下一個10年，普通人改命的4大機會

來源：投資家

作者 | 王煜全

AI時代，有人焦慮被替代，有人卻看到新機遇。

AI的本質不是替代人類，而是讓「人類經驗可複製」，從而催生過去無法規模化的複雜服務。從健康管理、交通出行，到個性化消費，一場以「服務規模化」為核心的造富浪潮正在展開。

人工智能時代，真正的贏家不是最懂技術的人，而是最懂需求、最能利用技術規模化滿足需求的人。要像劉邦一樣，具備預測能力和資源統籌能力，將AI（張良、韓信）作為強大工具，共同為用户提供規模化的複雜服務，從而在這場造富浪潮中佔據主導地位。

本文將拆解AI與產業結合的關鍵邏輯，幫你找到屬於自己的入場券。

希望能給你帶來啓發。

一

AI的本質是「人類經驗的規模化」

AI時代的核心機會是讓人類的經驗可以被複制，並且催生出複雜的智能服務這種全新的商業模式。

1.AI發展的兩個階段：從節能增效到擴大市場

實際上，當前的人工智能已經能夠完成許多任務，但其主要作用是節能增效，即省錢型。

要知道，省錢的業務會導致GDP萎縮，因為原本需要花費10塊錢的事情，現在只需5塊錢就能完成，從而造成GDP損失5塊錢。

因此，我認為凱茜·伍德（Cathie Wood）最終過於樂觀了，並非人工智能無用，而是即便是一項有用的技術，其對GDP的影響也分為兩種：一種是省錢型，另一種是擴大市場型，只有當擴大市場型的應用被廣泛採用時，GDP才能真正增長。

所以，科技真正的最大優勢在於擴大市場，省錢型業務本質上是對原有業務的替代，而原有業務往往是因為做得不夠好。

2.歷史規律印證：所有偉大技術終將開創全新市場

首先，瓦特蒸汽機開創了火車、輪船市場。

瓦特蒸汽機，其發明初衷是爲了替代紐科門蒸汽機。然而，瓦特蒸汽機在其生命周期內僅售出約二三百台，主要原因在於並非所有地區都擁有大量礦山。

即便在英國這樣煤礦資源豐富的國家，與歐洲大陸相比，礦山數量也相對有限。因此，你會發現，在那個時代，坦白講，需求並未大規模爆發。

那麼，需求何時纔會顯著增加呢？顯然，需求的爆發並非僅僅源於替代現有設備，而是需要新增需求。具體而言，火車和輪船的出現便是關鍵。

瓦特在1769年註冊了蒸汽機專利，但火車的試驗基本始於1800年。到了1810年，出現了商用的To B貨運火車，而1820年則迎來了To C的客運火車。輪船的出現也大致在同一時期，大約經過另外40年才得以廣泛應用。

這便是新增需求和新應用的出現，以滿足新的市場需求。隨之而來的是需求的顯著增長，因為火車和輪船的需求量遠不止200台，而是遍佈全球的巨大需求，因此市場迅速擴張。

其次，福特T型車開創了大眾汽車市場。

同理，以汽車為例，儘管奔馳被譽為世界第一臺汽車的製造者，但其重要性並不顯著，因為它未能實現量產，僅能有限地替代馬車。假設德國貴族使用的馬車數量為1000輛，奔馳或許只能替代100輛、200輛或300輛。

然而，福特的做法截然不同。福特並非僅僅是替代，而是創造了新的市場需求。對於那些原本買不起、用不起馬車的人來説，福特汽車的價格極為親民。以當時的價格計算，福特工人的日薪為5美金，而最便宜的福特車僅需360美金，相當於72天的工作收入就能購買一輛車。

值得注意的是，這指的是生產線上的普通工人，而非中產階級或高管，價格之低令人驚歎。

因此，當人們積攢到足夠的資金時，街道上便隨處可見福特汽車。在原本沒有汽車的市場背景下，福特成功開拓了這一新興市場。

衆所周知，新興市場的發展最為艱難，市場需求難以迅速形成規模，因為人們起初並無明顯需求。然而，在1908年至1927年的20年間，福特汽車售出了1650萬輛，這一成就堪稱非凡，這正是所謂的「新增」市場。

