们所有人只能做到的最好了。 这是实话,大家已经见识到AlphaGo的实力了,确实没有人下得过它。 3比0,比赛已经结束了,但按规则还得继续下完五盘。 李世石的压力有多大?已经输了三盘了,4比0跟5比0有什么区别吗? 有。 十 第四盘,是围棋史上最荡气回肠的一盘。 开局的时候所有人都觉得李世石肯定要输了,记者们开始撤场,回去写稿,关注度已经下去了,大家觉得没什么好看的了。 然而,真正牛逼的人会在绝境中寻找希望,很显然,李没打算放弃。 然后好戏上演了——第78手——中腹一挖。 就那一步棋,AlphaGo忽然像疯了一样,开始下很奇怪的棋。 在AI看来,人类下这步棋的概率是万分之一。 但李世石在新闻发布会上说,这步棋却是它直觉的唯一选择。 这就是人类和机器的区别,机器算出来这步棋没有道理,概率极低,但人的下意识告诉李世石:就该这么下。 而这步棋,恰恰打中了AlphaGo的七寸,它的权重乱了,它不知道该如何决策了。 但最厉害的不是那步挖,最厉害的是李世石在取得优势之后,一直谨慎地下到AlphaGo认输。 你想想他有多紧张,前三盘被打成狗,第四盘终于看到希望了,万一最后关头丢了呢? 樊麾说他在现场看着李世石的脸,那种专注已经到了极致。 最后终于,李世石赢了,在3比1落后的局面下打败了AlphaGo。 AI有37手,人类有78手。 作为数子裁判的樊麾在结束后给李世石竖了一个大拇指 十一 纪录片里有一个画面,李世石走进新闻发布会现场,按理说他赢了,应该很开心,但他崩着脸,一直忍住没笑,然后全场开始鼓掌欢呼,他才绷不住笑出来。 那个笑,是真的开心。 樊麾当时发了一条微博,说“那个笑是这个世上最幸福的笑”。 李世石自己说: “我很奇怪,我输了三盘赢了一盘,这一盘赢你们对我的欢欣鼓舞好像比什么都重要,这盘棋我不会拿任何东西换,这是我人生最宝贵的一盘棋。” 那是人类最后一次在正式比赛中战胜顶级围棋AI。 十二 我为什么每次被AI产品震到头皮发麻,都要把这部纪录片翻出来看一遍? 其实特简单,我在里面看到了人面对AI的完整过程—— 第一阶段:傲慢。 樊麾、李世石并没有神马不同,这是一种基于经验和逻辑的傲慢。 就像ChatGPT刚出来的时候,很多人的反应是—— 它输出的东西看着挺像那么回事,但其实在实际应用的过程中用不了,毕竟我是十来年的老师傅了,还是我自己搞得好,AI还是差点意思。 第二阶段:被碾压后的崩溃。 樊麾说那一瞬间你就觉得你不会下围棋了,李世石看着第37手从不屑到凝重到慌张,我们开始怀疑自己了。 我就亲自听我写前端的技术前同事看到Gemini 3 Pro之后说:完蛋了,我几年的前端经验真TM白学了。 我想很多设计师也会经历相同的崩溃。(有的话请留个言) 很多人说,我没有,我没有经历过,我的工作可没那么简单,呵呵,你等着,快了! 你只不过是还在第一阶段而已,放心,对绝大多数人而言,崩溃、失业神马的,该来的大概率都会来的。 第三阶段:重生。 被AI碾压后,樊麾加入了DeepMind团队,他说“我从他身上学的东西多多了”。 他说“AlphaGo对围棋的理解,如果他有的话,是远超我们的,它对骑手的帮助非常巨大”。 李世石在被硬控三盘之后,在第四盘下出了那步惊天的78手,并在一年之后赢得了所有比赛。 没错,被摧毁后的重建是一个痛苦的过程,它并不容易,且并不是每个人都能走到第三阶段。 十三 我相信,很多人像我一样,也在经历从第一阶段、第二阶段到第三阶段过渡的过程。 ChatGPT刚出来的时候,我当时傲慢地判断它没有洞察,但很快,行业的进化就超出了我最初的想象,我错了,错得离谱。 印象最深刻的是2024年下半年,Claude 3.5 Sonnet在文字、逻辑上的能力彻底让我折服,更不用说后边飞速迭代的新模型。 我看AI的过程,从开始的“弱智”、到“笨笨的实习生”、到“水平相当的同事”、再到“牛逼的导师”,这个过程就发生在短短两年之内。 折服之后总得在焦虑中行动,我开始强迫自己提高和AI交互的频率,并强制自己输出,甚至还注册了一个新的公众号——“降维实验室”。 