而且當時也說未來站在個人的角度，會把更多精力投入到這個方向上去，這其實也並不是瞎說的。
從目前人工智慧的發展階段看，感覺和2001年的網際網路一樣，大機率還處在方興未艾的初始階段。
對網際網路行業歷史比較熟悉的小夥伴應該知道，網際網路浪潮的第一波是基礎設施建設。
網際網路浪潮第一波PC時代的基礎設施建設，主要投資方向是光纖光纜，還有各種相關的網絡卡閘道器節點等硬體。
到了第二波移動網際網路時代，基礎設施建設已經變成了3G4G5G背景下的各種訊號傳輸設施。
還有就是智慧手機相關終端裝置，還有給智慧手機配套的上下游供應鏈需求都出現了暴增。
智慧手機的量上來的同時，我們也看到手機系統伴生的各種APP應用也隨之應運而生.
不管是你早年用的各種O2O，還有什麼團購，手淘電子商務，以及各種打車短影片軟體，都是在這個大背景下產生的。
如果對照網際網路時代的程序，現在可能AI這東西也就剛剛到硬體鋪設這一步而已。
因為AI大模型的底層是需要算力支撐的，所以我們看到現在各大海外巨頭都在拼命買英偉達的硬體提升算力。
很典型的就是特斯拉的老闆馬斯克，想好了要搞人工智慧直接就買了10萬塊英偉達的算卡，力求快速提升自身大模型的算力水平。
這個人工智慧時代新增的算力需求，大幅提升了整個市場對英偉達硬體的需求。
於是我們看到英偉達這家公司，在過去很長時間出現了營收利潤雙重暴漲，股價也隨之同步暴漲的情況。
雖然在剛剛過去不久的春節期間，很多人看到Deepseek釋出以後，透過演算法最佳化大大提升了效率，所以他們覺得未來硬體的增量可能不大了。
其實相比距離大家比較遙遠的蒸汽機，生活裡更常見的東西是內燃機。
最早的內燃機熱效率也很低，比如內燃機的熱效率其實只有5%。
這等於說你當時造個車加個油，驅動這輛車往前的能量只有其中的5%，剩下的95%都被浪費掉了。
隨著技術的進步，後面內燃機的熱效率大幅提升，現在已經提升到了40%左右，等於效率提升了十倍。
隨著內燃機效率的提升，汽車也在大規模的普及，汽油的用量沒有變少反而變多了。
因為熱效率提高之後，市面上的汽車比之前變多太多了，人類現在每天消耗一億桶原油。
所以在DeepSeek提升效率之後，後續隨著應用越來越廣，也會需要更多的顯示卡和算力。
除非大模型不再繼續發展了，不然這個長期趨勢是不會發生任何改變的，能改變的只是中間的節奏。
因此從這個角度講，DeepSeek提升效率可能只是短期利空算力，長時間還是利好的。
就像蒸汽機和內燃機效率不斷提升，但是隨著效率提升和成本降低，煤炭和石油的使用量越來越多是一個道理。
硬體落地完了，後面大機率就是各種應用要落地了。這時候的發展程序大機率依然還是和移動網際網路時代一樣。
除了少數頂尖大腦可以去做開發之外，其他這個行業裡大部分從業者基本都是去做產品和銷售。
比如說未來隨著人工智慧應用的發展，很可能出現個人AI助理這類應用，取代現在我們使用的搜尋引擎，這類東西做出來以後也需要賣出去。
行業發展到這個階段，就是少部分人做開發，大部分人做運營維護和銷售。
在這個過程中伴隨著行業的發展，也會有一批人像移動網際網路時代一樣，伴隨著公司的上市暴富。
不過從硬體基礎設施鋪設完成，到應用開始大規模落地，可能還是需要挺長時間的。
人工智慧大模型如果成熟落地，疊加機器人技術的顯著進步，會大幅提高人類的勞動生產率水平。
當然了，在這個過程中也會有很多從事簡單重複勞動的基層勞動者，被機器人疊加人工智慧技術淘汰。
這些人可能是做簡單重複體力活的基層勞動者，也可能是那些在辦公室坐基礎簡單重複工作的白領。
甚至如果說這兩項技術繼續突破，實現新的科技革命的之後，可能出現一個場景。
生產力提高了，很多人反而失業了。很多底層的人除了消費力還有維持基因的多樣性，已經變得沒啥實際作用了。
站在社會的角度只需要他們維持消費力和基因多樣性，這是因為生產力這東西機器人和人工智慧可以替代，但是消費力沒辦法替代。
所以一個可能的假設就是，這些人每個月可以領到一些基礎生活費，比如說每個月2000塊。
如果這個變化最終落地發生，未來的全球主要國家的社會結構，非常可能會變成人–機器人–人的三重結構。
以前看電影頭號玩家的時候，我就曾經覺得賽博朋克世界到來以後會是這個場景，現在這個感覺是越來越強烈了。
不過這種情況發生，可能也是很久之後的事情了。甚至可能我們這代人都不一定能看到，到你兒子女兒這代人才能見到，所以現在也只是想想而已。
現在對我們最現實的，是在這波全球科技巨頭在AI投資帶來的增量和浪潮裡能賺到足夠的錢，這才是你抵禦未來不確定性的保障。
其實隨著人工智慧的發展，每個階段都有人能從這個發展的浪潮裡面賺到豐厚的利潤，只不過這個人是不是你就不知道了。
比如說那些教你跟上時代用AI工具賺錢的課程，前段時間不是網路上鋪天蓋地到處在賣麼，這波人也算是吃到紅利賺到大錢了。
當然學完你賺錢不賺錢不知道，但是隻要你交了學費去學習，他基本上也就賺到錢了。
