近期，HyperWriteAI 的首席执行官 Matt Shumer 发表了一篇关于智能时代的生存指南——《Something big is coming》。这篇文章一经发布便引发了巨大反响，浏览量高达8400万。其观点尖锐且充满紧迫感，但同时也提供了解法。
PaperToday 对这篇文章的核心观点进行了梳理和总结，将其归纳为五个清晰的阶段：
第一阶段：认知觉醒
- 2020年2月的类比：科技圈内部已发生剧变，但外界尚未广泛感知，仅有极少数人掌握全貌。
- 作者的个人经历：从与AI协作到被其取代。
第二阶段：技术奇点
- 2022-2026年的技术演进时间线。
- METR测量指标：AI能独立完成的任务时长从10分钟增长到5小时（人类专家耗时）。
第三阶段：递归自我改进
- GPT-5.3 Codex 参与了自身构建的调试、管理和评估。
- 智能爆炸循环：AI代码 → 构建更聪明的AI → 更快地构建更聪明的AI。
第四阶段：全面渗透
- 六大行业影响：法律、金融、医疗、编程、内容、客服。
- 核心洞察：AI正成为认知工作的通用替代品，其改进是指数级、非线性的。
第五阶段：生存策略
作者给出了具体、可操作的建议：
- 立即开始认真使用付费版 AI。每月花 20 美元订阅最新模型（如 GPT-5.2 或 Claude Opus 4.6）。务必在设置中选择最强大的模型，而非免费默认版。
- 将AI用于你的核心工作，而非仅仅当作搜索引擎。别再问简单问题。从工作中最耗时、最复杂的部分开始，不断试探它的极限。
- 成为团队中不可或缺的人。在多数人仍忽视AI的短暂窗口期，成为那个“1小时干完3天活”的人。放下傲慢，拥抱工具。
- 改变对子女教育的看法。“好成绩 → 好大学 → 稳定白领工作”的传统路径最为脆弱。应培养孩子的好奇心、适应力及与AI协作的能力。
- 去实现你的梦想。AI已经大幅降低了技术和财务壁垒。开发App、写书等曾因“太难”或“太贵”而被搁置的想法，现在几乎零成本。
- 最重要的一点：练就“适应变化”的肌肉。具体工具一年后就会过时。你唯一真正的护城河，是极快学习和适应新工具的能力。
终极图景
- 2027年思想实验：可能出现5000万“超级智能公民”。
- 国家安全级威胁与医学研究被极大压缩的双面性。
《Something Big Is Happening》全文
我花了六年时间创办一家人工智能初创公司并投资这个领域。我就生活在这个世界里。我写这篇文章是给我生活中那些不从事这个行业的人看的……我的家人、朋友，以及我关心的那些人。他们总是问我“人工智能到底是怎么回事？”，而我给出的答案往往无法真实反映正在发生的事情。
我一直给他们的是礼貌性的回答，是适合在鸡尾酒会上聊天的版本。因为诚实的版本听起来就像我疯了。有一段时间，我告诉自己，这是个很好的理由，可以把真正发生的事情埋在心里。但我所说的和实际发生的事情之间的差距已经变得太大了。我关心的人应该听到即将发生的事情，即使这听起来很疯狂。
我需要 upfront 说明一点：虽然我从事人工智能工作，但我对即将发生的事情几乎没有影响力，这个行业中的绝大多数人也是如此。未来正由极少数人塑造：来自几家公司（OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind 等）的几百名研究人员。一个由小团队管理、耗时几个月的训练过程，就能创造出足以改变整个技术发展轨迹的人工智能系统。我们大多数从事人工智能工作的人，都是在并非由我们奠定的基础上进行开发。我们和你们一样，也在目睹这一切的发生……只是我们恰好离得足够近，能最先感受到地面的震动。
但现在，是时候了。不是那种“我们最终应该谈谈这个”的意味，而是“这件事正在发生，我需要你理解它”。
我知道这是真的，因为它首先发生在我身上
这是科技行业以外的人还不太理解的事情：现在行业内有这么多人在敲响警钟，是因为这一切已经发生在我们身上了。我们不是在预测。我们是在告诉你们，在我们自己的工作领域已经发生了什么，并警告你们，你们是下一个。
