王煜全2025 前哨大會：下一個10年，只有2類人

內容來源：2025年11月15日，2025前哨大會。

分享嘉賓：王煜全，科技投資人、AI創業者、全球科技創新產業專家。

高級筆記達人| 李云 明月

責編| 柒排版| 拾零

第 9280篇深度好文：18204字 | 46 分鐘閱讀

商業趨勢

筆記君說：

“三個碼農，干十個碼農的活。”這已不是未來預言，而是當下正在發生的現實。

美國七巨頭（蘋果、微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉和Meta）利潤暴漲的同時，大規模裁員的消息不絕于耳——AI帶來的效率革命，其殘酷性正直接體現在就業市場的結構性變革上。

我們仿佛正站在一場由AI引發的“物種大滅絕”前夜。

歷史告訴我們，每一次大滅絕之后，必然伴隨新物種的大繁榮。

當AlphaFold摘得諾貝爾獎桂冠，當AI Agent的能力以月為單位飛速進化，真正的核心問題浮出水面：在這場顛覆中，我們是成為被動的旁觀者，還是主動的進化者？

人類百萬年的進化史，第一次從“被動隨機”轉向“自主引導”。這要求我們不僅要會用AI工具，更要深刻理解AI如何重塑產業生態（“人工智能+”）、優化決策模式（認知智能）、并催生從“產品交易”到“交互服務”的全新商業模式。

本文根據王煜全2025前哨大會整理，內容有所刪減，希望對你有所啟發。

大家好，我是王煜全，歡迎來到2025前哨大會，今天我們的話題是“刻意進化”。

首先我們需要面對一個真實的問題：AI的到來，對我們產生了非常深刻的影響。

好消息是AI將帶來一場技術革命，不僅滲透到我們的生活，而且滲透到我們的工作當中，我們的工作越來越多地運用AI。

壞消息是革命也有巨大代價，在提升效率的同時要注意到效率提升不夠快，可能就會被淘汰。

那未來到底是什么樣的？我們需要認真對它做探討。

一、認知破局：看懂時代巨變的“韻腳”

看清歷史，需要具備足夠宏大的視角。

我們非常推崇馬克·吐溫的那句名言：“歷史不會重復，但會押韻。”

1.先有大滅絕，后有大繁榮

我們都知道，在生物歷史上曾發生過五次被稱為“大滅絕”的事件。

結果發現一個有趣的現象：每次大滅絕都會導致80%-90%的物種滅絕，但當滅絕事件結束后，若能度過這場災難和危機，物種在滅絕后的1000萬年內基本上都能恢復到先前的物種豐富程度。

這意味著滅絕之后是大繁榮。

首先，生態位會被填滿。當自然環境保持穩定時，任何一個空白的生態位最終都會被生物占據。只要給予足夠長的時間，無論是生物、動物還是植物，都會遍布各個角落。

其次，會出現巨變。無論是小行星撞擊地球，還是火山爆發，或是氧氣含量過高或過低，總之會引發一系列嚴重的災變。

以恐龍滅絕為例。小行星撞擊地球，導致太空中彌漫著大量粉塵，這種污染使陽光無法穿透，地球連續三年不見陽光，進而導致地面植物大量死亡。

隨著氧氣急劇減少，恐龍這類龐大身軀的生物無法得到足夠的能量和氧氣，最終無法支撐而滅絕。

第三，另一個物種繁榮。在恐龍滅絕后的1000萬年，一個原本相對弱小的動物群體——哺乳動物，它們隨著恐龍的滅絕，獲得了成長的空間，實現了大規模的繁榮，體型也變得越來越大。

第四，占領生態位。眾所周知，所有這些靈長類動物之所以能夠繁榮昌盛，正是因為它們迅速擴張，占據了曾被恐龍統治的生態位，從而塑造了我們今天所見的這個世界。

事實上，技術變革也是如此。

當技術沖擊來臨時，物種滅絕的速度與新生物種擴散的速度，若以曲線模擬，它們非常相似。

我們不禁問：既然已知曉自然界會發生大滅絕，而人類歷史上也經歷了諸多技術進步，尤其是自工業革命以來，技術革命的速度不斷加快，為何我們仍難以把握其規律？

事實上，大多數情況下，我們很多人不能成為贏家，我們不是幸存者。

2.未來的贏家，必須成功通過“三重洗禮”

想成為贏家，首先解決的是：誰才能成為幸存者？而要成為幸存者，則需要明確生物幸存者與技術幸存者之間的區別。

① 生物幸存者與技術幸存者區別

在生物層面和技術層面，這兩者有明顯的不同。

第一，生物幸存者

生物成為幸存者的關鍵在于其淘汰因素，主要來自外部環境。所以，要成為幸存者，必須具備更強的環境適應能力。

以哺乳動物為例，在恐龍時代，哺乳動物想要成為幸存者，只能卑微地生活在山洞中，晝伏夜出，小心翼翼地隱藏自己，否則稍有不慎就會被恐龍捕食。

第二，技術幸存者

在技術社會中，有一個顯著特點，當新技術出現時，舊技術會徹底被淘汰。

也就是說，如果你停留在舊技術陣營，將沒有生存的機會，注定會被淘汰。

真正的幸存者是那些在新技術出現時迅速崛起的新企業中的一員。因此，你首先要站在新技術這一邊。

② 三重淘汰的幸存者

生存不是一次過關，而是連續闖關。

幸存者要經歷三重洗禮，我們以汽車產業為例。下圖為汽車產業變革過程中的數據表現。

第一重洗禮，源自物種間的競爭。

掌握了新技術的新物種必須淘汰那些固守舊技術的舊物種，這構成了完整的物種間競爭，正如汽車取代馬車的歷史。

在工業革命早期，尤其是在流水線問世之前，汽車尚未形成行業，只有馬車構成了一個復雜的產業體系。當時馬車作坊的數量多達1.38萬家，原因在于生產效率普遍低下，大多是小作坊式的生產模式。

