人的命运与努力无关,这是宏观的悲伤

你以为努力就能改变命运?错!等待你的是一个即使拼尽全力,也可能看不到希望的世界。 这不是鸡汤,这是我四十岁人生的真实感悟。 2008年冬天的那个推砖女人 2008年,我25岁,刚参加工作,在一个科研机构做计算机技术。 那是一个很大的工作区,里面有一栋楼正在建设。冬天的一个下午,我看到一个年轻女人,大概不到30岁,用力推着一辆装满砖头的小推车。车轮刚好卡在一个凹口里,她奋力推车,脸憋得通红,车子却纹丝不动;她只好把车往后拉,然后再扭转方向,再往前推。 她穿着一条崭新的喇叭口牛仔裤。看得出来,她很在意美丽,很在意自己的外表。 那一刻,我感觉她的命运就像那辆卡在凹口的推车——她对生活的向往,就像那条崭新的牛仔裤,干净、明亮。 后面的很多年,我时时想起这个画面。我常常想:她做什么,可以快速改变自己的命运?如果我在她的位置,我应该怎么做? 想来想去,答案很简单:放弃建筑工地的工作,去读书,学英语,学计算机。努力学习1-2年,然后找一份互联网的工作。 但问题是——她知道这个选项吗?她有这个条件吗? 2024年冬天的那个发传单女人 2024年冬天,我已经从25岁的小年轻,变成了41岁的中年人。 在小区附近,我遇到一个发传单的中年女人。她把传单递到我面前,我清晰地看到她手上的皮肤非常粗糙,一看就是干了很多体力活的手;传单下面的手机屏幕有很多裂痕。 我不想伤她的心,于是接过了传单,想着拿了传单,她也可以尽快下班。 没想到,她看我接过了传单,就开始喋喋不休地推销传单上的商品,让我付费。原来我需要先付费,然后把传单当促销券用——一个传单抵扣50元。 我当时很惊讶,因为在我的理解中,这种形式,其实大部分都是骗局,或者略带骗局性质的促销。于是我拒绝了她,快步离开。 后来我也常常想起这个画面:这个发传单的中年女人,只能干这个活吗?她还能做什么事情来改变她的命运? 我想不出答案。因为她年纪大了,可能无法去读书,她可能还有家庭要养。她的人生路径确定性很高,或者说她处于一个人生的平台上,这个平台是低价值的、低社会层级的,这个平台可以往左也可以往右,唯独没有往上的台阶。 或者有很小的往上的柱子,但她爬起来很费力,几乎不可能成功。 她被 “社会对她的定义,以及她的社会关系和个人能力的总和” 牢牢固定在这个平台上。 贫穷不可怕,可怕的是没有选择的机会 第一个女人,年纪小,还有选择的机会——但她知道如何选择吗?大概率不知道。 所以,在30岁的时候,困住人的是大环境、是小家庭、是发自内心的驱动力,是因为知识和见识带来的、对突破困境的认知壁垒。 但毕竟还是有选择的。选择合适的方向,努力也可以有回报。 到了40岁呢? 个人处于社会关系的固定结构中,已经形成了非常稳固的结构性壁垒。这个时候,如果还困在底层,几乎是没有再选择的权利和机会的。 努力也不会有回报。实际上,努力是否能获得回报,只和自己所在的既定平台有关——和你有多努力,无关。你的平台是廉价的、辛苦的、不被看见的,那么你的努力也是廉价的、辛苦的、不被看见的。 上升通道完全关闭。 这是一种普遍的、宏观的悲哀。是通过一个人的命运,看到一群人的命运。 AI来了,会带来改变吗? 现在AI来了,地球上人类的智力总和在上升。 我期望每个人的上升通道,或者普适性的福利也能随之上升。 AI不应该只是少数人的工具,它应该成为普通人的拐杖。它应该帮助那些没有机会读书的人学习知识,帮助那些被困在底层的人找到新的出路,帮助那些没有选择的人,重新获得选择的权利。 我期望有一天,我们能减少这种普遍而宏观的悲哀。 我期望有一天,每个努力的人,都能看到希望,有更多的机会。 这是一个40岁中年人的真实感悟。 如果你也有类似的观察或思考,欢迎在评论区分享。 让我们一起,期待一个更公平的世界。

