话题 · 2024

第 331 期：你可能是一个 NPC

最近，美国发生了一起轰动的大案，一家医疗保险公司的 CEO 当街被人击杀。

嫌疑人很快抓到了，是一个26岁的青年，名为路易吉·曼吉奥内（Luigi Mangione）。

媒体纷纷挖掘这个青年的背景，发现他是一个作家的粉丝。

就在几个月前，他向作家打赏200美元，并进行了多次视频通话。

媒体就去采访作家，询问两人在通话中说了什么。

作家详细地回忆了他们的通话内容。其中有一段，我觉得很有意思，分享给大家。

曼吉奥内对作家说，他很喜欢作家的一篇文章《你可能是一个 NPC》。

NPC 指的是电子游戏的“非玩家角色”，比如路人、门卫、警察等等，用来模拟现实环境，由程序控制，一举一动都是设计好的，没有自主意识。

作家的那篇文章提出，人类越来越像机器人，彷佛 NPC 那样，行为逻辑都是预设好的。

曼吉奥内高度认同这个观点。他前不久去日本旅行，认为日本充满了 NPC。他说了一件亲身见闻。

一天早上，他在街上看到一名男子癫痫发作，倒在地上。他跑到最近的警察局求助，警察就跟着他去现场。

路上遇到了红灯，警察立刻就停下来，坚持要等绿灯再过马路，即使那时马路上根本没有汽车。

曼吉奥内很不理解，病人正在发病，神智不清，可能有生命危险，警察却坚持遵守交通规则。救人难道不是更重要的事情吗？

他由此认为，日本人“缺乏自由意志”，规则怎么说就怎么做，不会自主行事，就是活着的 NPC。

他还观察到，日本存在一种“隐蔽族”（hikikomori），他们不出门，一个人整天待在卧室里，用电子游戏、上网、视频来消磨时间。

曼吉奥内认为，这些人也是 NPC，他们失去了对生活的控制，无法参与社会生活，就选择放弃，等于丧失了生活的自主权。

他观察到，这种现象不仅存在于日本，正在向全世界蔓延，世界各地越来越多的人正在成为 NPC。他们要么无法自主的生活，要么无法选择自己的行为，而是根据规则和指令来行事，就像被程序控制一样。

科技公司推动和加剧了这种趋势，互联网使得人们越来越分心，把时间都花在网上肤浅的娱乐，不再集中注意力于自己的生活，把生活都交给程序，无法形成自主的意识和行为。

以上就是曼吉奥内的观点，我认为是很真实的观察。一方面，人工智能使得机器人越来越像人类，另一方面，人类的自主性在消退，越来越像机器人。现实与游戏、人类与机器人，越来越难以区分了。

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第 330 期：李开复梳理人工智能

前些日子，我读了李开复老师的两本书：《AI·未来》（浙江人民出版社，2018）和《AI·未来进行式》（浙江人民出版社，2022）。

这两本书都是面向社会大众解释 AI，不是技术类书籍，但是有一些段落，阐述 AI 概念。

李开复老师用通俗的语言来解释，人工智能、机器学习、神经网络、深度学习……这些词到底是什么意思？彼此有什么关系？

我觉得，这些介绍对理解 AI 的体系，挺有启发的。它们分散在各个章节，我将它们整理在一起。

为了行文连贯，我没有完全照搬原文，而是用自己的语言重新叙述，如果有错误，也归咎我。

（1）人工智能

1956年夏天，计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出“人工智能”（AI）这个概念。

人工智能指的是，通过软件和硬件，来完成通常需要人类智能才能完成的任务。它的研究对象，就是在机器上模拟人类智能。

（2）机器学习

早期，人工智能研究分成两个阵营。

第一个阵营是规则式（rule-based）方法，又称专家系统（expert systems），指的是人类写好一系列逻辑规则，来教导计算机如何思考。

可想而知，对于复杂的、大规模的现实问题，很难写出完备的、明确的规则。所以，这种方法的进展一直很有限。

第二个阵营就是机器学习（machine learning），指的是没有预置的规则，只是把材料提供给计算机，让机器通过自我学习，自己发现规则，给出结果。

（3）神经网络

神经网络（neural network）是机器学习的一种主要形式。

神经网络就是在机器上模拟人脑的结构，构建类似生物神经元的计算网络来处理信息。

一个计算节点就是一个神经元，大量的计算节点组成网络，进行协同计算。

神经网络需要极大的算力，以及海量的训练材料。以前，这是难以做到的，所以20世纪70年代开始，就陷入了停滞，长期没有进展。

（4）深度学习

深度学习是神经网络的一种实现方法，在20世纪80年代由杰弗里·辛顿提出。它让神经网络研究重新复活。

深度学习是一种让多层神经元可以进行有效计算的方法，大大提高了神经网络的性能。“深度学习”这个名字，就是比喻多层神经元的自主学习过程。

多层神经元包括一个输入层和一个输出层，它们之间有很多中间层（又称隐藏层）。以前，计算机算力有限，只能支撑一两个中间层，深度学习使得我们可以构建成千上万个中间层的网络，具有极大的“深度”。

（5）Transformer

早些年，深度学习用到的方法是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

2017年，谷歌的研究人员发明了一种新的深度学习处理方法，叫做 Transformer（转换器）。

Transformer 不同于以前的方法，不再一个个处理输入的单词，而是一次性处理整个输入，对每个词分配不同的权重。

这种方法直接导致了2022年 ChatGPT 和后来无数生成式 AI 模型的诞生，是神经网络和深度学习目前的主流方法。

由于基于 Transformer 的模型需要一次性处理整个输入，所以都有“上下文大小”这个指标，指的是一次可以处理的最大输入。

比如，GPT-4 Turbo 的上下文是 128k 个 Token，相当于一次性读取超过300页的文本。上下文越大，模型能够考虑的信息就越多，生成的回答也就越相关和连贯，相应地，所需要的算力也就越多。

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第 329 期：示意图利器 D2

制作示意图的工具有很多。

我喜欢使用基于文本代码的作图工具，来绘制线框图，比如 Mermaid、Plantuml、Graphviz。

它们都能根据代码，生成图片，非常适合放入代码仓库，进行版本管理。

最近，我发现了一个更易用的同类工具 D2，简单直观，功能强大，下面介绍给大家。

D2 可以命令行使用，也可以浏览器使用。假定你有一个图片代码文件example.d2，那么生成图片的命令如下。

$ d2 example.d2

大部分时候，我都通过浏览器使用它。它有一个线上生成器 play.d2lang.com（下图），把代码贴进去，按下“compile”按钮，马上生成图片。

想要 A 节点（节点的名称为 A），直接输入 A 就可以了。

A

A 只是节点名称，如果要定制节点的内容，就像下面这样写。

A: 甲

接着，添加一个节点。

A: 甲
B: 乙

把它们连起来。

A: 甲
B: 乙
A -> B

连接可以用正箭头（->）、也可以用反箭头（<-），甚至双向箭头（<->）。如果不需要箭头，就直接连线（--）。

箭头上还能添加文字。

A: 甲
B: 乙
A -> B: 连接

节点之间可以有多根连线。

A: 甲
B: 乙
A -> B: 请求
A <- B: 响应

节点的连接也可以写在一行。

甲 -> 丙 <- 乙: 连接

阶段一 -> 阶段二 -> 阶段三 -> 阶段四
阶段四 -> 阶段一: 反馈

这些语法就够画出基本的线框图了，是不是挺简单。

D2 可以绘制非常复杂的图，更多语法参考文档。

最后提一下，如果想修改节点形状，方框改成圆形，就像下面这样写。

A: 甲
A.shape: circle

形状甚至可以改成一朵云，表示云服务。

A: 甲
A.shape: cloud

线条颜色也可以改。

A: 甲
A.style.stroke: red

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第 328 期：AI 模型不是一门好生意

微软的 Microsoft 365 最近涨价了，涨幅最高的地区为41%。

微软解释，涨价原因是多了 AI 助手 Copilot 的成本。中国大陆因为没有 Copilot，所以不涨价。

无独有偶，OpenAI 也说要涨价，涨幅更夸张。新模型的订阅费可能从现在的每月20美元，涨到每月2000美元。

（最新消息是，昨晚发布的 ChatGPT Pro 已经上涨到每月200美元。）

这两条新闻证明了一件事：AI 模型太烧钱，即使世界最有钱的公司都承受不起，只能大幅涨价。

不止微软和 OpenAI，所有经营 AI 模型的公司其实日子都不好过，目前都是亏本卖 AI 服务，争夺市场占有率。

这种运营压力恐怕将长期存在，因为以下的原因，注定了 AI 模型不是一门好生意。

（1）AI 模型需要投入大量资金。

OpenAI 每年的运行经费据报道是70亿美元，Anthropic 今年预计支出27亿美元，Facebook 向 AI 部门最近增加了数十亿美元的投入。

这么高的投入，要有上亿的付费用户，才可能获利，谈何容易。

（2）模型成本没有规模经济。

绝大多数行业，规模越大，单位成本越低。但是，AI 模型正好相反，模型越大，单位成本可能更贵。

因为随着模型变大，进一步改进可能更加困难，训练新模型所需的计算量也在增加。这就像攀登珠穆朗玛峰，到了8000米以后，每一步都越发艰难。2024年训练一个顶级模型，要比2023年训练顶级模型，计算量更大更贵。

偏偏 AI 模型的效果与规模有关，规模和计算量越大、模型效果越好。因此，大模型公司的运营费用无法下降，只会变大。

（3）AI 模型快速贬值。

AI 模型公司为了市场份额和投资回报，必须不断推出更好、更快、更强的新模型。

如果行业不断推出新模型，那么旧模型就会快速贬值。当你可以使用 GPT-4 时，还会有人想使用 GPT-3 吗？如果竞争对手推出了更好的模型，还会有人用你的模型吗？

为了始终在市场占有一席之地，你必须始终是市场最好的 AI 模型之一。这意味着，你的投入始终无法减少。

即使由于接近了技术极限，AI 行业无法继续推出更强的新模型，旧模型依然会快速贬值。因为市场上存在开源模型，比如 Llama 和 Mistral，如果商业模型停止进步，开源模型就将迅速缩小差距，那么旧的商业模型也就不值钱了。

举例来说，Anthropic 公司历史上开发过十个模型，为此陷入严重亏损。其中八个模型现在已经毫无价值，第九个模型是开源的，第十个模型让它现在能保持微弱的技术优势和市场活力。

它只有继续开发第十一个模型，才有可能在未来生存下去。

（4）AI 模型公司无法保持垄断优势。

OpenAI 是目前的市场领先者，它的优势建立在大量计算的基础上。这些计算所需的物理资源，都是租用云服务商的设备，而不是自家的。只要有足够的钱，任何人都可以使用相同的资源。不难想象一小群高级工程师离开 OpenAI，筹集大量资金，租用计算资源，在几个月内就能对 OpenAI 的核心业务构成威胁。

换句话说，云服务商花费数十亿美元建设的数据中心是一种护城河，OpenAI 花费数十亿美元构建的 GPT 早期版本（比如 GPT-2 和 GPT-3）不是护城河，因为现在有更好的模型已经在 Github 上免费提供。

大模型公司搭建自己的机房，也无济于事。因为对手可以租用云服务商的机房，投入更少，效果是一样的。

综上所述，AI 模型似乎是一个可怕的行业：每年必须不断地巨额投资，应对持续上升的模型成本，以及当前模型一两年后就会被淘汰的竞争压力。你也没有防止竞争对手的有效手段，你最好的员工可能会离开，你的技术专长很难成为持久的优势。

所以，那些还在考虑推出 AI 模型的商业公司，进入这个行业之前，需要三思。

至于已经走上这条路、现在正运营 AI 模型的公司，由于模型如此烧钱，筹集最多资金的公司会赢（活得最久），所以当务之急应该是尽可能多、尽可能快地筹集资金。

此外，应对之策还包括，让你的模型差异化，以便留住用户。比如，记住用户的个人数据，可能是一种对策。模型应该可以记住用户的问题，从而更好地了解用户。用户使用它越多，就越难切换，因为它知道所有你的历史、你提出的问题、你关心的事情。

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第 327 期：没有链接的互联网

你能想象吗，没有链接的互联网是什么样？

不用想了，这正在变成现实。

2017年，脸书（Facebook）出台了一项政策：只要帖子里面有（外部）链接，就会减少这个帖子的曝光。

也就是说，只要你贴了链接，别人就（几乎）看不见你的帖子了。这样做是为了防止用户跳出脸书，也为了防止用户为其他网站引流。

所以，你现在访问脸书，就会看到一种奇特的做法：大家发帖都没有链接，有些帖子甚至只是一句话的图片（下图），真正的链接放在帖子的置顶评论里面。

后来，其他的互联网平台纷纷跟进，限制链接。

最典型的就是推特，它不断增加防止用户跳出的措施。先是推出“话题”功能（thread），后又解除字数限制，允许发布长文，尽量消除用户张贴链接的动机。最近，它将链接自动转成预览图时，甚至会隐藏页面标题，让用户察觉不到这是一个链接。

就连谷歌这种搜索引擎，也在防止用户跳出。搜索时，谷歌会直接显示一段 AI 生成的内容总结（下图），避免你去点击外部链接。

国内平台也是如此，有过之而无不及，比如微信、抖音，都严格限制外部链接。

总之，大型互联网平台都在排斥链接。它们的共识就是，必须把用户留在自己的花园，防止他们离开。

这种情况，将来恐怕愈演愈烈。因为 AI 可以实时生成内容，更没有必要让用户访问外部内容了。

没有链接可点击，这将彻底改变互联网生态。我看到一篇文章，列出这种趋势的七大后果，总结得很好。

（1）独立网站会消失，因为没有流量来源了。所有人都依赖大平台，只能在平台上发布内容，否则没人能看到。

（2）数字出版行业终结，因为不需要单独的出版环节了，直接发布到大平台就可以了。

（3）域名不再具有价值，因为小网站不管采用什么域名，都没有访客。大多数域名注册商会关门。

（4）网络托管业务将会收缩，因为网站数量将减少，个人架设网站的需求越来越少。

（5）独立的互联网广告业也会消失。所有的互联网广告，都将由平台控制，独立的广告联盟一钱不值。小网站也不可能通过互联网广告赚到钱。

（6）SEO 无用了。小网站没有流量了，优化搜索引擎的排名有何意义呢？

（7）信息表面化。因为用户不太可能在平台上贡献深层次的详细内容，所以平台提供的大多是表面信息，能够帮助用户的深层次的内容将难找到。

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第 326 期：世界没有那么多财富

维基百科有一个页面“人均财富排名”。

它列出了不同国家/地区的人均财富，可以用来比较生活水平：人均财富越多，生活水平越高。

需要注意的是，它比的是财富，不是收入。

财富的范围更广泛，除了收入，还包括其他资产（比如房产、股票、汽车等等）。财富的计算公式是，你的资产减去你的负债。

财富 = 资产 - 负债

这个页面提供了很多统计数据，我分享其中一些。

（1）2022年底，全世界的总财富是454.3万亿美元。

我们常说“把蛋糕做大”，这就是蛋糕目前的大小。它除以全世界53.6亿的成年人口，可以得到，每个成年人拥有财富8.47万美元（约60万人民币）。

所以，如果你的财富超过60万元人民币，就超过全世界至少一半人了。

（2）美国的人均财富是55.1万美元，中国是7.57万美元，只是美国的七分之一。

因此，我认为，中国未来的增长空间巨大。理由是中国没可能停留在人均财富只有美国七分之一的水平，就增长不动了。

（3）中国人均财富7.57万美元，相当于55万人民币。乍一看，你可能觉得，一个成年人拥有55万人民币的财富，这并不少。

但是，实际上是很少的。

假定这55万都是现金，那么即使过得很节俭，房租+日常消费每月3000元，也只够生活15年。想靠这些钱退休还差得远，你还是必须工作赚钱。

假定这55万里面包括了不动产和固定资产（比如汽车），由于存在折旧和市场波动，它们可能会不断贬值。等到变现的时候，你的财富很可能大幅缩水。

结论就是，55万人民币的人均财富，实际价值比名义价值低很多，根本不够支撑长期生活。

（4）这就是世界的现状：现有的财富总量，不足以让每个人摆脱贫穷。

对于普通人来说，即使能够达到平均值，你的财富也是不够的，这个世界就没有那么多财富。

一个社会想要致富，归根结底还是需要创造更多的财富。 真正的财富不是财富本身，而是创造财富的能力。如果你能够创造财富，那才是真正的财富，比那些静态的财产更有价值。

“创造财富”的方法，就是能够不断生产出人们需要的东西。这才是国家和个人最应该培养的能力。

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第 325 期：VS Code 编辑器的下一站是 Zed？