第二重洗禮，是物種內競爭。

隨后，汽車行業興起，從奔馳開始，眾多企業學會了造車，盡管當時涌現出200多家企業，但它們全是新興企業，這些企業完全是新技術催生的產物。

那這些新興企業是否都能存活下來？答案是否定的。最終的勝出者不僅擁有新技術，還具備新理念和新模式。

我們一直強調，技術如同坦克，但關鍵在于打出閃電戰。新技術是造汽車，而新模式，即閃電戰，便是流水線。

之后，1913年福特推出流水線模式，一方面加速了馬車產業的淘汰，另一方面也導致大量未能迅速采用流水線的汽車企業被壓縮。

觀察時間表可見，企業數量從253家減至40家，這便是我們所說的第二重洗禮，即種內競爭。

第三重洗禮，是金融風險考驗。

當人們意識到流水線可大規模制造新產品時，資本市場便出現了問題，對未來的過高預期導致了追漲殺跌的“郁金香花球事件”。最終，1929年股市崩盤，只有在大蕭條中幸存的企業才擁有未來。

表面上看，40家企業中有35家存活下來，但存活的質量各異，有的勉強維持，有的資金充裕。若繼續追溯，便會發現并購新潮流的出現，最終僅剩幾家巨頭，如通用、福特等勝出。

所以，技術革命總會伴隨資本泡沫，只有抵御住泡沫破裂的沖擊，才能笑到最后。每一次技術革命都遵循這個規律，AI時代也不例外。

綜上所述，每次技術革命，尤其是大的技術革命都可見到三重洗禮。這與大模型、自動駕駛相似，這正是回顧歷史的原因。

3.你的選擇：相信概率還是規律？

① 生物進化是概率

我們知道，基因突變都有可能發生，物競天擇，老天爺會選擇那些能存活下來的個體。

老子曾言“天地不仁，以萬物為芻狗”，意即天地對萬物并無情感，所有發生之事皆不在意，最終總會有贏家。

所以，生物進化這是一個概率事件。

② 人類選擇講規律

人類不是這樣，不愿意隨機行事、成為自然選擇的一部分，希望所有的行動都有所方向。

在自然界所有動物中，唯有人類能總結規律，并按規律去辦事。

我們生而為人，需要發揮作為人最優秀的品質。

③ 新范式：刻意進化

人類進化不是生物進化、自然進化，不是物競天擇、適者生存，而是主動適應技術發展方向，這種屬于技術與文化的雙向選擇。

文化是可以傳播的，當他人文化更能適應技術并獲得更大利益時，我們應向其學習，這是人的特性。

所以，我們強調“刻意進化”。

成功不能靠自然選擇，必須主動刻意進化。

一旦知道未來是什么，就很容易獲益。因此，你需具備強大的內心定力，堅定的相信自己，讓時間去證明一切。

4.“行為隔離”：拒絕進化，就被淘汰

① 新物種的形成：行為隔離

科學家發現，新物種的形成關鍵在于生殖隔離，而生殖隔離通常在于地理隔離，因為一旦隔離會導致不同種群無法交配，新物種便應運而生。

有研究表明，生殖隔離并不總是依賴物理隔離來實現，另一種重要方式是行為隔離。

以海豚為例，兩個外表相似的海豚種群，因行為習性不同——有的偏好淺海，有的偏愛深海，隨著時間的推移，逐漸演變為兩個完全無法交配的種群。

我為什么要說這個？因為我們認為，未來一段時間人類可能出現物種分化：擁抱AI的人和反對擁抱AI的人。

目前，仍有不少學校禁止學生使用AI。因為一旦學生使用AI，老師的權威會受到挑戰。當學生沒有AI輔助時，老師說什么都是對的；但學生一旦擁有AI，老師的錯誤立刻就能被揪出來。

② “現代阿米什人”對技術的隔離

隨著人工智能的進步，你會發現，使用人工智能與不使用人工智能之間的差異越來越大。

這種差異究竟有多大？大到有一天，就像歷史上曾出現的那樣，有兩撥人完全涇渭分明。

以阿米什人為例。在美國紐約州及新澤西的一些地區，居住著一群被稱為“阿米什人”的人群。

這些人早在100多年前就遷居到美國，但他們相對傳統且保守，認為先進科技對他們有害，因此禁止使用任何先進科技。

迄今為止，他們僅能接受照明燈和收音機，其他如電視、電器等一概不用，互聯網更是無從談起。

盡管如此，這些人依然生活得很好。他們靠向紐約出售所謂的原生態雞蛋和雞等農產品維持生計。雖然他們能生存，但實際上已成為現代社會的依附者。

那么，未來是否會有越來越多的人因與人工智能的背離，導致被現代社會隔離？這種情況并非不可能。在某些地方甚至可能出現，甚至有人會刻意提倡這樣做，從而成為現代的“阿米什人”。

我們接著說，阿米什人與外界通婚也極為困難。因為他們從小在那種環境下成長，難以接受現代社會的沖擊。反之，現代社會的人要適應他們的生活環境也幾乎不可能。

所以，盡管屬于同一種族，我們稱之為“生殖隔離”，并非形成兩個不同的種族，彼此無法繁衍后代，而是理念上的不認同，導致通婚行為幾乎不可能。印度種姓制度就是一個例子，盡管都是同一人種，卻無通婚。

