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置顶写个自我介绍。
我是jason, 澳门人, 99年。
一个小学就开始研究写外挂，到中学就留级+开始在游戏里赚钱，到高中完全摆烂不读，靠游戏赚了几十万，但在我们那的高考(联考)裸考还考得还行，拿奖学金进了个本地的大学。
大三辍学前，后大大小小瞎折腾小打小闹式创业了十几次，赚过钱，做过很多错误的决定，试过网赚构建出来最高日入3000的被动印钞机，也试过平台一天改规则归零，也试过被攻击，也试过信错人创业失败归零。
至少近几年甚少提到以前这些我这些现在看来比较幼稚的经历，但这些经历都属于和我现在的主轴相关性很大的事情。后面会说。
大三的时候，疫情开始。我已经慢慢觉得澳门呆不下去，完全没办法，一度开摆。还记得20年放水，21年加密货币爆火，我被defi "普惠金融"的敍事给骗进去了。在我研究明白之前，我觉得这东西就该是这样的，就该是平权的。当然后面我也发现了都是假话。
我在21年，一个人去了杭州，和朋友整了了个小作坊，做做量化交易套利，管了一点小钱。一边进了一个初创团队做顾问近距离看别人是怎么创业的。前者，一直都是印钞般的收益，套利，几乎没有日内回撤。但都在22年的一波黑天鹅里一波大回撤了 (25%)，然后我在思考过后，就把钱都退回去了。后者，答应了不能多说，但真的是学到了很多东西。
在22年前几个月我一直都想再做一个黑天鹅的盘子，但那时没有支持我的人，但塔勒布的书深深的影响了我。在面对那次黑天鹅之后，我人麻了。我几乎一个月甚么都没干。在那之前我是一个在自己的领域极度卷的人，INTJ，天天不睡觉。我发现了以往理性至少外还有很广的世界，複杂性的世界。
一方面觉得自己是傻逼，以前的日子白活了。一方面很高兴，有一种站得更高看以前自己的清晰度。以前的我一直活在各种各样的变化之下，被更高维度的变化玩弄。在22年8月，我决定，比起像以前那种，比起对眼前"好机会"一直追逐。我要给自己找一个我看得见难度最高，看得最远，最不变的事情来做。其他短平快的机会，全都不碰了。我要重新爬山，爬一万米的山。
之后我便开始了做我现在的项目，细节不能多说，但简单说几个节点。22年10月开始我们立项的demo便是一个基于知识图谱的youtube DID插件。当时用的gpt3, keybert, 关键字共现这些那时没甚么在乎的东西，来把用户在youtube被标识的画像，自己也记录一份。在上线前，chatgpt出来了笑死，然后投资人就开始有点想法。要我们追风口去，然后结局就是，投资人答应的2/3的钱就没下文了。
然后我们就进入了自己磨钱bootstrapping的路线，这一年多，搞了几个小项目。养活团队是主轴。但在盯着眼前铜板子下，我的预测能力几乎派不上用场。贼难受，这一年几乎就是做着完全逆完自己以往性格的事情在做。用MBTI的语言来说就是极I变E，极N变S。我整个24岁的状态，可以说是用(又)生意失败(又)爬回来也不为过。
这大概就是我的经历。
===
我基本从初中开始我基本保持了10几年超高强度的讯息吸收，平均下来一年会看3-5万条youtube视频，习惯了3倍速，看动漫，听书，看文章等就没怎数。导致我的讯息，知识量级都是没有甚么对手... 只要聊嗨了就会被说我很跳跃，某程度是因为对方不可能有这些跨科的联想context，
同时我也比较爱学一些杂七杂八的，技能组属于横向面很多，但并没有说哪方面有很大的结果，所以很难一句话介绍自己。从小就被当成偏科极客天才啥的。但可能我更想成为是通才型的人，所以我到现在算是全科都会深度去学和做。
(最近一个比较开心的事情是在hopfield noble prize前一个月我在深度学习HNN)
最近接触很多一週目的创业者，会让我很想帮他们，但又觉得其实还是得事教人。即刻也是adx那时开始写的，希望可以找到更多孤独的共呜创业者。
我现在做的事情叫branche，大概的TLDR就是：
1. 帮每个人拿回自己被平台採集的数据
2. 让人了解有自己的数据和没有甚么区别
3. 让人可以运用自己的数据创造价值
4. 把握本来被算法控制的选择和权利
5. 一套帮用户可以脱离平台的撮合系统
6. 重构以谁流量大谁牛逼的信用体系
更多的东西在bento里，就不展开了。我的整个主轴也几乎是在面对一个个被设计好的不公平游戏之中。所以我一直都很想和更多直视这个不公平的世界的人结缘。整个创投圈，web3，基本都享受虚假，包括青年人。
我想认识诚实并追求超越的人，而不是混title喊大佬的假人。几篇即刻我知道得罪了人，但说实话不在乎。我在乎的是智力上诚实的人，是较真的人。假人我几乎的态度就是，放弃助人情结。真人我会很想帮助，不求回报，只想结缘。
数据主权
00_绪论：数据主权的新纪元.mp3
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01_数据囚笼：我们如何沦为自己数据的奴隶.mp3
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02_数据主权宣言：你的数据应该属于你.mp3
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03_确权革命：当数据有了不可侵犯的所有权.mp3
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04_自主算法：当AI站在你这一边.mp3
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05_去中心化撮合：信息匹配的新范式.mp3
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06_信任网络：不依赖中介的信用系统.mp3
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07_数据解放之路：从意识觉醒到价值重塑.mp3
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我是jason, 澳门人, 99年。
一个小学就开始研究写外挂，到中学就留级+开始在游戏里赚钱，到高中完全摆烂不读，靠游戏赚了几十万，但在我们那的高考(联考)裸考还考得还行，拿奖学金进了个本地的大学。
大三辍学前，后大大小小瞎折腾小打小闹式创业了十几次，赚过钱，做过很多错误的决定，试过网赚构建出来最高日入3000的被动印钞机，也试过平台一天改规则归零，也试过被攻击，也试过信错人创业失败归零。
至少近几年甚少提到以前这些我这些现在看来比较幼稚的经历，但这些经历都属于和我现在的主轴相关性很大的事情。后面会说。
大三的时候，疫情开始。我已经慢慢觉得澳门呆不下去，完全没办法，一度开摆。还记得20年放水，21年加密货币爆火，我被defi "普惠金融"的敍事给骗进去了。在我研究明白之前，我觉得这东西就该是这样的，就该是平权的。当然后面我也发现了都是假话。
我在21年，一个人去了杭州，和朋友整了了个小作坊，做做量化交易套利，管了一点小钱。一边进了一个初创团队做顾问近距离看别人是怎么创业的。前者，一直都是印钞般的收益，套利，几乎没有日内回撤。但都在22年的一波黑天鹅里一波大回撤了 (25%)，然后我在思考过后，就把钱都退回去了。后者，答应了不能多说，但真的是学到了很多东西。
在22年前几个月我一直都想再做一个黑天鹅的盘子，但那时没有支持我的人，但塔勒布的书深深的影响了我。在面对那次黑天鹅之后，我人麻了。我几乎一个月甚么都没干。在那之前我是一个在自己的领域极度卷的人，INTJ，天天不睡觉。我发现了以往理性至少外还有很广的世界，複杂性的世界。
一方面觉得自己是傻逼，以前的日子白活了。一方面很高兴，有一种站得更高看以前自己的清晰度。以前的我一直活在各种各样的变化之下，被更高维度的变化玩弄。在22年8月，我决定，比起像以前那种，比起对眼前"好机会"一直追逐。我要给自己找一个我看得见难度最高，看得最远，最不变的事情来做。其他短平快的机会，全都不碰了。我要重新爬山，爬一万米的山。
之后我便开始了做我现在的项目，细节不能多说，但简单说几个节点。22年10月开始我们立项的demo便是一个基于知识图谱的youtube DID插件。当时用的gpt3, keybert, 关键字共现这些那时没甚么在乎的东西，来把用户在youtube被标识的画像，自己也记录一份。在上线前，chatgpt出来了笑死，然后投资人就开始有点想法。要我们追风口去，然后结局就是，投资人答应的2/3的钱就没下文了。
然后我们就进入了自己磨钱bootstrapping的路线，这一年多，搞了几个小项目。养活团队是主轴。但在盯着眼前铜板子下，我的预测能力几乎派不上用场。贼难受，这一年几乎就是做着完全逆完自己以往性格的事情在做。用MBTI的语言来说就是极I变E，极N变S。我整个24岁的状态，可以说是用(又)生意失败(又)爬回来也不为过。
这大概就是我的经历。
===
我基本从初中开始我基本保持了10几年超高强度的讯息吸收，平均下来一年会看3-5万条youtube视频，习惯了3倍速，看动漫，听书，看文章等就没怎数。导致我的讯息，知识量级都是没有甚么对手... 只要聊嗨了就会被说我很跳跃，某程度是因为对方不可能有这些跨科的联想context，
同时我也比较爱学一些杂七杂八的，技能组属于横向面很多，但并没有说哪方面有很大的结果，所以很难一句话介绍自己。从小就被当成偏科极客天才啥的。但可能我更想成为是通才型的人，所以我到现在算是全科都会深度去学和做。
(最近一个比较开心的事情是在hopfield noble prize前一个月我在深度学习HNN)
最近接触很多一週目的创业者，会让我很想帮他们，但又觉得其实还是得事教人。即刻也是adx那时开始写的，希望可以找到更多孤独的共呜创业者。
我现在做的事情叫branche，大概的TLDR就是：
1. 帮每个人拿回自己被平台採集的数据
2. 让人了解有自己的数据和没有甚么区别
3. 让人可以运用自己的数据创造价值
4. 把握本来被算法控制的选择和权利
5. 一套帮用户可以脱离平台的撮合系统
6. 重构以谁流量大谁牛逼的信用体系
更多的东西在bento里，就不展开了。我的整个主轴也几乎是在面对一个个被设计好的不公平游戏之中。所以我一直都很想和更多直视这个不公平的世界的人结缘。整个创投圈，web3，基本都享受虚假，包括青年人。
我想认识诚实并追求超越的人，而不是混title喊大佬的假人。几篇即刻我知道得罪了人，但说实话不在乎。我在乎的是智力上诚实的人，是较真的人。假人我几乎的态度就是，放弃助人情结。真人我会很想帮助，不求回报，只想结缘。
数据主权
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07_数据解放之路：从意识觉醒到价值重塑.mp3
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249 4591
平台的黄昏：真正的新互联网，是让平台失去存在的理由
我们这一代人可能正在见证一件比“AI 取代多少工作”大得多的事情。
平台本身，可能快过时了。
不是某一家 App 倒闭。
不是微信被另一个微信替代。
不是 Google 输给 OpenAI，OpenAI 再输给下一个模型公司。
而是过去二十年互联网最基础的组织形式——
Platform。
开始失去存在的理由。
这件事如果真的发生，它带来的变化，可能不亚于互联网第一次出现。
一、你为什么越来越讨厌所有 App？
