AI时代生存指南：为何你的经验比知识更值钱？

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在AI时代，个人经验为何比知识更有价值？这篇文章为你揭示了背后的逻辑和发展方向。

核心内容：
1. AI发展面临的“经济-工程墙”及其三大挑战
2. 当前AI发展的三个主要方向：优化算力、提高效率、业务闭环
3. 从参数规模竞争转向模型与真实场景的融合

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

01 AI之墙与发展方向

“缩放定律”一直是大模型突飞猛进的底层节奏：只要持续投入算力和高质量数据，模型性能就能在对数尺度上稳步攀升。OpenAI、Anthropic、Google 等公司至今仍公开表示，看不到这条曲线的“天花板”。然而，曲线虽然未封顶，斜率却在变钝——虽然我们没有撞上物理极限，但我们已清晰撞上了“经济‑工程墙”。

第一是算力与能耗。 训练百亿、万亿参数的模型，新增 1%–2% 质量得靠成倍 GPU 集群、海量电力和昂贵散热。简单说：花十倍的钱，只换来几个百分点的提升。投入‑产出曲线开始弯折。

第二是数据。 高质量人类语料几乎被吃尽，剩下的是噪声高、偏见多的“长尾内容”。合成或爬虫语料虽能“续命”，却难替代真实、多样的人类经验，甚至可能放大幻觉。

第三是推理与记忆。 大模型擅长统计匹配，但深层因果推理、跨长上下文决策仍靠“链式提示”外挂；上下文越长，计算和费用越高，想实现持久、个性化记忆依旧困难。

要让大模型再往前走，不能光靠堆算力，而是要让 AI 反过来帮助工厂、能源和材料变得更高效。AI 可以用在新芯片设计、产线排程、风电和光伏的发电预测，帮工业省电、省料、提速度；工业则会回馈更便宜、更强的算力和更多实时数据，让模型学得更快。

这样形成“AI 帮工业升级，工业又喂 AI 生长”的正循环，才能打破眼下算力贵、电费高、数据不足的瓶颈。

所以，当前AI发展基本形成了三个方向：

第一，持续优化底层算力与能源。 OpenAI 与微软正共建 Stargate 算力园区，采用液冷和可再生能源；AWS 在自研 Trainium‑2 芯片，并在氢能数据中心做实验；英伟达的 Blackwell 架构则把单瓦性能继续拉高。目标很直接：在同样预算内，提供更多有效 FLOPs，让训练和推理的单位成本再下降一个数量级。

第二，用新架构和算法提高效率。 Google DeepMind 的 Gemini 2 引入稀疏激活与检索增强；Anthropic 在 Claude 3 上把长上下文和 RAG 2.0 结合；Meta 公布的 Llama‑MoE 使用专家路由，只激活极少权重就能完成推理。思路是一致的：不盲目扩大参数，而是让模型把算力花在最需要的部分。

第三，把模型嵌入可度量的业务闭环。 OpenAI 的 Assistants API、Google Vertex AI Agents、特斯拉自动驾驶系统，都是直接拿模型解决编程、客服、行车等任务，并用业务 KPI（响应时间、故障率、接管里程）来校验效果。模型表现好，就获取更多实时数据；表现差，即刻反馈并改进。这样，训练与应用合流，既减轻了数据短缺，也避免无效算力浪费。

另外，虽然各大公司的发展方向不同，但他们也有了当前的新共识：

从“谁的模型参数更多”转向“谁能最快把模型嵌进真实场景、沉淀用户网络”。无论是做芯片、调模型，还是造汽车，最终都要回答同一个问题：你的 AI 帮用户解决了什么具体痛点？

只有场景跑通、数据闭环、效果可度量，资本才会继续下注，模型才有养分再升级。

所以，下一个阶段，各大公司开发AI 智能体将大量接管标准化场景和环节。只具备单一场景能力的人，很有可能被淘汰。

02 知识、经验与场景

现在很多人都在说知识平权，确实，互联网和AI让知识变得触手可及，不再是人发展的阻碍。

但知识带给人的竞争力，也必然下降。因为稀缺才有价值。

这时候，拉开人与人差距的是什么？

是经验。

大模型每个人都能用，它的训练语料，它能搜索到的资料，都是公共信息。但它不知道你的能力、你的客户、你的具体问题是什么，而这些东西都是个人长期积累的结果，是具体场景下的能力。

