AI 让信息获取变得前所未有地快。几秒钟扫完十篇文章，交叉比对，提取结构，生成摘要。过去一整天的案头工作，现在几分钟完成。
但"看过"和"理解"之间隔着一道沟。
AI 太快了，快到我可以跳过思考，直接得到答案。效率上去了，东西没经过大脑。
我最近在试一种方法：用 AI 看得多看得快，用纸笔做内化，希望脑子里能记住些东西。
做法很简单：先让 AI 做研究、翻译、分析，然后我再从输出里手写提炼三到五个核心判断。隔几天回看，看哪些经受住了时间的检验。
手写的时候，你不可能把所有东西都写下来，你被迫筛选、压缩、重组。这个过程本身就是思考。手写足够慢，慢到逼你在写的时候就完成了一次深度加工。
《三体》里有一个细节：当文明面临毁灭，人们选择把信息刻在石头上——因为越原始的介质，留存越久。
我猜大脑也一样。AI 输出在屏幕上，手写，是把字刻进你自己的石头里。
AI 是加速器，负责看多看快。纸笔是刻刀，负责刻深。
写了快十年的创业笔记，知识星球里现在已经积累了超过 900 篇。产品怎么想的、公司怎么做的、踩过什么坑、心态怎么变的，都记在里面。
2026 年会继续保持每周两篇原创的节奏。
这些笔记都是手工打造的。不用 AI 代笔，不批量生产，每一篇都是我自己在键盘前敲出来的思考。在 AI 生成内容泛滥的当下，我反而觉得，手写的、带着个人判断和真实经历的内容，更稀缺了。
今年会加一个新东西：业界好文章的分享。我平时阅读量不小，遇到真正有价值的文章，会翻译整理（英文内容通常借助 AI 翻译），加上我自己的感受和判断，一起放进星球。不是简单转发，是经过筛选和消化的。
星球里聊的话题很杂：产品、技术、AI、创业心态、团队管理、小产品的生存策略。不追热点，更关注那些需要长期积累才能看清的东西。
如果你也在做产品、在创业，或者对小团队怎么在夹缝里生存感兴趣，欢迎来我的星球看看，提问、交流、挑战，都行。
昨天看了一位作者 David Cain 的两篇文章，挺喜欢的，推荐给朋友们：
Go Deeper, Not Wider（向深处走，别向宽处走）
Everything Must Be Paid for Twice（每样东西都得付两次钱）
两篇文章说的其实是同一件事：我们拥有的太多，使用的太少。
我们已经有了太多的爱好，囤积了太多的工具，购买了太多的装备。
我自己就是个典型。我曾经是个摄影爱好者——说是摄影爱好者，其实更准确的说法是器材爱好者。买过很多镜头、相机，但没有一台在我手里被用到坏，也没有一台让我觉得用回了它的本钱。它们大多数时间安静地躺在防潮箱里，偶尔被拿出来，拍几张，然后又放回去。
AI 时代来了，这个问题更严重。各种新工具一出来就想试。注册、付费、玩两天、丢一边。什么模型都碰过，什么工具都摸过，但没有一样事情做得很深很透。
David Cain 在第一篇文章里说了一段话，我很有共鸣：
我一直在想象一个我想发明的传统。当你在事业上站稳脚跟，家里也有了一些不错的东西之后，你用整整一年时间，不开始任何新事物，也不添置任何不需要的新物品。
这一年里，不许有新爱好、新装备、新游戏、新书。你必须从已经拥有的东西、已经开始的事情中去发现价值。
你去精进已有的技能，而不是学新的。你去消化已经囤积的内容，而不是继续囤。
他把这叫做"深度年"（Depth Year）。不是苦行，而是一种选择：停止向外扩张，转身向已有的东西挖掘。
他的第二篇文章换了个角度解释同一件事：
有一条财务常识应该在学校里教：我们买的大多数东西，都得付两次钱。
第一次是用钱换到手——一本书、一个记账 App、一辆独轮车、一捆羽衣甘蓝，不管是什么。
但要真正用上这东西，你还得付第二次。第二次付的是精力和行动力，而且往往比第一次贵得多。
拿一本小说来说，第一次大概花二十块钱——第二次是十个小时的专注阅读。只有开始付第二次的钱，第一次花的钱才有回报。只付第一次不付第二次，跟把钱扔进垃圾桶没什么区别。
环顾一下你的家、你的书架、你的手机，有多少东西只付了第一次钱？未读的书、未拆的器材、未用完的会员、注册了再没打开过的 App。
我们不缺买东西的能力，缺的是把已有的东西用透的耐心。
新的一年，与其继续追新，不如试试向深处走。
原文：
https://www.raptitude.com/2017/12/go-deeper-not-wider/
https://www.raptitude.com/2022/01/everything-must-be-paid-for-twice/
昨天黄仁勋在 Cisco AI Summit 上被问到企业做 AI 的第一步是什么。他的回答是：别问 ROI。
视频参见：https://www.youtube.com/watch?v=Qt-RFRr5N2I
“让一千朵花先开。” (Let a thousand flowers bloom.)
