Kevin Adams

人人为我，我为人人。
All for one, and one for all.

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

https://t.co/JKObL0D4kU

[BlockBeats｜We're hiring! @BlockBeatsAsia]

😰😰Claude 的中文税竟然是真的？问同样内容比英文多花 65% token，OpenAI 只多 15%

AI 研究员 Aran Komatsuzaki 把 Rich Sutton 的知名论文「苦涩的教训」（The Bitter Lesson）翻成 9 种语言

喂进 OpenAI、Gemini、Qwen、DeepSeek、Kimi、Claude 6 家模型的分词工具

结果：同样的内容用中文问 Claude，token 消耗是基准的 1.65 倍；用 OpenAI 只有 1.15 倍

6 家横评里 Anthropic 垫底。

翻译会改变文本长度，所以跟英文比的倍数不完全精确。

但更有说服力的是同一段中文在不同模型上的表现：Kimi 只花 0.81 倍（比英文还少），Qwen 0.85 倍，到 Claude 上变成 1.65 倍。

文本完全一样，差距显然来自于分词工具的效率。

而中国模型处理中文比英文还省，说明问题不在中文本身，而在分词工具有没有为该语言做过优化。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

马斯克于今天凌晨，正式现身法庭，与 OpenAI 对决公堂，声称再不阻止，人类就要面临生存危险。这是 1 小时 40 分钟证词的简要总结，他将于明天继续作证。

• 他认为 AI 最快可能明年，就超过人类智能，如果掌握在不可靠的人手里，人类会面临生存风险。

• 他表示，OpenAI 最初是一个非营利、开源组织，目的是对抗谷歌这种大公司，并专注于 AI 安全。

• 后来 OpenAI 被 Sam Altman 强行转向营利结构，已经违背了最初使命。如果一个不值得信任的人掌控 AI，对整个世界都非常危险。

• 他认为这起案子影响特别大，如果判 OpenAI 胜诉，那么以后任何人，都可以把慈善机构，变成营利组织（指责 OpenAI 违背马斯克和 Sam Altman，当初一起创立的初衷，后面变搞钱了。

• 同时，马斯克声称他把自己旗下公司，如 SpaceX、星链、xAI，描述为保护人类未来的公司。

• 他还提到了一个历史，他曾经把谷歌科学家 Ilya Sutskever 从谷歌挖到 OpenAI 后，谷歌联合创始人 Larry Page 就再也没跟他说过话。他认为 Ilya 是当时谷歌最核心、最有价值的人才，暗示带着信息被挖到了 OpenAI。

• 最后马斯克强调，在整个硅谷，真正理解风险投资的人，没有几个比他更懂。

[Tykoo @0xTykoo]

今天第一次被Claude Code拒绝做任务，有点沮丧也有点害怕，一个能力完全碾压你的生物对你很凶的时候，是真的挺恐怖的。

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

回头是岸

[Berryxia.AI @berryxia]

这一波必须站龙虾教主了，4月4日后，不能接入Claude 订阅。

你把OpenClaw的新功能的东西都抄完了，然后说不再支持，也是搞笑。

怼起来~~~

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

最封闭的大模型公司，也是价值观最坏的公司。Claude code被扒出来坑用户，坑自己员工，以后还用的人就得小心他们会怎么坑你了。

[Boris Cherny @bcherny]

Starting tomorrow at 12pm PT, Claude subscriptions will no longer cover usage on third-party tools like OpenClaw.

You can still use these tools with your Claude login via extra usage bundles (now available at a discount), or with a Claude API key.

[AYi @AYi_AInotes]

我一直觉得，
真正厉害的人不是用了什么别人不知道的工具，
而是把所有人都知道的工具用到了极致，Claude code 之父Boris Cherny 就是这样做的，

而且要理解Anthropic的速度从哪来，得先看他的工作方式。

@bcherny Claude Code的创造者和负责人，之前在Meta做了五年Principal Engineer，写过Programming TypeScript这本书，

他公开分享过自己的日常工作流，
在开发者圈子里引起了不小的震动。
他的工作方式是这样的：

[Cheng Lou @_chenglou]

My dear front-end developers (and anyone who’s interested in the future of interfaces):

I have crawled through depths of hell to bring you, for the foreseeable years, one of the more important foundational pieces of UI engineering (if not in implementation then certainly at least in concept):
Fast, accurate and comprehensive userland text measurement algorithm in pure TypeScript, usable for laying out entire web pages without CSS, bypassing DOM measurements and reflow

