贤才制度与AI生成资料复合体

Meritocracy = 以能力（merit）作为分配社会资源、职位、权力的核心标准的制度。

我先简单提醒一下我们说的技术生产资料四层：

• L0 能源 / 物理层：电、油、火箭燃料、工厂、矿、光刻机
• L1 Compute / Factory 层：芯片产线、GPU 集群、数据中心、火箭总装、机器人产线
• L2 AI Factory / Ontology 层：训练流水线、MLOps、交易/战场/交通等领域的本体模型
• L3 宏观协议层：金融规则、监管、链上协议、平台规则（code is law 那一层）

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1️⃣ Scholarship 资本岛（Citadel 系对冲基金）

1. 它在技术生产资料里站哪？

• L1：Compute / 内部基础设施
  • 自建或租用高性能算力、低延迟网络、colocation 机房。
• L2：AI Factory / 市场本体
  • 自己的量化研究平台、回测系统、风控系统、策略引擎。
  • 市场是它们的“ontology”：
    • 哪些是信号，哪些是噪音，
    • 怎么把新闻 / 订单流 / 宏观变量映成 factor。
• L3：宏观协议层的“接口”
  • 它们不会直接改证券法，但会利用所有制度缝隙；
  • 和交易所、prime broker、清算机构的接口，是它们的“半协议权”。

用一句话：

这是一个已经高度“Technariat 化”的资本岛，

资本 = 算力 + 算法 + 数学 + 组织纪律。

2. 入口：怎么走进去？

现在比较典型的正门：

• 学历：
  • Top school（常春藤 / MIT / CMU / Oxbridge 等）的
    • 数学 / 物理 / 统计 / CS / 电子工程 / 金融工程。
• 信号（非常典型的 meritocracy 信号）：
  • IMO / IPHO / ICPC / Kaggle / Topcoder 等竞赛奖牌；
  • 顶会论文、很硬核的科研项目；
  • leetcode 是最低门槛，真正拉开差距的是数学直觉 + 系统思维。
• 通道：
  • 实习：quant intern, SWE intern；
  • 校园招聘的 coding test / 数学 test / brainteaser 面试。

这地方几乎不看出身，只看“你能不能在他们的游戏里赢”，

但前提是：能走到考场的，已经是高度筛过的一小撮人。

3. 爬升阶梯：进去之后怎么往上爬？

内部的 meritocracy 很直接粗暴：

• 初级阶段（quant / dev）：
  • 你写的策略能不能赚钱（P&L、Sharpe、回撤）；
  • 你维护的系统稳不稳（宕机就完蛋）；
  • 迭代速度和配合度。
• 中级阶段（team lead / PM）：
  • 能不能带团队稳定地产出策略 / infra；
  • 能不能在极强内卷环境仍然保持 edge。
• 高层阶段：
  • 参与 firm-level allocation 和方向决策；
  • 拿更大份额 profit share / equity。

你在这个岛的“技术生产资料”就是你的脑子 + 你写在系统里的那部分模型。

向上爬靠的不是“会不会讲故事”，而是**“能不能持续在极复杂系统里找到 alpha”**。

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2️⃣ 安全 / 军工 / Palantir 岛

1. 它在技术生产资料里站哪？

• L1：Compute 部分掌握
  • 自建+租用算力；
  • 很多高安全算力直接来自政府或者 defense contractor 的设施。
• L2：AI Factory / 安全本体
  • Palantir Foundry / AIP 这种系统，本质是 数据 + AI + 工作流的“战时操作系统”。
  • 它们的强项是**“ontology”**：
    • 怎样用数据模型描述战场、情报网络、供应链、疫情传播。
• L3：宏观协议层
  • 通过长期大合同 + 安全 clearance，嵌入到国家机器：
    • 谁能接触什么数据，
    • 什么数据可以跨部门 / 跨盟友共享，
    • 哪些算法可以部署在实际行动链条里。

一句话：

这是一个**“用技术重写国家安全和战争操作系统”的岛**，

它的生产资料更偏向“信息 + 决策流程”。

2. 入口：现实中的门槛

现实世界里，这个岛有两个硬门槛：技术能力 + 政治可信性。

• 技术侧：
  • 计算机 / 数学 / 统计 / 国际关系 + 数据分析 / 安全 / 语言学等。
  • 很多岗位看重“systems thinking”和大规模数据系统经验。
• 政治 / 法规侧：
  • 公民身份（很多项目必须美国公民）；
  • 背景调查、无安全风险；
  • 能在“价值观紧张环境”下工作—— 比如隐私 vs 安全、道德争议 vs 国家利益。

通道：

• 校招：直进 Palantir / defense contractor（Lockheed, Raytheon 等）；
• 军队 / 情报体系服役 → 转回承包商 / Palantir；
• 咨询 /大厂背景 + 强数据工程 / 产品经验，也能 lateral 进来。

3. 爬升阶梯：什么是这里的 “merit”

和对冲基金的“赚钱”不同，这个岛的 KPI 更接近：

• “mission impact”：
  • 你的系统是否真的被一线部门使用；
  • 是否在实战/演习中被证明有效；
  • 能不能扛住危机（战争、疫情、金融危机链条中的应用）。
• “integration power”：
  • 能不能在极复杂的官僚结构中推动落地，中间不被政治内耗吞掉。
• 向上爬的路径：
  • 初级：做数据/模型/应用；
  • 中级：做项目 owner、国家级/大部委项目 PM；
  • 高级：介入战略方向，与将军、部长级打交道。

