时间 + 人工智能 = 金钱 机会稍纵即逝。🔫 原文 五年内，人人都会使用人工智能。 但真正理解它的人却寥寥无几。 而“使用人工智能的人”和“理解人工智能的人”之间的差距 将成为未来经济中最有价值的差距。 让我们来探讨一下原因，以及为什么现在几乎是我们弥合这一差距的唯一时机。 许多聪明人会说这样的话： “等人工智能更成熟了，我再开始用。” “等它变得更容易了。” “等赢家确定，工作流程也理顺了。” 表面上看，这似乎是一个合理的决定。 但就目前而言，这是最糟糕的策略。 人工智能并没有变得更难；它正在变得越来越容易。 而这正是问题所在。 每个月，工具都变得更加流畅， 点击操作更加便捷， 变得更加“黑匣子”。 目前，我们还能窥见其内部运作。您可以思考 Claude 中提示失败的原因， 并亲身体验 n8n 中代理节点的工作原理。 您甚至可以通过在本地运行开源模型来体验输入和输出之间的流程。 但这个机会稍纵即逝。 回想一下互联网的早期。 在 20 世纪 90 年代初，那些搭建自己的调制解调器并探索 BBS 的人 不仅仅是网络专家。 他们后来成为了公司的创始人、首席技术官和架构师，而这些公司最终雇佣了无数其他人。 那些了解 HTTP、DNS 和 FTP 的人 不仅仅是“技术达人”。 他们是那些在电子商务出现之前就敏锐地感知到电子商务、SaaS 和云计算发展趋势的人。 这并非因为他们的想法独树一帜， 而是因为他们拥有架构方面的第一手经验。 自 2005 年以来，任何人都可以使用 WordPress 构建网站， 但那些自 1997 年就开始使用 HTML 的人 并非只是创建漂亮的网站。 他们设计系统、领导团队，他们的思维方式与那些只会拖放的用户截然不同。 问题不在于“易用性”。 而在于结构的模糊性。 如果你看不到结构， 你就无法设计新的结构。 如今，人工智能领域也面临着同样的问题。 那些如今改进提示、构建代理并尝试开源模型的人 并没有把时间浪费在那些终将过时的工具上。 他们正在积累直觉，这将塑造下一步的发展方向。 使用人工智能生成电子邮件的人与 理解为什么先分配角色会带来不同结果的人截然不同。 前者获得结果。 后者构建系统。 然后改进、自动化并扩展该系统。 区别不在于智能， 而在于起点。 一切都取决于你是否在工具尚不完善时就开始了。 那么，“理解人工智能”意味着什么？ 它并非指记住模型名称。 它并非指紧跟每一次版本更新。 如今理解人工智能意味着具备以下能力： 设计上下文，而非提示。 理解低级逻辑模型（LLM）是概率引擎，而非知识库。 至少拥有一次构建自动化系统的经验。 能够区分封装层和底层模型。 能够权衡速度、成本和准确性之间的利弊。 这种感觉源于经验，而非理论。 人工智能将变得像电力一样“开箱即用”。 我们正在进入一个只需拨动开关的时代。 但设计电网的人并非拨动开关的人。 在数十亿互联网用户中，只有极少数人设计了人工智能架构并从中获益。 而且他们中的大多数人都经历了早期的动荡时期。 我们现在正处于人工智能动荡的时代。 准入门槛不是学历，也不是风险投资。 而是好奇心和执行力。 这样的机会不会永远持续下去。 这并非因为工具变得越来越昂贵， 而是因为学习基础知识的环境正在消失。 差距不在于获取途径，而在于积累的理解。 任何人每月只需花费几万韩元就能使用相同的模型。 问题在于谁投入了更多的时间和更深入的学习。 随着你每天使用人工智能， 你的大脑会积累模型。 你会看到模式， 你会区分好问题和坏问题， 你会逐渐掌握何时应该相信，何时应该怀疑。 这些积累会迅速增长。一年的时间看似短暂， 但在这个领域，这却至关重要。 现在就开始行动。 不要等到一切完美才行动。 正如早期互联网不会让那些等待宽带普及的人受益一样， 人工智能也不会让那些等到“容易”才行动的人受益。 现在，当它既具有挑战性又足够开放，可以进行实验时， 才是最宝贵的时机。 机会之门已经敞开。 但它不会永远敞开。