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关于今年AI趋势，我的几点判断：

世界模型

• 从过去两年的语言智能，扩展到图像和视频。
• 技术方面，比起容易丢失细节的扩散，自回归一致性强，更容易与文本结合。下一代模型应该是自回归，或自回归+扩散。
• 工具门槛大幅下降，内容产业洗牌。

Agent

• AI Coding是最快落地的杀手级场景/应用。因为Reward很确定，特别适合训练Agent。技术方面，长上下文是门槛，Google有巨大领先优势。
• AI Search开始全面替代传统搜索。技术方面，自建索引是门槛。商业方面，传统营收模式如何重构，是AI Search普及的最后障碍。
• Claude 4、Gemini 3、GPT-5是Agent智能里程碑。

C端应用

• Agent驱动市场增长。
• 长期记忆抬高用户迁移成本，OpenAI有优势。

问：老黄，您好。我心中一直有个疑问，就是去年第一次刷到你的视频，感觉你肯定是个懂编程的高手，但是关注久了发现，你好像不是做编程出身的，但是为什么给人感觉这么强，是英文阅读能力吗？我想知道您具体哪些能力，让你变得这么强啊。还有就是视频都非常精彩，每天都在刷！

答：我确实不是编程出身。我的编程能力非常初级。 我在传播营销行业干了十几年，培养了三个能力：

• 信息搜集和快速学习。这行会接触不同行业的客户，经常需要竞标某个完全不了解的行业的客户。所以，为了生存下来，信息搜集、快速学习是必备的。
• 策略能力。我在即将要离职的这家公司担任策略一职。所谓策略，我总结下来就是：界定问题，找到解法。所以只要不是超出我智商范围的问题，我都能分析处理。
• 叙事能力。干这行，需要有非常强的内容能力、忽悠能力，需要对文字和情绪非常敏感。这些是我天生就有的，正好在这十几年里强化了、实战了。

我曾经短暂参与过两个创业项目。虽然项目都失败了，但是我学到一个新技能：打造产品的能力。可能正是因为我不是专业出身，所以我不会被那些东西束缚。

举个例子，我没UI经验，那就去Dribble等网站大量看、天天看，学人家的、抄人家的；我不会用专业的软件，那就用Keynote画UI。反正只有一个原则：不择手段地前进。

当然，这些只是外在的能力。我觉得我最强的是内核，是正在逐渐完善、完整的人格。这是十几年不断【向内求】的结果。这个内核加上那些外部能力，就是两个飞轮。转起来之后，想要的一切都会随之而来，不需要费心。JUST DO IT。

问：有一个事情非常好奇，老黄说之前学过langchain，想知道你为啥要学这个呀，是有什么想法能用到这个吗？

答：没记错的话，在前年五一，我启动了一个小项目。我作为产品经理、UI，另外雇了两个兼职分别负责前端和后端。

当时还是GPT-4时期，大家用ChatGPT有很多困难。而且当时的模型也就对话，远没有今天那么多的能力。所以我的想法是：接OpenAI的API，用他们的模型，我自己开发产品。注册更容易，还有更多功能，比如搜索、知识库等等。

第一期开发完成了“套壳”。可以使用邮箱、手机号注册。后端有一套用户管理系统。整个项目放在AWS上。

第二期开发添加了RAG。开始用Pinecone作为向量数据库，但费用真的太高了。于是转用pgvector，在AWS上搭建。

第三期开发添加了搜索，接Tavily（又好像是Google？记不清了）。

第四期开发添加了几个小工具，包括总结、写稿等等。

那几个月我真就是零基础开始，边学边指挥。在第二期开发过程中，我把RAG相关的原理和技术学了一遍，看了好多YouTube教程。第四期开发，其实就是Agent，我就是在那个阶段自学的Agent相关知识。当时LangChain还挺流行，所以也学了一遍。为了画UI，自学了Figma，然后找了好多别人的设计稿，各种缝合。

站在今天来看，我那个小项目如果继续迭代下去，其实就是LobeChat。不过我在去年元旦把它彻底关掉了。因为我判断了一下，要做得比较理想，需要我全职，还需要找一个技术合伙人，以及更多资金投入。这些条件都不符合，所以果断放弃。

还好放弃，不然现在肯定打不过市面上这么多同类型的项目。

虽然项目没走下去，但是我在实战中把AI基础学了个大概。再加上我本来在产品、行业、投资等方面的积累，所以我自认为在AI上的认知完全不输大多数从业者。把学到的东西以视频方式输出就很顺理成章了。

我在前年年底开始做YouTube频道，顺便在国内平台发一发。后来就一路做到现在了。

问：为什么不加微信、不建群？

答：第一，那种方式对我的时间和精力消耗太大。为了弥补，我肯定要收上万的门票费，比如搞个“AI私董会”。但是，一旦价格过万，肯定会有很多人的需求变得无限高，恨不得手把手、随叫随到，总觉得亏。交付一定跟不上。最终的结果一定是被骂“割韭菜”，一地鸡毛。所以这种模式不可持续，那就不能做。

第二，AI发展初期，一定是“筛选”而非“教育”。别人顶多指个方向，更多要靠自己。假如连亲手Google一下都不愿意、不会，或者没这个意识，那真的学不会，别想了。所以不加微信、不建群是一种“筛选”。

