隨筆

問：同樣雞蛋，加拿大比美國貴數倍，緣何？

答：

摘要： 同樣是在 Costco Business Center 買 180 個（15打）大號雞蛋，美國常年只要 13 美元左右，而在加拿大卻要花上近 60–65 加幣。這種巨大的落差背後，不僅是匯率的差異，更是一套延續了半個世紀、被批評者稱為「老特魯多最精密政治騙局」的壟斷體制——供給管理制（Supply Management）。

一、現象：一湖之隔，4 倍的蛋價落差

在加拿大生活的居民，往往都有一個共同的體感：

「工資沒漲多少，生活開支卻貴得離譜。」

以最基礎的蛋白質來源——雞蛋為例，兩國的商用大包裝價格對比堪稱震撼：

地區／門店	180個（15打）大號雞蛋售價	折合單打均價	定價機制
美國 Costco Business Center	~$12.89 – $15.99 USD（約 $18–$22 CAD）	~$0.85 USD／打	自由市場競爭，隨產能與市場供需劇烈浮動
加拿大 Costco Business Centre	~$58.99 – $68.99 CAD	~$3.90–$4.50 CAD／打	行政底價托底，受到蛋農協會嚴格配額控制

美國遭遇過出名的「蛋荒」，但也常常因為產能恢復而暴跌至十幾美元一箱的「白菜價」；而在加拿大，無論國際市場如何變化，超市裡的雞蛋價格始終穩如磐石、居高不下。

究竟是什麼力量封鎖了加拿大的高蛋價？

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二、追溯：半個世紀前的「蛛網危機」與誕生過程

時間倒回到 20 世紀 60 年代末。當時隨著機械化養殖技術在加拿大的普及，全國農業產能出現了嚴重的過剩。自由市場下的劇烈波動讓中小型農場陷入了惡性循環：

• 「蛛網理論」下的過山車： 豐年產能過剩，蛋價跌破成本線，農戶紛紛破產；荒年供給劇烈不足，價格暴漲，公眾怨聲載道。各省為了保護本地農場，甚至爆發了禁止外省雞蛋流入的「跨省貿易戰」。
• 財政補貼陷入無底洞： 當時的政府不得不頻繁掏出巨額財政資金救濟破產農戶，引發了普通納稅人的強烈不滿。

為了化解這場危機，老特魯多（Pierre Trudeau）政府於 1972 年通過了《農產品機構法》（Farm Products Marketing Agencies Act），並在 1973 年成立了「加拿大雞蛋營銷局」（現為加拿大蛋農協會），隨後擴展至奶製品和家禽領域。

這套制度依靠三大支柱建立：

1. 產能控制（Quota 配額）

按全國預測需求量「按需生產」，沒有拿到配額許可的人嚴禁商業養殖。

2. 成本定盤（Cost-of-Production Pricing）

根據平均生產成本外加固定利潤制定最低收購底價，確保農戶「旱澇保收」。

3. 進口高關稅（Tariff Barriers）

設立 160%–300% 的懲罰性關稅，徹底堵死外國低價農產品的流入。

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三、深度解析：為什麼說這是一場精密的「政治騙局」？

老特魯多政府當年向大眾推銷這套制度時，核心口號非常響亮：

「既不讓農場主破產，也不花納稅人一分錢。」

然而，從經濟學本質來看，這不過是一場巧妙的財政隱身術與概念偷換。

1. 概念偷換：「不花納稅人的錢」，卻全額割「消費者」的肉

在現實世界中，「納稅人」和「消費者」根本就是同一群體。

• 如果是傳統的財政補貼： 資金來自於國家稅庫（通過累進所得稅收取，富人多交），補貼農業的成本由全社會按收入分擔，公平度較高。
• 供給管理制的操作： 政府抽身而出，利用行政權力強制抬高超市終端零售價。這樣一來，所有的保護成本被悄無聲息地直接轉嫁到了消費者的帳單上。

