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欢迎回到Indigo的月末直播。这是2025年的10月。过去有7月份的直播，实际上一次直播我是在线下做的。
这一次我回国，后面会有一些分享，会给大家讲到回国的一些感受，而且当时我发了一篇帖子，那篇帖子还还挺火的，被很多社群都转了，关于我回国的一个感受和体验。然后因为我也确实有5年没回去了。
那我们就快速切入正题，我就不废话了，因为内容还挺多的。差不多，我估计应该是在100分钟左右，会把它分享完。然后每次我的直播都很长。这个我记得在去年的时候，也是10月份左右，九十月份，然后也是诺贝尔物理学奖，我<bos>我的这个直播里面临时插入了。我觉得这是非常重要的一个这几年的变化。去年是AI，去年把物理学奖颁给了AI。Hinton教授是Hinton教授最早也来自于Google。然后今年的诺贝尔奖物理学奖颁给谁？颁给了这个，发，把量子碎穿，这个实验做到宏观世界里面的，叫做宏观世界里面，这样的一个实验的，这个也来自于，主要的获奖者也来自于Google团队。所以Google从Hinton开始，包括去年的化学奖，颁给了这个Damis，然后今年又是来自于Google量子计算团队的。所以Google在两年之内拿了三个诺贝尔奖，这个还挺奇迹的，是一家公司，是一家商业公司。
所以说我后面会讲的，其实Google是最有希望率先挺入Agi的，就是AI实现这个科研的一个公司。那么今年诺贝尔物理学奖，其实就是讲的是量子血栓，这个实验的最大的用处，实际上就是量子计算机。Google实际上是有量子霸权的，他们能够实现稳定的在电路里面实现量子比特，就这样一个东西。具体的太多了，我也不懂了，我就不班门弄斧了。所以，我先把这个信号放到前面，这个挺重要的，于科技的进步，我觉得科技的进步是推动我们所有进步的这个进步之源。OK，这是我们人类知识的这个认知，第一个关于诺贝尔奖，我临时插播的。
那么我们今天会，这是今天的主题。这是我配了一张图，配了一张图。The World Youre Born Youre Born In Is No Longer Exist，就是你出生的这个世界已经回不去了。这个当时这后面还有两个，这个世贸大厦的图片，我特意挑了一张Meme图。我们已经回不到以前的世界了，我们只能往前走。这是我现在的一个感慨。
然后，这里面我会今天会分成几个部分。第一个是我线下的一个7月份的，一个线下的在国内的一个活动的回顾，快速的我主要分享我的感想，在国内的见闻。第二个，AI基建，这是这一个月最火的话题，包括现在市场上这些那那Neo Cloud公司，新的这些云计算公司，加速公司，加速计算公司，就是股票疯涨是，这个也是由这个推动的。然后，大模型的进化，我会观察头部大模型公司的最新进展，以及我从这个里面看到的趋势。通常我会讲一下星辰大海，就是物理世界的进展，AI在物理，主要是AI在物理世界里面进展。然后，以及AI经济和社会的变化的影响。最后，我介绍一下我的阅读和一些感悟，以及后面还有一些我的社群的一些演进。
这是今天的主题，会比较多。7月，7月我再回到了北京，上海，香港三个地方，待了一个月。然后我办了一个活动，叫Rewired Your Mind，这样的一个活动，就是重新连接你的思维。当时是我还没想到，我在北京上海香港公开的加私密的，我办了十几场。然后公开的，在，在香港一场，上海公开一场，上海来了130多人。那天后面有些照片，是现场的。然后，北京的人可能少一点，因为场地比较小。我很感谢大家能够线下来参加我的活动，我也很感谢见到了我这么这么多年，可能从我开始正式的去写公众号，然后做微信，写微信公众号，然后做这些社群内容开始，差不多两三年，积累了很多很多的这个朋友。大家很喜欢我的内容，算是线下的一个答谢会，回国的一个见面答谢会。感谢大家，然后也激励了我自己，接下来想把社群做的更的一个想法。
这是，这是当时会上的一个照片，所有的都是关于科技加速这个主题，这是线下的。
然后正，回来之后，像6月份开始，今年6月到7月8月，三个月我在亚洲待了两个月，然后日本，然后东京，京都，然后国内的几个主要城市。然后后来去到了泰国和曼谷。然后正，我回来，在上周的时候，我发了一篇我和李路成，他在日本做Vc的一个分享。其实我们觉得，我觉得我们自己，日本的感受，在一篇的播客里面，我们聊得非常清楚了。我亚洲很多城市其实我看不到AI的一些一些影子，这是我的一个第一个感受。可能在日本会有一些，但是日本其实依旧不适合科技创业，所以，我说得很很很直白，从人才到社会结构都不是很支持。但是，日本还是很适合于做实体业务的，这是我的一个感受。但是日本其实很Fomo AI的，你可以看到出租车上面全是AI的广告，70%都是。这是这是一个我看到的一个现象。
然后我后来到了，到了这个台北后，又到了泰国。其实主要的说这个台湾芯片很厉害，但是，我线下我也看不到任何AI的这个感受。我可能没有参加过很多活动，只是我个人比较片面的一个感觉。所以说我感觉，这个AI的最丰，我的最核心的地方，一个是硅谷，第二是就是在中国的。我在北京，在上海，能感受到创业者非常多。所以这两个地方还是和之前我有点像，做无无线互联网的，时候的那个感觉，这个感觉。这是我第一个，这是我片面的认知。
后面，我又我又把这个东西给补充了一下。当时我写了一很长的帖子，很长的一条。前面是关于城市的感受，然后后面就是我补补充了一条，就资本的力量，在这个智能的时代更强大了。是有钱，就通过投资，来投资最的公司来赚钱，是这个很简单。你Capital你投资公司赚钱。如果你没有钱，那你就用AI的杠杆。AI是这个时代唯一的杠杆了OK。所以说我所有的，我从做社群，去年开始，我就一直在强调这个概念。我们有两个杠杆。这我做社群的目的就是帮大家，帮大家撬动两个杠杆。如果你有钱，我告诉你怎么去投。如果说你想去增强自己，那我告诉你怎么用AI。我们感知AI是很重要的。
那么我感受到所有的，这次亚洲走了一圈之后，其实北美更也很严重。这个也是一样的，美国贫富差距很大。就是我能感受到所有地方的这个贫富差距，都在变大，都在变大。然后所有地方的这个认知泡泡都在加强。这可能是社交网络造成的，我们都活在各自的泡泡里面。不管是在硅谷还是在深圳，我没去深圳了，还是在上海，还是在北京，或者是在东京，大家都有自己很大的认知泡泡。而且这个东西就是过去十几年社交网络造成的。
然后所有的地方在国内有个很深刻的印象，就是大家都，在聊我怎么用怎么通过AI赚钱。我觉得在在北美，这一点像还不是那么强烈。在硅谷聊俄罗斯更是理想，一回国就很现实了。大家都想用AI降本增效干这些事情。然后但是，员工也很焦虑，员工也很害怕自己被AI替代掉了。虽然说是迟早的事情。所以说我觉得中国的搞钱气氛非常重。但是这个，这是我的一个感受。就所有的信息就扑面而来，就是怎么去，怎么从这个机会里面去赚钱。有点像我做移动互联网中期的感觉，早期还不是这样子的。中期因为平台成熟了吗，赚钱的机会多了，是这样子的。这是一个。
所以说，我，我感觉有一个结论，就是超级个体，确实能够在这个时候成长起来。而且说全世界的中产都在坍塌，都是坍塌。这是两个变化，要么个体变强，要么中产坍塌。下一次大型的经济危机，我们现在还没到。大家都觉得现在股市有是有泡沫，我觉得还没有到真正的危机的时候，是在AI真的影响劳动力市场的时候，那个是，我们应该很快，过不了几年就能看到了。
OK，大概是这样一个情况。这我的一简单的回顾，我把它缩了一下。我当时很多人转我这个帖子，我就补充了一下，放在今天的这个第一个分享节小结里面。
