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阑夕|AI圈贩卖焦虑已经过于离谱了

9 March 2026 at 19:04
CDT 档案卡
标题:AI圈贩卖焦虑已经过于离谱了
作者:阑夕
发表日期:2026.3.9
来源:微信公众号-阑夕
主题归类:OpenClaw
CDS收藏:公民馆
版权说明:该作品版权归原作者所有。中国数字时代仅对原作进行存档,以对抗中国的网络审查。详细版权说明

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文 | 阑夕

OpenClaw引起的这波「龙虾热」,变得越来越魔幻现实主义了。

如果说春节长假刚结束那会儿,上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段,上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾,就只能说「至此已成艺术」了。

我很想引述一个笑话,它的原始版本是这样的:

「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了?」

「当他想进女澡堂的时候,他就不应该进了。」

龙虾这事儿的基本道理,本质上也是一样的,如果你需要托人帮你安装龙虾,那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯

勇敢的人先享受世界,这话大家都赞同,但要承认自己不在其中、也不配先享受世界,这就很难了。

OpenClaw是很牛逼的创新,没毛病,但它的牛逼并不在于普惠层面,恰恰相反,它是一个用来提高AI使用上限的手段。

是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人,一个打破极限的「超频」方案。

而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人,一个弯道超车的万能钥匙。

其实Anthropic的报告写得很清楚,AI在各行各业的理论利用率「蓝色区域」和实际利用率「红色区域」相差甚远:

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考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini,Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。

还有一个龙虾悖论是,只有你的时间成本足够高,才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。

为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业?因为程序员是最典型的个体化高薪职业,时间就是生产力。

怂恿普通人用龙虾,就是模型厂商和云计算平台的共谋了,本来赚的就是辛苦钱,还要负担所谓的「数字员工」,省下来的时间再去多刷几部短剧,整个闭环都很尬住。

更离谱的,是从这周开始,各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了,一个不存在的网站上的开源项目,和白纸黑字的红头文件绑在一起,实在有些抽象。

我一直说,没错,AI解决了生产的问题,改变了「就差一个程序员」的尴尬,但是,它终究无法创造真实的需求,或者说,FOMO本身就成了需求。

一种形式的充裕,必然带来另一种形式的稀缺,锤子的充裕,对应的就是钉子的稀缺,如果你看不到钉子,那你就是钉子。

在FOMO即需求的设定里,用上龙虾,能用龙虾,比用龙虾干什么,更重要,更值得发朋友圈。

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web3的尸体还没凉透,web4就已经横空出世了,这些热情满满的活动充分证明了一条定律:哪里有韭菜,哪里就有币圈。

反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制,龙虾概念股出来得相当晚,这说明什么?说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯

说句不中听的话,你好不容易装上龙虾,环境周全,模型配好,让它每天给你推荐股票,接着AI跑完几百万Tokens,从伊朗局势到芯片革命,事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告,让你无比满意,有种天下了若指掌的力量感。

但从结果来看,它和你抛硬币做的决定,其实没什么区别。

因为赚钱的逻辑不是这样的,从来都不是,世界上更常见的矛盾,是看过了太多的道理,却依然过不好这一生。

就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」,今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了,说明这个事儿差不多也快到头了。

不过,在进度上,2026年的AI行业,确实进入了一个「大分化」的版本。

第一个分化,就在于前沿层和大众层,龙虾只是最新的媒介。

更早的春节期间,一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏,这年头,AI胡编乱造不叫胡编乱造,叫非虚构写作了,也是奇景。

AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位,普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞,这种碰撞引起的失真感,是很有意思的社会化现象。

一边是恨其不争的捉急,一边是与我何干的悠闲,奋斗逼和躺平逼狭路相逢,只好各道一声傻逼。

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我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人,但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛,这也是一厢情愿,属于了解AI但不了解人类的错觉。

就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘,然后惊呼应用商店不存在了,未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯

这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里,或者说根本不知道为了少打几个字,用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。

第二个分化,在于大厂和小虎之间的方向背离。

过去一个多月来,国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币,就为把DAU冲出一个漂亮的数字,把最主流的ChatBot做成入口。

与此同时,硕果仅存的「AI六小虎」里,全都战略性放弃了AI应用的路线,转而选择主在海外市场卖API。

战绩可查的是,Kimi用20天的收入超过了去年全年,智谱最高档的订阅产品一度断货,MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯

于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵,当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了,以免尴尬。

可惜AI圈不怎么读书,否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及,法国人与过去告别的决绝与浪漫,把处刑台变成了一道道靓丽的风景线,是多么的辉映时代。

只有老登才张口闭口林俊旸,咱们自己人都说junyang。

第三个分化,在于中国和美国的各走各路。

一年前DeepSeek火出圈后,很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来,别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。

