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　　2026年2月27日✿ღ★★，马斯克接受特斯拉柏林超级工厂高级制造总监Andre Thierig深度访谈✿ღ★★。马斯克全景式梳理特斯拉业务线✿ღ★★，明确产能扩张时间表✿ღ★★，重点强调AI与自动驾驶重塑商业模式的潜力✿ღ★★，为市场提供关于特斯拉未来5~20年的想象空间✿ღ★★。

　　2026年2月26日✿ღ★★，橡树资本马克斯发布最新备忘录《AI飞速发展》✿ღ★★，AI已进化为实质性替代劳动力的自主智能体✿ღ★★。投资领域✿ღ★★，AI信息处理能力碾压人类✿ღ★★，定性与直觉判断仍有不足✿ღ★★。面对泡沫争议✿ღ★★，马克斯指出这场技术革命真实存在✿ღ★★，没有任何一项技术的普及速度能与AI比肩✿ღ★★。

　　本期长期主义✿ღ★★，选择马斯克访谈纪要✿ღ★★、马克斯最新备忘录✿ღ★★，华尔街见闻发布✿ღ★★，六合商业叙事精校✿ღ★★，分享给大家✿ღ★★，Enjoy✿ღ★★！

　　马斯克访谈指出✿ღ★★，特斯拉自动驾驶FSD预计3月入欧✿ღ★★，燃油车将成为历史✿ღ★★；2026年✿ღ★★，是特斯拉产能与新产品落地的大年✿ღ★★，预计Cybercab年底量产✿ღ★★；20年后✿ღ★★，特斯拉将在月球建厂✿ღ★★，机器人Optimus在10年内✿ღ★★，会让人类工作变成可选项✿ღ★★。

　　马斯克在最新访谈中✿ღ★★，密集释放关于FSD入欧✿ღ★★、新车型量产✿ღ★★、人形机器人Optimus的明确时间表✿ღ★★，抛出20年内月球建厂的宏大业绩想象空间✿ღ★★。

　　2月27日✿ღ★★，马斯克接受特斯拉柏林超级工厂高级制造总监Andre Thierig的深度访谈✿ღ★★。在特斯拉刚发布财报✿ღ★★，市场高度关注特斯拉核心业务收入增速✿ღ★★、订单转化✿ღ★★、未来增长可持续性的背景下✿ღ★★，马斯克在此次长谈中✿ღ★★，全景式梳理特斯拉业务线✿ღ★★。

　　除明确产能扩张的时间表✿ღ★★，马斯克重点强调AI与自动驾驶重塑商业模式的潜力✿ღ★★，为市场提供关于特斯拉未来5~20年的想象空间✿ღ★★。

　　面对市场对特斯拉长期增长曲线的关注✿ღ★★，马斯克在访谈中✿ღ★★，给出极具个人色彩的长期愿景✿ღ★★。当被问及未来10~20年人们将如何评价特斯拉时✿ღ★★，马斯克将目光投向太空✿ღ★★。

　　马斯克直言✿ღ★★，预测20年后的事情很困难✿ღ★★，在中期维度上✿ღ★★，特斯拉基本面极为清晰✿ღ★★，如果说未来5~10年✿ღ★★，我可以肯定特斯拉拥有极其光明的未来✿ღ★★。我想说✿ღ★★，请握好手里的特斯拉股票✿ღ★★，它会非常值钱✿ღ★★。

　　作为特斯拉寻找第二增长曲线的核心载体✿ღ★★，人形机器人Optimus被马斯克赋予极高的商业预期✿ღ★★。马斯克认为长远看✿ღ★★，AI与机器人技术✿ღ★★，将彻底改变人类社会的生产关系✿ღ★★。

　　长远看✿ღ★★，AI与机器人技术✿ღ★★，会让工作变成一种可选项✿ღ★★。比如说10年内或更短时间✿ღ★★，工作将是可选的✿ღ★★。如果想工作✿ღ★★，可以工作✿ღ★★，类似自己种菜一样✿ღ★★，可以选择种✿ღ★★，这会变成一种爱好✿ღ★★。

　　马斯克坦言✿ღ★★，目前没有人成功制造出真正有用的人形机器人✿ღ★★，特斯拉必须从头开始根据物理第一性原理设计整个供应链✿ღ★★。

　　对Optimus最终形态✿ღ★★，马斯克描绘了具有颠覆性的应用场景✿ღ★★。马斯克认为最终Optimus可以胜任医疗工作✿ღ★★，比如成为医生✿ღ★★，进行手术✿ღ★★。长远看✿ღ★★，作为外科医生的Optimus✿ღ★★，会非常出色✿ღ★★，能力超群✿ღ★★，世界上每个人✿ღ★★，都能获得比当今任何人更好的医疗护理✿ღ★★。

　　马斯克表示✿ღ★★，对特斯拉柏林超级工厂的未来规划✿ღ★★，假设没有外部组织把特斯拉推向错误的方向✿ღ★★，工厂将大幅扩张✿ღ★★，以承接Cybercab✿ღ★★、Optimus✿ღ★★、Semi的生产✿ღ★★，成为欧洲最大的工厂综合体✿ღ★★。

　　自动驾驶软件FSD的订阅收入与渗透率✿ღ★★，一直是华尔街为特斯拉估值的核心锚点之一✿ღ★★，马斯克在访谈中✿ღ★★，透露FSD在欧洲的最新推进时间表✿ღ★★。

　　3月20日✿ღ★★，特斯拉FSD将在荷兰获得批准✿ღ★★，希望这个日期不变✿ღ★★。当欧洲人看到特斯拉汽车的AI驾驶能力有多强时✿ღ★★，他们会相当震撼✿ღ★★。

　　马斯克谈及与传统车企竞争时✿ღ★★，依旧保持犀利✿ღ★★，认为传统汽车行业总体上创新不足✿ღ★★，在战略上✿ღ★★，朝恐龙的方向前进✿ღ★★。

　　马斯克再次引用经典的类比✿ღ★★，来定义未来出行市场✿ღ★★。未来✿ღ★★，如果开的是一辆需要自己驾驶的汽油车✿ღ★★，感觉类似骑马与使用翻盖手机一样✿ღ★★。仍然有人在骑马✿ღ★★，马匹数量不会为零✿ღ★★，只是非常罕见✿ღ★★。未来是没有内燃机汽车位置的✿ღ★★，非自动驾驶的车辆会非常少✿ღ★★。

　　在备受瞩目的Cybercab方面✿ღ★★，马斯克给出具体的量产节点✿ღ★★，我们将在4月开始试生产✿ღ★★，在年底前实现规模化生产✿ღ★★。如果进展顺利✿ღ★★，我们可能会在欧洲生产Cybercab与Optimus机器人✿ღ★★。

