本集简介
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要是没有AI，我们现在肯定在为经济前景恐慌。
要是没有AI，我们现在肯定在为经济前景恐慌。
过去五十年，其实技术变化很慢，人口增长又在下降，这个时间点卡得奇迹般的准。
过去五十年，其实技术变化很慢，人口增长又在下降，这个时间点卡得奇迹般的准。
我们需要AI和机器人的时候，他们正好出现了。
我们需要AI和机器人的时候，他们正好出现了。
剩下的人类工作者会变得稀缺、抢手。
剩下的人类工作者会变得稀缺、抢手。
而不是贬值。
而不是贬值。
我们现在所处的这个时刻到底有多重要？
我们现在所处的这个时刻到底有多重要？
这是非常非常历史性的时刻。
这是非常非常历史性的时刻。
AI就是点金石。
AI就是点金石。
现在我们有了一项技术，能把世界上最常见的东西——沙子，转化成最稀有的东西——思想。
现在我们有了一项技术，能把世界上最常见的东西——沙子，转化成最稀有的东西——思想。
我花了很多时间跟最前沿的AI创业者在一起。
我花了很多时间跟最前沿的AI创业者在一起。
最领先的创业者在想能不能有那种创始人一个人包办所有事的公司。
最领先的创业者在想能不能有那种创始人一个人包办所有事的公司。
大家都在担心年轻人的工作要没了。
大家都在担心年轻人的工作要没了。
AI要取代他们。
AI要取代他们。
人人都想聊失业，但其实你该看的是任务消失，工作本身比具体任务存活得更久。
人人都想聊失业，但其实你该看的是任务消失，工作本身比具体任务存活得更久。
你怎么看这三个具体角色的未来？
你怎么看这三个具体角色的未来？
产品经理、工程师、设计师。
产品经理、工程师、设计师。
这三个角色现在像在进行墨西哥对峙。
这三个角色现在像在进行墨西哥对峙。
每个程序员都觉得有了AI，自己也能当产品经理和设计师；每个产品经理觉得自己能写代码、能做设计；每个设计师也觉得自己能管产品、能写代码。
每个程序员都觉得有了AI，自己也能当产品经理和设计师；每个产品经理觉得自己能写代码、能做设计；每个设计师也觉得自己能管产品、能写代码。
其实他们都没错。
其实他们都没错。
当你同时擅长两件事，效果不止翻倍；同时擅长三件事，效果不止翻三倍。
当你同时擅长两件事，效果不止翻倍；同时擅长三件事，效果不止翻三倍。
你会变成跨领域的超级专家。
你会变成跨领域的超级专家。
大家还没完全意识到这变化有多大。
大家还没完全意识到这变化有多大。
在我看来，真想提升自己、发展事业的人，现在应该把所有空闲时间都用来跟AI对话。
在我看来，真想提升自己、发展事业的人，现在应该把所有空闲时间都用来跟AI对话。
让他训练自己。
让他训练自己。
今天我的嘉宾是MARK ANDREASON，科技和商业领域最具影响力的人物之一。
今天我的嘉宾是MARK ANDREASON，科技和商业领域最具影响力的人物之一。
他发明了网页浏览器，创办了全球最大的风投公司，他也是多次创业者，投资了几乎所有划时代的科技公司。
他发明了网页浏览器，创办了全球最大的风投公司，他也是多次创业者，投资了几乎所有划时代的科技公司。
他还是对科技过去和未来最清醒、最有洞察力的思想家之一。
他还是对科技过去和未来最清醒、最有洞察力的思想家之一。
这次对话中，我们会聊我们现在经历的这个时刻有多独特、多重要。
这次对话中，我们会聊我们现在经历的这个时刻有多独特、多重要。
他在教孩子什么技能来适应AI时代？
他在教孩子什么技能来适应AI时代？
未来几年产品经理、设计师和工程师会变成什么样？
未来几年产品经理、设计师和工程师会变成什么样？
AI领域的护城河在哪里？
AI领域的护城河在哪里？
最原生的AI创业者在做什么不同的事？
最原生的AI创业者在做什么不同的事？
还有更多深层重要的话题。
还有更多深层重要的话题。
听完这期，你会对现在世界正在发生什么、未来往哪儿走有更聪明的理解。
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非常感谢我的NEWSLETTER社区和ACTION的朋友们提供话题和问题建议。
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喜欢这期播客的话，别忘了在喜欢的播客应用或YOUTUBE上订阅关注，这帮助很大。
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如果订阅我的NEWSLETTER会员，能免费获得二十多款产品的一年使用权。
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说完这些，我们进入今天的对话。
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MARK ANDRESEN：非常感谢你来，欢迎来到播客。
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LANNY：谢谢，谢谢，很高兴来这儿。
LANNY：谢谢，谢谢，很高兴来这儿。
我想先从一个宏观问题开始，我有无数方向想聊，但这个能给我们个框架参考。
我想先从一个宏观问题开始，我有无数方向想聊，但这个能给我们个框架参考。
我们现在所处的这个时刻到底有多重要？
我们现在所处的这个时刻到底有多重要？
这是非常非常历史性的时刻。
这是非常非常历史性的时刻。
我觉得2025年可能是我整个职业生涯甚至人生中最有意思的一年，而且我觉得2026年会更精彩。
我觉得2025年可能是我整个职业生涯甚至人生中最有意思的一年，而且我觉得2026年会更精彩。
哇，这话分量很重。
哇，这话分量很重。
是的，我见识过不少，感觉现在有两件事在发生。
是的，我见识过不少，感觉现在有两件事在发生。
一是大家对那些传统机构的信任，我觉得正在全面崩塌，而且有很多数据支持这一点。
一是大家对那些传统机构的信任，我觉得正在全面崩塌，而且有很多数据支持这一点。
很多人们长期依赖的结构、秩序和机构已经证明应付不了现在的挑战。
很多人们长期依赖的结构、秩序和机构已经证明应付不了现在的挑战。
二是与此同时，全国和全球的对话变得更自由了。
二是与此同时，全国和全球的对话变得更自由了。
我们正经历一场惊人的革命，我称之为言论自由、思想自由。
我们正经历一场惊人的革命，我称之为言论自由、思想自由。
人们能公开讨论几年前还不能讨论的东西，这个空间在急剧扩大。
人们能公开讨论几年前还不能讨论的东西，这个空间在急剧扩大。
我觉得这已经在单行道上了，讨论范围会越来越广。
我觉得这已经在单行道上了，讨论范围会越来越广。
然后还有巨大的地缘政治转变在发生，显然美国在变，欧洲在变，中国在变。
然后还有巨大的地缘政治转变在发生，显然美国在变，欧洲在变，中国在变。
顺便说，拉美也在大变，那边正在发生很戏剧性的事件，全世界都是很多假设被拉到阳光下重新审视。
顺便说，拉美也在大变，那边正在发生很戏剧性的事件，全世界都是很多假设被拉到阳光下重新审视。
而且所有这些事儿是同时发生的，对吧？
而且所有这些事儿是同时发生的，对吧？
这么多国家、这么多行业都在动荡，而AI作为一项新技术，真的要影响这一切了。
这么多国家、这么多行业都在动荡，而AI作为一项新技术，真的要影响这一切了。
然后普通人工民能够充分参与，能够把事情变明白。
然后普通人工民能够充分参与，能够把事情变明白。
这三件大事好像同时撞在一起了，我觉得我们可能才刚开始。
这三件大事好像同时撞在一起了，我觉得我们可能才刚开始。
这三件事都是这些感觉，都是历史性的时刻，转变量级可能堪比1989年柏林墙倒塌，甚至可能堪比二战结束，就是那种感觉，肯定的。
这三件事都是这些感觉，都是历史性的时刻，转变量级可能堪比1989年柏林墙倒塌，甚至可能堪比二战结束，就是那种感觉，肯定的。
天呐，活着真好。
天呐，活着真好。
说到AI这块，很多人还在想该怎么办。
说到AI这块，很多人还在想该怎么办。
你觉得在AI对世界或者对听节目的朋友的影响方面，还有什么没被充分认识到的地方？
你觉得在AI对世界或者对听节目的朋友的影响方面，还有什么没被充分认识到的地方？
我觉得现在很明显了。
我觉得现在很明显了。
从技术角度看，这东西真的管用。
从技术角度看，这东西真的管用。
CHATGPT那个时刻其实才三年前，当时最大的问题是这玩意儿确实好玩，有创意，机器能写莎士比亚十四行诗，说唱歌词很厉害。
CHATGPT那个时刻其实才三年前，当时最大的问题是这玩意儿确实好玩，有创意，机器能写莎士比亚十四行诗，说唱歌词很厉害。
但问题是你能把这技术用在推理上吗？
但问题是你能把这技术用在推理上吗？
用在解决问题上，用在真正重要的领域，比如医学、科学、法律这些。
用在解决问题上，用在真正重要的领域，比如医学、科学、法律这些。
结果答案是肯定的。
结果答案是肯定的。
过去十二个月，尤其是最近三个月，真的证明了AI能做到这些。
过去十二个月，尤其是最近三个月，真的证明了AI能做到这些。
你现在都能看到AI在开发新的数学定理。
你现在都能看到AI在开发新的数学定理。
假期那段时间，AI编程好像真的到了临界点。
假期那段时间，AI编程好像真的到了临界点。
全世界最顶尖的程序员，包括LINUS TORVALLS，假期里第一次说AI现在编程比我们人还强，这威力太大了。
全世界最顶尖的程序员，包括LINUS TORVALLS，假期里第一次说AI现在编程比我们人还强，这威力太大了。
我觉得我们现在都默认，在任何有标准答案的领域，AI的推理能力都会变得很强。
我觉得我们现在都默认，在任何有标准答案的领域，AI的推理能力都会变得很强。
这包括很多非常重要的领域，技术进展很快，而且会越来越好用。
这包括很多非常重要的领域，技术进展很快，而且会越来越好用。
但我觉得有个东西没被充分理解，很多人业内很多人有个一维的看法，觉得技术一旦成熟，AI就会席卷世界，改变一切。
但我觉得有个东西没被充分理解，很多人业内很多人有个一维的看法，觉得技术一旦成熟，AI就会席卷世界，改变一切。
我觉得这框架是错的，基于对我们生活的这个世界，或者说过去八十年我们生活的世界理解不完整。
我觉得这框架是错的，基于对我们生活的这个世界，或者说过去八十年我们生活的世界理解不完整。
我特别想提两点。
我特别想提两点。
第一，在美国和西方过去三十年或五十年，我们感觉好像技术变革很剧烈。
第一，在美国和西方过去三十年或五十年，我们感觉好像技术变革很剧烈。
但实际上，如果你去找证据、统计证据、分析证据，你根本找不到。
但实际上，如果你去找证据、统计证据、分析证据，你根本找不到。
经济学家有个衡量经济中技术变革速度的指标，叫生产率增长。
经济学家有个衡量经济中技术变革速度的指标，叫生产率增长。
这基本上是技术对经济影响的数学表达。
这基本上是技术对经济影响的数学表达。
但过去五十年，生产率增长其实很低，不是很高。
但过去五十年，生产率增长其实很低，不是很高。
我们都感觉好像很高，觉得技术变化很多。
我们都感觉好像很高，觉得技术变化很多。
实际上很低，美国生产率增长的速度在我们这辈子大概只有一九四零到一九七零年的一半，大概只有一八七零到一九四零年的三分之一。
实际上很低，美国生产率增长的速度在我们这辈子大概只有一九四零到一九七零年的一半，大概只有一八七零到一九四零年的三分之一。
所以从统计上看，美国和西方的技术进步、技术对经济的影响实际上是大幅放缓了。
所以从统计上看，美国和西方的技术进步、技术对经济的影响实际上是大幅放缓了。
AI要来了，但它撞上的环境是实际经济中已经很久几乎没有技术进步了。
AI要来了，但它撞上的环境是实际经济中已经很久几乎没有技术进步了。
这是第一点。
这是第一点。
然后还有另一件惊人的事正在发生，就是人口崩塌。
然后还有另一件惊人的事正在发生，就是人口崩塌。
这本来是西方现象，现在越来越全球化了。
这本来是西方现象，现在越来越全球化了。
人类繁殖率在快速下降，很多国家包括美国生育率已经低于2了，这意味着未来100年世界上很多国家，包括中国，都会人口减少。
人类繁殖率在快速下降，很多国家包括美国生育率已经低于2了，这意味着未来100年世界上很多国家，包括中国，都会人口减少。
所以前提是世界其实没什么技术进步，而且世界人口要减少。
所以前提是世界其实没什么技术进步，而且世界人口要减少。
AI要进入的就是这么一个世界。
AI要进入的就是这么一个世界。
这极其重要，因为我们真的需要AI把生产率提上去，才能把经济增长拉上去。
这极其重要，因为我们真的需要AI把生产率提上去，才能把经济增长拉上去。
我们真的需要AI管用，因为我们需要机器来做那些没人做的工作。
我们真的需要AI管用，因为我们需要机器来做那些没人做的工作。
未来一百年，地球人口真的会减少，所以这些因素交织在一起，会比很多人想的更有意思、更复杂。
未来一百年，地球人口真的会减少，所以这些因素交织在一起，会比很多人想的更有意思、更复杂。
我想顺着孩子这个话题问下去，我知道你有个孩子。
我想顺着孩子这个话题问下去，我知道你有个孩子。
我看一个人怎么想、看重什么、最喜欢用的角度，就是他在教孩子什么，把孩子往哪引。
我看一个人怎么想、看重什么、最喜欢用的角度，就是他在教孩子什么，把孩子往哪引。
你在教孩子什么特定技能吗？
你在教孩子什么特定技能吗？
或者说，甚至什么职业方向。
或者说，甚至什么职业方向。
我是这么想的：我们家有个十岁的孩子，我们实际上是在家上学。
我是这么想的：我们家有个十岁的孩子，我们实际上是在家上学。
所以这事儿想了很多。
所以这事儿想了很多。
我觉得看AI对人的影响，特别是对个人的影响，很多人只盯着最简单化的角度，就是工作机会增减。
我觉得看AI对人的影响，特别是对个人的影响，很多人只盯着最简单化的角度，就是工作机会增减。
这个我们可以聊。
这个我们可以聊。
但对个人或孩子来说，有两点很重要。
但对个人或孩子来说，有两点很重要。
第一，很明显，AI会让那些本来做事不错的人变得非常擅长做事。
第一，很明显，AI会让那些本来做事不错的人变得非常擅长做事。
它会成为一个工具，整体拉高平均水平。
它会成为一个工具，整体拉高平均水平。
