Metronome成立于2019年的旧金山，专注于为AI与软件公司提供实时计费基础设施，解决从传统按Seat收费转向按用量、Token等复杂定价的工程难题。目前其融资总额达1.28亿美元，已服务OpenAI、NVIDIA、Databricks等头部企业，终端用户超1.5亿，成为AI时代“按价值收费”的关键基础设施。
最近看到一个故事。 让我突然有一个想开系列坑的想法，这个系列，就叫。 《AI时代浪潮下的新职业》。
乔布斯曾比喻说「仙童半导体」就像是一朵成熟的蒲公英，风一吹，它的种子飞向四面八方，落地生根，长出了一片森林（硅谷）。OpenAI或许就是AI时代的仙童半导体。OpenAI冲上万亿估值的代价，可能是「失去缔造它的所有人」。
来猜一下，AI时代，医生最哭笑不得的是什么？
2025年年初，一场常规的业务沟通会，在腾讯新闻负责人何毅进的引导下画风突变。他把这场全员会开成一场“AI焦虑吐槽大会”。
杭州一间出租屋里，大四文科生叶剑锋盯着后台时不时的入账提醒：两周内，他开发的“年上年下恋爱倾向测评”应用带来了1.2万元收入。几千公里外的西北油田，高级工程师王治磊用自建的“油气井优化系统”，替代了企业投入上百万元依赖外包开发的传统软件方案，成本几乎为零。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
近日，由美国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 Huimin Zhao 教授和南京师范大学教授崔海洋等人共同研发出一种名为 EZSpecificity 的 AI 工具，成功给酶装上了智能识别系统，能以前所未有的准确度预测酶和底物之间的匹配关系，相关论文发表于 Nature。
问题虽然留给大家思考了，但身为一名经济学家，他还是从专业角度为我们勾勒了一幅清晰而令人警醒的图景：当算力、创意、时间这些曾被视为“稀缺”的人类核心优势逐渐被AI吞没，那么以这些稀缺性为基础构建起来的整套经济学逻辑——从资源配置、生产结构到收入分配，无疑也将随之被撼动。
于是海量的AI需求密集冲向同一批达人。现实问题是，达人背后受众固定，而产品的受众却截然不同。当然，除非花大量时间看达人视频，再叠加点个人经验判断，否则你也无法知道，达人是真正懂技术的leader，还是只会蹭热点的营销号？ 达人背后的粉丝是付费意愿极强的开发者，还是小白用户。
