大芯片面临的共同挑战（下）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
“世代的狂，音乐的王，万物臣服在我乐章；
路还在闯，我还在创，指尖的旋律在渴望；
世代的狂，音乐的王，我想我不需要画框；
它框不住，琴键的速度，我的音符，全部是未来艺术！”
时隔六年，周杰伦全新专辑终于要面世了。
随着新专辑《最伟大的作品》MV先行曲的正式发布，一场席卷华语乐坛的周氏风潮开始再度全面蔓延开来。
单单凭借着先行曲MV，就已经打脸了不知多少当红爱豆偶像。
真正的顶流，是能够经得住时间考验的，是不会被岁月所埋没的，这才是时代的顶流。
1、
全新专辑预约仅仅开启1天13小时41分，单一平台就突破了700万人次，刷新着纪录，成为绝对的王者，就像先行曲唱的“世代的狂，音乐的王”，王者归来，谁与争锋。
而先行曲MV仅仅上线1小时47分钟，单一平台播放总次数突破了600万，MV巅峰榜达成1000万等级认证，再度打破单平台单日数据历史纪录！
微博朋友圈刷屏，以微博为例，刚刚上线一小时，文娱热搜就同时在线超10个，上线4小时，突破5000万次观看，可谓真正的席卷微博圈、朋友圈。
张靓颖、刘耕宏、蒋梦婕、祝绪丹、朱星杰、林志颖等明星发博打call！
于正也公开承认蹭热度，“这次是真的蹭，主要是太喜欢周杰伦的歌了！”
虽然争议不断，但是数据却真实地让多少当红爱豆偶像脸红，因为在流量时代，这显然是他们所向往的。
从2016年的《周杰伦的床边故事》至今，虽然这六年期间，未再发行新专辑，但是创作不断，每一年都会有新歌发布。
诸如2018年的《等你下课》《不爱我就拉倒》，2019年的《我是如此相信》《说好不哭》，2020年的《Mojito》，而这五首歌曲也将收录在最新专辑中，这成为了歌迷们的一大遗憾，也就是全新专辑的12首歌仅仅只有7首新歌，加上如今的《最伟大的作品》，也就是还剩下6首了。
即使如此，对于真正的歌迷来说，还是兴奋激动的。
因为在当下的华语乐坛，周杰伦已经不仅仅是情怀，更是一个时代的见证，而且愈发珍贵稀有，这样的价值显然是无法衡量的。
2、
回归到先行曲《最伟大的作品》，单单从歌名就已经让人浮想联翩，可以有着多种解读。
周杰伦本人表示：“不管怎样，这作品有郎朗 、Ray这些厉害的音乐人加入，还有歌词提到的这些伟大的艺术家，对我来说，它就是最伟大的作品！”
是的，单单凭借着这些艺术家，足以称得上“最伟大的作品”。
在MV中，周杰伦再次通过奏响钢琴，化身时空旅人，穿越到1920年代，与一个个时代的艺术家相遇，梵高、蒙克、马蒂斯、雷内·玛格丽特、达利、常玉、莫奈、徐志摩，伍迪·艾伦，朗朗…
这是一次跨时代的碰撞，向这些伟大的艺术家们致敬，他们本身就是“最伟大的作品”，更不要说他们创作的那些举世名作。
整个曲风巧妙优雅地融合古典、嘻哈、饶舌与流行，MV则是融合绘画、文学、音乐、影像的当代艺术表现形式，这是周杰伦过往的集大成，也是他继续天马行空的狂想。
“这世上的热闹，出自孤单。”
“它框不住，琴键的速度，我的音符，全部是未来艺术。”
各种艺术形式在某种程度上都是相通的，正如佳酿，历久愈醇。
这是一次伟大的致敬，通过一曲MV，超越时空，让艺术家们齐聚，让艺术作品再现，让后各位看官们尽情享受，在新世纪带给我们更加纯粹的视听享受。
时间见证了一切，而这些作品也超越了时间。
《最伟大的作品》作词人黄俊郎发文解读歌词：“歌名叫《最伟大的作品》有很多层意思！……只有艺术、能把那些不被周遭人认同的思绪、任性的言行举止、荒诞不经的生活、穷途潦倒的落寞、蜕变成为最美丽而引人遐想的存在！就像这世上之所以能够如此热闹、都只因为‘孤单’！”
所以《最伟大的作品》更像是入口，就如MV中的那台钢琴，能够打开时空大门，让这个时代的人自由穿梭，与那些伟大的作品相遇、碰撞，重新擦出最绚烂的火花。
