最近我一直在盯着我们最喜欢的那张图表，琢磨着我们能不能从根本上论证降低高成本项目（医疗保健和教育）的价格。我指的不仅仅是低于通货膨胀率的价格增长——而是价格的下降。 总之，我做了一些假设，对 gpt-5.2-pro 模型进行了一番测试： GLP-1 广泛使用对医疗保健支出的直接和间接影响 - 提高教育中的学生/管理人员比例 - 人工智能显著提高了白领工作的生产力，尤其是在纯粹的行政领域（电话、文档处理、收入周期管理等）取得了显著进步。 还有一个限制条件： 假设所有市场力量的假设都成立（例如人工智能/全球贷款1等），但市场结构变化不会发生。 所以，要想看到这张激动人心的新图表，你必须相信以下几点：目标是医疗保健价格每年下降 1.6%，教育价格每年下降 1.8%（复合年增长率）： 医疗保健大门 1.管理自动化必须深入：有效管理成本降低约 40% 以上（这可能占医院成本的 25%–40% 以上）。 2. GLP-1 驱动的体重减轻可显著降低后续支出（例如，研究表明，BMI 降低 10-15% 与相关人群的年度支出降低约 15-22% 相关），并且在高成本人群中应用广泛。 3.即使没有中立的改革，成本转嫁现象也会发生：即，竞争/支付方的压力迫使这些成本下降转化为更低的协商价格，而不是单纯的更高利润。 教育之门 1.“支持/管理”份额（在 Delta Cost 功能类别中通常为 35-50%）必须按学生人数削减约 40-50%。 2.教学必须实现个位数到两位数的生产力增长，同时又不破坏最终结果。 3.节省下来的钱必须转化为降低学费，而不仅仅是扩大服务或交叉补贴（这就是招生压力和替代证书发挥作用的地方）。 至于这些事情的可行性如何，就由你们自己来判断吧，但看起来并没有什么异想天开的地方…… 如果你好奇的话，这里是 ChatGPT 的对话链接：https://t.co/yu8GmVPoAU 如果我们成功着陆，结果如下：