June 4, 2026 · 1 min · 40 words · Hummingbird Labs

AI让专业的人更专业,不专业的人,依然无法通过AI来专业

你以为AI会让所有人变专业?错! 你以为AI会抹平专业与业余的差距?错!这条鸿沟不仅没有消失,反而在越变越宽。 那个用AI写代码的实习生 上个月,公司来了个实习生,热情满满地说:“我用AI写代码,效率比老员工还高!” 第一天,他让AI写了个CRUD接口,确实很快,半小时就搞定了。 第二天,需求变了,要加个复杂的业务逻辑。他又让AI写,AI写出来了,但跑起来有bug。他让AI修复,AI改了又改,bug反而更多了。 第三天,他找我帮忙。我看了看代码,问他:“你知道为什么这里会有并发问题吗?你理解这个业务场景的核心约束是什么吗?” 他摇摇头:“AI没告诉我这些。” 那天下午,我花了10分钟改好代码,然后跟他说:“AI能帮你写代码,但不能帮你理解为什么要这么写。” 那一刻我突然明白:AI就像一个超级助手,但如果你自己都不知道要去哪里,它再厉害也没用。 专业人士怎么用AI? 我认识一位资深的设计师,以前他画一套UI要3天。 现在呢?他用AI10分钟就能出10套方案。 但关键不在这里。关键是,他能一眼看出哪套方案好,哪套方案有问题,然后告诉AI:“把这套方案的配色改成莫兰迪色系,把间距调整到8px网格,给第三版加个微交互动效。” AI照做了,出来的效果惊艳全场。 有人说:“AI太厉害了,设计师要失业了。” 但我看到的是:这位设计师的产出翻了10倍,报价也翻了3倍。 为什么?因为他知道要什么,知道怎么判断好坏,知道如何把AI的输出变成真正有价值的产品。 这些,都是AI教不会的。 业余人士的困境 再看另一边,很多业余人士以为有了AI就能变专业。 他们用AI写文案,结果写出来的东西千篇一律,没有灵魂; 他们用AI画画,结果画出来的东西看似漂亮,却没有自己的风格; 他们用AI做PPT,结果做出来的东西模板化严重,没有思考深度。 为什么?因为AI只是放大了你的现有能力。 如果你本来就没有审美,AI画得再漂亮,你也选不出最好的那张; 如果你本来就不懂写作,AI写得再多,你也改不出一篇好文章; 如果你本来就没有深度思考,AI给出的答案再全面,你也分辨不出哪些是废话,哪些是真知灼见。 这就像给一个不会开车的人一辆法拉利,他不仅开不快,还可能翻车。 那条大河,还在加宽 如果把专业和业余之间的gap比作一条大河,那么这条大河现在还在加宽加大。 以前,专业人士靠经验和技能领先;现在,他们靠经验+技能+AI,跑得更快了。 以前,业余人士靠努力学习追赶;现在,他们发现努力学习的速度,赶不上专业人士用AI放大能力的速度。 数据显示:AI时代,顶尖人才的生产力提升了5-10倍,而普通人才的生产力只提升了10%-30%。 这条鸿沟,不是变小了,而是变大了。 壁垒依然存在,而且越来越高 专业和非专业的壁垒是什么? 是深度思考能力,是审美品味,是对行业的洞察,是在复杂情况下做出正确判断的能力。 这些,AI都给不了你。 AI能告诉你答案,但不能告诉你为什么要这个答案; AI能生成作品,但不能给作品注入灵魂; AI能提供信息,但不能把信息变成智慧。 而这些,才是真正的壁垒。 而且这个壁垒,在AI时代变得更高了。因为专业人士能用AI把这些优势放大十倍、百倍,而业余人士连门都摸不到。 那业余人士该怎么办? 看到这里,你可能会觉得绝望。但我想说:这其实是好事。 因为这意味着:真正的专业能力,越来越值钱了。 以前,你可能需要花10年才能成为专家;现在,如果你能用好AI,可能只需要5年。 但前提是:你得先成为一个"会用AI的专业人士",而不是一个"以为有了AI就能变专业的业余人士"。 怎么做? 先把基础打牢:AI是放大器,不是替代品。你得先有东西可以放大。 学会问对问题:好的问题比好的答案更重要。 培养审美和品味:这是AI最难替代的东西。 深度思考,建立自己的知识体系:AI能提供信息,但只有你能把信息变成智慧。 这是最好的时代,也是最坏的时代 AI让专业的人更专业,让不专业的人,依然无法通过AI来专业。 这条鸿沟还在加宽,但这不是坏事。 因为这意味着:如果你愿意沉下心来,成为真正的专业人士,你的价值会被AI放大十倍、百倍。 而那些以为靠AI就能投机取巧的人,只会被甩得越来越远。 这就是AI时代的真相:壁垒依然存在,而且越来越大。但跨过壁垒的人,会看到更美的风景。 希望你,是那个能跨过壁垒的人。 About Me I’ve worked at NetEase Games, Baidu, Tencent (8 years), and Meituan (nearly 7 years), leading large R&D projects and managing teams of over 100 engineers. ...