他把公司创新比作养孩子。孩子说想学画画，你不会追问投资回报率；孩子说想踢球，你不会要求他先写商业计划书。但在公司里，我们天天这么干。
黄仁勋说，Nvidia 内部的 AI 项目"完全失控"，他觉得这是好事。因为创新本来就不是受控的。想要掌控一切，那是幻觉。
当然，“先开花"不是"随便开”。他同时强调：要在最有价值的地方试（across your most impactful domains）。不是把 AI 扔到边缘业务凑热闹，而是直接切入核心——那些真正能改变公司命运的地方。
他同时强调了两件事：
• 动手做。别只租云服务、用现成产品。自己搭一台机器，才能理解底层是怎么回事。“掀开引擎盖，换换机油，搞懂每个零件。”
• 问对问题。“对我来说，最有价值的知识产权不是答案，是问题。“答案可以量产，但好问题不行。
这套逻辑放到小公司更适用。大公司有资源试一千个方向；小公司没有，但小公司可以更快地"先干起来”——先跑一个最小原型，再决定要不要加码。
MIT 一份报告说 95% 的 AI 项目失败了。
黄仁勋说的则是：失败的不是"试”，失败的是"不试"。你不开那一千朵花，你就永远不知道哪一朵能绽放。
最近很多人有一个幻觉，觉得有了 AI，自己就无所不能了，认为 AI 能让个体变成超级个体，一个人能顶十甚至一百个人。
但我必须很不客气地说，这真的是一个幻觉。要打破这个幻觉其实很简单，你只需要去买一个，比如说 Claude Max，每个月两百美金的那一档，然后看看自己能不能把它的算力用满。
我个人的经验，目前用不满。所以说，即使 AI 是个非常聪明且便宜的，甚至不限量的助理，我也没办法 24 小时压榨它，把它的能力用到极限。
AI 再聪明，如果你自己不够聪明，你也改变不了世界。
一个类比是：有的创业者觉得自己只是没人投资，所以事情做不起来。残酷的真相是，比钱更重要的是你怎么有效率地花钱。
当你拿到一百万时，你能不能有效率地花好它？当你拿到一个亿、十个亿时，你能不能有效率地花好它？像 OpenAI 拿到那么天量的资金后，你能不能有效率地花好它？
回答这个问题，你可能就会意识到，真正的约束其实是你自己。
对了，不好意思，其实这些话是我说给自己听的，因为我已经意识到，真正的约束是我自己了，毕竟我连两百美金一个月的 AI 都没办法榨干。
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这是上午跟朋友聊天之后，刚刚用 slax note - n.slax.com 语音转文，五分钟快速写完的。
21 年前的今天，我们成立了这家小公司。
21 岁，已经成年。我却更觉得，我们像一个刚刚意识到世界有多大、自己有多小的孩子。
我想了想，公司存在的问题至少有：
组织
创始人的后退，和对团队的培养、锻炼可能不够。希望更多创新来自团队
中层管理的能力还需要提升
整体团队的好奇心、对新事物（比如 AI）的接受度还需要提升
运营
新增星球和用户下滑
新行业的拓展不顺利
风险管理与合规动作，提高了成本，降低了增速
产品
知识星球内用户（包括星主和他们的付费用户）的分享率大幅降低
知识星球在视频生态内无法获客
知识星球产品里的 AI 能力进步有限
隐忧
AI 的发展，是不是会把内容干掉？知识星球这样的付费社区存在的意义减弱
再往深看一步，AI 是不是会让所有软件产品都失去意义了？尤其是工具产品
第二曲线
这些年，我学到的一件事是：不确定性本身，就是创业的常态。迷雾里，不用假装看得清，保持诚实，保持好奇，保持动手的勇气。
碰上 AI 这个时代，运气挺好的。有机会和大家一起，继续玩下去。感谢所有星主，感谢所有用户，感谢一路同行的团队。
我们继续。
知识星球 10 岁了。一个小工具 10 岁，在这个宏大的时代下，微不足道。自家的孩子，出生在移动互联网的尾巴，当下赶上 AI 凶猛地冲撞过来，还是幸运的。
试图回忆过去的时候，我发现，能被记住的，往往是一些问题、低谷。
跟大家分享几个低谷。
说出来大家可能会笑——其实，早期版本被 @Fenng 在朋友圈、微博推荐的前几次，都直接把服务拖垮了。
第一次挂的原因是，每个用户登录的时候，都会一次性把圈子里的用户列表拉回来，几千个用户通讯录信息、头像，几千个人同时拉——嗯，在我们还是单服务器的时候，瞬间就雪崩了。
2021 年，生财有术 418 续费，在 20:00 秒杀开始时，数据库没撑住，甚至导致了付款方面的问题，比如付了费，我们却没准确记录。那次给生财有术团队带来了挺大的后续工作量。
那之后，为了让整个活动更加顺滑，研发团队做了些工作，比如：
压力测试，通过压力测试，找出木桶的最短板，从而不断做性能调优
数据库按业务拆分成多个集群，进一步减轻数据库压力
代码级调优（核心目的是为主库减负）