未來，理念差異是否會導致不通婚？就像中醫好壞之爭，似乎差點造成這種不通婚現象。

因此，我認為，人工智能未來可能更嚴重。

簡單說，當你使用人工智能時，你會迅速進化成新物種，而不使用的人則會陷入困境，甚至在交流上都會出現障礙。

使用人工智能的人會大量依賴其支持，視野和覆蓋范圍更廣；而不使用人工智能的人則會認為，人工智能存在幻覺，其言論不完全可信。

所以，我們強調必須成為適應新環境的新物種。

③ 新物種AI：歷史性機遇，填補生態位

當大規模滅絕事件發生后，最大的機遇并非僅僅是幸存者的爆發式增長，而是新物種對歷史上空缺生態位的填補。

這一現象在每個物種滅絕的時代都會發生，是滅絕之后的必然結果。

正如上面講的，因為恐龍的滅絕，哺乳動物得以進入海洋成為鯨魚，登陸成為大象，并在各個環境中演化出千變萬化的形態，最終形成一個能夠覆蓋各個生態位的多樣化群落。

我們認為技術發展也會遵循同樣的規律，當技術導致許多傳統企業消亡后，必然會出現大量補位的機會。

此外，技術進步還有一個顯著特點，即它不僅填補原有的生態位，還會創造許多全新的生態位和機會。

這意味著，你不僅有可能成為一個成功的企業，還有可能在自己的生態環境中構建一個新的生態環境，然后在其間成為主導者，擁有最大的話語權，成為規則的制定者。

未來，你會發現，當新企業占據了一個新的生態位并進行生態化擴張時，它將制定規則，其他企業必須遵從其規則。

二、行動指南：

從“幸存”到“引領”的進化路徑

1.企業幸存者的規律

① 新物種的種類

我們預測科技和人工智能到來后，行業會產生哪些新物種？概括而言，主要有兩種情況：

第一種是，當你掌握了相關技能后，能夠在他人出現時，提前識別出這個潛在的“新物種”，即未來的成功者。

第二種是，當前尚未出現此類新物種，而你有機會去創造它，那么你本身可能就成為這個“新物種”。

因此，通過洞察規律來把握未來顯得至關重要。

② 幸存者的規律

幸存者規律是普遍存在的，以共享單車為例。

具體如下圖所示：

第一，技術替代。

共享單車模式替代了傳統的自行車購買方式，致使當時專注高端自行車制造公司受到市場沖擊，新模式迅速取代了舊模式。

第二，模式淘汰。

企業間的競爭無處不在，無論是種群間還是種群內的競爭都十分普遍。在眾多共享單車企業中，最終存活下來的寥寥無幾。

第三，市場危機。

共享單車市場規模龐大，但相對于整個經濟體系和市場而言，其體量仍然較小，且并非由重大技術革命引發，所以，沒有引發市場危機。

我們說，真正的技術革命需要通用技術的支撐，即能夠在各行各業廣泛應用的技術，而人工智能（AI）便是典型的通用技術。

因此，在當前市場環境下，我們必須對AI股市崩盤保持警惕。

2.幸存者實現的路徑

我們要成為一個成功的企業家，必須掌握幸存者的規律。

第一步，學會用技術實現節能增效，及時引入新技術。

這一步叫提升適應性，也叫效率革命。

提升適應性意味著在新技術初期都會經歷一個節能增效階段，此時必須充分利用技術提升性能。

首先，是馬力。

工業革命起源于英國紡織廠，紡織廠引入機械動力后，便開始衡量動力大小，隨之出現了“馬力”這一單位，英文為“horse power”，意指設備輸出的動力相當于一匹馬的力量。

若設備功率為1馬力，表示這臺設備動力是1個“horse power”，如果為10馬力，則表示擁有10個“horse power”，它是衡量設備輸出功率的大小單位。

但人是輸出不了馬力的，人比馬弱得多。所以，工業革命帶來的重要模式創新之一便是工廠。

工廠的職能就是，把用馬力計量的生產工具串聯起來，從原型到加上各種零部件，最后到成品，整個過程的驅動力都是用馬力來計算，而不是人力。所有這些馬力疊加，最終形成產品，這正是工業革命的精髓。

馬力越大，輸出效率越高，競爭力也越強。

其次，是人力。

現在，人工智能有了不起的進步，開始能夠替代人力參與到企業的管理、分析、銷售等環節。

以IT公司為例，如果原來1個人完成1人的活，這叫“human power”，即“一人力”，如果能干10個的人活，即“十人力”。

現在因為AI人工智能，3個人就能完成10人的工作，甚至1個人完成10人的工作。顯然，擁有“十人力”者將擊敗“一人力”者。

未來一段時間，人力提升將迅速影響每個人。那些僅能完成“一人力”工作的人將被淘汰。

所以，對我們而言，生存的第一件事必然是節能增效。

第二步，避免被淘汰，找到新模式，形成新物種。

如果僅僅依靠節能增效是不夠的，盡管IT七巨頭（蘋果、微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉和Meta）能夠通過AI節省成本，但它們的競爭力并非僅僅在于省錢。

因此，必須尋找新的競爭力，這便是范式革命。正如我們所說的引入坦克，但核心在于打出閃電戰，展現你的特色和競爭優勢。

因此，單純省錢是不足夠的，必須要有更深層次的考量。

有以下3個思路：

首先，是業務。

目前，人工智能并未廣泛應用于服務領域，但今年，我們已經明顯看到了服務領域的曙光。

今年被許多人稱為“agent元年”，agent（智能體）的作用是能夠學會所有技能，不再僅輸出單一技能，而是能完成一整個工作。

今年將逐漸形成一道分水嶺：一種是以Manus為代表的通用型agent，完成一些難度不高的工作；另一種則是專用型agent的崛起，它們專注于特定領域的工作。

兩者目標一致，即完成任務。所以，我們認為未來完成任務的環節將被稱為服務。

過去，是將人工智能應用打包成“軟件即服務”（Software as a Service）。但現在情況發生了逆轉，不再是“軟件即服務”，而是“服務即軟件”（Service as Software）。

