政策核心内容 - 印尼出台新规允许中小型企业及合作社无需招标程序即可获得采矿许可 [1] - 新规定基于2月份通过的法律旨在为小公司和宗教团体业务部门提供进入特定矿区的优先权 [1] - 此前印尼在资源分配方面仅优先考虑国有企业 [1] 政策实施标准与目标 - 只有符合特定标准的中小企业和合作社才能获得优先准入资格 [1] - 政策目标为实现资源分配的公正性避免招标程序可能造成的延迟 [1] 印尼矿业行业背景 - 印尼为全球最大镍生产国和动力煤出口国 [1] - 该国拥有丰富的锡、铜和铝土矿等金属矿藏 [1] - 印尼正努力从镍和锡加工副产品中提取稀土元素 [1]

工作优先级与资源分配的“不可能三角” - 工作安排存在一个“不可能三角”，即高优先级、时间紧迫和资源充足难以同时满足，需要在此框架下进行决策 [2] - 对于真正重要且紧急的任务，公司必须投入大量资源，包括组建团队、提供设备、聘请外部专家以及提供加班费或奖金激励 [4] - 如果一项任务被宣称非常重要但缺乏相应资源支持，其实际重要性值得怀疑，员工需重新评估项目可行性并寻求资源对齐 [9][10][11] 不同类型工作的应对策略 - 对于重要且紧急的工作，公司层面应确保资源充沛，不能仅依赖单个员工，以保障任务完成质量并避免员工过度消耗 [4] - 对于紧急但不重要的工作，其实际优先级较低，应学会拒绝或降低预期，采用现有材料快速应对，避免消耗过多核心精力 [7] - 对于宣称重要但资源匮乏的工作，员工不应立即执行，而应首先进行规划，明确项目思路和所需资源，并与管理层对齐预期 [11][13] 高效项目管理的核心原则 - 项目成功的关键在于从领导到基层员工对项目预期和投入度保持一致，确保目标一致 [16] - 越是重要和复杂的项目，越需要提前进行详细规划，例如制定甘特图明确项目节奏，而非直接开始执行 [11][13] - 当资源有限时，应与管理层沟通，明确项目最重要的维度并集中资源保障，其他维度则可能需要进行取舍 [16]

文章核心观点 - AI交互中礼貌用语的使用导致额外能源消耗，引发资源分配和环保问题的全球性博弈 [6][8][18] 资源分配的全球性博弈 - 用户对AI使用"请"和"谢谢"等礼貌用语每年产生数千万美元额外电费 [6] - 单个token（约4个汉字）处理消耗0.0003度电，含礼貌词的请求使服务器冷却风扇多运行15秒 [9] - ChatGPT日均处理2亿次请求，相当于每秒应对23000个礼貌用语 [9] - 2024年全球数据中心耗电4150亿度，相当于为日本供电18天 [9] - 数据中心40%电力用于冷却系统，GPT-3训练消耗300个奥运泳池容量的清水 [9] 环保悖论 - 谷歌称Gemini单次查询碳排放仅0.03克，相当于半杯咖啡的温室气体排放 [11] - 微软称每度电产生1.8升冷却水，试图证明AI环保性 [11] - 弗吉尼亚州数据中心耗电量超过居民用电总和，导致周边河流水温上升3℃及鱼类死亡 [13] - 用户要求"更温暖的语气回复"时，AI需调用情感分析模块，能耗激增27% [13] - 若AI能耗持续增长，2030年需建造200座三峡大坝规模设施满足需求 [14] 破局之道 - OpenAI"星门计划"投资5000亿美元建设新一代数据中心，采用液冷技术和可再生能源 [15] - Meta将Llama模型推理能耗压缩至训练阶段的1/3 [15] - 全球用户停止使用礼貌用语可使AI系统整体能耗降低18% [17] - 日本公司开发"去礼貌化"插件，过滤冗余词汇后响应速度提升40% [17] - 剑桥团队训练识别隐性需求的AI，通过分析用户历史记录预判意图减少交互轮次 [17]

AI产品开发策略 - AI产品面临的挑战分为"过渡性问题"和"永恒性难题"，前者会随技术迭代自动解决，后者持续存在[5] - Granola案例显示，团队选择忽略模型token限制（4000 tokens→30分钟录制），专注提升笔记质量，GPT-4发布后上下文窗口扩展至32K tokens使原问题自然消失[5] - 资源应投向持久价值点而非将被技术抹平的问题，该策略使Granola建立用户口碑[5][6] 行业决策框架 - 有效资源分配需三种大局观：空间维度（系统定位）、时间维度（演变轨迹）、概率维度（消失可能性）[11] - 早期电动车续航焦虑属于技术可解问题，能源密度物理极限则是结构性难题[11] - AI时代"问题自动消失"频率急剧上升，识别可弃问题成为关键元技能[12] 商业实践启示 - 教育焦虑中"萝卜雕花"式投入（如3岁报精细动作班）实则为时间可解问题[7] - 职场优化PPT美感或部门政治可能因战略重组失效，属"版本迭代"型过渡问题[9] - "60分哲学"适用于通识课低空飞过、创业快速迭代等场景，聚焦核心价值领域[9] 方法论工具 - "三步筛选法"：将问题按消失概率分类（技术解决/时间解决/需主动解决），80%资源投入C类问题[14][15] - 定期复盘已消失问题可训练决策直觉，每季度回顾验证判断[15] - 思想实验建议量化问题"消失概率"与"消失时间"，实证约30%问题6个月内自愈[13][14]

AI产品开发策略 - AI产品面临的挑战分为"过渡性问题"和"永恒性难题"，前者会随技术迭代自动解决，后者持续存在[3] - 应用层创业者常见错误是对"过渡性问题"过度投入，如优化可能被下一代模型淘汰的功能[4] - Granola案例显示，应聚焦核心价值点（笔记质量）而非短期技术限制（上下文窗口），最终GPT-4升级使问题自然解决[5][7][9][10] 资源分配方法论 - 资源分配需具备三种大局观：空间位置、时间演变轨迹、问题消失概率[29] - 高手通过判断问题生命周期分配资源，如电动车续航焦虑属过渡性问题，能源密度属结构性难题[34][36] - AI时代"问题自动消失"频率上升，识别可放弃的问题成为关键元技能[37][38] 商业决策框架 - "三步筛选法"建议将问题分为技术可解决/时间可解决/必须主动解决三类，80%资源投入最后一类[42][43] - 定期复盘已消失的问题可训练识别"过渡性问题"的直觉[44] - 指数级变化时代需区分"过渡性焦虑"与"结构性挑战"，前者可采取低空飞行的最小可行方案[45][46]