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AI 如同电力，关键不在于谁能造出最亮的灯泡，而在于是否能建成覆盖全社会的“电网”。对普通人来说，包括程序员，真正的指数级机会不是在造模型端，而是在电网端：如何建立一套社会、技术与制度共同组成的网络，让智能像电力一样可靠、普及、隐形地运行。没有电网，AI 只能停留在少数人的炫目演示里；有了电网，它才能成为支撑下一阶段文明的底层基石。 AI as Electricity: Turning High Voltage into Everyday Use https://t.co/6Do2TLkL07
这个月参加了很多大会，见了不少人，跟去年不一样的是都开始谈“all in AI”。 现在一听到“all in AI”这个词我就脑瓜疼。 我对 AI 本身没什么疲惫感，主要现在很多企业喊得太轻巧太空洞了。 组织在用一种“只要喊了就算做了”的方式， 假装在变革。 但其实谁都知道，那些真正该动的地方一个都没动。 从组织角度讲，我看到的大多数所谓 all in，更像是一种花活，写一堆 MCP，挂个 AI 模块，接着开个发布会，发个 pr。 然后自我感动地告诉全公司，我们已经拥抱未来了。 那这个时候我就会很认真去问： - 那你们的数据打通了吗？ - 你们把原来的流程拆了吗？ - 你们给 AI 真的分配了决策权了吗？ 回应基本就是沉默或者支吾。 说说我的看法，我现在特别警惕也特别反感那种技术热词主导的战略决策，它们太容易让人放弃思考、放弃怀疑并且放弃责任了。 一个人， 只要说 all in AI，好像就赢了； 只要说未来都得靠 AI，好像就站在了浪潮前面； 但实际呢？根本没构建任何 AI 能跑得起来的组织环境，也没有准备好用 AI 重新定义自己手里的权力、工作方式和判断逻辑。 仅仅只是站在原地，举着一个闪亮亮的口号，把自己骗得很开心而已。 真正的 all in，永远是疼的。 需要从最熟悉的系统里抽出骨头，打断惯性的思维方式，然后忍受混乱和不确定； 需要愿意承认“我原来那个流程是错的”、“我原来那套认知已经落后了”； 是必须对团队说：“我们从今天起不再靠人盯数据，而是相信模型先跑一轮”； 而不是说“我们接入了某某 AI API，所以从今天起我们变成 AI 公司了”。 我更愿意看到那种不说 all in，但确实把 AI 真正干进系统里的人。 比如医生端的文献检索系统重构，让医学知识能被自然语言查询和落地辅助决策， 比如客服系统不再是死板脚本，而是有记忆、有学习能力的半自动应答流程， 比如原来要三轮审批的工单系统，现在可以直接通过 AI agent 做前置分拣与聚类分析。 这些可不是 showcase，是一个组织真正动了肌肉骨骼，而不是给自己贴了个 AI 贴纸。 所以当我再听到有人说“我们也准备 all in AI 了”的时候， 我会忍不住想回一句：你准备 all in 的到底是什么？ 是未来，还是自我安慰？ 是能力体系的更新，还是一种不能落后的集体焦虑？ 如果只是想借 AI 节省人力，那最后省下的不是成本，可能是整个系统的进化机会。 如果不想改人、不想改流程、不想改决策逻辑，那就别说 all in，真的没那么便宜的。 深夜的一点想法，写得有点重，但是真心的。 AI 是很酷，但别让它变成了又一个“喊完就算做了”的口号。 我们都值得一点更真实的变化。
如何判断一个赛道是否拥挤 你就看同行的定价就知道个差不多 一套试卷，如果答题的都是尖子生，那答案就都大差不差 如果答题的都是差生，答案就千奇百怪 凡是定价整齐划一的，比如国内 20-25w 的新能源汽车市场，那就是高手如云，刀光剑影 凡是定价稀碎的，一人一个样的，比如国内某平台的心理疗愈赛道，那就是菜鸡成群，一顿胡搞 如果你懂定价，你会觉得毫无竞争可言，整个赛道就你一个人
宝玉
