Eli Cohen 很不甘心。

不是因?yàn)樗膭?chuàng)業(yè)失敗了。創(chuàng)業(yè)失敗很正常。他不甘心的是，和自己幾乎完全一樣的想法，別人做成了。

2010年，這個(gè)住在以色列的中年人掏了兩萬(wàn)美元，想把一個(gè)在線教育平臺(tái)的構(gòu)想變成現(xiàn)實(shí)。錢(qián)燒光了，產(chǎn)品沒(méi)做出來(lái)。同一年，一家叫 Udemy 的公司用幾乎相同的概念起步。2021年，Udemy 以40億美元估值上市。

Cohen并不是在怨恨。他把自己從這次失敗里撿回來(lái)的教訓(xùn)總結(jié)得很清楚：想法不值錢(qián)，值錢(qián)的是把想法做出來(lái)的能力。

這句話，是過(guò)去二十年互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)的底層憲法。它定義了誰(shuí)配站在牌桌上：不是那個(gè)在酒吧里舉著 IPA 啤酒說(shuō)"我有個(gè)天才的想法"的人，而是那個(gè)能寫(xiě)代碼、能組團(tuán)隊(duì)、能把產(chǎn)品推到 App Store 里的人。

十二年過(guò)去。2026年。

Cohen 又回來(lái)了。這次他用 AI 花了幾周時(shí)間，做出了一個(gè)冥想 App。他自己說(shuō)的原話是：「二十年來(lái)第一次，想法和產(chǎn)品之間的墻倒了。」

墻倒了，這是真的。但他馬上發(fā)現(xiàn)了另一件事。

墻的另一邊不是樂(lè)園，是一個(gè)屠宰場(chǎng)。

先看一個(gè)數(shù)字。

市場(chǎng)情報(bào)機(jī)構(gòu) Appfigures 的數(shù)據(jù)顯示，2026年第一季度，全球 iOS 和 Android 平臺(tái)新上架了 414,000 個(gè) App。同比暴增 115%。與此同時(shí)，App 更新量是去年同期的三倍。

但另一個(gè)數(shù)字才真正要緊：同一個(gè)季度，全美國(guó)只有 118 個(gè)新 App 達(dá)到了 Appfigures 定義的「高牽引力」標(biāo)準(zhǔn)，即下載量超過(guò)五萬(wàn)次。

118。除以414,000。

0.02%。

剩下來(lái)的 99.98%，不是做得差，不是有 bug，不是交互不好。它們只是沒(méi)人看見(jiàn)。沒(méi)人下載。沒(méi)人關(guān)心。

這是一個(gè)被絕大多數(shù)討論忽略掉的結(jié)構(gòu)性事實(shí)：AI 解決的，是供給側(cè)的問(wèn)題。它可以讓你在三小時(shí)之內(nèi)做完過(guò)去三個(gè)月才能做完的東西。但它沒(méi)有、也不可能解決需求側(cè)的問(wèn)題。

一個(gè)人一天還是只有 24 小時(shí)。一個(gè)手機(jī)屏幕還是只能放幾十個(gè) App。一個(gè)人的注意力還是會(huì)被那幾個(gè)他最熟悉、最信任、最離不開(kāi)的產(chǎn)品全部吃光。

當(dāng)供給爆炸、需求剛性，中間被擠碎的，就是那 99.98%。
這件事并不是意外，它甚至有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的法則，在經(jīng)濟(jì)學(xué)里已經(jīng)回響了一百六十年。

一、煤的悖論：為什么效率越高，競(jìng)爭(zhēng)越慘烈

1865年，英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉·斯坦利·杰文斯出了一本書(shū)，叫《煤的問(wèn)題》。他在書(shū)里發(fā)現(xiàn)了一個(gè)讓他自己也感到不對(duì)勁的悖論：詹姆斯·瓦特改良蒸汽機(jī)之后，每臺(tái)機(jī)器用更少的煤干更多的活。按道理，英國(guó)的總耗煤量應(yīng)該下降。

