站在技术风口是什么感觉
大约6、7年前，自动驾驶这个泡泡开始被慢慢吹大，公司不计成本招人，无数学界、大厂的大佬们下场创业，用"技术改变世界、上市改变生活"这两张大饼圈进来无数大好青年。
没几年，大家发现产品成熟度、量产、商业模式、烧钱的可持续性都有问题，大佬们又纷纷从创业公司跳槽回大厂或者学界，一堆号称要独立上市的自动驾驶公司接连裁员之后就此没有影子。
一地鸡毛之后大家发现，"地大华魔"这些供应商和"蔚小理"这些头部厂商，通过高压强的数据、资金、人才持续地砸下来，让自动驾驶技术慢慢从定点走向量产，消费者开始认可，产品逐步成熟，成为20万以上汽车的标配，连不相信智能化的比亚迪都开始重金投入。
码农们在拿着高薪的同时，也慢慢有了确定性。
仅仅消停了一年，大模型技术从边缘走向主流之，自动驾驶的从端到端技术路线开始爆火，眼看着各家自动驾驶团队开始调整队形，自动驾驶界的工程师们又开始慌乱：
原来做规则的会不会被干掉？规控的老板要改向感知的汇报？如果自动驾驶技术发生变革了，这些干了5、6的老工程师还能不能竞争得过刚毕业的小年轻？
从外向里看，充满生机，每个人都对AI解放双手充满信心。而如果让身处其中的码农用几个词来形容这个过程，可能会有：热度、跳槽、高薪、裁员、技术路线重构、不确定性、混乱、危机等等。
同样作为风口，一样的现象也出现大模型领域。
拿大模型关键字检索一下公网新闻就能发现，这里资金涌动、生机勃勃。
英伟达的老板刚刚喊出AI到了iPhone时刻的时候，一堆自媒体跟着嗨，过上几天之后就没人提这事了。
各路专家、学者，甚至政府开会都在研究大模型，也不差他一个，不就是多吹几句让自己卡好卖一些，股价高一些再高一些嘛。
大厂不只自研，还战略投资入股市场上的头部创业公司，比如阿里，除了自己的通义千问，还博得了"大模型ETF"的称号。
但问问行业里面的人却发现完全是冰火两重天。
智谱、kimi这些拿到巨额融资的头部创业公司每天都在为营收、商业模式发愁。
那些算力、资金、人才、数据都不缺的大厂，去年自上而下都背了一堆AI创新的KPI，折腾一顿之后才体会到，理想很丰满、现实很骨感。
看似大模型可以改造一切场景，实际跑下来真正有明显效果的场景很少，可远观不可深玩。
那些高薪挖人凑起来的核心团队从外表看起来金光闪闪，站在技术变革的前沿，但他们的心情也随着市场上的热度变化而忽上忽下，一会儿燥热、一会儿悲观。
事实上，越是对大模型有深入理解的人，越是对大模型的信心没有那么足，短期内看到了太多的问题，长期变成什么样又太难预测。
至于那些被挟裹进来的业务团队，经历了最初的慌张之后反而淡定了许多，该干啥干啥，模型成熟了咱就集成一下，反正用户、数据、客户关系都在咱手里。
我坚信，站到十年之后回望这段历史，人们会特别羡慕这几年进入这个行业的人是多么的幸运。
因为正是经济下行、处处裁员的这几年，影响未来世界的技术开始快速起来，形成一个巨大的风口。
无数踏进这个领域的人拿着让人羡慕的高薪，做着改变世界的产品，吃着高人一等的红利，实现了升职、加薪。
但站在今天，我们看到的是：
那些创业公司每走一步都如履薄冰，一边给投资人画饼争取多拿点钱，一边小心翼翼地探索技术路线免得走弯路失去留在牌桌上的资格，一边在商业变现和技术投入之间努力地找着平衡点试图多活几年。
那些拿着在大厂中大模型这把锤子却一直找不到合适钉子的人，试来试去找不到理想的落地场景，完不成老板激进的KPI要求，已经讨厌死了那些在网上吵吵着AI即将改变世界的喷子。
那些专家、学者、智囊们，在各种高端论坛上大谈未来会很美好，要管控安全、健全法律，但那些充满了想象、推衍的话术，帮助不了这个行业里的先行者们，也无法消除他们的迷茫。
那些机缘巧合进入这个行业的人，一边抢跑式的卷生卷死，生怕落后别人一步，一边担心拿着高薪干不出成果而被裁员，一会儿觉得自己很牛未来要改变世界，一会儿觉得现实落地问题太多不知道啥时候可以解决。
当风已经刮过去后，我们都能后知后觉地意识到那个明显的风口，以及风口上飘着的许多头猪。
但站在风口中央时，我们看到的是大多数猪都被吹来吹去甚至摔死，只有极少数的幸运猪飞了起来。
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