人的种种行为，都指向同一件事：

“被看见”。

每个公司都是一个商业结构，有自己的目标函数和约束函数，在问题域中占领了一席之地。这些结构稳定下来之后，通常固若金汤。

在 AI 这波生产力浪潮扑面而来之际，一个行业的带头大哥通常不会是第一个拥抱和转变的。毕竟，改变自己的结构，是要先否定之前的成功，再找到新结构，实在很难下狠心狠手。

老二通常会比较激进，积极拥抱这股新力量，力争实现弯道超车。老二的动作，倒逼着老大不得不动起来，但姿势不会太优雅。

在这股浪潮中还蕴含着一股新力量：浪潮原生的创新者。他们完全没有历史包袱，凭借这股新力量，打造全新的结构来更好地解决问题。

于是一幅画面就逐渐形成：在一个问题域中，领头的两位拉扯厮打，缓步前行；远处的后方，有一个黑色的小点正飞奔而来。

一个好问题，就是一个传送门🚪。

前两句正常认知，第三句“我擦！”

过去一年，在我接触的朋友圈中：

论“提问”，当属 @广密

论“有趣”，当属 @葬花达人鲁智深

大家都感觉到我们进入了“问题比答案更重要”的时代，为什么放眼望去，大多仍是言之凿凿的“答案”，而不是令人沉思的“问题”呢？

想要早睡早起，但一到 12 点，脑子里冒出来的全是各种“问题”，此起彼伏，随便抓着一个问题深入想一会，和 ai 聊一会，早睡就又失败了…

互联网时代，数据上云，在软件平台手中，好像天经地义一般。

ai 时代，是不是有机会实现数据主权的反转？

中间切开一刀，该上云进模型上下文窗口的就上，该本地私有数据隔离的就隔。

用户捂着口袋里的数据与服务公司平起平坐。

都说中国过去几十年，占了人口红利，尤其是“工程师红利”的优势，取得了高速增长的成果。

如果把 agent 看作“新人口”，未来 10 年，应该没有比这个“地方”再大的确定性“人口红利”了，如何加仓这个红利洼地就是值得细想的问题了。

有两个值得研究的好问题：

1/ agent 的身份问题

如何区分 a 和 b 两个 agent？它们的身份证体系应该怎么设计和认证？同一个 agent，从 kimi 切换模型到 gemini，它还是同一个身份吗？

2/ agent 的货币体系问题

如何给 agent 一个钱袋子？钱袋子中是法币？btc？还是一种通用 token ？

还原论：向下拆，理解零件。
涌现论：向上看，理解整体。

思考时，向下拆解找机制，向上综合找规律。

可能这就是「吾将上下求其索」的上下吧。