兩種算力，兩種截然不同的未來

不過，在有關(guān)泡沫的討論中，有一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別常常被忽略：算力并不是同質(zhì)的。整個(gè)市場(chǎng)實(shí)際上可以分為兩塊底層邏輯截然不同的算力池。

第一塊是“訓(xùn)練算力”，也就是用于訓(xùn)練新模型的超大規(guī)模集群。這正是那場(chǎng)“膽小鬼游戲”最激烈的地方。沒有哪家實(shí)驗(yàn)室有一個(gè)真正“原則性”的標(biāo)準(zhǔn)來決定自己該花多少錢；大家都只是在根據(jù)對(duì)手的投入情報(bào)做出反應(yīng)。如果對(duì)手花的錢是你的兩倍，他們也許就能把未來提前一年拉到現(xiàn)在。所以這場(chǎng)軍備競(jìng)賽更多是由競(jìng)爭(zhēng)恐懼而不是實(shí)際需求驅(qū)動(dòng)，而 Nvidia 則居中扮演那個(gè)愉快的“軍火商”。

第二塊是“推理算力”，即在真實(shí)環(huán)境中運(yùn)行模型、服務(wù)用戶所需要的算力。在這里，供需邏輯完全不同。

社會(huì)對(duì)“智能”的實(shí)際需求幾乎是無限的。每多出來一點(diǎn)智力，被用來分析數(shù)據(jù)、自動(dòng)化決策、提升生產(chǎn)率，都會(huì)被立刻消化。約束采用率的，不是需求，而是供給。企業(yè)現(xiàn)在不會(huì)問“我們要不要 AI？”，而是在問“我們能要多少？能多快得到？”

隨著 GPU 商品化、算力變得充沛，推理能力會(huì)成為下一個(gè)關(guān)鍵市場(chǎng)，尤其是在“智能體工具”需求不斷膨脹的背景下。大模型推理正在變成一場(chǎng)規(guī)模巨大的競(jìng)賽。誰能以最低的單 token 成本、單決策成本輸出最大量的智能，誰就能截取不成比例的大塊價(jià)值。在今天這個(gè)階段，“誰訓(xùn)練的模型最大”不再那么重要，“誰能在行星級(jí)規(guī)模上高效運(yùn)行模型”才更重要。

這與互聯(lián)網(wǎng)泡沫有本質(zhì)不同。那個(gè)時(shí)代的主要燃料是廣告支出。公司燒錢在超級(jí)碗上打廣告，希望未來有一天能夠變現(xiàn)這些用戶——那是用“投機(jī)需求”去追逐“投機(jī)價(jià)值”。 AI 推理的需求則直接指向?qū)嶋H利潤(rùn)的改善。企業(yè)部署智能，是為了降低獲客成本、減少運(yùn)營費(fèi)用、提升員工生產(chǎn)率。這種回報(bào)可度量，且往往是即時(shí)的，而不是紙上談兵。

這意味著，AI 泡沫的“軟著陸”可能比前幾次要溫和。沒錯(cuò)，現(xiàn)在的市盈率看起來很夸張。但不同于純投機(jī)，這一輪確實(shí)在建設(shè)真實(shí)的生產(chǎn)能力。如果在調(diào)整之后，算力價(jià)格大幅下降，而推理需求依然強(qiáng)勁（所有跡象都表明會(huì)這樣），公司可以做的事情很多：讓模型跑得更久，采用更算力密集的方法，或者把智能部署到那些以現(xiàn)價(jià)看“勉強(qiáng)不劃算”但在未來價(jià)格下就“完全合理”的場(chǎng)景。

換句話說：即便我們?cè)谟?xùn)練端嚴(yán)重過度建設(shè)（這看起來幾乎是必然的），推理端仍然有足夠多“潛在需求”來吸收這些多余的算力。這些算力可以從“膽小鬼游戲”的戰(zhàn)場(chǎng)，被重新分配到大規(guī)模、生產(chǎn)性的智能應(yīng)用，而不是像暗光纖那樣長(zhǎng)期躺著不動(dòng)。

