AI时代到来，世界被切成两半
但这一次，谁都别指望能拦住中国人
没有故事的鹿同学 · 观点稿
AI
2026
2
世界分层
12
AI 层级
中国
向上与自信
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世界正在分成两半：一边一路加速冲向前，另一边还在原地打转。
所长林超，是个做知识内容的博主。
但他差不多快两年没再更新。
他说这两年他在香港弄了个基金，人在全球各地来回跑，看各种情况。
他说他这次回来更新，是因为又找回了那种“兴奋感”。
他说，兴奋感没了，人就连一个字都挤不出来。
我读到这里停了一下。
我也很爱表达，我知道他说的并不虚。一个人讲不下去，通常要么是没时间，要么是脱离一线没东西可讲，要么就是心里那股劲已经散了。
那口气不在了，坐在电脑前只剩空白。
所长的结论是：世界在分成两半。
“一半在飞，一半在原地转。”他用一个数学概念来形容飞奔和停滞之间的差距：并不是一倍两倍，而是要用“几万倍”来算。
从某种意义上说，世界确实正在被拉开。
去年我回老家吃过一次饭，和一个做县城生意的亲戚聊到现在的日子。他做了十几年，承认今年不太好做，但又说不出到底为什么。
他强调：东西没变、价格没变、店也没变，可生意就是慢慢变薄。
他聊这段时有点焦虑。
后来我琢磨：或许他那条路上的变化确实不大，但他所在的那条路之外，外面的世界已经被改写了好几轮。自己的小圈子还在原地站着，可时代把整个赛道悄悄挪到了另一条轨道上。他被轻轻推开了。
他以为是今年运气不行。
现实切片
朋友，当年有个哥们你肯定也听过，叫Nokia。
林超画过一张图。他说AI这件事能拆成12层：从最底层的能源，到芯片，再到大模型，最后延伸到上层的经济生态。
他讲了很多层，确实很专业，可我看完后真正记住的只有最底下那一层。
能源。
他轻描淡写地抛出一句——AI计算，本质上是从能源到Token的转化。我反复在想这句话。
它说得很平，但分量极重。
整个AI行业讲到最后，谈的都是“电”。模型有多大、参数多少、训练用掉多少卡，最后都会落回一句：烧了多少度电。
电从哪里来、够不够、贵不贵，这三件事决定了一个国家能不能在这场竞争里真正上桌。
所以你看马斯克公司表面上在做汽车、火箭、脑机接口，可本质上一直在做能源生意。
Tesla看起来是车厂，其实更像是给能源业务套了个车的外壳。SpaceX是把人和能源一起送到地球之外。Starlink用能量铺出一张全球网络。
把这些串起来就是一句话：马斯克抢的是能源入口。
OpenAI找微软要算力，微软把核电站买下来给数据中心供电。三里岛那座核电站停过五年，最后被微软重新点燃。
一个软件公司去买核电站，十年前听着像科幻；今天却变成了常识。
因此再看中国为什么要修雅江水电站。雅江位于世界屋脊，工程难度高到让人睡不着觉。
可修完之后能干什么：下游能输出几千万千瓦的清洁电力，向东又能直接供给东部的数据中心。
这简直是一条战略级的能源补给线，堪称“超级奶妈”，能持续不断地输出。
所以从去年到今年，全球可控核聚变赛道的融资节奏像是被点燃了一样。国内团队拿到几十亿，美国那边的Helion、Commonwealth Fusion也都在砸大钱。
可控核聚变过去六十年一直是“再过五十年就能用”的口号，如今大家突然开始改口：“再过十年就能用”。为什么？因为AI把能源需求推到了一个所有人都没来得及准备的高度。
能源是物理学的地基。地基没解决，上面再多故事都只是空中楼阁。
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AI计算就是从能源到Token的转化。
说到能源，自然还要谈谈芯片。中国现在的打法不是硬追求做出跟美国同等级的单颗芯片，而是：用有差距但仍在追赶的芯片，再配上一流系统。
这就是中国的有效解法。钱老也提过：工程控制论了解一下。
“二流芯片+一流系统”不是AI行业里的权宜之计，而是中国各行各业普遍适用的路子。
比如新能源车：单看每个零件，电池不是中国首创，电机也不是中国发明，自动驾驶算法更不是中国一家独占。但把它们拼成能卖、能跑、能赚钱的产品，全世界就比不过中国。
同理光伏，硅料、电池片、组件每段单拎都谈不上最顶尖，可一旦把这些环节串成完整的产业链，整体竞争力就会变得可怕——全球仍比不过。
当年的高铁、还有大疆、华为、比亚迪，都是这条逻辑。至于现在到底走到哪一步，当然还不好做绝对判断。