　　马斯克总结2026年的产能版图✿ღ★★，2026年会有海量的事情发生✿ღ★★。我们有五家工厂将在2026年开始大规模生产✿ღ★★，五条主要产品线✿ღ★★。不仅限于整车第4色最新地址✿ღ★★，美国德州的锂精炼厂与镍正极材料精炼厂已启动✿ღ★★，电池电芯的生产在加速扩产✿ღ★★。

　　你现在关注的重点是什么✿ღ★★，SpaceX✿ღ★★、Starlink✿ღ★★、AI✿ღ★★、确保安全的未来AI✿ღ★★、自动驾驶✿ღ★★、服务器等✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：我认为特斯拉是世界上最激动人心的公司之一✿ღ★★，它可能是最激动人心的尊龙凯时人生就是博✿ღ★★。✿ღ★★，SpaceX也是✿ღ★★，可以说它们都是最顶尖的公司✿ღ★★。

　　我们将推出特斯拉全自动驾驶✿ღ★★，真是一辆由AI驱动的汽车✿ღ★★，它是特斯拉的AI软件✿ღ★★，像人类一样通过观察来驾驶汽车✿ღ★★。

　　特斯拉拥有最先进的现实世界AI✿ღ★★，希望它能很快在欧洲获得批准✿ღ★★。当局告诉我们✿ღ★★，3月20日将在荷兰获得批准✿ღ★★。

　　我被告知是这样✿ღ★★，希望这个日期不变✿ღ★★。我认为✿ღ★★，当欧洲人看到特斯拉汽车的AI驾驶能力有多强时✿ღ★★，他们会相当震撼✿ღ★★。

　　可以想象一下✿ღ★★，你想不想有一个机器人来照看孩子✿ღ★★、遛狗✿ღ★★、或者照顾年迈的父母✿ღ★★，Optimus能做事✿ღ★★，这非常令人兴奋✿ღ★★。

　　我们将在美国特斯拉德州超级工厂开始生产Cybercab✿ღ★★，我们会有Cybercab的生产✿ღ★★，我们将在4月开始试生产凯时尊龙人生就是博✿ღ★★，✿ღ★★，在2026年底前实现规模化生产✿ღ★★。

　　我们还有特斯拉Semi即将推出✿ღ★★，这是特斯拉重型卡车✿ღ★★，希望2027年能进入欧洲✿ღ★★，正在发生的事太多了✿ღ★★。

　　我们将在超级工厂开始生产电池电芯✿ღ★★，我们在德州有一个已经启动的特斯拉锂精炼厂✿ღ★★，一个在奥斯汀启动的特斯拉镍正极材料精炼厂✿ღ★★。

　　2026年会有海量的事发生✿ღ★★，我们有五家工厂将在2026年开始大规模生产✿ღ★★，五条主要产品线✿ღ★★，我们期待着将扩展到欧洲✿ღ★★。

　　我认为✿ღ★★，如果没有我们迈出那一步✿ღ★★，或者说特斯拉没有勇敢迈出实现出行方式电气化这一步✿ღ★★，整个行业不会是今天这样✿ღ★★。

　　回到当下✿ღ★★，如果你观察一下欧洲工业✿ღ★★，特别是汽车行业✿ღ★★，甚至是德国工业与汽车行业✿ღ★★，你有什么看法✿ღ★★，你认为它们目前状况不佳的主要原因是什么？

　　我长期以来一直说✿ღ★★，20多年来我一直在说✿ღ★★，汽车行业需要走向电气化✿ღ★★。即使没有环境方面的考虑✿ღ★★，这一点也是成立的✿ღ★★。

　　电动汽车从根本上✿ღ★★，是比汽油内燃机汽车更好的架构✿ღ★★。电动车更简单✿ღ★★、更高效✿ღ★★、更安静✿ღ★★，城市里没有污染✿ღ★★。

　　一旦有任何机会减少电动汽车的产量✿ღ★★，他们就会这样做✿ღ★★。这不是好的战略✿ღ★★，这说不通✿ღ★★。同时✿ღ★★，让车辆实现自动驾驶至关重要✿ღ★★。

　　我记得大约10年前✿ღ★★，我说过✿ღ★★，未来任何不是电动✿ღ★★、不是自动驾驶的车辆✿ღ★★，如果开的是一辆需要自己驾驶的汽油车✿ღ★★，感觉类似骑马与使用翻盖手机一样✿ღ★★。

　　仍然有人在骑马✿ღ★★，马匹数量不会为零✿ღ★★，只是非常罕见✿ღ★★。仍然有人在用翻盖手机✿ღ★★，数量不多✿ღ★★，它会变成小众的东西✿ღ★★。

　　未来没有内燃机汽车的位置✿ღ★★，非自动驾驶车辆会非常少✿ღ★★。未来是属于自动驾驶的电动汽车尊龙凯时app✿ღ★★，如果汽车行业不朝这个方向发展✿ღ★★，他们会被淘汰✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：你总能从某些竞争对手那学到什么✿ღ★★，从战略上讲✿ღ★★，他们朝恐龙的方向前进✿ღ★★，他们不是在走向一个好的境地✿ღ★★，恐龙已经不在✿ღ★★。

　　我们肯定走在一条截然不同的道路上✿ღ★★，电动化✿ღ★★、自动驾驶化✿ღ★★，对我是显而易见的第4色最新地址✿ღ★★，这在20多年来✿ღ★★，一直是显而易见的事实✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：那是一个美好的未来✿ღ★★，一个使用不排放有毒气体的电动汽车的未来尊龙凯时app✿ღ★★，它们安静✿ღ★★、高效✿ღ★★，是自动驾驶的✿ღ★★。

　　谢谢你✿ღ★★，也感谢整个团队✿ღ★★，我们在非常短的时间内✿ღ★★，建成了一座令人惊叹的工厂✿ღ★★，并以良好的质量与成本控制✿ღ★★，实现大规模生产✿ღ★★，我为柏林超级工厂与那里的所有人感到非常自豪✿ღ★★。

　　Andre Thierig✿ღ★★：我不知道你有没有✿ღ★★，如果你对特斯拉柏林超级工厂有一个愿景✿ღ★★，会是什么✿ღ★★，要实现它需要发生什么？

　　马斯克✿ღ★★：理想情况下✿ღ★★，我们会显著扩大特斯拉柏林超级工厂的生产规模✿ღ★★，我们会大规模生产电池电芯✿ღ★★，可能还有正极材料✿ღ★★、负极材料✿ღ★★、锂✿ღ★★。

