这10条关于AI的认知，是我拿一整年的Token烧出来的

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《这10条关于AI的认知，是我拿一整年的Token烧出来的》

2026 年，一开年就魔幻得像科幻小说里的节奏。

最近几周，新模型几乎一天一个的往外蹦，每一个都比上一个强出一大截。

Anthropic 的 CEO Dario Amodei，最近接受了一个将近三小时的深度访谈。

他说了一句让我反复咀嚼的话。

最让我震惊的不是技术进展有多快，而是全世界居然毫无察觉。

他说得对。

模型已经从聪明的高中生进化到了能完成博士级工作的水平，在编程方面甚至超越了人类水平。

而大部分人的朋友圈里，讨论最多的仍然不是这些。

模型能力在指数级增长，这种能力在经济中的扩散，同样是指数级增长。

绝大多数人，对这两件事同时视而不见。

与此同时，一场无声的分流正在发生。

没有考试，没有发榜，没有人通知你被分到了哪一边。

同一个办公室里坐着的两个人，一个已经用 AI 把三天的活儿压缩到了 3 小时，另一个还在用搜索引擎一页一页的翻。

他们的工资条暂时看不出区别，但在命运的十字路口上，已经走向了不同的方向。

过去一整年，我在跟 AI 高强度相处的过程中，攒下了一些认知。

今天把它总结成 10 条，当作新年礼物，分享给欧巴聊 AI 的朋友们。

接下来的话，可能跟很多人的直觉相反。

但正是这些反直觉的东西，拉开了人和人之间真正的差距。

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1、好奇心是这个时代最值钱的资产

这个时代最值钱的资产是什么？

不是技术能力，不是学历，不是人脉，是好奇心。

AI 时代变化真的太快了，三个月前的最佳实践，今天可能已经变成了笨办法。

老朋友都知道，我做了快 10 年的程序员。

这几年工作上有很多 AI 项目，几乎都得到了这个验证，需要用新的 AI 模型重构一遍。

所以，唯一能让你持续跟上的，不是某项具体的技能。

而是，你到底愿不愿意去碰那些你还不懂的东西。

我见过太多聪明人，他们的问题不是学不会，是根本不想看。

AI 更新的时候试了一下，觉得也就那样，然后再也没打开过。

等到身边的人用 AI 把效率拉开十倍差距，他们才慌了。

好奇心不是性格，是选择。

任何人都可以主动做出选择，每天哪怕花十分钟去试用一个新的 AI 产品。

这个习惯放在今天，甚至比读十本书都有用。

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2、不好用也要用

当你听见别人吐槽某个 AI 难用，然后拒绝切换，愤怒卸载时。

你应该留下来。

为什么？

因为不好用意味着门槛，意味着认知差。

巨大的机会，往往就藏在这些尚未被解决的问题里。

如果你只是在它完美的时候才开始用，那你永远只是个被动消费的看客。

这个心态的底层逻辑是，AI 产品在进化，而且进化速度超乎你的想象。

今天难用，不代表下个月难用。

但如果你今天不上手，下个月它变好了，你连门在哪都不知道。

早期的微信也很粗糙，早期的淘宝也很简陋。

那些在它不好用的时候就开始玩的人，后来都拿到了红利。

所以不要用也要用，多看优点，少看缺点。

缺点是暂时的，优点才意味着未来。

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3、时刻保持对最新 AI 的边界认知

这一条说起来简单，做到的人极少。

Dario 在访谈里说，如果十年后还达不到 AGI，我觉得挺疯狂的。

他的判断是一到两年。

但大部分人对 AI 的认知是静态的。

要么停留在“它会胡说八道”的阶段，要么停留在“它什么都能做”的幻觉里。

这两种都很危险。

真正有用的认知，是动态的。

知道它现在能做什么，不能做什么，边界在哪，而且随时更新。

经常看我文章的朋友们一定知道，我有个习惯，每次有新模型发布，我会拿同一组问题去测。

不是为了打分，是为了感受边界在怎么移动。

这个感受比任何基准测评跑分都有用，因为它是你自己的。

当你亲手摸到边界在一次次外扩的时候，你对这个时代的体感会完全不同。

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4、实践大于一切

看一百篇 AI 教程，不如自己动手跑一遍。

这不是鸡汤，是我踩了无数坑之后的真实感受。

AI 这个东西，纸上谈兵和实际上手，中间隔着一道巨大的鸿沟。

你不自己试，永远不知道 prompt 该怎么写。

不知道什么时候该换模型，不知道哪些任务 AI 能秒杀，哪些任务它会翻车。

你要让自己亲自下场，去亲自燃烧 Token。

肉身试错，才是唯一能让你真正进化的方式。

而且实践会产生一种很奇妙的东西，直觉。

用多了你会形成一种感觉，知道什么任务扔给 AI 效率最高，什么任务自己做更快，如何高效和 AI 协同工作。

这种直觉没法靠看文章，听播客获得，只能靠手感。

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5、加速迭代，加速复盘

现在不是每月迭代，不是每周迭代，你至少要每天进行迭代和复盘。

因为新的模型能力变了，新的工具出来了，新的工作流被人跑通了。

你不跟着迭代，就会被甩开。

但别担心，这种迭代不一定需要很大，可能就是一个小习惯的调整。

但结果，是效率可能翻倍。

关键是要保持这种意识，我现在的做法，大概率不是最好的做法。

惟以改过为能，不以无过为贵。

这也是机器学习比人强的原因，也是人最应该向机器学习的一点。

因为机器在学习的第一步恰恰不是做对，是所有维度都做错，让所有维度都没有模式可以去识别。

然后反向传播过来，通过偏导进行上亿个维度的纠偏。

