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艾诚硅谷日记:AI老登资本泡沫中自我升级

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回到祖国,扑面而来的还是那种卷卷乱乱、生机勃勃的气息。
旧金山飞北京,十三个小时,经济舱五千多元。对我来说像坐一趟超长途巴士:舍不得睡觉,也舍不得看电影。我打开手机备忘录,想把这半个月在硅谷见到的人、听到的话,以及那些来不及消化的情绪,一股脑写下来。

因为这趟出发前,我给自己留了一道有点扎心的题:
我到底是不是“AI老登”?我还有没有和AI时代一起玩耍的勇气与能力?还是只剩一个“Ms AI”的名号,应该归园田居?

回答它比讨论技术更难。技术有基准测试,人却很少给自己跑一次评测。只有跳进最具体的AI漩涡,和正在造模型、写代码、做产品的人待在一起,才看得见什么叫AI Native,也才照得见自己身上那些“老登”式的肌肉记忆。
AI Native的输入,往往来自论文、模型卡、GitHub issue、X和Bluesky上的原始讨论,以及自己跑出来的eval;“老登”的输入,则来自行业峰会、闭门会、券商报告、公众号解读,以及找人喝咖啡。

偏偏这次,我的行程几乎把后一列集齐了。
但我后来想明白了:找人喝咖啡没有错,错的是把二手观点当成一手事实;参加大会没有错,错的是用热闹代替验证;有经验也没有错,错的是经验不再允许自己被新证据推翻。

所以,AI Native不是年轻人的专利。“Native”不是身份证上的出生年份,而是大脑里的更新机制。它至少包括三种能力:
· 能不能绕过解读,找到最接近事实的信号;
· 能不能亲手试一遍,而不是只转述别人说“很强”;
· 当旧坐标失效时,能不能承认自己错了,并迅速重建坐标。

带着这三个问题,我去了斯坦福,走进AASF亚裔美国学者论坛,拜访Sand Hill Road,也坐到那些被大厂高价争抢、被资本追逐、甚至刚刚完成数亿美元并购的华人AI创业者身边。

我想知道:AI究竟只是又一个赛道,还是一个时代?泡沫之下,钱到底在往哪里流?而像我这样已经拥有一套成熟工作方式的人,怎样不装嫩,也能完成一次真正的AI原生升级?











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