3、
而对于周杰伦本人来说，他也正在缔造着最为伟大的作品。
火了二十余年的歌手，在如今这个时代，依然被奉为王者，他的那些经典歌曲，不仅仅盛极一时，而且也经受住了时间的考验，也正在成为最伟大的作品。
人民网评价道：
一曲听罢，到底什么是“最伟大的作品”，可能一千个读者有一千个哈姆雷特。但不难发现：火极一时只能称作“爆款”，唯有在时移世易中仍然经得起考验，才称得上是真正的“经典”。
在这个流量时代，一个个偶像“眼看他高楼起，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了”，十余年的时间，偶像轮番更迭，但都不过过眼云烟，留给大众的作品也是十分有限的，更不要说经典了，对于这些个偶像来说不是江郎才尽，而是就没有什么才，搭上了流量的快车，瞬时腾飞，又再度陨落，最终不过一地鸡毛。
入狱、封杀、退圈……
留给大众的都是这些，何来“最伟大的作品”，连“作品”二字都变得异常奢侈。
直到如今，我们才懂得了周杰伦的稀缺，才明白了何为伟大。
时隔六年，周杰伦迎来了自己的第十五张专辑，而华语乐坛也再度被激活，整个娱乐圈也需要自我革新，开启全新的时代了。
路还在闯，我还在创，指尖的旋律在渴望；
世代的狂，音乐的王，我想我不需要画框；
它框不住，琴键的速度，我的音符，全部是未来艺术！”
时隔六年，周杰伦全新专辑终于要面世了。
随着新专辑《最伟大的作品》MV先行曲的正式发布，一场席卷华语乐坛的周氏风潮开始再度全面蔓延开来。
单单凭借着先行曲MV，就已经打脸了不知多少当红爱豆偶像。
真正的顶流，是能够经得住时间考验的，是不会被岁月所埋没的，这才是时代的顶流。
1、
全新专辑预约仅仅开启1天13小时41分，单一平台就突破了700万人次，刷新着纪录，成为绝对的王者，就像先行曲唱的“世代的狂，音乐的王”，王者归来，谁与争锋。
而先行曲MV仅仅上线1小时47分钟，单一平台播放总次数突破了600万，MV巅峰榜达成1000万等级认证，再度打破单平台单日数据历史纪录！
微博朋友圈刷屏，以微博为例，刚刚上线一小时，文娱热搜就同时在线超10个，上线4小时，突破5000万次观看，可谓真正的席卷微博圈、朋友圈。
张靓颖、刘耕宏、蒋梦婕、祝绪丹、朱星杰、林志颖等明星发博打call！
于正也公开承认蹭热度，“这次是真的蹭，主要是太喜欢周杰伦的歌了！”
虽然争议不断，但是数据却真实地让多少当红爱豆偶像脸红，因为在流量时代，这显然是他们所向往的。
从2016年的《周杰伦的床边故事》至今，虽然这六年期间，未再发行新专辑，但是创作不断，每一年都会有新歌发布。
诸如2018年的《等你下课》《不爱我就拉倒》，2019年的《我是如此相信》《说好不哭》，2020年的《Mojito》，而这五首歌曲也将收录在最新专辑中，这成为了歌迷们的一大遗憾，也就是全新专辑的12首歌仅仅只有7首新歌，加上如今的《最伟大的作品》，也就是还剩下6首了。
即使如此，对于真正的歌迷来说，还是兴奋激动的。
因为在当下的华语乐坛，周杰伦已经不仅仅是情怀，更是一个时代的见证，而且愈发珍贵稀有，这样的价值显然是无法衡量的。
2、
回归到先行曲《最伟大的作品》，单单从歌名就已经让人浮想联翩，可以有着多种解读。
周杰伦本人表示：“不管怎样，这作品有郎朗 、Ray这些厉害的音乐人加入，还有歌词提到的这些伟大的艺术家，对我来说，它就是最伟大的作品！”
是的，单单凭借着这些艺术家，足以称得上“最伟大的作品”。
在MV中，周杰伦再次通过奏响钢琴，化身时空旅人，穿越到1920年代，与一个个时代的艺术家相遇，梵高、蒙克、马蒂斯、雷内·玛格丽特、达利、常玉、莫奈、徐志摩，伍迪·艾伦，朗朗…
这是一次跨时代的碰撞，向这些伟大的艺术家们致敬，他们本身就是“最伟大的作品”，更不要说他们创作的那些举世名作。