但實(shí)際發(fā)生了相反的。

瓦特申請(qǐng)專(zhuān)利的 1769 年到杰文斯出書(shū)的 1865 年間，英國(guó)煤耗漲了十倍。效率提升沒(méi)有減少消耗。它推高了消耗。煤變便宜了，于是煤的應(yīng)用場(chǎng)景爆炸了：鐵路、煉鐵、遠(yuǎn)洋航運(yùn)，每一個(gè)過(guò)去用不起煤的地方，現(xiàn)在都用上了。

杰文斯悖論的鐵律是：一種關(guān)鍵資源的效率暴漲，不會(huì)減少它的消耗，反而會(huì)讓消耗量飛升。因?yàn)樾蚀蜷_(kāi)的，是過(guò)去根本不存在的需求場(chǎng)景。

這套邏輯可以完整地扣在今天的創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)上。

AI 就是創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)里的瓦特蒸汽機(jī)。寫(xiě)代碼的效率暴漲了一百倍，于是寫(xiě)代碼這件事的應(yīng)用場(chǎng)景爆炸了。過(guò)去做不起的項(xiàng)目現(xiàn)在做得起，過(guò)去沒(méi)時(shí)間試的方向現(xiàn)在可以同時(shí)試十個(gè)。結(jié)果不是軟件變少了，是軟件多到把整個(gè) App Store 變成了一個(gè)你連噪音都分不清的噪音海洋。

但這里有一個(gè)過(guò)去討論杰文斯悖論時(shí)很少被追問(wèn)的問(wèn)題：煤消耗漲了十倍，每塊煤的價(jià)格是漲了還是跌了？

歷史給的答案很清楚。煤作為商品，價(jià)格的長(zhǎng)期走勢(shì)是向下的。真正賺錢(qián)的不是挖煤的，是用煤造了鐵路、煉了鋼鐵、開(kāi)了工廠的人。

效率讓煤變得更便宜、更普及，同時(shí)讓煤本身不再值錢(qián)。

我們今天在 App Store 里看到的，就是同一件事的 21 世紀(jì)版本。做 App 的能力正在變成煤。它極度充沛，不可或缺，但同時(shí)，單塊煤不值錢(qián)了。

值錢(qián)的東西搬到了別的地方。

二、四根柱子的崩塌：當(dāng)知識(shí)退化成基礎(chǔ)設(shè)施

這里有一個(gè)更深層的結(jié)構(gòu)值得思考。

過(guò)去幾十年，知識(shí)、技能、創(chuàng)造力的商業(yè)價(jià)值，本質(zhì)上來(lái)自一種套利結(jié)構(gòu)。你能做別人做不了的事，你能比外行更快地輸出專(zhuān)業(yè)結(jié)果，你就能賺到差價(jià)。

這個(gè)套利結(jié)構(gòu)拆開(kāi)來(lái)看，由四根柱子撐著：獲取差價(jià)（你能拿到別人拿不到的一手信息）、轉(zhuǎn)譯差價(jià)（你能把專(zhuān)業(yè)黑話翻譯成人話）、綜合差價(jià)（你能把碎片拼成可執(zhí)行的方案）、權(quán)威差價(jià)（你的頭銜和履歷能讓客戶信任你的判斷）。

AI 做的事，是把這四根柱子一根一根地敲掉。

你能搜的東西，大模型幾秒爬完。你能翻譯的內(nèi)容，AI 實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換。你能拼接的框架，深度研究模式做得更詳盡。你的「專(zhuān)業(yè)姿態(tài)」，在客戶發(fā)現(xiàn) AI 給出的方案比你花了三天做的還全面時(shí)，就碎了。

當(dāng)這四層套利同時(shí)崩塌，一個(gè)結(jié)論就浮出來(lái)了：知識(shí)，或者說(shuō)可編碼、可復(fù)制、可標(biāo)準(zhǔn)化的那類(lèi)知識(shí)，正在從商品退化成基礎(chǔ)設(shè)施。就像水電。沒(méi)有它不行，但有它不代表任何競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