当然。
这种路子过去三十年经常被质疑，认为我们没有原创、都是组装。但当“组装”走到一定规模以后，本身就已经是原创。
一台iPhone里面有上百家供应商的零件，把上百家零件协调到能在富士康一天产出几十万台，并且良品率还高得吓人——这件事本身就比单独设计一颗芯片难得多。
这是一种被全世界低估了三十年的能力。去年我和一个一线投资机构聊过，得到过一个很重要、也几乎是共识的判断：顶尖机器人公司，一定会出自中国。
这是对中国制造业的认可。
到了AI这波，这种能力往往会再次被低估，然后再次形成反扑。
中国解法
二流芯片加一流系统，不是临时方案，而是通用打法。
下一波AI红利可能不集中在大模型公司，而会出现在那些做玩具的、做外贸的、做教育的、做医疗的、做广告的——这些在过去几年没有站在科技革命中心的行业。
我认同他说的。但我还想补上一句他没讲的：红利不会平均分到每个行业，而是会更集中地落到一种特定的人身上。
那种人是在传统行业里干了十年以上，手里有真本事，同时又愿意拥抱AI的人。
不是年轻人直接空降传统行业，用AI就能赢。年轻人没有十年的手感，AI给什么他收什么，做出来的东西往往是漂的。
也不是传统行业里那些干了十年却拒绝AI的人能赢，因为他们会被用AI武装起来的对手碾压。
真正能赢的是中间那一类：有十年的肌肉记忆，又对AI没有抵触。这类人会在2026年变得最值钱。
我最近见了一个做女装外贸的人。这个人做了八年外贸，今年三月开始用AI重做整套公司业务：用AI写产品描述，用AI做多语言翻译，用AI出图，用AI先跟客户做沟通，再用AI做数据分析。
他自己一个人加两名员工，把原来八个人要干的活全接了下来。利润率直接比以前高出三倍。
我问他怎么想到这么干。他说自己没怎么“想”，就是去年试着用了一次，发现能用，于是一路把流程改下去。
他说他没什么了不起，就是不怕折腾。所以我喜欢闽南人：不是梭哈就是在借钱梭哈的路上——我把这种称为“AI伴生”。
既然说到这里，我再补一个概念：AI原生公司（Ai native）。
不是“用了AI”的公司，而是按AI的能力从零开始重新设计出来的组织。
用了AI的公司，常见做法是：50个人裁掉10个人，剩下40个人再给每人配一个AI助手去写周报。
AI原生的公司则不同：从一开始就假设最小需要几个人把事撑起来，剩下的都交给AI和外包去完成。
这种公司未来会大量出现。
10+
行业经验
AI
无抵触
最贵
2026 人才
不过，“AI原生公司”可能是创业者的福音，也可能会成为大公司的噩梦。
传统的大公司很难转型成AI原生。组织惯性、利益分配、人员存量、KPI体系、绩效考核、向上管理——这些都在挡路。
让一个5000人的公司说“我们重新设计成50个人再配AI”，你试试：第二天就可能被剩下的4950人联手拉下马。
因此这一波既是“大公司用AI升级”的故事，也是“小团队用AI干掉大公司”的故事。
在每个传统行业里，都会冒出这样的团队：他们三五个人甚至远少于原来的人员和资源，用AI把过去需要三百人才能做完的事情干掉，而且还能做得更好。
三年之后，原来那家三百人的公司还在开会讨论AI战略；而那三五人的小团队已经把市场吃掉大半。
这件事在过去十年的移动互联网时代发生过一次，下一波还会发生，而且规模更大。
我以前做消费品品牌时，有句常被提起的话——每个消费品类都值得被重做一遍。后来你会发现，它不到十年就从“重做消费品”变成了“AI时代所有公司都可以被重做”。
我那个朋友的公司只有六个人、四条产品线，他就是这么干的。
他不是先有公司再去用AI，而是从公司只有他一个人的时候开始，每增加一个人就会反问：这个岗位是否真的不可替代？能不能被AI承担一部分？
这种思路下，公司就很难变胖。
公司不变胖，人的负担就轻；人轻了，反应就更快。
但我也跟他说，AI原生也有反作用力——变不胖的公司往往也长不大。
三个人的AI原生公司，在营收上限和管理上限上，可能就会被锁死在那里。
所以AI原生不是终极答案，而只是新阶段的起点。
他想了想说：对，但“起点”比“终点”更重要。
能站到起点上的人，已经赢过90%的人了。
起点比终点重要。能站到起点上的人，已经赢过90%的人了。
斯坦福之前做过一个调查：问全球几十个国家的人怎么看待AI。
结果欧洲人不太兴奋也不太紧张；日本人觉得AI就是好用的PPT工具；美国人则是紧张感大于兴奋。
