过去几年，人工智能的发展主要围绕“大模型能力还能提升多少”展开。但对于投资人而言，更重要的问题正在发生变化。

随着基础模型、推理模型、Agent及AI原生工作流不断成熟，过去高度依赖人类认知能力，正在逐步变成一种可以被规模化部署、低成本复制、持续迭代和反复使用的经济资源。

智能，正在从一种稀缺的人类能力，逐渐变成一种新的资本。

这意味着，AI革命真正重要的影响，不只是生产效率提升，而是经济中的稀缺性正在重新分配

当模型能力越来越普及，信息获取、内容生成、软件开发乃至部分分析能力持续商品化，过去依赖这些能力形成的竞争壁垒可能迅速下降；与此同时，基础研究能力、专有数据、长期积累的know-how、真实业务反馈、组织能力、产业入口以及复杂环境下的高质量决策能力，反而可能变得更加稀缺。

对于股权投资人而言，这提出了一系列新的问题：

?哪些公司只是阶段性享受AI红利，哪一些可以持续捕获“AI 盈余“？

?当基础模型能力继续提升，那类企业会变得更强，那类会失去存在价值？

?哪些行业会最先被AI重构，哪些领域反而可能产生新的长期护城河？

?下一轮真正具有超额回报潜力的“新Alpha”会出现在哪里？

本系列课程将从技术演进、产业结构和投资判断三个层面展开，通过“智能丰裕—价值捕获—新Alpha”这一完整逻辑，帮助投资人建立一套以未来稀缺性判断未来价值的AI时代投资框架。

第一讲·当智能成为新资本：从智能稀缺走向智能丰裕，以及新的价值边界

从人的智能到机器智能：生产函数正在发生什么变化

从大模型到 Agent：为什么这一轮AI开始真正进入经济活动

我们距离真正的“智能”其实还有多远？

AI时代的第一个悖论：使用越来越容易，前沿越来越难

建立AI时代的“稀缺性框架”