AI紅包，機器人，好像突然過年的時候有了這個氛圍。大概是過于閑著，也沒有大塊的時間看書，所以手機刷的更加勤快，讓無數多的信息流奔涌而來，一會是元寶的紅包，然后是豆包的新模型，然后是千問的新模型（等一下，元寶為什么混入的是紅包）

還有Seedance的模型，Kling的模型，沒多久B站就出來各種AI電影，之所以稱之為電影，是因為已經進化到由分鏡，配音，前后一致的動作和形象了。

潛意識里就會覺得，是不是要趕上這一切，看著去年春晚的機器人轉手帕，今年就開始醉拳了，是不是連機器人進化的速度都趕不上了。

是不是就有AI模型的更新，然后不同的AI工具上線，OpenClaw從最初的Clawbot改名了好幾次，連B站上做吹捧視頻的都來不及修改腳本。

每天的get筆記都在增長覺得有意義的好文章好視頻，結果連閱讀AI總結的時間都跟不上。

好像收藏了就能學到好多東西，劃線了就能成為自己掌握的知識。

但是好像這些并沒有讓我特別放松，明明是春節過于閑著，但是反而會有一種以前讀書時候常常聽到大人說的，「春節別人都在努力，是拉開差距最好的分水嶺」之類的感覺。只不過這個感覺竟然是自己生出來的。

這大概就是金融行業常常會用到的一個詞，FOMO，Fear of Missing Out.

市場會FOMO，就像年初黃金飆漲的時候，白銀飆漲的時候，也像之前的AI和美股一樣。尤其是在這個信息傳遞是秒級的時代，這種情緒化的傳達會更加的快，所以在市場上就會表達的更加極致，很可能上一秒還是恐慌，下一秒就變成貪婪了。

在這個時候我就會發現其實自己的注意力被切分成非常多的小塊，可能上一秒還在聽著用扣子生成的最新的市場資訊，下一秒就看到了新模型的出來，市場要開盤了，昨天看到還上漲的市場立馬又開始暴跌，仿佛昨天新聞說的市場利好立馬就沒用了。

所以其實一天的情緒是在碎片化的，當我突然發現自己花了很長時間在這些情緒上時，我就覺得有點不太劃算了。

好像很多次自己應該做的事情沒有做，年三十開始翻的一本薛兆豐的漫畫經濟學，花了三天，才看了半本。

年前一直在研究怎么裝Openclaw，想著用哪個平臺的更加劃算。結果實際上什么都沒用到，因為發現自己根本沒有應用場景，連Token都消耗不完。但是自己的注意力還是就這么消耗掉了。

在每天的刷手機中，我一會兒看了AI生成的一個短篇，感嘆一下大制作，又看了一下kimi claw每天早上在你起床時候，就給你發好日程，懷疑這個到底能有多大的功效。

每次刷完，就都感覺世界變化太快，噪音持續不斷，但感覺心煩意亂的同時又好像無能為力。

所以好不容易靜下來，就逼著自己把這一次的播客腳本寫了出來。

FOMO，讓我想起大學里面學到的一個概念，就是熵增，隨著宇宙的擴張，系統信息增多，我們的世界是處于熵增的狀態中，也就是變得越來越混亂。

我們其實身處熵增的環境。由于自身無法快速適應，便產生了這種恐懼。

要對抗熵增環境，抵御自己的 FOMO 情緒，我想或許需要我們更主動地在專注、審美、邏輯、表達等方面努力。

先說說專注。

幾天前那個在國內自媒體尊稱為神的外網的Dan Koe，發了一條推文。

他用了一個極重的形容詞：Rarest（最稀缺）。

“專注力（Focus）正在成為這顆星球上最稀缺的技能。天賦、智力、營銷、提示詞工程（Prompting）、氛圍編程（Vibe coding）……這些通通都沒有那么重要。真正重要的，是你能不能把注意力長時間地引導到一件你想在這個世界上看到的有用之事上。”