“求职者正借助 AI 优化自己的简历，试图穿透算法的初筛；而企业则用 AI 搭建更高的围墙，来抵挡海量的、同样由 AI 润色过的申请。” 大西洋月刊：《找工作，正在变成一场地狱难度的“刷题”游戏》 哈里斯从加州大学戴维斯分校毕业前几个月，就开始了他的首次正式求职之旅。他自认为简历很优秀：在一家咨询公司做过实习，有多年的环境保护志愿经验，在农场、公园和办公室都干过活儿，GPA接近满分，推荐信质量也很高。他愿意为了保护加州的野生动物和公共土地而拼尽全力，哪怕是去挖沟、搬砖、填表这种苦活杂活都没问题，哪怕工作不稳定，哪怕只能睡在车里。 他一口气投了200份简历，结果收获了整整200次的拒绝。不，严格来说，哈里斯连拒绝都算不上，绝大多数公司根本就没回音。 现在，数百万像哈里斯一样的求职者都深陷类似的困境。从宏观数据上看，美国企业的利润仍然不错，全国失业率仅为4.3%，工资水平也在上涨。然而，招聘市场却几乎冻结了。最近四个月来，美国企业招新员工的比例创下了自“大萧条”后的最低点。四年前，企业每个月每100名员工还能新增四五个职位，现在只剩三个。 而从求职的体验来看，找工作更是变成了一场荒诞的“刷题”游戏。招聘平台的崛起本应简化找工作的流程，结果却演变成了像Tinder式约会软件那样的噩梦：海量的简历一键发送，AI机器人初筛，人类根本没有机会和真正的HR沟通，就已经被算法淘汰。 哈里斯每天打开LinkedIn或Indeed，总能看到一堆看起来非常适合的岗位。他仔细阅读招聘说明，调整简历，认真写介绍信，回答各种预筛问题，点击“发送”，然后祈祷好运，但一次次石沉大海。 其他求职者的经历也大同小异。住在弗吉尼亚郊区的玛蒂娜今年4月被解雇后，向律师事务所、非营利组织、大学和咨询公司投出了几十份简历，她拥有10年法律助理经验，却一次也没拿到offer。她苦笑着说：“现在就算有人正儿八经告诉我‘不行’，我也满足了。” 其实，企业的日子也不好过。他们发布职位后，每天都会收到成百上千封简历，其中大部分根本不符合要求，于是不得不借助AI快速筛选。一项调查显示，许多公司已经使用AI来撰写职位描述、评估候选人，甚至直接用AI聊天机器人进行第一轮面试。求职者坐在电脑前，对着屏幕上的虚拟面试官回答问题，AI则根据他们的关键词、语气和表现自动打分。 招聘网站Indeed的职业趋势专家普里亚·拉托德也承认，她理解求职者们“简历投进黑洞”的感受。但她认为，这些线上平台确实帮助求职者更容易发现职位，并且AI筛选在一定程度上加快了招聘流程——当然，前提是你的简历刚好符合企业的要求。 但问题在于，许多简历从来都没有机会被人类亲自看一眼。求职者为了增加成功率，不得不海量投递简历，于是大量使用ChatGPT这种AI工具来生成和优化自己的申请材料。哈里斯坦言，他大学时就天天用ChatGPT，现在依然用，因为它写出来的东西“比自己更专业”。但反过来，这种AI写作又造成了更多相似度极高的简历，逼得企业进一步依赖AI来过滤，求职与招聘就这样陷入了恶性循环。 现在，这个微妙的平衡正在崩塌，美国经济衰退的阴影也越来越明显。一方面是大规模裁员，包括特朗普政府此前大幅裁撤联邦员工，导致黑人群体失业率飙升，24岁以下年轻人求职难度也急剧增加。“绩效导向型裁员正日益增多”，咨询公司EY-Parthenon近期对客户的分析报告这样指出，“就业市场已经出现裂痕”。 普通的求职者能做什么呢？玛蒂娜继续投简历，而哈里斯则去做起了园艺工作，利用空闲时间继续当志愿者。拉托德建议，或许回到传统的人际关系网络，比如找招聘负责人喝杯咖啡、参加线下招聘会、向熟人打听工作机会，可能比AI海投更管用一些。 当然，这一切的前提是公司真的开始招人。如果情况得不到改善，未来可能会有更多人继续在无休止地往“招聘黑洞”中投简历，越陷越深。
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