这里的技术生产资料是：

关键数据 + AI 模型 + 战时决策流程

而你的“爬升”靠的是：

能不能在真实历史事件里，把这些东西拼成可运转的操作系统。

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3️⃣ Founder-led Infra 岛（Musk / Altman 这一挂）

1. 它在技术生产资料里站哪？

这块是所有岛里跨度最大的，几乎贯穿 L0–L3：

• L0 能源 / 物理层
  • 超级工厂、电池产线、火箭燃料、卫星星座、自动化产线。
• L1 Compute / Factory 层
  • 自建超级算力集群（xAI、OpenAI 等的 GPU farm）；
  • 自有硬件（Dojo、FSD 芯片）+ 车队 / 机器人 / 终端设备。
• L2 AI Factory / Ontology 层
  • FSD 的驾驶世界模型、Grok / GPT 的多模态世界模型；
  • 机器人操作世界模型。
• L3 宏观协议层（软的那部分）
  • 平台规则（Twitter/X）、API、生态合作协议；
  • 甚至直接公共话语权（对监管 / 舆论的影响）。

一句话：

这是试图用一两家超级公司，

从物理世界一路打穿到 AI 和协议层 的岛。

2. 入口：它的门是怎么开的？

这个岛的共同特征是：

入口标准“神经质地 meritocracy” + 强烈 founder 个人滤镜。

• 技术门槛：
  • 顶级工程能力 / 研究能力；
  • 极强的动手能力和抗压性；
  • 愿意在节奏极快、模糊、混乱的环境里长期 hard mode 工作。
• 非技术门槛：
  • 你能不能被 founder 视为“同一种物种的人”：
    • 反脆弱、肯赌命、不太在乎既有规范。

通道：

• 校招 / 实习：针对 top school 的工程 / AI 人才；
• 通过开源项目引起注意（某些团队非常看重 GitHub 足迹）；
• 创业者 / 小团队被 acqui-hire。

Musk / Altman 这种组织的一个特点是：

会对少数“异类天才”开一条旁门——

没文凭也不一定是问题，只要你能证明自己是怪物级别。

3. 爬升阶梯：什么被视为 merit？

这里的“merit”更接近：“改变世界的 delta”。

• 初级：
  • 快速 ship 东西，
  • 解决别人搞不定的硬问题，
  • 能在混乱中自举系统。
• 中级：
  • 负责一个 direction（比如 FSD 某个子系统、GPT 内部某条产品线）；
  • 能横跨多学科整合资源。
• 高级：
  • 成为“第二层创业者”：在公司内部发起并落地新的大项目；
  • 对外代表公司影响生态 / 监管 / 标准。

这里的技术生产资料是最“全链条”的：

从矿石到工厂，到机器人，到模型，到平台规则。

你能爬多高，取决于：

你能在这条链上插入多大的“结构性贡献”。

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4️⃣ Legacy corporate / 政治精英岛（顺带说一句）

这一块现在对新技术生产资料的控制力在衰退：

• L0–L1：还掌握部分传统工业和基建；
• L2：做 AI transformation，但往往落后；
• L3：掌握法律与监管话语，但技术理解滞后。

入口和阶梯更传统：名校法商背景、政界实习、家族与人脉。

从技术生产资料视角看，这个岛在未来 10–15 年里，

要么被迫与前三个岛联合，要么边缘化。

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5️⃣ 这些岛的“入口 + 爬升”，如何在封闭趋势下逐渐连成一块大陆？

地球不再是平的，封闭是总趋势。

在这种情况下，反而可能发生：

AI 生产资料链条太长太重，

单一岛屿吃不动，只能抱团形成大陆。

从我们这套“技术生产资料”视角，大概会这样融合：

1. Scholarship 资本岛 ↔ Founder-led Infra 岛
   • 对冲基金需要更加接近“AI 生产资料源头”（模型、算力）；
   • Founder 们需要稳定的、长期资本支持而不是短线 VC。
   • 一部分 quant/infra 人才可能在两边流动：
     • 在对冲基金做价格发现，
     • 在 infra 公司做资源配置。
2. 安全 / 军工岛 ↔ Founder-led Infra 岛
   • 火箭、卫星、机器人、AI 模型， 天然是国家安全级别资产；
   • 这逼着国家机器更深地介入 Musk / Altman 这一挂的 infra，
     • 以资本、监管、订单等方式介入。
3. Scholarship 资本岛 ↔ 安全 / 军工岛
   • 战略情报、战争博弈、宏观金融， 其实可以被同一套 AI + quant infrastructure 支撑；
   • Citadel 式的“数学 + 算法 + 风控”逻辑， 很容易延伸到 defense simulation 与资源调度上。

入口与阶梯在这种融合下会发生什么？

• 入口会更加集中：
  • 真正掌握 L1–L2 层核心技术的人， 几乎可以在这些岛之间自由横跳；
  • 普通专业（非 STEM）的人， 距离这些“AI 生产资料核心”会越来越远。
• 爬升阶梯会越来越统一：
  • 你能不能让一个极复杂系统—— 不管是市场、战场、供应链还是机器人车队—— 在现实世界里带来可量化的优势，
  • 会成为共同的、“大陆级别”的 merit 标准。

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如果你愿意，下一步我们可以针对你关心的某一个岛，做更细版的“人生路径图”：

• 比如：
  • “一个现在在大学里读 CS / 数学的人，如果目标是接近 AI 生产资料核心， 各个岛的入口顺序可以怎么排？”
• 或者
  • “在中国 / 美国 / 欧洲三种环境下，这些入口分别被哪些政策和地理条件限制？”

这样可以把你这套“技术生产资料 + 多岛贤才制”的宏观框架，落成比较具体的人生策略视角。