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不确定性不言而喻。一边是以“做交易”为行事逻辑的特朗普持续打破全球既有秩序：以自我为中心、以利益为上，政策缺乏持续性，全世界都需要适应他的多变。如果说这种不确定性更多体现为随个人偏好起伏的“随机波动”，那么，技术狂飙所带来的不确定性，其背后则蕴含着多种可能性。 一种可能是AI泡沫的破裂。历史上的技术浪潮，大多经历过膨胀与破裂的过程，AI不可能例外。但如果放长时间尺度来看，我们仍处在AI发展的1.0阶段，类似于世纪之交的互联网1.0时期。因此，即便泡沫破裂，也不会改变AI长期进化的方向。 另一种可能性，是AI对职场带来的巨大冲击。2026年是AI Native（AI原住民）毕业的第一年。他们也是第一批在GPT环境中成长起来、同时又目睹入门级工作被大规模替代的一代人。AI将如何重塑职场，2026年或将给出初步答案。 回顾过去四分之一个世纪，iPhone时刻与诺基亚危局，或许是理解不确定性与可能性最具代表性的案例。新技术只有抵达“iPhone时刻”，才能真正改变消费者行为；而在位者一旦误判趋势，往往会从巅峰迅速坠落。“门口的野蛮人”，正是这一新旧更替过程的隐喻。 类似的戏码仍在反复上演。地缘政治的不确定性，与AI狂飙所带来的可能性交织在一起，将共同塑造2026年的发展脉络。而要真正看清这一趋势，我们需要重新校准对世界的认知。 过去，人们往往首先按照意识形态来划分阵营。但意识形态已难以有效描述一个经济体的真实运作方式及其增长路径。新的划分方式，更应基于发展动能与创新能力。 第一个有启发性的框架，是用“工程师治国”与“律师主政”来区分中美的增长模式。工程师思维强调长期主义，在“干中学、学中干”中积累流程性知识，从追赶走向超越。这一思维体现在产业政策、供应链能力、工程能力和持续科研投入等多个维度，共同推动发展螺旋式上升。 相比之下，律师主政更偏向于对存量经济与既得利益的保护，一旦走向极端，反而会抑制增长。美国房地产市场中的“邻避”现象便是典型案例：在最有发展潜力的地区，中高密度住宅难以建设，供给长期滞后于需求，房价与租金飙升，加剧了贫富分化，也削弱了年轻人向上流动的机会。 第二个框架，是重新理解“有为政府”。有为政府至少包含三层含义：一是具备长期战略规划能力，能够持续思考未来发展的重心；二是拥有集中与调动资源的能力，同时避免陷入僵化的计划逻辑，善于通过竞争激发创新；三是敢于打破既得利益，为颠覆式创新扫清障碍。从工业革命时期英国打破行会垄断，到美国对标准石油的反垄断实践，背后都体现了有为政府的作用。 第三个框架，是强化“酷元素”。如果说有为政府代表着新时代的集体主义，那么酷元素则更强调多元、个性与吸引力。酷至少包含三层含义：其一，是年轻人真正喜欢、并能通过媒介广泛传播的文化形态；其二，是以黑科技为核心的技术突破；其三，是能够跨越语言与文化的普遍共鸣。 技术始终是最核心的酷元素。回顾过去四分之一个世纪，智能手机通过高度个性化的连接方式，深刻改变了人的生活方式。由此推演，AI所带来的超级定制化影响，将更加深远。与此同时，酷也往往能够超越文化边界。《寄生虫》在全球范围内引发共鸣，正是因为它对大都市贫富差距的观察，触及了不同社会的共同经验。 我们可以用“再平衡”来理解未来全球格局的变化：世界正在从西方长期主导，转向东西方在权力与财富上的相对均衡状态。具体而言，是东方，尤其是中国，在经济、科技与全球影响力上的持续上升，而西方相对放缓，世界在某种意义上回归到19世纪之前的多中心状态。这种再平衡，是对过去500年西方扩张与主导格局的系统性调整，也将动摇建立在技术、科学与军事优势基础之上的进步宇宙观。 再平衡世界中的主角是G2，即中美这两个大国。再平衡使两个大国得以在相互平等的审视中，展开面向未来的博弈。中美之间既互为镜像，也互为启发，这种关系有可能推动两国在竞争中的相互学习与相互理解。 中美的互为镜像并不难理解。中国是“曾经的美国”——全世界的制造大国（二战前后的美国曾拥有令人震撼的制造能力）；而未来的中国，也需要在某种意义上“成为美国”，成长为消费大国，把规模可与美国相当的庞大国内市场真正盘活。 