你已经能看到这趋势了。
你已经能看到这趋势了。
任何需要写东西、设计东西、写代码的人，如果今天做得还不错，用了AI突然就变得很强。
任何需要写东西、设计东西、写代码的人，如果今天做得还不错，用了AI突然就变得很强。
这方面教育界HOPEFULLY会多教，但还有另一件事正在发生。
这方面教育界HOPEFULLY会多教，但还有另一件事正在发生。
我们现在也看到了，特别是在编程领域，真正优秀的人正在变得极其出色。
我们现在也看到了，特别是在编程领域，真正优秀的人正在变得极其出色。
就是你说的那种超级赋能的个体，那些本来就很擅长编程、拍电影、做音乐、做艺术或者播客、HOPEFULLY风险投资的人。
就是你说的那种超级赋能的个体，那些本来就很擅长编程、拍电影、做音乐、做艺术或者播客、HOPEFULLY风险投资的人。
如果你真的很强，又能驾驭AI，你就能变得极其出色，生产力超高。
如果你真的很强，又能驾驭AI，你就能变得极其出色，生产力超高。
我相信你也有很多朋友属于这类真正顶尖的程序员。
我相信你也有很多朋友属于这类真正顶尖的程序员。
正在经历这个我朋友里那些很厉害的程序员说：‘天呐，我突然不是比以前强两倍，而是强十倍了’。
正在经历这个我朋友里那些很厉害的程序员说：‘天呐，我突然不是比以前强两倍，而是强十倍了’。
所以对单个孩子来说，问题是怎么让他成为这种超级个体，在他要做的领域里扎得很深，而且是以一种能充分利用AI力量的方式扎得很深，不只是优秀，而是极其出色。
所以对单个孩子来说，问题是怎么让他成为这种超级个体，在他要做的领域里扎得很深，而且是以一种能充分利用AI力量的方式扎得很深，不只是优秀，而是极其出色。
这才是真正的机会，至少这是我们努力的方向。
这才是真正的机会，至少这是我们努力的方向。
我也建议家长们往这个方向努力。
我也建议家长们往这个方向努力。
我听到的核心是agency这个词，推特上天天见，就是培养他们的主观能动性，不等着别人告诉他该做什么，而是自己figuring out该做什么。
我听到的核心是agency这个词，推特上天天见，就是培养他们的主观能动性，不等着别人告诉他该做什么，而是自己figuring out该做什么。
对这个agency这个词，过去几年在加州特别火，我一开始很困惑agency。
对这个agency这个词，过去几年在加州特别火，我一开始很困惑agency。
到底在说什么？
到底在说什么？
后来明白，他们说的是主动性，愿意直接动手做事。
后来明白，他们说的是主动性，愿意直接动手做事。
BURG有个很好的词叫LIFFLAYER，就是能成为事件的主要参与者。
BURG有个很好的词叫LIFFLAYER，就是能成为事件的主要参与者。
一开始我觉得这不是很显然嘛，但后来我意识到其实没那么显然，因为现在的社会建立在各种规则之上，每个人默认都被教导要遵守规则。
一开始我觉得这不是很显然嘛，但后来我意识到其实没那么显然，因为现在的社会建立在各种规则之上，每个人默认都被教导要遵守规则。
你应该遵守所有规则，对吧？
你应该遵守所有规则，对吧？
如果你打破规则，所有人都会FREAK OUT。
如果你打破规则，所有人都会FREAK OUT。
天呐，他打破规则了！
天呐，他打破规则了！
我们不知怎的，从心理层面、社会层面进入了一种状态。
我们不知怎的，从心理层面、社会层面进入了一种状态。
很多人默认觉得你要教孩子，就是教他们遵守规则。
很多人默认觉得你要教孩子，就是教他们遵守规则。
甚至可以说K十二教育系统越来越专注在这上面，但其实不对，特别是对你自己的孩子来说。
甚至可以说K十二教育系统越来越专注在这上面，但其实不对，特别是对你自己的孩子来说。
当然有些东西是要遵守的。
当然有些东西是要遵守的。
我昨晚刚跟十岁的孩子聊过，我搬出了那个概念：要领导先学会服从，要发号施令先学会听命。
我昨晚刚跟十岁的孩子聊过，我搬出了那个概念：要领导先学会服从，要发号施令先学会听命。
想让他生活有点STRUCTURE，不能只有纯粹的AGENCY。
想让他生活有点STRUCTURE，不能只有纯粹的AGENCY。
有些规则确实重要，但是人生中能够完全承担责任、完全掌控局面、运营组织、领导项目、创造新事物的人，价值巨大。
有些规则确实重要，但是人生中能够完全承担责任、完全掌控局面、运营组织、领导项目、创造新事物的人，价值巨大。
过去三十年，这种特质在我们的文化里可能有点被削弱了。
过去三十年，这种特质在我们的文化里可能有点被削弱了。
现在有个词来形容它，它正在回归，这很健康。
现在有个词来形容它，它正在回归，这很健康。
这就是我如何看待AI对孩子的意义。
这就是我如何看待AI对孩子的意义。
AI应该是有AGENCY的孩子，撬动世界的终极杠杆。
AI应该是有AGENCY的孩子，撬动世界的终极杠杆。
不管是开发物理学新领域、写代码、做艺术、写小说，无论是什么，我都能充分参与，世界真正能改变事情。
不管是开发物理学新领域、写代码、做艺术、写小说，无论是什么，我都能充分参与，世界真正能改变事情。
这种想法加上这项技术，让我觉得非常健康。
这种想法加上这项技术，让我觉得非常健康。
那个名言怎么说来着？
那个名言怎么说来着？
给我一根杠杆，我就能撬动地球。
给我一根杠杆，我就能撬动地球。
对，就是这个。
对，就是这个。
说起来挺有意思的，包括牛顿在内的早期科学家都特别痴迷炼金术。
说起来挺有意思的，包括牛顿在内的早期科学家都特别痴迷炼金术。
牛顿发展了牛顿物理学、微积分，但他真正痴迷的是炼金术。
牛顿发展了牛顿物理学、微积分，但他真正痴迷的是炼金术。
而这东西他一直没搞成。
而这东西他一直没搞成。
炼金术就是把铅变成金，把常见的东西变成稀有珍贵的东西。
炼金术就是把铅变成金，把常见的东西变成稀有珍贵的东西。
他花了好几十年，想找到贤者之石，就是那种能把普通东西变成稀有东西的机器或过程。
他花了好几十年，想找到贤者之石，就是那种能把普通东西变成稀有东西的机器或过程。
把铅变成金，他始终没搞出来，太令人沮丧了。
把铅变成金，他始终没搞出来，太令人沮丧了。
没人搞出来过，而现在我们用AI技术真的能把沙子变成思想，这让我惊呆了。
没人搞出来过，而现在我们用AI技术真的能把沙子变成思想，这让我惊呆了。
世界上最常见的东西——沙子，变成世界上最稀有的东西——思想。
世界上最常见的东西——沙子，变成世界上最稀有的东西——思想。
AI就是贤者之石，它真的是，这就是它威力巨大的地方。
AI就是贤者之石，它真的是，这就是它威力巨大的地方。
这也是我对十岁孩子做的最重要的事，确保他知道如何充分利用这块贤者知识，也就是人工智能。
这也是我对十岁孩子做的最重要的事，确保他知道如何充分利用这块贤者知识，也就是人工智能。
这肯定是我们教他的核心内容。
这肯定是我们教他的核心内容。
现在有个说法流传说硅谷的人不让孩子用电脑，我觉得可能有极少数人这样，但说实话，实际情况正好相反。
现在有个说法流传说硅谷的人不让孩子用电脑，我觉得可能有极少数人这样，但说实话，实际情况正好相反。
你在硅谷越是深度参与科技，就越要确保孩子完全理解这些、会用这些。
你在硅谷越是深度参与科技，就越要确保孩子完全理解这些、会用这些。
我们就是这么做的，我也建议家长们这么考虑。
我们就是这么做的，我也建议家长们这么考虑。
我不知道你孩子是在家上学的，这太有意思了。
我不知道你孩子是在家上学的，这太有意思了。
这几乎是对当今教育的一种表态。
这几乎是对当今教育的一种表态。
你对此有什么看法？
你对此有什么看法？
我就是想帮那些可能没有你这种经济条件，但又想让孩子成功的家长问问，不管是选择在家上学还是别的，你有什么建议？
我就是想帮那些可能没有你这种经济条件，但又想让孩子成功的家长问问，不管是选择在家上学还是别的，你有什么建议？
这确实是个挑战。
这确实是个挑战。
这回到了你最初问的教育问题，思考教育其实有两种完全不同的角度。
这回到了你最初问的教育问题，思考教育其实有两种完全不同的角度。
通常人们谈的是国家层面，或者说美国各州层面的问题，也就是怎么教育所有孩子。
通常人们谈的是国家层面，或者说美国各州层面的问题，也就是怎么教育所有孩子。
这当然很重要，也需要大规模的系统，比如K到12的公立学校体系。
这当然很重要，也需要大规模的系统，比如K到12的公立学校体系。
但还有另一个角度，是针对单个孩子的，也就是样本量为一的情况。
但还有另一个角度，是针对单个孩子的，也就是样本量为一的情况。
针对一个孩子，你能做什么？
针对一个孩子，你能做什么？
我就直接给你终极答案吧。
我就直接给你终极答案吧。
几百年来，大家都知道教一个孩子最理想的方式，毫无疑问是一对一辅导。
几百年来，大家都知道教一个孩子最理想的方式，毫无疑问是一对一辅导。
如果你只有一个孩子，目标是让这个孩子达到最大潜能，那效果最好的一定是一对一辅导。
如果你只有一个孩子，目标是让这个孩子达到最大潜能，那效果最好的一定是一对一辅导。
历史上每个皇室、每个贵族阶层都知道这一点，例子太多了。
历史上每个皇室、每个贵族阶层都知道这一点，例子太多了。
亚历山大大帝就是亚里士多德教出来的。
亚历山大大帝就是亚里士多德教出来的。
后来他征服了大半个世界。
后来他征服了大半个世界。
几百年来，那些伟大的国王、王后、皇室贵族一直都是这样做的。
几百年来，那些伟大的国王、王后、皇室贵族一直都是这样做的。
这不仅有历史经验，还有统计数据支持。
这不仅有历史经验，还有统计数据支持。
教育界有个重大问题，就是怎么提高教育成果。
教育界有个重大问题，就是怎么提高教育成果。
基本上要提高成果非常困难，但有一个方法确实管用，叫做布鲁姆双西格玛效应。
基本上要提高成果非常困难，但有一个方法确实管用，叫做布鲁姆双西格玛效应。
有一种教育方法能稳定把学生成绩提高两个标准差，让孩子从五十分位爬到九十九分位，这就是一对一辅导。
有一种教育方法能稳定把学生成绩提高两个标准差，让孩子从五十分位爬到九十九分位，这就是一对一辅导。
所以，回到样本量为一的情况，一个孩子配一个老师，形成紧密的互动循环。
所以，回到样本量为一的情况，一个孩子配一个老师，形成紧密的互动循环。
孩子总能处于能力边界上，进步飞快，还能得到及时反馈，这样就能得到更好的结果。
孩子总能处于能力边界上，进步飞快，还能得到及时反馈，这样就能得到更好的结果。
但回到你的问题，除了最有钱的人，一般人根本负担不起给孩子请一对一的家教。
但回到你的问题，除了最有钱的人，一般人根本负担不起给孩子请一对一的家教。
现在AI让这件事变得真的可行了。
现在AI让这件事变得真的可行了。
显然，如果你的孩子对某个东西特别感兴趣，他可以跟大语言模型聊，想问多少问多少，得到及时反馈。
显然，如果你的孩子对某个东西特别感兴趣，他可以跟大语言模型聊，想问多少问多少，得到及时反馈。
你甚至可以说：‘教我学这个吧’。
你甚至可以说：‘教我学这个吧’。
如果没听懂，就说能不能讲简单点儿，然后让他考考你看是不是真的懂了。
如果没听懂，就说能不能讲简单点儿，然后让他考考你看是不是真的懂了。
现在大家就能这么做了，所以我觉得这对各行各业的家长来说都是个巨大的机会，只要花点时间和精力就可以说好吧。
现在大家就能这么做了，所以我觉得这对各行各业的家长来说都是个巨大的机会，只要花点时间和精力就可以说好吧。
孩子可能还是要走传统教育系统，但我要用AI辅导来补充。
孩子可能还是要走传统教育系统，但我要用AI辅导来补充。
当然会有很多创业公司来做这个，现在已经有了，他们会开发各种产品和服务。
当然会有很多创业公司来做这个，现在已经有了，他们会开发各种产品和服务。
非盈利这边，可汗学院也在大力推这个。
非盈利这边，可汗学院也在大力推这个。
所以大概的答案是混合模式，学校加上AI一对一辅导。
所以大概的答案是混合模式，学校加上AI一对一辅导。
还有一个很棒的学校系统叫ALPHA，你可能听说过他们的理念，就是基于我刚才说的这些，结合线下学校和老师，同时大量用AI辅导和AI辅导。
还有一个很棒的学校系统叫ALPHA，你可能听说过他们的理念，就是基于我刚才说的这些，结合线下学校和老师，同时大量用AI辅导和AI辅导。
我觉得这里面有个神奇的公式，以后会应用得更广。
我觉得这里面有个神奇的公式，以后会应用得更广。
对于有兴趣的家长来说，现在真是该好好想想这事儿，看看有哪些选择的好时机。
对于有兴趣的家长来说，现在真是该好好想想这事儿，看看有哪些选择的好时机。
这很有意思，因为现在有这么多担忧，说年轻人找不到工作，AI要取代他们。
这很有意思，因为现在有这么多担忧，说年轻人找不到工作，AI要取代他们。
但另一方面，按你说的，现在学习的人进步会飞快，学到的东西也多得多。
但另一方面，按你说的，现在学习的人进步会飞快，学到的东西也多得多。
你站哪边？
你站哪边？
是觉得年轻人有大麻烦了，还是他们最终会成为赢家？
是觉得年轻人有大麻烦了，还是他们最终会成为赢家？
工作被替代、失业这事儿吧，说得太简单了。
工作被替代、失业这事儿吧，说得太简单了。
模型过于简化。
模型过于简化。
这回到我最开始说的，过去五零年我们其实处于技术变革非常慢的阶段。
这回到我最开始说的，过去五零年我们其实处于技术变革非常慢的阶段。
我之前说过，速度只有前一个时代的一半，只有一百年前的三分之一。
我之前说过，速度只有前一个时代的一半，只有一百年前的三分之一。
我们刚走出这个阶段，这期间经济里几乎没什么技术进步。
我们刚走出这个阶段，这期间经济里几乎没什么技术进步。
相对于历史上任何时期，就业市场的变动都小得惊人。
相对于历史上任何时期，就业市场的变动都小得惊人。
所以即使AI让生产力增长提速，即使翻三倍，那也只是让我们回到1870到1930年间那种就业变动水平而已。
所以即使AI让生产力增长提速，即使翻三倍，那也只是让我们回到1870到1930年间那种就业变动水平而已。
如果你回看那个时代，读读当时的记载，人们觉得世界充满机会，对吧？
如果你回看那个时代，读读当时的记载，人们觉得世界充满机会，对吧？
在那种技术变革速度下，年轻人能开创新职业，进入经济的新领域，开发新产品、新服务。
在那种技术变革速度下，年轻人能开创新职业，进入经济的新领域，开发新产品、新服务。
我们现代世界的很多东西都是在那个时期发明并推广开来的。
