视频内容是前美国财政部长这位经济学家在德克萨斯州奥斯汀大学举办的“AI+关税”讲座。
中美关税大战正酣，AI 静悄悄地重构了世界的判断力。
Larry Summers 发出警告，他指出政策是有可能出错的，而真正具有危险性的情况是你的认知模型没有得到更新。
在这个时代，谁先换脑子，谁才有资格参与下一个周期。
这几天，关税持续又上了热搜。
美国总统决定将相关税率调到 125%，中国随后回应也将征税提升至 125%，这使得全球市场出现了一阵震荡。
有人说，这是一场新的“中美冷战”，有人说是制造业的生死局。
但你有没有想过——
如果这一切，只是旧世界正在做最后的自我防卫？
而此时此刻，一个新世界，正在悄无声息地成形？
所有人都在讨论“关税”，然而有人谈的却是“判断方式”。他说：
“问题不在于政策错了，而在于模型老了。”
“预测可以错，但认知结构不能落伍。”
他说这话时没有吼，没有怒，但全场安静了。
他是 Larry Summers。他曾担任过美国财政部长。他也曾担任过哈佛大学校长。他还是 OpenAI 董事会成员。
他十分清楚以下两点：其一，这并非一场政策方面的争论；其二，这是一次关于“国家级认知系统”的生死考验。
我们以为看到的是“关税大战”，其实看到的情况是：有的人还被困在旧的模型当中，而有的人已经更换了判断系统。
你能够进行 10 年的政策方面的战斗。同时，你也可以凭借一次人工智能的认知上的跨越而赢得未来。
现在的问题是：你脑子里的那套模型，是经过了升级呢？还是依然是 2008 年的那一版呢？
这才是 Larry Summers 真正要提醒我们的：
不要用昨天所具备的认知，去对今天的世界进行判断。千万不要用昨天的认知，来决定明天的命运。
第一节｜认知错了，一切都错了
2025 年 4 月，美国忽然宣布把中国输美商品的关税税率提升到 125%。这并非只是具有象征意义的“调控”，而是带有明确惩罚性质的“极限操作”。不久后，中国采取了对等的反制措施，将关税也提高到了 125%。在那一时间，媒体纷纷刷屏，“新一轮关税大战开始了”“制造业被迫进行二次迁徙”“跨境电商受到牵连”，仿佛整个世界又被拉回到了冷战时期的旧舞台。
但问题是：真的有赢家吗？
Larry Summers 在奥斯汀大学进行的那场对话里，准确地说出了关键要点：
这并非是对外产生的冲突，而是自身施加的一种冲击，这种冲击属于供给方面的冲击，是自我施加的供给冲击。
通俗来讲，美国并非在“打击中国”，而是在“打自己”。具体表现为使本国商品价格变高，产业链条变得混乱，通货膨胀率升高。这并非是战略性的博弈行为，而是一次效率低下、盲目进行的政策发作。
为什么会有这样不理智的政策出现呢？许多人将其归咎于“民粹”“选票”“情绪”，然而 Larry 的看法更为深刻：
不是因为政客变蠢了，而是因为他们仍在用旧模型看这个世界。
他们觉得自己在“应对风险”，然而实际上仅仅是在使系统失控的情况加剧。在之前的几十年里，关税属于国家常规的经济武器。它宛如一个拨杆，只要一拉动，相应的效果就会显现出来。
但今天的世界，早已不是线性传导的世界：
模型不变，变量早已变了。
Larry Summers 提出一个重要警告：
政策制定者真正该反思的内容包括：你所依赖的因果逻辑，是否还适用于今天呢？
很多政策依然是依据“我调整一下税率，这样对方就会受到影响，而我则能从中获益”这样的三段论来制定的。
可现实是：“你动一下税率→链条错位→自己也爆炸”，
这就是 模型老化带来的结构性误判。
预测错不可怕，可怕的是系统性认知延迟
Larry 说了一句让在场所有听众沉默的话：
预测出现错误，我们能够进行反省；然而倘若整个系统的认知架构存在错误，那么你甚至都不知道错误究竟在何处。
这是当下最可怕的地方。
