抓住風(fēng)口

本期要點：如何構(gòu)建你最重要的核心資產(chǎn)，又如何讓它增值？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

熟悉我的朋友可能知道，我在不同場合反復(fù)強調(diào)，在這個技術(shù)帶來業(yè)務(wù)范式大變革的AI時代，單純強調(diào)戰(zhàn)術(shù)性的勤奮，已經(jīng)成為一種最危險的戰(zhàn)略性懶惰行為。

所謂磨刀不誤砍柴工。臨近春節(jié)，今天的思想薈文章，我們不聊科技新聞，來講講如何實現(xiàn)AI時代的戰(zhàn)略性勤奮，并實現(xiàn)個人進化。

認知供應(yīng)鏈

現(xiàn)在我們正處于人類歷史上最大的知識貶值期。

如果你依然每天閱讀兩小時，依然在周末參加各種技能培訓(xùn)，依然試圖掌握更多的技巧來提升競爭力，那么就完全把力氣花錯地方了。

在GPT-5、Claude-4以及DeepSeek等各個AI面前，這種努力已經(jīng)沒有意義。這就像是，在光速面前，你再怎么拼命奔跑，也仍然是在原地踏步。

這不是自律不夠，而是生產(chǎn)方式落后。

遇到問題，你像個舊時代的工匠，一個人負責(zé)全過程，也就是自己去搜索信息、閱讀篩選、進行邏輯推演并最終執(zhí)行，而你的競爭對手們，已經(jīng)完成了工業(yè)革命，建立了“認知供應(yīng)鏈”（Cognitive Supply Chain）。

“認知供應(yīng)鏈”來自最近備受關(guān)注的著作《繁榮：泡沫與停滯的終結(jié)》（Boom: Bubbles and the End of Stagnation）。書中，作者用這一概念解釋了為什么像“曼哈頓計劃”或“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”這樣的歷史事件能夠終結(jié)社會的停滯。

他們發(fā)現(xiàn)，泡沫的本質(zhì)不是錢的聚集，而是認知產(chǎn)能的強行集結(jié)。它通過極高的資源密度，逼迫成千上萬聰明的大腦連接成一張網(wǎng)，去解決一個單一大腦絕對無法解決的復(fù)雜問題。

以曼哈頓計劃為例，它的成功在于，數(shù)學(xué)家算出的參數(shù)，是物理學(xué)家思考的原料；物理學(xué)家提出的理論模型，是工程師設(shè)計的起點；工程師遇到的鑄造障礙，又會反饋回理論家，變成新的研究課題。這就像是一種工業(yè)化組織模式，形成了一條完整的認知供應(yīng)鏈。

資本會因為泡沫的破滅而撤退，但泡沫期間構(gòu)建的認知供應(yīng)鏈并不會消失，它會成為產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟繼續(xù)增長的核心動力。這也是為什么社會可以通過泡沫突破增長停滯的底層原因。

而今天，我們要做的，就是把這個宏觀的打法用到個人的微觀成長中，形成降維打擊。也就是說，我們也需要建立自己的認知供應(yīng)鏈，實現(xiàn)快速進化，避免個體在財富、事業(yè)等各個層面的停滯。

構(gòu)建供應(yīng)鏈

如果要建立認知供應(yīng)鏈，我們的首要任務(wù)就是解構(gòu)認知的工序。

正如前文所述，在沒有計算機的年代，奧本海默就構(gòu)建了人類歷史上第一條智力流水線，把“制造原子彈”這個任務(wù)，拆解成了互不干擾又互為支撐的供應(yīng)節(jié)點，從而加速了曼哈頓計劃的整體進程。

奧本海默

那么請問，當(dāng)老板讓你寫一份分析報告時，你的大腦里是否也有這個構(gòu)建過程？

你是一邊上網(wǎng)搜索，一邊在腦子里整理邏輯，一邊琢磨措辭，還是把這個生產(chǎn)過程變成一條流水線？

在AI時代，當(dāng)然是要選擇后者。

搜集高密度的原始數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的噪音和矛盾點，評估數(shù)據(jù)和觀點的可靠性和可行性，再要把枯燥的結(jié)論轉(zhuǎn)化為具有說服力的商業(yè)語言等等。

過去，這些環(huán)節(jié)需要多人分工，還需要有人負責(zé)整合與溝通協(xié)調(diào)，但現(xiàn)在，你可以用AI快速搭建起這條流水線。

