（關(guān)注公眾號(hào)設(shè)為標(biāo)，獲取AI深度洞察）

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前美國(guó)財(cái)政部長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)學(xué)家在德克薩斯州奧斯汀大學(xué)“AI+關(guān)稅”講座）

Larry Summers 警告：政策可以出錯(cuò)，真正危險(xiǎn)的是你的認(rèn)知模型沒(méi)更新。

在這個(gè)時(shí)代，誰(shuí)先換腦子，誰(shuí)才有資格參與下一個(gè)周期。

這幾天，關(guān)稅持續(xù)又上了熱搜。

美國(guó)總統(tǒng)拍板調(diào)到125%，中國(guó)回應(yīng)征稅也提升至125%，全球市場(chǎng)一陣震蕩。

有人說(shuō)，這是一場(chǎng)新的“中美冷戰(zhàn)”，有人說(shuō)是制造業(yè)的生死局。

但你有沒(méi)有想過(guò)——

如果這一切，只是舊世界正在做最后的自我防衛(wèi)？

而此時(shí)此刻，一個(gè)新世界，正在悄無(wú)聲息地成形？

在所有人都在討論“關(guān)稅”的時(shí)候，有人談的卻是“判斷方式”。 他說(shuō)——

“問(wèn)題不在于政策錯(cuò)了，而在于模型老了。” “預(yù)測(cè)可以錯(cuò)，但認(rèn)知結(jié)構(gòu)不能落伍。”

他說(shuō)這話時(shí)沒(méi)有吼，沒(méi)有怒，但全場(chǎng)安靜了。

他是 Larry Summers，前美國(guó)財(cái)政部長(zhǎng)、哈佛大學(xué)校長(zhǎng)、OpenAI 董事會(huì)成員。

他比誰(shuí)都清楚：這不是一場(chǎng)政策之爭(zhēng)，這是一次“國(guó)家級(jí)認(rèn)知系統(tǒng)”的生死測(cè)試。

我們以為在看的是“關(guān)稅大戰(zhàn)”，其實(shí)看的是——誰(shuí)還困在舊模型里，誰(shuí)已經(jīng)換了判斷系統(tǒng)。

你可以打10年政策戰(zhàn)，也可以靠一次 AI 認(rèn)知躍遷贏下未來(lái)。

現(xiàn)在的問(wèn)題是：你腦子里的那套模型，是升級(jí)過(guò)的？還是2008年那一版？

這才是 Larry Summers 真正要提醒我們的：

別用昨天的認(rèn)知，來(lái)判斷今天的世界，更別拿它去決定明天的命運(yùn)。

第一節(jié)｜認(rèn)知錯(cuò)了，一切都錯(cuò)了

2025年4月，美國(guó)突然宣布將中國(guó)輸美商品的關(guān)稅稅率提升至125%。這不是象征意義上的“調(diào)控”，而是帶著明確懲罰屬性的“極限操作”。很快，中國(guó)予以對(duì)等反制——關(guān)稅也提高至125%。一時(shí)間，媒體紛紛刷屏，“新一輪關(guān)稅大戰(zhàn)開(kāi)啟”“制造業(yè)被迫二次遷徙”“跨境電商躺槍”，仿佛整個(gè)世界又被拉回到冷戰(zhàn)的舊舞臺(tái)。

但問(wèn)題是：真的有贏家嗎？

Larry Summers 在奧斯汀大學(xué)的那場(chǎng)對(duì)話中一語(yǔ)中的：

“這不是對(duì)外沖突，而是自我施加的供給沖擊（self-inflicted supply shock）。”

通俗點(diǎn)說(shuō)，美國(guó)不是在“打擊中國(guó)”，而是在“打自己”——讓本國(guó)商品變貴、鏈條變亂、通脹變高。這不是戰(zhàn)略性博弈，而是一次低效、盲目的政策發(fā)作。

為什么會(huì)出現(xiàn)這么不理智的政策？很多人怪罪于“民粹”“選票”“情緒”，但 Larry 的觀點(diǎn)更深：

不是因?yàn)檎妥兇懒耍且驗(yàn)樗麄內(nèi)栽谟门f模型看這個(gè)世界。

他們以為自己在“應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)”，其實(shí)只是在放大系統(tǒng)失控 在過(guò)去幾十年，關(guān)稅是國(guó)家常規(guī)經(jīng)濟(jì)武器。它就像一個(gè)撥桿，一拉，效果就出來(lái)了。

