计算的春天来了吗 还是资本的盲动?
“计算的春天”，这是一个多么令人振奋的词汇。它仿佛描绘着一幅生机勃勃的画面：创新如破土的嫩芽，科技如奔腾的溪流，智慧的火花在空气中跳跃，催生出无数令人惊叹的成果。这其中，人工智能、量子计算、高性能计算等等，都如同春日里蓬勃生长的万物，展现着强大的生命力，预示着一个充满无限可能的新时代。
然而，当我们将目光投向现实，尤其是资本市场的躁动，不禁会生出一些疑问：“计算的春天”真的已经到来，还是我们正经历着一场资本的盲动？
“计算的春天”：从理论到实践的曙光
如果我们说“计算的春天”真的已经到来，那是有其坚实基础的。
人工智能的爆发式增长： 过去几年，AI领域以前所未有的速度发展，特别是生成式AI的崛起，更是让普通大众切身感受到了计算能力的巨大进步。从文本生成到图像创作，从代码编写到内容翻译，AI的应用场景不断拓展，其带来的效率提升和创意激发是显而易见的。这背后，是算力基础设施的不断升级，是算法模型的持续优化，更是海量数据的支撑。
算力基础设施的飞跃： GPU、TPU等专用计算芯片的性能不断突破，数据中心规模不断扩大，云原生技术更是让算力变得更加弹性、高效。无论是科学研究、工业制造，还是日常生活，我们都在享受算力提升带来的红利。过去需要数年才能完成的模拟计算，现在可能只需几天甚至几小时。
应用领域的广泛渗透： 计算的进步早已不再局限于实验室，它正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业。智慧医疗、自动驾驶、智能制造、金融风控……几乎没有哪个行业能置身事外。这些领域的创新和突破，都离不开强大的计算能力的支持。
基础理论的持续突破： 量子计算虽然仍处于早期阶段，但其理论研究和硬件原型都在稳步推进。一旦技术成熟，它将为解决当前经典计算无法企及的复杂问题打开新的大门，比如新材料设计、药物研发、密码破解等。
从这些角度看，我们确实处在一个计算能力飞速发展，并且开始产生深远影响的时代。这是一种基于技术进步的、充满希望的“春天”。
资本的盲动：过度的乐观与潜在的泡沫
然而，我们也必须警惕资本市场的“盲动”。当一项技术展现出巨大的潜力时，资本往往会如同嗅到血腥味的鲨鱼，迅速聚集，推高估值，甚至在短期内形成巨大的泡沫。
“AI+”的泛滥与概念炒作： 如今，“AI+”几乎成了万能的金字招片，任何产品或服务都恨不得加上AI的标签，以吸引眼球和资金。许多公司可能只是进行了一些简单的应用集成，就被赋予了极高的估值，其商业模式的可持续性、盈利能力都尚未得到充分验证。这种“概念先行”的模式，很容易导致资源的错配和浪费。
短期逐利与长期价值的失焦： 资本的逐利性是其本质，但在追求短期回报的过程中，有时会忽视对技术本身长期发展规律的尊重。一旦市场情绪出现波动，或者出现一些负面消息，那些没有坚实技术支撑、没有清晰盈利模式的公司，就会迅速“退潮”，给投资者带来损失。
算力需求的“军备竞赛”： 为了追逐AI的浪潮，各企业都在疯狂地投资算力，购买高性能芯片，建设数据中心。这在短期内推高了芯片制造商的股价和相关硬件的需求，但这种需求是否能够长期支撑目前的估值，或者说，这种需求的增长速度是否可持续，都值得商榷。如果AI的应用落地速度不及预期，或者出现更有效率的计算范式，那么这种“军备竞赛”的风险就会显现。
同质化竞争与创新瓶颈： 当一项技术成为热点，往往会吸引大量参与者，导致市场出现同质化竞争。如果大家都挤在同一条赛道上，模仿和跟随，缺乏真正的原创性突破，那么“春天”就可能变成“内卷”。尤其是在AI领域，虽然大模型层出不穷，但核心技术的突破点在哪里，如何真正解决长尾问题，如何实现更低成本、更高效的部署，仍然是需要时间去探索的。
如何分辨“春天”与“盲动”？
区分“计算的春天”与“资本的盲动”，关键在于 回归技术本质与价值创造。