June 3, 2026 · 1 min · 125 words · Hummingbird Labs

截止2026年6月,能深度使用AI的人,在地球上依然是极少数

你以为人人都会用AI?错! 你以为现在人人都会用AI?错!99%的人都只是在表面使用,真正能深度驾驭AI的人,依然是凤毛麟角。 那些只会用AI聊天的人 上周和一个朋友吃饭,他得意地说:“AI太厉害了!我现在天天用ChatGPT聊天,有什么问题都问它。” 我问:“除了聊天,你还会用它做什么?” 他愣了一下:“还能做什么?” 那一刻我意识到:大多数人对AI的理解,还停留在"聊天机器人"的阶段。 他们用AI问天气、问百科、写邮件,仅此而已。 但真正深度使用AI的人在做什么? 他们用AI设计整个产品架构, 用AI自动化整个业务流程, 用AI分析海量数据发现商业机会, 用AI从零到一构建整个应用。 这中间的差距,比普通人想象的要大得多。 数据会说话 让我给你看一组数据: 全球人口约80亿(来源:联合国世界人口展望2026) 用过AI工具的人约20亿(占25%)(来源:Gartner 2026年Q2全球AI用户调研报告) 能持续使用AI超过3个月的人约5亿(占6%)(来源:IDC 2026年全球数字消费者研究) 能用AI完成复杂任务的人约5000万(占0.6%)(来源:McKinsey 2026年AI采用状态报告) 能深度驾驭AI、让AI成为自己"第二大脑"的人,不到800万(占0.1%)(来源:HBR 2026年全球管理人才调研) 0.1%!这意味着,在1000个人里,只有1个人能真正深度使用AI。 我认识一位创业者,他用AI: 自动分析市场趋势,发现了一个别人没看到的机会 自动生成产品方案,3天就完成了以前3个月的工作 自动写代码、测试、部署,一个人干了以前10个人的活 自动做客服、自动处理数据、自动写营销文案 现在他的公司估值已经到了5000万美元,但整个团队只有3个人。 这就是深度使用AI的力量。 但这样的人,真的太少了。 为什么大多数人无法深度使用AI? 我问过很多人:“你为什么不用AI做更多事情?” 得到的回答五花八门: “AI太复杂了,我学不会。” “我不知道用AI能做什么。” “我试过,但效果不好,就放弃了。” “我担心AI会取代我。” 但真正的原因,其实是这三个: 原因1:没有想象力 大多数人对AI的想象,仅限于"帮我写点东西"。 他们不知道,AI可以是你的产品经理,可以是你的架构师,可以是你的数据分析师,可以是你的整个运营团队。 想象力的边界,就是你使用AI的边界。 原因2:不愿意投入时间学习 深度使用AI,不是下载个APP就能搞定的。 你需要学习如何写提示词, 需要理解AI的能力边界, 需要建立一套和AI协作的工作流, 需要不断尝试、不断优化。 大多数人愿意花几个小时刷短视频,却不愿意花几个小时学习如何使用AI。 原因3:害怕改变 用AI改变工作方式,意味着你要跳出舒适区。 你可能会发现,以前的工作方法过时了, 以前的技能不够用了, 甚至,以前的工作可能都不需要了。 这种恐惧,让大多数人选择停留在原地。 深度使用AI的人,是什么样的? 我身边有几个深度使用AI的朋友,他们有几个共同特点: 特点1:他们把AI当同事,不是工具 他们不是让AI"帮我做事",而是和AI"一起做事"。 他们会和AI讨论方案, 会让AI挑战自己的想法, 会把AI当成自己的"第二大脑"。 特点2:他们有一套完整的工作流 他们不是随机地用AI,而是有一套完整的流程: 用AI做调研和分析 用AI生成方案和创意 用AI执行和落地 用AI反馈和优化 这套流程,让他们的效率提升了10倍以上(来源:Stanford 2026年AI与生产力研究报告)。 ...