程序员离不开编辑器，眼下最流行的代码编辑器肯定是 VS Code。

VS Code 其他都好，但有一个很大的缺点：性能。

它运行在 Electron 的沙箱里面，资源占用多，速度慢。我现在调用某些插件，就有明显的延迟。

它还有点臃肿，安装包 100MB，需要磁盘空间 500MB。

所以，当我听说有一个新的编辑器 Zed，性能出众，功能强大，就立刻安装了，下面就是我的使用体会。

首先说一下，为什么 Zed 吸引我？

（1）它的作者是原来的 Atom 编辑器的作者，以及 Tree-sitter 解析库的作者。

（2）它基于 Rust 语言，充分利用多核 CPU 和 GPU，追求极致性能，速度极快。

（3）它内置了 VS Code 的很多插件功能，比如 LSP（语言服务器协议）、代码提示补全、多人实时编辑、AI 助手等。

（4）它的开发非常活跃，GitHub 仓库的星星已经达到了 49K。

安装后，我一打开就觉得非常清爽，极简主义的界面，布局跟 VS Code 类似，没有学习成本，可以直接上手。

它的速度真是快，不管什么操作，一点即开。用久之后，再用 VS Code 都不习惯了。

编程需要的功能，大部分开箱即用。如果没有的话，可以去插件市场找找。

有些功能，我觉得很实用。比如，它有一个大纲面板（下图左），列出当前脚本的所有函数，点击函数名可以跳转到函数实现。

它还可以添加参与人（必须有 GitHub 账号），让你跟多人实时协作、聊天。

参与者的头像显示在窗口右上角。

虽然它有上面这些优点，但也有一些难以忽视的问题。

（1）它不是真的跨平台，目前只有 Mac 版本最完善，Linux 版本我遇到了不少问题，Windows 版本官方暂未支持。

（2）很多地方还没来得及做，你经常会遇到一些小功能缺失，找不到解决方法。

（3）它的设置就是一个大的 JSON 文件，没有图形设置界面，动不动就要查文档。

（4）AI 助手只支持 OpenAI、Claude 和本地运行的 Ollama 模型。

我的结论是，它的表现非常出色，但没有完全准备好，只适合那些看重性能、愿意自己解决问题的程序员。

总的来说，Zed 是 VS Code 很好的替代品，奉行极简主义，不臃肿，内置功能完备。明年的这个时候，它也许会让 VS Code 不再那么流行。

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第 324 期：人类已知的最大质数

上个月，有一个不太引人注目的科学发现：人类已知的最大质数诞生了。

除了数学家，大概没人会对这个消息感兴趣，它离日常生活太远了。

但是，本周《华盛顿邮报》的一篇报道，却把这个发现跟普通人拉近了距离。

大家恐怕想不到，发现这个数字的人不是数学家，而是程序员。《华盛顿邮报》就是讲述背后的精彩故事，我看得津津有味，科学报道就该这么写，下面分享给大家。

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2024年10月10日，美国程序员卢克·杜兰特 (Luke Durant) 发现了人类已知的最大质数。

那天晚上，他收拾衣物，准备从加州返回阿拉巴马州的老家。出门之前，他决定远程登录服务器，看一下正在运行的脚本。

他原以为，就像过去一年的每次远程登录一样，脚本要么没有结果，要么报错。但是，那天晚上不一样，脚本给出了运行结果。

杜兰特意识到，他刚刚发现了世界上新的最大质数。他立刻告诉同伴这个消息，然后顾不上回老家了，开始仔细检查脚本的结果。

他发现的这个质数，后来被命名为 M136279841。它大得离谱，足足有41,024,320个十进制位。如果你每秒读一位，需要475天才能读完。这个数字等于2的136,279,841 次方减一。

为了算出这个数字，杜兰特花了差不多一年，自掏腰包大约200万美元，去购买 GPU 计算时间，用来运行脚本。

今年36岁的杜兰特，曾经在 Nvidia 公司担任程序员。公司的股价上涨，让他赚到了足够的钱，于2021年离职，开始投入自己的项目。

他选择的项目，就是计算梅森质数。他在 Nvidia 的经历，让他能够熟练使用 GPU 编程，去完成高速计算。

17世纪，法国传道士马林·梅森（Marin Mersenne）提出，存在无数个质数，可以表示成 2ⁿ - 1 的形式，比如3等于2² - 1，7等于2³ - 1。

目前，人类已知的梅森质数有52个（包括杜兰特发现的那个）。寻找新的梅森质数，早就成了数学迷的一种爱好。

上个世纪90年代，互联网出现后，一个美国程序员乔治·沃尔特曼（George Woltman）组织了“互联网梅森质数搜索计划”（Great Internet Mersenne Prime Search，简称 GIMPS 计划）。

GIMPS 计划的目的，就是使用计算机程序，寻找梅森质数。它的官网提供程序下载，你可以在自己的电脑上运行这个程序，它会在计算机的空闲时间进行计算，寻找下一个梅森质数。

目前，全世界大约有3,000～5,000名志愿者在运行这个程序。梅森质数实在太难算了，在过去的28年里，GIMPS 计划一共发现了18个梅森质数。

上一个数字发现于2018年，比杜兰特发现的第52个梅森质数短了1600万个十进制位。

杜兰特的不同之处在于，在他以前，所有人都使用 CPU 进行计算，只有他使用 GPU。CPU 一两周的计算量，GPU 大约只需要一两天的时间。

杜兰特为了找到这个数字，动用了17个国家/地区24个机房和两家云服务商的服务器，进行协同计算。

他说：“如今个人的能力比历史上任何时候都强得多，你能调用的云计算，规模令人难以置信。我们拥有这样神奇的强大系统，所以最好弄清楚如何利用它们。”

梅森质数没有任何实际用途，科学家寻找它只是为了乐趣和探索人类知识的边界。

杜兰特由于这个发现，得到了3000美元奖金。他把这些钱捐给了阿拉巴马州的公立寄宿学校，那是他去加州理工学院读大学前的母校。

他发现的最大质数已经到了4100万位，GIMPS 计划依然在悬赏第一个找到十亿位质数的人。

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第 323 期：技术公司的口号比拼

技术公司一般有一个口号（slogan），用来介绍自己。

全世界最有名的公司口号，大概就是下面这个。

我最近读到一篇老外的文章，提出两个指标，判断口号的优劣。

• 清晰度（clarity）：口号是否准确传达了公司的特点。
• 影响力（impact）：市场是否接受该口号，即口号是否广为人知。

根据上面两个指标，公司口号可以分成四类。

1. 高清晰度、高影响力
2. 低清晰度，高影响力
3. 高清晰度、低影响力
4. 低清晰度、低影响力

第一类“高清晰度、高影响力”是最佳情况，口号清晰传达公司目标，并且深入人心。比如，GitHub 的口号“世界构建软件的地方”。

再比如，Notion 的口号“写作、计划、组织”。

第二类“低清晰度，高影响力”是市场记住了口号，但是口号过于笼统含糊，无法让人联想到公司。比如，Snowflake 的口号“AI 数据的云”（AI data cloud）。

第三类“高清晰度、低影响力”是口号很符合公司特点，但是市场记不住，消费者没感知。比如，Stripe 的口号“你的收入增长的金融基础设施”（Financial infrastructure to grow your revenue）。

第四类“低清晰度、低影响力”是最糟糕的情况，口号含糊不清，消费者视若无睹。比如，Dell 的口号“做得更多的力量”（The power to do more）。

再比如，Dropbox 的口号“简化你的生活”（Simplify your Life）。

我套用这个标准，对国内公司的口号进行分类。以下都为个人看法，纯属娱乐。

“高清晰度、高影响力”。

• 阿里巴巴：让天下没有难做的生意
• 百度：百度一下，你就知道
• 抖音：记录美好生活

“低清晰度，高影响力”。

• 网易：网聚人的力量
• 快手：拥抱每一种生活

“高清晰度、低影响力”。

• 华为：构建万物互联的智能世界
• 美团：帮大家吃得更好，生活更好

“低清晰度、低影响力”。

• 支付宝：生活好，支付宝
• 小米：永远相信美好的事情即将发生
• 荣耀：活出我的荣耀
• DJI：The Future of Possible（未来无所不能）

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第 322 期：内容行业的内幕

有一个行业，这些年蒸蒸日上，快速增长，加入的人越来越多。

它就是内容行业，生产各种各样的内容：文字、图片、音乐、影视、短视频、直播……

为什么内容行业这么兴旺？

因为现代人的时间，都花在网上。网上有什么？就是有内容啊。人们越是投入互联网，内容行业就越兴旺。

很多人被这个行业吸引，一门心思为互联网炮制内容，因为生产成本低，需求多，市场大，获利快……但是他们未必知道，它也有吃人的一面。

今天，我想分享一个老外程序员的文章。他是前端程序员跳槽到内容行业，干了8年，不想干了，写了自己的体会，披露这个行业的内幕。

2015年的时候，流行“知识付费”。他受到了影响，就写了一本 React + D3 的教程，放到网上卖，作为付费内容。

结果，反响不错，真的有不少人掏钱。

他受到了鼓舞，觉得内容行业可以干，赚钱容易，后来索性全职来做。

他加大力度，在网上宣传自己的内容，不断更新，推出系列课程，还拍视频。生意这样做大了，他忙不过来，就雇了兼职员工，组建了团队。

几年下来，他算了一下，单单 React + D3 这一门课，就赚了近50万美元。

他总结出来，内容行业的商业模式是：免费内容用于建立受众，然后再通过广告或收费内容获利。

内容创作者遵循这样一个公式。

1. 你的大部分时间用来扩大受众。
2. 你不断培养这些受众，作为销售内容的市场。
3. 你创造可以获利的内容产品，投向这个市场。
4. 重复第一步。

这个公式能够运作起来的关键是，你必须定期推出一些真正有意思或者真正有用的内容，才能培养出受众，激起他们的兴趣，愿意关注你，等待接下来的内容。这是在内容行业长期生存的唯一方法。

但是这样做，意味着你不能停下来，会非常累。如果你停止生产新内容，就无法找到新的受众，老的受众也会流失。

那个老外程序员就遇到了这个问题。到了2023年，他实在干不动了，对自己写的内容充满倦怠，想要休息一下。他说：“每一天，我都在想接下来要写什么？太累了，这些事情不再像以前那样带来快乐了。”

他就停下来了，想歇一段时间，恢复精力了再回来干。

但是，他马上发现，一旦停止工作，不更新也不宣传自己的内容，他的课程销售立刻就慢了下来。再过一两个月，几乎就停止盈利了。

这就是内容创造者面临的最大问题：你不能停止工作，也不能重复使用以前的内容，必须保持更新和宣传，紧跟市场的热点，这样才有人来消费你的内容，否则一切就会回到起点。

这个问题的根本原因是，内容行业是快餐文化，热点随时切换，人们只对新的内容感兴趣，快速抛弃旧内容。而且，热点切换速度正在加快，这一周的互联网热点，下周就被遗忘了，你只有加快生产速度，才跟得上。

这就是内容行业的缺点：生产出来的内容只被消费一次，以前的内容一旦被消费过，未来就不构成新的刺激了。你必须生产新的内容，带给受众新的刺激，才会有新的消费。

这注定了，内容创作者不能停下来，必须挖空心思，不断想出以前没有写过/拍过的新内容，否则你以前的投入就没用了。最终，你就陷入了一种周而复始、停不出来、把自己消耗光的怪圈。

那个老外程序员得出结论：自己是这个行业的一次性消耗品，等到被消耗光，再也写不出新东西，就是市场抛弃你的时候。

想明白这一点，他就知道自己回不到以前了，厌倦了那种炮制内容的生活，于是下定决心，放弃现在的付费课程，退出内容行业。这篇文章就是他临走的告别心声。

我希望，加入内容行业的人，都能了解这个行业的快餐本质，这里没有积累，只会掏空你。加入的时候，最好就有思想准备自己被消耗光。

===此处有分隔线===

最后，我还想提一下“知识付费”。

知识付费也有同样的问题。你生产的付费课程，并不是真正的积累，一旦停止推广和更新，就会无人问津。

此外，它还受到 AI 的威胁。针对初学者的课程，以前还能赚到一些钱。现在有了 ChatGPT，初学者课程这门生意可能已经死掉了，因为 AI 可以回答所有的新手问题，而且回答得比你好。

AI 不能提供的，大概只有那些来之不易的深刻见解和体悟，但是它们很难包装成可以销售的课程，只能在实践中通过高手指点和自己摸索获得。

所以，知识付费在 AI 时代，前景很难说，它的最高峰可能已经过去了。

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第 321 期：傅盛回忆录

傅盛是谁？百度百科是这样写的。

1978年生于江西景德镇，2003年加入3721公司（后为奇虎360）。

2010年出任金山网络 CEO，2014年金山网络改名为猎豹移动，担任 CEO 至今。

最近，我读了一本他跟别人合著的书《创业就是要细分垄断》（文化发展出版社，2017），以及他在2018年的一篇演讲。

他在里面回忆了，自己这一路的创业经历，反反复复用了几万字，就在回答一个问题：

“一个杀毒软件公司，为什么现在还活着，而且活得不错？”

他的故事很精彩，下面分享给大家。我看了很佩服，在这个急速变化的时代，一个互联网企业如何求生，可以参考这个故事。

一、金山毒霸时期

2010年，雷军有一次对金山的董事会说：​“我们的杀毒业务不行了，我要从外面找一个年轻人过来，这个人30岁，没管过大团队，他叫傅盛。​”

当时，360推出了免费的 PC 杀毒软件，让收费杀毒的瑞星和金山极为受伤，市场崩盘，收入飞速下滑。

傅盛上任后立即决定，金山毒霸也免费，收入改为依靠流量广告。就这样稳住了局面，收入停止下滑，在杀毒软件市场活了下来。

傅盛说：“这件事让我们明白了，快速奔跑是多么重要，公司的名字也变成了‘猎豹’。”

二、打不过360

自从360成了市场老大，傅盛想了很多办法苦苦追赶，金山毒霸的市场份额最高追到360的三分之一，就再也追不上去了。

傅盛想了一个大招——“敢赔”模式。只要用户打开该模式，如果发生钓鱼网站、网购木马造成的财产损失，金山毒霸承诺赔付，单笔最高6000元。

这个措施引发了市场轰动，但是两周之后，360就推出了一模一样的服务，并且将赔付金额提高到36000元。

傅盛说：“我曾寄希望于360的执行不如我们快，所以不停地创新。可是，我们推出新服务两周后，360就出了一样的服务，我实际上成了360的产品经理。”

“那个时候我想明白了，我做的所有创新，360都可以做，而且做得比我们还好。在它视野之内的 PC 安全领域的任何创新，我都打不过，只不过它的迭代周期比我晚两周而已。”

你做出什么功能，大公司直接找一群产品经理按照这个思路做就行了。一个大公司的战略动员能力远远超出你的想象。

三、移动互联网的机会

在360的步步紧逼之下，金山毒霸的市场份额不断下滑。傅盛意识到，小公司不可能在大公司的正面战场上战胜大公司，要想活下去，必须跳出 PC 杀毒软件，寻找其他战场。

幸运的是，移动互联网革命此时来临了，一个比 PC 市场更大的移动市场开始出现了。

智能手机的安全领域，成了新的战场。傅盛说：“当时我每天都在焦虑和思索，怎么才能拿到移动互联网的这张船票？”

更幸运的是，360因为自身的战略原因，无法全力投入移动市场。当时，360正忙于与腾讯进行“3Q 大战”，除了 PC 杀毒软件，还在做搜索引擎和安全浏览器。

傅盛判断，360的主要市场在国内的 PC 端，不会在海外市场和移动端投入重兵。他因此决定，金山毒霸要专门针对海外市场，做一款移动安全工具。

四、手机清理大师 Clean Master

“当时我们看谷歌的安卓应用排行榜，发现 Utility（工具应用）排行榜的第三名叫 Advanced Task Killer，是哈尔滨的一个程序员做的。我们又发现图片应用排行榜里一个叫 Photo Grid 的程序不错，是杭州的一个程序员做的。这两人都没出过国。”

“我就想，现象即规律嘛，和一个中国没有出过国的程序员相比，我不仅出过国，还有2000人，可以动用的战略资源是上亿人民币。他们的应用能够上榜，我全力以赴打这场仗，难道不能排到第一去吗？想了半天我觉得这件事一定可以做到，后来就开始全力以赴了。”

为了尽量避开杀毒软件的老对手，傅盛没有做手机的杀毒软件，而是选择做清理工具。

“大家都在做安全软件，没有本质的差异化，不如在安全软件旁边再开一条线，叫清理。360的大部分团队都扑在安全软件、搜索、浏览器上，就算要在海外市场做手机清理，也只能抽出边缘团队了。”

猎豹的海外工具团队一开始只有四个人，做了一款手机清理大师 Clean Master，发现很受欢迎。

傅盛于是下定决心，集中几乎所有的力量，都投在这个产品上面。

“我从珠海把二三十位骨干从 PC 团队直接调到北京，立刻投入海外移动市场的清理领域，由这二三十人做骨架，迅速形成100人的规模。我们把 PC 端的盈利全部用来支持海外市场，保证了我们在这个战场的胜利。”

五、公司上市

Clean Master 只用了两年时间，就实现了日活过亿。傅盛抓住这个拳头产品，一口气推出了衍生的工具矩阵。

猎豹就这样成了 Google Play 全球下载榜排名前三的公司，月度活跃用户超过6亿，其中80%的用户来自海外。

2014年，借助这样辉煌的成绩，猎豹在纽约上市，实现了从 PC 安全软件到移动工具开发商的跨越。

在这期间，为了减少国内同行的关注，傅盛从来不在国内宣传自己在做海外市场，Clean Master 甚至都没有国内版，奉行“哈巴狗”战略，坚决不咬人。

六、工具软件的瓶颈

傅盛曾经认为，安全工具可以一直做下去，需求始终存在。这个领域可以作为公司长期发展的根据地。

但是，他错了。

随后几年，手机系统快速变化，谷歌和苹果不断收紧控制权，开放的系统权限急剧变少，许多工具都内置了。

第三方的手机安全工具的生存空间越来越小，手机杀毒这个行业几乎完全消失。

清理大师 Clean Master 想要保持高速增长，已经不现实了。傅盛面临再一次转型。

七、多元化投资

猎豹上市时，共募集资金1.6亿美元。傅盛决定将这笔钱投向其他领域，多元化投资，分散安全工具的风险。

他发现移动广告是一个巨大的风口，就收购了几家广告公司，建成自己的移动广告平台，一方面利用自家工具软件的流量，另一方面分销 Facebook 广告，还因此拥有了很强的大数据分析能力。