整个曲风巧妙优雅地融合古典、嘻哈、饶舌与流行，MV则是融合绘画、文学、音乐、影像的当代艺术表现形式，这是周杰伦过往的集大成，也是他继续天马行空的狂想。
“这世上的热闹，出自孤单。”
“它框不住，琴键的速度，我的音符，全部是未来艺术。”
各种艺术形式在某种程度上都是相通的，正如佳酿，历久愈醇。
这是一次伟大的致敬，通过一曲MV，超越时空，让艺术家们齐聚，让艺术作品再现，让后各位看官们尽情享受，在新世纪带给我们更加纯粹的视听享受。
时间见证了一切，而这些作品也超越了时间。
《最伟大的作品》作词人黄俊郎发文解读歌词：“歌名叫《最伟大的作品》有很多层意思！……只有艺术、能把那些不被周遭人认同的思绪、任性的言行举止、荒诞不经的生活、穷途潦倒的落寞、蜕变成为最美丽而引人遐想的存在！就像这世上之所以能够如此热闹、都只因为‘孤单’！”
所以《最伟大的作品》更像是入口，就如MV中的那台钢琴，能够打开时空大门，让这个时代的人自由穿梭，与那些伟大的作品相遇、碰撞，重新擦出最绚烂的火花。
3、
而对于周杰伦本人来说，他也正在缔造着最为伟大的作品。
火了二十余年的歌手，在如今这个时代，依然被奉为王者，他的那些经典歌曲，不仅仅盛极一时，而且也经受住了时间的考验，也正在成为最伟大的作品。
人民网评价道：
一曲听罢，到底什么是“最伟大的作品”，可能一千个读者有一千个哈姆雷特。但不难发现：火极一时只能称作“爆款”，唯有在时移世易中仍然经得起考验，才称得上是真正的“经典”。
在这个流量时代，一个个偶像“眼看他高楼起，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了”，十余年的时间，偶像轮番更迭，但都不过过眼云烟，留给大众的作品也是十分有限的，更不要说经典了，对于这些个偶像来说不是江郎才尽，而是就没有什么才，搭上了流量的快车，瞬时腾飞，又再度陨落，最终不过一地鸡毛。
入狱、封杀、退圈……
留给大众的都是这些，何来“最伟大的作品”，连“作品”二字都变得异常奢侈。
直到如今，我们才懂得了周杰伦的稀缺，才明白了何为伟大。
时隔六年，周杰伦迎来了自己的第十五张专辑，而华语乐坛也再度被激活，整个娱乐圈也需要自我革新，开启全新的时代了。
那些为了红不要命的网红：有人出事前脸长黑斑，有人62楼失足坠亡
走红于网络的一群人，我们称之为网红，很多人都是由于自身的某种特质在网络环境下被无限放大而意外走红。
在这些人中，有些是因为自身的才华而出名的，这种类型比较有内涵，且经久不衰。
然而，也有网红是因一些异于常人的事而意外成名，这些人需要通过持续的输出才能保持热度，也因此付出更多的代价。
网络上就曾经出现过三位网红，他们都因为各自的“特长”被全民皆知，但后来也因此付出了惨痛的代价。
1、中国辣王”李永志
河南郑州出现过一位吃辣高手，他一天能吃掉5斤辣椒，且多次参加国内外吃辣比赛大获全胜，因此得到了“中国辣王”的称号。
这位“中国辣王”就是李永志，出生于河南新郑市龙湖镇沙窝李村，高中文化程度，成名之前是一名装修工人。
李永志没有别的过人之处，他长相平庸、身材肥胖，如果不是因为发现了吃辣技能，他可能这辈子都会是个普通人。
李永志发现自己的吃辣技能，还要追溯到2008年的一天。
当时他到一家饭店吃午饭，由于正赶上饭点，饭店里的人特别多，都在等着厨师上菜。李永志那一桌早早就点了菜，却迟迟不见上菜，忙了一上午，早已饥肠辘辘的他按捺不住了。
看到桌子上摆着一碗用来调味的辣椒粉，李永志用勺子舀了一勺放进嘴里，没想到他吃起来不但不觉得辣，还感觉挺美味。于是他便端起那碗辣椒粉，把它吃了下去，吃一碗不过瘾，他索性把隔壁几桌的辣椒面都拿过来统统吃掉。
