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人类有了火，但还没有玩转它 理念真空与推演真空 今天的困境在于，我们已经拥有了 AI 这团“火”，但却处于理念真空与推演真空之中。理念真空意味着缺乏新的概念体系与价值叙事来承载这股力量；推演真空则是没有可验证的方法论，人们只能在旧语言的框架下勉强描述新的现象。就像远古人类发现火时，只会照明和取暖，却不知道如何系统地利用它。面对这样的空白，新的写作与推演就必须承担起“方法论生成器”的角色，把火从偶然的工具变成秩序化的文明基础。 你关注的AI初创企业，从2年前到现在的，还剩几个了？ 一方面，大批初创企业试图乘着 AI 的热潮创业，但超过 95% 以失败告终。他们往往只是把大模型简单地“包一层壳”，做一个应用或者工具，却缺乏更深层的理念支撑与方法论推演。结果是，产品没有核心价值，生态缺乏粘性，很快就被淘汰。 另一方面，大模型的落地应用遭遇瓶颈。很多用户虽然惊叹于模型在对话、写作上的能力，但在聊完天之后却茫然无措，不知道还能做什么。换句话说，大模型释放出了“火”的潜能，但没有与之匹配的“用火之道”。 这恰恰说明：没有理念和推演，光有火种无法形成文明。当下的问题不是大模型能力不足，而是社会缺乏一套新的叙事和方法去承载、引导和扩展它。写作与推演的重要性就在这里——它们是方法论的生成器，可以将零散的功能场景整合为系统性的结构框架，把“会聊天的机器”转化为“推动结构性变革的工具”。 成为真正的”火“，必须完成”基础设施“的升级 这实际上已经触及到一个更宏大的社会层面的问题。我相信，像 Sam Altman 这样的 AI 顶流人物是清楚的，但真正要解决，可能需要整整一代人的努力。问题的核心在于：我们正处在 协议缺失 的真空地带。 今天的大模型提供商们，有的把 LLM 当作一个 产品（LLM as a Product），强调功能封装、场景应用；有的则把 LLM 当作 原材料（LLM as a Raw Material），强调作为底层能力供他人调用。两种模式看似都合理，但它们背后的社会意义和发展路径完全不同。前者对应的是“应用工具”的逻辑，后者则预设了 LLM 将会像 电力 一样，成为未来的基础设施。 如果要真正跨越到“LLM 等同于电力”的那一步，人类社会需要的不仅仅是技术迭代，而是一整套 社会认同、立法体系、基础设施建设 的跟进。换句话说，AI 的未来不是单靠几家科技公司能决定的，而是整个社会制度要与之对齐。从标准制定、法律约束，到行业协议、教育体系，再到全球性的治理框架，缺一不可。这些工作量是 成指数级的浩大，是“翻越整个大陆腹地”的级别，而不是几家创业公司或者一个研究团队能搞定的。所以其中也会诞生指数级的机会。这就是这代年轻人的机遇。 换个比喻：现在我们手里已经有了“电”，但社会还没建好“电网”，没有统一的插座标准，没有定价体系，没有用电的法律规范。要让大模型真正像电力那样融入社会，成为新的文明基础设施，必然要经历一个漫长、复杂、甚至伴随冲突的制度性建设过程。 我在这篇推文里： 我畅想一个AI基础建设完备，但是又有清晰应用边界的未来:如同电力 https://t.co/bEQkCZUAY9 AI 的瓶颈不在于能力本身，而在于人类社会如何建立配套的协议和制度，把“模型”从新奇的玩具，真正转化为和电力同等地位的基础设施。 如果没有 全民众级别的普及与参与，单靠技术圈内部“画饼”，是无法推动大模型真正跨越到基础设施层面的。技术人可以不断迭代模型、描绘未来蓝图，但这些努力如果脱离社会认同，就很容易停留在圈层自嗨。 历史上类似的情况并不少见。电力、互联网、移动通信，哪一项不是在完成了从实验室到全社会普及的跨越之后，才真正成为文明的底层设施？这中间不仅需要技术突破，更需要 制度化的普及：教育体系把“电学”纳入基础知识，法律体系规范用电与安全，公共投资建设电网与电厂，直到每个家庭都能用上电，电才真正“无处不在”。 AI 也是同样的逻辑。技术圈可以先行一步，但最终的落地需要 广泛的社会参与： 认知普及：普通用户要理解 AI 能做什么，不能做什么； 制度跟进：立法、伦理、治理要对齐新的风险与机会； 文化接受：社会要形成一种“与 AI 共处”的新常态，而不是恐慌或排斥。 没有这些全民层面的参与，再先进的模型也只能在技术圈内部自我循环，很难成为真正的文明级基础设施。 大模型能否像电力一样进入社会，不取决于技术本身，而取决于全社会的普及、认同与参与。 更重要的是，大模型本身的语言能力，恰好提供了前所未有的低门槛普及工具。过去新技术的传播往往依赖专家解读、课程设计、媒体中介，成本高、速度慢；而现在，大模型能够直接用自然语言与任何人沟通，随时随地扮演“解释者”和“翻译器”。这意味着 认知的传播变得既容易又低廉，理论上可以像“普及扫盲”一样，把 AI 的理解快速渗透到社会的各个角落。 换句话说，大模型不仅是需要普及的对象，它本身也是普及的手段。这种双重角色，正是它能否从“技术圈的新玩意儿”走向“文明级公共设施”的关键。 技术圈中有人需要从事传播者的工作，将艰难晦涩的语言，大众化，平白化。并且在各行业，各人群中适配AI的最佳用法。 传播者的核心职责 翻译：把艰深的技术语言、学术话语，转化为大众能理解的日常表达。 不只是简化，而是要做到“去除术语的同时不损失本质”。 普及：面向不同的行业（医疗、教育、法律、艺术…）和不同人群（学生、职场人、创业者…），设计各自能理解的入口和案例。 让 AI 不只是技术圈的讨论，而是成为广泛可用的工具。 适配：针对不同群体，提炼出他们与 AI 的最佳交互方式。 医生需要“辅助诊断+文书整理”，律师需要“条款对比+案例检索”，教师需要“备课+答疑”，普通用户需要“日常助理+学习伙伴”。 传播者要做的是：帮他们找到最短路径，而不是让他们困在术语里。 （4/n)