這就是為什么 0.02% 不是 App 市場(chǎng)的特例。它是整個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)、內(nèi)容經(jīng)濟(jì)的通用公式。

回到杰文斯這里來(lái)。效率讓一個(gè)東西變便宜，于是它的應(yīng)用場(chǎng)景爆炸，于是對(duì)它的使用量飛升，于是它從資產(chǎn)退化成基礎(chǔ)設(shè)施。

然后呢？

然后瓶頸挪到了下一層。

過(guò)去，創(chuàng)業(yè)者的核心問(wèn)題是：「我能把這個(gè)東西做出來(lái)嗎？」

今天，第一批用 AI 的人已經(jīng)替你回答了這個(gè)問(wèn)題：能。而且能得很快。快到你都沒(méi)來(lái)得及想清楚做出來(lái)之后該怎么辦。

所以真正的問(wèn)題變成了兩個(gè)。第一個(gè)：「我做出來(lái)的東西，憑什么讓人停下來(lái)？」第二個(gè)更難：「我做出來(lái)的東西，憑什么讓人記得？」

這是兩件完全不一樣的事。

1865 年的煤商，在意的是一噸煤能賣(mài)多少錢(qián)。1865 年的鐵路商，在意的是這一噸煤運(yùn)到哪里能造出一座新城市。他們看到的是同一塊煤，但放在完全不同的尺度上使用它。

今天我們手上有大量的「煤」：AI 可以幫你無(wú)限量地生成代碼、文案、圖片、分析、方案。但絕大多數(shù)人只學(xué)會(huì)了挖煤。挖得比別人快，挖得比別人多，挖完了堆在 App Store 里，然后等著。

等什么？等人來(lái)買(mǎi)煤。但煤已經(jīng)是基礎(chǔ)設(shè)施了，煤不值錢(qián)了。

那 118 個(gè)跑到 0.02% 里的 App，做的不是挖煤這件事。它們?cè)谟妹涸鞏|西。造鐵路。造工廠。造城市。

三、沒(méi)有chiddush的房間："做出來(lái)"回答不了"為什么是你"

上周 Business Insider商業(yè)內(nèi)幕網(wǎng)站發(fā)了一篇文章，里面有一個(gè)細(xì)節(jié)很說(shuō)明問(wèn)題。硅谷一家 AI 公司的 CEO，Kylan Gibbs，他之前在 Google DeepMind 工作，現(xiàn)在做自己的公司。他告訴記者，過(guò)去幾周有好幾個(gè)創(chuàng)始人朋友跟他說(shuō)了同一句話：「我基本上已經(jīng)放棄了。」

不是因?yàn)槟芰Σ恍校皇且驗(yàn)楫a(chǎn)品不好，是因?yàn)槟阕鑫迥昴コ鰜?lái)的東西，別人一個(gè)周末就能 vibe code 出一個(gè)看起來(lái)差不多的替代品。更可怕的是，大模型公司一個(gè)功能更新，你的整個(gè)賽道就沒(méi)了。

這讓人想起猶太傳統(tǒng)里的一個(gè)洞察。

塔木德里有一段話，來(lái)自《Chagigah》第三章：「一間學(xué)習(xí)的屋子，如果不能產(chǎn)生 chiddush，就不是真正的屋子。」

chiddush 這個(gè)詞不好翻譯。「創(chuàng)新」太商業(yè)，「原創(chuàng)」太藝術(shù)。它更接近的意思，是從已經(jīng)被翻爛了的舊材料里，看出一個(gè)從來(lái)沒(méi)有人看到過(guò)的東西。它不是發(fā)明，是恢復(fù)。把本來(lái)就藏在文本結(jié)構(gòu)里的某種東西，第一次暴露在光線下面。