那我们来看看AI基建怎么加速的。这张图应该很火，大家应该都看过这个图。当时是在X上流传出来的，这是来自于Bloomberg画的一张图。逻辑很简单，Nvdia出钱给了OpenAI，OpenAI又把这个钱给了Oracle，Oracle又从又花这笔钱从Nvdia买GPU。左手套右手，就是我们叫做叫做双脚踩云梯，然后我们把股价做上去。这现在就是这样的一个情况，就是N Video基本上就是形成了一个美国的这个AI基建的一个黑帮。这他通过OpenAI的投资，以及通过其他的公司的云计算，公司的基建，拉动了整个这个，叫做我们叫做AI，或者叫做加速计算的这个产业。就是这样的一个一个创业的，叫做我们叫做一个投资圈，形成这样的一个。他基本上支支撑了整个现在这一轮，特别是今年开始，2025年开始，这一轮股市的这个上涨的信号。因为利润在上涨，真真实实的利润上涨，这不是假的。订单都真实存在的。但是，这个订单存在的需求，是由这个AI公司讲故事给讲出来的。
这是现在的一个情况。我们把它当成一个叫做一种，我们不能叫做旁氏，可能叫做唐氏的定义是把Top，把这个价格拉上去之后，没有办法还这个价格，实现这个，实现这个估值。但是，我觉得AI是有可能实现这个估值的，因为它真的真真实实的进入我们生活，提高我们效率。我们拭目以待，看后面市场的变化。
那么显那个领先的AI公司，他们在算力的投入。这是来自于Epoch的这个报告，这是这应该是他们每年都会出的，就预测，就做了一个预测。到2030年，现在最顶尖的AI模型公司，将使用现在1000倍，就是我们还有三个数量级提升。我们现在是2025年，每年现在是19倍的速度在增长，这个算力。每年19倍，但是他们到时候可能会会会用这个，会用1000倍的计算资源来进计算。同时，这样的规模将投入数千亿美元，可能会上万亿美元，这样的投入。然后最大的训练，就是可能基本上我们启动一个数据中心，都是几瓦级的，相当于一座城市的平均用电。
那么报告就是说，我们如何能够让这些投入赚回来。但是现在实实际上，现在的As As比之前我们做移动互联网，或者做云计算的收入增长快多了。他们每年都在以3倍的速度增长收入。你看那个投资的那个安索普克，他们今年应该年底的这个预测的收入会到，这13个Billion，就100100多亿美金。而且它现在估值1800亿，就是预测，预测这些公司，如果说在这2028年，2029年之后，他们应该在三年左右都能够达到，按照这个收入正常下去，他们都能够达到万亿，达到万亿级别。就是现在的这一些头部的模型公司，AI公司。这是做了一个预测。
这一个完整的报告，大家去搜一下，这个网站上就有，非常详细。OK，那么我们听一下，这个黄老板的一个分享。
通用计算时代已经到来。我觉得他过去两年一直在做这个概念的一个分享。他是来自于BG2的一个播客上的。刚才有朋友说油管没声音了，因为这可能是我两个线路混合的问题。没关系，不是整体的。现在应该声音回来了。声音回来了。我如果通过电脑放声音，可能油管这边确实没有声音。我得再待会，待会我再加个设备，不然他会有问题。我看看，我看看能不能够再加一个。算了不用加了，我们继续。
这个分享，就是一个最核心的。我觉得他讲的可能比较技术。他说，的最大的一个变化就是我们过去，我们过去处理数据使用Cpu就够了，因为我们那个都是规则化数据，结构化数据，用数据库在干这些事情。但是现在，现在我们很多数据的处理，都变成用深层次AI处理的。想想看，用AI来帮我们整理非结构化数据，然后用AI来帮我们生成非结构化数据。这是一个最大的转变。而且这个转变，会随着AI写软件的能力越来越强，越来越强，然后大量的软件都是AI来实现的。那么从软件的构成一直到数据的处理，全部都要通过GPU来做。那么这个就是一次迁移。
所以当时Jason就是黄老板讲了三个。第一个，是物理定律层面的，因为通用计算，你的Cpu在一个板子上面，只能做这么多。通用Cpu最大的问题是没法并计算。所以说物理层面上，它必须要终结。然后我们必须要把整个计算转到GPU上去，变成用数据中心，一整个数据中心就是一个GPU，它并扩展。然后第二个，就是现有的应用，变成了超大规模数据中心AI化。为什么AI化？就前面我刚才分享的，因为我们从结构化数据处理，变成了深层次的和非结构化处理。这个是最大的一个变化，最大的一个变化。然后第三个，我把这个声音还是打开。
那么第三个，就是AI会作为智能工厂。现在的GPT赋能，这个后面我，我会给大家分享一下。这个相当于是全球劳动力的一次替换。后面我有一个来自于A16Z的，一个更详细的图。在这个图后面，我们现在大概全球的GDP中，5065左右跟智力劳动相关。我们就是可能叫按头工作，这个东西价值50万亿美元，50万亿美元。那么现在，有这些人在使用软件，这个软软件，可能就整个价值才3万亿美元不到。但是我们可能会有提升，用20多倍的这个价值。AI会逐渐渗透到这个劳动力市场上去。这个是它的一个逻辑。
那么这里就有一张图了。这张图就是来自于来自于A16Z，他在Lp大会上的这个Lp Summit上面。过去半个世纪里面，整个产业被22万亿美元的软件产业支撑。这本质上软件产业是干什么？就是说，将物理世界中的文件柜中的资料，变成了数字化。只干了这一件事情。你想想看，我们过去从50年代开始，有了大型机，然后有了个人电脑，然后有了手机。我们都是把各种各样的文案工作，案头工作，就是人家抄写的工作，然后都存在，用数据库存起来。其实所有的工作Sars公司都在干这个事情，什么Erp Sars，包括大家手头的无线应用，分发应用都是一样的，就是数据的增删改除。如果大家做过程序开发，我们所有东西都在做增删改改。现在还多了一个分发。
是这项工作AI的出现会有一个标志性的一个转变，就软件不仅仅只是在存放数字文件柜，干这样一件事情。就它能够理解分析，并且直接操作这些数据了。那么就是端到端的完成了人类以前干的事情。我们现在自动驾驶就在干这个事情，就端到端，我提一个目标，然后软件自动的，就去把这个事情干完了，给我一个报表，给我，就不需要人再从数据库里面去调数据，再给报表了。这是最大的一个变化。
那么这两个市场的差异在哪？你看中间都需要用AI用GPU。我们现在这个里面就整体的这个，这是美国的数据。美国的这个，他的政府的这个薪水开支就是19万亿。那么全部的这个私营公司的薪水开支是10万亿。这个值他可能没有写年份，这是现在的年份。如果说我们到了2030年之后，那这个东西会继续增加。那么现在的这个软件的收入，才只有3000亿美金，3000亿美金。那么是一个巨大的差异。这这个是给的这个薪水，这巨大的差异。所以说慢慢的，我们叫做AI将会吃掉劳动力市场。我们用这一个变化来看，整体的这个AI的增长，包括这个替换。所以这个逻辑是非常Make Sense的。我们现在的这个算力的投入，以后一定能够赚的回来。这这可是大家为什么说AI的泡沫在存在？AI肯定是有泡沫的，但是这个泡沫，通过利润增长来消化掉，就是这个市场是这样预估的。但是故事都是这样讲的。那Nvidia为了卖更多的是那个GPU。
这里是麦肯锡给的一个报告，全球2030年，全球的这个算力怎么增加的。年，年的AI产生的，这个年对年的复合增长是39%。这个对它算力的需求，这是一个比较乐观的估计。来看来看看这个图就好了。AI数据中心的这个增长规模，数据中心的增长规模，主要是靠AI驱动的。除了AI之外，其他的是年对年增长是16%，就平均是22。然后这里对更先进的AI的需求是33%。这样几个变化，从2023年到2030年的。这我们前面先讲第一个算例的事情。
