孔某人 2025-04-19 00:07 北京
Scarcity and Abundance in 2025，一篇奇文。
原文标题 Scarcity and Abundance in 2025，发布于2025.3.27。
原文地址：https://alexdanco.com/2025/03/27/scarcity-and-abundance-in-2025/
本文使用GPT-4.5翻译，并经过了人工修订。
孔某人评价
我转这篇文章并不代表我完全认同他的观点，但我看了之后确实觉得这篇文章应该给我的读者看下，所以才花费时间整理了这个翻译文。
这篇文章的观点挺新颖的，甚至说只读一遍未必能理解他的意思。这篇文章有两个前置阅读材料，如果看过的话应该更容易理解一些。我目前还没看过，会考虑后面进行翻译转载。
我个人对他文章末尾的链上Agent的想法目前无感，当然也可能是我理解还不深。
在附录中，我补充了关于作者Alex Danco的信息。
正文
这一周对于那些讨厌AI的人来说，可能真的不太好过。不仅因为最近的“吉卜力日”（如果你不知道这个梗，那恭喜你成功远离了网络喧嚣；不过，你随意打开Twitter的信息流刷几下就会明白我的意思），还因为Dwarkesh的新书《规模时代》（The Scaling Era）刚刚由Stripe Press出版，这本书通过口述历史的方式记录了AI到目前为止的发展历程。这周整体的气氛，让我想起几年前我在Social Capital写过的一些旧文——“Scarcity and Abundance” 系列。
当年的“Scarcity and Abundance” 系列实际上包括两个不同的系列文章：一个是2016年写的《涌现层次》（Emergent Layers），这一系列是在经典理论《创新者的窘境》（The Innovator’s Dilemma）的基础上延伸探讨；另一个是2017年发布的，主要讨论在资源丰盈环境下的正反馈循环和“红皇后赛跑”（Red Queen’s Races）。我觉得即便到了8年后的今天，这些观点仍然经得起推敲，并且相当准确地预见了2025年的现实情况。
今天，我打算重新审视一下这些旧文章。既然我们现在已经确凿地进入了AI Agent发展的S型曲线中某个阶段（具体如何演进至今，建议大家去读Dwarkesh等作者的著作，而非从我这里获取），我们接下来应该如何判断哪些行为确实是新出现的，哪些行为仍然是刻意为之，以及还有哪些目前尚未明显，但可能即将发生的趋势？当我重新回顾这些旧作时，有三个主题特别引起我的注意，很可能成为未来几年发展的重要叙事：
重申“轻型业务 vs 重型业务”的重要性，以及我们如何理解软件型业务及其盈利潜力；
“代码即资本”（Code as Capital）这一隐喻逐渐被另一个更贴切的新隐喻“代码即劳动力”（Code as Labour）所取代；
比起在公司内部执行任务的AI代理，我个人更关注那些在公司之外执行任务的AI代理。
理解丰盈
八年过去了，我们先简单回顾一下我所提到的两个系列文章：
2017：《涌现的层次》（Emergent Layers）
2018：《理解丰盈》（Understanding Abundance）
标题： 消费化左栏：传统解决方案- 昂贵 (需要预算审批)- 多因素；多用途但死板 (像一战战列舰一样设计)- 暴露的复杂性 (许多功能和细节需要专业人士)中间：服务过度服务不足右栏颠覆性进入者- 更便宜 (更容易购买和试用)- 可以是单一用途，并在特定的待完成任务 (Job To Be Done) 上表现出色，但仍具适应性- 复杂性被隐藏 (不太成熟的客户也能使用)；为出色的用户体验 (UX) 而构建
真正的S曲线是由突然爆发的市场需求所推动的，这种需求几乎像是凭空出现的一样。但在曲线初期，消费者往往对现有产品和成熟企业的服务感到厌倦。他们的价值主张过于复杂，以至于消费者在挑选产品时必须考虑众多因素。这种状态很难孕育爆炸性的增长，因此，必须发生一些新的变化。
采纳曲线的爆发点通常来自某个技术突破（也就是“新出现的丰盈资源”），它使终端用户能够获得一种全新类型的产品，这种产品往往具备某个“杀手级特性”。这种特性是颠覆式的，因为它只关注一个新出现且实际可行的价值主张，忽略了旧式产品的繁琐功能清单。用户只需快速地做出“Yes或No”的决定，而无需忍受复杂的“复选框选择”过程。