這句話的激進(jìn)之處在于：它不是在說(shuō)「學(xué)習(xí)最好能產(chǎn)生新洞見(jiàn)」。它是在說(shuō)，沒(méi)有新洞見(jiàn)的房間，不算房間。

一屋子人，書(shū)都翻開(kāi)著，討論也進(jìn)行著。但沒(méi)有 chiddush。在這個(gè)傳統(tǒng)看來(lái)，那個(gè)空間就不成立。

同樣的邏輯，換到今天：一個(gè) App 做出來(lái)了，可以運(yùn)行，功能齊全，UI 也沒(méi)毛病。但它沒(méi)有提供任何新的理解。不管是讓用戶更理解自己，還是讓用戶重新理解一個(gè)需求，還是讓用戶看見(jiàn)一件事可以用不同的方式做。這些它都沒(méi)有。那么它嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，不算一個(gè)產(chǎn)品。它只是一個(gè)被 AI 做出來(lái)的東西。

App Store 里那 99.98%，就是這樣。

它們不是輸給了競(jìng)品。它們輸給了「做出來(lái)」這件事本身已經(jīng)回答不了「為什么是你」這個(gè)問(wèn)題。

如果你想知道那 118 個(gè) App 偷走了什么，大概就是這個(gè)。

偷的是一種被隱約感知到、但還沒(méi)人說(shuō)清楚的需求。偷的是一個(gè)能讓人說(shuō)「對(duì)，這就是我一直在等的東西」的瞬間。偷的不是技術(shù)，不是 UI，不是增長(zhǎng)模型。是一層意義。

有一個(gè)卡巴拉傳統(tǒng)里的小寓言，放在這里剛好。

一個(gè)山里人第一次下山，進(jìn)了城，吃了面包。他問(wèn)這是什么。別人告訴他，是麥子做的。他回到山里，抓了一把生麥子，干嚼下去，然后確信自己已經(jīng)嘗到了城市的味道。

他嚼的是麥子。不是面包。

面包是麥子被碾碎、被揉捏、被加鹽、被發(fā)酵、被推進(jìn)火里之后才有的東西。「面包只在烘焙中存在。」而烘焙，需要一個(gè)人知道火候、知道時(shí)間、知道什么時(shí)候該等、什么時(shí)候該翻面。

AI 給所有人的，是無(wú)限的麥子。代碼的麥子。文案的麥子。設(shè)計(jì)的麥子。每個(gè)人都在倉(cāng)庫(kù)里囤積麥子，然后把倉(cāng)庫(kù)門(mén)打開(kāi)，等著顧客進(jìn)來(lái)。但外面的人不餓嗎？餓。他們只是不想吃生麥子。

做麥子這件事貶值了。烘焙這件事正在偷偷漲價(jià)。

這句話不是第一次說(shuō)了。我前不久寫(xiě)過(guò)，知識(shí)套利已死。在 AI 制造的無(wú)限噪音里，真正稀缺的不是信息，而是敘事。今天可以把這條線往前再推一步：真正稀缺的不只是敘事，更是敘事背后的那層欲望，你到底是只想生產(chǎn)更多，還是想做出一個(gè)能讓別人停下來(lái)的東西。

停下來(lái)。不是點(diǎn)一下。不是劃一下。不是 AI 幫你生成的總結(jié)稿里的一句話。是一個(gè)活人，在幾千個(gè)競(jìng)品中，把手指懸在你身上，然后在心里說(shuō)了一句：「這個(gè)不一樣。」

這件事 AI 做不到。

不是因?yàn)?AI 不夠聰明。是因?yàn)椤覆灰粯印惯@種感覺(jué)，從來(lái)不是從數(shù)據(jù)里算出來(lái)的。它來(lái)自一個(gè)活人曾經(jīng)被某件事磕碰過(guò)，然后在那個(gè)磕碰的裂縫里，看到了別人沒(méi)看到的東西。