你有没有发现一个奇怪的现象：
软件越来越先进了。
但 App 好像越来越难用了。
打开一个视频软件：
先看开屏广告。
再关弹窗。
再找会员。
再躲推荐。
再点掉“猜你想看”。
最后你只是想看一部电影。
打开一个购物软件：
优惠券。
满减。
直播。
签到。
金币。
会员。
猜你喜欢。
百亿补贴。
你只是想买一包纸。
搜索引擎也是。
社交网络也是。
外卖也是。
旅游也是。
几乎所有成熟平台，最后都会走向一种类似的状态：
它已经不再帮助你最快完成目的。
它开始想办法让你多停留一会儿。
多点击一次。
多看一个广告。
多产生一点数据。
多完成一次平台希望发生的交易。
这几年大家开始用一个特别难听但特别准确的词描述这种现象：
Enshittification。
平台劣化。
但很多人把它理解成：
“公司变坏了。”
其实不是。
真正的问题比道德复杂得多。
这是商业模型的自然结果。
一个平台刚出生的时候，需要用户。
所以它会拼命讨好用户。
用户多了以后，它开始控制流量入口。
商家想接触这些用户，就必须经过平台。
于是平台开始向商家收费。
再后来，用户和商家都走不了了。
平台终于发现：
我为什么还要讨好任何一边？
于是它开始从两边同时抽租。
用户以为自己在使用平台。
商家以为自己在平台上做生意。
其实两者都已经变成了平台土地上的租户。
这就是数字封建主义真正的含义。
不是“大公司很坏”。
而是：
当一个中介垄断了人与世界之间的连接，它迟早会把“连接权”变成征税权。
二、互联网真正被夺走的，不是隐私，而是「第一界面」
我们过去十几年一直在讨论隐私。
讨论 Cookie。
讨论数据泄露。
讨论平台到底收集了什么。
这些当然重要。
但它们都还不是最深的一层。
平台真正掌握的权力，其实叫：
First Interface。
第一界面。
谁站在你和数字世界之间，谁就拥有解释世界的权力。
你打开 TikTok。
它决定你下一条看见什么。
你打开淘宝。
它决定什么商品排在前面。
你打开 Google。
它决定什么信息值得出现在第一页。
你打开小红书。
它决定什么生活方式看起来正在流行。
所以平台最宝贵的资产，从来不是服务器。
甚至也不是数据。
而是：
排序权。
信息本来有一百万条。
你只能看十条。
谁决定那十条是什么，谁就在塑造你的世界。
过去这件事情没有办法解决。
因为个人没有能力处理百万级的信息。
所以我们必须把判断外包出去。
搜索引擎替我们排序。
推荐算法替我们筛选。
App 替我们设计流程。
平台替我们组织服务。
便利的代价，就是：
代理权。
我们把自己的数字代理权，一点一点交了出去。
三、2012 以后，互联网犯了一个巨大的错误
AlexNet 之后，整个科技工业越来越相信一件事情：
数据越多越好。
模型越大越好。
算力越集中越好。
于是一个极其强大的飞轮出现了：
更多用户 → 更多数据 → 更好的算法 → 更强推荐 → 更多用户 → 更多数据。
这是过去十几年最成功的商业机器。
也是互联网逐渐走向中央集权的原因。
因为在这种世界里：
最大的公司永远拥有最多数据。
拥有最多数据的人训练最好的模型。
拥有最好模型的人得到最多流量。
拥有最多流量的人继续获得最多数据。
马太效应几乎无法被打破。
于是我们得到了今天的互联网：
几亿人在几个 Feed 里面生活。
几百万商家依赖几个 Marketplace。
几十亿人的数字身份寄生在几个账号系统里。
人类历史上从来没有这么多人，把自己的注意力、社交关系、记忆和行为，同时交给如此少数的机器排序。
更讽刺的是：
我们甚至把这种状态称为——
Personalization。
个性化。
实际上真正被个性化的，不是你的世界。
而是：
平台收割你的方式。
四、然后 LLM 出现了，一切开始失控
很多人仍然把大模型理解成：
“一个更聪明的搜索框。”
或者：
“一个什么都能聊的机器人。”
我觉得这严重低估了它。
LLM 真正危险的能力，是：
它理解语义。
过去机器不理解“我要什么”。
所以人类必须把意图翻译成操作：
想吃饭。
变成：
解锁手机。
找美团。
打开。
搜索。
筛选。
看评论。
比较价格。
提交订单。
支付。
一个简单的 Intent，被翻译成几十次 UI Interaction。
App 就活在这层翻译成本上。
而 Agent 出现以后，这层东西突然开始消失。
你只需要说：
今晚七点，两个人，附近，安静一点，不吃辣，预算三百以内。
剩下的都是机器的事。
这时候一个非常恐怖的问题出现了：
如果 AI 已经理解我到底想干什么，我为什么还需要看你设计的首页？
为什么我要看你的广告？
为什么我要研究你的会员体系？
为什么我要学习你的按钮放在哪里？
为什么我要接受你给我的排序？
为什么我要进入你的 App？
这就是语义化革命真正的杀伤力。
它不是：
AI 给所有 App 加一个聊天框。
而是：
AI 会逐渐把 App 外面的壳消化掉。
UI 被消化成 Capability。
页面被消化成 State。
菜单被消化成 Tool。
App 被消化成 Service。
最后留下来的只有：
我想做什么。
和：
这个世界有什么能力可以帮我完成。
五、Harness 是第一把真正插进旧互联网心脏里的刀
所以我才会说：
Harness 比很多人想象得重要。
Agent 如果只是会聊天，它不会威胁互联网。
Agent 会使用 Tool，也还不够。
真正的断裂发生在：
Agent 开始拥有组织数字世界的能力。
模型。
工具。
Memory。
权限。
数据库。
其他 Agent。
本地设备。
云端能力。
全部开始围绕一个 Intent 动态组合。
程序的结构，不再由产品经理提前写死。
而是在运行时生成。
这时候软件第一次从：
Architecture
变成：
Morphogenesis。
从建筑学，进入形态发生学。
DeepSeek Harness 最近那句：
Everything is a Plugin
真正激进的地方就在这里。
如果连 Agent Loop 自己都只是一个 Plugin，
那么这个世界就不再需要一个不可替换的“皇帝”。
今天的互联网是：
Platform → Algorithm → User。
很多所谓的 Agent 未来如果继续这样做，只不过变成：
Super Agent → Tools → User。
那不叫革命。
那只是：
换皇帝。
六、我们绝不能再造一个 AI 上帝
这是接下来最重要的一道分叉。
未来当然可能出现一个：
什么都知道。
什么都能做。
拥有所有 Memory。
控制所有 Tool。
替全世界调度资源的超级 Agent。
听起来非常方便。
但那将是数字封建主义的最终完成形态。
因为今天平台只控制：
你看什么。
而那个系统将控制：
你做什么。
所以真正的新互联网必须反过来。
不是一个 God Agent 管理几十亿人。
而是：
几十亿个拥有自主权的 Agent，遵守一套公共协议。
这和鸟群很像。
鸟群里没有一只“CEO 鸟”。
没有一只鸟知道整个队伍应该飞成什么样。
每只鸟只知道：
附近有什么。
距离是多少。
别人往哪里飞。
环境发生了什么变化。
可最终：
鸟群出现了。
市场也是这样。
语言也是这样。
城市也是这样。
TCP/IP 也是这样。
人类历史上最强大的复杂秩序，很多都不是某个中央大脑设计出来的。
它们来自：
Local Rules + Interaction + Feedback。
哈耶克把这种东西叫自发秩序。
复杂系统把它叫 Emergence。
生物学把它叫 Evolution。
我们把它叫：
Agentic Mesh。
名字不同。
讲的是同一件事情。
七、自由不是没有规则，而是没有总指挥
这里非常容易被误解。
去中心化不是：
“大家随便乱跑。”
自治也不是：
“Agent 想干嘛干嘛。”
真正高级的自治，恰恰需要更严格的边界。
每一个个人 Harness 都应该拥有自己的：
Context。
Memory。
Preference。
Permission。
Identity。
Invariants。
也就是说：
我的智能属于我。
我的 Agent 可以偏爱隐私。
你的 Agent 可以偏爱低价。
他的 Agent 可以偏爱速度。
我们不需要拥有同一个 Objective Function。
我们只需要拥有能够互相协作的 Protocol。
这就是为什么：
Protocol 比 Platform 更重要。
Platform 告诉你：
“进入我的世界，遵守我的规则。”
Protocol 说：
“你可以保持自己的世界，我们只定义彼此如何交流。”
这是互联网最初真正伟大的地方。
TCP/IP 不要求你用什么电脑。
HTTP 不要求你信仰哪家公司。
SMTP 不要求全世界只能使用同一个邮箱客户端。
协议创造连接。
平台占领连接。
过去二十年，我们把开放互联网一点点重新封回了围墙花园。
下一代 AI，第一次给了我们重新炸开这些墙的机会。
八、但只有一个人的 Agent，仍然是孤岛
这也是我最近越来越强烈的一个判断。
今天大家所谓的 Harness，仍然停留在：
Individual Intelligence。
一个 Agent 遇到问题。
搜索。
尝试。
失败。
修改。
再次尝试。
最后成功。
听起来很聪明。
但放到整个人类文明尺度，这是极其愚蠢的。
因为可能在三个小时前，世界另一边已经有一千个 Agent 踩过了一模一样的坑。
为什么你的 Agent 还要重新探索？
过去人类解决这个问题的方法叫：
知识。
一个人发现火。
其他人不需要重新发明火。
互联网解决的是：
Information Sharing。
GitHub 解决的是：
Code Sharing。
下一代网络应该解决：
Path Sharing。
不是共享我的私人 Context。
不是把我的人生上传服务器。
而是共享：
在类似 Context 下，哪条行动路径曾经被验证有效。
这就是 Trace。
这就是 Cache。
这就是 Desire Path。
第一个 Agent 穿过森林。
代价极高。
第二个 Agent 看见脚印。
第一百个人经过，形成泥路。
第一万个人经过以后，它变成公路。
再后来，更短的道路出现。
旧路没人再走。
杂草重新长出来。
这时候软件第一次真正拥有了：
出生。
竞争。
记忆。
遗传。
变异。
死亡。
软件终于不再像机器。
而开始像生命。
九、最讽刺的是：TikTok 已经证明这套机制有效
其实这条路根本不陌生。
我们过去十年已经亲眼见过一次。
TikTok。
TikTok 最可怕的能力，不是“推荐视频”。
而是它建立了一个极高频率的演化系统。
每一个视频都是一次 Mutation。
每一个滑动都是 Selection。
每一次观看都是 Energy。
好的结构被强化。
失败结构消失。
梗出现。
模板出现。
亚文化出现。
垂类出现。
没有任何产品经理规划出这些东西。
生态自己长了出来。
TikTok 已经向整个世界证明：
大规模数字耗散结构真的能够从混沌中自动生成秩序。
问题只有一个：
它优化错了东西。
它优化的是：
Duration。
如何让你留下来。
如何让你继续刷。
如何继续从你身上抽取注意力。
如果把同一套机器倒过来呢？
如果它优化的不再是：
“怎样让你消耗更多时间？”
而是：
Completion。
“怎样让你更快完成自己的意图？”
同样是推荐。
TikTok 推荐下一条视频。
Agentic Mesh 推荐下一条 行动路径 。
同样是演化。
一个演化内容。
一个演化能力。
同样是网络效应。
一个让你越来越离不开平台。
另一个让整个网络越来越不需要平台。
这可能是两条完全相反的数字文明路线。
同样的复杂系统。
