我對2026年及以後的大型AI問題感到好奇 1. 如果機器人技術成本下降且可靠性提高，哪些新的藍領行業會從根本上重組？ 2. 隨著團隊縮小和AI提高產出，商業房地產需求會發生什麼變化？ 3. 如果基礎模型以目前的速度持續改進，這將如何重塑公司建設中的速度意義？ 4. 當AI輔導在大多數科目上超越傳統教育時，學校將如何重新定位？教育是否會從“教學”轉變為“社交 + 證書”？ 5. 如果AI改善醫療診斷和護理路徑，醫院如何改變容量規劃？門診診所會成為美國醫療系統的中心嗎？ 6. 當AI推動廣告中的大規模個性化時，媒體購買會發生什麼變化？代理機構是否會從媒體套利轉向創意品味的塑造？ 7. 如果消費者AI自動運行健康、營養和身體優化，哪些行業受益最多？補充劑、健身房和可穿戴設備會爆炸還是整合？ 8. 當製造機器人獲得AI推理能力時，哪些產品類別會變得新利潤可觀？我們會看到美國製造業的復甦嗎？ 9. 當每位消費者都有一位AI“財務教練”時，銀行和金融科技公司如何改變產品策略？個人理財應用會淡出背景嗎？ 10. 如果AI創造出超現實的合成數據，這將如何改變機器學習本身？初創公司是否能在不接觸真實數據的情況下訓練出世界級模型？ 11. 當自動駕駛車輛從試點轉向規模時，郊區、住房、通勤和零售將如何重組？也許房地產會迎來一次世代重組…… 12. 如果針對醫療、法律、房地產和物流的垂直AI各自獲得自己的“GPT時刻”，會解鎖哪些新的十億美元利基市場？每個行業都有自己的模型、自己的護城河、自己的寒武紀大爆發。 13. 當計算成為世界上最稀缺的資源時，今天最被錯誤定價的資產類別會是什麼？注意力？數據中心？能源？晶片？靠近電力的土地？ 14. 一旦每位專業人士都有個人代理，哪些新的“代理優先”工具會成為電子表格、Slack或Figma的等價物？會出現巨大的新軟體類別。 ...