限速，如果达到我们压力测试的峰值，对来访用户进行排队、降级等限制
临时扩容，根据去年的经验，将服务器做了短期大幅扩容，活动结束后释放
技术上的调优，加上微信支付给力的协助，那之后就没出过这么大事故了。
2017 年，因为风控、内容安全问题，产品被下架，后续会如何，一无所知。我后来发了张照片，记录：这张照片是 2017 年 6 月 30 日拍的，那时公司遇到一个很大的坎，尽了全力东奔西走。所幸贵人相助，指点、计划、执行、核查、修正，投入很大的精力和成本，走出来了。那会儿，在等机会去拜访人，外面天热，猫在地铁站里，有点累，盘腿在地上坐着，闭目养神。shotgun 拍下来了。偶尔翻到，还是会回忆起那个炎热的下午。创业就是这样，如履薄冰。
那段时间还有另一张图片——归零的图片。
创业公司，很大概率活不过下个月，所以，或许不用规划太长远，尤其是现在的巨变时代，我们也根本看不清三个月后的世界变化。
除了低谷，当然也有欣喜，比如找到光的欣喜。
在回顾时，我翻了旧照片，找到一张 2015 年 5 月 6 日，在腾讯大厦拍的照片，这是个起点。白板上的草稿，是 Tony 随手画下的。
那时候，我们观察到的问题来自微信群。
用微信群沟通极简、便捷，很多人的生活、工作中都离不开。我自己就大量在工作中使用微信群——与同事、伙伴、用户在群里沟通，迅速解决问题。在重度使用过程中，我也感受到了一些不便，比如：精华内容不连续不易整理、内容不备份很容易遗失遗忘、文件图片不及时下载很快被清理、时常被各种表情包红包或者无关话题岔开歪楼导致讨论不聚焦等等。
我们认为，一个简单的移动端社区，可能会是微信群的良好补充，而海量使用微信工作的人们，也将是我们的目标用户群。于是我们花了几个月时间，把产品做出来了，2015 年的 11 月 10 日，第一个对外公开的版本发布了，版本号是 1.1.1——从 0.9 版开始，内部已经迭代过几个版本。
但，就像绝大多数创业公司的创业项目那样，产品开发出来后，我们尝试着在网络上做了些推广，响应者寥寥。我尝试着找一些朋友——有在传统企业里负责信息技术的，有各行各业野路子的创业者，也有活跃在社交媒体的内容创作者。大多数朋友都会下载，登录测试，然后遗忘。
所以，我们一边自我怀疑，一边做各种迭代尝试。
第一个支持付费的版本是 1.15.4，在 2016 年 8 月 12 日上线。发布日志了，我们写了：
你有没有过这种经历：
想找之前收藏的一篇好文章，点开链接，404。可能是作者删帖、网站倒闭、平台清理或者任何原因。但你只剩下一个空链接。
你用的稍后阅读工具不继续运营了，让你尽快导出数据。
你用的稍后阅读工具对中文环境支持很差（或者说，中国的网络环境对海外产品不友好），比如收藏的微信公众号连标题都看不到。跟开发者反馈了，他们也只是礼貌地表示“记录了“但长期不改。
你用的稍后阅读工具不支持全文搜索，明明你记得收藏过一篇文档，就是找不到。
这些是我们做 Slax Reader 的起点。我用了稍后阅读产品有二十年了，但始终没有一个自己满意的。AI 或许是另一个可能的变量，说不定有机会做出一些不一样。
目前的核心功能很简单：
收藏链接，自动缓存全文。
AI 辅助解析、解读、扩展思考与讨论。既然全文都存下来了，顺手加了 AI 解析——一键生成摘要和大纲，30 秒判断一篇长文值不值得读。读的时候遇到问题，直接问内置的 AI，不用切窗口。
划线、评论、分享。你可以把一篇文章连带你的批注分享出去，其他人也能在上面讨论。
有 iOS、安卓、网页版，可以在手机和电脑上使用。
支持通过浏览器扩展、App、Telegram Bot 收藏链接。
产品挺良心的：
链接收藏、缓存功能免费——这在 Readwise 等产品里都是付费功能。当然 AI 能力是付费的——这没办法，token 烧不起。
产品开源（就是为了解决“不运营“的问题，提高一点信任吧，虽然我考虑哪怕这小工具没办法盈亏平衡，我也会持续下去）。
后续会做得更好的（目前做得还不够）有：
连接能力，你能在这里找到同好、直接交流。我另外有个想法：让这个产品成为全世界 URL 的讨论社区。
付费能力。可以把你的 list 共享给别人，让别人付费订阅。
最开始，就是想解决一个问题：收藏的东西，别丢。
如果你感兴趣，可以看看：https://r.slax.com
在 App Store 和 Google Play、Chrome Web Store 搜索 Slax Reader 可以下载。如果想帮我们一起开发迭代，可以看看：
对了，提醒一下，只支持 Google 账号登录，以及因为 Google 的安全策略，在微信里是登录不了的。
年初的计划可以参见：https://mp.weixin.qq.com/s/tbL4GMkja5uLaoxS7qmZmg