智谱上市，看上去是一家科技公司的常规动作。

但它真正特别的地方在于：这是全球第一家以大模型为核心资产进入公开市场的公司。

在此之前，大模型公司只需要向投资人解释未来。
从这一刻开始，它们要向市场解释现实。
而市场给出的第一反应，并不热烈。

智谱上市前，几乎所有讨论都集中在一个词上：第一家。
第一家上市的大模型公司；
第一只可以每天交易的 AI 基础模型标的；

但真正进入交易之后，画风并没有失控。没有连续拉升的走势，
也没有脱离基本面的定价。

从交易行为看，市场更像是在不断试探价格区间，而不是急于给出结论。

这本身就是一种判断。
因为对于真正的概念股，市场往往不会这么冷静。

为什么资本对“AI第一股”保持克制？
如果把智谱看成一家普通科技公司，很容易误判市场情绪。

智谱不是一家卖产品的公司，它卖的是能力。
而能力这种东西，很难用一个简单的增长曲线去描述。

模型越做越大，意味着算力投入持续存在。

客户越多，交付反而越复杂。

技术越领先，对手靠近的速度也越快。
这些事情，投资人其实都懂。

所以你看到的不是否定，而是一种很现实的保留。

换句话说，这不是一门“自然扩张”的生意。

市场并不是不认可技术，而是在判断：
这种结构，能不能长期跑通。

如果把时间拉长，大模型可能更像一种基础设施。

而基础设施的特点是：
重要，但不性感。

必须存在，但很难快速赚钱。

市场在交易智谱的时候，显然已经意识到了这一点。

它不再问：你会不会改变世界？

而是在问：你能不能长期稳定地存在？

这是两套完全不同的定价逻辑。

智谱真正承担的角色，不只是“一家上市公司”。

作为第一家上市的大模型公司，智谱的意义已经超出了公司本身。

在它之前，行业讨论的是：
模型参数、技术路线、融资规模。

在它之后，讨论开始转向：
毛利结构、现金流节奏、客户留存率。

它成为了第一个被持续定价的样本。

每一次财报，每一次股价波动都会被拿来验证同一个问题：
大模型，究竟是不是一门能长期存在的生意。

智谱的上市，并没有把 AI 公司推向神坛。

相反，它让行业第一次清晰地看到：
市场不会为“未来一定会发生的事情”提前买单太多。
它更愿意为“已经发生，并能持续发生的事情”付费。

这对后来者意味着：
单靠技术领先不够，单靠战略地位不够，必须回答商业层面的问题。

短期的狂热，很少创造长期回报。

真正有价值的东西，往往一开始显得有点无聊。

智谱上市后的市场反应，更像是在为长期投资者筛选心态。

如果你需要情绪推动，这可能不是一个舒服的标的。

但如果你愿意接受缓慢、复杂和不确定，那它至少是真实的。

智谱上市之后，真正被放到台前的，其实不是某一家公司的成败。

而是一个更大的问题：

大模型究竟是一种会随着时间越来越值钱的资产，还是一种必须不断投入才能勉强维持的能力。

是继续高速投入，换取可能的领先？
还是控制节奏，换取更长的生存时间？

这两种选择，都有代价。

智谱只是第一家把这个选择摆到市场面前的公司。但它不会是最后一家。

也许几年后我们回头看今天，讨论的已经不是谁最早上市，

而是哪一种路径，才真的适合 AI 这种技术。

你现在是否也是这样：

每天重复旧习惯和想法，却期待不同结果。
最强大的那部分自己，好像被关在自己搭的笼子里。

想让日子真正不一样，其实就是从思维上做2个改变：

打破旧循环；用可视化和重复植入新信念。

通过这两个步骤，你能逐步释放内在潜力，吸引想要的成功。

我们大部分人每天90%以上的想法都是昨天的重复。

这些重复的想法不断引发相同的情绪，情绪又反过来强化那些想法，形成一个紧密的闭环。

Dr. Joe Dispenza解释：
想法引发情绪，情绪强化想法，让身体对这种旧状态产生真正的上瘾。

就像一种熟悉的瘾，短期内让人感到舒适，却长期阻碍成长。

这种闭环会让大脑自动过滤掉新机会，只看到支持旧信念的证据。

结果是你的生活停留在原地，梦想却越来越远。

当你感到焦虑、不满，或者隐隐觉得日子过得没有意义时，这些正是觉醒的信号。

它们在提醒你：是时候打破这个循环了。

第一个关键步骤：勇敢打破旧循环。

改变从一个小小的不同行动开始。

即使心里还有恐惧，也要强迫自己尝试新选择。

比如，把刷手机的早晨习惯换成散步或阅读积极书籍；
把抱怨的朋友圈换成能带来激励的人群；
