导读 · About Outside the Jar

「你坐在罐子里，就读不到罐子上的标签」

本月主题词：Right-of-Way ／通行权。这是 Mike Bechtel 月度专栏《Outside the Jar》第四卷。

《Outside the Jar》是 Mike Bechtel 的月度专栏。他用一套「agentic 爬虫」持续扫描各大分析机构的视角、咨询报告、网络安全简报、厂商叙事与智库思考，再缩放到「地貌视角」去找其中趋同的模式——哪些故事正在对齐，哪些正在分叉，哪些假设开始出现裂缝。

他的方法论自带一个清醒的前提：每一家机构的研究都是「动机性推理（motivated reasoning）」的产物。某些趋势天然有利于某些玩家的战略，于是透过各自品牌色的「有色眼镜」，你永远只看到故事的一部分。作为独立研究者，他做的是「分析分析师们」——把碎片拼回全景。这正是「罐中人读不到罐身标签」的隐喻。

上一卷的主题词是「协同」（Coordination）——系统、职能、客户与机器之间的连接组织。这一卷，故事推进到了「交通」：当 agent 真的能在组织里「开车」之后，有趣的问题不再是「它们到底能不能开」，而是——我们还需要为它们配齐什么，才能把一群「科学实验」变成可持续的经济效益？本月的信号，从 Deloitte、Gartner、KPMG、WEF、NVIDIA、Microsoft、CrowdStrike、Bain、BCG 到 arXiv，齐刷刷地收敛到这个不性感、却最要命的问题：基础设施。

The Eight Sub-themes · 八则观察

支撑「通行权」的八套基础设施

用一组高速公路隐喻贯穿：道路、收费、牌照、钢筋、驾校、检查员、碰撞测试、州际系统。点开每张图版的「深读」，展开延伸分析与「为什么重要」。

01 · Roads道路

架构选择，正在固化成「建构性劣势」

20%neocloud 预计占 2030 年 2670 亿美元 AI 云市场份额（Gartner）

Deloitte 本轮最锋利的措辞是「architected disadvantage（建构性劣势）」：云、数据、应用、接口、边缘环境、自托管 AI 工厂、后量子信任层，正在各自独立的预算与路线图下被同时重塑。每个决策单看都「局部理性」，叠加起来却是一堆没人设计过的依赖与锁定——本是选项，却成了义务。

来源 · Deloitte《Digital infrastructure strategy》· Gartner neocloud forecast

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Gartner 的 neocloud 预测给这幅图加上了「地理」与「司法管辖」维度：专用 AI 云正在获得位置、延迟、能源约束乃至政治属性。有的负载走「信息高速公路」就够，有的需要不出国境的安全隧道，有的（物理机器人、金融）则要「HOV 快车道」以微秒而非毫秒到达。

而这一切最终仍要跑在混凝土、铜缆与电网上——这些物理基础设施的相对就绪度，十年来首次出现下滑。Agent 活在软件里，跑它们的工厂却仍是物理的。

Why it matters ／为什么重要

今天为「单点效率」做的架构取舍，会成为明天 agent 大军的「路网」。CIO 需要的不是又一个云决策，而是一张跨预算、跨团队的「路网总图」。

02 · Tolls收费

token 成为必须计量、路由与「拒付授权」的可变成本

2028AI 编码成本或超过普通开发者年薪（Gartner）

GenAI 头几年，成本话题基本被晾在一边或抽象化处理。这个月，「电表」开始以一个逼出真实治理问题的速度转动。Gartner 那句「AI 编码成本到 2028 年可能超过普通开发者薪资」是煤矿里的金丝雀：agent 不像初级程序员那样耗费工时，但它烧 token。

来源 · Gartner《AI coding costs》预测

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臃肿的上下文窗口、无治理的自治、薄弱的反馈回路、缺失的「上下文工程」纪律，会把一个 AI 编码助手变成「一个拿着无上限公司信用卡的天才外包」。

一座城市不会允许每辆车在任何时段、为任何目的走任何路——它有货车专线、限重、收费和限行车道。企业级的「无计量自治」既不是战略，也不可持续。收费站，要来了。

Why it matters ／为什么重要

AI 成本治理正从「采购议题」升级为「运营议题」。FinOps 要长出新的一只手：对 token 消耗做计量、路由、限额，并赋予某个角色明确的「拒绝授权」权力。

03 · Licenses牌照

非人类身份 82:1 碾压人类，凭证治理上升到董事会级

82 : 1非人类身份对人类用户的数量比（KPMG）

KPMG《Invisible access, visible risk》指出：非人类身份的数量，如今已以 82 比 1 的比例碾压人类用户。而 agentic 系统让这个比例更剧烈波动——agent 能以「机器速度」创建、修改、链接、委托凭证。曾经可管理的「清单问题」，变成了没有任何单一流程能完全监管的「信任关系大爆炸」。