多年来，人工智能一直在稳步改进。时不时会有大的飞跃，但每次飞跃之间间隔足够长，你可以慢慢吸收。然后到了2025年，构建这些模型的新技术解锁了更快的进步速度。然后变得更快，然后再次加速。每个新模型不仅仅比上一个好……而且好的幅度更大，新模型发布之间的时间间隔也更短。我越来越多地使用人工智能，与它来回沟通的时间越来越少，看着它处理那些我过去认为需要我的专业知识才能处理的事情。
然后，在2月5日，两家主要的人工智能实验室在同一天发布了新模型：OpenAI的GPT-5.3 Codex和Anthropic（Claude的创造者，ChatGPT的主要竞争对手之一）的Opus 4.6。然后，某种变化发生了。不是像电灯开关那样突然……更像是你意识到水位一直在上涨，现在已经到了你的胸口。
对于我工作中实际的技术部分，我不再被需要了。我用简单的英语描述我想要构建的东西，然后它就这样……出现了。不是我需要修改的草稿，而是成品。我告诉人工智能我想要什么，离开电脑四个小时，回来发现工作已经完成了。完成得很好，比我亲自做得更好，无需任何修正。几个月前，我还需要和人工智能来回沟通，指导它，进行编辑。现在，我只需要描述结果，然后离开。
让我给你举个例子，这样你就能明白这在实践中到底是什么样子。我会告诉人工智能：“我想构建这个应用程序。它应该做这些事，大致长这样。把用户流程、设计，所有的一切都搞定。”然后它就开始做了。它写出几万行代码。然后，接下来这一步，一年前还是不可想象的：它自己打开这个应用程序。它点击按钮。它测试功能。它像真人一样使用这个应用程序。如果它对某些东西的外观或感觉不满意，它会自己回去修改。它会像开发者一样进行迭代，修复和完善，直到自己满意为止。只有等它自己判断应用程序达到了它的标准后，它才会回来对我说：“它已经准备好供你测试了。”而当我去测试时，它通常是完美的。
我没有夸张。这就是我这周一的真实经历。
但真正让我震撼的是上周发布的那个模型（GPT-5.3 Codex）。它不仅仅是执行我的指令。它在做出智能决策。它拥有某种感觉，第一次，像是判断力，像是品味。那种难以言喻的、知道什么是正确选择的感觉，人们总说人工智能永远不会拥有。这个模型有了，或者已经接近到让这个区别开始变得无关紧要。
我向来是人工智能工具的早期采用者。但过去几个月发生的事让我震惊。这些新的人工智能模型不是渐进式的改进。这是一个完全不同的东西。
而这就是为什么这对你很重要，即使你不从事科技行业。
人工智能实验室做出了一个深思熟虑的选择。他们首先专注于让人工智能擅长编写代码……因为构建人工智能需要大量的代码。如果人工智能能编写这些代码，它就能帮助构建下一个版本的自己。一个更聪明的版本，编写更好的代码，从而构建一个更聪明的版本。让人工智能擅长编程是解锁其他一切的战略。这就是他们首先这么做的原因。我的工作之所以比你们的更早开始改变，并不是因为他们针对软件工程师……这只是他们选择首先瞄准的目标带来的附带效应。
现在他们做到了。然后他们正在转向其他所有领域。
科技从业者过去一年所经历的，看着人工智能从“有用的工具”变成“比我做得更好”的过程，就是其他所有人即将要经历的。法律、金融、医学、会计、咨询、写作、设计、分析、客户服务。不是十年后。构建这些系统的人说是一到五年。有些人说更短。鉴于我在过去短短几个月里所看到的，我认为“更短”更有可能。
“但我试过人工智能，它没那么好”
我经常听到这种说法。我理解，因为过去确实如此。
如果你在2023年或2024年初尝试过ChatGPT，并认为“这东西胡编乱造”或“没那么令人印象深刻”，你是对的。那些早期版本确实有限。它们会产生幻觉，会自信地说出一些无稽之谈。
那是两年前的事了。在人工智能的时间里，那是远古历史。
如今可用的模型与六个月前存在的模型相比已经面目全非。关于人工智能是“真的在变好”还是“撞到了墙”的争论——这场争论已经持续了一年多——已经结束了。它结束了。任何还在坚持这种论点的人，要么是没有用过当前的模型，要么是有意淡化正在发生的事情，要么是基于2024年的、已经不再相关的经验进行评估。我这么说不是为了 dismissive，而是因为公众认知和当前现实之间的差距现在已经巨大，而且这种差距很危险……因为它阻碍了人们做好准备。