把拖延的任务立刻拆解成第一小步去做。

很多人害怕离开舒适区，因为那里至少是熟悉的、安全的。

但舒适区的真正代价是巨大的：多年后回头看，会后悔为什么没有早点尝试。

有研究显示，人在生命末期最遗憾的往往不是做过的事，而是没做过的事。

只有先从内在开始调整，外部世界才会慢慢跟随改变。

第一步不是追求完美，而是敢于中断旧模式。

只要坚持几天，新行动就会逐渐取代旧习惯，闭环开始松动。

第二个关键步骤：用可视化和重复重编程思维。

外部世界其实是内在信念的镜像。

要吸引成功，必须先在脑海中清晰地实现它。

潜意识无法区分生动想象和真实经历，所以反复在脑海中排练成功场景，大脑会提前为现实做好准备。

无数顶级成功者都深谙这个方法。

乔布斯从父母车库起步时，就已经用坚定可视化和言语不断预言苹果的未来。

他不是空想，而是带着强烈情感反复看到自己改变世界的画面。
他的信念像磁场一样，吸引了人才、资金和机遇。

乔布斯说过：那些疯狂到认为自己能改变世界的人，才真正改变了世界。

迈克尔·菲尔普斯在每次奥运备战中，都会进行详细的心理排练。

他闭上眼睛，想象泳池的水温、起跳的瞬间、每一次划水、转体的节奏。
甚至包括护目镜意外进水这样的突发情况。

但无论过程如何，他总在脑海中以触壁第一、站上领奖台结束。

这种排练让他在真实比赛中遇到问题时，身体本能地保持冷静，仿佛这一切早已发生过无数次。

海军海豹突击队等精英部队也把可视化当作核心训练。

他们反复模拟最严酷的作战场景：枪声、爆炸、伤痛、决策压力，一遍又一遍，直到大脑把这些场景当作“已经历的事实”。

这样做所带来的结果，就是士兵在真实战场上反应更快、更从容，因为神经系统早已适应。

可视化和重复不是玄学，而是经过验证的神经科学工具。

这两个步骤在我们的日常生活中用起来也不难：

每天抽五到十分钟，找个安静地方。
闭眼把目标场景过一遍电影，越清晰越好，加上声音、触感和那种开心的感觉。

挑几句肯定语，比如我正在变得越来越强大，或者我值得更好的。
每天默念或大声说，带着相信的感觉多重复几次。

加点冥想，让脑子放松，更容易接受新东西。

神经科学已经证明，坚持下来，大脑的神经路径真的会变，新信念会越来越自然。

两个步骤其实是连着的：
先把旧的清空，再把新的装进去。
日子久了，你会发现机会多了，人也顺了，目标一点点近了。

这种改变带来的不只是个人的收获。
它让人看到生活本来就像一张白纸，谁都可以画。

只要肯一天天用这两个步骤去练，就能从一条窄路走到更开阔的地方。

成功，说到底就是不断选择相信更好的自己。

很多人回看黄仁勋2026年的这场开年演讲，第一反应还是老三样：

新一代VeraRubin架构、更恐怖的参数、更炸裂的算力平台。

但如果你的目光只停留在显卡和跑分上，你其实错过了整场发布会最惊心动魄的变化。

这不是一场关于技术更新的演讲，这是一场关于现实世界将如何被重新处理的演讲。

整场内容看似分散，讲了量子计算、人形机器人、气候模拟、数字孪生工厂。

但把这些碎片拼在一起，你会看到一张令人生畏的拼图。

这张图的核心，不是算力更强了，而是一个全新的逻辑：现实世界，正在被提前计算。

不仅是计算，更是推演。

VeraRubin芯片不再仅仅被定义为计算器，而被定义为 思考引擎。

AI正在从生成内容（写诗作画），进化到理解物理定律。
物理世界第一次被当作了一个可以被完整训练的对象。

这些信号指向了同一件事：
现实正在被系统性地数字化，并且变得 可推演。

这场演讲对普通人最大的冲击，首先在于：
仿真正在取代现实，成为新的试错场。

过去，我们信奉实践出真知。

人犯错，摔跟头，总结经验再改进。现实是学习的起点。

现在，这个顺序被彻底颠倒了。

黄仁勋在演示人形机器人时，展示了一个细节：
那个在舞台上行走自如、能稳稳接住掉落咖啡杯的机器人在被制造出来之前，已经在NVIDIA的Omniverse虚拟世界里，摔断过几亿次腿了。

它理解重力，理解摩擦，理解惯性，不是因为它在现实中体验过。
而是因为它在虚拟世界里，已经把所有可能的错误都犯绝了。

Physical AI needs to understand the laws of physics and learn in a simulated world before acting in the real one.

