INDIGO TALK / AI 时代下的“牛马”自救计划 - EP36
AI 浪潮汹涌而至，您是感到焦虑还是兴奋？当前由 AI 驱动的牛市是巨大的泡沫还是伟大时代的序章？本期 Indigo Talk 邀请到两位对科技投资领域有独到见解的嘉宾：老于（TSLA99T，前 Tesla 自动驾驶团队成员）和 Leo（CyberCat，就职于波士顿生物制药公司），从火热的 AI 股市聊起，深入探讨 AI 技术在传统行业的真实应用、未来的职业变迁，以及这场变革对我们每个人的深刻影响。
更重要的是，我们将为你揭示普通人的“AI自救计划”：如何利用 AI 赋能自己，在时代的浪潮中抓住机遇，实现个人跃迁。这不仅是一场关于未来的对话，更是一份给你的生存指南。
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本期嘉宾
Leo（CyberCat）
于振华（TSLA99T）
Indigo（数字镜像博主）
时间线
- 00:02:45 AI 牛市的狂热与“泡沫焦虑”
- 00:04:51 Leo 的谨慎与担忧
- 00:08:37 股市繁荣与世界撕裂
- 00:12:24 老于的乐观：AI 不是泡沫，是生态建设的必然
- 00:17:10 AI 真正落地的路径：从模型到行业毛细血管
- 00:21:44 模型的粘性与 ToB 的爆发
- 00:28:17 牛马自救计划：普通人的跃迁契机
- 00:33:58 端到端的迷思：AI 无法取代领域知识
- 00:39:12 医疗行业的“试金石”：制药 vs 诊疗
- 00:44:28 保险革命：AI 如何让赔付率可视化
- 00:52:07 新工作的诞生：从“工具人”到“欲望增强师”
- 01:00:12 个体生存的底层逻辑：成为不可替代的自己
- 01:08:44 行动指南：执行、投资与教育的三重跃迁
AI 浪潮下的迷雾与灯塔：泡沫、机遇与我们的未来生存法则
在 AI 概念的推动下，美股一路高歌猛进，让许多人重温了牛市的狂热。然而，这不禁引人深思：这究竟是一场巨大的科技泡沫，还是一个伟大时代的序章？
本期 Indigo Talk 邀请到两位对科技投资领域有独到见解的嘉宾：老于（TSLA99T，前 Tesla 自动驾驶团队成员）和 Leo（CyberCat，就职于波士顿生物制药公司）。大家将围绕当前市场情绪、AI 的实际应用、未来工作模式以及个人在时代浪潮中的生存发展之道，展开一场精彩深入的对话。
这篇文章将不仅仅是这次对谈的复述，而是试图深入挖掘他们思想碰撞的火花，将这场信息密度极高的对话，提炼成一篇能让读者获得比观看原视频更丰富、更深刻理解的深度分析。让我们跟随三位嘉宾的思绪，一同拨开AI时代的迷雾，寻找指引我们前行的灯塔。
一、牛市回调，AI 狂热是泡沫还是序章？
对谈始于一个所有投资者都感同身受的话题：当前的美股市场。2025年无疑是一个“大牛市”，AI 概念的火爆让许多新入场的投资者都赚到了钱，市场情绪一片高涨。然而，正如 Indigo 所提醒的，“学费迟早是要交的”，市场的回调也如期而至。
面对这种市场波动，嘉宾们展现了两种截然不同但又相互补充的视角。
Leo 的审慎：警惕历史周期的重演
Leo 作为经历过疫情期间市场大起大落的投资者，对当前高涨的市场情绪抱有一丝警惕。他敏锐地察觉到了一种熟悉的“FOMO”（Fear Of Missing Out，害怕错过）氛围。“我自己内心的感觉也是有一种 FOMO 的感觉……感觉自己是一个股神的一个状态。” Leo 回忆道，“当投资美股是非常难以亏钱这种言论出来的时候，我觉得这个有一点点夸张了。”
