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这个世界，眼花缭乱。但我们，依然不能失去独立的思考和判断能力。
这就是看完之后，我最直观的感受。
2月2日，卓克老师，在得到App上做了一场直播。
作为著名的科普作者，《科技参考》《科学思维课》《卓老板聊科技》等课程的主理人，卓克老师长期追踪科技进展，擅长透过现象拆解科技底层逻辑。所以，他的分享，总能帮助我们跟上全球科技新变化，看懂新趋势，抓住新机会。
而在这场直播中，卓克老师也分享了他对2026年的3大前沿趋势判断。分别是，1）AI在科研领域的应用趋势；2）AI在教育领域的渗透趋势；3）“智商税”产品的迭代趋势。
不过，与其说是卓克老师分享了3大趋势，倒不如说是卓克老师借着3大话题，分享了远超3个的，和我们息息相关的看法、思考、预测、判断。它们关于AI，关于消费，关于教育，关于孩子，也关于我们自己的成长与认知。
所以，一场下来，信息量巨大，收获颇丰，非常值得你一看。
那么，在这场信息量巨大的直播中，卓克老师，具体都分享了些什么？和我们，又有什么关系？
我试着帮你梳理了一下。
今天，与你分享。
首先，科研。
关于AI和科研的结合，很多人有过一种“AI科学家”的期待。这位科学家，不需要休息，博览群书，精通各种学科。给它电，它就能被苹果砸中，自己提出假设，设计实验。然后，发现一个全新的，足以影响世界的科学规律。
过去几年，这种期待，也被“AI for Science”的概念，和AlphaFold推上了顶峰。
什么是AlphaFold？
它是Google DeepMind开发的一个AI程序，干过一件惊天动地的大事。那就是，精准预测了几乎所有已知蛋白质的三维结构。
这是个什么概念？
蛋白质，是生命的基础。它的结构，决定了它的功能。搞清楚它的结构，就是理解生命、开发新药的钥匙。过去，人类科学家用几十年的时间，可能才能解析几万个蛋白质结构。但AlphaFold，只用极短的时间，就预测了超过2亿个。
于是，很多人相信，“AI科学家”的时代，就要来了。至少结构生物学家，恐怕是要失业了。
但是，你知道吗？DeepMind，后来其实专门成立了一家公司，叫Isomorphic Labs，就是想用AlphaFold的技术，去颠覆新药研发。但这家公司，基本算是失败了。“在2024年底提交第一款AI研发的药物进入人体实验”的计划，也已经推迟了。
为什么会这样？为什么AI科学家在走向应用的时候，突然就慢下来了？
卓克老师说，因为今天所有的大语言模型，本质上都是“规律的总结者”，不是“规律的发现者”。
什么意思？
今天的AI，是一个强大的图书管理员。它阅读过大量的书籍和文献。你问它，关于“马”的一切知识，它会瞬间帮你整理出马的定义、种类、习性、历史 …… 甚至，总结出一些信息中的隐藏关联。但是，它总结不出“新马”。因为“新马”这个物种的出现，是一个创造性的，从0到1的过程，需要基因突变，需要进化，是“总结”不出来的。
所以，今天的AI，可以从海量的数据里，找到那些已经存在，但被我们忽略的规律。但是，很难创造出一个全新的，不存在于数据之中的规律。
而科学发现，本质上就是在创造“新马”。
那么，AI和科研，还能怎么结合？
虽然，AI科学家，来得并不顺利。但是，AI工程师，正在被极大地发掘。比如，神经网络算法，让天气预报的计算速度提升了成千上万倍。比如，高能物理领域，AI从海量的对撞数据中，快速筛选出了有价值的信号。
难以发现新大陆，并不影响大幅提升大船的航行速度。
