在所有「现实世界锚定强度高」的领域，AI 都需要和人类协作来推进具体任务，并在海量具体任务推进过程中，形成一套全新的数字化系统，让对应领域的人类-AI 认知重叠度不断提升，不断挤压人类优势区域，同时放大人机共生区。

一年前普遍认为这轮生成式AI的两个PMF场景是AI coding和deep research。
一年后，在openclaw出来之前，竞争最激烈的领域似乎主要是AI coding。

那么问题来了：
过去四个季度，deep research领域有什么显著进展？

我把这个问题抛给GPT。它的回复里首要的一点是，不再讲deep research，而是换了一个概念：
agentic research。
可能，这个名称变化就是最大的进展。

GDP 并不是自古以来就有的概念。实际上，GDP 被采用的历史比大部分人想象中要短得多。

中国国家统计局从1993年开始全面采用以 GDP 为核心的国民账户体系，即使回溯至启动试行也不过是1985年。
美国商务部经济分析局则是从1991年开始将 GDP 列为首要经济指标来替代 GNP。在此之前，1940-1990年期间，一直是采用GNP来估算美国居民的整体产出。

这一套体系往上追溯的源头，是诺贝尔经济学家得主西蒙·库兹涅茨1934年提出的国民收入账户体系模型。
从概念层面进一步上溯，其渊源是17世纪的经济学家威廉·配第进行的针对国民收入和财富衡量的尝试。

过去三十多年，中国经济腾飞的过程中，由于GDP考核起了巨大的牵引作用，给了很多非专业人员一种巨大的错觉，存在感太强，以至于让他们误以为GDP 是一种类似于物理学指标的「客观」指标。
真实情况是，GDP是人类社会发展到特定阶段时，建立在特定供求关系支撑的价格体系之上的国民经济核算框架。

某种程度上，过去十多年中国制造的超级增长已经开始给 GDP 核算框架带来了不小的挑战——只是因为这个过程是「相对」线性发生的，因此传统的经济学家们还是尝试通过打补丁的方式来对指标异常进行调整解释。
而 AGI 的「掀桌式」爆发，其锋刃所到之处，则将颠覆既有商品/服务/劳动的价格体系，从而直接抽走 GDP 核算所依赖的跨期持续可比的价格体系这个基础。

这里需要巨大的经济学理论创新。
这里有巨大的理论创新机会。

两人线上聊天窗口（Xmode）和三人聊天窗口（Ymode）完全不一样：
对社恐而言，Ymode下可以随意抛出来的一些话题，在Xmode下启动会产生额外的能量消耗。

当然，换个角度看，能够在Xmode下随意启动话题的对象，则往往意味着更高级别的社交安全感。

看到不少即友看衰蚂蚁阿福，有点不同看法抛出来交流一下：
春节期间，我给四位日常直接打交道的60岁以上家属推荐安装了蚂蚁阿福。

原因很简单，他们虽然也装了豆包，但从心智上一直没觉得看病/健康问题和日常聊天/生活需求是一个类型的需求。
——于是，我很自然地给他们推荐了蚂蚁阿福。

这是一个很聪明的「细分」赛道选择，在一个足够大的、差异化的领域占领独特的用户心智，是一个优秀的战略选择，当前的表现也非常不错的起步。

另外，垂直领域的公有数据和属于用户的私人数据，从当前来看，都有很大概率成为可以持续积累的资产。而基模水平即使略逊于 SOTA，有了数据加成，也不会在体验上形成显著的短板。
剩下的问题交给时间解决。

系统推了一首歌《十一种孤独》，看歌名有点眼前一亮的感觉。

听了几句，忽然听到一句歌词有点没绷住：第九是海蓝时见鲸林深时见鹿，却不见你在梦醒之处。

教训惨痛！真的不能随便寄予期望。

人无法选择目的。

目的选择人。目的让被选中的人成为实现目的那样的人。

很多能力都无需习得，因为人与生俱来就会；但绝大多数人终其一生缺乏幸运，以至于无法在生活工作中找到合适场景运用好他们的天赋和能力。

比如价值投资者奉为圭臬的安全边际理念。
实际上，这看似高大上的概念，实际生活中99.9%的人都熟练使用过无数次：

大便后擦屁股的纸上面真正沾上秽物的地方，面积占比不过一小半，甚至只有十分之一。但每个人都知道要用大一些的纸张——才有足够的安全边际保证手上不会沾屎。

对大部分人和AI而言，核心是给能力匹配上合适的场景。这才是价值的源泉。

北半球冬季星空，手机直出。

先说一个具体的点：
使用AI社交产品时，如果想追求确定性，多半会缘木求鱼，大失所望；
如果放弃确定性诉求，转而追求可能性，则有很多机会超出预期，打开新世界的大门。

PS：感觉这个判断也可以不局限于AI社交产品，而扩大到AI产品。

生产力相关的解决方案要面向AI，消费级解决方案还是要面向人类。

准确地说，消费级解决方案的交付要面向人类，分发也可能面向AI。