他认为，股市不可能永远这样上涨。更深层次的，他看到了一个矛盾的宏观图景：股市在狂欢，但世界却在撕裂。无论是国家内部的矛盾还是国际间的冲突，都让这个世界格局处于一种“非常脆弱的状态”。因此，他的策略是在长期 “Buy and Hold” 优质资产的同时，短期内变得更加保守，甚至通过一些金融工具（如Covered Call）来对冲风险。这是一种在乐观中保持清醒，在喧嚣中寻找稳健的成熟投资者心态。
老于的乐观：这不是炒作，是生态建设的必然
与 Leo 的审慎不同，前特斯拉员工、现就职于传统行业数据科学领域的老于，对这一轮由 AI 驱动的上涨依然“非常非常乐观”。他的信心来源于一个独特的视角：离开特斯拉后，老于进入了一家传统行业的公司，这让他得以从产业的“毛细血管”中观察 AI 的真实影响力。“我在一个传统行业来看 AI 的应用，” 他分享道，“在我看来，这一次的整个生产效率的提升，是还没怎么完完全全铺开的。”
对于外界质疑 OpenAI、英伟达等公司在互相“炒作朋友圈”，制造泡沫的说法，老于提出了一个深刻的洞见：这并非简单的炒作，而是在构建一个前所未有的 AI 生态圈，这是一个必须有人来推动完成的宏大叙事。
“在我看来就是其实是一个生态圈，而这件事情必须有人来做的。这个故事是必须有人要来讲的，这件事情是必须有人要推动的。” 老于强调，“我认为你要允许有这个泡沫的存在……只要他们是真真实实在在 Deliver 东西，我觉得就可以。”
他认为，大语言模型的发展至今，硬件依然是其核心瓶颈。下一代硬件应该是什么样子？这必须由 OpenAI、xAI 这样的顶尖应用者来定义，并与英伟达这样的硬件厂商深度合作，共同推动整个硬件生态的迭代。这是一种需求定义供给的健康发展模式。这种由顶尖人才和海量资本共同推动的创新，恰恰是“美国这个 AI 创新的魅力所在”。只要这些公司在实实在在地交付更好的芯片和模型，那么即便存在一些市场泡沫，也是驱动科技进步所必需的催化剂。
二、AI 应用的真实落地：谁在为革命买单？
市场的喧嚣之下，一个更本质的问题浮出水面：AI 的价值究竟体现在哪里？它仅仅是少数科技巨头的资本游戏，还是已经开始真实地改变世界？
模型层的“粘性”困境与B端的巨大机遇
Leo 首先指出了当前大模型应用的一个痛点：用户粘性不足。今天谷歌发布了 VEO 3，明天 OpenAI 就推出了 Sora 2，用户总是在追逐最新、最强的模型，很难对某一个平台产生忠诚度。这导致了模型公司的变现路径在他看来并不十分清晰。
然而，主持人 Indigo 从一级市场投资者的角度给出了不同的解读。他认为，模型间的激烈竞争对用户是天大的好事，同时也说明这个领域仍处于高速发展的早期阶段。一旦某个模型形成了绝对的粘性，那才意味着市场进入了稳定期，失去了想象空间。
更重要的是，他揭示了模型公司真正的商业模式重心：ToC（面向消费者）的订阅费增长潜力有限，而 ToB（面向企业）通过 API 接口提供服务，才是更广阔的星辰大海。像 Anthropic 通过将其模型在代码生成等企业级应用上做得更好，API 消耗量巨大，从而获得了非常快速的收入增长。
真正的价值渗透：从硅谷到华盛顿
这场对话最精彩的部分，莫过于对 AI 在“传统行业”应用的洞察。老于分享了一个极具说服力的案例：OpenAI 最近给全球顶级的咨询公司麦肯锡颁发了一个奖杯，以表彰其消耗了高达 1000 亿的 Token。这说明，像麦肯锡、德勤这样每天与 PPT、表格打交道的“传统公司”，已经成为 AI 模型最深度的使用者。
