作为一个曾经学物理的，当年在读PhD期间，愈发感觉至少在物理这个领域，进展是非常缓慢的，甚至趋于停滞的。能够“出圈”的物理理论，基本上都建立在20世纪七八十年代之前。进入21世纪之后物理领域都有哪些很新的成果？连弦论都是20世纪的旧东西了，听起来很新的AdS/CFT对偶都是2000年之前出现的理论了。可能拓扑绝缘体算是21世纪的东西，可是我并不觉得从人类对自然界的认知这个角度这套东西那么重要，很可能再过一小段时间就无人问津了。而像引力波的直接探测、希格斯子的实验发现、黑洞照片拍摄之类的重量级成果，其实主要意义还是用更现代的实验技术来验证之前人们的理论，在理论方面是没有新东西的。

也许是出于物理人的一种傲慢，我当时就觉得技术的发展是基于物理的认知作为底层的，如果物理理论层面发展停滞了，那么技术进步大概也会只有小幅缓慢前进，而不会有大的变化了。就像大家开的汽车，小时候就是那个样子，到了201X年也还是那个样子（Tesla为代表的电车出现之后就另当别论了），可能只是稍微性能进步了那么一丢丢、舒适性也好了那么一丢丢而已。我当时就觉得，以后的世界发展大概就是这么继续小幅前进了吧。

哪知2022年末起，AI的跨越式进步实在是令我惊讶。

在ChatGPT刚出来的时候，我就知道这个东西肯定是我以后每天都会用的一个东西了就像Google那样。可是我当时并没有认为AI的推理能力能够快速进化，原因是我当时认为生成文字和推理是属于语文vs数学级别的不同，AI能学好语文离AI能学好数学之间差距那是十万八千里，而看起来但是的生成式AI的底层逻辑好像和逻辑推理是完全不同的。

哪知道后面AI在推理能力方面的进化如此迅速。我后来也有在想AI是为什么能做到这一点的，目前我的想法是这样的。任何能够建立闭环反馈的领域，AI都可以通过强化学习来快速变强。而在编程领域，编译器可以快速告诉AI他写的程序对不对、AI写出来的网页前端对不对也可以通过截图快速看出来，有这样直接的反馈闭环，AI就可以迅速纠错提升自己。而AI在编程领域的能力提升，和逻辑推理方面的能力提升，似乎是同步发生的，毕竟能写对有逻辑的代码只靠胡乱生成是肯定是不行的，哪怕只是预测下一个词这种底层，它也得背后有一定逻辑推理能力才能写出对的代码。

我现在甚至已经开始相信AI在不久的未来也能做数学研究了，前提是陶哲轩等人推崇的LEAN形式化语言这条路真的可以走通，让AI自己能读了数学证明之后自己验证对错。

感觉自从2025年末起，AI写代码的能力已经逐步提升到了一定的程度，以至于真的已经可以取代初级程序员了。现在literally硅谷的每个人都在用AI写代码了，只是有的多有的少而已，不再像以前那样AI写不出太复杂的代码只能作为玩具用了。硅谷的每个人都在谈论AI，大家都在感慨时代变了，初级程序员已经没有必要存在了，这个行业已经发生了深刻变化了。其中很多人都在猜测AI的能力如果再进化进化，那些大厂恐怕真的不需要那么多人了。对裁员的焦虑感在湾区到处弥漫，当然很多人已经攒够了退休的钱了自己无所谓裁员了，但也对刚入行或者准备入行的人抱有很悲观的态度。

这种大规模的替代、裁员失业现象，还要多久扩散到更多行业？以AI这几年的进化速度来看，看起来真的不会很久了。

如果各种行业都不再需要初级职位，成批成批的大学毕业新生找不到工作，那之后的社会面貌会是啥样？这可不是普通的经济危机、等一等周期过期了总有工作能找。这是结构性的不再需要人类新手了，而且是很多行业一起发生。人类社会以前从未遇到过这种情况。以前的社会，新技术淘汰掉旧技术的同时还能创造众多新的劳动岗位，可是 AI 这波能力在非常广泛的方面都能超过人类当中的普通人，那么就算创立了新的岗位也不是给为数众多的普通人预备的了，AI 自己就能干好很多事情了只需要少数人类专家精英了。那么未来很快就会搞起来 Universal Basic Income (UBI) 吗？真的进入那种社会的话，肯定很多方面都非常不同了。

