凯发国际官网★ღ◈，凯发K8天生赢家一触即发官网★ღ◈，k8凯发天生赢家一触即发凯发娱乐凯发k8★ღ◈，凯发vip★ღ◈。K8凯发·(中国)官方网站★ღ◈！家用机器人★ღ◈，利润暴涨的同时★ღ◈，大规模裁员的消息不绝于耳——AI带来的效率革命★ღ◈，其残酷性正直接体现在就业市场的结构性变革上★ღ◈。

　　当AlphaFold摘得诺贝尔奖桂冠★ღ◈，当AI Agent的能力以月为单位飞速进化★ღ◈，真正的核心问题浮出水面★ღ◈：在这场颠覆中★ღ◈，我们是成为被动的旁观者★ღ◈，还是主动的进化者？

　　人类百万年的进化史★ღ◈，第一次从“被动随机”转向“自主引导”★ღ◈。这要求我们不仅要会用AI工具★ღ◈，更要深刻理解AI如何重塑产业生态（“人工智能+”）★ღ◈、优化决策模式（认知智能）★ღ◈、并催生从“产品交易”到“交互服务”的全新商业模式★ღ◈。

　　好消息是AI将带来一场技术革命★ღ◈，不仅渗透到我们的生活★ღ◈，而且渗透到我们的工作当中★ღ◈，我们的工作越来越多地运用AI★ღ◈。

　　结果发现一个有趣的现象★ღ◈：每次大灭绝都会导致80%-90%的物种灭绝★ღ◈，但当灭绝事件结束后★ღ◈，若能度过这场灾难和危机★ღ◈，物种在灭绝后的1000万年内基本上都能恢复到先前的物种丰富程度★ღ◈。

　　首先★ღ◈，生态位会被填满★ღ◈。当自然环境保持稳定时★ღ◈，任何一个空白的生态位最终都会被生物占据★ღ◈。只要给予足够长的时间★ღ◈，无论是生物★ღ◈、动物还是植物★ღ◈，都会遍布各个角落★ღ◈。

　　其次★ღ◈，会出现巨变★ღ◈。无论是小行星撞击地球★ღ◈，还是火山爆发★ღ◈，或是氧气含量过高或过低★ღ◈，总之会引发一系列严重的灾变★ღ◈。

　　以恐龙灭绝为例★ღ◈。小行星撞击地球★ღ◈，导致太空中弥漫着大量粉尘★ღ◈，这种污染使阳光无法穿透★ღ◈，地球连续三年不见阳光★ღ◈，进而导致地面植物大量死亡★ღ◈。

　　第三★ღ◈，另一个物种繁荣★ღ◈。在恐龙灭绝后的1000万年★ღ◈，一个原本相对弱小的动物群体——哺乳动物★ღ◈，它们随着恐龙的灭绝★ღ◈，获得了成长的空间★ღ◈，实现了大规模的繁荣★ღ◈，体型也变得越来越大★ღ◈。

　　第四★ღ◈，占领生态位★ღ◈。众所周知★ღ◈，所有这些灵长类动物之所以能够繁荣昌盛★ღ◈，正是因为它们迅速扩张★ღ◈，占据了曾被恐龙统治的生态位★ღ◈，从而塑造了我们今天所见的这个世界★ღ◈。

　　我们不禁问★ღ◈：既然已知晓自然界会发生大灭绝★ღ◈，而人类历史上也经历了诸多技术进步★ღ◈，尤其是自工业革命以来★ღ◈，技术革命的速度不断加快★ღ◈，为何我们仍难以把握其规律？

　　想成为赢家★ღ◈，首先解决的是★ღ◈：谁才能成为幸存者？而要成为幸存者★ღ◈，则需要明确生物幸存者与技术幸存者之间的区别★ღ◈。

　　生物成为幸存者的关键在于其淘汰因素★ღ◈，主要来自外部环境★ღ◈。所以★ღ◈，要成为幸存者★ღ◈，必须具备更强的环境适应能力★ღ◈。

　　以哺乳动物为例★ღ◈，在恐龙时代★ღ◈，哺乳动物想要成为幸存者★ღ◈，只能卑微地生活在山洞中★ღ◈，昼伏夜出★ღ◈，小心翼翼地隐藏自己★ღ◈，否则稍有不慎就会被恐龙捕食★ღ◈。

　　掌握了新技术的新物种必须淘汰那些固守旧技术的旧物种★ღ◈，这构成了完整的物种间竞争★ღ◈，正如汽车取代马车的历史★ღ◈。

　　在工业革命早期★ღ◈，尤其是在流水线问世之前★ღ◈，汽车尚未形成行业★ღ◈，只有马车构成了一个复杂的产业体系★ღ◈。当时马车作坊的数量多达1.38万家★ღ◈，原因在于生产效率普遍低下★ღ◈，大多是小作坊式的生产模式★ღ◈。

　　随后★ღ◈，汽车行业兴起★ღ◈，从奔驰开始★ღ◈，众多企业学会了造车★ღ◈，尽管当时涌现出200多家企业★ღ◈，但它们全是新兴企业★ღ◈，这些企业完全是新技术催生的产物★ღ◈。

　　那这些新兴企业是否都能存活下来？答案是否定的★ღ◈。最终的胜出者不仅拥有新技术★ღ◈，还具备新理念和新模式★ღ◈。

　　我们一直强调★ღ◈，技术如同坦克★ღ◈，但关键在于打出闪电战★ღ◈。新技术是造汽车★ღ◈，而新模式★ღ◈，即闪电战★ღ◈，便是流水线★ღ◈。

　　之后★ღ◈，1913年福特推出流水线模式★ღ◈，一方面加速了马车产业的淘汰★ღ◈，另一方面也导致大量未能迅速采用流水线的汽车企业被压缩★ღ◈。

　　当人们意识到流水线可大规模制造新产品时★ღ◈，资本市场便出现了问题★ღ◈，对未来的过高预期导致了追涨杀跌的“郁金香花球事件”★ღ◈。最终★ღ◈，1929年股市崩盘★ღ◈，只有在大萧条中幸存的企业才拥有未来★ღ◈。

　　表面上看★ღ◈，40家企业中有35家存活下来★ღ◈，但存活的质量各异★ღ◈，有的勉强维持★ღ◈，有的资金充裕★ღ◈。若继续追溯★ღ◈，便会发现并购新潮流的出现★ღ◈，最终仅剩几家巨头★ღ◈，如通用★ღ◈、福特等胜出★ღ◈。