但要注意，這還遠遠不夠。就像是對著流水線上的工人喊“幫我造輛車”，工人一定會不知所措；如果你只是對AI說“幫我寫個報告”，AI也只會輸出平庸的廢話。

所以，我們不僅要拆解工序，還要定義工序之間的接口，從而讓各個供應(yīng)鏈接入。流水線只是把任務(wù)連起來；但在供應(yīng)鏈模式下，你的每一個工序，都需要一個智力供應(yīng)商，前提是它們要符合你的要求。

比如在搜集資料時，就要明確，要的是論文或權(quán)威報告，而不是社交媒體平臺上的軟文；資料處理過程中，要提取核心參數(shù)、商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)影響，而不是含糊的打比方。之后，還應(yīng)該是讓不同的Agent從不同角度對數(shù)據(jù)和邏輯進行批判性分析，再確定核心觀點和分析架構(gòu)，并用特定的風(fēng)格來輸出。

這個供應(yīng)鏈的構(gòu)建過程，本質(zhì)上是讓每一個環(huán)節(jié)都可替換、可升級。當(dāng)明天出現(xiàn)了一個更擅長某個環(huán)節(jié)的Agent時，你不需要推翻整個流程，只需拔掉舊插頭，插上這個新“供應(yīng)商”即可。

此時，高手考慮的不再是如何寫報告，而是如何設(shè)計這條流水線，如何為每個環(huán)節(jié)配置最合適的供應(yīng)商。面對任務(wù)時，就不需要頻繁地自己動手了，而是讓這條高質(zhì)量生產(chǎn)線自動化運行。

如何增值？

不過，此時我們還要更深挖一層，那就是當(dāng)AI可以自動化地幫你干活了，你究竟要干什么？

我們一定要認識到，AI時代，你最重要的資產(chǎn)是什么？是某只股票，還是比特幣？都不是，是你的認知供應(yīng)鏈。

所以，不是說你什么都不用干了，干脆去休閑度假，而是要成為這條認知供應(yīng)鏈的“總工程師”，讓它自行運轉(zhuǎn)、不斷進化，然后你才可以去度假。

但要說明的是，進化不是指抵達某個終點，而是從反饋中獲得優(yōu)化，并通過縮短回路讓進化不斷加速，持續(xù)獲得復(fù)利，并建立競爭護城河。

可以預(yù)見，隨著Openclaw等Agent技術(shù)的爆發(fā)，很快就會人手一條生產(chǎn)線。但別忘了，AI只負責(zé)效率，不負責(zé)進化，它擅長尋找共識，固化經(jīng)驗和思維模式，而結(jié)果就是讓一切向平庸收斂。

人的核心價值恰恰在于不隨波逐流，在于洞察需求，挖掘業(yè)務(wù)的底層邏輯，并讓AI輸出的結(jié)果超越平庸，向卓越靠攏。

認知供應(yīng)鏈里最值錢的部分，在于你能讓關(guān)鍵的環(huán)節(jié)具備進化的機制。這個機制的核心變量，就是你，具體而言，就是你的鑒賞力、判斷力、創(chuàng)造力，更重要的是，利用你的獨特洞察為進化找到方向，就是我們在前哨大會上提出的，你負責(zé)刻意進化。

就像哪怕你構(gòu)建了一個生產(chǎn)報告的AI系統(tǒng)，可你自己都不知道好的分析長什么樣，什么才是有深度的觀點、有干貨的內(nèi)容，那么你就根本無法定義AI之間的接口標(biāo)準(zhǔn)，這樣的認知供應(yīng)鏈必然無法獲得好的結(jié)果。

正如奧本海默，既能聽懂?dāng)?shù)學(xué)家的公式，也能理解工程師的難題，你必須擁有那種統(tǒng)領(lǐng)全局的“總工程師式”認知，你搭建的供應(yīng)鏈才不會淪為平庸信息的擴音器。

正如《繁榮》書中所揭示的，泡沫的價值在于它強行沉淀了人才和認知網(wǎng)絡(luò)，并終結(jié)了停滯。你的個人成長靠的絕不是AI生成內(nèi)容的數(shù)量，而是你對整條鏈的反饋質(zhì)量，通過在關(guān)鍵節(jié)點進行反饋和校準(zhǔn)，防止供應(yīng)鏈由于邏輯的自我循環(huán)而停止進化。

最后，我想強調(diào)的是，也只有這樣，你才能讓自己的核心資產(chǎn)——這條認知供應(yīng)鏈真正實現(xiàn)持續(xù)增值，開啟屬于你自己的長期繁榮。

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