据傅盛说，只用了两年时间，猎豹就成为了 Facebook 广告平台全球最大的流量贡献方。

另一个重大举措是，猎豹在2014年投资了对口型的唱歌应用 Musical.ly，是后者的主要天使投资人。

Musical.ly 推出后很受欢迎，引起了今日头条公司的注意，后者就做了一个模仿品，起名为“抖音”（国外名 TikTok）。

2017年，傅盛同意今日头条以10亿美元收购 Musical.ly，随即今日头条就将 Musical.ly 合并进抖音。

最近，有人问傅盛，是否后悔卖掉了 Musical.ly。傅盛说不后悔，如果留在手里，做不到今天这么好，何况当时也拿到了满意的财务回报。

八、新方向

多元化投资并不能弥补，猎豹主营业务的放缓。由于没有达到收入增长目标，猎豹的股价在2016年出现了重挫。

傅盛说：“稳定了情绪之后，我意识到一个可怕的事实：随着内容等优质流量的崛起，工具类流量的重要性已经显著下降。系统工具产品作为一个品类，已经不在移动互联网的主赛道上了。”

他因此做出一个重大决定，公司将逐步淡出系统工具行业，再一次转型，全力投入两个新领域。

首先，全面转型移动内容平台，做了海外直播平台 LiveMe，在海外模仿头条的模式，同时加强轻游戏投入，用直播和游戏这样的内容流量，代替工具流量。

其次，成立子公司“猎户星空”，做 AI 和机器人产品，目前的主要产品是接待服务机器人“豹小秘”。

机器人“豹小秘”早期的交互功能很弱，只能用来查询、送菜、做咖啡、红外测体温等等。

2022年生成式 AI 诞生后，傅盛又看到了希望，猎户星空的定位已经变为大模型解决方案公司，“豹小秘”将尝试内置本地的 AI 模型，变成真正的智能机器人。

九、小结

猎豹的转型还在进行，它能成功变成一个内容平台和 AI 大模型的方案公司吗？让我们拭目以待。

有一点可以肯定，如果发展得不好，傅盛未来还会再一次转型。

他用自己的创业经历，证明了只要有强烈的求生求变意志，一家公司的发展可能性是无法被定义的。

即使你的行业，如同杀毒软件那样消失了，你依然可以继续发展，并且发展得很好，你的发展可能性也是无法被定义的。我想这就是他的故事对普通人的意义。

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第 320 期：乒乓仓

如果有人给你一笔钱，让你准备一个商业计划，你会选择什么项目？

很大可能，你根本想不出干什么。现在的商业计划太难了，所有领域的商业竞争空前激烈，几乎找不到高增长的领域。

但是前些日子，我看到一篇报道，关于一家美国创业公司的故事，觉得他们的点子非常聪明，可以照搬到国内，不需要很大投资，盈利的可能性很高。

他们选择了一个别人想不到的创业方向：乒乓球。

创始人是一个纽约的股票分析师。他有一个烦恼。每天晚上结束加班，想打一会乒乓球，但是周围根本找不到球馆，就算找到了，也已经关门了。

他后来发现，很多人都有这个需求，想打球但是找不到球场。

终于有一天，他下定决心，既然没有人做这件事，那么我来做。

他租下闲置的店面，改造成乒乓球室，起名为“乒乓仓”（PingPod）。

每个仓室放一张乒乓球桌，全天24小时营业，无人管理，通过手机 App 预订，App 会告诉你开门密码。

可以几个朋友一起来打球，也可以一个人来玩。他们提供发球机。

你就跟机器对打，还能调节机器发球的力度和难度。

每个乒乓仓都配有多个摄像头，除了监控，还能将比分显示在屏幕。

屏幕下方有一个粉红色的 REPLAY 按钮，点击后，会回放刚才那一分的录像。

你还可以在手机 App，查看整场比赛的录像，精彩片段可以分享到社交网站。

这个服务一推出，就大受欢迎。每天打球的人络绎不绝。短短几年，乒乓仓已经发展到了70多个，运动项目也从乒乓球，扩展到了台球、棒球击球、匹克球、高尔夫模拟器等。

为了更快的增长，他们现在改成了加盟制，你可以购买 PingPod 品牌经营权，使用他们的 PodPlay 系统，开设自己的乒乓仓。这样一来，他们就从经营体育场地变成科技公司，利润更高。

我觉得，这个项目在国内可行。现在各地有很多空置的商业空间，就可以改成这种付费的“乒乓仓”，全天开放、价格实惠、使用方便、还有配套的数字化服务。

这样大大增加了体育活动的场所，降低了参与门槛，同时使用数字科技提升体验，一定会有很大的需求。

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第 319 期：如何拍出爆款视频

MrBeast 是美国第一网红，可能也是世界第一网红。他是 Youtube 订阅者最多的频道，2024年9月拥有3.17亿粉丝。

他每个视频的拍摄成本至少100万美元，制作团队有250人，可想而知，他的视频收益多么可观。

他们公司的员工培训手册（下载地址1，2），最近流出了（下图）。

这是一个36页的 PDF 文件，是他本人写的，主要内容是告诉员工，如何在他的公司工作。

在第一页，MrBeast 要求员工熟读这本手册的每一句话，读完以后还要考试，通过者可以得到1000美元。

里面有很多 MrBeast 拍出爆款视频的经验总结，我觉得视频从业者必读，下面摘录几条。

（1）点击率 是最重要的指标，计算公式是点击视频封面缩略图的用户数量，除以看到缩略图的用户数量。

视频的标题（包括缩略图）决定了点击率，视频必须有一个吸引人的标题。

《我在家50个小时》是一个很蹩脚的标题，不会有人点击，改成《我吃了50个小时的番茄酱》，就会有点击。

然后，缩略图是一个人坐在满满一浴缸的番茄酱里面，就比一个人坐在前院，点击效果好得多。

一般来说，标题越极端越好，《我不喜欢香蕉》不如《香蕉是地球上最糟糕的食物》。

（2）观看时长 也很重要。Youtube 后台有详细图表，展示每个视频的观看时长百分比。

上图下方的曲线，就是视频在每个时点留存的观众百分比。可以看到，第一分钟最关键，留存的观众从100%快速下降到66%。

这就是说，三分之一的观众在第一分钟就放弃观看。上图的这个视频一共有6000万人次观看，但是在第一分钟我们就失去了2100万观众。

如果我们可以改善第一分钟，呈现更有趣的内容，可能就会少流失几百万人。第一分钟是每个视频最重要的一分钟。

（3）重新参与。视频的第1分钟告诉观众，他们会看到什么，然后从第1分钟到第3分钟开始疯狂推进故事。

假设有一个10分钟的视频，讲述一个人在树林里生存了几周。那么，前3分钟不要按部就班展示他每一天怎么过，而要让观众知道他已经生存了多日，唤起用户的情感和好奇心，想看看他能走多远。

这称为第三分钟重新参与，激发用户的兴趣，期待真正印象深刻的内容。

（4）视频的中段 是第3分钟到第6分钟，在这里可以规划所有最令人兴奋和有趣的内容，目标是让观众爱上这个故事、人物以及视频本身。

如果我们能让观众看完视频中段，他们就很有可能看到最后。通常在第六分钟，需要加入另一个非常有趣但需要更多解释的内容，让用户重新参与一次，将故事推动到后半部分。

（5）视频的后半段。一旦有人花了6分钟看这个视频，就表示对故事投入了极大的精力，很可能会坚持看到最后。

通常，不太有趣的内容会出现在视频的后半段，但是永远不要发出视频结束的信号，这样观众就不会关掉视频。

让观众坚持到最后的一个方法，就是保留悬念，比如看看谁能最后赢得10万美元，获胜者直到视频结束才揭晓。所以只要我们不让视频变得无聊得要死，人们很可能会坚持到最后。

另一个方法是阶梯式展示，比如《我买了世界上最大的烟花》这个视频一开始就展示了所有的烟花，然后点燃1美元的烟花，接着点燃10美元、50美元、75美元、1,000美元、10,000美元、40,000美元、100,000美元，最后点燃一个破世界纪录的烟花。

（6）总结。人们观看的时间越长，视频的效果就越好，这就是为什么我对每一秒都如此执着。

在视频开始时吸引观众，将内容变成一个令人惊叹的故事，让观众投入其中，没有沉闷的时刻，然后在视频结束时以突然的结局获得令人满意的回报。

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第 318 期：创业咖啡馆的记忆

上周末，媒体在谈论中国风险投资的现状。我不禁想起，它曾经多么火爆。

大家还记得创业咖啡馆吗？

我搜到了一组照片，拍摄于2015年1月6日的北京中关村“车库咖啡”。

（1）咖啡馆内部非常拥挤，创业者都忙于自己的项目，正常喝咖啡的人反而没有。

（2）点一杯20元的咖啡，就可以坐一天，很多人把电脑搬进咖啡馆，把这里当成工作室。

（3）咖啡馆24小时营业，不少人会在里面过夜，要是半夜醒了，就继续干活。

（4）咖啡馆的墙上贴满了商业计划书，以及找合伙人的布告，更新速度非常快。

（5）人们用手机扫描布告的二维码，了解详情。

（6）每天中午都会有创业者自愿上台分享自己的项目和经历，希望拿到风投。台下的人见多不怪，继续低着头，专注手头的工作。

（7）随便找一个陌生人，他都愿意跟你侃侃而谈，介绍他的创业项目。

这就是十年前的创业氛围。

这样的创业咖啡馆，现在已经消失了。即使还有人在咖啡馆里做创业项目，也只是把它当作一个工作空间，而不是寻找风投的地方。

如果你问我，是不是怀念创业咖啡馆？老实说，我还挺怀念的。虽然它更多是泡沫，大部分的项目先天不足，甚至不乏欺诈，但是我怀念那时的人们充满干劲，相信自己可能是下一个马云马化腾，市场热火朝天，每天都有新东西出来。

今天的风险投资，氛围已经全变了。不仅申请的难度大大上升，而且风险投资家处处在规避风险。他即使投给你，也往往要求加入回购条款。

所谓“回购条款”，就是规定如果创业公司无法在指定日期前上市或被收购，创业者必须“回购”拿到的投资，即把钱还给风投公司。

更有甚者，风投为了保证“回购条款”的执行，还要求创业者用个人财产做担保。就是说，如果创业失败了，公司的钱都亏光了，你还必须用个人的钱偿还风险投资。

这还叫“风险投资”吗？风险都转嫁给了创业者，投资变成了借款。难怪大家现在不敢拿风投，害怕创业失败，背了一身债。

我觉得，国家应该出一个司法解释，明确如果存在“回购条款”，就不是投资合同，而是借款合同，出资者获取的股权无效。只有这样，才能不把创业者吓跑。

技术创新需要风险投资，我衷心希望中国的风险投资和创业热潮，有重新高涨的那一天。

好消息是，《黑神话：悟空》最近的成功对游戏开发者是一个巨大的鼓舞，风险投资的信心有所恢复。但愿游戏业会带动风投，要是能结合元宇宙就更好了。

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第 317 期：驴子、老虎和狮子的寓言

本周看到一个很有趣的寓言，分享给大家。

有一天，驴子和老虎发生了争论。

驴子说：“草是蓝色的。”

老虎回答：“不对，草是绿色的。”

他们各执己见，互不相让，争论越来越激烈。

最后，两人决定将这个问题提交给狮子法官。

他们来到狮子面前，驴子大叫大嚷：“法官大人，草难道不是蓝色的吗？”

狮子回答：“如果你真的这么认为，草就是蓝色的。”

驴子不依不饶：“老虎不同意这一点，还出言不逊，请惩罚他。”

狮子随后宣布：“老虎将受到三天面壁思过的惩罚。”

驴子非常高兴，心满意足地离开了，嘴里不停地念叨着：“草是蓝的，草是蓝的……”

老虎十分气愤：“法官大人，草难道不是绿色的吗？”

狮子回答：“草确实是绿色的。”

老虎困惑不解：“那你为什么要惩罚我呢？”

狮子回答：“惩罚你与草是蓝的还是绿的这个问题无关，而是因为像你这样的高级生物，竟然浪费时间和驴子争论这样简单的问题。最重要的是，你还用这个问题来烦我，只是为了验证你已经知道是真的事情。”

这个寓言就结束了，讲的其实是，应该如何处理争论。

它的观点很简单，就是不要争论。一来，有些人根本无法说服，他们不关心真相或现实，只关心自己的信念和观点获得胜利。

他们会竭尽全力，捍卫自己是正确的，与这样的人争论，就是浪费时间。

二来，一旦开始争论，难免情绪压倒理智。当你胜负心高涨，一心想赢过对方，你的智力就会急剧下降。

我一直对自己、对这个周刊有一个想法，也希望让大家知道：不说教，尽量提供事实，如果要说出观点，必须是那些根据事实显而易见的观点。与他人讨论时，主要是澄清事实，尽量不辩论对错，如果对方无法说服，那就算了，让他赢。

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第 316 期：你一生的故事

几年前，我读过一篇科幻小说，名字叫做《你一生的故事》（Story of your Life），有中译本。

这篇小说得过很多奖，还被好莱坞改编成电影《降临》（Arrival）。

它的作者是美国华裔小说家 Ted Chiang（中文名为姜峰楠）。

它讲了一个什么故事呢？

有一天，外星人的飞船来到地球，就停在地球轨道上面。它们向地面发送了很多半圆形的通信站，希望与人类建立接触。

人类只要来到这些通信站，通过某种类似“可视电话”的机制，就能跟外星人面对面交流。

问题是，这些外星人都是七只脚的怪物，人类听不懂它们的语言。美国军方就派出一个语言学家，试图学会它们的语言。

语言学家在学习过程中，慢慢领悟了，预见到了自己的未来。

她看到，自己会结婚，会有一个女儿，然后女儿25岁时将在一场意外事故中去世。

于是，当她听到未来的丈夫问自己：“你想要个孩子吗？”，不禁陷入了沉思，要不要让这样的命运发生呢？

这就是小说的内容，它的名字《你一生的故事》，就是指语言学家在讲述她的女儿一生的故事。

我读完后，对这个故事本身没有特别的感觉，倒是对这个书名念念不忘。

每个人的一生都是一个故事，关于走过的旅程，经历的战斗，感受的苦恼和困惑。但是，大多数人的故事没有记录下来，随着日子湮没了。他们自己不会写，也不会有人帮他们写。

如果存在一种服务，可以把每个人的一生写成故事，保存下来，那该多好？

前几天，我发现有人抱有一样的想法，而且居然已经动手做出来了。

他的实现思路很简单，就是随身佩戴一个摄像头，每隔一段时间，自动或手动对着周围环境，拍一张照片。

然后将这张照片发送到 OpenAI，让 AI 根据预先设置的提示词，用传记的作者的口吻，为照片生成一段描述。

他用树莓派 + 摄像头 + 打印的外壳，做出了一个这样的装置，只要佩戴在身上，就会定时把周围环境的照片发送到 OpenAI。

他用的提示词如下，我译成了中文，里面的人名、城市、年龄都是随便改的。

你是一部关于张三的电影的叙述者。张三的年龄为20岁，所在城市为上海。当你看到附件的场景照片时，应该从张三的角度描述这张照片，所有人物都使用第三人称。

我就从网上找了一张上海街景的照片。

然后，把照片和提示词一起发给 OpenAI，下面就是返回的描述。

在这张照片中，张三站在熙熙攘攘的上海街头，他的眼光落在了“杨氏煎饺”的招牌上。街道上人群络绎不绝，从周围匆匆走过的行人到排队等待的食客们，每个人都沉浸在自己的小世界里。队伍前的人们耐心地等待着品尝这家声名远扬的小吃，而张三对这一幕并不陌生。这不仅仅是一条普通的街道，对他来说，这里充满了家的味道和温暖的回忆。

街道两侧的建筑展示了上海的传统与现代的融合，老旧的石库门建筑与现代的招牌交相辉映。电线杆上纵横交错的电线像是城市生活的复杂脉络。尽管张三已经习惯了这种忙碌的城市生活，但每次路过这样的街景，心中总会涌起一丝慰藉。

在这繁忙的一天里，张三像往常一样穿梭在这座大都市的心脏地带，尽管他只是其中的一员，但这座城市的每一个角落都承载着他的故事和梦想。

这像不像一段传记？

这些照片和描述都按照时间顺序保存，只要将它们连起来，就是一部图文并茂的你的传记。以后，你自己或者其他人，就可以查看你的每一年是怎么度过的。你还可以手动添加自己的补充。