这句话意味着失败不再是成功的母亲，模拟才是。

现实世界不再是用来探索和试错的考场，而仅仅是用来通关的展示台。

这对个人来说，是一个极度隐蔽却残酷的变化。

这意味着风险被前移了，试错权被系统垄断了。
未来，谁拥有高精度的仿真能力，谁就拥有了对他人的降维打击权。

第二个被低估的信号，是决策权的转移。
或者说，是人类经验的恶性通胀。

过去，一个医生的价值在于他看过一万个病人；
一个司机的价值在于他开过十万公里路。
这叫经验，是时间的复利，是稀缺资源。

但在2026年的今天，这种壁垒正在坍塌。

当AI系统可以在一小时内，模拟出人类几辈子都遇不到的极端路况；
当数字孪生系统可以在一天内，推演完一个工厂十年的运营损耗。

你的十年功力，在系统的算力面前可能只是几秒钟的数据吞吐。

经验不再决定方向，只负责校验边界。

黄仁勋反复强调：AI systems will reason, plan and act.

系统开始推理、规划、行动。

在这种结构下，人类的角色被迫后移。

我们从司机，变成了安全员。
我们从决策者，变成了兜底者。

你不再是从零开始思考该走哪条路，你只是在系统给出的最优解旁边，默默签个字。

这不叫辅助，这叫包围。

现实只是结果，不再是过程。

如果非要给这场演讲写一个注脚。

那就是现实被重新安排了顺序。

越来越多的事情，在发生之前就已经被计算过。
越来越多的选择，在你意识到之前就已经被筛掉。
越来越多的失败，在虚拟世界里就已经完成了闭环。

现实没有消失。
它只是从充满未知的探索阶段，变成了按部就班的 执行阶段。

我们依然生活在物理世界里。

但我们头顶的剧本，已经在云端写好了。

想象一下，AI技术如果像化学元素一样整齐排成一张表格，
会不会一下子就清楚多了？

IBM专家Martin Keen就发明了这么一个巧妙的工具：AI周期表。

它把现在热门的AI概念：大语言模型、RAG、AI代理等全都整理成一张网格表格。

就像我们高中化学课本里的元素周期表，安排的明明白白。

这个框架超级有趣，还特别实用，能让完全不懂AI的人也快速上手。

这张表到底长什么样？它分成四行五列。

四行代表从简单到复杂的层级：
第一行是基础元素，像原子一样是最小的零件；
第二行是组合元素，把基础零件拼成更大功能；
第三行是能直接用起来的部署系统；
第四行则是还在快速发展中的前沿东西。
五列按功能分组：有响应式的、检索式的、编排协调的、验证安全的，还有核心模型的。