四、從煤到城市：AI時(shí)代價(jià)值的五個(gè)位移

前面說(shuō)了三件事。杰文斯悖論解釋了為什么效率暴漲反而讓競(jìng)爭(zhēng)殘酷到這種程度。知識(shí)套利的崩塌解釋了為什么舊的價(jià)值正在消失、舊的護(hù)城河正在變淺。chiddush 和麥子面包的寓言，解釋了什么東西是 AI 做不出來(lái)的、什么是真正稀缺的。

這三件事合在一起，我用AI做了一個(gè)診斷。但診斷之后有一個(gè)逃不掉的問(wèn)題：往哪里走？

下面這五個(gè)位移，不是成功學(xué)清單，是我自己正在試著做的事。

第一個(gè)位移：從追求「能做多少」轉(zhuǎn)到追求「能舍棄多少」。AI 讓你可以做一切。但正是因?yàn)槟闶裁炊寄茏觯悴疟仨氶_(kāi)始練習(xí)什么不做。品味不是選擇更多，是拒絕更多。

第二個(gè)位移：從信息端移到判斷端。AI 能給所有答案。值錢(qián)的是知道該問(wèn)什么，以及什么時(shí)候不信任 AI 給你的那個(gè)看起來(lái)很順的答案。我之前聊過(guò)去技能化的問(wèn)題：一個(gè)人如果從不曾在沒(méi)有 AI 的情況下獨(dú)立完成過(guò)一件事，他就永遠(yuǎn)不知道 AI 給出的結(jié)果里缺了什么。

第三個(gè)位移：從技能積累移到敘事積累。技能會(huì)被商品化。但一個(gè)活人的判斷軌跡不可復(fù)制：他今年相信的東西和三年前相信的東西之間，有一條可辨認(rèn)的線。AI 沒(méi)有連續(xù)的自我，也就沒(méi)有真正意義上的立場(chǎng)演化。

第四個(gè)位移：從「做內(nèi)容」移到「建頭寸」。把每一次輸出看成資產(chǎn)積累，而不是一次性捕撈。你寫(xiě)的每一篇東西、做的每一個(gè)產(chǎn)品，是在單獨(dú)叫賣(mài)，還是在往同一個(gè)方向堆積重量？

第五個(gè)位移：從一個(gè)建造者移到一個(gè)建造房間的人。你不只是在做產(chǎn)品，你是在創(chuàng)建一個(gè)空間，讓和你類(lèi)似的人能在這里面認(rèn)出彼此，然后留下來(lái)。

Eli Cohen用 AI 幾天就把冥想 App 做出來(lái)了。他說(shuō)起這件事的時(shí)候，是興奮的：「墻倒了。」但他也補(bǔ)了一句：「也許我不會(huì)成功，但至少我有了工具。」

這句話是對(duì)的，但這把工具現(xiàn)在在每一個(gè)人的手里。你有的，別人也有。

墻倒了。這件事已經(jīng)確定。但要走到墻的另一邊，得先認(rèn)出一件事：那邊的游戲規(guī)則，和這邊不一樣。

在這邊，「做出來(lái)」就是終點(diǎn)。

在那邊，「做出來(lái)」只是你拿到了一張票，而 414,000 個(gè)人和你拿著同樣的票。然后燈光熄滅。人群沉默。你能不能被看見(jiàn)，取決于一個(gè)你甚至無(wú)法控制的、更古老的機(jī)制：你是不是提供了某種讓人們?cè)敢馔Ｏ聛?lái)的東西。

是麥子，還是面包。

是煤，還是那座被煤照亮的城市。

是一間書(shū)雖然打開(kāi)著、但沒(méi)有 chiddush 的房間，還是一間你走進(jìn)去就不想離開(kāi)的房間。

這才是 0.02% 的真問(wèn)題。【懂】

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我是不懂經(jīng)的經(jīng)叔，國(guó)內(nèi)最早翻譯介紹了納瓦爾的《如何不靠運(yùn)氣獲得財(cái)務(wù)自由》，以及影響了納瓦爾、中本聰、馬斯克等大佬的《主權(quán)個(gè)人》。

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