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科斯定理与杰文斯悖论在AGI世界中的表现
劳动力市场上正发生两条定律的碰撞:Jevon's Paradox和Coase's Theorem。
大家一直在争论表面问题:“AI会取代工程师吗?”,却忽略了下面正在发生的真正结构性转变。
Jevon:当你让某种资源变得更便宜时,总消费量会增加,而不是减少。更便宜的煤意味着燃烧更多的煤。更便宜的灯意味着消耗更多的灯光。更便宜的代码意味着写出更多的代码。
Coase:企业之所以存在,是因为交易成本使得在公司内部进行协调比在市场上进行协调更划算。降低这些成本,企业规模就会缩小。AI是一种能溶解交易成本的物质。促成大型公司之所以必需的所有“连接组织”的环节——合同、协调、文档、代码审查、翻译、法律审查——都在成本上崩塌。
把这两点叠在一起,你会得到三个预测:
1. 软件工程师(SWEs)总数:增加
2. 公司总数:增加
3. 每家公司的员工数:减少
这正是我们正在看到的现象。大科技公司正在成千上万地裁掉工程师。小公司——一人公司和零人公司——则忙着争相雇用他们。头条新闻看起来彼此矛盾,其实并不矛盾。它们只是同一种现象,从分布的两端来看。
拥有10,000人的工程组织曾是科斯式的产物。之所以存在,是因为在一家企业里协调10,000名员工,比去外包给10,000家公司的成本更低。现在不再如此。AI正在实时强制重
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SpaceX S-1 是区分马克思主义末世论者与技术乐观加速主义者的完美罗夏测试。
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AI创始人转向加密货币将提高两个群体的中位数智商。
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罗马在公元前260年对迦太基的战斗中看起来毫无希望。
迦太基拥有财富、舰队、贸易网络和技术。
今天,中国在发电、贸易网络和购买力平价方面处于领先地位。
那时,西西里是爆发点。
今天,台湾也是。
我们如何避免修昔底德陷阱?
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我们距离第一次巴特勒战争还有多远?
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如果你遵循趋势线:
1. 纯软件公司代币支出到2027年超过员工支出
2. 代理/服务公司到2028年
3. 中小企业后台到2029年
4. 受监管企业到2030年
AGI实验室到2031年实现$1T 的年度收入
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硬模式图灵测试
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mallaby 再次交付
无限机器难以放下
听起来平凡,但任何登月计划中最重要的因素是创始团队的人才密度
而构建它是熵的、非线性的、艺术的、科学的、偶然的
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刚刚和一位在世界最大对冲基金之一担任量化分析师的朋友聊过,他还没有听说过永续合约
我们仍然处于非常早期的阶段
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2026 年是我们可以衡量高能代理工程师的复合增长速度超过高技能工程师的第一年
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你实际上使用这些Claude工具中的哪些?
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前沿模型正逐渐成为韦布伦商品
“思考最大”相较于“思考高”带来的边际收益微乎其微
但边际成本差异并非如此
这变得令人难以置信
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有人为LLM的链式推理轨迹构建过类似Etherscan或Arkham的区块浏览器吗?
这将对机制解释性大有帮助
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在第一位人工智能财务部长和中央银行行长出现之前,还需要多少年?
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队友刚刚发给我一个用Claude构建的“爆款仪表盘”的本地主机网址
AMA
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超级智能的翻倍时间约为3年(保守估计,遵循趋势线)
那就是24%的年度GDP增长。
即使糟糕的政策——赤字支出、印钞、监管垄断——将其减半:
12%的GDP增长。
作为背景:美国从未持续超过8%。
到2030年,世界将变得*无法辨认*
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「武士道と云うは死ぬ事と見つけたり」
「七転び八起き」
「无念无想」
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将我们所有资源都投入到训练AGI以实现计算机科学目标,事后看来将显得极其拟物化。
AGI在实体世界的实用性将远远超过其在数字世界的价值,达到数个数量级。
真正的潜力在于实体系统——机器人技术、能源、制造业。
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寻求资助最多10名下午交易者
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私信已开放
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指数级的失业不会仅仅来自人工智能。
它会来自人工智能增强的离岸工作者。
人工智能使离岸工作者更快、更高效。
他们的成本仍然更低。
白领在岸工作者陷入困境。
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