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研發投資增長，生產率停滯？
這篇研究使用美國人口普查局的微觀數據，探討了 1976 年至 2018 年製造業研發與生產率之間的關係。研究發現，研發對產出（全要素生產率）的彈性以及研發的邊際回報都急劇上升。通過新穎的估計方法，研究者發現了技術競爭和過時的證據一致且急劇上升。
這些發現表明，研發在尋找提升生產率的想法方面變得更加有效，但這些想法也可能使競爭對手的技術過時，使創新更具短暫性。由於過時，研發的增長並不一定意味著整體生產率增長的提高。
但是需要注意的是，ChatGPT 時刻在 2022 年發生。這之後的研發和回報之間是什麼關係？大語言模型已經將研發成本（人力成本）壓縮到了极致，快速試錯的成本也被大幅度壓縮。
會有什麼有趣的事情發生？
或許我們正在見證一個歷史性的轉折點—— AI 不僅改變了研發的方式，更可能重塑整個創新的經濟學。當研發成本大幅下降，創新的門檻也隨之降低，但這並不意味著創新的價值會相應減少。
AI 泡沫的現狀與反思
科技業的 AI 痴迷
作者指出，科技業痴迷於把 AI 塞進所有產品，導致大量資金和人才被抽離，用於開發那些幾乎沒人需要的”AI 功能”，卻忽視了讓現有軟件更可靠、安全、易用的基礎工作。他以操作系統、瀏覽器以及會議社交應用的常見故障為例，尤其提到 Gamescom 的 AI 會議排程功能因濫發會議邀請而被緊急下架。
與其追逐 AI “顛覆性”盈利幻影，企業更應把資源投入到修復現有產品、支持開源項目上——這些項目只需現有 AI 預算的極小部分就能帶來真正價值。
泡沫的數據支撐
MIT 最新研究顯示，全球企業三年內在生成式 AI 上砸下 300-400 億美元，但 95% 的項目未帶來任何可量化收益。只有約 5% 的試點項目”提取了數百萬美元的價值”，而絕大多數項目對收入或盈利沒有任何貢獻。
主要問題包括：
- 使用場景錯位：多數部署局限於提升個人效率，而非嵌入關鍵業務流程
- 技術短板：當前
GenAI工具缺乏上下文記憶、無法持續學習，工作流程脆弱 - 外部成本而非裁員：短期內
AI主要幫助減少外包費用，而非大規模取代員工
現在和經歷過的 2000 年互聯網泡沫一樣，所有人都可以掛着 AI 的名頭，融到資，不管他的項目多麼沒有想象力，又或者說想象力過於豐富。
然後就是泡沫在某一天破裂，大浪淘沙，最後 2000 年的亞馬遜活了下來。因為它才是真正使用互聯網技術改變世界的公司。
其實每一項新技術需要這個過程，投身進去，參與其中並不是一件什麼可恥的事情。重要的是，你對自己是否真誠？還是想做一個東西出來騙取名聲，財富，然後留下一地雞毛？
AI時代的職業選擇
AWS CEO的見解
AWS 新任 CEO Matt Garman 稱”用 AI 取代初級員工是我聽過最蠢的主意”，理由是：
- 新人便宜、最積極嘗試
AI - 十年後若無人從基層成長，公司將無人可用
AI（包括AWS的Kiro工具）可以輔助而非替代培養過程
他還批評用”AI 寫了多少行代碼”衡量價值的做法——代碼越多未必越好，冗餘反而有害。目前超過 80% AWS 開發者已在單元測試、文檔編寫、代碼起草等環節使用 AI，且每週都在增加。
職業建議
Garman 為 AI 時代提供了一些職業建議，建議孩子們需要學會如何學習——而不僅僅是學習特定技能：
“我認為應該強調的技能是：如何獨立思考？如何培養批判性思維來解決問題？如何培養創造力？如何培養一種學習心態，即你會去學習做下一件事？”
我覺得這能解釋為什麼亞馬遜在 to C 的 AI 方面一直沒有發力，到目前為止就推出一個 AI 代碼編輯器。他們更多還是在基礎設施做商業化。
大公司的真相
作者為了財富，決定去大企業工作，他在文中列舉了一系列在大公司看到的抽象和人來人往：
在我之前的生活中，我曾見過許多優秀的人在預算極低的情況下（這些預算在
$ENTERPRISE公司簡直就像沙發底下的零錢一樣容易被遺忘）從事有趣的工作並解決實際問題。試圖調和金錢浪費的規模與我作為一個個體培養等量資金所需的時間相比，這曾是一種文化衝擊。
你的整個退休基金在兩週內就花在一個註定從一開始就會失敗的項目上。幾代人的財富通过