比如你在一家制造企业负责采购，十年里跑遍了上百家零部件工厂，知道哪家在旺季会偷偷换料、哪家老板最怕现金流断裂、哪条高速一修就必然导致交期延迟。

大模型可以瞬间列出全国供应商名单、抓取原材料价格曲线，却无法像你一样，凭几次电话交谈的语气判断对方仓库是不是堵货，或是在报价单的细枝末节里看出“货不对板”的征兆。

这是场景化、带温度的经验，这是搜索不到，复制不了，只能在实战里长出的。

所以知识和经验的区别是什么？

知识可以学习，但经验只靠实践。

学习的知识都是高度概念化、抽象化、语言化懂的，这也意味着你容易看不到细节。

比如你要做一个大学生产品，然后跟很多大学生交谈，甚至到大学里去实地调研。

但你很容易被已有的事物遮蔽，你想到的大学生活是恋爱、上课、考研、打工、食堂、宿舍、水电、社团、自习、考试等。但这些是高度概念化的大学生活，只凭高度概念化的认知，是不可能看到新机会的。

比如每年六月底宿舍楼下那些堆得乱七八糟、没人要的书本和生活用品。毕业生着急离校，无心经营“闲鱼”，但也舍不得直接丢掉，这些东西就滞留在楼下垃圾桶旁边，等待学校统一清理。这个场景没有一个固定的名称，也不在任何概念框架里，但如果有人快速提供一个“上门分类、一次结算、即时回收”的服务，很可能瞬间就能做出一笔生意。

这些场景的共同特点，就是它们处于已被概念化、标签化的大学生活之外，它们没有固定的名字，没人在意，但却是真正的需求所在。

好机会来自边缘，来自未命名之地。

而且，经验不可速成，它需要时间在真实场景里打磨，需要亲自承担决策后果。

不靠时间、精力、脑力、心力去堆积有效经验，你积累再多知识，也解决不了现实世界的小问题。

今天已经是一个过剩时代了，产品过剩、产能过剩、信息过剩、知识过剩，“我能解数学题”、“我能提供知识服务”、“我能完成XX任务”这些意义并不是很大了，能够交付结果才最重要。

那么，结果来自哪里？

来自具体场景的交付。

第一，“具体”代表个性化。

我看很多人会把DeepSeek给出的回答当信息源、当论据，这其实跟你把抖音、小红书上的内容当成真实世界一样。

当前大模型所有的输出都是监督微调、强化学习和提示语设定的结果，它只是在尽力提供符合人类期待的答案。是你的提问让大模型能临时生成各种答案。

所以，你让DeepSeek给你人生建议，告诉你该读什么书、下一步做什么，这没有意义。

DeepSeek看不见你的人生细节，看不到你做过什么、失败都多少次，也不知道你的内核、不知道你的存在感安放在哪里，更不知道你的心力精力脑力水平。

路都是自己走出来的。

第二，“场景”代表真实问题发生的地方，它意味着你必须踏入一个具体的语境，跟真实的人、真实的需求、真实的矛盾去碰撞。

只有在真实的场景里，你才能知道用户真正关心的是什么，真正遇到的障碍又是什么。用户嘴上说的痛点和实际行动中的痛点，往往并不是一回事。你和几个大学生聊聊天，问他们需要什么，他们可能会告诉你“想提高学习效率”“想提升社交能力”。