中美的互为启发，则体现在双方正在面对的结构性调整上：中国需要更多消费，美国需要更多制造。但在AI时代，制造业回流的意义已不再是重建传统蓝领就业，而在于维持工程能力与技术更新的连续性，从而延续长期发展动能。 再平衡同样体现在全球对中国创新的重新认识上。几年前，外资的主流策略是降低对中国供应链的依赖，将中国市场定位为“In China for China”（在中国，为中国）。如今，这一策略正逐步转向“In China for the World”（在中国，为全球）。一些欧洲车企在中国设立研发中心，学习中国在智能化与数字生态方面的经验，正是这一转变的体现。西方有句谚语：“If you cannot beat them, join them”（如果不能打败他们，就加入他们），恰好描述了这一现实。 再平衡也面临两方面挑战：一是修昔底德陷阱，即在位者如何克服进取者可能取而代之所带来的心理失衡；二是转轨问题，即进取者从跟随走向引领，必须调整自身的发展模式，日本与欧洲都是前车之鉴。 这同样要求西方，尤其是美国，重新评估自身与中国的关系。美国正在打破其在二战后主导建立的全球贸易与金融秩序，因为它已不再愿意承担领导者所需付出的责任与成本。未来，全球贸易与金融秩序将如何重塑？中国又将在这一过程中如何体现自身的领导力？ 领导力并非简单等同于软实力。它不仅关乎价值观，更体现在制定规则与承担责任的能力上。这种责任至少体现在三个方面：其一，在规则制定与执行中具备明确的利他属性，例如对外投资应让被投资国真正获得发展红利；其二，具备技术引领能力与务实、能干的行动力；其三，在创新层面探索超越西方、帮助发展中国家实现增长的新模式。 与此同时，再平衡也要求中国构建不同于西方的发展叙事。西方关于发展的叙事，往往带有居高临下、布道式的色彩；而中国的发展叙事可以更贴近发展中国家的现实。一方面，中国的发展经验更为晚近，更具可学习性；另一方面，中国也能够将新技术与发展目标、社会责任目标（如绿色、环保）结合起来，不再重走“先污染、后治理”的老路。 再平衡，是下一个25年的起点。它标志着中国从追赶走向创新、从跟随迈向引领。这一过程，需要维持开放的全球秩序，防止封闭与保护主义回潮。科学、开放、贸易与多元，应当成为再平衡时代的基本特征。 美国创业公司帕兰蒂尔的CEO亚历克斯·卡普（Alex Karp）将当下的白领体系形容为“会议工业共同体”：大量流程性工作——会议、汇报、对齐——被用来维持组织运转，而非真正创造价值。当AI接管这些重复、低效的劳动，其核心意义在于节约时间，把人从无效忙碌中解放出来，迫使组织重新思考：人真正应该做什么。 直觉是一种在信息尚不充分时，对异常的快速感知能力。匈牙利医生塞麦尔维斯在提出消毒理论时，正是凭直觉意识到产褥热与医生双手之间的关联，尽管这一判断在当时缺乏系统数据支持，却最终改变了医学史。 想象力的本质，是认真对待“尚未发生、但可能发生”的情景。人类能够跳出既有路径，探索未知方向；而机器只能基于历史数据进行推算。真正的颠覆式创新，往往源于对未被验证可能性的想象，而非对既有模式的优化。 情绪并非理性的对立面，而是一种风险预警机制。恐惧提示我们接近认知边界，需要放慢脚步；愤怒则表明选择空间正在收缩，可能需要非常规决断。情绪帮助人类在高度不确定环境中及时修正方向，这是纯理性系统难以替代的能力。 常识意味着知道自己不知道，甚至能够反思“自己不知道自己不知道”。机器之所以会产生幻觉，正是因为缺乏这种自知之明，只能通过拼接信息给出看似完整的答案。而常识恰恰提醒人类，有些问题不应急于求解。 从学习方式上看，这也是人与AI的重要分野。AI依然是高度目的导向的“做题者”，而人的直觉与想象力，往往源于非目的性的探索——出于好奇，而非为了求解。这使人能够在数据尚未显现之前，捕捉到变化的方向。 从PC到移动互联网时代，最大的转变在于从“人找信息”到“信息找人”，由此催生了强大的注意力经济。个人在互联网上的行为数据与算法推荐，成为平台快速发展的飞轮。表面上看，用户享受到了免费的服务，但实际上，人的注意力才是平台出售给广告商的商品。 