（来源：上观新闻）
从半导体生产🕧🚲、医学成像到焊👩👦🍌接等，氦气作为🇲🇷🇮🇪天然气加工的⭐🎼副产品，用途广泛⌛🦚且具有🗼不可替代性👗。社交媒体上🧛♂️流传的AI造😏富神话颇为夸张：🗄🏊教人装Open🌻🦄Claw👨🌾🇸🇽几天赚了26🇹🇫万元、00💴后用AI创业🇭🇳年入百🍏万元、🕦文科生🇪🇬🇹🇫转行AI年🎧🇲🇶薪翻倍…… 当🥏👦下的AI狂热🔻🔒与焦虑，西👦堂似曾相🇵🇳识，1990年代🐻🦉下海经商🇮🇶，2000年初的🇮🇲互联网🎉，十年前的移动互🇳🇱🇦🇼联网、短视频🏴。
这是一个从“视觉🉑🔬渲染范式”向📧🌩“可微分物🌻🇪🇪理引擎范式🏪”的根本🎣🧽性迁移🤓。但芯片制造的极端🥕成本与复🏩杂程度，🎖意味着👩🦲🧁Ter🐡afab最终或⛺许只能以👋更为有限的形式落🇨🇱地👏🐟。在这个过程🥑中，更容易🇬🇳🌁犯错的是混🧰🇸🇰淆经验与能力🙎♂️💧。所以，即使 AI🥠 将加工🔍🇧🇻时间压缩🕵️♀️了 10 🦞🔔倍，如果加工时👗间本身只占🌭🌜总时间的 5–1👮♀️⏰5%，AI📐🤥 对总交🎇🌙付时间的改善上限🏠也只有 4😽💖.5–13.🚘🌋5%➡☹。那么，AI📰 时代里还有哪◼些是稀缺的？📇🦆 •判断👨🦲🤴力：什么值得做？🇲🇷什么是好的👨🌾🇵🇱代码？什么是🇦🇺真正的用户需求？🖊 •系统理解🤰😮：代码之间的耦😳合关系、架构演进🐝的方向、📓👙技术债务📝🇧🇻的分布 🔜🦘•风险直觉：哪📶里可能出问题🦝🍱？哪里需要人☁🏷工介入？🆓🅾 新的角👗🦋色边界或许应该⏸🕳沿着这些稀缺性重🚇新划分😄。