第一行：需求丰裕供给考虑的因素更少更极端的二元结果更专业化的差异；成功的复利效应更强更低的转换成本，隐藏的复杂性，更便宜，更好消费决策中的摩擦更少 -> (循环)
接下来，一个良性循环便开始形成。越来越多样化、专业化的产品方案将（a）推动基础设施快速向前发展，（b）进一步简化消费者的决策过程（你可以随意尝试某种新产品，只需简单地判断“Yes或No”）。
每个周期（约每6年一次）都会诞生一家“独占型企业”（n of 1 company），它会占据那个稀缺的关键资源。这家公司并不难识别，每个人都争相购买它的股票，而它也因此赚得盆满钵满。
但真正值得关注的，是人们如何使用这些新丰盈的资源。这些全新的用户行为才是真正定义时代的重要因素。例如，过去Web时代谷歌曾是那家“独占型企业”，当时最有趣的事情都围绕Adwords和在线广告展开。这些市场涌现出大量“需求未被充分满足”的客户，他们迫切地需要使用这种产品，特别是在旅游、电商等领域。
传统企业并不会突然消失，它们往往还能长期盈利，并且常常被视作新趋势的“受益者”。但他们推出的新产品却往往显得牵强而刻意，因为新技术迫使他们进一步过度满足消费者，而非真正创新（例如：“现在你的电子邮件不再按日期排序，而是靠AI的相关度排序！”）。尽管这些强制干涉可能令人反感，但它们并不是主要的故事线。
令人感到牵强疲惫的传统模式；
突然变得极其丰富且成本几乎可以忽略的全新资源；
对这些新资源产生无限需求的消费者群体；
以及Nvidia。
左上：新兴稀缺资源，NVIDIA右上：未被充分服务的客户，YC左下：新兴丰富资源，Cursor又下：被过度服务的客户
盈利潜力与红皇后竞赛
首先，我们得问一个问题：在所有竞争激烈的行动发生的这两个象限里，到底哪些公司能长期赚到钱？毫无疑问，用户确实获得了真实的价值，但哪些类型的企业能真正维持稳固的利润空间，这并不明显。主要原因在于，这些领域的用户切换成本极低——这恰恰也是我几年前在“丰盈周期”中明确提出的关键特征之一。本周有一些耳语（我不会链接这些信息，因为它们只是传闻）提到几家著名的AI初创公司可能在营收增长数字上有所夸大。我认为，这恰好反映了一种普遍的市场情绪：并不是说这些公司都在刻意欺骗，而是市场对这些业务的长期可持续性抱有深刻的怀疑。
现在的AI领域确实是一场经典的“红皇后竞赛”：你必须不断地加快速度，才能勉强维持原位而不被淘汰。其后果就是，无论对于强调产品差异化和特色的“尖端型企业”（需要持续满足甚至超出消费者预期），还是那些大规模资本投入、负责基础设施建设的“公共设施型企业”（比如数据中心等），都很难真正捕获到它们创造出的巨大价值。这种循环使两类企业都难以脱身。
（上图来自2017年）
Replit公司的Amjad Masad是“新丰盈象限”中的一位耀眼明星。他在Technology Brothers Podcast Network (TBPN)的节目中分享了一个重要观点：即使短期内快速实现了营收增长，也不再能确保企业的长期成功。因为在这些不同（但都很优秀）的产品之间，用户的切换成本如此之低，以至于几乎所有创造出来的巨大价值都变成了“消费者剩余”。这当然是好事！但如果你试图在考虑估值的基础上挑选未来赢家的话，那祝你好运。
我们目前正见证着“尖端型企业”和“公共设施型企业”的最佳案例，这些企业正被一种持续加剧的循环所推动：产品专业化和差异化日益显著，底层基础设施建设持续被提前投入，而消费者的选择过程则变得越来越简单。Amjad因此强调企业必须提供给用户一个“完整的方案”，才能真正保持用户的粘性和产品差异化。我预计这种“加速的跑步机效应”还会继续加剧——我以前从未见过如此激烈和快速加速的“红皇后竞赛”。
“代码即资本”的巅峰时期？
与此同时，如果我们把视线重新转回那些早已规模巨大、优势显著的大公司身上，会发现一个经典的“稀缺与丰盈”主题正在毫不意外地上演：那些本来就已经被过度服务的客户，如今却被现有巨头强迫性地提供更多并非真正必要的服务。
技术发展S曲线早期，经常会出现这样一种观点：大公司最有机会从变革中受益——“这种变革并非颠覆性的，而是延续性的！”在AI领域，这种观点尤其突出。不久前，一个很常规的观点是：“AI的核心在于数据，而大型公司掌握着大量数据；AI最终将体现为使现有产品更加情景化、有用化，而大公司最有能力利用这一优势。”
