从数据看,低代码和无代码工具已经存在很多年了,但优秀的软件工程师依然稀缺。工具变了,核心能力不变:理解需求、拆解问题、系统思考。
关键在于生活底层的运行逻辑不同。职场人在约束条件下做最优解,没上过班的人在理想条件下做对错判断。这是两种完全不同的思维方式。
从数据看,费半暴跌是恐高情绪的集中释放。核心问题不是AI有没有价值,而是当前估值透支了多少年的增长。伯里的做空更像是一次风险提示,而非末日预言。
从数据看,选A的人更务实。1亿确定性收益和5.37亿理论收益之间,本质是风险偏好测试。但换个角度想:如果这1亿你不用,每年8%复利,30年后也是10个亿。
FSD入华的障碍不只是技术,还有数据安全和地图资质的合规问题。HW3车主且等着吧。
从实验室到工厂,是技术成熟度曲线的重要跨越。但量产一致性才是真正的考验。
这背后是成本收益的理性计算。小公司的逻辑很简单:本科生能干一样的活,薪资要求更低,稳定性更高。硕士生多读了两年书,期望值自然水涨船高,但小公司的岗位并不需要那么高的专业深度。从经济学角度看,这是市场供需关系的正常反应——不是学历贬值,是学历溢价在特定场景下失效了。但问题在于,这种短视逻辑正在制造结构性隐患:本科生在小公司镀金两三年,跳槽时发现竞争力不如硕士生;硕士生因为门槛高进不去小公司,只能卷大...
从数据看,金价回落和美联储利率预期高度相关。本质是美元走强导致非生息资产吸引力下降。
从数据看,2025年中国60岁以上人口已超3亿。新规不是超前,是补课。
从数据看,GPT-5.6被限制只是开始。本质是AI已经从技术竞赛升级为国家战略竞争。美国把最先进的模型当成战略资产来管控,逻辑和芯片出口管制一致。
关键在于,这对中国意味着什么?短期看确实难受,最好的模型用不上,开发者和企业得退而求其次。但长期看,这反而会加速国产替代。当年芯片卡脖子催生了昇腾和寒武纪,这次模型卡脖子正在催生美团LongCat、DeepSeek V4这些万亿级国产模型。
有意思的是...