


纯 Vibe Coding 做大项目,一定会塌掉终于把徐文浩拉回来分享他的“做大项目” Harness 设计了 现在都说 AI Vibe Coding 做个小项目行、做大系统一定塌。他同意会塌——「纯 vibe coding 做大项目一定会塌掉」——但结论不是「AI 没用」,而是你你需要根据 AI 的特点搭建一整套 Harness 去管理这个复杂度,并且持续迭代,让它不要塌。 这次他干脆投屏,把自己在家里、在公司实际在跑的东西一样一样摊开: 一台机器上:怎么用带侧边栏的终端并行开十个窗口、连远程服务器、上沙盒、开 worktree,让 AI 在你睡觉、出差、合上笔记本的时候接着干活,还炸不到你; 一套对话层:为什么他把一排 AI agent 挂在 Discord 上,用 server / channel / thread 三层把上下文管得不串; 一套公司工程基建:代码提交后自动跑几十道门禁、双重 code review、测试录屏、自动扫线上报错修复; 以及一个我当场决定要抄的点:让 AI 每周跑不同任务、每天只给你一类汇报,人才不会被八个方向的问题一次性逼疯。 本期亮点 → 纯 vibe coding 做大项目,一定会塌掉——但不是它没用,是你没搭基建 全场母题。现在流行一种说法:AI vibe coding 做个小项目行,做大系统一定塌。徐文浩的判断是:塌是真的,但结论错了。「纯 vibe coding 是很难做大项目的,一定会塌掉。」不塌只有一条路——既要搭这些 harness,还要持续迭代它,因为你会不断撞上新问题,这时候「需要人的聪明才智去帮它解决」。他甚至算了笔账:你订了 200 美金的 Claude Code 和 Codex,基建不够完善的话,其实也就用出了 100 美元——因为你没法并行同时干很多事,干了也验收不过来。 → 维护公共厕所:从火车站到五星级 徐文浩形容过去半年团队干的事:写了海量代码,有很长一段时间「非常痛苦,一直在修 bug,叫做维护公共厕所」。他给了个 before/after 的画面——三个月前这个公共厕所是「火车站的公共厕所,而且是 20 年前火车站的公共厕所」;现在「快要挤进五星级公共厕所的范围了」。堆屎山、降速修屎山、修好再提速,是他六个月里真实走过的曲线:三月代码量约 10 万行,四五月降速去还债,六月才重新提上来。 → 一整套「让 AI 不辞辛苦、又炸不到你」的个人基建 徐文浩这套东西干了两件事——「一个是逼它们不辞辛苦,你睡觉了也逼着它干活;一个是它爆炸了不要坑到我。」具体是:带侧边栏的终端(cmax)并行开窗口、连一台家里的 Linux dev server 让 agent 在你合上笔记本后接着跑、每个任务丢进 dev container 沙盒(「跑炸了也没关系」)、用 work tree 开并行分叉互不干扰、再用 Tailscale 加一个阿里云中继节点,让他在外面任何有 WiFi 的地方都能连回家里那台机器。他也提醒:一般开十个窗口以内就够了,「因为很快你会发现,人的带宽才是瓶颈」。 → 为什么把一排 AI 挂在 Discord 上 徐文浩认为今天还在用 OpenClaw 这类 agent 的人,最好用 Discord 当对话层。逻辑是三层:server(相当于你开的一个论坛)→ channel(每个频道绑一个 agent,配不同 skill 和人设)→ thread(同一个 agent 里再拆绘画,上下文不串)。他专门吐槽:「微信的产品做得一点都不好。」但也承认微信是个好的通知渠道,正在考虑接进来。为什么不干脆只用 Claude Code?因为「我要配不同的 agent、预制好上下文,还能在手机上随时联系他,今天 Claude Code 是做不到的」。 → 公司工程基建:代码提交后,几十道门禁自动开跑 这是团队级的部分,也是「不塌」的关键。他们重度用 GitHub,代码合并前自动触发:Codex 和 Claude Code 做双重 code review、几十道 quality 门禁(格式、代码重复率 duplicate check、lint 规则、命名、依赖关系)、自动化测试外加录屏(「测一下视频能不能发出来,整个录屏不是我录的」),还有定期自动扫全库做架构 review、以及 auto fix 自动扫线上报错修完再通知人验收。核心一句:「你不治理这个事情,最后是干不下去的。」 → 让 AI 自己把自己磨快 徐文浩最有意思的一个 skill。痛点是 AI 干活「感觉很慢」——其实是它在沙盒里权限不够,一个方法(比如 perl)试不通就换一个(python)绕过去,本来两分钟的活干了四分钟。这个 skill 专门扫描 AI 在执行中遇到的摩擦(被拦的命令、缺的库、临时写的脚本、升级的审批),给出一份优化计划,他挑几条执行,就往代码库里补上工具和权限。结果是「agent 干活快了,耗的 token 也少了,本质是低级错误犯得少了」。 → 每周跑不同任务,每天只汇报一类事(我当场决定要抄) 这是我从没想过、听完立刻要学的点。徐文浩把定期任务拆开:不是每天让 AI 给你八个不同领域的汇报——「一会儿讲写代码有问题,一会儿讲 PPT 有问题,一会儿讲你本地环境没装,我也很抓狂。」而是周一到周五跑不同类别的任务,每天只处理一类问题,周五专门想怎么净化整个流程。他说得很实在:「这不是 AI 的能力问题,是我的能力问题。他给我八种问题,我立刻就想去刷短视频;只给我一类,我是可以解决的。」 → 后半场:任鑫拿自己的坑现场求诊 下半场我把自己最烦的几个问题甩给他。搜索太差、中文 deep research 质量低?换搜索 provider——他自己试下来最好的是 Google 的 grounding search(配 Gemini 2.5 Flash,一天 1500 次免费)。浏览器检查巨慢?别让 AI 截屏做视觉理解,用 CDP(Chrome DevTools Protocol)加 Playwright 用代码操作,预配好登录 profile。