夜雨聆风
进入2026年，很多人被一种叫做FOMO的情绪，深深笼罩着，特别是大模型不断的推陈出新，FOMO情绪愈演愈烈。
FOMO是Fear of missing out的缩写，翻译过来就是错失恐惧症。
观察了一下，我身边有两类人。
一类人，豆包、Kimi、通义、Claude，全都下了，订阅了，课也报了，提示词模板收藏了好几百条。问他AI有什么用，如数家珍。
另一类人，只用一两个工具，甚至说不清楚什么是大模型，什么是Agent。
但奇怪的是后一类人，效率反而更高。
这是为什么呢？
我们把"学AI"变成了一种新的焦虑表演。2026年，FOMO这种新型焦虑蔓延开来。它不叫"怕失业"，它叫"怕没跟上"。于是大家的解法，都是一样的：学更多工具。
但有没有想过，花在"研究哪个工具更好"上的时间，已经远超用这个工具真正节省的时间。
不能用战术的勤奋，掩盖战略的懒惰。这不是在学AI，是在用"学习AI"这件事，逃避真正需要你思考的问题。
工具只是杠杆，支点才是关键。阿基米德说，给我一个支点，我可以撬动地球。大多数人听到这句话，转头去找更长的杠杆。却从来没想过：支点在哪里？
AI是杠杆，没错。但你的支点是什么？
是对某个行业的深度理解，是比别人更懂用户，还是有一套别人没有的判断框架？
没有支点，杠杆越长，越容易折断。那些用AI真正跑出结果的人，从来不是工具用得最多的人。他们是想得最清楚的人。他们在用AI之前，就已经知道自己要解决什么问题。
真正的效率，是减法，不是加法。
我问过很多高效使用AI的人，他们的共同点是什么。答案出乎我意料，他们用的工具，比我少得多。
一个工具，用到极致。一个场景，用到熟练。一个流程，固定下来，不再折腾。
他们不追新模型。他们追的是：这个工具，在我的工作里，到底能替代哪一步？这一步想清楚了，效率就来了。这一步没想清楚，换再多工具也是白搭。
所以，真正的问题从来不是"用什么AI"。
而是有没有想清楚，自己每天在做什么？哪些是真正需要你判断的事？哪些是重复的、机械的、可以外包给机器的？
这个区分做不到，AI对你来说，永远只是一个"感觉很有用但不知道用在哪"的玩具。
做到了，哪怕只用最普通的工具，也能把别人三小时的活，压到二十分钟。
我见过太多人，把"学AI"当成了努力本身。好像只要一直在学，就一定有一天会突然开窍。
但开窍从来不是学出来的。开窍，是想出来的。
先想清楚要去哪里。AI才能帮你更快到达。
