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## AI降低了产品工作的门槛，却提高了产品经理的门槛 工具越强，越考验拿工具的人。 写PRD、画原型这些活儿，AI几分钟就能给你整出好几版，效率确实吓人。但做完之后呢？十个需求摆在面前，先做哪个？两个方案都跑得通，选哪个更对得起用户？这些拍板的瞬间，AI帮不了你。 过去拼的是手速，谁文档写得快、原型画得溜，谁就是大佬。现在拼的是脑速，你能不能从一堆噪音里抓住那个真正要紧的问题，敢不敢在信息不全的时候下判断。门槛确实变了，从“会不会做”变成了“知不知道该做什么”。 感觉就像开车，以前你得会手动挡、会修车，现在自动驾驶来了，反而更考验你知不知道目的地是哪。 最稀缺的永远不是那个踩油门的人。🚗

股票市场效率无法像博彩市场那样直接验证，因为股票不存在固定揭晓时间，真实价值始终取决于未来现金流，因此金融学始终存在Joint Hypothesis Problem：任何异常收益都无法证明市场无效，因为也可能只是定价模型本身错误。同时作者区分了“Prices are Right”和“No Free Lunch”两个概念，价格存在偏离，并不意味着能够稳定套利，因为套利成本可能高于错误定价本身。 连续双向竞价（Continuous Double Auction）本身就是市场效率的重要来源。Hayek、Vernon Smith以及Zero-Intelligence Trader研究共同说明，即便参与者并不聪明，只要交易机制合理，市场仍能快速逼近有效价格。因此市场制度的重要性甚至可能超过市场参与者本身的能力。 股票市场真正进入“群体疯狂”的根源，是认知多样性的崩塌。当投资者逐渐形成相同叙事、相同时间框架以及相同交易规则时，市场开始偏离价值。长期投资者倾向于围绕现金流定价，而短周期投资者更容易外推近期价格，因此实验中短周期市场持续形成泡沫。Narrative进一步强化这种过程，使情绪、故事与价格互相反馈，最终形成Boom或Bust，而这种崩塌往往呈现非线性，一点点认知收敛即可引发巨大价格波动。 Michael Mauboussin最终给出的交易框架可以浓缩为一句话：市场绝大多数时间体现的是群体智慧，因此价格通常有效；真正值得交易的机会来自群体智慧失效之后的群体疯狂。交易员真正需要监测的并非价格本身，而是认知多样性是否正在消失。 实践中，极端情绪（Sentiment）、剧烈价格运动（Major Price Move）以及极端估值（Extreme Valuation）同时出现，是认知多样性崩塌最常见的表现，也是市场最容易出现重大反转和超额收益机会的位置。

Fable 和 Codex 一起用开发效率真的绝了 有个开源 Skill 叫 /codex-build，专门为这个组合设计的 Fable 负责规划和决策，Codex 写代码。中间有审核卡点，代码必须过 review 和测试才能上线 装这个 Skill 就能直接用，不用自己再折腾流程了

还在只用ChatGPT？那你真的out了 聊天→ChatGPT 画图表→Opal 写文章→Claude 做资料→Manus 搭LP→AntiGravity 剪视频→Kling 整理笔记→NotebookLM 作曲→Suno 生成图→Midjourney 写代码→Claude 不同场景用不同工具，效率能提升一倍。转发给还在低效率的朋友

中国最暴利的行业，基本藏在这 8 类需求里。 真正暴利的行业，卖的不只是产品，卖的是焦虑、希望、面子、效率、陪伴、身份、欲望和信息差。 成本可以很低， 但只要踩中人性， 利润就能高到离谱。 还有哪些行业也暴利？

澳大利亚廉航捷星（Jetstar）宣布，从2027年2月起取消免费7公斤机舱行李额度，乘客仅可免费携带一个放在座位下方的小包，登机箱需额外支付至少25澳元。 捷星称，此举符合全球廉航惯例，可减少登机口称重和行李架争抢问题，提高登机效率。有人认为这是变相收费，也有人希望轻装出行者能享受更低票价。

马斯克的SpaceX计划在太空部署AI卫星“STARMIND”（星脑） 单颗卫星翼展75米，高30米，最高提供250kW电力。卫星搭载英伟达Rubin GPU和英伟达Vera CPU，卫星之间通过激光互联，计算结果通过星链发送到地球。卫星运行在太阳同步轨道，24小时太阳能不间断。 在美国，太空算力中心的建设效率可能比陆地更高，不用电网审批、不用土地审批、不用考虑散热耗水、没有周边社区的民众反对，纯纯就是技术和资本问题。 这事只有马斯克能干成，卫星制造、可重复的火箭发射、星链网络，都只有SpaceX有完整的体系。能成为荒坂集团的，目前只有SpaceX。 官方介绍：