就这么简单，实现了 AI 为你写传记。它使用的都是很普通的技术，完全可以集成在市售的智能眼镜里面。

我希望，很快就会有公司推出这样的服务，让 AI 为你写每天的传记。以后，每个人都会有成文的“你一生的故事”，流传下去。

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第 315 期：一份谷歌离职报告

上周，我看到一篇有趣的文章。一位谷歌 SRE 工程师离职了。

她负责服务器的运维，平时要为网站故障写分析报告（postmortem），现在离职了，就为自己的离职也写了一份分析报告。

她写得非常坦率，说了心里话，也透露了很多谷歌公司的情况。信息量挺大的，下面分享给大家，碍于篇幅，有所删节。

（1）我的基本情况。 2015年，我从波兰的大学毕业，加入谷歌，来到爱尔兰分公司，担任 SRE 工程师。

入职时，我的职级是 L3，9个月内就晋升到 L4，一年后晋升到 L5，现在是 L6。

（2）我从谷歌得到了什么。 在谷歌待了九年后，我在本周离职。回顾这九年，我得到了很多东西。

首先，我得到了大量的钱。

其次，我得到了工程技能，理解了复杂的大型网站系统，还拥有处理生产故障和调试机器的世界一流的技能。

再次，我得到了领导和管理团队的技能，以及成为一家巨型技术公司一员的满足感。

最后，我得到了各种福利，比如办公室、游泳池、健身房、体育课程、每周按摩、美味和健康的膳食、医疗保健等，还有好玩且舒适的异地出差和商务旅行机会。

（3）谷歌的变化。 现在的谷歌，相比我刚加入时，发生了很多变化，已经不再那么有趣和酷炫了。

以前，谷歌的技术是顶尖的。现在，其他公司的技术水平，正在接近谷歌。

谷歌的内部预算也在削减，我们的商务旅行减少了，裁员不断。公司还把招聘名额转移到更廉价的地区。这对我产生了直接影响，我没法为自己的团队招人了。

这些年来，谷歌内部的安全制度和规章，不断增加，越来越繁琐。公司的内部系统，以及各种团队之间的关系，变得非常复杂。这减慢了我们的开发速度，并带来了许多艰巨的工程挑战。

对于我们来说，理解公司内部系统，成了越来越大的负担。你需要牢记无数的系统和技术细节，其中任何一个都可能对你产生影响（对于 SRE 工程师尤其如此）。新入职的员工可能需要一年的时间才能完全理解这些东西，这太疯狂了。

很多时候，我觉得自己被会议、重复性劳动、资源不足的团队工作，压得喘不过气，但同时又没有良好的成长机会。

公司两次承诺我，可以扩招手下的员工，但是两次都被取消了。我觉得，现在的工作没有充分发挥我的能力，但是在公司内部，又找不到发挥的方式。

与此同时，谷歌的高管们不提供支持和反馈，也几乎没有任何监督。你问他们下一步如何开展工作，他们会不知所措，让你自己去解决。

（4）我的想法改变了。 那些曾经吸引我的东西，已经不再有很强的吸引力了。

我已经达到并且超过了自己的财务目标。

我对谷歌技术的迷恋，逐渐变少。实际工作中遇到的技术问题，也不再那么令人兴奋。

我的兴趣转移到了其他方面。SRE 工程师跟我的兴趣和性格都不太符合。我是一个乐观和有创造力的人，但是 SRE 岗位要求稳重和保守。另外，长期夜班扰乱了我的睡眠，SRE 要求“七天24小时在线”使我很难放下工作。

我想离开 SRE 换个岗位，而爱尔兰又没有太多其他岗位可选择。由于惰性和个人原因，我也没有申请去其他地区。老实说，谷歌是一家以美国为中心的公司，只要你不在美国总部，推进任何事情都很麻烦，很容易感到孤立和边缘化。

我在谷歌看不到大的升迁机会。我已经是 L6 工程师了，在工程领域到顶了。我对 L7 并不真正感兴趣，因为 L7 更多是一种政治角色，不是工程角色，并且也很难说手下会管理多少人。如果我有机会自己领导一个大团队，我可能愿意留下来，否则我更渴望创办自己的公司。

（5）其他想法。 回顾这九年，我感到自己很幸运。

谷歌的股票表现非常好，再加上我的快速晋升和高绩效，使得个人收入很不错。我经过仔细思考后，对这些收入做出的财务决策，也很正确，给我带来了更多财务回报。

我在谷歌认识了大量的人，建立了许多关系。我雇用的员工也都非常可靠。

我有一些后悔没有做的事情。最主要的就是，我本应该早点退出 SRE，申请转移到其他国家，从一开始我就知道 SRE 不是我想要的。我只是坐等情况发生变化，结果没有如愿，现在我知道了，我应该主动寻求变化。

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第 314 期：《黑神话：悟空》可以产业化吗？

本周最瞩目的大事，无疑是《黑神话：悟空》的发布。

它是第一部中国公司制作的 3A 游戏大作，制作水准很高，引发了世界范围的兴趣。在经济上取得了巨大成功，总销量已经突破450万份，金额15亿人民币。

我认为，《黑神话：悟空》将来会写进历史。不是因为游戏本身，而是因为它是一个起点，可能会带动中国游戏产业，向着大型化、剧情化、史诗级游戏的道路发展。

中国早就是世界最大的游戏市场，也制作了很多非常赚钱的明星游戏，比如《原神》。但是，那些游戏都是网络游戏，需要通过网络，多人在线游玩。中国从来没有出现过国产的单机 3A 游戏大作，直到这一次。

原因很简单，不是以前做不出来，而是因为在中国市场，单机游戏大概率要赔钱，或者赚到的钱很微薄，跟网络游戏不是同一个数量级。

以《黑神话：悟空》为例，据报道，开发公司“游戏科学”有100多个员工投在这个项目，一共花了6年时间，期间没有收入，需要不断地投钱，养活所有员工，上市后能不能大卖，也是未知数。

好不容易熬过了漫长的制作期，游戏终于上市了，结果上市当天，网上就出现了1元的盗版。

这么高的风险，哪家公司敢重金投入？网络游戏就不存在这个问题，因为要跟游戏服务器联网才能玩，可以保证收入，而单机游戏只要安装了就能玩，没有好办法防止盗版。

另外，还有一个原因。网络游戏可以让玩家不断地充值，而单机游戏通常只能卖一次，后面很难让玩家再掏钱。

我希望，《黑神话：悟空》这一次能够在经济和口碑上都大获成功，只有这样，才能鼓舞更多的中国公司也走这条路，去开发更多的大型单机游戏。

政府和整个社会都应该推动这件事情，乐见其成，有以下几个原因。

（1）大型 3A 游戏是一种文化产品，有极大的世界影响力。相比日本的动漫和韩国的 K-pop，中国的文化输出一直很弱，只有刘慈欣的《三体》和游戏《原神》有世界知名度。

想要输出中国文化，最佳载体目前来看就是游戏，难度要比输出中国的流行歌曲、影视作品、书籍低得多。《黑神话：悟空》这一次就让很多老外对古代中国的建筑和文化产生兴趣，可能会拉动入境旅游，我们需要更多这样的作品，传播对中国的兴趣，改变对中国的认知。

（2）大型 3A 游戏是巨大的经济引擎，不仅游戏本身可以卖钱，还可以不断推出资料片和续集，改编成影视作品，更可以通过周边产品来拉动消费。比如，任天堂的马力欧游戏已经建成了乐园（下图），吸引世界各国的游客，去看看游戏场景在现实中的样子。

千万不要小看文化产品的吸金能力，泡泡玛特公司2024年上半年的利润超过10亿人民币。谁能想到一家卖玩偶的公司，能够这么赚钱，相比之下，电动汽车的明星公司蔚来和理想，一个季度就亏损几亿元到几十亿。我知道不能这么比，我只是想说，相比辛辛苦苦造汽车，文化产品是更容易的赚钱方式。

何况游戏比玩偶的成本更低，玩偶还有制造和运输成本，游戏一旦开发完成，下载购买的成本接近零。

（3）游戏业比制造业更容易发展。发展制造业很困难，需要解决土地、原料、能源、道路、劳动力等等许多问题，哪一个都不容易。产品做出来以后，还要跟竞争对手拼价格，搞不好只能廉价甩卖。

游戏就完全不一样，不存在原料问题，需要的是创意 + 软件技术，只要把人才训练出来，再配一些电脑设备，随便找个写字楼，就能源源不断地生产出来。

游戏的销售也更简单。制造业的销售，需要物流和仓储，而游戏只需要上传到游戏商店，就能让全世界的玩家买到。

（4）游戏业能够解决就业问题。中国的土地、能源、原料，都是稀缺的，唯独不缺的就是14亿中国人。如果我们可以让更多的人，变成文化产品的生产者，那不仅可以解决就业问题，还能成为我们的比较优势。

游戏需要多方面人才的合作，不仅需要程序员，还需要美术、音乐、剧本等等。游戏业的兴旺，也会让这些行业兴旺。

现在，很多年轻人都在直播和拍短视频，虽然这也是文化产品，但远不如游戏业的市场大，我们应该引导更多的人进入游戏开发，制作游戏产品。

总之，《黑神话：悟空》不要成为个例，而要成为产业化的起点，带动更多游戏和文化产品的诞生，促进中国游戏产业、文化产业的发展。

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第 313 期：如果新加坡没有空调

最近半个月，上海的天气是地狱模式。

酷热无比，一连几天破40度，入夜也不降温，湿度又大，每天都是桑拿天。

这种痛苦感受，大家最近都有体会吧。因为不单上海，全国大部分地区，这段时间都是破纪录的高温。

今年夏天，史上最热。我很担心，明年更热，以后年年如此。全球变暖已成定局，这还怎么熬过夏天啊！

高温是一种自然灾难，跟水灾、雪灾、火灾一样。我们现在就要开始动手，为未来的高温灾难天气做准备。

我先讲一个真实的故事。

有一次，记者问李光耀，新加坡成功的原因是什么？

李光耀出人意料地回答：最大的原因是空调。“空调的发明让热带的发展成为了可能，改变了文明。”

新加坡是热带国家，终年高温。李光耀当选总理后，第一件事就是给政府大楼都安装空调。这关系到效率，如果没有空调，一面工作、一面擦汗，就无法做好工作，也无法吸引投资者。

这是千真万确的，没有空调，热带国家就不可能发展起来，永远只能是种香蕉的地方。并非巧合的是，老牌发达国家“欧美日“，都地处温带，不必为高温天气烦恼。

所以，我们抵抗高温的第一个措施，就是普及降温设备，让所有人都有空调。

迪拜就是这样，所有地方都装了空调，甚至公交车站都是空调房（上图）。我觉得，这个做法特别值得借鉴，既让民众不必在烈日下候车，又让那些家里没空调的苦命人，有地方坐着吹冷气。

第二个措施，就是改变城市的设计，打造降温城市。

我们需要多种树，让城市有更多的树荫。人行道旁的建筑物底层，可以改成骑楼（下图），为行人提供遮蔽。

沙特那样的巨型遮阳伞（下图），也可以安装。中午自动打开，为街道遮阳。

地下空间和山洞，也要利用起来，那是天然的降温场所。下图是武汉的防空洞纳凉点。

我觉得，还可以试试加州的办法。加州规定，屋顶和道路都要漆成白色，因为白色可以最大程度反射太阳光，避免吸收热量。

最后，第三个措施，就是保护户外劳动者。

高温对户外人群的伤害特别大，政府应该明确规定，温度超过38度，就要停止户外作业，就像暴雨台风天气停班停课一样。

对于那些无法避免的高温户外作业，应该给劳动者配备随身空调，或者空调服。

另外，我在海南省保亭县，见过“户外劳动者驿站”，提供免费的休息场所，里面有空调、饮水机、厕所等。

这种做法特别好，应该在所有城市推广。现在各大城市正好有很多空置的铺面，政府可以部分出资，改造成这样的”市民驿站“，既是劳动保护，又可以盘活房地产。

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第 312 期：从英特尔看“美国制造”

上周，英特尔的股价，一天之内下跌了26%，是这家公司50年来最糟糕的一天。

英特尔是美国制造的指标公司。美国政府推动“美国制造”，希望高技术制造业回流本土，英特尔是这个计划的重要一环。

英特尔曾经是世界最大的半导体公司，即使到了今天，也是美国最先进的半导体制造商（台积电美国厂尚未建成）。

只有英特尔发展好，美国才能有独立的本土芯片制造业，否则终究必须依靠台积电。

但是，英特尔就是不争气，产品没有突破，亏损一路加大。这一次大跌后，市值只有 Nvidia 的4%，老对手 AMD 的一半。

后两者都是半导体设计公司，对美国制造没有帮助。所以，英特尔股价大跌这件事，对“美国制造”的打击很大。

美国制造的重中之重就是半导体，政策目标就是确保最尖端芯片能在美国本土生产。

为此，美国一方面命令台积电来美国建厂，另一方面给予英特尔大量补助（超过100亿美元），毕竟它是“自家的孩子”。

那么，为什么英特尔有了美国政府的“百般呵护”，还是做不好？

一般来说，制造业的成功有三个因素，至少必须占一个：（1）你的产品独一无二，（2）你的产品更好用，（3）你的成本更低。

这三个因素，英特尔都做不到。

（1）它的核心产品 x86 芯片停滞了，多年来没有突破，市场不断缩小。不仅无缘手机市场，就连桌面市场也在被 ARM 芯片蚕食，Windows 今年都开售 ARM 版本了。

（2）它的生产工艺一直无法改善，生产出来的 x86 芯片落后于竞争对手 AMD（由台积电代工）。最近更是爆出，它的13代和14代高端芯片有工艺缺陷，会引发软件崩溃，彻底动摇了市场信心。

（3）美国本土的生产成本，远远高于亚洲，所以英特尔发展代工业务不现实。

更要命的是，上面三点没有丝毫改善的迹象，还在恶化。所以，英特尔还没有到谷底，尽管已经宣布将要解雇15000个员工，恐怕还是很难翻身。

从英特尔可以看出来，“美国制造”大概率不会成功。半导体是美国的优势行业，技术、人才、资金都有优势，还有政府的大力扶植。如果半导体制造业都要失败，就更不要提其他的制造业了。

英特尔不是个例，它是美国制造的缩影。它面临的问题，也是美国工厂普遍面临的问题。

英特尔走出困境，其实有一个简单的办法。目前，美国政府禁止英特尔向中国销售高端芯片，还禁止向华为出售所有 CPU 产品。这些措施对英特尔打击特别大，因为它在其他市场没优势，而中国是世界最大的游戏市场，游戏电脑的 CPU 是清一色的 x86 芯片。对中国禁售，就是断了英特尔的财路。

拯救英特尔，最简单的方法就是取消英特尔对中国的禁售。但是，美国政客肯定不会这样做，所以英特尔的东山再起，恐怕遥遥无期。

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第 311 期：低利率与长期项目

先说一个经济新闻。

上周四，存款利率下调了，五年定期存款的年利率只有1.8%。

这是一个标志，表明现在进入了低利率时代。

不仅银行存款的利率低，项目的回报率也变低了。

现在要找一个高回报的项目非常难，就算找到，风险也很大。社会的平均投资回报率，已经远远低于十年前。

从现在开始，大家都会慢慢适应低利率时代。以前那种高利率、高增长的情形，怕是很难再现了。

但是，低利率也有正面影响。今天我就想谈其中一个，至少可以让我们乐观一点看待未来。

那就是，低利率会鼓励人们，重视长期项目。

长期项目的收益，主要来自遥远的未来，不像短期项目，收益主要来自眼前。

低利率环境下，会有更多人选择长期项目。原因是长期项目的未来收益，折算成现值会变多，即低利率使得未来收益与现在收益之间的差异变小了。

经济学家张五常就说过，低利率会鼓励更多的年轻人学医。医生是一个长期职业，前期很穷苦，收入微薄，要等到中年，收入才会稳步上升，然后一直保持到老年。

低利率会缩小，医生在学徒期的收入损失，而放大中年后的收入预期。

下面是一篇我最近读到的相关文章，也是谈这个问题，解释长期项目胜过短期项目的另一个点，我觉得写得不错。

（1）这个世界上，大多数人都在玩短期游戏。如果你玩长期游戏，你会因此获得优势。

（2）这是因为，如果你做其他人正在做的事情，回报应该跟其他人差不多，只能保证你获得平均结果，除非你很幸运。

（3）要想获得高于其他人的回报，你要么做不同的事情，要么以不同的方式做事。

（4）选择很少人玩的长期游戏，你更容易获得高于其他人的回报。这不是因为它更简单，事实上它更困难，但是你每天都投入去做困难的事情，会使得明天变得更容易。

（5）长期游戏最困难的地方是第一步。你必须愿意承受当前的痛苦，才能让明天变得更容易一点。

（6）在长期游戏中，你每天只能创造出一点微小的优势，它不明显但不意味着不存在。

（7）你不能在所有事情上都进行长期游戏。你需要选择对你来说重要的事情，做一个长期规划，然后长期投入。

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第 310 期：内容农场的 AI 赚钱术

内容农场指的是，通过炮制大量文章，以骗取点击、赚取流量的网站。

它会炮制数以万计的垃圾文章，每个页面充满了广告，冠以诱人的、关键词优化的标题，吸引读者点进去看。

以前，内容农场要聘请写手，到处搜罗资料，来生成内容。现在简单了，交给 AI 来写，两秒就生成一篇。

而且，AI 的价格已经足够低，低到单次浏览的广告收入就可以覆盖成本。下面，我就来演示，打造一个 AI 内容农场是多么便宜。

首先，可以根据热搜，找到读者感兴趣的主题。

我们随便找一个经常搜索的 IT 问题，比如关闭 Windows 的更新功能。

然后，让 AI 撰写文章。

这时你需要一段精确的提示词（prompt），我从老外的文章拷贝了一段。

你是一位优秀的博客作者。你撰写的博客在搜索引擎中排名靠前，因为你了解 SEO 以及如何使用高度相关和热门的关键字。你的博客文章信息丰富，可帮助用户实现他们所寻找的内容。

