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AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

一个初中生当着张雪峰的面说：“以后满大街都是研究生，读书还有啥用？出来不照样送外卖？”张雪峰直接回了句：“孩子，你这笔账算反了。”就拿送外卖来说。 ​没读过多少书的人，骑上电动车，手机一响就接单，跟着导航送到地方，挣几块就完了。送完一单往台阶上一坐，刷刷短视频，等着下一单。 ​读过书的人，就算同样送外卖，格局也早已不一样。一样的车子、一样的餐箱。他会琢磨：这条街中午订单多，隔壁街区为啥只晚上热闹？能不能把周边商家整合起来，拿下整片区域的专属配送?我曾在2025年采访过两个外卖骑手，他们的故事完美印证了张雪峰的话。32岁的李磊只有初中学历，干外卖五年，每天雷打不动跑12小时，月收入稳定在7000元左右。 ​他说自己从没想过别的，“接单、送餐、等单”就是全部生活，刷短视频是唯一的娱乐，偶尔抱怨油价涨了、平台抽成高了，却从没想过改变现状。另一个是29岁的王宇，985本科毕业，因创业失败欠下债务，2024年加入外卖行业。他只干了8个月，却把这份工作做成了“创业预演”。 ​他每天提前半小时到岗，用Excel记录不同时段、不同区域的订单密度，分析出写字楼中午11点半到1点、居民区晚上6点到8点是高峰期，而老城区的早餐订单比新城区多30%。他还主动和12家商家谈合作，承诺优先配送、超时赔付，拿到了专属配送权，单量比普通骑手多40%，月收入稳定在1.2万元以上 。 ​​更关键的是思维方式的差异。李磊遇到电梯故障，只会打电话给顾客道歉，然后爬楼梯送餐，超时了就自认倒霉。王宇却会记录每次故障时间，发现某小区电梯每周三上午9点到11点维修，之后遇到这个时段的订单，他会提前联系顾客沟通，甚至主动提出帮买饮料补偿等待时间，不仅很少超时，还收获了大量好评，成为平台“金牌骑手”。 ​​张雪峰在后续的演讲中补充道：“读书不是为了让你不送外卖，而是让你送外卖时，能看到别人看不到的机会，拥有随时离开外卖行业的能力。” ​这句话在2026年的就业数据中得到印证——中国社科院报告显示，外卖骑手中本科及以上学历占比已达7.1%，但这些高学历骑手平均从业时间仅8.3个月，远低于整体骑手的2.1年，他们大多是过渡性就业，最终会转向运营、管理或自主创业岗位。 ​​深圳的一位美团区域经理透露，他们2025年招聘的32名基层管理者中，有19人曾有外卖骑手经历，其中12人拥有本科及以上学历，这些人凭借对配送流程的深刻理解和数据分析能力，很快成为团队核心。而初中及以下学历的骑手，晋升为管理者的比例不足1%。 ​​王宇的故事还在继续。2025年底，他用送外卖攒下的钱和数据分析得出的商业计划，成功吸引了50万元投资，成立了自己的同城配送公司，专门服务本地连锁餐饮品牌。他现在的员工里，就有当初一起送外卖的李磊，李磊负责仓库管理，月薪涨到了9000元。王宇说：“如果不是大学学的市场营销和数据分析，我可能现在还在街头等单，根本想不到能开公司。” ​​这就是读书的意义——它不会直接给你高薪工作，却会给你分析问题、解决问题的能力；它不会让你避免吃苦，却会让你在吃苦时看到希望；它不会保证你成功，却会让你拥有更多选择的权利。2026年高校毕业生达1179万人，就业压力确实存在，但数据显示，本科毕业生平均起薪比专科高38%，研究生比本科高45%，而这些差距会随着工作年限的增长持续扩大。 ​​张雪峰的话戳中了很多人的心，却也引来争议。有人说这是“学历焦虑”的贩卖，有人认为职业无高低贵贱。但不可否认的是，在竞争激烈的社会中，学历依然是最公平的筛选标准，读书依然是普通人改变命运成本最低的路径。就像王宇和李磊，同样送外卖，一个把它当成谋生手段，一个把它当成跳板，最终走向了完全不同的人生。 ​​那个提问的初中生后来怎么样了？据说他听完张雪峰的话后沉默了很久，回去后主动要求父母报了补习班。他或许还不能完全理解读书的意义，但至少明白了一点：同样的起点，不同的认知，会走出不同的人生轨迹。 读书不是为了逃避生活，而是为了更好地面对生活。就算有一天真的满大街都是研究生，那些真正把知识转化为能力的人，依然会脱颖而出。毕竟，决定人生高度的，从来不是学历本身，而是学历背后的思维方式和学习能力。

