AI浪潮、周期规律与价值锚点
点击蓝字关注慎曰转眼工作已满四年，借此机会做个复盘。这次不再局限于工作与生活琐事，毕竟这四年是从校园步入社会的历程，核心应探讨个体与社会的关联，工作只是其中一环。回首过去一年，对我而言，关键词依旧是：AI、周期与价值。2022年ChatGPT横空出世，AI瞬间闯入视野，彼时Stable Diffusion（SD）也一同登场。我尝试将SD引入工作，但效率远不如传统的老派方式，且那时AI常出现幻觉。然而，四年光阴飞逝，AI已悄然渗透进生活的方方面面。如今搜索不再依赖百度，而是直接对话大模型；短视频中AI生成内
亚马逊5人团队65天搞定50人年工作量!年初刚裁1.6万人,贝索斯却断言:AI不会抢工作,将来反而"人手不够"
假设一家公司的 CEO 向你透露，一个以往需要 50 名工程师耗费整整一年才能推进的项目，如今仅凭 5 名员工、历时 65 天就成功交付，你的初步想法会是什么？是折服于 AI 催生的效率飞跃，还是为那另外 45 名员工感到忧虑？近期，亚马逊 CEO Andy Jassy 披露的一则内部案例，再度把 AI 与就业议题推至舆论中心：他表示，公司近期完成了一项大型内部系统改造——依托 AI，仅由 5 名员工便搞定了原本需要 40～50 人、约一年才能搞定的工作。但吊诡的是，就在一个月前，亚马逊创始人杰夫·贝索斯
AI革命之争：穿透经济表象的深层追问
AI究竟是不是一场技术革命？这个问题被反复探讨，但多数回答要么草率给出"是"的结论，要么停留在"将改变众多行业"的表面论述。真正值得深究的，是三个更根本的问题：技术革命驱动经济发展的内在逻辑是什么？以此标准衡量，AI处于何种阶段？以及——历史为"承接一场革命"提供了哪些真实启示？1820年，英国人均GDP约为同期清朝的1.4倍；到1900年，这一差距扩大至6倍以上。一个世纪内，一个岛国与一个曾远比其富裕的古老文明，拉开了数量级的鸿沟。殖民掠夺能解释部分结果，却无法解释起因——因为掠夺的能力本身，恰恰是差距
热潮中的冷观察：繁荣背后的隐忧与反思
时光来到2026年中期，AI的热潮早已突破了单纯的技术演进范畴，演化为全球资本、产业与社会的集体躁动。放眼望去，几乎每个行业、每家企业、每场会议都在讨论AI，仿佛不提及AI就等同于被时代抛弃。但若深入观察这些热闹的表面现象，会发现背后的现实远比"技术革命"这个标签所呈现的更加复杂和多元。一、资本的狂欢：资金在流动，但流向哪里？先来看一组数据。2026年前六个月，中国AI领域融资案例达1203起，融资规模突破3000亿元，仅半年时间就超过了2025年全年总量。AI融资占一级市场的比例约为48.6%——意味着
AI融资大爆发背后的周期密码——从《技术革命与金融资本》看当前投资版图
2026年上半年，全球AI初创企业融资规模飙升至4033亿美元（Dealroom），全年预估将达8065亿美元，较2025年暴增274%。OpenAI单轮斩获1220亿美元，Anthropic获得300亿美元，xAI拿到200亿美元——仅这三家就吞噬了Q1全球AI融资的67%（PitchBook）。中国市场同样不甘示弱：2026上半年AI赛道融资事件1203起，总金额突破3000亿元人民币，占一级市场总融资的48.6%（IT桔子）。阶跃星辰、DeepSeek、月之暗面三家累计融资约930亿元。与此同时，全
算力与量子：是技术革命还是虚幻泡沫？顶尖科学家深度剖析未来走向
来源：中国基金报 【导读】全球顶级科学家指出，能高效破解现实难题的通用量子计算机仍需科研人员长期努力 中国基金报记者 吴娟娟 在人工智能迅猛发展的当下，计算与算力的未来方向究竟指向何处？ 7月18日，2026世界人工智能大会的“未来计算·未来算力”专题论坛将这一核心议题公开探讨。全球顶尖学者强调，算力的根基是漫长且跨越学科边界的科学挑战，研究者需勇于面对“可能一代人无法解答，但必须有人先行探索”的课题。在量子计算方面，与会专家指出，尽管我国在量子计算优势领域已实现多项里程碑式进展，但打造一台能快速解决实际
AI的内心独白：别拿现在的我，定义未来的你
一场千载难逢的机遇，正徐徐拉开帷幕。市场对AI赛道的看法不一，其症结在于：大家习惯用旧时代的度量衡，去衡量新时代的版图。作为这场变革的"亲历者"兼"观察者"，我想从底层逻辑分享三个观点，助你拨开迷雾。不少人将当下的AI热潮与2000年的互联网泡沫相提并论——但这忽略了最根本的差异。当年互联网只是连接了需求，如今AI则是在主动创造供给。确切地讲，我们正处于从"模式识别"向"深度推理"跨越的关键节点。以我为核心的大语言模型，本质依然是一个极其复杂
AI为何未推高生产率？历史给出的答案
