在AI领域有超长复利的只有这三件事，90%的人从来没有想过。大家有没有这种感觉，AI的变化太快了。两年前大家用Midjourney画图，现在基本转到豆包、Banana上了。年初还是MCP呢很火爆，现在则变成了skill是香饽饽。当一个行业在爆发期的时候，那确实是这样的，各种产品的概念其实层出不穷，就像是以前的寒武纪大爆发时期。这同时也带来一个问题，就是这里面的大部分产品概念往往最后都是流星。今天火的，明天可能就凉了。但是有三件事情在AI领域哪怕过十年、二十年，依然拥有可怕的超长期复利。如果你想在AI领域站稳脚跟，建议反复观看，把精力All-in在这三点上。

第一个事情，研究如何组织信息。很多人以为用AI不行是因为Prompt提示词没有写好，但这其实只是表象啊。核心的问题是缺乏信息组织的能力。当前的大模型它都有输入字数的限制，因此如何在有限的注意力中塞入最高密度的有效信息，是决定输出质量的关键，这考验信息组织的能力。在这里呢，信息组织的能力等于在有限输入约束下，对信息进行筛选、压缩、结构化和排序，从而最大化模型理解和推理质量的能力。这至少包含4个动作。第一个筛选，知道哪些信息是对当前任务有因果影响的，哪些只是噪音。第二个压缩，把长信息复杂信息提炼为高信息密度的表达，而不是简单删减。第三个结构化，不是一堆散点，而是有层级有关系有逻辑骨架。第四个排序，也就是注意力管理，把最重要的信息放在模型最容易看见的位置。什么位置最容易被看见呢？是在上下文窗口的开始和结尾。通过以上四步构建出的上下文，才能帮模型把控信噪比，好的提示词的特点就是信噪比特别低。

第二件超级复利的事情，研究某个领域的最佳SOP流程。将模糊的人类需求转化为模型可执行的原子动作链，并构建有效的反馈闭环。老板说一句“去调研下竞品”，小白呢只会把这句话原封不动的扔给AI，得到的往往不如人意。而高手呢会把这个模糊的需求拆解成搜索、爬取、阅读、检验这一连串模型能执行的SOP标准作业程序。这其实就是把人类专家的经验变成了可无限复制的智能体。人类专家的经验往往就体现在解决问题的步骤上面。这件事情的复利在于，一旦你把一个复杂的业务流程也就是我们说的Workflow调优成功，它就是可无限复制的数字员工。这一层做好了，你拥有的就不单单是一个工具了，而是真真正能干好活的数字化军队。一开始花点时间和精力，找出你所在领域各个环节的最佳SOP，是当下投资回报无限大的一件事情。

第三件事，也是最难的一件，就是还是要搞懂大模型底层的原理。这一点啊虽然比较难，但是如果你想在AI领域真正有前瞻性，注意是有前瞻性，那就不要满足于只会工具了，而是要研究大模型训练的底层，搞懂KV权重矩阵，如何保留信息，探索规模法则的本质和边界，理解智能如何在数据压缩中涌现的。为什么这很重要呢？因为这让你能瞬间的清醒。你得一眼看穿啊，哪些是模型现在做不到但是算力加上去呢就能做到的，而哪些呢是他的基因缺陷根本就不可能做到的。搞懂了这个呢，你才不会在消除幻觉啊这种不可能的任务上浪费时间精力金钱去盲目死磕。

这三件事构成了一个完整的AI进化金字塔。顶层呢就是信息组织，解决给模型喂什么的问题，让模型能够干。中层呢就是流程拆解，解决让模型干什么的问题，让模型干得好。基座是底层的原理，解决模型天花板在哪里的问题，让我们对AI呢有正确的预期。风口呢总会停，但是以上三种AI内功能够成为你穿越这个大周期的底气。