比如汽車領域。很多人認為汽車是完整的產品，但我要的其實不是汽車，而是出行服務。

沒有人能提供出行服務，所以只能賣給我一輛車，讓我自己駕駛。結果，我還得找停車位，還得保養車輛，這就是工業革命時代的困境。

在未來，我提供的不再是汽車，而是服務。你不需要擁有汽車，你需要的是自動駕駛出租車的服務，隨時隨地，我都能將你從A點送到B點。

因此，交通出行服務化才是今天這場電動車之爭的終局。

其次，是流程。

在流程方面，我們習慣了現有的模式，為什么要引入人工智能來提升效率？即便提升了效率，若仍以人為核心，我們稱之為“以人為本”，那么這種以人為核心的流程也將被打破。

未來你會發現，人在流程中反而成為了阻礙因素。只有去除人的因素，流程才能順暢。

正如工業革命時期所發生的那樣，紡織廠中的工人被排除在流程之外，機器自行完成生產，人只需旁觀：機器正常運行時，人無需干預；機器出現故障時，人只需進行簡單的修復。

因此，人的角色轉變為旁觀者、監督者和輔助者，尤其現在對人的要求更高，需要具備主動性，成為系統思考者，思考如何改進流程。

總體而言，流程將趨向自動化，甚至未來會實現自主化，即各個智能體能夠相互通訊時，它們可以自主交流、協作完成任務。

第三，是企業。企業要從自主走向自進化。

目前，中國的自動化水平有待提升。自動化首先要求所有事物數據化和量化，然后交由智能體處理，完成自動化任務，進而邁向自主化。

最終我們要實現的是自進化，即系統能夠自我進化，這樣的企業才有未來。

從周期角度來看，我們將進入一個快速自進化的周期。

理念的更新至關重要，正如自然界在大災變后千萬年趨于穩定，新增物種數量回落至普通水平，機會減少。

只有在劇烈變化的時期，新物種大量涌現，前提是形成新理念并跟上其步伐。

未來十年至二十年，基于AI的理念將充分到位并廣泛應用于各行各業，之后可能會迎來一段穩定期，你或許能成為生態中的霸主，長久生存。

3.最大的商機，藏在“服務平權”里

① 這個時代的使命是服務平權

上一個時代的核心是物質平權。每個人都可以擁有一輛車，可能富人擁有的是勞斯萊斯，窮人開的是捷達。

任正非曾說“最好的車是捷達”，因為規模生產帶來的改進的積累，契合萊特定律——生產規模越大，改進越多，工程能力越強，產品越優質。

雖然勞斯萊斯前身是生產飛機發動機的企業，但捷達的發動機、傳動系統等核心部分并不遜色，實現了“你有車，我有車，核心部分卻不相上下”的物質平權。

過去，優質的醫療保健、家教、管家等服務只有富人才能享有，甚至富人的壽命普遍更長。憑什么富人比窮人活得長，這個時代就應該消滅這種不平等。

這個時代的使命是服務平權，因為我們終于有了新的滿足能力——人工智能。它能學會專家級經驗，再以兩種策略提供服務：一是高價供給富人，二是低價普惠于大眾。就像福特T型車比蘭博基尼這樣的跑車更成功，前者讓福特成為當時的世界首富。

所以，“給大眾提供服務”才是未來的趨勢，要讓以前富人才用得起的服務賣給窮人。

這時候你會發現，這個標的非常好找。你想想，現在有哪些東西是富人都愿意用，但窮人都用不起的？

比如，很多公司高管都配有秘書，他為什么要配秘書？把不想干或者干不過來的事交給秘書干。

但是“秘書”不想要秘書嗎？如果能給秘書都配秘書，這樣的服務范圍是不是比給高管配秘書要大得多了。

在兩年前我都講過——要干掉每個公司的前臺。對公司來說，前臺沒有意義，而前臺沒有成就感，也沒有職業上升的通道，工作多年也學不到有用的經驗，沒有意義。

怎么辦？用人工智能來干。反過來想，每個公司都可以擁有人工智能前臺，再小的公司也需要有個前臺，就成了普惠。

所以，機會好不好找？盯著富人就行了。

我們剛從硅谷考察美國的長壽科技，發現現在最愛投資長壽科技就是富人，除了他有錢，最主要的原因是他也想長壽。他想第一時間用到長壽的成果，所以去投資。

現在大家都在用人工智能做PPT，而且水平很高。但我有個朋友卻認為這件事注定不會大，因為富人不用做PPT。

盯著一個富人不干的事能有多大？但你盯著一個富人在干，窮人也想干但得不到的事就一定巨大。

所以，這個時代，你要找到一個領域，用人工智能重新定義這個領域，把它的舊觀念都改寫掉，這就是未來，這就是新物種。

② “行為上網”，重塑互聯網格局

前幾年語音交互硬件也曾流星一樣閃耀過，今年就輪到AI眼鏡了，但這回可能真的站住了，而不是像一顆流星一樣，因為真的形成產業了。這背后的機會是構筑人和物理世界的信息層。

這不得不說很多人有遠見的，尤其是西方的公司，他們對未來的思考和布局非常值得我們學習。

扎克伯格最成功的是VR頭顯，但他現在的重心在眼鏡上了。

在扎克伯格看來，人不可能永遠被眼前的東西擋著，現在VR的虛擬世界非常有想象力，未來可能做得很大，但你主要是和真實的世界交互，所以頭顯不會成為主流，但你可以戴眼鏡。

為了在自然環境中與物理世界互動的時候有更多參考，以后人人都要戴眼鏡。

從進化來看，我們的軀體是幾百萬年進化的結果，但文字、語言等人類文明只花了一萬年就誕生了。這一萬年太短，我們的生理結構沒發生任何改變。

這具“舊軀體”如今要面對的最大新情況，就是社交人數的爆發式增長。一萬年前的部落時代，每個部落最多150人，部落間幾乎沒有交往，根本不需要應對大量社交。

而現在，人們的社交范圍遍布全球，接觸的人越來越多。人腦能儲存上百萬張人臉，只要見過就能認出對方“面熟”，但儲存人臉的區域和記憶名字的機制是脫節的。所以幾乎所有人都會遇到“見過面卻叫不出名字”的情況。

如果人工智能能幫我們解決這個問題——識別對方身份、回憶相遇場景，甚至呈現對方的生日、興趣偏好、朋友圈動態等背景信息，社交互動會順暢很多。這就是尚未充分開發的“人工智能輔助社交”，它將成為下一個重要方向，還能推動社交網絡實現不可估量的進步。

互聯網發展至今可分為兩代：第一代是傳統互聯網，核心是“內容上網”，比如早期的網頁瀏覽；下一代的無線互聯網不只是內容的移動化，核心是“行為上網”——用戶的行為可跟蹤、可分析、可傳遞，能衍生更多價值。

第一代社交網絡以Facebook為代表，依托傳統互聯網；但無線互聯網時代，雖有美團、滴滴這類基于行為的應用，卻沒出現真正的“行為社交網絡”。

而社交的核心本就該圍繞行為展開，所以未來“行為社交+人工智能”的組合，大概率會成為新的社交形態，甚至有機會顛覆Facebook、微信這類現有平臺，掌握這個規律就能搶占先機。

再看扎克伯格的野心，其實和這個趨勢不謀而合。傳統互聯網時代，人們和互聯網交互的核心門戶是谷歌，這讓谷歌長期保持高估值，也讓扎克伯格一直眼饞。

移動時代到來后，人們需要隨時隨地和互聯網交互，但早期很多專家反對手機上網，覺得走路看網頁會“撞樹”。

可現實是，移動時代的核心需求根本不是“看內容”，而是“用互聯網數據輔助現實行動”——比如給眼前的現實場景做標注、做補充。

這正是扎克伯格的發力點。國內也有帶顯示功能的智能眼鏡，但大多把內容投在視野正中間，核心是“展示內容”；而扎克伯格的設計是把內容投在側邊，目的是給眼前的現實事物做“角注”。就像游戲里角色的血量條在頭頂而非身上，側邊標注不會遮擋現實，還能補充信息。