相反的目标函数。
一个收割人。
一个增强人。
十、所以真正的新互联网，不是 Web3，不是超级 App，也不是超级 Agent
过去这些年，我们尝试过很多次逃离平台。
Web3 想用 Token。
Fediverse 想用 Federation。
P2P 想去掉服务器。
Open Source 想打开代码。
Local-first 想拿回数据。
Personal AI 想拿回智能。
这些方向都没有错。
但它们长期像散落的拼图。
现在 Agent 和 Harness 开始把它们拼在一起。
因为我们终于有了一种能够代表个人行动的数字实体。
所以真正的终局可能是：
Local AI 负责理解你。
Personal Context 负责记住你。
Private Key 负责代表你。
Harness 负责组织能力。
Protocol 负责连接别人。
Proof 负责建立信任。
Path Memory 负责让经验复利。
Agentic Mesh 负责让整个系统自组织。
到了那一天：
企业仍然存在。
服务器仍然存在。
云仍然存在。
模型公司仍然存在。
淘宝、美团、Google、银行、航空公司甚至今天所有的大平台，也许都还存在。
但是它们的位置变了。
它们不再是：
世界。
它们只是：
Capability Provider。
云端也不再是灵魂寄居的地方。
它只是需要的时候租来的肌肉。
十一、旧世界真正害怕的，从来不是竞争对手
一家平台不怕另一家平台。
Google 可以跟 Microsoft 打。
淘宝可以跟拼多多打。
TikTok 可以跟 Instagram 打。
因为不管谁赢，
游戏规则没有变。
还是：
平台拥有用户。
平台拥有数据。
平台拥有第一界面。
平台拥有排序权。
平台抽取租金。
真正危险的是另一件事情：
平台突然变得不重要。
历史上最彻底的技术革命，从来不是攻下旧帝国的皇宫。
而是让皇宫失去意义。
汽车没有打败更好的马车。
它让马车行业失去了中心地位。
互联网没有占领报社。
它让“必须拥有印刷机才能发布信息”变成了笑话。
而 Agentic Mesh 真正要做的，也不是创造一个更大的 App 去打败所有 App。
我们甚至不想成为下一座城墙。
真正的终局是：
让墙本身失去意义。
十二、把互联网还给人
互联网第一次出现的时候，有一句极其浪漫的承诺：
任何机器都可以连接任何机器。
后来 Web 让：
任何 Document 都可以连接任何 Document。
但移动互联网把这一切重新切碎了。
我们有十几个账号。
几十个 App。
几百个 Permission。
无数个彼此无法理解的数据孤岛。
我们每天在这些城邦之间搬运自己的信息。
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我们竟然已经习惯到不觉得荒谬。
也许 AI 真正应该消灭的第一个职业，不是程序员。
不是设计师。
不是律师。
而是：
“用户”。
“User”本来就是工业软件时代才需要的身份。
你是微信的 User。
淘宝的 User。
Google 的 User。
Spotify 的 User。
因为你生活在别人的系统里面。
但一个真正拥有数字主权的人，不应该是谁的 User。
服务应该围绕人出现。
而不是人进入服务。
未来你不再：
打开 App。
你只需要产生：
Intent。
你不再研究：
哪个平台最好。
你的 Agent 会寻找：
哪条路径最适合此刻的你。
你不需要把整个人生交给某个平台。
你的数据留在你身边。
你的模型理解你。
你的私钥代表你。
你的协议连接世界。
你的 Harness 带着你的 Context，在全网寻找已经走通过的路。
而人类只保留最后两项不可外包的权力：
Intent。
以及：
Consent。
我想要什么。
以及我是否同意。
除此之外，所有机械劳动都应该退到背景。
我们过去总以为，互联网的终局会是一个无所不能的超级平台。
一个 App 包含一切。
一个模型回答一切。
一个 Agent 替所有人决定一切。
现在我越来越觉得：
恰恰相反。
真正的终局不是一个中心变得无限强。
而是：
中心消失。
智能散落到每一个人身边。
数据回到产生它的人手里。
算法重新成为可以选择的工具。
服务退化成开放能力。
经验变成公共路径。
无数个相对自主的 Agent 在协议上协作、竞争、验证、分叉，再通过局部规则长出我们从未设计过的整体秩序。
这不是乌托邦。
它甚至不会非常整齐。
它会混乱。
会有垃圾。
会有失败路径。
会有错误。
会有骗局。
会有竞争。
会不断分叉。
因为真正自由的系统，本来就不会像阅兵一样整齐。
森林不是整齐的。
市场不是整齐的。
语言不是整齐的。
文明也不是。
生命的秩序，从来不是被命令出来的。
它是长出来的。
所以如果一定要用一句话描述我们真正想做什么：
不是做一个 AI Wearable。
不是做一个 Personal Assistant。
甚至不是做一个新的 Operating System。
而是：
让数字世界第一次拥有像真实世界一样的自发秩序。
让智能重新属于个人。
让协议重新取代平台。
让连接重新取代围墙。
让完成取代停留。
让意图取代流量。
让道路属于走路的人，而不是收过路费的人。
旧互联网最伟大的时代，来自一句：
Information wants to be free.
下一代互联网可能需要另一句话：
Intelligence wants to be sovereign.
而当几十亿个拥有主权的智能，终于能够彼此连接时——
我们得到的不会是另一个平台。
甚至不会只是另一个互联网。
我们会第一次得到一个真正活着的数字世界。
旧帝国不会被攻陷。
它会被协议变得无关紧要。
我们这一代人可能正在见证一件比“AI 取代多少工作”大得多的事情。
平台本身，可能快过时了。
不是某一家 App 倒闭。
不是微信被另一个微信替代。
不是 Google 输给 OpenAI，OpenAI 再输给下一个模型公司。
而是过去二十年互联网最基础的组织形式——
Platform。
开始失去存在的理由。
这件事如果真的发生，它带来的变化，可能不亚于互联网第一次出现。
一、你为什么越来越讨厌所有 App？
你有没有发现一个奇怪的现象：
软件越来越先进了。
但 App 好像越来越难用了。
打开一个视频软件：
先看开屏广告。
再关弹窗。
再找会员。
再躲推荐。
再点掉“猜你想看”。
最后你只是想看一部电影。
打开一个购物软件：
优惠券。
满减。
直播。
签到。
金币。
会员。
猜你喜欢。
百亿补贴。
你只是想买一包纸。
搜索引擎也是。
社交网络也是。
外卖也是。
旅游也是。
几乎所有成熟平台，最后都会走向一种类似的状态：
它已经不再帮助你最快完成目的。
它开始想办法让你多停留一会儿。
多点击一次。
多看一个广告。
多产生一点数据。
多完成一次平台希望发生的交易。
这几年大家开始用一个特别难听但特别准确的词描述这种现象：
Enshittification。
平台劣化。
但很多人把它理解成：
“公司变坏了。”
其实不是。
真正的问题比道德复杂得多。
这是商业模型的自然结果。
一个平台刚出生的时候，需要用户。
所以它会拼命讨好用户。
用户多了以后，它开始控制流量入口。
商家想接触这些用户，就必须经过平台。
于是平台开始向商家收费。
再后来，用户和商家都走不了了。
平台终于发现：
我为什么还要讨好任何一边？
于是它开始从两边同时抽租。
用户以为自己在使用平台。
商家以为自己在平台上做生意。
其实两者都已经变成了平台土地上的租户。
这就是数字封建主义真正的含义。
不是“大公司很坏”。
而是：
当一个中介垄断了人与世界之间的连接，它迟早会把“连接权”变成征税权。
二、互联网真正被夺走的，不是隐私，而是「第一界面」
我们过去十几年一直在讨论隐私。
讨论 Cookie。
讨论数据泄露。
讨论平台到底收集了什么。
这些当然重要。
但它们都还不是最深的一层。
平台真正掌握的权力，其实叫：
First Interface。
第一界面。
谁站在你和数字世界之间，谁就拥有解释世界的权力。
你打开 TikTok。
它决定你下一条看见什么。
你打开淘宝。
它决定什么商品排在前面。
你打开 Google。
它决定什么信息值得出现在第一页。
你打开小红书。
它决定什么生活方式看起来正在流行。
所以平台最宝贵的资产，从来不是服务器。
甚至也不是数据。
而是：
排序权。
信息本来有一百万条。
你只能看十条。
谁决定那十条是什么，谁就在塑造你的世界。
过去这件事情没有办法解决。
因为个人没有能力处理百万级的信息。
所以我们必须把判断外包出去。
搜索引擎替我们排序。
推荐算法替我们筛选。
App 替我们设计流程。
平台替我们组织服务。
便利的代价，就是：
代理权。
我们把自己的数字代理权，一点一点交了出去。
三、2012 以后，互联网犯了一个巨大的错误
AlexNet 之后，整个科技工业越来越相信一件事情：
数据越多越好。
模型越大越好。
算力越集中越好。
于是一个极其强大的飞轮出现了：
更多用户 → 更多数据 → 更好的算法 → 更强推荐 → 更多用户 → 更多数据。
这是过去十几年最成功的商业机器。
也是互联网逐渐走向中央集权的原因。
因为在这种世界里：
最大的公司永远拥有最多数据。
拥有最多数据的人训练最好的模型。
拥有最好模型的人得到最多流量。
拥有最多流量的人继续获得最多数据。
马太效应几乎无法被打破。
于是我们得到了今天的互联网：
几亿人在几个 Feed 里面生活。
几百万商家依赖几个 Marketplace。
几十亿人的数字身份寄生在几个账号系统里。
人类历史上从来没有这么多人，把自己的注意力、社交关系、记忆和行为，同时交给如此少数的机器排序。
更讽刺的是：
我们甚至把这种状态称为——
Personalization。
个性化。
实际上真正被个性化的，不是你的世界。
而是：
平台收割你的方式。
四、然后 LLM 出现了，一切开始失控
很多人仍然把大模型理解成：
“一个更聪明的搜索框。”
或者：
“一个什么都能聊的机器人。”
我觉得这严重低估了它。
LLM 真正危险的能力，是：
它理解语义。
过去机器不理解“我要什么”。
所以人类必须把意图翻译成操作：
想吃饭。
变成：
解锁手机。
找美团。
打开。
搜索。
筛选。
看评论。
比较价格。
提交订单。
支付。
一个简单的 Intent，被翻译成几十次 UI Interaction。
App 就活在这层翻译成本上。
而 Agent 出现以后，这层东西突然开始消失。
你只需要说：
今晚七点，两个人，附近，安静一点，不吃辣，预算三百以内。
剩下的都是机器的事。
这时候一个非常恐怖的问题出现了：
如果 AI 已经理解我到底想干什么，我为什么还需要看你设计的首页？
为什么我要看你的广告？
为什么我要研究你的会员体系？
为什么我要学习你的按钮放在哪里？
为什么我要接受你给我的排序？
为什么我要进入你的 App？
这就是语义化革命真正的杀伤力。
它不是：
AI 给所有 App 加一个聊天框。
而是：
AI 会逐渐把 App 外面的壳消化掉。
UI 被消化成 Capability。
页面被消化成 State。
菜单被消化成 Tool。
App 被消化成 Service。
最后留下来的只有：
我想做什么。
和：
这个世界有什么能力可以帮我完成。
五、Harness 是第一把真正插进旧互联网心脏里的刀
所以我才会说：
Harness 比很多人想象得重要。
Agent 如果只是会聊天，它不会威胁互联网。
Agent 会使用 Tool，也还不够。
真正的断裂发生在：
Agent 开始拥有组织数字世界的能力。
模型。
工具。
