最近工作推进AI化，最大的感受是惊喜超过了焦虑，AI带来的不是机器取代人类，而是"会用AI的人"取代"不会用AI的人"，把它当成你大脑的"超级外挂"和效率的"涡轮增压"，去创造更大的价值。
基于最近工作中大规模应用场景推进谈几点对所有人都适用的建议：
1、拥抱工具，重点玩Agent：像当时学用Word、PPT一样，主动去尝试能自动化的Agent工具（比如自动安排日程、整理信息、生成初稿)，成为会用Agent的人类。
2、充分发挥你的"人类超能力"：Al Agent擅长规则、重复、执行，你更要强化：深度思考、跨学科脑洞、创新点子、人际沟通、情感共鸣、审美判断、伦理决策，这些是AI学不会的。
3、挖掘身边的垂直金矿：无论你学什么专业(医法商工文体艺…)，想想你专业里那些重复、繁琐、耗时的"脏活累活"，这很可能就是打造一个垂直领域Agent的金点子，你对专业的理解和认知就是护城河。
4、解决问题导向，小步快跑：时刻问自己：我想解决什么实际痛点？能不能训练或指挥一个Agent来帮我搞定它？从一个具体的小痛点开始验证惊喜。
2026 年最不容错过的 4 个底层投资逻辑：
第一、Agentic AI：从助手到数字员工的 300 亿爆发 2026 年，企业不再为对话框买单，而为结果付费。投资核心是能够独立执行多步任务的 AI Agent，如果一家 SaaS 公司不能通过 Agent 替代 30% 的人工岗位，它的估值将被腰斩。垂直领域的数字白领将会进一步得到发展。
第二、2026 年将迎来历史上最密集的科技股上市潮：OpenAI和 Anthropic预计都将递交 S-1 文件。后者的估值传闻已突破 3000 亿美金。随着 SpaceX、Canva 等巨头排队 IPO，二级市场的流动性将重新定义硅谷新贵的消费力。
第三、训练（Training）的军备竞赛告一段落，推理（Inference）成为新战场。2026 年将是后硅片时代的起点。光子计算、定制化 SLM（小语言模型）芯片将取代通用 GPU。谁能解决数据中心的电力供应，谁就是 2026 年的Old Money，核能、新型储能将成为 AI 投资的隐形资产。
第四、a16z 最近的判断正在变成现实：稳定币 + AI Agent = 下一代银行。AI 代理将接管 DeFi（去中心化金融），自主进行资产配置和跨境支付。只有链上环境才能为 AI 提供 24/7 的无摩擦支付渠道。
AI 引发的失业担忧（Techlash）在 2026 年将达到顶峰。作为投资者，不仅要看 ROI，更要看企业的社会许可，那些能通过 AI 创造新岗位、而非单纯裁员的公司，才拥有最宽的护城河。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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