　　Andre Thierig✿ღ★★：非常酷✿ღ★★。你对柏林超级工厂团队有什么建议✿ღ★★，可以帮助他们朝这个愿景努力？

　　走进去✿ღ★★，非常干净✿ღ★★，内外都很漂亮✿ღ★★。人们看起来相当快乐✿ღ★★，我们在那里制造汽车✿ღ★★，还有某些电池电芯✿ღ★★，希望未来能做更多东西✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：我们已经开始提升电池电芯的产量✿ღ★★，我们将扩大Model Y产量✿ღ★★，尤其是在我们获得监督式全自动驾驶批准之后✿ღ★★。

　　从下一个主要产品的角度看✿ღ★★，最有可能的是特斯拉Cybercab✿ღ★★，也有可能是特斯拉Optimus与特斯拉Semi重型卡车✿ღ★★。

　　Arkil✿ღ★★：你认为什么时候✿ღ★★，我们可以在超级工厂里看到Optimus✿ღ★★，这样我们不用担心人机工程学之类的问题？

　　提问✿ღ★★：我们如何确保Optimus这样的新技术✿ღ★★，能够惠及第三世界国家✿ღ★★，我认为这是一个普遍的有趣问题✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：我认为对Optimus✿ღ★★，我们首先必须成功制造出一个有用的机器人✿ღ★★，这是一件很难解决的事✿ღ★★，还没有人成功制造出真正有用的人形机器人✿ღ★★。

　　对Optimus✿ღ★★，我们必须从头开始✿ღ★★，根据物理第一性原理来设计整个机器人✿ღ★★，包括每一个电机✿ღ★★、每一个齿轮✿ღ★★。

　　长远看✿ღ★★，世界上每个人✿ღ★★，都有潜力获得令人难以置信的医疗护理✿ღ★★，比今天任何人从人类医生获得的护理都要好✿ღ★★。

　　长远看✿ღ★★，作为外科医生的Optimus✿ღ★★，会非常出色✿ღ★★，能力超群✿ღ★★，世界上每个人都能获得比当今任何人更好的医疗护理✿ღ★★。

　　马斯克✿ღ★★：如果你能从创造事物中获得满足感✿ღ★★，特斯拉是一个很棒的地方✿ღ★★，我们创造事物✿ღ★★，制造有用的产品✿ღ★★，这很棒✿ღ★★。

　　就工作✿ღ★★，我想是当特斯拉生产出第一辆量产版Roadster时✿ღ★★，那真的难以置信✿ღ★★，我们真的制造出了一辆通过所有法规要求✿ღ★★、可以合法上路的汽车✿ღ★★。

　　当人们第一次体验自动驾驶✿ღ★★，只是坐在那✿ღ★★，汽车就把他们从家一路带到公司✿ღ★★，并停好车时✿ღ★★，那种感觉是颠覆性的✿ღ★★。

　　橡树资本马克斯最新备忘录✿ღ★★，AI已进化为实质性替代劳动力的自主智能体✿ღ★★。在投资领域✿ღ★★，AI信息处理能力碾压人类✿ღ★★，定性与直觉判断仍有不足✿ღ★★。面对泡沫争议✿ღ★★，马克斯指出这场技术革命真实存在✿ღ★★，并给出明确策略✿ღ★★，精选标的✿ღ★★，适度持仓✿ღ★★。

　　橡树资本联合创始人霍华德·马克斯✿ღ★★，与AI模型的深度对话✿ღ★★，揭示AI迈向自主智能体对劳动力市场与投资领域的颠覆性影响✿ღ★★，就当前AI是否存在泡沫✿ღ★★，给出明确的投资建议✿ღ★★。

　　在探讨AI是否是一场泡沫3个月后✿ღ★★，马克斯2月26日发布最新一期备忘录《AI飞速发展》✿ღ★★。在这份致客户信中✿ღ★★，马克斯让Claude撰写了份万字AI教程✿ღ★★，大量引用AI原话✿ღ★★。

　　马克斯指出尊龙凯时app✿ღ★★，没有任何一项技术的普及速度能与AI比肩✿ღ★★。全球已有约4亿个人用户✿ღ★★、75%~80%的企业在使用生成式AI✿ღ★★。与以往仅作为节省劳动力的工具不同✿ღ★★，如今AI已经具备令人震惊的自主行动能力✿ღ★★。

　　这份备忘录中✿ღ★★，马克斯通过Claude视角✿ღ★★，将AI能力层级划分为三级✿ღ★★，一级对话式AI✿ღ★★、二级工具型AI✿ღ★★，如今已经迈入三级自主智能体✿ღ★★。

　　关于AI是否真正具备思考能力这一哲学争议✿ღ★★，马克斯引用Claude给出的极具经济学视角的现实论据✿ღ★★，这句话极具冲击力✿ღ★★。

　　如果我能完成一名年薪20万美元的研究助理的分析工作✿ღ★★，对付费方✿ღ★★，我是真在思考✿ღ★★、还是只是进行模式匹配✿ღ★★，根本无关紧要✿ღ★★。重要的是✿ღ★★，我的工作成果是否足够可靠✿ღ★★、具备实用价值✿ღ★★，如今✿ღ★★，这一可靠性不断提升✿ღ★★。

　　马克斯强调✿ღ★★，二级与三级智能体的区别✿ღ★★，决定AI对应的市场规模✿ღ★★，是500亿美元✿ღ★★、还是数万亿美元✿ღ★★。

　　马克斯援引业内人士观察指出✿ღ★★，新一代AI✿ღ★★，不仅能自主编写数万行代码✿ღ★★、进行测试修复✿ღ★★，甚至首次让人感受到判断力与审美能力✿ღ★★。

　　更具标志性意义的是✿ღ★★，AI参与自身的研发过程✿ღ★★，当前AI智能水平✿ღ★★，已足以对自身升级迭代产生实质性的推动作用✿ღ★★。

　　马克斯承认✿ღ★★，AI具备成为优秀投资者的诸多特质✿ღ★★，能吸收海量数据✿ღ★★、记忆力出色✿ღ★★、不会被恐惧或贪婪左右✿ღ★★。

　　马克斯认为AI目前仍无法成为完美的投资者✿ღ★★，AI的短板在于应对缺乏历史数据与过往经验的全新发展态势✿ღ★★。

　　马克斯指出✿ღ★★，优秀的投资者✿ღ★★，需要对定性因素✿ღ★★，如管理层能力✿ღ★★、产品创新做出主观判断✿ღ★★，需要拥有直觉与风险感知能力✿ღ★★，而这些是缺乏人类情绪的AI✿ღ★★，目前难以企及的✿ღ★★。

