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      為什么越聰明的人,越容易在技術革命里虧錢? |MindCode周報No.62

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      你好啊,我是文兄,你正在閱讀的是 MindCode 周報。每周末發布 3 個我的想法、2 個來自別處的啟發、1 句關鍵的話。歡迎讀后在評論區交流。

      三個想法 想法一:小心“終局謬誤”,讓你損失財富

      2022 年 ChatGPT 橫空出世,很快敏銳的人就意識到,這對搜索是巨大的沖擊:當你只需要問 AI 就能獲得答案,為什么還需要點擊搜索結果呢?

      Google 自己也很慌,匆忙在 2023 年 2 月推出 Bard 應戰,結果發布會現場演示翻車,Google 股價單日暴跌近 8%,市值蒸發 1000 億美元。此后股價持續下行。

      當時全網都在喊“Google 要死了”, 有“先見之明”的人都在拋售 Google 股票。CEO 劈柴兄估計那段時間也覺得自己要被干下課了。

      然而沒想到的是,Google 搜索不但沒完蛋,反而收入一路狂飆,從 2022 年的約 404 億美元,漲到2025 年底的630 億美元,僅 2025 年第四季度就增長了 17%。(注意,這里僅僅是Google搜索業務的收入,不是Google所有業務的總收入)

      Google 的股價,也從83 美元的低點一路反彈,到 2026 年 2 月已漲至300 美元,目前市值達 3.7 萬億美元。

      “Google 搜索要完蛋了”是敘事,Google 搜索的收入則是數據

      為什么敘事和數據會發生背離?是敘事錯了,還是數據錯了?

      答案都是不是,是敘事和數據之間有時間差,而忽視這個時間差,是大多數聰明人最容易踩的坑。

      我給這個“坑”起了個名字,叫做終局謬誤,這是“聰明人們”的專屬謬誤——你看到了終局的方向,但你把一個長期的趨勢當成了眼前的現實。

      Google 搜索也許 20 年后真的會消失,實際上我認為這是個大概率事件,并不會因為 Google 的股價漲了、搜索廣告的收入暴增了就不會發生。

      搜索業務雖然漲了,但其實在我看來也確實見頂了。只是,你不能現在就賣空 Google。

      為什么?因為體系的崩塌需要時間,而在崩塌之前,它還會賺很多錢。

      尤其對Google是如此。

      為什么?

      因為 ChatGPT 并沒有碾壓 Google 的技術,而是刺激和逼迫的是 Google 的決策。

      什么意思?其實,Google 的 AI 廣告基建 2016 年就鋪好了。只是并沒有大規模上線,Google擔心這在是“揮刀自宮”,所以一直雪藏了相關技術。

      直到 ChatGPT 的出現,Google 意識到必須拿出真家伙了。再不拿出來,就不是“自宮”,而是被別人干掉了。

      外部的威脅消除了Google內部的猶豫。

      這是被逼的決策,所以Google 當時確實怕,但一番操作下來,喜出望外:AI搜索不但沒砍收入,反而創造了新廣告位。

      根據行業數據,AI 驅動的廣告優化讓廣告主的 ROAS(廣告支出回報率)平均提升了約 20%, CPA(單次獲客成本)降低了約 15%。

      對那些跑空Google股票的投資者們來說,這些業務數據并非無法獲得。

      終局謬誤的心理根源是:人天然習慣性地從自己的視角看問題,而大多數時候,你的個人視角就是消費者視角。

      作為消費者,你會把 Google 簡單地等同于搜索引擎,等同于十條鏈接,等同于賣搜索廣告位。

      但從生產者視角你才看得清: Google 的商業本質是匹配。

      Google把需求和供給匹配在一起,今天,載體從十條鏈接變成 AI 回答,匹配能力沒變,甚至更強了。

      當然,這里我也要再強調一次,搜索業務確實快見頂了,只是這不代表它現在就沒了,它只是即將走完它的高速增長期——這點從PE其實能看出端倪,Google的PE甚至不到沃爾瑪PE的一半。

