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美国硅谷及金融精英家庭正以高额学费（最高15万美元/年）将子女送入AI驱动的新式学校（如Alpha School、Founders School），通过AI实现个性化、掌握式学习，压缩学科教学至每日2小时，转而聚焦创造力、判断力、项目实践等AI难替代能力，本质是对工业时代标准化教育体系的颠覆性重构。
文章讲述Balaji Srinivasan在马来西亚森林城市创办Network School的实验如何因执照问题被市政厅吊销而失败，揭示数字游民社群落地现实主权空间时遭遇的治理冲突：政策招商热情与执法刚性并存，边区式地理叠加多重权力导致规则不稳，最终凸显‘赛博空间不可居住’的物理现实困境。
文章提出AI时代效率差距的核心不在模型参数或智能水平，而在系统架构设计；主张以‘厚技能（fat skills）+薄框架（thin harness）’为核心，通过技能文件、运行框架、解析器、潜在/确定性任务划分及文档归整五大组件，构建可自我优化、持续积累能力的AI应用系统。