他的終極目標，是讓人和世界、萬物之間多一層“信息標注層”——比如看到一個人，側邊就能顯示他的身份、相遇場景等信息，不影響面對面交互，還能輔助溝通。這種“標注世界”的模式，在人工智能時代實現的可能性非常大。

Facebook的AI眼鏡能否成功仍有很大懸念，畢竟擅長硬件的蘋果也將推出同類產品。

③ 手機不會消失，終端智能將會大規模興起

前段時間，馬斯克預測五年內手機會消失，但我并不認同。手機是身邊最便攜的“核心算力載體”，未來人們對算力的需求會越來越高，總不能天天背著電腦出門，揣著手機才是最優選擇。

這也意味著，一個20年前流行過的概念會重新走紅——“body are a network（身體局域網）”。簡單說，就是圍繞身體，把所有軟硬件整合起來形成小網絡，讓它們互相協同。

而這個網絡的中心，非手機莫屬。現在很多人的手機已經會通過藍牙實時連接多個設備，我最多時連過5個，未來這會是常態，5個可能只是起點。

這些設備的分工很清晰：藍牙技術成熟，負責設備間的連接傳遞；手機承擔主要算力，畢竟如果讓眼鏡具備手機級算力，重量根本無法承受；眼鏡等設備則專注于數據采集和交互，保持輕巧便攜。

所以五年后，手機被拿出來的頻率會越來越低——因為交互不再依賴手機屏幕，但手機絕對不會消失。核心原因是APP不可能消失，每個APP都積累了各自領域的行業數據，能提供專業智能服務。

未來我們不用再費力翻找手機里十幾個屏幕的APP，而是通過眼鏡這類設備的語音交互直接調用，不用手動打開。這種語音調用的方式現在已經在推進，未來兩年內大概率會普及。

未來兩年，終端智能一定會大規模興起，核心前提是手機APP的支持。這些APP都不是通用的，而是聚焦特定領域的專用工具，這也契合當下人工智能的發展邏輯——現在不可能實現AGI（通用人工智能），只會落地“領域智能”。

領域智能是用特定領域的數據訓練而成，能給出該領域最優的專家級建議，甚至超越人類專家，但跨領域就失效，需重新訓練。

每個APP都具備這種領域智能輸出能力，比如美團專注餐飲相關服務，其他APP也各有專攻，處理不同場景問題。

這些APP的能力會被一個“智能助手（agent）”整合，再與用戶交互，就像每個人都有專屬秘書，這種“智能助手分層”的模式已經在部分程序中落地，未來兩年會更普及。

這也意味著，僅靠智能眼鏡不夠，必須搭配手機的算力和海量專用APP——這正是蘋果的優勢。如果明年下半年蘋果推出的智能眼鏡表現出色，扎克伯格的AI眼鏡大概率會失去競爭力。

不過大方向沒錯，若不打算做硬件，反而有很多機會：終端智能會重構人與環境的交互生態，細分領域、行業的配套服務、輔助支持類創業機會會大量涌現。

另外，手機存儲了我們海量的行為習慣數據，基于這些數據，AI能提供極具個性化的服務。比如針對飛行出行，AI可輔助管理機票折扣、里程積累，這種精準服務能讓提供者成為贏家。

上一個時代的核心是互聯網的內容智能化；而接下來，核心會是無線互聯網的“行為智能化”。國外已提出“大行動模型（large action model）”，但我們可以更超前，落地“大行為模型（large behavior model）”——通過連續監測用戶行動，預測后續行為。

行為預測的商業價值早已顯現：比如美國車企會把汽車分期付款數據分享給大宗消費品公司，這些公司提前兩個月推廣冰箱等產品，等用戶三年車貸還清、有了閑錢，就容易促成購買。

而人工智能時代的復雜行為預測，會讓這種精準對接更高效。

人工智能紅利正在逐步擴散，第一波受益者是OpenAI、Anthropic這類大模型企業；第二波輪到有用戶、有數據的企業，哪怕是Palantir、SAP、Intuit（國外做賬企業）這類偏傳統的公司，靠AI優化服務也能盈利；下一波的賺錢機會，會落到有用戶且手握行為數據的企業身上。

三、贏家心法：定義未來的規則制定者

我們活著不是為了活著，活著是為了成為領導者，成為規則制定者。

1.把握機會，成為規則制定者

我覺得我們非常幸運，因為我們有機會成為規則制定者，這是真正讓人最興奮的。

中國的過去40年是向全世界學習致敬的40年，我們有機會學會適應人家的規則，未來40年我們有機會制定規則。

但是制定規則一定要從更宏觀、從更全球的角度去講，因為你要別人遵守你的規則，你不能說我是中國規則，請你聽我的，這叫霸權。

那未來如何做好領導者？這我認為是中國最大的挑戰。

當然，有一個前提需要明確：在一場大革命到來之際，不應只著眼于搶占那些微不足道的小山頭。

具體怎么做？具體如圖所示：

第一，導入期

在導入期，幾乎每一輪的瘋狂投資都源自于技術創新。這是因為技術發展需要新的基礎設施支持。

正如我們所見，這一輪的創新焦點是AI，其基礎設施是GPU計算中心。從這個角度來看，我們有理由相信，只要投入大量資金購買大量GPU，如果公司破產，那么GPU仍然會保留并且使算力成本下降。

但事實上，核心的問題在于它GPU的更新速度太快了，以英偉達為例。每年都有小更新，兩年一大更新，三五年后，老舊的GPU就沒多大用了，這無疑會帶來麻煩。

因此，我們承認這個未來存在泡沫，但在我看來，當前所見的優質泡沫將促成未來的大規模發展，并進入展開期。

第二，崩潰期

在進入展開期前，有個前提條件，即你必須成功避開中間那段所謂的崩潰期。

一旦度過崩潰重組期，你將立足于那些崩潰后留下的優質泡沫所形成的廉價基礎設施，從而實現更快速的發展。

因此，避開這一問題是關鍵所在。

第三，展開期

一旦你進入快速發展期，其特點便是搶占不同的生態位。

雖然大家都在做人工智能，但如今人工智能領域已經開始分化。比如，你專注于自動駕駛，我致力于語音交互，他則投身于專業行業，如醫學數據的解讀等。

這種分化至關重要。

每個領域最終都會涌現出贏家，關鍵在于你是否最早進入該領域，甚至是否最早將該領域琢磨透徹，并為其樹立新的思路、思想和觀念。

2.深耕領域，深刻理解“約束滿足”