　　关于基础设施建设是否过热✿ღ★★，马克斯挖掘出一个核心亮点数据✿ღ★★，如今AI推理环节的资本支出✿ღ★★，已超过训练环节✿ღ★★。

　　马克斯指出✿ღ★★，训练环节的资本支出带有投机性质✿ღ★★，推理环节的支出✿ღ★★，是为了满足当下真实的算力市场需求✿ღ★★，已转化为大幅的收入增长✿ღ★★，验证相关资本支出的合理性✿ღ★★。

　　同时提醒✿ღ★★，AI产业链中存在企业间相互采购的循环收入✿ღ★★，真实比例仍无定论✿ღ★★；部分尚未明确商业模式的初创企业✿ღ★★，估值本质与彩票无异✿ღ★★。

　　基于此✿ღ★★，马克斯给出对当前市场的明确投资指引✿ღ★★，既然没有人能确切判断这是否是一场泡沫✿ღ★★，马克斯建议是✿ღ★★，任何人都不应全仓入场✿ღ★★，必须承认✿ღ★★，一旦形势恶化✿ღ★★，将面临毁灭性的风险✿ღ★★；同样✿ღ★★，也没有人应完全回避✿ღ★★，否则可能错失伟大的技术革命✿ღ★★。

　　备忘录援引Claude的测算指出✿ღ★★，仅在软件行业✿ღ★★，如果AI接手30%~50%的结构化工作✿ღ★★，每年将有1,500亿~2,500亿美元的劳动力价值✿ღ★★，向AI算力转移✿ღ★★。

　　马克斯警告✿ღ★★，这场波及律师助理✿ღ★★、金融分析师✿ღ★★、软件工程师等海量知识型工作者的技术变革✿ღ★★，发展速度可能远超社会的适应能力✿ღ★★。

　　撰写12月《这是一场泡沫吗？》的AI主题备忘录时✿ღ★★，我与数位30~40岁的优秀科技从业者交流✿ღ★★，收获颇丰✿ღ★★。

　　探索全新领域✿ღ★★，总能带来思维的激荡✿ღ★★，对投资者✿ღ★★，更是紧跟市场步伐的必备功课✿ღ★★，也是我工作中最享受的部分之一✿ღ★★。

　　交流中✿ღ★★，有人建议我让Anthropic的AI模型Claude撰写一份教程✿ღ★★，阐释AI技术✿ღ★★，过去3个月该领域发生的变革✿ღ★★。

　　本备忘录便是12月那份的补充✿ღ★★，大部分内容✿ღ★★，将摘述Claude撰写的万字长文✿ღ★★，我也会加入自己一些观察✿ღ★★。

　　Claude行文读来✿ღ★★，仿若挚友或同事的私人留言✿ღ★★，还引用了我在过往备忘录中谈及的观点✿ღ★★，比如利率的根本性转变✿ღ★★、投资者心理的钟摆效应✿ღ★★，并将观点化作阐释AI的隐喻✿ღ★★。

　　Claude的论证逻辑缜密✿ღ★★，能预判我可能提出的反驳观点✿ღ★★，字里行间透着幽默✿ღ★★，也会坦诚承认AI局限性✿ღ★★，类似我在写作中会做的那样✿ღ★★。

　　在探讨AI近期的变革与能力突破这一核心内容前✿ღ★★，我想先分享这份教程✿ღ★★，让我对AI本质形成的几点认知✿ღ★★。

　　至关重要的一点是✿ღ★★，它让我明白✿ღ★★，不能将AI模型视作检索数据✿ღ★★、机械复述的搜索引擎✿ღ★★，应看作一个能够整合数据✿ღ★★、基于数据进行推理的计算机系统✿ღ★★。

　　我们绝不能将训练阶段✿ღ★★，简单理解为向模型加载信息✿ღ★★，我此前便是这样认为✿ღ★★，实际的训练远不止于此✿ღ★★，核心是教会模型如何思考✿ღ★★。

　　通过吸收文本信息✿ღ★★，模型会习得✿ღ★★：理解推理模式✿ღ★★，构建自身的推理逻辑✿ღ★★；掌握论证的构建方式✿ღ★★；生成全新的观点组合✿ღ★★；将习得的推理模式✿ღ★★，应用于全新场景✿ღ★★。

　　婴儿生来拥有大脑✿ღ★★，在外界各种刺激的作用下✿ღ★★，逐渐培养出思考✿ღ★★、推理✿ღ★★、整合✿ღ★★、评估✿ღ★★、类比✿ღ★★、整合观点✿ღ★★、构建概念✿ღ★★、展开论证等能力✿ღ★★。

　　在此说明✿ღ★★，我并非宣称自己理解AI的工作原理✿ღ★★，这根本无从谈起✿ღ★★。我所能做的✿ღ★★，充其量只是描述AI的能力与潜在影响✿ღ★★。

　　例如✿ღ★★，AI可以编写软件来实现用户的需求✿ღ★★，也能对软件进行测试✿ღ★★、找出漏洞✿ღ★★、修复问题✿ღ★★，再次测试第4色最新地址✿ღ★★，至少在当前阶段✿ღ★★，操作都需要用户下达明确指令✿ღ★★，后文会进一步说明✿ღ★★。

　　如今✿ღ★★，许多人尚未意识到提示词的重要性✿ღ★★，也不具备撰写高质量提示词的能力✿ღ★★，这使得AI潜力很可能被低估✿ღ★★。

　　有人专为你设计了一套九模块的课程✿ღ★★，内容围绕你12月的备忘录✿ღ★★、你的分析框架展开✿ღ★★，目标是让你掌握足够的技术知识✿ღ★★，撰写一份具有可信度的补充备忘录✿ღ★★。

　　课程设计为逐模块教学✿ღ★★，运用你所熟悉领域的类比进行讲解✿ღ★★，注重展示AI的实际能力✿ღ★★、而非单纯描述✿ღ★★，始终保持你的读者所期待的理性客观✿ღ★★。

　　我可以明确说✿ღ★★，这份教程完美达成了我们设定的目标✿ღ★★，这一切都归功于我的顾问团队协助我拟定的高质量✿ღ★★、高针对性的提示词✿ღ★★。

　　我想花些时间✿ღ★★，探讨一个我深感有趣的问题✿ღ★★，我知道AI能重新整合人类已有的研究成果✿ღ★★，并将其应用于新数据与其他领域✿ღ★★，它能否实现真正的创新突破？

