文章核心观点 - 对AI影响的普遍预测（如替代岗位、情感陪伴、效率优化）陷入了线性外推的陷阱，未能预见其可能引发的根本性社会“相变” [2][3] - AI作为一种边际成本趋近于零的通用认知能力，其真正的爆发点将发生在交互、供给、组织和认知四个维度引发“相变”，即旧规则失效、新规律诞生 [4][5][6] - 未来的竞争将围绕“让认知能力像电力一样流动”展开，当认知成为基础设施，当前的软件形态、内容生产模式和组织形式都可能失效 [32][33] 交互的相变：过程的消失 - 当前软件逻辑基于“工具论”，用户需完成一系列操作并承担交易成本，例如购买机票需经历输入、比价、选座、支付等多步流程 [7][8] - AI将推动从工具到代理的跃迁，用户只需表达意图，AI代理即可在10秒内完成从行程规划到预订支付的全过程，直接交付结果 [9][10][11] - 这意味着App作为互联网入口的地位将失效，被通用AI代理取代，商业模式将从售卖工具使用权转向售卖结果 [12][13] 供给的相变：现实的即时渲染 - 当前数字内容产业采用“工业库存制”，即预先生产内容并上架分发，赌爆款出现 [14] - AI将推动供给从库存内容转向“即时生成的现实”，内容根据用户个人兴趣与状态实时生成，例如将枯燥的历史课实时改编为用户痴迷的《权力的游戏》世界观 [16][17][18] - 在游戏中，AI能实时监测用户心流状态并动态调整难度、剧情与玩法，实现无限精度的个人定制，内容的边际成本趋近于零 [20][21] 组织的相变：公司会变成负资产 - 公司的存在是为了降低市场交易成本，但AI将使许多环节的交易成本趋近于零 [22] - 大公司原有的流程、合规、分工等优势将转变为负资产，导致决策缓慢、创新滞后，组织内部活力丧失 [24][26][27] - 未来的竞争单位将是“核动力游击队”或“蜂群组织”，例如5个人加20个AI代理就能完成过去500人的工作，它们高度灵活、没有固定编制，通过蚕食边缘市场颠覆巨头 [28][29] - 公司不会消失，但将不再是主要的生产力单位，而需要解释其存在的合理性 [30] 认知的相变：高维望远镜 - 人类科学发现受限于大脑处理高维变量的能力，而AI擅长捕捉高维相关性，不一定解释因果但能提供答案 [31] - AI将成为探索复杂系统的新感官，例如AlphaFold通过“看见”高维规律预测蛋白质结构，在材料学、药物设计等领域解决人类原本无法解决的问题 [31] - 这将导致一个反直觉的时代：先获得答案，再慢慢补上解释，本质上是文明能力边界的扩张 [31]