現在大家應該明白了，僅僅生存其實并不復雜，只需先運用技術，再找到合適的模式即可。

然而，到了擴張階段，情況就變得復雜了。

我們引入一個概念，即“約束滿足”。

① 定義：什么叫“約束滿足”？

約束滿足，通常被稱為約束滿足問題，即數學中常需解決的問題類型。

比如，在有限數量的外賣小哥情況下，如何盡可能快地將所有包裹送達每位收件人，這就是一個典型的有限條件下的最優滿足問題。

此類問題往往沒有完美的最優解，只能尋求一個盡可能好的解決方案，而這正是現實中的常態。

② 最優解：現實世界的“約束滿足”

現實世界本質上是一個不斷求解“約束滿足”問題的過程。

什么是“約束滿足”問題？你需要了解，比如當前的約束是什么？你這個領域的具體約束有哪些？你如何更有效地去滿足這些約束？以及利用現有技術實現更優的滿足方案。

比如，交通出行一直是一個典型的約束問題。

過去的滿足方式，由于沒有人能夠將周圍的人送到各個目的地，解決辦法就是制造車輛，讓人們自行駕駛。如果能大規模造車，使每個人都擁有一輛車，那么出行問題就自行解決了，這在當時的約束條件下是最優的解決方案。

然而，現在情況有所不同。

首先，會經歷了一個過渡階段，即確保每個人都能有車，但許多人擁有大量閑暇時間，自己并不常用車，同時也有時間服務于他人，于是出現了Uber，這是一種更優的約束滿足方式。

其次，你不需要擁有車，我提供車輛和服務，互相幫助，這樣一段時間后，依然會不夠完善，因為Uber司機數量有限，且司機也需要休息。

那么未來的解決方案是什么呢？答案是自動駕駛，街道上始終有自動駕駛車輛在運行，誰需要就誰來使用。

你會發現，約束條件在不斷變化，滿足方式也在隨之演變。

因此，在第三階段，若要成為行業霸主，就必須找到一個特定領域，深刻理解該領域的約束條件，并掌握如何在領域內改寫這些約束條件，包括提出更優的滿足方案，這才是最重要的事情。

3.搭建護城河，規模化實現“工程解”

① 企業“約束滿足”：追求工程解

這是什么意思呢？它指的是并非局限于實驗室或小批量的產品，而是需要廣泛適用才行。

如果你不上規模是沒有意義的，規模決定了一切。

在汽車領域，人們往往更仰視跑車、超跑，而鄙視普通家用車，認為家用車缺乏技術含量。

以蘭博基尼為例，這個聞名遐邇的品牌，全球全年銷量僅3000多臺。而家用車品牌，以豐田為例，它是銷量最高的品牌，年銷量可達1000萬臺，其他品牌也大多在幾百萬臺的水平。

相比之下，一個品牌若只賣千臺，而另一個品牌賣百萬臺，誰的利潤更高不言而喻。

所以，當車企向電動化轉型時，那些跑車廠商由于規模太小，無法投入足夠的研發費用，會難以轉型。

這就是未來的挑戰，我們稱之為“工程解”。

此外，我們要記住一個概念，即工程＞技術＞科技。

坦白說，我們大多數人對這一概念存在誤解。具體而言，我們往往過度重視科學，至少也會重視技術，卻忽視了真正關鍵的因素——工程。

我們講，工業革命以來的普遍規律是規模化，而規模化又是通過什么實現的？答案是工程。

當然，工程背后需要技術支持，技術背后則需要科學原理支撐，這一點是對的，但最終能否通過工程化實現才是最關鍵的一環。

哪怕再好的科學，再牛的技術，沒有工程化實現能力就沒有意義。

② 自然界“約束滿足”：DNA和RNA

在自然界中，我們常說物競天擇，適者生存。那么，適者是如何適應環境的呢？這其實是一種工程化的適應。如果沒有工程能力，物種是無法適應的。

為什么只有具備工程能力才能實現規模化適應？因為單個生物的生存并無太大意義，能否擁有無數后代才有意義。

這就是工程能力的重要性。

所有生物體在自然界中生存，都面臨一個限制滿足問題——只有有機體才能與環境互動，具備適應性。

然而，有機體的脆弱性使其在環境中長期生存成為難題。這就是生命體面臨的所謂“約束滿足”問題。

生命體是如何解決這一問題的呢？其解決方案非常巧妙。

首先，生命體需要能夠自我復制，且每次復制都保持一致。因此，生命體擁有一個復制信號信息的密碼本，即DNA。

其次，生命體還需要在自然界中適應環境，生存下去。生命體將DNA轉化為RNA，編碼成蛋白質，形成身體結構，與環境互動。

因此，生命體擁有兩套系統：一套模擬系統用于適應環境，另一套數字系統用于保證遺傳的連續性。

這兩套系統巧妙結合，形成了DNA、RNA和蛋白質的完整體系。從生物學角度看，這種限制滿足的工程解決方案在每個細胞中都被廣泛應用。

③ AI“約束滿足”：專家經驗規模化復制

AI時代，我們需要做的一件事就是研究AI時代的約束滿足情況。那AI時代的約束滿足我們看到的是什么？

其實，很多是繼承自過去的。也就是說，工業革命已經使我們的許多需求得到了滿足，但其方式是通過提供產品。這種方式的好處在于普惠性，能夠大規模生產，人人都能獲得這些產品。