但真正让他们焦虑、难受的，可能是晚上十一点图书馆关门之后没地方继续学习，也可能是宿舍熄灯后同学们呼噜声太大无法休息。

这就是场景：只有你站进去了，才能知道人们真正面临的困境和需求是什么。场景不是你头脑中那些抽象的关键词，而是具体到无法再拆解的现实瞬间。

第三，“交付”代表你真正把价值提供出去，真正解决了那个具体问题。

交付的背后是具体的行动和具体的结果，不是知识或想法本身。只有结果明确且可度量，你的价值才真正被证明，你的经验才真正被验证。

因此，结果来自具体场景的交付，这个交付必须基于你的个性化经验、必须扎根真实的场景，必须能够真正创造出用户想要的价值。

红杉资本今年的AI峰会明确提出，真正的 AI 产品，不是“有没有能力”，而是“有没有结果”；不是“你点它做了什么”，而是“它替你完成了什么”。

Sam Altman在与Ben Thompson的谈话中明确地讲，比起最先进的大模型，他更希望OpenAI成为一个拥有十亿用户的网站。

所以，AI下一个阶段就是，深入具体场景，解决问题，交付结果。

03 人的竞争力

AI进入真实场景，直接解决问题，交付结果，意味着什么？

意味着，你过去用“熟练”或者“勤奋”积累起来的单一、标准化场景经验，将会迅速贬值。

比如：

• 你做了十年财务，每天记账报税，但从未思考过如何优化公司的资金流转；

• 你做了五年客服，每天重复回答用户相同的简单问题，却从未思考如何从根本上优化客户的体验流程；

• 你做了七年行政，每天重复填写表单、整理文件，却从未想过如何把流程自动化，让整个部门运作更高效。

这些经验非常容易被AI取代，因为它们都是标准化的场景，你的价值仅仅在于熟练重复动作本身，而非深入理解和优化这个动作背后的逻辑与目标。

那么，什么样的人不会被取代，反而能借势跃迁？

具体而言，有三种能力的人更有竞争力：

第一，构建个性化知识与经验体系

我建立PMCDE知行系统的意义就在于，通过记录、组织和迭代个人知识、经验和洞察，打造独一无二的“个人数据资产”，为AI定制化和场景化应用奠定基础。

每一条笔记都是我个人思想的体现，里面有我独特的品位和审美，这不是简单复制粘贴互联网上的信息。

而且我的很多思维逻辑也用语言呈现出来，可以让AI检验。比如我都对人性的理解：

我让GPT-o3做了理解和评价：

这样我就可以修正我的理念，更好地适应现实世界。

在一次次迭代中，我能得到很多私有化数据和经验，弥补AI缺乏场景化感知的短板。

要知道，通用的问题谁都会问，通用的答案每个模型都能给，你要做的就是高度定制大模型，如果有一天模型的监督微调、强化学习能以你的数据为主，在一次次互动中，你就能打磨出一个符合你审美的私人助手。

第二，深度参与场景化协作

商业价值来自具体场景，通过与人、团队和环境的深度互动，积累场景化经验，构建基于关系的信任和影响力，成为场景中的“关键节点”，这样的人非常宝贵。

因为AI擅长处理标准化数据，但无法感知场景中的“温度”——如客户语气中的犹豫、团队会议中的隐性冲突。这些情境化洞察只能通过人与人的互动获得。

而且随着你积累的用户网络越来越大，个人影响力也会越来越大，让你能在复杂场景中快速调动资源，应对不确定性。

比如麦当劳，非常优秀地解决了食品标准化、规模化、效率化的问题，甚至还能够做到让“微笑”标准化。它让你不管在非洲还是中亚，都能在麦当劳服务员的脸上，看到麦当劳的招牌微笑。这真是工业化的极致。

同时麦当劳做了深入在地化，用全球资源融入本地生态，这让我们体验到，麦当劳会为中国用户做粥、做豆浆、做油条。

这是资源的协同发展。

个人也是一样，记住这三步：

①先让自己“可预期”，说话算数，答应的事准时完成；别人找你，就像去麦当劳点套餐：永远知道会拿到什么。

②再学会“本地化”，不同人、不同场合，用不同说法和方案，比如国企要稳，你讲合规；创业公司要快，你讲效率。你的核心本事没变，只是包装更对味。

③持续做、持续被记住，合作一次靠谱，别人会再来；三次靠谱，你就成了“必须拉你进群”的人。场景越多，你反应越快，资源也越容易借到手。

简单说：稳定输出 + 灵活应变 = 场景里的关键节点。

做到这点，机会自然朝你聚拢——因为大家都知道，有你在，麻烦事就不麻烦了。

第三，让AI放大自己的能力

AI可快速处理海量信息、生成多样方案，降低试错成本，但最终决策和价值判断依赖人类。

这要求你向内挖掘自己的系统能力。

你必须主动学习如何与AI协作，用它作为“超能力”，而不是让它成为你的对手。具体来说：

• 让AI为你快速收集、汇总并整理信息；

• 让AI为你生成多个可能方案，你自己做出关键决策；

• 让AI帮你快速实验新想法，用最低成本验证效果。

AI是工具，不是答案。你要做的是驾驭工具的人，而不是被工具架空的人。

以上三个能力，是未来你能够与AI共生、协作、实现跃迁的关键。

在通用大模型上，聚焦自有场景、

主动构建个人经验闭环、快速迁移经验到不同场景、用AI放大而非取代自己，你就能在AI时代不仅活下来，还能活得越来越好。

我的经历：

写于三十岁：找到你的人生哲学，构建富足创造系统

我的文章：

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对DeepSeek祛魅：人生的路都得靠自己走，一步一个脚印那种

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