文章核心观点 - 文章批判了商业世界对“第一性原理”的集体误读和滥用，指出其被简单等同于拆解问题或用作时髦标签，而忽视了其本质[7] - 在AI技术奇点、全球地缘政治重构等非连续性断层期，依赖基于过去经验的归纳法（类比思维）是危险且低效的，需要转向基于事物本质的第一性原理思维[8][21] - 第一性原理思维是反人性的，需要刻意练习，其威力在于能发现被认知盲区遮蔽的、高达10倍的创新空间，而不仅仅是比对手好10%[38][43] - 在当今存量博弈与技术爆发并存的时代，第一性原理思维正从少数人的“奢侈品”转变为每个渴望在变局中立足者的“刚需必需品”[66][68] 对归纳法（经验主义）的批判 - 人类大脑是精密的“归纳机器”，默认“过去如此，未来亦必如此”，这在环境稳定的时代是高效策略[11][12] - 哲学家罗素的“火鸡”故事揭示了归纳法的致命缺陷：其隐含了“未来是过去的连续性延伸”这一巨大假设，而在非连续性断层期，此假设会崩塌[13][19] - 当前（2026年）正处于人类历史上最大的“非连续性”断层中，AI技术奇点、全球地缘政治重构等因素使得所有经验曲线失效，依赖“类比思维”如同看着后视镜开车冲向悬崖[21] 第一性原理的本质与定义 - 第一性原理最早由亚里士多德提出，指系统中最基本的、不可省略且不可被推导的命题或假设，是系统的“元起点”[25][27] - 第一性原理思维基于“物理”和事物的本质属性，而非外部的比较（如竞争对手、历史数据）[40] - 以特斯拉电池为例，行业公理是电池组成本高达600美元/千瓦时，但通过第一性原理拆解（还原为金属原材料并计算伦敦金属交易所现货价格），发现物理极限成本可达80美元/千瓦时，揭示了巨大的创新空间[31][33][34] 第一性原理思维与类比思维的对比 - **类比思维**：基于“比较”，参考系是外部的（如竞争对手、历史数据），思考路径是在旧轨道上微调，例如思考如何将电池成本从600美元降低到500或550美元[32][40] - **第一性原理思维**：基于“物理”和本质，参考系是内部的，通过质疑、拆解、寻找基石（如物理定律、基本事实）、计算和重构来发现根本可能性[33][40][41] - 第一性原理思维的威力在于发现被认知盲区遮蔽的、高达10倍（10x）的创新空间，而不仅仅是进行10%的改良[38] 习得第一性原理思维的方法 - 第一性原理思维是反人性的，需要对抗大脑的“认知吝啬”和从众压力，进行高强度、刻意练习的“思维体操”[43][44][45] - **动作一：归零**：必须审判并搁置所有理所当然的“隐含假设”，将思维归零到一张白纸，达到“无知之知”的状态[46][47][48] - **动作二：下沉**：寻找系统中不可违背的“基石”，如基础学科定律（物理学、数学）、基本人性（贪婪、恐惧）或系统核心要素（供需关系）[49][50] - **动作三：重构**：基于找到的“基石”进行严格的逻辑演绎（“因为A，所以B”），像搭积木一样构建出整个解决方案[55][56][57] 第一性原理在日常决策中的应用案例 - **职场发展**：本质是价值交换，基石是稀缺性决定价格，推演出应投资于AI无法替代、具有复利效应的技能以成为“不可替代的资产”，而非无效加班或搞关系[60] - **产品创新**：本质是提供解决方案，基石是用户未变的痛点（更懒、更便宜、更爽），推演应关注AI能否将用户解决成本降至零，而非简单模仿竞品功能[61] - **投资理财**：本质是放弃现在消费以换取未来更多消费能力，基石是资产内在价值等于未来现金流折现，推演出黄金不产生现金流，只有优秀企业（股票）能创造增量财富[62] 时代背景与第一性原理思维的迫切性 - 过去（电梯上行期），运气常被伪装成能力，红利被误读为实力，第一性原理思维是奢侈品[63][64] - 当前进入“存量博弈”与“技术爆发”并存的复杂周期，风停了，电梯在维修[65][66] - 当AI让知识获取成本归零，“思考得深”比“知道得多”更重要；当行业周期缩短，“经验丰富”可能成为累赘；当赛道挤满模仿者，只有“颠覆式创新”才是出路[66] - 因此，第一性原理思维正从天才的“兵器”转变为普通人的“救生圈”，成为在时代变局中立于不败之地的“刚需必需品”[67][68] 关于“混沌”平台的描述 - “混沌”平台十年来专注于浇灌认知的“根”，即第一性原理思维，旨在在流变的时代交付那个不变的“一”[69][70][71] - 自2014年由李善友教授将“第一性原理思维”引入中国商业世界，该平台自称是中国讲此思维最透彻、系统、全面的地方[72][73] - 其提供的体系具有系统性（完整思维体系）、透彻性（直达内核）、全面性（覆盖多维度场景）和实践性（通过案例与刻意练习内化能力）的特点[73]