我们现代世界的很多东西都是在那个时期发明并推广开来的。
所以，即使AI让经济变化速度翻三倍，也只是转化为更高的经济增长率，转化为更快的就业增长。
所以，即使AI让经济变化速度翻三倍，也只是转化为更高的经济增长率，转化为更快的就业增长。
确实会有一些具体任务和工作被替代，但这会被经济增长和创新的宏观效应淹没。
确实会有一些具体任务和工作被替代，但这会被经济增长和创新的宏观效应淹没。
相应的会出现招聘热潮，到处都会招人。
相应的会出现招聘热潮，到处都会招人。
而且别忘了，这一切发生在人口增长放缓甚至人口萎缩的背景下。
而且别忘了，这一切发生在人口增长放缓甚至人口萎缩的背景下。
未来二三十年，很多国家的劳动力会越来越值钱，因为人口在减少。
未来二三十年，很多国家的劳动力会越来越值钱，因为人口在减少。
我们不想谈政治，但感觉全球似乎都在逆转过去五十年的移民政策方向。
我们不想谈政治，但感觉全球似乎都在逆转过去五十年的移民政策方向。
这好像是个普遍趋势，伴随着民族主义抬头，人们对移民速度的忧虑。
这好像是个普遍趋势，伴随着民族主义抬头，人们对移民速度的忧虑。
历史上看，美国等国家的移民政策总是根据国家情绪起伏变化。
历史上看，美国等国家的移民政策总是根据国家情绪起伏变化。
所以如果把人口下降和移民减少结合起来，在美国或欧洲任何国家，剩下的劳动力都会更抢手，而不是更廉价。
所以如果把人口下降和移民减少结合起来，在美国或欧洲任何国家，剩下的劳动力都会更抢手，而不是更廉价。
所以，更快的生产力增长、更快的经济增长，配上更慢的人口增长和更少的移民，这意味着那种反乌托邦的失业场景不太可能出现。
所以，更快的生产力增长、更快的经济增长，配上更慢的人口增长和更少的移民，这意味着那种反乌托邦的失业场景不太可能出现。
我觉得这完全是杞人忧天。
我觉得这完全是杞人忧天。
这太有意思了。
这太有意思了。
听你的意思，你并不太担心失业问题？
听你的意思，你并不太担心失业问题？
关键是时机刚好对上了吗？
关键是时机刚好对上了吗？
人口减少这些条件必须凑在一起，才不会出现AI导致的大规模失业。
人口减少这些条件必须凑在一起，才不会出现AI导致的大规模失业。
对啊，你看如果没有AI，我们现在就该为经济前景恐慌了。
对啊，你看如果没有AI，我们现在就该为经济前景恐慌了。
因为我们面对的是人口减少的未来，没有新技术配合的人口减少就意味着经济萎缩、机会变少、没有新工作、没有新领域、没有新的消费需求。
因为我们面对的是人口减少的未来，没有新技术配合的人口减少就意味着经济萎缩、机会变少、没有新工作、没有新领域、没有新的消费需求。
你会非常担心进入严重衰退和停滞期，基本上你会看到经济自我安乐死的反乌托邦场景。
你会非常担心进入严重衰退和停滞期，基本上你会看到经济自我安乐死的反乌托邦场景。
所以你会担心跟大家现在担心的相反的事情。
所以你会担心跟大家现在担心的相反的事情。
我们不担心那个是因为现在知道有了能替代人口增长不足的技术，也能替代可能减少的移民。
我们不担心那个是因为现在知道有了能替代人口增长不足的技术，也能替代可能减少的移民。
所以我想说，时机简直奇迹般的刚好。
所以我想说，时机简直奇迹般的刚好。
我们需要AI和机器人来防止经济萎缩，而他们正好出现了。
我们需要AI和机器人来防止经济萎缩，而他们正好出现了。
我觉得这本质上是个好消息。
我觉得这本质上是个好消息。
至于大家担心的大规模失业嘛，你得看到生产力增长的极快、极快，年增长率达到百分之十二、十三、十五、十这种级别，比人类历史上任何经济体都高出几个数量级。
至于大家担心的大规模失业嘛，你得看到生产力增长的极快、极快，年增长率达到百分之十二、十三、十五、十这种级别，比人类历史上任何经济体都高出几个数量级。
这也有可能。
这也有可能。
说实话，我也和大家一样有乌托邦式的幻想，如果AI真的一夜之间彻底改变一切，那我们不妨推演一下这种乌托邦场景。
说实话，我也和大家一样有乌托邦式的幻想，如果AI真的一夜之间彻底改变一切，那我们不妨推演一下这种乌托邦场景。
生产力增长达到极高水平，技术变革也相应加速，经济会大繁荣，MASSIVELY增长。
生产力增长达到极高水平，技术变革也相应加速，经济会大繁荣，MASSIVELY增长。
然后价格会崩盘，那些被AI影响、被AI商品化的产品和服务价格会暴跌，出现通货紧缩。
然后价格会崩盘，那些被AI影响、被AI商品化的产品和服务价格会暴跌，出现通货紧缩。
结果大家今天买的所有东西都变便宜很多，这相当于给所有人大幅加薪，因为购买力大增，购买力增加又转化为经济增长，新领域会出现，每个人的物质生活都会迅速改善。
结果大家今天买的所有东西都变便宜很多，这相当于给所有人大幅加薪，因为购买力大增，购买力增加又转化为经济增长，新领域会出现，每个人的物质生活都会迅速改善。
而且，如果真有失业问题，提供社会保障网也便宜多了，对吧？
而且，如果真有失业问题，提供社会保障网也便宜多了，对吧？
因为福利项目要买的所有商品、服务价格都在跌，医疗价格崩盘，房价崩盘，教育价格崩盘，所有东西都崩盘。
因为福利项目要买的所有商品、服务价格都在跌，医疗价格崩盘，房价崩盘，教育价格崩盘，所有东西都崩盘。
因为AI的影响太巨大了，所以在人们设想的这种乌托邦或反乌托邦场景里，不存在所有人都穷的情况。
因为AI的影响太巨大了，所以在人们设想的这种乌托邦或反乌托邦场景里，不存在所有人都穷的情况。
恰恰相反，价格暴跌让所有人都变得更富，而且给找不到工作的人提供社会保障也更容易了。
恰恰相反，价格暴跌让所有人都变得更富，而且给找不到工作的人提供社会保障也更容易了。
也许我们最终会进入那种场景。
也许我们最终会进入那种场景。
我乐观的一面觉得，也许AI真有那么强大，经济的其他部分也能随之调整适应，也许真会这样，但结果会比大家想的要好得多。
我乐观的一面觉得，也许AI真有那么强大，经济的其他部分也能随之调整适应，也许真会这样，但结果会比大家想的要好得多。
说白了，我刚才讲的这些就是基于最基本的经济学逻辑，顺其自然推导出来的。
说白了，我刚才讲的这些就是基于最基本的经济学逻辑，顺其自然推导出来的。
我不是在做什么宏大预测，这就是个机械性的过程，自然而然会发生。
我不是在做什么宏大预测，这就是个机械性的过程，自然而然会发生。
只要技术进步更快，生产率增长就必然更快。
只要技术进步更快，生产率增长就必然更快。
所以我认为我们要面对的世界不会像乌托邦主义者想的那样彻底变天，也不会像反乌托邦主义者想的那样糟糕。
所以我认为我们要面对的世界不会像乌托邦主义者想的那样彻底变天，也不会像反乌托邦主义者想的那样糟糕。
我觉得变化会是渐进的，原因我们待会儿可以聊。
我觉得变化会是渐进的，原因我们待会儿可以聊。
但这个过程 OVERWHELMINGLY 会是个好消息，就算变化来得更快也会是个好消息，只是好消息来得快一点而已。
但这个过程 OVERWHELMINGLY 会是个好消息，就算变化来得更快也会是个好消息，只是好消息来得快一点而已。
还有另一种描述方式是。
还有另一种描述方式是。
我就喜欢听这种乐观的看法，还有好消息。
我就喜欢听这种乐观的看法，还有好消息。
我还得补充一句，为了这次聊天我专门研究了你过去的预测，你对世界走向的判断准得太多次了。
我还得补充一句，为了这次聊天我专门研究了你过去的预测，你对世界走向的判断准得太多次了。
所以我特别期待跟你聊，我给你列个简短的单子，肯定还有更多。
所以我特别期待跟你聊，我给你列个简短的单子，肯定还有更多。
第一，你当年说互联网和浏览器会变得很重要，你说对了，你说软件正在吞噬世界，这是2011年说的，你还说十年后会有50亿人用智能手机，最后实际数字是60亿。
第一，你当年说互联网和浏览器会变得很重要，你说对了，你说软件正在吞噬世界，这是2011年说的，你还说十年后会有50亿人用智能手机，最后实际数字是60亿。
还有你跟PETER TIL那场辩论，你们争论技术到底是在停滞还是会继续进步。
还有你跟PETER TIL那场辩论，你们争论技术到底是在停滞还是会继续进步。
你主张进步会继续，他说不，我觉得酷炫的技术已经到头了。
你主张进步会继续，他说不，我觉得酷炫的技术已经到头了。
结果你对了，肯定还有很多你说对的事。
结果你对了，肯定还有很多你说对的事。
所以我特别喜欢听你的预测，因为我觉得他们最后都会应验。
所以我特别喜欢听你的预测，因为我觉得他们最后都会应验。
那我得先说一句，我也说错了一大堆东西。
那我得先说一句，我也说错了一大堆东西。
只不过那些都被我埋在后院了。
只不过那些都被我埋在后院了。
从互联网上彻底删除了，哪个浏览器都找不到。
从互联网上彻底删除了，哪个浏览器都找不到。
对我从互联网档案管理彻底删掉了，确保没人再看见。
对我从互联网档案管理彻底删掉了，确保没人再看见。
其实我也经常错，不过你看有些东西确实说对了。
其实我也经常错，不过你看有些东西确实说对了。
顺便说一句，关于PETER那场辩论，我现在越来越认同他的观点了。
顺便说一句，关于PETER那场辩论，我现在越来越认同他的观点了。
如果今天再辩一次，我可能会说的完全不一样，我会给他的观点更多认可。
如果今天再辩一次，我可能会说的完全不一样，我会给他的观点更多认可。
这其实跟我们刚才聊的有关系。
这其实跟我们刚才聊的有关系。
PETER真正想说的是，我们在比特领域——也就是数字世界里进步很多，但在原子领域——也就是物理世界里，我们几乎没什么进步。
PETER真正想说的是，我们在比特领域——也就是数字世界里进步很多，但在原子领域——也就是物理世界里，我们几乎没什么进步。
这才是他论证的核心。
这才是他论证的核心。
我觉得我当时可能有点没盖到这点，或者有点轻飘飘带过去了，因为我当时太专注于让大家明白数字领域确实还在进步。
我觉得我当时可能有点没盖到这点，或者有点轻飘飘带过去了，因为我当时太专注于让大家明白数字领域确实还在进步。
但我觉得他对物理世界缺乏进步的批评是真实的。
但我觉得他对物理世界缺乏进步的批评是真实的。
你看，过去五十年里，大部分经济领域真的没什么技术创新，特别是涉及实体的东西。
你看，过去五十年里，大部分经济领域真的没什么技术创新，特别是涉及实体的东西。
现实世界的技术基本没变，我们今天住的、用的跟五十年前没什么本质区别。
现实世界的技术基本没变，我们今天住的、用的跟五十年前没什么本质区别。
你对比一下1870到1930年，世界天翻地覆；1930到1970年也是巨变，但1970到现在真没差多少。
你对比一下1870到1930年，世界天翻地覆；1930到1970年也是巨变，但1970到现在真没差多少。
你走在街上就能看出来，这栋楼是1960年建的，那座桥是1930年修的。
你走在街上就能看出来，这栋楼是1960年建的，那座桥是1930年修的。
那个大坝是1910年搞的，这座城市1880年就建好了。
那个大坝是1910年搞的，这座城市1880年就建好了。
我们到底干了啥？
我们到底干了啥？
我们的新城市在哪？
我们的新城市在哪？
新大坝在哪？
新大坝在哪？
加州高铁又在哪？
加州高铁又在哪？
这到底怎么回事？
这到底怎么回事？
所以我认为PETER关于这些说的很有道理，这也是为什么我觉得AI不会带来那么快的冲击，不会像乌托邦或反乌托邦设想的那样一夜之间改变一切。
所以我认为PETER关于这些说的很有道理，这也是为什么我觉得AI不会带来那么快的冲击，不会像乌托邦或反乌托邦设想的那样一夜之间改变一切。
我觉得这根本做不到，因为PETER说的那些结构性障碍存在。
我觉得这根本做不到，因为PETER说的那些结构性障碍存在。
世界上有太多东西被繁文缛节缠住了，官僚程序、规章制度、各种限制，还有政治因素、工会垄断、联盟寡头垄断。
世界上有太多东西被繁文缛节缠住了，官僚程序、规章制度、各种限制，还有政治因素、工会垄断、联盟寡头垄断。
所有这些经济、政治监管结构都在阻止变化发生。
所有这些经济、政治监管结构都在阻止变化发生。
举个例子，AI对医疗系统按理说该有巨大影响，而且是正面的。
举个例子，AI对医疗系统按理说该有巨大影响，而且是正面的。
但现在医疗系统的很大一部分就是垄断集团，医生是垄断的，护士是垄断的，医院也是垄断的，然后还有推动医疗系统国有化的声音，那就变成政府垄断了。
但现在医疗系统的很大一部分就是垄断集团，医生是垄断的，护士是垄断的，医院也是垄断的，然后还有推动医疗系统国有化的声音，那就变成政府垄断了。
你猜垄断集团最讨厌什么？
你猜垄断集团最讨厌什么？
他们最讨厌快速变化。
他们最讨厌快速变化。
你带着新技术来说，看我能用AI看病了。
你带着新技术来说，看我能用AI看病了。
他们会说：‘啊，这会威胁医生饭碗’。
他们会说：‘啊，这会威胁医生饭碗’。
那我们要封杀它。
那我们要封杀它。
其实很多消费者可能已经发现了，CHATGPT几乎肯定比你现在的医生强，但CHATGPT拿不到行医执照，不能替代医生，不能开药，不能做手术。
其实很多消费者可能已经发现了，CHATGPT几乎肯定比你现在的医生强，但CHATGPT拿不到行医执照，不能替代医生，不能开药，不能做手术。
所以，PETER说的一直很清楚，经济体系和政治体系里确实存在真实的结构性障碍，阻止变化以过去那样的速度发生。
所以，PETER说的一直很清楚，经济体系和政治体系里确实存在真实的结构性障碍，阻止变化以过去那样的速度发生。
当然你可以乐观地说，也许AI这种神奇新技术的出现会让我们第一次有机会重新审视这些几十年来的假设，认真问问自己：这真的是我们想要的世界吗？
当然你可以乐观地说，也许AI这种神奇新技术的出现会让我们第一次有机会重新审视这些几十年来的假设，认真问问自己：这真的是我们想要的世界吗？
我们真的不想快点进入未来吗？
我们真的不想快点进入未来吗？
这可能是乐观的看法。
这可能是乐观的看法。
是时候动手建设了。
是时候动手建设了。
有人说过这句名言：我日历上每天早上开工的第一件事儿就写着是时候动手建设了。
有人说过这句名言：我日历上每天早上开工的第一件事儿就写着是时候动手建设了。
这是我上午的时间，快谢谢你提出这个概念。
这是我上午的时间，快谢谢你提出这个概念。
我喜欢你这种从宏观一下子跳到微观的疗法。
我喜欢你这种从宏观一下子跳到微观的疗法。