然而，現在問題來了：僅僅通過提供產品的方式真的是好的滿足方式嗎？顯然不是

以前我們別無選擇，只能實現規模生產，現在，情況有了改觀，專家經驗終于可以規模化復制了。

因此，我們不再需要將產品直接交給你，而是通過產品作為載體，為你提供規模化的服務。

現在，每個人手中幾乎都有一部外觀相似的手機，但手機里提供的服務卻可以是個性化的。也就是說，手機本身并不重要，它只是服務的載體。

未來，越來越多的硬件將成為服務的載體，以提供個性化的、持續的服務，幫助每個人解決他們實實在在的需求和問題。

這就是這個時代約束滿足的最優解，當然，其前提是達到最大規模化。

四、不同領域有自己的“刻意進化”方向

1.教育服務，從掌握技能到找到熱愛

現在很多AI教育公司做得不錯，國際排名也靠前，核心思路是：孩子不會某道題，AI掃描識別后，用同類題型反復訓練，直到孩子掌握。

但問題恰恰在這里。孩子自己主動尋找解題方法、最終攻克難題的過程，正是之前提到的“hermesis”——一種逆境鍛煉。

這種鍛煉會帶來“內啡肽”獎勵，完成高難度任務時的成就感尤其強烈。就像很多人熱愛體育運動，追求的不只是獎金，更是攻克難關的滿足感，難度越高，成就感越強，這是人的天性樂趣。

而AI直接幫孩子找答案、逼他訓練的模式，看似解決了眼前的解題問題，實則剝奪了這種成就感。表面是戰術上的幫助，本質上會讓孩子喪失對這個領域的熱愛，得不償失。

未來真正需要的教育，核心在于兩點：

其一，培養孩子對某個領域的熱愛。

未來所有可重復、標準化的工作，AI（比如OpenAI，月費僅20美金）都能更高效完成，孩子再去掌握這些意義不大。真正有價值的，是AI做不了的——基于熱愛的創造。

實現這一點，需要有人能伴隨孩子成長：懂教育、能和孩子順暢互動，持續跟蹤他的興趣點。當孩子對某件事感興趣時，不是直接提供幫助，而是給出適配的挑戰。比如孩子喜歡數學，就給一道“努力就能解決”的難題，讓他在克服挑戰中自己分泌內啡肽，這種內在滿足感遠勝于外部激勵。

家長很難同時做到“懂教育”“當知心伙伴”這兩件事，但AI可以。AI沒有自我執念，能耐心陪孩子溝通，精準捕捉他的需求和特征，恰到好處地提供挑戰，反而能贏得孩子的認可。

其二，培養孩子的綜合能力。

這個時代不再需要單一的專業技能，綜合能力才是核心競爭力。就像劉邦能當皇帝，不是因為他比韓信會帶兵、比蕭何會管后勤，而是因為他懂得“帶將”——整合各方能力的綜合素養。

過去的教育思路是“先學單兵作戰（單項技能），再學管理（綜合能力）”，但中間的層級技能早已無用。正確的做法是讓孩子“從小就學當元帥”，直接鍛煉綜合能力。

AI工具降低了做事的門檻，孩子和我們在工具使用上基本站在同一起跑線。不用怕孩子“不懂”，他們的能力遠比我們想象中強，過去是環境約束了他們，現在可以用AI打破這些障礙，讓孩子從小去做更復雜、更有想象力的“大事”。越能做成這類事，孩子的成就感越強，綜合能力也會在實踐中自然提升。

說到底，我們的教育需要重新改寫，核心不是教會孩子做小事、解難題，而是用AI輔助，幫孩子找到熱愛、鍛煉綜合能力，這才是未來的核心競爭力。

2.中國全球化

我們很幸運能身處三大浪潮的疊加期：一是人工智能帶來的智能革命；二是工業革命的終極高潮——工業制造的全球化覆蓋，工業革命的核心是規模化，而規模化的盡頭就是全球化，這一點只有中國能實現；三是數字化機遇，如今全球進入數字時代，一切都可量化、可分析。

結合這三大浪潮，有兩個關鍵判斷愈發準確：過去40年中國經濟是本土驅動的高速發展，而未來40年，中國企業的海外收入總和可能會等同于本國GDP，形成“影子中國”。

周其仁老師也提到，要關注“中國人的經濟”而非僅局限于“中國經濟”——前者會像40年前的改革開放那樣高速增長，畢竟當前海外收入基數低，要達到中國本土經濟的體量，未來40年中國企業的海外收入必將持續高速增長。

但全球化的核心挑戰是效率與平衡，如何快速覆蓋全球市場？美國多年來推行“glocal（全球+本土）”理念，卻始終沒解決核心問題——派不懂本土的人經營會失敗，強調本土化又容易導致海外團隊與總部離心。

早年不少外企靠港臺人銜接中國市場與海外總部，反而讓港臺人成為大陸員工的晉升天花板，進一步阻礙了全球化推進。

而中國企業如今有了新解法——“Digilocal（數字化+本土化）”。全球已全面線上化、數字化，借助抖音、Tiktok等平臺，企業可搭建數字化平臺，結合人工智能agent技術，對各國本土數字化營銷數據進行分析、統計和推廣，實現中央統一管理。

目前多數中國出海企業還存在誤區，只關注產品本身、一味追求銷量，卻忽略了效率才是全球化成功的關鍵。

中國制造當前的核心挑戰是智能化升級。如今全球經濟和企業的競爭力重心已從硬件轉向智能水平，缺乏足夠智能的硬件，就如同沒有靈魂的軀殼。

最典型的例子是人形機器人。它能完成復雜動作，但至今沒有可適配的應用場景。核心原因是它不夠“聰明”，無法真正理解環境，也不能與人類（自主行為體）自如互動。這種互動需要物理AI（physical AI）技術支撐，還需建立能理解并預判其他自主行為體下一步動作的系統，而目前這套系統尚未成型。

人類能輕松為他人提供服務，源于大腦右側的天然功能——無需理性分析或心理學知識，就能直覺性讀懂對方的意圖和喜怒哀樂。但機器人沒有這樣的“天然能力”，目前還未被設計成能理解人類意圖的形態，這也是其難以落地應用的關鍵。