然而，事情并未朝着这个方向发展，对吧？人们最喜欢的那些新产品——ChatGPT、Claude、Cursor、Replit——全都是创业公司出品。即便科技巨头的同类产品被用户采用，据我所知，这也仅仅是凭借渠道上的优势，而非产品本身更优秀。此外（虽然也有少数例外，比如NotebookLM），掌握我们所有用户数据、拥有理论上重要的“上下文优势”的科技巨头，却往往强迫性地推出了很多令人反感的鸡肋功能，根本没人真正想用。（不过话说回来，这些巨头手头也确实有一些真正受欢迎且成功的项目，比如Llama。）
拥有用户的全部上下文数据，迄今并未如人们之前预期般带来明显优势。事实表明，用户非常乐意主动将他们需要的上下文信息带入产品，然后把产品作为一个专注完成具体任务的工具。尽管之前人们曾大谈AI是“了解我的上下文并帮我节省时间的编排工具”，但真正成功的AI应用实际上更多集中在明确、具体的任务上。我预计这种趋势还会持续下去。
如果你尝试去探究究竟是什么区分了那些让人感觉“神奇”的产品和那些给人感觉“毫无诚意”的产品，你会发现一些有趣的现象。那些大公司推出的鸡肋功能——比如苹果的Genmoji或文本摘要，谷歌和微软那些“情景化”产品——体现的是一种试图最大化软件资产价值的思维模式。这种思维的核心是“代码库即资本”，他们所推的各种AI工具，目的似乎都是为了持续不断地从已有资产中挖掘出未被发现的价值。
与之形成鲜明对比的是人们热情使用的新工具，比如用于编程的Cursor、OpenAI Operator，甚至是较为“基础”的应用场景，比如律师用NotebookLM总结案件文档、然后在开车时用听的方式获取信息。在这些应用中根本不存在什么“资产”概念；产品对用户的价值也不依赖丰富的上下文、网络效应或其他明显的软件垄断优势。软件只是单纯地完成某项工作，而这项工作能直接创造出实实在在的价值，即使在过程中仍需要一定的人类监督。
或许这么讲有点轻率，但不妨这么理解：“我们正从‘代码库是资本’的时代（过去几十年软件行业的主导思维），逐渐进入‘代码即劳动力’的时代。”毕竟这是一篇博客文章，这种比喻也确实很适合这种媒体，更适合当下这个时代的气氛：如今的新项目和创业公司正在以“这个代码能否立即为我赚钱”为基础，写下大量代码（Simon Wardley曾将这种方式称作“价值驱动开发”）。现在的代码库，更像是一支等待被训练的劳动力，而非精心架构的生产流水线。当然，你仍然需要精心思考如何训练这支“劳动力”，但思考的方式已经不同于从前。你对代码产生利润的预期，也远比过去那种耐心的资本投入模式更为直接、更具进取性。
如果你读到这里，还在好奇为什么我会在“尚未被充分服务的客户”那个图表框里放上了 Y Combinator 的标志，现在你应该明白了——因为创业公司群体，实际上正是在旧有“代码库即资本”模式下被严重过度服务的群体。作为一家新公司，你并不需要，也根本不想要所谓的“资本”本身！你真正需要的是增长和市场信号。如果能够通过“劳动力”（代码）而非“资本”实现这些目标，那就再理想不过了，只要账面上合适。这也就毫无疑问地解释了，为什么最新一批YC孵化公司所赚取的收入，远远超过了以往任何一批——这就好像一家制造商突然发现了一支技术水平不错、价格又极为低廉的劳动力队伍可供雇佣一样。面对这种机会，你不会过度资本化投入，只会赶紧踩下油门一路狂奔。
这也就是为什么我觉得眼下这个时期可以称作“代码即资本”的顶峰期。真正的资本性资产正在转变为大型模型和芯片等基础设施，这些东西可以融资、可以租赁。未来，我们很可能不再像过去那样，将个别公司的代码库浪漫化地视为独特的“资产”。我认为这种变化是一把双刃剑，但无疑值得我们深入思考。
罗纳德·科斯的代理理论
我要提出的最后一个观点可能会引发争议。我本人对AI Agent能否大规模提升大型企业内部的“有效产出”持有高于平均水平的怀疑。然而，与之相对，我认为企业之间的缝隙空间将产生大量不可预料的新价值。请允许我详细解释一下：
我们前几天曾讨论过科斯的《企业的性质》，我一直觉得这个旧理论在当前语境下尤为值得重新审视。如果你对科斯的观点印象模糊，我简单回顾一下：
一些经济活动天然适合在企业内部组织，另一些则更适合由企业之间的市场机制来完成。
