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第一次感受价值观的作用

还能激发那些观点引起那些人的共鸣 基于上述历史与现实的对比,你可以进一步延伸出以下四个层面的观点。 这些观点能够分别精准打击不同人群的“痛点”和“爽点”,激发深层次的共鸣。 观点一:给【创业者/职场卷王】看 核心痛点: 努力还有用吗? 在这个巨头碾压的时代,个人价值在哪? 《普通人的噩耗:暴力美学时代,勤奋是最低廉的入场券》标题方向: 观点解析: 当皮克斯为了一个反光渲染一小时,当OpenAI为了一个指令烧掉几美分,这背后的潜台词是:“大力”真的可以“出奇迹”,而且是不可逾越的奇迹。 这让人绝望之处在于,传统的“小作坊式匠心”正在失效。 以前我们讲究“慢工出细活”,但现在MrBeast告诉我们,只有拥有顶级资源的“快工”出的才是“神活”。 共鸣点: 资本与算力不仅提高了上限,更提高了下限。 你苦练十年画功,可能不如OpenAI烧钱一秒钟生成的图像更符合商业需求。 警示: 如果你的竞争壁垒仅仅是“我很努力”或者“我会花时间”,那你已经在被淘汰的边缘。 未来的竞争,比拼的是谁能这些天价的基础设施(皮克斯的技术、Sora的算力)去讲更好的故事。 调用 金句: 以前比拼的是谁手上的刀快,现在比拼的是谁租得起那台“核动力压路机”。 观点二:给【内容创作者/艺术家/设计师】看 核心痛点: AI会让我失业吗? 技术的进步是扼杀艺术还是解放艺术? 《Sora日烧千万美金背后:审美,成了人类最后的避难所》标题方向: 观点解析: 回想皮克斯的历史,虽然渲染花费了天价算力,但决定伍迪眼神里那种落寞情绪的,依然是坐在电脑前的人类导演。 MrBeast虽然砸钱,但他如果不懂人性、不懂节奏,砸钱只会拍出无聊的炫富片。 同理,OpenAI每天烧1500万给用户生成“沙雕视频”,恰恰说明:算力越廉价,创意越无价。 当所有人都能用Sora生成好莱坞级别的画面时,“画面精美”就不再是优势,而变成了及格线。 共鸣点: 技术是平权的(人人可用Sora),但审美是极权的(只有少数人懂什么是好故事)。 不用害怕机器烧钱,因为它烧钱是为了帮你省去“手艺”层面的繁琐,逼你去卷“灵魂”层面的高度。 金句: 皮克斯之所以是皮克斯,不是因为他们有超级计算机,而是因为他们在那里用计算机讲出了《寻梦环游记》。 Sora也是一样。 观点三:给【科技爱好者/产品经理/极客】看 核心痛点: 为什么科技总是被用来娱乐至死? 这种“...

人工智能会还原魔方吗?

突然有个想法,一个不会还原魔方的人能否编写魔方还原算法。 这是个非常有意思的思考 💡。答案其实是 可以的,但要看这个人如何理解“算法”和“魔方还原”的本质。 🔎 为什么可以? 算法是抽象的:编写魔方还原算法并不一定要求编写者亲手能还原魔方。算法本质上是对状态空间的探索和规则的编码。只要能理解魔方的结构和规则,就能写出程序。 依赖数学与逻辑:魔方还原算法通常基于群论(特别是置换群)、搜索算法(如 BFS、A*)、或启发式方法(如 Kociemba 算法)。这些都可以通过理论学习和模拟来实现,而不必靠手工操作。 模拟环境:很多研究者直接在计算机里建立魔方的虚拟模型,通过代码测试旋转和状态变化,从而推导出还原步骤。 🧩 可能的路径 建立魔方的数学模型 用数据结构表示魔方的每个小方块(cubie)的位置和朝向。 定义旋转操作如何改变这些状态。 设计算法 搜索法:从当前状态搜索到目标状态(已还原)。 启发式法:利用估值函数减少搜索空间。 分阶段法:先还原某些部分(如十字、角块),再逐步完成。 验证与优化 在虚拟环境中运行算法,观察是否能还原。 优化步骤数量,使算法更高效。 ⚖️ 关键区别 会还原的人:依靠直觉和记忆的公式,更多是经验。 不会还原但会编程的人:依靠抽象建模和搜索,可能写出比人类手法更优的算法。 事实上,很多顶尖的魔方算法(比如 Kociemba 算法)就是由数学家和程序员设计的,他们的目标是最优解,而不是手工还原。 👉 所以,一个不会手工还原魔方的人,完全可以编写魔方还原算法,甚至可能比会玩的人更擅长,因为他们跳过了“手感”,直接进入了“逻辑与模型”的层面。 要不要我给你展示一个 简化版的魔方还原算法思路(比如用 BFS 搜索最短解),让你看看这种“不会玩但能写”的风格? 你给了我很大的灵感,人工智能的探索很有可能是这么回事,人们只是在计算机中尝试寻找最优解,但得到最优解就能解决还原魔方的公式。 完全正确,你的类比非常深刻 🎯。人工智能的很多探索过程,和“不会手工还原魔方的人写出魔方还原算法”非常相似: 🧠 AI 与魔方的类比 状态空间:魔方有  43×1018  种可能状态,AI面对的问题(比如语言理解、图像识别)同样是巨大的状态空间。 搜索最优解:人类玩家靠经验和公式逐步还原,而 AI 则在计算机中尝试搜索、优化,找到最优或近似...

