小20年前，我硕士刚毕业，进了ASML算法组。
那时候还没有中美贸易战，更没有禁运之类的事，大家还不知道ASML是个什么东西。
如果有人问我是做什么的，我就会告诉他，你知道平板印刷吧？
只不过别人是在纸上印，我们是在硅晶片上印。
他们通常会一脸懵逼地问怎么印。
我就会告诉他们，我也不知道怎么印，那是机器的事，而我的工作则是给机器规划印刷路径，也就是设计寻径算法。
第一天进公司，组长荷兰大叔便带着我们去工厂参观。
穿防护服，换鞋，寄存电子设备……一套操作下来不免让人有点紧张。
我问那位荷兰大叔，工厂里面这么危险吗，还需要这么多保护？
大叔让我放心，说这些都是保护机器的，不是保护你的。
怀着忐忑地心情走进工厂，给我的第一感觉是，是不是走错了？
诺大个车间里，工人还没我们参观的人多，处处都用防尘玻璃罩着，跟参观动物园似的。
转了一圈，我们在一个大圆筒旁边停了下来，荷兰大叔让我们瞻仰一下这个透镜，以后我们的工作就是围绕着它展开的。
据说当时全世界能生产这玩意的只有两家，一家在德国，一家在日本，而这个透镜就是从德国运来的。
透镜是雕刻硅晶片的核心部件，激光就是通过它聚焦在几平方厘米的硅晶片上，雕刻上面的线路。
晶片上的线路经过放大，完成一次雕刻甚至需要透镜移动几公里甚至几十公里。
所以这就对设备有着极其变态的要求，据说从德国运到荷兰的过程中，连转弯的角加速度都有着严格要求。
这也就是为什么大家把光刻机称为人类工业皇冠上的明珠了吧。
而我的主要工作，就是为这个玩意优化行进路线，告诉它先走哪后走哪，从而提升效率，降低损耗。
之后的几天还没等我从见证工业奇迹的震惊中缓过神来，下一个震惊便接踵而来。
我参加了第一次组会，做了第一次汇报。
汇报持续了40分钟，期间我已经记不得被打断过多少次，其中被问到最多的问题就是“define it“或者“prove it”。
而每当组长大叔提问定义，下面敲击键盘的声音便会劈里啪啦响成一片，大家都在Google。
我一度怀疑组长针对我，或是打算给新人来个下马威？
为了证明自己，我甚至在会上手推了两黑板的公式。
不过还没等我推完，组长着急参加下一个会，先走了。
临走扔下一句，让我汇总今天的会议纪要。
所谓人为一口气，即便他走了，我还是推完了公式。
虽然收获了同事的掌声，但会上讨论了啥我也差不多忘光了。
不过没过多久，当我参加了跟建模组的撕逼大会之后，才发现原来是自己多虑了。
组长根本没有针对我，他只是想“平时多流汗，战时少流血”。
跟建模组的撕逼大会可谓惊天地泣鬼神，半天的会议，双方极尽较真之能事。
每一个概念都要一层层地扒到底，每一个结论都要求逻辑推导和数据验证。
站在台上的人没有一个不汗流浃背，后来我才知道，他们管这玩意叫“sweating talk”。
而台下的人也丝毫不敢怠慢，因为谁也说不准会议纪要的活儿今天会不会落在自己头上。
有时我甚至感觉很魔幻，如此高效的机器，居然匹配了一群如此低效的人类。
而且正是这群低效的人在指挥高效的机器，是不是有点搞笑？
第一次工业革命，蒸汽机取代了畜力，使得生产效率实现了飞跃。
第二次工业革命，电动机替代了蒸汽机，再次使得生产效率跨越式增长。
第三次信息革命，互联网使得人与人的沟通效率大大提升，直接打破了流通领域瓶颈，从而间接提升了生产效率。
那么第四次工业革命会是什么呢？
正如我在ASML看到的，与现有的机器产能相比，人才是那个真正的瓶颈。
这其中既包含了人与人沟通的瓶颈，更包含了人与机器沟通的瓶颈。
而那个打破这一瓶颈的技术，自然会引领第四次工业革命。
大语言模型就是这样的技术。
这也就是为什么ChatGPT在一夜之间火遍全球的原因吧。
可ChatGPT的热潮过后，大语言模型似乎陷入了沉寂。
为什么？
是这项技术不好吗？
恐怕不是。
但即便大语言模型再惊艳，没有一个好的应用场景，终究也只能是空中楼阁。
而应用场景靠的是什么？
是用户。
1万用户的应用，迭代速度自然比100用户的快。
那么世界上哪个国家拥有最多的用户数量呢？
中国拥占世界上1/3的工业产能，比排名第二到第十位的总和还多。
所以你说第四次工业革命会发生在哪里？