所以，“AI科学家”的期待，正在退潮。但AI工程师赋能各个产业的浪潮，才刚刚开始。
这一点，对于科研这样一个“模糊的真相，也要好过精准的幻觉”的领域来说，尤其重要。
就算是“模糊的真相”，也要好过“精准的幻觉”
什么意思？什么是“模糊的真相”？什么又是“精准的幻觉”？
你是一位药物研发的科学家。你想设计一款新药。它就像一把“钥匙”，需要精准地插入到病毒蛋白质这个“锁孔”里，把它“锁死”。
AlphaFold，给了你一张关于这个“锁孔”的，极其高清、精准的3D设计图。它会告诉你，这个锁扣，在最理想、最稳定的状态下，就长这个样子。
AlphaFold预测出的这个完美的蛋白质结构，就是一种“精准的幻觉”。
但是，在真实的体液环境中，这个蛋白质“锁孔”，其实是活的。它在不停地振动、变形、扭曲。就像一个火山口。1秒钟之内，它可能就能变幻出几百种不同的形态。
所以，科学家们会用冷冻电镜。
冷冻电镜，就像一台快门速度没那么快的相机。它对着这个活的锁孔，咔嚓拍了一张照片。虽然锁孔在动，照片是模糊的。但是，这张模糊的照片，恰恰捕捉到了这个锁孔在真实环境里的动态信息。它会告诉你，这个锁孔，可能会变成哪些形状，哪些部分比较灵活，哪些部分比较稳定。
科学家们用冷冻电镜辛辛苦苦拍出来的蛋白质照片，就是一种“模糊的真相”。
卓克老师说，对于科研来说，模糊的真相，远比精准的幻觉重要。
如果按照那张完美的设计图造钥匙，到了真实环境中，很可能根本就插不进去。因为那个锁孔，一直在变。
而参考模糊照片造出来的钥匙，才有可能在各种动态变化中，找到插进去的机会，完成锁死的任务。
真实的世界，往往都是这样的。
对于孩子的成长来说，重要的，到底是精准的分数，还是面对世界时模糊但坚韧的解决问题的能力？对于亲密关系来说，重要的，到底是精确的纪念日和礼物，还是彼此之间模糊但真实的感情？对于企业发展来说，重要的，到底是精确的公式，还是面对市场变化模糊但强大的适应能力？
所以，去拥抱“模糊的真相”，而不是沉溺在“精确的幻觉”。
因为真实的世界，恰恰就是由无数的“模糊的真相”组成的。
2026年之后，买电脑、换手机可能会越来越贵
聊了两个有些硬核的科研认知。那么，有没有离我们更近，和我们更相关的？
其实，科研的发展，最终都是要落在我们头上的。
比如，基于对科技产业链的观察，卓克老师就提到，从现在开始，未来的几年，可能都不是买笔记本电脑、换手机、买Pad的好时候。因为，它们很可能会持续地涨价。
为什么？电子产品，不是一直在降价吗？摩尔定律，不是一直在生效吗？怎么还会反过来涨价呢？
因为，内存和SSD固态硬盘的核心，存储颗粒，正在被巨头们疯狂抢夺。
于是，多米诺骨牌，开始倒下。
第一块骨牌，是AI的军备竞赛。
谷歌，OpenAI，都在拼命地训练自己的AI大模型。而训练和运行这些模型，需要一种特殊的芯片。比如英伟达的GPU。但是，价格毕竟摆在那儿，产能也不是无限的。
于是，谷歌就自己研发了一种芯片，叫TPU。很多公司，也在研发类似的。我们统称为，ASIC芯片。
第二块骨牌，是新芯片对“缓存”的需求量。
这些TPU、ASIC芯片，在进行AI计算，尤其是在推理环节的时候，有“缓存”的需求。缓存，就是芯片旁边的草稿箱。数据在被正式计算之前，先进这个草稿箱。草稿箱越大，芯片处理数据的速度也就越快。
所以，这些芯片需要的缓存量，比传统芯片要多得多。
第三块骨牌，是“缓存”的解决方案。
那么，用什么来做这个巨大的草稿箱呢？按理说，应该是性能更好的存储颗粒。但是，巨头们发现，推理环节，对缓存的“性能”要求，其实没那么高。反倒是“容量”，要越大越好。
