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查克·奥里尔拍摄的《蓝天白云》（Bliss），是世界上被观看次数最多的风景照片。国家地理杂志前摄影师查克开车去见女友的时候，看到了一片美丽的小山坡，职业习惯让他忍不住停车拍下了这幅美景。几年之后，照片红遍了全世界。据每日邮报报道，这曾是世界第二贵的照片，也是世界上认知度最高的照片。这张照片或许是世界上最为人所熟知的照片之一——微软买下了它，并将其作为Windows XP系统默认的桌面图片。

马斯克在白宫回应 AI 抢工作：人人都会有"全民高收入"，工作会变但不会消失 9 月 29 日，特朗普在白宫外接受媒体提问时，马斯克站在后排。一名记者问：全世界的人都在担心 AI 抢走自己的工作，尤其是坐在电脑前办公的岗位，这些人以后做什么？特朗普点名让马斯克回答。 马斯克开口说"AI 的好处"，随即改口成"SI，抱歉，超级智能"，特朗普在旁边说了声"谢谢"。按 USA TODAY 的视频说明，特朗普当天宣布要签行政令，把政府文件里的"人工智能"统一改称"超级智能"。 马斯克说，他认为最可能的结果是一个"富足时代"：不只是全民基本收入，而是"全民高收入"。全民基本收入是指政府无条件给每个人发一笔基本生活费，他的说法比这更进一步。 他还提到医疗：有了机器人和超级智能，世界上每个人得到的医疗都会比在场所有人现在得到的更好，包括他自己。 记者接着追问：如果没有工作呢？马斯克说工作会变，而且一直在变。他举例说，"计算员"以前是一种职业，整栋楼的人都在做计算，比如算银行利息，现在这些事由电脑来做，也没人想回去干那份工作。所以他预计岗位会演变，并提到现在"对人的需求非常大"。 他最后说，最可能的结果是一个对人非常有利的未来，"如果你能看到未来，那会是你想要的未来"。

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果然赚钱最快的方法就是当二道贩子 1、有人专门盯TikTok Shop、Amazon上的热门商品，看到国外突然火起来的东西，就去1688、拼多多找同款货源，再拿到闲鱼、小红书上卖。 2、有人天天逛Etsy、Gumroad，看最近什么数字产品卖得好。Notion模板、Canva模板、简历模板、旅行计划表，研究完国内需求以后重新做个中文版，挂到闲鱼、小红书卖。 3、有人每天蹲Product Hunt、GitHub、Reddit，上面一旦出现好用的AI工具、AI工作流，就马上做成中文教程、提示词包、工作流模板，再去小红书、闲鱼变现。 4、有人在Fiverr、Upwork上接Logo、PPT、短视频剪辑、翻译的单子，接到以后再找国内的自由职业者做，或者直接用AI完成大部分工作，自己负责对接客户赚差价。 5、有人专门刷YouTube和Reddit上的冷门教程，比如AI、宠物、摄影、旅行、健身，国外已经验证过的内容，整理成中文以后发到抖音、小红书，再通过广告、带货、课程赚钱。 6、有人在拼多多、1688上找一些很冷门但利润高的产品，自己根本不囤货，直接挂到闲鱼。有人下单以后再去上家下单，一件商品甚至都没见过，差价已经赚到了。 7、还有人用AI做壁纸、海报、贴纸、婚礼邀请函、PPT素材，整理成一套数字产品，再放到Etsy、Gumroad这些平台卖。甚至一份东西做好以后，可以重复卖几百几千次。 8、有人专门研究国外已经跑通的小生意。 国外有人卖AI代运营，他就在国内给餐饮店、美容店、民宿做；国外有人卖旅行攻略，他就在小红书接定制攻略；国外有人卖各种模板，他就把模板重新本土化。 你会发现，很多生意根本没有那么神秘。 无非就是：这里的信息，那里的人不知道。 这里卖得便宜，那里有人愿意高价买。 这里已经验证过，换个平台再做一遍。 普通人想赚钱，很多时候甚至不需要发明一个新东西。 先学会做一个聪明的二道贩子。

郭宇在这场分享中关于「高级打工仔」与读书的核心观点，可以概括为以下三层： 一、传统路径已经失效 他明确提出，东亚社会长期推崇的“读书—考名校—成为高级知识打工人”路径，在AI时代已经逐渐失去可行性。 2025年10月Claude Code推出代码生成能力后，医生、律师等依托智力获取超额收益的知识类职业优势被大幅削弱，依靠个人智力做“高级打工人”已经不再是一个可以稳定追求的目标。 背后的逻辑是：你能使用到的智力，和你自己能获取到的智力，已经完全不成比例。 人类花十年读书只能学到皮毛，不可能每天不睡觉学完ChatGPT预训练的所有知识，而且AI还能边做边学，获取前人知识的速度远超人类。 二、读书本身的价值需要重新定义 他并没有否定读书或知识的价值，而是认为读书的目标不能再是“成为高级打工人”。 传统东亚教育的底层逻辑是“读书=不做体力劳动=阶层跨越/经济自由”，这套逻辑在工业时代成立，但在AI时代需要转向，知识不再是用来卖时间、换薪资的筹码，而是用来构建叙事、撬动智能复利的杠杆。 三、AI时代的替代方向：用智能赚复利 他提出的新方向是掌握叙事（narrative）能力，用智能赚取复利，而不是靠单次劳务换取报酬。 核心论据是： 1. AI当前尚不具备自主决定叙事方向的能力，这是人类独有的核心竞争力。 2. JK·罗琳靠《哈利·波特》叙事体系获得的长期收益，远超过影片中小演员的短期劳务收入——这就是智能复利的典型形态。 3. 叙事能力不只是写书，打造服装品牌、运营亚马逊爆款、做AI生成内容、经营个人IP，本质都是讲好故事触达用户，获取长期复利。 AI时代最关键的转变，是把自己从工业革命时代的“螺丝钉”，拔高到能够主导叙事的创造者。

如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。