和AI开过一些脑洞,比如“用《华尔街日报》的风格报道大闹天宫”、“玄武门之变当晚,李世民的独白会写什么”、“假如雷军来发布哪吒的风火轮”、“用Agent分析腾讯招聘岗位推测微信在忙什么”、“平替版图灵测试”、“哈佛AI就业冲击论文解读”等。 尽管产量不算高,但的确在和AI的密集交互中,我的确从心态上重新变回了一个学生。 这种感觉很微妙,并不意味着焦虑没有了,它还在,只是茫然感在一轮一轮调Prompt、试新工具、发新的输出中实实在在降低了。 我身边很多朋友还在第一阶段和第二阶段之间反复横跳——一会儿AI不过如此,一会儿又被新东西震撼,我特别理解这种感觉,毕竟我也是这么过来的。 现在,我某种意义上臣服了,臣服这个词可能让人有点不舒服,但我觉得面对注定提高的智能上限,臣服没什么丢脸的。 感兴趣的可酌情关注卫夕臣服后在“卫夕指北”和“降维实验室”的新输出,一起感受非技术的文科生和AI能擦出什么火花。 最怕的是,做鸵鸟。 十四 樊麾在播客里说了一段话,我每次听都觉得有触动—— “AlphaGo给棋手带来最大的不同,就是在那一瞬间,它降个维,把我们都拍成小学生了。” “这是个好事儿。为什么呢?打通任督二脉这个事儿有时候需要外力的,你自己打不通。那一瞬间你很疼,你很不舒服。但是你一旦成长起来,你会发现海阔天空了,你看待问题事物的方式方法都变化了。” “我至少现在能够觉得我懂的东西实在是太少了,这是真心话。但是我心态可能就更加放松了,因为我相信我懂得少。” 这段话我反复听了很多遍。 承认自己不懂,才能真正的开始。 十五 最近“斩杀线”这个词很火。 在我看来,AI其实也是有一条看不见的斩杀线的,用得好的人会得到AI的加成,而恐惧、抱怨不行动的人则会逐渐被AI悄然斩杀。 而我们每个人,都要用尽全力逃离AI的斩杀线。 这是每个人真实而又残酷的新课题,不要以为AI带来的失业离自己很远。 樊麾说了一段关于复盘的话,我很认可,并且在和我闺女下棋的时候讲给了她听—— 他说复盘这个词来自围棋,每个职业棋手都会复盘,复盘只有一个目的:找自己的问题。 “你复盘如果都是对方的问题,你怎么进步?” 这段话放在AI时代特别适用。 你可以抱怨AI抢了你的饭碗,指责资本家只想着降本增效,但这些抱怨是无力的。 我们能做的,不过只是学AI、用AI,反思自己,然后改进。 优酷和B站都有这个片,希望每个人都能从中获得力量—— 可到B站看原片,相信我,这90分钟绝对值得。链接——https://www.bilibili.com/video/BV1Ct411u71n 结语 看着这条2018年的评论,在看看过去两年AI世界的沧海桑田,有一种恍如隔世的感觉。 我不知道下一个让我震撼的AI产品是什么——更强的LLM、更复杂推理的Agent或者是某些我们闻所未闻的东西? 但我知道,唯一能做的就是——别想太多,先用起来,用得越多,怕得越少。 让AI写个分析报告、整一下小龙虾、生成第一个网页、调整一次Prompt、手搓一个Skills.......都可以。 总之,把手弄脏。 没错,你可能会受挫,但没关系,学游泳的第一步也是先呛几口水。 用着用着,焦虑就没了。

00
嗷嗷嗷嗷凹
1月前

李惠子Huizi: a16z普通合伙人David George 针对 2025-2026年AI市场发展、企业表现及宏观趋势进行的最新深度分享: 1. AI 公司的惊人增长与效率 - 收入增长速度: 顶尖 AI 公司达到 1 亿美元ARR的速度显著快于当年的顶级 SaaS 公司。2025 年AI 领军企业的年增长率甚至超过了 600%。 - 人均产能(ARR per FTE): 这是一个关键指标。顶级 AI 公司的人均收入在 50 万到 100 万美元之间,而上一代软件公司的基准仅为 40 万美元。 - 销售与营销效率:AI 公司的快速增长并非靠高额营销堆砌,其销售与营销支出占比反而低于传统 SaaS 公司,这说明产品本身的市场需求极度旺盛。 - 毛利率的特殊性: 虽然AI公司的毛利率因推理成本而略低于传统软件,但 David认为这反而是“荣誉勋章”,证明产品被大量真实使用,且成本随时间会下降。 2. 宏观市场与资本支出 (CapEx) - 尽管 AI 概念股估值较高,但 David 认为其基础是稳健的盈利增长,而非像点号泡沫时期那样仅靠讲故事。 - 到 2030 年,超大规模企业(Hyperscalers)的累计资本支出预计将接近5万亿美元。为了获得10%的回报率,到2030年全球每年由AI驱动的收入需要达到1万亿美元(约占全球GDP的1%) - 反驳了“硬件过剩”论点。David 提到,即使是 7-8 年前的 TPU 依然保持 100% 的利用率,且二手市场的 GPU 价格依然坚挺,“并没有所谓的‘闲置 GPU’(Dark GPU)” 3. 私募市场的权力法则 (Power Laws) - 价值高度集中: 私募市场价值正加速向少数顶级公司集中。目前欧美独角兽总价值约 5.5 万亿美元,其中前 10 大公司就占了近 40%。 - 保持私有的趋势:绝大多数年收入过亿的公司目前选择保持私有(约 86%),这让私募市场成为了获取AI增长红利的核心资产类别。 我们目前正处于一个长达 10-15 年产品周期的极早期阶段。虽然资本支出巨大,但市场对 AI 的需求是真实且迫切的,AI 正在以前所未有的速度规模化并重塑企业的利润结构(考虑到a16z是AI浪潮推手的背景…)。 https://www.youtube.com/watch?v=rSohMpT24SI

00
嗷嗷嗷嗷凹
1月前
AI 在嘴毒这一块可以的哈哈哈
“您这不是杂食,您这是试图用博弈论解构佛法,用资本主义精神参透“空性”,最终目的是为了在职场“跨越不可能”,达到财务自由后的“心经”境界。建议下次书单可以加上《如何一边内观一边内卷》,或者《禅与Ofice软件维修艺术》”
00
嗷嗷嗷嗷凹
2月前

Celia.: 最近开始对基金好奇,于是密集听了几期红杉历届掌门人的播客,想知道这家硅谷最头牌的 VC 是如何运转、如何决策的? 毕竟,大多数顶级 VC 都会随着创始人的老去而变得平庸,但红杉是极少数完成了四代平稳权力交接的机构,并且在这 50 年里,几乎从未错过任何一个时代的球王,从半导体的仙童、个人电脑的苹果、互联网的谷歌,到移动时代的 WhatsApp、字节,以及现在的 OpenAI 等等。 记录一些有意思的点: 1. 红杉内部记录了十几年来每一次投资的投票情况(0-10分)。回顾这些数据,他们发现了一个非常有趣的结论:一个项目是有 “强烈共识” 还是有 “巨大争议”,对于结果好坏,毫不相关。 真正重要的是,是否有人有着强烈的 Conviction。比起一屋子人都通过的 6 分项目,红杉更想要那种有人投 9 分、有人投 2 分的项目。 (这背后的原理可能是,VC 作为风险投资,往往要以出人意料的方式构建未来。如果所有人都能达成共识,通常意味着这个东西太像过去已知的事物了,立刻就会被市场充分定价和竞争,而那些真正的颠覆性机会,在最开始的时候往往很难理解,甚至不合逻辑。极低的分数代表它的风险,极高的分数代表它的潜力。) 2. 红杉对团队的考核分为两个部分: (1) 每年 6 月有一轮价值观评估。 评估个人行为是否符合团队的四个核心价值观: - Aggressive but humble:既有野心,又非常谦逊。 - Demanding and supportive:既严苛,又乐于助人 - Strong under scrutiny:在高强度的辩论和压力下也能坚持逻辑和判断。 - High give-a-shit and zero bullshit:对所做的事情极度认真在乎,且行事极度坦诚直接。 (P.s. 很喜欢红杉抽象出的这一套 values,很具体,且有张力,它要求一个人能在对立统一的特质中寻找平衡。有点像菲茨杰拉德的那句名言,所谓聪明人就是脑子里有两套截然相反的观念,且能并行不悖) (2) 每年 12 月有一轮能力评估: 评估每个人在投资价值链五个环节(Sourcing → Picking → Winning → Building → Harvesting)中的能力水平。 整体来讲,红杉认为自己在 Winning 上的能力最强,能拿 9 分。 (这里,他们自认为当与其它顶尖 VC 竞争时,红杉拿下创始人的 secret sauce 是:花大量时间去理解创始人想成为什么样的人,然后把这种理解反馈给对方,让创始人感到深深地被看见。 