2. 變相徵收最不公平的「人頭稅」（Regressive Tax）

這種機制等同於對全員徵收「基礎生存稅」。

無論是年薪 30 萬加幣的高管，還是拿最低工資的打工人，在超市買一盒雞蛋付出的溢價是完全相同的。

這實質上是讓低收入者用極其寶貴的餐桌開銷，去兜底保障資產雄厚的農場主。

3. 許可憑證淪為壟斷資產（Quota 金融化）

當年免費分發的「生產許可（Quota）」，因其自帶壟斷利潤，迅速演變為可以在市場上買賣、抵押的金融資產。

如今在加拿大，一個大型農場的配額價值可達上千萬加幣。

新一代年輕人想要從事農業，光買配額就要背負巨額債務。

當初打著「保護中農」旗號的政策，最終卻造就了一個依靠政策護城河坐收漁利的壟斷資產階層。

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四、為什麼這場騙局半個世紀後依然無法破局？

既然這套制度「保護了特定產業，犧牲了廣大消費者」，為什麼後來的歷屆政府（無論自由黨還是保守黨）都選擇視而不見，甚至在重簽《美墨加協定》（CUSMA）時寧可放棄其他領域利益也要死守這一條？

答案在於選舉下的博弈雙方：

• 高度組織的利益集團： 持有高價配額的農場主集中在魁北克省和安大略省的農業選區，而這兩個省正是聯邦大選中的關鍵票倉。任何政黨只要敢提「廢除供給管理」，就會立刻失去這些選區。
• 被分散的消費者感知： 雖然每家每戶每年為此多付出了數百加幣，但分散到每天買一盒蛋、一瓶奶上，普通人很難為此發起持續的抗議。

當美國消費者享受著自由市場帶來的廉價農產品時，加拿大國民卻只能在超市裡，繼續為半個世紀前那項「保農戶、保政客選票、唯獨犧牲消費者」的政治遺產，終身買單。

問：毛澤東稱「魯迅在中國的價值，據我看要算是中國的第一等聖人。孔夫子是封建社會的聖人，魯迅則是現代中國的聖人。」，當下還會是聖人嗎？

答：

140個名字的魯迅

1881年9月25日出生於浙江省紹興府會稽縣東昌坊口，幼名阿張、長庚、長根，族譜命名周樟壽。1898年夏赴江蘇南京，入江南水師學堂及隨後的礦路學堂就讀，並於同年改名周樹人，字豫山、豫亭，後改字豫才。1902年自上海江南陸師學堂附設礦務鐵路學堂畢業後，公費留學日本，先入東京弘文學院補習日語，1904年轉入仙台醫學專門學校（今東北大學醫學部）。
1906年棄醫從文返回東京，開始使用「戛劍生」、「迅行」等筆名發表文論。1909年回國後，歷任浙江兩級師範學堂生理學化學教員兼監督、紹興府學堂監學兼博物教員。中華民國成立後，1912年隨教育部遷往北京，任職於教育部社會教育司，歷任僉事、第一科科長、代理司長。
1918年5月，於北京西城磚塔胡同公寓中，以**「魯迅」**為筆名在《新青年》第四卷第四號發表中國現代文學史上第一篇白話小說《狂人日記》。此後直至1936年10月19日病逝於上海市虹口區大陸新村寓所，其一生在不同歷史節點共使用過本名、學名、字號及高達140多個筆名，在北洋政府統治與國民政府白色恐怖的交替夾縫中頻繁更換居所與筆陣代號以規避審查。

偉大旗手

魯迅之所以能被毛澤東定性為「偉大旗手」，核心在於其作品對舊封建文化體制作出了最為徹底的解構，並以「匕首和投槍」般的雜文精準切中時代國民性的病理。
他拒絕向任何權威妥協，在左翼文壇與革命陣營內部保持著清醒而犀利的批判姿態，成為中國現代知識分子中獨立人格與戰鬥精神的標竿。

違規炸號

然而，當這尊歷史符號被置於當代的現實語境中，活著的魯迅將面臨無情審判。
若將其空降至今日的網路空間，等待他的將是「尋釁滋事罪」、「煽動顛覆國家政權罪」以及侵害英雄烈士名譽榮譽的指控，其社交帳號也必然在第一時間遭遇永久禁言與徹底「炸號」。