一般来说，市场能够有效运作；根据经典经济学观点，长期来看，大部分生产活动应当由自由的经济主体完成，并通过市场机制结算。
然而，这种情况并非总能实现。有些成本——比如信息搜寻成本、保护商业秘密成本、协调复杂活动链条成本——在企业内部以层级制度处理时会更低，而在自由市场中则更高。因此，企业的边界就自然而然地出现在那些更适合内部化或外包的经济活动之间。
最终，企业内最有价值的工作通常是由人类负责任地防范O型环问题的任务。这意味着，复杂的决策与约束机制必须由人类明确负责，企业价值的核心本质上是人与人之间的关系（尤其是上下级汇报关系，但当然不限于此）。
那么，这和AI Agent有什么关系呢？我对此的猜想如下：AI和人类混合的工作特别容易遭遇O型环问题，它们在执行任务链条时的整体价值明显取决于其中最薄弱的环节（例如，只要某个AI步骤出现了“幻觉”（hallucination）或接口错误而未被及时捕获，整条链上的工作成果都会被废弃）。而企业几十年来正是专注于解决此类O型环问题演化而成的组织结构，这恰恰是企业的基本属性。
因此，你甚至可以构建一个看空的观点：越靠近企业核心业务的工作流程，就越不适合使用AI Agent协助，原因正如科斯理论对企业边界的阐释。也许最顶级的公司能真正掌握内部代理系统，但对于普通公司而言，AI Agent参与实际工作本质上是一种外包行为。虽然我个人并未如此悲观，但我赞同泰勒·考恩（Tyler Cowen）的文章观点：寄希望于现有企业（即便在非常颠覆性的环境下，这些企业仍占GDP的大部分）因AI Agent而出现10%的GDP增长，这种想法恐怕过于乐观。
表面上看，我似乎对Agent能创造的价值持悲观态度，但我真正想表达的却相反：真正令人兴奋的新工作机会将更多诞生于企业外围，即企业之间的市场缝隙。市场天然就充满了真实风险承担，更重要的是，经济已通过科斯理论自然地筛选出这种低信任、高自主性且伴随直接结果的交易环境。商业交易、贸易、支付、保险、资本市场等领域早已发展出强大的防御机制，以应对意外事件（甚至还能从中受益，体现反脆弱性）。随着模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）推进AI的互操作性，独立AI Agent之间的组合也正在逐步形成新的涌现层。如果你想了解未来的涌现趋势，我建议你关注这个方向。
当然（或许你已经猜到了我的意思）——我们已经拥有了一个绝佳的实验平台，能够快速试验哪些想法真正有效：
我们已经看到“稳定币是AI代理彼此之间进行支付的天然方式”这一观点正在得到广泛接受。但还有一种角度思考这个机会，我在2017年的《丰盈》（Abundance）系列中曾提出，即：廉价的区块空间才是独立AI代理进行状态存储和记录的天然场所。这一点极为有趣：如今我们有了低成本的公共状态存储与执行环境（例如Solana和Base区块链），允许AI Agent（可称为“链上Agent”）成为完全独立、无状态且以功能为导向的执行体，自由地“执行任务”。对AI Agent而言，最重要的API之一将会是类似Thirdweb这样的服务，它使Agent能通过传统的Web 2.0 API轻松地在共享、中立的区块状态中进行读写，无需额外配置RPC等技术工具。这提供了一个额外的组合层，强化了MCP，因为现在存在着有效、无需许可且共享的公共状态可供使用。
上述机制最终将形成一个丰盈的良性循环：一方面（右侧），链上Agent能以无状态的形式自由执行任务（因为真正的状态信息，如账户余额等，都安全存储在链上这个中立的、处于任何企业边界之外的公共空间）；另一方面（左侧），则是这些Agent的任务消费者，他们可能是人类，也可能是其他Agent，而无论哪种情况，他们决定是否接受某个Agent提供的服务，只需做出简单的“是/否”判断即可：“这是否正是我想要的？”
以下是我在2017年对这个想法进行展示时绘制的示意图：
当年我写下这些时，许多人认为这只是一堆“词汇沙拉式的幻觉”，但我清晰记得，有一位如今在AI领域非常重要的人物曾专门写邮件告诉我，这个论点极具洞见。我们或许尚未完全抵达那个未来，但我想它的轮廓已然浮现了。你能看到吗？
就写到这里。如果你读到这里，衷心感谢你的耐心阅读。祝你在这个软件世界的新丰盈时代，愉快地探索、创造和享受！