注意力经济带来了电商、流量经济与达人经济的繁荣，也引发了上瘾、认知窄化等一系列社会问题。如果说AI在职场中带来的最大改变，是消灭无聊的工作、释放时间用于创造力，那么在商业场景中，AI同样正在颠覆注意力经济。 人们将不再愿意把大量时间花在搜索上，无论是搜索信息还是搜索商品。AI正在快速蚕食传统搜索引擎的使用场景，它不仅能够直接给出答案，还可以根据不同用户需求提供解释。电商则是下一个极有可能被AI智能体重塑的领域：导购智能体将倾听用户需求，比较不同产品的规格与价格，给出推荐，甚至直接完成支付。 这将从根本上动摇注意力经济的逻辑。过去，平台通过搜索广告、信息流和达人带货来争夺人的注意力，并由此形成高度依赖时长、甚至令人上瘾的商业模式。未来，它们需要争夺的将是AI的注意力。一个明显变化，是生成式引擎优化（GEO）的兴起——品牌开始研究如何被AI智能体“理解”和“推荐”，而不只是如何吸引人的眼球。 当信息搜集与决策越来越多由AI智能体完成，网站与APP原本以“吸引人停留”为目标的可视化设计，将逐步让位于结构化、可调用的数据接口。真正重要的，不再是页面是否好看，而是信息是否能够被高效理解与调用。 AI初创公司Anthropic提出的MCP（Model Context Protocol），为智能体制定了直接调用数据与服务的通用规范，使大量原本依赖网页与APP界面的操作，能够在后台完成。 谷歌提出的A2A（Agent-to-Agent）协议，则进一步指向智能体之间的协作，认为未来复杂任务将由多个专业智能体分工完成，而非由单一系统承担。 注意力经济是移动互联网时代最重要的商业模式，可谓“得流量者得天下”；而AI智能体正在开启一场深刻的效率革命。谁能更高效、更精准地帮助用户完成任务，谁就掌握了AI时代真正的入口。从网站，到APP，再到智能体，人机互动的形态仍在持续演进。 我们正在进入一个相对论的世界：相对于过去几年全球对安全的高度强调，发展再次成为重点；相对于机器批量处理信息的高效率，人应当更多投身于探索未知的低效工作；相对于建立在信息不对称基础上的传统商业模式，AI正在引入一个知识普惠、赋能消费者的时代，使依赖信息差牟利的空间不断收窄。 所谓相对论的世界，本质上是一套在动态比较中认识自我、定位未来的方法论。在地缘政治充满不确定性、AI狂飙带来深刻变化的时代，任何国家或现象都无法被孤立理解，其特质、优势与问题，只有在与其他主要参照系的对比与映照中，才能更加清晰地显现出来。 这种相对性，也体现在不同类型资本供给与需求关系的变化之中。金融资本、自然资本、人力资本与社会资本，在任何一个时间点都不可能平起平坐；在不同发展阶段、不同国家，它们会呈现出相对充裕或相对稀缺的状态，从而决定增长方式与制度选择。 以中国为例，改革开放初期，人力资本——尤其是受过基础bv伟德客户端但成本较低的非技能劳动力——相对充裕，自然资本也较为丰富。充裕意味着廉价，这推动了劳动密集型制造业的发展，也使“先污染、后治理”成为可能。相反，当时金融资本高度稀缺，需要引进外资；高质量人力资本同样不足，经营管理人才亟需向外学习。 经过四十多年的快速发展，这一结构已经发生变化。金融资本不再稀缺，自然资本却日益稀缺，这正是强调“绿水青山”可持续发展理念的现实基础，也是欧美政府与企业在过去二十年中更加重视自然资本的原因。自然资本的稀缺，直接推动了对新能源、减排和环保产业的持续投入。 在AI快速推进的背景下，四类资本将再次发生显著调整。首当其冲的是人力资本，其价值面临被重新定价的压力：无论是零工经济中高度同质化的个体，还是知识经济中的入门级岗位，以及企业组织中的中层管理者，都将受到普惠型人工智能所带来的“廉价劳动”冲击。 这迫使我们重新思考人力资本的培养方式。当知识日益丰裕、普惠且廉价，如果bv伟德客户端体系仍沿用匮乏时代的流水线式标准化产出，以及过早筛选的单一评价机制，就容易损伤内驱力，削弱整体多样性，不利于创新型人力资本的形成。换言之，在AI时代，当知识变得廉价，智慧反而更加稀缺。 与之相对，社会资本可能迎来升值。社会资本指信任、协作网络、人际关系与社区归属等无法被AI替代的人类特质。