Memory。
权限。
数据库。
其他 Agent。
本地设备。
云端能力。
全部开始围绕一个 Intent 动态组合。
程序的结构，不再由产品经理提前写死。
而是在运行时生成。
这时候软件第一次从：
Architecture
变成：
Morphogenesis。
从建筑学，进入形态发生学。
DeepSeek Harness 最近那句：
Everything is a Plugin
真正激进的地方就在这里。
如果连 Agent Loop 自己都只是一个 Plugin，
那么这个世界就不再需要一个不可替换的“皇帝”。
今天的互联网是：
Platform → Algorithm → User。
很多所谓的 Agent 未来如果继续这样做，只不过变成：
Super Agent → Tools → User。
那不叫革命。
那只是：
换皇帝。
六、我们绝不能再造一个 AI 上帝
这是接下来最重要的一道分叉。
未来当然可能出现一个：
什么都知道。
什么都能做。
拥有所有 Memory。
控制所有 Tool。
替全世界调度资源的超级 Agent。
听起来非常方便。
但那将是数字封建主义的最终完成形态。
因为今天平台只控制：
你看什么。
而那个系统将控制：
你做什么。
所以真正的新互联网必须反过来。
不是一个 God Agent 管理几十亿人。
而是：
几十亿个拥有自主权的 Agent，遵守一套公共协议。
这和鸟群很像。
鸟群里没有一只“CEO 鸟”。
没有一只鸟知道整个队伍应该飞成什么样。
每只鸟只知道：
附近有什么。
距离是多少。
别人往哪里飞。
环境发生了什么变化。
可最终：
鸟群出现了。
市场也是这样。
语言也是这样。
城市也是这样。
TCP/IP 也是这样。
人类历史上最强大的复杂秩序，很多都不是某个中央大脑设计出来的。
它们来自：
Local Rules + Interaction + Feedback。
哈耶克把这种东西叫自发秩序。
复杂系统把它叫 Emergence。
生物学把它叫 Evolution。
我们把它叫：
Agentic Mesh。
名字不同。
讲的是同一件事情。
七、自由不是没有规则，而是没有总指挥
这里非常容易被误解。
去中心化不是：
“大家随便乱跑。”
自治也不是：
“Agent 想干嘛干嘛。”
真正高级的自治，恰恰需要更严格的边界。
每一个个人 Harness 都应该拥有自己的：
Context。
Memory。
Preference。
Permission。
Identity。
Invariants。
也就是说：
我的智能属于我。
我的 Agent 可以偏爱隐私。
你的 Agent 可以偏爱低价。
他的 Agent 可以偏爱速度。
我们不需要拥有同一个 Objective Function。
我们只需要拥有能够互相协作的 Protocol。
这就是为什么：
Protocol 比 Platform 更重要。
Platform 告诉你：
“进入我的世界，遵守我的规则。”
Protocol 说：
“你可以保持自己的世界，我们只定义彼此如何交流。”
这是互联网最初真正伟大的地方。
TCP/IP 不要求你用什么电脑。
HTTP 不要求你信仰哪家公司。
SMTP 不要求全世界只能使用同一个邮箱客户端。
协议创造连接。
平台占领连接。
过去二十年，我们把开放互联网一点点重新封回了围墙花园。
下一代 AI，第一次给了我们重新炸开这些墙的机会。
八、但只有一个人的 Agent，仍然是孤岛
这也是我最近越来越强烈的一个判断。
今天大家所谓的 Harness，仍然停留在：
Individual Intelligence。
一个 Agent 遇到问题。
搜索。
尝试。
失败。
修改。
再次尝试。
最后成功。
听起来很聪明。
但放到整个人类文明尺度，这是极其愚蠢的。
因为可能在三个小时前，世界另一边已经有一千个 Agent 踩过了一模一样的坑。
为什么你的 Agent 还要重新探索？
过去人类解决这个问题的方法叫：
知识。
一个人发现火。
其他人不需要重新发明火。
互联网解决的是：
Information Sharing。
GitHub 解决的是：
Code Sharing。
下一代网络应该解决：
Path Sharing。
不是共享我的私人 Context。
不是把我的人生上传服务器。
而是共享：
在类似 Context 下，哪条行动路径曾经被验证有效。
这就是 Trace。
这就是 Cache。
这就是 Desire Path。
第一个 Agent 穿过森林。
代价极高。
第二个 Agent 看见脚印。
第一百个人经过，形成泥路。
第一万个人经过以后，它变成公路。
再后来，更短的道路出现。
旧路没人再走。
杂草重新长出来。
这时候软件第一次真正拥有了：
出生。
竞争。
记忆。
遗传。
变异。
死亡。
软件终于不再像机器。
而开始像生命。
九、最讽刺的是：TikTok 已经证明这套机制有效
其实这条路根本不陌生。
我们过去十年已经亲眼见过一次。
TikTok。
TikTok 最可怕的能力，不是“推荐视频”。
而是它建立了一个极高频率的演化系统。
每一个视频都是一次 Mutation。
每一个滑动都是 Selection。
每一次观看都是 Energy。
好的结构被强化。
失败结构消失。
梗出现。
模板出现。
亚文化出现。
垂类出现。
没有任何产品经理规划出这些东西。
生态自己长了出来。
TikTok 已经向整个世界证明：
大规模数字耗散结构真的能够从混沌中自动生成秩序。
问题只有一个：
它优化错了东西。
它优化的是：
Duration。
如何让你留下来。
如何让你继续刷。
如何继续从你身上抽取注意力。
如果把同一套机器倒过来呢？
如果它优化的不再是：
“怎样让你消耗更多时间？”
而是：
Completion。
“怎样让你更快完成自己的意图？”
同样是推荐。
TikTok 推荐下一条视频。
Agentic Mesh 推荐下一条 行动路径 。
同样是演化。
一个演化内容。
一个演化能力。
同样是网络效应。
一个让你越来越离不开平台。
另一个让整个网络越来越不需要平台。
这可能是两条完全相反的数字文明路线。
同样的复杂系统。
相反的目标函数。
一个收割人。
一个增强人。
十、所以真正的新互联网，不是 Web3，不是超级 App，也不是超级 Agent
过去这些年，我们尝试过很多次逃离平台。
Web3 想用 Token。
Fediverse 想用 Federation。
P2P 想去掉服务器。
Open Source 想打开代码。
Local-first 想拿回数据。
Personal AI 想拿回智能。
这些方向都没有错。
但它们长期像散落的拼图。
现在 Agent 和 Harness 开始把它们拼在一起。
因为我们终于有了一种能够代表个人行动的数字实体。
所以真正的终局可能是：
Local AI 负责理解你。
Personal Context 负责记住你。
Private Key 负责代表你。
Harness 负责组织能力。
Protocol 负责连接别人。
Proof 负责建立信任。
Path Memory 负责让经验复利。
Agentic Mesh 负责让整个系统自组织。
到了那一天：
企业仍然存在。
服务器仍然存在。
云仍然存在。
模型公司仍然存在。
淘宝、美团、Google、银行、航空公司甚至今天所有的大平台，也许都还存在。
但是它们的位置变了。
它们不再是：
世界。
它们只是：
Capability Provider。
云端也不再是灵魂寄居的地方。
它只是需要的时候租来的肌肉。
十一、旧世界真正害怕的，从来不是竞争对手
一家平台不怕另一家平台。
Google 可以跟 Microsoft 打。
淘宝可以跟拼多多打。
TikTok 可以跟 Instagram 打。
因为不管谁赢，
游戏规则没有变。
还是：
平台拥有用户。
平台拥有数据。
平台拥有第一界面。
平台拥有排序权。
平台抽取租金。
真正危险的是另一件事情：
平台突然变得不重要。
历史上最彻底的技术革命，从来不是攻下旧帝国的皇宫。
而是让皇宫失去意义。
汽车没有打败更好的马车。
它让马车行业失去了中心地位。
互联网没有占领报社。
它让“必须拥有印刷机才能发布信息”变成了笑话。
而 Agentic Mesh 真正要做的，也不是创造一个更大的 App 去打败所有 App。
我们甚至不想成为下一座城墙。
真正的终局是：
让墙本身失去意义。
十二、把互联网还给人
互联网第一次出现的时候，有一句极其浪漫的承诺：
任何机器都可以连接任何机器。
后来 Web 让：
任何 Document 都可以连接任何 Document。
但移动互联网把这一切重新切碎了。
我们有十几个账号。
几十个 App。
几百个 Permission。
无数个彼此无法理解的数据孤岛。
我们每天在这些城邦之间搬运自己的信息。
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我们竟然已经习惯到不觉得荒谬。
也许 AI 真正应该消灭的第一个职业，不是程序员。
不是设计师。
不是律师。
而是：
“用户”。
“User”本来就是工业软件时代才需要的身份。
你是微信的 User。
淘宝的 User。
Google 的 User。
Spotify 的 User。
因为你生活在别人的系统里面。
但一个真正拥有数字主权的人，不应该是谁的 User。
服务应该围绕人出现。
而不是人进入服务。
未来你不再：
打开 App。
你只需要产生：
Intent。
你不再研究：
哪个平台最好。
你的 Agent 会寻找：
哪条路径最适合此刻的你。
你不需要把整个人生交给某个平台。
你的数据留在你身边。
你的模型理解你。
你的私钥代表你。
你的协议连接世界。
你的 Harness 带着你的 Context，在全网寻找已经走通过的路。
而人类只保留最后两项不可外包的权力：
Intent。
以及：
Consent。
我想要什么。
以及我是否同意。
除此之外，所有机械劳动都应该退到背景。
我们过去总以为，互联网的终局会是一个无所不能的超级平台。
一个 App 包含一切。
一个模型回答一切。
一个 Agent 替所有人决定一切。
现在我越来越觉得：
恰恰相反。
真正的终局不是一个中心变得无限强。
而是：
中心消失。
智能散落到每一个人身边。
数据回到产生它的人手里。
算法重新成为可以选择的工具。
服务退化成开放能力。
经验变成公共路径。
无数个相对自主的 Agent 在协议上协作、竞争、验证、分叉，再通过局部规则长出我们从未设计过的整体秩序。
这不是乌托邦。
它甚至不会非常整齐。
它会混乱。
会有垃圾。
会有失败路径。
会有错误。
会有骗局。
会有竞争。
会不断分叉。
因为真正自由的系统，本来就不会像阅兵一样整齐。
森林不是整齐的。
市场不是整齐的。
语言不是整齐的。
文明也不是。
生命的秩序，从来不是被命令出来的。
它是长出来的。
所以如果一定要用一句话描述我们真正想做什么：
不是做一个 AI Wearable。
不是做一个 Personal Assistant。
甚至不是做一个新的 Operating System。
而是：
让数字世界第一次拥有像真实世界一样的自发秩序。
让智能重新属于个人。
让协议重新取代平台。
让连接重新取代围墙。
让完成取代停留。
让意图取代流量。
让道路属于走路的人，而不是收过路费的人。
旧互联网最伟大的时代，来自一句：
Information wants to be free.
下一代互联网可能需要另一句话：
Intelligence wants to be sovereign.