09

折舊問題

就像互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂四年后，帶寬成本暴跌 90%，使 YouTube 和 Netflix 變成可能，同樣地，在 AI 調(diào)整之后，算力成本也很可能出現(xiàn)斷崖式下跌。今天被云巨頭嚴(yán)加配給的 GPU 集群，將來可能會(huì)變成任何人刷張信用卡就能用的“公用設(shè)施”。

但這個(gè)類比在一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上失效了。

光纖的經(jīng)濟(jì)壽命極長(zhǎng)：一旦鋪進(jìn)地里，就可以幾十年持續(xù)提供價(jià)值?；ヂ?lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期的那些光纖，25 年后的今天仍然在傳輸數(shù)據(jù)。那是一種“只付一次錢、價(jià)值卻能復(fù)利數(shù)十年”的禮物。

GPU 集群不是光纖。

一個(gè)用于訓(xùn)練的大規(guī)模集群，經(jīng)濟(jì)上可競(jìng)爭(zhēng)的壽命也許只有兩三年。芯片并不是物理上壞掉，而是被新架構(gòu)淘汰——后者擁有更高的每瓦性能、更好的內(nèi)存帶寬、更高效的互聯(lián)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上，訓(xùn)練算力更像一種需要快速回本的運(yùn)營開支，而不是長(zhǎng)期耐用資產(chǎn)。

這使得“火燒之后”的格局完全不同。

泡沫破裂、訓(xùn)練算力變得充裕之后，成本的確會(huì)下降。但“后來者”接手的，不再是像當(dāng)年公司接手光纖那樣的“最先進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施”，而是“上一代”的硬件——可以用，但不再是尖刀。如果你想獲得最新最快的算力來訓(xùn)練具有競(jìng)爭(zhēng)力的模型，仍然需要向那些持續(xù)更新集群的玩家支付溢價(jià)。

這造就了一種與以往不同的護(hù)城河。幸存者的優(yōu)勢(shì)，不只是“手里有很多算力”，而是他們已經(jīng)把當(dāng)前這一代硬件的成本攤銷得差不多了，而后來者想要追趕時(shí)手上只有舊硬件可用。真正的壁壘在于：你能否持續(xù)擁有“對(duì)的那一代算力”，并且不斷刷新，而不是簡(jiǎn)單地“有或沒有算力”。

推理算力的經(jīng)濟(jì)邏輯又不一樣。一旦模型訓(xùn)練完成，它在舊硬件上也可以高效跑很多年。但在訓(xùn)練這一側(cè)，我們不會(huì)像帶寬那樣看到同程度的民主化?；鸬拇_會(huì)清掉灌木，但最高的樹仍然能截取大部分陽光。

10

更深層的根系：算力之下，是能源之戰(zhàn)

如果我們只盯著算力，可能是在盯錯(cuò)那片著火的森林。

有人認(rèn)為，在國家乃至全球尺度上，贏得這場(chǎng) AI 競(jìng)賽的關(guān)鍵，并不是誰拿到了最多 GPU 或誰有最好的模型，而是誰先解決“能源問題”。

歸根到底，算力只是“被高度濃縮的電力”。一個(gè)現(xiàn)代 AI 數(shù)據(jù)中心的用電量，可以相當(dāng)于一座小城市。真正稀缺的是千瓦時(shí)，而不是硅片。你可以通過擴(kuò)大產(chǎn)能制造更多芯片，但你無法憑空制造更多電力，除非去建設(shè)極其基礎(chǔ)的能源設(shè)施：電廠、輸電線路、電網(wǎng)容量——這些東西以年甚至十年為單位建設(shè)。

這時(shí)，“野火”這個(gè)比喻尤其有啟發(fā)。我們盯著算力這片森林如何焚燒、如何再生，但在這場(chǎng)戲下面有個(gè)更深的問題：我們有沒有在同時(shí)建設(shè)足夠多的“能源基礎(chǔ)設(shè)施”，來為下一片森林提供能量？

