透过钢化玻璃支起的巨幅幕墙，俯瞰着川流不息的街道网格，突然产生了一种极其荒谬的“错位感”。

我就像这台金融机构终端机里运行的COBOL代码——这是一种诞生于1959年的古老编程语言。它稳定、精准、曾经支撑了全球金融体系的半壁江山，但在这个人工智能日新月异、移动支付横扫一切的时代，它唯一的价值就是：维护成本极高，且无法与新系统兼容。

这一年，我38岁。

按照互联网大厂的标准，我早已过了“35岁毕业”的红线，但仍然没有在这座高耸的写字楼里构建起独属自己的藩篱。与之相反，在金融行业净息差收窄、利率持续下行、以及全社会降本增效的浪潮下，我清楚地听到了头顶那块天花板碎裂的声音。

我们这代人，也就是80后，是“贝塔红利”的最后受益者，也是“路径依赖”的最大受害者。

过去十五年，只要你考进银行、买入房产、或是进入大厂，你的人生K线图就会随着中国经济的电梯一同拉升。我们误以为那是自己的阿尔法，是能力；但潮水退去后才发现，那只是时代的电梯。

现在，电梯停了。

面对重复的工作、锁碎的生活以及日渐高涨的生活支出，我做出了一个在旁人看来近乎疯狂的决定：在这个所有人都在求稳的年纪，我决定把自己彻底“格式化”，重新编程。

01

不仅是学习，而是“对抗熵增”

很多人对“中年学习”的理解，还停留在考证上。

在金融机构的茶水间里，年轻的员工在刷CPA题库，年长的经理在背司法考试的条文。这种“防御性考证”，本质上是一种战术上的勤奋，用来掩盖战略上的懒惰。

在AI大模型已经能通过沃顿商学院MBA考试的今天，单纯的知识储备已经不再稀缺。人类的大脑如果不进行“认知升级”，充其量只是一个低效的硬盘。

我花了整整三年时间，去研究认知科学和知识内化（Internalization）。

我发现，过去的学习模式是“砌砖”——把知识点一个个堆起来，试图构建壁垒。但在AI时代，我们需要的是“炼金”——建立一套能将信息快速转化为决策模型的底层算法。

雷·达利欧在《原则》中把人比作一部机器。对于38岁的我来说，如果不重构这台机器的操作系统，仅仅增加几个软件，根本无法解决算力不足的问题。

我不再追求在原有路径上堆叠时间，而是开始研究“元认知”。试图搞清楚：大脑是如何理解复杂的抽象概念的？底层的逻辑框架是什么？

这是一种反人性的“低熵”生存状态：拒绝无效的社交，拒绝碎片化的信息投喂，在嘈杂的生活和繁复的工作之间，硬生生挤出时间，去打磨自己的思维模型。

02

超级个体：用AI这一杠杆撬动地球

重构认知的下一步，是寻找杠杆。

在传统的金融机构里，我是一个节点，我的价值取决于这个节点所在的位置。但在这个去中心化的时代，技术的平权让“超级个体”成为可能。

如果放在五年前，这简直是天方夜谭。我需要学习C语言或Swift，需要懂UI设计，需要配置服务器。这对于一个38岁、非计算机专业出身的人来说，技术门槛比珠穆朗玛峰还高。

但现在，我有人工智能。

我不需要成为那个在大屏幕上敲代码的码农，我可以成为一名“产品架构师”。用自然语言告诉AI我的逻辑，AI帮我生成代码；我用审美直觉判断UI的优劣，AI帮我渲染界面。

在这个过程中，我深刻体会到了凯文·凯利在《必然》中所说的：“未来的人类将分为两类：告诉机器做什么的人，和被机器告诉做什么的人。”

尽管梦想很丰满，现实很骨感，但我仍然希望自己意识到：代码能力不再是壁垒，想象和实践才是。

03

最后的一跃：从“存量”到“增量”

我们这代人，太习惯于“存量博弈”了。在单位争科长，在酒局争面子，在学区房争名额。我们的一生都在这几平米的红海里内卷，在此消彼长中耗尽心力。

但“重新编程”的本质，是跳出这个存量游戏，去寻找“增量”。

无论是深耕认知科学，还是开发独立应用，亦或是撰写宏观经济分析，我都在试图创造一些原本不存在的价值，而不是去抢夺别人碗里的肉。

这是一种极度孤独的旅程。

周围的人在谈论退休金，在谈论二胎的学费，而你在谈论python语言、谈论神经网络、谈论全球资本流动的逻辑。就像《黑客帝国》里吞下红色药丸的尼奥，虽然看见了真实的荒原，但也回不去那个虚幻而温暖的母体。

但我知道，这是必须付出的代价。

04

尾声

摩尔说：“他会放弃存储器，进军微处理器。”

格鲁夫猛地站起来：“那我们为什么不走出这扇门，像个新CEO一样自己动手做呢？”

这就是我在38岁这年对自己说的话。

如果把人生看作一家公司，它的主营业务（日常工作）正在衰退，它的核心资产（旧的经验）正在贬值。如果不自我革命，等待的就是被时代破产清算。

所以，我走出了那扇门。

我希望用真实的实践去突破那个看似温暖实则危机四伏的蚕蛹，成为一个不断迭代、不断重构、利用人工智能与认知科学武装到牙齿的新物种。

在这个充满了不确定性的时代，唯一安全的资产，就是那个可以随时自我更新的自己。

全文完，感谢您的阅读。