于是，他们想到了一个“降维打击”的办法。直接用SSD固态硬盘的颗粒。
第四块骨牌，是大规模的采购。
当巨头们，开始以“万”为单位，大规模地采购SSD颗粒，去填充数据中心的时候，全球SSD颗粒的供应链，瞬间就紧张了。原本最后去到消费者手中的颗粒，停在了上游。
需求突然暴增，价格就很可能跟着涨。
第五块骨牌，是消费者看见的价格。
一旦SSD颗粒的价格上涨，甚至在未来几年涨个三四倍，那用到它的消费品，也会跟着涨价。比如笔记本电脑。比如手机。比如Pad。比如相机里的那张存储卡。
科技的每一朵浪花，最终都会在购物账单上留下痕迹。
当然。市场是动态变化的。任何一种预测，都只是一种可能。
但是，这并不妨碍，我们建立一种“产业链视角”。因为，你看到的每一种消费品价格的变化，背后可能都有一只巨大的蝴蝶，正在扇动翅膀。
这样，在面对未来的商业变化、消费决策时，你也会多一个思考的维度，多一份深入的理解。
中小学的孩子，不需要急着接触AI
科研。然后，教育。
关于AI和教育的结合，你一定听过各种各样的观点。比如，要让孩子接触AI，学会使用AI，因为这是未来的生存技能。比如，AI已经可以写诗、画画、做题了，不能再让孩子死记硬背了，要培养他们的提问能力、创造能力、AI协作能力……
但总之，“让孩子拥抱AI”，似乎成了某种共识。
但是，卓克老师说，中小学的孩子，并不需要急着拥抱AI。甚至，应该对AI的使用，保持高度的警惕。
为什么？
因为很多“AI和教育结合”的观点，其实背离了教育的本质。
比如，让AI教孩子提问。
听上去，很不错。但真实情况可能是，老师布置了一个作业，“请就《赤壁赋》提出10个问题”。孩子打开AI，重复了一遍这句话。然后，10个，甚至100个高质量的问题就生成了。再然后，就可以交作业了。
这个过程里，孩子学会了什么？没有学会提问，只学会了偷懒。而且是高效地偷懒。
教育，不是为了培养指令操作员，而是为了点燃独立思考的发动机。
如果让AI代劳了思考的过程，那发动机干脆就不转了。
比如，让孩子学会使用AI。
听上去，也很重要。但是，AI，是时新秒异的。今天教给孩子某个AI工具的使用技巧，可能用不了一个学期就淘汰了。
一个拥有强大学习兴趣和独立思考能力的孩子，可以在未来快速掌握一种新工具。但一个只会操作工具的孩子，会在工具被淘汰的时候，跟着被淘汰。
再比如，用AI降低学习难度。
这是最危险的。
学习，尤其是深度学习的过程，要的就是那个“困难”本身。
孩子真正需要的，就是那些“有效失败”。
学习的捷径，往往都是通往平庸的道路
什么意思？什么是“有效失败”？为什么这么说？
现在，你有两种方法，教同一个孩子，学习同一个新的数学概念。
1）老师先不讲，给孩子留10道题，让他用自己过去学过的知识去解答。孩子吭哧吭哧了一个晚上，最后错了7道。第二天，老师再对着7道错题，把新概念讲一遍，帮助他理解到底错哪儿了。
2）老师先讲。而且，是用生动的、有趣的方式，把新概念讲明白。然后，再让孩子去做那10道题。因为刚学过，孩子很顺利地做对了7道。
那么，你会用哪种办法？第一种，还是第二种？
卓克老师说，神经科学研究发现，对于概念、逻辑这类复杂知识的学习来说，第一种方法的效果，会远远好于第二种。
也就是说，让孩子先去独立地思考，努力地尝试，狠狠地犯错，然后再进行纠正和讲解，才是更高效的方式。
这个过程，就叫“有效失败”。
不是那种让孩子彻底绝望的失败。而是让孩子在“跳一跳才能够到”的学习区里摔跤。
每一次真刀真枪的摔跤，都是一次对正确答案的深刻校准。
