圖源：《Finch》

兩年前的11月30日，ChatGPT正式發(fā)布。自那時(shí)起，周?chē)说纳詈徒?jīng)濟(jì)環(huán)境經(jīng)歷了云譎波詭的變化，而AI儼然成了這股洪流中的一根浮木，承載著無(wú)數(shù)人的希望與夢(mèng)想。

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前幾天，跟一個(gè)90后海歸創(chuàng)業(yè)者聊天。他叫Ragnar，去年五月從大廠離職，結(jié)束了朝九晚九的生活。一次偶然機(jī)會(huì)，他受邀做了一場(chǎng)“職場(chǎng)人如何利用AI提效”的線下分享，受到了年輕人的歡迎。不久后，Ragnar組建了自己的團(tuán)隊(duì)，為企業(yè)提供AI培訓(xùn)。

他們測(cè)試推出了一款599元的線下課程，90分鐘的分享內(nèi)容。隨后又發(fā)布了1399元的線上課，開(kāi)放的100多個(gè)名額很快報(bào)滿。后來(lái)做的人多了，大家開(kāi)始“卷價(jià)格”。Ragnar察覺(jué)到低價(jià)AI課程難以持續(xù)，終將爆雷。

提升課程定價(jià)并非易事。要實(shí)現(xiàn)高價(jià)位，培訓(xùn)內(nèi)容必須與企業(yè)業(yè)務(wù)深度結(jié)合。然而，AI工具的快速迭代使得實(shí)際應(yīng)用難以直接提升效率，課程的價(jià)值也難以體現(xiàn)。Ragnar嘗試過(guò)運(yùn)營(yíng)社群，但效果并不理想。一年下來(lái)，沒(méi)賺到什么大錢(qián)，但也能維持生活。

Ragnar逐漸發(fā)現(xiàn)，許多AI公司過(guò)于專(zhuān)注技術(shù)，卻難以清晰傳達(dá)自己的核心業(yè)務(wù)。于是，他轉(zhuǎn)而幫助這些公司制作視頻，向用戶講解他們的產(chǎn)品。隨著時(shí)間推移，他的社交媒體賬號(hào)積累了四五萬(wàn)粉絲，增長(zhǎng)速度雖不算快，但在粉絲數(shù)量達(dá)到兩三千時(shí)便已開(kāi)始實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)。 

最近，Ragnar收到一些AI公司的邀請(qǐng)，請(qǐng)他負(fù)責(zé)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)和市場(chǎng)推廣。盡管尚未找到明確的商業(yè)模式，但他認(rèn)為加入一家AI公司內(nèi)部也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。從Ragnar的感受來(lái)看，AI這條賽道正在降溫。一部分原因在于資本的冷卻，另一個(gè)瓶頸則源自O(shè)penAI等頭部公司的技術(shù)發(fā)展放緩。“未來(lái)幾年可能都會(huì)是這樣的局面”。

Ragnar希望在真正的AI浪潮來(lái)臨時(shí)登上方舟，哪怕只是被動(dòng)地跟隨。他還計(jì)劃保留一些靈活時(shí)間，繼續(xù)制作自媒體短視頻。至少，新的工作能為他提供穩(wěn)定的收入。

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前不久，前谷歌CEO Eric Schmidt在斯坦福大學(xué)的一場(chǎng)計(jì)算機(jī)學(xué)院會(huì)議上無(wú)意間揭示了一些令人震驚的現(xiàn)實(shí)，打碎了不少人的美好幻想。

Schmidt認(rèn)為，基礎(chǔ)大模型的技術(shù)進(jìn)步幾乎停滯，人類(lèi)距離實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）仍遙不可及。OpenAI今年遲遲未發(fā)布GPT-5就是一個(gè)信號(hào)。即使是Sam Altman宣傳的“星際之門(mén)”項(xiàng)目，所需的1000億美金恐怕遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，3000億美金都可能捉襟見(jiàn)肘，大量資金都被投入到購(gòu)買(mǎi)水電資源上。

