我这周看到多个联合创始人团队的分歧，都是来自那些最近才见面并决定一起创业的团队。他们进行了所有推荐的步骤来相互审查——深入的工作试用、个性评估、一系列的背面参考——但当真正的冲突出现时，松散的线索开始显露，错位的情况也开始浮现。他们有足够的诚信和远见去看到这些前兆并采取行动。 这让我不断想起，即使是最好的“创始人审查”也很少能重现真实共享历史的质感。曾经一起完成艰难任务的同事。一起熬夜的同学。那个你曾在周末一起编程的邻居，在创始人股权这个概念对你来说还不存在的时候。 这种历史在事情变得困难时成为了缓冲器。并不是说新的组合不能成功——它们可以——但创始人应该首先考虑那些他们已经有良好声誉的人。共享的背景并不能保证一致性，但它大大增加了关系弯曲而不是破裂的可能性。

在2026年，我预计我们将看到第一所AI原生大学的诞生。 在过去的几年里，大学们在AI驱动的评分、辅导和排课方面进行了尝试。但现在出现的更深层次的是一种自适应的学术有机体，它能够实时学习和优化。 想象一下一个机构，在这里，课程、咨询、研究合作，甚至建筑运营都根据数据反馈循环不断适应。时间表自我优化。阅读清单每晚演变，并在新研究出现时自动重写。学习路径实时调整，以适应每个学生的节奏和背景。 我们已经看到了前兆。亚利桑那州立大学与OpenAI的校园合作产生了数百个AI驱动的项目，涵盖教学和管理。纽约州立大学现在将AI素养纳入其通识教育要求。这些都是更基础部署的基石。 在AI原生大学中，教授成为学习的架构师，策划数据，调整模型，并教导学生如何质疑机器推理。 评估也发生了变化。检测工具和抄袭禁令让位于AI意识评估，评判学生如何使用AI，而不是他们是否使用了AI。透明度和巧妙的应用取代了禁止。 随着每个行业都在努力招聘能够设计、管理和与AI系统协作的人才，这所新大学成为了培训基地，培养出精通协调的毕业生，帮助增强快速变化的劳动力。 这所AI原生大学将成为新经济的人才引擎。 你认为在2026年会出现一所AI原生大学吗？ 在评论中留下你的想法。