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置顶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。
2026新年寄语：我们总是高估一年而低估十年
23 20
AI的尽头是中间商
你可能已经注意到一个现象，AI越火，中间商越多。
这很不符合直觉，对吧？按照技术发展的逻辑，AI应该消除中间环节才对。大模型本身就是一个终极的去中间化工具，用户直接对话就能得到想要的答案，为什么中间商反而越来越多？
但事实是，AI应用层本身就是中间商的大集合。Cursor是模型和开发者之间的中间商，Glean是模型和企业知识库之间的中间商，Perplexity是模型和搜索之间的中间商。它们不生产模型，但负责把模型的能力转译成用户能用的东西。
可能有人会问为什么模型厂商自己不做？因为造发动机的和开车的，永远坐不到同一把椅子上。
ChatGPT很强，但律师不会因为它强就放弃专用的法律文档管理系统，医生不会因为它能读病历就转用通用聊天框处理患者信息。模型厂商做通用产品，中间商做专用产品。通用产品的优势是覆盖广，专用产品的优势是深度。模型厂商没有耐心也没有能力去理解每一个垂直行业的潜规则、术语体系、审批流程和合规红线，这些东西需要中间商蹲在行业里慢慢磨。
模型厂商的商业模式是卖Token，中间商的商业模式是解决问题，两个目标在根上就是拧巴的。模型厂商希望用户用得越多越好，中间商希望用户用最短的时间完成任务然后离开，这个矛盾让模型厂商做应用层永远做不到极致。
所以中间商不仅不会消失，反而会越来越多，但这不意味着所有中间商都能活下来。
为什么？因为中间商和中间商的区别，比模型和模型的区别还要大。
最低级的中间商赚信息差和套利空间，靠的是“我知道哪里有便宜的Token”。这种生意极其脆弱，上游稍微动一下政策，整条命脉就被切断。所有只做反向代理和账号池的中转站都处在这个层级，它们对用户没有真正的理解，对模型没有真正的优化，只是把A处的Token搬到B处卖给需要的人。
中间层的中间商赚的是决策效率，靠的是“我知道哪个模型最适合这个任务”。OpenRouter做的就是这件事，它自己不训练模型，但能在几百个模型之间做智能调度，帮你选出最便宜、最快、最合适的那一个。这种中间商的价值在于降低了用户的试错和决策成本，它的护城河是数据，跑过的路由越多调度越准。
最高级的中间商赚的是场景理解和产品封装，靠的是“我知道用户真正需要什么，并且能把这个需求封装成可交付的产品”。Cursor、Glean、Perplexity都在这个层级，它们不生产模型，但能把模型的能力变成用户可用的工作流。它们的护城河是业务流程本身，你不会轻易换掉一个已经深度嵌入你开发流程的编辑器，就像你不会轻易换掉你的银行。
因为模型越好，专用化的需求就越强。一个能理解通用指令的模型和一个能深入理解特定行业逻辑的中间商，前者提供广度，后者提供深度。广度可以覆盖80%的场景，但最后那20%的专业场景，恰恰决定了用户愿意为谁付费。
AI确实消除了一部分中间商，但也创造了另一部分中间商。被消除的是那些只做信息搬运的中间商，被创造的是那些做理解、决策和封装的中间商。前者被技术取代，后者被技术赋能。这个规律在每一次技术革命中都重复上演，工业革命消灭了部分手工业者，但创造了工厂主。互联网消灭了部分传统零售的中间环节，但创造了电商平台。
AI时代最值钱的中间商，是那个最懂用户、最懂场景、最能把模型变成产品的人。Cursor的护城河不是技术，是它占据了开发者的工作入口。Glean的护城河不是算法，是它读懂了企业组织内部的信息流动方式。OpenRouter的护城河不是便宜，是它拥有一个别人没有的路由数据飞轮。
你不需要训练一个万亿参数的模型也能创造价值，你只需要在模型和用户之间找到一个别人没找到的位置，蹲下去且蹲得够深。模型厂商也许会吃掉一部分中间商的市场，但它吃不完，未来那些只做信息差和套利的会被淘汰，那些能创造真实价值的会留下来。
技术并不会消灭中间商，它只是在重新定义谁有资格做中间商。
你可能已经注意到一个现象，AI越火，中间商越多。
