## 726｜周日荐文：AI大神田渊栋的年终洞察，AI时代的“费米能级”和人的价值

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这几天，在AI的很多专业圈子里，都在传Meta前AI研究员、AI大神田渊栋发的年终总结。这篇总结的专业性和文字水平都非常高，我看完之后更觉得“文科生”“理科生”这样的标签毫无意义，比如这种顶级理科生，写出来的文字也很厉害。田渊栋在总结里，有句话让我印象特别深刻：

“这每个月交给OpenAI的20块钱，一定要榨干它的价值啊。我突然意识到，就因为这区区20块钱，我已经成为了‘每个毛孔里都滴着血’的肮脏资本家。我能这么想，全世界最聪明和最富有的头脑，也一定会这么想。”

说实话，当我看到一个做了十年强化学习研究的AI大神，用这种自嘲的方式描述自己和AI的关系时，还是被震动了。这句话背后藏着一个更扎心的现实：当AI能力越来越强的时候，人的价值到底该怎么算？人又该如何发挥好AI的价值？

田渊栋是谁？如果你不熟悉，简单说，他在Meta做了十多年AI研究，专注强化学习方向，发过不少顶级论文，在全球的AI研究领域都是鼎鼎大名的华人科学家。但更有意思的是，他在这次年终总结里坦诚地聊了自己被裁的经历。

事情要从2025年1月底说起，当时他被叫去支援Llama4项目。你如果不熟悉Llama项目，可以把它理解为是在DeepSeek没有火爆之前，全球最热的开源大模型。不过随着DeepSeek、千问等一大批中国开源模型的崛起，Meta的这个项目，无论是研发进度还是效果，都远远无法达到预期，所以扎克伯格就让田渊栋项目组去“救火”。

当时田渊栋还画了一个2x2的回报矩阵，计算了四种可能：同意帮忙或者拒绝帮忙，项目成功或者失败。他原本的想法是，就算项目最后没成，至少尽力而为，问心无愧。结果呢？发生了他“没在计算之内的第五种可能”——被裁了。不过，这种面对选择的决策方式，实在太技术范了。

他说这件事让他“对这社会的复杂性有了更为深刻的认识”。当然，这件事一出，整个业内也对Meta大跌眼镜，因为其他公司都在玩命找AI大神，Meta却只天价年薪从外面挖人，把自己公司内的大神直接舍弃。

说到这里，大部分专家遇到这种事情时，其实都不好意思公开说自己被裁，更别提去支援项目结果被裁这种事了。但田渊栋这次很坦诚，甚至还引用了一句诗自嘲：“仕途不幸诗家幸，赋到沧桑句便工。”他还说，“生活太平淡，人生就不一定有乐趣了”。

其实这不是他第一次经历起起落落。2021年年初，他因为在工作总结里反思“为啥paper都没中”，结果被评了Meet Most，有一种“突然不及格的懵逼感”。但他没有到处抱怨，反而装成自己刚刚升职的样子。结果呢？半年后他果然升了职，那篇在2021年初无人问津的论文，到7月份却获得了AI全球顶尖峰会国际机器学习大会ICML的杰出论文荣誉提名，这不得不让人感叹世事无常。

讲这些经历不是为了八卦，而是因为正是这些起起落落，让他在年终总结里提出了一个特别有冲击力的观点——AI时代的“费米能级”。

这个概念一出来，虽然2026年才刚刚开始，但我觉得它可能是今年关于“AI对人的影响”最深刻的洞察之一。

你可能好奇，什么是“费米能级”？

“费米能级”原本是物理学概念，指的是材料里有一条“分界线”，线下面的电子遍地都是，线上面的电子指数级稀缺。

这听起来可能有点拗口，我作为一名曾经的高中物理老师，尽量用简单的话和你解释清楚。因为当你理解了这个概念，再迁移到AI领域，其实就很容易懂了。

很多人觉得“费米能级”高深，其实它很好理解。你可以把电子想成进体育馆找座位的人，座位有高有低。而电子有个特点：能坐低的，绝不坐高的。所以一个材料里，电子会从最低的座位一路坐上去，直到坐满为止。

电子能坐到的最高那一排座位，就叫费米能级。如果这个位置很高，电子已经“坐得很靠上”，你稍微一推，它们就能动起来，就说明材料容易导电。新来的电子没地方坐，就会自由地跑掉。如果这个位置很低，电子都窝在底层，再怎么刺激也不太动，那这个材料就不导电。

