人工智能时代的核心优势：机器越无可挑剔，人类越不必苛求
人工智能越完美你越不需要完美层见教育 2026年7月4日先说一个反直觉的现象。我们线下课讲授AI短剧制作时，有位学员抛出一个问题：为何AI生成的吻戏，观众总觉得假？并非画面虚假。AI生成图像的能力如今已相当成熟，1080P分辨率，光影效果也都可圈可点。是"感觉"假。观众共鸣度仅有37%。随后我们邀集几位学员反复观摩那段AI吻戏，请他们指出"究竟哪里不对劲"。最精准的评价是这样的——"像两个人在完成一个规定动作，不像两个人在深情拥吻。"这句话蕴含的信息量极大。△ AI短剧拍摄 ·技术过关了，感受却缺席AI能
AI投资逻辑：短期聚焦涨价，资源集结号已吹响
前文提到，AI浪潮短期看涨、长期看降本。今番深入剖析：短期涨势何在？答案不在代码，而在实验室、生产线、材料库乃至矿坑。一、涨价，实则是物理世界的“独木桥”排队。首道难关：先进封装。英伟达虽设计了GPU，却需有人将其“粘合”。全球唯台积电游刃有余，CoWoS产能需排队至一年后。这“等”字在市场便化作一个字：涨。但台积电亦感棘手。芯片堆叠日益增高，散热、信号干扰、基板翘曲接踵而至。传统有机基板近乎瓶颈，行业转向玻璃基板。此物虽更硬更平，良率与检测却是全新挑战。注意，这是典型的“观察区”——方向虽明，量产尚缺火
郝景芳用AI写书引热议，真正该讨论的是这些
本文来自微信公众号“职场人类学”，作者：赵文元郝景芳表示自己已越来越多地借助AI进行创作，小说《银河学院》里AI创作的占比已经达到一半。此事引发了一些争议，有人觉得文学的灵魂在于人情味，让AI代笔写作是丢掉文艺人的骨气等说法。读者最先该在意的是书写得精不精彩。书最终由人来审阅定稿和署名，写得差自然没人买单。而不该像写作稽查员一样，认真审视人类文章的每一处细节是否被机器污染。不少知名人士的书都是他人捉刀的，或者由一群学生、实习生包办，没人会去追问是否本人亲力亲为，也不妨碍他们获利。实际上，伴随技术的迭代，“
AI时代竞争力上移：稀缺性迁移与价值重构
回顾过往文章，我们探讨了商业史的一条底层逻辑：技术决定成本，进而决定组织形态。蒸汽机压低了运输成本，催生了全国性企业；电力压低了生产成本，催生了大型工厂；互联网压低了信息成本，催生了平台经济。而AI正在压低的是认知成本和协调成本，它将重塑企业的边界、层级和组织形态。然而，若仅停留在“组织重构”这一层面，尚无法解答一个核心疑问：当组织形态重塑后，企业间的差距究竟在何处？换言之，当成本被压缩，原本支撑“竞争力”的成本要素将去向何方？答案在于：它不会消失，只会向上迁移。这条迁移路径正是本文探讨的主线：执行→流程
AI时代真正的稀缺资源
何谓稀缺？稀缺意指数量稀少且不可或缺。其稀缺性在于其存在感，数量极少，而“缺少”则意味着它是被迫切需要的。稀缺的对立面便是供给充裕，且市场上对其需求寥寥无几。在AI时代，鲜有人能超越那些小范围应用的AI。公开的AI或许仅能汲取公有领域的知识；然而，若由特定团体或组织使用，则可能掌握大量市面上不存在的信息。小范围AI不同于一般领域的大规模兼小规模应用。反倒是那些特定集团内部使用的小范围AI，拥有大规模应用几乎所有的内容；而大规模应用几乎无法触及小范围AI所拥有的核心内容。所谓范围，即使用人数以及可访问的权限
AI浪潮下的硬核逻辑：为何半导体设备是必争之地？
若说AI大模型代表了新质生产力，顺着产业链深挖，会看到一个残酷的稀缺性漏斗：AI应用层：成千上万家；大模型层：二三十家；AI芯片设计：五六家具备竞争力；先进制程代工：仅三家（台积电、三星、英特尔）；EUV光刻机：独一家（阿斯麦）；EUV镜头：独一家（蔡司）。越往上游，玩家越稀少。越往上，替代弹性越低。越往上，供给刚性越强。2026年全球五大云厂商的AI资本支出预计约5000亿美元，层层传导后，最终将凝结为约1250亿美元的半导体设备采购。设备市场在整条链中占比虽不算最大——但它是所有上游投入转化为实体芯片
18年创业老兵揭示AI时代生存法则：与其拼命学技能，不如先构建信任资产
上个月，我参与了一场晓辉博士「新可能实验室」的线上分享活动。主讲嘉宾是王佳梁老师，前触宝CEO。触宝这个品牌大家或许有所了解——最初只是一款安卓手机输入法，后来拓展到电话、游戏、大数据等领域，2018年登陆纽交所，2020年完成退市，目前正投身于AI与教育融合的创业赛道。整场分享持续近三个小时，信息密度极高。结束后我反复研读笔记，从中筛选出对我触动最深的10个观点，形成了这篇文章。这10个观点并非空洞的心灵鸡汤，也不是简单的操作手册。它们更像是王佳梁老师用18年亲身经历浓缩出的几个底层认知。我将其中最具启
AI 变革下的深度洞察