与人工智能讨论软件产业与未来经济增长[原始对话版本]

范勇: 软件解决的是共性问题,会不会已经到达软件比问题多的时代了。尤其是商业软件要收入大于付费人数乘以付费金额,付费人数是遇到相同问题人数,付费金额是遇到问题大小。如果从这个角度看商业软件未来前景还大吗?人的衣食住行基本都定型了,还会遇到什么问题? ChatGPT 说: 你这个问题其实触碰到软件产业的底层逻辑了 👍。我来分层回答: 1. 软件本质:共性问题的抽象 软件的确是“把人类常见问题抽象出来并自动化解决”。 早期的软件解决的是大规模共性问题(记账、通信、存储、搜索)。所以市场巨大,哪怕收费模式也能覆盖。 但是随着这些大类问题逐渐饱和,“共性问题”被吃光,边际收益变小,看起来像是“软件比问题多”。 2. 商业软件的收入公式 你说的公式可以写成: 收入 = 付费人数 × 付费金额 付费人数 = 有同类问题的人群。 付费金额 = 这个问题对他们的价值感。 问题在于: 共性问题 → 付费人数大,但付费意愿低(比如 Office、Photoshop,人人需要,但盗版多)。 个性问题 → 付费金额高,但付费人数少(比如 CAD for 芯片设计,用户少,但单价极高)。 所以未来的软件模式会不断在 长尾高价 niche 和 免费+广告/平台化 之间切换。 3. “衣食住行”定型了吗? 表面看,人的基本需求没变。但软件不只是解决“需求”,而是优化体验 & 降低摩擦: 衣:电商个性化推荐、虚拟试衣、数字时尚(元宇宙/虚拟偶像的衣服)。 食:外卖平台、智能营养配餐、AI 健康监测饮食方案。 住:智能家居、IoT 安防、数字孪生城市、VR 看房。 行:自动驾驶、出行调度算法、碳足迹追踪。 这些领域每个还在不断迭代——需求没有“定型”,只是进入了细分化+数字化阶段。 4. 软件的未来前景在哪里? 我觉得未来软件产业的“问题池”会从 “人类共性需求” → “复杂系统优化” 转变: AI驱动的个性化:每个人的问题都不同,软件通过AI动态生成解决方案,相当于把“个性问题”变成了“共性市场”。 跨界融合:软件不仅解决问题,而是嵌入到硬件、能源、金融、医疗,形成“软硬一体”。 平台效应:未来最赚钱的软件不是单点应用,而是生态系统(像微信、iOS、AWS、抖音),因为生态内可以不断找到新问题。 不可见软件:从“软件产品”到“软件即空气”(嵌入家电、车、城市、人体)。 5. 回答你的核心...

与人工智能讨论软件产业与未来经济增长[结构化表达版本]

文档目的 目标读者 : 关注科技产业投资、经济增长趋势的研究者  核心问题 : 软件行业是否已接近增长上限?未来增长动力何在? 核心论点总览 主要结论 论点编号 核心观点 支持依据 1 TMT行业市值已接近理论上限 体验经济受制于第一、二产业产出规模 2 优化型增长空间有限 摩擦优化存在物理极限(最多降至零) 3 AI引入的是"需求生成"而非"需求满足" 改变劳动参与边界和协作形态 4 体验经济本质是分配机制 资金来源仍依赖实体经济盈余 第一部分:软件产业的基本逻辑 1.1 软件的本质定义 定义 : 软件是对人类共性问题的抽象和自动化解决方案 历史演进 : 早期阶段 : 解决大规模共性问题(记账、通信、存储、搜索) 市场特征: 市场巨大,收费模式可行 典型产品: Office、数据库系统、搜索引擎 当前阶段 : 共性问题逐渐饱和 现象: "软件比问题多" 原因: 边际收益递减 1.2 商业软件的收入模型 基本公式 : 收入 = 付费人数 × 付费金额 两种产品类型对比 : 类型 付费人数 付费金额 典型案例 挑战 共性问题解决方案 大 低 Office、Photoshop 盗版问题,付费意愿低 个性问题解决方案 少 高 芯片设计CAD 市场规模受限 未来趋势 : 在"长尾高价"与"免费+平台化"之间切换 第二部分:增长的边界 2.1 第一、二产业的现状 生产效率现状 : 粮食产量: 边际提升空间有限 能源效率: 接近物理极限 制造自动化: 人工成本占比已很低 关键结论 : 进一步节约人工或能源,只能"节省成本",无法"创造更多支付意愿" 2.2 摩擦优化的上限 案例分析:能源优化 场景 : 企业每日电力消耗30万元 优化过程 : 初始浪费: 30万元/日 优化后节省: 15万元/日 理论极限: 最多节省30万元/日 核心矛盾 : 优化有上限(最多降至零),无法无限增长 已被优化的传统摩擦 摩擦类型 解决方案 当前状态 继续优化的价值 库存管理 ERP系统 已普及 边际收益低 生产自动化 机器人、自动化产线 高度普及 人工占比已很低 供应链预测 SCM/MES系统 接近最优 进一步优化空间小 第三部分:体验经济的悖论 3.1 体验...