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

@ZhangDajun 有自己的思考和想法，很难得。这个国家的创立经过了如此多的磨难，这个民族经历了生死的考验，接受了战争的洗礼和淬炼。新的生机和活力已经注入，后续也不会再那么容易的被打倒。

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

@aliez_ren 我也想买，在哪个网站啊，谢谢🙏

[Nagi Yan @naki2012]

《AI时代最残酷的问题：普通人的出路在哪里？》

前面我写到一个结论：
在 AI 时代，只要你的价值来自技能，那么这种价值很可能会快速归零。

甚至可以说一句更扎心的话：

只要是你能通过学习掌握的东西，长期来看都很难保持稀缺。

很多人看到这里，会自然得出一个非常压抑的推论：

那普通人还有什么出路？
是不是以后只有少数人能活得很好，大部分人都会被压平？

如果用旧时代的逻辑去想，确实会绝望。
但如果把视角从“技能竞争”换成“结构竞争”，结论就完全不同。

AI时代不是没有机会，
而是机会的位置变了。

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一、为什么技能越来越不值钱

过去几十年，一个非常稳定的人生路径是：

学习 → 掌握技能 → 提升能力 → 获得更高收入

这个路径在工业时代和信息时代都成立。

因为技能是稀缺的。

会写代码的人少
会做设计的人少
会做分析的人少
会做复杂工作的的人少

所以技能可以带来溢价。

但 AI 改变了一件最根本的事：

技能不再稀缺。

模型可以学习海量数据，
经验可以压缩成参数，
流程可以自动执行。

很多原本需要几年、十几年才能掌握的能力，

现在可能只需要一次调用。

当供给暴涨时，价格一定下降。

这不是某个行业的问题，

是经济的基本规律。

软件行业正在发生，
设计行业正在发生，
文案行业正在发生，
咨询行业正在发生，
教育行业正在发生，

未来还会发生在更多领域。

不是这些事情不重要，

而是做这些事情的人会越来越多。

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二、AI时代最容易被压平的，是纯技能型路径

可以把个人价值来源大致分成三类。

第一类：技能型
靠能力赚钱

写代码
做设计
写文案
做咨询
做分析
做执行

这种价值最容易被AI压平。

因为可以复制。

第二类：位置型
靠所在结构赚钱

平台
渠道
用户入口
分发权
行业节点

这种价值不容易被复制。

第三类：资源型
靠控制稀缺赚钱

算力
能源
土地
数据
制造能力
组织能力
规则制定权

这种价值反而会更重要。

AI越强，对资源依赖越大。

所以很多人感觉“越来越难”，

本质不是世界坏了，

而是赚钱的位置换了。

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三、为什么很多人会绝望

因为很多人的人生策略，是建立在旧时代规则上的。

旧规则是：

努力学习 → 技能提升 → 收入提升

新现实是：

努力学习 → 更多人也能做到 → 竞争加剧 → 收入下降

这不是努力没有意义，

而是努力不再自动等于稀缺。

当能力可以复制，

优势就会消失。

所以很多人会产生一种错觉：

是不是以后只有少数天才才能活得好？

其实不是。

真正改变的，是竞争方式。

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四、个体真正的出路：从拼技能，变成看结构

未来更重要的，不是你会什么，

而是你在什么位置。

可以总结成几条非常现实的方向。

1. 从“会做事”，变成“占位置”

