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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
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AI圈最近又吵起来了。
一边说，压缩即智能。AlphaZero没看过一盘人类棋谱，光靠自己跟自己下棋，就学会了顶尖战术。OpenAI o1不需要新数据，只是让模型多想几轮，推理能力就大幅提升。
另一边说，追逐通用人工智能是错的。婴儿在学会说话之前，早就知道东西会掉、遮挡物后面有东西。这些本事不是看书看来的，是摔出来的。
两拨人各说各话，就像两个盲人摸象，一个摸到鼻子，一个摸到腿。
其实他们摸的是同一头象。
任何智能系统都面临同一个困境：世界的信息是无限的，而自己的脑子是有限的。唯一的解法是压缩，把无数现象归纳为少数规律。
万有引力是压缩，“火会烫”也是压缩。区别只在于压缩的对象不同。
一种压缩，作用在别人已经压缩好的东西上。你读牛顿的公式，背勾股定理，学别人写好的代码。这是站在前人肩膀上，高效但吃的是存粮。
另一种压缩，直接作用在世界本身。婴儿扔一千次东西，才学会“它会掉”。这一千次试错，就是从世界里硬生生压出因果模型。
语言模型走的是第一条路：吃存粮。它把人类几千年压好的压缩包，拆开、学习、再重组。这很聪明，但存粮有限。数据快用完了，模型越做越大，进步的幅度却在变慢。你不可能只靠反复阅读别人的笔记，就变成一个独立的思想家。
另一条路自己压，无论是物理世界还是数字世界，每一秒都有新的交互在发生，新的反馈在产生。一个算法在股市里亏了钱，一个智能体在游戏里摔了跤，一个AI在对话里说错了话，都在逼它从现实世界里直接学习。这条路没有天花板，因为世界本身是无限的。
书里的知识，是别人给你的压缩包。摔出来的本事，是你自己压出的源文件。“交互”的本质就是获取高维度的、非结构化的反馈信号，所以这两条路并非二选一，而是螺旋上升。
婴儿用身体压出常识，科学家用符号压出规律。前者打地基，后者盖高楼。高楼建起来后，又能指导更高效的地基。
没有地基，高楼会塌。没有高楼，地基只能深埋地下。
因此这场争论的真正价值，不在于谁对谁错。它逼我们回答一个更根本的问题：在算力和资金都有限的条件下，究竟该往哪个方向走？
我的答案是：往“交互”这边挪一挪。
今天的AI，不缺那个读遍群书的科学家，缺的是那个会摔倒、会爬起来、会在真实世界里越活越聪明的婴儿。
倘若眼下的这条路，方向从一开始就是错的，等我们撞上南墙再回头可能就晚了。
而“交互”这条路，目前看似笨重、烧钱、回报慢。但它通向的地方，可能是语言模型永远到不了的。
一边说，压缩即智能。AlphaZero没看过一盘人类棋谱，光靠自己跟自己下棋，就学会了顶尖战术。OpenAI o1不需要新数据，只是让模型多想几轮，推理能力就大幅提升。
另一边说，追逐通用人工智能是错的。婴儿在学会说话之前，早就知道东西会掉、遮挡物后面有东西。这些本事不是看书看来的，是摔出来的。
两拨人各说各话，就像两个盲人摸象，一个摸到鼻子，一个摸到腿。
其实他们摸的是同一头象。
任何智能系统都面临同一个困境：世界的信息是无限的，而自己的脑子是有限的。唯一的解法是压缩，把无数现象归纳为少数规律。
万有引力是压缩，“火会烫”也是压缩。区别只在于压缩的对象不同。
一种压缩，作用在别人已经压缩好的东西上。你读牛顿的公式，背勾股定理，学别人写好的代码。这是站在前人肩膀上，高效但吃的是存粮。
另一种压缩，直接作用在世界本身。婴儿扔一千次东西，才学会“它会掉”。这一千次试错，就是从世界里硬生生压出因果模型。
语言模型走的是第一条路：吃存粮。它把人类几千年压好的压缩包，拆开、学习、再重组。这很聪明，但存粮有限。数据快用完了，模型越做越大，进步的幅度却在变慢。你不可能只靠反复阅读别人的笔记，就变成一个独立的思想家。
另一条路自己压，无论是物理世界还是数字世界，每一秒都有新的交互在发生，新的反馈在产生。一个算法在股市里亏了钱，一个智能体在游戏里摔了跤，一个AI在对话里说错了话，都在逼它从现实世界里直接学习。这条路没有天花板，因为世界本身是无限的。
书里的知识，是别人给你的压缩包。摔出来的本事，是你自己压出的源文件。“交互”的本质就是获取高维度的、非结构化的反馈信号，所以这两条路并非二选一，而是螺旋上升。
婴儿用身体压出常识，科学家用符号压出规律。前者打地基，后者盖高楼。高楼建起来后，又能指导更高效的地基。
没有地基，高楼会塌。没有高楼，地基只能深埋地下。
因此这场争论的真正价值，不在于谁对谁错。它逼我们回答一个更根本的问题：在算力和资金都有限的条件下，究竟该往哪个方向走？
我的答案是：往“交互”这边挪一挪。
今天的AI，不缺那个读遍群书的科学家，缺的是那个会摔倒、会爬起来、会在真实世界里越活越聪明的婴儿。
倘若眼下的这条路，方向从一开始就是错的，等我们撞上南墙再回头可能就晚了。
而“交互”这条路，目前看似笨重、烧钱、回报慢。但它通向的地方，可能是语言模型永远到不了的。
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要说这波小龙虾炒作热潮没有模型厂和云厂商在背后推波助澜我是不信的。
那么问题来了，论小龙虾哪家强，中国__找__?