饭店老板看到桌子上的几碗辣椒粉都没了，怀疑是被李永志偷了，无论如何也不相信是被他吃了——为了自证清白，李永志当着老板的面，又吃光了面前的另一碗辣椒粉，这让在场的所有人都目瞪口呆。也是从那个时候起，李永志的名气渐渐传开了。
之后，李永志就开始频繁参加各种吃辣的比赛，接受来自全国各地高手的挑战，也接受报刊和电视台的访问。
2012年10月，李永志参加湖南卫视的《谁与争锋》节目，与几位闻名而来的挑战者比赛吃辣。
在节目中他不费吹灰之力就打败了这些高手，征服了在场的观众和主持人，这一战令他的名声传遍全国，从此得到“中国辣王”的称号。
2014年，李永志又更进一步，先是上了央视的综艺节目，拿到了“金筷子奖”；后又前往印度，参加“魔鬼辣椒挑战赛”，并在比赛中一口气吃下32颗魔鬼辣椒，打破了此前由一位印度老人创造的5颗魔鬼辣椒的纪录，令全印为之震惊。
那几年网络直播刚刚兴起，李永志也开始了他的吃麻辣烫直播。
他会准备一锅下了各种辣椒的麻辣烫，一边吃着从热汤里捞上来的辣椒，一边和网友互动，整个过程不吃一点别的菜，令网友看得惊叹连连。
气氛高潮时，满屏都是网友刷的各种礼物。
李永志还学会了通过视频自我营销，在视频中品尝来自世界各地的辣椒。
比如：阴阳毒蝎王鬼辣椒、黄魔鬼辣椒、千里达辣椒、中南美洲巧克力魔鬼辣椒等这些令人“闻风丧胆”的辣椒，他都能吃得津津有味。
他曾宣称自己每天要吃掉5斤辣椒，而且要配白酒，吃起来才有味，一天不吃就周身不舒服。这样的“量”对于平常人来说难以想象，长久下来，身体难免会出现状况。
也许李永志自己都没想过，每天吃那么多的辣椒，自己身体是否吃得消。
身体上的损害是日积月累的，一次李永志刚刚吃饱后就感觉胃痛得厉害，手捂着肚子发了一身冷汗之后就痛得晕倒过去。
他的家人赶紧将他送往当地医院，经过医生的诊断，才发现长期吃辣已经导致李永志的食道和肠胃严重损伤，而且这种损害是不可逆转的。
李永志直到此时才后悔莫及，经过一段时间的治疗之后，虽然他的身体得到了恢复，消化系统却大不如前了。
如今李永志已经褪去了辣王的光环，不敢再像以前那样逞能了。
失去了热度之后，生活也变得很艰难，根据2021年12月25日他在网上的曝料，自己已经很久没有收入了——“账单上都是0”。
可虽说身体受到了一定损伤，也不能长期靠吃辣直播赚钱，但好歹他小命还在——网上有不少像他这样“剑走偏锋”的网友，但不是每个人都像他这样幸运。
二、美食博主于海龙
《泡泡龙》是诞生于1994年的一款曾经风靡全球的休闲游戏，20多年后，它成了一位吃播网红的外号“泡泡龙”。
美食博主于海龙是美食探店的吃播博主，外号就叫做泡泡龙，他长得身宽体胖，以食量大出名，和红雨、大蒜涛两位年轻人组成“铁三角”。
于海龙以前是个外卖骑手，一个月辛苦赚下几千块钱，一不小心被客户投诉就要扣工资，生活十分艰难。
但一次吃自助餐的经历，却让他意外火了一把——当时他们三人结伴去吃自助餐，由于于海龙和大蒜涛的食量大，餐馆的老板对他们颇有微词。
于是三个人就当场和老板起了争执，红雨拿起手机把整个过程录了下来，又制作成视频发到快手上去。
没想到这个视频引起了广泛关注，当晚播放量突破了1000万，且他们说的那句：“给这年轻的老板上一课”成了网络流行语。
他们三人之后就利用这次全网关注，开始了组队一起做吃播视频。
于是，三人就正式开始了短视频的创作，先是筛选那些传说中的美食店，再设计好桥段和对白，现场录制拍摄，再制作成美食视频发到网上去。
这个美食号很快就红火了起来，粉丝从10万涨到50万、100万，他们的收入也水涨船高。
要说用心，他们也真的投入了很大的心思，业务遍布全国各地街头巷尾的美食店，不以档次划分，而是专注地方特色，因此吸引了大批网友观看。
再说食量，三个人的食量都是相当大的，在做视频时，为了突出品尝美食的过程和效果，他们总是放开肚子尽情享用，吃得酣畅淋漓不亦乐乎。