互聯(lián)網(wǎng)泡沫留下的是“暗光纖”，需求一旦回來，拉線接通、立刻能用。但沒有電力的數(shù)據(jù)中心，就只是昂貴的房地產(chǎn)。真正的基礎(chǔ)設(shè)施缺口，很可能在“發(fā)電和輸電”上，而不在“算力”上。

如果這一輪泡沫最終推動(dòng)了對(duì)電力基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模投入——核電站、可再生能源基地、電網(wǎng)現(xiàn)代化、先進(jìn)儲(chǔ)能——那對(duì)未來 50 年來說，將是一份真正“耐久”的禮物。能源基礎(chǔ)設(shè)施不像 GPU 五年就過時(shí)，而是隨著時(shí)間價(jià)值不斷累積。

真正能在火后稱王的公司，很可能是那些今天就開始鎖定明日能源產(chǎn)能的，而不是只是囤積算力的玩家——到了明天，當(dāng)所有 AI 相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施都變得充盈，唯獨(dú)“電力”依然稀缺時(shí)，真正的護(hù)城河會(huì)顯形。

算一筆賬：一個(gè)大型 AI 訓(xùn)練集群，持續(xù)功率需求就可以超過 100 兆瓦，相當(dāng)于一座小城市。美國當(dāng)前總發(fā)電能力大約是 1200 吉瓦。如果 AI 相關(guān)算力按預(yù)測(cè)速度增長(zhǎng)，十年內(nèi)就可能吃掉全國 5–10% 的發(fā)電總量。 這里的問題，是極其根本的能源基礎(chǔ)設(shè)施問題。 而與光纖或 GPU 不同，電力基礎(chǔ)設(shè)施無法快速部署。核電站需要 10–15 年建設(shè)期，大型輸電線路往往要在漫長(zhǎng)的審批和博弈中耗費(fèi)十?dāng)?shù)年。即便是大型光伏電站，從規(guī)劃到并網(wǎng)也要 3–5 年。

這意味著，真正決定 AI 上限的約束，也許已經(jīng)被今天正在做出（或沒有做出）的電力決策鎖死了。

那些如今花費(fèi)數(shù)千億美元購買 GPU 的公司，最終發(fā)現(xiàn)自己真正的瓶頸，可能是“能給這堆芯片供電的千瓦數(shù)”，而不是芯片本身。而那些今天大力建設(shè)電力基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)，將在未來承載 AI 負(fù)載方面獲得幾乎無法超越的地理優(yōu)勢(shì)。

那些真正為“稀缺時(shí)代”做準(zhǔn)備的公司，并不僅僅是在囤算力，而是在把根系扎得足夠深：簽下跨幾十年的能源合同，維持 120% 以上的凈留存率，在擴(kuò)張中不斷提升利潤(rùn)率，并搭建可在訓(xùn)練與推理之間靈活切換的基礎(chǔ)設(shè)施。

不動(dòng)聲色間，我們已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)以“瓦特?cái)?shù)”和“稀土資源”作為新型核武器的冷戰(zhàn)時(shí)代。

11

如何判斷誰“耐火”？這一輪的生存指標(biāo)

現(xiàn)在有一個(gè)迫切的問題是：在這一輪周期里，我們?cè)撊绾卧u(píng)估“耐火性”？不同類別的公司經(jīng)受的是不同的“火考”。理解這些考驗(yàn)，才能分辨什么是真正有韌性的生態(tài)力量，什么只是“暫時(shí)長(zhǎng)得高”。

基礎(chǔ)模型實(shí)驗(yàn)室面臨的根本問題是：

收入能不能跑在算力成本前面？訓(xùn)練成本是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的（大致是 10 倍算力換來 3 倍性能），而收入則跟隨客戶采用速度增長(zhǎng)。如果一家實(shí)驗(yàn)室花 1 億美元買算力只能掙 5000 萬，再花 3 億只漲到 1.2 億，這條軌跡就是致命的——他們?cè)凇霸乜癖肌?。耐火的?shí)驗(yàn)室會(huì)呈現(xiàn)出：收入增長(zhǎng)速度快于算力投入，證明每一次能力提升都能解鎖更大規(guī)模的客戶價(jià)值。