3.AI革命的本質：服務規模化

工業革命最迷人的地方在於，它總是從替代開始。然而，這也引發了強烈的負面聲音。為何如此？因為替代往往導致原有事物消失和從業人員失業，這使得人們的心情複雜交織。

但事實上，這並非技術革命的本質。真正的本質在於后續的轉變，即從節能增效過渡到新增市場、新增應用。只有在這一階段，我們才能看出技術革命真正了不起的地方，這種了不起都是爆炸性的。

事實上，我們回過頭看技術革命，很多模式清晰可見。我們常反覆講「歷史的韻腳」，意思是講歷史真的一直是在重複，但不是內容的重複，而是韻律，只是一直在押韻，即每次技術革命都依託於一個強大的核心技術。

過去，這一核心技術是蒸汽機，即機械動力。簡單來説，人力完全無法達到機械動力的水平，這是一個飛躍。從此，跨洋航行和旅行成為可能。所以，世界就一下變小了，但需求一下子變大。

實際上，每一次技術革命都具備這樣的特徵：其真正的精彩之處並非在於節能增效，而在於新增需求的產生。每次技術革新帶來的新增需求各不相同，這僅僅是形式上的相似，而非簡單的重複。

那這一輪技術革命的精髓是什麼？上一輪我們説是機械動力，而這一輪的核心就是人工智能，人工智能的精髓在於人的經驗可複製。

此前，機械動力結合流水線生產，實現了產品的可複製性，我們叫生產規模化。那這一輪是人的經驗可複製，我們叫服務規模化。通過複製經驗，我們進入了服務規模化時代。

二

未來圖景：複雜智能服務

的特徵與實現路徑

1.四大特徵，定義下一代AI服務

服務一直以來都是一大難題：高端服務曲高和寡，少有人用得起，因為高端專家稀缺，市場小眾且價格昂貴；而普遍服務則水平較低，無法滿足複雜需求。

因此，服務難以同時具備規模、複雜性和個性化。但是人工智能不一樣，它是個算力問題。

AI能夠提供專家級、個性化、持續且普惠服務，實現規模化。接下來，我們重點講下持續化服務、專家級服務和普惠服務。

①持續化服務

什麼是持續化？它並非一次性的事件。比如，即使是最有經驗的老中醫，也很難僅憑一眼就準確判斷出病情的根源。原因何在？這是因為缺乏對患者來龍去脈的深入瞭解。

然而，如果我們引入持續服務的概念，甚至可以設想，當持續服務時代全面到來時，不僅這一代人，連他們的后代——第二代、第三代人都將使用同樣的服務。

這樣一來，服務系統對個體的瞭解將變得極為深入。以健康管理為例，它甚至能掌握家族病史，其精準度可能遠超醫生。

因此，你會發現這一現象與過去有着驚人的相似之處，或者説，這是一種歷史的「押韻」。這意味着，人工智能服務將攀升至一個人類難以企及的新高度。

②專家級服務

專家級服務究竟該如何理解？就像Alphago戰勝李世石之后，懸念就沒有了，從此Alphago將李世石遠遠甩在身后。隨着Alpha Zero的出現，以及后續新版本的推出，翻盤的可能性已不復存在。

試想，柯潔能否某天變異出來戰勝人工智能？想也不要想，這是不可能的事。因為人工智能的進化速度和技術進步遠超人類。

這也意味着，圍棋教練這一職業，尤其是頂級教練，不再需要人力，人工智能便能勝任。對於學棋者而言，這無疑是個福音。過去，我們或許都希望得到聶衞平的親自指導，但聶衞平不可能教授如此多的人。而現在，人工智能使得人人皆可受教。