中國人說道解放以來如何如何， 中國人真的解放了嗎？

問：
AI時代免費服務的商業前景如何？

答：

AI時代的商業模式，未必一定是「向每一個使用者收月費」。

回顧網際網路發展，Google搜尋和微信都是非常有代表性的免費服務成功案例：它們最初降低使用門檻，讓大量使用者形成日常使用習慣，最後再透過廣告、支付、商業服務及龐大生態獲得巨額收益。

Google搜尋最值得注意的地方，是使用者本身不需要為每一次搜尋付費。Google提供免費搜尋，讓搜尋成為網際網路最重要的入口之一；當使用者規模足夠大，商家就願意為這個入口付費。

於是，一個極具代表性的商業飛輪形成了：

免費搜尋 → 大量使用 → 使用習慣 → 流量入口 → 商業服務 → 巨額收入

微信走的是另一條路。

免費聊天首先建立龐大的社交網絡，然後逐步加入公眾號、小程序、支付、商業服務等功能。最後，微信已經不只是聊天工具，而成為一個巨大的生活與商業平台。

這兩個案例共同說明了一件非常重要的事情：

免費不是商業模式的終點，而可能是建立商業生態最有效的起點。

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AI時代，免費模式可能變得更加重要

這一點在人工智能時代可能更加重要。

但AI與傳統網路服務有一個根本性的不同。

搜尋引擎和社交平台建立的是「入口」；而AI有可能建立的是一個人的私人數位空間。

一個使用者可以免費建立自己的本地人工智能工作空間，把文件、筆記、研究資料、知識庫、個人設定和工作流程逐步累積進去，再讓本地AI負責搜尋、整理、分析、推理和執行任務。

這時候，產品的價值就不再只是：

「我每天和人工智能聊天。」

而逐漸變成：

「我的資料、知識和工作方式，都在自己的人工智能環境中運作。」

而這裡最重要的變化，是人工智能本身也可以本地化。

如果AI完全建立在Cloud之上，使用者使用的其實仍然是一個由平台控制的遠端服務：資料儲存在別人的基礎設施中，模型由別人控制，服務規則由平台決定，甚至使用者的工作方式也可能逐漸被平台綁定。

這並不是真正意義上的「個人AI空間」。

真正的個人AI空間，應該是：

資料在本地、模型可以在本地、記憶在本地、知識庫在本地、工作流程在本地，AI也可以在本地運行。

換句話說：

不是把使用者的資料搬進Cloud，再稱之為個人AI；而是讓AI真正進入使用者自己的數位空間。

AnythingLLM只是目前比較接近這種方向的一類產品，市場上其實還有不少類似探索。

它們共同代表了一個值得注意的趨勢：

人工智能可能從聊天工具，逐漸變成個人的資料入口、知識管理中心和操作平台。

但如果這個平台完全依賴Cloud，那麼它仍然可能只是另一種中心化服務。

真正值得關注的下一步，是：

AI從Cloud服務走向本地化，從平台提供的工具變成使用者自己擁有的人工智能環境。

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下一代免費平台，可能不是「聊天工具」

如果這個方向成立，未來的免費模式可能形成另一種商業飛輪：

免費使用 → 大量用戶 → 使用習慣 → 本地資料與知識累積 → 個人AI空間形成 → 生態形成 → 開發者和企業加入 → Cloud、企業服務、插件、模型服務、交易及其他增值服務產生收入 → 反過來維持免費產品