　　所以★ღ◈，技术革命总会伴随资本泡沫★ღ◈，只有抵御住泡沫破裂的冲击★ღ◈，才能笑到最后★ღ◈。每一次技术革命都遵循这个规律★ღ◈，AI时代也不例外★ღ◈。

　　综上所述★ღ◈，每次技术革命★ღ◈，尤其是大的技术革命都可见到三重洗礼★ღ◈。这与大模型★ღ◈、自动驾驶相似★ღ◈，这正是回顾历史的原因★ღ◈。

　　老子曾言“天地不仁★ღ◈，以万物为刍狗”★ღ◈，意即天地对万物并无情感★ღ◈，所有发生之事皆不在意★ღ◈，最终总会有赢家★ღ◈。

　　人类进化不是生物进化★ღ◈、自然进化★ღ◈，不是物竞天择★ღ◈、适者生存★ღ◈，而是主动适应技术发展方向★ღ◈，这种属于技术与文化的双向选择★ღ◈。

　　一旦知道未来是什么★ღ◈，就很容易获益★ღ◈。因此★ღ◈，你需具备强大的内心定力★ღ◈，坚定的相信自己★ღ◈，让时间去证明一切★ღ◈。

　　科学家发现★ღ◈，新物种的形成关键在于生殖隔离★ღ◈，而生殖隔离通常在于地理隔离★ღ◈，因为一旦隔离会导致不同种群无法交配★ღ◈，新物种便应运而生★ღ◈。

　　以海豚为例★ღ◈，两个外表相似的海豚种群★ღ◈，因行为习性不同——有的偏好浅海★ღ◈，有的偏爱深海★ღ◈，随着时间的推移★ღ◈，逐渐演变为两个完全无法交配的种群★ღ◈。

　　我为什么要说这个？因为我们认为★ღ◈，未来一段时间人类可能出现物种分化★ღ◈：拥抱AI的人和反对拥抱AI的人★ღ◈。

　　目前★ღ◈，仍有不少学校禁止学生使用AI★ღ◈。因为一旦学生使用AI★ღ◈，老师的权威会受到挑战★ღ◈。当学生没有AI辅助时★ღ◈，老师说什么都是对的★ღ◈；但学生一旦拥有AI★ღ◈，老师的错误立刻就能被揪出来★ღ◈。

　　这些人早在100多年前就迁居到美国★ღ◈，但他们相对传统且保守★ღ◈，认为先进科技对他们有害★ღ◈，因此禁止使用任何先进科技★ღ◈。

　　尽管如此★ღ◈，这些人依然生活得很好★ღ◈。他们靠向纽约出售所谓的原生态鸡蛋和鸡等农产品维持生计★ღ◈。虽然他们能生存★ღ◈，但实际上已成为现代社会的依附者★ღ◈。

　　那么★ღ◈，未来是否会有越来越多的人因与人工智能的背离★ღ◈，导致被现代社会隔离？这种情况并非不可能★ღ◈。在某些地方甚至可能出现★ღ◈，甚至有人会刻意提倡这样做★ღ◈，从而成为现代的“阿米什人”★ღ◈。

　　我们接着说★ღ◈，阿米什人与外界通婚也极为困难★ღ◈。因为他们从小在那种环境下成长★ღ◈，难以接受现代社会的冲击★ღ◈。反之★ღ◈，现代社会的人要适应他们的生活环境也几乎不可能★ღ◈。

　　所以★ღ◈，尽管属于同一种族★ღ◈，我们称之为“生殖隔离”★ღ◈，并非形成两个不同的种族★ღ◈，彼此无法繁衍后代★ღ◈，而是理念上的不认同★ღ◈，导致通婚行为几乎不可能★ღ◈。印度种姓制度就是一个例子★ღ◈，尽管都是同一人种★ღ◈，却无通婚★ღ◈。

　　简单说★ღ◈，当你使用人工智能时★ღ◈，你会迅速进化成新物种★ღ◈，而不使用的人则会陷入困境★ღ◈，甚至在交流上都会出现障碍★ღ◈。

　　使用人工智能的人会大量依赖其支持★ღ◈，视野和覆盖范围更广★ღ◈；而不使用人工智能的人则会认为★ღ◈，人工智能存在幻觉★ღ◈，其言论不完全可信★ღ◈。

　　当大规模灭绝事件发生后★ღ◈，最大的机遇并非仅仅是幸存者的爆发式增长★ღ◈，而是新物种对历史上空缺生态位的填补★ღ◈。

　　正如上面讲的★ღ◈，因为恐龙的灭绝★ღ◈，哺乳动物得以进入海洋成为鲸鱼★ღ◈，登陆成为大象★ღ◈，并在各个环境中演化出千变万化的形态★ღ◈，最终形成一个能够覆盖各个生态位的多样化群落★ღ◈。

　　我们认为技术发展也会遵循同样的规律★ღ◈，当技术导致许多传统企业消亡后★ღ◈，必然会出现大量补位的机会★ღ◈。

　　这意味着★ღ◈，你不仅有可能成为一个成功的企业★ღ◈，还有可能在自己的生态环境中构建一个新的生态环境★ღ◈，然后在其间成为主导者★ღ◈，拥有最大的话语权★ღ◈，成为规则的制定者★ღ◈。

　　未来★ღ◈，你会发现★ღ◈，当新企业占据了一个新的生态位并进行生态化扩张时★ღ◈，它将制定规则★ღ◈，其他企业必须遵从其规则★ღ◈。

　　第一种是★ღ◈，当你掌握了相关技能后★ღ◈，能够在他人出现时★ღ◈，提前识别出这个潜在的“新物种”★ღ◈，即未来的成功者★ღ◈。

　　共享单车模式替代了传统的自行车购买方式★ღ◈，致使当时专注高端自行车制造公司受到市场冲击★ღ◈，新模式迅速取代了旧模式★ღ◈。

　　企业间的竞争无处不在★ღ◈，无论是种群间还是种群内的竞争都十分普遍★ღ◈。在众多共享单车企业中★ღ◈，最终存活下来的寥寥无几★ღ◈。

　　共享单车市场规模庞大★ღ◈，但相对于整个经济体系和市场而言★ღ◈，其体量仍然较小★ღ◈，且并非由重大技术革命引发★ღ◈，所以★ღ◈，没有引发市场危机★ღ◈。

　　我们说★ღ◈，真正的技术革命需要通用技术的支撑★ღ◈，即能够在各行各业广泛应用的技术★ღ◈，而人工智能（AI）便是典型的通用技术★ღ◈。

　　工业革命起源于英国纺织厂★ღ◈，纺织厂引入机械动力后★ღ◈，便开始衡量动力大小★ღ◈，随之出现了“马力”这一单位★ღ◈，英文为“horse power”★ღ◈，意指设备输出的动力相当于一匹马的力量★ღ◈。

　　若设备功率为1马力★ღ◈，表示这台设备动力是1个“horse power”★ღ◈，如果为10马力★ღ◈，则表示拥有10个“horse power”★ღ◈，它是衡量设备输出功率的大小单位★ღ◈。