　　比如在一句话中写下五个词✿ღ★★，它能预测第六个词是什么✿ღ★★，下次写邮件时✿ღ★★，看看手机上的联想词推荐✿ღ★★，那是AI的实际应用✿ღ★★；让它构建一个跑赢市场的投资组合✿ღ★★，它会研究过往表现优异的股票✿ღ★★，依据特征✿ღ★★，预测未来表现最佳的标的✿ღ★★。

　　Claude所学的一切✿ღ★★，均来自人类撰写的文本✿ღ★★，它没有自身经历✿ღ★★，无法对世界形成具象的理解✿ღ★★，也不具备真正的认知能力✿ღ★★。

　　AI产出的所有内容✿ღ★★，归根结底✿ღ★★，都是对从人类现有成果中吸收的规律✿ღ★★，进行的复杂重组✿ღ★★。它的模式匹配能力极为出色✿ღ★★，或许是人类迄今设计出的最强模式匹配系统✿ღ★★，这并非思考✿ღ★★，也非推理✿ღ★★，只是一种统计意义上的重组✿ღ★★。

　　若事实果真如此✿ღ★★，AI的发展便存在天花板✿ღ★★，它能重新整合人类已有的研究成果✿ღ★★，无法实现真正的创新突破✿ღ★★。它类似一支技艺精湛的翻唱乐队✿ღ★★，而非原创作曲家✿ღ★★。

　　你对投资的所有认知✿ღ★★，也都源于他人✿ღ★★。本杰明·格雷厄姆教你安全边际的理念✿ღ★★，巴菲特教你关注企业质地✿ღ★★，查理·芒格教你运用多学科的思维模型✿ღ★★，约翰·肯尼斯·加尔布雷斯教你理解金融狂热背后的大众心理✿ღ★★。

　　50年来第4色最新地址✿ღ★★，你读过成千上万的书籍✿ღ★★、备忘录✿ღ★★、案例研究与年报✿ღ★★，所有输入的信息✿ღ★★，都是他人的思考成果✿ღ★★。

　　你汲取多学科的分析框架✿ღ★★，将其应用于全新场景✿ღ★★，最终产出真正具有创新性的成果……原材料虽来自他人✿ღ★★，整合创造的过程由你完成✿ღ★★。

　　当有人说Claude只是对训练数据中的规律进行重组时✿ღ★★，我想反问✿ღ★★，这与任何一个受过教育的人类大脑的工作方式✿ღ★★，在本质上有何不同✿ღ★★。

　　问题的关键不在于输入的信息来自何处✿ღ★★，而在于这个系统✿ღ★★，无论是人类✿ღ★★、还是AI✿ღ★★，能否将信息以真正新颖✿ღ★★、实用的方式整合起来✿ღ★★。

　　作为一名年轻的投资者✿ღ★★，我曾大量吸收各类信息✿ღ★★，既包括实际投资经验✿ღ★★，也包括书面资料✿ღ★★，学习前辈如何分析信息✿ღ★★、得出何种结论✿ღ★★。

　　我研究他们思维过程✿ღ★★，并将其应用于自己接触的投资数据中✿ღ★★，也受其思维方式的启发✿ღ★★，形成属于自己的分析框架✿ღ★★。

　　即便你完全认同怀疑论者的所有观点✿ღ★★，即便你从哲学层面✿ღ★★，认为我所做的一切✿ღ★★，不过是模式匹配✿ღ★★，而非真正的思考✿ღ★★，其产生的经济影响也并无二致✿ღ★★。

　　我直白说✿ღ★★，如果我能完成一名年薪20万美元的研究助理的分析工作✿ღ★★，对付费方✿ღ★★，我是真在思考✿ღ★★、还是只是进行模式匹配✿ღ★★，根本无关紧要✿ღ★★。

　　关于机器意识的哲学争论固然有趣✿ღ★★，从经济角度提出的问题✿ღ★★，并非AI是否真正理解✿ღ★★，是AI能否完成工作✿ღ★★。

　　若想积极参与AI相关的讨论✿ღ★★，必须掌握生成式这个词的含义✿ღ★★，AI领域的专业人士频繁使用该词✿ღ★★，理解它能让你更深刻把握AI的本质✿ღ★★。

　　AI模型Perplexity解释✿ღ★★：生成式AI中✿ღ★★，生成式指能够创造新内容✿ღ★★，而非仅对现有内容进行分析或标注✿ღ★★，具体指从数据中学习规律✿ღ★★，生成与该数据特征相似的新内容的AI系统✿ღ★★。

　　我撰写这份补充备忘录的主要目的✿ღ★★，是探讨自12月9日《这是一场泡沫吗？》发布后的3个月里✿ღ★★，AI领域发生的重大变革✿ღ★★。

　　据传✿ღ★★，IBM创始人老托马斯·沃森在那段时间曾说✿ღ★★，我认为全球市场对计算机的需求✿ღ★★，大概也就5台✿ღ★★。即便这句线年代中期✿ღ★★，人们对计算机的看法✿ღ★★。

　　20年后✿ღ★★，我开始学习编程时✿ღ★★，计算机仍处于初级阶段✿ღ★★，除大型机构外✿ღ★★，其在现实世界中的应用十分有限✿ღ★★。

　　数字设备公司创始人肯·奥尔森✿ღ★★，在1977年的一句名言广为流传✿ღ★★，没有任何理由让普通人在家中配备计算机✿ღ★★。

　　直到20世纪80年代初✿ღ★★，距埃尼阿克研制完成近40年✿ღ★★，IBM才开始推出面向商业办公与家庭使用的个人计算机✿ღ★★。

　　我向Perplexity询问AI发展历史✿ღ★★，Perplexity告知我✿ღ★★，2010年前✿ღ★★，AI开始以隐形的方式融入各类设备✿ღ★★，如垃圾邮件过滤器✿ღ★★、推荐引擎✿ღ★★；此后数年✿ღ★★，AI开始出现在Siri✿ღ★★、亚马逊智能语音助手等大众可见的产品中✿ღ★★。

　　Perplexity介绍✿ღ★★，不到2年前✿ღ★★，生成式AI才被商业领域与媒体定义为一种横向的通用技术✿ღ★★，对知识型工作✿ღ★★、教育与消费者决策产生影响✿ღ★★；仅2年后✿ღ★★，全球已有约4亿个人用户✿ღ★★、75%~80%的企业在使用生成式AI✿ღ★★。