Schmidt將當(dāng)前的AI行業(yè)比作電力產(chǎn)業(yè)的早期階段。就像電力并沒(méi)有立即取代蒸汽機(jī)一樣，AI的成熟還需要時(shí)間和社會(huì)結(jié)構(gòu)的變革。當(dāng)年的過(guò)程持續(xù)了30年，整個(gè)社會(huì)結(jié)構(gòu)才開(kāi)始變化，直到分布式電源改造了車(chē)間布局，電力才開(kāi)始實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍?，F(xiàn)在的AI只是剛剛觸及表面，人們都只是在摘取“低垂的果實(shí)”。

“開(kāi)源不賺錢(qián)”“開(kāi)源是奉獻(xiàn)”，這幾乎打破了人們“AI會(huì)逐漸普世化”“開(kāi)源將會(huì)造福應(yīng)用開(kāi)發(fā)”的美好幻想。以他投資的Mistral為例，雖然1和2都開(kāi)源了，但即將發(fā)布的第三個(gè)版本很可能會(huì)閉源，因?yàn)楦甙旱挠?xùn)練成本需要回收資金。

過(guò)去兩三年，資本和科技巨頭在AI領(lǐng)域瘋狂“砸錢(qián)”、“砸模型”、“砸算力”、“砸數(shù)據(jù)”，甚至“砸備案”。但除了引發(fā)歷史最高點(diǎn)的AI狂熱和科技股飆升外，世界并未發(fā)生根本性變化。能引發(fā)全民投入的超級(jí)應(yīng)用還渺無(wú)蹤影。用戶可以使用AI做什么？企業(yè)如何利用AI降本增效？這些核心問(wèn)題仍在探索。

現(xiàn)實(shí)挺扎心。

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事實(shí)上，從2016年的AlphaGo到2022年的ChatGPT，AI經(jīng)歷了一段漫長(zhǎng)的沉寂期。

在此之前，短視頻幾乎是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最后的重大創(chuàng)新。盡管大量資本不斷涌入，但技術(shù)領(lǐng)域卻再也沒(méi)有讓人耳目一新的東西。同時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的挑戰(zhàn)也導(dǎo)致創(chuàng)投市場(chǎng)整體下滑。直到ChatGPT的出現(xiàn)，改變了這一局面。

人們比以往任何時(shí)候都更迅速地達(dá)成了共識(shí)：“AI大勢(shì)，浩浩湯湯，不可阻擋?！边@一潮流甚至滲透到生活的每個(gè)角落，連小區(qū)門(mén)口賣(mài)冰棍兒的老太太都熟悉這些口號(hào)。在我所在的教育圈，無(wú)論企業(yè)規(guī)模大小、起步早晚，無(wú)論核心問(wèn)題是否解決，AI都已成為無(wú)可回避的主題。人人言必稱(chēng)AI。聊AI，從一種潮流迅速演變?yōu)榻^對(duì)正確。

在AGIClass.ai創(chuàng)始人孫志崗看來(lái)，推動(dòng)這股潮流的主要力量大致分成三波：第一波是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人，他們或功成身退，或在上一輪創(chuàng)業(yè)潮中失意離場(chǎng)，眼見(jiàn)機(jī)會(huì)再次來(lái)臨，紛紛投身其中；第二波是大廠，這些巨頭經(jīng)過(guò)觀察，認(rèn)定了AI的巨大潛力，從大模型到應(yīng)用都要搞一遍。大廠的行動(dòng)帶動(dòng)了其他非互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)的紛紛跟進(jìn)；第三波是政府的力量，通過(guò)政策支持、資金投入、考核機(jī)制和宣傳手段，推動(dòng)了全民對(duì)AI的認(rèn)同。

在這種背景下，大量新詞應(yīng)運(yùn)而生：算法賦能、同頻對(duì)齊、種草拔草、增長(zhǎng)黑客、智能引擎……這些“大詞”聽(tīng)起來(lái)振奮人心，但聽(tīng)多了卻容易讓人“過(guò)敏”。自“五四”始，人們便假定“新比舊好”、“西比中好”、“城比鄉(xiāng)好”。“新”就是好，新的事物就一定是實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的途徑。然而，萬(wàn)事如此嗎？

