剛剛過去的周末，DeepMind創始人德米斯•哈薩比斯接連釋放了兩個信號。

　在接受《時代》周刊專訪時，他再次強調一個時間表：未來五年內，AI系統將能夠獨立完成諾貝爾獎級別的科學研究——從提出假說、設計實驗到撰寫論文，全程不需要人類干預。而在前一天的公司內部會議上，他提出了一個新的概念框架：AGI之後的AI發展，將進入「後認知時代」——機器不再只是「更聰明的人類」，而是擁有與人類完全不同的認知架構。

　這兩個判斷放在一起，傳遞的信息很明確：人類的認知壟斷正在終結。

　但哈薩比斯沒有回答另一個問題：當機器比人類更擅長發現新知識，人類在認知活動中還剩下什麼不可替代的東西？

　一、「後認知時代」的悖論：效率越高，注意力的位置越尷尬

　哈薩比斯的「後認知時代」框架，與此前紅杉資本合夥人索尼婭•黃在2026年AI峰會上提出的「認知工業革命」遙相呼應。兩者都指向同一個結論：人類作為「認知勞動者」的時代正在落幕。

　但邏輯鏈條如果只推到這裏，會錯過一個關鍵的悖論。

　機器越擅長認知勞動——分析數據、撰寫報告、做出預測——商業世界對「人的判斷」的需求反而變得更加迫切。原因很簡單：當所有AI都能輸出相似的分析結果時，真正稀缺的不再是分析本身，而是誰的分析被更多人信任。

　這引出了一個尚未被充分討論的問題：在AI能力趨於同質化的世界裏，注意力的流向——人們在關注誰、信任誰、追隨誰——正在成為比認知能力本身更稀缺的資產。

　二、從諾獎級科學到街頭巷尾：注意力的兩種定價嘗試

　哈薩比斯的諾獎時間表引發了科技圈的集體想象。但與此同時，另一個平行世界正在對「注意力」進行完全不同方向的實驗。

　過去一個季度，海外Web3生態湧現了大量「注意力市場」協議：Solana上的Zora允許用戶對熱門趨勢進行代幣化交易，Paradigm領投的Noise將公眾關注度變成可買賣的資產，Sonic SVM試圖建立「可編程注意力」的基礎設施。據不完全統計，僅2026年第二季度，這個賽道湧入的風投資金已超過1.5億美元。

　這些實驗的底層邏輯一致：注意力不再是免費的流量，而是可以被定價、交易和對沖的獨立資產類別。

　但它們選擇了一條路徑——把注意力變成投機標的。

　另一條路徑同樣值得觀察：讓注意力成為個人擁有的資產，而不是被平台或市場收割的原料。這條路徑不依賴代幣交易，而是通過鏈上積分協議，將用戶的注意力行為——觀看、評價、偏好表達——記錄為不可篡改的個人資產，再通過AI Agent自動接入上市公司的商品兌換體系。

　換句話說，不是「用注意力下注」，而是「用注意力消費」。

　三、「信任」是後認知時代最被低估的資產

　回到哈薩比斯的框架。他準確預見了認知勞動的自動化，但或許低估了一個變量：信任是不可自動化的。

　當所有人都能調用同等水平的AI生成分析報告時，報告的結論不再有信息差。真正產生差異的，是「這份報告是誰發布的」和「我是否信任這個人/這家機構」。

　這意味着，上市公司和品牌的估值邏輯正在被重新書寫。

　過去，一家科技公司的估值取決於它的技術壁壘、市場份額和營收增速。但在後認知時代，新增了一個維度：這家公司在公眾注意力網絡中的「被信任度」和「情感連接度」有多高。

　這不是憑空猜測。香港市場已經出現了一些信號。一批港股科技上市公司，即使財報表現尚可，但因為缺少在C端注意力網絡中的存在感，長期面臨低成交量、低關注度的困境。傳統的IR（投資者關係）和PR（公共關係）手段，面對這種「注意力真空」幾乎無能為力。

　四、為什麼香港可以成為注意力資產的試驗田

　哈薩比斯的諾獎時間表隱含了一個前提：科學發現將越來越快地從實驗室走向市場。

　這對香港市場意味着什麼？

　香港恒生科技指數覆蓋的企業，相當比例處於「技術強但敘事弱」的狀態。它們不缺AI、半導體和生物科技領域的核心技術，缺的是把技術能力轉化為資本市場故事的有效通道。

　而香港作為連接中國內地產業與國際資本的中樞，擁有一個獨特的試驗條件：一方面，內地龐大的C端用戶群體提供了海量的注意力行為數據；另一方面，香港成熟的資本市場和指數產品體系，為這些數據的資產化和定價提供了金融基礎設施。

　可以設想一個產品形態：在現有港股科技指數的基礎上，增加一個「熱力值」先行指標——將C端用戶對上市公司的真實關注度、偏好變化和信任傾向，量化為比財報更早的信號。它不替代傳統的財務分析，而是提供一個財務數據無法捕捉的維度：市場在關注誰，為什麼關注。

　這個指標的想象力在於：它不是由分析師閉門造出來的，而是由成千上萬個C端用戶用自己的注意力行為「投票」形成的。

　五、認知可以被AI超越，判斷不會

　哈薩比斯的言論引發了關於「人類還有什麼獨特性」的又一次討論。

　或許答案不在「認知」這個維度上。AI可以比人類更快地寫出財報分析，但它無法替人類決定「我信任哪家公司」。信任是人類獨有的行為，它建立在情感、經驗和社群共識之上——這些恰恰是機器無法模擬的。

　所以，後認知時代的核心資產，可能不是更強大的AI，而是一種新的基礎設施：讓信任和注意力可以被記錄、被量化、被流通。

　在美國，創業者正在嘗試用代幣和投機市場來捕捉這個價值。在另一個方向，鏈上積分、AI Agent和上市公司的真實商品體系，可能構成一種更穩健、更合規的注意力資產化路徑。

　哈薩比斯的諾獎AI也許能在五年內寫出比人類更精彩的論文。但當那一天到來時，人們會問一個新的問題：這篇論文，你更相信誰寫的？

　這個問題的答案，就是注意力經濟的全部。（作者 羅柳斌 隋源）