使用 Claude Code/Claude Cowork/Codex 数月后的体会：只要学习节奏足够缓，许多技能便无需刻意掌握。从 Opus 4.6 开始，我才真正体会到 AI 带来的生产力飞跃，这标志着 AI 发展的第二阶段，以下是近期对 AI 的几点反思：1、像 OpenClaw 这类工具，不仅部署调试耗时，更未在关键任务中清晰证明其应用价值。在这场喧嚣的龙虾式竞争中，若无人能占据垄断生态位，参与游戏除博取关注外，还能带来什么收益？复杂、繁琐且麻烦的解决方案注定难以持久，终将耗尽执行者的意志力，造成巨
AI时代，为何还要坚持努力？
不少朋友问，在人工智能普及的当下，坚持努力究竟有何价值？我的回答是：奋斗从未失效。在万物求快的当下，懂得沉淀、保持韧性、在某一领域长期深耕的人才显得尤为珍贵。AI无法取代持之以恒的精神，无法取代你年复一年的钻研，更无法取代你在细节打磨中练就的敏锐洞察。工具的效率或许很快，但你对事物的理解深度、架构思维以及方法论的内化，需要时间的沉淀。前者AI或许能实现，后者唯有你自己能修得。
AI资本周期：利润流向才是核心
在前文中，我阐述了这样一个观点：AI产业生态，归根结底是一次“盈利重心的转移”。许多读者通过私信向我咨询：为何要将“盈利重心转移”置于整个分析体系的关键地位？实际上，这正是该分析框架的精髓所在。原因在于：若仅探讨技术层面，AI 往往沦为无法穷尽的叙事。然而，若立足于资本市场视角，情况将截然不同。资本市场真正关注的焦点，绝非：模型的智能程度Agent能否取代人类AGI何时降临而是核心在于：谁正在掌握定价话语权？换言之：AI 的盈利份额，正流向何方？一、资本市场真正嘉奖的，并非“概念炒作”过去两年，市场上关于
人工智能、通胀与稀缺性如何助推比特币进入黄金期？
目前发生了一件至关重要的事件，我认为这预示着比特币已步入新的阶段。多年来，投资者最大的疑虑之一始终存在：比特币的运作模式与传统风险资产并无二致。其价格波动深受技术因素驱动，包括软件升级、流动性充裕度以及投机情绪的增长。只要这一现状持续，许多投资者更倾向于留在法币体系内，持有大型科技股。在他们看来，既然表现优异的资产依然是基于代码构建的，且与传统市场紧密挂钩，依然处于传统金融体系之内，那么就没有必要持有比特币。然而，这种关联正在发生转变。过去三年间，比特币与软件行业的相关性极高，不得不在高于通胀的短期收益中
AI浪潮下，药明系的护城河会消失吗？
昨日研读了一篇深度研报，某国际投行对AI医药降本增效进行了系统性剖析。我对此总体持赞同态度。我所认同的，并非'AI利好CXO'这类笼统论断，而是其将易被市场混淆的核心问题彻底厘清：AI虽能提升早期研发效率，但药物终究需在现实中完成开发、验证、生产与交付全流程。近期不少人因AI与CXO的关系而担忧。坦率讲，看到资深行业专家如此迅速且透彻地剖析问题，我反而感到庆幸。市场不怕观点分歧，怕的是噪音四起却缺乏深度分析。从价值投资视角看，真正值得深思的，不仅是AI是否冲击CXO，而是AI究竟会提升谁、压缩谁、重塑谁的
AI浪潮下的价值重置与生存法则
本文摘录，收录在#与高手对话实录 《第七辑》字数约2000字01.我说，休整了几天，感觉有点跟不上这个时代的节奏了。现在的互联网上充斥着AI生成的各种劣质信息、视频和资讯。大神说，这很正常，我们正迈向一个AI技术普及的时代。你不必过于排斥。我说，我不排斥，甚至我也在深度利用AI。但我认为缺乏商业模式的纯粹流量不过是数字垃圾。像AI这样优秀的工具，不应被用于制造网络废料。大神说，很有趣，继续说。我说，纯流量逻辑往往追求感官刺激甚至毫无底线，而商业逻辑则是提供有价值的产品以建立信任和促成付费。这两者偶尔重合，
AI时代，何为真正的智慧？
AI热潮，掀波澜总有一条路通向真我人工智能时代，当计算、分析、逻辑拆解这些昔日我们引以为傲的技能，都能被AI轻松取代，我多次陷入深深的失落，不断质问自己：当下，究竟什么才配称为真正的智慧？近日刷到沈逸斐教授的一段视频，她在探讨AI时代究竟需要怎样的下一代，未来的孩子该成为何种人才。她指出，教育诞生的初衷，本是为了筛选出社会当时急需的批量人才。我们过往认定的佼佼者，不过是旧筛选体系下的“精英”，并非其他人不够出色，只是他们未能在那个框架中被发现、被彰显。时代飞速演进，但评判标准却滞后于它的发展速度。因此当下
AI时代，核心价值在于驾驭AI的人
这种说法听起来很诱人，但我见过的很多人实际尝试后，都发现：赚钱并没有那么容易。原因何在？因为他们把因果关系弄反了。······第一个误区：AI究竟是什么AI并非印钞机，而是一把杠杆。杠杆的含义在于：你必须先具备基础价值，才能乘数放大。手里有一百，加杠杆乘出一万；手里是零，乘出来依然是零。大多数人的困境在于：缺乏特定领域的深度沉淀，直接寻找AI工具，试图仅靠工具本身获利。结果是：你能完成的任务，别人同样能做。你今天发现的信息差，下周可能已被万人使用。一旦供给增加，利润便归零。这并非AI的错，而是方向的选择错