来源 · KPMG《Invisible access, visible risk》

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组织架构图正在变成一个「玻璃缸生态（terrarium）」：人、agent、服务账号、数据产品、工作流、治理委员会，都在同一基底上移动，却带着截然不同的「徽章」和权限。于是一批「宪法级」问题不再抽象：谁能 spawn 一个子 agent？谁能碰客户数据？谁能批准支出？谁能发布代码？

Why it matters ／为什么重要

身份与访问管理（IAM）从一个 IT 管道议题，跃升为董事会风险议题。企业在推进 agent 落地时，必须同步建立「非人类身份」的全生命周期治理——创建、授权、审计、回收，缺一不可。

04 · Rebar钢筋

遗留系统是承重墙，不是可拆的瓦砾

70%+2026 年发起的主机退役项目或将失败（Gartner）

Gartner 警告：2026 年启动的主机（mainframe）退役项目中，超过 70% 可能因「高估了 GenAI 的能力」而无法兑现预期收益——这是对「现代化魔法思维」的一记纠偏。几十年沉淀的复杂业务逻辑，不会因为一个新模型能更「自信」地总结 COBOL 就变简单。

来源 · Gartner《Mainframe exit projects》预测

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大多数企业主机系统是结构性的、承重的。仅仅因为「模型让它感觉容易」就一锤砸穿，恰恰是在制造下一代的「建构性劣势」。

更成熟的问题不是「哪里能推倒重来」，而是：哪里重建能创造真正的选择权，哪里用包裹或共存来保留那些一旦丢失就要昂贵重新发现的能力。

Why it matters ／为什么重要

「AI 现代化」不等于「全盘替换」。动任何核心系统之前，先做一次「承重判定」——迁移路线图要以「能力保全」而非「技术新旧」为第一排序键。

05 · Driving School驾校

入门工作是判断力的「飞行模拟器」，别太快关掉

1 / 3全球年轻工作者处于 AI 中/高暴露职业（WEF × PwC）

WEF 与 PwC 的研究显示：全球超过三分之一的年轻工作者，身处「受 AI 驱动的任务变化中/高暴露」职业。BCG 给出同向信号：职场溢价正转向「高 agency」——能识别有价值的工作、改善交接、在没有完美指令时也能行动的人。

来源 · WEF × PwC《AI and entry-level work》· BCG via Business Insider

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企业的风险不只是「岗位被取代」，而是「判断力得以养成的那些车道」被一并移除。入门工作里一直混着乏味与质感——而质感（什么是好、什么闻起来不对、哪个例外真正要紧）从来不只是杂活，它是飞行模拟器。

如果 agent 太快吸收掉这一层，组织就需要一套全新的「资深判断如何产生」的理论。通行权也关乎「下一代人类，是否还有能学会系统如何真实运转的道路」。

Why it matters ／为什么重要

用 AI 替代 ≠ 用 AI 培养。当 agent 接管初级岗位，人才梯队可能出现「中段断层」。把被 AI 省下的初级产能，部分再投资为有意识的「带教车道」。

06 · Inspectors检查员

AI 从「执行者」变成核验、尽调与防御的基础设施

5×↑Codex 活跃用户 2026 上半年增长逾五倍（arXiv）

Bain 经《金融时报》披露：私募股权的尽调团队，正用 AI 生成的软件「复制品」来测试一个产品所谓的「护城河」究竟是真实的还是表演性的。Microsoft 的 agentic 威胁检测（DTD）指向一种「靠编排而非单模型英雄主义来调整防御节奏」的系统。

来源 · Bain via FT · Microsoft Security《DTD》· arXiv

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一篇关于 Codex 使用情况的 arXiv 论文显示，2026 上半年活跃用户增长逾五倍，且超过 10% 的用户在某一周内同时管理三个或更多并发 agent。