文章核心观点 - 过去十年依赖的“归纳法”商业思维在2026年已经失效，AI成为基础设施、消费进入存量博弈、出海成为企业必修课，企业需要一套新的“生存操作系统”来穿越周期与内卷 [2][3] - 企业突围遵循一条清晰曲线：在红海市场中实战生存、寻找外部增量、稳定组织与个体、最终用AI重塑商业底层逻辑 [4] 第一板块：实战突围——买方市场的“反内卷指南” - 该板块旨在解决企业在买方市场下最焦虑的“如何卖货”和“流量昂贵”问题，提供从看周期到建系统的完整实战链路 [5][6] - 核心逻辑是告别流量焦虑，回归产品与品牌的第一性原理 [7] - 课程一由启承资本常斌主讲，聚焦于穿越周期、重新定义主流市场并掘金万亿新蓝海 [8] - 课程二由王斌主讲，其手握4个20亿级大单品，教授如何运用第一性原理打造首年销售额破亿的超级单品 [9] - 课程三由Gaga前CMO Jennifer Jia主讲，提出用“编辑思维”和“反流量”的资产配置逻辑来重构人-场-货关系，打造不被算法裹挟的品牌 [10] - 课程四由超级碗创始人高松主讲，探讨品牌如何从追求短期愉悦转向提供长效健康价值，通过极致用户洞察成为“活人”品牌 [11] - 课程五由云乔资本曾小军主讲，教授如何将商业想法封装成可精密运转、可复制的商业系统 [12][13] 第二板块：寻找增量——硬科技与全球化的“新战场” - 该板块核心逻辑是国内市场内卷加剧，企业必须寻找空间和时间上的新红利 [14] - 课程六由峰瑞资本合伙人马睿主讲，结合“十五五规划”，从科学家、前政策制定者和投资人三重身份视角，分析中国2026年科技创业与投资机会，提前卡位硬科技爆发点 [15] - 课程七由TikTok官方唯一华人讲师孙思远主讲，聚焦中国品牌出海的黄金十年，通过AI赋能内容电商实现10倍增长，并提供实操的“Waves模型” [16] 第三板块：个体进化——不确定时代的“定海神针” - 该板块核心逻辑是外部环境越不确定，企业家和组织的内核越需要稳固 [17][18] - 课程八由孤独大脑作者喻颖正主讲，旨在为个体构建一套涵盖财富、健康、关系、成长的“人生复利系统”，以应对外部剧变 [19] - 课程九由熊猫传媒创始人申晨主讲，从心力维度教授企业家如何在高压周期中激发个体潜能并凝聚组织 [20] 第四板块：底层重塑——AI时代的“新操作系统” - 该板块是终极解法，将AI视为2026年及未来十年的“新基建”，旨在对企业进行根本性重塑 [21][22] - 核心逻辑是摒弃互联网思维，不能将AI仅视为工具，而应作为商业第一性原理来重构企业 [23] - 课程十由元理智能创始人张帆主讲，强调用“演绎法”而非“归纳法”从战略、产品到组织彻底重写企业的AI落地路径 [24][32] - 课程十一由孩子王CTO王海龙主讲，以孩子王实现“20亿增量与1.5亿降本”的真实账本为例，论证AI可以成为利润中心而非仅是效率工具 [25][33] - 课程十二由云九资本合伙人Mars主讲，定义真正的AI原生设计，弥补技术与用户间的鸿沟，而非简单添加对话框 [26] - 课程十三由混沌创新领教李想主讲，提供一套可操作的“组织基因重构路径”，让企业能够真正适配并长出AI能力 [27]

投资研究方法论 - 投资的本质是关于未来的研究与判断过程，其底层方法可拆解为归纳法和演绎法[1] 在AI时代巨大的不确定性中，需要引入第三个维度：理性边界，以对抗认知上的模糊性[1] 归纳法：从历史样本总结规律 - 归纳法是从大量具体事实与历史样本出发，提炼一般性规律和可复用框架，再用于判断新案例的方法[10] 在投资实践中，归纳法依赖历史案例、核心数据、可对比样本和可迁移模式来推断公司未来走向[10] - 归纳法可分为三种典型类型：类比归纳（如“时光机理论”，将美国已验证模式复制到中国）[10]、枚举归纳（寻找决定成败的关键北极星指标，如留存率、复购率、LTV/CAC）[11]、统计归纳（从胜出者中抽象出可反复验证的成功模式，如规模效应、网络效应）[11] - 使用归纳法需满足三个前提：可比性（研究对象与历史样本核心机制一致）[14]、稳定性（历史数据生成机制在未来保持稳定）[14]、可识别性（能区分关键变量与噪音）[14] 若不满足，易陷入六类错误，如刻舟求剑、邯郸学步、因循守旧等[15][16] 演绎法：从原理推演未来 - 演绎法是从一般性原理、假设或理论出发，通过逻辑推理推断未来走向的方法[18] 在投资中，需从宏观环境、产业演化、技术进步和商业原理中寻找结构性线索[18] - 