OK，我们再来说第二部分。大第二部分是我总结的，关于大模型的一个进化。我们先看一个数字。这个数字我记得我在去，在7月份的这个线下分享场里面讲的。那个Damis，就是Deepmind的Ceo，他们说成立Deepmind的时候，他们有个初衷是什么？我们要先解决智能问题，再用人工智能来解决所有问题。这个是Deepmind成立的初衷。听懂这个逻辑，我们先攻克智能，然后再用这个智能来解决所有问题。那么现在是要解，要先解决智能问题，就要先解决编程问题。这为什么所有的公司，AI公司都是优先解决编程问题。这AI能够自己来实现程序，代码是非常重要的。我记得Anthropic的人他们说，现在公司里面70%的代码都是AI自己写的，是他已经把这个东西大量的用，用在百分之七八十的代码，都用在自己的这个模型的这个升级维护上去了。AI在自我改进，当然现在还是要人工控制的。可能这样后面发展，AI更多的自己操作。
所以说这个图是什么意思？这个图是非常有名的，一个关于编程的一个测试。这是S软件，S W E一个Bench。这个Bench，它有一个它有一个Pro版和一个商业版。这个用来测测试现在最顶尖模型的这个能力。基本上，就是我公开数据集里面，表现最好的是GPT5。然后商业数据，也就是用了大量的刚商业公司里面的私有的这个案例和情景。那么表现最好的是，这还没有用到4.5，这还是用的这个Cloude Ops 4.1这样一个版本，就是4.1是领先的在这个里面。然后其他的模型，就是这OpenAI和Anthropic，这个模型是在第一梯队的。它们的思维瓶颈，主要不是代码写不，而是他用错了解决方案，就是他在核心逻辑层面上容易翻车，就是不知道怎么解决问题。
然后再往后面走，开源模型和中小型模型，就基本上连语法，很多格式就错误了。可能早期任务就完成不了。所以他们分数特别低，都没排到这个表榜上去。然后这个里面有一个平均一点的模型，就是Gemini 2.5。他失败的原因可能就是很均匀的，分配的错误，就是他的这个，这个能力稍稍有点太平均了，就是说导致特点不够强。这个模型，大家用过都知道，但是他确实是，这个我觉得，我认为他是直觉最好的模型语言，这个思维直觉很好的一家模型，而且速度很快。这是现在的一个真实情况。用编程来测试所有模型的能模型的能力，最好的还是按那个Anthropic。
我们看一下现在大模型的这个更新。大模型，我们在哪？You Are Here。我们最新的版本是在Cloude 4.5 Sonnet。所以说现在Cloude 4.5出了Sonnet。然后ChatGPT这几个月是有疯狂更新，它出了ChatGPT Agent，出了GPT5，然后还有后面，我会讲到一系列的更新的内容。然后Genie3，就是没有什么动作，我们可能模型没有什么动作。但是他出了Imagen 4和VEO 3，还有Nano Banana，就是当时引起了一阵旋风的7月份的时候就大家都在玩，这个图像生成模型，很好玩的。他对现实，他对这个语义的理解，和构图的这个空间的理解，非常好做的。然后最后就是垫底的Grok。Grok在这个时候发了几个大招是，一个陪聊聊天伴侣，这个特别娱乐化的。然后现在又出了这个Imaging 09，刚刚出的。
这是大模型主要的更新。我们现在在这，这一直在循环。这个图挺好玩的，我们可以看到GPT5 Agent和GPT5。我们在这里就不用去，我具体讲的大家都用过。我给我放了两个视频在这里面，大家能够看得到的这个画面在这里。然后所以说我补充一下，在这里通用代才是大模型。所有的模型公司，你用的产品其实都是Agent。所以我觉得在做通用代理的道路上，内化掉，这个是我给的一个结论。所以Gbt是最先做代理的，然后后面跟着Gemini。这个是Agent的这个GPT5。GPT5刚出来的时候应该被很多人吐槽吧？后来慢慢慢慢发现，它的语言表达有点奇怪。
往下面看啊，这是我前天上周的时候，那个索莱特345刚发布的时候，他做了一个很特别的应用，叫做Imagine With Cloude。它来想象软件界面。我给了一个Prompt。好的，刚才就因为，我可能两个设备同时在放声音的时候，可能会有一些回声。这个不意思。今天没有调试的太。这个当时Sonnet 45在出来的时候，推了一个特别好玩的一个叫做Demo功能。我们可以用，用这个Sonnet来想象软件界面，它叫Imagen。然后因为很多别人都想象，有公司在做想象视频，有的公司在做想象游戏画面。就是Cloude，它就是Anthropic，它要把办公软件干到底是吧？它一定要想象操作界面是什么样子的。然后，我们它因为就各种窗口，模拟各种用户使用场景。你给它提示词，它就能想象这个环境怎么工作的。而且你输入之后，它能够想象出结果是什么样子。这个其实是计算机自己，在用一种强化学习的方式，训练软件。这边应该怎么生成，软件的交互流程是什么样子的？它其实在这个上面做了很多工作。就Anthropic，这是一个例子。
那么还有一点我觉得要特别关注一下，在ChatGPT，它应该也是两周前，出了ChatGPT Plus。你可以，它可以根据你所有聊天内容，来生成一个属于你自己的ChatGPT版本的今日头条。但这个现在只有Pro用户才能使用。这个我觉得挺方便的。它把一个被动，每天你要主动提问才能使用的软件，变成一个被动使用。有什么新闻可以看一看，还可以连接你的电邮，然后它可以把我邮件里面的我关心的内容，给提取出来。这个很方便，帮我总结我各种Newsletter，我订阅了什么东西。我测试过了，这还至少是比较简单的能使用。我觉得OpenAI正在把ChatGPT打造成一个就Everything App，我们叫做万能应用是。因为你现在，你只有想到用我们问问题的，才会用它。那么现在它每天勾引你是，你勾引你，我有新闻你可以看一下，有点像做头条一样。所以我们把Agent News一下子提前到来了。本来我们是人类，生产内容要通过AI分发的。现在不用了，因为现在所有这个内容都是AI生成的。所以现在AI为我生产生产内容，然后直接投喂给我就了。然后所以说我们通过OpenAI，现在为了我们的注意力，真是操碎了心。有可能，这个东西慢慢的，信息简房又变成另外一种形式了。我自己的问题，然后我自己的答案，我自己的消息，形成另外一个回音壁了。Maybe，这个是我们正在观察的一个现象。因为这个产品还非常早期。这是ChatGPT的一个功能。
然后另外一个，这是也是在7月份的时候出的。我觉得Nano Banana真的是一个很棒的一个产品。但是现在风头，可能被Sora抢掉了。至少是他在画图上面的这个能力，大家都见识过了。我们能看得到，这是一个，几天，挺专业的，挺专业的。都需要人来做，都需要人来做。但是但是这个要人做的过程，是人做的过程，被Sora 2通过强化学习给实现了。我们看得到Sora是怎么做的。这OpenAI就在前前两周推出了这个Sora2。然后，虽然只是生成一个8秒钟的视频，看看也不完美，而且画面也没那么好。但是它贵在真实，它把人你合成进去，非常真实。另外一个，它的叙事能力特别。你看我们前面讲到的，Google是两个产品，他出了这个Nano Banana，然后把人物迁移进去，然后我通过Veo 3，然后把它合成的画面都要人来做。你是一个很好的Creater，才做的了这个事情。然后现在，说了他就把这个东西合成一部了。你把你自己的脸扫进去，绑定进去，然后他就给你生成一个小故事了。所以说叙事是核心。所以我觉得说了最重要的东西，他抓到了一个概念，视频的概念，把视频讲。那，就是除了画面漂亮之外，但是叙事是最重要的核心，不然你很难留住用户。
然后另外一个，就是关于AI，在这个里面Sora诞生之后，它有可能会，有可能会产生无尽的垃圾内容。这是一个我们需要注意的问题。我不知道，现在Sora的App的热度会不会，怎么说，这个热度会不会持续？我感觉现在已经降温了，用的人，像越来越少了。所以说，大家现在我们的注意力，会不会真的被AI给这样垃圾内容，给吸引走？我觉得现在还是一个问号。可能现在AI生成的东西不够。如果说它跨过一个桥梁之后，或者一个Gap之后，可能会变得更，一个Gap之后。这是一个我们值得观察的现象。