而当几十亿个拥有主权的智能，终于能够彼此连接时——
我们得到的不会是另一个平台。
甚至不会只是另一个互联网。
我们会第一次得到一个真正活着的数字世界。
旧帝国不会被攻陷。
它会被协议变得无关紧要。
12 65
Harness会解构旧互联网：当 App 失去对世界的解释权
上一篇我说，DeepSeek 开始做 Harness 以后，我越来越确信：下一代互联网可能根本不是 App，而是会自己生长的软件。
但这个判断其实还可以再往前推一步。
Harness 真正可怕的地方，不是让 Agent 更强。
而是它正在第一次把互联网过去二十年最重要的一种权力，从 App 手里拿走：
编排权。
今天你为什么要打开微信、淘宝、Uber、Notion？
不是因为这些 App 拥有什么不可替代的“功能”。
而是因为过去的计算机不理解你的意图。
所以工程师必须提前替你决定：
按钮在哪里。
数据放在哪里。
先点什么。
后点什么。
什么服务可以和什么服务连接。
整个 App，本质上就是一个提前冻住的 Workflow。
于是互联网逐渐变成了一座座城邦。
数据被锁在里面，身份被锁在里面，社交关系被锁在里面，算法也被锁在里面。
你不是拥有数字世界。
你只是不断向不同领主租用土地。
这就是我们一直在讨论的“数字封建主义”。
图片描述
2012 年 AlexNet 之后，这个趋势进一步加速：更大的模型需要更多的数据，更大的数据需要更集中的平台，于是算力、数据、推荐权和界面开始一起向中心收缩。我们当时提出的分叉很简单： 算力从 Cloud 回到 Edge，数据从平台回到个人，算法从黑箱推荐回到个人选择，结构从 App 回到 Intent。
而今天，我觉得 Harness 正好补上了最后一块拼图。
因为 LLM 最重要的能力，从来不只是“聊天”。
它更像一种 数字消化液 。
过去软件必须把能力包在 UI、菜单、页面、API、数据库权限这些厚厚的细胞壁里面。
但 Agent 开始能理解语义以后，它会一点一点把这些保护层溶掉。
它不关心“订餐 App 的首页在哪里”。
它只关心：
我要两个人今晚七点吃饭。
预算多少。
离我多远。
我不吃什么。
哪家现在有位。
确认以后用什么方式付款。
当这些东西都能被表达成 Capability、State、Constraint 和 Context，App 原本存在的理由就开始坍塌。
AI 不是在 App 上面增加一个聊天框。
AI 最终会把 App 消化成一堆可以重新组合的能力。
而 Harness，就是负责消化之后重新组织这些能力的器官。
这也是为什么 DeepSeek Harness 这次真正值得看的，并不是 UI，而是那句：
Everything is a Plugin。
它甚至把 model adapter、tool registry、session log 和 agent loop 本身都做成可替换组件；官方架构直接写明不存在一个需要不断 patch 的“特权内核”，组件向共享 Context 提供服务、事件和可逆副作用。
这意味着一个非常重要的变化：
连 Agent 自己，都不再是系统中心。
这和我们当时想的 Agentic Mesh 已经开始接近了。
真正有生命力的系统，不应该有一个“超级 Agent 皇帝”站在最高处，知道一切、决定一切、调度一切。
因为那只是把 App Store 换成了 Agent Store，把 Google 换成了另一个数字君主。
真正的下一步应该更像鸟群。
一只鸟只知道附近发生了什么。
保持距离。
跟随邻居。
调整方向。
没有一只鸟知道“整个鸟群应该飞成什么形状”。
但鸟群出现了。
未来的 Agent 网络也应该如此。
每一个人的 Harness 都拥有自己的 Context、Memory、Preference、Permission 和 Invariants。
图片描述
数据属于本地，选择属于个人，协议负责协作。
我的 Agent 可以认为隐私最重要。
你的 Agent 可以认为价格最重要。
另一个人的 Agent 可以认为速度最重要。
它们不需要服从同一个中央算法。
它们只需要在一套公允协议下不断：
发现、握手、协商、执行、验证。
我们半年前把它写成 Context Sharing Protocol：Intent-Centric Routing、Local Sovereignty、Semantic Handshake、Trace Caching。一个 Context 只有满足双方约束才允许流动，成功路径则留下 Trace，让后来者能够复用。
但现在我觉得， 这里还有下一层。
今天的 Harness 仍然太像一个聪明的孤岛。
无论 Claude Code、Codex，还是现在的 DeepSeek Harness，本质上仍然大量依赖一个 Agent 在自己的 Context 里面探索世界。
遇到一个问题。
搜索。
尝试。
报错。
修改。
再尝试。
直到走通。
这比传统程序强很多。
但从整个文明尺度看，这仍然非常浪费。
因为世界上可能已经有十万个人，和你处在几乎一样的 Context 中，踩过几乎一样的坑。
为什么第十万零一个 Agent 还要重新盲人摸象？
所以我越来越觉得：
真正成熟的 Harness，最终一定会拥有一层公共的 Path Memory。
不是共享你的私人数据。
而是共享：
在什么 Context 下，什么路径曾经成功。
比如：
一个 Agent 发现某个 API 最近改变了认证方式。
另一个 Agent 找到了新的组合方式。
第三个 Agent 验证这条路径在某种环境下失败。
第四个 Agent 用本地模型把成本降低了 80%。
这些经验不应该随着 Session 结束而死亡。
它们应该变成可以被检索、验证、Fork 和竞争的路径。
第一次解决问题是在荒原开路。
第二次有人经过，看见脚印。
第一万人经过以后，小径变成公路。
有更好的路出现，旧路逐渐风化。
这就是我们当时写的：
Path Dependency + Energy Competition。
到了这里，Harness 才真正从“Agent 的外壳”，变成一种新的互联网基础设施。
因为互联网过去共享的是：
Information。
GitHub 开始共享：
Code。
而未来 Harness 网络共享的可能是：
已经被现实验证过的行动路径。
这会产生一种完全不同的网络效应。
不是：
“这里用户最多，所以你也必须来。”
而是：
“这里积累了最多可验证的成功路径，所以后来者解决问题的成本最低。”
这是一种 结构性网络效应 。
而且它天然允许分叉。
你不喜欢某个平台的排序算法？
换掉。
你不信任某个模型？
换掉。
你不允许数据出本地？
协议直接拒绝握手。
你认为另外一条路径更好？
Fork，然后让现实去验证。
没有任何一个中心需要拥有最终解释权。
这可能才是 AI 时代真正意义上的自由市场：
不是商品之间竞争，而是计算路径之间竞争。
所以我现在越来越觉得，我们可能低估了 Harness。
它不是模型外面的一层工程胶水。
它可能是从互联网到下一代网络真正的过渡层。
浏览器曾经把不同服务器上的 Document 统一成 Web。
操作系统曾经把不同硬件统一成 Application。
而 Harness 可能会把模型、数据、工具、设备、人类和其他 Agent，统一成一个围绕 Intent 动态形成的计算空间。
当这件事情真正发生以后，你不会再问：
“这个功能在哪个 App？”
你只会说：
“我要完成这件事。”
你的本地 AI 携带着属于你的 Context，从整个网络寻找已经被验证过的路径，与不同 Agent 协商，在你的授权边界内重新组合世界。
那时候，平台仍然存在。
服务仍然存在。
数据库仍然存在。
甚至 App 也不会立刻消失。
但它们会失去今天最重要的权力：
强迫你按照它设计的方式使用世界。
上一篇最后我写：
荒原上，已经开始出现别人的脚印了。
现在我想再往后补一句。
真正的新互联网，不是每个人都带着一个更聪明的 Agent，继续独自在荒原里探险。
图片描述
而是：
走通过的人留下路。
后来的人不必重新迷路。
当这些路不属于任何一个平台，而属于整个网络的时候——
Harness 才真正开始解构旧互联网。
而 Agentic Mesh，才真正开始生长。
上一篇我说，DeepSeek 开始做 Harness 以后，我越来越确信：下一代互联网可能根本不是 App，而是会自己生长的软件。
但这个判断其实还可以再往前推一步。
Harness 真正可怕的地方，不是让 Agent 更强。
而是它正在第一次把互联网过去二十年最重要的一种权力，从 App 手里拿走：
编排权。
今天你为什么要打开微信、淘宝、Uber、Notion？
不是因为这些 App 拥有什么不可替代的“功能”。
而是因为过去的计算机不理解你的意图。
所以工程师必须提前替你决定：
按钮在哪里。
数据放在哪里。
先点什么。
后点什么。
什么服务可以和什么服务连接。
整个 App，本质上就是一个提前冻住的 Workflow。
于是互联网逐渐变成了一座座城邦。
数据被锁在里面，身份被锁在里面，社交关系被锁在里面，算法也被锁在里面。
你不是拥有数字世界。
你只是不断向不同领主租用土地。
这就是我们一直在讨论的“数字封建主义”。
图片描述
2012 年 AlexNet 之后，这个趋势进一步加速：更大的模型需要更多的数据，更大的数据需要更集中的平台，于是算力、数据、推荐权和界面开始一起向中心收缩。我们当时提出的分叉很简单： 算力从 Cloud 回到 Edge，数据从平台回到个人，算法从黑箱推荐回到个人选择，结构从 App 回到 Intent。
而今天，我觉得 Harness 正好补上了最后一块拼图。
因为 LLM 最重要的能力，从来不只是“聊天”。
它更像一种 数字消化液 。
过去软件必须把能力包在 UI、菜单、页面、API、数据库权限这些厚厚的细胞壁里面。
但 Agent 开始能理解语义以后，它会一点一点把这些保护层溶掉。
它不关心“订餐 App 的首页在哪里”。
它只关心：
我要两个人今晚七点吃饭。
预算多少。
离我多远。
我不吃什么。
哪家现在有位。
确认以后用什么方式付款。
当这些东西都能被表达成 Capability、State、Constraint 和 Context，App 原本存在的理由就开始坍塌。
AI 不是在 App 上面增加一个聊天框。
AI 最终会把 App 消化成一堆可以重新组合的能力。
而 Harness，就是负责消化之后重新组织这些能力的器官。
这也是为什么 DeepSeek Harness 这次真正值得看的，并不是 UI，而是那句：
Everything is a Plugin。
它甚至把 model adapter、tool registry、session log 和 agent loop 本身都做成可替换组件；官方架构直接写明不存在一个需要不断 patch 的“特权内核”，组件向共享 Context 提供服务、事件和可逆副作用。
这意味着一个非常重要的变化：
连 Agent 自己，都不再是系统中心。
这和我们当时想的 Agentic Mesh 已经开始接近了。
真正有生命力的系统，不应该有一个“超级 Agent 皇帝”站在最高处，知道一切、决定一切、调度一切。
因为那只是把 App Store 换成了 Agent Store，把 Google 换成了另一个数字君主。
真正的下一步应该更像鸟群。
一只鸟只知道附近发生了什么。
保持距离。
跟随邻居。
调整方向。
没有一只鸟知道“整个鸟群应该飞成什么形状”。
但鸟群出现了。
未来的 Agent 网络也应该如此。
每一个人的 Harness 都拥有自己的 Context、Memory、Preference、Permission 和 Invariants。
图片描述
数据属于本地，选择属于个人，协议负责协作。
我的 Agent 可以认为隐私最重要。
你的 Agent 可以认为价格最重要。
另一个人的 Agent 可以认为速度最重要。
