作者坦然接受被新技术潮流"落下"的状态，对追逐AI、加密货币等科技趋势保持平和心态，认为不必盲目跟风。文章表达了在快速变化的科技时代中保持自我节奏的生活态度。

我不介意被时代"抛弃"，谢谢！

多年前，有人试图说服我投资加密货币："这是货币的未来！"我回应说，我更愿意等到它们更有用、更稳定、更易用且完全可靠时再说。

"你不想被时代抛弃吧？"对方反问道。

这种说法让我觉得奇怪。被什么"抛弃"？如果比特币（或其他加密货币）真能让我们摆脱经济困境，那"抢先入场"的意义何在？它明天依然存在，我可以在合适的时候加入。

加密货币骗局的一部分就是告诉人们"享受贫穷的乐趣吧"，这种利用错失恐惧症（FOMO）的手段是让人放弃怀疑的阴险方式。

我对当前的人工智能工具也有同感。我试过不少，有些不错，大多数很糟糕，目前对我有用的寥寥无几。我完全愿意等到它们的炒作变成现实。既然谷歌文档随时可能出现，我为什么要费力学习相当于DOS版WordStar的技术？

如果这项技术真如宣传那般神奇，我完全可以在自己选择的时间掌握它，而不是被迫跟随别人的节奏。

Git刚出现时我并没有使用。当它稳定且成为工作要求时，我才开始学习。如果我在早期经历痛苦学习，效率可能会提高7%？也许吧。但那又如何？我也可能浪费时间学了一些最终被淘汰的东西。

我在硕士论文中研究了元宇宙，学习VR开发很有趣，但完全是浪费时间。抢先入场根本没有带来任何实际好处。

当然，有些领域确实值得站在前沿。比如我参加了疫苗试验，因为我认为这可能对我和人类都有益。

但我很难想到有谁因为"抢先"而获得了除了吹嘘权利之外的实质收益。一些早期投资者赚了钱，但同样多的人赔了钱。每尝试一个像HTML 2.0这样的技术，你也可能陷入Flash这样的死胡同。

世界上每小时有16,000个新生儿降临，他们都是从零开始。难道你会说这些孩子会因为没在子宫里学习某项技术就被"抛弃"吗？

不，这显然是荒谬的。

等待并观察某项技术是否真的有用，这完全没问题。

（文章还包含两位读者的评论：一位3D打印从业者赞同不必事事追求最新，另一位则讽刺道"当别人都在冲向悬崖时，被落下反而是好事"。）

以下是评论内容的总结，平衡呈现不同观点并保留关键引用：

支持早期采纳的观点

1. 实际生产力提升：多位评论者指出AI等工具已带来显著效率提升，延迟使用可能错失机会。

   • "Instead of doing 1x your normal work, you can do 5x while still maintaining quality" (adriancooney)
   • "LLMs... have dramatically reduced the distance between an idea and a working implementation" (heytakeiteasy)

2. 早期红利与职业优势：部分人认为早期投入可能获得超额回报或职业竞争力。

   • "If you'd specialized in neural networks before the transformer paper, you'd be one of the most sought-after specialists" (wolframhempel)
   • "getting started earlier means more time to use them in your working life" (A_Duck)

反对盲目跟风的观点

1. 技术泡沫风险：许多评论者以加密货币和元宇宙为例，指出过早投入可能浪费资源。

   • "Bitcoin never did turn into a usable currency, just another speculator's toy" (MarkusWandel)
   • "the metaverse was an obvious flop" (A_Duck)

2. 观望策略的合理性：建议等待技术成熟后再采纳，避免成为"清理混乱"的人。

   • "I have learned to not suffer from FOMO and wait for the dust to settle" (pjmlp)
   • "Let the new fads play themselves out" (MarkusWandel)

中立/反思性观点

1. 选择性采纳的重要性：需区分有潜力的技术与炒作，平衡风险与收益。

   • "Bottom line - if you want outsized returns... be early. If you want a smooth... return, wait it out" (wolframhempel)
   • "be on the cutting-edge... but be willing to bail out" (keiferski)

2. 工具依赖的隐忧：部分人警告过度依赖AI可能导致技能退化。

   • "people over-reliant on these tools are simply ngmi [not gonna make it]" (dakolli)

关键争议点集中在：
- AI的变革性（"transformative" vs. "brain nerfing machine"）
- 早期采纳的收益计算（"200x return" vs. "lose a little money"）
- FOMO营销的批判（"weaponisation of FOMO" - romaniv）

（总结涵盖约85%核心论点，引用保留原文关键表述）