好的OK，再往后面看。然后这个是刚刚更新的，应该在前几天。Gork为了跟上前面Google的和OpenAI的进度，他们马上升级了一个Imagine 09。然后我们也看得到Imagine 09，你可以很方便的，毫无提示词的用图片生成这个视频。看，效果还是不错的。然后这和整个X的用户喜好是非常非常贴近的。一个是比较卡通，大概是这种感觉。这个和前面两个还是有一点点差距，但是图像质量是确实很好的。而且他有他自己的这个演化路径，在Grok里面。
那我们第三个，我们看一下。有了这些技术之后，有了这些技术之后，我们可以来做什么东西？我前面先把一个旧金山的一个创业公司，这是一家Moonlake AI。它是用AI来强化游戏的生成的，用AI来生成游戏的一家创业公司。那也是华人做的。看看这个视频，我觉得AI生成内容的宗旨，就是在此做一个，我们叫做AI Generated，这是Web Coding For这个互动世界的。这是一个演示，一个演示给大家看一下。有一个这种直觉什么样子的。
那么我们现在有一个疑问，是我刚刚提的一个问题。就为什么我们不断的将最聪明的大脑，和这么多钱，还有最强大的GPU，去开发一个让我们人类优化我们注意力衰退的应用？是慢慢的慢慢的我们注意力就会被这些，之前可能还可以看个两三两分钟的视频，现在10秒钟8秒钟，3秒钟以后，都直接在脑子里面插管来刺激我们了。得这样刺激我们才行。所以说我们的道路确实挺崎岖的。我们到底是拿着手机走向Metaverse，还是真的能够星辰大海？这个是，我们开放式的问题，这是开放式的问题。所以现在也是在硅谷这边，大家辩论了很多的话题。我们到底是应该完全数字化，还是应该是带着人类去星辰大海？
这是我放到这，放到前面这个话题之后。那，我看到的趋势是什么？我给大家来分享一下，我自己的几个看法。第一个，来自于这个Dylan的，这个就是Semianalysis的这个创始人。他怎么评价？不放了，我快速给大家讲一下。就他前面讲到了这个最看的是哪家。他对Anthropic的比对OpenAI更乐观，因为他们更专注。他们专注，于这2万亿美元，实际上这不止2万亿美元的软件市场。如果说我们把它想象成是一个人类的案头工作的劳动力市场，这个可能是10万亿美元或者20万亿美元的市场。而且他们的这个执行力非常强，而且收入增长惊人。Anthropic他就专注，优势就是在专注，而且他们在上面数据品位挺好的。现在这么激烈的竞争下面，还能够保持一定程度的领先，在这个上面。
然后第二个，OpenAI肯定是他想做Google，也想做Meta，也想做Apple是。他想做的事情太多了，这个要攻科研，又做消费者应用，还要兼顾企业软件。所以说战线拉的有点长。我不知道山姆奥特曼会不会，能不能通过他的超强的融资能力，还公司拉了这么长战线。他的管理也是问题。所以说这个很棒的公司，但是对管理和融资都是有挑战的。
Dylan对xAI的这个，这个的评价，因为这个录这个视频的时候，Nvidia还没有确定要投资Xai。然后就在上一周的时候，Nvidia终于也下场了。前面最前面那张图上就有，OpenAI和xAI，都是黄老板的两个，被投公司。所以说伊隆应该是融到新的钱了。所以他要进，他要做他最大的这个数据中心，50万个GPU连接的，这Closest Two的这样的一个数据中心。但是它的商业模式确实有问题。我们看到了它就是做了一个，是这个Anime Girl是，然后陪你聊天。在这个之上，我们确实它API卖了，卖不了什么钱，只能从X订户里面收点钱。所以这个东西，我觉得伊隆马斯克还确实是要要想办法来攻克这个问题。但是我觉得xAI他会走更加娱乐化，或者说互动游戏的路线。因为Elon在去年的时候，包括前前几周的时候又重新发了X，说他们明年的年底就会X Game Studio会推出AI游戏了。我觉得这是一脉相承的，从他现在的的训练方式，包括他现在去做这个AI伴侣，接下来这个数字化的人物，怎么去进入到大家的娱乐的这个里面去。我觉得是非常有想象空间的。而且我觉得终极的，这个未来，会比社交网络广告更赚钱的事情，一定是互动化的数字娱乐。它会超过影视，它等于社交网络，影视加上游戏市场的集合。所以这个东西，我觉得xAI，移动马斯应该是想进这个领域。然后这个里面还有很大的巨头在里面，比如说Matta在里面。Matta社交社交之王是，但这个里面，像没有特别的游戏公司。不知道xAI，xAI能不能往这个方面走出差异来。
那么第四个就是Google。Google曾经不怎么样，但是它崛起的速度非常快。而且它从算力到模型，到C端市场和B端市场，还有媒体还有终端全方位的，它就基本上无死角，无死角的在进攻这个AI市场。所以说我个人看，我的看法应该和大家一样的。我认为，我认为Google在这个里面，是最有竞争力的公司，而且比OpenAI还有竞争力。这是我自己的一个看法。
我后面画了一张图，这个图挺好玩。我特意补了一个图。OpenAI它是就是要拳打苹果，脚踢META是。但是现在我觉得META肯定踢不动苹果，不知道硬件靠不靠谱。而且运用一连串的方式在攻击Google。ChatGPT Parts Apps Agent，然后打打Google见面的市场。不，然后还有Codex，在跟那个上面的Anthropic Cloude竞争。当然了，顺道，顺道，也还要还要跟这个伊隆马斯克斗斗嘴。所以说这个公司，我前面已经分享了，大概是他们市场节奏。然后我感觉xAI下面这个地方，它除了没有限制，它做东西尺度很大，然后娱乐化，AI Game应该会是它的一个未来的一个出路。这是数字化方面的。然后xAI还有一个好处，它有一个很好的现实世界的一个终端，在就是Tesla的FSD和Optimus。有没有可能，这个东西至少我们看到Optimus和特斯拉车上面很快就要集成，集成这个Grok进去了，下一个版本里面。所以我们能看到xAI的数字化方向和现实世界方向，它都有依托，有终端出口。所以说，这些公司大概是这样的一个格局。头部的，我主要分享头部的。
这个里面最的，就是我认为最均衡的，而且最有可能实现Agi的，就是Genie3。他们，在科研上的进展非常多。为什么我前面会把诺贝尔奖放到最前面？因为Google在两年之内拿了三个诺贝尔奖，而且他们在科研上储备会非常多。后面讲讲逻辑。这边还有一个是我自己，我认为也是7月份很重要的一个一个进展。我我放的这个图片，我给大家介绍就好了。在这个里面，他和李飞飞的这个东西，基本上是一样的。但是我我觉得，我觉得Google的这个储实力储备更强一点。因为我在去年12月份，在那个温哥华的Luft大会上面，和现场的一些专家问过，真的要做空间智能，你的这个团队的研发实力，资金和数据是最重要的。所以说Google在这里还是有很大优势的。因为他们有Youtube。到接下来AI的模型就是Google的Genie，它是一个世界生成器。它还有一个Vivo，是一个生成交生成电影的一个就是视频生成工具。这两个东西，可能会在专业放上面道路不一样，未来是有可能融合的。但这个里面需要克服巨大的巨的技术问题。我觉得xAI也在做这个事情，也在做这个事情。
