如何跟上科技！

1.有大事

文章3000字，太干了，別噎著。

先來說說今天的行情。

今天的行情比較平淡，如果今天上證指數還能收紅的話，那么指數就創造了2000年以后的史無前例的14連陽。

14連陽的出現，我覺得最堅定的空頭都得投降了。

我還是那個觀點，未來就是看多做多，上面想要慢牛，那么我們就跟著做慢牛，長期持有，獲得不錯的收益。

今年看到4400點概率很大（99%），樂觀的情況下能看到4800。

如果今年看到4800了，那明年我們就該上6000了，2008年的那次歷史大頂這一次慢牛里面會被超越。

我不是極度樂觀，而是現在指數都已經4000了，但是消費還沒起來。

消費從來沒有缺席過每一次牛市，上次指數4000的時候，消費早就漲上天了。所以現在消費還沒動，那么牛市的沖鋒號角還沒吹響，未來的行情只會比我們想象得更大。

看多做多，就是我未來的主旋律。

白銀今天繼續申購100，目前我的收益是1000多，每天能賺個20-30，也挺不錯了：

套利流程在這里：「」。

我今天會繼續申購白銀，白銀溢價率還在25%，還是有肉的，比如我今天那100就賺了27，這不一頓飯錢就出來了~，套利需要場內的戶，沒有的可以后臺發「開hu」，或者看評論區~

再來說說科技，科技今天的表現也挺好的，這幾天都快要新高了。

比如港股科技30ETF（513160）這幾天表現就不錯。

科技的催化其實也就一個，AI革命。而每一次技術革命，最大的受益者往往不是最早吃螃蟹的人，而是那些能看清趨勢、提前布局的人。

鋼鐵時代誰賺了最多的錢？不是煉鋼的工人，是卡內基這樣的鋼鐵大亨。互聯網時代誰賺了最多的錢？不是寫代碼的程序員，是馬云、貝索斯這樣的平臺搭建者。

那AI時代呢？最大的受益者一定是那些掌握AI核心技術、能把AI落地到各行各業的科技公司。

AI在未來會把個人效率提升30到40倍、組織溝通成本大幅下降、知識經濟從佛羅倫薩變成東京。而這些變化的前提是什么？是有人把AI工具做出來，讓普通人能用上。

誰在做這件事？科技公司。特別是那些在AI領域有深厚積累、又有龐大用戶基礎的科技巨頭。

而這些科技巨頭很多在港股，或許這也是港股科技30ETF（513160）在過去一年多表現得還不錯的原因。

因為港股科技股是AI落地的主力軍。 騰訊、阿里、美團、小米這些互聯網巨頭，手里有海量的用戶和數據，有豐富的應用場景，而且它們都在積極布局AI。騰訊的混元大模型、阿里的通義千問，都是中國AI領域的領跑者。

而且相對來說，港股的估值還是比美股低不少的，去年不僅內資，外資也買了不少的港股科技。

當然，投資有風險，ETF也不例外。科技的波動比較大，而且之前也積累了不少的漲幅，這對沒有持倉的朋友來說也是一個潛在的風險，但科技同時也是長期的趨勢，如果今年消費難以起來的話，那么一部分的資金可能還會在科技里面打轉。

