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课代表立正的官方Podcast
深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」
Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor
前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士
社区：Superlinear.Academy
课程：ai-builders.com
个人：lizheng.ai
在二零二六年，AI native AI原生会是越来越重要、越来越被大家提起的一个能力。因为这波生成式AI经过三年多的发展，无论是模型、工具还是生态，都已经有了很长足的进步。但是这里边其实最难转变的是人们的思想观念和人们的习惯。如果我们用着旧的范式、旧的工作习惯去使用AI的话，那其实是发挥不出来这些AI工具的潜力的。就像汽车和马车的比喻。
我们要的不是一个更快的马，而是我们要的是汽车。汽车和马车的工作原理、工作方式其实从根本上都是不一样的。我们必须要用这个新技术更原生的方式，才能发挥出它真正的潜力。那问题来了，什么才是真正的AI native？什么才是真正的AI原生？今天我就给大家准备了两个道具，其中第一个是这样一个金块，它是一个一盎司的金块，大概现在的市价应该是四千四百多美元。然后这是一卷铝。
其实这两个都是在 Costco 买的，它的这么一卷的售价可能也就四美元吧。所以说，他们今天的价格呢，这么一小块金块和这么一大卷铝，他们的价格差了一千倍。可是大家知道吗？在拿破仑三世的宴席上，他招待一等公民的时候会拿出来铝碗，但是他招待二等公民的时候会用金碗，因为在那个时候，铝比金子的价值要高很多。
那今天视频的前半段，我们就稍稍讲一下金子和铝的历史。其实它跟大模型和AI的发展，我们也能看到是有很多相似之处的。那借用这个历史，也给大家讲一下所谓的AI native AI原生到底是一个什么东西。AI它真正根深蒂固改变的是什么？我们知道汽车和马车的区别是什。
但是我们知道，AI和上一代的软件开发，或者说上一代的我们使用电脑的方式，到底有什么本质的区别？在这儿，我先给大家上结论。如果让我用一句话总结的话，就是某些任务上它的成本和定价的区别。
那我在第二段的时候也会给大家详细解释一下，到底这个区别是什么，以及第三段怎么样子用一个更AI原生的方式去工作，从而能真正的发挥AI潜力，从而提升我们自己的竞争力。那好，我们一个一个来看，第一个就是为什么历史上的铝那么贵，现在的铝却这么便宜？
我随便撕出来一块的话，然后把它扔掉都一点不可惜。大家知道，在地球的金属里边，铝和金子的这个稀有程度其实是没有变过的。铝它就是一个非常非常常见的金属，它大概是占地球的矿石总量的大概百分之六吧。金子一直都比铝。
稀有很多，可是，在拿破仑三十之前，为什么铝那么贵呢？因为这是它们的化学属性的不同。金子它就是一个哀人，它都是跟自己待在一起，所以说你在自然界发现一个金子，基本上就是发现了一个金子。可是铝呢，它就是一个超级大异人，它总是跟氧混在一起。
所以说你在自然界里边看到的铝都是氧化铝。那你想在氧化铝边把铝给提取出来的话，就需要使用非常昂贵的化学试剂。这也导致了在拿破仑三世之前，我们想要得到纯铝的话，其实是要非常强的化学能力和使用非常昂贵的化学试剂。
的，所以说我们得到纯铝的时候，不是这个铝本身有多么稀有，而是它需要获得很多功夫才能得到的。讲到这里，其实我们就可以直接去跟今天的AI生产力产生关系。AI改变了生产力，改变了成本和定价是什么呢？那就是代码。原来代码啊，其实虽然很多，但是生产代码是一个非常非常贵的事情。
我们需要找程序员，我们需要组织这些程序员，然后去进行开发。每生产出来一行代码，其实它的单价都是非常贵的，并不是说那个代码的文件本身有多么贵，而是生产代码的过程非常的贵。
可是今天大家就看到了，AI可以批量的产生代码，让代码本身就变得便宜了很多。那我们先把铝的故事讲完，铝是怎么变便宜的？是在一八八六年和一八八八年有两个核心的发现，其实真的和我们今天AI很像啊，就是一八八六年的时候，我们发现了电解铝这个技术。
那通过电解铝的话，就不需要在化学实验室里边用那些昂贵的试验去把铝给置换出来，我们只需要用电就可以把铝给分解出来。那大家知道，在一八八六年的时候，电还是很贵的，可。
是电，它就有一个这种电自己的摩尔定律吧，它就是电会变得越来越便宜，导致生产铝的成本也就啪指数型的下降。其实就像我们今天的这个token一样，大家如果想想二零二三年年初的时候的token的价格和现在的token的价格是差了千倍，在这个定律之下，我们的代码的生产成本其实也是便宜了千倍不止。