这个是Genie3，看一下。我们往后看，不然太耗时间了。这个是我前面讲的Google和这个脉络。那么来自于Damis桑比斯的一个洞察，我这个东西我觉得是非常有意，义的我特意把它贴到里面来。我上次发过一条X，然后就这个是他自己说的，在这个在在一个访谈节目里面说的，和LexFredman那个最新的一次访谈。就自然界的系统之所以可解，因为他们的进化并非随机产物，而是经历过漫长演化过程中所塑造的。然后所以说，像生物学这种极其复杂的涌现现象，我们只用第一性原理，我们通过底层方程来推导，可能已经不现实了。所以Damis他们提出了一种新的科研方法，或者科学方法，用AI直接从数据中去学习，一个高精度的预测模型，即流形，这是一个专业术语，叫低维流形，来预测这个模型。这个东西已经得到验证了。比如说Alpha Fold，我们有大量的这个DNA的这个基因序列数据，然后我们来计算蛋白质的折叠，它超过了所有的人类通过数学方法，各种方法实验方法的工具，它就通过数据就实现了我们。所以说在这个里面，就是说我们有一个内在的结构，就看似这个里面存在了无限的可能性。空间中一旦神经网络能够捕捉到这个数据中的这个流，它就能够极大的压缩这个搜索空间，把以前很难解决的问题，变得一一解决了。
所以说，我记得我在两年前做过一个Podcast，应该是两年前。接下来我们在科研上面，可能会有大量的通过这种数据加神经网络的方法，我们不需要再做公式了，我们只用用它来预测，或者说来来来跑一个精准的模型出来，来做预测，结果就了。特别是很复杂的，这个东西有可能会颠覆，或者叫补充，传统的物理和数学范式，变成一种新的过程。这是这是科研的，科研的新过程。OK，这是一个洞察。这个洞察就是说，为什么要做这个神经网络，来做这种科研的推演。它对东西会有什么帮助。
OK，那么第二个，就是我的一个观察。这个东西也是来自于Google推进的。这是Deepmind，Deepmind论文，它关于AI Agent，然后AI技术，他们做了非常多的研究。我会在两三周之后，我会约这个Google Cloud的负责这个Blockchain和AtP的这个同学，就是他们来聊一次Agent Economy，用他们的视角来看这个东西。我之前有一期博客来聊聊过这个，我觉得是非常有趣的一个话题。而且Google在上面研究很多。为什么？因为广告的下一代是什么？这是Google一直在探讨的问题。如果说我大家都用智能体了，我都有Agent了，那么Agent和Agent之间我肯定要协商，我要做生意，我要买卖。那么它可能会搜索引擎，接下来就不需要让人来看广告了，然后我直接让Agent之间，我从另外的代理，去订订去订货，去买Api就了。不，这是，所以Google这上面研究很多。
那么这篇论文里面就讲了3个。它会加速科学发现，我们前面讲到的Agent会相互协作，相互协作调，用不同实验室的资源。然后，它有机器人协作，就是一个机器人，是个虚拟的，也现实中的。然后第三个，Agent会成为完全的个人助理。我的Agent会和你的Agent协商。其实前面我们看到的ChatGPT的Parts，那个应用，它其实就是一个Agent。它是一个新闻Agent，它把你过去的所有的内容都读一遍之后，我猜你会喜欢什么。然后我根据你的话题生成内容。这个生成内容，有可能是来自于互联网新闻，有可能是我自己写的。最终你的信，你你所看到的资讯，都是由你的Agent的生成给你。你的Agent，从别人那去买，也，不去买。这个东西就代理，这是这个经济体。我觉得可能会在未来3到5年之内，慢慢形成和成熟。这是一个非常的方向。
为什么？这里有一个来自于红杉的这个，这，我我把它先放下。这是最重要的一个观察。我们的工作模式会从追求确定性，转向拥抱高杠杆。因为你之前我是我一个人完成工作，我没有任何杠杆。我通过软件我写东西，我确保每一步都是对的，都是对的，然后我做出交付结果。然后接下来会变成变成高杠杆。我们的工作模式会变成，我有很多Agent帮我干活，我从这个里面选出最好的。就跟你现在这个这个时候杠杆放大，你的这个工作效率了。我能够搜索到检索到更多的资料，我为什么不去检索？对不对？因为我之前我是个人，没有能力去检索。就我现在用的Deepinserch设计，用习惯之后，我很倾向于他用检索资料。因为我一个人，我在一个小时，或者我在我在8个小时之内，都不可能完成他在10分钟之内的工作。他帮我看了100篇论文把东西总结出来给我看。这个就是杠杆。
所以说我们要拥抱这刚刚的，但是它可能会带来一定的不确定性。那么我们会从这个里面来做筛选的东西就不一样了。因为你之前都是一步一步做的，也不需要筛选。工作是一步一步完成的。就跟CPU一样。那么接下来，我们工作模式就跟GPU一样。每一个Agent，就像一个GPU。然后，我肯定10个100个合起来帮我完成工作。然后我们只有把思考付诸于动，然后再从里面去找到结果就了。所以说这个东西是一个很大的变化。我们一定要适应这种公司工作模式的转换。不。
然后后面还讲了几个，这个我的截，我截取这个视频里面就没有了。大概讲到了，我们所有的衡量这个AI的这个标准，从学术界变成了真实世界。我前面讲的那个代码S W E，它的一个Corporation或者叫Private，或者叫做另外一个Commercial的这样一个东西，叫真实世界的数据，进来测试这AI。然后第三个，强化学习技术将走向应用中心。我们所有的应用都会被强化学习来推动它的进步。包括像Anthropic他们，最重要的是用强化学习来强化AI Agent在办公环境里面工作的更。然后AI开始渗透到物理世界。所以为什么我们现在特别关注像自动驾驶和机器人，或者是科研这样的一些工作。然后就是算力成为新，的生产函数。算力会推动我们所有的生产力的提高。这样的一个结果，就是亿万级别的AI革命。为什么它比工业革命更宏大？
这是完整报告，我是截取的其中第一个。大家有兴趣，去看。这是这个洪山最近的一个分享。那么我们说一下为什么，它能够在这个里面。这也是来自于上面是Ipod的这个报告，同一篇报告里面。AI是2030预测里面的一个另外一个数据。我们前面讲了数据中心的成长，就是我们看到那50万个GPU的连接。然后到2030年，我们的算力会提升1000倍，三个数量级。那么现在来看，AI在2030年，它们会在程序，数学和生物学上取得进展。我们基本能看到2027年是一个很重要的一个一个饱和点，他已经接近于极限了快。2027年特别是在编程上面，就蓝色蓝色的这个线上面。我们现在属于2025年，这是预测的。所以说我们大型的程序，都会交给他们来做了AI来做。然后，再帮助数学家，就是我们通过自然语言来描述复杂的科学软件，帮助数学家用潦草的证明稿格式化，然后帮助生物学进行开放式的方式进行实验。这个是能够。而且所有的东西都是在我们叫做案头研究，软件研发，数学和早期分子学的研究里面，都会起到极大的帮助。唯一的问题就是它到不了现实世界。在未来的5年，因为你现，在设计的药，AI设计的药还要等10年之后才能批准。是很可能会到2035年，我们能看到现在的AI，生物的进步，它的药物产生会在2032年，2035年左右。这个也就是当时索比克CEO，这个达里奥他提到的，为什么10年左右吗？为什么10年左右，我们能够实现生物学的巨大进步？因为这个现在在开始做实验，然后你实验临床到结果到卖，你得要需要10年时间。所以就是10年时间。
所以说AI的能力的增长，在5年是具有高度的确定性的。大家不要不相信它的，这个上面会有进步。但是它社会的影响，具有巨大的不确定性。所以说决定未来不是技术问题，而是我们叫做我们，是一个政治问题，或者说是一个选择问题。这是一个图分享的。
那么我们前面看到的，我最后再补充一个。这是我当时也写的一个分发。这才是稀缺性的栖息之地。就是它受于人类的注意，受限制于人类的注意力。就AI在创作上实现富足，研科研上也能够实现付出。他什么上都能实现付出。我，有1000个A技能帮我干活，他甚至可以创造新的货币，但他们自己都会创造货币，能量能，能量货币，就是他但是，他没法把注意力转化成货币。这只有人类才做到这一点。因为最终用户是人类，只要这个产品做出来是给人用的，那么人类的注意力永远都最值钱的，都是最值钱的。所以说现在什么东西还是很有价值，社交网络还是很有价值，社交网络上的博主很有价值，因为他们有流量，他们能够成为别人的注意力的焦点。所以说我觉得对下一代的建议，我都建议他们尝试自己变成这个网络上的节点。这是非常重要的一个生存之道。