我想聊聊微观层面。
我想聊聊微观层面。
这播客很多听众是产品经理、工程师、设计师，不全是创始人，很多是BUILDERS，但不是创始人。
这播客很多听众是产品经理、工程师、设计师，不全是创始人，很多是BUILDERS，但不是创始人。
很多人担心自己的职业发展，哪个角色会消失，哪个会吃香，怎么保持竞争力。
很多人担心自己的职业发展，哪个角色会消失，哪个会吃香，怎么保持竞争力。
你接触很多产品团队，你觉得这三个具体角色——产品经理、工程师、设计师。
你接触很多产品团队，你觉得这三个具体角色——产品经理、工程师、设计师。
未来会怎样？
未来会怎样？
这个问题挺有意思的。
这个问题挺有意思的。
这三个角色显然是可以公司的核心。
这三个角色显然是可以公司的核心。
我是这么描述的：你知道电影里那种墨西哥对峙吧？
我是这么描述的：你知道电影里那种墨西哥对峙吧？
就是两个人拿枪互相指着脑袋。
就是两个人拿枪互相指着脑袋。
你看《约翰·威克》电影，他喜欢玩三方对峙，三个人站成三角形，每人两把枪同时指着另外两个人。
你看《约翰·威克》电影，他喜欢玩三方对峙，三个人站成三角形，每人两把枪同时指着另外两个人。
现在这三个角色之间就处在这种对峙状态。
现在这三个角色之间就处在这种对峙状态。
具体来说，每个程序员现在都觉得有了AI，自己也能当产品经理和设计师了。
具体来说，每个程序员现在都觉得有了AI，自己也能当产品经理和设计师了。
每个产品经理都觉得自己能写代码、做设计了。
每个产品经理都觉得自己能写代码、做设计了。
每个设计师都知道自己能当产品经理，也能写代码。
每个设计师都知道自己能当产品经理，也能写代码。
每个角色的人都觉得有了AI，不需要另外两个角色了。
每个角色的人都觉得有了AI，不需要另外两个角色了。
AI能帮他们搞定。
AI能帮他们搞定。
当然最讽刺的是，这三个人迟早会意识到AI还能当更好的经理，所以他们的枪口会往上指。
当然最讽刺的是，这三个人迟早会意识到AI还能当更好的经理，所以他们的枪口会往上指。
对准管理层，不过那是下一阶段的事儿了。
对准管理层，不过那是下一阶段的事儿了。
我觉得这种对峙最有意思的地方在于，其实他们都没错。
我觉得这种对峙最有意思的地方在于，其实他们都没错。
AI现在确实是很强的程序员、很强的设计师，也很强的产品经理，至少能完成这三个工作里的很多任务。
AI现在确实是很强的程序员、很强的设计师，也很强的产品经理，至少能完成这三个工作里的很多任务。
这就回到了超级个体这个概念。
这就回到了超级个体这个概念。
如果你是程序员，第一步要确保自己真懂AI编程，明白这意味着什么，编程工作未来怎么变。
如果你是程序员，第一步要确保自己真懂AI编程，明白这意味着什么，编程工作未来怎么变。
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你得搞清楚，怎么从纯手工写代码转变成只会十几个代码机器人干活。
你得搞清楚，怎么从纯手工写代码转变成只会十几个代码机器人干活。
编程工作本身正在发生变化，但另一方面，怎么成为超级个体？
编程工作本身正在发生变化，但另一方面，怎么成为超级个体？
怎么成为那种既能写代码，又能借助AI成为优秀产品经理和设计师的程序员？
怎么成为那种既能写代码，又能借助AI成为优秀产品经理和设计师的程序员？
产品经理也一样，怎么确保自己能用上编程工具，能用AI做设计？
产品经理也一样，怎么确保自己能用上编程工具，能用AI做设计？
设计师也一样，怎么用AI成为程序员和产品经理？
设计师也一样，怎么用AI成为程序员和产品经理？
结果可能是这三个工种不再是过去三十年那种割裂的状态。
结果可能是这三个工种不再是过去三十年那种割裂的状态。
有才华的人会变成超级个体，同时精通这三件事，然后这些人会变得极其值钱，因为他们能从零开始设计、构建新产品，这才是最有价值的能力。
有才华的人会变成超级个体，同时精通这三件事，然后这些人会变得极其值钱，因为他们能从零开始设计、构建新产品，这才是最有价值的能力。
我觉得这就是机会所在。
我觉得这就是机会所在。
我喜欢这个答案。
我喜欢这个答案。
我听到的意思是，如果你在这三个角色里任何一个做得特别牛，你就会做得很好。
我听到的意思是，如果你在这三个角色里任何一个做得特别牛，你就会做得很好。
第一，如果你在这些角色上很厉害，那很好。
第一，如果你在这些角色上很厉害，那很好。
但另一方面，厉害的一部分含义就是你能充分利用新技术。
但另一方面，厉害的一部分含义就是你能充分利用新技术。
如果你今天是个编程高手，但始终没搞明白怎么用AI来放大你的编程能力，做更多的事儿，那迟早会出问题。
如果你今天是个编程高手，但始终没搞明白怎么用AI来放大你的编程能力，做更多的事儿，那迟早会出问题。
经济学家有另一种说法：工作不是职场的最小单位，任务才是。
经济学家有另一种说法：工作不是职场的最小单位，任务才是。
任务是任务的组合包，大家都爱讨论失业，其实你该看的是任务消失、任务在变化。
任务是任务的组合包，大家都爱讨论失业，其实你该看的是任务消失、任务在变化。
经典的任务变化的例子是，以前高管从来不用打字机或电脑。
经典的任务变化的例子是，以前高管从来不用打字机或电脑。
1970年代，如果你是公司副总裁，桌上不会有打字机或电脑，你有秘书，你口述备忘录，秘书帮你打。
1970年代，如果你是公司副总裁，桌上不会有打字机或电脑，你有秘书，你口述备忘录，秘书帮你打。
后来电子邮件出现了，秘书的工作从贴邮票寄信变成帮老板收发邮件。
后来电子邮件出现了，秘书的工作从贴邮票寄信变成帮老板收发邮件。
秘书会把邮件打印出来拿进办公室，高管在纸上看完手写回复，再给秘书。
秘书会把邮件打印出来拿进办公室，高管在纸上看完手写回复，再给秘书。
秘书回去在电脑上打字发邮件。
秘书回去在电脑上打字发邮件。
快进到今天，这些都不存在了。
快进到今天，这些都不存在了。
高管现在自己处理所有邮件，他们还有秘书或助理，但做的完全是不同的任务：安排差旅、组织活动、做其他重要的事儿。
高管现在自己处理所有邮件，他们还有秘书或助理，但做的完全是不同的任务：安排差旅、组织活动、做其他重要的事儿。
而高管的工作内容反而扩展了，要自己做更多文书工作，亲自敲键盘写备忘录。
而高管的工作内容反而扩展了，要自己做更多文书工作，亲自敲键盘写备忘录。
五十年前他们绝对不会干这个。
五十年前他们绝对不会干这个。
所以高管这个职位还在，秘书这个职位也还在，但任务变了。
所以高管这个职位还在，秘书这个职位也还在，但任务变了。
我觉得这就是编程、产品管理、设计领域会发生的事儿——任务会变，职位能比单个任务存活得久。
我觉得这就是编程、产品管理、设计领域会发生的事儿——任务会变，职位能比单个任务存活得久。
任务变到一定程度，职位才会变。
任务变到一定程度，职位才会变。
作为个人，你要这么想：我有个工作，它是各种任务的组合包，我得确保自己能随时替换里面的任务，能适应新技术。
作为个人，你要这么想：我有个工作，它是各种任务的组合包，我得确保自己能随时替换里面的任务，能适应新技术。
比如把AI编程用得很溜，你可以多学几样技能，设计也能做得很溜，产品管理也能搞得很懂。
比如把AI编程用得很溜，你可以多学几样技能，设计也能做得很溜，产品管理也能搞得很懂。
因为你有了这个新工具，所以你会想负责的范围越来越大。
因为你有了这个新工具，所以你会想负责的范围越来越大。
十年以后，你的头衔是程序员，还是程序员兼设计师、产品经理？
十年以后，你的头衔是程序员，还是程序员兼设计师、产品经理？
或者干脆就是我搭产品，或者我指挥AI搭产品。
或者干脆就是我搭产品，或者我指挥AI搭产品。
不管叫啥，谁知道呢？
不管叫啥，谁知道呢？
但这工作绝对超重要，因为干这活的人是在统筹AI。
但这工作绝对超重要，因为干这活的人是在统筹AI。
这是最优秀的人该走的路。
这是最优秀的人该走的路。
我觉得要全力往这个方向靠。
我觉得要全力往这个方向靠。
我觉得大家还没完全意识到软件工程这块变化有多大。
我觉得大家还没完全意识到软件工程这块变化有多大。
很明显，我们很快就会进入那种工程师不实际写代码的世界。
很明显，我们很快就会进入那种工程师不实际写代码的世界。
各一年前咱们根本想不到，现在明显是在往那儿走。
各一年前咱们根本想不到，现在明显是在往那儿走。
以后坐在那里写代码会变成一种手工体验。
以后坐在那里写代码会变成一种手工体验。
这工作变化太疯狂了。
这工作变化太疯狂了。
好，这里我要多说几句历史。
好，这里我要多说几句历史。
你知道CALCULATOR这个词最早是什么意思吗？
你知道CALCULATOR这个词最早是什么意思吗？
指的是什么？
指的是什么？
不知道。
不知道。
指的是人在电子计算器或电脑出现之前，你怎么做计算？
指的是人在电子计算器或电脑出现之前，你怎么做计算？
比如保险公司算精算表，军队算后勤怎么做。
比如保险公司算精算表，军队算后勤怎么做。
你得弄一屋子人，这种大房间可能有几百、几千甚至几万人。
你得弄一屋子人，这种大房间可能有几百、几千甚至几万人。
房间前面有个人负责数学方程式，然后把具体计算分配给坐在桌子旁的人，让他们手算，对吧？
房间前面有个人负责数学方程式，然后把具体计算分配给坐在桌子旁的人，让他们手算，对吧？
那份工作的头衔就是CALCULATOR，那些人就是计算器。
那份工作的头衔就是CALCULATOR，那些人就是计算器。
我们从一个人手工算数学方程的世界变成了有计算机的世界。
我们从一个人手工算数学方程的世界变成了有计算机的世界。
最早的电脑当然没有编程语言，只有机器码。
最早的电脑当然没有编程语言，只有机器码。
最早的电脑用零和一编程，程序员的工作就是搞零和一。
最早的电脑用零和一编程，程序员的工作就是搞零和一。
后来变成打孔卡，现在还有人在干这个。
后来变成打孔卡，现在还有人在干这个。
他们的工作就是造打孔卡，然后有了重大突破，叫汇编语言，基本上是用带点英语味的方式写机器码。
他们的工作就是造打孔卡，然后有了重大突破，叫汇编语言，基本上是用带点英语味的方式写机器码。
最牛的程序员写汇编。
最牛的程序员写汇编。
我刚工作的时候，高级语言比如C语言编译成机器码，程序员就干这个。
我刚工作的时候，高级语言比如C语言编译成机器码，程序员就干这个。
我还记得脚本语言兴起的时候，我们在网景开发了JAVASCRIPT，然后PYTHON和PERZO这些脚本语言火起来了。
我还记得脚本语言兴起的时候，我们在网景开发了JAVASCRIPT，然后PYTHON和PERZO这些脚本语言火起来了。
2000年代，技术圈有个大争论：脚本算不算真正的编程？
2000年代，技术圈有个大争论：脚本算不算真正的编程？
有点像作弊。
有点像作弊。
因为真正的程序员写编译成机器码的代码，真正的程序员自己做内存管理，有整套写C代码的手艺。
因为真正的程序员写编译成机器码的代码，真正的程序员自己做内存管理，有整套写C代码的手艺。
而这些JAVASCRIPT或PYTHON程序员只是在搞轻量级的东西，这甚至不算编程。
而这些JAVASCRIPT或PYTHON程序员只是在搞轻量级的东西，这甚至不算编程。
当然答案是算的，而且很算。
当然答案是算的，而且很算。
现在大部分编程都用脚本语言。
现在大部分编程都用脚本语言。
你看，脚本语言把下面五层细节都抽象掉了。
你看，脚本语言把下面五层细节都抽象掉了。
以前人手工做的，现在不用做了。
以前人手工做的，现在不用做了。
然后AI编程是在上面一层，把写脚本代码的过程也抽象掉了。
然后AI编程是在上面一层，把写脚本代码的过程也抽象掉了。
一方面这事儿很大，但另一方面这只是程序员工作重新定义的下一层。
一方面这事儿很大，但另一方面这只是程序员工作重新定义的下一层。
现在程序员的工作是什么？
现在程序员的工作是什么？
就像你说的，不一定手工写代码，而是坐在那儿统筹十个代码机器人，对吧？
就像你说的，不一定手工写代码，而是坐在那儿统筹十个代码机器人，对吧？
并行运行的代码机器人，他们就坐在那儿，在浏览器之间切来切去，或者终端之间切。
并行运行的代码机器人，他们就坐在那儿，在浏览器之间切来切去，或者终端之间切。
现在日常工作就是跟AI机器人较劲儿，想让他们写出对的代码，然后调试、修问题、改需求，做这些事儿。
现在日常工作就是跟AI机器人较劲儿，想让他们写出对的代码，然后调试、修问题、改需求，做这些事儿。
所以现在程序员的工作就是跟代码机器人较劲。
所以现在程序员的工作就是跟代码机器人较劲。
但如果你自己不会写代码，你就没法评估代码机器人给你的东西。
但如果你自己不会写代码，你就没法评估代码机器人给你的东西。
你问的那个十岁小孩，他特别迷电脑和编程。
你问的那个十岁小孩，他特别迷电脑和编程。
我跟你说，他在用CLOUD CHATGPT、COPILOT这些工具。
我跟你说，他在用CLOUD CHATGPT、COPILOT这些工具。
我跟他说的是，你看他特别喜欢VIBE CODING，他一直在那儿VIBE CODING做游戏。
我跟他说的是，你看他特别喜欢VIBE CODING，他一直在那儿VIBE CODING做游戏。
太逗了，一个十岁小孩儿晚饭花两小时跟AI较劲玩儿。
太逗了，一个十岁小孩儿晚饭花两小时跟AI较劲玩儿。
但我跟他说：不，你看你仍然需要完全理解并学会写代码、懂代码，因为代码机器人给你代码，如果跑不通或者没按你预期或者不够快，你得能理解AI给你的结果，就像写脚本语言的人最终也需要理解微处理器怎么工作一样。
但我跟他说：不，你看你仍然需要完全理解并学会写代码、懂代码，因为代码机器人给你代码，如果跑不通或者没按你预期或者不够快，你得能理解AI给你的结果，就像写脚本语言的人最终也需要理解微处理器怎么工作一样。
所以这又是一种能力升级，你实际上需要深度能深入下去理解这东西到底在干嘛。
所以这又是一种能力升级，你实际上需要深度能深入下去理解这东西到底在干嘛。
即使你每天不亲手做，再看这个，现在程序员生产力会是以前的十倍、幺零零倍、一千倍，这绝对是好事儿。
即使你每天不亲手做，再看这个，现在程序员生产力会是以前的十倍、幺零零倍、一千倍，这绝对是好事儿。
任务肯定在变，工作性质在变，但人类会参与编码过程，监督AI编码这些嘛？