这样一排，AI世界突然就有条理了。

基础层有哪些关键元素？

比如Prompt，就是你给AI的指令。

最简单却最有反应性，改一个词输出可能天差地别。

Embeddings把文字或图片的意思转成数字向量，便于电脑理解相似性。

大语言模型LLM则是表格的基石，像化学里的贵族气体一样稳定可靠，几乎所有AI系统都离不开它。

组合层就更有趣了。

向量数据库专门存那些Embeddings，方便快速搜索。

RAG（检索增强生成）是明星组合：
它先检索相关知识，再喂给模型，让回答更准确不胡说。

函数调用让AI能连外部工具，比如查天气或订票。

防护栏Guardrails则确保AI不说敏感内容，属于安全验证一列。
部署层开始真正落地。

AI代理是最典型的，它用思考-行动-观察的循环自主完成任务。
比如代理想帮你订机票，就会先计划步骤，再调用API行动，最后检查结果调整。

LangChain这样的框架就是基础设施，帮助你轻松连接所有零件。

新兴层展望未来：
多个代理一起协作讨论、用合成数据训练模型、让AI决策更可解释，还有内置推理的思考模型。

实际怎么用这个周期表玩起来？

拿一个公司内部聊天机器人举例。
先把文档切块，转成Embeddings存进向量数据库。

用户问问题时，用RAG检索相关内容，增强Prompt交给大语言模型生成答案。

最后加防护栏过滤，确保不泄露机密。

整个过程就像化学反应，元素组合成化合物。

另一个例子是智能代理订机票：
代理分解目标，用函数调用连航班和支付API，框架支持循环迭代直到成功。

你可以用这张表检查任何AI产品：
缺检索功能就补RAG，缺安全就加防护栏。

如果你想自己试试，可以从免费工具起步搭个简单机器人，超级容易上手。

这张AI周期表不只是好玩的比喻，它像一张科技导航图。

它帮我们看清AI是怎么一块块拼起来的，也指向未来方向：
新兴那一行正飞速变化。

下次看到热门AI新闻或产品，试着用周期表拆解分析，你会发现整个世界突然变得清晰又有趣。

你是不是有过这样的时刻：

马上轮到你发言，或者即将推开那扇面试的门。

你的心脏开始剧烈撞击胸腔，手心全是汗，脑子里只有想逃跑的冲动。

你觉得自己还没准备好，觉得自己状态不对，肯定要搞砸。

我们习惯用内心感受来衡量自己是否自信。

一紧张，就觉得自己不行；
一心跳加速，就觉得场面要失控。

但问题在于，别人根本无法感知你的内心状态。

他们只能看到你的声音、身体和整体状态感。
自信并不是一种感觉，而是一组可以被执行的动作。

你不需要等到完全不紧张，才表现得自信。

很多时候，恰恰是你先做出了自信的动作，大脑和情绪才慢慢跟上。

第一个动作，进行一场物理上的伪装。

社恐最大的亏，就是让紧张占据了身体。

观众听不到你心里的鼓点，他们只能看到你投射出来的信号。

所以不管心里多慌，先强制身体执行两个指令。

让声音先站出来。

你如果不自信，说话容易声音发虚，像蚊子叫。
现试着把你平时说话的音量提升五成。

不需要吼，但要让声音填满你所在的这个空间。
声音大一点，你的底气就显得足一点。

学会像大佬一样停顿。

当你忘词或者卡壳时，千万别用嗯、啊、那个来填补空白。
闭上嘴，安静地停顿两秒。

在职场心理学中，敢于留白代表着权力的从容。

同时，打开你的肩膀，挺直你的脊背，想象你是一艘正在穿越暴风雨的巨轮的船长。

你的乘客并不在乎你害不害怕，他们只在乎你看起来稳不稳。

你站得稳，大家就觉得安全。

这种超级英雄般的姿态，会反过来欺骗你的大脑，让它误以为你真的是个赢家。

第二个动作，用身体制造稳定感。

很多社恐之所以紧张，是因为怕忘词。

于是拼命背逐字稿，结果越背越僵硬，一旦断片就全盘崩溃。

真正的高手不背课文，他们练的是肌肉记忆。

把你想要说的内容，简化成几个核心要点。

然后在洗碗的时候，在开车的时候，在洗澡的时候，试着把你的开头和结尾大声说出来。

你要让身体对开始和结束形成条件反射，

像呼吸一样自然。
至于中间的内容，留给那些要点去自由填充。

别在心里默念，一定要大声说出来。

让你的嘴巴和舌头适应那个节奏。

当你对内容烂熟于心，你的大脑才会放松下来，自信自然就会浮现。

第三个动作，换一句你对自己说的话。

前两个动作主对外，第三个动作对自己。

真正放大不自信的并不是场上的表现，而是开口前的内心独白/

这时候，你需要做第三个动作，植入无声语句。

在开口前的那一秒，在心里默念一句设定好的台词。

我是来提供价值的，或者我来这里是为了帮大家解决问题。

这句话的核心，不是关于你表现得好不好，而是关于你为什么站在这里。
把注意力从自我保护，转移到帮助他人。

它能瞬间把你的注意力从卑微的求认可，拉回到高尚的做服务。

当你意识到自己是来送礼物的而不是来接受审判的，恐惧自然就消散了一半。

卡耐基说，真正的自信，来自于你关注的不是自己，而是他人。

这不是心理暗示，而是注意力方向的根本改变。

社恐不是问题。