因為你學了之後能不能賺錢，不是看你這門課學的怎麼樣，主要看你有沒有能力招到學生，而不是看你能不能學會。
再比如說教人怎麼用海外的ChatGPT，這玩意很多人都不會用，又要註冊賬號又要掛梯子
所以在這個過程中，就衍生出來很多教你怎麼註冊賬號，怎麼使用ChatGPT的老師賺到了錢
前段遇到個教人怎麼註冊，和教人怎麼使用ChatGPT的小夥子，就是非常典型的例子
他說自己在這玩意熱度剛起來，大家又不知道該怎麼註冊和使用的時候，透過幫人註冊賬號每個月就能賺十幾二十萬塊錢了。
再比如說理解了AI的運轉模式之後，列個大綱讓AI寫文章做影片，有段時間還可以賺到各種平臺灌水流量的錢。
你看大多數人還在圍觀看熱鬧的時候，那些腦瓜子靈活的不少人已經在裡面賺到錢了。
當然這些都只是行業發展的初期而已，未來隨著人工智慧的發展，會湧現出更多的AI相關的衍生行業。
從現實意義的角度，如果說你想要找到有增量的行業，或者說為自己的下一代做規劃，確實必須關注人工智慧這個行業的發展趨勢了
因為這個行業可能是未來十年甚至二十年，唯一能看到一些增量和機會的行業了
未來伴隨著各個行業都會不斷引入和使用AI，我們會看到AI滲透到我們生活的方方面面，
AI作為一種新工具，在提升效率的同時，會引起經濟、軍事和社會的巨大變革。
這期間率先完成這一系列變革的國家，會對後發國家形成巨大的優勢，從而成為未來競爭中的贏家。
比如說AI應用在軍事上，無人機+超級人工經過多次迭代之後，格鬥打擊能力可能會超過現在最優秀的戰鬥機飛行員。
可能很多人沒注意到，不管是2024年的諾貝爾物理、化學還是生物學獎，這次都頒給了對人工智慧領域做出傑出貢獻的科學家
也就是因為這個原因，個人認為下一個十年二十年甚至五十年，很可能是構築超級人工智慧大腦的時代。
不知道這是啥玩意的，可以看看以前的老電影“終結者”，片子裡的天網就是這東西。
如果作為個體，在現實生活距離這個行業本身太遠，是很難躬身參與到這個大浪潮之中的。
這時候還有個辦法，是參與到和人工智慧有關的上市公司裡面去。用七個字形容就是：投美股投科技龍頭。
站在個人的角度，未來如果有合適機會的話，可能會配置七成以上的資產，到這些人工智慧時代的領軍公司和相關產業。
因為人工智慧時代不再是小公司可以崛起的時代，小公司沒能力也投不起人工智慧這種資本開支巨大的專案。
不管現在看起來怎麼熱鬧，最後的大多數小公司都會在一波波浪潮中被淘汰。
未來人工智慧時代的勝負手，會在幾個巨無霸大公司之間決出，整個人工智慧世界也會圍繞這幾個大公司運轉。
這裡面誰能拿到更多的算力，誰能更快的技術突破，誰能開發出更先進的大模型，誰就會成為下一個時代的贏家。
尤其是人工智慧技術突破+機器人技術成熟，這二者的結合會對未來勞動生產率的提升，帶來難以估量的變化。
不過這兩個技術突破對科技領先人口少的國家可能是優勢，但是對於人口眾多的國家壓力會加大。
因為人工智慧+機器人技術突破帶來的替代效應，使得人口紅利這東西帶來的成本優勢沒那麼大了
很多基礎崗位會被人工智慧+機器人逐步替代，但是這對於那些人口眾多的國家來說，就業的壓力又無形變大了很多。
昨天看Indeed 資料，2024 年北美開發崗位需求，較 2020 年巔峰跌了 70%。
其實不是這部分需求沒了，而是這個行業的玩法和生態發生了很大的變化。
以前一個團隊打磨半年才能上線的東西，現在厲害點的兩個程式設計師+AI copilot 幾天就能搞定。
這點從不久之前，微軟公佈的歷史新高的人均績效資料裡面就能看出變化。
入門工程師這個崗位可能要成為歷史了，取而代之是產品開發者，這些人用程式碼+AI技術幾天就能推出一款新產品。
不過最頂尖的工程師受到衝擊其實並不大，他們可以從金融大佬那邊融資玩各種硬核科技。
比如OpenAI 的 AGI、SpaceX 的火箭、特斯拉的無人駕駛，其實都是這兩年典型的例子。
所以不是軟體工程師這塊的需求沒了，而是2025年這部分需求和玩法和2020已經不一樣了。
其實只是基層和中層的很多工作崗位沒有了，頂層那些最優秀的變精英了，剩下的都在轉型做產品開發和內容創作者了。
這就是所謂的舊時代已經翻篇了，新時代已經到來了，你要適應新時代就要在裡面找到自己適合的生態位。
既然知道人工智慧帶來的變革一定會來，那麼對個體來說盡量早做準備才是王道，因為到了再準備就來不及了。
記得幾年之前我們寫下《
，讓大家早做準備的時候，很多人都覺得這個事情距離自己很遙遠。
等最近兩年壓力真到了眼前，這時候又有很多人在感慨如果當時早做準備，現階段就不會這麼被動了。
防槓宣告：本篇只是個人的一點片面的、靜態的、相對不成體系的一些看法。
個人水平有限，不排除觀點存在偏見和錯誤，大家很多東西沒必要爭論，求同存異就好了。
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