250年前第一座水力棉纺厂建立，1840年代蒸汽动力普及，这场持续约60年的变革，把生产从家庭作坊搬进了集中化的工厂。开启了人类第一次工业革命！
劳动力市场历经了头一回的大洗牌，农业就业占比，1800年时为74%，到了1850年降至55%，被工厂里的半熟练工人所替代，虽说纺织工等传统手工业者面临淘汰，然而建筑业、制造业以及贸易，吸纳了大批转移劳动力，证实技术替代是在“重新配置”就业而非“消除”就业。
150年前，横贯大陆铁路建成，把美国连接而成为统一的市场。铁路里程从1860年的仅有3万英里，急剧增长到了1900年的19.2万英里。电报以及电话的普及，更是使得全国市场达成了即时通讯。
1850年至1910年，经济产出方面出现质的飞跃，在这个时段内，实际人均产出的增长超过了一倍之多，年均增速达到了2.1%，此增速是第一波浪潮增速的两倍，在1860年时农业就业占比高于50%，到1910年时该占比急剧下降至30%，制造业容纳了四分之一的劳动力。
120年前，电气化以及汽车普及作为标志，它持续了大约50年。在1902年到1929年这个时间段内，美国的发电量增长超过了十倍。福特T型车以及移动装配线使得汽车从奢侈品转变成为大众商品。
劳动力结构朝着专业化以及白领化的方向进行转型，农业就业下降到了20%，工程师的数量在六十年间增长了18倍，化学家的数量同样在六十年间增长了18倍，技术职业需求出现爆发式增长，需要着重指出的是，虽然在这期间失业率曾经急剧上升到25%，但是自然失业率并没有呈现出长期上升的态势，这证实了技术替代更多的是一种周期性的调整而并非永久性的失业。
80年前，电子与航空迎来黄金时代美国国内生产总值平均每年增长超过4%，劳动生产率平均每年增长在2.5%至3%之间，可是，在1973年之后生产率出现明显放缓，部分原因在于石油冲击以及前期技术红利的消耗殆尽。
30年前，以摩尔定律所驱动的计算成本下降以及互联网商业化为核心，持续的时间约为30年。计算机的相对价格，在二十年间出现了暴跌的情况，投资结构发生了根本的转变：1980年到2020年的巨大变化——建筑物投资的占比，从65.5%下降至不足20%，而设备以及知识产权（软件、数据库、算法）的占比，升至80%以上。
五次浪潮描绘出明了的历史路径，技术扩散速率依次加快、从六十年被压缩至三十年，投资重点由基建（运河、铁路）转向无形资本（软件、数据、算法）。每回革命起始阶段都伴有劳动力市场波动以及金融泡沫，然而最终都达成了生产率提升。
这次AI和机器人应该是第六次浪潮，AI应该在今年年底可以达到任何人类的水平，这就意味着以前专家今天都不太值钱了，因为他的知识都可以用ai替代。人才的培养逻辑会产生很大的变化。以前是通过十年寒窗苦读，最终学到知识，用知识完成工作赚钱。但现在可以调用ai的智能就可以完成相应的工作。就意味着以前低效率的预训练可以跳过，或者可以快速跳过。可以目录或者项目制的形式来完成一个人的教育。然后搭配一个ai就可以直接干活了。大量的白领工作，只要建立好ai的工作流，就是蒸馏好，就可以了。最近有个女娲skill：
https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
蒸馏各领域最强的人，需要提取比日常工作习惯更深的东西。女娲提取五层：
工作习惯可以靠流程文档传递，但让芒格和马斯克面对同一个问题做出不同判断的，是认知框架。女娲提取的是认知操作系统。
这个我用了一下，真的可以跟任何被蒸馏的人聊天，他的语气和思维逻辑真的是跟真人一样的。
以前我们阅读是通过眼睛读完一本书或者看完一部分书，这样的效率是非常低的一周读完一本书就不错了，现在让ai跟你一起读书，把pdf的书籍转化成markdown，这块根据微软开源的软件markitdown做了一个桌面版本的应用：
https://github.com/dylanpro1990/markitdown