現在，眾多強大的人工智能程序遍地開花，教授圍棋、象棋的人工智能產品滿大街都是，隨處可見，且價格低廉。

這引發了另一個有趣的現象：曾經的專家級服務不僅稀缺，且價格高昂，因其稀缺性而昂貴，這是基於稀缺性的經濟規律。

然而，如今這些服務不再稀缺，價格自然下降。加之其硬成本較低，價格就一定會非常便宜，由此可見，社會正變得更加美好。

③普惠服務

什麼是普惠？簡而言之，就是我所需的服務不僅價格低廉，而且能夠廣泛供應，任何人有需求都能獲得。

這意味着大量公眾所需的服務將轉化為商品進入市場，尤其是那些新增的服務項目，以前沒有，現在有了，需求量巨大，一旦進入市場，單是一項就可以賣很多。

請注意，這種模式並非向某個人收取高昂費用，而是跟每個人收一點點，由於用户基數大，比如，用户羣體高達數十億，即便每人僅支付一元錢，總額也將達到數十億。

不僅如此，若再此基礎上再增加多項服務，情況又將如何？

想想我們生活中有多少事務需要專業知識輔助？大到職業發展、學習研究和企業經營戰略等，都需要專家顧問的指導；小到家庭收納、垃圾處理，乃至日常保健、教育，也都離不開專家的支持。

但是，你發現沒有？所以這些需要有專家幫助的地方，現在基本上都沒專家能幫到你，因為人很貴，且隨着社會進步，人的成本還在越來越貴。

所以，唯有自我服務，自己把自己訓練成專家。

2.社會圖景變革：從購買產品到享受服務

當我們努力把自己培養成專家時，一個悖論就出現了：我怎麼可能是每個領域的專家？於是，我們只能勉強湊合，成為半吊子專家。

那我們為什麼購買產品？實際上，我們是爲了獲得產品背后的服務。然而，由於無法提供規模化的服務，過去的做法是將服務固化到產品中，讓我們能夠通過產品進行自我服務。

我相信大家都有過這樣的經歷。比如，家里需要做一些小修小補，要鋸一根鋼管，於是專門買了一把鋸鋼管的電鋸，因為它與普通鋸不同，普通鋸無法鋸鋼管。買回來后，用了一次就達到了目的，反正也不貴，便扔在一邊不再使用。

類似這樣的一次性工具，大家是否也買了很多？而且你會發現，即使下次突然需要使用，卻發現早已忘記如何操作，要麼找不到工具，要麼忘記了使用方法，於是只好再買新的。

我估計大家都是這麼干的。這説明什麼？你真正需要的並不是產品本身，而是背后的服務。

在工業革命時期，規模化的產品有一個核心要素，那就是自服務。

所以，好產品是不需要一堆複雜的説明書，用户上手摸一摸就能摸透，這便是好產品。一堆説明書，一堆複雜操作才能學得會的，那就是爛產品。

現在，大家慢慢地就理解了什麼是好產品：用户真正需要的並不是產品，而是服務。只要能上手自我服務，便是好東西。

終於，我們迎來了一個新時代，不再需要提供產品，直接提供服務即可。比如，用户需要的是健康服務，那我賣給你的不應是血壓計、血糖儀，甚至不是營養保健品。為什麼？因為這些未必是你真正需要的。

相反，我現在知道你需要什麼，並告訴你今天該如何運動、如何調整飲食、如何安排睡眠。如果你需要某種飲食，我便提供給你；不需要的，絕不強加。這樣的服務自然能讓用户滿意。

現在，用户甚至都不需要理解背后的原理，因為他認為你比他更懂更專業，這就是一種信任關係。你會發現，如果你不信任他，就會challenge（挑戰）他；而如果你信任他，甚至佩服他，對他的信用有把握，便會聽從他的建議，因為我不專業，他比我專業。