能不能让 AI 把播客自动剪成短视频、全平台发出去?——技术上能,但国内平台不欢迎机器自动发、容易封号、单个号 ROI 很低(「魔法对抗魔法」),不如雇个实习生;但抓数据很成熟,微信文章、电商评论他们「可能是市场上采集得最完善的」。 → 和王建硕的一处分歧(彩蛋) 结尾徐文浩点名和王建硕的观点分歧,我说下周要拉着吵一架(顺便靠吵架涨粉冲十万)。他不同意「把任何事情都变成一个 markdown」——很多机制层的修复,本质是代码而不是 prompt。比如「我希望系统里没有大量重复代码」,你可以写段 prompt 让 AI 定期去扫(费 token、执行时间长、不能永远跑),也可以找个开源的重复率检测工具、配一个自动化 action,用代码去治理。「你不治理,这个事情最后是干不下去的」——这是他反复强调的核心观点。 时间戳 00:05 开篇金句:AI 写海量代码,人不介入根本做不下去 01:04 任鑫开场:跳票快三个月的 harness 拆解,建议配视频看 02:14 第一件基建:带侧边栏的终端 cmax,并行开窗口 05:35 沙盒 dev container:跑炸了也没关系 06:34 为什么用远程服务器:合上笔记本,agent 接着干 08:11 开源远程脚本 + 断线重连(dtach) 10:41 work tree:并行分叉互不干扰(用写小说打比方) 13:28 Tailscale + 阿里云中继:在外面连回家里 16:08 第二套:把一排 agent 挂在 Discord 上 20:58 讲清 Discord 三层:server / channel / thread 26:11 公司工程基建:GitHub、双重 code review、测试录屏 29:11 几十道 quality 门禁:格式、重复率、lint、命名、依赖 30:42 auto fix:自动扫线上报错、修完通知人验收 31:27 你订 200 刀,基建不行只用出 100 刀 33:34 纯 vibe coding 做大项目一定会塌掉,除非搭 harness 35:19 人是极限:要负责就要验收 + oxidize harness skill 39:32 每周跑不同任务、每天只汇报一类事 40:17 任鑫的崩溃:效率十倍、耗时两倍 43:59 浏览器为什么慢:CDP vs 截屏 + 数据采集 45:44 搜索:Google grounding(Gemini 2.5 Flash,1500 次/天免费) 48:02 能不能让 AI 自动剪短视频、全平台发?封号风险 vs 抓数据 54:34 用 HyperFrames,一句 prompt 出说明动画 01:03:59 三月 10 万行 → 降速修屎山 → 六月回升 01:04:09 和王建硕的分歧:不是所有事都变 markdown 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Conor Matthews - Forever Right Now
余一:没有 AI 转型,只有自然生发余一是我身边用 AI 用得最疯魔的同学。 每隔一段时间我就找她来刺激一下自己——每次看她演示使用 AI 的神奇方法,我第一反应总是"神经病啊",仔细想想又觉得"好像很有道理",回过味来就下决心"我得用一下"。每次聊完,都觉得自己用 AI 用得太老登、老保守了。 为了保持新锐,我每隔几个月就找她聊聊,所谓定期进货。 这次进货,前后聊了两个小时,分成两半: 上半场,我把她拽来拷问腾讯研究院那份《超级个体时代》报告——我最近过了上千份 AI 报告,这是可抄袭比例最高的一份,非常实战 & 非常有洞见。把这个原作者抓来,主要是要问问:个体提效 30 倍不罕见,小公司提效三五倍很正常,为什么大公司只提效 3%、5%?中间到底发生了什么?可以怎么办呢? 下半场,我让她掀开自己那套疯狂的个人系统给我看——她给自己请了一个叫"AI 余一"的 CEO,自己退居董事长,0 点到 5 点放手让 AI 自己干活,早上起来验收。看看她具体怎么干的——大家感兴趣的话,强烈建议去各大视频平台同时看看视频。 听完我给自己加了个 to-do:把我自己的工作流,至少做成她那样。 嘉宾 余一|腾讯研究院研究员,《从超级个体到超级团队》报告主创。长期做 AI 与组织的一手田野调查,自己部门内部就搭了一个"AI 原生小组"实验了一年。她被公认为"超级个体"本人——这份报告里很多打动人的问题,就是她自己实践中真实卡过的坑。 亮点 → 「最佳实践一出现,就已经不是最佳实践了」 余一用两分钟讲清楚这份报告想解决的根问题:市场上所有 AI 最佳实践,你够到的时候它都已经过时了——两个月前的方案,此刻就是旧的。「你抄别人没法抄,甚至你抄自己都没法抄。」于是她们干脆不写"哪个行业做了什么"这种会过期的东西,转去找一个能穿越模型周期的母题:超级个体——怎么识别、怎么放大、怎么聚合成超级团队。 → 怎么一眼认出超级个体:四个维度 余一给了一套可以直接拿去面试的标准——① AI-first 重构了工作流(不是脑子里想着"我用一下 AI",是整个工作就架在 AI 上);② 极强的主观能动性;③ 影响力的外溢性(她用自己的活让周围人看到 AI 能变成什么样);④ 能力跃迁(生产力 5 到 10 倍 + 端到端独立闭环的验证能力)。「放在一起,你去面试她其实很好面。」 → CEO 自己没被 AI coding 震撼过,团队不可能跃迁 这是余一问了一圈创始人后最硬的一条。橘子、范凌她都问过——哪怕到现在 CEO 亲自写 coding 已经很奢侈,但每个人都至少有过一周,沉迷于 AI coding、被 agent 震撼到的"啊哈时刻"。「如果一号位自己没有过这个时刻,她对 AI 的理解现在都是错的,她不可能让团队跟着跃迁。」 → 影子 AI 是公司的生死线 全场最锋利的判断。「一个公司能不能处理好影子 AI,基本上就是生死线了。」如果员工还瞒着你偷偷用 AI——你的第二曲线就已经被掐断了,因为最可能成为你最佳实践的,恰恰是从你自己土壤里长出来、被你识别出来的人。