附录：关于Alex Danco
本节内容由ODR调研得到。
教育背景
Alex Danco 出生于加拿大，多年来以跨界背景著称。他本科就读于加拿大麦吉尔大学（McGill University），2011年获得人体生理学学士学位。毕业后，他在麦吉尔大学神经科学系继续深造，攻读神经科学硕士并参与了针对下背痛等课题的实验室研究。完成硕士学位后，Danco 决定不继续攻读博士，而是投身创业领域：他通过企业家驻留计划加入蒙特利尔的科技孵化器 TandemLaunch，创立了名为 “BackTrack” 的初创项目，致力于创新改善背痛治疗的方法。这一跨学科背景（生命科学与创业）的经历为他日后在科技和金融领域的独特视角奠定了基础。
职业经历
创业启航（2013）： 在 TandemLaunch 孵化器期间，Alex Danco 担任企业家驻留（Entrepreneur-In-Residence），联合创办了 BackTrack 项目，尝试将科研成果转化为医疗技术创业。这段经历使他从学术研究顺利过渡到科技创业，为后来进入投资领域打下基础。
社交资本基金（Social Capital，2015–2019）： Danco 于2015年前后加入硅谷知名风投基金 Social Capital，担任旗下 “Discover” 投资团队的投资经理（Associate）。在将近四年的时间里，他在该团队专注于发现新兴科技趋势和创业机会，同时每周撰写内部/外部通讯 “Snippets” 分享见解。这份周报涵盖科技、金融到社会趋势的深度分析，逐渐在业界赢得关注和好评。据介绍，Danco 的写作风格犀利且思想性强，曾让著名博主 David Perell感叹：“我真希望自己也能像这样写作”。2019年4月，Danco 发布了最后一期 “Snippets” 通讯，随后离开 Social Capital，返回多伦多休假并迎接家庭新成员。
Shopify（2019/2020–至今）： 休假后，Alex Danco 加入加拿大电商巨头 Shopify 的金融部门。自2020年起，他成为 Shopify Money 团队的一员，参与构建支持商家融资和支付的创新产品。在 Shopify 工作期间，Danco 职业发展迅速，逐步担任重要领导角色。目前他是 “区块链和系统思维总监”（Director of Blockchain and Systems Thinking），带领团队探索 Web3 技术在电商中的应用。例如，他和团队正开发“通证门控电商”功能（Token-gated commerce），利用区块链和 NFT 等技术为 Shopify 商家打造新的用户身份验证和会员机制。这一角色体现出他将系统化思维与前沿技术相结合，在商业创新中发挥影响力。
主要思想与知名作品
Alex Danco 不仅在职业履历上横跨科研、创业、投资和大厂产品，他还是一位高产的思想作者。他通过个人博客和新闻通讯“Alex Danco’s Newsletter”分享对科技、金融和社会的深刻见解，累计吸引了数万名订阅者。Danco 的文章常以独特视角剖析复杂现象，以下是他一些具代表性的作品和观点：
“理解丰裕”系列（Understanding Abundance，2017）： 一系列文章探讨数字时代稀缺与丰裕的范式转变。例如，他分析了当今由消费者驱动的技术丰裕如何塑造硅谷的创新生态，以及在资源过剩环境下哪些事物将保持稀缺。该系列帮助读者理解从用户行为到商业模式的深刻变化，在科技评论圈引发热议。
《硅谷的社会资本》 (Social Capital in Silicon Valley, 2019)： 这篇广受欢迎的长文深入剖析了硅谷创业圈的人际网络和信任如何形成一种“社会资本”。Danco 指出，一旦在硅谷取得“圈内人”地位，创业者的融资和创业之路都会变得相对容易。该文视角独到，受到创业社区的欢迎；创投平台 NFX 甚至将其制作成音频版本分享给创业者群体。
《位置稀缺》 (Positional Scarcity, 2019)： Danco 提出了“当资源极大丰富时，相对地位本身成为新的稀缺资源”这一见解。换言之，在一个几乎所有物质和信息都过剩的时代，人们竞争的是地位、关注度等相对稀缺的东西。这篇文章被知名创投作家 Packy McCormick 评价为“2019年我最喜欢的文章之一”。这一观点对理解社交媒体时代的竞争格局和市场营销具有启发意义。