再举一个更加极端的例子。
清华大学姚班，是中国最顶尖的计算机天才聚集的地方。据说，姚班的一位老师，在设计教材时，去请教姚期智先生。姚先生只提了一个要求，那就是，设计的教材，要足够难。难到，期中考试时，最好让全班大部分学生都不及格。
为什么？
因为足够的难度，才能让这些天才的大脑，经历深刻的“有效失败”，从而构建起坚实的知识大厦。
所以，“降低学习难度的老师”，并不是一个适合AI的角色。它也许会在任何时候，都能给你正确答案。也许会让学习的过程，变得极其丝滑。也许会让错误率，变得极低。但是，当错误率极低的时候，深度学习，也就结束了。
学习的捷径，往往都是通往平庸的道路。
那些孩子挠头的下午，那道很难解开的题，那场并不理想的考试，恰恰才是教育中，最宝贵的东西。
因为就是这些东西，帮助孩子完成了大脑需要的“自我修剪”。
成长的痛苦，是大脑发育所需的程序
什么是大脑需要的“自我修剪”？
卓克老师说，有个非常重要的脑科学概念，叫“神经修剪”。
新生儿的大脑，是一片原始森林。里面的神经元，就是树苗。这些树苗，会疯狂地生长，胡乱地伸出树枝，和周围的树苗普遍建立联系。到了童年期，这片森林，会变得非常茂密。一个神经元，可能会和周围1.5万个神经元连在一起。但是，这片过于茂密的森林，其实是很低效的。信息走进去，会迷路。
于是，从青少年时期开始，我们的大脑，就会进行“修剪”。经过了这个阶段，到了成年，我们大脑的神经连接，会从平均的1.5万个，下降到1600个左右。90%的连接，都会被剪掉。
最终，思考的主干道，会变得清晰、高效。
那么，哪些树枝会被剪掉，哪些树枝会被保留？
当你为了解开一道复杂的几何题而苦想，为了理解一个抽象的哲学概念而琢磨，为了弹好一首高难度的曲子而练习的时候，你的大脑，就在进行高强度的、有特定回路的放电。
这些被高强度使用的回路，就会被大脑判定为“重要连接”，然后保留、强化。那些长期不用的回路，就会被慢慢剪掉。
所以，成长的痛苦，不是人生的bug，而是大脑发育所需的程序。
甚至，如果一个人的大脑，因为基因缺陷等等原因，没有启动正常的修剪程序。那么，到了成年，他可能会表现出一些严重的精神疾病。因为他的大脑里，充斥了太多没整理过的信号。
同样的，如果一个孩子，遇到难题，不去思考，而是直接问AI。需要记忆，不去背诵，而是直接靠AI。需要创造，不去构思，而是直接让AI生成。那么，他的大脑，也会处在一种低度使用的节能状态里。那些应该被激活的神经回路，没有真正被调用。
从这个意义上来说，AI不仅能让人变懒，还能让人变笨。而这种影响，一旦过了青少年时期，可能就是不可逆的。
所以，像保护眼睛一样，保护孩子的大脑发育。该开山凿石的年纪，就亲手去开山凿石。挖掘机再厉害，那也是以后的事儿。
因为，它可能顺便就会挖走大脑成长的宝贵机会。
工具的价值，最终是要取决于使用者的
听上去，很严重。可是，明明有很多很厉害的人，他们不是也在用AI吗？
没错。
因为问题的关键，从来不是工具本身，而是使用的人。
举个例子。
有位数学家，叫陶哲轩。据说，他也在使用AI。
但是，他是怎么用的呢？他会用AI，帮他去查大量不同语言的数学文献。会用AI，帮他把一些非形式化的数学思想，翻译成形式化的、计算机能看懂的语言。
他让AI做的，都是一些相对重复的、繁琐的、非创造性的工作。而那些最核心的、最需要智慧的、创造性的思考，比如下一步该如何推导，比如这个问题的本质是什么，他会牢牢地握在自己的手里。
AI的作用，是“思考的辅助”。
但是，如果直接把“帮我写一篇关于春天的文章”交给AI呢？
