這是一個令人愉快的軟體年。 一年前，聊天和創意工具運作得最好——強大，但很難看出這些東西究竟如何改變現實世界經濟。 現在，得益於推理模型，我們看到編碼代理和幾乎所有B2B應用（法律、會計、金融等）都在運作。 很難想像O1是在9月24日，而deepseek是在去年12月。回想起來，它們和ChatGPT本身一樣重要。 我不確定接下來會發生什麼，但即使模型的進展今天停止（不會），我們仍然會有十年的時間將這項技術應用於經濟。這就是騎乘指數增長的感覺。 最好的日子還在前面，現在和永遠。❤️🔥💪🏽

擁有無限假期的歐洲人每年比擁有固定假期的人多休假4天。在美國和加拿大，這一差異微不足道。這對於全球公司應該如何設計福利提供了非常酷的見解。

我最近一直在盯著我們最喜歡的圖表，想知道我們是否能為降低昂貴的東西（醫療保健 + 教育）提出一個自下而上的案例。我不是說只是低於通脹的價格增長——我是說降低價格。 無論如何，我用一些假設稍微折磨了一下 gpt-5.2-pro 模型： - 廣泛使用 GLP1 對醫療支出的直接和間接影響 - 教育中學生/管理者比例的增加 - AI 驅動白領工作的生產力顯著提升，尤其是在純行政領域（電話、文件處理、RCM 等） 還有一個約束： - 假設所有市場力量的假設都會發生（AI / GLP1 等），但市場結構的變化不會發生 所以，這裡是你必須相信的，才能得到這個非常令人興奮的新圖表；目標是醫療保健每年價格下降 1.6% 和教育每年下降 1.8%，以複利計算： 醫療保健的門檻 1. 行政自動化必須深入：有效的行政成本桶必須減少約 40% 以上（這可能是醫院成本的 25%–40% 以上）。 2. GLP-1 驅動的減重會在下游支出中產生顯著減少（例如，研究將 10–15% 的 BMI 減少與相關群體的年支出降低約 15–22% 相關聯），而且在高成本人群中採用率很高。 3. 儘管沒有場地中立改革，仍然會發生價格轉嫁：即競爭/支付者壓力迫使這些成本下降轉化為較低的談判價格，而不僅僅是更高的利潤。 教育的門檻 1. “支持/行政”份額（在 Delta 成本函數類別中通常約為 35%–50%）必須每位學生減少約 40%–50%。 2. 教學必須實現單位數到低雙位數的生產力增長，而不會損害結果。 3. 節省必須轉化為較低的學費，而不僅僅是擴大服務或交叉補貼（這就是入學壓力和替代證書的重要性）。 我會讓你們自己決定這些東西的可實現性，但似乎沒有什麼不合理的…… 如果你有興趣，這是 ChatGPT 的對話： 如果我們真的能成功，這就是結果：