在2026年上海WAIC（世界人工智慧大會）期間，一場由科大訊飛聯合發起、Koji楊遠騁主持的“AI大學堂·圍爐夜話”直播，成為許多人心中溫暖而深刻的記憶。三位背景迥異的AI實踐者圍坐爐邊，分享他們在AI浪潮中“升級打怪”的真實故事：梁加琦，工科出身、十年市場歷練的大廠高管；王一鵬，從樂視程式設計師跨界成為InfoQ總經理&總編輯的“能力遷移”典範；許恆，非科班“野生”AI vibe coder，30多場駭客松斬獲21場獎項、獎金近十萬。
這場對話沒有空洞的宏大敘事，而是直擊普通人最焦慮的核心：當基礎知識、通用程式碼和教學都能被大模型瞬間生成，“記憶與搬運”還能值幾個錢？ 在生成式AI爆發的時代，我們究竟該學什麼，才能不被浪潮吞沒，反而借力前行？
舊技能的貶值：AI時代的“苦澀教訓”
傳統教育和職場路徑高度依賴“記憶—理解—應用”的鏈條：背公式、記API、刷教學、積累經驗。但如今，這條鏈條的前半段正在迅速崩解。
大模型能幾秒鐘生成一段可靠程式碼、總結一本書的核心觀點、甚至模擬一個完整教學。程式設計師寫CRUD（增刪改查）的日子、學生死記硬背的夜晚、市場人複製貼上的方案……這些曾經的“硬通貨”正在變成AI的“副產品”。正如嘉賓們在圍爐夜話中感慨的，“記憶與搬運”不再是核心競爭力。
這不是危言聳聽。類似Richard Sutton的“苦澀的教訓”（bitter lesson）在2026年被反覆印證：短期內塞人類知識有效，但長期突破永遠來自規模化計算、搜尋與學習。AI正在把“知道”變得廉價，把“怎麼用AI知道平行動”變得稀缺。
真正值得深耕的三維度能力
圍爐夜話的共識並非悲觀，而是指向三條極具實踐性的路徑。這些不是抽象概念，而是三位嘉賓用親身“踩坑”換來的真經。
1. 提問與定義問題的能力：從“執行者”變為“教練”與“拆解者”
模糊的商業目標或個人困惑，在AI面前往往石沉大海。核心價值在於：如何將宏大、模糊的目標精準拆解為AI能理解和執行的步驟（Prompt/框架）。
梁加琦作為大廠高管，分享了如何用AI拆解市場痛點；王一鵬談及程式設計師到媒體人的遷移，本質是學會問出“真問題”；許恆的駭客松經歷更是證明：好問題勝過好程式碼。知道在什麼場景呼叫什麼知識、理解業務本質、發現隱藏需求——這些是AI目前無法主動完成的“人類專長”。
實踐建議：練習“教練式提問”。不是簡單問“幫我寫程式碼”，而是“這個產品的使用者痛點是X，競爭壁壘是Y，技術約束是Z，請拆解成3個MVP步驟，並列出每個步驟的風險與驗證指標”。不斷迭代問題本身，就是在鍛造稀缺能力。
2. 人機深度協同的審美與判斷力：AI生成，人類主導
海量內容爆炸的時代，人類的稀缺性體現在對AI輸出的評估、篩選、把控和價值判斷上。
“審美”在這裡不是文藝腔，而是跨學科整合與場景適配的能力。許恆作為野生coder，靠判斷力在駭客松中脫穎而出；王一鵬強調媒體人需要駕馭多個AI工具，將輸出轉化為真實生產力；梁加琦則指出，大廠高管的價值在於最終拍板的方向感。
擴展思考：未來，駕馭Agent團隊（多智能體協作）將成為標配。你不是在“用AI”，而是像樂團指揮一樣，讓不同工具（程式碼生成、資料分析、內容創作）協同奏響。人類的“taste”（品味）和“judgment”（判斷）是最終的過濾器。
3. 極強的執行力與實踐迭代：先做起來，在戰鬥中成長
“長出來（實際做出產品/解決問題）遠比糾結長成什麼完美的學究樣子更重要。”這是許恆駭客松哲學的精髓。
AI時代，行動學習取代了靜態積累。通過真實項目（駭客松、企業落地、個人側項目）不斷迭代，你會踩到AI的坑，也會發現它的槓桿。嘉賓們一致認為：動態學習、在解決真問題中積累上下文和隱性知識，才是複利。
駭客松不是為了獎項，而是“AI時代的巴黎”——年輕時去的地方，在那裡遇見同路人，試錯、碰撞、成長。
更廣視角：AI時代的稀缺人性
圍爐夜話的洞見與更廣闊的2026 AI討論高度呼應。許多思想者指出，AI不會取代人類，但會放大“人類獨特性”：意識、情感、價值觀、道德判斷、跨界共情。
羅振宇等人在類似場合強調：當AI成為最強大的實現工具，人類的“想要什麼”以及獨特人格將成為最終產品。執行力背後，是對意義的追求；判斷力背後，是對“好”的定義；提問能力背後，是對“為什麼”的好奇。
在Agent、具身智能、世界模型加速落地的2026年，人機協同不是零和，而是共創。基礎模型可能收斂到少數幾家，但應用層、場景落地、個人/小團隊的生產力爆發，才是最大紅利。
對我們的啟發：如何立刻行動？
1. 停止被動消費AI：別只用聊天框，切換到Cursor、Claude Code等Agent工具，建構個人“上下文架構”（skills、歷史記錄、偏好規則）。
2. 參與實戰：找一場駭客松、做一個小項目、用AI重構你當前工作流程。許恆的獎金不是天上掉的，而是迭代出來的。
3. 培養元能力：每天練習拆解一個問題、評估十個AI輸出、完成一個小執行閉環。積累“運氣面積”——多行動、多曝光、多連接。
4. 保持人文底色：技術工具易得，獨特視角和共情力難求。讀跨學科內容、與人深度交流、反思自身“想要什麼”。
這場圍爐夜話像一盞暖燈：在AI寒冬般的快速迭代中，提醒我們，真正值錢的不是被AI替代的技能，而是駕馭AI、定義問題、創造價值的“人”。
知識會貶值，但好奇不會；程式碼會自動化，但判斷不會；教學會過時，但實踐迭代的韌性不會。AI時代，不是終點，而是新起點。圍坐爐邊，我們看到的不是恐懼，而是無限可能的火光。
你準備好借AI“升級打怪”了嗎？ 從今晚開始，問自己一個更好的問題，然後行動起來。未來，屬於那些敢於拆解、敢於判斷、敢於長出來的人。 (AI時代潮)