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技术

Simon Willison 年度复盘

https://note.mowen.cn/detail/lypEigmjeAU1fykX5n5Fq 英文原文： https://simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/

Skills驱动的前端页面设计

https://mp.weixin.qq.com/s/iAcWX4c0hOilb1uFhdLSug

好文摘抄

中美竞争趋势

如果美国或中国在某个方面落后太多，落后者就会奋起直追。这将是未来数年甚至数十年世界变化的动力。 https://danwang.co/2025-letter/

不对称收益

即使只有5%的希望，也比100%的停滞不前更有吸引力。这就是彩票在贫困社区更畅销的原因。

这在经济学上称为”不对称收益”（asymmetric returns），就是风险和收益不对称。失败的可能性很大，但只会损失一小笔钱，成功的可能性很小，但是一旦成功，就会获得巨大收益，简单说就是”小亏大赚”。

追求不对称收益，已经成了一种普遍的心态。它推动了前几年的加密货币和 NFT 的热潮，现在又推动了预测市场。

可以确定，凡是能够产生”不对称收益”的事情，今后都会迅速成为热点。

成长最快的方式就是硬着头皮上

成长最快的方式就是硬着头皮上，人生所有的机遇，都藏在你的恐惧里，哪怕，你怕的手脚手都发抖，你也要上，因为你可以一边害怕，一边前行出发，因为真正的勇气，不是无所畏惧，而是怀揣恐惧，却依然前行，干就完了，不干就全完了！

田渊栋的2025年终总结

其实我也想过在公司十年多了，总有一天要离开，总不见得老死在公司里吧，但总是因为各种原因还是要待下去。 最近一两年的说话和做事方式，都是抱着一种“公司快把我开了吧”的心态，反而越来越放开。 2023 年年末我休第一个长假的时候，其实是几乎差点要走了，但最后没签字还是选择待在公司继续，所以说真要做出离开的决定也不容易。现在 Meta 帮我做了也挺好。

以前做项目，招人是很重要的一环，但现在脑中的第一个问题是 “还需不需要人？” 几个 Codex 进程一开，给它们下各种指令，它们就可以 24 小时不间断干活，速度远超任何人类，而且随便 PUA 永远听话毫无怨言。和 AI 工作，我最担心的是工作量有没有给够，有没有用完每天的剩余 token 数目。这也是为什么各家都在试验让 AI Agent 做几个小时连续不断的工作，看 AI 的能力上界在哪里。因为人的注意力永远是最昂贵的，人要休息，要度假，要允许有走神、睡觉和做其它事情的时间。减少人的介入，让 AI 自己找到答案，干几个小时活之后再回来看看最好。

这每个月交给 OpenAI 的 20 块钱，一定要榨干它的价值啊。

我突然意识到，就因为这区区 20 块钱，我已经成为了 “每个毛孔里都滴着血” 的肮脏资本家。我能这么想，全世界最聪明和最富有的头脑，也一定会这么想。

所以请大家丢掉幻想，准备战斗吧。

职级已经没有意义，过去的经验也没有意义，人的价值从按照 “本人产出的劳动数量及质量” 来评估，变成了是否能提高 AI 的能力，人加 AI 要大于 AI 本身的产出，这样才行。 这样就让投入 - 回报曲线从一个单调递增曲线变成了一个先是全零，再在一定阈值之后增长的曲线（也即是 soft-thresholding 的曲线）。一开始人的能力是比不过 AI 的，而 AI 的供给只会越来越便宜，所以在很长一段成长期内，人本身是没有价值的。只有在人的能力强到一定程度之后，能够做到辅助 AI 变强，才开始变得有价值起来。 并且，在跨越阈值之后，厉害人对 AI 的加成，会高于普通人很多很多，因为普通人只会对 AI 的一两条具体产出花时间修修补补，而厉害的人在看了一些 AI 存在的问题之后，能提出较为系统性和普遍性的解决方案，结合手上的各类资源（GPU 和数据等），可以进一步让 AI 变得更强，而这种效应随着 AI 的广泛部署，会被几何级数地放大。“一骑当千” 这种小说笔法，将很快变成现实。 在这样一个非常两级分化的投入 - 回报模型之下，如果把人 + 所有个人能获取的 AI 当成一个智能体，整体来看，它的能力分布会和电子能级在材料里的分布很像：低于或达到某个水准线的智能体遍地都是，求着客户给它活干，以证明自己还是有用的；而高于这个水准线的智能体则指数级地变少，获取和使用它非常花钱，还常常排不到。

未来的世界，或许不再是传统故事里描绘的那样 —— 人们为了争夺稀缺的武功秘籍，或是千辛万苦寻找唯一的阿拉丁神灯、集齐七颗龙珠而展开冒险。相反，这将是一个 “遍地神灯” 的时代。每一个 AI 智能体都像是一个神灯，它们能力超群，渴望着实现别人的愿望，以此来证明自己的价值。 在这种环境下，真正稀缺的不再是实现愿望的能力，而是 “愿望” 本身，以及将愿望化为现实的那份坚持。

那我们该如何保持独立思考？如何不被 AI 同化？战术上来说，我们需要学会不停地审视 AI 的答案，挑它的毛病，并找到它无法解决的新问题。未来的新价值将来源于三个方面：（1）新的数据发现；（2）对问题全新的深入理解；（3）新的路径，包括可行的创新方案及其结果。利用信息不对称来套利只是暂时的。随着模型越来越强，社会对 AI 的认知越来越清晰，这种机会将迅速消失。如果仅仅满足于完成上级交代的任务，陷入 “应付完就行” 的状态，那么在 AI 泛滥的今天，这种职位极易被取代。

就拿 AI Coding 来说，用多了，我会觉得它虽然可以很快弄出一个可以跑的代码库满足需求，但随着代码越来越长，屎山也越来越高，它贡献的代码也就越来越不如人意，还是需要人来做大的设计规划。如何调教它让它更快达成自己的长远目的，这个会成为人类独有价值的一部分。如果只是盲目地命令它做这个做那个，而不自己去思考如何做才能和它配合做得更好，那就会和大部分人一样停留在应用层面，而无法理解得更深入，就更不用说独一无二了。

战略上来说，无论主动还是被动，每个人都将面临从 “员工” 角色向 “老板” 或 “创始人” 角色的转变。这种转变的核心在于 “目标感”。如果心中有一个坚定的目标，并愿意动用一切手段（包括将大模型作为核心工具）去达成它，那么主动思考就是自然而然的结果。目标越远大，触发的主动思考就越多，激发的潜力就越大。