这些美食多以高热量食物为主，虽然靠这个赚了不少钱，但经常暴饮暴食，对身体造成的伤害是显而易见的。
于海龙本身的体重就已经超过300斤，长期这样无节制的饮食，且缺乏必要的运动，身体终会慢慢垮掉。
在于海龙后期发的几个视频中，有细心的网友就发现，他的脸上出现了黑斑，这是体内毒素没有办法正常排出，才在脸上显现出来的症状。
就有好心的网友劝他要节制饮食，控制食量，保重好身体，同时找个时间去医院好好检查一下。
但网友们的关心并没有引起于海龙足够的重视，他依然我行我素，毫无节制地暴饮暴食，终于量变引起质变，身体还是吃不消垮掉了。
2021年3月5日，于海龙参与拍摄一段公益的宣传视频期间，因长时间的高强度工作而不幸离世，年仅29岁。
吃播是于海龙的工作，肥胖是他的标签，当这两样成为一个人的卖点时，他的结局就似乎早已注定了。
所以，当赚钱是以牺牲健康为代价，赚再多的钱也毫无意义，因为生命对每个人来说只有一次啊。
在于海龙去世半年多之后，他的昔日搭档红雨开启了新的创作模式。
在于海龙的个人账号上，出现了其妹妹发布的新视频——于海龙没有结婚，生前与母亲、妹妹相依为命，由于他的走红，一家人的生活有了改善，但在他去世之后，家庭又陷入困顿。
妹妹透露因为于海龙去世，他的母亲伤心过度而生病住院，妹妹就通过账号一直更新着母亲的治疗过程进展。在母亲出院后，妹妹又利用这个账号发布一些日常生活的视频，也开始了自己的做饭教学。
虽然这样做是为了赚钱养家，但也有些网友不乐意，认为这样用于海龙的账号是在消费死者。甚至，有些好事人就不停在视频下面留言质疑她，此中的是是非非也很难评判。
三、“极限挑战达人”吴咏宁
2017年11月8日，湖南长沙的一栋高楼上，一个年轻的身影从高达263米的62层顶层平台失足坠下，落到另一幢大楼的楼顶平台上。
由于当时没人发现，吴永宁在楼顶上挣扎了数个小时才慢慢死去，直到11月9日早晨6点，他的尸体才被打扫卫生的清洁工发现。
2017年12月，他的女友用他的账号发布了一个视频，证实了他的去世。
吴永宁生前在视频网站上拥有99万粉丝，他上传过300个视频，收获很多关注，也获得了5.5万元的平台打赏。
在家中，吴永宁是个孝顺的儿子，2017年的中秋节时他回了一趟家，用自己辛苦赚来的这笔钱给家里购置了热水器、洗衣机，又给父母买了手机。
为了不让父母担心，他谎称自己在跟着剧组拍戏，并且一再保证不会去干冒险的事。
但当他打开手机上的视频录制镜头时，却又换上另一副脸孔——“喜欢高空、喜欢刺激、喜欢冒险”这些都是他的标签。
但他的这些举动都在将一步步带向深渊。
而这一切的起点，源自2017年8月6日他发的一条自拍视频——当时他在一幢10楼的建筑楼顶边缘玩平衡车，他把当天拍摄的视频发到网上后竟引起网友的关注，点赞人数很多，拿到了131元打赏。
在此之前，吴永宁是在横店跑龙套的临时演员，每天穿着戏服穿梭于各个剧组，赚着微薄的薪水。
这个来自湖南长沙农村的年轻人，钱包里藏着王宝强的照片，常将自己做群演时拍的视频发到网上，希望自己有朝一日能像王宝强那样出名。
但吴永宁始终等不到这样的机会，因此当看到自己发的视频引起关注时，他似乎在其中发现了商机。
于是吴永宁离开了横店，把自己的网名改成了“极限咏宁”，开始专职做挑战极限和冒险的博主，自封“国内极限第一人”。
刚开始吴永宁和一些乐于此道的人组成了一个团队，他们认真挑选国内各地的高层建筑进行挑战。
在做这些危险动作的过程中，吴永宁的那些朋友渐渐发现他的大胆和疯狂，这令他们也感到害怕。
在力劝无效之后，大家都选择了与吴永宁保持距离，因此在后期的那些冒险视频拍摄时，吴永宁都是单干，这给他的最终出事埋下了伏笔。
2017年11月8日那天，吴永宁独自搭电梯上了楼顶。