真正的问题，是你以为自信必须先在心里发生。

用声音站出来，用身体稳住场子，用一句正确的内心台词对齐目标，自信就会在过程中慢慢建立。

你不需要等到不紧张的那一天。你只需要在紧张的时候，做出自信的选择。

当Nvidia的Blackwell芯片机架重达3000磅、功耗相当于130个美国家庭用电总和时。

你就能明白：
这不是一场普通的技术升级，而是一场关乎未来十年科技格局的生死之战。

2024到2025年，AI行业经历了一次前所未有的代际阵痛。

从Hopper芯片升级到Blackwell，不仅仅是性能的提升，更是整个基础设施的彻底重构。

想象一下这个场景：
为了用上新iPhone，你需要把家里所有插座改成220伏特，安装特斯拉储能墙。

甚至还要有备用发电机和太阳能板，还要加固地板：因为新设备太重了。

这听起来很荒谬，但这正是数据中心面临的现实。

Blackwell的机架从风冷变成液冷，重量从1000磅飙升至3000磅，功耗从30千瓦暴增到130千瓦。

这种复杂度延迟了Blackwell的大规模部署，也给了Google的TPU芯片一个难得的时间窗口。

在科技投资的历史上，从来没有哪家巨头是靠最便宜赢得市场的。

苹果不是靠低价卖手机成为万亿美元公司，微软也不是靠便宜的软件授权。

但AI改写了这个规则。

Google凭借自研的TPU芯片，成为了全球成本最低的AI token生产商。

这让他们可以采取极其激进的策略：以负30%的利润率运营AI业务，直接掐断竞争对手的资金来源。

当你是成本最低的玩家，你可以打价格战让对手窒息。

但这个优势不会持续太久。
当Blackwell和下一代GB300芯片全面部署后，成本优势将转向Nvidia阵营。

届时，Google将面临艰难抉择：是继续烧钱维持市场份额,还是调整策略保护利润？

科技巨头们陷入了一场囚徒困境。

每家公司都知道，一旦在AI投资上放慢速度，可能就会被永久甩在身后。

微软在2025年初曾犹豫了6周：业内人士透露，他们至今为这个决定后悔不已。

Meta更是一个警示案例：
扎克伯格在2025年初信心满满地宣称，Meta将在年内拥有最好、性能最强的AI模型。

结果呢？Meta的模型连前100名都排不进去。

这个失败说明了什么？
顶级AI模型比任何人想象的都要难造。

这不只是钱的问题，更关乎GPU集群的运行效率、研究团队的品味，以及无数技术细节的把控。

有的公司能让GPU集群90%的时间高效运行，有的只能达到30%：这种差距是致命的。

如果不是推理模型（reasoning models）的突破，AI行业可能已经在2024年中期陷入停滞。

因为在Blackwell大规模部署之前，可用的计算资源已经触及天花板：
你无法让超过20万颗Hopper芯片协同工作。

推理模型带来了两条全新的扩展定律：强化学习和测试时计算。

这些技术让AI在不需要更强大硬件的情况下继续进步，成功填补了18个月的技术空窗期。

更重要的是，推理模型开启了一个类似互联网公司的数据飞轮：
用户使用产品，产生数据，数据反馈改进产品。

这个循环在OpenAI、Anthropic、Google和XAI这四大实验室中已经开始旋转。

与此同时，Google的Gemini 3证实了一个关键事实：
预训练的扩展定律依然有效。

这很重要，因为没人真正理解这些定律为什么有效。

它们只是经验观察，就像古埃及人能精确测量太阳轨迹，却不懂天体力学。

如果说有什么能终结这场军备竞赛，答案可能是：你的手机。

Gavin Baker指出，三年内手机可能运行剪枝版的Gemini 5或Grok 4，速度达到每秒30-60个token，智商相当于115，而且完全免费。

这正是苹果的策略：成为AI的分发渠道，而非生产商。

让AI在本地运行，保护隐私，需要云端时再调用上帝模型。

这是最可怕的熊市情景。

如果115智商的免费本地AI足够好，谁还愿意为云端服务付费？

那些价值千亿美元的数据中心投资会不会打水漂？

提起李淳风，你脑子里浮现的是什么？

是电视剧里那个拿着罗盘装神弄鬼的道士？

还是那本被传得神乎其神的推背图？

在大多数人的印象里，他就是大唐玄学界的二把手，是袁天罡的跟班。

但这简直是历史上最大的误解。

他根本不是什么神棍，他是大唐帝国的首席科学家，是那个时代智商歧视链顶端的男人。

剥离掉后世附会的迷信滤镜，你会发现李淳风的一生简直是给所有职场人上了一堂顶级的生存课。

李淳风是官二代，但他是个异类。

在贞观年间那个名利场，长孙无忌、褚遂良这些聪明人都在忙着结党营私，玩权力的抢椅子游戏。
李淳风不玩，他退出了。

他把所有精力都花在了一些看似无用的东西上：算术、天文、历法。

九岁那年，别的孩子在背四书五经求功名，他却在质疑前人的数学理论。

入职大唐后，他花了四十年时间，干了三件惊天动地的大事：
注释算经十书，统一了数学教材；
改良浑仪，造出了当时最精密的天文仪器；
写下乙巳占，成为世界上第一个给风定级的人。