AWS直接流入貝佐斯的超級遊艇，用於的工作負載連一個樹莓派集群都顯得過分。數百名高薪員工花費數小時爭論每月100美元的SaaS服務是否值得保留，該服務支撐了組織的一半業務。一個為期兩年的項目在即將啟動前被取消，因為稍微超出了預算，高級領導層決定通過招標可以節省更多資金。你的新鼠標申請被拒絕了。
結合我個人來看，大公司會讓你束手束腳的話，可能是因為你是一個很有想法的人，你想要施展你的才華，但是大企業一般只要求你在某些特定領域成為專家，並且你想要大展身手所需要的資源，並不是天然易得的。甚至需要政治鬥爭才能到。
小公司意味著不穩定，意味著隨時可能面臨失業，但是如果你是一個很有主動性，探索慾的人，小公司才是你大展拳腳的地方，你可以一人隨意探索，包攬更多各個領域的工作。有程序員就喜歡寫代碼，不喜歡做客戶支持，不喜欢思考設計，不喜歡思考業務的意義，這種人適合在大企業專心完成自己的那部分工作。
明白了利弊，可以選擇自己要選的路了。落子無悔，趁年輕還是可勁折騰的，老了才能和孩子們聊人生呀。
人才密度的重要性
當談到招聘時，我們痴迷於我所說的”人才密度和強度最高”。雖然人才密度是一個常見概念，但我們同樣關注如何通過我們創造的環境來發揮團隊的能力。正如
史蒂夫·喬布斯用他的石頭打磨机故事所說明的，普通的石頭通過相互摩擦變成了拋光的寶石——就像有才華的團隊通過建設性的衝突相互打磨，創造出非凡的事物。
我們的招聘方式毫不妥協。我們在面試小組中安裝了”提高標準的人”——除非候選人非常出色，否則他們會拒絕候選人。我個人大約花費
20%的時間在招聘上。
他們只會招顯著高於水平線的人。一直以為我都是以應聘者的角度去思考問題，看到這裡談到一些企業的招聘策略，也是拓寬了視野。原文值得一讀。
AI生成的代碼監管
儘管他本人也會使用AI進行編碼，但是會嚴加監管。因此他認為提交代碼的人應該主動披露代碼使用了哪些AI工具。
但是我認為這於事無補，目前的趨勢就是人類會越來越變成使用AI寫代碼的人。我見過一些開發者會主動披露自己使用的工具，這個只是一個君子協定。
API設計的真相
下面是好的API設計的一些文摘：
你的
API的成功完全取決於你的產品。
一個
API本身並不能做任何事。它是用戶和他們真正想要的東西之間的一個層。對於OpenAI API來說，這是使用語言模型進行推理的能力。對於Twilio API來說，這是發送短信。沒有人會使用一個API僅僅因為API本身設計得如此優雅。人們使用它來與你產品互動。如果你的產品足够有價值，用戶甚至會蜂擁而至一個糟糕的API。
這就是為什麼一些最受歡迎的
API使用起来是一场噩梦。Jira以其糟糕的API而聞名，但這沒關係——如果你想要與Jira集成（你當然需要），你需要花時間去弄懂它們。當然，如果那些公司有一個更好的API那就好了。但為什麼要在人們無論如何都會集成它的情況下投入時間和金錢去改進它呢？寫好一個API真的好難。
屎山有它存在的價值，那它就是好的屎山。乾淨的代碼不能帶來用戶價值，它就連屎山都不如。說它是屎山，很可能涉嫌侮辱屎山。警惕技術潔癖者，警惕不考慮現實的技術狂熱。
計算護城河的瘋狂
計算護城河已經完全變得瘋狂。我們基本上已經到了需要一個小國家的
GDP才能在下一代模型中繼續競爭的地步。讓我很驚訝的是，這已經不再是軟件護城河了——它實際上只是誰能夠獲得足够的
GPU和電力基礎設施。台積電和電力公司才是真正的幕後操縱者。你可以擁有全世界最頂尖的人才，但如果你無法獲得10萬台H100和一座專用發電廠，你就出局了。最瘋狂的是，我們可能回頭會覺得這很便宜。
GPT-4訓練成本是多少？1億美元？GPT-5/Opus-4級別的成本可能超過10億美元？按這個速度，GPT-7將需要自己的主權財富基金。
毫無疑問，現在不是可以憑一己之力打敗大公司的時代了，所謂的獨立開發者也只能找一些百萬級別 ARR 及其以下的市場去做，在夾縫中找到生存空間。只有這種才是大企業暫時不屑於去做的，因為投入產出比不符合經濟規律。注意，我說的是暫時，一旦大企業內部開始有人想要通過現有的產品去做你的市場，你作為大衛，就需要面對自己的戈利亞了。
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