在這種情況下，市場自然廣闊，大家都會遵醫囑，遵從專業建議，當然，效果也最佳，因為人家確實專業。

3.技術底座：為何現在纔是爆發的起點？

我們很多人發現，這纔是真正的未來社會。如今，未來社會似乎離我們越來越近了。其中一個關鍵點是關鍵配套能力已經得到解決。

首先，是複雜推理。

僅僅一次性的互動是不夠的，需要兩個複雜的互動和邏輯推理。現在我們都知道，邏輯推理涉及思維鏈，而思維鏈不再只是説説而已。有了所謂的「deep research」，它不僅僅是口頭上的描述，而是能真正提供精準的推理。

因此，複雜推理的解決，不再是一次性直覺式的或一對一的互動解決問題，而是對整體有深入瞭解后，系統性地解決問題。

其次，是長記憶。

如果今天告訴你某事，你第二天就忘了，這是不行的。現在的人工智能大模型也存在這種問題。理想的情況是希望，即使過去十個月或十年説的話，我都能記得。

那麼，這種長周期的記憶靠什麼呢？靠的是大規模的輸入輸出，即百萬級的token輸入輸出。

為什麼這樣呢？因為人工智能不像人類，我們的腦力勞動往往是存儲和計算一體的。現在人工智能也在朝這個方向發展，但距離還相當遠。

那麼，如何實現呢？方法是將以前所有的互動記錄下來，再反饋給你，相當於每天快速回放一遍之前的互動，因為你記不住，回放后你就記住了。這樣，通過大規模的輸入輸出來替代存儲。

最后，是第三方功能調用的能力，即MCP協議。

比如，我完成分析后，發現用户需要訂餐，那我需要調用訂餐軟件去訂餐，還能調用支付工具去支付。

最終，你只需一聲命令，我就能完成所有工作，並告訴你餐何時送到，你只需等待即可。這一要求顯然不可能由一個大模型獨立完成，需要一對一的調用能力來支持。現在，這種調用能力也越來越完善。

4.人工智能發展方向：領域專家（非通用AGI）

事實上，功能調用（MCP協議）等技術現在還存在缺陷，即儘管調用了多個功能，但每個功能並不是通用人工智能（AGI），而是專有人工智能。也就是説，某個功能在送餐方面很專業，或者在支付方面專業。

它們都是專業的，甚至包括語言理解方面，但對於物理世界的理解則需要依賴其他工具，因此它們是分着的。

簡單來説，我認為目前還沒有一個萬能的人工智能能夠真正像人一樣，具備思想、靈魂，能夠分析極其複雜的事物。它們不行，但是它們已經成為某個領域的專家，當你需要完成某項任務時，就可以找相應的人工智能來處理。

這也正好和我們當前的觀點相符，即人工智能的發展與商業需求相吻合。如果你開發一個萬能的人工智能，反而可能不知道如何掙錢。相反，專注於特定領域，如醫學、運動或營養，反倒有用，因為用户有明確的需求。

因此，商業模式也很清晰，即成為領域專家，將專業服務帶給每個人。誰需要服務，我們就提供給他。用户願意為此付費，因為服務價格低廉且用户量巨大，尤其與我們的生活息息相關。

這樣一來，業務模式就變得非常明確：核心技術加配套技術，未來能夠將服務傳遞出去，讓每個人都受益。

5.AI發展四階段：找準你的入場時機

人工智能發展有四個階段：

第一階段，技術調優，即性能調優。

第二階段，節能增效。回顧人工智能的發展，基本上在2023年前都是以性能調優為主，而2023年之后，特別是到2024年，則轉向了節能增效。

第三階段，簡單服務，即單次專家服務。比如，美國的Intuit報税服務，以及法律諮詢，此外，還包括一次性的教育服務等。

第四階段，複雜服務，即持續、個性化的服務。比如，健康管理、自動駕駛增值服務。

先説健康管理，以看病為例。

我們知道真正要治病叫住院。醫生需要每天觀察病情，甚至進行會診，直到問題完全解決為止。在這個過程中，每天的病歷是累積的，病程變化是有清晰記錄的，那這纔是最好的服務模式，即複雜服務。

