我在B站和“野生”UP主學AI

焦慮、好奇和真實問題把普通人帶向了新的臨時課堂。
作者?| 許有陽
編輯｜姚贇
來源?| 盒飯財經（ID：daxiongfan）
頭圖及封面來源 | codex
焦慮是一團火。
6月22日晚九點左右，花叔v關於女媧skill的視頻，有126個人正在觀看。
花叔v（下稱花叔）是B站上AI相關的內容創作者，俗稱“UP主”。4月上旬，他在github上開源了項目“女媧.skill”，4天就收穫了6000+ Star。在他看來，與其蒸餾身邊普通的同事，不如蒸餾更大佬級別的人物，喬布斯、馬斯克、羅永浩等名人都在名單之上。
?花叔“女媧.skill”相關視頻截圖
而這個發佈於4月11日的視頻，兩個多月後，依舊還有觀衆陸續觀看。
花叔也關注到了流量的起伏和變化：“從我自己的感受和數據來說，工作日是上下班的時間節點，週末偏晚一些觀衆更多一些。”
這不是他一人的感受。同時間段，UP主“秋芝2046”也有同樣的情況。發佈於5月16日關於Codex的視頻裏，1000+人同時正在觀看；發佈於5月5日關於Claude Code的視頻裏，1000+人同時正在觀看。
?“秋芝2046”視頻截圖
UP主“五道口納什”對數據的觀察更爲細緻，他告訴盒飯財經：“晚上10點是一個小高峯，中午12:30左右是個小高峯，就是大家休息的時候。”
流量中的每一個數字，便是一個真實的個體，數據的變化，承載的是他們在焦慮和需求中的摸索。
2024年，王小川在接受媒體採訪時表示：“去年焦慮買不到卡，今年焦慮有卡不知道該幹嗎。”這種FOMO情緒中誕生的焦慮，如同一團火，隨着AI行業的發展，也在逐漸破圈蔓延。ChatGPT、DeepSeek、Claude Code、Gemini、Seedance，新的產品帶來新的震撼後，原本習慣了的工作土壤就鬆動一分。
舊秩序開始崩塌，新的城池還未確定，行動是這片混沌中少有緩解焦慮的辦法。
CNNIC第57次(中國互聯網絡發展狀況統計報告)顯示，截至2025年12月，生成式人工智能用戶規模達6.02億人，較2024年底增長141.7%；普及率達42.8%，大幅提高25.2個百分點。生成式人工智能正加速融入日常生活與生產領域，成爲推動社會數字化、智能化轉型的重要引擎。
AI浪潮太快，但傳統“貨架”模式的課程追不上更新迭代速度。焦慮需要一個出口，現實工作中的應用需要方法。於是，一批內容創作者成了普通人和年輕技術學習者的“臨時老師”：他們不提供完整課表，卻提供路徑、經驗和正在發生的試錯。
1.困境
B站相關的AI學習內容裏，“五道口納什”不是那種提供速成感的UP主。
他的視頻更接近一間開放的實驗室：問題被拆開，概念被重新排列，工具背後的原理被反覆追問。相比告訴觀衆“怎麼立刻用起來”，他更關心另一件事：建立對Agent黑盒背後的基本概念與原理的認知，也就是所謂的知其然知其所以然。
2017年，“五道口納什”還在西安讀研究生。當時的他，一直想去北上廣，尤其是北京，原因很簡單，因爲北京距離技術更近。後來輾轉在華爲、杭州工作後，他終於來到北京。那時，還沒確定工作，就把住所定在了清華斜對面。而清華所在地，便是五道口。
而“納什”來自一種熟人間的聯想。因癡迷數學算法，有朋友想到了(美麗心靈)裏的納什，於是這個名字後來被保留下來。早期做視頻時，數學也貫徹視頻。他像是把自己的學習筆記公開：推公式、讀論文、學模型，再把這些過程整理成內容。
2019年10月19日，“五道口納什”在B站上更新了他的第一條視頻。他會在視頻標題的最前面加上一個分類，比如(BERT、T5與GPT)(分佈式訓練)(RL4LLM)(LLM Architect)(Agentic RL)(探索智能的邊界)等，試圖在覆蓋，Modern AI從原理到應用的諸多方面。
?“五道口納什”頁面截圖
他告訴盒飯財經，早期在B站當UP主主要有兩個原因：一是遵循費曼學習法，通過講而學，二是，可以將自己的學習筆記和學習過程數字化沉澱下來。
