我们似乎总陷入同一种错觉：为即将到来的一年设想天翻地覆的剧变，却对接下来十年间，那些细微改变累积而成的深远重塑视而不见。此刻，站在2026年的开端，我们恰恰身处这“高估”与“低估”的缝隙里。潮水并未如预言般汹涌淹至，但它润湿大地的深度，已远超我们的想象。

只能说早已前瞻：mp.weixin.qq.com

哈萨比斯的可取之处在于把AI的“谷歌剧本”讲明白了：当前AI偏科，得补上物理常识，目标是造出有科学创造力的通用智能。路线清晰，姿态也够高。

但真实的技术史往往由“民间打法”改写。比如那个著名的“中美创新时差论”——工程差半年，基础创新差十年视野就有些狭隘了。它假设“创新”只能发生在实验室里，从零到一发明新范式。然而，当一项技术被投入十亿级用户的复杂场景中，面临成本、延迟、伦理等无数约束时，往往会被倒逼出一种完全不同的进化路径。这不是在解决预设的“科学问题”，而是在应对涌动的“系统问题”。由此催生出的是一种野蛮、务实、以生存为第一目标的“系统创新”。

所以现在行业里其实并行着两种逻辑：一种是追求原理优美、长期最优的“科学范式”；另一种是追求在复杂约束下即时可用、快速迭代的“系统范式”。前者规划未来，后者解构现实。

哈萨比斯的高明之处在于为“科学范式”写下了最清晰的注脚。而下一个决定性突破或许将来自那些能同时驾驭这两种逻辑的团队——既尊重蓝图，也更懂得在蓝图之外的混沌地带完成那些无法被提前设计的“极限生存”。

真正的认知在于看清当所有人都专注于把别人预设的“官方剧本”演好时，游戏规则可能已被那些在台下即兴发挥的人重新改写了，熟悉的一幕或许即将再次上演

技术进步只改变了生产力，却未同步革新生产关系。当旧的制度框架（如工时、考核与分配）无法适配新的生产力时，效率的提升便会转化为更强的劳动负荷与更深的系统性问题。历史证明，生产力进步不会自然带来福祉；只有变革生产关系，才能决定技术红利流向何方。而今，我们就处在这一关键的滞后期中。

AI消费市场的“草创红利期”已经结束。那个凭新奇感就能赢得关注、靠技术演示就能获得融资的时代，正在缓缓关上门。取而代之的，是一场规则更坚硬、淘汰更无情的“效率清场赛”。

有点意思

“造车时代”的线性思维是当下困局的根源。它天真地认为只要给AI配上更精良的工具（更多的API、MCP和Skills），它就能独立完成复杂工作。这催生了一片繁荣的假象：全球开发者生产了数不清的AI“技能”。但这就像为将军配备了精良的剑与弓，却未给他地图与军队。

品味（Taste）、审美（Aesthetic）有高下，个人偏好（Preference）没有

然后小红书、知乎的流量又被AI给切走了...

阿里：如果看不出来哪家好，那就都投了，有钱（卡）任性（马老师震惊）

功能、界面可以被复制，但 “认知” 不能 mp.weixin.qq.com