再來看自動駕駛。

自動駕駛實際上屬於單次服務。即從起點到終點的單次運送，如Uber和Waymo的模式。雖然Waymo與Uber相似，但Uber並非終極模式。原因在於，有人的情況下，該模式難以持續，人工連續服務成本更高，而人工載人卻能連續服務。因此，切勿將Waymo視為無司機的Uber，二者本質不同。

Waymo連續服務的優勢在於，我能深入瞭解你，甚至幫你安排行程，提出出行建議，而Uber無法做到這一點。此外，Waymo司機無需休息，可24小時連續工作，白天載客，晚上送貨，還能提供第三方增值服務。

未來，人們可能直接在回家途中用餐，餐盒留在車內，保持家中整潔。所以，未來生活習慣和行為習慣將發生根本性轉變，這在每次技術革命中都有體現，尤其是技術影響深遠時，社會變革也更為顯著。

我們以特斯拉為例，未來，交通出行服務革命會有三個階段：電動化、智能化和出行服務化。

首先，是電動化。電動車必將戰勝燃油車，因其性能優勢顯著。新技術初期雖未顯優勢，但經過性能調優后，優勢逐漸顯現。回顧過去十年，燃油車性能停滯不前，而電動車續航里程不斷提升，未來甚至可達1500公里。

其次，是智能化。電動化后，電動車間的差異幾乎可忽略不計，電動車的電機效率高，轉化率均在90%以上，零百加速僅需幾秒。

然而，當所有車都具備這些性能時，競爭差異消失，所以，這個時候就需依靠智能化實現差異化。電動車智能化分為車內和車外智能，車外智能更能體現差異。

最后，是出行服務化。當智能化水平足夠高時，人們將喪失駕乘樂趣，甚至產生自卑感，從而轉向使用交通出行服務。交通出行服務無需司機，能更高效調度，車輛間可協同配合，提升整體效率。

此外，車內還可進行餐飲、購物等活動。未來，購物方式將改變，商品可直接送至車內，實現真正的移動購物。人工智能將預測需求，自動駕駛車將商品送至門口，甚至模糊「擁有」與「使用」的界限。

未來，人們更注重「使用」，為「使用」付費將成為主流。

最終贏家將是出行服務商，特斯拉最具潛力。全球範圍內，交通出行革命將顛覆現有產業，形成新的購物和娛樂方式。

未來，網劇的主要觀看場所將是車內，其優勢在於單集時長短，避免觀影中斷。類似汽車帶來的文化變革，交通出行服務化也將波及各行業，重塑文化。

三

行動指南：

普通人抓住浪潮的四大核心能力

1.重新定位：人本就不普通

第一，我們不應將自己定義為普通人。

人是地球上最複雜的動物。就像我們常説的智能，尤其在提及人工智能（artificial intelligence）時，需注意，這里的「人工」並非指人的智能。人們容易誤解，認為只有人才有智能，但「artificial」指的是非天生的、非自然界的，而是人造的智能。

然而，智能並不僅限於人類，動物也具備智能，它們在自然界中生存得很好，正是依靠智能。

第二，人與動物的區別不在於智能，而在於理性，這就是所謂的元認知。

元認知是指，我知道自己有智能，並能表達我的智能，甚至能描述他人的智能。

人類可以交流，這種交流不僅限於簡單層面，而是能在智能和理性層次上進行，這是動物無法做到的。儘管動物也有智能，但它們無法在更高層次上進行交流。

現在回過頭來看，人類當前最前沿的技術是人工智能。那麼，我們的人工智能發展到什麼程度了呢？它僅能模仿動物的單個器官，比如眼睛。

實際上，最前沿的智能水平剛剛追上動物，尚未達到人類的水平。人類的複雜性不僅在於個體，更在於人類社會。

因此，我認為智能體與人類相比還差得很遠。要達到與人類掰手腕的水平，還需跨越多個階段。

當然，回顧歷史，人工智能的發展曾多次經歷這樣的循環：一次大飛躍后，人們盲目樂觀，以為可以藐視一切，人類將被超越。但最終發現，差距依然巨大，人類遠比我們想象的複雜。