AI的作用，就成了“偷懒的捷径”。
有的人，把AI当成了双手的延伸。也有的人，把AI当成了大脑的平替。
一个心智成熟的人，有能力去驾驭AI。他知道，什么工作可以外包给AI，什么思考必须由自己完成。他的大脑，才是将军。AI只是士兵。
而一个没有足够认知能力、判断力、自控力的人，比如孩子，很难抵挡住那种“一键生成答案”的诱惑。他可能就会不自觉地，把思考的事儿，完全让渡给AI。
所以，不需要完全否定AI。但是，就像卓克老师说的那样，在一个人具备独立思考和判断能力之前，过早地让他不受限地接触AI，那么AI成为“偷懒的捷径”的概率，会远远大于成为“思考的辅助”的概率。
工具的价值，最终是要取决于使用者的。
在孩子，甚至我们自己，还没有成为大师的时候，先别急着把最核心的思考能力，外包出去。
“智商税”产品，也在迭代升级
科研。教育。最后，消费。
卓克老师说，这几年，“智商税”产品，也在迭代升级。从过去的“无中生有”，进化成了今天一种更隐蔽的模式。
一种，“理论上说得通”的模式。
30年前，中国保健品市场，有过中华鳖精。当时，有记者去暗访，发现那个号称用无数中华鳖熬制成精华的工厂里，从头到尾，其实就养了一只鳖。而且，那只鳖，还是专门用来应付拍摄的。
这种模式，就是纯粹的骗。
但今天的保健品，体面很多。他们会给你讲一个科学故事。
比如，产品里的某个核心成分，经过科学研究发现，能够激活人体的某个信号通路，或者能够对某种细胞产生积极影响。甚至，他们真的能给你提供一篇发表在某个学术期刊上的论文，来证明这件事。
这种模式，就是“理论上说得通”。
但是，从“理论上说得通”，到“临床有疗效”之间，其实还有一条巨大的鸿沟。
卓克老师分享了一组统计数据。
在所有向美国FDA（食品药品监督管理局）申请进入临床试验的药物中，也就是那些已经验证过“理论上说得通”，并且有大量实验数据支撑的种子选手里，最终能成功上市，被证明“临床有疗效”的，只有不到10%。而在更早期的研发阶段，100种“理论上说得通”的物质，最终能够上市的，还不到1%。
理论可行，实际有用，完全是两码事。
保健品也是如此。举个最典型的例子。剂量。
有研究说，人参里的某种皂苷，在小鼠实验中，表现出了很好的抗癌效果。
但是，如果真的算一算，你会发现，想要达到实验的效果，按照一个成年人的体重，大概需要每天10公斤干人参的剂量。
是的。10公斤。每天。
而且，这个剂量下，能获得的抗癌效果，也才和100年前，用X光照射肿瘤的效果差不多。
这就是一个被裁剪过的真相。
让人上头的，可能不是科学价值，而是文化价值
可是，为什么会有人选择相信这种真相？
卓克老师分享了一个独特的视角。
其实，让人上头的，最终可能不是科学价值，而是文化价值。
比如，灵芝。
灵芝，被认为是仙草。为什么？
一个很重要的原因是，灵芝那个独特的，一圈一圈的菌盖形状，和中国古代青铜器、瓷器上一种非常流行的吉祥纹样，卷云纹，长得几乎一模一样。
而卷云纹，在古代是丰收和祥瑞的象征。因为它预示着一种好的天气。不会干旱，不会有洪涝。风调雨顺。
所以，美好的寓意，也被投射到了灵芝的身上。古人觉得，它一定也是好东西。
比如，人参。
人参，贵重。为什么？
明朝末期，人参其实只是一味价格正常的药材。但到了清朝，人参的采挖和销售，变成了官营。它的价格，开始不由市场说了算。从明末到清末，人参的价格，足足涨了3万倍。
一个东西，在几百年的时间里，都被官方定义成了天价。那“珍贵无比”的印象，就会烙在几代人的文化记忆里。
所以，直到今天，我们依然会觉得，送人参，是一件特别有面子的事儿。