企業(yè)級(jí) AI 平臺(tái)則必須證明，自己的 AI 不是一個(gè)貼在原有產(chǎn)品上的營銷標(biāo)簽。如果一家公司總毛留存率有 95%，但 AI 功能的真實(shí)使用率只有 12%，那么客戶留下來的原因，是傳統(tǒng)的平臺(tái)能力（數(shù)據(jù)倉庫、CRM 等），而不是 AI 增強(qiáng)功能。當(dāng)資本環(huán)境收緊，這類公司會(huì)被市場(chǎng)猛烈重估——因?yàn)槭袌?chǎng)意識(shí)到它們本質(zhì)上只是“基礎(chǔ)設(shè)施公司”，只是貼了個(gè) AI 的標(biāo)簽。真正的 AI 平臺(tái)，會(huì)呈現(xiàn)出“因?yàn)?AI 使用率高，所以留存率高”，而不是“盡管 AI 使用率低，客戶還是留下來”。

應(yīng)用層公司則陷入另一種獨(dú)特陷阱：建立在自己無法控制的模型（如 OpenAI、Anthropic）之上，就會(huì)面臨利潤(rùn)被擠壓、功能同質(zhì)和被上游“吃掉”的風(fēng)險(xiǎn)。唯一的逃生路徑是深度嵌入客戶工作流。那些凈收入留存率高于 120%，獲客回本周期短于 12 個(gè)月的公司，通常已經(jīng)完成了“工作流級(jí)整合”：客戶會(huì)自然擴(kuò)大使用，獲客成本也能快速收回。那些 NRR 低于 100%，回本期超過 18 個(gè)月的，則更多是“好用但可有可無”的功能，一旦預(yù)算緊張就會(huì)被砍掉，只能依賴持續(xù)不斷的外部資本輸血維持增長(zhǎng)。

推理 API 提供商在 GPU 過剩時(shí)代會(huì)面臨商品化壓力?！懊?GPU 小時(shí)收入”是觀察其定價(jià)能力的關(guān)鍵指標(biāo)。一家每小時(shí)能從一塊 GPU 上掙 50 美元的公司，相比另一家只能掙 5 美元的，有 10 倍的利潤(rùn)空間，可以用來做技術(shù)優(yōu)化、產(chǎn)品差異化或者渠道護(hù)城河。推理成本的“價(jià)格彈性”也揭示了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)：如果價(jià)格降低 50% 會(huì)帶來 500% 的需求增長(zhǎng)，這就是典型的“商品地獄”；如果價(jià)格彈性很低，說明客戶重視的是超出“原始算力”的其他價(jià)值。

能源和基礎(chǔ)設(shè)施公司，則最終掌控著 AI 的根本約束。數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟(jì)性由“利用率”和“電價(jià)”共同決定。在每千瓦時(shí)電價(jià) 3 美分、利用率 85% 的情況下，有效電價(jià)約為 3.5 美分；在 8 美分、利用率 50% 的情況下，有效電價(jià)接近 16 美分——劣勢(shì)高達(dá) 4.5 倍。當(dāng) AI 需求在泡沫破裂后出現(xiàn)下滑時(shí)，高電價(jià)設(shè)施無法通過降價(jià)來填滿產(chǎn)能。而那些擁有結(jié)構(gòu)性能源優(yōu)勢(shì)（如水電或長(zhǎng)期核電合同）的運(yùn)營商，則可以在仍保持正利潤(rùn)率的前提下大幅降價(jià)，通過承接其他“受傷設(shè)施”的客戶來填滿自己的機(jī)房。