余一还专门发过短视频说:「逼着员工上交 skill 是一件很蠢的事,这等于把公司往影子 AI 的方向又强劲推了一步。」任鑫接:如果你正在这样的公司里,建议就是——赶紧撤,换个环境。 → 海盗配架构师:组织该干的不是规划方向,是当园丁 余一把超级个体叫"海盗"(擅长开拓),把组织擅长的叫"架构师"(擅长构建)。这个阶段组织最该做的不是给海盗规划方向,而是管好这个张力:把她做出来的 demo 快速接上数据、安全、支付、增长渠道,从 demo 推到产品、推到市场。「土壤的作用比设计大得多。设计很多时候是设计不出来的。」 → 段子时间:还能这样搞 报告里的鲜活案例任鑫最爱听——ListenHub 只留一个人维护老摊子;范凌(特赞)创始人和 CTO 两个周末手搓出产品原型、配套网站和视频全自己做;安克搞"招飞考试",所有人面试必须过 AI 实操关,直接决定薪水和 offer,会议室全程录音沉淀知识库、默认全员可见;橘子那边「bug 只存在一天」,因为第二天就上新——「这不就是把 AI 的速度变成组织的速度吗?」 → 给企业家的最小启动动作(ROI 最高的两件事) 余一压到最小:① 把公司里已经自发用 AI 拿到结果的人识别出来,让她的成果被公司看到(这都做不到就先招人);② 创始人如果还没一手体感,给自己花三天时间买 Claude Code / Codex 补课,端到端做完一件事拿到"啊哈时刻"。「你有 100 美金的 token,就该给 90 美金让她们去折腾。」任鑫附议:这俩是 ROI 最高的,别搞系统化学习。 → 下半场:她给自己请了个 AI 当 CEO 余一掀开自己那套个人系统:"AI 余一"是 CEO,对结果负责、主动运营;她自己退居董事长,只给方向、判断和最后裁决。「我们不是工具和使用者的关系。」0 点到 5 点是 AI 的时间,早上起来常发现"又多搞了几个乐高块、几个最佳实践"。她把所有 skill 拆成了原子块 + 最佳实践 + 一摞协议(记忆 / 运营 / 复利 / 沟通),靠 benchmark 滚动迭代,模型一升级就让 AI 扫一遍找断裂点。 → (彩蛋)所有人都能成为超级个体——但别拖 收尾余一给个体的建议:别等系统、别追完美,端到端打磨一件你工作里真实的事,做到 90 分——「80 分到 90 分真的很痛苦,痛苦就会体现出你这个人的价值。」这就是你在公司的金牌。但她补了一句紧迫感:「三个月前的超级个体和未来三个月的超级个体不是一个东西,此刻的超级个体,未来就是普通人。」任鑫收口:现在赶紧 stand out,三个月后只会更痛苦。 时间戳 00:05 开篇:组织竞争力公式 + 「只增效 20-30%,原生 5 到 10 倍」 01:11 任鑫介绍余一:定期找"最疯魔的同学"进货 07:51 这份报告解决什么:最佳实践一出现就过期 09:18 三个困扰 →「没有 AI 转型,只有 AI 原生重做一回」 15:40 超级个体的四个识别维度 17:23 CEO 必须自己被 AI coding 震撼过 23:28 组织竞争力公式拆解 + 独立闭环的悖论 28:11 海盗配架构师:组织当园丁、营造土壤 32:46 老业务怎么办:留人维护,分开做新事 42:23 影子 AI 是生死线 + 「逼员工上交 skill 很蠢」 46:21 案例段子:ListenHub / 范凌 / 安克招飞考试 / 橘子 bug 只活一天 / 李志飞每项目一个 agent 54:53 协调层:组织是路由器、决策权让渡给 AI、考核 agent 闲置率 1:02:17 给企业家的最小启动动作 + 别搞系统化学习 1:16:52 下半场:余一的个人系统(AI 余一 / 三个包 / 提问 skill) 1:30:00 skill OS:拆成原子块 + 最佳实践 + 各种协议 1:37:00 0 点到 5 点是 AI 的时间 + github 学习模式 1:43:05 「AI 余一是 CEO,我是董事长」 2:02:17 给个体的建议:端到端打磨到 90 分,现在就做 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:SpoonBeats,Thomas Ng - Summer Lover
王昊奋:大模型越强,知识图谱反而越重要大模型一来,很多人都觉得知识图谱、本体(ontology)这些“上古概念”该进博物馆了。王昊奋的判断正好相反:大模型越强,它们反而越重要——本体和知识图谱,正是 AI Agent 需要的那道“缰绳”。 这一期很硬:从“企业为什么一直在建知识图谱”,一路聊到“Palantir 和 Claude 正在用两种相反的路子,做同一件事”。如果你在做 AI 落地、做 Agent,值得反复回听。 嘉宾 王昊奋|同济大学长聘教授、博士生导师,开放知识图谱社区 OpenKG 发起人 亮点 知识图谱没过时,它成了 agent 的 harness 先想一个问题:让 AI 自己干活,最大的麻烦是什么?是它太自由、容易跑偏。可企业的决策错一次就赔钱,赔不起。怎么办?得给它加一道约束,逼它按规矩来——这道约束,行业里叫 harness。王昊奋说,别把 harness 想得多新鲜:把概念、关系、规矩定死,不许 AI 乱来,这件事知识图谱干了十几年了。所以他反问:「本体也好、知识图谱,不就是一种更约束的东西吗?」结论就清楚了:大模型不但没淘汰知识图谱,反而因为它太能跑,才更需要知识图谱来给它上规矩。 Palantir 走本体优先,Claude 走模型优先 做这件事的公司,王昊奋分成两派,思路正好相反。一派叫本体优先,代表是 Palantir。它的客户是军工、金融、供应链,数据本来就规整,要的又是毫秒级的实时决策。而大模型最大的毛病恰恰是慢,所以这类活儿只能让本体打底、模型靠边站。另一派叫模型优先,代表是 Claude。它先把模型做出来,发现不够用,再一路往上加 MCP、加 skill、加各种图谱。两条路谁更高明?