第三，我們所能表述的智能與我們實際擁有的能力相比，仍有很大差距。

每個人都有這種潛力，只是有些人無法表達或未能充分利用，這並不意味着他們沒有潛力。佛教稱之為「本自具足」，你的潛力就在那里，何必妄自菲薄？你所要做的，就是無愧於「人」這個稱號，將你的潛力充分發掘出來。

簡單來説，我們要對自己的能力有充分的信心。作為社會人，我們每個人實際上都在潛移默化中汲取了大量社會知識，這使得我們比任何單獨個體都要強大得多。若真被放逐荒島，我們或許會陷入困境，因為那時社會支持鏈將斷裂。

然而，在日常生活中，我們不斷獲得社會支持，這使得我們每個人都能充分展現強大實力。我們的大腦堪稱「社會腦」，自然而然地運用這些支持，使我們能夠完成許多以往個體難以做到的事情。

因此，面對人工智能的到來，把握機遇的關鍵在於提醒自己，這正是鍛鍊和挖掘潛力的時刻。每個人都能實現看似不可能的成就，這並非難事，因為那些能力早已寫到我們的腦子里。

我們實力其實很強，千萬不要低估自己。

2.洞察力：發現需求比掌握技術更重要

什麼是需求？即你得知道來解決什麼問題。這實際上是最難的部分，因為你要真知道這行業的這個痛點在哪，問題在哪，那纔是解。

正所謂「內行看門道，外行看熱鬧」，如果你對某個行業一無所知，那麼你提出的問題很可能在該行業內根本不算問題。

我們來看兩個例子。

第一，沃爾瑪山姆·沃爾頓：洞察居住方式變化，重構零售模式。

提到沃爾瑪，人們常誤以為沃爾瑪是百年老店，但實際上，沃爾瑪成立於20世紀60年代，至今不過60多年。

為何如此大規模的商店直到那時纔出現？原因在於汽車的普及。沃爾瑪適應了有車一族的生活方式，開發出相應的購物模式，才得以誕生。

沃爾瑪的創新在於模式創新。很多人以前對模式創新很鄙視，但事實上，當新技術出現后，最先利用新技術掌握模式創新的人是真正的贏家。

真正的贏家，既不是技術創新的人，也不是個別用户。用户是小贏家，技術創新是中贏家，模式創新纔是真正的大贏家。儘管模式創新看似沒有技術含量，但其獲利最為豐厚，這一點在今天依然適用。

再來看沃爾瑪的創始人山姆·沃爾頓，他在創立沃爾瑪時已不年輕，因為他長期在零售業工作，對行業情況瞭如指掌。他發現人們的居住和行為方式發生了變化，認為傳統零售業無法解決這時候的問題了，於是決心塑造一個新的零售模式，即新零售業。

所以，他既有零售業的豐富資源，又通過觀察發現了行業問題，並意識到技術變革將引發需求變化。他重新組織零售業，滿足新需求，這雖非技術本身，但卻是技術帶來的。

第二，UPS創始人Jim Casey：從送信到發現福特車帶來的物流機會，創立UPS。

一百多年前，Jim Casey在西雅圖，11歲時父親去世，他不得不輟學承擔家庭重擔，成為一名送信的「message boy」。在送信過程中，他逐漸成長，甚至自己成立了傳遞消息的公司。儘管這仍是個小生意，但他善於觀察。

他注意到街上越來越多的福特車，意識到送信業務將面臨挑戰，因為人們可以開車前往目的地，電話的普及也減少了送信的需求。然而，他發現汽車增多后，送貨業務有了新機會。

以前手提肩扛或騎自行車送貨量有限，但汽車的出現極大地增加了送貨量。他改裝了福特車的后備箱，使其適合送貨，並選擇了醒目的灰褐色作為標誌。從西雅圖起步，1915年擴展到洛杉磯，公司更名為UPS，逐步發展成為今天的跨國物流巨頭。