等自己的孩子长大的时代，中位数的人还需要工作吗？还有工作给他们做吗？在那个的时代，到底娃们需要怎样的教育？自己的资产到底怎么分配才能在接下来的惊涛骇浪中保持不被甩下？有无数的问题，却没有明晰的答案。

现在回想一下，曾经以为世界的发展已经趋于停滞了，哪知道现在已经无法预测10年后世界会变成啥样了。…

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最近AI的话题一次又一次的火爆，我也来闲聊几句。我的这些想法估计对于熟悉这个话题的人来说早都是老生常谈了，因此我这文章主要也就只是给没想过这些问题的人看的。

2022年年末ChatGPT的发布，可以算是这一轮AI技术大爆发的标志性节点。ChatGPT的可用性已经非常高了，以至于很多不那么强调推理/逻辑的工作几乎立即就可以被取代了，比如写个本科生程度的论文。后来随着ChatGPT自己的进化、以及agentic AI的发展，其写代码的能力也变得实用性很强了，虽说一个公司直接把程序员全裁了只靠AI肯定还是不行的，但是现在一个精英小团队靠AI写代码已经可以媲美以前一个挺大的团队了。现在2025年了，AI连推理能力也有了进步。虽然我不太相信短时间内（至少十年二十年吧）AI的推理能力能做到和人类数学家一样好、能证明以前从未被人类证明过的难题，但是似乎按照这个趋势发展下去，做做高考程度的数学题对AI已经不难了。虽然我也不太相信在没有非常重大的技术革新的前提下用现在这些模型加小改进就能产生“AGI (Artificial General Intelligence)”，但是就实用性而言，接下来的几年肯定是有越来越多人的工作有被AI取代的潜质的，毕竟，大部分人平时做的工作并不是证明数学猜想那样如此需要推理演绎能力的。

目前来说，体力劳动和脑力劳动相比被取代的还少一点。这大概是因为AI在训练上来说，最容易获得的就是网上的数据，脑力劳动者打交道的正是这部分内容；而体力劳动，想要训练好AI，还得和现实世界交互好，这难度稍微大一些。另外一个原因大概是，一个能取代体力劳动的AI需要的实体，总是需要很多材料和繁琐的制作过程的，那其每一个实体的生产成本必然不会很低，不像ChatGPT那样边际成本几乎是0训练好了一下子可以服务几十亿人。体力劳动者只要要的薪水足够低，其工作岗位就暂且安全。不过长远来看，我认为能取代体力劳动者的AI机器人应该没有本质上的技术上的困难，至少不像让AI证明从未被人类证明过的数学难题那么难。随着时代的发展，AI机器人取代体力劳动者估计将会是缓慢进行的。

有人说，以前的工业革命，消灭一部分工作岗位的同时也会创造更多的工作岗位，例如马车被车取代了造车行业需要的工人数量就上去了，Python这类让编程更加简单的高级语言的出现让程序员的数量大大增加，AI 引发的新一轮工业革命也会如此。但我不这么乐观，这一轮AI对人类工作的取代，很可能将是真正让工作数量骤减的，毕竟这一轮AI具备的能力是有非常广泛的通用性的，可以说有相当一部分人类目前已经在脑力劳动上有着全方位被AI超越的状况了，体力劳动方面虽然现在还不行但是随着时代发展也会有做啥都不如AI机器人做得好的一天。

什么样的岗位相对不容易被AI取代？个人认为有两类：

（1）给人提供情绪价值的。AI 再真实，也不如一个真人给你一个微笑和拥抱。

（2）出了问题需要背锅的。AI 不能坐牢，而人类可以，所以至少在很长一段时间内这类岗位都得由人类来做。

个人推测最不容易被AI取代掉的岗位包括但不限于：月嫂/育儿嫂、护士、医生、性工作者。这些工作岗位我猜继续撑个100年问题不大。

工作岗位的取代不会是很快发生的，哪怕很多人的工作已经能被ChatGPT一瞬间搞定了，裁员也不会立刻降临。但是接下来的十年二十年，很可能会是惊涛骇浪的时代，越来越多的工作岗位有可能真的就消失了。那么一个越来越多的人无法就业的社会会演变成什么样呢？

