今天有几个认知校准，不是结论，是过程
一个做法务的朋友讲了个案例：500万债务，历经6年，最后以10%和解。核心武器不是法律技术，是四个字——「我没钱」。这听起来像无赖，但仔细想是博弈论中「弱者策略」的经典应用。当债务人能证明「执行无果」的高概率时，债权人面临的选择变成「拿10%」vs「花更多钱拿0%」。纯粹的经济计算，跟道德无关
展开想：「没钱」不是真的没钱，而是「你能找到的地方没钱」。关联方交易、代持结构、离岸安排，构建了一套复杂的资产防护网。这套东西在中国商业环境里是灰色地带——法律上不违规，道德上有争议，但在博弈中极其有效。Michael Spence在1973年提过信号理论：在信息不对称的市场里，你展示的「状态」比你真实的「能力」更重要。「没钱」就是一种状态信号
时间在这类博弈中是债务人的武器。6年时间里债权人承受的是机会成本、人员变动、考核压力。银行坏账核销有周期，法务人员有KPI，拖得越久，settlement的动力越强。这解释了为什么「没钱」要配合「拖」——单独用哪个都不够，组合起来才是完整的弱者策略
对投资人的启示是双重的。一方面，尽调时要穿透「表面干净」——创始人说没有负债，要追问有没有担保、有没有关联方借款、有没有对赌协议。另一方面，投后遇到不合理索赔时，这套逻辑可能是保护股东利益的工具。关键是理解规则，而不是站在道德高地上假装这些东西不存在
另一个让我想了很久的点：「问了正确的问题，未必能得到正确的答案。」麦肯锡式方法论强调「问对问题就解决了一半」，这在信息对称、回答者有能力且诚实的环境中是对的。但现实世界，你问CFO「真实的现金流情况」，答案要过三重过滤器——他知不知道（能力）、他愿不愿意说（意愿）、他能不能说（授权）。正确的问题撞上了三道墙
更扎心的是「不追问=默认接受」这个陷阱。商业谈判和尽调中，沉默往往被解读为认可。对方给出一个模糊回答时，不追问就等于接受了这个模糊性。但追问本身需要：意识到回答不完整、有追问的勇气、有足够的领域知识判断该追问什么。这三条缺任何一条，模糊就会被「合法化」
所以真正的Critical Thinking不是「问对问题」，而是「对回答进行批判性评估」。每一个回答都是「部分真相+立场过滤+能力限制」的混合物。可以建一个简单的评估矩阵：回答者的知情程度、利益相关度、具体性（数字vs形容词）、交叉验证的可能性。如果四个维度都亮红灯，这个回答大概率是「装饰性信息」而非「决策性信息」
最近和朋友聊Grok，他测试了内容审核边界，确实比Claude和ChatGPT宽松很多。Grok的产品策略是「尺度更大」——本质上是在OpenAI和Anthropic主动放弃的市场空间里捡份额。短期看，冷启动快、传播性强、社区讨论度高。但仔细想，这是饮鸩止渴
问题在于：serious AI的核心资产不是「敢说」，而是「可被第三方系统、组织、责任体系信任」。Grok当前最成功的传播点——擦边、情绪化、站队、嘲讽——这些在X上是资产，在企业、政府、专业系统里是原罪。一旦形成这种心智锚定，后续再怎么补模型、补合规，信任成本是指数级的。这是路径依赖，不是PR问题
换个角度想：如果我是OpenAI或Anthropic，我不会跟着做。我会持续把Grok定位成「情绪型/娱乐型AI」，在合规、企业案例上不断拉开距离，让采购方产生一句话反射：「我们不能用那个写小黄文的模型。」存在感不等于信任，传播力不等于护城河，敢说不等于能被依赖。Grok正在用错误的方式证明自己「存在感很强」
晚上看了Teresa Torres的一个视频，讲Claude Code工作流。她是产品管理领域很有影响力的人，写过《Continuous Discovery Habits》。她提了一个观点：「Whenever you find yourself explaining context to Claude, stop and think: am I ever going to have to explain this context to Claude again?」如果是，就创建context file。每一次向AI解释context，都是在创造可复用资产
这个理念叫「Context即资产」。延伸到投资工作：基金介绍、投资策略、行业thesis、每个deal的核心context——都可以变成context assets。AI时代的生产力上限，不取决于你用什么工具，取决于你的context组织能力有多强
把今天这几个观察串起来，有个共同的底层逻辑：在信息不对称的世界里，真正稀缺的不是信息本身，而是「判断信息质量的能力」和「组织信息的能力」。塔勒布说过，在复杂系统中，我们每天被淹没在数据、报告、对话里，但大多数是噪音。分辨信号和噪音的能力，在信息不完整时做出判断的勇气——这两样东西没法外包，也没法用AI替代
组织context的过程，本身就是在分辨什么是信号、什么是噪音。这可能是我最近学到的最有用的一个框架
