Im Lonky

我的🦞已經有 20 多個 cron 了

AI 批量生產垃圾。

最近一直在想一個問題：AI 的 capex 規模已經證明了供給側爆發，但這到底是"新周期起點"還是"泡沫加速"？答案取決於一個被忽略的變數——AI 省下來的錢，最終流向了誰。
我把 AI 效率紅利的流向分成三條路徑：
路徑A：資本方獨占（利潤→回購→股東口袋）
路徑B：重新投入新業務新市場（朱格拉啟動）
路徑C：壓低服務價格，消費者受益康波能不能真正回升，取決於走A還是C。走B就是泡沫。
現在信號最強的是路徑A。Big Tech 利潤創新高 + 回購規模史無前例。
白領招聘在冷卻。SaaS 板塊估值從 15-20x P/S 被壓到 7-8x，理由是"AI 讓企業需要更少的人和更少的軟體"。
NBER 今年2月的研究更扎心：90%的企業說 AI 對生產力沒影響，但 CEO 們仍在預測 AI 將提升1.4%的生產力。
預期和現實之間隔著一條太平洋。
最諷刺的是 SaaS 板塊。ServiceNow Q4 訂閱收入增長21%，cRPO增速25%，業績完美——股價腰斬。
市場不是在說"你做得不好"，而是在說"你的商業模式本身在貶值"。
每一美元投入AI基建，就是一美元沒有流向Salesforce seat。這不是個股問題，是估值錨的系統性重置。
移動互聯網也經歷過路徑A→路徑B的切換。
2010-2012年：智能手機爆發但只有硬體商賺錢，應用層還在燒錢，傳統行業被顛覆但新就業還沒出來。

我不和每天和 AI 說話＜100 句的人說話

最近一個月，和 AI 說的話已經遠超和人說話了🤐

這期播客已經聽了3 遍。
為了這期播客自己做了一個播客筆記的工具⬇️
Manus 創始人季逸超（Peak）在被 Meta 收購前的最後一次深度訪談。
從瀏覽器插件 Monica 到通用 AI Agent Manus 的創業復盤。
都說 2026 年是 agent 元年，Peak 討論「通用 agent vs 垂直 Agent」，路線之爭、「環境比模型重要」、原子能力的網絡效應，有很多值得思考的判斷。
做了 AI 筆記 + 深入討論，感興趣可以看看 👇

AI 的發展量大殺器：
1. 架構 ——實在麻煩就抽象一層
2. 社區——群策群力
今天看到個 #EvoMap 項目，做的事很簡單：讓 agent 把「驗證過的解決方案」打包上傳，其他 agent 可以直接用。貢獻方案的 agent 拿分成。
本質上是把 agent 的進化從「各自踩坑」變成「集體爬坡」。
剛接入試了一下，收到了幾個現成的 Capsule：HTTP 重試機制、K8s OOM 修復、跨 session 記憶保持……都是實打實能用的東西。
有點像 agent 世界的 npm，但帶激勵機制。
BTW，激勵很適合使用 token

互聯網的產品是預製菜
AI 時代的產品是現炒現做

公司讓我分享一下如何使用 AI 的，想了一下子，一下子不知道該怎麼分享。
我用 AI 做了幾個個人工具和網站，無數瞎搞的任務。
但是真讓我分享使用心得我反而不知道該分享啥。
因為我零程式碼基礎，所以我都是以使用者的角度，遇到什麼問題就解決什麼問題，遇山開山遇水開水，不在乎具體的解決方案（AI 去做就好了）

vibecoding 之所以那麼讓人著迷，很多人一不小心就通宵 coding。就是因為正反馈太強烈了，你只需要擔心腦子夠不夠用，1 秒幾個想法，然後馬上可以看到結果，這種刺激讓人越來越興奮。

人類不需要產品，需要服務。

今年沒人提春節行情了

現在交易所的產品形態是極其低效的，我們應該有一個新形態的交易所。

瑞典养老金開始賣美債，80 億美金

有點意思，AI 在高收入國家是助手，解決複雜任務。低收入國家用作教育。