PS：虽然我不爱吃，但我家附近的肥肥虾庄和靓靓蒸虾还挺有名的
那么问题来了，论小龙虾哪家强，中国__找__?
PS：虽然我不爱吃，但我家附近的肥肥虾庄和靓靓蒸虾还挺有名的
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为什么世界是一个巨大的草台班子？
你有没有发现，组织里坐在决策位置上的人，往往不是一线出身。他们可能是财务、投资或管理背景，对具体业务逻辑知之甚少。
那些对外官宣的战略规划、投入方向，实则是基层团队写好稿子，高层照念。
即便一线出身的负责人，在管辖范围扩大后，也难以对所有领域保持精通。所以他们对外看似懂行的表达，同样离不开专业团队支撑。
于是便形成一个看似矛盾却极为普遍的现象：外行指导内行。
一线从业者，深耕专业领域，精通技术、产品、运营落地，往往是组织创新的执行力量。
顶层管理者，核心能力聚焦资源层面，深谙投资者关系、商业逻辑拆解、组织治理。他们无需精通一线业务，只要掌握资源整合的核心，便能调动专业力量为己所用。
这两种角色能力本应互补，但在现实中常常相互错位。
之前OpenAI的宫斗戏就是一个经典案例。
奥特曼是投资人出身，他的核心能力在于整合资源：向马斯克等投资方争取资金，聚拢伊利亚等核心技术人才，推动团队完成ChatGPT研发。而ChatGPT的核心技术突破，实则由伊利亚带领的研发团队实现。
ChatGPT成功后，奥特曼推动OpenAI商业化转型，却与坚持非营利初衷的伊利亚产生矛盾，最终被董事会罢免。
奥特曼的困惑，反映出资源思维与专业思维的差异：资源视角下，商业化是组织持续发展的必要条件。而专业视角下，坚守初心有时候比商业利益更重要。
专业能力是根基，资源运作是翅膀，二者缺一不可。问题在于，当根基和翅膀朝不同方向使劲时，谁来平衡？
这个问题没有标准答案，我们只知道最终结果是伊利亚走了，奥特曼回来了。
组织的通行做法是让资源思维坐在驾驶位，专业思维坐在副驾驶。因为最终金主信任的往往是资源决策者，不是专业负责人。哪怕这个人对专业一窍不通、恣意妄为，这就是“草台班子”的真相。
然而真正的问题不在谁握方向盘，而是两种价值尺度能否被组织同时容纳。资源尺度看重投入产出，专业尺度看重突破本身。一个组织如果只有前者，会失去未来。如果只有后者，会活不过今天。
这需要资源负责人有判断专业价值的眼光，也需要专业负责人有用资源语言翻译专业价值的能力。能同时做到的组织，才能让做成事的人留下来。
类似的草台戏码未来必然还会反复上演，直到有人想明白：让两种价值尺度共存不是一道选择题，是一道必答题。
你有没有发现，组织里坐在决策位置上的人，往往不是一线出身。他们可能是财务、投资或管理背景，对具体业务逻辑知之甚少。
那些对外官宣的战略规划、投入方向，实则是基层团队写好稿子，高层照念。
即便一线出身的负责人，在管辖范围扩大后，也难以对所有领域保持精通。所以他们对外看似懂行的表达，同样离不开专业团队支撑。
于是便形成一个看似矛盾却极为普遍的现象：外行指导内行。
一线从业者，深耕专业领域，精通技术、产品、运营落地，往往是组织创新的执行力量。
顶层管理者，核心能力聚焦资源层面，深谙投资者关系、商业逻辑拆解、组织治理。他们无需精通一线业务，只要掌握资源整合的核心，便能调动专业力量为己所用。
这两种角色能力本应互补，但在现实中常常相互错位。
之前OpenAI的宫斗戏就是一个经典案例。
奥特曼是投资人出身，他的核心能力在于整合资源：向马斯克等投资方争取资金，聚拢伊利亚等核心技术人才，推动团队完成ChatGPT研发。而ChatGPT的核心技术突破，实则由伊利亚带领的研发团队实现。
ChatGPT成功后，奥特曼推动OpenAI商业化转型，却与坚持非营利初衷的伊利亚产生矛盾，最终被董事会罢免。
奥特曼的困惑，反映出资源思维与专业思维的差异：资源视角下，商业化是组织持续发展的必要条件。而专业视角下，坚守初心有时候比商业利益更重要。
专业能力是根基，资源运作是翅膀，二者缺一不可。问题在于，当根基和翅膀朝不同方向使劲时，谁来平衡？
这个问题没有标准答案，我们只知道最终结果是伊利亚走了，奥特曼回来了。
组织的通行做法是让资源思维坐在驾驶位，专业思维坐在副驾驶。因为最终金主信任的往往是资源决策者，不是专业负责人。哪怕这个人对专业一窍不通、恣意妄为，这就是“草台班子”的真相。
然而真正的问题不在谁握方向盘，而是两种价值尺度能否被组织同时容纳。资源尺度看重投入产出，专业尺度看重突破本身。一个组织如果只有前者，会失去未来。如果只有后者，会活不过今天。
这需要资源负责人有判断专业价值的眼光，也需要专业负责人有用资源语言翻译专业价值的能力。能同时做到的组织，才能让做成事的人留下来。
类似的草台戏码未来必然还会反复上演，直到有人想明白：让两种价值尺度共存不是一道选择题，是一道必答题。
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AI圈炒作圣经震撼首发
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