這與傳統「免費試用，最後逼使用者付月費」有很大不同。

真正有價值的，並不是單純讓使用者免費使用，而是讓使用者在免費環境中建立自己的AI資產。

這些資產包括：

• 個人資料
• 個人知識庫
• 文件與研究成果
• AI記憶
• 工作流程
• Agent
• 自訂模型
• 本地工具
• 個人化設定

如果這些東西都能夠由使用者自己掌握，那麼AI就不再只是一項訂閱服務，而可能成為個人的數位基礎設施。

這也是本地AI真正重要的地方。

Cloud AI的核心邏輯，是「你使用我的AI」。

而本地AI的核心邏輯，可以變成：

「AI屬於你，資料也屬於你。」

這兩者看起來只是技術部署方式不同，但背後其實代表兩種完全不同的商業模式。

前者容易形成平台依賴；後者則有可能形成真正的個人數位主權。

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AI有可能創造「個人主權」的數位空間

過去的網際網路，使用者通常是在別人的平台上生活。

電郵在別人的伺服器裡，照片在別人的Cloud裡，社交關係在別人的平台裡，搜尋記錄在別人的系統裡。

AI時代可能提供一個重新設計的機會。

如果一個人擁有自己的本地AI系統，那麼他的文件、知識、記憶、工具和工作流程可以圍繞自己的設備建立。

AI不再只是「一個網站」。

它可以成為一個人的數位第二大腦、私人資料庫、知識管理系統和智能代理層。

這時候，免費模式的意義也會發生變化。

免費產品不一定要把所有資料帶到Cloud，才能建立商業價值。

相反，它可以先讓使用者免費建立自己的本地AI空間，讓使用者形成習慣，再圍繞這個本地空間提供選擇性的商業服務，例如：

高階模型服務、Cloud同步、跨設備服務、企業協作、Agent市場、插件、API、專業模型、企業整合、交易及其他增值服務。

使用者可以保留自己的核心資料和AI空間，而平台則從周邊服務和生態系統中獲得收入。

這可能是一種比「把所有資料鎖進Cloud，再收月費」更值得探索的AI商業模式。

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但AI有一個Google和微信沒有的問題

不過，人工智能時代也存在一個新的難題：

免費服務的成本，比傳統網路服務高得多。

搜尋一次的成本相對有限，而人工智能推理、文件分析、長上下文和智能代理，都需要持續消耗算力。

因此，單純依靠免費使用，很難長期成立。

而本地AI恰好提供了一個重要的解決方向。

如果部分推理、資料處理、記憶、搜尋和Agent任務可以在使用者自己的設備上完成，那麼平台就不需要為每一次AI使用承擔完整的Cloud推理成本。

這意味著：

本地AI不只是隱私和資料主權問題，也可能是一種全新的AI成本結構。

使用者自己的硬體可以承擔一部分運算。

平台則可以把昂貴的Cloud算力留給真正需要的高階任務。

因此，未來真正成功的模式，很可能不是：

「所有人永遠免費。」

而是：

「免費建立個人AI空間，本地運算建立低成本基礎，Cloud和企業服務提供高價值能力。」

這可能才是AI時代更現實的免費商業模式。

個人用戶負責形成規模、習慣和生態；本地AI負責降低平台的長期運算成本；企業用戶則為更高價值的模型能力、Agent、Cloud、資料整合、工作流程自動化和企業服務付費。

換句話說：

免費用戶未必直接產生收入，但可以產生商業價值；而本地AI則可能讓這種免費模式變得更加可持續。

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AI可能正在創造下一代「入口」

這也是為什麼人工智能時代可能重新出現類似Google搜尋、微信那樣的巨大免費平台。

只是這一次，入口可能不再是一個搜尋框，也不再只是一個聊天視窗。

它可能是：

一個屬於每一個人的本地人工智能空間。

這個空間可以連接個人的資料、知識、應用程式、Agent、設備和工作流程。

使用者每天不是「打開一個AI網站」。

而是生活和工作本身，都在自己的AI環境中進行。

如果未來真的出現這樣的平台，它的核心競爭力可能不只是模型能力。

因為模型可以更換。

Cloud可以更換。

甚至AI介面也可以更換。

真正難以替代的，可能是使用者多年累積下來的：

個人知識、資料、記憶、工作流程、Agent和數位資產。

因此，下一代AI平台真正需要建立的，可能不是「把使用者鎖在平台裡」，而是讓使用者願意把自己的AI空間建立起來。

而這也會帶來一個非常重要的商業飛輪：

免費本地AI → 大量用戶 → 個人AI空間形成 → 資料與工作流程累積 → 使用習慣形成 → 開發者加入 → Agent與插件生態形成 → Cloud及企業服務變現 → 反過來支持免費AI