任务肯定在变，工作性质在变，但人类会参与编码过程，监督AI编码这些嘛？
答案当然是百分之百，毫无疑问。
答案当然是百分之百，毫无疑问。
所以你是支持还是要学编程？
所以你是支持还是要学编程？
这派的认为这仍然是个有价值的技能。
这派的认为这仍然是个有价值的技能。
当然，如果你想成为顶尖高手，你看如果你只想躺平、嫌麻烦，就让AI写代码生成啥算啥，那也行。
当然，如果你想成为顶尖高手，你看如果你只想躺平、嫌麻烦，就让AI写代码生成啥算啥，那也行。
如果你想当个平庸的程序员，那就让AI干。
如果你想当个平庸的程序员，那就让AI干。
AI很擅长生成无数平庸代码，没问题，挺好。
AI很擅长生成无数平庸代码，没问题，挺好。
但如果你想成为世界上最优秀的软件人之一，想做真正重要的新产品、新技术，那你百分之百要深入到最底层，你的技能得深入到汇编和机器码。
但如果你想成为世界上最优秀的软件人之一，想做真正重要的新产品、新技术，那你百分之百要深入到最底层，你的技能得深入到汇编和机器码。
你要理解技术站的每一层，要深入理解芯片层面在发生什么，还有网络等等。
你要理解技术站的每一层，要深入理解芯片层面在发生什么，还有网络等等。
另外，你还真得深入理解AI本身怎么工作，因为懂AI怎么工作的人显然比不懂的人能从中榨出更多价值。
另外，你还真得深入理解AI本身怎么工作，因为懂AI怎么工作的人显然比不懂的人能从中榨出更多价值。
你用机器的时候，如果懂机器原理，生产力总是更高。
你用机器的时候，如果懂机器原理，生产力总是更高。
所以想用这个新技术做大事的超级个体，百分之百要理解这玩意儿从最底层到最上层，因为你要能理解它给你的东西，对吧？
所以想用这个新技术做大事的超级个体，百分之百要理解这玩意儿从最底层到最上层，因为你要能理解它给你的东西，对吧？
而且当东西跑不通或不对的时候，你得能快速理解为啥。
而且当东西跑不通或不对的时候，你得能快速理解为啥。
就说回学习AI是你最好的朋友，帮你学这些。
就说回学习AI是你最好的朋友，帮你学这些。
比如哎呀这不够快，作为程序员我得想个不同的内存管理方案。
比如哎呀这不够快，作为程序员我得想个不同的内存管理方案。
你可能会说靠我不太懂怎么弄好AI，咱们花十分钟教我怎么弄，教我这都啥意思。
你可能会说靠我不太懂怎么弄好AI，咱们花十分钟教我怎么弄，教我这都啥意思。
所以突然之间你和AI就有了超级协同的关系，它一边帮你干活，一边帮你变强。
所以突然之间你和AI就有了超级协同的关系，它一边帮你干活，一边帮你变强。
对了，我本想说我是个PERL程序员。
对了，我本想说我是个PERL程序员。
我当了十年工程师，那是我首选的语言。
我当了十年工程师，那是我首选的语言。
你记得吗？
你记得吗？
我不知道你啥时候用的，但你记不记得早期你有没有遇到过C语言程序员看不起你，跟你说：‘行吧，随你’那种？
我不知道你啥时候用的，但你记不记得早期你有没有遇到过C语言程序员看不起你，跟你说：‘行吧，随你’那种？
当然遇到过，会说这么慢肯定撑不住规模，你在这玩意儿上浪费时间干嘛？
当然遇到过，会说这么慢肯定撑不住规模，你在这玩意儿上浪费时间干嘛？
没错，一方面他们刚开始是对的，早期确实不够快之类的，但最后他们肯定错了，因为脚本语言变得又快又好。
没错，一方面他们刚开始是对的，早期确实不够快之类的，但最后他们肯定错了，因为脚本语言变得又快又好。
它席卷了全球。
它席卷了全球。
现在大部分编程都用脚本语言，而且那些真正懂脚本语言又懂底层系统的人，正是他们让脚本语言真正跑得很好。
现在大部分编程都用脚本语言，而且那些真正懂脚本语言又懂底层系统的人，正是他们让脚本语言真正跑得很好。
这是适应变化的好例子。
这是适应变化的好例子。
结果是用脚本语言写代码的人远比用底层语言的多得多。
结果是用脚本语言写代码的人远比用底层语言的多得多。
我觉得这次只会是更戏剧化的版本。
我觉得这次只会是更戏剧化的版本。
我喜欢PRO是语言学家设计的，不知道你记不记得？
我喜欢PRO是语言学家设计的，不知道你记不记得？
这就是用它写代码那么爽的原因。
这就是用它写代码那么爽的原因。
这挺逗的，因为它出了名的难懂。
这挺逗的，因为它出了名的难懂。
真够讽刺。
真够讽刺。
的是。
的是。
回到刚才说的这三者关系，还有一个我越来越常听到的点，就是品味设计和用户体验这方面的能力。
回到刚才说的这三者关系，还有一个我越来越常听到的点，就是品味设计和用户体验这方面的能力。
感觉这玩意儿特别难学，而且让我觉得未来设计会变得更有价值。
感觉这玩意儿特别难学，而且让我觉得未来设计会变得更有价值。
对，没错。
对，没错。
这又是个好例子。
这又是个好例子。
具体来说，像设计一个完美图标这种任务级别的活儿，AI能给你干一整天，生成一千个图标，设计效果还特棒。
具体来说，像设计一个完美图标这种任务级别的活儿，AI能给你干一整天，生成一千个图标，设计效果还特棒。
当然以后还是会有一些人工设计图标的需求，但AI在这块儿会越来越强。
当然以后还是会有一些人工设计图标的需求，但AI在这块儿会越来越强。
不过关键在于我们要解决的是什么问题？
不过关键在于我们要解决的是什么问题？
那种大写的设计，这个东西到底是干嘛的？
那种大写的设计，这个东西到底是干嘛的？
它在人类世界里怎么运作？
它在人类世界里怎么运作？
它会不会让人用起来开心？
它会不会让人用起来开心？
会不会让人自我感觉良好？
会不会让人自我感觉良好？
能不能融入他们的生活？
能不能融入他们的生活？
会不会用正确的方式挑战他们？
会不会用正确的方式挑战他们？
所有这些高层次的问题，伟大的设计师一直在思考。
所有这些高层次的问题，伟大的设计师一直在思考。
设计师的工作会更多的涉及这些更高层次、更重要的部分，而AI则负责处理更多底层任务。
设计师的工作会更多的涉及这些更高层次、更重要的部分，而AI则负责处理更多底层任务。
你可以这样想，世界上最棒的设计师，比如JOHNIE F那种。
你可以这样想，世界上最棒的设计师，比如JOHNIE F那种。
如果我现在25岁是个设计师，梦想十年后成为JOHNIE F那样的我，突然就有了一条新路可以走。
如果我现在25岁是个设计师，梦想十年后成为JOHNIE F那样的我，突然就有了一条新路可以走。
因为JOHNIE F当年没有AI也做到了那些成就，而现在的年轻设计师可以想，如果我好好利用AI，十年后我可能会成为世界上最厉害的设计师，因为这不再只是靠我一个人。
因为JOHNIE F当年没有AI也做到了那些成就，而现在的年轻设计师可以想，如果我好好利用AI，十年后我可能会成为世界上最厉害的设计师，因为这不再只是靠我一个人。
而是我加上这项技术的超级赋能，让我能做得更多。
而是我加上这项技术的超级赋能，让我能做得更多。
这样我就能把更多时间和精力放在那些大多数设计师从未触及的高层次问题上。
这样我就能把更多时间和精力放在那些大多数设计师从未触及的高层次问题上。
我觉得这又是一个很好的例子。
我觉得这又是一个很好的例子。
所以我理解的是，如果你想在这三个角色里任何一个取得成功，得走T型路线：先把那个特定角色——产品管理、工程或设计做到非常非常好，然后再把另外两个做到足够好。
所以我理解的是，如果你想在这三个角色里任何一个取得成功，得走T型路线：先把那个特定角色——产品管理、工程或设计做到非常非常好，然后再把另外两个做到足够好。
我觉得这很棒，真的很相关。
我觉得这很棒，真的很相关。
对了，SCOTT ADAMS已经不幸去世了，这真是个悲剧。
对了，SCOTT ADAMS已经不幸去世了，这真是个悲剧。
我多年来一直引用他的观点，他给过一个很有名的职业建议，我觉得很有道理，跟你说的不谋而合。
我多年来一直引用他的观点，他给过一个很有名的职业建议，我觉得很有道理，跟你说的不谋而合。
他说：你看我本可以当个还不错的漫画家，或者本可以在商业上做得还行，但正因为我是个懂商业的漫画家，才让我能创造出戴伯特这样的作品变得特别成功。
他说：你看我本可以当个还不错的漫画家，或者本可以在商业上做得还行，但正因为我是个懂商业的漫画家，才让我能创造出戴伯特这样的作品变得特别成功。
因为就算是世界上最厉害的漫画家，如果不懂商业，也写不出戴伯特。
因为就算是世界上最厉害的漫画家，如果不懂商业，也写不出戴伯特。
而世界上最厉害的商业人士，如果不会画漫画，也做不出戴伯特。
而世界上最厉害的商业人士，如果不会画漫画，也做不出戴伯特。
必须同时具备这两项技能，才能做出戴伯特这种历史上最成功的漫画之一。
必须同时具备这两项技能，才能做出戴伯特这种历史上最成功的漫画之一。
SCAR一直这么描述：从职业发展角度看，同时擅长两件事的加成效果不只是翻倍，同时擅长三件事的加成也不只是三倍，因为你成了跨领域的超级专家。
SCAR一直这么描述：从职业发展角度看，同时擅长两件事的加成效果不只是翻倍，同时擅长三件事的加成也不只是三倍，因为你成了跨领域的超级专家。
这在整个经济中随处可见。
这在整个经济中随处可见。
举个例子，好莱坞有很多不会导演的编剧，他们可以成为很成功的编剧；有很多不会编剧的导演，他们也可以成为很成功的导演。
举个例子，好莱坞有很多不会导演的编剧，他们可以成为很成功的编剧；有很多不会编剧的导演，他们也可以成为很成功的导演。
但娱乐界的超级明星是那些既能写又能导的人，他们管这叫作者导演。
但娱乐界的超级明星是那些既能写又能导的人，他们管这叫作者导演。
这些才是真正推动领域发展的创造力核心。
这些才是真正推动领域发展的创造力核心。
顺便说一下，好莱坞现在也有我们之前说的那种墨西哥对峙局面，在电影制作里是导演、编剧和演员三方。
顺便说一下，好莱坞现在也有我们之前说的那种墨西哥对峙局面，在电影制作里是导演、编剧和演员三方。
导演现在想，我不用编剧了。
导演现在想，我不用编剧了。
AI能写剧本，我也不用演员了，我可以用AI演员了。
AI能写剧本，我也不用演员了，我可以用AI演员了。
编剧想，我不用导演了，AI能导戏，AI也能当演员。
编剧想，我不用导演了，AI能导戏，AI也能当演员。
演员想，我不用你们俩了，AI能导演，AI能写剧本，我只需要来表演就行了。
演员想，我不用你们俩了，AI能导演，AI能写剧本，我只需要来表演就行了。
这三方都没错，每个领域的人都能横向扩展，掌握其他技能。
这三方都没错，每个领域的人都能横向扩展，掌握其他技能。
结果就是会有更多人能写又能导，或者能写又能演，或者能导又能演，或者三项全会。
结果就是会有更多人能写又能导，或者能写又能演，或者能导又能演，或者三项全会。
你说的梯形人才，我觉得这基本上会适用于整个经济。
你说的梯形人才，我觉得这基本上会适用于整个经济。
如果把梯形拆开看，上面那一横是你熟悉多少个领域，熟悉到能用AI工具做出好作品；下面那一竖是你在至少一个领域能挖多深，真正精通。
如果把梯形拆开看，上面那一横是你熟悉多少个领域，熟悉到能用AI工具做出好作品；下面那一竖是你在至少一个领域能挖多深，真正精通。
比如你编程很厉害，同时能用AI做设计，还能用AI做产品管理，这就是你的梯形。
比如你编程很厉害，同时能用AI做设计，还能用AI做产品管理，这就是你的梯形。
上面有三项能力，底下有技术根基，到那时候你就是超级个体，能创造出我们这代人做梦都想不到的产品。
上面有三项能力，底下有技术根基，到那时候你就是超级个体，能创造出我们这代人做梦都想不到的产品。
我觉得这是个普遍适用的理论。
我觉得这是个普遍适用的理论。
我现在要发明一个新框架，忘掉T型框架吧。
我现在要发明一个新框架，忘掉T型框架吧。
我想象的是一个横过来的F或E，有两到三个向下的竖线。
我想象的是一个横过来的F或E，有两到三个向下的竖线。
所以你的意思是至少要擅长两项或者三项？
所以你的意思是至少要擅长两项或者三项？
对我觉得没错。
对我觉得没错。
组合起来，我朋友LARRY SUMMERS有个不同版本的SCOTT ADAMS理论。
组合起来，我朋友LARRY SUMMERS有个不同版本的SCOTT ADAMS理论。
他以前常跟人说，职业规划的关键是别让自己成为可替代的。
他以前常跟人说，职业规划的关键是别让自己成为可替代的。
他是经济学家，所以用经济学术语说，意思就是别成为螺丝钉，别只会一样东西。
他是经济学家，所以用经济学术语说，意思就是别成为螺丝钉，别只会一样东西。
如果你只是设计师、只是产品经理、只是程序员，理论上你可以被随意替换。
如果你只是设计师、只是产品经理、只是程序员，理论上你可以被随意替换。
但如果你有这种一型或横过来的F型能力组合，这种组合很罕见，那你就不仅不可替代，而且变得极其重要，因为世界上只有你能做这个组合。
但如果你有这种一型或横过来的F型能力组合，这种组合很罕见，那你就不仅不可替代，而且变得极其重要，因为世界上只有你能做这个组合。
以前从没出现过像AI这样能极大增强你成为这种人的能力的技术。
以前从没出现过像AI这样能极大增强你成为这种人的能力的技术。
这太有意思了！
这太有意思了！
我以前共事过一些掌握两项技能的人，在公司里他们一直被称为独角兽，对吧？
我以前共事过一些掌握两项技能的人，在公司里他们一直被称为独角兽，对吧？
他既会编程又会设计。
他既会编程又会设计。
天呐，所以你的意思是你得变得至少擅长其中两样。
天呐，所以你的意思是你得变得至少擅长其中两样。
你之前用过烟囱还是什么词来形容？
你之前用过烟囱还是什么词来形容？
就是产品、工程、设计各立一摊。
就是产品、工程、设计各立一摊。
现在听起来这些角色的壁垒正在消失。
现在听起来这些角色的壁垒正在消失。
你得至少掌握两项技能。
你得至少掌握两项技能。
没错，我再强调一遍给听众：关于AI，我觉得大家还没充分利用的一点是，它能教你东西。
没错，我再强调一遍给听众：关于AI，我觉得大家还没充分利用的一点是，它能教你东西。
这太神奇了！
这太神奇了！
以前从没有这种技术。
以前从没有这种技术。
你可以问他教我怎么做这件事儿。
你可以问他教我怎么做这件事儿。
大家现在太关注怎么用大语言模型帮我做事儿了，这固然重要，但另一方面是你可以让他教你做事儿，他在这方面同样擅长。
大家现在太关注怎么用大语言模型帮我做事儿了，这固然重要，但另一方面是你可以让他教你做事儿，他在这方面同样擅长。