当我们为一件商品，支付远超使用价值的价格时，我们购买的，大概率就已经不是商品本身了。
当然。这没有对错。为文化价值买单，也是每个人的自由。只要这真的是你所想的。
如果你想买“文化”，那就为情感和认同付费。
如果你想买“科学”，那就用科学的尺子去衡量。
所谓的不断成长，就是不断校准比例感
怎么衡量？
卓克老师说，比例感。
什么是比例感？
举个例子。
保健品里，有一种常见的概念，叫“抗氧化”。现在，有一位商家，向你推销一款虾青素胶囊。同时，告诉你，这个东西的抗氧化能力很强，能清除你体内的有害自由基，让你保持年轻，抵抗衰老。
这个时候，你就可以先找到一个基准线。
比如，一个健康成年人的身体，本身就是一个巨大的抗氧化工厂。每天自身产生的抗氧化物质的效力值，可以看成是10万。
10万，就是我们的基准线。
然后，测量产品的绝对值。
一颗“抗氧化能力很强”的虾青素胶囊，能提供多少的抗氧化效力值呢？大概是5。
没错。不是5万。是5。
最后，进行比例对比。
你的月收入，是10万。虾青素胶囊，每个月给你5块钱的补贴。这5块钱，改变不了你的生活质量。
这个时候，你就可以看看其他选项的比例。
比如，20-30分钟的快走、爬楼梯，这些中等强度的运动，会产生300的抗氧化值。比如，不爱运动，但每天多吃400克的蔬菜，会产生250的抗氧化值。比如，不吃蔬菜，但每天多喝两杯绿茶，也有50。
300，250，50，都远大于5。
这就是比例感。
拿出这把尺子，你会发现，生活中90%的智商税，都会失去滤镜。
比如，有人告诉你，某套1999元的学习方法，能让你的效率提升10%。但用比例感一量，你可能就会发现，早起30分钟，效率就能提升20%。
所谓的不断成长，其实也就是不断校准比例感的过程。
最后的话
感谢卓克老师的无私分享。
篇幅有限。如果可以，我还是会建议你，把这场直播找来完整地看一看。当然，卓克老师的课程、书籍，也都很值得你去学习。4月14日，第5季的《科技参考》，也将正式开始更新。欢迎你，一起追更。
再次强调，任何一种预测，都未必能在未来100%兑现。
但我想，卓克老师真正想传递给我们的，可能只有一样东西。
那就是，独立的思考和判断能力。
具体来说，就是一种建立在事实和逻辑之上的比例感。
面对AI，衡量能力的边界，就不会被各种各样的观点冲昏。面对教育，衡量学习的本质，就不会被各种各样的说法带跑。面对消费，衡量产品的价值，就不会被各种各样的陷阱骗到。
最终，找回内心的秩序感。
好了。我的朋友。
那么，2026，希望我们，都能找回自己的，秩序感。
加油。
观点/ 刘润主笔/ 二蔓编辑/ 歌平版面/ 黄 静
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PS：
亲爱的朋友，我有一种强烈的感觉：2026，将是AI应用的“落地大爆发”之年。多少新技术，都在苦苦等着一个好问题。
这几个月，我看到了大量优秀的技术落地案例。了解他们，不仅能帮我们看清趋势，也许更能帮我们找到方向。
好多精彩故事，我实在等不到年底年度演讲和你分享。所以，5月16日，我将在上海影城1000人的大剧场。与你分享【刘润·年中大课】。今年的主题就是：
不做现场直播。也不做事后回放。就让我与你，独家分享。点击下方购票链接，就可以了解到更加详细的票务信息。
现在抢先购买，或是组团前来，还可以享受到“早鸟价”。
5月16日，我们不见不散！
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