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9今天来迅速地总结一下最近关于AI的一些思考，因为这毕竟是前两个礼拜很火的叙事。但叙事最近明显已经迅速地转移到了A股，所以赶紧总结一下这个快过气的叙事。
几件事：
- 作为一个现实世界行业从业者，每次新发布会看完，我的第一个想法都是：到底应该怎么用？说实话，还是跟的有点上气不接下气；科技发展太光速，但是很多实际工作中肉眼可见的障碍，依然没有办法破除。
- 如果你的步子迈得太快，大家跟不上，你的分析结果和结论也就没有可比性（AI倒是没说什么）——脑洞太大，反而没办法真正用到实际中。
- 而且技术自己也没那么争气，昨天大尺度让AI做了一件分析工作，结果感觉不太行，还是需要人；但又一想面对人，尤其“让新人返工”要付出的大量情绪劳动，又顿觉疲惫不堪。
- 但“大规模应用”这件事在中国可能是另外一种图景：领导决定AI要成为新质生产力的主要推手，AI就必须成为新质生产力的主要推手。
- 至于会不会先引发“大批失业”的问题可能就来不及考虑了，先放一放。毕竟结构性、波段性摩擦是有的，但“广谱性失业”不具备宏观条件：我国劳动年龄人口增速放缓、服务消费扩容、蓝领供给偏紧，AI的“人机互补”还有很多空间嘛。
- 这些都没错，虽然但是：真正的风险在“节奏错配”：如果企业还没重写流程与绩效机制，AI的效率收益会被组织摩擦吃掉，岗位却已裁撤；如果培训与转岗不到位，短期摩擦也会放大为“看得见的失业”。
- 这还没考虑到其他传统行业呢：我们从 future back to now，盘盘现在（AI之外）的经济— 被“为了实现AI无限潜能而做出的巨大投资”挤出了多少？
- 但最最最敏感的还是市场：我们尽量不要让市场仔细想这些问题
结尾电影片段：《Margin call》：
John Tuld: "There are three ways to make a living in this business: be first, be smarter, or cheat. Now, I don't cheat. And although I like to think we have some pretty smart people in this building, it sure is a hell of a lot easier to just be first"
播客中提到的图：