这些东西，在当时看来是奇技淫巧，但却成了他最硬的护身符。

李世民杀伐果断，但他舍不得杀李淳风。

因为文章写得好的人一抓一大把，但能定历法、能算天象的人，大唐找不出第二个。

看到了吗？这就是拥有不可替代的独门绝活的好处。

李淳风最让人震撼的，不是他的神机妙算，而是他的头铁。

他相信数学不会撒谎，相信规律高于皇权。

为此，他甚至敢拿性命跟皇帝对赌。

有一次他推算出次日有日食。

在古代，这代表天怒人怨，是大凶。

唐太宗不信，甚至带着恐吓说：如果明天没发生，你可是欺君之罪，要掉脑袋的。

换做一般的圆滑官僚，可能就改口了。
但李淳风摘下官帽，平静地说，如果没有，我甘愿受死。

第二天到了时间，日食如约而至，分秒不差。

这不是赌徒的狂妄，这是科学家的诚实。

他活得太清醒了，他知道在真理面前，皇帝的威严一文不值。

这种极度的专业自信，让他赢得了帝王真正的尊重。

如果李淳风只有智商，他可能活不过权力的清洗。

让他能善终的，是他那份洞察人性的通透。

晚年的李世民被太白昼见的星象吓坏了，坊间流传着唐三世之后，女主武王代有天下的谶语。

皇帝动了杀心，想把所有可疑的人杀光。

这是一道送命题。

李淳风算出这是真的，但他没有选择迎合皇帝的恐惧，也没有用技术硬刚。

他切换到了博弈论的视角劝谏皇帝：
天之所命，人不能违。

如果您现在杀了她，老天还会再生出一个更年轻、更狠毒的人来应劫。
现在留着她，她年纪大了，或许会心生慈悲。
杀了她，您的子孙恐怕就真的一个都留不下了。

这番话简直是神来之笔。
他利用了老板的恐惧，用更大的恐惧去化解了眼前的杀戮。

看似只救了武则天，其实是救了无数无辜的人，也救了李唐的血脉，更保全了他自己。

李淳风的人生展现了一种高级的活法。
在这个充满噪音和内卷的时代，李淳风就像一个孤独的行者。

他用一生的时间告诉我们：
你可以不迎合这个世界，只要你手里握着真理。

你可以不参与无聊的争斗，只要你拥有不可替代的价值。

既能仰望星空推演宇宙的奥秘，又能脚踏实地看清权力的逻辑。
这才是一个高手完整的自我修养。

SaaStr创始人Jason Lemkin参与的最近一期博客中表示，他做了一个大胆的实验：
解散了一支原本由10人组成的成熟销售团队，转而用20个AI智能体取而代之。