所以，在田渊栋的年终总结里，他用这个概念类比AI时代，非常精妙：AI的能力就像一场不断上涨的洪水，人站在不同高度上。水位以下的人被淹没，求着证明自己有用；水位以上的人供不应求。这条水位线就是“费米能级”。

他在年终总结里写道：“如果把人+所有个人能获取的AI当成一个智能体，整体来看，它的能力分布会和电子能级在材料里的分布很像：低于或达到某个水准线的智能体遍地都是，求着客户给它活干，以证明自己还是有用的；而高于这个水准线的智能体则指数级地变少，获取和使用它非常花钱，还常常排不到。”

这句话值得反复琢磨。首先，他并不是单纯衡量AI的能力，而是把人加上AI当做一个智能体。所以这场“大逃杀”里的参赛选手不是冷冰冰的AI工具，而是你用AI可以达到的水平。而那条水准线，也就是AI洪水的高度，就是人类社会的“费米能级”。

更关键的是，田渊栋说，“低于费米能级的职业，可能在一夜之间就被颠覆掉，就像一场洪水或者地震一样，前一天还是岁月静好，后一天整个行业就被端掉了。”

这不是危言耸听。他在年终总结里提到，在帮忙赶工Llama4期间，他经常在加州时区晚上12点接到东部时区的组员消息，在伦敦的朋友们更是永不下线，熬夜折腾到凌晨四五点是寻常事。但大模型越来越强，他们辛勤劳动最终达到的结果，是看到大模型达到甚至超越他们日常做事的水准。

这也不是他的一家之言。12月底，另一位AI大神卡帕西还在社交媒体上发文说，作为一个程序员，从未感到像现在这样落后。他还有一种强烈的感觉，如果他能把过去这一年里涌现出的工具恰当地串联起来，他的战斗力本可以提升10倍。

连顶级AI研究员都在面对这种“我辛苦干活，结果AI比我还强”的困境，更别提普通人了。

那么问题来了，这条“费米能级”到底在哪里？什么样的人能站在水位以上？

田渊栋给出了一个特别清晰的分析。他说，人的价值评估曲线已经从“单调递增”变成了“soft-thresholding”曲线。

这是什么意思？“单调递增”就是付出越多、收获越多，我们默认的传统价值模型就是这样的：工作经验积累越多，人的能力越强，回报也越大。这是一条单调上升的曲线。所以大厂有职级，职级随年限晋升，越老越香。

但现在不一样了，变成了“soft-thresholding”模式。这个单词有“软阈值”的意思，指的是有一道区隔线，也就是阈值，如果没有到这条线，那就是0分，再努力也没用；而到了阈值，意味着过了线，上了牌桌。但是这也不意味着高枕无忧，因为多出来的部分也可能会打折。

田渊栋说，人的价值从按照“本人产出的劳动数量及质量”来评估，变成了是否能提高AI的能力，人加AI要大于AI本身的产出，这样才行。

就像游戏里的段位机制，青铜白银黄金钻石遍地都是，但是从星耀到王者以上指数级稀缺。AI时代的人才价值，也变成了这种“跨过阈值才有价值”的模式。一开始人的能力是比不过AI的，而AI的供给只会越来越便宜。所以在很长一段成长期内，人本身是没有价值的。只有当人的能力强到一定程度后，能辅助AI变强，才开始变得有价值起来。

更关键的是，跨越这道阈值之后，厉害的人对AI的加成会远高于普通人。为什么？

田渊栋的解释是，普通人只会对AI的一两条具体产出花时间修修补补，而厉害的人在看到AI存在的一些问题后，能提出较为系统性和普遍性的解决方案，结合手上的各类数据资源，可以进一步让AI变得更强。这种效应随着AI的广泛部署，会被几何级数地放大。

他还说，“一骑当千”这种小说笔法，很快会成为现实。举个例子，一个顶级AI工程师设计的提示词框架，可能被全公司几千人使用，每人效率提升10%——这就是“一骑当千”，你的系统性方案，通过AI的规模化部署，产生了指数级的影响。

我突然想起他在文章里说的：“职级已经没有意义，过去的经验也没有意义。”这不是危言耸听，而是一个做了十年AI研究、刚刚被裁的人，用最直白的方式告诉你：游戏规则变了。

你积累的工作经验、你的职级、你引以为傲的“我在这个行业干了十年”，在AI面前可能一文不值。因为AI不需要十年经验，它只需要几秒钟就能给出一个超过行业平均水平的答案。

