當模型開始寫代碼，變化已經不可逆
我第一次意識到行業正在接近一個拐點，是在上一份工作時，彷彿聽見背景音樂開始慢下來，而周圍的人卻仍在假裝一切不會改變。
當時我在一家對沖基金管理著將近 20 人的團隊，做著自己已經做了很多年的事情。從外界看來，這幾乎是一條穩步上升的職業路徑。如果繼續留在那裡，我大概率還會取得更大的成就。但最終，我選擇離開那個很多人夢寐以求的位置，從零開始做一家創業公司，團隊只有寥寥幾個人。這個決定在當時幾乎沒人理解，甚至被視為一種「職業自殺」。
但最近幾個月，大規模裁員、主動離職創業、以及越來越多的人白天上班、晚上悄悄寫代碼做項目。這一切讓當時那個看起來「瘋狂」的決定，似乎沒有那麼離譜了。
AI 時代仍然存在的護城河
第一類：專有數據
擁有大量專有數據的公司更難被替代。例如大型多策略對沖基金（pod shop），像 Millennium 這樣的機構，每天都在產生海量數據：分析師研究、投資建議、市場判斷、實際交易結果。這些數據可以用來不斷微調模型，使其形成外部難以複製的優勢。只要企業的數據來源對模型來說不是輕易可得的，它就仍然擁有一定時間的護城河。
第二類：監管摩擦
任何需要大量人類審批的行業，都不容易被快速顛覆。例如，傳統金融市場。要進入這些市場，你需要：開設券商賬戶、獲取牌照、簽署跨境法律文件。交易加密資產很容易，但一家外國公司想在中國交易鐵礦石，卻遠沒有那麼簡單。只要某個行業仍然需要人類簽字批准，它的發展速度就一定會被審批流程所限制。
第三類：權威即服務
現在，讓 AI 寫一份法律意見書已經不算難事。但現實是，人們仍然願意支付數萬美元請律師出具法律意見。原因很簡單：AI 的意見目前沒有權威性。智能合約審計也是同樣的邏輯。從技術角度看，AI 可能已經能達到甚至超過頂級審計員的水平。但市場仍然更願意購買知名審計公司的「蓋章」。因為客戶真正購買的不是意見本身，而是意見背後的權威。
第四類：物理世界
硬件的進步速度遠遠慢於軟件，同時，硬件問題也更難修復。因此，與現實世界直接交互的實體行業，短期內不太可能被 AI 快速顛覆。不過，一旦硬件能力跟上，同樣的邏輯仍然會成立：低層崗位先消失，然後是更高層崗位。
基於信號行動，而不是等待確定性
當未來高度不確定、變化速度極快時，人們通常會犯兩種錯誤。第一種是，等待確定性出現再行動。第二種是，簡單套用歷史類比，比如：「這就像互聯網泡沫。」兩種做法都可能導致判斷失誤。
在信息不完整的情況下，更合理的方法是，從第一性原理推理。你不需要知道未來的每一個細節。你只需要，大致判斷方向、設計非對稱的押注。也就是說，如果判斷錯了，損失可控；如果判斷對了，收益巨大。
在不確定的未來裡，非對稱性就是全部。一個實用的思考方法是，先問自己「某個結果要發生，需要哪些前提條件？」，再問，這些前提條件是否已經出現？
回頭看這次 AI 拐點，其實並不難預見。因為關鍵輸入早已存在，能寫代碼的代碼、可以遞歸改進的模型、可以購買而不是培養的機構知識。
只要認真觀察這些信號，就能大致判斷未來方向。
甚至可以繼續推演。我們可能還沒有真正見到以下場景：AI 可以訓練自己、AI 可以複製自己、AI 完全自主運行。
如果一個 AI 能通過一系列行動把自己的能力提升 0.1%，聽起來似乎不大。但只要這個數字不是 0，它就會不斷放大。這背後是典型的冪律效應。
在金融市場裡，一旦信號變得顯而易見，交易往往已經擁擠。
在投資中，你用不確定性換取早期信念。在職業和創業中，本質上也是一樣。
所以真正的問題並不是，未來會發生什麼？而是，我已經知道什麼？這些信息指向哪個方向？現在行動和等待之間的成本差異是什麼？
還有一個經常被忽略的事實，行動本身會創造信息。
行動不是在真空中發生的。當你對世界採取行動，世界會給出反饋。這些反饋會帶來新的信息。信息推動迭代。迭代產生更好的行動。這就是進步的基本機制。
在不確定中保持靜止，是一種緩慢衰退。而行動，則意味著探索。
如果我只是想繼續吃現有體系的紅利，大概還能維持幾年。但我一直想做一件真正屬於自己的事情，而我感覺這個窗口正在迅速關閉。
當然，全球最大的對沖基金仍然會過得很好，它們擁有專有數據，極難被複制。傳統金融市場也仍然被監管和人工流程所限制。
但我相信，這些機構最終也會用 AI 替代絕大多數員工，甚至包括組合經理。
不會馬上發生，但遲早會發生。
我當時的判斷是，我大概還有 4–5 年窗口期。等到基礎模型公司吸收足夠多的行業人才，新創業公司將很難再進入這個領域。在一些市場，比如美國股票市場，這種趨勢已經非常明顯。幾年之後效率會高到什麼程度，幾乎難以想象。
很快，這個世界就不會再有「第二名」的空間。我可以繼續為最頂級機構工作，但我更願意在自己仍然擁有優勢的領域出手。
於是我辭職，All in 創業。後來，這家公司變成了 OpenForage。
現在，窗口正在明顯收窄。變化速度不再是漸進式的。過去需要幾個月的進步，現在只需要幾周。
我並不認為未來幾年工作會完全消失。人類仍然需要人類。人是社會動物，而且人類目前仍然不信任 AI。權威認證仍然需要來自人類。
未來幾年，我們甚至可能看到 AI CEO，但很可能仍然需要一個人類 CEO 來批准 AI 的決策。這種「人類認證」會沿著組織結構逐層傳遞。人類經理將管理一群 AI agent。
但招聘邏輯會改變，如果 CEO 更容易向 AI 下指令，而不是向你下指令，那你就很可能不會被僱傭，基礎編碼工作將越來越難找到。
如果你想讓自己不可替代，需要做到兩點。第一，在時間尺度上超過 AI。比如，長期戰略規劃、複雜決策、多年週期管理。第二，在系統範圍上超過 AI，AI 的上下文仍然有限，它們知道很多事實，但很難理解複雜系統的連鎖反應。
如果你能夠長期思考、快速吸收信息、做出長期決策，並且具備良好的合作能力，那麼在可預見的未來，你仍然會有工作。
拐點到來之前，信號其實是可以看到的。只是大多數人，不去看，看到了不行動，或者等到信號變得震耳欲聾時才反應過來。但那時，機會往往已經被市場定價。
不要忽視正在移動的地面，不要待在一個正在失去優勢的位置，同時告訴自己等時機更好再行動。真正的時機很少會提前通知。當所有人都意識到時，窗口往往已經關閉。
我看到了信號，我做出了押注。現在，我正生活在這個押注的結果之中——無論好壞。