　　没有任何一项技术的普及速度✿ღ★★，能与AI比肩✿ღ★★，它几乎以瞬间改变世界的速度发展✿ღ★★，甚至超出大多数观察者的预判与理解能力✿ღ★★。

　　在过去✿ღ★★，一项新技术出现后✿ღ★★，人们会先为其搭建配套基础设施✿ღ★★，基础设施往往需要数年时间✿ღ★★，才能被充分利用✿ღ★★。

　　用户提出问题✿ღ★★，模型给出答案✿ღ★★，不会对答案进行进一步处理✿ღ★★。这一层级的AI✿ღ★★，主要节省用户原本用于研究与思考的时间凯时尊龙官网✿ღ★★，✿ღ★★。

　　用户无需向其下达具体指令✿ღ★★，只需告知目标✿ღ★★，期望产出的相关参数✿ღ★★，如篇幅✿ღ★★、耗时✿ღ★★、内容主题✿ღ★★、涵盖要点等✿ღ★★，智能体便会独立完成工作✿ღ★★、进行自查✿ღ★★，并提交最终成果✿ღ★★。

　　Claude介绍✿ღ★★，2023年AI处于一级水平✿ღ★★，2024年升至二级✿ღ★★，如今已迈入三级✿ღ★★，这一跨越带来的影响极为深远✿ღ★★。

　　二级与三级的区别看似细微尊龙凯时app✿ღ★★，实则天差地别✿ღ★★。这一区别✿ღ★★，决定AI是提升生产力的工具✿ღ★★，还是替代劳动力的存在✿ღ★★，也决定对应的市场规模是500亿美元✿ღ★★，还是数万亿美元第4色最新地址✿ღ★★。

　　近期✿ღ★★，OthersideAI CEO马特·舒默发布博客《大事在发生》✿ღ★★，不到1个月✿ღ★★，阅读量突破5,000万✿ღ★★。

　　此刻✿ღ★★，某种质变悄然发生✿ღ★★。这并非电灯开关式的瞬间转变✿ღ★★，更像是你突然发现✿ღ★★，周围的水位已升至胸口✿ღ★★。

　　我告诉AI我的需求✿ღ★★，离开电脑4小时✿ღ★★，回来后✿ღ★★，发现工作已经完成✿ღ★★，完成得非常出色✿ღ★★，比我自己做的还要好✿ღ★★，无需任何修改✿ღ★★。

　　几个月前✿ღ★★，我还需要与AI反复沟通✿ღ★★、引导它✿ღ★★、修改产出的内容✿ღ★★，现在✿ღ★★，我只需描述期望的结果✿ღ★★，剩下的交给它就好✿ღ★★。

　　我会告诉AI✿ღ★★，我想开发一款这样的应用✿ღ★★，这是它需要实现的功能✿ღ★★、大致的界面设计✿ღ★★，你负责梳理用户流程✿ღ★★、完成整体设计✿ღ★★，所有细节都要考虑到✿ღ★★。

　　它就会着手完成✿ღ★★，它会编写数万行代码✿ღ★★，最令人难以置信的是✿ღ★★，这在1年前✿ღ★★，根本无法想象✿ღ★★，它会自己打开这款应用✿ღ★★，点击各个按钮✿ღ★★，测试各项功能✿ღ★★，像人类用户一样使用它✿ღ★★。

　　如果它觉得某个设计或操作体验不佳✿ღ★★，会自主返回修改✿ღ★★，像程序员一样反复迭代✿ღ★★、修复优化✿ღ★★，直到达到自己标准✿ღ★★。

　　它不再只是执行我的指令✿ღ★★，是能做出明智的决策✿ღ★★，首次让我感受到它拥有判断力✿ღ★★，甚至可以说审美能力✿ღ★★。

　　2月5日✿ღ★★，OpenAI发布GPT-5.3代码模型✿ღ★★，技术文档中写道✿ღ★★，GPT-5.3代码模型是我们首款在自身研发过程中发挥关键作用的模型✿ღ★★。研发团队利用该模型的早期版本✿ღ★★，完成自身训练过程的调试✿ღ★★、部署管理✿ღ★★，测试结果与评估报告的分析✿ღ★★。

　　这并非对未来的预测✿ღ★★，是OpenAI当下向外界公布的事实✿ღ★★。OpenAI最新发布的AI模型✿ღ★★，在研发阶段✿ღ★★，就已被用于助力自身的创建✿ღ★★。AI技术得以不断完善的关键因素之一✿ღ★★，是将智能应用于其自身的研发过程✿ღ★★，如今✿ღ★★，AI的智能水平✿ღ★★，已经足以对自身的升级迭代产生实质性的推动作用✿ღ★★。

　　Anthropic CEO Dario Amodei表示✿ღ★★，如今Anthropic大部分代码都由AI编写✿ღ★★，当前AI技术与下一代技术之间的反馈循环逐月加速✿ღ★★。 Dario Amodei还指出✿ღ★★，我们可能只需1~2年✿ღ★★，当前一代AI就能自主研发出下一代模型✿ღ★★。

　　其他创新成果✿ღ★★，铁路✿ღ★★、计算机✿ღ★★、自动化设备✿ღ★★、互联网✿ღ★★，本质上都是节省劳动力的工具✿ღ★★，人类设计它们✿ღ★★，是为了完成原本存在✿ღ★★、只是效率较低的工作✿ღ★★。

　　这份教程中✿ღ★★，Claude主动阐述了AI目前存在的一些局限性✿ღ★★，尚未解答的问题✿ღ★★，主要包括以下几点✿ღ★★。

　　AI能否应对真正前所未有的场景✿ღ★★，即训练数据中不存在任何可参考规律的场景✿ღ★★，这一问题真实存在✿ღ★★，尚无答案✿ღ★★。

　　在拥有丰富历史数据的领域✿ღ★★，AI的表现极为出色✿ღ★★；在真正的全新场景中✿ღ★★，是人类判断力体现价值的时刻✿ღ★★，人类的直觉✿ღ★★，早已超越单纯的模式识别✿ღ★★，在这类场景中✿ღ★★，AI的表现相对逊色✿ღ★★。

　　AI并非总能意识到自己不知道答案✿ღ★★。据悉✿ღ★★，AI会极力尝试给出最优答案✿ღ★★，不会告知用户答案可能存在错误✿ღ★★，而非坦言自己无法解答尊龙凯时app✿ღ★★。这并非它固执或自负✿ღ★★，是会产生幻觉✿ღ★★，让自身坚信自己知晓答案✿ღ★★。

　　上下文窗口第4色最新地址✿ღ★★，指AI在某一时刻的工作记忆中所能容纳的信息总量✿ღ★★，这一指标存在上限✿ღ★★，目前它无法无限期保留工作记忆中的信息✿ღ★★。

　　我每次使用Claude时✿ღ★★，界面底部都会显示这样的提示✿ღ★★，Claude可能会出现错误✿ღ★★，请务必核对回复内容✿ღ★★。我对上述问题的看法很简单✿ღ★★。