　　工厂的职能就是★ღ◈，把用马力计量的生产工具串联起来★ღ◈，从原型到加上各种零部件★ღ◈，最后到成品★ღ◈，整个过程的驱动力都是用马力来计算★ღ◈，而不是人力★ღ◈。所有这些马力叠加★ღ◈，最终形成产品★ღ◈，这正是工业革命的精髓★ღ◈。

　　以IT公司为例★ღ◈，如果原来1个人完成1人的活★ღ◈，这叫“human power”★ღ◈，即“一人力”★ღ◈，如果能干10个的人活★ღ◈，即“十人力”★ღ◈。

　　现在因为AI人工智能★ღ◈，3个人就能完成10人的工作k8凯发★ღ◈，甚至1个人完成10人的工作★ღ◈。显然★ღ◈，拥有“十人力”者将击败“一人力”者★ღ◈。

　　如果仅仅依靠节能增效是不够的★ღ◈，尽管IT七巨头（苹果★ღ◈、微软★ღ◈、谷歌母公司Alphabet★ღ◈、亚马逊★ღ◈、英伟达★ღ◈、特斯拉和Meta）能够通过AI节省成本★ღ◈，但它们的竞争力并非仅仅在于省钱★ღ◈。

　　因此★ღ◈，必须寻找新的竞争力★ღ◈，这便是范式革命★ღ◈。正如我们所说的引入坦克★ღ◈，但核心在于打出闪电战★ღ◈，展现你的特色和竞争优势★ღ◈。

　　今年被许多人称为“agent元年”★ღ◈，agent（智能体）的作用是能够学会所有技能★ღ◈，不再仅输出单一技能★ღ◈，而是能完成一整个工作★ღ◈。

　　今年将逐渐形成一道分水岭★ღ◈：一种是以Manus为代表的通用型agent★ღ◈，完成一些难度不高的工作★ღ◈；另一种则是专用型agent的崛起★ღ◈，它们专注于特定领域的工作★ღ◈。

　　过去★ღ◈，是将人工智能应用打包成“软件即服务”（Software as a Service）★ღ◈。但现在情况发生了逆转★ღ◈，不再是“软件即服务”★ღ◈，而是“服务即软件”（Service as Software）★ღ◈。

　　没有人能提供出行服务★ღ◈，所以只能卖给我一辆车★ღ◈，让我自己驾驶★ღ◈。结果★ღ◈，我还得找停车位★ღ◈，还得保养车辆★ღ◈，这就是工业革命时代的困境★ღ◈。

　　在未来全国联网排列3★ღ◈，我提供的不再是汽车★ღ◈，而是服务★ღ◈。你不需要拥有汽车全国联网排列3★ღ◈，你需要的是自动驾驶出租车的服务★ღ◈，随时随地★ღ◈，我都能将你从A点送到B点★ღ◈。

　　在流程方面★ღ◈，我们习惯了现有的模式★ღ◈，为什么要引入人工智能来提升效率？即便提升了效率★ღ◈，若仍以人为核心★ღ◈，我们称之为“以人为本”★ღ◈，那么这种以人为核心的流程也将被打破★ღ◈。

　　正如工业革命时期所发生的那样★ღ◈，纺织厂中的工人被排除在流程之外★ღ◈，机器自行完成生产★ღ◈，人只需旁观★ღ◈：机器正常运行时★ღ◈，人无需干预★ღ◈；机器出现故障时★ღ◈，人只需进行简单的修复★ღ◈。

　　因此★ღ◈，人的角色转变为旁观者★ღ◈、监督者和辅助者★ღ◈，尤其现在对人的要求更高★ღ◈，需要具备主动性★ღ◈，成为系统思考者★ღ◈，思考如何改进流程★ღ◈。

　　总体而言★ღ◈，流程将趋向自动化★ღ◈，甚至未来会实现自主化★ღ◈，即各个智能体能够相互通讯时★ღ◈，它们可以自主交流★ღ◈、协作完成任务★ღ◈。

　　目前★ღ◈，中国的自动化水平有待提升★ღ◈。自动化首先要求所有事物数据化和量化★ღ◈，然后交由智能体处理★ღ◈，完成自动化任务★ღ◈，进而迈向自主化★ღ◈。

　　理念的更新至关重要★ღ◈，正如自然界在大灾变后千万年趋于稳定★ღ◈，新增物种数量回落至普通水平★ღ◈，机会减少★ღ◈。

　　未来十年至二十年★ღ◈，基于AI的理念将充分到位并广泛应用于各行各业★ღ◈，之后可能会迎来一段稳定期★ღ◈，你或许能成为生态中的霸主★ღ◈，长久生存★ღ◈。

　　上一个时代的核心是物质平权★ღ◈。每个人都可以拥有一辆车★ღ◈，可能富人拥有的是劳斯莱斯★ღ◈，穷人开的是捷达★ღ◈。

　　任正非曾说“最好的车是捷达”★ღ◈，因为规模生产带来的改进的积累★ღ◈，契合莱特定律——生产规模越大★ღ◈，改进越多★ღ◈，工程能力越强★ღ◈，产品越优质★ღ◈。

　　虽然劳斯莱斯前身是生产飞机发动机的企业★ღ◈，但捷达的发动机★ღ◈、传动系统等核心部分并不逊色★ღ◈，实现了“你有车★ღ◈，我有车★ღ◈，核心部分却不相上下”的物质平权★ღ◈。

　　过去★ღ◈，优质的医疗保健★ღ◈、家教★ღ◈、管家等服务只有富人才能享有★ღ◈，甚至富人的寿命普遍更长★ღ◈。凭什么富人比穷人活得长★ღ◈，这个时代就应该消灭这种不平等★ღ◈。

　　这个时代的使命是服务平权★ღ◈，因为我们终于有了新的满足能力——人工智能★ღ◈。它能学会专家级经验★ღ◈，再以两种策略提供服务★ღ◈：一是高价供给富人★ღ◈，二是低价普惠于大众★ღ◈。就像福特T型车比兰博基尼这样的跑车更成功★ღ◈，前者让福特成为当时的世界首富★ღ◈。

　　但是“秘书”不想要秘书吗？如果能给秘书都配秘书★ღ◈，这样的服务范围是不是比给高管配秘书要大得多了★ღ◈。

　　在两年前我都讲过——要干掉每个公司的前台★ღ◈。对公司来说★ღ◈，前台没有意义★ღ◈，而前台没有成就感★ღ◈，也没有职业上升的通道★ღ◈，工作多年也学不到有用的经验★ღ◈，没有意义★ღ◈。怎么办？用人工智能来干★ღ◈。反过来想★ღ◈，每个公司都可以拥有人工智能前台★ღ◈，再小的公司也需要有个前台★ღ◈，就成了普惠★ღ◈。