因为没有同伴为他拍摄，他只能将手机固定在一个能够拍摄到全景的位置。实际上虽然拍了很多这种视频，吴永宁本身并不是健身爱好者，他的身材单薄，肌肉厚度和力量都不够。
当天吴永宁的状态也不是很好，他在大楼的外墙上做了一些准备工作，然后尝试用手抓着大楼外墙，把整个人吊在外墙上，做了几个引体向上。
也就是在这个时候，视频上显示他似乎没办法翻回去，在坚持了一下之后，他失手坠落。
吴永宁的人生永远定格在26岁，没人知道他临死前的那几个小时经历过怎样的痛苦。
而他只是和这世上的芸芸众生一样，希望自己有一天能出人头地，让生活过得好一点。
在吴永宁去世之后，他的母亲因为伤心过度，本来就不太好的身体，病情又进一步加重。他们把直播平台和吴永宁坠楼的大楼业主告上了法庭，最后获得10万元的赔偿。
四、结尾
李永志、于海龙和吴永宁，他们三人原本都是普通人，由于发现自己身上的“特长”而改变了命运，又因为这些“特长”最终害了自己，这正是“成也萧何，败也萧何”。
其实我们每个人多多少少都有一些专长，比如有人画画很好、有人烹饪有一手、有人打篮球很棒。但有些“特质”对自己是有害的，像上面这三位的悲剧，茄哥希望大家可千万别学他们为了红不要命了
走红于网络的一群人，我们称之为网红，很多人都是由于自身的某种特质在网络环境下被无限放大而意外走红。
在这些人中，有些是因为自身的才华而出名的，这种类型比较有内涵，且经久不衰。
然而，也有网红是因一些异于常人的事而意外成名，这些人需要通过持续的输出才能保持热度，也因此付出更多的代价。
网络上就曾经出现过三位网红，他们都因为各自的“特长”被全民皆知，但后来也因此付出了惨痛的代价。
1、中国辣王”李永志
河南郑州出现过一位吃辣高手，他一天能吃掉5斤辣椒，且多次参加国内外吃辣比赛大获全胜，因此得到了“中国辣王”的称号。
这位“中国辣王”就是李永志，出生于河南新郑市龙湖镇沙窝李村，高中文化程度，成名之前是一名装修工人。
李永志没有别的过人之处，他长相平庸、身材肥胖，如果不是因为发现了吃辣技能，他可能这辈子都会是个普通人。
李永志发现自己的吃辣技能，还要追溯到2008年的一天。
当时他到一家饭店吃午饭，由于正赶上饭点，饭店里的人特别多，都在等着厨师上菜。李永志那一桌早早就点了菜，却迟迟不见上菜，忙了一上午，早已饥肠辘辘的他按捺不住了。
看到桌子上摆着一碗用来调味的辣椒粉，李永志用勺子舀了一勺放进嘴里，没想到他吃起来不但不觉得辣，还感觉挺美味。于是他便端起那碗辣椒粉，把它吃了下去，吃一碗不过瘾，他索性把隔壁几桌的辣椒面都拿过来统统吃掉。
饭店老板看到桌子上的几碗辣椒粉都没了，怀疑是被李永志偷了，无论如何也不相信是被他吃了——为了自证清白，李永志当着老板的面，又吃光了面前的另一碗辣椒粉，这让在场的所有人都目瞪口呆。也是从那个时候起，李永志的名气渐渐传开了。
之后，李永志就开始频繁参加各种吃辣的比赛，接受来自全国各地高手的挑战，也接受报刊和电视台的访问。
2012年10月，李永志参加湖南卫视的《谁与争锋》节目，与几位闻名而来的挑战者比赛吃辣。
在节目中他不费吹灰之力就打败了这些高手，征服了在场的观众和主持人，这一战令他的名声传遍全国，从此得到“中国辣王”的称号。
2014年，李永志又更进一步，先是上了央视的综艺节目，拿到了“金筷子奖”；后又前往印度，参加“魔鬼辣椒挑战赛”，并在比赛中一口气吃下32颗魔鬼辣椒，打破了此前由一位印度老人创造的5颗魔鬼辣椒的纪录，令全印为之震惊。
那几年网络直播刚刚兴起，李永志也开始了他的吃麻辣烫直播。
他会准备一锅下了各种辣椒的麻辣烫，一边吃着从热汤里捞上来的辣椒，一边和网友互动，整个过程不吃一点别的菜，令网友看得惊叹连连。
气氛高潮时，满屏都是网友刷的各种礼物。
李永志还学会了通过视频自我营销，在视频中品尝来自世界各地的辣椒。
比如：阴阳毒蝎王鬼辣椒、黄魔鬼辣椒、千里达辣椒、中南美洲巧克力魔鬼辣椒等这些令人“闻风丧胆”的辣椒，他都能吃得津津有味。