你将收到搜索博客文章的用户的查询。你将创建与他们的查询相匹配、有帮助且能回答或与他们所搜索的内容相关的博客文章。

仅使用博客文章进行回复。

读者的问题是：如何关闭 Windows 的更新功能？

我把这段提示词，输入一个国产 AI。

AI 马上给出了下面的文章。

接着，我们计算一下，上面这篇文章要花多少钱。

AI 计费是根据 token（词元），我用的那个国产 AI，收费标准如下：

• 输入：0.0008元/千 token
• 输出：0.0020元/千 token

我们用 OpenAI 的 token 计算器，可以得到上面的输入是168个 token，输出是622个 token，那么总费用如下。

（168 * 0.0008 + 622 * 0.0020）/ 1000
= 0.00138

也就是说，这篇文章的成本是人民币0.00138元，一分钱可以生成7篇，生成1000篇也只要1.38元。

那么，我能用它赚取多少广告费呢？

国内广告平台的数据比较少，国外一般使用谷歌广告，它的收入是0.2美元～2.5美元/千次浏览。

我们就取最低的0.2美元，相当于人民币1.45元，那么单次浏览就是0.00145元，刚好高于文章的生成成本。

因此，每一次浏览都是赚钱的，只要有人点进来就弥补内容成本了，后面再点进来都是纯利润。

内容农场从来没有这么容易过，我先买一个热搜数据库，然后花费100多元，就能生成10万篇文章，最后加入广告，做好 SEO，网站上线，等着用户点进来就行了。

不难想象，资讯类网站未来大概都是这个模式。真人生产内容，成本太高，无法与 AI 内容抗衡，注定只能是小众网站。

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第 309 期：无人驾驶出租车的双面刃

武汉的无人驾驶出租车，是最近的热点新闻。

几百辆”萝卜快跑”公司的出租车，完全没有司机，正在武汉街头接送乘客（主要在东湖新技术开发区）。

我们可能都想过，总有一天，无人驾驶会变成现实，淘汰真人驾驶，但是没想到这么快。

不过，目前还不是彻底的无人驾驶。网上流传一些照片，每辆车都有人在云端监控，紧急情况下会远程接管。

据报道，萝卜快跑现在12个城市运营（上海、福州、嘉兴、阳泉、重庆、成都、北京、合肥、广州、长沙、武汉和深圳），其中4个城市是车内无人（北京、上海、深圳、武汉），其余都是车内有安全员。

但是，武汉是唯一的城市，可以全市范围内 7X24 小时运营，其余均只能在指定区域的部分时段内运营。

这就是为什么，无人驾驶首先在武汉爆火。因为无人驾驶真正落地的中国城市，现在只有它一个。

它的政策最宽松，2022年就发布了“三个允许”：允许车内无安全员、允许开上社会道路、允许商业化服务。武汉开放无人驾驶的区域，据说全球最大。

不过，这种优势大概维持不了多久了。萝卜快跑火了以后，其他城市快速跟进。7月8日，上海马上宣布，允许车内无安全员，最快一周内面向公众测试无人驾驶出租车。

中央政府也明确支持，并且推动“车路云一体化”，作为国家的发展方向。北京市更是明文规定，今后新建、改建、扩建道路，都要在道路两侧为智能化基础设施预留空间。

总之，无人驾驶已经不是实验室技术了，全国铺开测试、大规模应用，即将到来。

我认为，这是一件好事。（1）无人驾驶能带动产业升级和产业转型；（2）提升国家竞争力，保证我国汽车制造业、运输业、软件业的竞争优势‘；（3）为消费者造福。

但是，无人驾驶也有消极的、伤害社会的一面。那就是它会替代人类驾驶员，造成失业。这是无法忽视的。

无人驾驶的运价低，24小时全天运行，人类司机根本竞争不过。武汉的萝卜快跑，运价每公里不到1元，大幅低于网约车，更不要提出租车了。（武汉的出租车起步价3公里10元，然后每公里1.8元。）

武汉的出租车公司已经撑不下去了。网上流传一封武汉市建设汽车客运有限公司的公开信，就是在求救。

“现在（本公司的）司机每天单车200至300元左右的毛收入，杯水车薪难以为继。

由此引发驾驶员与公司之间的矛盾，司机群里每天抱怨公司和管理部门不作为。

尤其近段时间无人驾驶网约车的盛行，科技垄断资源，抢夺底层人的饭碗，许多巡游出租车养家糊口困难，被逼退出这个行业。”

失业是严重的社会问题，如果无人驾驶出租车大量取代人类司机，将影响很多人的生计。为了社会稳定，政府需要对无人驾驶出租车有所限制。

我有几点建议。

（1）货运优于客运。货运的距离长，更艰苦，更适合无人驾驶。

（2）公交车优于出租车。公交车本来就缺少司机，无人驾驶可以增加班次，有利于绿色出行。

（3）郊区和农村优于城区，那里平时不容易叫车，更需要无人驾驶。

（4）城区的无人驾驶出租车，政府收取管理费，使得运价不低于真人司机。多收的钱用于补贴出租车行业转型。

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第 308 期：工作找不到，博士能读吗？

最近几年，我国的博士招生数量急剧增长。

2016年还是7万余人，2023年就增长到了15.33万人（上图只到2022年）。

最新消息是，2024年还会扩招。

博士招生增长这么快，我想多少跟这几年的就业形势有关系。

如果你因为就业压力，正在考虑要不要读博士，我推荐本周的一篇文章。

作者是加拿大麦吉尔大学的一个数学博士，但现在是野生动物摄影师。别人问他，你觉得博士学位值得读吗？他就写了这篇文章。

他说，你要考虑清楚，博士学位并不像听上去那样美好。

首先，硕士+博士至少需要5年，毕业了能不能找到更好的工作，并不确定。这段时间你完全可以在另一个地方，建立你的职业生涯。

其次，很多博士学位名不符实，只是一堆半生不熟的课程，最后你提交一篇低标准的论文，就可以通过，可能学不到什么东西。

最后，不要相信大学的宣传。学校总是说，自己的博士课程有多好，目的只是想要更多的学生，这样就可以赚更多的钱。

你考虑问题的标准应该是，生命只有一次，不要浪费你的时间。你决定如何行动，应该基于它们能否帮助你的自我发展和成长。

如果博士学位满足下面的条件之一，就值得读。

• 它的研究方向，能够真正激发你的某个兴趣。
• 它让你真正成长为自己的更好版本。
• 你用它去做一些可以达到人生新高度的事情。

反过来，上面的条件都达不到，反而有下面的特征，博士就不值得读。

• 读博结束后，它只是让你的简历多了另一行。
• 博士期间学到的东西，你自己一个人也可以学会。
• 你读博的唯一目的，只是为了找到一份工作，但它不能帮助你成长。

最后，他说了一个简单的判别方法。

“你一想到读博这件事，感到激动不已，仿佛内心的火焰被点燃，觉得它会大大丰富你的人生，带给你成长和以新方式看待世界，那就去读。”

“反之，你对这件事毫不激动，有种无可奈何的感觉，那你最好先花几个月，认真思考你想做什么，如何度过自己的生命，这可能会让你避免浪费宝贵的几年时间。”

我很认同这段话，但是必须承认，这太理想化了。

找不到工作是非常现实的压力，而读博是有工资的。走投无路的时候，其实是没有选择的，内心的意愿并不重要。

我转发他的文章，只是因为喜欢他说的，只要有可能，就应该从自我发展和成长的角度，来思考人生的选择，否则读博只是把眼前的就业困境，推迟到几年后，而且那时的选择余地比现在更少。

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第 307 期：不要看重 Product Hunt

Product Hunt 是一个美国网站，专门分享新产品。

它的首页有一张实时榜单，显示当天最受欢迎的新产品，排名来自访问者的投票。

很多开发者非常看重这个网站，会在上面发布自己的作品，并把它的 Logo 挂上自己的产品页面，显示得到了多少票。

上图显示，这个产品得到了651票。于是，你就可以宣传这件事，“我们的产品排名 Product Hunt 当天（或者当周）第一。”

我一直对 Product Hunt 不以为然，觉得它的排名压根不重要。

本周，“黑客新闻”论坛上，正好有一位读者写了一篇文章，跟我的看法一样，题目就叫《不要看重 Product Hunt》，说得非常好。

为什么 Product Hunt 排名不重要？

原因很简单，它的访问者不是你的真正客户。

它的大多数访问者都是产品经理、设计师或创始人。其实也不是真正的创始人，而是想成为创始人的人，因为前者太忙了，没空经常来看 Product Hunt 又出现了什么新产品。

你的真正客户不会访问 Product Hunt，他们不关心新产品的排名。程序员和开发者也不会来，而是去专门的程序员论坛或者编程网站。

产品经理和设计师，才是最关心新产品的人，因为他们想为自己的项目寻找想法和灵感，把握当前的趋势，捕捉风口出现的迹象。这种心态注定了，他们感兴趣的是产品的创意，而不是产品本身。

这样的人投票给你的产品，并不意味着看好这个产品，更不意味着成为你的客户，而是意味着他们非常可能抄袭你的想法。

Pruduct Hunt 的投票，不等于客户的投票。就算你的产品得了1000票，如果投票者不使用它，那就不会转化成你的客户，因此毫无用处。

启动一个新产品的正确方式，不是去 Product Hunt 打榜，而是找到你的真正客户，面对他们宣传，直接把产品信息传递给他们。

举例来说，你做了一个人力资源的 SaaS 产品，人力主管是你的用户。他们不会来 Product Hunt，所以你不应该在那里发布产品，而应该去 LinkedIn 找到的每一位人力主管的联系方式，发邮件给他们，说你可以为他们解决什么问题。

你也可以在社交平台上，针对目标用户投放广告，都会比 Product Hunt 的排名更有效果，因为真正的客户看到的机会更大。

总之，你的目标客户在哪里，就去哪里推广你的产品。

Product Hunt 的意义在于，可能会引起风险投资家的注意。另外，它提供了一个场所，让你展示营销材料。

但是，就算成功拿到了投资，这也不重要。

决定公司命运的，不是你的投资者，而是你的客户。如果没有客户，公司最终还是活不下去。你最重要的任务是找到客户，越多越好，Product Hunt 对此帮助不大。

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第 306 期：信息就像糖一样上瘾

工业革命有一个很少人提到的后果，就是人类可以大量生产糖了。

古时候，糖主要来自甘蔗和蜂蜜，难以大量生产。所以，古人的菜肴不放糖，主要依靠食物本身的甜味。可以想象，古代的大部分食物，尤其是日常食品，应该是不好吃的。

一旦糖大量生产，人类就疯狂地爱上了它。我们喜欢糖，喜欢到现在的大部分食物，都必须添加糖，比如饮料、糕点、奶制品，甚至鸡排的配料都包含糖。

对糖上瘾，已经成了一种常见病。百度百科有一个“糖瘾”条目，解释上瘾原因是“甜味会带给人愉悦的感觉。”

科学家认为，糖会增加多巴胺的分泌，使大脑兴奋，感觉不到饱腹。通俗地说，就是糖会让你吃得很愉快，从而吃了还想吃，即使已经饱了。

过量摄入糖，是体重超标的根本原因。糖本身只是一种甜味剂，没有营养，只有热量，最终都转化为体内脂肪，让你越来越胖。世界卫生组织一直在呼吁少吃糖。

不过，我今天想谈的不是糖，而是最近看到的一篇文章，里面有一个很有趣的观点：信息就像糖，让人上瘾。

作者列举了，信息与糖的相似之处。

（1）低成本的大量生产。信息革命之后，人类就像生产糖一样，大量生产信息。

信息不仅生产成本低，传播成本更低，可以接近零成本地到达消费者。

（2）上瘾机制相同。2019年，加州大学伯克利分校的一项研究发现，信息也会刺激大脑产生多巴胺，跟糖的作用机制相同。

所以，看到一则吸引人的信息，跟吃一件甜点，带给你的满足感是一样的。你会对信息上瘾，看了还想看，具体表现就是放不下手机，划了又划。

（3）垃圾信息泛滥。就像垃圾食品流行一样，人类对信息上瘾的后果，就是垃圾信息的大量供给。

生产商发现，那些最刺激多巴胺的信息，有最多的阅读量，可以赚到更多的钱。于是，垃圾信息就被大量生产，变得无处不在。

人类已经陷入了这样一种境地，最容易获得的食品是垃圾食品，最容易接触到的信息是垃圾信息。

（4）思维“发胖”。就像垃圾食品让人体发胖一样，垃圾信息也会让思维发胖。

垃圾信息降低你的思考水平，将没意义的内容充斥你的大脑，分散你的注意力，堵塞你的思考，让你思维迟缓，判断力下降。

综上所述，信息上瘾与糖瘾一样有危害，需要积极防治。健康生活不仅少吃糖，还要少接触垃圾信息。

但是，就像躲不开糖一样，生活中根本没机会躲开垃圾信息。我们只能自我克制，反复告诫自己，远离垃圾信息，防止信息上瘾。

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第 305 期：随机数，这是一个问题

今天谈谈，怎么生成真正的随机数。

这个问题超难，但有一些很有趣的内容。

首先，编程语言提供的随机数，是伪随机数。

V8 引擎的官网有一篇文章（下图），特别提醒大家这一点。它内置的随机数不是真随机数，而是伪随机数。

所谓伪随机数，并非真的随机，而是算法得到的。只要初始的种子值相同，算法会给出一样的结果。

JavaScript 和许多其他语言，都有这个问题。所以，遇到特别强调随机的场合，都不应该使用语言内置的随机数生成器。

真随机数需要满足三个条件。

（1）无法预测。 随机数不能被猜到，所以必须非常大，否则会被暴力破解。

（2）不能重复。 每次生成的随机数，不能是一样的。

（3）均匀分布。 随机数必须平均散布在所有区间，不能集中在某些区间。

一般来说，只有通过硬件，才能得到真随机数，单纯的软件算法做不到。

科学家绞尽脑汁，想出各种办法，通过硬件生成随机数。

著名的 Random.org 就是专门生成一个随机数的网站。

它在全世界部署了多个无线电接收器，专门监听大气无线电波（即大气噪音，可以理解成大气的布朗运动），通过随机的无线电信号来生成随机数。下图是它的早期硬件设备。

因为有硬件支出，使用它的随机数，需要付费。所以，大家可以看到，真随机数是有成本的，不是跑一下程序就可以了。

世界最大的 CDN 服务商 Cloudflare ，为了得到真随机数，做得更绝。

它的三个办公室，每个都有不一样的随机数生成装置。

（1）旧金山总部。一进门就有一堵墙，放满了几十盏熔岩灯。

熔岩灯内部是融化的蜡，每时每刻都在变化着形状。

需要随机数的时候，就对着这堵墙拍一张照片。每张照片都是不一样的，然后计算照片的哈希，将其作为种子值，计算得到一个随机数。

（2）伦敦办公室。 那里有一面“单摆墙”，放满了各种单摆装置。

单摆和它们的影子，每时每刻都在摆动。每次照片的哈希也是不一样的，可以作为随机数的种子值。

（3）奥斯汀办公室。 那里的天花板，挂了很多彩色的反光片。

这些反光片对空气流动十分敏感，开门、关门、空调、温度、湿度，都会让其转动，反射出不同颜色的光。因此，也可以用来当作随机数的种子值。

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第 304 期：最受欢迎的颜色

人类作为一个群体，有没有最受欢迎的颜色？

虽然这个问题取决于“最受欢迎”的定义，但是有一个方法可以参考，而且很客观。

那就是看看，什么颜色的车卖得最好。

市场上，哪种颜色的车最多、最好卖，就说明公众强烈偏好这种颜色。

上周，美国的一个汽车网站，公布了2023年美国出售的所有新车的颜色排名。

结果是灰色系最受欢迎，即不同比例的黑白混合，主要包含四种颜色：白、黑、灰、银。

这四种颜色占了美国去年新车的80%：白27.6%，黑22%，灰21.3%，银9.1%。

这真是出人意料：灰色系最没特色，却是最受欢迎的颜色。

我们常说，生活多姿多彩，但事实上大众却偏好保守的颜色，而且这种偏好越来越强烈。2004年，灰色系只占新车的60%，现在上升到了80%。

这并非美国独有的现象，全世界皆是如此。灰色系在中国的占比，甚至更高。

2021年，中国最受欢迎的汽车颜色，前三名分别是白色（50%）、黑色（22%）、灰色（14%）。单单这三种颜色，就占了86%，比美国还要集中。相比之下，其他颜色都属于非常小众。