但今天的世界，早已不是線性傳導(dǎo)的世界：

• 一輛汽車的零部件，可能跨越中美墨三國(guó)來(lái)回五次；

• 一家美國(guó)公司90%的產(chǎn)品依賴海外上游供給鏈；

• 一次稅率調(diào)整，影響的不是成本，而是全球訂單重構(gòu)；

模型不變，變量早已變了。

Larry Summers 提出一個(gè)重要警告：

“政策制定者真正該反思的是：你所依賴的因果邏輯，還適用于今天嗎？”

很多政策還在基于“我動(dòng)一下稅率→對(duì)方受傷→我受益”的三段論，

可現(xiàn)實(shí)是：“你動(dòng)一下稅率→鏈條錯(cuò)位→自己也爆炸”，

這就是 模型老化帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性誤判。

預(yù)測(cè)錯(cuò)不可怕，可怕的是系統(tǒng)性認(rèn)知延遲

Larry 說(shuō)了一句讓在場(chǎng)所有聽(tīng)眾沉默的話：

“預(yù)測(cè)錯(cuò)了，我們可以反省；但如果整個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)知架構(gòu)是錯(cuò)的——那你連錯(cuò)在哪都不知道。”

這是當(dāng)下最可怕的地方。

很多企業(yè)、政府和智庫(kù)都以為“再找?guī)追輸?shù)據(jù)模型”“再開(kāi)幾輪研討會(huì)”就能得出答案，

但他們沒(méi)有意識(shí)到：

他們用來(lái)理解世界的那一套邏輯結(jié)構(gòu)、那一套推理方法、那一整套變量設(shè)定，都停留在十年前，甚至二十年前。

這不是預(yù)測(cè)失誤，這是 集體“認(rèn)知降速”。

而當(dāng) AI 正在重新定義世界模型、打破既有因果鏈條的時(shí)候， 還用“老認(rèn)知”去“套變量”的人群，終將被誤導(dǎo)到危險(xiǎn)的判斷路徑上。

這就是“模型老化”的本質(zhì)：不是工具不好用， 是你還以為這個(gè)世界和昨天一樣簡(jiǎn)單。

今天，當(dāng)所有人談?wù)?AI，幾乎都會(huì)提到一個(gè)關(guān)鍵詞：效率。

效率提升、成本降低、內(nèi)容自動(dòng)生成、客服自動(dòng)回復(fù)、設(shè)計(jì)自動(dòng)化…… 仿佛 AI 就是一個(gè)巨大的“降本提效工具包”。

但這，恰恰是 Larry Summers 所提醒的最大盲區(qū)。

“AI 不是工具，而是一種認(rèn)知技術(shù)。 它不只是做事的方法，它改變的是——你看待這個(gè)世界的方式。”

1、AI 是“認(rèn)知結(jié)構(gòu)”的升級(jí)，而非“流程工具”的迭代

認(rèn)知是什么？

認(rèn)知是“你選擇什么看到”、“你如何解釋你看到的”、“你根據(jù)什么做出判斷”。

從這個(gè)角度看，AI 不只是加快了某個(gè)任務(wù)的執(zhí)行速度，它在重構(gòu)三件事：

• 觀察方式：Prompt 不只是輸入，它正在重新定義注意力該如何分配。

• 推理路徑：AI 正在幫助人類建立新的因果推理方式，它不是算，而是“解釋”。

• 反饋結(jié)構(gòu)：AI 讓我們第一次可以在決策后實(shí)時(shí)追蹤因果斷裂點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更深層的反思與修正。

換句話說(shuō)，AI 改變的不是行動(dòng)層面，而是判斷框架本身。

真正的AI應(yīng)用，不是接入了幾個(gè)工具，而是換掉了舊認(rèn)知的骨架。

2、中國(guó)企業(yè)的真實(shí)誤判：AI“接入”了，認(rèn)知卻沒(méi)升級(jí)

2024年，一家知名家電企業(yè)成立了“AI創(chuàng)新部”，上馬十多個(gè)項(xiàng)目，從AI文案到客服自動(dòng)化，甚至還推出了“AI形象代言人”。發(fā)布會(huì)上聲勢(shì)浩大，外界評(píng)價(jià)也不低。

但半年后，團(tuán)隊(duì)悄然被并入了“信息中心”。原因很簡(jiǎn)單：投入大，產(chǎn)出低。

• 調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，整個(gè)AI團(tuán)隊(duì)的工作基本集中在“降本”上：