貫穿這些指標(biāo)的元模式是：它們都在從不同角度追問同一件事——當(dāng)外部資本消失，你的商業(yè)模式還能自我維持嗎？耐火的公司實(shí)現(xiàn)了一種“熱力學(xué)上的可持續(xù)”：每一單位投入（資本、算力、電力）都能產(chǎn)出超過一單位的回報(bào)（收入、價(jià)值、效率），于是它們能在稀缺環(huán)境中照樣成長(zhǎng)。而那些易燃的“灌木叢”，消耗的總是多于創(chuàng)造的，只是靠充裕資本補(bǔ)貼撐著，一旦補(bǔ)貼消失，它們就會(huì)被點(diǎn)燃。

在這樣的比較中，我們就能看清：誰是在真正構(gòu)筑生態(tài)耐久力，誰只是靠暫時(shí)的“長(zhǎng)高”顯得氣勢(shì)洶洶。

12

紅杉樹的啟示

要知道巨杉這種樹，如果沒有火，是無法繁衍的。它的球果只有在高溫下才能打開。火焰清理掉林下的雜物，讓種子有機(jī)會(huì)接觸到富含礦物質(zhì)的土壤。樹冠被燒開，陽光才得以下到林地。如果沒有燒毀，就不會(huì)有新生。

在巨杉與火的關(guān)系里，還有一個(gè)更深的事實(shí)：不是所有的火都對(duì)巨杉有利。

數(shù)千年來，巨杉適應(yīng)的是每 10–20 年一次的低強(qiáng)度地表火。這類火溫度足以焚掉灌木、打開球果，但不至于傷到成熟大樹。巨杉厚達(dá)兩英尺的樹皮，就是為抵御這種周期性火焰而進(jìn)化出來的。

然而，過去一百年里，人類一直在“撲滅一切火焰”。沒有了定期的小燒，林下可燃物不斷積聚，灌木和小樹長(zhǎng)高變粗。當(dāng)火最終無法避免地發(fā)生時(shí)，火勢(shì)比巨杉?xì)v史上經(jīng)歷過的任何一次都更熾烈、更高聳。

2020 年的 Castle Fire 一場(chǎng)火，就燒死了估計(jì)占全球 10–14% 的成年巨杉。這些樹曾在 2000 年間挺過幾十場(chǎng)火，最終卻在一個(gè)下午倒下。差別在于：火的強(qiáng)度。被累積燃料喂養(yǎng)的樹冠火，連巨杉傳奇般的耐火性都?jí)旱沽恕?/p>

對(duì)硅谷而言，教訓(xùn)很清楚：規(guī)律性的燃燒——周期性修正、正常的破產(chǎn)、持續(xù)不斷的創(chuàng)意破壞——是健康的。它們清空灌木，釋放資源，讓新生長(zhǎng)成為可能。但如果我們長(zhǎng)期壓制一切燃燒，對(duì)所有被高估的公司進(jìn)行救助，對(duì)每一種失敗的商業(yè)模式都悉心托底，我們并不是“避免了火災(zāi)”，而是在為一場(chǎng)災(zāi)難性的火災(zāi)儲(chǔ)備燃料。

這也在提醒我們，時(shí)間尺度極其重要。它們需要數(shù)百年才能長(zhǎng)成參天巨木。即便是已經(jīng)成熟的巨杉，在熬過一場(chǎng)火以后，也需要幾十年才能重新修復(fù)樹冠。我們今天很難判斷：哪些看起來已經(jīng)很高的樹還會(huì)繼續(xù)長(zhǎng)，哪些其實(shí)已經(jīng)達(dá)到高度極限。真正的巨人，是那些花了幾代時(shí)間去把根扎得足夠深，能汲取到別人夠不到的水源，同時(shí)讓樹皮厚到足以承受別人承受不了的高溫。

我們的目標(biāo)，不是“消滅一切火”，而是保持火的節(jié)奏。小而頻繁的燃燒，可以避免毀滅性的山火。最糟糕的政策不是火本身，而是那種不斷延后一切火災(zāi)，直到燃料負(fù)荷高到只剩下大爆炸這一種結(jié)局的做法。