這個世界永遠都是變化的，但找到那些不變的東西才是最重要的。

最近偶然刷到趙伊凡（Ivan Zhao）寫的一篇文章，聊AI具體會怎么改變我們的工作和生活，看完覺得有必要做個分享！

首先介紹下作者Ivan，這位老哥來頭不小，他是Notion的創始人兼CEO，而Notion這家公司現在估值超百億美元。

Ivan開篇就說：每個時代都有它的神奇材料。

鋼鐵成就了工業時代，半導體開啟了數字時代，現在AI來了，它賦予了我們無限心智。

歷史告訴我們，誰掌握了這個東西，誰就定義這個時代。

1850年，卡內基還是個在匹茲堡泥濘街道上跑來跑去的電報小哥。

那時候美國十個里有六個都是農民。

但就在兩代人的時間里，卡內基和他那幫人用鋼鐵重塑了整個世界。

馬車變鐵路，燭光變電燈。

Ivan現在在舊金山經營一家軟件公司，服務全球數百萬知識工作者。

他發現一個有意思的現象：硅谷這個科技重鎮里，人人都在談論通用人工智能，即AGI，但全球20億辦公室白領，大部分人還沒感受到AI的沖擊。

這就是當下最神奇的地方，技術已經到來，但大多數人還在用老方法干活！

我們總是通過后視鏡看未來

Ivan提到傳播學大師麥克盧漢的一句名言：我們總是通過后視鏡開向未來。

這話什么意思？就是說新技術剛出現的時候，人們總喜歡用舊的方式去理解和使用它。

早期的電話通話，人們說話特別簡短，就像發電報一樣。早期的電影看起來就像舞臺劇，一個鏡頭對著舞臺拍到底。

現在的AI也一樣，大家把AI聊天機器人做得像谷歌搜索框……

我們正處在那個最難受的轉型期，有點像智能手機剛出來的時候，大家還在糾結要不要換掉諾基亞。

Ivan說他也沒有答案，但他喜歡用歷史類比的方式，從個人、組織、經濟三個層面來思考AI到底會怎么發揮作用。

個人層面：從自行車到汽車，再到自動駕駛

先說個人層面。

Ivan的聯合創始人Simon，之前是個10倍工程師（10× programmer），就是那種效率頂十個普通程序員的技術大牛。

但現在Simon基本不寫代碼了，你路過他桌子會看到他同時指揮著三四個AI編程代理，這些AI不只是打字快，它們會思考，這讓Simon變成了一個30到40倍效率的工程師。