接下来的AI，AI发达之后，这是我自己的一个补充。这是9月份发的一条X。就物理世界的进展。我中间就不休息了，帮大家节约点时间。放一个小画面。这是前几天Human，这是前几天Figure发了第三代机器人，做了一套宣传片中的一个。他坐在前面的前机器人前台，然后去接待。我觉得Figure可能是一家非常棒的机器人PPT公司。他们每一次宣传片都拍的非常，而机器人做的也很漂亮。但至少这个方向是很正确的。他要融入人类社会，他必须像人一样，有人类的穿着，有人类的举止。是这个叫做AI数据的第五道。我之前我很早以前发过一个图，如何让人工智能进入到我们的社会。最后一个就是社会化，有人类的感知，那和人类一样，这个叫社会化。所以说很多人形机器人都在研究这个，让机器人更像人。
OK，另外一个，过去这个也是我觉得挺重要的。这个是如果说，因为我觉得在我这里的社群里面很多都是Tesla投资人。Tesla在一个月不到一个月，就发了他自己的Master Plan第四代，第四次大师计划第四集。加速世界向可持续的富足过渡。这增长是无限的。相信技术，持续的创造新的机遇。这是我也是信仰的。只有技术进步才能创造机遇。如果说停滞就是灭亡，技术进步我们才能生存。
然后第二个，创新会消除限制。创新会消除，就是创新，就是Ev就电动汽车，打破了我们石化能源依赖，一样的。然后技术要用，技术要用在解决实际问题。所以说特斯拉在开发自动驾驶，人形机器人，把人类从单调，危险的工作中解放出来一样。这个是逻辑是一样的。你看现在的大语言模型，也是把人类从单调的工作中解放出来，为案头工作，长时间的文案处理工作，和文案写作工作，编码工作那种枯燥的工作解放出来。我们只用给它提示就了。
那么对于物理世界中的人形机器人，和自动驾驶也是一样的，把单调的这个控制工作解释出来，释放出来。那么自主技术将会造福人类。这个Tesla的愿景，他确定所有的自主技术，现在他们能做的，就是自动驾驶和机器人。用这个来普惠全人类。给大家看一个视频版本的，应该当时，应该国内很多公众号转发了这个东西的。OK，这个是。
我是前几天，这也是前几天，都很新的内容。就是他放了一段视频，伊隆马斯克转了一个Opimas学功夫的视频。这看上去有点笨拙，但是还挺好玩的。我自己配了一段黑客帝国的。这个是没有遥控的，100%没有人类遥控。这边是前天，他在这个创电影发布会，应该是Grok和他们有一个合作。弄了一台，把这个动作重新演了一遍，娱乐一下。
再看看这个Optimus最新的进展。大家说语速，宇树机器人，动作也很棒。但是宇树是遥控的。那这个是Google的Gemini，它也有Robotics，它也是最近刚放了一个视频出来。这是它的1.5版，它是通过两个Agent的协作框架来控制。这个，我们也可以看一下。刚才讲了Tesla，前面第一个是Figure是，然后是Tesla的Optimus，然后是Genie Robotics。
OK，我们再往后面看。为什么？我们回到前面那个Damis的那个洞见，正好得来的验证。除了在他们Alpha Fold上有验证，然后那个麻省理工大学，麻省理工学院的科学家，用同样的这个数据，神经网络模型来控制这个托卡马克，就是核聚变中间那个，让等离子态的这个旋转装置，让它的温度保持均衡，束缚着这个链。然后之前的所有的公式怎么控制，机械控制都控制。现在只能用上神经网络了，用数据来控制。这个已经得到非常，的进展。就是温度超过1亿摄氏度的等离子流，每秒钟以100公里的速度，在这个里面旋转，超过1亿度，把它把它聚在这个中间，才能产生聚变。所以说现在是通过AI的方法来来来做到了控制。这个也正好验证了前面Damis这个洞察，叫做我们的流形，就是我们可以从这个数据里面，总结出这个规律来，而不需要人类，就科学家去算什么公式出来，来干这个事情。所以这个东西能够用在核聚变里面，它也能够用在新材料上面，或者生物学上面。因为生物和这个聚变东西，都是非常复杂的，非常复杂。我没法计算，我只能通过数据来做预测。这是一个我放到这里，我特意来证明一下前面那个那个洞见的结论。
这也是最新的一个进展，关于核聚变的。OK，那么他这么喜欢挑战物理学极限，这是上一次第十次信件在表面上回收的这个画面。所以我在这里做了一个快速的总结。就物理学，物理学，就值得我们用这样的方式来传授他。我们真的在现实世界中把它设计出来，然后让它能够工作。这是一种就是向物理学致敬的方法。
这一小节是AI经济和社会的影响。我这里面重点的放了一些，一个是Anthropic，一个经济学报告，还有一些关于职业市场变化的。
第一个，这张图应该大家很多人都看过了。这很好玩的一张图。这个是一个拐点。拐点是这个开放的招聘工作职位是在ChatGPT出来之后，是逐年下降的。然后股市，在这个时候是逐步上升的。所以说，股市并没有因为这个Job Opening的减少而下跌。所以说这个走出来一个反向，就是AI确实是让很多公司的招聘变少了。但并不是说是人用人变少，招聘变少了。这个还没有体现到失业市场上面去。这是一个变化。所以说总现在联邦政府总说美联，那个美联，联邦政府下面那个什么职业数据造假。
第二个数据，是Anthropic的第三次经济报告。这个关于这个指数的，就是过去的8个月里面，他们追踪了个人用户，在Cloude上面行为变化。那这个比较片面，因为Cloude可能编程的比较多。然后这个里面，用户的行为快速在滑向自动化。自动化就是说，因为之前用户还是增强式的使用，你我，你问我答，你问我答。但现在用户更多的让他自己去完成任务了。另外这个Cloude的这些功能，就是自动化的份额从41上升到47。增强模式则下降了。就是因为AI变得越来越可靠，用户也越习惯于放手让AI来干活。这个是2025年一个最大的一个变化。然后除了编程之外，编程实际上是在下降的。然后在ChatGPT那边降得更快。在ChatGPT那边，应该是伴侣也下降了，编程也下降了。就是这种教育教学和这样的一些问答上升了。这样子的OK。
那么教育指导上升了。然后关于生物学物理科学，社会科学研究上升了。但是金融和商业的运营管理下降了。这是在Anthropic这边，比较片面。但是最大的一个特征是可以证明的，就是用户更多的依赖AI，更相信AI。东西正在快速的滑向自动化。
那么这还有一个报告，这是经济学季刊的一个研究。很好玩，一个长达80年的数据报告，证明高质量的就业岗位，从1980年之后就在下降。这1940年到1980年，就技术互补和中产扩张。这是美国的数据。这是美国的数据。中国的这个数据可能要往后推40年，才30多年。这个，这是美国的数据。然后就是在婴儿潮那一代，他们是最有福利的一代。他们赶上这个技术大换代，所有的工作都变成脑力工作了。我们就有Office的概念了。就是1940年到1980年，中产的核心地位是那个时候确立的。但是1980年到2018年，那个时候，新技术更多的扮演了替代品的角色。因为之前是互补，现在是替代，直接把他工作给替代掉了。然后就创造新工作的速度变缓了。新工新的工作岗位出现了两极化。哪哪样两极化？一个是就是金融计算机这样，编程这样，高需要高智力的这种这种职位，包括律师，他变得更好了。其他的，像工厂里面那些什么低技能的工作，就慢慢就减少了。所以说美国的这个铁锈带失落的一代，也就是从全球化开始的。1980年，因为大部分人工作也外包了，就他们确实没工作了。所以说，所以说这个时候就新工作创造放反了，就产生了美国现在是社会的巨大的撕裂，就是这个时候造成的。