　　所以★ღ◈，机会好不好找？盯着富人就行了★ღ◈。我们刚从硅谷考察美国的长寿科技★ღ◈，发现现在最爱投资长寿科技就是富人★ღ◈，除了他有钱★ღ◈，最主要的原因是他也想长寿★ღ◈。他想第一时间用到长寿的成果★ღ◈，所以去投资★ღ◈。

　　现在大家都在用人工智能做PPT全国联网排列3★ღ◈，而且水平很高★ღ◈。但我有个朋友却认为这件事注定不会大★ღ◈，因为富人不用做PPT★ღ◈。

　　盯着一个富人不干的事能有多大？但你盯着一个富人在干★ღ◈，穷人也想干但得不到的事就一定巨大★ღ◈。所以★ღ◈，这个时代★ღ◈，你要找到一个领域★ღ◈，用人工智能重新定义这个领域★ღ◈，把它的旧观念都改写掉★ღ◈，这就是未来★ღ◈，这就是新物种★ღ◈。

　　前几年语音交互硬件也曾流星一样闪耀过★ღ◈，今年就轮到AI眼镜了★ღ◈，但这回可能真的站住了★ღ◈，而不是像一颗流星一样★ღ◈，因为真的形成产业了★ღ◈。这背后的机会是构筑人和物理世界的信息层★ღ◈。这不得不说很多人有远见的★ღ◈，尤其是西方的公司★ღ◈，他们对未来的思考和布局非常值得我们学习★ღ◈。

　　在扎克伯格看来★ღ◈，人不可能永远被眼前的东西挡着★ღ◈，现在VR的虚拟世界非常有想象力★ღ◈，未来可能做得很大★ღ◈，但你主要是和真实的世界交互★ღ◈，所以头显不会成为主流★ღ◈，但你可以戴眼镜★ღ◈。

　　从进化来看★ღ◈，我们的躯体是几百万年进化的结果★ღ◈，但文字★ღ◈、语言等人类文明只花了一万年就诞生了★ღ◈。这一万年太短★ღ◈，我们的生理结构没发生任何改变★ღ◈。

　　这具“旧躯体”如今要面对的最大新情况★ღ◈，就是社交人数的爆发式增长★ღ◈。一万年前的部落时代★ღ◈，每个部落最多150人★ღ◈，部落间几乎没有交往★ღ◈，根本不需要应对大量社交★ღ◈。

　　而现在★ღ◈，人们的社交范围遍布全球★ღ◈，接触的人越来越多★ღ◈。人脑能储存上百万张人脸★ღ◈，只要见过就能认出对方“面熟”★ღ◈，但储存人脸的区域和记忆名字的机制是脱节的★ღ◈。所以几乎所有人都会遇到“见过面却叫不出名字”的情况★ღ◈。

　　如果人工智能能帮我们解决这个问题——识别对方身份★ღ◈、回忆相遇场景★ღ◈，甚至呈现对方的生日★ღ◈、兴趣偏好★ღ◈、朋友圈动态等背景信息★ღ◈，社交互动会顺畅很多★ღ◈。这就是尚未充分开发的“人工智能辅助社交”★ღ◈，它将成为下一个重要方向★ღ◈，还能推动社交网络实现不可估量的进步★ღ◈。

　　互联网发展至今可分为两代★ღ◈：第一代是传统互联网★ღ◈，核心是“内容上网”★ღ◈，比如早期的网页浏览★ღ◈；下一代的无线互联网不只是内容的移动化★ღ◈，核心是“行为上网”——用户的行为可跟踪★ღ◈、可分析★ღ◈、可传递★ღ◈，能衍生更多价值★ღ◈。

　　第一代社交网络以Facebook为代表★ღ◈，依托传统互联网★ღ◈；但无线互联网时代★ღ◈，虽有美团★ღ◈、滴滴这类基于行为的应用★ღ◈，却没出现真正的“行为社交网络”★ღ◈。

　　而社交的核心本就该围绕行为展开★ღ◈，所以未来“行为社交+人工智能”的组合★ღ◈，大概率会成为新的社交形态★ღ◈，甚至有机会颠覆Facebook★ღ◈、微信这类现有平台★ღ◈，掌握这个规律就能抢占先机★ღ◈。

　　再看扎克伯格的野心★ღ◈，其实和这个趋势不谋而合★ღ◈。传统互联网时代★ღ◈，人们和互联网交互的核心门户是谷歌★ღ◈，这让谷歌长期保持高估值★ღ◈，也让扎克伯格一直眼馋★ღ◈。

　　移动时代到来后★ღ◈，人们需要随时随地和互联网交互★ღ◈，但早期很多专家反对手机上网★ღ◈，觉得走路看网页会“撞树”★ღ◈。

　　可现实是★ღ◈，移动时代的核心需求根本不是“看内容”★ღ◈，而是“用互联网数据辅助现实行动”——比如给眼前的现实场景做标注★ღ◈、做补充★ღ◈。

　　这正是扎克伯格的发力点★ღ◈。国内也有带显示功能的智能眼镜★ღ◈，但大多把内容投在视野正中间★ღ◈，核心是“展示内容”★ღ◈；而扎克伯格的设计是把内容投在侧边★ღ◈，目的是给眼前的现实事物做“角注”★ღ◈。就像游戏里角色的血量条在头顶而非身上★ღ◈，侧边标注不会遮挡现实★ღ◈，还能补充信息★ღ◈。

　　他的终极目标★ღ◈，是让人和世界★ღ◈、万物之间多一层“信息标注层”——比如看到一个人★ღ◈，侧边就能显示他的身份★ღ◈、相遇场景等信息★ღ◈，不影响面对面交互★ღ◈，还能辅助沟通★ღ◈。这种“标注世界”的模式★ღ◈，在人工智能时代实现的可能性非常大★ღ◈。

　　前段时间★ღ◈，马斯克预测五年内手机会消失★ღ◈，但我并不认同★ღ◈。手机是身边最便携的“核心算力载体”★ღ◈，未来人们对算力的需求会越来越高★ღ◈，总不能天天背着电脑出门★ღ◈，揣着手机才是最优选择★ღ◈。

　　这也意味着★ღ◈，一个20年前流行过的概念会重新走红——“bodyareanetwork（身体局域网）”★ღ◈。简单说★ღ◈，就是围绕身体★ღ◈，把所有软硬件整合起来形成小网络★ღ◈，让它们互相协同★ღ◈。

　　而这个网络的中心★ღ◈，非手机莫属★ღ◈。现在很多人的手机已经会通过蓝牙实时连接多个设备★ღ◈，我最多时连过5个★ღ◈，未来这会是常态★ღ◈，5个可能只是起点★ღ◈。

　　这些设备的分工很清晰★ღ◈：蓝牙技术成熟★ღ◈，负责设备间的连接传递★ღ◈；手机承担主要算力★ღ◈，毕竟如果让眼镜具备手机级算力★ღ◈，重量根本无法承受★ღ◈；眼镜等设备则专注于数据采集和交互★ღ◈，保持轻巧便携★ღ◈。