看技术是否有实质性的突破和解决实际问题的能力： 那些真正推动计算边界、解决行业痛点的技术，才是“春天”的种子。例如，那些在能效比、算法效率、模型可解释性等方面取得显著进展的项目。
看商业模式是否清晰且可持续： 盲动的资本往往追逐概念，而成熟的投资则关注盈利模式。一家公司是否有清晰的收入来源、稳定的客户基础，以及应对市场变化的韧性，是判断其价值的关键。
看市场是否理性且有长远眼光： 理性的市场会奖励那些脚踏实地、追求长期价值的企业，而不是仅仅依靠市场情绪和短期炒作。我们应该关注那些在技术研发、产品落地、用户增长等方面都有扎实表现的公司。
看是否关注“算力之外”的价值： 计算能力是基础，但最终的价值体现在应用场景的创新和对社会生产力的提升。那些能够将计算能力转化为真正有价值的产品和服务的企业，才是“春天”的受益者。
结论：
“计算的春天”无疑正在到来，它是技术进步的必然结果，预示着更加智能、高效的未来。然而，我们也不能忽视资本市场在其中扮演的“助推器”和“放大器”的角色，它既可以加速春天的到来，也可能因为过度狂热而滋生泡沫。
我们正处于一个令人兴奋的时代，但同时也是一个需要我们保持清醒、理性判断的时代。既要拥抱计算技术带来的无限可能，也要警惕资本市场的非理性繁荣。只有这样，我们才能真正迎来属于计算的、可持续的、充满智慧的“春天”，而不是一场转瞬即逝的“盲动”。
然而，当我们将目光投向现实，尤其是资本市场的躁动，不禁会生出一些疑问：“计算的春天”真的已经到来，还是我们正经历着一场资本的盲动？
“计算的春天”：从理论到实践的曙光
如果我们说“计算的春天”真的已经到来，那是有其坚实基础的。
人工智能的爆发式增长： 过去几年，AI领域以前所未有的速度发展，特别是生成式AI的崛起，更是让普通大众切身感受到了计算能力的巨大进步。从文本生成到图像创作，从代码编写到内容翻译，AI的应用场景不断拓展，其带来的效率提升和创意激发是显而易见的。这背后，是算力基础设施的不断升级，是算法模型的持续优化，更是海量数据的支撑。
算力基础设施的飞跃： GPU、TPU等专用计算芯片的性能不断突破，数据中心规模不断扩大，云原生技术更是让算力变得更加弹性、高效。无论是科学研究、工业制造，还是日常生活，我们都在享受算力提升带来的红利。过去需要数年才能完成的模拟计算，现在可能只需几天甚至几小时。
应用领域的广泛渗透： 计算的进步早已不再局限于实验室，它正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业。智慧医疗、自动驾驶、智能制造、金融风控……几乎没有哪个行业能置身事外。这些领域的创新和突破，都离不开强大的计算能力的支持。
基础理论的持续突破： 量子计算虽然仍处于早期阶段，但其理论研究和硬件原型都在稳步推进。一旦技术成熟，它将为解决当前经典计算无法企及的复杂问题打开新的大门，比如新材料设计、药物研发、密码破解等。
从这些角度看，我们确实处在一个计算能力飞速发展，并且开始产生深远影响的时代。这是一种基于技术进步的、充满希望的“春天”。
资本的盲动：过度的乐观与潜在的泡沫
然而，我们也必须警惕资本市场的“盲动”。当一项技术展现出巨大的潜力时，资本往往会如同嗅到血腥味的鲨鱼，迅速聚集，推高估值，甚至在短期内形成巨大的泡沫。
“AI+”的泛滥与概念炒作： 如今，“AI+”几乎成了万能的金字招片，任何产品或服务都恨不得加上AI的标签，以吸引眼球和资金。许多公司可能只是进行了一些简单的应用集成，就被赋予了极高的估值，其商业模式的可持续性、盈利能力都尚未得到充分验证。这种“概念先行”的模式，很容易导致资源的错配和浪费。
短期逐利与长期价值的失焦： 资本的逐利性是其本质，但在追求短期回报的过程中，有时会忽视对技术本身长期发展规律的尊重。一旦市场情绪出现波动，或者出现一些负面消息，那些没有坚实技术支撑、没有清晰盈利模式的公司，就会迅速“退潮”，给投资者带来损失。