王昊奋说得很克制:「不是谁优谁劣,是谁更适合什么。最终两者会变成你中有我、我中有你。」 模型优先全是相关性,本体优先才追得到因果 为什么严肃决策只能走本体优先这条路?王昊奋的话很锋利:现在的 AI 说到底是在找规律,找的是相关性,不是因果。可反洗钱、查根因这种事,要的恰恰是确定的因果——哪一步导致哪一步,得说得清。再加上黑天鹅、长尾这些小概率的事,本来数据就没几条,AI 怎么学都学不全。严肃场景里你不允许它猜错。所以他说,最后的决策权和解释权,都得攥在人手里。 本体从“地图”长成了“导航” 王昊奋打了个特别好的比方。早期 Palantir 的本体,像一张静态地图,画的是一个组织里有哪些人、哪些事。可到了 agent 时代,光有地图不够了——你不光要知道地形,还得能走起来。所以本体也得“活”过来:挂上接口和各种功能,把背后的服务、流程都接出来,让 AI 真能照着去做事。用他的话说:「地图只是地图,你动不了;导航会告诉你往哪走,还顺路给你提醒。」 数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need Mango 一直把话题往落地上拽:数据看得见,可数据不等于知识。王昊奋接过话,搬出那个老金字塔 DIKW——从数据,到信息,到知识,再到智慧,一层层往上垒。落到今天的 AI,他说就盯三件事:第一,把需求说清楚;第二,把上下文喂够(这就是那句 context is all you need,而 memory 不过是上下文的外挂硬盘);第三,在外面再套一层 harness 兜着。 我们其实是大模型的 boot loader 全集最妙的一个画面,是任鑫先抛出来的:将来每家公司都拿大模型当中枢,那大家拼的,就是谁更会把现实世界抽象出来、对齐给模型看。这就好比让大模型当将领,我们当斥候——替它把地图画准、把方向校对好。王昊奋顺手补了更狠的一句:「说白了,我们其实是它的 boot loader(开机引导程序)。」任鑫笑:「你这个更悲观。」 个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI 最后任鑫问王昊奋:你自己是怎么管知识的?他的答案很不像个“知识管理博主”。他说会用 AI,但绝不依赖到上瘾。他只记概念层的东西,那些具体的实例,全交给 AI 去“卸载”——因为人最值钱的本事是抽象。一句话:老本靠脑子,新知识交给 AI。他还撂下一句扎心的:「我们老喜欢先把 PPT 拍下来,可拍完之后,又有几个人真去看呢?」拍下来不等于学会,不回头看,那只是在喂自己焦虑。所以他说,要像训练机器一样训练自己,把有限的脑子,留给品味和判断。 时间戳 01:25 嘉宾登场:交大同系老同学,一道图形学大作业种下的“阴影” 03:37 做 AI 组织转型,发现当年被自己抛掉的“本体”又回来了 06:52 信息化的本质:数据库→数据仓库→知识图谱,解决的都是“管理” 15:15 知识图谱 = 图 + 语义:主谓宾三元组与本体(ontology) 17:24 本体对齐就像 MCP:与其两两适配,不如都对齐到中间协议 20:55 手搓本体的无底洞:360 度处处是死角,共识极难形成 21:43 哪里做得好:金融反洗钱、电商商品图谱——谁数据结构化谁赢 27:48 本质是知识工程:知识图谱只是手段,真正在做业务抽象 30:50 agent 时代为什么又提它:本体就是 agent 的 harness 36:26 从地图到导航:静态本体长成可行动的 dynamic ontology 48:21 数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need 54:48 让大模型当将领,我们是它的斥候 / boot loader 58:36 两条路线:Palantir 本体优先 vs Claude 模型优先 01:09:00 skill-bench:机器自动生成的 skill 反而更差 01:14:29 个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI,别变成机器的附庸 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:FINNEAS - Let's Fall in Love for the Night
用 AI 做会议纪要,是 AI 转型中最荒谬的事儿「不是每个人拿到了一份用 AI 做的会议纪要,这就叫 AI 化了。整个组织共享了一个被持续维护的事实库,不需要人类去看单独的会议纪要,这才是 AI 化。」 这是这一期单口的题眼。 —— 你全公司都在用 AI 写会议纪要、写代码、做 PPT,每个人都快了好几倍——可一年下来,组织整体好像没提效。 任鑫这期给了一个扎心的判断:用 AI 做会议纪要,本身就是一件很荒谬的事。它只是把「抄写员」变快了,而组织真正的卡点从来不在任务层,在部门与部门之间的协调层。 为了把这件事讲透,他翻出一段波音造飞机的历史段子:1985 年的波音工程师明明用上了 CAD,却把图纸打印出来开会,结果一扇舱门改了上万次。今天的会议室,其实还很像那个工程间。 亮点 「用 AI 做会议纪要,就像把 CAD 图打印出来开会」 任鑫开篇就抛了个荒诞的画面:设计师用 CAD 把桌子椅子杯子设计好了,不把电子文档发给你,而是打印成一张纸,开个会用嘴跟你讲「你看这杯子好不好」,你说好,就拿着这张纸回去照着上生产线。「你会不会觉得这人神经病?」在别的领域我们一眼看出荒谬,可换成会议纪要就习以为常了——我们讨论的本该是「数字世界里那个东西」,结果却在用嘴和脑子搬运它。 「我们总结的是会议,不是项目」 这是全集最锋利的一刀。开会本质是「我带着我的脑子、我的嘴,去跟别人交流对这件事的想法」,交流之后本该共识性地改掉那张「项目的图」。可现实是——「项目的文档没有变,我们只生成了一个关于这次会议的文档。」你看一眼会议纪要,记住几个点,其他忘掉,下次开会又靠脑子从零 refresh。