可以把PDF、PowerPoint、Word、Excel、Images (EXIF metadata and OCR)、Audio (EXIF metadata and speech transcription)、HTML、Text-based formats (CSV, JSON, XML)、ZIP files (iterates over contents)、Youtube URLs、EPubs转换成markdown格式给ai去读。
这时候通过问ai的问题进行阅读，可以真正的把书籍中的核心找到。一本书的核心其实很少，大部分是为了论证核心内容想出来的论据。还可以让ai给你出题考考你是否掌握了核心内容。
当你学的的内容都放到一个文件夹里，你就可以把这个当成自己的知识成长数据库来用，把这个文件夹用vscode打开，像编程一样管理。
这个还是初级的学习，通过视觉，还需要融入触觉，感知等等多维度的学习，就是体验式项目式学习，会大大的提升学习效率。
传统的管理还是金字塔形式的管理，一个人最多管理6-9个人，超过这个数就很难顾及到。现在因为有了AI,管理覆盖的范围会超级大。AI是一个超级大脑，把所有的数据通过markdown文件喂给ai，ai就可以分析出最好的方案。人是执行和获取信息的终端，ai才是顶级的没有情绪，绝对理性的猎手！
我现在要去所有对内的文档都用markdown形式，一定要让ai能读懂的文档，不管是设计/研发/市场资料等等全面加入ai。
上一次工业革命是互联网和数字网络形成的互联网和平台经济，这些需要大量的软件工程师。今天AI几乎可以完成90%的软件开发工作。那么意味着ai带来技术实现的平权。一定会涌现出巨量的软件应用，产品的出现。所以技术实现越来越容易，需求的洞见会弥足珍贵。不仅仅在软件上，各行各业都会加速其研发的速度。电子、化学、生物制药等等都会加速，ai不在是一个工具而是像水电一样的基础生成资料。第二次工业革命，电力带来的生产力的提升，加速了人类GDP的提升。AI也一样，这10-20年应该是ai红利繁荣期。
越来越多的产品需要重新设计，需要接入ai。每个复杂的物理终端一定是有自主进化决策的能力，这个底层是ai驱动。他是要燃烧词元的。这样真正到了智能产品，以前的智能硬件是联网能力，现在的智能硬件是智能体能力，有决策和推理能力。整个商用逻辑都不一样了。openclaw的出现只是给人们打了一个样，一年到两年内就会有这方面的产品出现。
哪些工作是ai的赛道，作为碳基生物后面一定要躲避的呢？
Anthropic 发布了一份关于人工智能接管你工作的可能性的报告。
ai替代白领那么机器人是替代蓝领。但还好，现在机器人替代蓝领的进程还没有ai那么快，至少需要5-10年。如果10年后机器人替代了蓝领，那么人还能做什么？这个是一个要认真回答的问题。可能未来只有少数（10%-15%）的人有工作做。其他人就维持一定的生活水平。少数的人掌控了生产资料，少数的人享受了工作。那时候用马老师的话说，996是福报！
那么也不要跟走进机器人覆盖的赛道，未来很多服务性工作有可能被机器人替代。
《活出生命的意义》作者弗兰克尔说他在纳粹集中营里面悟出一个道理，那些活下去的人都是能找到活下去的意义，有的是想参加他女儿的结婚电力，有的是想把自己研究是学术发表。最后他总结出三个方式能找到活下去的意义：家人朋友、工作、作为人的突破（面对困难时候的选择）。如果真没有工作了人就少了一个活下去的意义。世界也挺麻烦的，估计世界人口会减少很多。
预测一下在未来的20年，世界会式巨变的，起初ai和机器人带来的式局部性的失业潮，这些人被迫转到其他岗位。带来一定的经济繁荣，同时也会带来很多金融泡沫。经过20年的震荡，世界会变得物质更加充足，财富更加集中。我们要做的就是跟进时代的进步，勇敢的人先享受世界。
夜雨聆风