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Ragnar說(shuō)他在創(chuàng)業(yè)的一年里，白頭發(fā)蹭蹭往外冒。他說(shuō)，“AI這條賽道里的焦慮感太強(qiáng)了。”通過(guò)AI真正賺到錢(qián)、融到資或找到產(chǎn)品市場(chǎng)匹配度的人少之又少。

AI淘金熱不斷被冷水澆滅，無(wú)論規(guī)模大小。本月初，人工智能初創(chuàng)公司Character.AI被谷歌以25億美元收購(gòu)，而去年9月時(shí)，這家公司的估值曾一度超過(guò)50億美元。事實(shí)上，隨著AI研發(fā)成本的激增，許多企業(yè)陷入了高昂支出和難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的困境。

以Character.AI為例，雖然技術(shù)強(qiáng)大、用戶眾多，但缺乏可持續(xù)的商業(yè)模式。融資困難迫使公司最終被并購(gòu)，核心團(tuán)隊(duì)加入谷歌，而公司則轉(zhuǎn)向依靠開(kāi)源模型來(lái)維持運(yùn)轉(zhuǎn)。這意味著在收購(gòu)方眼中，除了團(tuán)隊(duì)之外，其他資產(chǎn)的價(jià)值被大大貶低了。

既要大模型，又要應(yīng)用。曾夢(mèng)想財(cái)富自由的創(chuàng)業(yè)者們一旦失去資金支持，便面臨出局。數(shù)據(jù)顯示，人工智能相關(guān)并購(gòu)金額從2022年的1171.6億美元下降到2023年的806.1億美元，降幅達(dá)31.2%；私人投資也從1034億美元降至959.9億美元。2023年，國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的融資總額約為20億美元，同比下降了70%。資本在悄悄地后退。

越來(lái)越多的投資者意識(shí)到，繁榮不會(huì)永續(xù)。基礎(chǔ)模型的升級(jí)成本不斷攀升，越到后面錢(qián)只會(huì)越燒越多；與此同時(shí)，開(kāi)源模型越來(lái)越強(qiáng)，大模型的價(jià)值快速貶值。有資金、有技術(shù)、有場(chǎng)景的大廠還在“卷”大模型，教育領(lǐng)域的一些頭部機(jī)構(gòu)也推出了五花八門(mén)的“垂直領(lǐng)域”大模型。盡管大家都在追求“全面”發(fā)展，但實(shí)際上，驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的方式依然停留在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的擠壓式邏輯，在產(chǎn)品邊界、初期想法、用戶訴求應(yīng)對(duì)方面缺乏足夠清晰的路徑，幾乎沒(méi)有真正的創(chuàng)新。

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這一切不可避免地讓人聯(lián)想起上一波互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)業(yè)熱潮。在過(guò)去十年間，一些現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用徹底改變了人們的生活方式，不僅催生了新的介質(zhì)和交互方式，也帶來(lái)了前所未有的商業(yè)機(jī)會(huì)。

從孫志崗的角度看，人們期待AI領(lǐng)域迅速出現(xiàn)類(lèi)似的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用，但現(xiàn)實(shí)卻讓人失望。雖然像ChatGPT這樣的產(chǎn)品引發(fā)了關(guān)注，但它并未像《憤怒的小鳥(niǎo)》或TikTok那樣普及。人們?yōu)榻膛喔顿M(fèi)是為了提分、拿證書(shū)、找工作；為電影付費(fèi)是為了釋放壓力、獲得情緒價(jià)值，而AI的付費(fèi)行為往往是為了降本增效，而非因?yàn)锳I本身。盡管大模型能力的提升和成本的下降或許能帶來(lái)盈利點(diǎn)，但AI仍面臨著一個(gè)根本問(wèn)題：它究竟能為誰(shuí)解決何種問(wèn)題。