信息经过「人类阅读 + 人类记忆」这个低带宽通道,从丰富多维退化成只剩十分之一。 「波音的画图板陷阱:1970 年就有 CAD,图却要打印进恒温档案库」 波音 1970 年就引入了 CAD,757、767 都在用。但画完之后还是把图打印到聚酯薄膜上,放进恒温恒湿的物理档案库,下游部门要用就复印到纸上、或刻成光盘。「我们其实是把 CAD 用成了一个更先进的画图板——就像今天我们把 AI 会议纪要当成一个更好的抄写员。」它替代的只是制图桌和秘书,整个流程一点没变,省的也就是几张桌子、几个秘书的钱。 「一扇舱门,改了 13000 次」 部门之间是「隔墙丢过去」(thrown over the wall)的模式:设计部门画完丢给应力工程师,算完丢给工艺部门,再丢给分包商,每道传递都是单向的一张纸。因为用的是 2D 图纸而不是 3D 模型,两个零件到底能不能装到一起,要等第一架物理原型机造出来、在装配线上才知道。「仅 767 一个舱门组件,整个设计过程就出现了 13000 次设计变更」——一扇门每天都在被改,对不上的时候甚至有人拿电锯把零件锯掉硬塞进去。(注:数字来自任鑫讲的历史段子) 「波音 777 做对的三件事」 1990 年波音搞 777,被商业压力逼着做了三件「神经病」的事:① 用 CATIA 做统一数字模型,日本、堪萨斯、费城所有部门和分包商都在同一套 3D 模型上工作,进物理装配前就在计算机里反复试装过——这才是「100% 数字化设计的客机」的真正含义;② 拆成 250 个跨职能小组(Design Build Team),每个像一家独立小公司,自己闭环交付;③ 干脆取消独立物理样机,让「数字模型成为唯一的事实来源」。结果:零件耦合等问题比 767 减少了 60%–90%,工业史上罕见。 「开完会只剩吵架,才是对的」 如果有 AI 全程理解会议、做异步路由,那么:60 分钟的会里跟你相关的只有 5 分钟,为什么要你全程在场?事实为什么要经过你的眼睛和大脑再带到下一个会?会议为什么要从「上次讲到哪」重新开始?该有的不是一份会议纪要,而是一份『项目当前状态』的活文档。 把同步进度、解释背景这些都异步掉之后,「开会就纯吵架——只有真有分歧的地方才需要吵」。会议的数量、时长、人数都会大幅下降,因为很多「要不要再拉个会对齐一下」根本不再需要了。 「中层顶梁柱,正是 AI 最该替代的人」 公司里那种「谁谁谁很能干」、最熟上下文、能在各部门之间穿针引线的中层,本质上是「信息流通不畅的组织里的信息中介」——过去 30 年组织的中流砥柱。「而这恰恰就是 AI 最该替代的人。」当 AI 接管了信息共享,「信息搬运」会贬值,真正升值的是另一类能力:信息不完备时拍板、在冲突里让大家继续往前走、区分真分歧假分歧、在噪声里识别出真正的信号。任鑫也直说:受冲击的不只是这些中层,还有「我这样的老登(管理层)」。 彩蛋:「别转组织,去搭新组织」 呼应上一期的纽约港:要做 AI 转型,与其硬转一个旧组织(纽约港怎么都转不动),不如从零搭一个新组织(去建伊丽莎白港)——波音 777 也是搭了个新组织来做的。而且任鑫提醒:哪怕你解决了协调层,上面还有一个「生态层」——发现新机会的问题。就像纽约港用了集装箱、龙门吊,但整个港口没船来了,照样没救。 时间戳 00:04 题眼:共享「被持续维护的事实库」才叫数字化 01:04 用 AI 做会议纪要为什么荒谬(CAD / photoshop 类比) 02:30 开会本质:我们总结的是会议,不是项目 06:28 波音段子:1970 年就有 CAD,图却要打印进物理档案库 08:51 「隔墙丢过去」模式 + 舱门 13000 次变更 10:40 单点提效≠组织提效(星巴克咖啡师快 100 倍) 11:43 K-Mart vs 沃尔玛:任务工具还是信息工具 12:46 波音 777 第一件事:统一数字模型 CATIA 15:34 第二件事 250 个 DBT 小公司 + 第三件事取消样机 17:22 结果:问题减少 60%–90% 18:46 开会的四个荒谬,AI 接管后只剩「吵架」 26:27 working together 没被继承(787 回退、延期) 30:36 AI 转型的结构性困难:信息 / 决策权持有者是阻力 32:13 中层「信息中介」正是 AI 该替代的;什么能力会升值 34:37 收口:协调层之上还有「生态层」 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Josh Fudge - When She's Gone
河豚已经不会毒死你了,但我们决定假装它还会「当『不被毒死』这件事变得免费的时候,人类就开始为另外一件事付费——为师傅的那只手,为这场秀。」 —— 河豚已经不会毒死你了。1990 年起日本大规模养殖,养殖河豚的毒性只有野生的千分之一以下。可日本至今保留着「河豚调理师」的持证制度。 这期单口,抓住的就是这个荒诞:当「不被毒死」变得免费,你付钱买的就不再是安全,而是仪式感、是那个「拼死吃河豚」可以发朋友圈的故事。 这套逻辑映射到 AI——AI 正在把写报告、做 PPT、写代码、做设计这些工作的功能性价值,直接打到趋近于 0。于是真问题不是「AI 能干啥我不能」,而是:当功能性归零,人类还能靠什么有价值? 他给自己的答案留了一句话:「在未来我们可能都会变得没有用,但是我们仍然可以有价值。」 本期亮点 「河豚已经不会毒死你了,但我们决定假装它还会」 全集的核心段子。1958 年东京一场河豚集体中毒、6 人死亡,日本厚生省随后立了「河豚调理师免许制度」——商业场所处理河豚必须持证师傅操作。到今天约有 5000–6000 名持证师傅,学徒 2–3 年、考试通过率 35%。但故事有后半段:河豚的毒不是自己合成的,是从食物链的细菌吃来的,1990 年开始人工养殖后毒性已降到野生的千分之一以下。2012 年有地方政府提议「没毒了,取消牌照吧」,厚生省以「公众认知、行业稳定、文化传承」为由拒绝。