做任何事情的时候，都要说自己不知道，让自己回到第一性原理。

时刻让自己迭代，让自己复盘。

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6、站在机器之上

这一条是最反直觉的。

很多人学 AI 的方式是，研究 Prompt，学习 Agent，钻研 AI 编程，搞技术细节。

这些有用，但不是最重要的。

最重要的是，你得知道自己要什么。

孙悟空拔一把毫毛，吹一口气，变出几百个小猴子替他打仗。

他厉害不是因为他自己武力最强，是因为他知道该打谁，怎么打，什么时候打。

AI 时代的人也一样。

你的价值不在于你亲自能做多少事，在于你能驱动多少 Agent 去帮你做事。

但前提是你得有清晰的意愿，想法，判断力。

你得知道方向。

培养自己的价值观，审美和判断力。

这些软的东西，反而是 AI 无法替代的硬通货。

人，要站在机器之上，牵引 AI 走向人类自己认可的方向。

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7、花钱用 AI 是最好的投资

心态聊完了，说点实在的。

我见过很多人，买个耳机，买个包包，几千几万眼都不眨。

但让他每个月花两百块，订阅最好的 AI 模型，他心疼。

这个账其实很好算。

一个顶级模型能帮你省下的时间，打开的认知边界，回报率远超你买的任何一件消费品。

这两百块，你能买到目前地球上最聪明的大脑，是你人生中能找到的最高杠杆。

何况免费的东西，你只会把它当成搜索引擎，随便问问，浅尝辄止。

付费了，你才会想怎么把它用回本。

这种心态很重要，会逼着你去试出 AI 的极限。

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8、文科能力正在变得更重要

两级反转，这可能是如今最大的反转之一。

Dario 在访谈里提到一个数据，在 Anthropic 内部和很多用户那里，90% 的代码已经由 AI 编写。

九成。

过去几十年会写代码的人站在食物链顶端，而现在，代码能力正在被 AI 快速拉平。

那什么能力变得稀缺了？

表达能力，审美能力，讲故事的能力，理解人性的能力。

你能不能用一段话把一个复杂的事情说清楚？

你能不能判断什么样的产品是有品味的？

你能不能构建一套叙事让别人理解你的愿景？

这些，全是文科能力。

而这些能力，恰恰是 AI 最难替代的。

当代码变成基础设施，叙事就变成了核心竞争力。

纳瓦尔那句话的含金量越来越高，代码和媒体是普通人的杠杆。

代码那一半 AI 帮你搞定了，媒体那一半，得你自己来。

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9、去疯狂消耗 Token

这一条听起来像在替 AI 公司打广告，但不是。

Dario 在访谈里举了一个特别生动的例子。

同样是一个 Token，用来回答“我的电脑死机了怎么办”，可能只值几分钱。

但如果用来告诉一家制药公司“把这个分子的芳香环从这一端移到另一端”，这句话可能价值数千万美元。

同样的 Token，价值差了几百亿倍。

差别在哪？

在于你拿它来做什么。

本质上，消耗 Token 就是在加速你的学习循环。

你跟 AI 对话越多，迭代越快，试错成本越低。

过去一个想法从萌芽到验证可能需要几周，现在可能只要几个小时。

AI 编程，AI 写作，AI 视频，这些都是 Token 燃烧速度最快的场景。

也是个人能力放大倍数最高的场景。

不要想着节省 Token，要大胆地用，疯狂地用。

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10、别等准备好了再开始

最后一条，也是我觉得最重要的一条。

很多人说，等我学完 Python 再用 AI，等我搞懂原理再上手，等这个工具成熟了再切换。

不会有那一天的。

AI 的进化速度远超任何个人的学习速度。

如果你等着准备好，你永远追不上。

唯一的策略是跳进去，在水里学游泳。

你不需要懂原理，不需要会编程，甚至不需要知道 Transformer 是什么。

你只需要打开对话框，把你手头正在做的事情扔给它，看看会发生什么。

然后你就会发现，准备好不好根本不重要。

重要的是你已经开始了。

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尾声

Dario 在访谈的最后，用了一个意象，数据中心里的天才国度。

他说这个国度拥有相当于五千万个诺贝尔奖得主的脑力，每个 AI 实例都能以超越人类的速度运行。

他认为这件事将在一到两年内发生。

一到两年。

人类历史上每一次大的技术跃迁，都会产生一种幻觉。

觉得技术在远处，跟自己没关系。

蒸汽机刚出现时，纺织工人觉得那是工厂主的事。

电灯刚亮起来时，煤油灯商人觉得不过是个玩具。

互联网刚普及时，无数人说我又不做生意，学那个干嘛。

每一次，觉得跟我没关系的人，最终都变成了被时代甩下列车的人。

但这一次不一样。

以往的技术革命，从发明到普及，人类通常有一两代人的缓冲期去适应。

而这一次，缓冲期可能只剩一两年。

一个天才国度正在数据中心里成形，它不睡觉，不疲倦，不需要通勤，而且每过几个月就会变得更聪明。

问题不再是它会不会到来。

问题是它到来的时候，你站在哪里。

你以为你是在学一个工具。

其实你是在选择，当那个天才国度降临的时候。

你是站在城门口的人，还是浑然不觉，仍在旧地图上找路的人。

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最后，祝大家 2026 年，都能驯服 AI 这匹千里马。

在新的一年里。

平安喜乐身体好，万事无忧无烦恼。

算力爆棚，马到成功。

#How I AI###