他在午飯前或者睡覺前把任務排好隊，AI就在他不在的時候干活。

Simon現在的角色是：管理無限大腦的經理人。

八十年代，喬布斯把個人電腦叫做心靈的自行車。

十年后，我們鋪好了信息高速公路——互聯網。

但今天大部分知識工作還是人力驅動的，就好比我們一直在高速公路上騎自行車！

有了AI代理，像Simon這樣的人已經從騎自行車升級到開汽車了。

那其他類型的知識工作者什么時候能拿到車鑰匙？有兩個問題亟待解決：

第一個叫語境碎片化。

寫代碼的時候，工具和上下文基本都在一個地方，集成開發環境、代碼倉庫、終端。但一般的知識工作就亂套了，信息散落在幾十個工具里。

想象一下AI要幫你寫個產品簡報，它得從微信對話里扒信息、從公司文檔里找方向、從儀表盤里調數據，還有些只存在于某人腦子里的隱性知識。

現在人類就是膠水，靠復制粘貼和不停切換瀏覽器標簽頁把這些信息拼起來。

除非把這些語境整合到一起，否則AI只能困在狹窄的應用場景里。

第二個問題是可驗證性。

代碼有個神奇的特性，你可以通過測試和報錯來驗證它對不對。

模型制造商用這個來訓練AI把代碼寫得更好，這就是強化學習。

但你怎么驗證一個項目管理得好不好、一份戰略備忘錄寫得行不行？

我們還沒找到辦法讓模型在通用知識工作上自我改進。

所以人類還得待在循環里監督、引導、示范什么叫好。

1865年英國有個紅旗法案，規定汽車上路必須有人舉著旗子在前面走。這法案1896年才廢除。

這就是那種不合理的人在循環中的例子。

編程代理今年教會了我們，讓人在循環中并不總是好事，就像讓人檢查生產線上每顆螺絲，或者在車前面引路。

我們要讓人，去監督循環，而不是陷在循環里。

一旦語境整合了、工作可驗證了，幾十億工作者就會從騎車升級到開車，再從開車升級到自動駕駛。

組織層面：鋼鐵和蒸汽機的故事

公司其實是個挺新的發明，而且它會隨著規模擴大而退化，最后到達極限。

幾百年前，大部分公司就是十幾個人的作坊。現在我們有幾十萬人的跨國公司。

溝通基礎設施，也就是人腦通過會議和消息連接起來的這套系統，在指數級負載下會垮掉。

我們試圖用層級制度、流程和文檔來解決這個問題，但這相當于用人類尺度的工具去解決工業尺度的問題，就像用木頭蓋摩天大樓。

AI能讓未來的組織變成什么樣呢？

第一個是鋼鐵的故事。

鋼鐵出現之前，19世紀的建筑最多蓋六七層樓。鐵雖然強但脆而且重，樓層加多了，結構會被自身重量壓垮。

鋼鐵改變了一切，它又強又有韌性，框架可以更輕、墻可以更薄，突然之間建筑就能蓋幾十層高。新型建筑成為可能。

AI就是組織的鋼鐵。

它有潛力在工作流程中保持語境，在需要的時候浮現決策，而不帶噪音。人類溝通不再需要成為承重墻。

每周兩小時的會議變成五分鐘。需要三層審批的高管決策可能很快就能在幾分鐘內完成。公司可以真正擴大規模，不會像現在這樣不可避免地退化。

第二個是蒸汽機的故事。

工業革命早期，紡織廠都建在河邊溪邊，靠水車提供動力。

蒸汽機來了之后，廠主最開始只是把水車換成蒸汽機，其他都不變。生產力提升很有限。

真正的突破是廠主們意識到，他們可以完全脫離水源！

他們把更大的工廠建在離工人、港口和原材料更近的地方。他們圍繞蒸汽機重新設計工廠。

后來電力來了，廠主們進一步去中心化，不再依賴中央動力軸，而是在工廠各處為不同機器配置小型發動機。

生產力爆炸式增長，第二次工業革命真正起飛了。

我們現在還在換水車這個階段。

AI聊天機器人被螺栓擰到現有工具上。

我們還沒重新想象，當舊約束消失、當公司可以依靠睡覺時還在工作的無限大腦來運轉時，組織會是什么樣子！！

在Notion，他們已經在做實驗了。1000名員工旁邊，現在有700多個代理在處理重復性工作。

它們記會議筆記、回答問題綜合部落知識、處理IT請求、記錄客戶反饋、幫新員工了解員工福利、寫周報省得人復制粘貼。

Ivan說這只是嬰兒步，真正的未來，只受限于我們的想象力！

經濟層面：從佛羅倫薩到東京

鋼鐵和蒸汽機不只改變了建筑和工廠，它們改變了城市。

幾百年前，城市都是人類尺度的。走過整個佛羅倫薩只要40分鐘。生活節奏取決于一個人能走多遠、一個聲音能傳多遠。

然后鋼框架讓摩天大樓成為可能，蒸汽機驅動的鐵路把市中心和腹地連起來，電梯、地鐵、高速公路隨之而來。

城市在規模和密度上爆炸式增長，東京、重慶、達拉斯這些超大城市出現了。

這些不只是更大號的佛羅倫薩，它們是不同的生活方式。超大城市讓人迷失方向、匿名化、難以導航。

這種難以理解是規模的代價。但它們也提供了更多機會、更多自由。

更多人做更多事情、產生更多組合，這是人類尺度的文藝復興城市無法支撐的。

知識經濟即將經歷同樣的轉型。

今天知識工作占美國GDP將近一半。

它的大部分運作還是人類尺度：幾十人的團隊、被會議和郵件限制節奏的工作流程、超過幾百人就垮掉的組織。

我們用石頭和木頭建了佛羅倫薩。當AI代理大規模上線，我們就在建東京了。

組織會跨越成千上萬的代理和人類。工作流程會持續運轉，跨時區，不用等某人醒來。決策會被綜合，人類恰到好處地留在循環中。

更快、更大，但一開始也更讓人迷失方向。

每周例會、季度規劃、年度評審這些節奏可能不再有意義。新節奏會浮現。

我們失去一些清晰度，我們獲得規模和速度。

別再透過后視鏡看未來了

每種神奇材料都需要人們停止通過后視鏡看世界，開始想象新世界！

卡內基從鋼鐵里看到了摩天大樓和城市天際線，蘭開夏的工廠主們從蒸汽機里看到了可以自由選址、不再依賴河流的全新廠房。

而我們還在AI的水車階段……

我們需要想象，當人類組織被鋼鐵加固、當繁瑣工作被委托給永不睡眠的大腦時，知識工作可以是什么樣子。

鋼鐵、蒸汽、無限心智！

下一個天際線就在那里，等著我們去建造。

別騎著自行車上高速了，該換車了啊！

風險提示：

以上為個人觀點，僅供參考。短期漲跌不預示未來，如提及個股或基金不代表投資建議。投資需謹慎。

星球已開，內含實盤。

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