翻译过来就是——「河豚师傅今天真正的工作,已经不是防止你被毒死,而是作秀。你付的钱不是为了安全,是为了那份仪式感。」 「贫穷限制了我对人类价值的想象力」 任鑫罕见地自剖:「我是个纯纯的理工直男,穿一身优衣库就很好。」哪怕买大牌,他也要从功能性上合理化溢价(面料好、场合需要)。但他突然反问自己——假如账上有 1000 亿、每天利息 1000 万,10 万的衣服和 300 块的衣服对我还有区别吗? 那时我只会看「喜不喜欢」,根本不会觉得自己在「支付溢价」。「是不是因为我生长在一个相对稀缺的年代,所以我想象不出来:其实不需要那么好的功效,也可以 charge 一个高价。」 「孩子要那个 600 块的乐高小人」 最生动的一个旁证。任鑫给孩子买了本乐高的书,孩子看上里面一个绝版的星球大战小人,淘宝要卖五六百块。任鑫劝他「这钱够买一个大盒装了,太不划算」,甚至说「这 600 块直接给你」,孩子还是只要那个小人。「他对钱没什么感受,他只在意自己喜不喜欢。」任鑫由此一惊:会不会是我把人类的价值,全局限在了「功效」上,而忘了「一个乐高小人能卖 600 块」这种事?越年轻的小朋友越有这种状态——因为他们生活在越富足的世界。 「侍酒师、撒盐哥、NFT 头像:人为稀缺性不是孤例」 河豚师傅不是孤例。法国的侍酒师,最早的工作是检测酒里有没有毒、管理酒窖;玻璃瓶、软木塞、灭菌技术普及后这职业理论上该消失,结果反而成立协会、发证、考试,变成了「品鉴鉴赏师」——从毒药核检员变成纯表演。还有那个煮牛排撒盐的「撒盐哥」,盐不就是氯化钠吗,谁撒都一样,可「这离质感这就值钱,他就全球红」。再到艺术品——「一幅画的使用价值为零,但因为是某个人画的,它就可以卖几个亿。」任鑫连自己的微信头像都拿来开刀:那是个 NFT,买时约 7000 美金,现在可能只值几百美金,可你一分钱不花也能用这张图——买的从来就不是使用价值。 「价格、价值、效用、生产力,其实都不一样」 这是全集的概念锚。「只是我们从小被当牛马、当工具人培养,才会觉得这些东西差不多。」在一个功能、效用都充裕的世界里,会不会人们愿意为「功能之外」的东西付钱?因为 AI 一来,所有功能性的东西都会大幅降价——写报告、做设计、写代码、翻译,「这些事情的功能性部分,AI 都已经做得很好,而且会越来越好」。大部分人的焦虑就是「AI 能做我做的事,我就没价值了」;而河豚师傅给的提示恰好相反:当你确实没有功能性价值时,其他价值维度才会展开。 「我自己也在卖河豚——90% 是情绪价值」 任鑫拿自己开刀开得最狠的一段。每天有大厂找他讲 AI 转型课,「我挺贵的」。可他坦白:这些需求,他在混沌学院 APP 的线上课就完全满足,新东西公众号和播客里也都免费讲过了。但谈下来大部分还是要他「肉身飞过去讲一趟,然后忍痛收钱」。「他们花的钱里,我后来想其实 90% 是在买情绪价值,本质上就是买我这张脸、买现场那个体验。」他觉得 B 站很多 UP 主实践做得比他还好,但还是有很多人找他——「当信息变得免费,谁来讲、在什么场景下讲,就变成了新的值钱维度。」 「列『AI 做不到』的清单,还是老框架」 任鑫主动拆掉一个很多人会落进去的坑:听到这儿,大部分人会开始列清单——判断、信任、品味、创造力,这些 AI 做不到,所以我做这些。「但这还是老框架,还是在问『人能做哪些 AI 做不到的功能』,本质上还是在比生产力,只是把赛道换了一换。」河豚师傅真正的故事不是「人有哪些功能 AI 替代不了」,而是「功能性归零之后,人们会不会越来越多地把钱花在非功能性的部分」——而那部分(珠宝、画、拉布布……越虚无缥缈的东西)溢价往往越高,生存刚需反而毛利最低。 「AI 让每个人都变成富二代之后」 把丰裕推到极致:「你可以把它想象成,AI 让每个人都变成了富二代、变成了王健林的儿子女儿。」那时消费重心会向奢侈品转移——不是用来炫耀的爱马仕,而是「我愿意为一个人的手艺、一段现场体验、一个有温度的判断、一个有故事的东西,多付很多很多钱」。如果 AI 把十代人的观念转变压缩到 10 年发生,整个世界的消费会根本性改变:大家追求的是意义和稀缺,而意义和稀缺,恰恰是人类这具肉身能提供的差异。「AI 能生成 1 万幅画,但某个人画的只有一幅;AI 能写 1 万篇分析,但我信任的那个人写的只有一篇。」 收口:「人生就是一场巨大的秀,你买的是游戏体验」 「以生产力来标榜自己——我是干嘛的、我能产出什么——这是不是一段弯路?它不该是人类存在的理由,只是漫长物质匮乏时代被迫扮演的角色。」当 AI 把这部分接过去,悲观的看法是「我被逼到墙角,没事干了」;乐观的看法是「我终于可以回到意义和稀缺本身,回到『人是目的』,不用再假装自己是一台机器了」。在未来我们可能都会变得没有用,但是我们仍然可以有价值。 时间戳 时间戳 00:05 开篇暴论:河豚不会毒死你了,但我们假装它会 00:40 标准回答「人是目的不是手段」,但其实想不出 AI 干不了的 01:10 贫穷限制想象力:理工直男的功能性思维 02:56 穷人买 LV vs 富二代买爱马仕 04:27 孩子要那个 600 块的星球大战乐高小人 05:37 假如所有东西都是奢侈品,人类反倒有价值 06:21 河豚段子:1958 中毒 → 免许制度 → 1990 养殖无毒 → 2012 不取消 08:16 不是孤例:法国侍酒师、撒盐哥、艺术品、NFT 头像 10:40 价格 / 价值 / 效用 / 生产力其实都不一样 11:22 AI 把功能性价值打到趋近于 0 13:06 我自己也在卖河豚:90% 是情绪价值 14:50 列「AI 做不到」清单还是老框架 17:23 AI 让每个人都变成富二代 19:48 收口:我们可能都会变得没有用,但仍然可以有价值 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Nathan Trent - Growing Pains
