你好啊，我是文兄，你正在閱讀的是 MindCode 周報。每周末發(fā)布 3 個我的想法、2 個來自別處的啟發(fā)、1 句關(guān)鍵的話。歡迎讀后在評論區(qū)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(dāng)你只需要問 AI 就能獲得答案，為什么還需要點擊搜索結(jié)果呢？

Google 自己也很慌，匆忙在 2023 年 2 月推出 Bard 應(yīng)戰(zhàn)，結(jié)果發(fā)布會現(xiàn)場演示翻車，Google 股價單日暴跌近 8%，市值蒸發(fā) 1000 億美元。此后股價持續(xù)下行。

當(dāng)時全網(wǎng)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(yè)務(wù)的收入，不是Google所有業(yè)務(wù)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(dá) 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(shù)據(jù)。

為什么敘事和數(shù)據(jù)會發(fā)生背離？是敘事錯了，還是數(shù)據(jù)錯了？

答案都是不是，是敘事和數(shù)據(jù)之間有時間差，而忽視這個時間差，是大多數(shù)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(dāng)成了眼前的現(xiàn)實。

Google 搜索也許 20 年后真的會消失，實際上我認(rèn)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(fā)生。

搜索業(yè)務(wù)雖然漲了，但其實在我看來也確實見頂了。只是，你不能現(xiàn)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(shù)，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(guī)模上線，Google擔(dān)心這在是“揮刀自宮”，所以一直雪藏了相關(guān)技術(shù)。

直到 ChatGPT 的出現(xiàn)，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(nèi)部的猶豫。

這是被逼的決策，所以Google 當(dāng)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(chuàng)造了新廣告位。

根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，AI 驅(qū)動的廣告優(yōu)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(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并非無法獲得。

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

作為消費(fèi)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(chǎn)者視角你才看得清： Google 的商業(yè)本質(zhì)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(qiáng)了。

當(dāng)然，這里我也要再強(qiáng)調(diào)一次，搜索業(yè)務(wù)確實快見頂了，只是這不代表它現(xiàn)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(jī)會，每次技術(shù)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(lián)網(wǎng)泡沫，那些押注互聯(lián)網(wǎng)未來的投資者們對方向的判斷完全正確——互聯(lián)網(wǎng)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(dāng)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(guān)于這個話題，我們之前的周報和文章里面已經(jīng)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(yán)謹(jǐn)、沒有歧義。

但其實這些優(yōu)點恰恰說明程序代碼是更原始的語言。精確意味著僵化，嚴(yán)謹(jǐn)意味著不夠靈活，沒有歧義因此進(jìn)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(jìn)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(dá)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(xiàn)象：為什么“請你認(rèn)真思考一下”能提高 AI 的表現(xiàn)？為什么“完成任務(wù)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(fā)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(yuǎn)不可能通過模仿超越被模仿者”（David Silver 、Sutton ）。

當(dāng)前所有大語言模型本質(zhì)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(huán)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(yuǎn)代替不了肉身體驗。

想法三：不要讓你的“敵人”定義你

蘇聯(lián)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?yōu)榇烁械阶院?，為自己的身份和見解感到驕傲?/p>

1991 年蘇聯(lián)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(jī)。

他們的整個身份建立在一件事上：反對蘇聯(lián)。

現(xiàn)在蘇聯(lián)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(dāng)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(dāng)一個創(chuàng)業(yè)者說“我不是打工人”，這句話的重心不在“創(chuàng)業(yè)者”，而在“不是打工人”。如果創(chuàng)業(yè)失敗了，他面對的不只是經(jīng)濟(jì)損失，而是存在危機(jī)，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(jié)構(gòu)。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(jī)器”。

因此，當(dāng) 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(yùn)轉(zhuǎn)的。我覺得說的很好，但我認(rèn)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(yīng)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(nèi)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(jī)

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(shù)據(jù)和分發(fā)渠道，個人有了 AI 等于有了整個團(tuán)隊。

但中間那層——那些規(guī)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(qiáng)調(diào)：如果你的公司在中型這個區(qū)間，你要么快速做大，獲取數(shù)據(jù)和分發(fā)的護(hù)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(zhuǎn)變。

收獲二：信息是有“毒性劑量”的

Sahil Bloom 最近提到了一個數(shù)學(xué)關(guān)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(shù)據(jù)才能做更好的決策，但更多數(shù)據(jù)有更多噪音，更大的毒性。

解藥不是更多數(shù)據(jù)，是更少但更好的數(shù)據(jù)，加上行動的勇氣。

關(guān)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(fā)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(fā)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(zhàn)爭機(jī)器，這直接催生了中世紀(jì)的重騎兵和騎士制度，深刻地重塑了歐亞大陸的權(quán)力格局和文明進(jìn)程。

話說你注意到了嗎？馬鐙必然受到養(yǎng)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(yǎng)馬人，而是騎馬者——騎士、貴族乃至國王。

AI 時代同理，訓(xùn)大模型本質(zhì)是另一種訓(xùn)馬，代表著人類對算力的征服。但紅利不會止于訓(xùn)馬人，還屬于發(fā)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(zhǔn)確，我單方面宣布：2026 年是AI的“造馬鐙之年”。

從馴馬到發(fā)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(yīng)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(bǔ)一句：我說的都是錯的。

文兄是誰？ 科技領(lǐng)域連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，目前在AI+心理領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，中美幾家AI公司的CEO心智與戰(zhàn)略教練，原阿里巴巴早期移動端核心產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。

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