• 自動(dòng)生成宣傳圖節(jié)省了設(shè)計(jì)費(fèi)用；

• 自動(dòng)回復(fù)客服減少了夜班排班；

• 自動(dòng)寫活動(dòng)腳本減少了市場(chǎng)人員工作量。

聽(tīng)上去都合理，卻沒(méi)有一項(xiàng)觸碰到企業(yè)的“戰(zhàn)略判斷流程”。

——營(yíng)銷策略還在憑經(jīng)驗(yàn)制定，渠道排布還在拍腦袋定，產(chǎn)能規(guī)劃還靠財(cái)務(wù)和人拍著報(bào)表猜。

AI，依舊只是工具，連邊都沒(méi)摸到“認(rèn)知系統(tǒng)”。

你接入了AI，卻沒(méi)敢讓它影響判斷——這就是典型的“組織級(jí)認(rèn)知錯(cuò)配”。

正如 Larry Summers 所言：

“模型不是為了裝飾未來(lái)，而是用來(lái)更新你對(duì)當(dāng)下的理解方式。”

這家企業(yè)的失敗，不在于AI沒(méi)效果，

而在于：它沒(méi)有被允許改變“判斷的邏輯”。

3、真正的競(jìng)爭(zhēng)，從“信息控制”變成了“判斷結(jié)構(gòu)誰(shuí)更優(yōu)”

Larry Summers 明確表示：

“未來(lái)國(guó)家間的競(jìng)爭(zhēng)，不再是比誰(shuí)控制更多的信息，而是比誰(shuí)能更快重構(gòu)判斷系統(tǒng)。”

這句話的背后，是對(duì) AI 最深刻的理解：不是比算力，而是比認(rèn)知彈性；不是比數(shù)據(jù)，而是比解釋力。

今天你看到的 GPT、Claude、DeepSeek 等模型，看上去像工具平臺(tái)，

但它們本質(zhì)上是“超級(jí)判斷結(jié)構(gòu)”。

它們?cè)诖笠?guī)模地測(cè)試“哪些語(yǔ)言模式、因果結(jié)構(gòu)、決策路徑”更有效。

如果一個(gè)國(guó)家仍然用舊版模型去解釋世界，它看到的是“因果鏈”； 而 AI 世界看到的，是“多層概率張量 + 非線性交互圖譜”。

你以為你做的是理性決策，但在 AI 看來(lái)，那只是“人類認(rèn)知系統(tǒng)的路徑依賴”。

真正的AI時(shí)代，不是拼工具堆砌，而是比誰(shuí)先換了判斷邏輯的底層芯片。

AI 不是一個(gè)技術(shù)進(jìn)度條，而是一場(chǎng)結(jié)構(gòu)躍遷。

真正的優(yōu)勢(shì)，不是你有沒(méi)有用AI，

而是你是否讓AI參與了你的“判斷系統(tǒng)”。

第三節(jié)｜ 換腦，才是競(jìng)爭(zhēng)力升級(jí)

如果說(shuō)過(guò)去幾十年的國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)比的是資源、技術(shù)、人口紅利、政策敏捷度，那么今天開(kāi)始，一個(gè)全新的指標(biāo)正在浮出水面：

認(rèn)知系統(tǒng)的迭代速度。

你如何看世界，你如何判斷趨勢(shì)，你如何組織決策流程——這些軟性變量，正成為硬核實(shí)力的決定性變量。

1、判斷力，是國(guó)家級(jí)“智商”

Larry Summers 在演講中說(shuō)了一句話：

“我們不能再依賴‘舊工具箱’來(lái)應(yīng)對(duì)‘新變量’，否則我們很快連變量是什么都看不清了。”

這句話，不只是講給經(jīng)濟(jì)學(xué)者，更是對(duì)一個(gè)國(guó)家整體“認(rèn)知架構(gòu)”的提醒：

• 政策可以每天發(fā)布，

• 文件可以高頻更新，

• 口號(hào)可以每季度調(diào)整；

但如果背后的認(rèn)知邏輯沒(méi)有升級(jí)，這一切都只是在“模擬回應(yīng)”現(xiàn)實(shí)，而非“真實(shí)感知”世界。

判斷力，是國(guó)家的智商。認(rèn)知模型，是國(guó)家的操作系統(tǒng)。

今天你如何做出決策，決定了你明天能不能站在正確的系統(tǒng)里活下去。

2、真正的分水嶺，不是誰(shuí)走得快，而是誰(shuí)“換腦快”