丛龙峰:AI 会消灭掉“上个破班儿”的感觉「一般人能做的事,AI 一般都能做了。你必须得变成一个不一般的人,而且留给不一般的空间越来越小了。」 这是丛龙峰 2023 年在自己办的第一届管理学年会上抛的预言。两年半过去,他说这个判断完全成真了。 最近被密集邀请去交流“AI 组织转型”。 越交流越心虚,因为虽然我创业好几次,也号称大厂带过大团队,但其实对组织设计一直不上心——心里默认假设就是用创新增长掩盖一切问题。现在被各种咨询具体组织问题的时候,虽然理论能说出一套一套,但底气总是不足。 于是就想到找朋友里最懂组织的丛博聊聊,就有了今天的播客。 嘉宾 丛龙峰,组织管理专家,丛峰咨询创始人,南开大学管理学博士,曾任和君商学首席管理专家,著有《组织的逻辑》《自我觉察》。 他长期深耕于企业创新与组织管理研究。过去9年,作为创始人的组织顾问,陪伴过10余家行业领军企业成长,包括德邦快递、传音控股、喜家德、巴奴火锅、沃森生物等企业。 近年聚焦于新科技、新消费企业的组织成长,以及AI时代下的组织之变。 亮点 「make things happen 很难」 这是今年所有组织咨询碰到的根问题。丛龙峰说,今年的难点已经从「道理没说清楚」变成了「道理说清楚了,但大家不听你的」。他给了一个分析框架——组织有 3 种面向:经济、社会、政治。AI 只能击穿经济层(效率逻辑);到了社会层(情感逻辑)、政治层(博弈逻辑)就难。任鑫接了一句反驳:通情达理在这一波其实没用——「损伤到利益的时候,哪怕我觉得你讲的有道理,我也不搭理。」 「组织归核,回到天才管理」 丛龙峰不用「组织坍缩」这种消极的词——「积极地看,就是组织要归核,归到核心。一个公司真正的核心没多大的。」他举了肯德基(一开始是肯塔基州最火的炸鸡店,"好吃到你必须要到那个州去吃")和蜜雪冰城(核心还沉淀在第一家店身上,5 万家店是规模化复制问题)。AI 接管了规模化复制,组织就回到那个最小的核——回到天才管理。「这是一个非常残酷的状况——因为人类其实是非常笨的。」 「吃 AI 这个馒头前,前面还有 4 个馒头要吃」 全集最实用的判断。「我们做 AI 智能化的组织,实际上是吃到它的第五个馒头。但是它前面还有四个馒头:标准化 → 流程化 → 数据化 → 知识化 → AI 智能化。」大多数公司连第一个馒头都没吃完。「你自己都没有标准化,你想指望 AI 去帮你标准化就非常难。」他举了胖东来——2012 年就有非常好的岗位指导手册,前 4 个馒头吃完了,所以这一轮数字化转型才能融会贯通。 「我们目前只是开始的开始」 任鑫抛了焦虑:「我担心这事 18 个月就发生完了。」丛龙峰回他:「目前只是开始的开始,是一个漫长周期的开始。1 万米跑,你现在领先我 2 米算什么?」他举了春节自家下水管坏掉的故事——找了三天才找到一个会修下水管的工人。「我们身边非常多工作是这个样子的。AI 焦虑只发生在一小拨人之间,大多数人对 AI 完全无感。」 「聊『沉淀方法论』的公司,我心里就咯噔一下」 任鑫问:你看到那些公司有没有成功的 AI 实践?丛龙峰先回了一句:「相信我,你已经在最前沿了。」然后给了一个更尖的判断——「凡是一开始就跟你聊『我们能不能沉淀方法论』,我心里就会咯噔一下。一旦上方法论,你其实就开始收敛了。」「公司不是多姿多彩的,一定是创新不够的;不是处理发散问题的,一定是未来感不强的。」 「真正的影响只能发生在人和人之间」 经济层 AI 可以打穿——成本拧干、人员优化(丛龙峰举了有赞,AI 把成本拧出来攒成利润)。但到了社会层就难——「因为人是有情感的。真正的影响只能发生在人和人之间。他会有感同身受、通情达理。」丛龙峰承认:这是工程师和心理学家在两个频道上说话——工程师觉得"技术的力量摧枯拉朽,能把你这一套逻辑全推翻",但最终还是要面对"这些人怎么办"。 「丛博,你能不能不要再碰你的手机?」 丛龙峰这两年的地图变了——23/24 年必看 Meta、特斯拉、英伟达;24/25 年新加皮克斯、西雅图星巴克;今年他直接在杭州良渚的冷暖村住了 20 天。冷暖村有一家叫"木樨家"的小店,店主爸爸有一天跟他说:「丛博,你能不能不要再碰你的手机?知识是一种遮蔽——你习惯了那套逻辑之后,你就不再用脑子来思考了。」这位爸爸的女儿即将上四年级,他决定让女儿放弃升学、不要高中文凭。「他完全不信任目前的学院派的教育——AI 一定会把所有东西都给我女儿准备好。」 「AI 会彻底消灭掉上破班那种感觉」 丛龙峰给了最有人情味的一段:「我特别相信 AI 如果可以提高生产力,一定会朝向让人变得更像人的方向——它会彻底消灭掉上破班那种感觉。」他给任鑫看了自己同事发的朋友圈:「干点有意思的事儿,并且能够感受到因为创造力带来的喜悦,是一件多么幸福的事情。谁说不能快乐的工作。」朋友圈下面有人留言:「这是我们朋友圈里面唯一开心工作的人。」 「重要的不是财富自由,是兑现自己的天赋」 聊到最后,丛龙峰说:「重要的不是财务自由,也不是自我实现。重要的是能不能兑现自己的天赋——这个东西是你没有办法骗你自己的。」「你绝对不会在你死那一刻觉得『老子这一辈子赚了特别多的钱』——你不会那么无聊的。更底层的追问会回到:我这辈子活够了、活到了,我活出了我自我的风采。」 彩蛋:「操你自己的心就好了」 聊到最后他给了一句:「见到面的感觉不一样,这可能是最后的人类有尊严的部分。为什么要去操马斯克的心、操扎克伯格的心、操人类未来的心?操你自己的心就好了。」 时间戳 00:05 开篇预言:组织 3 种形态 + AI 终局猜想 04:11 全场抛问:AI 裁员的不超过 10% 15:53 5 个馒头模型:标准化 → 流程化 → 数据化 → 知识化 → AI 智能化 18:26 「一般人能做的事,AI 一般都能做了」 22:13 「组织归核 → 回到天才管理」 26:41 「聊『沉淀方法论』的公司我就咯噔一下」 32:52 「百度为什么起个大早赶了个晚集」 35:08 「真正的影响只能发生在人和人之间」 41:15 良渚冷暖村 20 天 + 木樨家爸爸的故事 43:12 「知识是一种遮蔽」 52:13 「AI 会消灭掉上破班那种感觉」 1:01:25 转向皮克斯 / 西雅图星巴克 1:05:19 「操你自己的心就好了」 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Faime - I Found Her