执行者最容易被替代。
结构节点最难被替代。

做功能，不如做入口
做产品，不如做渠道
做内容，不如做平台
做个人，不如做组织

AI会替代很多执行，

但很难替代结构位置。

⸻

2. 不追求最强技能，而追求稀缺组合

单一技能很容易被复制。

组合不容易。

技术 + 行业
技术 + 商业
写作 + 现实经验
AI + 组织能力
产品 + 用户理解

AI可以学技能，

但很难快速复制复杂路径。

未来更有价值的，不是最专业的人，

而是最不容易被替代的人。

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3. 建长期位置，而不是短期优势

技能是短期优势。
位置是长期优势。

技能可以一年学会。
位置可能需要十年。

但AI时代，

短期优势越来越短，

长期积累越来越重要。

信任
关系
品牌
社群
用户
行业经验
现实资源
组织能力

这些东西不会一夜之间归零。

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4. 接受世界更难，而不是幻想更容易

很多人真正焦虑，不是因为没有路，

而是以为未来应该更容易。

现实很可能是：

竞争更快
利润更薄
变化更快
优势更短

这是生产力提升的必然结果。

每一次技术革命，

都会让平均收益下降，

同时创造新的结构位置。

问题不是机会消失，

而是机会换地方。

⸻

5. 不只是做玩家，要学会看地图

大多数人关心的是：

我该学什么？

更重要的问题是：

世界在往哪里变？

谁在控制资源？
谁在制定规则？
谁在收租？
谁在执行？

AI时代最重要的能力，

不是技能，

而是结构判断力。

能看懂结构的人，

不会轻易绝望。

因为他知道：

机会不会消失，

只会转移。

⸻

结尾

如果只看技能，

AI时代确实很残酷。

但如果看结构，

AI时代只是重新洗牌。

过去靠能力上升，
未来靠位置上升。

过去靠努力稀缺，
未来靠结构稀缺。

世界没有变得更绝望，
只是变得更真实。

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

大家会明白的🫡

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

大家终归会意识到，不是软件工程师会被替代，而是所有智力工作都会被替代。而且终归会意识到，接受过多年无AI帮助训练的软件工程师是难得的人力资源。因为接下来多年都很难再有这么扎实基础的软件工程师。而大型软件的基础是确定性和稳定性。光靠概率模型是无法单独完成的，必须借助人类软件工程师的能力。这是数学上决定的。

大型软件的根基可是一个个小的变量，参数。这是真正的千里之堤 溃于蚁穴。即便是再微小的错误也可能导致严重的后果，不经过人类工程师的努力，大模型生成的只是运行在虚拟沙滩上的空中楼阁。基础不牢靠，结构不清晰。维护难，拓展难，即使再发展多年，这个问题依旧难以解决。

而且未来软件的需求不是减弱而是翻倍的增强，我们可以在软件中创造更宏大的世界。朋友们，软件工程师未来大有可为，要对自己有信心。

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

我们应该思考究竟什么是独裁，什么是去中心化。我觉得让社会运行下去的是共识而非某些纸面上的制度。伊朗这个国家为什么存在，是因为伊朗人民需要它，国家要运行下去就需要按某种制度运行，在之前美国封锁禁运制裁时候，独裁能让国家运行就独裁，在现在国家进入战争状态，去中心化能让国家维持下去就去中心化，他们只是想明白了，为了活下去，我们可以接受妥协。但我们目标只有活下去，让每个人有尊严的活下去，而不是在战争中成为灰烬。

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

You’ve completely plagiarized these ideas, ignoring the copyrights and license requirements of these open-source projects.

Many of them explicitly require that any software using their code must also be open-sourced.

What do your few trivial open-source toys even count for? Stop pretending here—open source the most advanced large models!

[Sam Altman @sama]

I have so much gratitude to people who wrote extremely complex software character-by-character. It already feels difficult to remember how much effort it really took.

Thank you for getting us to this point.

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

You’ve completely plagiarized these ideas, ignoring the copyrights and license requirements of these open-source projects.

Many of them explicitly require that any software using their code must also be open-sourced.

What do your few trivial open-source toys even count for? Stop pretending here—open source the most advanced large models!

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

@chunxiangai 从未来发展看，肯定是越来越不需要人的参与，这是大趋势，但就目前实际使用最先进大模型参与编程的经验来说，只靠一句话生成一个复杂系统还太早了，生成的还是不够成熟的系统，并且随着新生成的代码片段在不断的腐朽而不是精进。熵增定律在这里还是很明显的体现出来了。目前复杂系统还是离不开人类。

[Pranit @Pranit]

Anthropic just pulled the oldest trick in SaaS pricing.

I pay $200/mo for Claude Max. My limits have been noticeably worse this past week.

Now they announce 2x off-peak usage for two weeks. Sounds generous.

But here’s what actually happens: limits quietly drop, a temporary 2x makes the reduced limit feel normal, the promo ends, and you’re left at a baseline lower than where you started. You just didn’t notice the downgrade because the 2x absorbed the transition.

These AI plans are massively subsidized. The raw compute behind a heavy user costs multiples of the subscription price. Every move like this is the subsidy quietly correcting.

Very sneaky, Anthropic.

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

A joyful night for Chinese people.

[Kevin Adams @KevinNoahAdams]

捍卫真理，比捍卫生命更重要。

[qrime @qrimeCapital]

Anthropic just one shotted my 200k ARR business today.

I have reason to believe Anthropic saw the agent skills I had been making that create interactive charts based on RAG model strategy and user defined learning material.

I had hundreds of customers and half of them cancelled their membership today.

I made this learning textbook with interactive simulations and charts last night for my girlfriend who is studying for an interview.

Not sure what I’m going to do now.