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🚀🧠 Jensen Huang 的判斷，其實在重新定義 “AI 時代的核心能力”

如果今天重新做學生，Jensen Huang 説他不會把 “寫代碼” 放在第一優先級。
他會優先學習一件事：如何與 AI 對話。

這句話乍聽反直覺，但放在 AI 的真實使用場景裏，邏輯極其清晰。

大多數人把 AI 當成升級版搜索引擎：
提問 → 得到答案 → 結束。
而 Jensen 看到的是另一種能力層級，他稱之為 “artistry of interaction”——一種把 AI 當成可被持續引導、反覆打磨、不斷放大的工具的能力。

真正的差距，從來不在 “會不會用 AI”。
而在於：你是否知道該讓它為你做什麼，以及如何一步步逼近更好的結果。

“學會與 AI 互動，本質上就是學會提更好的問題。”

這句話的分量在於——
AI 並不會自動創造價值，它只會放大你已有的認知結構。

醫生如果沒有紮實的醫學判斷，AI 給出的只是噪音；
律師如果沒有清晰的論證框架，AI 只是在堆砌文字；
工程師、分析師、管理者同樣如此。

真正的槓桿來自一個乘法公式：
領域專業能力 × AI 交互能力 = 個人產出放大器

沒有專業背景，AI 的輸出缺乏方向；
沒有交互能力，AI 的潛力被嚴重浪費。

這也是為什麼 Jensen 的這段話，本質上不是在 “否定編碼”，而是在強調一個更高維度的變化：
價值正在從 “執行能力” 遷移到 “指揮與判斷能力”。

在這個框架下，AI 不會直接取代你。
但一個更懂得如何驅動 AI 的人，很可能會。

而這，正是當前 AI 基礎設施、工具鏈與應用爆發背後，真正值得長期關注的生產力重構。

📬 我會持續拆解 AI 從 “技術突破” 走向 “人類能力放大器” 的關鍵拐點，關注哪些公司、哪些能力正在成為新的分水嶺。
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