我看见的世界

AI 与纺织女工

2026 年 2 月 1 6日，除夕夜。

0 点 11 分，窗外鞭炮声还没停，我在本地跑起了 Qwen3.5-397B-A17B 的 2bits 量化版，尝试发了一张经典的 NixOS 天线宝宝 meme 图给它分析，它分析地相当到位！我激动万分，跑去跟很多朋友分享，「也是在本地用上多模态 LLM 了」。

群里立刻有朋友甩过来一张meme：「隔壁家叔叔过年了还在Cursor/OpenClaw/Codex/…，你可千万不要变成那样。」我对着屏幕乐了半天，体会到一种奇妙的割裂感——我身处中国一个偏远的小山坳里度过除夕，却正跟全世界对开源 AI 感兴趣的人们共享同一种激动的心情！

之后 Qwen 陆续开放小模型权重，尤其是 Qwen3.5-35B-A3B 跟 Qwen3.5-27B 两款，凭借出色的智能和能在消费级显卡上跑的体量，迅速在 r/LocalLLaMA 等 self-hosted 社区掀起了狂欢。我也凑热闹，拿它们对接 OpenClaw，效果还真不错。

回想三年前的四月，我在 RTX3070 笔记本上跑 ChatGLM 6B int4 量化版，只能回答些简单问题，还满嘴幻觉，问答不了几轮就会显存 OOM. 而如今依据 artificialanalysis.ai 的评测数据，一张 RTX3090/RTX4090 就能本地流畅推理的 Qwen3.6-27B，其智能程度甚至超过了去年底发布的 DeepSeek V3.2，与闭源的 Gemini 3 Flash 站到了同一水平线。

尤其是刚过去的四月，几乎每隔一两天就有一个新模型发布。从 Qwen3.5 到 GLM、Kimi K2.6，再到 DeepSeek V4 Pro 和 Mimo V2.5 Pro，中国的开放权重模型紧咬着美国闭源模型的步伐。这让我振奋，甚至作为中国人有点自豪，好像自己也出了力似的。虽然其中大部分模型都因为过于巨大，我没机会在本地运行他们，但这仍然具有非凡的意义——它们能催生大量基于这些开源模型的新研究、推动 AI 技术的进化，同时也能催生许多数据敏感型或者成本敏感型中小企业对 AI 的应用，而这将最终普惠大众。

总的来说，今年是 AI 加速进化的一年。

我 2 月份以来一直在密切关注着 AI 领域的最新进展，为各种新变化而兴奋不已。但兴奋过后，一种虚无感涌了上来——工具越来越强，我却越来越不知道该拿它做什么。

公司去年就给我们买了 Cursor Pro 套餐，内部也有各种平台能用上 Codex/ClaudeCode, 我自己最近几个月也陆陆续续充值了 OpenRouter, Kimi, Aliyun, GLM, Minimax, DeepSeek, Mimo 等诸多国内的 AI 套餐或者 API 平台几番试用。作为一名 SRE，我在工作中用 Cursor 和 Claude/Codex 写了不少代码和配置，但整体而言，Coding 在日常工作中占比并不高，而且大多偏简单。再加上考虑到我手中超高的系统权限，我在本地运行任何 AI 工具时都一直保持谨慎。

一方面，我为 AI 暂时还无法替代我的工作而庆幸；另一方面，我也在为自己找不到 AI 能发挥它最大价值的应用场景而感到迷茫。我知道 AI 现在写代码很强大，但是我脑袋空空没有 Ideas.

四月份，我去了山西晋城参加朋友精彩的婚礼，他还请我们看了规模宏大的打铁花，相当震撼，铁花绽放的那一刻就像整个银河系一般在我眼中迅速放大；接着又跑到西安跟 @reaink 吃饭，认识快十年了第一次线下见面，聊了很多；之后又去兰州、桂林转了一圈，吃了兰州的手抓羊肉、桂林的米粉，最后回老家过五一。一路上我越来越强烈地感觉到，在计算机的世界里，我可能找不到现在最急需的东西。我更需要离开电脑，在手头的书里翻一翻线索。

扫了一圈书架，《我看见的世界——李飞飞自传》映入眼帘。去年买的，但是过去一年了甚至还没拆封。

我花了两天时间读完了它，这是我近两年看得最顺畅的一本书，看到与我经历相似的地方我颇有共鸣，看到俏皮的地方我会心一笑。看到她写刚进入普林斯顿的感受，我也回想起来自己刚从十八线小县城进入大学校园的时候、第二份工作刚入职就领到了苹果电脑跟一张升降桌的时候、发现自己的领导是北大本硕的时候，也都觉得自己像是刘姥姥进了大观园，不敢想象自己能拥有这一切。她在追逐北极星路上有过的迟疑、痛苦，也都让我回想起自己自学计算机时的种种。

以前我也读过很多国外的文学作品，也曾为其中内容感动或愤慨，但仍然会觉得它们都离我太远了，始终有一层隔阂在。但在读了李飞飞的作品后，再加上最近一年也去日韩玩了一趟，最近正在筹划 9 月去欧洲玩一圈顺便参加 NixCon, 这些加在一起，我突然感到这层隔阂消失了。

我开始继续读其他的书，现在在读《枪炮、病菌与钢铁》与《科学革命的结构》。这是第一次，我学过历史以来，这么迫切地想重温世界史和科学史。我想知道：生产力的发展、科学的革命，落到一个个具体的人身上，到底会造成什么影响？