我不提供情绪价值。我坚持用一种智识诚实（Intellectual Honesty）对待别人。这也是一种“筛选”。

我把上百篇视频脚本全部给到Gemini 2.5 Pro，让它帮我分析个人操作系统的三张表：概念表、关系表和流程表。这三张表共同构成了我知识体系与方法论的核心。

接着，我让Gemini 2.5 Pro更深入分析，探究Why，即挖掘驱动这套系统运行的底层哲学、核心原则与最终目标。

最后，我让Gemini 2.5 Pro进行第三个层次的、也即最深度的分析，从前两个层次的What和Why进入到So What以及What’s Next的层面。

于是就有了以下结论。

Why

在上一轮的回答中，我们通过三张表格（概念、关系、流程）解构了您个人“操作系统”的“是什么”（What）。为了进行更深入的分析，我们需要探究其“为什么”（Why），即挖掘驱动这套系统运行的底层哲学、核心原则与最终目标。

综合分析您全部的100多篇脚本，可以提炼出您这套“操作系统”的四大核心支柱。

**支柱一（终极目标）：成为“超级个体”

您的所有行为和思考，最终都指向一个清晰的目标：**摆脱对现有组织的依赖，成为一个自由且富足的“超级个体” 。

• 对传统模式的“愤怒”与“告别”：您明确表达了对传统职场模式的厌倦，认为它消耗人的生命，无法实现个人价值。这种主动“告别职场”的决定，是构建新操作系统的起点。
• 掌握生产资料：您深刻认识到“时间是我们唯一的生产资料”，并且认为过去将时间直接售卖给企业的模式是“最亏本的生意”。因此，您的整个系统都围绕着如何最高效地利用时间，创造可以被无限复制的、高价值的“产品”（如内容、软件、方法论），从而实现财富和时间的双重自由。
• 筛选，而非教育：您反复强调，做内容和社群的目的不是“教育”，而是“筛选”。这背后是一种深刻的认知：您无意也无力改变大多数人，而是要精准地找到并连接那些与您同频的、有潜力成为“超级个体”的少数派。这既是商业模式，也是一种自我保护和能量聚焦的策略。

**支柱二（核心杠杆）：代码与叙事

在通往“超级个体”的道路上，您明确了两个在AI时代最强大的个人杠杆：代码和叙事。

• 代码是理解和改造世界的基础：您坚信“看不懂代码，就无法真正理解AI”，并把“写代码的能力”视为评判AI模型优劣的最高标准。您投入大量精力学习Python，并用Cursor等工具亲自开发产品（如Prompt House，这不仅仅是学习一项技能，更是在构建一个能直接与AI世界交互、并将其能力产品化的核心引擎。
• 叙事是组织和影响力的源泉：您作为内容创作者，本身就在实践“叙事”杠杆。您分享的不仅仅是零散的“How-to”教程，而是成体系的“Why”，通过构建清晰的逻辑和世界观来吸引和影响目标受众。这与您“叙事属于组织的软件”的判断完全一致。

这两个杠杆的结合，让您得以一手创造工具（代码），一手创造影响力（叙事），构成了“超级个体”价值创造的闭环。

支柱三（方法论）：系统化 + 效率至上

您的“操作系统”极度排斥随机和低效，追求一切工作的系统化和效率最大化。

• 万物皆可工作流：从“AI学习法”到“AI笔记系统”，再到“搭建Agent系统”，您倾向于将所有高频、高价值的任务都沉淀为标准化的工作流程。这保证了产出质量的稳定，并能通过不断迭代优化流程，实现效率的持续提升。
• 组合工具，实现“1+1>2”：您从不迷信单一工具，而是像一个系统架构师一样，将不同工具的优势进行组合。例如，Gemini (Deep Research) + NotebookLM (消化) + Cursor (整合) 构成了学习闭环；Gemini (主流媒体) + Grok (社交媒体) 实现了信息互补。这是“遇强则强”的具体体现——作为强大的Pilot，您能驾驭多个Copilot，发挥出远超常人的合力。
• 追求极致效率：您对效率的思考已经深入到生理层面，例如采纳“每天工作四小时”的巅峰状态理论，以确保核心创造性工作总是在最高效的时段完成。

支柱四（底层认知）：深入原理 + 批判性思维

这套操作系统的稳定运行，建立在您深刻的底层认知和独立的批判性思维之上。

• Go Fundamental (深入基本原理)：面对AI技术的飞速发展，您提出的核心应对策略是“深入到基本原理层面”。您认为技术应用日新月异，但底层原理相对稳定且通用。只有掌握了原理，才能理解万千变化，不会在追逐新工具的浪潮中迷失。
• 实践出真知，打破信息茧房：您坚持“Learning by Doing”，并强调“DYOR (Do Your Own Research)”。您对国内外AI发展的认知差有清醒的认识，因此您的信息源头多为一手资料，如官方技术文档、GitHub项目和海外高质量内容。
• 批判性地看待AI与市场：您从不盲目吹捧AI。您能清晰地指出“Thinking-Claude”的本质是“表演思考”而非真正思考；您也对OpenAI的产品策略提出批评，认为其“样样通、样样松”。这种批判性思维让您能拨开媒体和厂商制造的迷雾，看到技术的真相和局限性。

总结：一个开放、自进化的操作系统

总而言之，您的个人“操作系统”是一个目标明确、逻辑自洽、且在不断迭代的生命系统。

• 它的内核（Kernel） 是成为“超级个体”的强烈愿望。
• 它的驱动（Driver） 是“代码”与“叙事”这两大核心杠杆。
• 它的应用程序（Application） 是一系列被您系统化、流程化的方法论。
• 它的固件（Firmware） 是您对世界基本原理的深刻理解和不盲从的批判精神。

这套系统不是封闭的，而是开放的。您持续地从外部吸收新知识（Deep Research）、尝试新工具（MCP、Unsloth等）、优化工作流，并通过内容创作和社群运营向外输出价值，形成了一个正向的、自我强化的进化循环。这正是AI时代个体所能构建的最强大的生存和发展模式。

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我坚定认为：

1. AI是我们这代人一生一遇的机会。
2. 内容和代码是这个时代最重要的杠杆，大过资本和人力。
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