　　所以五年后★ღ◈，手机被拿出来的频率会越来越低——因为交互不再依赖手机屏幕★ღ◈，但手机绝对不会消失★ღ◈。核心原因是APP不可能消失★ღ◈，每个APP都积累了各自领域的行业数据★ღ◈，能提供专业智能服务★ღ◈。

　　未来我们不用再费力翻找手机里十几个屏幕的APP★ღ◈，而是通过眼镜这类设备的语音交互直接调用★ღ◈，不用手动打开★ღ◈。这种语音调用的方式现在已经在推进★ღ◈，未来两年内大概率会普及★ღ◈。

　　未来两年★ღ◈，终端智能一定会大规模兴起★ღ◈，核心前提是手机APP的支持★ღ◈。这些APP都不是通用的★ღ◈，而是聚焦特定领域的专用工具★ღ◈，这也契合当下人工智能的发展逻辑——现在不可能实现AGI（通用人工智能）★ღ◈，只会落地“领域智能”★ღ◈。

　　领域智能是用特定领域的数据训练而成★ღ◈，能给出该领域最优的专家级建议★ღ◈，甚至超越人类专家★ღ◈，但跨领域就失效★ღ◈，需重新训练★ღ◈。

　　每个APP都具备这种领域智能输出能力★ღ◈，比如美团专注餐饮相关服务★ღ◈，其他APP也各有专攻★ღ◈，处理不同场景问题★ღ◈。

　　这些APP的能力会被一个“智能助手（agent）”整合★ღ◈，再与用户交互★ღ◈，就像每个人都有专属秘书★ღ◈，这种“智能助手分层”的模式已经在部分程序中落地★ღ◈，未来两年会更普及★ღ◈。

　　这也意味着★ღ◈，仅靠智能眼镜不够全国联网排列3★ღ◈，必须搭配手机的算力和海量专用APP——这正是苹果的优势★ღ◈。如果明年下半年苹果推出的智能眼镜表现出色★ღ◈，扎克伯格的AI眼镜大概率会失去竞争力★ღ◈。

　　不过大方向没错★ღ◈，若不打算做硬件★ღ◈，反而有很多机会★ღ◈：终端智能会重构人与环境的交互生态★ღ◈，细分领域★ღ◈、行业的配套服务★ღ◈、辅助支持类创业机会会大量涌现★ღ◈。

　　另外★ღ◈，手机存储了我们海量的行为习惯数据★ღ◈，基于这些数据★ღ◈，AI能提供极具个性化的服务★ღ◈。比如针对飞行出行★ღ◈，AI可辅助管理机票折扣★ღ◈、里程积累★ღ◈，这种精准服务能让提供者成为赢家★ღ◈。

　　上一个时代的核心是互联网的内容智能化★ღ◈；而接下来★ღ◈，核心会是无线互联网的“行为智能化”★ღ◈。国外已提出“大行动模型（largeactionmodel）”★ღ◈，但我们可以更超前★ღ◈，落地“大行为模型（largebehaviormodel）”——通过连续监测用户行动★ღ◈，预测后续行为★ღ◈。

　　行为预测的商业价值早已显现★ღ◈：比如美国车企会把汽车分期付款数据分享给大宗消费品公司★ღ◈，这些公司提前两个月推广冰箱等产品★ღ◈，等用户三年车贷还清★ღ◈、有了闲钱★ღ◈，就容易促成购买★ღ◈。

　　人工智能红利正在逐步扩散★ღ◈，第一波受益者是OpenAI★ღ◈、Anthropic这类大模型企业★ღ◈；第二波轮到有用户★ღ◈、有数据的企业★ღ◈，哪怕是Palantir★ღ◈、SAP★ღ◈、Intuit（国外做账企业）这类偏传统的公司★ღ◈，靠AI优化服务也能盈利★ღ◈；下一波的赚钱机会★ღ◈，会落到有用户且手握行为数据的企业身上★ღ◈。

　　中国的过去40年是向全世界学习致敬的40年★ღ◈，我们有机会学会适应人家的规则★ღ◈，未来40年我们有机会制定规则★ღ◈。

　　但是制定规则一定要从更宏观★ღ◈、从更全球的角度去讲★ღ◈，因为你要别人遵守你的规则★ღ◈，你不能说我是中国规则★ღ◈，请你听我的★ღ◈，这叫霸权★ღ◈。

　　正如我们所见★ღ◈，这一轮的创新焦点是AI★ღ◈，其基础设施是GPU计算中心★ღ◈。从这个角度来看★ღ◈，我们有理由相信★ღ◈，只要投入大量资金购买大量GPU★ღ◈，如果公司破产★ღ◈，那么GPU仍然会保留并且使算力成本下降★ღ◈。

　　但事实上★ღ◈，核心的问题在于它GPU的更新速度太快了★ღ◈，以英伟达为例★ღ◈。每年都有小更新★ღ◈，两年一大更新★ღ◈，三五年后★ღ◈，老旧的GPU就没多大用了全国联网排列3★ღ◈，这无疑会带来麻烦★ღ◈。

　　因此★ღ◈，我们承认这个未来存在泡沫★ღ◈，但在我看来★ღ◈，当前所见的优质泡沫将促成未来的大规模发展★ღ◈，并进入展开期★ღ◈。

　　一旦度过崩溃重组期★ღ◈，你将立足于那些崩溃后留下的优质泡沫所形成的廉价基础设施★ღ◈，从而实现更快速的发展★ღ◈。

　　虽然大家都在做人工智能★ღ◈，但如今人工智能领域已经开始分化★ღ◈。比如★ღ◈，你专注于自动驾驶★ღ◈，我致力于语音交互★ღ◈，他则投身于专业行业★ღ◈，如医学数据的解读等★ღ◈。

　　每个领域最终都会涌现出赢家★ღ◈，关键在于你是否最早进入该领域★ღ◈，甚至是否最早将该领域琢磨透彻★ღ◈，并为其树立新的思路★ღ◈、思想和观念★ღ◈。

　　比如★ღ◈，在有限数量的外卖小哥情况下★ღ◈，如何尽可能快地将所有包裹送达每位收件人★ღ◈，这就是一个典型的有限条件下的最优满足问题★ღ◈。

　　什么是“约束满足”问题？你需要了解★ღ◈，比如当前的约束是什么？你这个领域的具体约束有哪些？你如何更有效地去满足这些约束？以及利用现有技术实现更优的满足方案★ღ◈。

　　过去的满足方式★ღ◈，由于没有人能够将周围的人送到各个目的地★ღ◈，解决办法就是制造车辆★ღ◈，让人们自行驾驶★ღ◈。如果能大规模造车★ღ◈，使每个人都拥有一辆车★ღ◈，那么出行问题就自行解决了★ღ◈，这在当时的约束条件下是最优的解决方案★ღ◈。