      不只是錯失了Google的投資機會,每次技術變革都會制造一批終局謬誤的受害者:他們看到了方向,卻押錯了時間。

      2000 年互聯網泡沫,那些押注互聯網未來的投資者們對方向的判斷完全正確——互聯網確實將會改變一切,但如果你在 2000 年 3 月 all in,你要等到 2013 年才回本。

      當所有人都在討論終局時,恰恰是最容易犯終局謬誤的時候。最近一些文章里對 OpenClaw、Agent 的一些判斷(包括有些我朋友寫的)也屬于這種終局謬誤。

      想法二:語言是更高級的程序代碼

      關于這個話題,我們之前的周報和文章里面已經講過幾次,但今天我打算再多講兩句。

      程序代碼看上去比人類語言更高級,它精確、嚴謹、沒有歧義。

      但其實這些優點恰恰說明程序代碼是更原始的語言。精確意味著僵化,嚴謹意味著不夠靈活,沒有歧義因此進化極慢。

      人類語言損失了確定性,換來了更高的靈活性和更快的進化速度。從信息論的角度,人類語言是一種有損壓縮——丟掉了精確性,換來了更高的帶寬和表達效率。

      既然代碼是更原始的語言,我們也可以說語言是更高級的代碼,所以 Prompt 就是一種高級代碼。

      只有這樣,你才能夠解釋那些看上去很神奇、玄妙的現象:為什么“請你認真思考一下”能提高 AI 的表現?為什么“完成任務給你 200 美金獎勵”也能?

      你可以說這是 AI “理解了”什么是激勵,但你也可以說:這是特定的符號序列觸發了特定的計算路徑——這就是編程。

      這個宇宙中就是有一些序列會比別的序列更有序。特定序列的音符會更好聽,莎士比亞的文字序列就是比你的更好看。

      寫prompt就是說人話,它既是更高級的編程,也是人類最古老的技能。

      這還引出一個更深的問題:“模仿者永遠不可能通過模仿超越被模仿者”(David Silver 、Sutton )。

      當前所有大語言模型本質上都在模仿人類文本,因此大模型的天花板就是人類。要突破這層天花板,AI 需要的不是更多人類文本,而是在真實環境中試錯、感知、積累那些還沒有被人類語言符號化的體驗。

      而這恰恰 Call Back 了我們聊的一個思考:思辨永遠代替不了肉身體驗。

      想法三:不要讓你的“敵人”定義你

      蘇聯時期有一群人叫“廚房知識分子”。他們白天上班,晚上在廚房里小聲討論被禁的書、被禁的思想。他們為此感到自豪,為自己的身份和見解感到驕傲。

      1991 年蘇聯解體了,令人意外的是,這群人沒有迎來解放,而是陷入了存在危機。

      他們的整個身份建立在一件事上:反對蘇聯。

      現在蘇聯不在了。

      白俄羅斯作家斯韋特蘭娜·阿列克謝耶維奇在《二手時間》里記錄了大量這樣的案例:當你反對的東西消失了,你突然不知道自己是誰了。

      這不只是“廚房知識分子”們的故事。

      當一個創業者說“我不是打工人”,這句話的重心不在“創業者”,而在“不是打工人”。如果創業失敗了,他面對的不只是經濟損失,而是存在危機,因為他的身份不是被是什么所定義的,而是被不是什么所定義的。