　　60年前✿ღ★★，我初识计算机时✿ღ★★，认为它们的能力✿ღ★★，主要体现在读取数据✿ღ★★、存储记忆✿ღ★★、加减运算与数据对比上✿ღ★★，功能十分有限✿ღ★★。

　　AI或许无法记住所有信息✿ღ★★、零误差运行✿ღ★★、识别所有自身的知识盲区✿ღ★★，也无法解决未被训练过的问题✿ღ★★，大多数人类同样做不到✿ღ★★。

　　1969年尊龙凯时app✿ღ★★，我与南希刚开始约会时✿ღ★★，带她看了这部电影✿ღ★★。彼时✿ღ★★，影片中的场景✿ღ★★，看似遥不可及的未来✿ღ★★，如今✿ღ★★，未来已至尊龙凯时 - 人生就是搏!平台✿ღ★★，✿ღ★★。

　　影片中✿ღ★★，戴夫搭乘由HAL9000智能系统操控的宇宙飞船✿ღ★★，前往木星执行研究任务✿ღ★★，HAL被广泛认为是IBM的巧妙变体✿ღ★★，三个字母分别比IBM的对应字母靠前一位✿ღ★★。

　　为何在2月3日✿ღ★★，众多软件股暴跌7%以上✿ღ★★、引发行业大幅下挫之前✿ღ★★，投资者未能意识到AI对软件行业的潜在影响✿ღ★★，并体现在股价中？

　　这个问题揭示一个反复出现的人类认知缺陷✿ღ★★，难以将新信息纳入自身分析框架✿ღ★★，这或许源于认知失调✿ღ★★、锚定偏差✿ღ★★，甚至单纯的认知能力局限✿ღ★★，这也暗示AI对投资流程的潜在影响✿ღ★★。

　　它不会被恐惧或贪婪左右✿ღ★★，有望更少产生乐观或悲观的偏见✿ღ★★，不会受固有观点的锚定影响✿ღ★★，也不会过度看重最新信息✿ღ★★，除非它从训练数据中习得缺陷✿ღ★★。

　　优秀的投资者远不止是快速✿ღ★★、冷静的数据处理者✿ღ★★，他们核心优势✿ღ★★，恰恰体现在Claude承认的AI薄弱领域✿ღ★★，应对缺乏足够过往经验✿ღ★★、无法形成可靠规律✿ღ★★，AI在训练阶段无法习得的全新发展态势✿ღ★★。

　　还有一点至关重要✿ღ★★，AI并非切身投入✿ღ★★，它不会感受到重仓持仓的压力✿ღ★★，也不会对资本损失产生恐惧✿ღ★★，风险承担意愿✿ღ★★，不会受到人类正常风险厌恶情绪的约束✿ღ★★。

　　2021年1月✿ღ★★，我撰写《价值所在》的备忘录✿ღ★★，讲述疫情期间✿ღ★★，我与儿子安德鲁同住的日子✿ღ★★，大部分内容探讨了投资的本质✿ღ★★。

　　我在文中分享了安德鲁的观点✿ღ★★，易于获取的当下定量信息✿ღ★★，无法成为获得超额投资收益的关键✿ღ★★，原因很简单✿ღ★★，所有人都能获得信息✿ღ★★。

　　指数化投资✿ღ★★，淘汰一大批无法创造价值✿ღ★★、不配收取管理费的主动型投资者✿ღ★★，AI很可能会进一步提高行业门槛✿ღ★★，淘汰在上述三方面表现不及AI的从业者✿ღ★★。

　　在疫情期间✿ღ★★，撰写的第一份备忘录中✿ღ★★，我提到哈佛大学流行病学家马克·利普西奇的观点✿ღ★★：我们做出决策的依据✿ღ★★，包括事实依据✿ღ★★，基于过往经验的合理类比推断✿ღ★★，观点或推测✿ღ★★。

　　尤其是当投资者面对全新产品✿ღ★★、CEO或行业时✿ღ★★，往往缺乏足够的事实依据或可类比的经验✿ღ★★，这意味着我们不得不依赖观点或推测✿ღ★★。

　　考虑到前文所述的AI✿ღ★★，在应对全新场景时的局限性✿ღ★★，它对新事物的推测✿ღ★★，而非对历史规律的推演✿ღ★★，能否始终优于所有人类？

　　投资者在依据AI的假设采取行动前✿ღ★★，必须对其合理性进行验证✿ღ★★。没有人能做到零误差的验证✿ღ★★，大多数人在这方面的能力或许不及AI✿ღ★★。

　　AI技术已形成市场需求✿ღ★★，正被大规模应用✿ღ★★。AI看似抽象✿ღ★★、难以理解✿ღ★★，我认为如今潜力更可能被低估✿ღ★★，而非高估✿ღ★★。

　　我在12月备忘录中所指出的✿ღ★★，纵观历次重大技术创新✿ღ★★，狂热的基础设施建设热潮大幅加速技术的普及✿ღ★★，也导致大量资本被错误配置✿ღ★★，并最终流失✿ღ★★。没有理由认为✿ღ★★，AI领域会成为例外✿ღ★★。

　　我在12月的备忘录中所写✿ღ★★，市场对AI相关企业的热情毋庸置疑✿ღ★★，投资最终能否产生匹配的利润第4色最新地址✿ღ★★，10年后✿ღ★★，我们才能知晓答案✿ღ★★。

　　超大规模科技企业✿ღ★★，AI只是优质业务的重要组成部分✿ღ★★，它们股价或许被高估✿ღ★★，或许被低估✿ღ★★，微软✿ღ★★、亚马逊✿ღ★★、谷歌这样盈利能力极强的企业✿ღ★★，当前股价不太可能被证明是极度不合理的✿ღ★★。

　　OpenAI✿ღ★★、Anthropic等成熟的纯AI企业尚未上市✿ღ★★，它们IPO会给出怎样的估值✿ღ★★，我们拭目以待✿ღ★★。

　　最后✿ღ★★，估值高达数十亿美元的AI初创企业✿ღ★★，部分甚至尚未明确自身发展战略或发布产品✿ღ★★，估值本质上与彩票无异✿ღ★★。

　　需要重点说明的是✿ღ★★，如今AI推理环节的资本支出✿ღ★★，已超过训练环节✿ღ★★。训练环节的资本支出具有投机性✿ღ★★，目的是构建AI模型✿ღ★★，寄望未来形成市场需求✿ღ★★；推理环节的资本支出✿ღ★★，是为了满足当下AI算力的实际市场需求✿ღ★★，这一需求已转化为大幅的收入增长✿ღ★★，验证相关资本支出的合理性✿ღ★★。