结果让所有人感到背脊发凉，部门没有崩溃，反而运转得更好了。

现在整个销售流程只需要一名全职员工加上很少的兼职监督就能完美运行。

这支硅基军团全天候无休，处理着成千上万封邮件，秒回客户咨询，甚至在深夜也能自动跟进赞助合同。

这背后的经济账是冷酷的。

雇佣人类员工意味着高昂的薪水、社保、福利，还有不可避免的情绪波动和休息需求。

而AI代理每月的成本仅相当于几顿工作餐，它们执行力绝对精准，没有内耗。

这个案例撕开了未来职场最残酷的一角。

过去我们认为不可或缺的中层执行岗位，正在经历价值归零。

那些主要依靠筛选线索、发送标准邮件、进行重复沟通的工作，本质上是高算力的人类在做低算力的事。

Lemkin的实验证明，任何可以通过标准化流程解决的脑力劳动，其边际成本正在趋近于零。

职场正在形成明显的哑铃型结构，中间层崩塌，两端崛起。

一端是极低成本的AI劳动力，另一端是无可替代的顶级人类。

这不仅仅是关于替代，更是关于赋能。

近期科技界关于通用智能体技术的讨论热度居高不下，本质上也是在告诉我们技术底座已经成熟。

对于普通人来说，这其实是一个巨大的机会窗口。

以前你想做成一件事，需要组建团队、管理绩效、处理复杂的人际关系。

现在你只需要成为那个剩下的一人。

未来的超级个体将具备两种核心能力。

第一是架构能力，你不需要自己发邮件，但你需要知道如何设计一套让AI自动运转的工作流。
你是指挥官，而不是士兵。

第二是纠错能力，AI会有幻觉，它有时会一本正经地胡说八道。

人类的价值在于最后的审核。

你需要用你的专业直觉去修正AI的偏差，正如Lemkin建议的那样：
每天花一点时间做质量检查，是业务不崩盘的关键。

这也是一种投资思维在职场中的映射。

我们要先考虑如何不输，再考虑如何赢。

在AI时代，不输意味着避开那些容易被算法降维打击的赛道。
不要在低价值的重复劳动中通过内卷来寻找安全感，那是注定贬值的资产。

而赢的方式，则是利用新工具带来的杠杆效应。

如果你还在用老方法竞争，就像是投资了一家高负债的公司，风险随时会爆发。

适应者则会迎来繁荣，岗位虽然在转移，但创造价值的上限被打开了。

想想那些你不愿做的脏活累活，当AI接手后你将拥有更多的时间去进行创新和成长。

这不是零和游戏，而是复利增长。

早期布局AI技能，就像滚雪球一样，几年后你与他人的差距将难以逾越。

这是一场关于含金量的洗牌。

AI像潮水一样退去，裸泳的不再是没钱的人，而是没有核心技能、只靠重复劳动混日子的人。

不要去对抗这股浪潮，去学习如何驾驭这些新工具。因为在不久的将来，衡量一个人价值的标准，不再是你有多努力，而是你的身后站着多少个为你工作的AI代理。

这不再是线性的职场攀登，这是一场关于杠杆率的游戏。

要么成为那个被杠杆撬动的代价，要么成为那个握住杠杆的主人。

如果把Meta收购Manus当成简单并购，可能思考的有点肤浅了。

别纠缠估值或人才争夺，那个视角太窄。

这其实是一场执行力的杠杆革命。

聊天机器人和基础模型，早被AI普及了。

我们下指令、看结果，却还亲手执行琐事。

只有代理自治，是人类卡在低效瓶颈的最后枷锁。

2025年12月30日，扎克伯格以超20亿美元砸开它：
收购新加坡AI代理独角兽Manus（原中国创始，后迁总部）。

Manus已实现年化营收超1.25亿美元，订阅服务覆盖数百万用户和企业，能自主处理市场调研、编码、数据分析等复杂任务。

Meta承诺继续独立运营Manus服务，同时快速整合进Meta AI、WhatsApp、Instagram和Facebook。

我们以为这是竞争，其实这是普通人获得超级执行力的起点。

最后的缆绳断裂科技史，就是一部不断解放人类的双手的故事。

计算器解放心算，软件解放重复劳动。

我们越来越专注高价值思考。

但代理自治一直是瓶颈：疲惫、错误、时区限制，总需人硬扛。

Manus打破了它。

它的代理像资深员工：理解模糊需求、拆解步骤、迭代执行。

输入分析这个市场，它会自己找数据、建模型、出报告、提建议。全程无需盯屏。

全球AI代理市场2025年规模约7.6-7.8亿美元，预计到2030年超500亿美元，CAGR 46%-49%。

真实案例已现：
电商中，代理动态调整定价、库存管理，减少延误40%；
制造业中，提升供应链协调，预测维护准确率大涨。

因为它不是取代，而是放大：人类从执行者变成指挥官。

过去，琐事绑死我们；