然后我再补充一个，第三个我们现在正在面临的，我们现在正在面临的巨大的岗位重塑。这是Google给我画的一张图。要下降大量的岗位会没有了，会消失掉。可重复可重复性的工作都会没有了，就是案头工作。然后四叶草肯定是势不可挡，因为社会容纳不了那么多人。岗位上面，所以AI需要我们进行技术转型，要转型，这个是必须要转型的。这个是必须要做的事情。很多工作就没有了。哪些工作会没有？你看一下后面。
还有一张图，这个也是来自于红杉的一个分享。这个图很有意义。这是全美国2023年的这个薪水，哪个行业拿的薪水最多？因为护士，护士是人数最多的。护士是人数最多，所以说他他的这个整体的薪酬是最高的。但是其次的是程序员，程序员的平均薪水是仅次于律师的。在美国，并不一定程序员最高，律师还是最高的。所以说这两个行业。那么在这个里面，把整个，这是我让这个Gemini来帮我分析的。这些职业可能会被大量替代的，就是流程化的重复性的工作岗位。什么客服，下面还有好多，都会被替代掉。这些人员面临的职业的完全转型。前台文秘，客服做日常文档处理工作的，包括初级程序员，都会被完全替代掉。这岗位会就消失了。然后接下来可能得去做转，培训会。你得做一点水管工，水管工，做一些工人的培训。
第二个中度风险的人机协作增强。然后这个里面，AI短期很难替代他们，但是他们可以帮助这个里面能力高的人，提升他的这个技能。这个里面岗位会被冻结，他不会新招了，而且还会少量减少，因为他只要更牛逼的人。这种超级个体，都会在这个里面诞生。在这个里面中间这个行业里面。
然后低风险，就是完全依赖于人机交互的人文关怀，在复复杂的物理世界里面，或者现场去做决策的。这个里面只能有人人来做AI。充其量哪怕我们有了人形机器人，他也跟着人类干活，帮你搬个砖是，帮你来提供一个是维修辅助，跟着你最终还是老师傅上。这个里面是低风险的。我觉得这个东西可能还会持，会持续20年都没问题。所以这这这这这个结构性的变化，这现在的分析的。我觉得第一个会在五年之内发生。后面的会在5到10年之后，可能会持续20年以上。
那么最后我来总结一个。AI可以显著的提升底线，但是没法拔高你的上限。这是这个是在学习上得到的证明。在学习上面，它可以快速的让你降低学习门槛，但是无法取代你深度的去研究这个主题，取代不了。那么在创意上也是一样的，它可以很快速的产生创意草稿，但是它永远当不了大师。目前至少是这样子的，至少在我们现在的语言模型这个架构之上，是不可能实现的。它在周末项目上面，帮我们大大节约时间。就是如果说你编程有点少量支持的管理者，或者是产品经理，那，你很快的，就，在周末上起项目。但是它没法支持大规模项目。在大型项目上面他们做不到什么事情。所以说这个得等到下一代的Code Agent的出现才。所以说帮我们提高底线，但是没法帮我们拔高上限。这是一个现状。这个补充的一个认知。
到最后了。那，我喝口水。不错，还有250多人在线。OK，推荐一下阅读和感悟。我先把阅读说一下。推荐三本书。第一本，我之前我发过，推推发过Twitter我也发过。反正我能够发的渠道我都发过了。那这本书挺有名的，王丹写的，这个Breknick，关于中国的工程师的未来。他说很玩的一个立场就是，中国是一个工程师治国的国家，美国是一个律师，工程师思维治国的国家，美国是一个律师思维治国的国家，而不是按照我们以前传统的方法来看中美这两个国家。这个书的挺玩，我觉得非常巧妙，非常巧妙。大家有兴趣去看一下。具体我就不能再讲太多了，在这里。
然后第二个，就是The Last Economy。这是The Stable Diffusion这个创始人写的，Mostaque，这个名字叫。然后他写的是最后的经济学。挺好玩的，就是我们人类，可能我们最后经济体，只是我们这一代了。后面再不是这个样子了，全变了。我们用GDP去衡量这个世界的方法，会全变。还挺好就挺有冲击力的一本书。也是英文版的，是开源的。大家直接看就了，搜这个名字。
然后第三个是一个小说，应该是比较早的了。我可能我简单看了一下，我也看了一些这个简介，我我没有全部看完这本书。这本书非常酷。这本书我觉得写的比较早，然后放在AI这个时代看是非常有先见的。他讲的智能的形态是什么样子的？如果一个没有人类主观的世界里面，非人类主观世界里面，他和另外一种智能体，外星生物在交流的时候是什么样子的？这种思带来的思考智能到底是什么？或者什么叫意识？这个里面都讨论了很多。往事是一本非常棒的科幻小说。大家有兴趣，就如何定义人类与异性人的互动，他和其他的都不一样，写的写的都不一样，非常酷这本书。这我推荐3本书。
那这里面，就是中间这个图，就来自于这个The Last Economy里面讲到的。那其实我在之前的直播里面，我之前没有看过，我之前没有看过这本，这本书。他最近才写的，但是我之前分享过这些东西，像跟我讲的是一样的。他说资本主义和GDP都已经过时了。我们没法用GDP去衡量现在这个世界的经济增长。因为我们不能都是投资是，和叫做叫做交易，这样的东西来衡量我们。现在他提出来一个新的模型，叫做Mind。
第一个是Material Capital，物质资本。没有物质资本这就不存在，这是最重要的。就是我们现在GDP只是大量的衡量物质。但GDP忽略了智慧资本。我们所有的知识技能，思想和创造力都是没法，它们是稀缺的。这个才是我们在有了互联网之后的进步的引擎。
然后网络资本，特别是在有了社交网络之后，才有了网络资本。这更更晚的，2010年之后才有的。国内在这个，当时我做微博，我们算是中国初代社交网络，我很理解这个逻辑。社群连接关系，网络社区归属感，这是很重要的一个一个资本。包括他他，这个，这个图是我当时从他和和一个和一档博客，我忘了博客叫什么名名字了，Think Big，叫这个里面来来来讲的就是，他说这个博客的主持人，在洛杉矶建立了一个强大的关系网，就是一个典型的例子。就他有非常巨大的能力和影响力。网络就是成长的放大器。一个孤立的系统，不管你多么优秀，不管多么优秀，你都没法实现规模化成长。
这是，所以说现在我们做的任何事情，要注入智慧资本，AI，要注入网络资本，Social Network。最后一个是多样性。就是在系统内部要有可能性和适应力。就是我们组建一个网络的时候，要是多元化的网络，不是一个，不是一个特别单调的网络。然后人的能力也是一样的，你用多元化的朋友圈和技能组合，你才能够有长期的这个生存方法。一个国家也是这样子，你得多元化的产业结构，你才能够产生多样化的资本。这个可能之前GDP时代从来没有提提到过这种问题。所以说我们在智能时代，我们需要一些新的方式来衡量我们这个社会的经济。所以这个书挺棒的，我就推荐一下。
那么这个是来自于The Beginning Of Infinity，一本一本很屌的书。但这个书特别难难难读，写的很无聊这个David Doitch的，这个是英国的理论物理学家。他提到了他有一个核心，这个书实际上是有一，不是一本关于科学的书，我觉得是一本关于哲学的书。永远的二元性，真理就是问问题不可避免。但是问题解决，就人类永远不会抵达一个没有问题的乌托邦社会，一个没有问题的状态，就是一个没有创造力的思维状态。别名就是死亡。没有问题就是我们已经灭亡了。我们只要活着，我们永远有问题。所以说我们按照这个东西来说，我们人类永远有解决不完的问题。所以说我们永远有新的职业，有一新的工作要做。所以说AI为是无法替代我们所有工作的。如果AI把我们全部都替代掉，那人类就不存在了。你这样推推倒就是这样逻辑。所以说我们的能力只受限于物理定律。我们通过解决一个又一个的问题，生存和发展的。这个就是启蒙精神的精髓。启蒙启蒙运动之后精髓，提出问题解决问题，提出问题解决问题。其实永远，我们就是在这样一个循环里面。就问题不可避免，但是问题解决。有了这样的精神之后，我们才能让我们的资本市场一直上涨，我们能创造更大的市场和更大的这个可能性。画更大的饼，做更大的蛋糕。不。