在硅谷里大家大干快上，民众却在街头抗议，反AI的组织一个接一个冒出来。
只有一个国家，整体“紧张”程度很低，“兴奋”程度全球最高。
那个国家就是中国。
全球最兴奋的地方在中国。是不是很意外？
新的机会会出现在哪里？
我自己想了想，至少有几个方向现在是热的。
一个是Agent。
模型这件事大厂已经卷得差不多了，普通创业者插不进去。但Agent这一层还远没成熟，国内国外都在摸索。
能真正“干活”的Agent，是能稳定交付一份可用结果的产品。目前还没有人把它真正做出来。
第一个做出来的人，往往就会把整个赛道吃掉；当然，各自为战也是厂商们的拿手好戏。
一个是垂直行业的AI产品。
法律、医疗、教育、设计、心理、税务……每个行业都需要一个真正懂行的AI，而不是泛用的大模型去硬凑。
通用大模型解决不了这些行业的深层问题。
垂直产品的特点是：壁垒不在技术，在数据和领域知识上。
所以这是十年行业经验人的机会，不是技术出身人的机会。
一个是AI时代的内容。
过去十年内容平台靠的是流量逻辑，接下来十年更可能变成“信任逻辑”。
AI让内容产能爆炸，爆炸出来的是垃圾过载；过载之后，人会回头去寻找少数真正可信的人。
做个人IP、做小众社群、做高密度内容的人，这一波会有结构性的机会。
一个是出海。
中国的服务业、内容、消费品过去难出海，主要卡在语言和文化壁垒。
AI把这两道墙削平了一大半。
一个三个人的中国小团队今天就能同时服务美国、东南亚、中东、欧洲；三年前这几乎是天方夜谭。
所以做全球生意的中国人，下一波可能会有一段大丰收。
还有一个是硬件。
AI最终要落到物理世界里：机器人、智能眼镜、智能家电、智能汽车。
中国拥有全球最完整的硬件供应链。
过去几年这事常被称作“卡脖子时代的累赘”，下一阶段可能会变成“AI时代的护城河”。
机会清单
Agent
先成熟，也先吃到工作流入口
垂直行业 AI
壁垒不只在模型，更在数据和行业理解
AI 时代内容
流量会过载，信任会更值钱
出海
语言和文化壁垒，被AI削平了一大半
硬件
AI终究要落进物理世界，供应链就是护城河
说到这里，我想聊聊中国人骨子里的两样东西。
第一样叫“向上”。
中国人见到光就想钻过去，不犹豫、不矫情，不会先分析半年才决定要不要动。
这种性格在欧洲人眼里像莽撞，在日本人眼里偏粗糙，在美国精英看来是不讲究。
可在历史上每一次大变局里，跑得快的人往往更容易赢。
所以你看现在的中国AI创业圈：程序员在做Agent，律师在做法律AI，老师在做教育AI，医生在做医疗AI，做外贸的用AI重做公司，做内容的用AI重做工作流。
每个人都在动手，每个人都不等。
这种全民开干的场面，全世界很难再找到第二个。
在和平年代显得珍贵，但在大变局里就是硬实力。
第二样叫“自信”。
中国人骨子里有一种很特别的东西：不信命，信人。
不信命，是指他不接受“这件事注定做不成”。信人，是指他相信只要人还在，事情就总有办法做出来。
国外遇到事往往去求上帝；中国人遇到事，多半是自己上。
这股东西很难用经济学或社会学解释。它从大禹治水那里就已经存在，从愚公移山那里也一直延续，从几千年里无数绝境逢生的故事中长出来。
一个民族能扛过那么多几乎活不下去的时刻，靠的不是运气，而是那股“我不认”的劲。
我想到去年看到的一句话：一个老工程师说，他参与过不少难题。每次卡住的时候，他想的不是“这事能不能做成”，而是“我还能再试一种办法吗”。
他说当他试到第三百种办法时，事情就成了。
他说这不是他厉害，是因为中国人都这样。
我觉得这段话很打动人，因为它讲的是一个真实存在的东西。
这种精神刻在我们的语言里、教育里、家庭里、童年里。
我们小时候听的故事，往往不是王子和公主从此幸福生活，而是精卫填海、夸父逐日、司马光砸缸——每个故事的核心都在“不认”。
不认命的人聚在一起，就会形成一种世界独一份的能量。这股能量，是中国未来十年的最大底牌。
也许它就是玄而又玄的“运”。
芯片可以追，能源可以建，模型可以学，系统可以搭。
这些都是显性的东西，可以用钱和时间去堆。
但一个民族骨子里的“向上”和“自信”，是堆不出来的，要么有，要么没有。
中国有。
别人都在追逐光，而我们自己，就是光。
这一波，谁也别想拦住中国人。
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by 没有故事的鹿同学