機器人作為新興領域，暫時難以落地尚可理解，但大量傳統制造領域已面臨迫切的升級需求。以汽車行業為例，若不向智能制造、自動駕駛方向轉型，未來將難以立足。

對中國制造而言，能否為硬件賦予“智能靈魂”，實現全面智能化升級，是未來必須攻克的重大課題。

每個領域都有機會，但得有野心：用AI判斷領域的約束滿足條件，創造新觀念、新打法，成為該領域霸主。要是成不了霸主，哪怕最早進入，只做戰術級的事，也容易被替代。

所以進入任何行業，都要有戰略高度，把行業吃透、看懂未來趨勢，才能成為未來贏家。

我們要培養科技產業的覺知，也就是對科技產業的理解。科技產業的發展有規律，這種規律能通過培養形成直覺，憑直覺做出的下意識判斷往往是對的。

未來的贏家，關鍵是給普通人提供一套新的感覺系統。按這個方向設計，贏面會大很多。

五、穿越新周期，構建新生態

成為頭部才能定義產業和規則，這一點至關重要。

而前提是要有長期意識，大多數人容易被短期波動影響，但這些沖擊的長期影響往往有限，就像疫情如今已沒留下太多痕跡。不妨多問自己：這件事2年后還重要嗎？多數答案是否定的，大可忽略。

1.長期趨勢，新基建競爭

長期判斷里，人工智能未來大概率形成中美兩大陣營，且各自向外延伸：美國會聯合歐洲、日韓、澳大利亞，中國則依托“一帶一路”聯動第三世界國家。

未來的中美之爭，核心就是全球AI新基建的爭奪，關鍵看各國用的是中美的大模型、靠的是中美的基礎設施。

2.長期趨勢，“穩定幣”不穩定

AI的興起與數字貨幣主流化看似無關，實則未來可能匯合，帶來金融層面的大變化。

數字貨幣在未來兩年會持續得到支持，因為特朗普特別支持數字貨幣，這將造就一大波美國巨富。穩定幣也受到特朗普的支持，穩定幣還能助力購買國債。

當數字貨幣主流化以后，那個主流平臺就開始活躍起來了，Robinhood等平臺要推動證券數字化，實現7×24小時交易。

交易平臺數字化，數字貨幣主流化之后，穩定幣將形成主要的交易貨幣，帶來的后果是金融的流動性大增了，而且沒有剎車機制了。

比如前段時間美股大跌的時候，比特幣也跟著跌了，因為比特幣已經進入主流了，和美國股市已經同漲同跌了，這個趨勢已經非常明顯了，但是比特幣的跌幅比股市跌幅大多了，因為普遍加了杠桿，而且還沒受到監管。

表面看，穩定幣的價值是穩定的，因為錨定的是美元，但它最大問題是它的流動性比美元高多，因為它的結算更有效、更高效，而且它結算成本更低，所以它周轉就更快。

再加上Robinhood這樣的平臺越來越成為主流平臺，將來交易量越來越大，成為主流平臺以后，你會發現沒有時間去思考。

現在的穩定幣發行量大概到了3500億，我們認為大概兩三年時間，即到28、29年時候會突破到1萬億。

它的流動性極強，相當于給股市注入20萬億資金。流動性足夠強，加上有加杠桿的空間，足以動搖股市。

現在只差一個導火索，導火索就是人工智能有了基本的結果，在這些利好的支配下，形成了過度追捧，以為明天就會實現美好的未來，其實是對未來的預期嚴重高估。加上美聯儲進入降息周期，特朗普也可能換上支持降息的美聯儲主席，釋放大量資金。

3.穿越周期，幸存者的繁榮

這幾件事的綜合疊加之下，預計在2029年前后會有一次特別大的動蕩。

但這個波動期可能很短，因為從互聯網泡沫到2008年的金融危機中，美國已經懂得如何應對，一定會大把撒錢，來維持金融的信用不讓其崩潰。這意味著躲不過去就會損失慘重，躲過去了就會大賺一筆。

今天的終極結論：第一，擁抱新技術，才能擊敗老對手；第二，形成新模式、新理念，在特定領域扎根，成長為該領域的新物種；第三，務必防范2029年的風險，熬過風險就能通過并購加速擴張，沒熬過要么被淘汰，要么被別人并購，再無未來。

只要能穿越這場風暴，未來會迎來各行各業的大繁榮。到那時，你會成為行業贏家和規則定義者，更要搭建生態，讓整個行業生態共同繁榮。

如果你不是做生態的，在生態里也有自己逆襲的機會。

我們都聽過UPS創始人Jim Casey的故事，那時他是11歲就輟學創業的小孩子，干的是送信的差事，當他預感到汽車來了之后送信的差事就會沒了，但送包裹是能干的，于是第一個引進了福特車，把后備箱改裝成了貨箱，變成送貨公司。

其中的核心邏輯，本來送貨是汽車的后端業務，有汽車就可以給別人送東西，但慢慢地變成主導者，做成了貨運行業，成了貨運快遞行業的主導者，這時就不再依賴于車，而隨時可以買不同的車滿足我的服務，這就是配套的逆襲，重新定義一個新的行業。

未來有個有趣的可能：AI領域中，不少先給行業做配套的角色，或許會逆襲成為主導者。比如交通出行行業，當自動駕駛出租車（RobotTAXI）普及后，會構建起全新的產業生態。

想探索這類未來趨勢，建議多用大模型親自嘗試，能快速找到體感和體驗，但大模型并非完美，人的經驗也很重要，兩者需要互補。

比如我想到的“移動電商”，就是大模型沒完全覆蓋的方向：睡前刷購物軟件下單，第二天商品會送到車里，車玻璃可切換不透明狀態，方便在車內試穿，合適留存、不合適由車輛帶回退貨，真正實現“移動中的電商”。

健身行業也有創新空間。很多人健身只是為了健康指標，卻覺得過程枯燥，反而喜歡打游戲。其實可以把健身運動量轉化為VR游戲——花半小時打游戲，就能完成當天健身任務。

未來的想象空間巨大，但核心是“刻意進化”：先想透底層邏輯，確定定向的大方向，再根據實際情況調整細節，這才是未來成功者的關鍵。

4.個人的刻意進化指南

每個人都要做到這幾點：一是擁抱AI，善用新技術；二是“勤于懶惰”，把“想偷懶、讓AI服務自己”的需求變成機會；三是持續預測未來，讓行動向預測方向靠攏，最終促成預測落地。

好奇心是人類發展的核心動力。人類和其他動物不同，能終身保持好奇心，這份“長不大”的特質正是優勢。要多向孩子學習、保持好奇心，因為AI能幫我們解決問題，而發現問題的關鍵就在于好奇心。

總結來說，這個時代要手握AI這一“新武器”，在各個行業創造新打法、占領新邊疆，形成新思想和生態，才能立足。

今天就到這里，謝謝大家。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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