那第二个关键发明就是一八八八年的拜尔法，那个拜尔法它其实是让生产铝这件事情变得 scalable。它本身是一个在铝土矿中大规模精炼氧化铝的这样的一个技术，所以说之后量产。
铝就变成了可能，就可以让铝的价格进一步的下降。所以，我们回过来啊，就是看从前一行生产一行代码，必须要靠人工去写。你所谓的之前的那种自动代码的工具，其实基本上是都很难work的。
代码自然而然就是一个非常金贵的东西，程序员的身价也和他产生的这些代码是很相关的。只要你能产生代码，那你就是一个很金贵的职业和技能。
可是今天代码就变得很便宜了。我们知道现在市面上还有很多程序员，因为他手里拿着的是这个看上去很贵的这块铝，然后他很难在心中接受这块铝变得很便宜。
所以他们就会去说，就是这个东西只有我能写得出来，我化学制造的铝和这个电解出来的铝是不一样的。我的这个铝怎么怎么好？但是我在这里面就要提醒大家，你为什么会得出这样的结论？到底是因为这个电解铝真的不如你的这个化学铝吗？到底是AI生成的代码真的不如你生成的代码呢？还是其实你心中在抵抗这件事情，因为你担心自己。
的这个值钱的手艺变得不值钱了，从而选择性的去关注那些有利于你手工生成代码的工具，而选择性的忽视那些有利于AI代码的工具，比如说Andre Kapasi这样的大神，他其实在二零二五年的年底就写了一篇Twitter，就是他作为一个程序员。
自己心中觉得是很焦虑的，然后他是觉得自己有机会能让自己的生产力再提升十倍，而且只要是把现有的工具给拼凑在一起就行了。但是他觉得这件事儿他自己做的还是很不够。我们的社区也是，就是我们社区里边的大家是没有再去讨论，就是AI代码是不是可以行的，因为我们知道，就是你如果真的AI代码写的不。
好，大概率是因为你自己太菜了，就是你自己没有办法做很好的 architect，然后你不知道怎么样子把合适的 context 给到 AI，然后你不知道怎么样子去要求 AI。
就是你对这件事情的了解可能还不够，所以导致你做出来的这个代码菜。然后基本上所有的人，如果把他们的问题交给鸭哥，鸭哥都能非常漂亮的使用AI，很高效的去解决。所以说这个时候，就是绝大多数的人啊的水平没有强到说他们的coding真的比现在的AI加上一个经过训练很会使用AI的人达到的效果要好，而是他们因为觉得自己。
的地位和价值受到威胁，所以选择性的观察世界，从而得出了一个有偏见的结论。这儿具体我就不多说了。如果不相信的话，我相信再过一两年大家也会相信了。所以说，我在这一年我就不再多费口舌了。如果你认可这个结论，你认可。
电解铝其实比化学铝来说没有差，你认可一个人如果学会了使用AI，能掌握真正AI native的方式去工作，它产出的代码无论从数量还是质量上都可以超过手工编程的话，那我们接下来的问题就是什么样子才是AI native的工作方式？怎么样子才能用最能发挥AI潜力的方式去进行工作？那在这儿我就想给大家推荐一下鸭哥的那篇文章，在那篇文章里边，鸭哥就举了这么一个具体的例子，就是他要检查一批数据到底好还是不好。
这批数据是Jiel，然后他就做了一个违反祖宗的决定。这个违反祖宗的决定是，他没有去开发一个可复用的代码，而是直接跟AI说：“我要去做一个网站，然后有一些方式帮助我把这里边的可疑的case找出来，然后我就可以通过互动性的方式去检查这些代码好还是不好。”
然后AI帮助他非常高效的完成了这个工作，在之前这项工作可能需要花一个非常有经验的人一上午一天的时间，但是他去做这件事儿的话，花十分钟就非常高效、非常确定的把所有的问题都抓出来，然后去进行修复了。那这个违反祖宗的规定在哪呢？就是在于这个网站，他这个网站做完了以后啊。
直接就扔掉了，但是这个网站又确确实实的提升了他的工作效率，以及他的这个工作就是相当于 label 数据吧，就是这些数据里边哪些是好的，哪些不好的，是他才能做的，他很难 trust AI 去做。
那制造这个网站本身，也就是一个所谓月后祭坟的软件，所谓的一个一次性的软件，其实在他看来就是 AI native 的核心。那这个核心就是 pricing，就是做这个网站任务的定价。在之前啊，哪怕是鸭哥这样非常有经验的程序员，你要让他去写这么一个网站，毕竟是你要手写很多东西嘛。
基本上你要花一个大半天的时间去把这个网站做好，如果过程中还需要 debug 的话，可能花的时间就更长。那你去解决一个大半天的任务，然后去花大半天的时间做一个网站，那要么就是你不要去做这个网站，要么你做了这个网站，那就要么它可以可延展，要么就是它可以可复用，才让你的这件事儿变得是值得的。可是，在今天，AI 如果能花五分钟、十分钟就把这个任务给做了，那做这么一个只用一次的网站，就是一个非常划算的决定。