现在，代理接管机械活。

大脑空出来，创意起飞。

惊喜在于这不是精英专享：Meta的30亿月活用户基盘，让小企业、独立创作者也能调用顶级代理。

谁赢了？是我们每个人。

谁定义执行效率？

过去，任务慢、错多，受人类局限。

未来，代码优化、服务器加速、算法保证。

一家公司成了工作流的架构师。

但这不是封闭垄断，是机会爆炸。

Meta开源Llama传统延续：Manus技术将快速下放到亿级用户，让非程序员也能指挥代理军团。

一位自由设计师，用代理自动调研趋势、生成方案、优化迭代，周期缩短60%。

客服团队，代理处理 routine 查询，转接率降60%。

Meta不只买技术，还下放权力：任何开发者都能构建自定义代理。

兴奋涌来，我们终于有永不疲倦的伙伴。

工作从负担变成乘数杠杆。

从宇宙尺度看，这不是黄昏，是黎明。

人类执行有限，会累、会错。它只是意识的阶段载体。

代理永动，更强大。

Manus收集任务智慧，每拆分、每迭代，都训练AI更懂人类意图。

几百万年流程经验，放大成硅基杠杆。

我们是引路人：用碳基经验，换无限潜力。

旧模式淡出，新自由升起。
壮阔而美好：我们点火，传给下一个时代。

Meta造船，Manus是核心引擎。
船开了，低效远去。新世界等我们。

2026，将是代理全面爆发的元年：普通人也能乘风破浪，握紧杠杆一起加速。

看看这是不是现在的你。

职场里，你想涨薪就拼命加班，甚至找老板谈心。
正面硬攻，可老板总说大环境不好再等等。
你越拼，越觉得无力，那种疲惫像被困在原地转圈。

生活里，伴侣总窝在沙发上打游戏刷手机。
你天天唠叨、吵架，正面冲锋，对方却关门冷暴力。
你越用力心越累，仿佛怎么努力都推不动这块石头。

我们似乎习惯于线性思维，哪里出了问题就去哪里解决问题。

遇到墙，就想着用头把它撞开。

这就是兵法里的大忌：攻坚。

我们总把力气花在对方守得最死的地方：老板的抠门，伴侣的旧习惯。

两千多年前，孙膑面对魏军围赵，他没让齐军直奔邯郸硬拼，而是挥师直取魏国都城大梁。

魏军慌了，匆忙回救，赵国之围悄然解开。
这便是围魏救赵。

真正的智慧在于：解乱绳，别用力拽。

破局往往不在死结上死磕，而在换个战场，攻其必救。

在工作中想涨薪，常见的错路子就像直奔救赵：
哭穷卖惨、没后路就威胁走人、只摆出你的苦劳。

结果呢？老板不心疼，只觉得你小家子气，心里反而更堵。

围魏的巧劲儿，老板的软肋藏在哪里？

说到底，还是他那份对业务的安心：
怕事情断档、怕关键环节出乱子、怕在关键时刻没人顶得上。

很多人会想：我哪有绝活啊？也拿不下大客户啊。

没错，不是每个人都握着惊天动地的王牌。

可你仔细想想，在你那份工作里，总有些角落是只有你最熟悉、最顺手。

也许是那个没人愿意接手的枯燥报表，你却能又快又准地做完；
也许是客户那头一个脾气古怪的对接人，别人都头疼，偏偏跟你聊得来；
也许只是每天的某个小环节，你总能多想一步，让出错的概率少一点。

别急着炫耀，别急着邀功。
安静地，让自己慢慢变成那个少了不行的人。

乞求来的公平不叫公平，那是施舍；
博弈来的公平才叫公平，那是交换。

面对道德绑架和隐私窥探，大多数人第一反应是防御和解释。

亲戚问你工资多少，你解释说大环境不好；
领导劝你喝酒，你解释说身体不舒服。

你越解释，对方越觉得有资格审判你，越觉得你心里有鬼。

孙膑教我们，永远不要陷入被动挨打的局面。

当对方攻击你的边界时，不要在边界上防守，要去攻击他的后方。

比如亲戚非要问你工资，还催你结婚。
他的目的不是真的关心你，而是想通过比较来获得优越感。

你不需要解释，把问题抛回去，并且反问对方的七寸，这就是围魏。

善战者，致人而不至于人。

规律其实就这么简单，遇上死结先别纠缠，轻轻撤步。

摸准对方的心头肉或那隐隐的怕，那就是大梁。

轻轻一碰，原先的结就这么化开了。

很多时候钥匙藏得巧妙，不在问题闹腾的地方。

想瘦身，别死盯秤，去哄好你的睡眠和心绪。

想遇见对的人，别追着影子跑，去丰盈你的钱袋和自信。

想想这些，是不是觉得生活忽然多了点希望？

那些纠缠的日子，原来可以这么轻盈地放手。

做个得体的狠人围魏救赵，听着像场心机，其实是柔软的智慧。

它让我们不再把自己磨得遍体鳞伤，却依然优雅地拥抱想要的温暖。

真正的强者，从不把自己扔在硬仗里耗尽。

不战，而屈人之兵。

那种解脱像风拂过心湖，水波渐渐平息，一切都温柔起来。