Indigo 补充了来自 Claude（由 Anthropic 开发的大模型）的经济影响力报告中的一个惊人发现：消耗 AI 模型算力最高的地方，不是大家想象中的科技中心湾区，而是律师、政府机构云集的华盛顿和波士顿。这意味着，AI 对生产力的提升，在白领的案头工作上，已经展现出比代码编写更广泛、更深刻的影响。
这标志着 AI 的价值正在从技术圈“出圈”，真正渗透到经济的毛细血管中。这些传统行业的企业正在用真金白银为这场技术革命投票，形成了一个“非常健康的信号”。
三、“端到端”的迷思与“牛马自救计划”
当 AI 应用逐渐深入，一个新的问题被提了出来：AI 是否需要实现一个从模型到应用再到商业闭环的“端到端”产业链，才能证明其价值？
AI 赋能的核心：领域知识（Know-how）
老于对此提出了一个颠覆性的观点：对于复杂的商业世界，追求一个完全自动化的“端到端”解决方案是一个不可能完成的任务，也是一个伪命题。他以自己作为 AI 工程师在税务公司的经历举例，即使拥有十年的 AI经验，在理解如何将AI应用于具体税务问题上，他本人没有任何优势。
真正的创新驱动力，来自于那些深入理解业务、了解行业痛点的内部人员。是他们，而不是 AI 专家，才知道如何将 AI 这个强大的工具用到最关键的地方。Indigo 也对此表示赞同，他认为在当前阶段，人类的角色是提供初始的上下文（Context）和做最终的结果校验（Verification），而中间繁琐的执行过程，则可以交给 AI 这个“超级实习生”来完成。
普通人的黄金机遇：“牛马自救计划”
基于以上洞察，老于提出了一个非常生动且极具启发性的概念 —— “牛马自救计划”（一个风趣的说法，意指普通打工者的自我拯救方案）。
他鼓励所有在传统行业的从业者，不要焦虑于被替代，而应主动发起“内部创业”。因为你最懂自己公司的业务和痛点，你应该主动去探索如何利用AI解决这些问题，让自己成为公司内部不可或缺的 AI 先锋。这是一个风险最低，但回报极高的转型方式。
“寻觅你能够在公司利用 AI 做点什么，因为你是懂业务的，你是懂你们公司的痛点的 …… 你就变成了你的这个公司里面，这个 AI 的这个内部创业者。”
在这个时代，一个懂法律的律师如果同时精通如何使用 AI，他的价值将远超一个单纯的 AI 工程师或一个不懂 AI 的律师。这为每个普通人提供了一个前所未有的、通过主动学习来跃迁的“黄金机遇期”。
四、AI 的“试金石”：哪些行业正在被真实重塑？
一个行业能否被AI深度改造，关键在于其核心流程是否具备一个重要的特性：闭环、可验证的反馈循环（Feedback Loop）。
制药 vs. 诊疗：反馈周期的决定性作用
Leo 以他所熟悉的医疗行业为例，精辟地解释了这一点。他认为，AI 制药的发展会相对缓慢，因为它缺少快速的反馈闭环。一款新药从研发到最终在人体上验证效果，可能需要五到十年，这个验证周期太长，导致AI 模型无法快速迭代 。
相比之下，AI 诊疗（如基因检测公司Tempus）则前景广阔。因为它能通过接入海量、多模态的医疗数据（如基因测序、病理切片、影像学数据），去建立“基因型”与“表现型”（即疾病）之间的关联。这个模型的预测结果可以被真实的临床数据快速验证，形成一个高速旋转的“飞轮效应”，让模型越来越准。
保险业的AI革命：可量化的效率提升
同样的逻辑也适用于 Leo 重仓的 AI 保险公司Lemonade。保险行业的核心指标 —— 赔付率（Loss Ratio）和运营效率——都是高度可量化的。
