应对意料之外的改变
（原标题：应对意料之外的改变）
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尽管2026年只过去了两个月，但其给人留下的印象极为深刻。
先是美国人工智能安全和研究公司Anthropic发布的自动化工具“Cowork”冲击了人们对软件行业的信心，全球多家软件公司股价一度遭遇重挫。紧接着是字节跳动推出的视频生成模型“seedance2.0”，被认为将极大地影响影视、短视频行业。数度更名的openclaw带来的影响仍在酝酿，就像潜伏在海中的巨鲸。
短短两个月，AI（人工智能）给人类历史上几个诞生时间不久的行业带来了一点小小的震撼。《黑神话：悟空》制作人冯骥在试用seedance2.0后说：“AIGC（人工智能生成内容）的童年时代结束了。”
进入2月，豆包、千问、元宝等国产大模型和机器人公司围绕春节发起了一轮营销攻势。2025年DeepSeek和宇树科技的成功，让春节这个团圆的节日变成了中国科技企业展示力量的窗口期。
聪明的企业经营者总是能在一个新的环境中找到锚点。但2026年，可能会有太多前所未有的变化从未知中涌现，即使最聪明的经营者可能都束手无策――人工智能的开创者OpenAI，自身也正陷在对其竞争力的各种质疑之中。
技术对我们生活的改变似乎正在加速。19世纪的电力革命或20世纪的计算机革命用了数十年时间才逐渐从边缘走到中心，并逐渐对现实世界施加影响。但现在，各种新兴技术被催促着落地，人们迫切寻找改变世界的路径。快到让人怀疑这个已经持续陷于增长低迷和地缘关系紧张的世界，是否真的做好了准备。
在新技术带来各种蓬勃故事的同时，一些酝酿已久的深刻改变也正在发生。
2026年年初，各省两会释放了一些前所未有的信号：多省份主动调低了2026年GDP增速目标，即使其中一些省份在2025年超额完成了增长目标。研究者认为这释放了一种更加务实的增长态度，也显示了中国经济可能在2026年面临的约束条件。着力稳房地产的政策信号开始陆续释放，经过一段时间调整，市场普遍认为一线城市的房地产市场有可能开始触底。
这种改变更接近我们的生活，也贴近我们对经济的直接感知。
在2026年年初，“K型经济”这个词开始进入公众视野，它用来形容经济体内不同收入群体出现的分化。在产业层面，中国不同行业的景气程度也呈现一定的“K型”特征。一方面，新兴产业蓬勃向上，高技术制造业竞争力显著加强，在技术竞争中逐渐逼近前沿；但另一面，传统产业承压、内需不足问题依然突出、地方财政面临挑战、房地产仍处在筑底周期。
这种差异就像“K”的两支，一支向上，一支向下。处在不同分支上的人们，甚至是买了不同分支公司股票的人，对经济感受的差异可能都是巨大的。
在2026年的前两个月，“K”的两支都出现了变化，这种变化大概率会在2026年持续。
2026年我们可能会看到那个承压的“分支”将触底回升。财税体制改革将为地方政府减少包袱、注入活力，房地产政策的持续优化，将为房地产市场触底回升提供契机，而随着对这些过去两年“拖累项”的修正，庞大的传统产业也有可能迎来“V”形回升，为中国经济的持续向上提供一个更稳定的底座。
2026年我们也可能会看到：AI在应用层将得到大规模验证，一些AI产品有可能在发布几天之内，就重新定义一个行业的预期，或者提供新的锚点；同时，随着AI从大语言模型向世界模型范式转移，其对真实世界的理解将更加深刻，这意味着AI有可能进一步进入更为广阔的工业领域，并给人们的生产生活带来更为深刻的影响。
两端的变化将在2026年并行推进，前者深埋在中国经济结构转型中，是一个经济体走向成熟所需要经历的必然过程，后者则是技术革命带来的新变量。2026年的特殊之处在于，两者正在以一种难以厘清的方式相互作用，并对所有身在其中的人带来新的挑战和机遇。
中国企业家在过去二十多年里穿越过多轮经济周期，也经历过多次技术浪潮的洗礼。但在2026年，一家企业可能同时面临技术周期的扩张和产业周期的收缩，企业需要慎重决策：加大投资、快速推动转型还是收缩投资、熬过周期底部。这种决策本身也有赖于企业对产业的理解：新的技术将如何重新塑造企业的组织、产业的结构和利润成本的构成。
对就业者也是如此，一些岗位正在面临AI带来的极大冲击，即使岗位本身短时间不会被替代，工作方式也有可能出现较大变化。另一方面，AI又有可能赋予个人完整的交付能力，放大个人的优势和能力，深圳、北京涌现的“一人公司”就是例子。在这个过程中，就业者可能不得不思考自己的工作中，哪些环节是真正能带来价值的，是不可替代的，是可以被技术进一步放大的。
在更广阔的层面，面对国际竞争，政策需要推动新技术的广泛应用，但面对“K型”分支的缓慢复苏，又需要权衡就业和新技术应用在短期的矛盾，将新技术可能带来的冲击纳入就业、社保等政策体系中通盘考量。
2026年可能成为这样一个转折点：一个技术、经济与社会结构共振的时刻。人们可能会逐渐意识到，过去那种“缓慢积累、渐进变革”的发展模式正在被一种更复杂、更不可预测的动态系统所取代。
要面对这些改变，第一步仍是理解改变本身：改变本身也在改变，它们可能将不再以线性的方式出现，而是以一种突然的、跳脱的方式出现。这个新的系统里，变量之间相互耦合、反馈迅速，线性思维和经验主义可能失效，过往的经验和教条需要重新思考，并得到新的现实的验证。