它们不需要服从同一个中央算法。
它们只需要在一套公允协议下不断：
发现、握手、协商、执行、验证。
我们半年前把它写成 Context Sharing Protocol：Intent-Centric Routing、Local Sovereignty、Semantic Handshake、Trace Caching。一个 Context 只有满足双方约束才允许流动，成功路径则留下 Trace，让后来者能够复用。
但现在我觉得， 这里还有下一层。
今天的 Harness 仍然太像一个聪明的孤岛。
无论 Claude Code、Codex，还是现在的 DeepSeek Harness，本质上仍然大量依赖一个 Agent 在自己的 Context 里面探索世界。
遇到一个问题。
搜索。
尝试。
报错。
修改。
再尝试。
直到走通。
这比传统程序强很多。
但从整个文明尺度看，这仍然非常浪费。
因为世界上可能已经有十万个人，和你处在几乎一样的 Context 中，踩过几乎一样的坑。
为什么第十万零一个 Agent 还要重新盲人摸象？
所以我越来越觉得：
真正成熟的 Harness，最终一定会拥有一层公共的 Path Memory。
不是共享你的私人数据。
而是共享：
在什么 Context 下，什么路径曾经成功。
比如：
一个 Agent 发现某个 API 最近改变了认证方式。
另一个 Agent 找到了新的组合方式。
第三个 Agent 验证这条路径在某种环境下失败。
第四个 Agent 用本地模型把成本降低了 80%。
这些经验不应该随着 Session 结束而死亡。
它们应该变成可以被检索、验证、Fork 和竞争的路径。
第一次解决问题是在荒原开路。
第二次有人经过，看见脚印。
第一万人经过以后，小径变成公路。
有更好的路出现，旧路逐渐风化。
这就是我们当时写的：
Path Dependency + Energy Competition。
到了这里，Harness 才真正从“Agent 的外壳”，变成一种新的互联网基础设施。
因为互联网过去共享的是：
Information。
GitHub 开始共享：
Code。
而未来 Harness 网络共享的可能是：
已经被现实验证过的行动路径。
这会产生一种完全不同的网络效应。
不是：
“这里用户最多，所以你也必须来。”
而是：
“这里积累了最多可验证的成功路径，所以后来者解决问题的成本最低。”
这是一种 结构性网络效应 。
而且它天然允许分叉。
你不喜欢某个平台的排序算法？
换掉。
你不信任某个模型？
换掉。
你不允许数据出本地？
协议直接拒绝握手。
你认为另外一条路径更好？
Fork，然后让现实去验证。
没有任何一个中心需要拥有最终解释权。
这可能才是 AI 时代真正意义上的自由市场：
不是商品之间竞争，而是计算路径之间竞争。
所以我现在越来越觉得，我们可能低估了 Harness。
它不是模型外面的一层工程胶水。
它可能是从互联网到下一代网络真正的过渡层。
浏览器曾经把不同服务器上的 Document 统一成 Web。
操作系统曾经把不同硬件统一成 Application。
而 Harness 可能会把模型、数据、工具、设备、人类和其他 Agent，统一成一个围绕 Intent 动态形成的计算空间。
当这件事情真正发生以后，你不会再问：
“这个功能在哪个 App？”
你只会说：
“我要完成这件事。”
你的本地 AI 携带着属于你的 Context，从整个网络寻找已经被验证过的路径，与不同 Agent 协商，在你的授权边界内重新组合世界。
那时候，平台仍然存在。
服务仍然存在。
数据库仍然存在。
甚至 App 也不会立刻消失。
但它们会失去今天最重要的权力：
强迫你按照它设计的方式使用世界。
上一篇最后我写：
荒原上，已经开始出现别人的脚印了。
现在我想再往后补一句。
真正的新互联网，不是每个人都带着一个更聪明的 Agent，继续独自在荒原里探险。
图片描述
而是：
走通过的人留下路。
后来的人不必重新迷路。
当这些路不属于任何一个平台，而属于整个网络的时候——
Harness 才真正开始解构旧互联网。
而 Agentic Mesh，才真正开始生长。
26 814
我更确信：下一个互联网不是 App，而是会自己生长的软件
昨天看到北大与 DeepSeek-AI 的几位作者放出一篇论文，名字叫《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》。
和我们半年前讨论的那个问题高度相似。
论文讨论的东西其实很底层。
未来的软件不再是一个写死的程序。Plugin、Tool、Memory、Agent 会不断加入、删除、替换，程序运行的时候，连程序本身的结构都在变化。
所以他们提出两个概念：
一个叫 Temporal Composability：组件离开以后，它留下的副作用能不能完整撤销。
另一个叫 Spatial Composability：组件之间的依赖，能不能随着 Context 的变化自动重新组织。
Cordis 把这种思想真正做成了 runtime，而 DeepSeek Harness 已经将 Cordis 作为底层插件框架引入。
这件事情为什么让我特别感慨？
因为半年前，我们在 Alice 里面就写了类似的一套东西。
我们把它叫 The Agentic Mesh 。
我们当时的判断是：
App 只是软件历史中的一种暂时形态。
今天我们为什么需要 App？
因为人类必须提前预测需求，然后由工程师把一组功能固定地焊接在一起：
微信是一组功能。
Uber 是一组功能。
Notion 又是一组功能。
于是整个数字世界变成了一座座围墙城市。
但 Agent 出现以后，这个前提正在消失。
如果机器能够理解 Intent，寻找 Capability，并在运行时把不同能力组合起来，那么为什么一定要先存在一个 App？
于是我们提出了 Context Cell。
每个 Cell 不再只是“一段代码”，而同时携带自己的 Intent、Invariant、Interface、Execution 和 Trace。
然后真正的软件，不再由工程师提前设计，而是在运行时生成：
Intent 出现。
Agent 寻找 Cell。
Cell 互相连接。
第一次非常昂贵，像在荒原上开路。
第二个人经过的时候，系统发现已经有人走通过。
路径开始被复用。
走的人越来越多，它逐渐被压缩、优化、缓存，最终结晶成 Archetype。
这时候，旧时代的人会说：
“你们做出了一个 App。”
但其实没有。
App 只是大量 Context 反复流过以后留下的一条高速公路。
没人再走，它就风化。
有更好的路径出现，它就被淘汰。
这才是我们真正想做的 App-less Web。
所以今天看 DeepSeek Harness，我真正兴奋的并不是“某个功能撞车了”。
而是行业开始碰到同一个底层问题：
当软件可以在运行时改变自己以后，我们究竟需要一种什么新的计算范式？
DeepSeek 这篇工作开始回答“组件怎样安全地组合与拆解”；而 Agentic Mesh 再往前问了一步：
如果整个互联网都由这种组件组成，会发生什么？
答案可能比 Agent 更大。
Web 连接的是 Document。
移动互联网连接的是 App。
下一代网络连接的，可能是 可执行的 Intent、Context 与 Capability。
那时候，人不再“打开一个 App”。
你只是产生一个意图：
“帮我把今天会议里答应别人的事情整理出来，检查日历，找到空闲时间，给三个人发出安排。”
后面究竟调用什么模型、哪个 Calendar Cell、哪个 Mail Cell、在云端还是本地执行，不应该由你操心。
甚至不应该由某一个超级 Agent 垄断决定。
你的隐私约束、授权、成本、设备状态和历史偏好，共同构成 Context。
结构根据 Context 自己生长。
人类只保留两样东西：
Intent，和 Consent。
这就是为什么我越来越觉得，真正巨大的机会可能根本不是“再造一个超级 App”，甚至不是“再训练一个更大的模型”。
模型最终会越来越商品化。
真正没有被解决的是：
模型之外，谁来定义数字世界重新组合自己的规则？
未来五到十年，我认为 Agent Harness 会越来越像今天的 Operating System；App 会逐渐裂解成可以被调用和重新组合的能力单元；权限、隐私和身份会从产品设置变成协议里的 Invariant；成功完成任务的路径会像今天网页之间的 Link 一样被复制、Fork、强化和交易；而眼镜、耳机、指环这一类 Ambient Hardware，则会成为这个网络伸进真实世界的感官和触手。
DeepSeek 官方今天甚至已经有独立的 Agent Harness 团队招聘。
所以我现在回头再看半年前写下的《数字荒原重建指南》，反而觉得最重要的一句话不是我们预测对了什么。
而是：
大家正在从不同方向，撞上同一堵墙。
模型已经足够聪明了。
接下来真正的问题，是软件怎样活起来。
互联网让信息第一次可以自由连接。
Agentic Mesh 想做的，是让 计算逻辑本身第一次可以自由连接、繁殖、死亡和进化。
如果这件事真的发生，它可能不是互联网的下一个产品。
它可能是互联网之后的下一种数字物种。
我们半年前最后写了一句话：
“让我们去种树吧。在别人忙着修墙的时候。”
今天再看，我觉得可以再加一句：
荒原上，已经开始出现别人的脚印了。
昨天看到北大与 DeepSeek-AI 的几位作者放出一篇论文，名字叫《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》。
和我们半年前讨论的那个问题高度相似。
论文讨论的东西其实很底层。
未来的软件不再是一个写死的程序。Plugin、Tool、Memory、Agent 会不断加入、删除、替换，程序运行的时候，连程序本身的结构都在变化。
所以他们提出两个概念：
一个叫 Temporal Composability：组件离开以后，它留下的副作用能不能完整撤销。
另一个叫 Spatial Composability：组件之间的依赖，能不能随着 Context 的变化自动重新组织。
Cordis 把这种思想真正做成了 runtime，而 DeepSeek Harness 已经将 Cordis 作为底层插件框架引入。
这件事情为什么让我特别感慨？
因为半年前，我们在 Alice 里面就写了类似的一套东西。
我们把它叫 The Agentic Mesh 。
我们当时的判断是：
App 只是软件历史中的一种暂时形态。
今天我们为什么需要 App？
因为人类必须提前预测需求，然后由工程师把一组功能固定地焊接在一起：
微信是一组功能。
Uber 是一组功能。
Notion 又是一组功能。
于是整个数字世界变成了一座座围墙城市。
但 Agent 出现以后，这个前提正在消失。
如果机器能够理解 Intent，寻找 Capability，并在运行时把不同能力组合起来，那么为什么一定要先存在一个 App？
于是我们提出了 Context Cell。
每个 Cell 不再只是“一段代码”，而同时携带自己的 Intent、Invariant、Interface、Execution 和 Trace。
然后真正的软件，不再由工程师提前设计，而是在运行时生成：
Intent 出现。
Agent 寻找 Cell。
Cell 互相连接。
第一次非常昂贵，像在荒原上开路。
第二个人经过的时候，系统发现已经有人走通过。
路径开始被复用。
走的人越来越多，它逐渐被压缩、优化、缓存，最终结晶成 Archetype。
这时候，旧时代的人会说：
“你们做出了一个 App。”
但其实没有。
App 只是大量 Context 反复流过以后留下的一条高速公路。
没人再走，它就风化。
有更好的路径出现，它就被淘汰。
这才是我们真正想做的 App-less Web。