在AI批量处理标准化任务的时代，人的创造力、复杂沟通能力、建立信任与应对模糊问题的能力，将变得愈发重要。而这些能力的形成，依赖人与人之间的真实连接，而非人与AI之间的虚拟互动。因此，能够提供真实社会互动、增强参与感的社区与社群，其价值将持续上升。 凯恩斯在1930年曾预测，随着生产力大幅提升，到2030年前后，人类每周平均只需工作15小时。现实的发展路径并未完全印证这一判断：移动互联网反而进一步模糊了工作与生活的边界，延长了工作时间。以美国为例，白领工时并未缩短。 然而，当AI深度参与工作流程，替人们完成大量低效任务，并显著提升知识工作者效率时，时间的价值将被重新审视。在一个由AI推动生产力持续提升的未来，每周投入有限时间从事高价值、高创造力的工作，其余时间用于投资人力资本、积累社会资本、保护自然资本，将成为一种更具可持续性的生活方式。届时，凯恩斯的判断，或许将以另一种方式得到回应。 从对乐观未来的展望回到当下，一个不容忽视的现实是，中美两国正面临着一种相似但成因各异的结构性经济矛盾——双速经济。所谓双速经济，是指经济不同部门以截然不同的速度发展：科技领域和金融市场持续加速，而普通民众的实际生活水平与传统经济部门却承受压力。 在美国，双速经济表现为少数精英与普通大众的明显分化。一边是少数高科技产业与精英阶层财富的快速增长，另一边则是普通民众在生活成本和就业机会上感受到的停滞与压力。这种情形与一个多世纪前的“镀金时代”高度相似：财富分配不均、贫富差距扩大，经济繁荣更多集中于资本市场。 当下，美国的增长动力在很大程度上体现为股市与AI相关投资，但大多数家庭并不直接参与其中。与此同时，持续的通胀侵蚀了普通家庭的购买力。与2019年相比，食品杂货等生活必需品价格显著上涨，明显快于收入增长，生活质量承压。 中国的双速经济困境则更具结构性特征。尽管外部环境复杂、贸易摩擦持续，但出口仍在一定程度上支撑着整体增长，外贸顺差维持在高位。与之形成对照的是，国内经济受到房地产长期调整、消费疲软、信心不足以及青年就业压力等多重因素影响，复苏动力不足。 中美双速经济的共性在于，加速世界的核心推动力都是AI。AI基础设施投资、应用场景的快速扩展，以及对能源与算力体系的持续投入，构成了全球范围内的“加速带”，尽管围绕泡沫风险的讨论始终存在。 减速世界则呈现出不同面貌。在美国，AI正在加剧职场分化：一方面，顶尖人才借助AI工具进一步放大生产力优势，获得更高回报；另一方面，自动化使应届毕业生和初级白领岗位变得更加脆弱，招聘趋缓、裁员增加。 AI可能取代约50%的入门级白领工作，使年轻人职业阶梯的底部不断被削弱，这一趋势在中国大学生就业市场上同样已有明显体现。但中国的减速世界还叠加了另一重特征，即零工经济的持续扩张。劳动力结构正从制造业和建筑业，进一步向服务业转移，大量劳动力涌入即时配送等领域，规模已十分庞大。 双速经济的存在，也在倒逼我们重新理解经济运行的全貌。AI与高科技创新固然重要，但服务业依然是就业与收入的基本盘。推动服务业改革、创造更多稳定就业机会、逐步改善收入预期，应当成为中长期政策的重点方向。 与此同时，我们也需要清醒认识到，中国经济已经进入存量时代。与“水涨船高”的增量时代不同，存量时代的经济体量巨大，但增长不再普惠，考验的不再是胆量，而是能力；机会更加分化，普通人向上流动的难度明显上升。 站在2025年年底回望过去四分之一个世纪，人们频繁谈论“大周期”。如果将时间轴拉得更长，中国的增量时代，可以用春夏秋冬的四季来理解。 在这样的阶段，当越来越多的人感叹日子不好过，关键或许不在于反复讨论外部环境，而在于判断自己是否仍停留在正在被淘汰的轨道上，以及是否具备完成位置转换的能力。 理解中国增量时代的周期，有助于理解企业与个人的生命周期。顺势而为与把握时机始终重要：春天播种，夏天成长，秋天收获；而在周期已转向时仍沿用旧路径，往往意味着错配。 展望未来，新一轮四季轮回正在开启。新的大周期，需要新的定位：既要全力拥抱AI技术浪潮带来的结构性机会，也要适应G2格局下全球博弈的不确定性。当我们走向2026—2030年的新“春天”，必须清醒认识到，这一次的气候与土壤已不同于过往，唯有更多探索与创新，才能完成真正的播种。