13

兩道核心問題

如果這一輪確實(shí)是泡沫，那它也是一種“生產(chǎn)型泡沫”——更像一次可控的計(jì)劃燒而不是徹底崩塌。

但“可控”并不意味著“舒服”。易燃的灌木終究會(huì)被點(diǎn)燃，資本會(huì)蒸發(fā)，估值會(huì)塌陷，崗位會(huì)消失。這不是系統(tǒng)的失敗，而恰恰是系統(tǒng)應(yīng)有的運(yùn)作方式。

每一個(gè)創(chuàng)始人和投資人真正要回答的考題，是你能否在“稀缺期”中活下去，而不是你能否在“豐裕期”里長(zhǎng)得足夠快。

煙塵散盡之后，我們會(huì)看見誰是多汁的多肉植物，誰是干燥的引火柴，誰長(zhǎng)出了保護(hù)性的樹皮，誰本身就是樹脂。

野火一定會(huì)來，那本身不是問題。

問題是：你是哪一種植物？

更重要的是：你是否正在構(gòu)筑足夠深的根系，不只是為了活過這一季，而是為了在接下來十年的稀缺中仍然能夠持續(xù)生長(zhǎng)？

因?yàn)檎嬲臋C(jī)會(huì)，都在火后——在那些還能繼續(xù)長(zhǎng)的樹木身上，也在那些從灰燼中冒頭的全新品種身上。

我并不把野火浪漫化為“自然母親維持平衡的智慧之舉”。事實(shí)上，并不是所有生態(tài)系統(tǒng)都依賴野火。許多生態(tài)系統(tǒng)是與火共同進(jìn)化的，火在其中是自然且有時(shí)必需的過程；也有不少生態(tài)系統(tǒng)并未適應(yīng)火，一場(chǎng)野火對(duì)它們只有傷害，沒有任何“自然適應(yīng)機(jī)制”。這個(gè)類比只是想表達(dá)：在硅谷的生態(tài)中，野火是一種自然且必要的存在。

值得進(jìn)行道德判斷的部分，是大火之后——所有營養(yǎng)、人才、注意力和榮耀最終流向哪里。這才是這一輪周期對(duì)人類的真正“試金石”。

資源會(huì)不會(huì)繼續(xù)流向那類公司：它們只想攫取更多“注意力份額”，通過推送淺易而刺激的內(nèi)容，讓你在多巴胺和腎上腺素的驅(qū)動(dòng)下無意識(shí)地刷屏？這一輪技術(shù)的最高目標(biāo)，會(huì)不會(huì)只是讓你不停買自己并不需要的東西，把時(shí)間花在那些只能暫時(shí)緩和 FOMO 的活動(dòng)上？AI 會(huì)不會(huì)只是加速一套資本主義“終極關(guān)切追逐—存在性失落”的循環(huán)，加深“擁有者”和“未擁有者”之間的鴻溝？

哈佛的羅伯特·帕特南的研究顯示，“技術(shù)民主化”并不會(huì)自動(dòng)拉平賽道。他寫道：“與貧窮同齡人相比，出身上層階級(jí)的年輕人（以及他們的父母）更有可能將互聯(lián)網(wǎng)用于求職、教育、政治與社會(huì)參與、健康信息以及新聞獲取，而較少用于娛樂與消遣。富裕美國人使用互聯(lián)網(wǎng)的方式是推動(dòng)向上流動(dòng)的，而更貧窮、受教育程度更低的美國人，則往往只以無助于向上流動(dòng)的方式使用互聯(lián)網(wǎng)?！边@種鮮明的對(duì)比強(qiáng)調(diào)了一件事：我們必須有意識(shí)地引導(dǎo) AI 去“解放”而不是“束縛”人的能動(dòng)性。