姑且不论贷款开团的做法,真实发生的情况是,在这一年来的全球性会议上,整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。

比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit,有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。

这是一个相当吊诡的画面,作为全球AI产业的两极之一,中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态,存在感和地位的背道而驰,违和感已经无法视而不见了。

这当然是地缘政治的结果之一,双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境,但实际上,中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户,而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。

至于龙虾热潮的内外两开花,更是把「技术没有国界线」写在了明面上。

「大分化」版本的生存指南,克服焦虑应该放在第一条,如果真要统计,人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个,但风口上已经没有猪了,那里成了一个打卡点。

包括龙虾,我其实是推荐大家都去尝试的,但前提一定是,基于你的好奇和兴趣,而不是因为看着别人都用,心里急得慌。

「哥,你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉,抖音也不刷了,番茄也不看了,王者也不打了,张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw,我都有点分不清了,到底是你在用AI,还是AI在用你啊?」

我真香了

By: 也谈钱
14 February 2025 at 14:00

突然想起来,我已经近一年再没吵着让也太帮我按腰和揉脖子了!

从去年因为颈椎问题看医生,了解到各种慢性酸痛大都来自某些肌肉紧张和不平衡。我改造了工位、调整了坐姿,脖子不疼了,肩胛骨缝疼也没了。

再有意识地收集各种功能性力量训练和拉伸方法,保持做瑜伽,或者运动后及时拉伸,忙碌一天后的腰酸也没了。

原来我的腰酸来自左侧“里脊”太紧,每天拉伸 30s 👇 持续个把月腰酸就消失了。直到这两天我才想起,原来已经过了这么久,都快忘了以前是什么状态了

一个拉伸“里脊”的姿势,B 站上也有这位博主的视频搬运
一个拉伸“里脊”的姿势,B 站上也有这位博主的视频搬运

哦哦对了,不仅如此,上周还给大伙分享过拉伸对睡眠的帮助

生活真奇妙,持续困扰几年的问题,可能只是源于一个简单的知识盲区。所以大伙如果也有各种腰酸背痛,可以试试从肌肉紧张、不平衡的角度考虑。主要有两类思路:

  1. 拉伸过于紧张的一侧
  2. 加强过于薄弱的另一侧

从我目前了解到的经验是,普通人自己在家尝试的话,优选拉伸。肌肉是否紧张,比肌肉是否薄弱好判断,紧张的肌肉做特定动作时拉伸感明显。而且力量训练如果不标准,反而可能加剧问题,拉伸动作很少有这类风险。

现在小红书上也有特别多相关科普了,大伙可以多在小红书里搜搜「运动康复」,各种慢性酸痛的原理、松解方法都讲得很详细,以后算法也会给你越推越多。

……

我最近还有个发现,真香了。

之前聊跑步时,有小伙伴留言探讨过「稳定/支撑型跑鞋」 👇 当时我是持怀疑态度的

现在我要修正自己的认知了:

虽然我的大原则是对的,如今研究已经更正,扁平足跑步时的过度内旋和受伤风险没有统计上的因果性,所以选鞋不用太纠结,各种款式舒服就好。

但是,支撑型跑鞋也真有它的价值!我已经真香了。

特别巧,也太买鞋是谁打骨折就买谁、不挑品牌不挑型号,上次偏偏就买到一双支撑跑鞋(欧洲女生跑鞋经常能蹲到三折,比如原价 160 欧 Gore-Tex 款,40 欧到手这种)

我是后来才发现的,突然就很心痒也下了一单。到货第一次跑,我就惊呆了——一直以来跑到后半程的左脚踝内侧酸,就没了!

我能理解当时另一位小伙伴的留言了 👇 现在我觉得自己强得可怕 😎

我买的是 Asics 支撑系列最便宜的 GT-1000,完全够用 👇 再往上是更轻、更贵的 GT-2000,最贵、减震最好的 Gel-Kayano,以后有打折再考虑吧。

又验证了一次前面的理念——各种身体酸痛大都来自某些肌肉紧张和不平衡。支撑性跑鞋纠正了我左脚落地的不平衡,酸痛感就消失了。太神奇了,痛感是最有效的信号。

如果平时跑步无伤无痛就无需在意,如果像我一样经常会有脚踝「内侧」酸,可以试试。给大伙安利下~

而且这个尝试也没啥风险。同级别的支撑型跑鞋和普通跑鞋价格差不多,额外开销很小。最有意思的是支撑型跑鞋的设计,只有需要时才会感觉到支撑,不需要时就和普通鞋没差。

  • 也太跑几个月了,都不知道自己买了支撑跑鞋。
  • 我则是左脚(脚踝内侧酸的那只)能感觉到明显支撑,右脚就没有 🤷‍♀️

……

这段经历也让我对「运气」有了更具体的感觉。

最近读黄仁勋的传记 👇

注意到很多书友的留言很悲观,认为成功只是运气。但我有不同的想法。

面对运气有至少两种解法:

1、虽然成功需要运气,但运气也可以人为影响。《纳瓦尔宝典》就专门讲过如何交好运。

2、即便运气是随机的,我们依然可以利用运气,因为人会学习、反思。这就是古德伍德奇迹定律——

奇迹是随机的,但因为人会学习,能从“坏奇迹”中学到教训,下次避免;能从“好奇迹”中得到启发,下次重现。长此以往哪怕运气是随机的,依然能看到社会进步、生活改善。

你看,我今天分享的这些经历不就是发生在自己身上的奇迹定律。

颈椎问题,这是个坏运气。但我因此学到了慢性疼痛产生的原理,学会科学调整坐姿、学会各种拉伸方法改善肌肉不平衡。这个坏运气对我就是一次性的,下次我很可能就不会再遇到。

也太买鞋碰巧买到支撑型跑鞋,而我也碰巧好奇尝试,这是个好运气。可我一旦尝试过,知道它能解决我的问题,下次我就会继续买支撑型跑鞋。那这个好运下次发生的概率,就变成了 100%。

所以哪怕运气是随机的,只要我们能从中学习反思,坏运气下次避免、好运气发扬光大,改善生活就不再是随机的。

“你读了书就会用,真好”

By: 也谈钱
25 September 2024 at 14:00

经常有人这么评价我,你读了书就会用,真好。我的生活里到处都是读过的书的影子。

但有一天我突然疑惑了,谁读书不是为了用呢?

纯虚构暂且不说,读《超越百岁》的伙伴一定也想自己更健康吧?读《时间贫困》的伙伴一定也想自己时间更充裕吧?读书只是为了读的,应该才是少数。

既然如此,为什么「读了书就会用」反倒成了一种不那么常见的特质呢?

后来我的一点观察,读书不是不想用,而是有太多不了了之。你可能也在《超越百岁》里读到,一周 180 分钟二区心率有氧运动带来的健康效益最大。当时的想法可能是「真好,我也要这么做」。但放下书,这些想法很快就被新信息淹没,几天、几个星期以后就忘了,最后不了了之。

二区心率 ≈ 静息心率 + (220-年龄-静息心率) x 60\~70%
二区心率 ≈ 静息心率 + (220-年龄-静息心率) x 60~70%

也许我只是比大家多做了一步,总是问自己「下一步应该做什么?」。

……

《搞定》中讲过一个经典场景——大家开会讨论问题,得出一致结论,好像会议已经结束了。但这时只要有人多问一句「那我们下一步先做什么?」,大家总会发现,还有好多东西没考虑清楚……

要把想法、灵感真正用起来,不管事大、事小,起点总是「用一个会定期回顾的方式记录下来」,关键节点总是「下一步行动」👇

配图来自《搞定》,GTD 任务管理理念的原著
配图来自《搞定》,GTD 任务管理理念的原著

《搞定》的书评,我发现大家最有共识的两个原则:

  • 一是「2 分钟原则」,如果一件事儿 2 分钟就能做完,现在就去做。
  • 然后就是「下一步行动」

下一步行动,可以是推进任务本身,也可以是让这件事儿变得更容易想起来、更容易执行。

还是《超越百岁》里读到 180 分钟有氧运动,下一步行动可以是选个合适的时间运动起来,也可以是再读一本跑步相关的书,也可以是优化自己目前的运动计划——我把跑量用不会感到膝盖不适的节奏,从每周跑 15 公里,慢慢提到 20 公里。还没达到最终目标,但已经在路上。

文章写到这,中间休息,正好也太要去买菜,提起我买了好久还没吃完的花生米。我赶紧采取下一步行动,把它拿到一个更显眼的地方 😂

有些道理没法立刻用,但我觉得它们有长期价值,希望自己不要忘掉。那我的下一步行动就是把这个想法打上 #原则 的标签,再利用 flomo 的每日回顾,定期回顾有价值的原则 👇

今天翻到的一条原则 👇

跑题一句:我发现在思维导图里写文章、再复制到文字编辑器里修改,比直接在文字编辑器里写更效率。思维导图能把我限制在「发散」模式,减少「聚焦」的影响。

为了管理我们的「下一步行动」,还有下一步行动——收集一些与《搞定》理念匹配的任务管理 App,看看 Things、Omnifocus、Todoist、滴答清单哪个适合自己(这几个是我读《搞定》那会儿比较出名的),然后用起来。

很多问题不是立刻就有结果,但只要我们开始考虑「下一步该做什么?」,总能一点点接近目标。只要问题还没解决、目标还没实现,也总有下一步行动(甚至删除也是一种行动,主动放弃好过不了了之。至少我们想清楚了自己目前不想要什么)

……

阅读是一种输入,输入是为了输出。但输出的重点不是做导图、写文章,而是给现实生活带来改变。

书读了要用,这可能不是一个人的特质,更像是任务管理的问题——

  • 新想法有没有转化为具体的下一步行动?
  • 各种下一步行动有没有得到妥善的管理?