這與Google搜尋和微信的免費模式有相似之處，但又有一個本質上的不同：

Google和微信建立的是平台入口；下一代AI可能建立的是「個人入口」。

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真正值得關注的，不是誰的免費額度最高

因此，我認為真正值得關注的問題，不是：

「哪一個人工智能產品免費額度最高？」

而是：

「哪一個產品能讓使用者免費建立一個真正屬於自己的AI空間？」

更進一步：

「哪一個產品能夠讓資料、知識、模型、記憶和工作流程以本地為核心，同時又能與Cloud、開發者和企業生態連接？」

這可能才是AI時代真正具有巨大潛力的商業模式。

因為一個完全依賴Cloud的AI產品，本質上仍然是一項服務。

而一個以本地AI為核心、Cloud為補充的個人AI環境，則有可能成為一種新的數位基礎設施。

使用者不是租用自己的數位空間。

而是：

真正擁有自己的數位空間。

這種模式甚至可能重新定義「平台」這個概念。

過去的平台是：

使用者進入平台。

未來的平台可能是：

平台進入使用者自己的AI空間。

這是一個非常大的轉變。

Google搜尋和微信已經證明，一個看似沒有收入的免費入口，一旦成為人們每天離不開的基礎設施，其潛在商業價值可以遠遠超過單純收取使用費。

而人工智能正在創造下一代入口。

只是下一個入口未必是一個由Cloud巨頭控制的入口。

它也可能是一個由每個人自己擁有的本地AI入口。

誰能把「免費人工智能」從一項服務變成個人的長期AI空間，再把無數個人的AI空間連接成一個開放生態，誰就可能找到人工智能時代真正具有巨大規模效應的商業模式。

下一個AI巨頭，未必是那個最會收月費的公司。

可能會是那個最懂得如何免費讓每個人建立自己的AI空間，再把這些個人空間連接成一個巨大生態的公司。

如果說PC時代是PC的天下，那麼AI時代，可能將走向PA（Personal AI）的天下。PC讓每個人擁有自己的計算能力，而PA則可能讓每個人真正擁有屬於自己的智能——理解自己的資料、知識、習慣與工作方式，成為個人的智能入口。PC是個人的計算空間，PA則可能是個人的智能空間。而下一個AI巨頭，或許不是擁有最強模型的公司，而是最懂得讓每個人真正擁有自己PA的公司。

問： 若馬克思穿越到現代，被抽掉「歐洲文明核心」的共產主義，會認為是其所追求的人的解放嗎？

答：

這個推測可說是一針見血。

如果馬克思穿越時空，親眼看到他對資本主義的批判被抽掉了西方文明中不可或缺的法治、市民社會、私有產權與個體自由等精華，只留下冰冷的國家機器與權力壟斷，他絕對會毫不猶豫地承認這是一場人間地獄，甚至比他所批判的早期資本主義還要令人窒息。

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馬克思真正追求的是什麼？

馬克思之所以強烈批判資本主義，核心動機其實是追求「人的全面解放」（Emancipation of Man）。

在他的理想藍圖中，共產主義的終極目標絕不是讓國家或政黨成為吞噬一切的巨獸，而是要打破資本對人的異化，讓每個人都能擺脫勞動的奴役，獲得真正的自由時間與尊嚴。

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如果抽掉「歐洲文明的核心精華」，會發生什麼事？

如果抽掉了歐洲文明的核心精華——也就是那些對權力的制衡、對個體權利的尊重、以及透過市場與法治累積起來的龐大物質文明——直接把這套理論硬生生移植到缺乏這些基礎的土壤上，會發生什麼事？