他曾宣称自己每天要吃掉5斤辣椒，而且要配白酒，吃起来才有味，一天不吃就周身不舒服。这样的“量”对于平常人来说难以想象，长久下来，身体难免会出现状况。
也许李永志自己都没想过，每天吃那么多的辣椒，自己身体是否吃得消。
身体上的损害是日积月累的，一次李永志刚刚吃饱后就感觉胃痛得厉害，手捂着肚子发了一身冷汗之后就痛得晕倒过去。
他的家人赶紧将他送往当地医院，经过医生的诊断，才发现长期吃辣已经导致李永志的食道和肠胃严重损伤，而且这种损害是不可逆转的。
李永志直到此时才后悔莫及，经过一段时间的治疗之后，虽然他的身体得到了恢复，消化系统却大不如前了。
如今李永志已经褪去了辣王的光环，不敢再像以前那样逞能了。
失去了热度之后，生活也变得很艰难，根据2021年12月25日他在网上的曝料，自己已经很久没有收入了——“账单上都是0”。
可虽说身体受到了一定损伤，也不能长期靠吃辣直播赚钱，但好歹他小命还在——网上有不少像他这样“剑走偏锋”的网友，但不是每个人都像他这样幸运。
二、美食博主于海龙
《泡泡龙》是诞生于1994年的一款曾经风靡全球的休闲游戏，20多年后，它成了一位吃播网红的外号“泡泡龙”。
美食博主于海龙是美食探店的吃播博主，外号就叫做泡泡龙，他长得身宽体胖，以食量大出名，和红雨、大蒜涛两位年轻人组成“铁三角”。
于海龙以前是个外卖骑手，一个月辛苦赚下几千块钱，一不小心被客户投诉就要扣工资，生活十分艰难。
但一次吃自助餐的经历，却让他意外火了一把——当时他们三人结伴去吃自助餐，由于于海龙和大蒜涛的食量大，餐馆的老板对他们颇有微词。
于是三个人就当场和老板起了争执，红雨拿起手机把整个过程录了下来，又制作成视频发到快手上去。
没想到这个视频引起了广泛关注，当晚播放量突破了1000万，且他们说的那句：“给这年轻的老板上一课”成了网络流行语。
他们三人之后就利用这次全网关注，开始了组队一起做吃播视频。
于是，三人就正式开始了短视频的创作，先是筛选那些传说中的美食店，再设计好桥段和对白，现场录制拍摄，再制作成美食视频发到网上去。
这个美食号很快就红火了起来，粉丝从10万涨到50万、100万，他们的收入也水涨船高。
要说用心，他们也真的投入了很大的心思，业务遍布全国各地街头巷尾的美食店，不以档次划分，而是专注地方特色，因此吸引了大批网友观看。
再说食量，三个人的食量都是相当大的，在做视频时，为了突出品尝美食的过程和效果，他们总是放开肚子尽情享用，吃得酣畅淋漓不亦乐乎。
这些美食多以高热量食物为主，虽然靠这个赚了不少钱，但经常暴饮暴食，对身体造成的伤害是显而易见的。
于海龙本身的体重就已经超过300斤，长期这样无节制的饮食，且缺乏必要的运动，身体终会慢慢垮掉。
在于海龙后期发的几个视频中，有细心的网友就发现，他的脸上出现了黑斑，这是体内毒素没有办法正常排出，才在脸上显现出来的症状。
就有好心的网友劝他要节制饮食，控制食量，保重好身体，同时找个时间去医院好好检查一下。
但网友们的关心并没有引起于海龙足够的重视，他依然我行我素，毫无节制地暴饮暴食，终于量变引起质变，身体还是吃不消垮掉了。
2021年3月5日，于海龙参与拍摄一段公益的宣传视频期间，因长时间的高强度工作而不幸离世，年仅29岁。
吃播是于海龙的工作，肥胖是他的标签，当这两样成为一个人的卖点时，他的结局就似乎早已注定了。
所以，当赚钱是以牺牲健康为代价，赚再多的钱也毫无意义，因为生命对每个人来说只有一次啊。
在于海龙去世半年多之后，他的昔日搭档红雨开启了新的创作模式。
在于海龙的个人账号上，出现了其妹妹发布的新视频——于海龙没有结婚，生前与母亲、妹妹相依为命，由于他的走红，一家人的生活有了改善，但在他去世之后，家庭又陷入困顿。
