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那天我写掀桌子重开，不接老登的盘时，有读者看了第三个话题之后留言跟我讲：
他觉得学霸们的天塌了。
因为我们过去整个学霸的选拔体系，都是围绕着单次结果论，线性因果论展开的。
但很遗憾，这个世界正在加速进入智力平权，用马斯克的话讲，还剩五年，AI的智力将超过人类智力总和。
我认同你的看法，不认同你的措辞。
你说的那种学霸，在我看来，是伪学霸。
就是看起来好像是学霸的非学霸。
我举个例子，上世纪90年代末，因为供需不足，学校培养的远远赶不上企业的需求。
于是几家通信设备厂商开始竞价争夺信电系的应届生，本科生的工资，一路从1500炒到了4500。
而当时信电系正教授的工资才3500。
那么我请问，假设你是大一的新生，你会认为自己毕业后，一定高于4500么？
一定么？
回答一定，那你就是伪学霸。
或者说，等你毕业后，发现应届生的价格反而回落到了3500，你心不甘情不愿的喊，凭啥四年前我师兄4500，我就只有3500？
那更是伪学霸，确凿无疑。
你这个脑子都不是线性因果了，你是刻舟求剑。
你师兄4500，为啥你就得4500呢？你师兄当年的价格是当年的供需决定的，你自己今年的价格是今年的供需决定的。
供需本来就是变化的呀。
你拼命强调自己的学问不弱于，甚至强于师兄这件事，就叫做线性因果论。
简单说，你找错原因了。
凭什么他的西瓜卖10块钱一斤，我的西瓜比他的大又甜，却只能卖1块钱一斤呢？
你说凭什么？凭他卖西瓜的时候，西瓜少，你卖西瓜的时候，西瓜多呀。
你非得钻大又甜的牛角尖，就叫找错原因了。
你非要找一个单一原因，把它当成你解释世界的一切理由，这就叫线性因果。
你一辈子在钻大又甜这个牛角尖，而不愿意去看看更多的原因。
而像上面这种人，他不叫学霸，他叫伪学霸。
说难听点，其实他脑子有问题，他不自知。
学霸，是不会讲出这种话的，也就是说，当他看到师兄们今年4500，他是不能确定自己毕业后，也有4500的。
他不确定。
90年代末，我们一家人，和我太姑父讨论的，就是这个话题。
我们清醒的认识到，供需是会变化的，所以犹豫，犹豫别回头我报志愿，追高接盘了。
我们找太姑父这种业内的泰山北斗，就是要他来预测下未来。
而他当年的回答，和张雪峰常说的那个段子是一样的，那就是我没有掐指一算的能力，这个地球上，谁都没有。
他可以分析行业的长期远景，但他也没法预测过程中，具体某一年供需的变化。
就像巴菲特他能告诉你，50年后你去看金价肯定比今天高，但中间的涨跌，他不知道，也没法知道。
所以你让他预测四年后的工资，他是没法预测的。
于是他告诉我们，你们要换一种思路，也就是说，你寻找的那个答案，不在你思考问题的那个维度里。
你得升维。
站在更高的角度看问题。
人们盖完房子就会硬装，硬装完了就会软装，你不能指望人们永远在盖房子，永远盖不完。
你要换个角度，他接下来要干嘛，你读完书，就去干嘛。
这就叫系统性思维，你看，你已经跳出了工人的那种视角，你站在一个高度，去思考人类的整体行为。
你看到人类在盖房子，就猜到他接下来要硬装，要软装。
你做着手头的事，看着的，却是未来的供需，是接下来的下一个阶段的供需。
我们把目光拉回到今天，和90年代末，没多少区别。
无非通信计算机互联网设备大基建，变成了AI大基建。
马斯克讲的没错，过去我们开发一款游戏，你光有想法不行，你得招聘大量受过长期训练的专业技术人员。
没有这些熟练使用工具的人，你的想法落不了地，变不成游戏。
但现在，你发现你对这批人的依赖，急速的下降。
你有想法，AI替你实现，你不需要自己再去经历多年的专业化的对工具的摸索。
而我们过去培养学霸的模式，恰恰是让他们耗费多年时光，去进行专业化的工具训练。
这种教育和现实的背离，就会使得学霸们，一出门就面临寒冬。
你长期训练的，是别人不需要的。
但问题来了，认为自己离了专业化的工具训练之外，就再无市场竞争力的人，他真的是学霸么？
不，他是伪学霸。
真的学霸，他一定是我那天第三个话题里提到的，掌握了系统性思维的。
用我们当年的话讲，计算机不是一个工具，英语不是一门语言。
一个把英语当语言的人，那他在翻译工具诞生，翻译市场萎缩后，找不到工作，是必然的。
一个把计算机当工具的人，那他在第一轮基建结束后就面临行业回调期的薪水下降，是必然的。
可问题是，那些掌握了系统性思维的人，人家就没有当语言，当工具呀。
英语成了人家的窗口，人家接触更大范围内商机的窗口。
哦，原来我还可以在这么广阔的范围内投资，做生意，赚钱。
这是他学英语最后的作用，体现在这里。
计算机成了人家的思想。
通信的基建结束了那就结束呗，就是当年我太姑父说那话，房子盖完了有硬装，硬装完了有软装。
如果你毕业后发现师兄们把你们行业的事情做完了，那你就去跨界打劫，你去用计算机思想，改造别人的行业呀。
所以到08年，我放眼望去，本行业没有我的机会，那我就把计算机的思想用在了金融这个古老的行业里，我去做了高频交易。
而我见到很多同行，他们甚至尝试把计算机用在传统制造业，用在汽车上，多年后，我们看到了电车。
那今天也是一样的。
AI把很多干净数据世界里的工作做完了，那脏数据世界里的活儿呢？甚至脏数据世界里的业务流呢？
一个掌握了脏数据且懂业务的学霸，AI难道是他的竞争对手？
NO，AI是他屁股下面的风，吹着他往上走。
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