算力需求的“军备竞赛”： 为了追逐AI的浪潮，各企业都在疯狂地投资算力，购买高性能芯片，建设数据中心。这在短期内推高了芯片制造商的股价和相关硬件的需求，但这种需求是否能够长期支撑目前的估值，或者说，这种需求的增长速度是否可持续，都值得商榷。如果AI的应用落地速度不及预期，或者出现更有效率的计算范式，那么这种“军备竞赛”的风险就会显现。
同质化竞争与创新瓶颈： 当一项技术成为热点，往往会吸引大量参与者，导致市场出现同质化竞争。如果大家都挤在同一条赛道上，模仿和跟随，缺乏真正的原创性突破，那么“春天”就可能变成“内卷”。尤其是在AI领域，虽然大模型层出不穷，但核心技术的突破点在哪里，如何真正解决长尾问题，如何实现更低成本、更高效的部署，仍然是需要时间去探索的。
如何分辨“春天”与“盲动”？
区分“计算的春天”与“资本的盲动”，关键在于 回归技术本质与价值创造。
看技术是否有实质性的突破和解决实际问题的能力： 那些真正推动计算边界、解决行业痛点的技术，才是“春天”的种子。例如，那些在能效比、算法效率、模型可解释性等方面取得显著进展的项目。
看商业模式是否清晰且可持续： 盲动的资本往往追逐概念，而成熟的投资则关注盈利模式。一家公司是否有清晰的收入来源、稳定的客户基础，以及应对市场变化的韧性，是判断其价值的关键。
看市场是否理性且有长远眼光： 理性的市场会奖励那些脚踏实地、追求长期价值的企业，而不是仅仅依靠市场情绪和短期炒作。我们应该关注那些在技术研发、产品落地、用户增长等方面都有扎实表现的公司。
看是否关注“算力之外”的价值： 计算能力是基础，但最终的价值体现在应用场景的创新和对社会生产力的提升。那些能够将计算能力转化为真正有价值的产品和服务的企业，才是“春天”的受益者。
结论：
“计算的春天”无疑正在到来，它是技术进步的必然结果，预示着更加智能、高效的未来。然而，我们也不能忽视资本市场在其中扮演的“助推器”和“放大器”的角色，它既可以加速春天的到来，也可能因为过度狂热而滋生泡沫。
我们正处于一个令人兴奋的时代，但同时也是一个需要我们保持清醒、理性判断的时代。既要拥抱计算技术带来的无限可能，也要警惕资本市场的非理性繁荣。只有这样，我们才能真正迎来属于计算的、可持续的、充满智慧的“春天”，而不是一场转瞬即逝的“盲动”。
网友意见
题主问了一个很好的问题，我想这大概是很多人心中的疑虑。
我提供一个不一样的思路，如果可行，题主可以试试看，如果你是应届生，我建议你可以直接去试试这些岗位，在面试中可以询问面试官为什么要招聘计算岗的人，每个公司的定位都是不同的，我觉得与其猜测计算有没有前景，不如直接抛出疑虑。在拿到了offer以后再去思考这些问题。
我们每个人都只是一颗小小的螺丝钉，很难做出一个事前诸葛亮的决定与判断，人生的有趣之处就在于它的未知性。我在无数的回答里写过，计算在工业界现在是一个非常小众的方向，所以这个选择的第一个关键点在于是你到底是一个保守的人还是一个喜欢冒险的人？计算在短期内在工业界就是一个冒险的活，就像前几年的人工智能一样。
这个选择的第二个关键点就在于你更愿意留在学术界做科学研究还是更愿意在工业界做应用开发？企业的定位与学术界是不同的，企业的最终目的也只会是利用计算的技术做出能让企业盈利的产品和服务，维持企业的生存和发展。
这个选择的第三个关键点就在于你是不是一个愿意随时接受新知识的人？业界注意到计算是因为人工智能的火爆，计算在短期内可能也像早期的人工智能一样，得承担研究和应用的双重任务，所以一直接受和学习新的知识就是一个比较长期的状态。
所以问题的关键点就在于你是不是一个这样的人，能够满足企业的要求，无论计算的前景好坏，我发现我们很多人都太关注于一个行业，一个岗位有没有前景，有没有发展，能不能坐上顺风车，赶上时代的浪潮，吃一波红利，但残酷的现实决定了其实适合这个岗位，这个行业的人也仍是少数。
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