我翻完梁文锋26岁写的微博才明白DeepSeek的成功，跟技术路线半毛钱关系都没有。 梁文锋26岁那年,一个人开着菲亚特进了西藏阿里无人区。 深入400公里， 被困了一周， 人走出来了， 车永远留在了那里。 12年后他做了DeepSeek， 你要是读过这个故事,就一点都不意外。 2011年底,他开一辆破菲亚特去西藏， 同行的人到了拉萨玩完就飞回去了， 他没回。 一个人继续往西,羊卓雍措,珠峰,希夏邦马,一直扎进阿里无人区400公里。 用的是入门级尼康D50,套头， 但他能等大半天就为了一束光， 拍出来的照片像专业摄影师的。 配文写的是"风萧萧兮易水寒",写的是"古道西风瘦马",写的是"一骑走天下"。 最后一条微博: 被困无人区一个星期，所幸我出来了。但我的菲亚特没有出来。它永远地留在了那片漫无边际的高山草原。That's the END。 就这么个事， 我们回头看DeepSeek,全是同一个人的同一个打法。 别人到拉萨就回去了， 他一个人再往里走400公里。 像不像现在? 大家都在做应用、做商业化、做能快速变现的事情， 他一个人往里走,做基础模型,做AGI,很长时间都不融资,不社交,不出来参加各种大会。 入门级相机,但等半天光线,拍到最好， 像不像DeepSeek? 不堆资源,不烧钱,但把效率做到极致,用别人十分之一的成本做出匹敌的东西。 车扔在无人区了,人走出来了,写一句That's the END。 像不像他的风格? 敢赌,敢输,输了认,然后继续走。 开源就开源,被制裁就被制裁,模型放出去就放出去,车没了但人出来了,下一趟再来。 所有人都在分析DeepSeek的技术路线、成本结构、国运加持， 但你看看这个人26岁干的事,答案全在那。 一个敢独自把车开进无人区400公里的人,他做公司就不会跟在别人后面。 一个把车扔在高原走出来还能写That's the END的人,他不会在乎短期股价和融资新闻。 一个用入门相机等半天光线的人,他做模型就会把每一分算力都榨干。 所以这些都不是什么商业策略， 这就是一个人的性格， DeepSeek不是一份商业计划书的结果， 是一个人的本性,在12年后,自然长出来的东西。 那个在无人区里走了一周的年轻人,和那个把全球AI行业搅翻天的人,是同一个人，一直以来都是。

最近在公司里推进 AI 落地，我越来越强烈地感受到： AI 搞得越猛，员工反而可能越累。 过去半年，我参与了不少 AI 数字员工和工作流优化项目。工具确实越来越强、执行速度越来越快，但真正进入组织后，很多问题并没有随着效率提升而消失。 我总结了 3 个有些反直觉的洞察： 1️⃣ 局部提效，不等于组织提效 AI 可以快速出稿、整理资料、分析数据，但初稿越快，后续的核对、审核和发布可能越多。 一个环节变快了，上下游却未必同步变快；一旦 AI 出错，还需要有人审核、兜底和承担责任。 2️⃣ 效率提高，不意味着工作更少 过去一天做一版，现在 10 分钟就能完成，于是新的要求可能变成：那能不能直接做 10 版、100 版？ AI 节省的是单个任务的执行时间，却不会自动减少任务。工具越来越全能，人的职责边界也可能被越推越大。 3️⃣ AI 推不下去，未必是员工不会用 员工不愿意分享自己的经验和工作流程，有时不是能力问题，而是一种自我保护： 把经验交给 AI 后，我会不会被替代？ 效率提高后，我会获得成长机会，还是接到更多任务？ 如果 AI 出错，最后由谁承担责任？ 所以，企业真正想推动 AI 落地，不能只增加工具和培训。 还需要建立更具体的机制：如何评价 AI 的结果、如何划分责任，以及员工贡献经验、参与转型之后，究竟能得到什么。 员工可能不缺培训。 他们更缺的，是一种可以放心参与变化的安全感。 你所在的公司开始推进 AI 了吗？工作真的变轻松了吗？