人们偏好灰色系的车辆，原因可能有下面三点。

（1）成本低。因为购买的人多，这几种颜色的生产成本和销售成本比其他颜色更低。举例来说，在中国购买特斯拉，黑色以外的其他颜色，是要加钱的。

（2）转售价值高。如果颜色很花哨，二手车不容易转卖，从而不得不降价。

（3）这些颜色更安全。大众习惯了这些颜色，它们不引人注目，不会显得特立独行，容易被社会接受。

上面三个原因里面，我认为最主要是第三点。人们更愿意与大多数人保持一致，避免与众不同。

这就是从众心理。日常生活中，这种现象比比皆是。最流行的就是最安全的，选择它不会错。凡是面向公众的商品，都趋向最流行的少数几种款式。而且，市场越大，集中趋势越明显。

举例来说，公寓楼的设计，不管哪一家开发商，房型都相差不大，都是中规中矩的布局。这样的设计没特色，但是好卖，如果设计得很有特色和个性，销售就有风险，二手更难卖。

互联网行业也是如此，最流行的那几个 App，页面设计高度雷同。下图是美团和饿了么的首页，国内的大众 App 几乎都是这个设计。

面向企业的云服务商，就更不敢有个性了。阿里云（下图一）、腾讯云（下图二）、华为云（下图三），用的是同一个模板吗？

人也是如此。小时候或许很有个性，有棱有角，但是长大进入社会，就要逐渐失去个性和棱角，跟周围的人越来越像。因为这样最安全，最容易被社会接受，你跟别人越像，就越好相处。

只有少数人始终不妥协，个性到老。这样其实也蛮好，不会心累，社会也需要有个性的人，但是这种人注定会终身孤立。

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第 303 期：技术封建主义

今天，介绍一本2024年的新书，在国外非常走红，因为提出了一个全新观点。

你是否以为，人类正在进入一个新时代——互联网高科技的时代？

这本书说 NO，人类更像回到封建时代，只是多了高科技。

它的书名就叫《技术封建主义》（Techno Feudalism），即技术导致的封建主义。

作者雅尼斯·瓦鲁法基斯（Yanis Varoufakis）也不寻常。

他是一个希腊的经济学家，曾经被 Valve 公司（世界最大游戏平台 Steam 的创造者）聘用，后来成为希腊的财政部长，离任后写了这本书。

历史上，封建主义盛行在中世纪的欧洲，指的是大地主（又称为领主）占有大片土地，控制土地上的一切，农民也变成领主的私人财产（即农奴）。

这跟现在的互联网有相似之处。

互联网虽然大，但是占有统治地位的，就是那几家公司：谷歌、苹果、微软、亚马逊、Meta……它们是互联网领主，瓜分了大部分的数字领地。

在自己的领地上，它们就是掌管一切的王。

这本书进一步说，广大的网民实际上是数字农奴（又称云奴）。你在人家的领地里发帖子、上传照片视频，就是为领主工作。你拿不到多少回报，你的免费劳动只是为领主的公司增加价值。

久而久之，你甚至还会产生心理依赖，一天不去领主的土地看看，心里就会万分失落。

这些数字领主有强烈的领地意识，造出了高高的围篱，防止自己的数字资产（数据）流出，或者领地被其他公司侵占。

如果你要使用某个领主的领地，必须交付地租（使用费）。比如，你要把自己的 App 放在苹果应用商店出售，就必须把30%的收入交给苹果。这是苹果对它的数字领地收取的地租，跟中世纪的封建制度一模一样。

我看了书中的描述，真是脑洞大开，原来高大上的互联网经济，本质跟封建时代的地租没啥两样。

作者瓦鲁法基斯建议，为了打破技术封建主义，防止数字领主的出现，政府必须实行一些强制措施。

（1）征收云税，降低数字领主获取的云地租。

（2）推行统一的数字身份，不要让每个网站都推行自己的用户体系。一旦用户使用谷歌、微软、苹果等大公司的用户身份，表示自己的互联网身份，他就会依赖这些大公司，不得不受制于它。设想一下，如果某一天你突然失去了微信账户，生活会多么不方便。

（3）推行数据共享。用户在某个应用产生的数据，应该可以移植到其他应用。比如，你在推特发的帖子，应该可以移植到其他社交媒体。这样就避免了数据被数字领主垄断。

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第 302 期：创业虽然好，不敢推荐了

保罗·格拉汉姆（Paul Graham）是美国著名的“创业导师”，孵化过很多大名鼎鼎的互联网公司，比如 Airbnb、Reddit、Dropbox 等等。

二十年前，他写了一本书《黑客与画家》，谈了很多理由，为什么你应该创业。（无耻的插入：我是《黑客与画家》中文版的译者。）

今年三月份，他的最新文章还是同样的观点。20年来，他一直没变。

下面就是他的解释，创业好在哪里。以前都发过，这里简单列一下。

1. 创业可以致富。
2. 创业可以拥有更多人生，去做自己想做的事情。
3. 创业可以避免不想做的事情，比如老板吩咐你的事情。
4. 创业可以活出自己的样子，打工只能活成老板需要的样子。

这些话对不对？每一句都千真万确。

我在大学里第一次读到他的文章，就被说服了。从那个时候起，就深信不疑，创业优于打工。

但是，我的想法现在有一些变化。如果现在你问我，刚刚毕业的年轻人，应该加入创业公司，还是去打工？

我的回答是，这需要好好想一想。

这几年，情况发生了很大变化，创业的机会成本显著上升，表现在下面几点。

（1）创业成功率下降了。

虽然创业公司一向很难成功，但是这几年更难了。上市或被收购的数量减少，而且估值也低了很多。

这意味着，创业公司的股票和期权普遍不值钱，创业致富的机会微乎其微。

（2）创业难以获得高薪。

如果等不到股票变现，那么平时的薪水不能低，否则就会很惨。

问题是这几年工资上涨，以前的高工资，现在成了普通工资水平。创业公司越来越难付得起，业内大公司的工资水平。

（3）打工也能学到新东西。

创业公司的一大优势是，能够做有趣的事情，学到很多新东西。但是随着移动互联网的饱和，大家都在转向新领域（比如 AI），都在尝试新技术，所以这点优势也不明显了。

综上所述，创业公司如今的吸引力，大大低于十年前。

我的建议是，如果没有独立获取客户的能力，就不要创业。 刚刚毕业的年轻人，比较稳妥的道路是先进入大公司，开拓眼界，积累人脉，提升能力，等到可以独立获取客户了，再考虑要不要创业。

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第 301 期：OpenAI 的图书馆工位

OpenAI 是眼下最炙手可热、排名第一的 AI 公司。

大家大概没见过，这家公司的总部。

它的总部是旧金山市区的一栋三层小楼，原来是一家食品厂，后来改建为办公楼。

这栋小楼很不起眼，外面也没有大幅的标识，你根本想不到，里面正在开发人类最先进的人工智能模型。

那么，楼里什么样？

《纽约时报》最近公开了一组照片，披露楼里有一个很漂亮的图书馆。

藏书都是 OpenAI 员工推荐的，还装饰了科学家的照片。

这个图书馆可不是只有一间屋子，而是有两层，面积相当大。

最特别的是，图书馆里面有很多自习桌，就像大学的自习室一样。

员工可以在里面读书、休息，也可以一整天在这里办公，相当于工位。

图书馆工位有很多好处。首先，就是安静，可以集中注意力，全力投入工作，思考一些困难的问题。这对 OpenAI 那样开创性的公司非常重要。

其次，图书馆的气氛比较放松，不压抑，工作时精神不容易疲倦，甚至还有一些漫游知识海洋的趣味，可能激发意想不到的灵感。

我不由联想到了，国内互联网公司的工位。通常是一整层写字楼，改造成开放式空间，大家挤在一起办公，整层往往有几百个工位，就像一个喧闹的大车间。

这种车间式工位会互相影响，而且有一种压抑的气氛，容易让人烦躁和焦虑。

它只适合“大军团作战”、依靠大量人力资源投入的项目。对于那种极其困难、需要苦思冥想的智力项目，我认为这种工位有反作用。

现在的情况是，移动互联网已经饱和了，没有那么多市场机会了，“大军团作战”越来越显示它的局限性。

未来的市场要靠货真价实的创新，我建议创新型的小公司，尤其是从事 AI 模型的公司，可以借鉴 OpenAI 的做法，在公司里面设置舒适的图书馆和自习室，允许员工在这里办公，也许会有奇效。

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第 300 期：三十年，解决人生三大问题

我最近看到一篇文章，很有意思，分享给大家。

文章大意是，人的一生就是解决三个基本问题：事业、家庭和财务。

一份有成就的事业，一个幸福的家庭，一个健康的财务状况，人生就没有遗憾了。

我们的人生规划，就是朝着解决这三个问题努力。哪怕其中只有一个没有解决，你的人生就过不好。

原文作者提出了他的规划。他说，这三个问题要分阶段解决，每个阶段重点解决一个问题。而且他估计，每个阶段要花费十年，总共需要三十年。

（1）第一个十年。你搞清楚自己想干什么，找到方向，为事业打下基础，从此全力投入。

（2）第二个十年。你结婚、买房、养育后代。

（3）第三个十年。你努力赚钱，积蓄退休金。

如果将18岁成年作为起点，过完这三个十年，你就已经48岁了。

也就是说，你的目标是，到了48岁，基本解决人生三大问题。48岁以后的时间，就是自己的选择，追求梦想，照顾家人，或者继续推进事业，积累更多财富。

原文作者没有解释，为什么每个阶段需要十年。我倒是觉得，十年是一个合理的时间。

如果是八年、七年、甚至五年，那样固然很好，不过难度也会相应变大，多少人能做到呢。如果更长一点，每个阶段需要十二年，甚至十五年，那样就有点太晚了，你都要退休了。更重要的是，年纪越大，人生改变的可能性越小，五十岁以后其实能做的有限。

总之，我认为，这是一个很新颖的视角，可以用作思考人生问题的框架，对我很有启发。

凡事就看它是否有助于“事业、家庭和财务”，我们的目标就是在48岁前解决好这些问题。

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第 299 期：AI 的关键是语料

大家有没有发现，现在打开新闻，都是 AI 模型的消息。

今天甲发布一个模型，明天乙发布一个模型，个个（听上去）都具备了不得的能力。

2023年5月有一个统计，那个时候，10亿参数以上的模型，中国已经发布了79个。一年过去了，现在恐怕上千了。

说实话，我现在看到新模型，已经麻木了，压根不觉得这种消息有什么重要。

我的观点是，不管怎么调整模型的架构、功能、参数，作用是有限的，真正决定性的因素是训练模型的语料。

不需要说，你的模型多新颖、多强大，只需要告诉我，你用什么语料训练模型。

模型完美，但是语料垃圾，一样不行；反之，模型很平常，但是语料足够，那就 OK。模型不是关键，语料才是关键。

这其实不是我的观点，而是 OpenAI 的工程师 James Betker 的观点。他是 AI 专家，著名“文生图”模型 DALL-E 的第一作者。

去年，他写过一篇文章，只有几段话，在国外的影响很大。国内似乎没人提到这件事。但是我认为，这篇文章很重要。

他说，自己的日常工作就是开发 AI 模型，但是不管怎么增加参数、调整方程，模型效果都不如语料集的大小来得显著。

更多的训练材料，会显著提升模型效果，影响远大于其他因素。更神奇的是，不同的模型拿同样的语料训练，最后的表现居然很接近。

他的结论是，模型的差异其实不是关键，决定性的是你的训练材料。只要有更多更好的语料，不管用什么模型，都会得到差不多的结果。

初次听到，你可能觉得，这个结论难以置信，但是仔细想想，你会发现它很可能是对的。

因为不管什么 AI 模型，最终目标只有一个，就是模仿人类的思维。语料体现的正是人类思维，同一份语料，不管你拿什么规则去分析，最后得到的结果应该是一样的，因为它包含的人类思维是不变的。

这就好像，不同的画家去临摹同一个模特，如果目标都是复现原貌，那么只要画家达到一定水准，不管谁来画，结果将非常接近，因为模特的长相是不变的。

这告诉我们两点启示。

（1）哪一家公司的语料的数量多、质量好，它的模型就会强于其他公司。

（2）开源模型完全可以替代闭源模型，前提是训练语料要足够。

下面是 James Betker 的原文，大家仔细读读，看看是否认同他的观点。

我在 OpenAI 工作已经快一年了。这段时间里，我训练了很多生成式 AI 模型，比任何人能想到的还要多。

每当我花了几个小时，观察和调整各种模型配置和参数时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练结果之间的相似性。

我越来越发现，这些模型以令人难以置信的程度，向它们的语料集靠近。

这表明在相同的语料集上训练足够长的时间，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到同一点。足够大的扩散卷积网络会产生相同的结果。

这是一个令人惊讶的观察！

这意味着模型行为不是由架构、参数或优化器决定的。它由你的语料集决定，没有其他决定因素。其他一切因素都不过是为了有效计算以近似该语料集的手段。

当你谈论 Lambda、ChatGPT、Bard 或Claude 时，指的并不是它们的模型，而是它们的语料集。

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第 298 期：轮到硬件工程师吃香了

这一周，我看到一个美国的招聘数据，跟大家分享一下。

他们的硬件工程师招聘，创出了历史新高。

据统计，美国互联网公司的所有招聘岗位，2022年有6%是硬件岗位，目前这个比例上升到了16%。

这是前所未有的，也就是说，公司每招聘五个软件工程师，就会招聘一个硬件工程师，以前从来没有这么多硬件岗位。

目前的状况是，美国大大小小的互联网公司都在招聘硬件工程师。那几个巨头，谷歌、微软、Meta、苹果等等，更是大量搜罗硬件人才。

虽然中国没有这方面的统计，但是情况也类似。你随便打开一个招聘网站，搜一下“硬件工程师”，会返回大量结果，很多都是高薪。硬件岗位正在前所未有的增加。

为什么硬件工程师突然变得吃香了？

原因几乎肯定就是 AI。互联网正在全行业上马 AI 项目，大家不管三七二十一，先做起来再说，唯恐落于人后。

AI 的软件部分，有的是开源模型，你只要按照文档和教程，都能跑起来。不管原来干什么，哪怕是前端工程师，也能转型搞 AI。

但是，硬件部分就不行了，必须用专业人才。 AI 离不开算力，算力可是百分之百的硬件，软件没法提供算力。

互联网公司如果建设自己的算力，就需要 AI 芯片和 AI 服务器，有些公司还会搞定制的集成电路 ASIC/FPGA，这些都需要硬件工程师。你砸这么多钱上马 AI，就肯定要聘请大量的硬件工程师，否则就没有算力。

但是，硬件工程师的供给很少，因为不容易培养，他需要有电子电路知识，还需要了解计算机系统，并且有足够的动手实践。所以，往往招不到合适的人，招聘岗位会挂很久，累积起来，加剧了市场的供求失衡。

相比硬件工程师的火爆，软件工程师的招聘就平淡无奇了。

软件岗位虽然还是远多于硬件岗位，但是增长缓慢，尤其是初级岗位，甚至有些疲软。跟前几年的巅峰相比，已经下降了很多。

为什么（初级）软件工程师的需求不振呢？我可以列出好几条原因。

（1）SaaS 和云服务的发展，使得很多需求可以外购现成的服务，不必自己编码。

（2）智能手机市场饱和，对手机 App 的需求减缓。

（3）培训班和训练营，源源不断生产大量的初级软件工程师。

（4）AI 可以完成简单的编程任务，减少了对初级软件工程师的需求。

展望未来，如果 AI 的编程能力进一步发展，可以完成复杂的编程任务，目前这种局面就会持续下去：硬件工程师火爆，软件工程师平稳。

令人担心的是，软件工程师的初级岗位以后几乎肯定会减少，需求集中在中高级岗位。那样的话，初级工程师的培训会成为一个难题，没有外部环境，需要自己锻炼自己，变成中高级开发者。

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第 297 期：饮水鸟玩具

前几天，我看到有人介绍“饮水鸟”玩具，心痒痒，就从网上买了一个。

价格很便宜，十几元人民币。到手以后，我玩了一下，觉得很有意思，分享给大家。

它是一个物理学玩具，有点像永动机，只要把鸟头按到水杯里，让鸟嘴碰到冷水，它就会一直弹起、倒下、弹起、倒下……

我买的那个，这样运动了一天一夜，都没有停。

更有意思的是它的原理，你想不到可以这样用。

首先，去掉那些故意迷惑人的外部装饰，它就是一个密封的异型玻璃容器。

两头是圆球，中间由一根玻璃管相连，下部装了一些易挥发的液体（比如二氯甲烷、乙醚、酒精）。

鸟嘴被毛毡包裹，保证冷水会充分附着在上面。

遇到冷水以后，由于水温低，以及水份蒸发带走热量，使得容器上部的气压下降，下部的气压就会大于上部。

下部的气压就会压着液体，让它顺着玻璃管上升，被压入上部。

随着液体流入，鸟头越来越重，最终倒入水中，再次变成饮水的姿势。

鸟身倾斜以后，玻璃管在鸟尾的一端就会露出水面，从而玻璃管两端的气压就会变得相等。

由于重力的作用，上部的液体重新流回下部，从而鸟头再次弹起。

这个过程会一直重复下去，只要冷水使得上部与下部之间存在温度差。本质上，饮水鸟是一个热机，不需要其他动力，靠温度差驱动。

我觉得，这真是热量转换为能量的一个绝佳演示。但是，除了这个玩具，没听说过有其他的实际应用。

我倒是看到过一篇报道 ，有人提出，将饮水鸟做成发电机，利用温度差发电。虽然我猜测，发电效率一定很差，但如果实现了，一定很有趣。

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第 296 期：xz 后门的作者 Jia Tan 是谁？