核心结论：人的角色正从「操作员」漂移为「调度员」，从「单线程绘图员」漂移为「班组主管」。AI 正成为评估、核验、红队、防御的基础设施——而不只是生产工具。

Why it matters ／为什么重要

审计、风控、安全与尽调部门的工作范式正在被重写。核验与鉴证能力本身，正在变成一种可被 AI 放大的基础设施型资产。

07 · Crash Tests碰撞测试

概率系统撞上确定性安全，需要提前的「早期预警」

抗量子 + 物理 AINVIDIA Halos for Robotics · 法国 ANSSI 抗量子加密

NVIDIA 的「Halos for Robotics」与法国 ANSSI 对「抗量子加密」的强力推进，都把「通行权」推进到新疆域：概率性系统在这里撞上确定性的安全与信任要求。一个糟糕的聊天机器人浪费的是时间，而一个糟糕的机器人——在仓库、在街道上——浪费的，可能远不止时间。

来源 · NVIDIA via Axios · ANSSI via Reuters

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通行权不只是软件治理问题，它同时是材料、能源、密码学与认证问题。今天浇筑的混凝土，将决定当「威胁模型」与「物理约束」改变时——比如量子时代的风险真正落地时——哪些「交通」还能继续跑。

Why it matters ／为什么重要

物理 AI 与「先存储、后解密」的后量子威胁，是两个叠加的长周期时间窗。今天的架构、加密与认证决策，决定的是十年后的安全边界——一旦做错，几乎不可逆。

08 · Interstate州际系统

AI 不是唯一的故事，但正成为每个故事的一部分

Top 10WEF《2026 十大新兴技术》横跨能源 / 材料 / 健康 / 计算

WEF《2026 年十大新兴技术》横跨能源、材料、健康、计算与科研落地。AI 贯穿其中，但常常是作为「溶剂、支撑或加速器」，而非「头条主角」。企业领导者容易把 AI 这个故事过度个性化（到处找「那个 AI 战略」「那笔 AI 预算」），但真实的剧情要纠缠得多。

来源 · WEF《Top 10 Emerging Technologies of 2026》

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AI 连着能源；能源连着基础设施与主权；主权连着数据与身份；身份连着网络安全与信任；信任连着采纳与劳动力设计。到了某个临界点，这股趋势就不再是「趋势」，而变成「我们习以为常呼吸的空气」——与其说是焦点，不如说是地基。

Why it matters ／为什么重要

把「AI 战略」做成一座孤岛，恰恰会错过真正的杠杆。更稳健的做法是把 AI 嵌入能源、主权、人才与信任的系统视角——它是横切层，不是并列项。

The Right-of-Way Question · 作者提炼

最好的领导者，问的不是「在哪部署」，而是「路上的规则」

他们不会只问「该把 agent 部署到哪里」。他们会追问一组关于「行车规则」的问题：谁拥有通行权？谁来负责修路、收费、发牌照、建检查制度——把一件件「可能性」，真正变成「盈利能力」？从 Possibility 到 Profitability 之间隔着的，正是这一整套看不见的基础设施。

Possibility 可能性 → 道路 · 收费 · 牌照 · 检查 → Profitability 盈利能力

For Chinese Enterprises · 启示

对中国企业与 CIO 的六条行动启示

把八则观察落到可执行的优先级上——从「能不能做」转向「基建够不够」。

先画「路网总图」，再做单点优化

把分散在各部门、各预算下的云 / 数据 / 应用 / 边缘决策，统一到一张跨团队的架构地图上，主动识别正在形成的锁定与依赖。

把 AI 成本变成一个「运营科目」

为 token 消耗建立计量、路由与限额机制，并明确赋予某一角色「拒绝授权」的权力，把消耗与真实业务价值挂钩。

让「非人类身份」治理进董事会议题

建立 agent / 服务账号 / 数据产品的全生命周期身份治理——谁能创建子 agent、谁能触达客户数据、谁能批支出，都要可授权、可审计、可回收。

动核心系统前先做「承重判定」

不轻信「GenAI 让现代化变简单」。以「能力保全」而非「技术新旧」排序迁移路线图，分清装饰墙与承重墙。

把被省下的初级产能，再投资为「带教车道」

用 AI 替代 ≠ 用 AI 培养。有意识地保留并重设计「判断力养成路径」，防止人才梯队的中段断层。

把 AI 当「横切地基」，而非「并列项目」

在能源、主权、数据、信任、人才的系统视角中规划 AI，而不是单独立一个孤岛式的「AI 战略」。

Final Takeaway · 收束

从可能性到盈利能力，隔着一整套看不见的基础设施

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上个月的故事是「协同」，这个月的故事是「交通」。当 agent 学会在组织里「开车」，真正稀缺的不再是「能不能开」，而是道路、收费、牌照、钢筋、驾校、检查员、碰撞测试与州际系统。AI 正持续地从「焦点」升华为「地基」——而最好的领导者，已经在问「路上的规则」了。Onward。