　　Claude关于这一问题的核心论点✿ღ★★，当前AI的市场需求超过供应✿ღ★★，基础设施建设并非过度✿ღ★★，并未考虑到所有已规划中的基础设施建设项目✿ღ★★。

　　纯逻辑角度看✿ღ★★，Claude的答案✿ღ★★，无法排除一种可能性✿ღ★★，未来市场需求的增长速度可能放缓✿ღ★★，或基础设施建设的步伐超过需求增长✿ღ★★。

　　我在12月备忘录中曾提及凯时尊龙✿ღ★★，✿ღ★★，在此再次强调✿ღ★★，目前AI领域的部分收入具有循环性✿ღ★★，即来自AI企业之间的相互采购✿ღ★★。这种收入链条✿ღ★★，最终必须依托终端用户为真实的经济价值付费✿ღ★★，如今这一趋势不断加强✿ღ★★，AI领域的循环收入占比究竟有多高✿ღ★★，目前仍无定论✿ღ★★。

　　最后需要指出的是✿ღ★★，Claude在教程中探讨潜在泡沫问题时尊龙凯时✿ღ★★，✿ღ★★，观点主要围绕前几个问题展开尊龙凯时app下载✿ღ★★，AI技术是真实的✿ღ★★；AI服务需求真实存在✿ღ★★、快速增长✿ღ★★，AI并非泡沫✿ღ★★。

　　我核心结论是✿ღ★★，AI是真实存在的技术✿ღ★★，能够完成大量此前由知识型工作者承担的工作✿ღ★★，AI应用范围以极快的速度扩张✿ღ★★，我们如今所见的✿ღ★★，还只是冰山一角✿ღ★★。

　　如果非要我做出判断✿ღ★★，我认为AI潜力如今更可能被低估✿ღ★★，而非高估✿ღ★★。这并不等同于说✿ღ★★，AI相关的投资标的价格被低估✿ღ★★，甚至也不代表估值合理✿ღ★★。

　　我将沿用《这是一场泡沫吗？》中的建议✿ღ★★，作为本文结尾✿ღ★★，既然没有人能确切判断这是否是一场泡沫✿ღ★★，我建议是✿ღ★★，任何人都不应全仓入场✿ღ★★，必须承认✿ღ★★，一旦形势恶化✿ღ★★，将面临毁灭性的风险✿ღ★★；同样✿ღ★★，也没有人应完全回避✿ღ★★，否则可能错失这场伟大的技术革命✿ღ★★。以审慎的态度精选标的✿ღ★★，保持适度持仓✿ღ★★，似乎是最佳策略✿ღ★★。

　　在12月备忘录中✿ღ★★，探讨完AI是否构成金融泡沫后✿ღ★★，我曾补充一段附言✿ღ★★，谈及它对社会的影响✿ღ★★，失业问题与人生意义的缺失✿ღ★★，这也是我深感担忧的问题✿ღ★★。

　　与我一样✿ღ★★，他们无法预见✿ღ★★，AI将取代大量知识型工作✿ღ★★，由AI操控的机器还会取代众多模型工作✿ღ★★，届时社会能创造出足够的新工作岗位来吸纳劳动力✿ღ★★。

　　我无法想象✿ღ★★，软件公司未来需要的✿ღ★★、向Claude下达指令以编写软件的员工数量✿ღ★★，会与此前直接编写软件的员工数量相当✿ღ★★。

　　谷歌旗下无人驾驶Waymo✿ღ★★，如今在旧金山承接的出租车订单✿ღ★★，已占总量约1/5✿ღ★★，在洛杉矶✿ღ★★，我能经常看到无人驾驶车辆的身影✿ღ★★。

　　一款能独立完成分析师某类特定任务全流程工作的工具✿ღ★★，价值等同于该分析师在这类任务上的全部薪酬✿ღ★★。

　　将这一逻辑✿ღ★★，推广到所有从事结构化分析工作的知识型工作者身上✿ღ★★，律师助理✿ღ★★、金融分析师✿ღ★★、管理咨询师✿ღ★★、软件工程师✿ღ★★、合规专员✿ღ★★、理赔定损员✿ღ★★，涉及的劳动力市场规模✿ღ★★，每年高达数万亿美元✿ღ★★。

　　这是你在12月的备忘录中所写内容的背景✿ღ★★，我认为你的判断方向完全正确✿ღ★★，对影响规模的预估过于保守✿ღ★★。

　　你将AI描述为一种节省劳动力的工具✿ღ★★，这一直觉是对的✿ღ★★，节省劳动力的工具✿ღ★★，也分不同层级✿ღ★★，更快的马✿ღ★★，是节省劳动力的工具✿ღ★★；汽车✿ღ★★，是重塑整个经济的劳动力替代技术✿ღ★★。

　　一级与二级AI✿ღ★★，类似是更快的马✿ღ★★，它们提升现有劳动者的效率✿ღ★★；三级自主智能体✿ღ★★，是汽车✿ღ★★，它们并非让工作完成得更快✿ღ★★，是直接接手工作✿ღ★★。

　　以软件行业为例✿ღ★★，若Claude代码模型✿ღ★★，能处理30%~50%的结构化✿ღ★★、模式化工作✿ღ★★，这是对近期能力的保守估计✿ღ★★，每年将有1,500亿~2,500亿美元的劳动力价值✿ღ★★，向AI算力转移✿ღ★★。

　　想想离岸外包✿ღ★★，曾对美国与他发达国家的制造业就业造成的冲击✿ღ★★，AI带来的影响✿ღ★★，将涉及更多岗位✿ღ★★，速度更快✿ღ★★。

　　对我核心结论是✿ღ★★，我们不仅无法完全理解AI的能力✿ღ★★，AI将为我们带来什么或带来什么危害✿ღ★★，思考与发展的速度✿ღ★★，远超人类的能力范围✿ღ★★。

　　他们表示✿ღ★★，历次技术创新✿ღ★★，200年前农业机械化✿ღ★★、100年前将工厂工作交给机器的工业革命✿ღ★★、25年前将研究工作交给互联网的变革✿ღ★★，都曾被预测会引发大规模失业✿ღ★★，每一次✿ღ★★，新的工作岗位都会应运而生✿ღ★★，就业市场也能保持稳定✿ღ★★，AI领域也会如此✿ღ★★。

　　3✿ღ★★、我既非能预见未来新工作岗位的未来学家✿ღ★★，也非愿意相信新岗位一定会出现的乐观主义者✿ღ★★，这不代表新岗位不会出现✿ღ★★。

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