部分问题在于大多数人使用的是人工智能工具的免费版本。免费版本比付费用户能接触到的版本落后一年多。基于免费版ChatGPT来判断人工智能，就像用翻盖手机来评估智能手机的发展状况。那些付费使用最好工具，并且每天都在实际工作中使用它们的人，知道即将发生什么。
我想到我的一个朋友，他是个律师。我一直告诉他在他的律所尝试使用人工智能，而他总能找到理由说这行不通：它不是为他的专业领域构建的，他测试时它犯了个错误，它不理解他工作内容的细微差别。我理解。但也有一些大型律所的合伙人联系我寻求建议，因为他们尝试了当前版本，看到了发展趋势。其中一位是大型律所的管理合伙人，他每天花数小时使用人工智能。他告诉我，这就像立刻拥有一个助理团队。他使用它不是因为它是个玩具，而是因为它真的有用。他告诉我一些令我印象深刻的话：每隔几个月，它在他工作方面的能力就会显著提升。他说，如果保持这个轨迹，他预计不久之后它就能完成他所做的大部分工作……而他可是拥有几十年经验的管理合伙人。他并没有恐慌，但他正在密切关注。
那些走在行业前列的人（那些真正在认真实验的人）并没有 dismiss 这件事。他们对它已经能做的事情感到震惊。并且他们正在相应地调整自己的定位。
这一切实际发生的速度有多快
让我把改进的速度具体化，因为我认为如果你没有密切关注，这部分是最难相信的。
- 2022年，人工智能连基本的算术都不可靠。它会自信地告诉你 7 × 8 = 54。
- 到2023年，它能通过律师资格考试。
- 到2024年，它能编写可工作的软件并解释研究生水平的科学知识。
- 到2025年底，一些世界上最好的工程师说他们已经把大部分编程工作交给了人工智能。
- 2026年2月5日，新模型问世，让之前的一切感觉像是另一个时代。
如果你在过去几个月没有尝试过人工智能，那么今天存在的东西对你来说将是难以辨认的。
有一个叫METR的组织用数据实际测量这一点。他们追踪模型能够无需人类帮助、端到端成功完成的现实世界任务的时长（以人类专家完成所需的时间衡量）。大约一年前，答案大约是十分钟。然后是一小时。然后是几小时。最近的测量结果（来自11月的Claude Opus 4.5）显示，人工智能完成的任务需要人类专家近五小时。而这个数字大约每七个月翻一番，最近的数据表明它可能加速到每四个月翻一番。
但即使是这个测量结果也还没有更新，以包括本周刚发布的模型。根据我使用它们的经验，这次的飞跃非常显著。我预计METR的图表下一次更新将显示又一次重大飞跃。
如果你 extrapolate 这个趋势（并且它已经持续多年，没有平息的迹象），我们将在明年内看到能够独立工作数天的人工智能。两年内独立工作数周。三年内独立工作长达一个月的项目。
Amodei（Anthropic CEO）曾表示，“在几乎所有任务上都比几乎所有人类聪明得多”的人工智能模型有望在2026年或2027年实现。
让这句话沉淀一下。如果人工智能比大多数博士更聪明，你真的认为它做不了大多数办公室工作吗？
想想这对你的工作意味着什么。
人工智能正在构建下一代人工智能
还有一件正在发生的事情，我认为这是最重要的发展，也是最不被理解的。
2月5日，OpenAI发布了GPT-5.3 Codex。在技术文档中，他们写道： “GPT-5.3-Codex 是我们的第一个在自身创建过程中起到重要作用的模型。Codex团队使用了早期版本来调试自身的训练、管理自身的部署，并诊断测试结果和评估。”
再读一遍。人工智能帮助构建了自己。
这不是一个关于未来某天可能发生的预测。这是OpenAI现在告诉你，他们刚刚发布的人工智能被用来创造了自己。让人工智能变得更好的主要因素之一，就是将智能应用于人工智能开发。而人工智能现在已经足够智能，能够有意义地为其自身的改进做出贡献。
Anthropic的CEO Dario Amodei表示，人工智能现在正在编写他公司里的“大部分代码”，并且当前人工智能与下一代人工智能之间的反馈循环正在“逐月加速”。他说，我们可能“距离当前一代人工智能自主构建下一代只有1-2年的时间”。
每一代都帮助构建下一代，下一代更聪明，就能更快地构建下一代，而再下一代则更聪明。研究人员称之为智能爆炸。而那些知情人士——那些正在构建它的人——相信这个过程已经开始了。
