在AI领域具有超长期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，现在呢基本转到豆包、Banana上了。年初呢还是MCP呢，很火爆，现在呢则变成了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呢都是流星，今天火的明天可能就凉了。

但是呢有三件事情在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领域呢站稳脚跟，建议呢反复观看，把精力All-in在这三点上。

第一个事情，研究如何组织信息。很多人以为呢用AI不行是因为Prompt的提示词没有写好，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，因此呢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，哪些呢只是噪音。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，把最重要的信息呢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啊特别低。

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，得到的呢往往不如人意。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，而是真正能干好活的数字化军队。一开始呢花点时间和精力，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，注意啊是有前瞻性，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，但是呢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，让模型呢能够干。中层呢就是流程拆解，解决让模型干什么的问题，让模型呢干得好。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。