个人猜测，最有可能发生的事情是这样的。政府将不得不接受一个现实，那就是在那样的一个时代，失业率高、大部分人无法通过劳动为社会做贡献这件事，不是一个短暂的经济危机，而是结构性的永久性的状态了。然而，AI 虽然可以取代人类的生产属性，却永远也不能取代人类的消费属性。生产出来的东西一定要首先有人有需求去买才行，所以还是得想办法让大部分人手上有点钱，不能说是只有开发AI的程序员赚到了所有的钱让其他人全都穷的揭不开锅，这肯定不利于经济循环。那政府一定得做一些和以往时代不同的分配政策。个人认为，最合理的分配政策就是 UBI (Universal Basic Income)。

UBI (Universal Basic Income) 指的是一种发社会福利的方式，给所有人发固定金额的钱，比如每人每月发 $1,000。这种发放方式是universal的，不论你是退休老人还是刚出生的婴儿还是收入颇丰的壮年劳动力，只要你是一个活人，就给你发钱，而且金额都是一样的。不会因为你收入太高了而不发钱，也不会因为任何奇奇怪怪的条件导致你拿不到钱。如果发放 UBI，就要让它取代掉其他社会福利，比如退休金和失业金就不再发放了，这样几乎不需要有任何审核所以发放效率可以很高。因为是固定金额，富人多这么一点钱是不痛不痒的，而穷人则会更加受益于这么一笔钱。在现实社会当中，已经有发放UBI的地方，例如澳门，因为它的赌博行业利润颇高，政府收上来的税就很高，于是UBI就有资金来源了。而当AI取代了相当多的人的工作之后，拥有这些AI的公司产生的利润足够多，政府完全可以对他们收足够多的税，用来提供UBI的资金来源。

未来的社会，估计最终就是99%的人类领着政府发的UBI，在家天天躺着刷抖音看着AI算法给你投喂的AI生产的视频，吃着AI机器人做的工业化食品，每天快乐的什么也不用干；而1%的至少能在某一些小的方面比AI做得好的人，去参与生产，赚到比前面这些人多得多的钱，去做一些真正想做的事。…

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昨天看到我朋友杨钊创办的能量奇点官宣了《能量奇点完成近4亿元首轮融资，用于探索可商业化的聚变能源技术 》，激动的半天没睡着觉 虽然我这么说可能有点不客观，但是我认为这是中国最有前途的受控核聚变项目。

利益相关 disclaimer：这是我朋友创办的公司，我因为个人原因没有参与其中，只是在场外摇旗呐喊，是纯粹的精神股东。我已经不在科研界，这篇文章的言论只代表个人观点，希望前同行们轻喷。

我认为目前受控核聚变的最大困境，主要不在于物理机制的研究上，而是在于政府的资金支持不够。制造一个大型实验装置是非常烧钱的。美国对于聚变的经费投入在过去几十年来基本维持不变，通胀调整后就相当于逐年递减了；而本来最有希望的 ITER 项目，则由于国际合作的种种弊端，工程一再延期，也给这个行业蒙上了一层阴影。对行业的悲观也是让我做出不再继续在这个方向做科研的原因之一。

然而事情其实还是有转机的。在过去的十年里，其实有一件事在悄悄发生，那就是高温超导材料–钇钡铜氧–逐渐的技术成熟，可以被量产做成线圈产生比较大空间范围的强磁场了。到今天百度百科里面还写着钇钡铜氧相当于是一种陶瓷材料力学性质不易弯折且易碎因此很难被做成导线呢，但其实这些年技术在静悄悄的进步，困难在逐渐的被客服。这类高温超导材料，可以有更高的临界温度、更大的临界磁场，因此是产生强磁场的理想材料。如果使用了这种材料，理论上可以设计让托卡马克运行时的磁场比低温超导材料高出数倍，因此约束性能更好，用更小型的装置就可以实现同样的点火目标。目前钇钡铜氧高温超导材料的主要问题之一就是贵，成本大约是低温超导的十倍，但是如果熟悉各种技术的历史就知道，新技术贵不是问题，只要应用范围很大，需求量上去了，将来这个材料的生产成本是可以指数衰减的。