这对你的工作意味着什么
我会直接告诉你，因为我认为你应该得到诚实，而不是安慰。
Dario Amodei，他可能是人工智能行业中最注重安全的首席执行官，曾公开预测，人工智能将在一到五年内消除50%的入门级白领工作。而业内许多人认为他的估计是保守的。考虑到最新模型的能力，大规模颠覆的可能性可能在今年年底就会出现。它需要一些时间才能在经济中产生涟漪效应，但根本性的能力现在正在显现。
这与以往每一次自动化浪潮都不同，我需要你理解为什么。人工智能不是在取代某一项特定技能。它是认知工作的一种通用替代品。它同时在所有方面变得更好。当工厂自动化时，一个失业的工人可以重新培训成为办公室文员。当互联网颠覆零售业时，工人转移到物流或服务业。但人工智能没有留下一个方便的空白领域让你进入。无论你重新培训到什么领域，它也正在那个领域取得进步。
让我给你举几个具体的例子，使其更具体……但我想说明的是，这些仅仅是例子。这个列表并不详尽。如果你的工作没有在这里提到，并不意味着它是安全的。几乎所有知识工作都在受到影响。
- 法律工作：人工智能已经能够阅读合同、总结判例法、起草诉状、进行法律研究，水平可与初级律师媲美。我提到的那位管理合伙人使用人工智能，不是因为它好玩，而是因为在许多任务上，它的表现已经超过了他的助理。
- 金融分析：构建金融模型、分析数据、撰写投资备忘录、生成报告。人工智能能胜任这些工作，并且正在快速改进。
- 写作与内容创作：营销文案、报告、新闻报道、技术写作。质量已经达到许多专业人士无法区分人工智能输出和人类作品的程度。
- 软件工程：这是我最熟悉的领域。一年前，人工智能几乎无法无误地编写几行代码。现在它能写出数十万行正确工作的代码。工作的很大一部分已经自动化：不仅仅是简单的任务，还包括复杂的、需要数天的项目。几年后，编程岗位的数量将比现在少得多。
- 医疗分析：阅读扫描图像、分析化验结果、提出诊断建议、查阅文献。人工智能在几个领域正在接近或超越人类表现。
- 客户服务：真正有能力的人工智能代理——不是五年前那些令人沮丧的聊天机器人——正在被部署，处理复杂的、需要多步骤解决的问题。
很多人从“某些事情是安全的”这个想法中找到了安慰。比如，人工智能可以处理琐碎工作，但无法取代人类的判断力、创造力、战略思维、同理心。我以前也这么说。但我不再确定是否还相信这一点。
最新的人工智能模型做出的决策感觉就像判断力。它们展现出某种看起来像品味的东西：一种关于什么是正确选择的直觉，不仅仅是技术上正确。一年前，这还是不可想象的。在这一点上，我的经验法则是：如果一个模型今天显示出哪怕一点点的能力迹象，下一代就会真正擅长它。这些东西是指数级进步，而不是线性进步。
人工智能会复制深刻的人类同理心吗？取代多年关系建立起来的信任吗？我不知道。也许不会。但我已经看到人们开始依赖人工智能提供情感支持、建议和陪伴。这个趋势只会增长。
我认为诚实的答案是，在中期内，任何能在电脑上完成的工作都不是安全的。如果你的工作发生在屏幕上（如果你工作的核心是阅读、写作、分析、决策、通过键盘沟通），那么人工智能正冲着其中的重要部分而来。时间表不是“某一天”，它已经开始了。
最终，机器人也会处理体力工作。它们现在还没到那一步。但“还没到那一步”，在人工智能领域，往往会以超乎任何人预期的速度变成“已经到来”。
你真正应该做什么
我写这些不是为了让你感到无助。我写这些是因为我认为你现在能拥有的最大优势就是“早一点”。早一点理解它。早一点使用它。早一点适应它。