妹妹透露因为于海龙去世，他的母亲伤心过度而生病住院，妹妹就通过账号一直更新着母亲的治疗过程进展。在母亲出院后，妹妹又利用这个账号发布一些日常生活的视频，也开始了自己的做饭教学。
虽然这样做是为了赚钱养家，但也有些网友不乐意，认为这样用于海龙的账号是在消费死者。甚至，有些好事人就不停在视频下面留言质疑她，此中的是是非非也很难评判。
三、“极限挑战达人”吴咏宁
2017年11月8日，湖南长沙的一栋高楼上，一个年轻的身影从高达263米的62层顶层平台失足坠下，落到另一幢大楼的楼顶平台上。
由于当时没人发现，吴永宁在楼顶上挣扎了数个小时才慢慢死去，直到11月9日早晨6点，他的尸体才被打扫卫生的清洁工发现。
2017年12月，他的女友用他的账号发布了一个视频，证实了他的去世。
吴永宁生前在视频网站上拥有99万粉丝，他上传过300个视频，收获很多关注，也获得了5.5万元的平台打赏。
在家中，吴永宁是个孝顺的儿子，2017年的中秋节时他回了一趟家，用自己辛苦赚来的这笔钱给家里购置了热水器、洗衣机，又给父母买了手机。
为了不让父母担心，他谎称自己在跟着剧组拍戏，并且一再保证不会去干冒险的事。
但当他打开手机上的视频录制镜头时，却又换上另一副脸孔——“喜欢高空、喜欢刺激、喜欢冒险”这些都是他的标签。
但他的这些举动都在将一步步带向深渊。
而这一切的起点，源自2017年8月6日他发的一条自拍视频——当时他在一幢10楼的建筑楼顶边缘玩平衡车，他把当天拍摄的视频发到网上后竟引起网友的关注，点赞人数很多，拿到了131元打赏。
在此之前，吴永宁是在横店跑龙套的临时演员，每天穿着戏服穿梭于各个剧组，赚着微薄的薪水。
这个来自湖南长沙农村的年轻人，钱包里藏着王宝强的照片，常将自己做群演时拍的视频发到网上，希望自己有朝一日能像王宝强那样出名。
但吴永宁始终等不到这样的机会，因此当看到自己发的视频引起关注时，他似乎在其中发现了商机。
于是吴永宁离开了横店，把自己的网名改成了“极限咏宁”，开始专职做挑战极限和冒险的博主，自封“国内极限第一人”。
刚开始吴永宁和一些乐于此道的人组成了一个团队，他们认真挑选国内各地的高层建筑进行挑战。
在做这些危险动作的过程中，吴永宁的那些朋友渐渐发现他的大胆和疯狂，这令他们也感到害怕。
在力劝无效之后，大家都选择了与吴永宁保持距离，因此在后期的那些冒险视频拍摄时，吴永宁都是单干，这给他的最终出事埋下了伏笔。
2017年11月8日那天，吴永宁独自搭电梯上了楼顶。
因为没有同伴为他拍摄，他只能将手机固定在一个能够拍摄到全景的位置。实际上虽然拍了很多这种视频，吴永宁本身并不是健身爱好者，他的身材单薄，肌肉厚度和力量都不够。
当天吴永宁的状态也不是很好，他在大楼的外墙上做了一些准备工作，然后尝试用手抓着大楼外墙，把整个人吊在外墙上，做了几个引体向上。
也就是在这个时候，视频上显示他似乎没办法翻回去，在坚持了一下之后，他失手坠落。
吴永宁的人生永远定格在26岁，没人知道他临死前的那几个小时经历过怎样的痛苦。
而他只是和这世上的芸芸众生一样，希望自己有一天能出人头地，让生活过得好一点。
在吴永宁去世之后，他的母亲因为伤心过度，本来就不太好的身体，病情又进一步加重。他们把直播平台和吴永宁坠楼的大楼业主告上了法庭，最后获得10万元的赔偿。
四、结尾
李永志、于海龙和吴永宁，他们三人原本都是普通人，由于发现自己身上的“特长”而改变了命运，又因为这些“特长”最终害了自己，这正是“成也萧何，败也萧何”。
其实我们每个人多多少少都有一些专长，比如有人画画很好、有人烹饪有一手、有人打篮球很棒。但有些“特质”对自己是有害的，像上面这三位的悲剧，茄哥希望大家可千万别学他们为了红不要命了
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