回顧UPS的起源，首先，它沒有技術門檻，只需會開車即可，這比造車容易得多。其次，發現問題的門檻卻很高。

Jim Casey在送信的同時兼送包裹，看出送信業務將衰退，而送貨業務有巨大潛力。如果不是業內人，不進行深入思考和觀察，很難發現這一機會。

因此，看似簡單的福特車，有人僅用於代步，有人用於開出租車，而Jim Casey則看到了系統性送貨的商機，將其做大做強，這考驗的是我們的視野和洞察力。

3.執行力：鎖定領域，掌握工具，連續積累

①要有一個目標：鎖定領域，深耕一個行業，理解其痛點與規則

很多時候，行動的最大難題在於沒有想明白。其實並不難，關鍵在於行動。

首先，要設定一個明確的目標。正如我們所見，即使是看似沒有門檻、技術含量不高的設計，Jim Casey的成功也源於他專注於送信，沃爾瑪的成功則在於深耕零售業。

因此，你也需要找到一個領域，鎖定它，並在該領域積累自己的經驗和觀察。這包括瞭解該領域的運轉方式，越專業越好。

如果你本身就是業內人士，自然明白其運轉邏輯，這是最好的；如果不是，則需要花時間培養和鍛鍊，建立起專家能力，對該領域的背景和隱性規則瞭如指掌。

②掌握技術前沿，使用AI工具（如GPT、Deep Research）理解其能力邊界

其次，要對技術前沿有所掌握。所謂掌握技術前沿，是因為門檻相對較低。你需要嘗試使用各種工具，基本上用一下就能有所感覺。

這些工具能解決什麼問題？這就與產業熟悉度產生了交集。你對產業熟悉，知道問題所在；使用這些工具后，知道它們能解決什麼問題。

當然，現成的工具可能不夠，你可能需要開發自己的工具。但當你瞭解更多工具后，你會知道哪些工具可以開發，哪些工具現有工具無法實現。

這樣，你就進入了下一個階段，尋找解決方案，當然這涉及到團隊和資本等問題。

③連續積累：長期觀察、持續優化認知；

除了鎖定目標、掌握工具外，這里有一個前提，即時間上的連續性。

事實上，我們對產業的認知和人工智能的理解，不可能一蹴而就。就像對人第一印象與長期接觸后的印象往往差異很大。這里需要時間，時間長了，自然就見人心，你才能真正瞭解。

因此，選定方向后，持續積累非常重要。連續觀察和分析，時間足夠長，積累會從量變到質變，最終你對領域的理解會突飛猛進，這是至關重要的。

4.預測力：像劉邦一樣統籌資源，提供規模化服務

①人的潛力在於預測能力

首先，我們要有信心，相信事物是可預測的。為什麼有人認為不可預測？因為他們未經訓練就進行預測，這實際上是將預測視為一種無需掌握的技能。

事實上，預測是需要技巧的，例如科技產業企業的預測有一套方法論，經過訓練后是可以掌握的，這就像我們上學學習知識一樣。你不能因為小學沒學過微積分，就斷定自己學不會微積分。學會微積分需要時間和正確的教材指導。預測也是如此。

觀察地球上的所有物種，絕大多數物種缺乏預測能力，也沒有因預測能力獲得顯著益處。自然界中那些動物看似擁有預先安排的能力動物，比如松鼠，以及田間的田鼠和黃鼠，它們儲存糧食看似是預測能力的體現。