Lemonade 通过 AI 分析用户在投保过程中的行为数据，进行更精准的风险画像和定价，其效果直接反映在每个季度的赔付率报告上。同时，其高度自动化的理赔和客服流程，使得公司在业务量翻倍的情况下，员工数量仅增长 2%，这与传统保险公司形成了鲜明对比。这些清晰可验证的数据，让投资者能够明确判断这是一家真正的 AI 公司，还是仅仅在贩卖概念。
五、AI 时代的生存法则：新工作、新技能与新的“你”
在对话的最后，三位嘉宾将目光投向了更远的未来，探讨了在 AI 时代，人类应该如何自处，以及什么样的能力会变得愈发珍贵。
新工作的诞生：从“躺平”到“欲望增强师”
老于认为，许多未来的新工作现在还不存在，我们无法预测其具体形态。但一个明显的趋势是，AI 正在极大地赋能个体，催生了大量的“一人公司”创业潮。AI 赋予了每个人变得更强大的能力，去涉足以前不敢想象的领域。
Leo 则提出了一个更具哲学意味的观察：AI 在替代了大量重复性劳动后，真正稀缺的将是人类的“欲望”（Desire）和“好奇心”（Curiosity）。在一个物质可能极大丰富、许多人选择“躺平”等待 UBI（全民基本收入）的未来，那些依然拥有强烈创造欲、想要改变世界的人，将成为社会的引擎。因此，能够激发他人欲望和好奇心的角色，比如优秀的 KOL、社区组织者，甚至他戏称的“欲望增强师”，将变得至关重要。
三大核心能力：成为不可替代的自己
综合三位嘉宾的观点，我们可以总结出未来个体最重要的三种核心能力：
- 创造力与叙事能力 (Storytelling)：当AI可以批量生成以假乱真的图像和视频时，人们会迅速对没有灵魂的内容产生审美疲劳。真正能打动人心的，是那些能引起共鸣、充满“人味”的故事和创意。拥有导演、编剧般叙事能力的人，将能把AI作为最强大的工具，创造出伟大的作品；
- 能动性与自驱力 (Agency)：这正是 Leo 所说的“欲望”和 Indigo 总结的“Agency”。在一个工具极度发达的时代，你是否有驱动自己和“AI员工”去完成一个目标的意愿和能力，决定了你的价值上限。这是一种领导力的体现，也是从被动执行者到主动创造者的关键转变；
- 成为你自己 (Be Yourself)：这是最深刻的一点。AI 模型可以被无限复制，但每一个人都是基因、环境、经历等无数“意外”塑造的独一无二的个体。在 AI 时代，最宝贵的财富就是你的独特性。你的品味、你的情感、你的世界观，这些无法被量化和复制的东西，构成了你的核心竞争力。建立人与人之间真实的情感连接，发挥你独特的个人魅力，将比以往任何时候都更加重要。
结语：给所有人的行动指南
这场深刻的对话最终落脚于给普通人的三条切实可行的建议：
- 行动上：执行你的“自救计划”。不要停留在焦虑，立刻行动起来。深入研究你所在的行业，思考如何用AI工具提升自己的工作效率，让自己成为连接技术与业务的桥梁。
- 财务上：投资AI的未来。让时代的红利为你工作。对于普通人而言，最简单稳健的方式就是定投涵盖顶尖科技公司的指数基金（如 QQQ、VOO 等），分享整个AI生态发展的成果。
- 教育上：解放下一代。对于我们的孩子——这些“AI 原生代”，不要再用旧时代的思维去束缚他们。减少死记硬背的训练（如学习复杂的汉字书写），鼓励他们去户外、去运动、去发展与人连接的能力，去保护和激发他们与生俱来的、比我们更强的创造力和好奇心。
AI 的浪潮已然到来，它带来的不是终结，而是一个全新的开始。它将那些重复、枯燥、可被定义的工作自动化，从而前所未有地凸显了人类创造力、情感和独特性的价值。这既是一场严峻的挑战，也是一次伟大的解放。
未来，不属于那些被动等待的人，而属于那些拥抱变化，利用 AI 这把“神兵利器”，将自己锻造得更强大、更独特、更具创造力的“新人类”。