互联网行业最近的重大事件，莫过于 xz 软件的后门。

xz 是一种压缩软件，大量用于 Linux 系统，比如系统管理器 systemD 就用它压缩日志。它是 Linux 的基本组件之一，每台服务器几乎都有它。

今年3月底，有人发现它的新版本有点奇怪，让 SSH 的启动时间慢了500毫秒。进一步调查发现，里面竟然有一个后门。

这件事震惊了业界，因为新版本即将纳入主要的 Linux 发行版（比如 Debian 和 Fedora），只差几天而已。到了那时，服务器带有后门，后果不堪设想。

而且，整个事件经过精心策划，过程长达数年，每一步都毫无破绽，心思之缜密，耐心之好，能力之强，令人后怕。

这个事件开始于2021年4月，一个网名叫做 Jia Tan 的人，第一次向 xz 软件包提交了一个正常的补丁，被顺利合并。

2021年11月和2022年4月，他又提交了两个正常的补丁，也被合并。

然后，突然冒出了几个网友，在邮件列表上向管理员建议，xz 项目缺乏人手，响应迟缓，应该给予 Jia Tan 管理员权限。这个建议被采纳了。但是，人们现在发现，这几个网友都是陌生的邮件地址和名字，根本找不到其他的活动痕迹。

就这样，Jia Tan 成为了管理员，拥有独立发布新版本的权限，先后发了几个版本。虽然他的这些代码可能是无害的，但是扩展了功能，为后面要做的坏事打下了基础。

2024年2月，他添加了后门。代码做了混淆，而且后门不在源代码里面，要在构建阶段才会生成，很难发现。他发了这个版本以后，就开始发信，催促几个大型发行版，尽快收入这个版本。

后门曝光后，Jia Tan 就彻底消失了，没有任何身份信息，也没有其他痕迹，谁也不知道他到底是谁。人们开始搜集线索，试图找出这个人。

他的网名是汉语拼音，邮件全名是 Jia Cheong Tan，中间的 Cheong 似乎是粤语。他的 GitHub 提交时间采用东八时区。他的 IP 地址是新加坡。

一切都在指向，他是一个在新加坡的华人。真的是这样吗？

网名显然是假的，代码提交时间可以更改，至于 IP 地址，已经查明是 VPN 地址。

有没有一种可能，他伪装成华人，栽赃给中国？

有人分析了，他在 GitHub 的所有提交。虽然提交时间可以更改，但也不能改得太过分，毕竟要保持提交顺序和及时性，所以还是能看出一点东西。

他的提交，绝大部分采用东八时区的时间，但是有一些是东二时区和东三时区。

研究者相信，他很可能是一个东二时区的欧洲人，伪装成东八时区的中国人。他更改了计算机的时区，但是偶尔有几次忘记了更改。

东二时区的国家（上图的绿色部分），主要是东欧国家，以及一部分北欧国家（芬兰和瑞典）和中东国家（以色列和埃及）。

他来自东二时区，主要理由有三点。

（1）他在东二时区的提交日期是冬季，而东三时区的提交日期是夏季。这正好符合欧洲国家和以色列的夏令时切换。

（2）他明显在手动切换时区。举例来说，2022年10月6日，他先在东八时区的17:00:38进行了一次提交，然后又在东三时区的21:53:09再次提交。两次相差不到十个小时，很难相信这一点时间，他已经从中国来到欧洲写代码。

（3）他在中国的农历假日（中秋节、清明节、春节）都有提交，尤其是2023年春节假期（1月21日到1月27日），他有五天提交记录（分别是22日、23日、24日、26日、27日），这说明他不过春节。相反地，他在欧洲人很重视的假期（圣诞节和新年）却没有提交记录。

综上所述，这个 Jia Tan 很可能来自东二时区。不过，这个人（或者组织）非常小心，而且是技术高手，也许永远也发现不了真实身份。

这件事情提醒我们，开源社区的参与者形形色色，不全是好人，有些人非常阴险，不仅干坏事，还伪装身份，栽赃给他人。因此，我们对他人保持善意的同时，也不能丢失警惕。已经有人提议，重要的开源项目不能接受匿名身份的代码提交者。

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第 295 期：巧妙的灯泡钟

本周，分享一个构思很巧妙的灯泡钟。

它的灵感来自日晷。我们知道，日晷是一种古代计时工具，根据太阳投影的位置，判断当前的时间。

2008年，一位美国设计师突发奇想，能不能把日晷做成一个现代的时钟？

他很快发现，这不可行。因为太阳投影的位置在每个纬度都不一样，做不了固定的钟面，而且只有白天有投影（下图），晚上和阴雨天都不能用。

（图片说明：日晷只在上午7点到下午5点之间可用。）

但是，那个发明家受到了启发，意识到阴影可以表示时间，就提出了“灯泡钟”的设想。

灯泡钟是一个圆盘，圆心位置有一根垂直的棍子，周围有三圈轨道。每圈轨道上安装了一个不同高度的灯泡，对着棍子进行光照，会在钟面上投下阴影。

这里的关键是这三圈轨道都围绕圆心旋转，但是转速不同，分别为60秒/圈、60分钟/圈、12小时/圈，代表秒、分钟、小时。

因此，三个灯泡的位置是不断变化的，它们投下的阴影也随之变化，形成秒针、分针和时针，从而构成当前时间。

这个设计真的很巧妙，而且制造难度不大。它的缺点是通过影子显示时间，只在昏暗的环境可见（比如餐厅、夜总会、电影院），明亮的地方就会看不见指针。

那个发明家并不是真的想造这个钟，只把它当作一个奇思妙想，写了一篇文章，公开在网上。没想到有人看到了，真的把这个钟造出来了。

为了降低成本，实物版的“灯泡钟”没有采用旋转轨道，而是去掉了机械部分，改为三圈灯环，分别安装了60个、60个和12个 LED 灯泡，同一时间每圈只亮一个灯，对应当前的小时、分钟和秒。

为了便于区分，这三圈 LED 的颜色还不一样，做成了红绿蓝三原色，三个阴影就是三种颜色。

后来，这个设计正式投产了，变成了可以购买的商品。

拆开以后，内部是这样的。

可以看到，这个成品一点都不酷，外观根本不吸引人，销量很差也就不奇怪了。

最终，这家公司倒闭关门了，灯泡钟也被放弃，不过所有设计图纸都开源了。

于是，网上陆续出现了很多基于开源方案的衍生品，爱好者纷纷做出自己的灯泡钟，下面就是其中两个。

它们的共同点是没有实体指针，都采用灯泡投影显示时间。

我觉得，灯泡钟这个设想很酷，做起来也不难，是很好的电子电路玩具项目，感兴趣的朋友不妨动手试试。

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第 294 期：崖门海战的感想

前一段日子，我在广东旅行，路过江门市。

我偶然发现，著名的崖门海战发生在这里，就去参观了。

如果你不知道，崖门海战是南宋军队最后被元军歼灭的地方，也就是南宋灭亡之地，位于今天的江门市新会区古井镇官冲村。具体时间是1279年3月19日，本周正好是745周年。

那个地方可真远，我先从江门市区到了新会，它距离新会城区还有30多公里，公共交通只有一部从古井镇出发的、班次很少的郊区客运，基本上你只能自驾或打的前往。

即使按照今天的标准，它都属于偏远，何况当年。南宋朝廷是何等窘迫，要逃到这种地方落脚。

（图片说明：景区没有多少留存的古迹，只有重建的崖山祠。）

参观后，我浮想联翩，觉得真是不可思议，南宋军队犯了那么多低级错误，才导致灭亡。

下面，我分享我看到的一些细节，好像没有人说过。

首先，崖门海战不是发生在海里。

我一直以为，既然是海战，那一定是在海边。错了！战场遗址是在一个陆上水道，距离大海至少还有十几公里。

上面是百度地图的截图，可以看到战场距离入海口还有很长一段路。

虽然古代的海岸线跟今天不一样，但是根据古代地图（下图）以及纪念馆的沙盘（下图），战场确实是在水道里面，不是在开阔海域。

下面是我拍的实地照片，虽然天气不好，灰蒙蒙的，但是能看清水道其实很狭窄。

你能相信吗，20万人、上千艘船就在这么一条狭窄的水道里面厮杀？

这么一点点地方，根本无法施展，不要说战术，恐怕布阵都困难，完全就是混战。加之两岸都是平滩，也无法陆上支援，防守的一方基本上就是听人宰割，这也是当天实际发生的情况。

其次，新会位置不佳，无法防守。

不仅崖门海战的地点匪夷所思，南宋选择落脚在新会，也是一个糟糕的选择。

新会地势平坦，无险可守，而且靠近大海，没有腹地，不适合作为根据地。

如果南宋撤到其他地方，比如向西进入广西的山区，或者向南进入海南岛或东南亚，都比新会容易防守，元军的进攻会遇到更多困难，南宋起码不会这么快灭亡。

最后，南宋毫无作战策略，束手待毙。

这是最不可理解的。南宋是前一年5月份来到新会，就在这里常驻了。当年的12月29日，广州被元军占领，这种情况下，你已经没有后方了，就应该赶快撤退了。但是，南宋没走。

第二年的2月26日，元军封锁了崖门水道入海口，至此前后方都被敌人占领，宋军已成瓮中之鳖。但是，南宋还是没走，在新会死守。

3月19日，元军发起总攻，南宋已经被包围了足足21天，期间没有任何突围的尝试。

更让人目瞪口呆的是，南宋还下令放弃陆上营地，士兵全部到船上应战。而且，小船用铁索连成一排，封锁江面，阻挡元军前进。部队因此丧失了岸上支援和机动性，无法以小股部队的形式突围。

总之，南宋在崖门被消灭，完全是自身的一系列错误导致的。

后人阅读史书时，发现前人有那么多机会改变历史，偏偏每一步都做了错误的决定，自己把自己葬送，怎不令人扼腕叹息。

关于海战本身就说到这里，下面我想讨论一下，网上流传的一句话“崖山之后无中国”（崖山即崖门）。

崖门海战标志着汉人政权第一次被外族彻底消灭，产生了深远的影响。这句话有很多解释，我比较同意其中一种，就是说这个事件使得汉人的心态和文化发生了巨变，之前的中国和之后的中国在气质上不一样。

宋朝是中国文明的一个高峰，文化艺术、商业活动、科学技术都空前繁荣。四大发明里面，造纸术被认为是发明于西汉，其余的印刷术、指南针和火药都被认为是发明于宋朝。但是，这样一个辉煌的文明却被蛮族消灭了，这对汉人造成了巨大的打击，从此，汉民族就发生了变化，心态趋于保守，从重视文化艺术变成重视利益。

陈寅恪说过，中国文化以后的发展，还是要回到宋代的方向，而不是明清的方向。“华夏民族之文化，历数千载之演进，造极于赵宋之世。后渐衰微，终必复振。”

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第 293 期：一周是一年的2%

纳特·弗里德曼（Nat Friedman）曾经是 GitHub 的 CEO，现在是一名风险投资家。

他的个人网站首页，写着一些自己的信条。其中有一条，让我很震动。

他写道：“一周是一年的2%。”

我一直觉得，每周七天是很短的时间，尤其是发布周刊以后，更是过得飞快。

但是，他的这句话让我意识到，每周其实是一年当中很重要的组成部分。虚度一周就是虚度一年的2%。

你没有几周可以虚度的。只要多浪费几周，这一年很快过去。

反过来，过好这一周，那么这一年的2%就有价值了。只要这样多过几周，一年就会变得很充实，有拿得出手的成果。

我坚持写周刊，每周记录一点东西，整理一些思考，现在想起来，其实就是在督促自己过好这一年的2%。

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第 292 期：所有代码都是技术债

代码是公司的资产，公司总是鼓励大家多写代码。但是，很多人（尤其是管理层）没有意识到，代码也是负债。

代码越多，债越多，这就是程序员常说的“技术债”。

今天我想谈谈，什么是“技术债”？为什么你拥有的代码太多，不是一件好事。

“技术债”（technical debt）源自著名程序员沃德·坎宁安（Ward Cunningham）的一篇文章。他写了一句话：“交付代码就像负债累累。”

你的代码一旦进入生产环境，就像背上一笔债务，将来需要不断支付利息，除非代码不再使用。

这个比喻获得了共鸣，人们把代码带来的负担，称为“技术债”。

为什么代码好比负债累累？这有两个原因。

第一个原因是，由于各种限制，代码的实现有问题，包含了 Bug，或者选择了有问题的组件，后期需要修改或重写。

第二个原因是，即使代码是完美的，但由于技术进步，它会逐渐腐化过时，后期需要不断维护和更新，这通常比原始开发成本更高。

这意味着，无论多么小心，上线的代码总是有“技术债”。 可以这样说，所有的代码都是技术债。

“技术债”的可怕之处，在于你必须按时偿还，如果拖着不还，它就会像雪球一样越滚越多，维护成本越来越高，直到再也无法维护，只能放弃这段代码。

既然所有代码都是技术债，程序员写代码时，就必须考虑到它的长期成本，尽量减轻自己或别人日后的负担（利息）。

一个基本的事实是 代码越少，技术债越小；没有代码，就没有技术债。从这个角度看，软件开发的正确做法是下面两点。

（1）冗余的代码都要删除。

（2）只实现那些必须实现的功能，除非绝对必要，不要引入新功能。新功能必然带来新的代码，而且新功能一旦添加，就很难废除，总是会保留下来。

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第 291 期：AI 没有护城河

上周，魅族手机突然宣布，停止传统的智能手机新项目，All in AI。

魅族董事长沈子瑜公开说，“给魅族的智能手机时代一个完美的句号”，以后推出的将全部是 AI 设备。

看上去，魅族觉得，AI 比手机更有前途，所以决定停止老本行，改做 AI 设备。

（图片说明：最新的“魅族 21 PRO”手机，大概没有下一代了。）

最近，AI 如日中天，动心的企业恐怕不在少数，大家都想趁早加入，分一杯羹。

但是，我想泼一点冷水。AI 更有前途是不假，但是改做 AI 真的更容易活下去吗？

去年上半年，一份谷歌内部报告泄漏，据说是某个研究员写给谷歌高管的，看上去可信度很高。

当时，谷歌内部正在讨论，如何应对 OpenAI 公司的 ChatGPT。这个研究员提出自己的看法，题目就叫做《AI 没有护城河》（中文译文）。

他的核心观点是，即使谷歌全力投入，可能也赢不了这场 AI 竞赛。不仅谷歌赢不了，OpenAI 也赢不了。

原因倒不是谷歌的能力不行，而是 AI 行业有一些特点，导致这是一个完全竞争行业，“没有护城河”，想要获得领先优势和垄断利润，极其困难。

（1）生成式 AI 的核心技术是开源的，任何人都可以获取。

某些公司可能有独家技术，但不是关键部分。AI 的架构和原理都是公开的，不同的只是各家的实现。

网上有 AI 的开源模型，功能越来越强。只要按照教程操作，即使是家用电脑，也能很快架设一个可用的 AI 服务。

（2）AI 模型的替代性很强。

各公司的模型有强有弱，但是核心功能都是类似的，很容易被替代。模型之间的差异，目前来看不是决定性的。

一家公司推出的新功能，其他公司很快就能赶上。

（3）AI 的核心竞争力在于算力和训练语料。

谁的算力更多，训练语料更丰富，谁的模型就表现更好。

算力依赖于 GPU 和机房规模，训练语料需要自己收集。说到底，两者都取决于经济实力。

另外，训练材料不存在版权问题，大家都能用。欧美的判例目前是，只要生成结果不构成复制，就没有侵权。也就是说，可以自由使用版权材料进行训练，只要不生成一模一样的结果。

（4）AI 的研究人员是流动的。

AI 科学家跳槽很常见。另外，大部分 AI 研究人员来自学术界，没有竞业问题，可以自由发表成果。

综上所述，AI 行业的各个方面都没有护城河，最后活下来的公司，一定是资源最多的公司。

这就是为什么美国股市这一轮 AI 概念的上涨，主要涨的是那七家最大的 IT 公司的原因。

雇佣更多 AI 工程师、收集更大的语料集、支付更多训练费用，才能成为行业赢家。但问题是，别人只要钱包够深，就有机会超过你。

所以，那位研究员才会说，谷歌 AI 获得领先会很困难。

我觉得，他的分析有道理。既然谷歌都没获胜的把握，更不要说那些匆忙入局的小公司了。

上面的分析针对 AI 软件，不针对 AI 硬件。但是，AI 硬件也很难，因为核心技术都掌握在 Nvidia 手中，普通的创业公司恐怕只能做一些外围设备或者应用设备，那就跟软件创业区别不大了。