雖然我一直覺得這個Dan Koe在小紅書被吹的有點過，他只是說了很多常識性的內容，例如什么長期主義等等，但是可能正是因為很多人還不知道，所以才這么多人認可吧。

他在推文中提到提示詞和營銷不再重要，是因為AI已經把這些技能模塊化了，你在輸入提示詞前，ai能給你再優化一下提示詞。

像現在的seedance，我試用了一下，雖然不能一次性生成預想的結果，但抽卡的次數明顯比以前少。這其實就大幅降低了現在很多視頻工業所需要的巨額成本。

當生產內容的成本大幅降低，當AI可以無數次，不分晝夜地生成內容時，我覺得技術和執行反而變得廉價，篩選和構建變得昂貴。

我想你們在工作中一定碰到過那種場景，就是領導要一個數據，于是你向各個部門又新增了一張表的數據需求。盡管你知道這些數據在過去很多表中都有出現過。

新增一張表是簡單的，盡管它意味著你們整體的表又多了一張。但要你靜下心來好好梳理以前的表，會讓你付出額外的精力，也就是專注力。

所以，專注力就是那個構建秩序的能力，而是一種負熵行為，幫我們在混亂的信息流中，強行開辟出一條有序的通道。

而通過專注，我們才能夠去建立自己的審美。就像剛剛說的，當AI可以一秒鐘生成一張“極具年代感的巴黎明信片”，甚至一段電影級別的分鏡時，單純的專注，只是讓我們有了第一道篩選，然后，審美就成了第二道過濾器。

它不再是關于你「制作了什么 」 ，而是關于你「拒絕什么 」 。在奔涌而來來的噪音里，你能不能一眼識別出那種真正有生命力的、不落俗套的共識。

AI能模擬風格，但它無法模擬那種“只有你才懂”的獨特性。在信息過載的春節，我們需要做的不是去刷完所有的Seedance視頻，而是訓練自己的眼光，只在那些真正打動靈魂的內容上停留。

然后再是邏輯，金融市場最容易讓人FOMO，是因為它總是用秒級的波動沖擊你的情緒，讓你覺得錯失一秒就是錯失一個億。但如果你去看財報、看長周期的趨勢，你會發現大部分的波動只是噪音。

這就是邏輯的作用。AI可以給你總結一份萬字的行業報告，但它沒法替你決定這1%的利率變動對你個人的資產配置意味著什么。邏輯是幫你把那些“以為學到了”的劃線知識，轉化為“可以推演”的思維模型。

我有時候會遇到一些“憑感覺”做決策很準的人，但仔細聊下來，發現他們的“感覺”背后，其實是大量經驗積累形成的隱性邏輯。把隱性邏輯顯性化，就是邏輯訓練的價值。

最后是表達。為什么我一定要把這份腳本寫出來？

因為表達是唯一的“全神貫注”。當你試圖向別人解釋一個概念時，你才真正擁有了這個概念。在刷手機時，我們是信息的“被動喂食者”，這種被動帶來了虛假的充實感和隨之而來的空虛。

但當你開始寫一段文字、錄一段播客，哪怕是像我以前在工作中用VBA去優化一個繁瑣的流程一樣，這種「創造」的過程本身就是對抗FOMO的過程。就像一開始說的，你花了一點精力，不再新增一張表，去要各個單位的數據，而是自己從已有的數據中間分析出來了所需要的結果，甚至還能給未來不同的場景去使用，這其實就是一種努力在對抗生增的過程

春節長假快結束了。

所謂的「分水嶺」，或許并不是看誰在這個假期間關注了更多的AI動態，或者買了更多的原始股。真正的分水嶺，在于誰能在潮水般的噪音中，拿回了那份最稀缺的、屬于自己的注意力。

那種「春節別人都在努力」的壓力，其實不必向外求。當你能安靜坐下來，你就已經贏過了那種被算法驅動的貪婪與恐慌。

我們生活在一個信息熵不斷增長的世界，AI每秒生成的內容可能超過人類歷史總和，算法推送的精準度以周來迭代，知識的半衰期從十年縮短到數月。

物理學家薛定諤在《生命是什么》中寫道：“生命以負熵為食。”生命體之所以能維持低熵有序狀態，是因為它不斷從環境中汲取負熵，對抗宇宙的混亂趨勢。

所以我們可能能夠抵抗這個情緒的最好方式就是慢慢重新撿起自己的注意力，建立自己的審美，訓練自己的邏輯，最后表達出來

吧。

但最后這玩意兒也沒有寫成一個播客稿，因為腦子不想動了，那先發成文字好了

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作者：坦桑尼亞老云 |編輯：栗加

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