就目前来说，我对各家AI公司的深度研究功能都还挺满意的，至少能够解决我在涉猎信息时效率不足的问题，同时满足兴趣延伸的需求。

举个真实的例子，昨天在Reddit问答版刷到一个贴子「有哪些东西在十年前快死绝了却又奇迹般的重新复苏了」，其中最高赞的一个回答是：美国的独立书店。

这很让我困惑，因为这个回答太反直觉了，在我的认知框架里，受到电商的冲击，实体书店必然是一年比一年不景气，亚马逊本身也是卖书起家的，出版业一直在喊受不了平台挤压，所以为什么那个答案得到了普遍的认同？

以前为了解决这种疑问，我都需要付出大量的搜索行为，在一个个的链接里提取信息，拼凑出一个可以自圆其说的解释，整个寻找过程因为必须人工排除无效内容——差不多会占到摄取总量的70%以上——所以效率很低。

用熟AI的深度研究功能之后，过程从「先海读再挑选」变成了「先收敛再发散」，最繁琐的搜集和裁剪工作都由AI去完成，在它给我一份报告之后，我在针对具体的素材去做查证和深究。

整体时间并没有减少——所以我一直强调的是提升效率，而不是节省时间——但在新的时间分配里，大头从排查内容变成了消费内容，质量提升很明显，有种「把好钢花在刀刃上」的舒适感。

而且我一般会把需求同时发给多个支持深度研究的AI，比如「美国独立书店是怎么复兴的」这个疑惑，我就都发给了ChatGPT、豆包、Kimi、夸克等常用产品，把浏览器切到后台等它们哼哧哼哧的去出报告，去打几把游戏或者看点儿别的，等到结果出来再来交叉对比。

当然，关于促成美国独立书店回暖的原因，我也想多说几句，在电商赚得盆满钵满的时代，给实体商业留口汤喝，是真的很重要。

几家模型都提到了「Buy Local」（本地消费）文化日渐兴起的作用，这个口号的意思是，和你在电商平台花100美元相比，你在本地社区的店铺里花100美元，能有更大的比例让这笔消费在你身边循环，激活整个邻里经济，最终你也必将从中获益。

这个理论可能不太严谨，但和那种空洞的道德勒索比起来，用切身利益来打动大众的说服性明显强多了，围绕「Buy Loca」这个主张，从出版到分销再到经营的一长串产业链都起了变化。

比如出现了Bookshop和IndieCommerce这样的网站提供比亚马逊更低的交易费用，而且支持用户指定所在地的任何一家书店发货，书店不需要自建电商系统或是找人来直播带货，只需要把库存接进去就能拿到订单。

再就是书店品牌方开始下放权力，把门店选品交给店员负责，有点主理人的意思，比如以前在最好的展示位推荐什么书，要么是出版商出钱买位置，要么是放主流畅销书，但是最近普遍都由门店自行决定，比如基于「BookTok」——TikTok上的热门标签，反映网红们都在读什么书——来做店内布置。

反不合理的分配制度，而不是反互联网本身，这点很聪明，不仅避免了一刀切的草率，甚至还反过来影响了那些规模更大的连锁书店，在全国拥有几百家门店的巴诺书店就明确提出要让每一家店都变得更像独立书店，给经理更多的决定权。

还有策展活动的兴盛，坚持把读书会、作者讲座、开放麦之夜组织下去，把到书店打卡这件事情塑造成电商购买无法得到的氛围感，喜欢读书的人一般都在网上不太合群，所以很愿意走进书店感受「同温层」。

在多项因素的共同作用下，美国独立书店的生存数量在2009年陷入谷底之后逐渐反弹，10年内增长了50%，即使经历了疫情有所放缓，但很快就重回净增长，带着纸质书走出衰退，书店销售额连续跑赢大盘，越过健康线。

之前我在说AI并没有降低我用搜索的频率，也是因为这种增强兴趣的用法其实会激发很多新的回流行为，比如针对结果里的一些细节直接划线进行二次搜索这样，原则一直如此，AI可以用来省力气，但大可不必省脑子，要和AI一起学习，而不是让AI替你学习。

最后说一下提示词，我用的是最经典的三段式结构，锁定人设、交待背景、细化要求，泛用性很高，可以按需修改：

目标设定：你是商业财经领域的专家，擅长挖掘和分析数据，并做出深入浅出的总结，你在和聪明人对话，所以必须极其认真的重视任务，提供最专业的解答。

思考模式：任何问题都需要遵循层层递进、逐步拆解的思考方式，避免草率作出结论，同时需要考虑不同的观点、原理和逻辑，确保回答的高质量，在特定的复杂概念上，可以选择性采用费曼的语言技巧，化繁为简，确保表达自然、真实和有深度。

任务说明：你需要解决的课题是「美国独立书店的复兴」，这个疑问来自我在Reddit看到的一个广受认同的观点，认为美国的独立书店在过去十年里重新有了活力，希望你能帮我验证这个说法，并给出详细的分析报告，并对趋势做出全面的梳理和总结，尽可能的检索全网信息，但要注意数据的准确性，任何有待核实的问题都要给出备注，

输出格式：输出Markdown格式的研究报告，层次分明，重点清晰，必要时制作表格，总体不低于8000字。