只要不关注任何人的动态 不揣测任何人的想法 不去设想一些没发生的事情 简单点，钝一点，慢一点 你会发现你过得很自在 #热爱生活# #中国式早餐# #每天爱自己多一点点# #互动必回#

这人就是很典型的中国式社会达尔文主义者 因为这种社会达尔文主义的泛滥 在中国很多人经常把自己的有钱/成功，单纯归功于自己的能力 从而得出我只要比你有钱，就是比你成功 在这种逻辑下 见到比自己富的人就卑躬屈膝 见到比自己穷的人就颐指气使 这一切都非常的心安理得 但是实际上一个人的成功是由多方面因素决定 有运气，家庭，时代

每次去中国，心里都会有一种很复杂的感觉。 一边感叹： “中国真方便。” 另一边又忍不住想： “这到底是谁在替我们负重前行？” 凌晨两点能点外卖，二十分钟送到； 快递比人起得早； 打车便宜到司机都怀疑人生； 保洁、维修、跑腿，价格低得像活在2010年。 很多人会把这一切总结成一句： “中国效率真高。” 但待久一点，就会慢慢发现： 有时候，不是效率高， 而是“人太便宜了”。 ⸻ 一、外卖为什么便宜？ 因为有人在替你燃烧人生。 十几块的外卖，三四块配送费，半小时送到。 很多人已经习惯了这种速度。 一旦晚五分钟，甚至会觉得平台“退步了”。 但问题来了： 如果这真的是一门赚钱的好生意，为什么骑手普遍每天工作10小时以上？为什么那么多人边送外卖边透支身体？ 因为所谓“中国式便利”，很多时候不是靠技术降成本，而是靠劳动者压缩自己的人生。 法国思想家西蒙娜·薇依说： “一切廉价商品背后，都藏着看不见的劳动者。” 中国社会最神奇的一点在于： 大家一边心疼底层， 一边拼命点“9块9包邮”。 ⸻ 二、中国最便宜的，其实是“人” 在很多发达国家，人工贵得离谱。 水管工上门一次几百刀； 搬个家像在请私人保镖； 外卖送到门口，价格够在中国吃两顿火锅。 很多人因此得出结论： “还是中国好。” 但换个角度看： 为什么别的国家人工贵？ 因为劳动者有更高工资、更完整保障、更正常的休息权。 而中国很多行业之所以“便宜”，本质上是劳动者议价能力太弱。 于是就出现一种很魔幻的画面： 手机越来越高级 高铁越来越快 平台越来越智能 但普通人越来越累 科技在狂奔， 人却在“续命”。 ⸻ 三、“便利”的代价，是整个社会越来越卷 为什么中国什么都能卷成白菜价？ 因为所有人都在拼命互相压价。 商家卷； 平台卷； 骑手卷； 司机卷； 连咖啡都卷到“9块9拯救世界”。 最后消费者确实爽了。 但问题是： 谁赚到钱了？ 很多行业已经卷到一种荒诞程度： 老板没利润； 员工没生活； 消费者没未来。 只有平台数据越来越漂亮。 英国作家George Orwell曾说过： “有些制度最厉害的地方，在于它让人逐渐习惯不合理。” 慢慢地，大家开始默认： 加班正常 单休正常 35岁失业正常 骑手闯红灯正常 “已读不回但秒回客户”也正常 整个社会像一台高速运转的机器。 唯一需要适应机器的，恰恰是人。 ⸻ 四、真正高级的社会，不是“什么都便宜” 很多人去中国后都会说： “中国生活成本低，幸福感高。” 但一个更扎心的问题是： 这种低成本，是建立在谁的牺牲之上？ 美国总统Franklin D. Roosevelt曾说： “没有一个企业有权建立在贫困工资之上。” 可现实却是： 我们已经渐渐习惯了： 快递员没时间吃饭； 骑手冒雨冲红灯； 工厂12小时两班倒； 年轻人一边996，一边担心失业。 然后大家再一起感叹： “中国真方便。” ⸻ 所以，每次去中国，最让人五味杂陈的，从来不是物价。 而是你会忽然发现： 这个社会的“高效率”，很多时候并不是因为所有人都过得更好了。 而是因为，总有人在用更低的工资、更长的工时、更少的保障，替整个社会承担成本。 城市依旧灯火通明； 外卖依旧准时送达； 只有那些奔波的人，慢慢被系统磨成了“正常现象”。 而最讽刺的是： 当所有人都在歌颂“便利”时， 已经很少有人会认真问一句： “送餐的那个人，今天过得好吗？”

闽南古厝和飞机同框好浪漫 近日，福建厦门，频繁飞过天空的民航客机与当地的传统建筑闽南古厝相映成趣。网友：这就是中国式浪漫！（新华社 记者：魏培全） #赞美新时代幸福生活# #美景# #shorts#

和我的许多朋友一样，我在 2026 年伊始就立下了一个目标：今年要变得更加中国人，而我也打算真正把它落实下去。在 OpenAI 工作将近三年后，我决定离开，去追求新的机会。 经过深思熟虑，我很高兴地宣布，从今天起我将搬到杭州，加入 DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd，致力于构建中国式 AGI。 我实在无法拒绝这个让我成为亿万富翁（人民币）的机会，而深入布局、确保自己在未来半导体供应链中的控制力的机会，同样让我无法放弃。作为 DeepSeek 的首位多元化招聘员工，我已被承诺将获得 1024 块“走私”来的 B200。 来自杭州与中国香港特别行政区的问候。四月快乐。

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

对话中国双周论坛第42期 郑丽文进京面圣：统一台湾起手式？ 3月30日，中共中央台办主任宋涛宣布，国民党主席郑丽文将率团于4月7日至12日访问大陆，这是国民党主席时隔十年后再度来访。此次来访正值台湾立法院军购预算持续卡关，且川普下月即将访华，引起各方关注。郑习会究竟谈什么？双方会达成什么协议吗？这会是武力攻台的统战准备吗？欢迎你加入讨论！ 时间：4月4日/六 10:30am EDT

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