周末收到莉总赠票，去听了刘润的2026年年中大课。周末“弃娃”一天，跑去追星上课，想想也是一种奢侈。我上一次听润总的年中课，翻了下笔记，还是2021 年。那一年，他讲数学、物理等基础学科在商业里的应用，让我印象很深，也受益至今。这一次的主题是AI 落地，正好也是我每天都在琢磨的事。坦白说，作为一个几乎天天泡在 AI 里的人，课程里的大部分信息我并不陌生，甚至会觉得：“好像都知道。”但真正打动我的，是他对内容的结构化编排，以及他一贯独特的表达方式。知识本身很重要；
但把知识讲清楚、讲透、讲得让人愿意听下去，同样是一种能力。
01｜糖葫芦模型
02｜商业的一切，都在降本
我们学新技术、用 AI，不是为了追热点，而是用它去解决那些：“原来太贵，所以没人解决”的问题。
AI 落地，不是到处找场景，而是在组织里找到真正值钱的问题。AI 最该落地的地方，
是那些过去值得做、但曾经做不起的地方。
03｜AGI 已经来了，只是分布不均
AGI 在 2026 年 2 月 5 日这一天，已经来临。“什么是 AGI？”
AGI 已经来临，只是分发得并不均匀。
那天，OpenAI 和 Anthropic 分别发布了：AI 已不只是写代码，而是能自主修改、优化程序，甚至开始参与自身能力的迭代。当很多人刚学会 “Token” 这个词，却发现 Token 的最大消费者，已经不再是人，而是 AI 自己。今天的 AI，正在进入一个新阶段：
Token 在烧 Token。
04｜需求的本质，是“价值 − 成本”
只是过去，这些需求没被满足，不是因为没有价值，而是因为：开发成本 > 能带来的价值。
SaaS 的本质，是把大量头部企业的共性需求抽象出来，做成标准产品，再卖给更多企业。但在这个过程中，企业个性化的需求往往会被妥协。要么接受标准化软件的限制，要么支付高昂的二次开发费用。
更多时候，它们只是被压在业务流程里，没人再提起
05｜AI 不直接改变行业，而是先改变软件
AI 改变软件，软件改变世界。
它才会真正进入各行各业，改造流程、组织和商业模式。AI 真正解决的，是软件成本问题。
曾经，工业革命用机器效率改变了物理世界的生产方式；而今天，AI可能正在用软件效率，改变数字世界的生产方式。
06｜人类的大脑，是一台预测机
所谓认知，
就是用一套旧模型，去解释一个不断变化的新世界。
07｜吊桥效应：紧张 ≠ 心动
如果一个男生想约女生第一次约会，最好的地点是哪里？因为当女生走在吊桥上时，会看到下面的悬崖，感受到桥身的晃动，身体会自然产生紧张感。
这时，前面的男生回头扶她一把。她一抬头，可能会突然觉得：哇，好像有点心动。
为什么会这样？
因为人在吊桥上，会预测自己可能掉下去。预测到风险，情绪反应就是紧张；紧张带来的身体反应，是肾上腺素分泌、心跳加快。
而心动的身体反应，也很相似。
所以，人有时会误把紧张解释成心动。
情绪不是事实本身，
而是我们对身体反应的一种解释。
08｜失恋的痛苦，来自“预测模型失效”
从这个角度看，“数字亲人”分身会带来复杂的伦理问题：人本来应该通过一次次现实反馈，
慢慢修正自己的世界模型，从痛苦中走出来。
09｜智力 ≠ 判断力
智力：会做表格、写文章、做 PPT，完成标准化任务；判断力：在复杂、不确定、有代价的场景中，基于经验、价值观和责任感，做出选择。智力解决“怎么做”；
判断力决定“该不该做”。
10｜双重约束，让人选择不动
双重约束最可怕的地方在于：
它会让所有人最终的选择是——不动。
