最近我一直盯著我們最喜歡的那張圖表，琢磨著我們能不能從根本上論證降低高成本項目（醫療保健和教育）的價格。我指的不僅是低於通貨膨脹率的價格成長——而是價格的下降。 總之，我做了一些假設，對 gpt-5.2-pro 模型進行了一番測試： GLP-1 廣泛使用對醫療保健支出的直接和間接影響 - 提高教育中的學生/管理人員比例 - 人工智慧顯著提高了白領工作的生產力，尤其是在純粹的行政領域（電話、文件處理、收入週期管理等）取得了顯著進步。 還有一個限制條件： 假設所有市場力量的假設都成立（例如人工智慧/全球貸款1等），但市場結構變化不會發生。 所以，要看到這張令人興奮的新圖表，你必須相信以下幾點：目標是醫療保健價格每年下降 1.6%，教育價格每年下降 1.8%（複合年增長率）： 醫療保健大門 1.管理自動化必須深入：有效管理成本降低約 40% 以上（這可能佔醫院成本的 25%–40% 以上）。 2. GLP-1 驅動的體重減輕可顯著降低後續支出（例如，研究表明，BMI 降低 10-15% 與相關人群的年度支出降低約 15-22% 相關），並且在高成本人群中應用廣泛。 3.即使沒有中立的改革，成本轉嫁現像也會發生：即，競爭/支付方的壓力迫使這些成本下降以更低的協商價格而非純粹更高的利潤率來體現。 教育之門 1.「支援/管理」份額（在 Delta Cost 功能類別中通常為 35-50%）必須按學生人數削減約 40-50%。 2.教學必須達到個位數到兩位數的生產力成長，同時又不破壞最終結果。 3.節省下來的錢必須轉化為降低學費，而不僅僅是擴大服務或交叉補貼（這就是招生壓力和替代證書發揮作用的地方）。 至於這些事情的可行性如何，就由你們自己來判斷吧，但看起來並沒有什麼異想天開的地方… 如果你好奇的話，這裡是 ChatGPT 的對話連結：https://t.co/yu8GmVPoAU 如果我們成功著陸，結果如下：