數(shù)據(jù)顯示，2023年新注冊(cè)的AI相關(guān)公司數(shù)量達(dá)到了46.7萬(wàn)家，創(chuàng)下歷史新高。上半年，已有23.7萬(wàn)家新公司加入AI領(lǐng)域，總數(shù)達(dá)到167萬(wàn)家。然而，繁榮的背后是“卷成麻花”式的競(jìng)爭(zhēng)。在深圳做數(shù)字人項(xiàng)目的00后程序員小樊說(shuō)，他最近參加了幾個(gè)線下AI創(chuàng)投交流會(huì)，有幾個(gè)強(qiáng)烈感受：一是AI創(chuàng)業(yè)非常卷，各行各業(yè)都在搞AI，法律、廣告、農(nóng)業(yè)、養(yǎng)老、教育，凡能想得到的領(lǐng)域必有AI；二是缺少原創(chuàng)，基本上都是大模型套殼或多組合套殼的APP，使用場(chǎng)景也是想象出來(lái)的；三是同質(zhì)化，銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)、廣告、數(shù)據(jù)分析、客服各個(gè)環(huán)節(jié)擠滿了競(jìng)爭(zhēng)者。

人人都知道，憑一個(gè)idea、一個(gè)創(chuàng)業(yè)故事就能拿到錢(qián)的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去。AI領(lǐng)域缺乏的不僅是創(chuàng)意，更是那些承載夢(mèng)想的創(chuàng)新陷入了冰冷的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中。小樊感慨，無(wú)論是傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)還是AI創(chuàng)業(yè)，僅靠一腔熱血，沒(méi)有做過(guò)目標(biāo)受眾調(diào)研，有定價(jià)沒(méi)轉(zhuǎn)化，涼涼是遲早的事。

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通往AI的路徑不一定是大模型，大模型是AI的一條必經(jīng)路，還是一條歧路？但無(wú)論答案如何，很多人走上了這條路，還有很多人在往這條路上擠。

周柯是北京一家初創(chuàng)公司的HR，上周，她發(fā)布了三個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師的崗位，共收到75份簡(jiǎn)歷，并在線下邀請(qǐng)了35人參加面試。在簡(jiǎn)歷篩選時(shí)，她依照三條簡(jiǎn)要標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)估：名校碩博背景、大廠工作經(jīng)歷、以及專(zhuān)業(yè)能力的突出表現(xiàn)。

然而，周柯很快發(fā)現(xiàn)了一個(gè)悖論：容易招到的不適合，想招的招不進(jìn)來(lái)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生很多，但在校接觸的大多是分割、目標(biāo)檢測(cè)、圖像增強(qiáng)等傳統(tǒng)方向，很難進(jìn)大廠實(shí)習(xí)。名校、大廠、專(zhuān)業(yè)強(qiáng)這些buff疊加的人，選擇也很多。相比而言，大廠的薪資福利、穩(wěn)定性都更有競(jìng)爭(zhēng)力。初創(chuàng)公司如果沒(méi)有融到資或者資金不充裕，人才會(huì)很快流失。

根據(jù)MacroPolo智庫(kù)的《全球AI人才追蹤2.0》報(bào)告，中國(guó)培養(yǎng)了全球近一半的頂尖AI研究人員，其中30.96%選擇留在中國(guó)工作。AI人才的流動(dòng)率居高不下。從2022年11月底到今年7月底的20個(gè)月里，中國(guó)約8萬(wàn)家AI企業(yè)倒閉，近百萬(wàn)AI人才重回市場(chǎng)。與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)時(shí)代的人才溢價(jià)不同，AI創(chuàng)業(yè)時(shí)代的人才更看重出身和教育背景，畢業(yè)于哪所頂尖高校，進(jìn)了哪個(gè)核心實(shí)驗(yàn)室，師從哪位導(dǎo)師，參與過(guò)哪些項(xiàng)目。