科学家追逐知识是因为永无止境的好奇心，但这好奇心不一定导致好结果，或者说好坏很难一概而论。核物理能造原子弹也能造核电站；AI 能帮我写代码，也能替换别人的工作，甚至已经被有意识地用于战争。

AI 的发展，最终会造就新一轮的「枪炮、病菌与钢铁」吗？会带来新一轮的「纺织女工大下岗」吗？当下那些光鲜亮丽的 AI 应用，其水面之下是否暗藏危机，未来会不会再一次酿出雾都孤儿、镭女郎那样的惨剧？李飞飞因个人经历而创建了斯坦福以人为本人工智能研究院，我很庆幸当今 AI 领域还有这样的先驱愿意去推动这些事情。但我们也很清楚，当 AI 的萌芽被培育出来后，后续的发展就已经不是谁能够完全掌控的了。

我相信这一轮 AI 的发展长期看会使人类受益，很可能是新一轮科学大爆发的开端。但进步总是伴随着牺牲，从个人的角度看，仅仅是丢掉工作，或许已经算是比较好的结果了。

在过去十多年中，人工神经网络逐渐从科技界的边缘走向舞台中央，传统的机器学习、NLP、CV 研究在近几年被快速边缘化，这些领域的研究者也大都转而投入这股神经网络浪潮中。而在我们普通打工人的领域内，在过去的一年多里，我们已经明确的看到了 AI 替代人类编程、创作音乐、绘画、修改照片、剪辑视频的信号，很多岗位已经在收缩，首当其冲的就是应届毕业生。

SRE 这个岗位因为主要职责并非编写代码，目前还算安全，但这只是暂时的。我们已经看到像 resolve.ai 这样的工具出现，它内化了不少 SRE 的工作流，目前虽然还很粗糙，但方向很明确。公司内部也在探索给 Codex/Claude 各种内部 git/metrics/cloud/k8s 权限，让它辅助完成各种 Infra/SRE 的工作。

当然，在真正的人工智能到来之前，AI Agents 看起来仍然需要更专业的人士来 supervising 它、给它清晰的目标并评估其成果，或者说替它背锅，但这些旧岗位的缩减已成必然，而新的需求与岗位却还隐藏在迷雾之中。

那么，我们将何去何从？作为一名新时代的「纺织女工」，我不禁发出如此疑问。

限制与自由

从 2019 年 6 月买了张绿皮火车票从合肥奔去深圳开始我的打工仔之旅，到现在就快满 7 年了。这 7 年里，我从一个身无分文、自卑怯懦、技术也半桶水的菜鸟，成长为了能独当一面的技术专家，但相对的我对技术的热情却有消退的迹象。

过去两年的我会觉得自己有点像一条已经实现了自己梦想的咸鱼，对此时此刻拥有的一切都感到相当知足（俗称现充），探索未知的动力却明显的下降了。

其实以前我就思考过一个类似的问题——为什么我好多学历牛逼、而且工作多年的同事，远不如我在各种技术爱好者圈子里碰到的朋友们那样技术强悍，甚至从未听闻过许多前沿的新技术？

我得出的结论是：大部分 IT 从业者不像这些技术爱好者那样热衷于技术，技术对他们来说是养家糊口的手段，不是玩具。他们下班后要顾家、要生活，很可能还有其他更感兴趣的事情，精力自然流向别处。这不是对错问题，只是选择不同。而我很幸运——或者说很幼稚——到现在还把技术当成玩具，也因此更容易在技术上脱颖而出。

过去两年的我就有点往非技术方向靠拢的趋势，我越来越多的时间花在登山徒步、游泳骑行等各种其他爱好上，工作上则越来越依靠吃当初的老本。倒不是说这不好，身体健康当然重要，一个人也理所当然可以拥有很多的兴趣，但我技术方面最近几年没啥长进也是事实。

要说现在的我跟 7 年前初来乍到深圳的我有什么区别的话，最明显的一点应该是「限制与自由」：7 年前的我如同一张白纸，什么都不懂，也什么都没有，住的是 10 平米的城中村，每顿饭都得精打细算，我渴望改变现状，我如饥似渴地学习各种全新的知识。而现在的我仿佛拥有了我当初想要的一切，而且还远程上班，好似完全自由了，反而失去了探索未知的动力。

新的北极星

或许应该庆幸 AI 时代就这么突然到来了。它给了我新的限制，而限制，也许恰恰是自由开始的地方。

这可能也是我喜欢「重装徒步」的原因，我喜欢的是背着十多公斤的背包在我第一次见的风景间穿梭，精疲力尽的到达营地后，搭建好帐篷，过滤好饮用水，煮点热乎的东西吃，然后打开帐篷外账，躺着看星星。看累了之后在全身的酸痛、闷热的天气与嘈杂的山林中艰难入睡。

我在家也能随时吃到热乎的，也随时能在天台上看星星，这很舒适，但相对而言就显得无聊。

恐惧或焦虑都源于对未知的想象，而探索未知，正是一个人能经历的最有意思的事情！

不用去考虑一时的成功或者失败，单纯为了满足我的好奇心，我想我应该去追寻这颗新的北极星。

唯一不变的只有变化本身。