　　首先★ღ◈，会经历了一个过渡阶段★ღ◈，即确保每个人都能有车★ღ◈，但许多人拥有大量闲暇时间★ღ◈，自己并不常用车★ღ◈，同时也有时间服务于他人k8凯发★ღ◈，于是出现了Uber★ღ◈，这是一种更优的约束满足方式★ღ◈。

　　其次★ღ◈，你不需要拥有车★ღ◈，我提供车辆和服务★ღ◈，互相帮助★ღ◈，这样一段时间后★ღ◈，依然会不够完善★ღ◈，因为Uber司机数量有限★ღ◈，且司机也需要休息★ღ◈。

　　那么未来的解决方案是什么呢？答案是自动驾驶★ღ◈，街道上始终有自动驾驶车辆在运行★ღ◈，谁需要就谁来使用★ღ◈。

　　因此★ღ◈，在第三阶段★ღ◈，若要成为行业霸主★ღ◈，就必须找到一个特定领域全国联网排列3★ღ◈，深刻理解该领域的约束条件★ღ◈，并掌握如何在领域内改写这些约束条件★ღ◈，包括提出更优的满足方案★ღ◈，这才是最重要的事情★ღ◈。

　　以兰博基尼为例★ღ◈，这个闻名遐迩的品牌★ღ◈，全球全年销量仅3000多台★ღ◈。而家用车品牌★ღ◈，以丰田为例★ღ◈，它是销量最高的品牌★ღ◈，年销量可达1000万台★ღ◈，其他品牌也大多在几百万台的水平★ღ◈。

　　坦白说★ღ◈，我们大多数人对这一概念存在误解★ღ◈。具体而言★ღ◈，我们往往过度重视科学★ღ◈，至少也会重视技术★ღ◈，却忽视了真正关键的因素——工程★ღ◈。

　　当然★ღ◈，工程背后需要技术支持★ღ◈，技术背后则需要科学原理支撑★ღ◈，这一点是对的★ღ◈，但最终能否通过工程化实现才是最关键的一环★ღ◈。

　　在自然界中★ღ◈，我们常说物竞天择★ღ◈，适者生存★ღ◈。那么★ღ◈，适者是如何适应环境的呢？这其实是一种工程化的适应★ღ◈。如果没有工程能力★ღ◈，物种是无法适应的★ღ◈。

　　为什么只有具备工程能力才能实现规模化适应？因为单个生物的生存并无太大意义★ღ◈，能否拥有无数后代才有意义★ღ◈。

　　首先★ღ◈，生命体需要能够自我复制★ღ◈，且每次复制都保持一致★ღ◈。因此★ღ◈，生命体拥有一个复制信号信息的密码本★ღ◈，即DNA★ღ◈。

　　其次★ღ◈，生命体还需要在自然界中适应环境★ღ◈，生存下去★ღ◈。生命体将DNA转化为RNA★ღ◈，编码成蛋白质★ღ◈，形成身体结构★ღ◈，与环境互动★ღ◈。

　　这两套系统巧妙结合★ღ◈，形成了DNA★ღ◈、RNA和蛋白质的完整体系★ღ◈。从生物学角度看★ღ◈，这种限制满足的工程解决方案在每个细胞中都被广泛应用★ღ◈。

　　AI时代★ღ◈，我们需要做的一件事就是研究AI时代的约束满足情况★ღ◈。那AI时代的约束满足我们看到的是什么？

　　其实★ღ◈，很多是继承自过去的★ღ◈。也就是说★ღ◈，工业革命已经使我们的许多需求得到了满足★ღ◈，但其方式是通过提供产品★ღ◈。这种方式的好处在于普惠性★ღ◈，能够大规模生产★ღ◈，人人都能获得这些产品★ღ◈。

　　现在★ღ◈，每个人手中几乎都有一部外观相似的手机★ღ◈，但手机里提供的服务却可以是个性化的★ღ◈。也就是说★ღ◈，手机本身并不重要★ღ◈，它只是服务的载体★ღ◈。

　　未来★ღ◈，越来越多的硬件将成为服务的载体★ღ◈，以提供个性化的★ღ◈、持续的服务★ღ◈，帮助每个人解决他们实实在在的需求和问题★ღ◈。

　　现在很多AI教育公司做得不错★ღ◈，国际排名也靠前★ღ◈，核心思路是★ღ◈：孩子不会某道题★ღ◈，AI扫描识别后★ღ◈，用同类题型反复训练★ღ◈，直到孩子掌握k8凯发★ღ◈。

　　但问题恰恰在这里★ღ◈。孩子自己主动寻找解题方法★ღ◈、最终攻克难题的过程★ღ◈，正是之前提到的“hermesis”——一种逆境锻炼★ღ◈。

　　这种锻炼会带来“内啡肽”奖励★ღ◈，完成高难度任务时的成就感尤其强烈★ღ◈。就像很多人热爱体育运动★ღ◈，追求的不只是奖金★ღ◈，更是攻克难关的满足感★ღ◈，难度越高★ღ◈，成就感越强★ღ◈，这是人的天性乐趣★ღ◈。

　　而AI直接帮孩子找答案★ღ◈、逼他训练的模式★ღ◈，看似解决了眼前的解题问题★ღ◈，实则剥夺了这种成就感★ღ◈。表面是战术上的帮助★ღ◈，本质上会让孩子丧失对这个领域的热爱★ღ◈，得不偿失★ღ◈。

　　未来所有可重复★ღ◈、标准化的工作★ღ◈，AI（比如OpenAI★ღ◈，月费仅20美金）都能更高效完成★ღ◈，孩子再去掌握这些意义不大★ღ◈。真正有价值的★ღ◈，是AI做不了的——基于热爱的创造★ღ◈。

　　实现这一点★ღ◈，需要有人能伴随孩子成长★ღ◈：懂教育★ღ◈、能和孩子顺畅互动★ღ◈，持续跟踪他的兴趣点★ღ◈。当孩子对某件事感兴趣时★ღ◈，不是直接提供帮助★ღ◈，而是给出适配的挑战★ღ◈。比如孩子喜欢数学★ღ◈，就给一道“努力就能解决”的难题★ღ◈，让他在克服挑战中自己分泌内啡肽★ღ◈，这种内在满足感远胜于外部激励★ღ◈。

　　家长很难同时做到“懂教育”“当知心伙伴”这两件事★ღ◈，但AI可以★ღ◈。AI没有自我执念★ღ◈，能耐心陪孩子沟通★ღ◈，精准捕捉他的需求和特征★ღ◈，恰到好处地提供挑战★ღ◈，反而能赢得孩子的认可★ღ◈。