这个事实很清楚，对吧？那我们站在这个事实上，鸭哥又提出了一个进一步的思考：这个 pricing 的变化，其实就会导致我们对人才的定义的变化。什么意思呢？因为我们过去想要去做这样的一个网站是很贵的。
所以说，我们没有办法用一个特别 observable 的方式去检查我们软件中的错误。我们出来一个 bug 的话，我们不可能所有的东西全都打 log，然后所有的东西全都做网站，所有的东西全都可视化出来。于是，我们就非常吃经验和直觉。那个时候，在这些所有的东西很贵的时候，就像我们说这个铝。
没有电解铝，只有化学铝的时候，化学家的经验、直觉，他的手感就非常重要，他的良品率就非常重要。这个时候看的是个人的经验，一个程序员的经验、体感、直觉，就决定了他能不能非常快的定位到这个 bug 并去解决它。可是今天，化学铝变成了电解铝之后，当可视化 logging 和这些网站都变得很容易的时候，
好，你完全可以花很短的时间就把这些该做的东西做出来，就把所有的证据全都收集起来。那我们就不需要像之前一样依靠经验和直觉了，因为经验和直觉其实是对这个世界信息的有损压缩。我们现在可以用很便宜的方式就可以得到更多的信息的话，Why not？为什么不去收集更多的信息？为什么还要依赖经验直？
我们可以大规模生产电解铝的时候，那这个化学家的手感自然而然就不那么重要了。那这是道理，道理之后，我们还需要内化到身体里边，内化到我们日常的行为和习惯里边，内化到我们每个决策里边，才是能走向那个AI native、AI原生化的工作方式。如果用一句话去总结的话，过去的方法就是我们要想方设法的节省代码，想方设法的让代码复用，因为代码很贵，我们要想方设法的节省那个化学铝。那新的方式就是我们可以挥霍代码。
今天我为什么选了这样一个东西？因为这一卷普通家庭你可能用一两年都用不完，这么一个四块钱的东西，它的成本就这么低，真的是使劲去挥霍它都挥霍不完。那在这个时候，你想要达成任务的话，有效的方式就应该是去挥霍代码，去用代码。
去取代那些人的宝贵时间。我们很多时候，我发现就是社区里，哪怕学员也会这个样子，就是他不舍得花钱去订阅一下 Cursor，或者说他再去使用一些比较高阶的模型的时候，他会说啊，这个模型有点贵。然后我们提醒大家的第一个反应就是，你要先把你自己的工薪给算起来，你要先把你的 development time 给算起来。一般一个程序员或者数据科学家，他的时薪加上综合用工成本吧，应该就是一百美元起。
你订阅一个 Cursor 二十美元一个月，所以说你如果能用这个 AI 帮你省半小时的时间，你就已经赚大了。更不要说我们大多数人其实，在使用 AI 上，经过了这么一千倍的成本下降，使用的 AI 的 token 也就几块钱。
我们做那Builder Space给了大家一百美元，大家可能一开始觉得就是一百美元很快就霍霍掉了，结果后来发现就是一个项目做完了，很多人使用可能也就几块钱的这个成本，所以说这个耗材真的是已经在变得非常非常便宜了，而且在越来越便宜的情况下，大家一定要养成一个新习惯，就是挥霍代码，用代码去。
取代你的思考，用挥霍代码的方式去节省你的时间，去提高你工作的精度，提高你工作的质量。在过去，这是一件非常不可思议的事情和非常不经济的事情。在新时代，这就是一个更好的工作方式。所以，用一句话总结的话，AI native。
它并不是一个所谓的新的技术战，大家遇到的技术都一样，而是一个思维方式，而是一种策略。在过去的方式之下，我们依赖的是谁的经验多，谁的直觉准。
而AI native的工作方式就是，当代码变得极为便宜的时候，你是不是善于用廉价的代码、廉价的算力去换取昂贵的认知确定性？那好，今天我们想让大家记得一点，就是从今天开始，代码是廉价的，而真相才是昂贵的。真相其实就像这个金子一样，它在过去很贵，它在今天也很贵，而代码。
就像这个铝一样，在过去它可能比真相贵，但是在今天它已经比真相便宜很多了。我希望用这个铝和金子的案例，帮大家非常具象化的记住：昂贵的是真相。
便宜的是代码，所以掌握这样一个思维方式，你就会发现，当你身边的人啊还在摸黑去探索的时候，你可以随便的打开探照灯，然后随便的得知这个世界的真相。这其实就是对过去工作方式的一个降维打击。那好，希望这期视频就讲清楚了这个，我觉得还挺难讲清楚的点。大家感兴趣的话，欢迎去阅读鸭哥的那个文章。如果想看更多的AI高手是怎么样子使用AI的话，欢迎来到我们的社区，这是我们的课程主页啊。
就是 www.ai-builders.com，然后我们社区主页是 c.dot.ai-builders.com，可以加入社区，可以看到高手们是在里边怎么样子把 AI 落地成真实的资产和升值加薪的项目的。那好，这期视频就到这儿，我们下期再见，拜拜。