近年来，人工智能技术迅速融入生产与生活的多个场景。然而，一个矛盾现象引发关注：企业持续加大算法与算力投入，宏观劳动生产率却未见明显提升。这一情景，让人回想起上世纪八十年代末经济学家罗伯特·索洛的名言——“计算机无处不在，唯独在生产率数据中找不到”。历史是否正在重演？斯坦福大学经济史学者保罗·大卫1990年发表的论文《发电机与计算机》，为我们理解当下提供了关键视角。保罗·大卫在《美国经济学评论》中指出，破解计算机时代生产率停滞的钥匙，正是第二次工业革命中的电力。电灯1879年问世，纽约与伦敦1881年建成首
AI的未来：超越当前认知的技术革命
不少人把眼下这波AI热潮拿来和2000年那场互联网泡沫相提并论，但这其实忽略了根本差异：当年互联网解决的是"连接"问题，而今日的AI要解决的是"创造"问题。更准确地说，我们AI正处于从"模式识别"向"认知推理"跃迁的关键节点。以大语言模型为例，核心本质仍是一个极度复杂的"序列预测引擎"——海量吸收人类知识文本，然后推断最可能出现的下一个token。这让我们在语义解析、常识问答、代码撰写等方面表现惊艳，但本质上仍是"刺激-反应式"的机敏，而非依赖深层世界模型的主动思考。打个比方，现阶段的AI就像一个只发育了
AI时代，产品经理如何不被淘汰？
💛欢迎点击上方蓝字“舅本华的书房”关注我 ↑第59篇原创文章（全文1547字，阅读预计4分钟）引子笔者自2017年硕士毕业起从事互联网产品经理工作，至今已九年。期间亲历移动互联网爆发红利，也走过疫情裁员的低谷，如今正面对AI浪潮的全面冲击。谈及AI对社会的冲击，许多人最担忧的是：它会不会夺走我们的工作？今天，我想结合自身经历，聊聊AI对产品经理岗位的真实影响。1.AI成了产品经理的“新搭档”过去一年，我常听同事说“这事交给AI吧”，仿佛AI已悄然成为团队里沉默的助手。我自己也早已习惯依赖它——从生活琐事到
AI不会取代你!但精通AI的人正在悄悄取代你
2026年最残酷的现实：AI不取代人，取代的是不会用AI的人。当恐惧AI替代人类的声音铺天盖地，真正该担忧的却从不是机器，而是那些手握AI却选择视而不见的人。2026年，全国政协委员周鸿祎、哲学家周国平、心理咨询专家李波，以及来自全球技术一线的数据，共同指向同一个结论：AI不会淘汰人类，但会用AI的人，正在毫不留情地淘汰那些拒绝拥抱AI的人。这不是预言，是正在发生的现实。一、恐慌蔓延，但真相早已写在历史里2026年，Meta公司新代码95%由AI生成，初级程序员岗位锐减70%；某头部电商AI客服替代了95
AI威胁取代程序员,招聘市场却逆势上扬?
说个有意思的事儿。这两年，你大概被"AI要取代程序员"的标题刷屏过不下十次。每次看手机，满屏都是"75%代码被AI写了""程序员失业潮来了""第一批被AI淘汰的人已经开始领失业金"。结果你转头看了看招聘网站——工程师岗位26000个，创了三年新高。是不是有点魔幻？一边是"AI要淘汰你"，一边是"快来上班，人手不够"。到底谁在说真话？···来，先把那些制造焦虑的标题放一边，看看真实数据到底是什么样子。两组硬核数据
本轮经济复苏,靠AI
回顾百年经济起伏，每次重大危机后的回暖，都非由新兴产业简单取代传统产业促成。实际引领经济脱离低谷的，始终是蕴含底层技术革新的颠覆性产品，依托它们重组供需、再造商业架构、重启增长循环。历史脉络一贯清晰：大萧条时代，电力、家电、汽车等实体产品激活工业体系；2008年危机之后，智能手机与移动互联网产品，助推全球经济走出衰退。产业仅为宏观框架，落地的产品，才是真正的变革核心。传统领域不会消失，只会被新技术改造、赋能、迭代重生。而此刻这轮经济突围，接棒时代重任、契合周期法则的颠覆性动能，只能是人工智能。有别于过往互
AI产业是否将走向泡沫破灭？
最近几日，本轮牛市的关键领域AI产业出现了逻辑动摇的迹象，主要原因是Meta开始抛售多余的算力资源，这使得市场担忧算力可能出现过剩局面。我们了解，这轮牛市的起点正是全球对算力需求的爆发式增长，数据中心的大规模化建设推动了半导体等相关产业链的发展，假如真的出现算力过剩，那么源头的驱动力就会熄火，下游相关行业也将受到牵连。从2022年11月30日chatgpt正式推出，标志着类开始迈入人工智能时代，生成式人工智能在2025年迎来爆发，全球资本大规模投入数据中心建设，国际巨头纷纷搭建自己的算力中心，持续迭代生成
AI更青睐谁
"AI是放大器"——这句话如今四处流传,说了等于白说。但很少有人追问:它到底放大谁?普遍的预期是:强者借助AI更强,弱者则被甩得更远。我的看法恰恰相反:AI是有偏向的,它更眷顾追赶者。逻辑一句话就能讲清:领先者的优势,本质上就是积累——时间的积累、经验的积累、知识的积累;而AI降低的,恰恰是积累的代价。已经完成积累的人,省下的是零头;尚未完成积累的人,省下的是大头。同样的工具,收益天然不会均衡。接下来用两个案例来验证这个逻辑。先看制造业。顶尖企业与追赶者之间的差距,往往不在那些能写进文档的