　　这个时代不再需要单一的专业技能★ღ◈，综合能力才是核心竞争力★ღ◈。就像刘邦能当皇帝★ღ◈，不是因为他比韩信会带兵★ღ◈、比萧何会管后勤★ღ◈，而是因为他懂得“带将”——整合各方能力的综合素养★ღ◈。

　　过去的教育思路是“先学单兵作战（单项技能）★ღ◈，再学管理（综合能力）”★ღ◈，但中间的层级技能早已无用★ღ◈。正确的做法是让孩子“从小就学当元帅”★ღ◈，直接锻炼综合能力★ღ◈。

　　AI工具降低了做事的门槛★ღ◈，孩子和我们在工具使用上基本站在同一起跑线★ღ◈。不用怕孩子“不懂”★ღ◈，他们的能力远比我们想象中强★ღ◈，过去是环境约束了他们★ღ◈，现在可以用AI打破这些障碍★ღ◈，让孩子从小去做更复杂★ღ◈、更有想象力的“大事”★ღ◈。越能做成这类事★ღ◈，孩子的成就感越强★ღ◈，综合能力也会在实践中自然提升★ღ◈。

　　说到底★ღ◈，我们的教育需要重新改写★ღ◈，核心不是教会孩子做小事★ღ◈、解难题★ღ◈，而是用AI辅助★ღ◈，帮孩子找到热爱★ღ◈、锻炼综合能力★ღ◈，这才是未来的核心竞争力★ღ◈。

　　我们很幸运能身处三大浪潮的叠加期★ღ◈：一是人工智能带来的智能革命★ღ◈；二是工业革命的终极高潮——工业制造的全球化覆盖★ღ◈，工业革命的核心是规模化★ღ◈，而规模化的尽头就是全球化★ღ◈，这一点只有中国能实现★ღ◈；三是数字化机遇★ღ◈，如今全球进入数字时代★ღ◈，一切都可量化★ღ◈、可分析★ღ◈。

　　结合这三大浪潮★ღ◈，有两个关键判断愈发准确★ღ◈：过去40年中国经济是本土驱动的高速发展★ღ◈，而未来40年★ღ◈，中国企业的海外收入总和可能会等同于本国GDP★ღ◈，形成“影子中国”★ღ◈。

　　周其仁老师也提到★ღ◈，要关注“中国人的经济”而非仅局限于“中国经济”——前者会像40年前的改革开放那样高速增长★ღ◈，毕竟当前海外收入基数低★ღ◈，要达到中国本土经济的体量★ღ◈，未来40年中国企业的海外收入必将持续高速增长★ღ◈。

　　但全球化的核心挑战是效率与平衡★ღ◈，如何快速覆盖全球市场？美国多年来推行“glocal（全球+本土）”理念★ღ◈，却始终没解决核心问题——派不懂本土的人经营会失败★ღ◈，强调本土化又容易导致海外团队与总部离心★ღ◈。

　　早年不少外企靠港台人衔接中国市场与海外总部★ღ◈，反而让港台人成为大陆员工的晋升天花板★ღ◈，进一步阻碍了全球化推进★ღ◈。

　　而中国企业如今有了新解法——“Digilocal（数字化+本土化）”★ღ◈。全球已全面线上化★ღ◈、数字化★ღ◈，借助抖音★ღ◈、Tiktok等平台★ღ◈，企业可搭建数字化平台★ღ◈，结合人工智能agent技术★ღ◈，对各国本土数字化营销数据进行分析★ღ◈、统计和推广★ღ◈，实现中央统一管理★ღ◈。

　　目前多数中国出海企业还存在误区★ღ◈，只关注产品本身★ღ◈、一味追求销量★ღ◈，却忽略了效率才是全球化成功的关键★ღ◈。

　　中国制造当前的核心挑战是智能化升级★ღ◈。如今全球经济和企业的竞争力重心已从硬件转向智能水平★ღ◈，缺乏足够智能的硬件★ღ◈，就如同没有灵魂的躯壳★ღ◈。

　　最典型的例子是人形机器人★ღ◈。它能完成复杂动作★ღ◈，但至今没有可适配的应用场景★ღ◈。核心原因是它不够“聪明”★ღ◈，无法真正理解环境★ღ◈，也不能与人类（自主行为体）自如互动★ღ◈。这种互动需要物理AI（physicalAI）技术支撑★ღ◈，还需建立能理解并预判其他自主行为体下一步动作的系统★ღ◈，而目前这套系统尚未成型★ღ◈。

　　人类能轻松为他人提供服务★ღ◈，源于大脑右侧的天然功能——无需理性分析或心理学知识★ღ◈，就能直觉性读懂对方的意图和喜怒哀乐★ღ◈。但机器人没有这样的“天然能力”★ღ◈，目前还未被设计成能理解人类意图的形态★ღ◈，这也是其难以落地应用的关键★ღ◈。

　　机器人作为新兴领域★ღ◈，暂时难以落地尚可理解★ღ◈，但大量传统制造领域已面临迫切的升级需求★ღ◈。以汽车行业为例★ღ◈，若不向智能制造★ღ◈、自动驾驶方向转型★ღ◈，未来将难以立足★ღ◈。

　　每个领域都有机会★ღ◈，但得有野心★ღ◈：用AI判断领域的约束满足条件★ღ◈，创造新观念★ღ◈、新打法★ღ◈，成为该领域霸主★ღ◈。要是成不了霸主★ღ◈，哪怕最早进入★ღ◈，只做战术级的事★ღ◈，也容易被替代★ღ◈。

　　我们要培养科技产业的觉知★ღ◈，也就是对科技产业的理解★ღ◈。科技产业的发展有规律★ღ◈，这种规律能通过培养形成直觉★ღ◈，凭直觉做出的下意识判断往往是对的★ღ◈。

　　而前提是要有长期意识★ღ◈，大多数人容易被短期波动影响★ღ◈，但这些冲击的长期影响往往有限★ღ◈，就像疫情如今已没留下太多痕迹★ღ◈。不妨多问自己★ღ◈：这件事2年后还重要吗？多数答案是否定的★ღ◈，大可忽略★ღ◈。

　　长期判断里★ღ◈，人工智能未来大概率形成中美两大阵营★ღ◈，且各自向外延伸★ღ◈：美国会联合欧洲★ღ◈、日韩★ღ◈、澳大利亚★ღ◈，中国则依托“一带一路”联动第三世界国家★ღ◈。

　　未来的中美之争★ღ◈，核心就是全球AI新基建的争夺★ღ◈，关键看各国用的是中美的大模型★ღ◈、靠的是中美的基础设施★ღ◈。

　　数字货币在未来两年会持续得到支持★ღ◈，因为特朗普特别支持数字货币★ღ◈，这将造就一大波美国巨富★ღ◈。稳定币也受到特朗普的支持★ღ◈，稳定币还能助力购买国债★ღ◈。