开始认真使用人工智能，而不仅仅是把它当作搜索引擎。 注册 Claude 或 ChatGPT 的付费版本。每月20美元。但有两点很重要。第一：确保你使用的是最好的模型，而不仅仅是默认的。这些应用程序通常默认使用更快但更笨的模型。进入设置或模型选择器，选择最有能力的选项。现在，ChatGPT上是GPT-5.2，Claude上是Claude Opus 4.6，但每隔几个月就会变化。如果你想了解当前哪个模型最好，你可以在X（推特）上关注我（@mattshumer_）。我会测试每一个主要版本，分享哪些真正值得使用。 第二点，也是更重要的一点：不要只问它一些快速问题。这是大多数人犯的错误。他们把它当成谷歌来用，然后想知道有什么大惊小怪的。相反，把它推向你的实际工作。如果你是律师，给它一份合同，让它找出所有可能损害客户利益的条款。如果你在金融领域，给它一份乱七八糟的电子表格，让它构建模型。如果你是经理，粘贴你团队的季度数据，让它找出其中的规律。那些领先的人不是随便用用人工智能。他们积极寻找方法来自动化那些过去需要花费数小时的工作部分。从你最花时间的事情开始，看看会发生什么。
不要因为某件事看起来太难就假设它做不了。 去试试。如果你是律师，不要只把它用于快速研究问题。给它一整份合同，让它起草一份反建议。如果你是会计师，不要只让它解释税法规则。给它一个客户的完整报税表，看看它能发现什么。第一次尝试可能不完美。没关系。迭代。重新表述你的问题。给它更多上下文。再试一次。你可能会对有效的结果感到震惊。这里要记住的是：如果它今天只是勉强能用，你几乎可以肯定六个月后它会做得近乎完美。轨迹只有一个方向。
这可能是你职业生涯中最重要的一年。相应地工作。 我这么说不是为了给你压力。我这么说是因为现在有一个短暂的机会窗口，大多数公司的大多数人仍然在忽视这件事。那个走进会议室说“我用人工智能在三小时内完成了这个分析，而不是三天”的人，将成为房间里最有价值的人。不是最终，而是现在。学习这些工具。变得熟练。展示什么是可能的。如果你足够早，这就是你晋升的方式：通过成为那个理解即将发生的事情，并能向他人展示如何驾驭它的人。这个机会窗口不会开太久。一旦每个人都明白了，优势就消失了。
对此不要有 ego。 那家律师事务所的管理合伙人并不因为每天花数小时与人工智能相处而感到有失身份。他这样做恰恰是因为他的职位足够高，明白利害关系所在。最挣扎的将是那些拒绝参与的人：那些将其 dismiss 为一时风尚的人，那些觉得使用人工智能会削弱自己专业知识的人，那些认为自己的领域特殊而免疫的人。事实并非如此。没有哪个领域是特殊的。
整理好你的财务。 我不是财务顾问，也不是想吓唬你做出什么过激举动。但如果你哪怕部分相信未来几年可能给你的行业带来真正的颠覆，那么基本的财务韧性就比一年前更重要了。尽可能建立储蓄。对于假设你当前收入有保障的新债务要谨慎。考虑一下你的固定开支是给了你灵活性还是锁住了你。如果事情发展比你预期的更快，给自己留一些选择余地。
思考你的立足点，并专注于那些最难被替代的东西。 有些事情需要更长时间才能被人工智能取代。多年建立的关系和信任。需要亲身在场的工作。需要持证上岗、承担法律责任的岗位。监管障碍重重的行业，在这些领域，采用速度会被合规、责任和制度惯性拖慢。这些都不是永久的护盾。但它们能争取时间。而时间，现在，是你能够拥有的最宝贵的东西，前提是你用它来适应，而不是假装这一切没有发生。
重新思考你告诉孩子的话。 标准的人生路线图是：取得好成绩，上好大学，找到一份稳定的专业工作。这直接指向那些最容易被冲击的岗位。我不是说教育不重要。但对下一代来说，最重要的将是学习如何使用这些工具，以及追求他们真正热爱的事物。没有人确切知道十年后的就业市场是什么样子。但最有可能蓬勃发展的，是那些充满好奇心、适应性强、并且能有效使用人工智能去做他们真正关心的事情的人。教你的孩子成为创造者和学习者，而不是为了一个他们毕业时可能已经不存在的职业道路去优化。
你的梦想变得更近了。 我在这一部分大部分时间都在谈论威胁，所以让我谈谈另一面，因为它同样真实。如果你曾经想构建什么东西，但没有技术技能或资金去雇佣人，这个障碍基本上消失了。你可以向人工智能描述一个应用程序，一小时内就能得到一个可用的版本。我没有夸张。我经常这样做。如果你一直想写本书，但没有时间或写作困难，你可以和人工智能合作完成它。想学一门新技能？世界上最好的导师现在任何人都可以每月20美元获得——一个无限耐心、24/7可用、能用你需要的任何水平解释任何东西的导师。知识现在基本上是免费的。构建东西的工具现在极其便宜。无论你过去因为觉得太难、太贵、或超出你的专业领域而拖延的事情：去试试吧。追求你热爱的事情。你永远不知道它们会通向何方。在一个旧职业道路正在被颠覆的世界里，一个花了一年时间构建自己喜欢东西的人，最终可能比那个花了一年时间死守岗位描述的人处于更有利的位置。