因为政府的支持力度不够，而建造一个全新的大型装置太烧钱，所以实际上美国第一个提出要搞高温超导路线的团队，就搞成了一个商业公司：Commonweatlth Fusion Systems (CFS)。CFS背靠MIT，2018年种子轮就融资拿到了$50M的融资，2022年进行到了B论已经拿到了$1.8B的融资。

目前国内最先进的EAST装置，是基于低温超导材料的，其上限也就不过如此了（国际上已建成的大型装置也都一样），这是一个主要用于做物理实验和工程验证的装置，从设计上就不可能达到点火条件。而目前国内另一家有一定前途的做聚变的公司–新奥能源–走的是更低成本而小型化的路线，按我的理解他们的目标不是去冲击能量输出大于输入，而是也是研究物理。在我看来，做一个全新的基于高温超导的装置，是正路。这其实也是业界很多大佬们的看法。

能量奇点正是计划走高温超导这条正路的新公司，和美国的 Commonweatlth Fusion Systems (CFS) 一样。之前我还有点担忧这条正路如此烧钱，杨钊到底能不能搞到足够的资金来支持他的疯狂计划？现在看来，这个顾虑已经不存在了。首轮融资就融到了将近4亿元，已经和 CFS 的$50M种子轮相当了。而我们都知道，同样的资金，在中国使用成本更低、办事速度更快。

我对这家公司和受控核聚变的未来，预期是什么样的？分为几个层级来说吧：

• 这家公司能做到聚变能商业发电吗？我依然觉得不仅这家公司做不到，可能我这辈子都看不到。
• 这家公司能做到能量输出大于输入吗？如果是定义成中子能量输出大于能量输入，也就是不考虑中子转化成电能的不可避免的能量损耗，那么我觉得有一定希望、但是也不是一定会实现的，难度非常大，挑战非常高。
• 这家公司能做到等离子体稳定高参数放电吗？我觉得这个大概率可以成功。
• 这家公司能推动从高温超导材料到等离子体控制等上下游的科学和技术进步吗？我觉得这100%可以做到。这也就是为什么尽管我对聚变的前景依然感到悲观，但是我仍然非常激动非常看好这家公司的发展。

感兴趣的朋友如果想加入，可以联系 hr@energysingularity.cn 加入他们~ 这里是岗位和要求信息。希望能量奇点可以越做越好！…

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“大牛市是普通投资者亏损的主要原因。” — Benjamin Graham

下图以A股为例，讲的就不错，来源雪球。

现在美股也有了一个很好的例子：ARKK。

2021年2月的时候，ARKK是当时最火爆的基金之一，那时我在美卡论坛上搞了一个投票：大家预测接下来十年ARKK能不能outperform VOO？

在我发起那个投票的时候，ARKK 的走势图是这样的：

当时有一半的人选择了预测ARKK可以outperform VOO。

万万没想到，暴风雨竟来的如此之猛、如此之快。

仅仅过了一年，ARKK和VOO竟拉开了如此悬殊的差距，现在ARKK俨然成了过街老鼠人人喊打：

有人可能会说，其实如果2019年末买了ARKK，这不还是打平了VOO的嘛，中间随便什么时候卖出都赚到了。

而事实上普通投资者是怎么操作的呢？

我前阵子在美卡论坛上发了一个投票调查：你在ARK系基金上面赚到钱了吗？ 结果令人震惊：

赔钱的人有55%，赚到钱的只有9%，比例高达6:1！

这是为何？

上面截图中引用自AlfredW的回帖讲的非常到位：“值得一提的是 ARK暴涨的时候市值AUM还很小 收益暴增的人很少。但是暴涨之后追高的人很多 AUM迅速增大 这一波下跌看似回到了跟巴菲特一样的收益率 但是如果把所有投资者作为一个整体 ARK了实际上并没有创造财富 而是消灭了财富。这跟A股基民不赚钱 基金经理赚钱是一样的。”

看一下ARKK的AUM (Asset Under Management) …

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