这就像是潜在的超能力，想提升自己、发展职业的人。
这就像是潜在的超能力，想提升自己、发展职业的人。
在我看来，现在应该把所有空余时间都用来跟AI对话、培训我，让我变强。
在我看来，现在应该把所有空余时间都用来跟AI对话、培训我，让我变强。
告诉我怎么成为产品经理，我是程序员，教我怎么做产品。
告诉我怎么成为产品经理，我是程序员，教我怎么做产品。
他很乐意这么做，他知道怎么教，给我出题、给我作业、评估我的结果。
他很乐意这么做，他知道怎么教，给我出题、给我作业、评估我的结果。
他做这些和帮你干活一样轻松。
他做这些和帮你干活一样轻松。
关于这个，我听过两个技巧。
关于这个，我听过两个技巧。
一个是看着AI代理干活时的输出和思考过程，如果你不是工程师，就坐在那儿看他怎么思考、怎么做决定。
一个是看着AI代理干活时的输出和思考过程，如果你不是工程师，就坐在那儿看他怎么思考、怎么做决定。
这几乎成了学习编程之上的新一层，学习观察AI的思考和行动。
这几乎成了学习编程之上的新一层，学习观察AI的思考和行动。
因为这能教会你架构思维。
因为这能教会你架构思维。
另一个是几位播客嘉宾提到过，当你卡住然后解决了问题，你可以问他：我本来可以怎么做？
另一个是几位播客嘉宾提到过，当你卡住然后解决了问题，你可以问他：我本来可以怎么做？
不一样，我本来可以说什么来避免这个错误。
不一样，我本来可以说什么来避免这个错误。
对，没错。
对，没错。
这就是我跟我十岁孩子聊的内容。
这就是我跟我十岁孩子聊的内容。
如果你让AI写段代码，它返回来的是错的，那你怎么办？
如果你让AI写段代码，它返回来的是错的，那你怎么办？
要是你只懂点皮毛，看到AI给的代码不对，你根本不知道该让他怎么改。
要是你只懂点皮毛，看到AI给的代码不对，你根本不知道该让他怎么改。
但换个角度，如果你盯着他写的过程，有那个基础底子，你就能看明白哦。
但换个角度，如果你盯着他写的过程，有那个基础底子，你就能看明白哦。
我知道他在干嘛了，你能看出他哪里犯了错、哪里跑偏了，然后你就能插手纠正，告诉他不对，不是那个意思，你应该这么做。
我知道他在干嘛了，你能看出他哪里犯了错、哪里跑偏了，然后你就能插手纠正，告诉他不对，不是那个意思，你应该这么做。
这种协同关系的关键就在于你理解他。
这种协同关系的关键就在于你理解他。
说实话，这跟和人合作一模一样。
说实话，这跟和人合作一模一样。
如果咱俩是同事，我让你做个东西，你拿回来的完全不对。
如果咱俩是同事，我让你做个东西，你拿回来的完全不对。
我得理解你脑子里在想什么，才能给你有效反馈。
我得理解你脑子里在想什么，才能给你有效反馈。
光说错了没用，我得有那个THEORY MIND，得明白你的思路，才能真正指出问题所在。
光说错了没用，我得有那个THEORY MIND，得明白你的思路，才能真正指出问题所在。
而AI的好处是，它可以一直解释自己为什么这么做，它也愿意自我批评。
而AI的好处是，它可以一直解释自己为什么这么做，它也愿意自我批评。
而且你可以玩个挺有意思的事儿，让一个AI批评另一个AI。
而且你可以玩个挺有意思的事儿，让一个AI批评另一个AI。
就是你让一个写代码，另一个来挑错，你可以让他们互相杠起来。
就是你让一个写代码，另一个来挑错，你可以让他们互相杠起来。
我觉得这些技能以后会变得特别值钱。
我觉得这些技能以后会变得特别值钱。
大家管这叫L M委员会，就是让他们互相聊。
大家管这叫L M委员会，就是让他们互相聊。
对，没错。
对，没错。
我觉得如果我是那种没有设计背景但一直想做设计的人，设计可能是这三样里最难光靠观察和聊天学会的。
我觉得如果我是那种没有设计背景但一直想做设计的人，设计可能是这三样里最难光靠观察和聊天学会的。
需要大量的EXPOSURE HOURS，就是得花时间去经营。
需要大量的EXPOSURE HOURS，就是得花时间去经营。
怎么成为顶尖设计师？
怎么成为顶尖设计师？
感觉这个会特别难，但也因此特别值钱。
感觉这个会特别难，但也因此特别值钱。
说实话，我一直想当漫画家，但我完全没有美术功底。
说实话，我一直想当漫画家，但我完全没有美术功底。
不过聊到现在。
不过聊到现在。
我觉得可能时候到了。
我觉得可能时候到了。
没错，时候到了。
没错，时候到了。
MARK，我想聊聊创始人。
MARK，我想聊聊创始人。
这可能是你的老本行，你花很多时间和最前沿的AI创始人打交道。
这可能是你的老本行，你花很多时间和最前沿的AI创始人打交道。
我好奇你看到他们在做什么，他们的运作方式哪里让你惊艳？
我好奇你看到他们在做什么，他们的运作方式哪里让你惊艳？
你觉得未来的公司会是什么样？
你觉得未来的公司会是什么样？
AI驱动的公司又会是什么样？
AI驱动的公司又会是什么样？
这个话题特别及时，现在正在实时发生。
这个话题特别及时，现在正在实时发生。
我觉得有三个层面：第一层是AI如何重新定义产品本身，这是技术转型时的经典问题，也是很多风险投资的基础逻辑。
我觉得有三个层面：第一层是AI如何重新定义产品本身，这是技术转型时的经典问题，也是很多风险投资的基础逻辑。
新技术出来了，不管是第一台电脑、iPhone、互联网，还是现在的AI。
新技术出来了，不管是第一台电脑、iPhone、互联网，还是现在的AI。
问题是，这是给现有产品加个新功能，还是彻底改写规则？
问题是，这是给现有产品加个新功能，还是彻底改写规则？
比如你本来有个软件生意，现在出个PC版，再出个IPHONE版。
比如你本来有个软件生意，现在出个PC版，再出个IPHONE版。
新技术只是加进现有配方里的一个配料，很多技术都是这样。
新技术只是加进现有配方里的一个配料，很多技术都是这样。
比如闪存出来的时候，大家只是从硬盘换成闪存，软件行业没被重新定义；但互联网出来的时候，那些老式的本地部署软件基本上就死了，被网页软件取代。
比如闪存出来的时候，大家只是从硬盘换成闪存，软件行业没被重新定义；但互联网出来的时候，那些老式的本地部署软件基本上就死了，被网页软件取代。
所以有时候是锦上添花，有时候是真能重新定义整个产品类别、整个行业，甚至公司都要换一波。
所以有时候是锦上添花，有时候是真能重新定义整个产品类别、整个行业，甚至公司都要换一波。
所以就有这么个问题，比如你刚提到的NANO BANANA。
所以就有这么个问题，比如你刚提到的NANO BANANA。
拿ADOBE来说，PHOTOSHOP做了四十年图像编辑生意，那现在AI是给PHOTOSHOP加个功能做AI修图，还是说你干脆不用修图了，直接用NANO BANANA生成图片？
拿ADOBE来说，PHOTOSHOP做了四十年图像编辑生意，那现在AI是给PHOTOSHOP加个功能做AI修图，还是说你干脆不用修图了，直接用NANO BANANA生成图片？
反正重新生成一张比修旧图省事儿。
反正重新生成一张比修旧图省事儿。
我觉得科技领域很多行业都在问这个问题，答案因领域而已。
我觉得科技领域很多行业都在问这个问题，答案因领域而已。
但作为风投，我们压住很多品类会被彻底重塑，很多最厉害的创始人也在想怎么做到这一点。
但作为风投，我们压住很多品类会被彻底重塑，很多最厉害的创始人也在想怎么做到这一点。
这第一层AI改变产品定义。
这第一层AI改变产品定义。
第二层就是我们聊过的AI改变工作本身。
第二层就是我们聊过的AI改变工作本身。
如果你是个创始人，预算够招100个程序员，你怎么让他们变成被AI超级赋能的程序员？
如果你是个创始人，预算够招100个程序员，你怎么让他们变成被AI超级赋能的程序员？
而不是以前那种，如果他们都超级赋能了，你还需不需要100个程序员？
而不是以前那种，如果他们都超级赋能了，你还需不需要100个程序员？
可能只要10个就够了。
可能只要10个就够了。
还是说你还是要100个，但他们能干出原来十倍的活儿。
还是说你还是要100个，但他们能干出原来十倍的活儿。
很多顶尖创始人正在搞这个。
很多顶尖创始人正在搞这个。
然后第三只鞋还没完全落地，但可能是最大的那只。
然后第三只鞋还没完全落地，但可能是最大的那只。
公司这个概念本身会不会变？
公司这个概念本身会不会变？
这里涉及到超级个体的概念，能不能有一家公司基本上创始人什么都干，因为他指挥着一支AI机器大军。
这里涉及到超级个体的概念，能不能有一家公司基本上创始人什么都干，因为他指挥着一支AI机器大军。
行业里一直有个圣杯式的追求，能不能有那种一个人的十亿美元公司。
行业里一直有个圣杯式的追求，能不能有那种一个人的十亿美元公司。
这些年有过几个例子，比特币可能是最夸张的，中本聪一个人搞出来的。
这些年有过几个例子，比特币可能是最夸张的，中本聪一个人搞出来的。
然后是SYRIA，虽然不算一个人，但团队极小。
然后是SYRIA，虽然不算一个人，但团队极小。
INSTAGRAM和WHATSAPP也是小团队大回报。
INSTAGRAM和WHATSAPP也是小团队大回报。
偶尔就会有这种事儿发生。
偶尔就会有这种事儿发生。
但话说回来，大多数软件公司最后都有大量员工，所以最前沿的创始人就在想怎么重新构想公司这个概念。
但话说回来，大多数软件公司最后都有大量员工，所以最前沿的创始人就在想怎么重新构想公司这个概念。
能不能有一家公司基本上全是AI？
能不能有一家公司基本上全是AI？
如果你做实体生意那很难，但如果做软件，某些情况下似乎可行。
如果你做实体生意那很难，但如果做软件，某些情况下似乎可行。
然后还有终极形态，能不能有那种自主运行的AI经济体？
然后还有终极形态，能不能有那种自主运行的AI经济体？
就是区块链上的AI机器人自己做生意赚钱，AI干所有活，然后给我分红。
就是区块链上的AI机器人自己做生意赚钱，AI干所有活，然后给我分红。
可能这才是最终极的奥莱尔结果。
可能这才是最终极的奥莱尔结果。
我们有几位创始人在追这个，我觉得这就是最顶尖创始人在攀登的阶梯。
我们有几位创始人在追这个，我觉得这就是最顶尖创始人在攀登的阶梯。
一人十亿美元公司这个想法挺有意思，但我觉得得看你怎么定义。
一人十亿美元公司这个想法挺有意思，但我觉得得看你怎么定义。
我自己一个人做NEWSLETTER，外加几个外包，就已经要处理一大堆烦人的事儿了，支持工单各种问题。
我自己一个人做NEWSLETTER，外加几个外包，就已经要处理一大堆烦人的事儿了，支持工单各种问题。
哪怕AI能处理大部分支持工作，我也很难想象真的艺人公司做到十亿。
哪怕AI能处理大部分支持工作，我也很难想象真的艺人公司做到十亿。
因为有太多随机的边缘情况，我得一直填表，所以得看你怎么算。
因为有太多随机的边缘情况，我得一直填表，所以得看你怎么算。
有外包算不算？
有外包算不算？
怎么定义艺人？
怎么定义艺人？
反正我觉得挺难想象的。
反正我觉得挺难想象的。
但你看比特币中本聪就做到了。
但你看比特币中本聪就做到了。
但开源社区那种算吗？
但开源社区那种算吗？
我不知道。
我不知道。
好吧，算吧。
好吧，算吧。
对，就是这样。
对，就是这样。
我不是说有答案，只是我认识的最聪明的那些人很多都在认真想。
我不是说有答案，只是我认识的最聪明的那些人很多都在认真想。
这事儿。
这事儿。
你们怎么看护城河这个问题？
你们怎么看护城河这个问题？
AI领域一直在讨论，变化太快了。
AI领域一直在讨论，变化太快了。
你们对AI时代的护城河有什么观点？
你们对AI时代的护城河有什么观点？
这东西还存在吗？
这东西还存在吗？
你们在意这个吗？
你们在意这个吗？
我的经验是，真正的重大技术变革要花很长时间才能完全展开。
我的经验是，真正的重大技术变革要花很长时间才能完全展开。
我自己就是亲身经历互联网浪潮的，我亲眼看到这种情况。
我自己就是亲身经历互联网浪潮的，我亲眼看到这种情况。
这些变革会带来一系列结构性影响，随着时间慢慢接连扩散。
这些变革会带来一系列结构性影响，随着时间慢慢接连扩散。
然后大家一开始就急着下结论，说什么。
然后大家一开始就急着下结论，说什么。
所以很明显这类公司才是未来，那类不是很明显。
所以很明显这类公司才是未来，那类不是很明显。
这家巨头能转型，那家不行，很明显机会在这类创业公司身上，不在那些身上。
这家巨头能转型，那家不行，很明显机会在这类创业公司身上，不在那些身上。
护城河明显会在这个技术领域，不在那个领域。
护城河明显会在这个技术领域，不在那个领域。
然后每个人在说这些的时候都超级自信，听起来像他们什么都知道。
然后每个人在说这些的时候都超级自信，听起来像他们什么都知道。
接着这些想法就充斥了媒体，因为媒体天生就喜欢确定性的答案，不喜欢开放式问题。
接着这些想法就充斥了媒体，因为媒体天生就喜欢确定性的答案，不喜欢开放式问题。
你想啊，CNBC请嘉宾的时候，他们想请那种上来就说对事情就是这么发展的的人，而不是那种说这个问题不错，咱们从八个角度讨论一下的人。
你想啊，CNBC请嘉宾的时候，他们想请那种上来就说对事情就是这么发展的的人，而不是那种说这个问题不错，咱们从八个角度讨论一下的人。
我发现如果你过几年回头看那些预测，你可以去翻1993年到1997年关于互联网的报道，甚至2005年、2010年的，看看头10到15年里人们那些信誓旦旦的说法。
我发现如果你过几年回头看那些预测，你可以去翻1993年到1997年关于互联网的报道，甚至2005年、2010年的，看看头10到15年里人们那些信誓旦旦的说法。
我想说几乎全错了，而且错得离谱。
我想说几乎全错了，而且错得离谱。
所以我觉得这个过程会有大量的技术变革，可能有五六层结构性变化会随着时间慢慢展开。
所以我觉得这个过程会有大量的技术变革，可能有五六层结构性变化会随着时间慢慢展开。
这里面涉及很多东西，比如我们之前聊过的产品定义会变成什么、公司定义是什么、工作定义是什么、行业定义是什么，在国家层面会怎样，在全球层面会怎样，这跟政治怎么交集，跟工会怎么交集。
这里面涉及很多东西，比如我们之前聊过的产品定义会变成什么、公司定义是什么、工作定义是什么、行业定义是什么，在国家层面会怎样，在全球层面会怎样，这跟政治怎么交集，跟工会怎么交集。
跟战争怎么交集，中国会怎么做？
跟战争怎么交集，中国会怎么做？