      很多人對 AI 的恐懼也是這個結構。他們所持有的信念,恰恰是用不是什么來定義的——“我不是可被替代的機器”。

      因此,當 AI 開始做他做的事,動搖的不是他的工作,是他的身份。

      有人說 AI 焦慮的解藥是行動而不是信息——打開引擎蓋看看里面怎么運轉的。我覺得說的很好,但我認為更根本的解藥是:重新定義你的身份,用正向的方式。

      “我是誰”應該建立在“我是什么,我選擇什么”之上,而不是“我不是什么,我反對什么”之上。

      前者是內生的,后者是寄生的。

      兩個收獲 收獲一:AI 是中型公司的絞肉機

      這個判斷來自 Naval Ravikant,他說 AI 對大公司和個人都是利好——大公司有數據和分發渠道,個人有了 AI 等于有了整個團隊。

      但中間那層——那些規模在幾十人到幾百人的公司——會被碾碎。它們填的利基市場,它們要么被一個人用 vibe coding 做掉,要么被頭部公司的 AI 吞掉。

      接下來,資源將向兩端集中。

      其實這個判斷不只是Naval,還有很多人都說過,這期周報我之所以再提及這個觀點,是想強調:如果你的公司在中型這個區間,你要么快速做大,獲取數據和分發的護城河,要么快速縮減到極小,作一個人+AI 的效率怪獸,不然卡在中間最危險。

      建議你不焦慮的、迅速的、心平氣和地完成這個轉變。

      收獲二:信息是有“毒性劑量”的

      Sahil Bloom 最近提到了一個數學關系:如果你按年觀測股市,在93%的時間你里看到的是真實信號;但如果你按天觀測,你看到的54%是噪音。

      觀察頻率越高,噪音占比越大。

      人們總覺得要看更多數據才能做更好的決策,但更多數據有更多噪音,更大的毒性。

      解藥不是更多數據,是更少但更好的數據,加上行動的勇氣。

      關鍵一句話

      人類馴化馬匹大約在公元前 4000 年,但馬鐙這個不起眼的小物件卻是在公元 300 年左右才被發明出來,中間相隔了約 4300 年。

      馬鐙大幅提高了人類駕馭馬的能力。

      不要小看馬鐙這個“小小”的發明,它深刻改變了人類社會、軍事、地緣政治的全貌:

      騎兵可以在馬鐙的支撐下使用長矛沖鋒,騎手和馬匹成為一體化的戰爭機器,這直接催生了中世紀的重騎兵和騎士制度,深刻地重塑了歐亞大陸的權力格局和文明進程。

      話說你注意到了嗎?馬鐙必然受到養馬人的歡迎,因為更多人可以騎馬了,這讓他們的生意更好,但馬鐙的最大受益者卻并非養馬人,而是騎馬者——騎士、貴族乃至國王。

      AI 時代同理,訓大模型本質是另一種訓馬,代表著人類對算力的征服。但紅利不會止于訓馬人,還屬于發明馬鐙的人,屬于使用馬鐙的人。

      請你記住,馬鐙的歷史意義,不小于馴服馬!

      你可能會問:那AI的“馬鐙”究竟是什么?

      答案就是:那些讓普通人能夠真正駕馭 AI 能力的工具。

      有人說2026年是“Agent之年”,我覺得這個提法既不易懂也不準確,我單方面宣布:2026 年是AI的“造馬鐙之年”。

      從馴馬到發明馬鐙用了 4300 年,而 AI 從“被馴服”到“造馬鐙”只用了不到 4 年,時間確實被加速了,快了 1000 倍。

      但你不應該為這個加速感到焦慮,你只要想明白一件事: 。(已加密會員可解鎖)

      如果你不相信這句話,覺得這不過是心靈雞湯,那你再想想偉大的馬鐙。

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      PS. 最后,照例補一句:我說的都是錯的。

      文兄是誰? 科技領域連續創業者,目前在AI+心理領域創業,中美幾家AI公司的CEO心智與戰略教練,原阿里巴巴早期移動端核心產品負責人。

      MindCode是什么? 一個小眾公眾號,日常短篇+偶爾深度長文。關注AI、腦科學、心理學、創業。因在多領域深入思考,關注者中不乏頂級牛人。MindCode企圖心俱樂部正在招募中。

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