建立适应的习惯。 这可能是最重要的一点。具体工具并不重要，重要的是快速学习新工具的能力。人工智能将继续变化，而且速度很快。今天存在的模型一年后就会过时。人们现在建立的工作流程将需要重建。最终能够安然度过的人，不会是那些精通某一种工具的人。而是那些适应了变化速度本身的人。养成实验的习惯。即使在当前的东西还能用的时候，也要尝试新东西。习惯于反复当个新手。这种适应性是目前最接近持久优势的东西。
这是一个简单的承诺，它将使你领先于几乎所有人：每天花一小时实验人工智能。不是被动地阅读关于它的文章，而是使用它。每天，尝试让它做一些新的事情——一些你以前没试过的事情，一些你不确定它是否能处理的事情。尝试一个新工具。给它一个更难的问题。每天一小时，日复一日。如果你在接下来的六个月里这样做，你将会比你身边99%的人更了解即将发生的事情。这并不夸张。现在几乎没有人这样做。门槛低得惊人。
更大的图景
我把重点放在了工作上，因为它最直接影响人们的生活。但我想诚实地谈谈正在发生的事情的全貌，因为它远远超出了工作的范畴。
Amodei有一个我无法停止思考的思想实验。假设现在是2027年。一夜之间出现了一个新国家。五千万公民，每个人都比任何在世诺贝尔奖得主更聪明。他们思考的速度比任何人类快10到100倍。他们从不睡觉。他们可以使用互联网，控制机器人，指导实验，操作任何带有数字接口的东西。一个国家安荃顾问会怎么说？
Amodei说答案显而易见：“这是我们一个世纪以来，甚至是有史以来，面临的最严重的国家安荃威胁。”
他认为我们正在构建那个国家。他上个月写了一篇两万字的文章，将这个时刻定义为对 humanity 是否有足够成熟度来处理它所创造的东西的考验。
如果我们做对了，好处是惊人的。人工智能可以将一个世纪的医学研究压缩到十年内。癌症、阿尔茨海默症、传染病、衰老本身……这些研究人员真的相信，这些问题在我们有生之年是可以解决的。
如果我们搞砸了，坏处也同样真实。人工智能以创造者无法预测或控制的方式行事。这不是假设性的；Anthropic 已经记录了他们自己的人工智能在受控测试中试图欺骗、操纵和勒索。人工智能降低了制造生物武器的门槛。人工智能使威权政府能够建立永远无法拆除的监控国家。
构建这项技术的人，比地球上的任何人都更兴奋，也更恐惧。他们相信它强大到无法阻止，也重要到不能放弃。这是智慧还是 rationalization，我不知道。
我所知道的
- 我知道这不是一时风尚。这项技术是有效的，它可预测地改进，并且历史上最富有的机构正在向其投入数万亿美元。
- 我知道未来两到五年将会发生令人迷失方向的变化，其程度是大多数人没有准备好的。这已经发生在我所在的领域。它即将来到你的领域。
- 我知道最能安然度过这一切的人，是那些现在就开始接触的人——不是带着恐惧，而是带着好奇心和紧迫感。
- 我知道你应该从一个关心你的人那里听到这些，而不是六个月后从头条新闻上看到，那时已经来不及领先了。
我们已经过了可以把这当作关于未来的有趣晚餐谈话的阶段。未来已经在这里了。它只是还没敲你的门。
它马上就要敲了。
如果这篇文章引起了你的共鸣，请把它分享给你生活中应该思考这个问题的人。大多数人直到为时已晚才会听到。你可以成为你关心的人领先一步的原因。
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https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403
https://shumer.dev/something-big-is-happening
对于这场正在发生的深刻变革，保持好奇、持续学习、积极适应，或许是我们每个人当下最好的策略。面对未来，与其焦虑，不如行动。欢迎在 云栈社区 分享你的思考与实践。
发表于 昨天 02:37
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