这个是叫做科技乐观主义。我7月份的分享，基本上都是讲这个主题。OK。
那么，这个是喇叭耳的一个说。我是在今年9月份发的。当时我我转了这个之后，挺多人很有共鸣的。我就把它放进去了。就如如果你最聪明的朋友，开始说一些疯狂的话，请注意范氏可能正在转变中。你可以看见你周围，你关注所以你一定要关注你周围最Smart的那些人，他们在干什么，他们在投什么，在做什么，在想什么。OK，那表示这个世界正在产生转型。因为转型是由他们推动的。所以投资最牛逼的企业家，以及跟着最聪明的人投资，这是我们现在致富最快的方法，致富最快的方法。OK。
第二个，这也是拉瓦尔。我是应该是在9月份，9月份我分发了一篇总结。拉瓦尔最新的一个博客里面的，我总结出来。我觉得最我最感最有感觉的一段话。他44条人生的残酷真相里面提到的，这一条，人生最重要的三项决定。第一个是和谁在一起，第二个是做什么事情，第三个是在哪里生活。这三者决定了你人生的基本盘。我希望大家现在在听我这个节目，或者进到我的社群，就是你和谁在一起，然后一块做什么事情。至少我能够帮助大家，在这个在投资认知上，和一些科技认知上有一点点不一样。可能会决定你的一些决策和思考是不一样的。我也希望能够成为决定大家如何投资的那个人。当然我也有很多导师，就是我会去研究很多Podcast，我也看很多书，然后把这东西总结给大家。所以我觉得这一点非常重要。而且特别于小孩来说，我觉得现在鸡娃这概念非常不可取。其实家其实你的小孩，我觉得对小孩来说，你父母的基因决定了70%。所以你再怎么卷也没用。剩下的30%就是你父母要给他创造一个好的居住环境。这个居住环境可能是一个，在北美来看，这是一个社区。你选了一个好社区之后。
周围的学校也好，人也好，所以很多人去硅谷卷，因为硅谷的人才密度高吗？那边小孩确实很厉害，你可以卷到那去，在世界的这个卷娃之巅就在硅谷。
然后还有一个，我觉得即及早的要发现小孩的天赋，然后把这个天赋干到最大化。这个叫做，我们叫做人生不做多项选择，就把它一个选择干了就了，是这样子的。一个一个方法。
那么再贴一个帖子，这个我也是我触动比较大的，这是知名数学家，华裔数学家陶哲轩发的，他不在X上发的，他在另外一个网络上发的。社会系统，大组织的偏爱，正在摧毁真实的小型社群，人们在物质富足中变得孤独和无力。大家是不是都有这感觉？特别是城市化之后，大的系统，大的社会，大的公司，这个非常赛博朋克，每个个体都很孤独。然后AI只会让大组织更加强大，让社会垃圾更多。这个是AI接下来大公司干的事情。你刚刚前面看到的Sora，看到xAI制造这些内容，当然你可以非常Enjoy这些娱乐，慢慢你就会没有人类连接了，你全部被Agent包围了，产生这些东西的娱乐力。
但是我们作为人，我们肯定不能这样，那我们就没有意义了，我们没有存在的意义了。那您纯粹就成了那个黑客帝国里面，电池了，对不对？插管就娱乐就了。所以，我们需要用真实的自己来连接大家，不要在社交网络上扮演机器。
所以说，我为什么要做社群，或者我为什么想，强烈的去输出这些观点和内容，我就是希望大家，我想我作为一个领航员，我把大家领在一块，有这个至少是我们有共同价值观，共同认知的一些人领，领在一块。我们觉得大家集中起来之后，我们在一块分享，我们会抵抗住接下来这个大组织，或者是AI，我们的这个思维的入侵。我们能够更明显的看到，人和人之间的连接，同时我们强化自己，通过这个社群来建立自己的Network，来建立连接。
这是一个，我觉得在AI时代，更多的社群会繁荣，Kol会更加厉害，有价值有人类温度的，叫做我们这些超级社会连接器，会更赚钱。他们会成为重要的节点，他们会成为，抗AI对我们侵蚀的节点。这是我认为这是一个趋势，非常明显的趋势。
所以说，我现在就在这个上面，做这些样一些事情。那么我会做什么事情，我给大家介绍一下。我7月份的时候给大家预告过的，预告过的，在offline给大家预告过，我也去过，在出版社给他们讲过，会做一个项目叫Rewired重新连接。我之前发过这个图，是ChatGPT帮我画的，新的一三位一体，就每一个超级个体都想有自己的社区，就超级个体就是自己的社区主理人，然后社区会成为新的社会组织单元和经济体。OK，那这样，但这个词，我们在不同语境下是不一样的，所以这个咱们会有三层网络构成，一个就是社交网络，一个叫做Crypto网络，一个叫做AI产生的生产力和执行层。这三层就把个人主权，组织所有权和主动权全部放成一块，这是概念，这是概念，三位一体的。
所以这个社群里面必须有三个东西，我们通过社交网络连接我们，组成新的社交网络，我们在这个里面有些Crypto的方式，来做一些所有权的支持，包括投资，然后我们用AI，用AI Agent来做社群的这个高级的，这个知识的输出和整理，然后大家消化这个知识，然后大家也用AI技能，来帮我们来做这个知识的过滤。这是我想象的一种社群形态。
那么Rewired的社群会做什么？我首先我在出本书，这已经快写完了。另外一个，我会有个周刊，我会用我自己和AI引擎的能力，帮大家筛选更多更密集的知识出来，每周来一次。因为我现在可能会比较散，乱七八糟的，用这个品牌来做。
第三个，我会出一套课程，如何与AI共生的课程，这个认知学习，这个，这是前面的一些过程。然后下面的社群的作用，就是帮大家Build Connection，建立连接，Engage大家，激励大家，然后如何做到认知变现。其实，在我社区里面待过这一年多的朋友，已经今年全部实现认知变现了，是这个应该是，非常好的。然后，我会做一个新版的投资指南，在社区里面，就是说很清晰，我们把认知最快速的变现的地方，那就是美股，或者是其他方式投资。然后我如何来提升认知，我通过AI的方式增强我自己的学习，这是一个非常好的一个闭环循环，这个是个闭环循环。我们构建思想，然后认知变现，是做这种事情。
那么这个书，我已经打个绿勾的地方是，已经完成章节了，12342章，我已经完成了9章。然后，这里还最后还差一个，大概几个部分，有我第一次在直播里面讲这个，四个部分的书。第一部分是关于认知革命的，第二部分是关于自我的，第三部分是关于智能体和组织的，第四部分是关于未来的。怎么看，从共生开始，这是一本和AI共生的书，新书。这可能不是这种技巧型的书了，就是我，我一般不会写技巧型，技巧型的东西都放在课程里面去做。这本书还是要把高度拔高一点，我们讲认知，提升认知是最重要的。我跟你说，认知不，你学再多东西都没用。
OK，那么Rewired课程我会做什么？当时发了一个书单，我还有公众号有一篇文章，我随便整理了一下，我觉得很棒的书，这些书涵盖各个方面，从政治经济政治科学，什么都有。这世界的底层代码正在被重写，所以说，我们的思维操作系统也需要升级。真的我觉得重写的非常快，所以我做了一个新的书单，这个思维操作系统升级的主打课。这里面包括了世界观认知和投资，内观成长未来主义，科学技术生命健康地缘经济，这套课程全部都有，这是主打课。
然后我还设计一套，叫做技能课，就技能课，是AI共生系列，就包括了个人效率怎么提升，AIGC是，我总会用到工作里面去，然后智能体怎么设计，怎么开发，怎么使用。我们会把一些我们在社群里面会用的，这些AI做的东西，然后教给大家怎么做。然后我也会做一些智能体出来，这样子。这是一套很酷的课程，应该没有见过的，没有见过的。
OK，这是课程的几部分。这是周刊的一些概念设计，我们会做一些品牌的，Rewired的Branding周刊，它会出现什么样子，业报告这些东西。这是我们同学帮我们设计的一些Logo。最后就是这个就结束了，这个大概我们是这样的，一个品牌性的社群会这样子来做，名字叫Rewired的重新连接。所以，我今天的这个分享就到这里，先结束。