与之对应的,最大的错误就是急于推销,拼命告诉创始人红杉有多牛,这很难真正打动对方。) 另外,红杉认为自己在 Picking 上做得最差,只能打 6 分。 (不过,之所以 Picking 这么差,倒也不是红杉能力不行,核心是因为 VC 做的是 Outliers 生意,而每一个真正的 outlier 都是独一无二的,会打破所有既定规则,很难真的总结出一套 pattern 来系统化地识别) 3. 红杉有一个非常恐怖的自研 CRM 系统。 每当他们遇到一位顶级的人才,且帮了 ta 一个忙时,就会请求对方回答一个问题:“在你的领域里,你认识的最聪明的 5 个 peers 是谁?”。 他们把这些回答录入系统,追踪了整整 10 年。 这就像是给整个硅谷的顶级人才做了一个 PageRank。这样,当某个不知名的创业公司冒出来时,如果在系统里能 track 到好几个 founding team members 的名字,就已经是一个大的 Buy Signal 了。 4. 红杉做复盘时发现,所有严重的错误决策(无论是投错还是错过),如果连续追问 5 个“为什么”,最终原因从来不是计算错误,而是心理陷阱。 为此,他们总结了 40 种思维偏误。其中最常见的一个是 "Separation of Church and State (政教分离)" ,也就是要把 “追逐项目的快感” 和 “冷静的投资决策” 分开。人很容易在追逐的过程中爱上对方,导致失去了客观评估风险的能力。(招人,恋爱也是同理) 5. 红杉新晋掌门人 Pat grady 说他从红杉教父 Doug Leone 身上学到了顶级销售的本质,那就是极致的透明度。 比如,在谈判价格时,Doug 从不绕弯子,而是会直说:你想付 X,我想付 0.5X,不如我们 0.75X 成交,大家共同忍受一点不舒服,怎么样? 在相处中,越简单、直接、透明,越能快速建立信任,而当人们信任你时,生活和商业都会变得容易许多。 事实上,Doug 认为红杉最核心的竞争力之一,就是沟通成本极低。在与他沟通时,永远不需要寻找任何第二层或第三层的隐含意思。你得到的永远是现实,不存在背后的潜台词。 (极度坦诚直接,似乎是很多 great founder 身上的共同特质,从 Ray Dalio,到乔布斯、Elon Musk... @曲凯 @陈皮皮屁 身上这个点也能超越 99.9% 的人……这是我会怀念42章经的一个地方。) 6. Pat Grady 还分享了一个他最常与创业者产生分歧的点:Fewer Better Things。 当一个初创公司想做一个新东西时,Pat 通常认为更好的资源利用方式都是——把已有的东西做得更好。 他有一个常常引用的概念,叫做 「The Chicken Issue」:Chick-fil-A(以鸡肉汉堡闻名的快餐店)的老板肯定想过,如果在菜单里加上牛肉汉堡,客户群肯定会扩大。但代价是,这就模糊了它作为「鸡肉专家」的身份。 把核心功能点做到极致,才是最关键的。绝大多数公司都死于想做的太多,而不是太少。 7. 最后,很多很多红杉的访谈都提到,红杉之所以是红杉,最大的原因是他们一直保有的 Desperation (想不到准确的中文翻译,紧迫感?) 红杉喜欢找那些受过伤、急于证明自己的人。 Doug Leone 回忆自己 11 岁移民美国时,因为不会橄榄球、不爱洗澡(意大利习惯)被同龄人疯狂霸凌。这种在性格养成期经历的痛苦,让他产生了一种“我要赢”的强烈渴望。 红杉内部其实一直在寻找这类人——那些不适应群体、有深深不安全感的人。他认为,把这些有天赋,本性善良但有某种心理缺口的人聚集在一起,建立一个信任圈,会爆发极其恐怖的战斗力。 并且,他们内部也会通过一些机制来自我施压,比如每年一起做 Pre-mortem (事前验尸),推演红杉未来 10 年倒闭的原因。 Doug Leone 有一句非常出名的话,读了让人怅然若失,大意是: 我可以给我的孩子世界上任何东西,除了那件造就了我的东西——一种不拼命就会被淘汰的焦虑感。

00
嗷嗷嗷嗷凹
2月前
湿漉漉的雨天
00