PS:大家读完今天这篇,下一步行动又是什么呢?

艺术可以糊弄,体力劳作也是高级智能

By: Steven
19 March 2024 at 21:05

昨天发现 AAAny 更新了发图的功能,于是就顺势发起了一个讨论 AIGC 的话题

轶轩在话题下问我为什么对外发表的图都是一些细节比较丰富的类型,是否有基于 AIGC 的生成方式而做的一些突破方向的尝试。我觉得,针对这个问题,我可以在对他的回复上,再做一期视频来谈一谈我的观点。

用于风格参考的马列维奇的画作
基于马列维奇而生成的《城堡下的人群》

但与此同时,我也想做一些「简练」或「抽象」的图来辅助说明我的看法。于是,今天在工作之余,用一些碎片时间,做了一些图出来。

对此,我尝试比较随意地做了一些「东西」。它们都没有什么明确的「表达」,仅仅只是我随手写的一些 prompt,或者就是在 Midjourney 的社区里复制修改的 prompt,最终出来的东西都是一眼看上去有一些「意境」或者没那么精致细节的但表现比较能唬住人的图像。

你会发现,在这些人类认为偏「抽象」的表达上,AI 反而是比较容易做「好」的。

但是,这种好不是真的好,只是这些风格上,并不需要对细节有很认真的考据,在表现层面上是非常容易「糊弄」的。

这也是现当代艺术作品常常被人诟病的原因之一,因为那些作品浓缩了大量的思考和抽象提炼,但表现形式上,其实并没有比传统艺术更复杂,或更需要技艺和体力上的付出。也就是说,作为当代艺术最核心的「观念」,在完全不需要理解的情况下,一个外行的人或者一个数据量管够的 AI 就可以模仿出「看上去像那么回事」的东西。这种模棱两可的状态,恰恰是江湖神棍和 AIGC 擅长处理的对象。

这里说的「糊弄」「神棍」并非贬义,而是借着世俗的话语体系来表达,这样的「生成作品」并不需要 AI 具备「意识」和「创意」也可以轻松地实现。

那么,什么东西是更难的呢?

细节,是令人信服的细节。

这些是我用 AI 生成的男士剃须刀的设计方案。

你会发现,这些方案咋一看是那么回事,但只要你多看两秒,立刻就会意识到它不对。它们的空间关系、形态的处理、物理交互的关系、电子器件的布局,通通都有很大的问题。这些就是不可信的细节。

因为 AI 实际上并不理解它学习的那些图像。

这些令人信服的关键点,是无法糊弄的。因为它们当中包含了大量精确的思考和训练,也包含了海量的脑力和体力劳动,如果一个「智能体」不理解一个图像背后的复杂逻辑,那么它就没有办法真正地创作出这个对象。它只能模仿,只要模仿得足够像,就可以唬住外行。但是对于以此为生的从业者,这样的智能工具,还不足以成为生产力。设计师可以用这样的工具拓展自己的思维,但这些过程并不能替代设计行为。

从创意到落地,中间还有漫长的路需要人类设计师去走完。

现阶段,更适合工业设计使用 AIGC 的方式是这样:

我的意思并不是让 AI 画手绘图,这仅仅是一种表现方式。但是,这是一种不需要追求精确的表达方式,很适合 AI 用「抽卡」的方式来快速堆想法。除了这种,当然也可以让它生成上面剃须刀那样的图,但同样的,目的不在于出方案,而是借助 AI 的海量数据库,快速地堆出一批发散性思维的「胡编乱造」的混杂图像来。

人类的视野有限,但 AI 看得一定比人类个体的平均值多。

工业设计不是天马行空地想象,它是一种「劳作」。

从初期的构思,从草图推延到模型和效果图,再从设计方案导入结构设计和工艺、制程,这意味着工业设计不是一项纯脑力劳动,不是一种只运行在计算机里的行为。它包含的体力劳作同样是设计的一部份,甚至可以说,是更关键的那部份。这种体力劳作,不仅仅是肌肉和工具的配合,更是人脑对环境、事件、社会群体、物质的反应和处理,设计师的动作意味着这个人对世界的认知。这种程度的认知,对于只运行在计算机内,仍然缺少复杂的传感器和理解过程的 AI 而言,暂时还是无法实现的。

我当然相信它未来会具备这样的能力,但是在目前的技术条件下,依然需要大量的人类来完成这些真正代表了「智能」的「体力劳作」。

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