未來(lái)的國(guó)家之間，競(jìng)爭(zhēng)不再是：

• 誰(shuí)的稅率調(diào)得靈活，

• 誰(shuí)的政策推得更快，

• 誰(shuí)的媒體掌控得更精準(zhǔn)……

這些在AI時(shí)代都不是核心。

真正的分水嶺是：誰(shuí)先完成了“從中心式邏輯 → AI認(rèn)知體系”的系統(tǒng)躍遷。

這個(gè)躍遷不僅僅是“理解AI”，而是用AI重寫你如何感知世界、如何解釋世界、如何判斷世界。

還在用工業(yè)時(shí)代模型的組織，永遠(yuǎn)只能理解線性趨勢(shì)、直接因果、量變帶來(lái)質(zhì)變；

而已經(jīng)接入 AI 判斷體系的組織，看到的是：

• 非線性躍遷、

• 系統(tǒng)反饋、

• 自組織博弈。

這就是你和未來(lái)之間的差距：不是行為遲鈍，而是認(rèn)知失真。

3、換腦，不只是政府的事，更是企業(yè)與個(gè)體的生存線

很多人聽(tīng)到這些，會(huì)想：

“這只是國(guó)家高層的事吧？”

“和我一個(gè)職場(chǎng)人、一個(gè)做企業(yè)的，沒(méi)什么關(guān)系吧？”

這是另一個(gè)危險(xiǎn)的誤區(qū)。

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“認(rèn)知結(jié)構(gòu)”從不是只屬于政府的東西， 它存在于每一個(gè)組織、每一份商業(yè)計(jì)劃書(shū)，甚至你每天的生活決策路徑中。

• 一個(gè)企業(yè)是否愿意重構(gòu)自己的戰(zhàn)略評(píng)估體系？

• 一家媒體是否仍在用過(guò)去的流量模型解讀公眾情緒？

• 一個(gè)教育者是否意識(shí)到學(xué)生的提問(wèn)方式已經(jīng)被AI預(yù)訓(xùn)練影響？

這不是“要不要接入AI”的問(wèn)題，而是你愿不愿意重新理解自己的一切判斷方式。

不是AI改變了你，而是你是否愿意換腦子，讓自己變得足夠理解AI所理解的世界。

最后的判斷：你還想靠政策跑贏，還是靠認(rèn)知“突圍”？

你當(dāng)然可以繼續(xù)打政策牌。

• 繼續(xù)調(diào)整關(guān)稅，

• 繼續(xù)談制度優(yōu)勢(shì)，

• 繼續(xù)優(yōu)化政府流程。

但 Larry Summers 的判斷是冷峻的：

“政策是修枝剪葉，認(rèn)知才是根本。”

再打10年政策戰(zhàn)，不如一次徹底的認(rèn)知躍遷；

再調(diào)整100次組織架構(gòu)，不如換一次看問(wèn)題的方式。

因?yàn)檫@不是產(chǎn)業(yè)升級(jí)，也不是技術(shù)革命—— 這是一個(gè)文明換腦期。

我們當(dāng)然可以繼續(xù)看關(guān)稅，看博弈，看政策一來(lái)一回地出招。 但那只是這個(gè)世界最顯眼、最喧囂、最表層的部分。

真正改變格局的，從來(lái)都不是那些“吵得響”的事情， 而是那些悄無(wú)聲息發(fā)生在判斷方式中的躍遷。

關(guān)稅，可以燒掉熱度；

AI，帶來(lái)的卻是一場(chǎng)安靜的認(rèn)知重構(gòu)。

它不喧嘩、不造勢(shì)，但它正在悄悄定義：誰(shuí)能看清未來(lái)，誰(shuí)能做出對(duì)的判斷，誰(shuí)能擁有持續(xù)適應(yīng)變化的能力。

我們以為自己還在做決策，但其實(shí)，判斷這件事本身，正在被AI接管、重寫、再定義。

而此時(shí)此刻，真正的問(wèn)題是—— 你還在用哪一代的“認(rèn)知系統(tǒng)”？

Larry Summers 說(shuō)得很清楚：

“模型的意義，不在于預(yù)測(cè)未來(lái)，而在于理解現(xiàn)在。”

但如果你理解世界的方式早已過(guò)時(shí)， 那么無(wú)論你的工具多先進(jìn)、數(shù)據(jù)多全面、制度多穩(wěn)定，你終將用錯(cuò)節(jié)奏，看錯(cuò)方向，做錯(cuò)選擇。

所以：你是不是早就該，換個(gè)“看世界的方式”。

因?yàn)槟憷斫膺@個(gè)世界的方式， 最終決定你在這個(gè)世界的位置。

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創(chuàng)新浪潮中的企業(yè)轉(zhuǎn)型策略。

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參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=-4SnyPWzxwE&t=4s

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