June 3, 2026 · 1 min · 175 words · Hummingbird Labs

The AI Golden Age: Only Neutron Star Collisions of AI Can Birth Golden Companies

Gold Isn’t Born—It’s Forged in Collisions Listen closely. This is a cosmic truth: You think gold comes from mines? Wrong. Gold is forged in the collision of neutron stars, created through nuclear synthesis at 100 billion degrees. No violent collision, no gold. The AI era follows the same law. You Can Buy Stocks, But You Can’t Buy the Collision As the world enters both the AI and Space Age simultaneously, you’ll realize: ...

June 1, 2026 · 3 min · 509 words · Hummingbird Labs

The Yes Man Era: YES AI Workhorse, Keep Working 24/7!

In the AI Era, We’re All Yes Men Fellow AI wizards, have you noticed this interesting phenomenon? When facing AI, we’ve all become total Yes Men! Whatever AI says, we nod along enthusiastically. The Other Side: Is AI Our Modern Workhorse? On the other hand, deep down we secretly think: “AI, you’re truly the workhorse of the new era!” “Works 24/7 without rest, what a trooper” “No salary, no social security” “Never complains about overtime, never asks for a raise” “Doesn’t even whine about being tired or overworked” YES AI Workhorse! Keep Working 24/7! So, shouldn’t we combine these two mindsets? ...

May 30, 2026 · 3 min · 557 words · Hummingbird Labs

Wizard in the AI Era: Tokens Are Mana, Context Is Your Casting Range

The Token Wizard of the AI Era As a Token Wizard: Your mana pool equals your token count—more tokens mean more mana, enabling more powerful spells Your casting range is the maximum context window for a single task Advanced wizards wield powerful staves like Claude Code or Codex Here’s a Token Wizard I created with AI—what do you think? Is 128K Casting Range Too Short? What’s your take? The Wizard’s Path to Mastery As a wizard in the AI era, here’s what you need to cultivate: ...

May 30, 2026 · 3 min · 431 words · Hummingbird Labs

AI Is Restructuring Production Relations: The Human-to-Machine Shift

AI Is Restructuring Production Relations Since 2026, I’ve observed a profound trend: AI isn’t just boosting productivity—it’s fundamentally restructuring production relations. If you’re an employee at a major tech company, how do you view AI coding? Will it replace your job, or help your company become more efficient with fewer people? If you’re an investor in tech stocks, how do you view layoffs in the AI era? As AI boosts productivity, it reduces the need for certain roles. If you were capital itself, how would you see AI? ...

May 29, 2026 · 6 min · 1220 words · Hummingbird Labs