“自學的，倒不是學AI，只是在學用AI工具。”今年年初，剛換了工作的劉盛因工作需要，開始進一步學習AI相關的內容。
劉盛（化名）是國內某互聯網企業的後端程序員，之前入行看的是慕課網，現在卻找不到這類系統的學習平臺。比較幸運的是，公司內部會提供學習資源，也會有相關的講座和指導羣。於是，他要做的就是結合公司提供的技術文檔，在各大平臺尋找一些補充，比如看B站上有沒有能白嫖token的方法。
學習是方法，也是解藥，同時也會因此帶來新的問題。
2026年3月，一個國內某知名大學剛進組的研究生，給“五道口納什”寫了一封千餘字的信。信中主要表達了兩個觀點：第一，學不過來，AI的東西太多了，且每天都有新的進展，亂花漸欲迷人眼，其中的學習路線和全貌是什麼？第二，不知道學的東西有沒有意義。
這封信讓“五道口納什”印象深刻。
“他說，他即使花了很長時間學完後，發現問了AI，AI可以5分鐘就幫他去寫完一個非常完備的PPO 的算法。”更深層的迷茫來自價值感，“五道口納什”轉述，“如果保持着那種純手工或者古法編程的方式，效率非常低。周圍的人也已經開始用AI寫代碼了，他在一段時間的適應後，發現自己特別容易被取代。”
在廣州從事食品飲料行業的喬真（化名）也有同樣的感受，他告訴盒飯財經：“偶爾會想，這段話如果讓我來寫，是不是寫得沒有他好。AI做得很好，有時會忍不住去用，但去用的時候，又很擔心。那我以後怎麼辦？我會不會就一直flop？如果都用AI來生成，那我的價值在哪裏？”
喬真緩解這種情緒的辦法，也是行動。讓AI制定學習方案告訴他該怎麼學，沒事就跑跑步，學一些不需要腦力的技能，讓他感到踏實，“行動起來是真的可以緩解焦慮。”
於是，或學習需要，或工作需要，或情緒需要，工作時間、上下班的間隙都成了他們“補課”的時間。
2.先用起來，解決真實問題
花叔的賬號軌跡，幾乎踩在這兩年普通人學習AI的情緒節點上。
2022年11月30日，ChatGPT發佈，OpenAI這個曾經更偏研究氣質的機構，一躍走到舞臺中央。它掀起的人工智能、AGI之火，一路從硅谷燒到了國內。2023年2月初，ChatGPT的月活用戶兩個月突破一億。
瑞士銀行巨頭瑞銀集團的一份報告顯示，在ChatGPT推出僅兩個月後，它在2023年1月末的月活用戶已經突破了1億，成爲史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。根據Sensor Tower的數據，TikTok達到1億用戶用了9個月，Instagram則花了2年半的時間。
此時，較爲敏感的那批人突然意識到，AI不是一個只供圍觀的新技術，而是一套可能立刻進入工作的工具。2016年，AlphaGo戰勝韓國傳奇棋手李世石，那時討論的便是“人工智能是否會戰勝人類”。
?AlphaGo與李世石比賽直播畫面截圖
相比7年前，此時的焦慮更具體：看得懂熱鬧，卻不知道第一步該怎麼做。
花叔給出的路徑不是報一個班或者買一套課程，用傳統學習的方式補齊一整套理論。他通常把AI拉進一個具體任務裏，讓結果暴露問題，再回頭補知識、改提問、調方法。對許多被AI信息流裹挾的人來說，這比“從零系統學習”更容易啓動。
2023年4月9日，花叔更新了第一條視頻，名爲(AI基礎課01：ChatGPT prompt Engineering實戰，中文提示詞工程學教程，從入門到精通)。
因看到AI出現，覺得有趣和好奇，成爲他做這件事的原點。這條視頻裏，他分享了自己的使用經驗，也明確表示想用這種輸出的方式倒逼自己的輸入，“在瘋狂學的過程中也會有很多想法感想，感覺通過這種方式輸出還蠻好的，然後也獲得了一些正反饋，所以讓過程能夠繼續。”
好奇是最好的老師，也是優秀選題的來源。
“2024年8月29日。”時隔近兩年，花叔依然能準確快速報出準確的日期。這是他第一次接觸AI編程。