很多企业以为只要再找几份数据模型就能得出答案，很多政府以为只要再找几份数据模型就能得出答案，很多智库以为只要再找几份数据模型就能得出答案；很多企业以为只要再开几轮研讨会就能得出答案，很多政府以为只要再开几轮研讨会就能得出答案，很多智库以为只要再开几轮研讨会就能得出答案。
但他们没有意识到：
他们理解世界所依靠的逻辑结构，以及进行推理的方法，还有整套的变量设定，都还停留在十年前，有的甚至停留在二十年前。
这不是预测失误，这是 集体“认知降速”。
当 AI 正在对世界模型进行重新定义并且打破既有的因果链条之时，那些依然用“老认知”去“套变量”的人群，最终会被引导到危险的判断路径上去。
这就是“模型老化”的本质：不是工具不好用，
是你还以为这个世界和昨天一样简单。
第二节｜AI不是工具，是认知系统
今天，当所有人谈论 AI，几乎都会提到一个关键词：效率。
效率得以提升，成本有所降低，内容能够自动生成，客服可以自动回复，设计实现了自动化……仿佛 AI 宛如一个极为巨大的“降本提效工具包”。
但这恰恰是拉里·萨默斯所提醒的最为重要的未被关注到的方面。
“AI 不是工具，而是一种认知技术。
它不只是做事的方法，它改变的是——你看待这个世界的方式。”
1、AI 是“认知结构”的升级，而非“流程工具”的迭代
认知是什么？
认知包含“你选择去看到的是什么”“你怎样去解释你所看到的”“你依据什么来做出判断”。
3. 重构任务所依赖的体系。
换句话说，AI 改变的不是行动层面，而是判断框架本身。
真正的 AI 应用，并非仅仅接入了一些工具，而是将旧认知的骨架进行了替换。
2、中国企业的真实误判：AI“接入”了，认知却没升级
2024 年，一家知名家电企业创建了“AI 创新部”。该部门上马了十多个项目，涵盖从 AI 文案到客服自动化等多个领域。并且，还推出了“AI 形象代言人”。在发布会上，场面十分浩大，外界给予的评价也不低。
半年后，团队被并入了“信息中心”，这一过程悄然进行。原因很明了，就是投入大但产出低。
听上去都合理，却没有一项触碰到企业的“战略判断流程”。
营销策略依旧是凭借经验来制定的，渠道的排布还是靠拍脑袋来确定的，产能的规划依然要靠财务以及相关人员看着报表进行猜测。
AI，依旧只是工具，连边都没摸到“认知系统”。
你接入了 AI，然而却没有胆量让它对判断产生影响。这便是典型的“组织级认知错配”。
正如 Larry Summers 所言：
“模型不是为了装饰未来，而是用来更新你对当下的理解方式。”
这家企业的失败，不在于AI没效果，
而在于：它没有被允许改变“判断的逻辑”。
3、真正的竞争，从“信息控制”变成了“判断结构谁更优”
Larry Summers 明确表示：
未来国家间的竞争，不是比谁能够控制更多的信息。而是比谁能够更快地重构判断系统。
这句话背后蕴含着对 AI 的最深刻理解。它强调的不是单纯比拼算力，而是注重认知弹性；不是仅仅比较数据，而是着重考量解释力。
今天你所看到的 GPT 模型，看上去像是一个工具平台。今天你所看到的 Claude 模型，看上去像是一个工具平台。今天你所看到的 DeepSeek 模型，看上去像是一个工具平台。
但它们本质上是“超级判断结构”。
它们在进行大规模的测试，以确定哪些语言模式是更有效的，哪些因果结构是更有效的，哪些决策路径是更有效的。
一个国家若仍用旧版模型来解释世界，那么它所看到的是“因果链”；AI 世界所看到的，则是“多层概率张量”与“非线性交互图谱”。
你觉得你所做的是理性的决策，然而在 AI 的视角里，那仅仅是“人类认知系统的路径依赖”。 你认为自己做的决策是理性的，可在 AI 看来，那不过是“人类认知系统的路径依赖”。 你以为自己做出的决策是理性的，但是在 AI 眼中，那只是“人类认知系统的路径依赖”。
真正的 AI 时代，并非是比拼工具的堆砌，而是要看谁最先更换了判断逻辑的底层芯片。