一邊是精挑細(xì)選，一邊是頻繁的裁員。真正有價(jià)值的AI崗位數(shù)量并不多。很多公司提供的AI崗位都在重復(fù)簡(jiǎn)單的任務(wù)，如安裝開(kāi)源代碼和調(diào)整參數(shù)。AI的發(fā)展路徑似乎更加冰冷和無(wú)情。AI創(chuàng)業(yè)的牌桌上，已經(jīng)不再是人人都有機(jī)會(huì)的全民游戲，而是精英之間的較量，普通玩家很難活下來(lái)。

同時(shí)，AI行業(yè)的人才競(jìng)爭(zhēng)也表現(xiàn)出一個(gè)獨(dú)特現(xiàn)象：缺乏真正意義上的交流與合作，彼此較著勁，都在“卷”。上線的190多個(gè)大模型必然經(jīng)歷一段時(shí)間的增長(zhǎng)大戰(zhàn)和補(bǔ)貼大戰(zhàn)，淘汰不適者。最終，市場(chǎng)將由少數(shù)主導(dǎo)者定價(jià)，類(lèi)似于現(xiàn)在的教培行業(yè)和共享單車(chē)市場(chǎng)，大戰(zhàn)過(guò)后，價(jià)格雖然上升，但人們還是該學(xué)學(xué)，該騎騎。這是一個(gè)必經(jīng)過(guò)程。

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在社會(huì)體系的訓(xùn)練下，人們更習(xí)慣接受，而非質(zhì)疑。就像在應(yīng)試教育的規(guī)訓(xùn)中，人們更擅長(zhǎng)接收信息而非提出問(wèn)題。AI技術(shù)的出現(xiàn)，尤其是像ChatGPT和Perplexity這樣的生成式人工智能，對(duì)教育者提出了新的挑戰(zhàn)——如何激發(fā)人們提出真正的問(wèn)題，或者，AI僅僅是人類(lèi)接受既定答案的另一種工具？然而，那個(gè)永恒的問(wèn)題仍在：人類(lèi)的未來(lái)是走向開(kāi)闊，還是進(jìn)入洞穴？

教育是朝向真實(shí)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)教育培養(yǎng)了能夠維持生計(jì)卻缺乏生活深度的人。教育一直是目標(biāo)導(dǎo)向的，人們總是在為某些未來(lái)的目標(biāo)而犧牲當(dāng)下的時(shí)刻，生命無(wú)限空虛。傳統(tǒng)教育框住了人，抑制了好奇心和創(chuàng)造力。

作為開(kāi)發(fā)者，孫志崗坦言，從電視到手機(jī)，再到短視頻的設(shè)計(jì)，無(wú)不在迎合人性。AI的發(fā)展軌跡，似乎也在復(fù)制這條路徑。它的目標(biāo)不在于激發(fā)人類(lèi)的想象力，而是通過(guò)大數(shù)據(jù)和算法簡(jiǎn)化選擇，選擇越來(lái)越簡(jiǎn)單，思考越來(lái)越少。

未來(lái)的教育應(yīng)涵蓋五個(gè)層面：第一是資訊的、語(yǔ)言的；第二是科學(xué)主題的探索；第三是生活的藝術(shù)，愛(ài)、歡笑、經(jīng)驗(yàn)生活以及它們的奧妙；第四是藝術(shù)與創(chuàng)造力；第五是死亡的藝術(shù)。這些正是AI的弱項(xiàng)。AI作為工具意志的產(chǎn)物，注定遠(yuǎn)離痛苦與異常，毫無(wú)情感與質(zhì)感。

齊澤克曾形容ChatGPT為“人工智障”，認(rèn)為技術(shù)發(fā)展被特定社會(huì)力量和意識(shí)形態(tài)塑造，誰(shuí)控制了數(shù)據(jù)和算法，誰(shuí)就可能在社會(huì)中擁有更大的影響力和控制權(quán)。通過(guò)算法決策過(guò)程，某些偏見(jiàn)和社會(huì)規(guī)范可能被隱秘地強(qiáng)化。