三个月时间我的 IBKR 账户收益率快接近翻倍了。 一个多月之前我关注了 @aleabitoreddit，顺着他的推文思路，我花了几十个小时时间，研究了整个光互连光通信产业链。 整个过程收获实在是太多了： - 了解学习了光模块、外延、衬底、硅光芯片、CPO、激光器这些新知识，享受学习投研的乐趣。 - 把学到的东西对外输出，做了一期光通信产业链拆解视频，Youtube 播放量接近 20k，一期视频给我的新频道涨了 1.5k 订阅。 - 在研究做好功课之后，小资金建仓了 SIVE/TSEM/COHR/AAOI/LITE 这些光通信标的，作为高风险激进持仓，虽然赚的不多，但已经很满意了。 感谢股神 Serenity！

前几天跟潘乱和老编辑吃饭，登味超标的开了一下怀旧服，把晚点LatePost在2023年写的「还原字节跳动HR体系」那篇稿子重新讨论了一遍，尤以老编辑的评价甚高——我从来没有见到他这么吹过其他媒体和作者——认为文章的非线性写法非常独特，开创了商业报道的新体裁。 我对老编辑说法的理解未必准确，但确实也能察觉到小晚整个团队在文本训练方面的优越性，并不是纯粹的基于材料的写作，有非常坚定的内在逻辑，同时具有工程化的结构和人文化的感性，可以无视时效性。 昨天更新的「AI抢人大战，批量制造这个时代的流量明星」也是相当具有代表性的例子，AI研究员如同球星那样被开价和交易早就不是新闻了，市面上的同题作文泛滥成灾，但晚点就是能用信息的再组织写出新意、立意，这很厉害。 还是总结一下这篇稿子，对我来说也是一种愉快的练笔： - 在中国，真正能靠个人技能年入过亿的群体，少之又少，以明星艺人为例，在娱乐业最鼎盛的时期，也只有十几个人能够达到这个标准，但在这波大模型热浪里，顶级研究员的身价以史无前例的速度被抬到了以亿为单位的年薪级别，而这批人的总数只有几百人，也就是说，大厂的你争我抢，总盘子其实就这么大，中国最贵的几百号人，就是在这么一个供给严重不足的环境里产生的； - 在ChatGPT发布之后的一年多时间里，因为局势尚不明朗，各家公司投入尚且谨慎，国内AI研究员的收入比较稳定，顶薪也就在百万级人民币，直到2023年底，两家公司打破了「规矩」，一个是DeepSeek开始用高于市场价的扩人，另一个是曾被视为落后半步的字节，通过饱和式投入启动追赶，以2倍薪水涨幅为起价，从月之暗面、阿里、百度、智谱等公司挖人； - 其中标志性的事件是2024年下半年阿里Qwen的核心技术负责人周畅带着竞业协议加入字节，职级从P9跳到4-2（实际上对标P11），千万级人民币的总包，而字节也很快得到了回报，周畅入伙之后，在极短时间内提高了豆包的多模态基模能力，这是抢人大战的关键驱动力，只要找到对的人，就能立竿见影的带来技术进步，事半功倍； - 很重要的是，一个靠谱的Infra专家，最多可以提高50%的算力利用率，考虑到大厂每年几百亿的算力投入，这种效率优化创造的经济收益，要远远胜过那笔薪水开支，一个正确的判断，也能决定模型在几个月内拉开巨大差距，「懂得在哪里划线」的知识价值，变得无比稀缺； - 到了2025年，DeepSeek的爆火让全行业都意识到模型质量的差距本质在于人，于是更多的公司开始加入，推动工资水平继续水涨船高，千万级薪酬包下沉到了普通研究员群体，字节甚至能给应届生开出500万年包，而DeepSeek也把内推奖金提高到了20万，猎头行情更是以月为更新周期，「三月给的价四月就不够用了」； - 但是，当其他大厂都相继启用钞能力后，强如字节也会沦为被掠夺的鱼肉，2025年下半年，腾讯开始盯着字节大模型团队挖人，用的是字节本就很熟悉的方式：工资翻倍，来不来？