这很不符合直觉，对吧？按照技术发展的逻辑，AI应该消除中间环节才对。大模型本身就是一个终极的去中间化工具，用户直接对话就能得到想要的答案，为什么中间商反而越来越多？
但事实是，AI应用层本身就是中间商的大集合。Cursor是模型和开发者之间的中间商，Glean是模型和企业知识库之间的中间商，Perplexity是模型和搜索之间的中间商。它们不生产模型，但负责把模型的能力转译成用户能用的东西。
可能有人会问为什么模型厂商自己不做？因为造发动机的和开车的，永远坐不到同一把椅子上。
ChatGPT很强，但律师不会因为它强就放弃专用的法律文档管理系统，医生不会因为它能读病历就转用通用聊天框处理患者信息。模型厂商做通用产品，中间商做专用产品。通用产品的优势是覆盖广，专用产品的优势是深度。模型厂商没有耐心也没有能力去理解每一个垂直行业的潜规则、术语体系、审批流程和合规红线，这些东西需要中间商蹲在行业里慢慢磨。
模型厂商的商业模式是卖Token，中间商的商业模式是解决问题，两个目标在根上就是拧巴的。模型厂商希望用户用得越多越好，中间商希望用户用最短的时间完成任务然后离开，这个矛盾让模型厂商做应用层永远做不到极致。
所以中间商不仅不会消失，反而会越来越多，但这不意味着所有中间商都能活下来。
为什么？因为中间商和中间商的区别，比模型和模型的区别还要大。
最低级的中间商赚信息差和套利空间，靠的是“我知道哪里有便宜的Token”。这种生意极其脆弱，上游稍微动一下政策，整条命脉就被切断。所有只做反向代理和账号池的中转站都处在这个层级，它们对用户没有真正的理解，对模型没有真正的优化，只是把A处的Token搬到B处卖给需要的人。
中间层的中间商赚的是决策效率，靠的是“我知道哪个模型最适合这个任务”。OpenRouter做的就是这件事，它自己不训练模型，但能在几百个模型之间做智能调度，帮你选出最便宜、最快、最合适的那一个。这种中间商的价值在于降低了用户的试错和决策成本，它的护城河是数据，跑过的路由越多调度越准。
最高级的中间商赚的是场景理解和产品封装，靠的是“我知道用户真正需要什么，并且能把这个需求封装成可交付的产品”。Cursor、Glean、Perplexity都在这个层级，它们不生产模型，但能把模型的能力变成用户可用的工作流。它们的护城河是业务流程本身，你不会轻易换掉一个已经深度嵌入你开发流程的编辑器，就像你不会轻易换掉你的银行。
因为模型越好，专用化的需求就越强。一个能理解通用指令的模型和一个能深入理解特定行业逻辑的中间商，前者提供广度，后者提供深度。广度可以覆盖80%的场景，但最后那20%的专业场景，恰恰决定了用户愿意为谁付费。
AI确实消除了一部分中间商，但也创造了另一部分中间商。被消除的是那些只做信息搬运的中间商，被创造的是那些做理解、决策和封装的中间商。前者被技术取代，后者被技术赋能。这个规律在每一次技术革命中都重复上演，工业革命消灭了部分手工业者，但创造了工厂主。互联网消灭了部分传统零售的中间环节，但创造了电商平台。
AI时代最值钱的中间商，是那个最懂用户、最懂场景、最能把模型变成产品的人。Cursor的护城河不是技术，是它占据了开发者的工作入口。Glean的护城河不是算法，是它读懂了企业组织内部的信息流动方式。OpenRouter的护城河不是便宜，是它拥有一个别人没有的路由数据飞轮。
你不需要训练一个万亿参数的模型也能创造价值，你只需要在模型和用户之间找到一个别人没找到的位置，蹲下去且蹲得够深。模型厂商也许会吃掉一部分中间商的市场，但它吃不完，未来那些只做信息差和套利的会被淘汰，那些能创造真实价值的会留下来。
技术并不会消灭中间商，它只是在重新定义谁有资格做中间商。
7 01
可以开始做空了
谁是AI界的“恒大”？
1 10
keep human in the loop的含金量还在上升
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
1 00
确实跟普通用户没啥关系，要等各位赛博菩萨们发力了
崔小天天天: DeepSeek Harness 做的真的很糙，0.1 版，开发者预览版，所言不虚
3 00
谦逊在贬值，信念在升值
过去十年我们被反复灌输一套价值观：别太把自己太当回事、多听听别人的意见、保持开放、别搞个人英雄主义...