所以就是有太多未知数了，非常非常多个未知数。
所以就是有太多未知数了，非常非常多个未知数。
我觉得过早下判断真的很危险。
我觉得过早下判断真的很危险。
所以我举个思想实验的例子，你看看怎么想。
所以我举个思想实验的例子，你看看怎么想。
就是说AI模型本身有没有护城河，模型有没有防御性。
就是说AI模型本身有没有护城河，模型有没有防御性。
一方面你会觉得哇，看起来肯定有啊，也应该有。
一方面你会觉得哇，看起来肯定有啊，也应该有。
造这玩意儿要花几十亿美元，需要算力和数据达到临界质量，全世界懂这个的工程师也就那么些。
造这玩意儿要花几十亿美元，需要算力和数据达到临界质量，全世界懂这个的工程师也就那么些。
这些人的工资像摇滚明星一样高，然后这些公司还要处理各种疯狂的政治问题、媒体问题、生育问题、监管和法律问题。
这些人的工资像摇滚明星一样高，然后这些公司还要处理各种疯狂的政治问题、媒体问题、生育问题、监管和法律问题。
所有这些因素加起来，最后可能只会剩下两三家公司占据全部市场，不管是五五分、三三三分还是九一分的格局。
所有这些因素加起来，最后可能只会剩下两三家公司占据全部市场，不管是五五分、三三三分还是九一分的格局。
然后他们会有一定的盈利能力，形成经典的寡头垄断，或者也可能某家公司DEFINITELY的成为垄断者。
然后他们会有一定的盈利能力，形成经典的寡头垄断，或者也可能某家公司DEFINITELY的成为垄断者。
而且这种情况在软件行业发生过很多次，所以也许这次也会这样。
而且这种情况在软件行业发生过很多次，所以也许这次也会这样。
但另一方面，如果三年前有人告诉我，在CHATGPT推出的那个圣诞节后大概一年到一年半内，会有另外五家美国公司做出基本同等能力的产品，然后还会有五家中国公司做出同等产品，另外开源的也基本一样，我肯定会说：哇塞，看起来像是黑魔法的东西，突然之间就快速商品化了。
但另一方面，如果三年前有人告诉我，在CHATGPT推出的那个圣诞节后大概一年到一年半内，会有另外五家美国公司做出基本同等能力的产品，然后还会有五家中国公司做出同等产品，另外开源的也基本一样，我肯定会说：哇塞，看起来像是黑魔法的东西，突然之间就快速商品化了。
而且这确实就是发生了的情况。
而且这确实就是发生了的情况。
就在GPT三推出一年内，就有开源的GPT三能在很少的硬件上运行，还免费。
就在GPT三推出一年内，就有开源的GPT三能在很少的硬件上运行，还免费。
然后现在你看到Google、Anthropic、XIA、Meta，所有这些公司都FALLING IN THE GAME，还有DeepSeek、Kimi这些中国公司。
然后现在你看到Google、Anthropic、XIA、Meta，所有这些公司都FALLING IN THE GAME，还有DeepSeek、Kimi这些中国公司。
所以即使在大语言模型或者AI模型这个层面，你瞪大眼睛看两边都能说出道理。
所以即使在大语言模型或者AI模型这个层面，你瞪大眼睛看两边都能说出道理。
应用层面也一样，一派认为应用不重要，因为模型会做所有事。
应用层面也一样，一派认为应用不重要，因为模型会做所有事。
但另一种看法是，其实把模型适配到具体领域，让它能在医疗、法律或者编程这些涉及人的场景里真正FIT FOR PURPOSE。
但另一种看法是，其实把模型适配到具体领域，让它能在医疗、法律或者编程这些涉及人的场景里真正FIT FOR PURPOSE。
应用层其实会极其重要，也许LM会商品化，价值会流向应用层。
应用层其实会极其重要，也许LM会商品化，价值会流向应用层。
这个你也是两边都能说通。
这个你也是两边都能说通。
我认识很多聪明人，两边站队的都有。
我认识很多聪明人，两边站队的都有。
所以我老实讲，我觉得我们还在一个慢慢探索的过程中。
所以我老实讲，我觉得我们还在一个慢慢探索的过程中。
我是从结构上看待这个问题的。
我是从结构上看待这个问题的。
这是一个复杂自适应系统，技术本身是输入之一，法律和监管流程是另一个输入，创业者个人的实际选择也很重要，经济因素很重要，投资资金的可获得性随时间变化这也很重要。
这是一个复杂自适应系统，技术本身是输入之一，法律和监管流程是另一个输入，创业者个人的实际选择也很重要，经济因素很重要，投资资金的可获得性随时间变化这也很重要。
这是一个复杂系统，所以我们其实还不知道结局会怎样。
这是一个复杂系统，所以我们其实还不知道结局会怎样。
我们需要对结构层面的意外保持开放心态。
我们需要对结构层面的意外保持开放心态。
当然，作为VC这很令人兴奋。
当然，作为VC这很令人兴奋。
这意味着我们现在就应该在这些策略上都下注，看看最后怎么发展。
这意味着我们现在就应该在这些策略上都下注，看看最后怎么发展。
当然可能有个特别厉害的对冲基金经理什么的，已经把这一切都想明白了。
当然可能有个特别厉害的对冲基金经理什么的，已经把这一切都想明白了。
但我想说，如果真有这种人，我还没遇到过。
但我想说，如果真有这种人，我还没遇到过。
所以我听到的是，现在别太纠结护城河，因为我们根本不知道最后会怎样。
所以我听到的是，现在别太纠结护城河，因为我们根本不知道最后会怎样。
虽然感觉上OPENAI不可能丢掉领先地位，但显然我们现在看到竞争很激烈。
虽然感觉上OPENAI不可能丢掉领先地位，但显然我们现在看到竞争很激烈。
GPT套壳这个说法现在看真的很有意思。
GPT套壳这个说法现在看真的很有意思。
一年前这还是个贬义词，说你就是个GPT套壳。
一年前这还是个贬义词，说你就是个GPT套壳。
但现在那些最大的、增长最快的公司就是这类公司。
但现在那些最大的、增长最快的公司就是这类公司。
对，这有点像怎么说呢？
对，这有点像怎么说呢？
三年前是悲剧的假期，最近这个月是CLOUD的假期，特别是CLOUD CODE。
三年前是悲剧的假期，最近这个月是CLOUD的假期，特别是CLOUD CODE。
对编程来说，但是挺神奇的。
对编程来说，但是挺神奇的。
CLOUD本身当然是很棒的成就，但CLOUD CODE是个应用，就是个CLOUD套壳，对吧？
CLOUD本身当然是很棒的成就，但CLOUD CODE是个应用，就是个CLOUD套壳，对吧？
是AGENT HARNES，然后他们做了个很牛的事儿，推出了COWORK。
是AGENT HARNES，然后他们做了个很牛的事儿，推出了COWORK。
记得吧？
记得吧？
CLOUD CODE一周就写出了COWORK.
CLOUD CODE一周就写出了COWORK.
对，一周半没错。
对，一周半没错。
这里有两种看法：一种是哇，这真的很IMPRESSIONABLE；CLOUD CODE能在一周半内做出COWORK，太牛了。
这里有两种看法：一种是哇，这真的很IMPRESSIONABLE；CLOUD CODE能在一周半内做出COWORK，太牛了。
另一种看法是COWORK一周半就开发出来了，那这东西能有多复杂？
另一种看法是COWORK一周半就开发出来了，那这东西能有多复杂？
进入壁垒能有多高？
进入壁垒能有多高？
所以这就是矛盾的地方。
所以这就是矛盾的地方。
一方面它功能强大、价值巨大，全世界的人每天都在说：哇塞，我不敢相信我能用这个做这么多事儿，这简直是魔法产品；但另一方面它只花了一周半就搞出来了。
一方面它功能强大、价值巨大，全世界的人每天都在说：哇塞，我不敢相信我能用这个做这么多事儿，这简直是魔法产品；但另一方面它只花了一周半就搞出来了。
所以，其他每家模型公司肯定都在想：好吧，显然我们也要做个AGENT HARDNESS，然后再给普通人做个COWORK。
所以，其他每家模型公司肯定都在想：好吧，显然我们也要做个AGENT HARDNESS，然后再给普通人做个COWORK。
这样东西我不是说我懂什么，但显然他们都会这么做。
这样东西我不是说我懂什么，但显然他们都会这么做。
那这有什么护城河呢？
那这有什么护城河呢？
六个月后，COLD CODE会不会像GET UP COPILOT一样被超越？
六个月后，COLD CODE会不会像GET UP COPILOT一样被超越？
过去三年历史就是每次有什么根本性突破，很快就会被其他实验室复制。
过去三年历史就是每次有什么根本性突破，很快就会被其他实验室复制。
我认识很多这领域最聪明的人，跟他们喝几杯后聊，他们会说基本上大实验室之间没有什么秘密，大家信息都差不多，知识都差不多，互相经常超越，但现在没什么真正专有的东西。
我认识很多这领域最聪明的人，跟他们喝几杯后聊，他们会说基本上大实验室之间没有什么秘密，大家信息都差不多，知识都差不多，互相经常超越，但现在没什么真正专有的东西。
证据就是DEEP C横空出世，基本上把美国大实验室的很多想法重新实现了一遍，也有一些自己的想法。
证据就是DEEP C横空出世，基本上把美国大实验室的很多想法重新实现了一遍，也有一些自己的想法。
但基本上中国的一家对冲基金就能做到。
但基本上中国的一家对冲基金就能做到。
那护城河到底有多少？
那护城河到底有多少？
但另一方面，这些大实验室现在给工程师开摇滚明星一样的工资，这些人极其聪明、有创造力，也许每个实验室都有十几个萌芽中的想法，可能会成为难以复制的巨大突破。
但另一方面，这些大实验室现在给工程师开摇滚明星一样的工资，这些人极其聪明、有创造力，也许每个实验室都有十几个萌芽中的想法，可能会成为难以复制的巨大突破。
所以还是那句话，我觉得我需要对我在这方面的预测能力打了很大的折扣。
所以还是那句话，我觉得我需要对我在这方面的预测能力打了很大的折扣。
对我来说，试图说五年后行业结构会是X、赢家会是Y、公司杀手机应用会是Z，这没什么意思。
对我来说，试图说五年后行业结构会是X、赢家会是Y、公司杀手机应用会是Z，这没什么意思。
我觉得我没法预测这个。
我觉得我没法预测这个。
更好的做法是保持灵活性和适应性。
更好的做法是保持灵活性和适应性。
那你们会特别关注什么来帮助决定下注方向？
那你们会特别关注什么来帮助决定下注方向？
还是说策略就是广撒网？
还是说策略就是广撒网？
你们刚募了历史上最大的基金。
你们刚募了历史上最大的基金。
这是在这个世界取胜的方式吗？
这是在这个世界取胜的方式吗？
对我们来说是的。
对我们来说是的。
我们有非常明确的策略，可以用PETERSELL的框架来想。
我们有非常明确的策略，可以用PETERSELL的框架来想。
你记得他的二X二矩阵吧？
你记得他的二X二矩阵吧？
乐观和悲观，确定和不确定。
乐观和悲观，确定和不确定。
他一直说硅谷的特点是太多他所谓的不确定乐观主义。
他一直说硅谷的特点是太多他所谓的不确定乐观主义。
他的意思是不确定乐观主义者觉得世界会变好，但说不出为什么，就是有些东西会发生让世界变好，虽然我们不知道具体是什么。
他的意思是不确定乐观主义者觉得世界会变好，但说不出为什么，就是有些东西会发生让世界变好，虽然我们不知道具体是什么。
他HISTORICALLY会说这至少是许愿式思维或者妄想。
他HISTORICALLY会说这至少是许愿式思维或者妄想。
世界需要的是确定乐观主义者，就是那些说不世界会变好，因为我要做这件具体的事儿的人。
世界需要的是确定乐观主义者，就是那些说不世界会变好，因为我要做这件具体的事儿的人。
他会分类说，比如VC是不确定乐观主义者，而伊朗是确定乐观主义者，就是说我要造电动车、我要搞太阳能、我要上火星这些非常具体的事。
他会分类说，比如VC是不确定乐观主义者，而伊朗是确定乐观主义者，就是说我要造电动车、我要搞太阳能、我要上火星这些非常具体的事。
我觉得PETER的框架很有道理，但我跟他有一点分歧，我觉得不确定乐观主义比他HISTORICALLY描述的更强。
我觉得PETER的框架很有道理，但我跟他有一点分歧，我觉得不确定乐观主义比他HISTORICALLY描述的更强。
我把自己FIRMLY放在不确定乐观主义者这一类。
我把自己FIRMLY放在不确定乐观主义者这一类。
这就是我们在R6Z的策略，原因是不希望这太像许愿式思维。
这就是我们在R6Z的策略，原因是不希望这太像许愿式思维。
实际上VC的不确定乐观主义或者R6Z硅谷的不确定乐观主义是非常具体的，就是说有这些机器聪明能干的人，像伊朗和其他很多创始人、产品创造者，而这些人每个人都是确定乐观主义者，每个人都有很强的信念自己要做什么。
实际上VC的不确定乐观主义或者R6Z硅谷的不确定乐观主义是非常具体的，就是说有这些机器聪明能干的人，像伊朗和其他很多创始人、产品创造者，而这些人每个人都是确定乐观主义者，每个人都有很强的信念自己要做什么。
但资本主义体系、美国经济、硅谷的伟大之处就在于我们不只有一个这样的人。
但资本主义体系、美国经济、硅谷的伟大之处就在于我们不只有一个这样的人。
我们不止有十个这样的例子，我们有一百个、一千个、一万个。
我们不止有十个这样的例子，我们有一百个、一千个、一万个。
要想结果好，就得让这样的例子尽可能多、尽可能好、跑得尽可能快。
要想结果好，就得让这样的例子尽可能多、尽可能好、跑得尽可能快。
未来的本质就是我们不知道所有答案，这没关系。
未来的本质就是我们不知道所有答案，这没关系。
正确的应对方式就是尽可能多做实验，让尽可能多的聪明人去做有趣的事儿。
正确的应对方式就是尽可能多做实验，让尽可能多的聪明人去做有趣的事儿。
所以我坚决站在不确定的乐观主义这一边。
所以我坚决站在不确定的乐观主义这一边。
我在想，你现在越来越看重的是不是这种确定的乐观主义创始人？
我在想，你现在越来越看重的是不是这种确定的乐观主义创始人？
他们有着宏大抱负，而且正在努力实现。
他们有着宏大抱负，而且正在努力实现。
对，没错。
对，没错。
你看，创始人需要确定且乐观。
你看，创始人需要确定且乐观。
他们现在必须有一个非常具体的计划。
他们现在必须有一个非常具体的计划。
创始人总是批评VC说：‘你们VC多轻松啊！
创始人总是批评VC说：‘你们VC多轻松啊！
不用真正承诺什么，不用自己兜底，可以下很多注，可以操作投资组合。
不用真正承诺什么，不用自己兜底，可以下很多注，可以操作投资组合。
’你们应该多同情我们创始人，我们只能下注一次。
’你们应该多同情我们创始人，我们只能下注一次。
这话有道理。
这话有道理。
但反过来说，创始人能亲自运营公司，我们可没这机会。
