你到底该不该现在学AI？我发现99%的人都做错了

❝技术的车轮滚滚向前，而你，选择驾驭它，还是等它驶近？

最近gpt4o再次大火，吉卜力画风刷屏。这样的现象在AI领域大概发生了五次。

第一次是 chatgpt， 第二次是 gpt-4, 第三次是 sora 第四次是 deepseek 第五次就是这次，4o 生图

效果非常不错，但也让过去相对稀缺的吉卜力风格逐渐烂大街了。

很多设计师哀嚎，是不是过去花很大精力学的 AI绘画变的没有意义了。

看到社交媒体上一个很有意思的观点：

“AI时代不用FOMO，保持好身体和精力，持续关注就好。让子弹飞一会儿，半年后技术会更简单更强大，甚至可能一个模型就能搞定现在需要复杂学习才能完成的任务。”

这种观点代表了技术采纳中的”战略等待派”。而与之相对的是”积极参与派”的观点：较早接纳新技术，与技术共同成长，才能抓住真正的机会。

两种观点都有其道理，但究竟哪种策略更适合你？

01 两种策略的核心逻辑

战略等待派的逻辑：

• 技术发展呈指数级增长，等待半年可能获得10倍效率的工具
• 早期技术不成熟，学习成本高，投入产出比低
• 避免在错误的赛道上投入过多资源
• “让别人做小白鼠”策略，规避试错成本

积极参与派的逻辑：

• 技术学习是复利积累，越早开始复利效应越明显
• 与技术共同成长锻造出独特的思维方式和适应能力
• 早期参与者往往能建立壁垒和影响力
• 实践中的试错比理论学习更能培养真正的专业能力

02 历史告诉我们什么？

回顾历史上的技术革命，我们能找到两种策略成功的案例：

等待策略的成功案例：

• 微软没有发明第一款个人电脑操作系统，但成为最大赢家
• 谷歌不是第一个搜索引擎，但重新定义了这个领域
• 苹果不是第一个做智能手机的，但iPhone重塑了行业

参与策略的成功案例：

• 亚马逊早期就押注电子商务，经历了漫长的亏损期
• 特斯拉在电动车还不被看好时就全力投入
• 早期进入比特币和以太坊生态的开发者获得了难以想象的回报

这样的对比，是不是能发现一个点： 成功的”等待者”往往拥有强大的资源禀赋，而成功的”参与者”则依靠前瞻性视野和持续学习能力。

03 不同人群的最优选择

面对AI这场技术革命，不同背景的人适合采取不同策略，你看看自己属于哪种人。

适合战略等待的人群：

• 已经在传统行业建立了坚实壁垒的专业人士
• 拥有丰富资源可迅速调动的企业决策者
• 时间和精力极度紧张，无法承担试错成本的人

适合积极参与的人群：

• 职业发展早期，寻求差异化竞争力的年轻人
• 所在行业面临AI颠覆风险的从业者
• 具有技术好奇心和学习热情的创造者
• 寻求行业转型的职场人士

反正我是后者。

04 “明智参与”：两种策略的黄金平衡点

事实上，二元对立的思维往往掩盖了最优解。在AI时代，我个人比较提倡”明智参与”：

1. 持续学习，适度投入：每周固定时间学习AI新工具和思维方式，但不盲目追逐每个新技术

2. 聚焦理解原理，而非工具细节：工具会迭代，但底层原理相对稳定

3. 实践导向的学习：从解决实际问题出发，而非为学习而学习

这样的话，学习AI就不至于太迷茫。要落地，要落地，要落地。

这也是我搭建这个AI副业网的初衷， 一边学AI，一边赚点钱：6erai.com

05 结语：在场比精通更重要

也许，AI时代最大的风险不是学习了”过时”的技能，而是完全缺席这场革命。

我是已经做好了一直不下饭桌的准备。

正如我们无法预测哪朵浪花会推动我们前行，但只有下海的人才有可能被浪花托起。技术采纳不是非此即彼的选择，而是一个连续的光谱。

在这个光谱上，找到属于你的位置，既不焦虑错过，也不完全观望，保持好奇与开放，同时务实地评估自己的资源与目标。

这才是面对技术变革最明智的态度。

你是战略等待派还是积极参与派？欢迎在评论区分享你的观点和经历。