《音频革命》 (The Audio Revolution, 2020)： 在这篇文章中，Danco 从信息论角度分析了音频媒介的潜力。他指出音频是一种“出人意料地信息密集”的媒介，比人们以为的承载了更多的信息量。他讨论了耳机和播客等技术如何改变我们的社交行为和内容消费方式，引发业界对音频内容创新的关注。
在科技和金融领域的影响力
凭借上述经历和作品，Alex Danco 在科技创业和金融投资圈中具有相当的影响力：
创业及投资见解： Danco 在 Social Capital 撰写的分析文章为许多创业者和投资人提供了有价值的参考。他善于将复杂的创业现象比喻为通俗场景，提升读者的理解力。例如，他曾将创业圈比作音乐界，类比初创公司之于乐队，风险投资之于唱片公司，形象地解释了创业生态与“造星”机制的相似之处。这类独到见解使他成为创投圈备受关注的声音。
科技金融创新： 在金融科技领域，Danco 的观点同样受到重视。比如，他提出“订阅经济中的收入合同是在线业务的原子单元”这一看法，认为经常性收入流可以像实体店面一样被打包融资。这一洞见被资深金融分析师引用，用来解释新型收入融资工具（如按订阅合同融资）的意义。此外，他关于 SPAC（特殊目的收购公司）和资本市场的评论也被业内人士讨论，引导了人们对创业融资新途径的思考。
实务影响： 作为 Shopify 的产品和策略负责人之一，Danco 正在将他的理念付诸实践。他带领的团队将 区块链技术 引入电商平台，实现如 NFT 通证会员等创新功能，为数百万商家探索新的商业模式。这意味着他的影响力不仅体现在文字和思想上，也通过具体产品影响着电商和金融科技行业的发展方向。
思想传播力： Danco 善于通过互联网传播自己的思想。他的个人网站和 Substack 通讯拥有稳定的读者群，当中不乏科技公司高管、投资人和行业分析师。知名科技评论人 Eugene Wei 曾评价说，自从 Danco 离开 Social Capital 后，他在博客上更频繁地分享见解，与此同时Chamath Palihapitiya忙于SPAC等宏大战略——暗示Danco的持续写作已成为业界“不可忽视的存在”。总的来说，他的文章和推文经常引发二次讨论，使他的观点在更大范围内传播。
媒体报道与访谈
Alex Danco 的洞见也让他成为各类媒体和播客节目的常客：
播客访谈： 2020年，Danco 做客作家 David Perell 的 “North Star” 播客。Perell 在节目开场特别介绍他是“全世界我最喜欢的作者之一”，并分享了自己大学时期因读到 Danco 的文章而立志写作的故事。在访谈中，Danco 与 Perell 深入讨论了技术革命、城市发展以及线上写作等话题，为听众奉上了一场知识盛宴。
Infinite Loops 系列： 知名投资人 Jim O'Shaughnessy 多次邀请 Danco 登上其播客 Infinite Loops。截至目前，Danco 已在该节目出现九次之多。O'Shaughnessy 将这些以 Danco 为主角的对谈戏称为 “Alex Danco 的怪奇思想世界”，认为每集对话本身就像一个复杂适应系统；尽管话题天马行空，但逐渐呈现出关于世界构建（Worldbuilding）和社会等级的连贯主题，让听众在充满活力的讨论中获得关于这些议题的深刻见解。
其他媒体露出： 除了个人播客客串，Alex Danco 也曾接受业内媒体的专访。例如，他在 Colossus 平台参与了解读 Shopify 商业模式的访谈，从内部视角阐释了 Shopify 如何为创业者赋能。在 Shopify 官方博客上，他以作者身份向大众科普 NFT 与电商融合的理念，介绍如何通过“Token 加持”提升消费者忠诚度。另外，他还在个人新闻通讯中刊登与行业领袖的对话，例如对话CFA协会总裁玛格丽特·富兰克林（Margaret Franklin）的访谈，探讨金融行业的未来。这些公开露面进一步巩固了他作为思想引领者的形象。
交流与合作
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本文于2025.4.19 首发于微信公众号