然而，研究發現這並非它們的主動預測和安排，而是下意識行為，是進化過程中形成的本能。這種下意識行為因其對生存有利而被保留下來，而非主動的計劃。

因此，在全世界所有物種中，只有人類擁有預測能力，即能夠未雨綢繆，能夠預先安排和計劃。

當然，這也帶來一個副作用——抑郁。人類會抑郁，而動物很少抑郁。動物要抑郁的話，得在人的實驗室里創造條件纔會發生，自然界中的動物很少抑郁。

自然界中的動物會焦慮，因為焦慮是實時行為。只有當我預期自己會焦慮，並且預期這焦慮對我影響嚴重時，我纔會抑郁。抑郁是長期形成的，是對自我的長期負面預期。

所以，如果你活在當下，就不會抑郁，佛教的修行正是如此。然而，我們需要理解的是，如果你爲了治療抑郁，可以活在當下；但如果你想把事情做好，最好能夠計劃未來。

②預測的好處在於提前佈局

為什麼要進行預測？這個問題相對容易理解。一旦你確信預測是準確的，就可以提前佈局，安排相關事宜，從而獲得巨大的利益。正如現在的穿越劇所展示的，重生后因為預知未來，知道哪些業務會火爆，哪些股票會上漲，從而獲利。

正如雷軍所言，「颱風來了，豬都會飛」，但前提是你必須站在臺風的風口。如果你臨時站過去，肯定來不及，所以關鍵在於提前站位。這就是本事，起飛的本事不在於是否有翅膀，而在於能否提前站到風口。

預測的好處在於提前佈局。例如，交通出行服務的未來意味着增值服務將有巨大空間。增值服務包括為交通出行公司提供火鍋、咖啡機、電視劇、電話會議設備、電商系統等。

這與當年的通訊行業類似，中移動負責話音服務，而增值服務由第三方提供。未來，特斯拉負責出行，而出行途中的會議、娛樂、購物等增值服務則由第三方提供。

如果你能提前想到這些，現在就開始研究如何為出行服務提供增值服務，需要進行車輛改造、自動化安排等。

此外，還需要各種可插拔的組件，以滿足不同需求。如果你具備這些條件，就可以與特斯拉合作，共同開發增值服務，未來將大有可為。

我們自身也是如此，當我們認為某項趨勢即將到來時，就會付諸實踐。我們認為，未來複雜服務一定會到來，並且到來的時間不會太遠，因為所有條件都已具備。複雜服務一旦實現，大家將享受到專家級系統和人員提供的個性化服務。

③把握機會：堅信自己的預測

為什麼需要這種深入理解？因為它帶來下一個問題：無論是自己創業、投資還是尋找合作機會，都涉及對未來的判斷。

如何相信他真的是未來的明星？萬一不是呢？比如，你認為交通出行未來會有大量增值業務，積極準備並與特斯拉合作，萬一特斯拉沒成功呢？等它成功了再談，機會就沒了。

因此，把握機會很微妙，太早或太晚都不行。

中國有「內卷」現象，一旦事情明確，立刻有人搶着合作。你要先人一步，但先人一步意味着大多數人觀點與你不同，不認為你是對的。這時若有風吹草動，會有各種唱衰聲音，如特斯拉和英偉達都經歷過。

如果沒有深入理解，你可能會動搖。但無論是投入還是做成事業，都需要長期堅持。

巴菲特的投資原則表明，堅持時間越長，后續盈利越高。因此，預測、為預測佈局、堅信自己的預測至關重要。因為一定會有人懷疑你，只有超越大多數人，才能抓住機會。

當然，堅定並非偏執，簡單説就是，我們建立認知過程既要有框架、有系統，同時也要遵循貝葉斯式原理，即是逐漸的、不斷的優化的。

在這個逐漸優化過程當中，其實也加強了對自己系統判斷的信心，自己纔等到對這產業充分理解時候，敢拍着胸脯説我一定是對的。

這是來源於我係統理解之后的自信，而不是來源於我的偏執或者現實扭曲立場，這才能真的贏。

因此，既要預測，也要有深入的行業洞察，面對懷疑時的堅定，決定了你的成就大小。

內容來源：2025年9月18日，前哨科技特訓營分享。