这套说法在科技圈尤其盛行，几乎成了某种政治正确。
回顾移动互联网那十年，大方向已经被划定了。推荐算法、社交网络、电商、移动支付...核心路径是清晰的，你不需要重新发明什么，只需要在执行上比别人更快一点、细一点、便宜一点。
在这个游戏里，ego小是优势。你只需要相信共识，然后把自己变成一个高效的执行器。
但在2023年之后，这套逻辑正在失效。
在新一轮的技术爆发期，方向本身是模糊的。没有人知道AGI到底长什么样，没有人确定哪条技术路线能走通，没有人能算清楚十年后的商业模式。
在信息极度不完整的情况下，理性计算给不出确定的答案。你今天算出来A路径有60%的概率能成，明天看到一个新数据又觉得B路径更好，反复横跳的结果大概率就是原地踏步。
这时候能让人敢于下注的，只能是基于某种非理性的东西。你需要一个在别人都犹豫的时候说“就这么走”的人，他可能错了，但不能摇摆。因为摇摆本身就是一种负能量，会让整个组织失去方向，所以这个人的ego不可能小。
拿两家AI时代的新公司来说，它们的创始人身上都有一种不太符合当下价值观的特质。他们愿意在几乎没有数据支撑的时候，把全部身家押在一个方向上。
这种选择没有办法用理性推导出来，它只能来自某种近乎偏执的相信。理性在这种时刻反而会拖累你，因为你会看到太多风险和不确定性，然后待在原地不敢妄动。
可能有人会说，那这不就是固执吗？
区分ego大和固执有一个简单的方法，固执的人在任何新事实面前都不会改变，ego大的人恰恰相反。他也许会在争论中寸步不让，但只要你说“这里有一个新证据”，他会立刻说“好，那我改”。
这是一种心随境转的能力，只是这个转换的频率在过去十年和现在不太一样。在移动互联网时代，你只需要在一个已知的轨道上保持谦逊，加速奔跑。在AI时代，你需要先相信自己选的那个方向是对的，然后在执行过程中不断用事实来矫正。
以前你懂的越多ego越小，决策越优。现在知识本身不再是护城河，一个人可以瞬间获得几乎所有的公开知识，但知道所有答案并不意味着知道该往哪走。
在方向明确的年代，谦逊是一种美德。在方向未定的年代，信念本身就是一种生产力，而它会率先奖励那个在黑暗中先走一步的人。
过去十年我们被反复灌输一套价值观：别太把自己太当回事、多听听别人的意见、保持开放、别搞个人英雄主义...
这套说法在科技圈尤其盛行，几乎成了某种政治正确。
回顾移动互联网那十年，大方向已经被划定了。推荐算法、社交网络、电商、移动支付...核心路径是清晰的，你不需要重新发明什么，只需要在执行上比别人更快一点、细一点、便宜一点。
在这个游戏里，ego小是优势。你只需要相信共识，然后把自己变成一个高效的执行器。
但在2023年之后，这套逻辑正在失效。
在新一轮的技术爆发期，方向本身是模糊的。没有人知道AGI到底长什么样，没有人确定哪条技术路线能走通，没有人能算清楚十年后的商业模式。
在信息极度不完整的情况下，理性计算给不出确定的答案。你今天算出来A路径有60%的概率能成，明天看到一个新数据又觉得B路径更好，反复横跳的结果大概率就是原地踏步。
这时候能让人敢于下注的，只能是基于某种非理性的东西。你需要一个在别人都犹豫的时候说“就这么走”的人，他可能错了，但不能摇摆。因为摇摆本身就是一种负能量，会让整个组织失去方向，所以这个人的ego不可能小。
拿两家AI时代的新公司来说，它们的创始人身上都有一种不太符合当下价值观的特质。他们愿意在几乎没有数据支撑的时候，把全部身家押在一个方向上。
这种选择没有办法用理性推导出来，它只能来自某种近乎偏执的相信。理性在这种时刻反而会拖累你，因为你会看到太多风险和不确定性，然后待在原地不敢妄动。
可能有人会说，那这不就是固执吗？
区分ego大和固执有一个简单的方法，固执的人在任何新事实面前都不会改变，ego大的人恰恰相反。他也许会在争论中寸步不让，但只要你说“这里有一个新证据”，他会立刻说“好，那我改”。
这是一种心随境转的能力，只是这个转换的频率在过去十年和现在不太一样。在移动互联网时代，你只需要在一个已知的轨道上保持谦逊，加速奔跑。在AI时代，你需要先相信自己选的那个方向是对的，然后在执行过程中不断用事实来矫正。
以前你懂的越多ego越小，决策越优。现在知识本身不再是护城河，一个人可以瞬间获得几乎所有的公开知识，但知道所有答案并不意味着知道该往哪走。
在方向明确的年代，谦逊是一种美德。在方向未定的年代，信念本身就是一种生产力，而它会率先奖励那个在黑暗中先走一步的人。
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