一个比较现实的答案是：每天至少30分钟，最好60–90分钟。但真正重要的不是“学习AI知识”，而是每天拿AI改造一点自己的真实工作。否则看再多教程、追再多模型发布，最后还是停留在“知道很多、工作方式没变”。

对大多数医药研发人员，30–45分钟/天已经足够保持敏感度；如果希望成为团队里的AI power user，可以投入60–90分钟；如果未来目标是AI-driven R&D、Decision Science、研发管理甚至更高层的资源配置岗位，阶段性每天1–2小时都不算多。因为这已经不是学一个软件，而是在学习下一代研发工作方式。

但时间千万别全部用来追ChatGPT、Claude、Gemini哪个模型更强，也没必要人人都去啃Transformer数学。更有效的分配是：20%了解新工具，50%直接用于真实任务，30%把有效方法沉淀下来。比如文献分析、专利挖掘、target evaluation、RNA-seq、数据分析、代码、会议纪要、竞争情报、方案设计，这些都应该逐渐变成AI参与的工作流。

真正有复利的不是“一年学习了250小时AI”，而是“一年AI化了50–100个自己的工作流程”。今天一个prompt，明天一个script，后天一个Skill，再往后变成Agent和自动化流程。第一次也许还比人工慢，但第20次的时候，效率差距就会非常明显。

未来医药行业真正稀缺的人，可能既不是单纯最懂AI的人，也不是只懂某一个biology领域的人，而是能把biology、genetics、clinical、data、AI和decision-making串成闭环的人。尤其做到Director以后，问题已经不应该只是“我怎么用AI”，而是“怎么让整个团队的R&D workflow变成AI-native”。这才是更大的杠杆。

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