演绎路径可分为三类：行为变迁的演绎（从用户习惯变化推演新商业模式，如O2O、短视频）[18]、结构驱动的演绎（从宏观结构长期变化推演产业机会，如人口老龄化、新能源）[18]、技术范式的演绎（从技术量级突破推演全新时代，如PC到移动端、大模型）[19] - 演绎法需注意四个方面：前提正确（逻辑链条基于坚实规律）[30]、可验证中间变量（关键环节需可验证）[30]、清楚逻辑边界（明确结论失效情境）[30]、具备修正能力（随现实变量调整判断）[30] 否则易陷入陷阱，如昙花一现、周期误判、一厢情愿等[31] 案例分析与应用 - 在跨境电商案例中，仅用归纳法会因低件单价（10美元）、低复购率（次季度留存10%-13%，一年后留存4%-6%）和增速放缓（2018年一季度明显放缓）而错失SHEIN（去年销售收入380亿美元）[4][5][12][13][14] - 在短视频产品案例中，通过演绎法分析产品形态（抖音全屏模式vs快手双列信息流）、流量分发逻辑（抖音为消费者服务vs快手为普通人服务）、增长哲学（抖音大规模投放）和内容生产策略，可推断抖音更可能成为国民级注意力基础设施[21][22][23] - Weee!投资是归纳法与演绎法结合的典型案例：归纳维度显示其季度复购率行业高位且稳定[25]；演绎逻辑包括线下超市模式三角矛盾（Weee!通过中心化仓储实现无限货架）[26]、次日达成本优势（单车每小时完成10-15单，比即时达单均配送成本低7-8美元）[27]、与综合电商竞争差异（生鲜供应链能力不同）[27]、技术迭代优化成本结构[28]、多族裔市场扩展潜力（复购率甚至高于华人群体）[28] AI时代的投资挑战与应对 - AI时代传统研究方法失效：历史样本不再参考（归纳法难发挥作用），技术演进高度非线性（演绎法推论难收敛）[33] 需从第一性原理出发，从“哪些事情一定会发生”反向推演路径、时间窗口、产品形态和创始人[33] - OpenAI的Scaling Law（语言模型损失与参数规模、数据量、计算量存在幂律关系）成为大模型时代底层物理定律[34] 智能跃迁必然发生，投资机会藏于四大约束被突破的过程：算力瓶颈、能源瓶颈、数据瓶颈、人才瓶颈[34] - 设定理性边界的三条原则：从不可逆变量开始思考（确认“什么不会变”）[37]、用约束条件而不是结果做推理（更接近事实）[37]、用路径演绎替代结果演绎（技术突破是对路径的修正）[37] 方法论总结 - 用归纳法了解过去（明白“为什么会这样”），用演绎法思考未来（看见“可以变成什么样”）[39] 两者都有前置条件和适用范围，需避免单一思维框架陷阱[39] 在快速变化时代，设定理性边界可对抗巨大模糊性[39]

杨振宁的核心观点与教育观察 - 当一件事情违背直觉时，可能隐藏着重大的发现，应予以重视 [1][2] - 中国教育体系过度依赖演绎法，而归纳法使用不足，限制了从现象中发现新规律的能力 [2] - 直觉与逻辑、归纳与演绎的结合对于科学突破和有效思考至关重要 [3] 直觉的神经科学机制 - 直觉并非感觉，而是大脑潜意识层面的全域计算，由无数神经元对非语言信息、高维感觉和时空模式进行模糊计算后形成的判断 [4][5][6] - 意识是潜意识的“后期编辑器”，负责将潜意识的高维判断解释为可交流的语言或数学公式，是计算结果的低维投影 [7] - 全局神经工作空间理论将意识比作月亮的可见部分，而潜意识是整块月球，只有部分能被显影为可叙述的概念 [8] 直觉在科学发现中的作用 - 物理学史上的重大突破，如牛顿、爱因斯坦、杨振宁与李政道的发现，均源于直觉与现有逻辑或公式的不对称性 [10] - 科学奇迹诞生于语言和公式尚未准备好，但直觉已先抵达未知边界的时刻，理性演绎用于验证潜意识的预感 [11] 教育方法对直觉的影响 - 标准化和追求“正确”的教育体系压抑了潜意识与意识的矛盾，导致个体不再诚实面对感受，直觉系统陷入沉睡 [12] - 准确的直觉需要保持真诚、不压抑和感受的开放性，这是天才的共通特质 [13] - 归纳法迫使学生在“未知”中试探，能激活潜意识的全域计算系统，而长期使用演绎法则会削弱从经验中发现新规律的能力 [15] 理想的教育与学习模式 - 优质教育应建立“归纳→激活直觉→演绎验证→回归经验修正”的循环，使学习成为探索的愉悦而非记忆的折磨 [16][19] - 通过归纳法重新学习，例如从实际问题（如求球体积）出发再回溯理论（如泰勒级数），能有效激发学习兴趣和深度理解 [17][18] 直觉能力的普遍应用与保护 - 直觉能力适用于人际交往、市场观察等多个领域，能处理微表情、市场异常等无法用语言精确描述的信号 [21] - 这种直觉能力是每个人与生俱来但在成长过程中易被磨灭的天赋，需要像保护视力一样加以呵护和信任 [21][22]