“那會應該是Cursor再加claude 3.5 Sonnet，因爲產品形態和AI模型兩個因素的發展，讓AI編程，讓我這類不懂技術的人，真的能靠它去開發產品。”花叔回憶那天他非常興奮，在接觸AI編程後的第三天，他就在B站發佈了一條相關視頻，“名字好像叫‘人人都都是P8工程師’，那條視頻應該也有十幾萬的播放量，也成爲很多人接觸AI編程的一個起點。”
這個節點，大衆因AI產生的焦慮已發生變化：2023年，人們擔心自己不會用ChatGPT；到2024年，焦慮變成了更直接的問題，AI已經進入寫代碼、做產品、搭工具的環節，普通人還能不能跟上這種生產方式的變化？
如果說早期AI學習者的焦慮來自“我不知道怎麼學”，那麼後來它逐漸轉向“我學了以後能做什麼”。
2026年開年，因OpenClaw這隻“龍蝦”，焦慮來的更猛、影響範圍更廣。AGI不再滿足於停留在對話框內，能幫你點奶茶，能幫你回消息，它們似乎開始“長出手腳”。不久後，“同事.skill”在社交媒體引起關注和討論。此時的焦慮更加直觀——我會不會被蒸餾，會不會被取代。
花叔注意到了一個現象：“同事.skill”爆火後，github上冒出了一整個蒸餾宇宙：前任.skill、反蒸餾.skill、老闆.skill等等。花了一個晚上，他把這些全刷了一遍，越刷越覺得荒誕、有意思。
於是，他決定做一個“女媧skill”。
github上“女媧skill”開篇的介紹就是“同事.skill證明了蒸餾一個人是可行的。那何必蒸餾同事？去蒸餾芒格、費曼、馬斯克。只需要輸入一個名字，女媧自動完成調研、提煉、驗證全流程。”
?“女媧.skill”在github上的星標已超26.4k
2026年4月初，花叔在github上開源了“女媧.skill”。4月11日，在B站發佈了相關的視頻(我蒸餾了17個大佬給我打工（開源免費）)。
“錄視頻時大概的六千多，隨着內容的傳播，它更出圈了，這是我原本沒意識到的。”花叔並不是技術出身，沒想到能在GitHub這種技術圈裏產生影響，是他意料之外的事。
花叔並沒有把自己放在“老師”的位置上。他認爲，自己更像一個把新工具試過一遍後，回到人羣中展示路徑的人。他的視頻並非只是在解釋概念，而是在展示一種學習姿態：先承認自己也在摸索，再把摸索過程拆開給別人看。
對用戶而言，這種身份感比“權威教學”更接近他們面對AI時的真實狀態。他們也曾和自己一樣，原來別人也是這樣試錯的，原來不懂並不意味着被淘汰，原來一個真實問題可以成爲學習的入口——這樣的敘事，更容易讓點進視頻的人放下情緒關注問題本身。
3.被切碎的課本，把黑盒變白
如果說花叔代表的是“先用起來”的路徑，“五道口納什”代表的則是另一條路：把黑盒儘量變白。
“五道口納什”是幸運的，這一輪AI週期裏，他幾乎都經歷了。
讀研時，就對深度學習有很大的好奇，加上自2022年以來ChatGPT的嶄露頭角後的持續密切關注和探索，他幾乎親歷整個Modern AI 4年來所有大的進展。這也解釋了爲什麼他的內容更加前沿和底層。
2025年年底，“五道口納什”意識到周圍清華、北大相關專業的學生已經不手寫代碼了，“這是一個巨大的、時代的變化。”
作爲經歷過正經軟件工程訓練的他當時就在琢磨，如果大家都不手寫了，那可能會遇到兩個問題：第一，如何保證你的代碼是對的；第二，如何保證你寫的代碼是可維護的。
“當時我就拋出了這兩個問題，還找到了一個特別好用的skill。”爲此，他特別做了一期視頻介紹這個skill，“這個視頻播放量最開始不行，現在也不算高，4萬多。”
因爲內容的難度和連續性，天然就會成爲一部分學習的壁壘。
這也是五道口納什內容裏的一個隱含分界：他並不把AI學習簡化成和模型多聊幾輪。相反，他反覆強調，重要知識本身就有學習曲線。微積分、數學基礎、系統原理，這些東西不會因爲大模型出現就自動消失，也很難靠幾次輕鬆對話直接獲得。
他給出的解法，不是追逐更多點，而是把點連成線。AI學習者最容易擁有的是碎片：一個論文概念、一個框架名詞、一個模型更新、一個實踐案例。但真正能緩解焦慮的，往往不是更多碎片，而是知道這些碎片彼此如何連接，自己又應該從哪裏進入。