但反过来说，创始人能亲自运营公司，我们可没这机会。
我们没法把手放在方向盘上。
我们没法把手放在方向盘上。
所以确定的乐观主义最大的好处就是你能一心一意地朝着目标执行。
所以确定的乐观主义最大的好处就是你能一心一意地朝着目标执行。
长远来看，历史记住的是亨利·福特，而不是福特汽车公司的种子投资人或者其他那些失败的汽车公司。
长远来看，历史记住的是亨利·福特，而不是福特汽车公司的种子投资人或者其他那些失败的汽车公司。
确定的乐观主义者，也就是创始人、公司建设者、工程师，这些才是真正做事的人，值得拿百分之九十九点九九九的功劳。
确定的乐观主义者，也就是创始人、公司建设者、工程师，这些才是真正做事的人，值得拿百分之九十九点九九九的功劳。
不过话说回来，我觉得我们投资人在幕后扮演一定角色，一路上帮帮忙推动整个循环运转，这还是有作用的。
不过话说回来，我觉得我们投资人在幕后扮演一定角色，一路上帮帮忙推动整个循环运转，这还是有作用的。
你会考虑AGI对你投资逻辑的影响吗？
你会考虑AGI对你投资逻辑的影响吗？
随着我们接近AGI实现，AGI作为投资人，你的投资逻辑会有什么变化？
随着我们接近AGI实现，AGI作为投资人，你的投资逻辑会有什么变化？
我对AGI这个概念一直有点纠结。
我对AGI这个概念一直有点纠结。
这么说吧，定义上有两种，我纠结的正是这个：一种是务实的定义，一种是宇宙级的定义。
这么说吧，定义上有两种，我纠结的正是这个：一种是务实的定义，一种是宇宙级的定义。
先说宇宙级的，宇宙级定义基本上就是起点。
先说宇宙级的，宇宙级定义基本上就是起点。
A G就是你进入起点的时刻，世界从根本上改变。
A G就是你进入起点的时刻，世界从根本上改变。
旧世界的规则消失了，我们在一个新领域运作。
旧世界的规则消失了，我们在一个新领域运作。
起点的完整定义是：人类判断不再重要，因为出现了自我改进循环。
起点的完整定义是：人类判断不再重要，因为出现了自我改进循环。
AI在自我提升，出现所谓的起飞场景，机器比人快得多的做决定，人只能看着机器表演。
AI在自我提升，出现所谓的起飞场景，机器比人快得多的做决定，人只能看着机器表演。
我觉得我们并不生活在那样的世界，不管是乌托邦还是反乌托邦，我们没那么幸运或不幸地活在那个世界。
我觉得我们并不生活在那样的世界，不管是乌托邦还是反乌托邦，我们没那么幸运或不幸地活在那个世界。
我们可以再讨论这个，但行业里对AGI的务实定义大家似乎有共识。
我们可以再讨论这个，但行业里对AGI的务实定义大家似乎有共识。
你看是不是这样？
你看是不是这样？
AI能在所有经济相关任务上做得和人一样好。
AI能在所有经济相关任务上做得和人一样好。
ANTHROPIC联合创始人是这么说的：一篮子最有价值的经济任务大概十到十五个，不是每一个经济任务明白了。
ANTHROPIC联合创始人是这么说的：一篮子最有价值的经济任务大概十到十五个，不是每一个经济任务明白了。
所以是稍微缩水的定义。
所以是稍微缩水的定义。
顺便说一句，就算还没达到，我们也明显在接近。
顺便说一句，就算还没达到，我们也明显在接近。
对这个定义，我觉得宇宙级定义夸大了将要发生的事儿。
对这个定义，我觉得宇宙级定义夸大了将要发生的事儿。
而你刚才说的AGI定义又低估了将要发生的事儿，它太还原论了。
而你刚才说的AGI定义又低估了将要发生的事儿，它太还原论了。
原因是我认为没有理由假设人类技能水平是任何事的封顶。
原因是我认为没有理由假设人类技能水平是任何事的封顶。
AGI的定义总是相对于人类公认的，但人类技能水平到某个点就封顶了，这是人类生物体的固有局限。
AGI的定义总是相对于人类公认的，但人类技能水平到某个点就封顶了，这是人类生物体的固有局限。
举个例子，人类智商那种流体智力或记忆素作为物种大概封顶在160、160，就是爱因斯坦、费曼的智商水平。
举个例子，人类智商那种流体智力或记忆素作为物种大概封顶在160、160，就是爱因斯坦、费曼的智商水平。
160智商的人能提出新物理学这样的人屈指可数。
160智商的人能提出新物理学这样的人屈指可数。
一般来说，遇到那种极其聪明的人，比如畅销书作家、顶尖科学家、顶尖医生，他们的智商大概在140。
一般来说，遇到那种极其聪明的人，比如畅销书作家、顶尖科学家、顶尖医生，他们的智商大概在140。
想找好律师大概幺三零，想找优秀的业务线经理大概幺幺零，想找给中小企业做账的好会计大概幺零五。
想找好律师大概幺三零，想找优秀的业务线经理大概幺幺零，想找给中小企业做账的好会计大概幺零五。
人类做智力上令人印象深刻的事情的能力大概在幺幺零到幺六零这个区间。
人类做智力上令人印象深刻的事情的能力大概在幺幺零到幺六零这个区间。
好消息是这样的人不少，但幺四零、幺五零、幺六零的没那么多，这只是大脑容量的局限。
好消息是这样的人不少，但幺四零、幺五零、幺六零的没那么多，这只是大脑容量的局限。
如果摆脱人类生物局限，理论上没有上限。
如果摆脱人类生物局限，理论上没有上限。
现在已经有AI模型在做人智商测试，大概在130、140的水平，这意味着他们会达到160，在顶尖水平上。
现在已经有AI模型在做人智商测试，大概在130、140的水平，这意味着他们会达到160，在顶尖水平上。
他们现在可能已经开始达到160了，但我认为我们很快会有智商160、180、200甚至250、300的AI模型，在顶尖的AI模型。
他们现在可能已经开始达到160了，但我认为我们很快会有智商160、180、200甚至250、300的AI模型，在顶尖的AI模型。
我觉得这很棒，就像偶尔出现一个爱因斯坦一样棒。
我觉得这很棒，就像偶尔出现一个爱因斯坦一样棒。
世界是多几个爱因斯坦好，还是少几个好？
世界是多几个爱因斯坦好，还是少几个好？
当然是多几个好。
当然是多几个好。
世界有比爱因斯坦智商还高的机器，当然更好。
世界有比爱因斯坦智商还高的机器，当然更好。
机器智商会超过人类，我觉得这很好。
机器智商会超过人类，我觉得这很好。
再说表现，回到AI编程这事儿上，任务表现也会变得更好，特别是CIT这种人会说：好吧，这东西开始生成比我写的还好的代码了，很快会有比最好的人类程序员还强的AI程序员。
再说表现，回到AI编程这事儿上，任务表现也会变得更好，特别是CIT这种人会说：好吧，这东西开始生成比我写的还好的代码了，很快会有比最好的人类程序员还强的AI程序员。
我觉得这很棒，会有比最好的人类医生还强的AI医生，会有比最好的人类律师还强的AI律师。
我觉得这很棒，会有比最好的人类医生还强的AI医生，会有比最好的人类律师还强的AI律师。
这将非常有趣，我们可以聊聊。
这将非常有趣，我们可以聊聊。
我也觉得很好，我们习惯了生活在一个世界里，不知道好能好到什么程度，因为我们被自己的生物性封顶了。
我也觉得很好，我们习惯了生活在一个世界里，不知道好能好到什么程度，因为我们被自己的生物性封顶了。
很快我们会体验到手头有比人类更强的能力是什么感觉。
很快我们会体验到手头有比人类更强的能力是什么感觉。
所以你看，我觉得人类水平这个概念只会是个角度。
所以你看，我觉得人类水平这个概念只会是个角度。
哦，对了，2026年某个周二达到了。
哦，对了，2026年某个周二达到了。
但这不重要。
但这不重要。
下一个问题是，在机器比人强的世界里，我们能做什么？
下一个问题是，在机器比人强的世界里，我们能做什么？
所以我认为这更像是一个探索过程，去探索超越人类能力，而不是某个特定的起点时刻碰巧撞上人类阈值那么简单。
所以我认为这更像是一个探索过程，去探索超越人类能力，而不是某个特定的起点时刻碰巧撞上人类阈值那么简单。
二两买智商这个参照系太开脑洞了，让人思考这些东西会变得多快、多聪明。
二两买智商这个参照系太开脑洞了，让人思考这些东西会变得多快、多聪明。
不知道你有没有这种经历？
不知道你有没有这种经历？
我经常有两种经历。
我经常有两种经历。
一种是我知道我应该能做这事儿，但我就是做不到，因为要花太长时间。
一种是我知道我应该能做这事儿，但我就是做不到，因为要花太长时间。
我想写点东西，或者有个理论、有个计划，但就是靠我没有八小时或者八周、八年，我知道的还不够，脑子里算不过来，记忆力也不完美。
我想写点东西，或者有个理论、有个计划，但就是靠我没有八小时或者八周、八年，我知道的还不够，脑子里算不过来，记忆力也不完美。
我读了十本书，然后想该死，我几乎全忘了。
我读了十本书，然后想该死，我几乎全忘了。
我希望我能全部记住，但我不能。
我希望我能全部记住，但我不能。
我就活在这种有点沮丧的状态里。
我就活在这种有点沮丧的状态里。
如果我能比现在聪明点，我的工作会做得好得多。
如果我能比现在聪明点，我的工作会做得好得多。
但我不是。
但我不是。
这是第一点。
这是第一点。
第二点，因为干这行我认识一堆肯定比我聪明的人。
第二点，因为干这行我认识一堆肯定比我聪明的人。
我知道这一点，因为跟他们说半小时前半程我一直在记笔记，后半程我就想靠这人就是比我聪明，他们就是在思维上碾压我，而且还会继续碾压我。
我知道这一点，因为跟他们说半小时前半程我一直在记笔记，后半程我就想靠这人就是比我聪明，他们就是在思维上碾压我，而且还会继续碾压我。
我就是不行。
我就是不行。
我只能想，该死，我得回家喝杯酒。
我只能想，该死，我得回家喝杯酒。
我就是不是那块料，我们太习惯这些局限了。
我就是不是那块料，我们太习惯这些局限了。
所以想到有机器为我们工作，没有这些局限，我觉得这比人们意识到的要令人兴奋得多。
所以想到有机器为我们工作，没有这些局限，我觉得这比人们意识到的要令人兴奋得多。
哎呀，我能跟你聊好几个小时。
哎呀，我能跟你聊好几个小时。
MARK，我想收尾了，想问问你的媒体食谱和产品食谱。
MARK，我想收尾了，想问问你的媒体食谱和产品食谱。
你刚提到读书，读十本。
你刚提到读书，读十本。
我知道你以博览群书闻名。
我知道你以博览群书闻名。
我看到一个采访，你说AIRPODS改变了你的人生，现在一直在听有声书。
我看到一个采访，你说AIRPODS改变了你的人生，现在一直在听有声书。
所以你平时读什么？
所以你平时读什么？
关注什么？
关注什么？
博客、通讯、博客这些有什么特别推荐的书吗？
博客、通讯、博客这些有什么特别推荐的书吗？
我读的东西基本上分三类：一般媒体方面，我形容为完美的杠铃策略；我读X，也读老书。
我读的东西基本上分三类：一般媒体方面，我形容为完美的杠铃策略；我读X，也读老书。
要么是最新的当下正在发生的事儿，要么是五十年前写的，经受了时间考验的书里面，想必有永恒的东西。
要么是最新的当下正在发生的事儿，要么是五十年前写的，经受了时间考验的书里面，想必有永恒的东西。
我对中间的一切都比较怀疑，特别是我觉得如果你去读老的，没人这么做，其实挺有意思的。
我对中间的一切都比较怀疑，特别是我觉得如果你去读老的，没人这么做，其实挺有意思的。
没人这么干也没这个市场，但你要是回去看旧报纸，其实不用看很久以前的，就看上周的报纸就行。
没人这么干也没这个市场，但你要是回去看旧报纸，其实不用看很久以前的，就看上周的报纸就行。
我们周五录节目，你看上周五的报纸，回头读一遍就会发现：天啊，没一件事真的发生了。
我们周五录节目，你看上周五的报纸，回头读一遍就会发现：天啊，没一件事真的发生了。
他们预测的东西都没按他们说的发展，没一件真的相关或正确。
他们预测的东西都没按他们说的发展，没一件真的相关或正确。
他们根本不知道这周会发生啥，信息不足就做预测。
他们根本不知道这周会发生啥，信息不足就做预测。
结果你会发现，哇，全都没发生。
结果你会发现，哇，全都没发生。
真希望我从来没看过这些。
真希望我从来没看过这些。
然后杂志也一样，你回去读旧杂志里面没完没了的预测，日报至少天天出，杂志呢一周或一个月才出一期，等文章印出来往往已经过时了。
然后杂志也一样，你回去读旧杂志里面没完没了的预测，日报至少天天出，杂志呢一周或一个月才出一期，等文章印出来往往已经过时了。
所以我特别受不了这种中间态的东西，要么关注当下，要么追求永恒。
所以我特别受不了这种中间态的东西，要么关注当下，要么追求永恒。
对了，你提到newsletter，还有件事可能obvious，但我觉得还是被大大低估了，就是真正干这行的人自己产出内容substack newsletter播客这些现象核心就是你能直接接触到行业里的核心人物，真正懂行的人，这个价值还是被低估了。
对了，你提到newsletter，还有件事可能obvious，但我觉得还是被大大低估了，就是真正干这行的人自己产出内容substack newsletter播客这些现象核心就是你能直接接触到行业里的核心人物，真正懂行的人，这个价值还是被低估了。
因为我们习惯了大众媒体文化，什么都要中介，什么都得经过电视采访、报纸采访过滤。
因为我们习惯了大众媒体文化，什么都要中介，什么都得经过电视采访、报纸采访过滤。
现在越来越多人发现，其实你想听的是真正在做这件事的聪明人亲自解释。
现在越来越多人发现，其实你想听的是真正在做这件事的聪明人亲自解释。
然后像播客这种新的中介形式，让这件事儿成为可能。
然后像播客这种新的中介形式，让这件事儿成为可能。
所以领域内的实践者真的很棒。
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说句OBVIOUS的，在AI领域OBVIOUSLY有你做的内容，还有LEX FREEDMAN能请到世界顶尖专家，你们这儿少数几个主持人能接触到这些人。
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这些领域顶尖专家愿意来聊，当然总会有人说这是TALK THEIR BOOK，在推销自己东西。
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确实有点这个成分，但我的经验是，人们喜欢聊自己在做的事儿，他们想表达、想解释、想让人理解，大家都享受这个过程，既能贡献人类知识，又能满足EGO。
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