所以今天看 DeepSeek Harness，我真正兴奋的并不是“某个功能撞车了”。
而是行业开始碰到同一个底层问题：
当软件可以在运行时改变自己以后，我们究竟需要一种什么新的计算范式？
DeepSeek 这篇工作开始回答“组件怎样安全地组合与拆解”；而 Agentic Mesh 再往前问了一步：
如果整个互联网都由这种组件组成，会发生什么？
答案可能比 Agent 更大。
Web 连接的是 Document。
移动互联网连接的是 App。
下一代网络连接的，可能是 可执行的 Intent、Context 与 Capability。
那时候，人不再“打开一个 App”。
你只是产生一个意图：
“帮我把今天会议里答应别人的事情整理出来，检查日历，找到空闲时间，给三个人发出安排。”
后面究竟调用什么模型、哪个 Calendar Cell、哪个 Mail Cell、在云端还是本地执行，不应该由你操心。
甚至不应该由某一个超级 Agent 垄断决定。
你的隐私约束、授权、成本、设备状态和历史偏好，共同构成 Context。
结构根据 Context 自己生长。
人类只保留两样东西：
Intent，和 Consent。
这就是为什么我越来越觉得，真正巨大的机会可能根本不是“再造一个超级 App”，甚至不是“再训练一个更大的模型”。
模型最终会越来越商品化。
真正没有被解决的是：
模型之外，谁来定义数字世界重新组合自己的规则？
未来五到十年，我认为 Agent Harness 会越来越像今天的 Operating System；App 会逐渐裂解成可以被调用和重新组合的能力单元；权限、隐私和身份会从产品设置变成协议里的 Invariant；成功完成任务的路径会像今天网页之间的 Link 一样被复制、Fork、强化和交易；而眼镜、耳机、指环这一类 Ambient Hardware，则会成为这个网络伸进真实世界的感官和触手。
DeepSeek 官方今天甚至已经有独立的 Agent Harness 团队招聘。
所以我现在回头再看半年前写下的《数字荒原重建指南》，反而觉得最重要的一句话不是我们预测对了什么。
而是：
大家正在从不同方向，撞上同一堵墙。
模型已经足够聪明了。
接下来真正的问题，是软件怎样活起来。
互联网让信息第一次可以自由连接。
Agentic Mesh 想做的，是让 计算逻辑本身第一次可以自由连接、繁殖、死亡和进化。
如果这件事真的发生，它可能不是互联网的下一个产品。
它可能是互联网之后的下一种数字物种。
我们半年前最后写了一句话：
“让我们去种树吧。在别人忙着修墙的时候。”
今天再看，我觉得可以再加一句：
荒原上，已经开始出现别人的脚印了。
5 03
自由市场的下一步：从单维货币到多维价值网络
过去几百年的自由市场，是人类历史上最成功的信息处理系统之一。
哈耶克曾经提出一个非常深刻的观点：市场的伟大之处，不在于它能够让每个人变富，而在于它能够在没有中央大脑的情况下，让分散在无数个体之间的信息被协调起来。
价格，就是这个系统中的信息载体。
一个矿山关闭，矿产变少，价格上涨；消费者减少需求，企业寻找替代方案。没有任何一个人需要知道整个系统发生了什么，只需要观察价格变化，就能调整自己的行为。
但随着社会越来越复杂，我开始意识到一个问题：价格机制本身，可能正在成为一个维度过低的信息系统。
如果把现代货币体系看成一种算法，那么它其实非常像一个只有一个输出变量的优化模型。
我们真实世界中的价值，本来是多维的。
一个商品背后包含了无数因素：质量、信任、供应链、环境影响、社会关系、文化认同、长期价值。
但最终进入市场竞争时，所有东西被压缩成一个数字：
价格。
这就像一个机器学习模型。
现实世界是一组拥有无数特征的数据，而货币系统要求它们最终被映射到一个单一变量。
这种压缩当然非常强大，因为它降低了交易成本，让陌生人可以协作。但问题在于，当世界复杂度超过这个模型能够表达的范围时，系统就开始出现“欠拟合”。
我们用一个单一指标，试图解释一个多维世界。
结果就是：个体在局部优化，整个系统却可能走向错误方向。
这也是为什么很多经济问题，并不是因为市场失效，而是因为市场的信息维度不足。
比如一家企业通过降低成本获得竞争优势，它在单个交易中做出了理性的选择。但如果整个行业都通过降低质量、压缩供应链、牺牲长期信誉来竞争，最终所有参与者都会进入一个更差的均衡。
每个人都在赢得局部战争，却输掉整个系统。
这其实和演化理论非常相似。
自然界中的生物竞争，并不保证整个生态系统走向最优。一个物种为了自身繁殖优势不断扩张，可能最终破坏自己的生存环境。
经济系统也是一种演化系统。
货币作为选择机制，就像自然选择中的某种评价函数。
它奖励什么，整个系统就朝什么方向演化。
如果我们的评价函数只有价格，那么系统自然会不断强化降低价格、提高效率、扩大规模这些方向。
但那些难以量化的东西，例如信任、关系、文化、长期稳定性，就会逐渐被忽略。
这并不是因为市场不重视价值，而是因为我们的信息表达能力不足。
所以我认为，自由市场的下一步，并不是简单地取消货币，也不是回到某种中央计划。
真正的突破可能来自于：让市场重新拥有表达更多维度价值的能力。
过去，人类需要货币，是因为人的认知能力有限。
一个消费者不可能调查一家公司的全部信息，不可能理解复杂供应链，不可能预测自己的消费行为对未来市场的影响。
所以我们选择相信价格。
但 AI Agent 的出现，可能正在改变这一点。
如果未来每个人都有一个属于自己的智能代理，它拥有你的数据、理解你的价值偏好，并能够实时分析复杂世界，那么市场中的每一次选择就不再只是一次价格比较。
它可能变成一次多维价值匹配。
例如两个卖同样产品的人，一个价格更低，但供应链存在风险；另一个价格更高，但与你长期认同的价值体系一致。
过去的市场只能看到价格。
未来的 Agent 可以看到整个价值网络。
它可以告诉你：
这个选择短期节省了多少钱，但长期可能强化了什么样的生态；
这个品牌虽然贵一点，但它创造了怎样的社会关系；
这个交易是否符合你真正想支持的世界。
当这些信息重新进入市场，货币可能不再是唯一的评价维度。
市场会从单变量优化，逐渐进入多变量协同。
这也是为什么我认为，未来的数据主权非常重要。
如果个人的数据被平台控制，那么平台实际上掌握了个人的认知模型。
它决定什么信息被展示，什么价值被放大，什么选择被认为重要。
但如果数据回到个人，个人 Agent 成为自己的经济代理人，那么市场的信息结构会发生变化。
过去：
平台理解用户，用户被动接受推荐。
未来：
用户拥有自己的智能系统，与市场进行主动协商。
这其实是哈耶克思想的进一步延伸。
哈耶克担心的是：一个中心机构无法掌握整个社会的分散信息。
而未来的问题可能变成：如何让每个个体拥有更强的信息处理能力，让分散信息真正回到个体手中。
市场最大的力量，从来不是价格，而是它能够连接无数人的选择。
但如果选择本身过于低维，整个系统就会被迫在错误的方向上竞争。
自由市场的下一步，也许不是更自由的价格竞争，而是更丰富的信息表达。
当每个人都拥有自己的 Agent，当每一次交易都携带更多关于价值、信任和长期影响的信息时，经济系统可能从简单的资源交换网络，演化成为一个真正的语义网络。
货币不再只是衡量价值的尺子，而成为多维价值世界中的一个坐标。
这可能是下一代市场最重要的变化：
不是让机器替代人做决定，而是让每个人终于拥有理解复杂世界的能力。
过去几百年的自由市场，是人类历史上最成功的信息处理系统之一。
哈耶克曾经提出一个非常深刻的观点：市场的伟大之处，不在于它能够让每个人变富，而在于它能够在没有中央大脑的情况下，让分散在无数个体之间的信息被协调起来。
价格，就是这个系统中的信息载体。
一个矿山关闭，矿产变少，价格上涨；消费者减少需求，企业寻找替代方案。没有任何一个人需要知道整个系统发生了什么，只需要观察价格变化，就能调整自己的行为。
但随着社会越来越复杂，我开始意识到一个问题：价格机制本身，可能正在成为一个维度过低的信息系统。
如果把现代货币体系看成一种算法，那么它其实非常像一个只有一个输出变量的优化模型。
我们真实世界中的价值，本来是多维的。
一个商品背后包含了无数因素：质量、信任、供应链、环境影响、社会关系、文化认同、长期价值。
但最终进入市场竞争时，所有东西被压缩成一个数字：
价格。
这就像一个机器学习模型。
现实世界是一组拥有无数特征的数据，而货币系统要求它们最终被映射到一个单一变量。
这种压缩当然非常强大，因为它降低了交易成本，让陌生人可以协作。但问题在于，当世界复杂度超过这个模型能够表达的范围时，系统就开始出现“欠拟合”。
我们用一个单一指标，试图解释一个多维世界。
结果就是：个体在局部优化，整个系统却可能走向错误方向。
这也是为什么很多经济问题，并不是因为市场失效，而是因为市场的信息维度不足。
比如一家企业通过降低成本获得竞争优势，它在单个交易中做出了理性的选择。但如果整个行业都通过降低质量、压缩供应链、牺牲长期信誉来竞争，最终所有参与者都会进入一个更差的均衡。
每个人都在赢得局部战争，却输掉整个系统。
这其实和演化理论非常相似。
自然界中的生物竞争，并不保证整个生态系统走向最优。一个物种为了自身繁殖优势不断扩张，可能最终破坏自己的生存环境。
经济系统也是一种演化系统。
货币作为选择机制，就像自然选择中的某种评价函数。
它奖励什么，整个系统就朝什么方向演化。
如果我们的评价函数只有价格，那么系统自然会不断强化降低价格、提高效率、扩大规模这些方向。
但那些难以量化的东西，例如信任、关系、文化、长期稳定性，就会逐渐被忽略。
这并不是因为市场不重视价值，而是因为我们的信息表达能力不足。
所以我认为，自由市场的下一步，并不是简单地取消货币，也不是回到某种中央计划。
真正的突破可能来自于：让市场重新拥有表达更多维度价值的能力。
过去，人类需要货币，是因为人的认知能力有限。
一个消费者不可能调查一家公司的全部信息，不可能理解复杂供应链，不可能预测自己的消费行为对未来市场的影响。
所以我们选择相信价格。
但 AI Agent 的出现，可能正在改变这一点。
如果未来每个人都有一个属于自己的智能代理，它拥有你的数据、理解你的价值偏好，并能够实时分析复杂世界，那么市场中的每一次选择就不再只是一次价格比较。
它可能变成一次多维价值匹配。
例如两个卖同样产品的人，一个价格更低，但供应链存在风险；另一个价格更高，但与你长期认同的价值体系一致。
过去的市场只能看到价格。
未来的 Agent 可以看到整个价值网络。
它可以告诉你：
这个选择短期节省了多少钱，但长期可能强化了什么样的生态；
这个品牌虽然贵一点，但它创造了怎样的社会关系；
这个交易是否符合你真正想支持的世界。
当这些信息重新进入市场，货币可能不再是唯一的评价维度。
市场会从单变量优化，逐渐进入多变量协同。
这也是为什么我认为，未来的数据主权非常重要。
如果个人的数据被平台控制，那么平台实际上掌握了个人的认知模型。
它决定什么信息被展示，什么价值被放大，什么选择被认为重要。
但如果数据回到个人，个人 Agent 成为自己的经济代理人，那么市场的信息结构会发生变化。
过去：
平台理解用户，用户被动接受推荐。
未来：
用户拥有自己的智能系统，与市场进行主动协商。
这其实是哈耶克思想的进一步延伸。
哈耶克担心的是：一个中心机构无法掌握整个社会的分散信息。
而未来的问题可能变成：如何让每个个体拥有更强的信息处理能力，让分散信息真正回到个体手中。
市场最大的力量，从来不是价格，而是它能够连接无数人的选择。
但如果选择本身过于低维，整个系统就会被迫在错误的方向上竞争。
自由市场的下一步，也许不是更自由的价格竞争，而是更丰富的信息表达。
当每个人都拥有自己的 Agent，当每一次交易都携带更多关于价值、信任和长期影响的信息时，经济系统可能从简单的资源交换网络，演化成为一个真正的语义网络。
货币不再只是衡量价值的尺子，而成为多维价值世界中的一个坐标。
这可能是下一代市场最重要的变化：
不是让机器替代人做决定，而是让每个人终于拥有理解复杂世界的能力。
