这一年对软件来说真是令人愉快。 一年前，聊天和创意工具表现最佳——强大，但很难看出这些东西究竟如何改变现实世界经济。 现在，多亏了推理模型，我们看到编码代理和几乎所有B2B应用程序（法律、会计、金融等）都在运作。 很难想象O1是在9月24日，而deepseek是在去年12月。回想起来，它们和ChatGPT本身一样重要。 我不确定接下来会发生什么，但即使模型的进展今天停止（不会），我们也会有十年的时间将这项技术应用于经济。这就是骑上指数增长的感觉。 最好的日子还在后头，现在和永远。❤️🔥💪🏽

拥有无限带薪休假的欧洲人每年比那些固定休假时间的人多休假4天。在美国和加拿大，这一差异微不足道。对于全球公司如何构建福利，这些见解真的很酷。

我最近一直在盯着我们最喜欢的图表，想知道我们是否可以为降低昂贵的东西（医疗保健 + 教育）做出一个自下而上的论证。我不是说仅仅是低于通胀的价格增长——我是说价格下降。 无论如何，我用一些假设折磨了一下gpt-5.2-pro模型： - 广泛使用GLP1对医疗支出的直接和间接影响 - 教育中学生/管理员比例的增加 - AI在白领工作中推动显著的生产力提升，尤其是在纯行政领域（电话、文件处理、收入周期管理等） 还有一个约束： - 假设所有市场力量的假设都成立（AI / GLP1等），但市场结构的变化不会发生。 所以你必须相信以下内容才能得到这个非常令人兴奋的新图表；目标是医疗保健每年价格下降1.6%，教育每年下降1.8%，复合计算： 医疗保健门槛 1. 行政自动化必须深入：有效的行政成本减少约40%以上（这可能占医院成本的25-40%以上）。 2. GLP-1驱动的减重会显著减少下游支出（例如，研究表明，BMI减少10-15%与相关人群年支出降低约15-22%相关），而且在高成本人群中采用率很高。 3. 尽管没有场所中立的改革，价格传递仍然发生：即，竞争/支付者压力迫使这些成本下降转化为更低的谈判价格，而不仅仅是更高的利润率。 教育门槛 1. “支持/行政”份额（在Delta成本函数类别中通常约为35-50%）必须每位学生减少约40-50%。 2. 教学必须实现个位数到低双位数的生产力提升，而不影响结果。 3. 节省必须转化为更低的学费，而不仅仅是扩展服务或交叉补贴（这就是招生压力和替代证书的重要性所在）。 我让你们自己决定你们认为这些东西有多可实现，但似乎没有什么过于离谱的…… 如果你感兴趣，这里是ChatGPT的对话： 如果我们真的能成功着陆，这就是结果：