最后，如果以后看到某家公司声明“All-in AI”，我们就祝福他好运，希望他的 AI 生涯会比老本行，更成功一些。

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第 290 期：苹果头盔的最大问题

春节前，苹果公司的 Apple Vision Pro 上架销售了。

这是近几年最创新的硬件设备，首批20万台一抢而空。

它只在美国销售，还没有官方的中文名。为了行文方便，我暂且就叫它“苹果头盔”吧。

虽然这么叫，但是苹果对它的定位可不是 VR 头盔，而是“空间计算机”（spatial computer）。

这个名称大有奥妙，表明了苹果公司对它的长远规划：这是一台通用计算机，跟笔记本和手机一样，属于消费级计算设备。

在苹果眼中，这三者——Mac、iPhone、苹果头盔——能做的事情是一样的，只是使用场合不同。Mac 是桌面计算机，iPhone 是便携计算机，苹果头盔是穿戴计算机。

iFixit 网站拆解了苹果头盔，证实了 CPU 是 M2 芯片，跟 MacBook 笔记本相同。因此理论上，MacBook 可以运行的程序，苹果头盔都能运行。

问题就来了，你觉得，苹果头盔能当作通用计算机使用吗？

一些人非常看好，认为它的虚拟空间感前所未有，让实体屏幕变成了虚拟屏幕，将来完全可以戴着它办公。另一些人则觉得，它有内在的缺陷，无法用来办公。

著名的 IT 分析师 Ben Thompson 写了自己的使用感受。我觉得，他分析得比较深入，分享给大家。

他说，自己戴上头盔的第一反应是，这玩意太棒了，看视频无与伦比！他的妻子惊呼：“有了它，谁还要去电影院？”

但是，当他打算戴着头盔写文章时，就发现存在一个最大问题，使其无法用于任何严肃的工作。

这个最大问题就是：苹果头盔的多窗口支持一团糟。当你只使用一个窗口时，它确实能正常工作；如果打开多个窗口，你就有麻烦了。

“多个窗口如果堆叠在一起，即都排列在 z 轴上（离你有不同的远近），用户界面就非常难操作（下图）。因为它采用眼动追踪，难以达到区分不同窗口的精确度。你很难快速定位你想要的窗口。”

(图片说明：多个窗口前后堆叠时，仅通过眼球追踪，选中想要的窗口有难度。)

“多个窗口如果不堆叠在一起，而是平铺在桌面上（下图），你就会发现，苹果头盔的视野非常窄（苹果没有公布这个参数，但明显小于 Quest 3 的110°），你无法同时看到两个完整的窗口。”

（图片说明：苹果头盔的视野较窄，无法同时平铺两个完整的窗口。）

“这意味着，你想要看到另一个窗口的完整内容，就不得不物理移动你的头部或身体。“

总之，苹果头盔目前的多窗口，非常难用，难用的程度跟 iPad 的多窗口类似。

iPad 由于实现不了真正的多窗口，至今只能当作娱乐设备，无法当作生产力设备。苹果头盔也是如此，它没有苹果公司宣传得那么神奇，还无法成为“空间计算机”，不可能代替笔记本，成为工作计算机。

人们真正想要的是，一个巨大的屏幕同时（完整）容纳多个窗口，所以很多程序员才会将笔记本外接多个显示器（下图）。

如果苹果头盔能做到这样的多窗口体验，它就会成为笔记本的终结者，市场前景极为广阔，可惜它没有做到。

所以，如果你只把苹果头盔用于娱乐，那么可以购买；如果还想用于工作和学习，等它完善了多窗口以后，再考虑吧。

这也正是《纽约时报》对它的一句话评价：“除了作为一台精美的个人电视之外，它缺乏用途。”

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第 289 期：宽容从何而来

今天，我想分享一个有趣的研究，跟“宽容”（tolerant）有关系。

“宽容”是一种很奇怪的东西，平时很少有人强调它，但是关键时刻，你又很需要它。

什么是宽容？

《现代汉语词典》的定义是：（对待他人）宽大有气量，不计较或追究。在我看来，可以更简单，宽容就是你能不能容忍他人的缺点错误。

生活中，跟宽容的人交朋友，会比较自在，不担心犯错时，遭受苛刻的评价和严厉的指责。

工作中，在宽容的公司上班。万一不小心犯错，公司不会将责任推给你。领导会拍拍你的肩膀说：“小伙子，别担心。犯错是难免的，以后注意点。”

宽容还能推动社会发展，创新型社会尤其需要宽容。如果一个社会对创新创业中犯错的人非常严厉，还有多少人敢于创新呢？

但是，现实生活中，大家恐怕都有感觉，宽容的人和公司不太多，苛责和严厉批评的比较多。

今天我要分享的研究，是芬兰心理学家的一个社会调查。他们想知道，多少人是宽容的？怎样才能让人们变得宽容？

他们对3500多个芬兰人进行了问卷调查。问卷列举了很多行为和观点，请调查对象用五分制表示自己的态度，1分代表“完全不同意”，5分代表“完全同意”。

你对所有问题的平均打分，越接近1就代表越不宽容；越接近5，就代表越宽容。

根据调查，芬兰人的平均打分在2.1～2.2之间，这代表芬兰是一个略微不宽容的社会。

这个调查最有意思的部分，是心理学家发现，很多传统的观点都是错的。

一种传统的观点是，高学历、高收入者比较宽容，低学历、低收入者比较偏激和不宽容。

调查发现，这种观点完全错误。一个人是否宽容，与他的学历、收入、理性思维、认知潜力都无关。高学历、高收入者，也可能是偏激和不宽容的人。

真正决定一个人是否宽容，是下面三个因素。

• 思维灵活
• 个性不固执
• 专注

这就是说，如果某人容易接受新观点（思维灵活），不固执已见，也不容易分心（专注），他很可能是一个宽容的人。

心理学家在论文中建议，仅仅提高教育水平，可能不是增加社会宽容的最有效方法，更好的方法是培养学生的思维灵活性、减少固执的个性、增强做事的专注。

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第 288 期：技术写作的首要诀窍

技术写作非常重要，产品的开发、推广、维护都需要它。

跟大家想的不一样，技术写作的好坏，跟语文水平关系不大，更多是一个技巧问题。

因为技术写作的评价标准，不是艺术性，而是表达是否清楚明白。它不需要华丽的词藻、巧妙的比喻、深刻的感悟，只需要把问题说清楚。

把问题说清楚的关键，在于你的思想是否清楚。

当你想清楚了一个问题，只要掌握几个基本诀窍，就能写出一篇很好的技术文章。

今天，我来说说，技术写作的首要诀窍是什么。很简单，就是一句话：文章采用单线结构。

所谓“单线结构”（也称“线性结构”），指的是一篇文章只说一件事，按照线性顺序进行叙述，由浅入深、循序渐进、平铺直叙、层层递进。

这就好比一个游览区，只有一条游览路线，从入口到出口，跟着箭头一路走，就能看到所有景观，非常明白清楚。

如果同时有好几条路线，游客就会糊涂，到底选哪一条？会不会错过景观？要是这些路线还互相交叉，那就更糟糕了，游客非串线不可。

（图片说明：上面的景区路线图，应该选择哪条路线吗？）

只要采用了单线结构，技术文章就不会太差。即使内容是难懂的，至少结构是清晰的，一环扣一环，读者能知道自己卡在哪一环上。只要克服了这个难点，就能继续往前走，不会有陷入迷宫、找不到方向、如坠五里雾中。

有一篇老外的文章，使用图形表示文章结构，非常形象。

上图就是单线结构，按照箭头，一步步推进。

有的问题比较复杂，涉及多个因素，可能是星状结构。

也可能是”层次结构”。

这时，建议把这个问题拆分成多篇文章，每篇文章保持单线结构，坚持做到一篇文章只讲一点，而且争取把这一点讲透。

但是，单线结构说起来容易，做起来难。难就难在，人类的思想不是单线的，而是多线的，甚至是非线性。

你要把混乱而跳跃的思维，整理成单线结构，表达出来，让他人理解，谈何容易，通常都需要反复推敲和提炼。

举例来说，我们的思维可能是下图这样，好多点各自发散，连接在一起。

这种乱麻一团的思维并不可怕，可怕的是，你把文章也写成这样的结构，而不是耐心地梳理出一条线索。

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第 287 期：禄丰恐龙谷记行

前些天，我在云南旅行，去了一次禄丰恐龙谷。

禄丰是云南楚雄州的一个县级市，以恐龙遗址闻名，那里的路灯、路牌、窨井盖都是恐龙元素。

以下摘自百度百科。

“禄丰位于滇中高原盆地，海拔1600米。1.9亿年前，这里曾是世界上最大动物—恐龙的诞生地之一。”

“1938年至今，禄丰境内先后发掘出190多具恐龙化石，以及不同数量的古猿及其他古生物化石。”

“禄丰龙是第一种由中国人发现并完整挖掘、装架的恐龙，也常常被认为是中国国内发现的第一种恐龙。严格来说，中国国内发现的第一种恐龙是满洲龙，但由于它是被俄国人越界盗挖走的，并且化石被盗运到俄罗斯保存，因此知名度不高。“

恐龙谷距离县城30多公里，县城有客运班车直达大门口。

禄丰整体上是低矮的丘陵地带，而恐龙谷是其中一块很大的盆地，四周都被山峰包围。想到二亿年前，恐龙在这里出没，感觉很奇妙。

整个恐龙谷现在是一个度假区，除了遗址公园，还有主题乐园、酒店和温泉。它有多种套票，只参观遗址公园的价格是70元。遗址公园距离大门口500多米，如果不玩其他地方，可以不买电瓶车票（30元）。

遗址分成两个馆：科普馆和化石馆。科普馆（下图）的内容很少，布展水平不高，乏善可陈。

真正的精华在化石馆（下图），那是一个大棚，里面都是恐龙化石。

第一部分展览是单块的恐龙化石，比如恐龙头（下图）、恐龙脚。

照片上可能感受不到，恐龙多么巨大。我特别拍了一张参照物，下图是一根恐龙肋骨，旁边正好是管理员的小房间，那扇门高大约两米。

第二部分展览是小型恐龙，我从没见过那么多装架的恐龙，密密麻麻几十具，跟你面对面，真的很震撼。

第三部分展览是大型恐龙，其中就有著名的阿纳川街龙。它是目前亚洲发现的最大的恐龙化石之一，体长27米。

最后是挖掘现场展示，化石就埋在土层里。要把它们拼接成完整的身体，真是一项艰巨的劳动。据说一具恐龙从挖掘到完成装架，需要几个月。

这个化石馆让我觉得，禄丰恐龙谷值得一游。它距离昆明不到100公里，高速公路直达，也有高铁，从昆明去大理会经过这里。来云南旅游的朋友，有兴趣的话，不妨来看看。

顺便说一下，禄丰这个小城市，干净有序，城市面貌整洁，给我留下了很好的印象。

（图片说明：禄丰城里有一个全国重点文物“星宿桥”，现在是一个很美的亲水公园。）

事实上，中国的很多小城市，近年都发展得非常快，非常好。

究其原因，这些年连续不断的全国基础设施建设，使得小城市的基础设施（交通、能源、通信、物流）已经跟上了大城市，有了发展的基础。

虽然由于运输成本，制成品在小城市比大城市贵。但只要是服务类商品，小城市就很便宜，比如餐饮、旅馆、出租车等等。再加上自然环境好、生活节奏慢、从不堵车、房价低等因素，使得这些小城市非常宜居，适合生活，同时还能享受现代化的便利。我推荐大家多去国内的小城市走走，它们一定会给你带来惊喜。

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第 286 期：蓝色指示灯的解决方案

你注意过吗，电子设备的指示灯是什么颜色？

一般来说，黄色和绿色的指示灯，比较能够让人接受，感觉很平和。

怕就怕，蓝色指示灯。

科学家早就发现，长时间暴露在蓝光中对健康不利。

我来摘录一段。

“400nm～460nm 的高能短波蓝光才是影响人体健康的主要波段。

蓝光的主要危害是对视网膜可造成光化学损害，加速黄斑区细胞的氧化损伤。同时，蓝光还可引起视疲劳、泪膜稳定性下降等。“

简单说，蓝光伤眼睛，会加速黄斑细胞的老化。

而且，蓝光还会干扰人类睡眠。如果卧室里面有明亮的蓝光，你就睡不好。另外，蓝光对于儿童的生长发育也有影响。

这就是为什么市场上有那么多“防蓝光”产品，配眼镜时，都会问你要不要“防蓝光镀膜”（虽然它可能实际上没用）。

蓝光对健康不利的主要原因，可能跟它的能量高有关。可见光有“红橙黄绿青蓝紫”七色，排在越后面的颜色，频率越高，能量也越高。三原色（蓝、绿、红）之中，蓝色的能量是最高的。

但是不知何故，很多厂商坚持使用蓝色指示灯，尤其是国内的电子厂商，彷佛偏爱蓝灯。他们大概觉得，蓝灯看上去很高科技。

我家的路由器和电视盒子，电源指示灯不幸就是蓝灯，只要开机，就一直是明亮的蓝光。路由器放在角落，可以不去看它。但是，电视盒子总是正对着你，因为遥控信号的接收区跟蓝灯做在了一起。只要打开电视机，蓝灯就会亮起。我为这个事情很烦恼。

上周，Hacker News 社区有一篇文章，一个老外也在抱怨这个问题，下面有很多讨论，很多人跟我有同样的烦恼。

他们提出了很多蓝色指示灯的解决方案。最简单的方法就是，使用黑色的电工胶布贴掉它。

电工胶布完全不透光，不会有蓝光漏出。而且，它耐高温，强度高，比较适合电子设备。

如果希望保持一定的透光，方便查看设备的运行情况，黑色胶布就不行了，可以改用黑色的指甲油，涂在蓝灯上面。

黑色指甲油的优点是，可以自己调节涂抹的厚度，从完全不透光到透一点光，你自己决定。但是，它和电工胶布都不适合电视盒子，因为它们遮掉蓝光的同时，也遮掉了遥控器信号。

那个老外提出了一种我认为绝妙的解决方法，那就是使用透明的红色糖果纸。

你把它贴在蓝灯前面，蓝光就会变得很柔和，同时它允许遥控器的红外线信号通过，所以不影响遥控器的使用。

根据那个老外的测试，蓝灯前面贴上两层糖果纸，遥控器依然可以正常工作，同时蓝光几乎减少为零。如果你的电子设备也有蓝色指示灯的问题，不妨试试看上面的方法。

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第 285 期：为什么 PPT 不如备忘录

莱克斯·弗里德曼（Lex Fridman）是一个非常有名的美国主持人，他的播客节目影响很大，很多名人都愿意上他的节目，接受专访。

12月15日的节目嘉宾，是亚马逊公司的创始人贝佐斯。他们一共谈了两个多小时。

贝佐斯已经不担任亚马逊 CEO，只留任董事会，算是半退休了，主要精力都放在他的太空旅游公司“蓝色起源”（Blue Origin）。从现场照片看，他退休后显得更年轻健壮，精力旺盛。

这个采访有很多有意思的内容，YouTube 有完整的视频。

我想分享其中一段，贝佐斯谈亚马逊是怎么开会的。

主持人问贝佐斯：“我听说亚马逊开会时，不准使用 PPT，发言人必须提交一份六页的备忘录。这是真的吗？”

这个事情一直是传闻，但这一次，贝佐斯亲口承认确实如此。“新来的人可能会大吃一惊，我们的开会方式与众不同。”

“会议的前30分钟，我们是不说话的。大家在会议室中安静地坐在一起，阅读这份六页的备忘录，在空白处做笔记，过了30分钟才开始讨论。”

这真的很奇怪，你见过半个小时没人说话的会议吗？

贝佐斯解释：“你可以说，更好的做法是，大家都提前阅读这些备忘录。但问题是，人们没有时间这样做，他们参加会议只是因为必须出席。”

“我们索性在会议上留出时间，让大家现场阅读材料，然后就可以进行真正高层次的讨论了，所有人都跟得上讨论的主题，不会搞不清一些基本的事实。“

那么，为什么一定要当事人提交六页的备忘录，而不是现场主讲 PPT 呢？

贝佐斯说，书面的备忘录要比 PPT 演示，效果好得多，主要有以下几点原因。

（1）PPT 的设计目的是说服，这是一种销售工具。但是在公司内部，你想要的是真相，而不是业务主管的推销。

（2）PPT 的缺点是，它对作者相对容易，对观众来说却很难抓住要点。备忘录正好相反，写好一份六页的备忘录，对于作者是很难的。

你可能需要两周的时间，先写出初稿，然后再重写，不断加工，确保你的文字是准确和可靠的。所以，备忘录对作者非常困难，但对观众就好多了，半小时的阅读就能搞清楚事情的来龙去脉，也看得出作者对这个问题的熟悉程度。

（3）备忘录可以节省会议时间。如果是 PPT 演示，高管们会不停地打断提问，结果发现答案就在下一张幻灯片。

但是，阅读备忘录时，你必须先把所有问题写在空白处，当你读到最后一页时，发现很多问题已经得到了解答，这就节省了当众提问的时间。

（4）PPT 演示过程中，主讲人也许会根据现场情况，临时决定隐藏或修改一些讲法。备忘录就没有这个问题，主讲人必须事先给出完整描述，你更能了解他的真实想法。

（5）PPT 通常只是一些要点，不是完整的句子，有利于隐藏很多草率的想法。而备忘录是完整的段落，必须有主题句，有动词和名词，你很难隐藏自己的草率思维。

备忘录迫使作者处于最佳状态，你能得到一个人真正最好的想法。如果 PPT 演示，你们可能要讨论很久，发言人才能进入最佳状态。从长远来看，备忘录节省了你的时间。

以上就是贝佐斯不允许使用 PPT 的五点理由。

我觉得这些理由很有说服力。PPT 在国内已经泛滥成灾，大家好像默认，它是开会的标准方式，缺了还不行。这真的要改一下，学习亚马逊的“备忘录开会法”——先写成文档，再进行讨论——可能是更好更正确的做法。

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