本科时，我上过一门校企合作的区块链课。课程结束时，每组需要做一个区块链产品，企业导师会全程参与选题评审。
当时同学们的想法，大多集中在数字钱包、电子版权存证、供应链溯源这类“标准答案”上，也有一些选题明显是为了用区块链而用区块链——硬把一个中心化能解决得很好、甚至更好的问题，套上分布式的外壳。
导师点评的时候，笑着说了一句让我记了很多年的话：
“大家手里拿着锤子，看什么都像钉子。”
这句话真正在说的，不是工具不好，而是我们对“锤子”本身的理解可能还不够深。如果我们真的理解一把锤子的力学结构、适用场景和局限，就不会觉得所有凸起的东西都该被敲下去。
最近，AI 的能力边界在快速膨胀，它正从一个垂直工具，演化成近乎“万能”的生产力底座。这个时候我们反而不用去理解“锤子”本身的作用是什么，它本身就是万能的。但有意思的是，在“锤子”变得更强大之后，焦虑并没有消失，只是换了一个方向：
以前是“手上有锤子，看什么都像钉子”；现在是“手上有锤子，却找不到钉子”。
过去两年，无论是大语言模型的推理能力，还是多模态、Agent、代码生成，AI 在“怎么解决一个明确问题”这件事上，已经做得足够好。但问题恰恰出在“明确”二字上——谁来定义问题？谁来拆解问题？谁来判断这个问题值不值得解决？
于是我们好像陷入一种新的困境：以前受限于技术，很多想法只能停留在想象；现在技术追上来了，却发现想象力和问题意识并没有同步跟上。
Last modified on 2026-06-20