而且腾讯也兼具策略性，会主攻字节内部面临工资倒挂的老员工，因为位置长期不动，他们没能赶上职级膨胀的春风，于是选择投奔腾讯涨薪的为数不少； - OpenAI的姚顺雨和DeepSeek的郭达雅在前后半年的时间分别拿到过亿年薪加入腾讯和字节——这个数字同时被两家否定了——再次引发行业躁动，两人属于完全不同的样本，姚顺雨是标准的精英路线，从姚班天才到普林斯顿博士，履历辉煌，而郭达雅是完全的本土人才，没有镀金过程，但他们都以极为年轻的年龄，打破了大厂原有的年限体系和汇报关系； - 郭达雅意味着用已有成绩倒推价值也是可以成立的，因为DeepSeek的模型牛逼，所以参与制作这个模型的人同样牛逼，这个逻辑被大厂以实际行动买单了，当郭达雅决定离开DeepSeek时，阿里、腾讯、字节都在第一时间去接触了，包括老板亲自去谈，最后因为字节的投入方向和他的发展预期最吻合，成功签下入职合同； - 骨干的持续流失，给了DeepSeek相当大的压力，梁文锋选择启动融资，给员工手里的期权一个定价机会，对内安抚军心，为了留人，字节设计了豆包虚拟股，以及阳光普照的每人每月最低9万元额外津贴，反倒是已经上市的智谱和MiniMax，因为期权暴涨加上解禁期，不必太操心员工的稳定性； - 横向来看，最近一年里，字节和腾讯的饥渴度是最高的，字节愿意因人设岗，从张一鸣到HR，全都奉行「笼络最聪明的头脑」这一原则，腾讯因为自身的进度原因，被迫成为市场上后出价的那个人，虽然要当冤大头，但对于家大业大的鹅厂储备来说，问题也不大，先去拿字节的offer、再用字节的offer去敲腾讯的门要更多的钱，成了一些研究员的财富密码，有猎头说得很透彻，大厂不怕花钱，是为了把对手能用的人，提前从市面上清掉； - 阿里就比较保守了，Qwen以团队氛围优秀著称，90%的员工都是阿里自己培养的校招生，工作自由度很高，但阿里严格的职级体系，还是对Qwen参与人才争夺制造了障碍，2025年下半年，林俊旸曾让Qwen的研究员主动出去面试，以求得涨薪的机会，避免人才外流，可见有多无奈； - 当给够钱已经不具备稀缺性之后，大厂争取研究员的技巧也开始转向软实力，比如扎克伯格会把Meta想挖的人请到自家别墅吃饭，用「真诚」作为必杀技，张一鸣也会亲自去和自己看上的论文作者见面谈话，Anthropic之所以成为研究员离职率最低的AI公司，是因为它被公认为文化建设独树一帜，老板本身就是一种信仰； - 研究员之间的竞争必然激烈，以前抬高身价的方式是发论文，后来各家公司发现只要发完论文就会让作者接到的猎头电话直线上升，又不太乐意让研究员「抛头露面」了，但是上有政策、下有对策，研究员们也很灵活，不让发论文，那就去上播客、发推特、做小红书，总之就是加强主动「营业」，持续的获取个人流量，确保在需要的时刻能被看见； - 为了对得起高薪待遇，同时防止掉队，这几百个顶级研究员普遍睡眠不足、高压工作，即便没有KPI和OKR，他们也会自己驱动自己，就像从小到大的做题路径，这是天才避免泯然众人的唯一出路，「这个行业最终会变成，前5%的人拿着从前10倍的工资，干着100个人的活。」

冷知识：何润东半个月集齐几乎所有互联网大厂的商务， 「腾讯」的王者荣耀项羽皮肤， 「阿里」系的支付宝碰一碰， 「京东」联合宿迁文旅， 何润东的爆火，本身就发酵于「抖音」上对粉底液将军的嘲讽，还有那段“是关中王来了”的短视频，一周涨粉150万。