AI降低了很多入口門檻，但沒有取消深度理解所需的時間。
上一代如慕課網這樣的在線教育平臺成立的前提，是知識相對穩定，課程可以被提前規劃、錄製、上架，再由用戶按章節消費。
但AI學習的入口，已經被切得更碎。一個人可能在B站看完提示詞教程，在GitHub複製一個項目，在阿里雲或火山引擎文檔裏查接口，在Hugging Face或魔搭社區下載模型，最後又回到微信羣裏問報錯。學習不再發生在單一平臺內，而是在一串跳轉、搜索、試錯和求助之間完成。
這也改變了課程的生產邏輯。
AI內容的半衰期太短了。一個模型發佈、一個框架更新、一個產品改版，都可能讓幾個月前還完整的課程迅速過時。傳統課程貨架講究體系化、完整度和可售賣週期，但AI學習者往往等不到一門“從入門到精通”的大課。
他們要先解決眼前的問題：這個工作流怎麼跑通，這個插件爲什麼報錯，這個API怎麼調用，這個提示詞爲什麼在新模型上失效。
B站等內容平臺，是這一路徑被看見、被修正的場域。也是花叔、“五道口納什”這類UP存在的價值。
“五道口納什”試圖將內容“串起來”，希望未來能做更清晰的導覽。比如，本科生怎麼學、研究生怎麼學、需要什麼基礎、對應哪些內容。導覽意味着不替觀衆走完全程，也不承諾捷徑，而是在知識密林裏標出路徑、坡度和方向。
?“五道口納什”合集頁面截圖
就像“五道口納什”這個名字一樣，雖然講的是極爲理性的數學、邏輯，但他在分享時，會給自己定位，給視頻前未見面的觀衆一個輪廓。
他覺得自己像是“實驗室的大師兄”，面對缺少導師路徑、資源沒那麼好、不知道該怎麼學、不知道學什麼的師弟師妹，分享他的學習筆記。這個定位下，他做的不是站在講臺上給出標準答案，而是站在更靠前一點的位置，把路線、判斷和筆記給後來者參考。
這種內容之所以吸引一批觀衆，恰恰是因爲AI學習者的焦慮已經從“不會用工具”轉向“看不懂系統”。“因爲我早期可能還是偏底層原理，我後來看了一下，粉絲裏可能有百分之六七十是博士或博士生。”他告訴(盒飯財經)。
4.和這件事在一起
他們看上去一快一慢，卻共同指向同一件事：焦慮不能只靠觀看被消解，它需要被轉化成行動。
花叔希望大家用最好的工具，解決自己實際工作中的問題：一是，儘早用上現在最好的AI工具和AI模型，比如OpenAI的codex和anthropic的claude code。這些最好的模型再加上那些產品的agent實際的執行能力，會讓你看到現在的AI會非常得不一樣。二是，也不要特意爲了學而學，找到工作中那些讓你煩躁、讓你痛苦、讓你不想做的東西，然後讓AI來幫你解決。總結下來，就是用最好的工具，解決自己實際工作中的問題。
“五道口納什”希望大家擁抱AI，和AI一起進化，以追求一種極致的人機協作，“知道AI擅長什麼，AI的缺陷和不足是什麼，以及自己應該提升什麼。然後尊重知識，尊重學習曲線，不是所有的課程、不是所有的知識都是通過和AI的對話能學得的，比如微積分、高等數學，這些不可能僅僅通過AI就學會的。”
這或許是普通人進入AI更穩妥的方式。不要先問自己有沒有錯過所有東西，而是先問眼前有沒有一個問題值得被解決。
參考資料：
1.(史上增速最快消費級應用，ChatGPT月活用戶突破1億)，機器之心
2.(都讓讓！賽博女媧蒸餾一切，讓喬布斯馬斯克集體給你打工)，量子位
3.(爆火的“同事.skill”，焦慮的職場)，剝洋蔥people
4.(第57次中國互聯網絡發展狀況統計報告)，
https://www.cnnic.net.cn/n4/2026/0304/c88-11549.html
5.https://openai.com/zh-Hans-CN/index/chatgpt/
6.(How ChatGPT Managed to Grow Faster Than TikTok or Instagram)，time