AI 不是一个技术进度条，而是一场结构跃迁。
真正的优势，不是你有没有用AI，
而是你是否让AI参与了你的“判断系统”。
第三节｜换脑，才是竞争力升级
过去几十年的国家竞争，比的是资源，比的是技术，比的是人口红利，比的是政策敏捷度。而从今天开始，一个全新的指标正在逐渐显现出来。
认知系统的迭代速度。
你看待世界的方式，你对趋势的判断，你组织决策流程的方式——这些属于软性的变量，正在成为决定硬核实力的关键变量。
1、判断力，是国家级“智商”
Larry Summers 在演讲中说了一句话：
我们不能再依靠“旧工具箱”去应对“新变量”。如果继续这样做，那么我们很快就无法看清变量到底是什么了。
这句话不仅是说给经济学者听的，更是对一个国家整体的一种提醒，提醒其要关注“认知架构”。
如果背后的认知逻辑没有得到升级，那么这一切仅仅是在对现实进行“模拟回应”，而不是在对世界进行“真实感知”。
判断力，是国家的智商。认知模型，是国家的操作系统。
今天你做出决策的举动，决定了你明天可不可以站在正确的系统里生活下去。
2、真正的分水岭，不是谁走得快，而是谁“换脑快”
未来的国家之间，竞争不再是：
这些在AI时代都不是核心。
真正的分水岭在于：谁率先实现了“从中心式逻辑向 AI 认知体系”的系统跃迁。
这个跃迁不只是“理解 AI”，它还能用 AI 去重新书写你对世界的感知方式、对世界的解释方式以及对世界的判断方式。
使用工业时代模型的组织，永远只能理解这样的情况：线性趋势、直接因果以及量变会带来质变。
而已经接入 AI 判断体系的组织，看到的是：
这就是你和未来之间的差距：不是行为迟钝，而是认知失真。
3、换脑，不只是政府的事，更是企业与个体的生存线
很多人听到这些，会想：
“这只是国家高层的事吧？”
“和我一个职场人、一个做企业的，没什么关系吧？”
这是另一个危险的误区。
因为——
“认知结构”从不是只属于政府的东西，
它存在于每一个组织里，存在于每一份商业计划书中，甚至存在于你每天的生活决策路径里。
这不是一个“是否要接入 AI”的问题，而是你是否愿意对自己的所有判断方式进行重新理解。
不是 AI 让你发生了改变，而是你是否有意愿更换思维方式，从而让自己能够充分理解 AI 所理解的那个世界。
最后的判断：你还想靠政策跑赢，还是靠认知“突围”？
你当然可以继续打政策牌。
但 Larry Summers 的判断是冷峻的：
“政策是修枝剪叶，认知才是根本。”
再打10年政策战，不如一次彻底的认知跃迁；
再调整100次组织架构，不如换一次看问题的方式。
因为这不是产业升级，也不是技术革命——
这是一个文明换脑期。
写在最后
我们当然能够继续关注关税，关注博弈，关注政策相互之间的出招。然而，那仅仅是这个世界最为显著、最为吵闹、最为表面的那一部分。
真正能改变格局的，并非那些“吵得很响”的事情。而是那些在判断方式里悄然发生的跃迁。
关税，可以烧掉热度；
AI，带来的却是一场安静的认知重构。
它不喧哗，也不造势。它正在悄悄定义一些事情：谁能够看清未来；谁能够做出正确的判断；谁能够拥有持续适应变化的能力。
我们认为自己仍在进行决策，然而实际上，对这件事的判断这一行为，正被 AI 所接管、所改写以及被重新定义。
此刻真正的问题在于，你正在使用哪一代的“认知系统”呢？
Larry Summers 说得很清楚：
“模型的意义，不在于预测未来，而在于理解现在。”
如果你理解世界的方式已经过时了，那么即便你的工具很先进，你的数据很全面，你的制度很稳定，你最终也会用错节奏，会看错方向，会做错选择。
所以：你是不是早就该，换个“看世界的方式”。
因为你理解这个世界的方式， 最终决定你在这个世界的位置。
AI 深度研究院出品了本文，此文本聚焦于全球 AI 创新浪潮里的企业转型策略。
排版：Atlas