讲个冷知识：交易所app都是默认看线性坐标K线图。 多数散户都是用交易所app看图，看已经突破，并在74000-76000之间布局了现货。 然而，这里并没有突破对数图趋势线， 这种不对称性可能造就完美的诱多。 散户上车，主力趁机派发筹码，然后砸盘。把74000+的多军洗干净了，再涨。 注意风险！！⚠️ #BTC#

又一个可以美股抄作业的AI投资大神，就是那个被 #OpenAI# 扫地出门的天才少年Leopold Aschenbrenner，他管理的基金Situational Awareness，仅仅1年多时间，从资产2.25亿美金飙升到如今55亿美金，整整增长了24倍。 他目前持仓的15只主要美股，每一只都跟AI相关，他的逻辑跟我们平时研究公链或AI的逻辑有异曲同工之处，核心看底层硬约束。缺电投电，缺内存投内存，缺机房投机房。 25年底，他基金披露出来的前5大持仓分别如👇图2，这5家公司在26年涨幅都十分惊人，给基金带来了接近20亿美金增长，以后是一个很好抄作业的代表，抄作业链接放在评论区！ #BE# 解决“缺电问题”。 #LITE# 解决“数据传输问题”。 #CRWV# 解决“云与Token经济问题”； #SNDK# 解决“数据存储问题”。 #CIFR# 解决“机房借电问题”； 1️⃣Bloom Energy (#BE#) ，AI 时代的“私人充电宝” 核心卖燃料电池的。它不靠电网，直接用天然气或氢气在现场发电，减少了AI机房的电力建设周期。 众所周知，美国电网旧的老掉牙，要等电网完善，AI机房黄花菜都凉了。Oracle要建超大规模机房给 OpenAI 用，电网批电要等几年，但找 Bloom Energy 几个月就能搞定，而Oracle也是BE的大客户之一。它现在是 AI 基础设施的「脱电网神器」。 2️⃣Lumentum Holdings (#LITE#) ，算力机房的“高速公路”，光通信领域的绝对龙头，专门做光收发器和激光器。 现在的 GPU 集群，比如几万张 H100之间，数据交换量极其恐怖。如果用铜线连接，速度慢还发热。Lumentum 的光模块就是把电信号变光信号，让几万颗芯片像一个大脑一样协同工作。没有它，算力集群就是一盘散沙。 3️⃣CoreWeave Inc(#CRWV#) 属于NVIDIA 的“亲儿子”算力商。这家公司以前是挖以太坊的，毕竟都是GPU，由于ETH转型POS后，干脆后面全仓转型搞 GPU 云服务。 它是 NVIDIA 全球最大的合作伙伴之一，甚至能先于亚马逊、谷歌拿到最顶级的显卡（H100/H200/B200）。它是专门为 AI 训练而生的云，效率比传统公有云高得多，是现在 AI 独角兽们最爱租的“算力房东”。 4️⃣Sandisk Corp (#SNDK#) ，最近已经涨疯了，很快要站上1000美金了，作为存储巨头，核心做闪存和 SSD 硬盘。 目前大家都在抢算力，但 AI 模型越大，喂给它的数据就越多，训练出来的“权值文件”也越大。AI 不光需要大脑快，还需要兜里装得下海量知识。存储是整个 AI 链条里刚需型的环节。 5️⃣Cipher Digital (#CIFR#) ， 矿场变机房的“转型标兵”，它是一家从加密货币矿工成功上岸 HPC。 首先这家公司原来叫 Cipher Mining赛富矿业，2026 年初刚改名 Cipher Digital。目前矿场最值钱的是什么？是大载荷的供电许可和现成的配电设施。 这家公司把挖矿的厂房拆了，改造成 AI 机房，直接卖电力容量给 AWS和谷歌。在“缺电”的当下，它手里的电力批文就是金矿。 天才少年Leopold Aschenbrenner的投资逻辑，是值得借鉴和思考的，他采用的便是标准的「第一性原理」，推演未来3-5年后，AI市场最缺乏的是什么，那么现在就去资本市场下注！🧐