5 21
#流形：扰沌第四阶段的内在分化
很多时候，我们理解一个公司的生命周期，会习惯用线性的方式去看待：创业期、高速增长期、成熟期、衰退期。它像一条曲线，有上升、有平台、有下降。
但如果从复杂系统的角度看，企业并不是沿着一条简单的曲线运动，而更像是在一个不断变化的流形（manifold）上演化。
所谓流形，可以理解为一个系统内部隐藏的结构空间。表面上看，企业是在竞争市场中增长，但实际上，它是在多个力量场之间寻找稳定状态：资本、用户、技术、组织、生态、政策，这些因素共同塑造了一条动态路径。
而在复杂系统里，最有意思的阶段往往不是崩溃本身，而是崩溃前的那个瞬间：系统内部开始出现新的分化。
我把它称为：**扰沌第四阶段的内在分化。**
---
一个企业通常会经历四个阶段。
第一阶段，是成长期。
这个阶段的核心是扩张。企业找到了一种有效的价值创造方式，然后不断复制。
例如互联网平台早期，通过网络效应快速积累用户；芯片企业通过性能提升扩大市场；AI公司通过更多数据和算力提升模型能力。
这个阶段，企业内部目标高度一致。
所有人的方向都是：
增长。
更多用户，更多收入，更多市场份额。
组织像一个高速进化的生命体，不断吸收外部资源。
---
第二阶段，是平台期。
企业开始拥有自己的生态位。
它不再只是提供一个产品，而变成了一套基础设施。
平台期最大的变化是：
企业开始从创造价值，转向管理价值流动。
例如搜索引擎控制信息入口，电商平台控制交易入口，云厂商控制计算入口。
这个阶段，企业拥有巨大的优势。
但同时，一个隐藏的问题开始出现：
它过去成功的原因，会逐渐变成限制未来发展的边界。
因为平台越成功，越依赖现有结构。
组织内部开始出现一种惯性：
保护已有利益。
创新不再是为了创造未来，而更多是为了维护现在。
---
第三阶段，是衰退期。
很多人认为衰退来自外部竞争。
实际上，很多巨头真正的问题不是外部出现了敌人，而是内部的奖励函数发生了变化。
公司内部开始出现多个不同目标的智能体。
基层部门关注：
今年的收入、GMV、用户增长。
中层管理关注：
部门规模、资源预算、绩效指标。
最高层关注：
未来十年，公司是否还能存在。
这三个目标并不完全一致。
于是出现一种非常奇怪的现象：
每一个人都在做正确的事情，但整个系统正在走向错误的方向。
这就是复杂系统最危险的地方。
它不是因为错误而崩溃，而是因为大量局部正确叠加后，产生整体错误。
---
到了第四阶段，也就是我认为最值得研究的阶段：
**崩溃期。**
这个阶段最明显的特征是：
垄断者开始出售能够杀死自己的工具。
它开始主动制造自己的替代者。
这听起来非常反直觉。
为什么一个拥有巨大资源的公司，会帮助未来的竞争者？
因为在这个阶段，企业已经无法阻止变化。
它只能选择：
参与未来，或者被未来淘汰。
---
例如英伟达与AI产业的关系。
英伟达今天最大的商业模式，是出售计算能力。
大量AI公司购买GPU，训练越来越强大的模型。
短期来看，这是完美的增长飞轮。
但如果未来某家公司真正实现了高度智能化的新架构，大幅降低对于GPU的依赖，那么英伟达今天卖出的计算资源，可能正在帮助培养降低自身价值的技术。
它卖出的，某种意义上就是未来可能吊死自己的绳子。
但它不能停止。
因为如果它不卖，别人会卖。
市场竞争迫使它参与这个过程。
---
Waymo和Uber的关系也是类似的。
Uber拥有巨大的交易网络。
它拥有：
乘客需求。
订单数据。
城市交通场景。
这些都是自动驾驶公司最需要的训练环境。
所以Waymo通过合作进入Uber生态。
对于Uber来说，这是增长。
更多车辆，更多订单，更高GMV。
但对于Waymo来说，目标可能完全不同。
它不是想成为Uber的一部分。
它想重新定义交通。
如果自动驾驶最终成功，那么未来的交通网络可能从：
乘客 → Uber → 司机 → 汽车
变成：
乘客 → 自动驾驶系统 → 自有车队
中间的平台层价值会被重新压缩。
Uber今天提供的数据和交易场景，可能正在帮助培养未来替代自己的系统。
---
这就是第四阶段最深层的矛盾：
**资本奖励短期增长，而生存需要长期迁移。**
公司的下层系统负责优化当前世界。
公司的上层系统负责适应未来世界。
但当一个企业足够大以后，上层往往无法直接控制下层。
于是出现了一种奇特状态：
企业像一个生态系统。
旧物种正在利用资源培养新物种。
最终，新物种会改变整个环境。
---
从复杂科学角度看，这其实是一种内在分化。
系统没有突然死亡。
它是在内部产生新的可能性。
旧结构提供能量，新结构吸收能量，然后逐渐形成新的稳定状态。
这和自然界中的演化非常相似。
恐龙时代并不是因为恐龙突然犯错而结束，而是在环境变化中，新的生态位被哺乳动物占据。
旧系统创造了新系统成长所需要的条件。
---
所以，真正伟大的公司，并不是避免被自己创造的未来淘汰。
因为这是几乎不可能的。
真正伟大的公司，是主动完成自我替代。
苹果从电脑公司变成移动生态公司。
亚马逊从电商公司变成云计算基础设施公司。
Netflix从DVD租赁公司变成内容平台。
它们不是阻止自己的死亡。
而是在旧生命结束之前，提前孕育新的生命。
---
从这个角度看，企业的崩溃并不是失败的开始。
它往往是一个系统无法完成自我迁移的结果。
最大的危险，不是竞争者出现。
而是一个组织依然拥有巨大的资源，却只能用这些资源强化过去。
当一个垄断者开始出售能够杀死自己的绳子时，说明它已经进入复杂系统的第四阶段。
问题不再是：
“如何保持领先？”
而是：
“能不能在自己制造的新世界里，重新找到自己的位置。”
这也是所有技术革命中最残酷的一条规律：
**旧世界提供燃料，新世界完成替代。**
而真正的文明进步，往往发生在这种内在分化之中。
很多时候，我们理解一个公司的生命周期，会习惯用线性的方式去看待：创业期、高速增长期、成熟期、衰退期。它像一条曲线，有上升、有平台、有下降。
但如果从复杂系统的角度看，企业并不是沿着一条简单的曲线运动，而更像是在一个不断变化的流形（manifold）上演化。
所谓流形，可以理解为一个系统内部隐藏的结构空间。表面上看，企业是在竞争市场中增长，但实际上，它是在多个力量场之间寻找稳定状态：资本、用户、技术、组织、生态、政策，这些因素共同塑造了一条动态路径。
而在复杂系统里，最有意思的阶段往往不是崩溃本身，而是崩溃前的那个瞬间：系统内部开始出现新的分化。
我把它称为：**扰沌第四阶段的内在分化。**
---
一个企业通常会经历四个阶段。
第一阶段，是成长期。
这个阶段的核心是扩张。企业找到了一种有效的价值创造方式，然后不断复制。
例如互联网平台早期，通过网络效应快速积累用户；芯片企业通过性能提升扩大市场；AI公司通过更多数据和算力提升模型能力。
这个阶段，企业内部目标高度一致。
所有人的方向都是：
增长。
更多用户，更多收入，更多市场份额。
组织像一个高速进化的生命体，不断吸收外部资源。
---
第二阶段，是平台期。
企业开始拥有自己的生态位。
它不再只是提供一个产品，而变成了一套基础设施。
平台期最大的变化是：
企业开始从创造价值，转向管理价值流动。
例如搜索引擎控制信息入口，电商平台控制交易入口，云厂商控制计算入口。
这个阶段，企业拥有巨大的优势。
但同时，一个隐藏的问题开始出现：
它过去成功的原因，会逐渐变成限制未来发展的边界。
因为平台越成功，越依赖现有结构。
组织内部开始出现一种惯性：
保护已有利益。
创新不再是为了创造未来，而更多是为了维护现在。
---
第三阶段，是衰退期。
很多人认为衰退来自外部竞争。
实际上，很多巨头真正的问题不是外部出现了敌人，而是内部的奖励函数发生了变化。
公司内部开始出现多个不同目标的智能体。
基层部门关注：
今年的收入、GMV、用户增长。
中层管理关注：
部门规模、资源预算、绩效指标。
最高层关注：
未来十年，公司是否还能存在。
这三个目标并不完全一致。
于是出现一种非常奇怪的现象：
每一个人都在做正确的事情，但整个系统正在走向错误的方向。
这就是复杂系统最危险的地方。
它不是因为错误而崩溃，而是因为大量局部正确叠加后，产生整体错误。
---
到了第四阶段，也就是我认为最值得研究的阶段：
**崩溃期。**
这个阶段最明显的特征是：
垄断者开始出售能够杀死自己的工具。
它开始主动制造自己的替代者。
这听起来非常反直觉。
为什么一个拥有巨大资源的公司，会帮助未来的竞争者？
因为在这个阶段，企业已经无法阻止变化。
它只能选择：
参与未来，或者被未来淘汰。
---
例如英伟达与AI产业的关系。
英伟达今天最大的商业模式，是出售计算能力。
大量AI公司购买GPU，训练越来越强大的模型。
短期来看，这是完美的增长飞轮。
但如果未来某家公司真正实现了高度智能化的新架构，大幅降低对于GPU的依赖，那么英伟达今天卖出的计算资源，可能正在帮助培养降低自身价值的技术。
它卖出的，某种意义上就是未来可能吊死自己的绳子。
但它不能停止。
因为如果它不卖，别人会卖。
市场竞争迫使它参与这个过程。
---
Waymo和Uber的关系也是类似的。
Uber拥有巨大的交易网络。
它拥有：
乘客需求。
订单数据。
城市交通场景。
这些都是自动驾驶公司最需要的训练环境。
所以Waymo通过合作进入Uber生态。
对于Uber来说，这是增长。
更多车辆，更多订单，更高GMV。
但对于Waymo来说，目标可能完全不同。
它不是想成为Uber的一部分。
它想重新定义交通。
如果自动驾驶最终成功，那么未来的交通网络可能从：
乘客 → Uber → 司机 → 汽车
变成：
乘客 → 自动驾驶系统 → 自有车队
中间的平台层价值会被重新压缩。
Uber今天提供的数据和交易场景，可能正在帮助培养未来替代自己的系统。
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这就是第四阶段最深层的矛盾：
**资本奖励短期增长，而生存需要长期迁移。**
公司的下层系统负责优化当前世界。
公司的上层系统负责适应未来世界。
但当一个企业足够大以后，上层往往无法直接控制下层。
于是出现了一种奇特状态：
企业像一个生态系统。
旧物种正在利用资源培养新物种。
最终，新物种会改变整个环境。
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从复杂科学角度看，这其实是一种内在分化。
系统没有突然死亡。
它是在内部产生新的可能性。
旧结构提供能量，新结构吸收能量，然后逐渐形成新的稳定状态。
这和自然界中的演化非常相似。
恐龙时代并不是因为恐龙突然犯错而结束，而是在环境变化中，新的生态位被哺乳动物占据。
旧系统创造了新系统成长所需要的条件。
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所以，真正伟大的公司，并不是避免被自己创造的未来淘汰。
因为这是几乎不可能的。
真正伟大的公司，是主动完成自我替代。
苹果从电脑公司变成移动生态公司。
亚马逊从电商公司变成云计算基础设施公司。
Netflix从DVD租赁公司变成内容平台。
它们不是阻止自己的死亡。
而是在旧生命结束之前，提前孕育新的生命。
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从这个角度看，企业的崩溃并不是失败的开始。
它往往是一个系统无法完成自我迁移的结果。
最大的危险，不是竞争者出现。
而是一个组织依然拥有巨大的资源，却只能用这些资源强化过去。
当一个垄断者开始出售能够杀死自己的绳子时，说明它已经进入复杂系统的第四阶段。
问题不再是：
“如何保持领先？”
而是：
“能不能在自己制造的新世界里，重新找到自己的位置。”
这也是所有技术革命中最残酷的一条规律：
**旧世界提供燃料，新世界完成替代。**
而真正的文明进步，往往发生在这种内在分化之中。
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