　　当数字货币主流化以后★ღ◈，那个主流平台就开始活跃起来了★ღ◈，Robinhood等平台要推动证券数字化★ღ◈，实现7×24小时交易★ღ◈。

　　交易平台数字化★ღ◈，数字货币主流化之后★ღ◈，稳定币将形成主要的交易货币★ღ◈，带来的后果是金融的流动性大增了★ღ◈，而且没有刹车机制了★ღ◈。

　　比如前段时间美股大跌的时候★ღ◈，比特币也跟着跌了★ღ◈，因为比特币已经进入主流了★ღ◈，和美国股市已经同涨同跌了★ღ◈，这个趋势已经非常明显了★ღ◈，但是比特币的跌幅比股市跌幅大多了★ღ◈，因为普遍加了杠杆★ღ◈，而且还没受到监管★ღ◈。

　　表面看★ღ◈，稳定币的价值是稳定的★ღ◈，因为锚定的是美元★ღ◈，但它最大问题是它的流动性比美元高多★ღ◈，因为它的结算更有效★ღ◈、更高效★ღ◈，而且它结算成本更低★ღ◈，所以它周转就更快★ღ◈。再加上Robinhood这样的平台越来越成为主流平台★ღ◈，将来交易量越来越大★ღ◈，成为主流平台以后★ღ◈，你会发现没有时间去思考★ღ◈。现在的稳定币发行量大概到了3500亿★ღ◈，我们认为大概两三年时间★ღ◈，即到28★ღ◈、29年时候会突破到1万亿★ღ◈。

　　它的流动性极强★ღ◈，相当于给股市注入20万亿资金★ღ◈。流动性足够强★ღ◈，加上有加杠杆的空间★ღ◈，足以动摇股市★ღ◈。

　　现在只差一个导火索★ღ◈，导火索就是人工智能有了基本的结果★ღ◈，在这些利好的支配下★ღ◈，形成了过度追捧k8凯发★ღ◈，以为明天就会实现美好的未来★ღ◈，其实是对未来的预期严重高估★ღ◈。加上美联储进入降息周期★ღ◈，特朗普也可能换上支持降息的美联储主席★ღ◈，释放大量资金★ღ◈。

　　但这个波动期可能很短★ღ◈，因为从互联网泡沫到2008年的金融危机中★ღ◈，美国已经懂得如何应对★ღ◈，一定会大把撒钱★ღ◈，来维持金融的信用不让其崩溃★ღ◈。这意味着躲不过去就会损失惨重★ღ◈，躲过去了就会大赚一笔★ღ◈。

　　今天的终极结论★ღ◈：第一★ღ◈，拥抱新技术★ღ◈，才能击败老对手★ღ◈；第二★ღ◈，形成新模式★ღ◈、新理念★ღ◈，在特定领域扎根★ღ◈，成长为该领域的新物种★ღ◈；第三★ღ◈，务必防范2029年的风险★ღ◈，熬过风险就能通过并购加速扩张★ღ◈，没熬过要么被淘汰★ღ◈，要么被别人并购★ღ◈，再无未来★ღ◈。

　　只要能穿越这场风暴★ღ◈，未来会迎来各行各业的大繁荣★ღ◈。到那时★ღ◈，你会成为行业赢家和规则定义者★ღ◈，更要搭建生态★ღ◈，让整个行业生态共同繁荣★ღ◈。

　　我们都听过UPS创始人Jim Casey的故事★ღ◈，那时他是11岁就辍学创业的小孩子★ღ◈，干的是送信的差事★ღ◈，当他预感到汽车来了之后送信的差事就会没了★ღ◈，但送包裹是能干的★ღ◈，于是第一个引进了福特车★ღ◈，把后备箱改装成了货箱★ღ◈，变成送货公司★ღ◈。

　　其中的核心逻辑★ღ◈，本来送货是汽车的后端业务★ღ◈，有汽车就可以给别人送东西★ღ◈，但慢慢地变成主导者★ღ◈，做成了货运行业★ღ◈，成了货运快递行业的主导者★ღ◈，这时就不再依赖于车★ღ◈，而随时可以买不同的车满足我的服务★ღ◈，这就是配套的逆袭★ღ◈，重新定义一个新的行业★ღ◈。未来有个有趣的可能★ღ◈：AI领域中★ღ◈，不少先给行业做配套的角色★ღ◈，或许会逆袭成为主导者★ღ◈。比如交通出行行业★ღ◈，当自动驾驶出租车（RobotTAXI）普及后★ღ◈，会构建起全新的产业生态★ღ◈。

　　想探索这类未来趋势★ღ◈，建议多用大模型亲自尝试★ღ◈，能快速找到体感和体验★ღ◈，但大模型并非完美★ღ◈，人的经验也很重要★ღ◈，两者需要互补★ღ◈。

　　比如我想到的“移动电商”★ღ◈，就是大模型没完全覆盖的方向★ღ◈：睡前刷购物软件下单★ღ◈，第二天商品会送到车里★ღ◈，车玻璃可切换不透明状态★ღ◈，方便在车内试穿★ღ◈，合适留存★ღ◈、不合适由车辆带回退货★ღ◈，真正实现“移动中的电商”★ღ◈。

　　健身行业也有创新空间★ღ◈。很多人健身只是为了健康指标★ღ◈，却觉得过程枯燥★ღ◈，反而喜欢打游戏★ღ◈。其实可以把健身运动量转化为VR游戏——花半小时打游戏★ღ◈，就能完成当天健身任务★ღ◈。

　　未来的想象空间巨大★ღ◈，但核心是“刻意进化”★ღ◈：先想透底层逻辑★ღ◈，确定定向的大方向★ღ◈，再根据实际情况调整细节★ღ◈，这才是未来成功者的关键★ღ◈。

　　每个人都要做到这几点★ღ◈：一是拥抱AI★ღ◈，善用新技术★ღ◈；二是“勤于懒惰”★ღ◈，把“想偷懒★ღ◈、让AI服务自己”的需求变成机会★ღ◈；三是持续预测未来★ღ◈，让行动向预测方向靠拢k8凯发★ღ◈，最终促成预测落地★ღ◈。

　　好奇心是人类发展的核心动力★ღ◈。人类和其他动物不同★ღ◈，能终身保持好奇心★ღ◈，这份“长不大”的特质正是优势★ღ◈。要多向孩子学习★ღ◈、保持好奇心★ღ◈，因为AI能帮我们解决问题★ღ◈，而发现问题的关键就在于好奇心★ღ◈。

　　总结来说★ღ◈，这个时代要手握AI这一“新武器”★ღ◈，在各个行业创造新打法★ღ◈、占领新边疆★ღ◈，形成新思想和生态★ღ◈，才能立足★ღ◈。