1. 物質匱乏中的平均貧窮

馬克思強調社會主義建立在「物質極大豐富」的基礎上。

如果沒有西方資本主義帶來的生產力爆發，硬要去搞所謂的「公有」，最終分得的不是財富，而是共同的貧困與飢荒。

2. 權力失控的全面異化

資本主義雖然把人異化成了賺錢的機器，但好歹還保留了個人財產與有限的法律自由；

而當抽掉法治與文明精華、只剩下絕對權力時，人直接被異化成了國家機器的螺絲釘與消耗品，連最基本的生存尊嚴都無法自主。

3. 文明底座的掏空

現代文明中珍貴的多元思想、理性批判、契約精神與學術自由，在缺乏文明精華灌溉的極端集權土壤上會被全部摧毀，取而代之的是盲目的崇拜與思想禁錮。

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最大的諷刺與悲劇

因此，馬克思若看到後來的歷史實踐，大概會痛心地發現：

他原本是用來批判並尋求超越資本主義的「手術刀」，在沒有西方文明脈絡的支撐下，卻被扭曲成了一把徹底割裂社會、將個體壓製到塵埃裡的「屠刀」。

這對一個將「人的自由發展」視為最高理想的思想家來說，確實是最大的諷刺與悲劇。

問：
AI 對學校教育的衝擊如何

答：

珠算的歷史變化，可以作為理解 AI 時代教育改革的一個很好的例子。

在過去，珠算是一種實用工具。人們需要依靠它進行計算，因此學習珠算具有直接的生產價值。隨著計算器、電腦和其他計算工具普及，快速計算逐漸不再需要依靠人的雙手完成。珠算因此失去了原本的工具地位。

但珠算並沒有完全消失。它逐漸轉變為一種傳統文化、競技甚至藝術表演。

這種「從工具到藝術」的轉變，很可能在 AI 時代出現在更多教育內容上。

過去學校要求學生大量背誦、計算、查找資料、翻譯、寫標準化文章，部分原因是這些能力是未來工作所必需的。可是，當 AI 可以快速完成其中相當一部分工作時，學校就必須重新思考：

哪些事情仍然需要人親自掌握？哪些事情已經可以交給工具？

例如，過去學生必須花大量時間進行基本計算；未來計算可以由 AI 和計算工具完成，但學生仍然需要理解數學概念，知道如何建立問題，以及判斷 AI 得出的答案是否合理。

同樣地，學生可能不再需要把大量資料全部記在腦中，但仍然需要知道如何提出問題、判斷資料來源、辨別錯誤，以及把不同資料組合成自己的理解。

寫作也可能發生類似變化。AI 可以產生一篇語法完整的文章，因此單純要求學生「寫出一篇文章」的考試價值會下降。未來更值得考察的，可能是學生能否提出自己的觀點、建立論證、發現 AI 的錯誤，以及修改 AI 產生的內容。

這意味著，AI 對教育最大的衝擊，可能不是「學生不用學習了」，而是：

«學習的內容和目的必須重新定義。»

珠算告訴我們，一項技能失去工具價值之後，仍然可以保留文化和教育價值；但這並不意味著它仍然需要以原來的方式成為所有人的必修技能。

AI 可能對今天的教育產生同樣的作用。

有些技能會被 AI 接手，有些技能會變成選修或藝術，有些技能則會變得更加重要。

例如：

• 記憶大量資料 → 重要性下降
• 機械式計算 → 重要性下降
• 標準化寫作 → 重要性下降
• 資料搜尋 → 從「找到答案」轉向「判斷答案」
• 數學 → 從計算轉向建模與推理
• 寫程式 → 從逐行編寫轉向設計、測試和審查
• 閱讀 → 從理解字面轉向分析、比較和判斷
• 批判性思考 → 重要性上升
• 創造力與問題定義能力 → 重要性上升
• 判斷 AI 是否可靠 → 成為新的基本能力

因此，未來的學校可能不應該只是教學生：

«「如何把機器以前做不到的事情做得更快。」»

而應該教學生：

«「什麼事情值得做、如何使用工具、如何判斷工具的結果，以及在沒有標準答案的情況下如何思考。」»

珠算的故事真正值得注意的地方，不是珠算消失了，而是它提醒我們：

當一種工具被更好的工具取代時，教育不能只問「這項技能還要不要教」，而應該問「人為什麼還需要學這項技能？」

AI 可能正在迫使學校對幾乎所有傳統學科重新提出這個問題。

而這次的變化，可能比計算器取代珠算更加深刻，因為 AI 不只是取代計算，它開始進入閱讀、寫作、翻譯、程式設計、資料分析乃至部分推理工作。

換句話說，珠算只是「工具被工具取代」；AI 時代則可能進一步變成：

«「人的某些認知工作，也被工具接手。」»

這才是學校教育真正需要面對的衝擊。