唯一有价值的，是你能不能让AI变得更强。

说到这里，如果只是说“人的价值模型变了”，可能还不够扎心。更扎心的是，田渊栋说：这条“费米能级”，还在不断上涨。

他的原话是，“随着时间变化，这条水准线还会一直往上走。其进展的速度，和它能获取到的，比它更强的数据量成正比。”

什么意思？也就是说，AI能力的天花板取决于它能学到多少“比它更强”的数据。如果有大量高质量数据供AI学习，这条水准线涨得快；如果高质量数据少，进展就会慢下来。

但不管快慢，趋势是确定的：这条线会一直往上走。

今天你跨过线，站在了“有价值”的位置，但过两年，这条线可能又涨上来把你淹没。这就像在洪水里，你好不容易爬到高处，却发现水位还在涨，只能继续往上爬。

田渊栋还提了一个更现实的问题：以前做项目，招人是很重要的一环，但现在第一个问题是“还需不需要人？”这确实是一个很现实的问题。我身边很多工作，虽然人数并没有减少，但明显感觉到他们的业务量上来了。放在以前，人数可能已经成倍增加，但现在只是一样的人数在AI的帮助下做了更多工作。

毕竟对于擅长用AI的人来说，几个AI智能体一开，给它们下达各种指令，它们就能24小时不间断干活，速度远超人类，还永远听话、毫无怨言。人的角色已经从“劳动者”变成“监工”——你的价值不在于自己干活，而在于设计好让AI干活的系统。

说了这么多，回到最核心的问题：普通人该怎么办？

田渊栋给出的答案很直接：你要么跨过那条“费米能级”，要么被淘汰。

但怎么跨过去？他没有给出具体的操作手册，不过他在年终总结里提到了一个关键点：不要只盯着AI的具体输出修修补补，要学会提出系统性的解决方案。

他举了个例子，用AI写代码。一开始AI确实可以很快弄出一个能跑的代码库满足需求，但随着代码越来越长，“屎山”也越来越高，AI贡献的代码也就越来越不如人意。这时候，还是需要人类来做整体的设计规划。

田渊栋说，“如何调教它，让它更快达成自己的长远目的，这个会成为人类独有价值的一部分。如果只是盲目地命令它做这个做那个，而不自己去思考如何做才能和它配合做得更好，那就会和大部分人一样停留在应用层面，而无法理解得更深入，就更不用说独一无二了。”

简单来说就是，普通人用AI，是让AI帮我做事；厉害的人用AI，是让AI帮我做得更好。前者是“用工具”，后者是“设计系统”。

比如，一个产品经理用AI写需求文档，普通做法是一句简单指令让AI生成一版，再改改错别字、调调细节；厉害的做法是先设计一套提示词框架和迭代流程，比如先让AI分析竞品，再生成需求框架，接着深入每个模块，最后做全局优化。这样AI每次都能生成80分初稿，你只需要补充那20分的独特洞察。

区别在哪里？前面的方式里，你是AI的“修改员”；而在后面的方式里，你是AI的“架构师”。前者的价值会随着AI能力提升而降低，而后者的价值会随着AI能力提升而放大。

田渊栋还提到，2025年一年的变化已经很大了。“年初DeepSeek-R1的发布，现在想来几乎已经算是上个世纪的事情。带思维链的推理模型大获成功，让强化学习重回AI主流视野，也带动了AI4Coding和AI Agent的发展。”

这意味着AI的能力边界在不断扩大，今天你觉得“AI还做不到”的事情，可能明天就被突破了。你不能指望“AI做不到”来保住自己的饭碗，只能指望“我能让AI做得更好”。

虽然被裁后有不少offer，但田渊栋还是决定趁自己还年轻，去当一家新初创公司的联合创始人，他没公开细节，只说“先安静地忙活一阵”。这个选择很有意思，他没去另一家大厂做研究员，而是选择创业。或许他意识到，在“费米能级”不断上涨的时代，站在高处的唯一办法，不是等别人给你机会，而是自己创造机会。

AI时代，人的价值不是被AI替代，而是被“会让AI变强的人”替代。这可能就是“费米能级”最核心的洞察。我把田渊栋的年终总结链接放在文稿里了，感兴趣的同学可以看看。在新年开始的时候，这些全球顶尖AI人才看到的未来趋势，值得我们深思。

> 相关链接：
> 1.田渊栋年终总结一：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1990809161458540818
> 2.田渊栋年终总结二：
> https://zhuanlan.zhihu.com/p/1991073922217709984

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