更樂觀一點(diǎn)地說，我希望帕卡德定律的“手銬”會(huì)在這輪火后有所松動(dòng)，讓當(dāng)下的創(chuàng)業(yè)公司以及未來的野花，有機(jī)會(huì)追求真正值得的使命。在《從優(yōu)秀到卓越》中，吉姆·柯林斯引用惠普聯(lián)合創(chuàng)始人戴維·帕卡德的看法，提出“帕卡德定律”：一個(gè)組織的增長(zhǎng)速度，受限于其獲取“足夠多合適的人”的能力。 在火燒過后，我希望如下這些公司，能夠因人才獲取變得更容易，而獲得更充足的成長(zhǎng)氧氣與陽光。

Montai Therapeutics正在用 AI 開創(chuàng)治療和預(yù)防慢性疾病的新藥物。他們采用一種“多重智能”的發(fā)現(xiàn)方式——讓人類、AI 與自然共同參與，創(chuàng)造此前無法解決疾病的全新分子。

Eudia在構(gòu)建一個(gè)“增強(qiáng)智能”平臺(tái)，從法律行業(yè)切入，讓人類效率提升幾個(gè)數(shù)量級(jí)——不是取代律師，而是增強(qiáng)他們。增強(qiáng)法律服務(wù)可以同時(shí)提供精度與速度，并且首次將“成本”與“質(zhì)量”的對(duì)立打破。它正在推動(dòng)用“基于結(jié)果的定價(jià)”取代“計(jì)時(shí)收費(fèi)”。對(duì)于任何一個(gè)法律服務(wù)消費(fèi)者來說，這幾乎是無需多想的好主意。

Listen Labs則是一個(gè)由 AI 驅(qū)動(dòng)的用戶研究平臺(tái)，幫助團(tuán)隊(duì)在數(shù)小時(shí)內(nèi)，而不是數(shù)月內(nèi)，從客戶訪談中提煉洞察，從而放大“客戶之聲”。在過去，公司從實(shí)踐角度來看，只能和很小一部分客戶對(duì)話；而現(xiàn)在，他們可以即時(shí)“傾聽”一整張覆蓋各個(gè)年齡、地域和心理畫像的“全樣本面板”。諷刺的是：當(dāng)受訪者面對(duì) AI，而不是真人時(shí)，反而更可能提供坦率且有價(jià)值的反饋，因?yàn)樗麄儾粫?huì)有意識(shí)或無意識(shí)地?fù)?dān)心對(duì)方在“評(píng)價(jià)自己”。

Netic則是在幫助那些“基礎(chǔ)服務(wù)行業(yè)”實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化增長(zhǎng)。AI 浪潮已席卷軟件與創(chuàng)意行業(yè)，但家庭服務(wù)、汽車服務(wù)和消費(fèi)者醫(yī)療等領(lǐng)域卻大多被落下。這些行業(yè)構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)的骨干，卻依舊依賴落后的工具、疲于應(yīng)對(duì)的呼叫中心和彼此割裂的系統(tǒng)。他們的操作流程復(fù)雜，嚴(yán)重依賴人工，接觸不到支撐數(shù)字原生企業(yè)的前沿技術(shù)。在一個(gè)“創(chuàng)業(yè)公司大多只為創(chuàng)業(yè)公司造工具”的世界里，Netic 選擇服務(wù)那些真正支撐美國運(yùn)轉(zhuǎn)的“實(shí)體行業(yè)”。

很明顯，AI 會(huì)抬高“擁有者”的天花板；如果它無法同時(shí)抬高“未擁有者”的地板，那么社會(huì)必然——也許理應(yīng)——出現(xiàn)“舉著干草叉”的人群。

我一直盡力以一種“機(jī)會(huì)視角上的豐裕心態(tài)”和“自然資源視角上的稀缺心態(tài)”來教育我的孩子。而整個(gè)社會(huì)卻似乎正好相反。我時(shí)常在想，我們有機(jī)會(huì)逃離這樣的宿命嗎？

這場(chǎng)即將到來的野火，幾乎可以肯定會(huì)對(duì)“硅谷生態(tài)”本身有好處，但它對(duì)“整個(gè)人類”而言，又會(huì)是好事嗎？