用自然語(yǔ)言操縱世界本是少數(shù)人掌握的技能。盡管AI不是真正的人類(lèi)，但人們傾向于將其想象成有個(gè)性的存在，并通過(guò)難題來(lái)證明自己仍然具有獨(dú)特的價(jià)值。比如，當(dāng)人們驚嘆于ChatGPT的智能時(shí)，總希望用某些難題來(lái)難住它，仿佛一旦ChatGPT無(wú)法回答，人們就重新獲得了一種滿足感，證明自己比機(jī)器更聰明。人們需要通過(guò)某些方式證明自己仍然具有獨(dú)特、不可替代的價(jià)值。

人工智能沒(méi)有情感、意識(shí)或生命體驗(yàn)，但它是人類(lèi)自我認(rèn)知的延伸?？萍际冀K源自于人性。如果大多數(shù)人在社會(huì)氛圍中不假思索，主動(dòng)放棄或被動(dòng)摧毀了質(zhì)疑精神，那么最終拋棄的是科學(xué)精神本身。

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塞德里克·迪朗寫(xiě)了一本書(shū)，叫做《技術(shù)封建主義》。在迪朗看來(lái)，現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)和信息控制的過(guò)度集中，可能使社會(huì)陷入類(lèi)似中世紀(jì)的黑暗狀態(tài)。技術(shù)正在把人們帶入一個(gè)新的封建時(shí)代，在這個(gè)時(shí)代，個(gè)體必須提供“robota”（意為強(qiáng)迫勞動(dòng)，也是“機(jī)器人”一詞的詞根），以維持對(duì)大科技平臺(tái)的有效訪問(wèn)?，F(xiàn)代的零工經(jīng)濟(jì)，如日結(jié)保潔、外賣(mài)配送、網(wǎng)約車(chē)司機(jī)或網(wǎng)紅等，本質(zhì)上都是一種“數(shù)字農(nóng)奴”?！霸谙癜紫伝蛭浵伳菢拥募夹g(shù)社會(huì)里，人們已然成為了概率的奴隸?！?/p>

互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到AI時(shí)代的變遷，也改變了創(chuàng)業(yè)者們的精神面貌。曾經(jīng)開(kāi)放、平權(quán)、全球化的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)也在悄然轉(zhuǎn)變。人們往往只關(guān)心兩極。一方面，異常地關(guān)注自我，對(duì)生存和未來(lái)充滿焦慮；另一方面是對(duì)遠(yuǎn)方危機(jī)和民族勃興的宏大敘事。這些關(guān)注點(diǎn)在社交媒體的引導(dǎo)下變得更加明顯。然而，我們需要回到具體的生活中，找到一個(gè)立足點(diǎn)。在某種程度上，忘掉AI，從用戶需求出發(fā)，從行業(yè)規(guī)律出發(fā)，存良知，敢懷疑，在力所能及的周遭環(huán)境中找到生活之錨。

人們總是說(shuō)，科技進(jìn)步是一條上揚(yáng)并加速的指數(shù)曲線，不可阻擋。事實(shí)上，科技進(jìn)步確實(shí)是指數(shù)型增長(zhǎng)，但其對(duì)社會(huì)的影響始終是一把雙刃劍。當(dāng)前的科技曲線只是歸納了工業(yè)革命后200年的數(shù)據(jù)?？萍几袷且环N生物，它可以自我演化。科技的進(jìn)化依賴(lài)于人類(lèi)秩序的供養(yǎng)，科技與人類(lèi)之間更像是一種互相寄生的共生關(guān)系。

梭羅說(shuō)，每個(gè)人都生活在平靜的絕望中。AI似乎讓人們看見(jiàn)了絕望之外的可能性。

意大利有一名畫(huà)家叫做卡拉瓦喬，最擅長(zhǎng)描摹凋敝之美。他認(rèn)為，當(dāng)人們看到一片廢墟，會(huì)自動(dòng)腦補(bǔ)它的繁榮；看到枯葉時(shí)，腦海里會(huì)浮現(xiàn)它曾經(jīng)的鮮綠和飽滿。這是大腦的自然反應(yīng)。展示完美總有極限，而激發(fā)想象力卻沒(méi)有邊界。人們對(duì)未來(lái)的想象之河還在流淌著，它沒(méi)有停息。