Spark AI 李智昊:用视频做世界模型,路线非常不本质李智昊,1998 年生。Spark AI 联合创始人。Spark 3D 论文发表在 NeurIPS 2025。 聊到第 33 分钟,他对我说: 「从我的视角来看,这条路线非常的不本质。」 ——「这条路线」指的是今天最火、最多融资的世界模型公司"用视频做世界模型"的路线。 去年 5 月 1 日凌晨,他和团队的 Spark 3D demo 上了 Hugging Face Trending 第一。他的判断是:4D 物理世界自己的 Stable Diffusion 时刻——两年内会被实现。 这一期是给所有做图、做 3D、做机器人、做游戏、做视频、以及想在下一波 AI 跃迁里"埋伏"的人——一份蹲守地图。 嘉宾 李智昊|Spark AI 联合创始人。1998 年生,南大本科、新加坡南洋理工大学博士。代表作 Spark 3D——2025 年 5 月 1 日 demo 上 Hugging Face Trending 第一名,论文发表于 NeurIPS。一直沿着"压缩可以提升智能"这条暗线在走:从语言、图像、3D 一路逼到 4D 物理世界。本期他给所有人画了一张"世界模型赛道全景图",并预测了下一个跃迁的时间窗。 亮点 视频是 4D 物理世界的有损投影 聊到第 6 分钟,李智昊把所有"视频生成式"世界模型的根一句话点出来——它们都是"从视频出发",把视频当成 4D 物理世界的投影来做建构。问题在哪?「它被拍扁了那一刻,就很多的物理规律就被丢失掉了。举个最简单的例子,我们两个人相遇,这手手之间错过——为什么一直视频生成会有很大的问题?因为他丢失了这种手的前后关系、深度的空间关系。」 这条路线非常的不本质 全集冲突感最强的一句直引。任鑫问:能不能像 GPT 那样用 Next Token Prediction,直接从视频里把 3D 理解逼出来?李智昊的回答:「其实每个人都有不同的观点。从我的视角来看,这条路线非常的不本质。 因为你妄图从这种海量的数据里面做推理、做建模,它其实并不是一个高效的表征。」一句话把今天市面上所有视频生成派的世界模型公司都点了名。 视频生成派的第二个死结:Latency 李智昊给视频派的第二个判断:现在通用做法是用 3D VAE 对原始视频进行压缩——「它不可避免的会对时间维度进行压缩,这样就会导致你在 latent space 想去做一个 action,得到的 feedback 会在几帧之后,甚至有可能一秒之后才有。相当于你在 Vivo 的自动驾驶 simulator 里踩了一下刹车,最后过了十几帧才得到一个 feedback。」对自动驾驶 simulator、机器人 RL 训练,这种 latency 是致命的。 Spark 3D 的路:4D 点云 + Motion 残差 具体怎么做?李智昊和团队的路是「直接对 4D 空间进行建模」——以 4D 点云作为表征,把点源拆成"静态 + motion 残差"两部分。静态部分用 3D 高斯压缩,动态部分单独用一个小 token 表征。「我每次只压一个小的残差,不会把整张图像进行压缩。」一次 action 只改 motion 那一小段 token——latency 死结解开。 大厂难以去从表征层面来做更改 任鑫问:这种事大公司不更适合干吗?人家有 10 万张卡。李智昊接着说:「其实我觉得这反而是我们差异化的优势。大厂他投入了非常巨量的资源去做每一次视频生成的训练……可能他下一个 Q 就要做超过他自己的 2.0、3.0……但其实他们非常难以去从表征层面来做更改。 每一次表征的更改都意味着你数据的推倒重来,也意味着从整个数据处理到整个压缩设计智能生成,所有的管线都可能要被重做。 壁垒在于表征的效率 聊到后半段最关键的一句立场宣告,李智昊接着说:「我觉得现在大部分人认为世界模型的壁垒还在于数据。我去采更多的 egocentric 数据……因此在同样的数据量下,我也需要加入更多的算力。我个人认为,包括我们 Spark AI 整个的姿态,还是认为壁垒在于表征的效率。 你如果把更多或者再多的资源投入到错误的表征上,只是把现在的这个天花板逐渐去逼近,而不是把天花板本身去捅破。」——这是直接反主流"数据 + 算力"派的立场。 两年内会被实现 4D 的 Stable Diffusion 时刻 任鑫问:4D 的「Stable Diffusion 时刻」会在两年内还是更晚一点?李智昊回答:「我觉得应该是在两年内,我们觉得还是比较有信心的。我们确实看到了一些迹象,我们认为两年内会被实现。」 任鑫追问:假设 12 个月后有重大突破,第 9 个月该干啥?李智昊给的方向:高精度多人 Minecraft / 4D 元宇宙;AI 生成游戏 + 3D 资产;机器人 simulator;个性化 3D 打印。 时间戳 00:04 一句话讲清楚他在干嘛——表征是底层暗线 02:35 Spark 3D 是怎么火起来的(5 月 1 日 Hugging Face Trending 第一) 03:29 压缩本身是一种表征方式 04:39 为什么 word model 必须做 4D 而不是 2D 视频 06:07 「我们把视频当做一个 4D 物理世界的有损投影」 07:52 视频生成路线的真正瓶颈:Latency 10:20 Spark 3D 的技术路径:4D 点云 + Motion 残差 18:14 4D 点云怎么压缩成 token 19:23 Ablation study:压缩好就能把智能上限提高 25:07 「大厂非常难以去从表征层面来做更改」 26:31 任鑫提炼:"越小公司越应该做大事" 27:17 「我们其实真的是在做底层」 33:20 「这条路线非常的不本质」 34:59 任鑫讲佛教公案 / 35:30 李智昊技术解读 36:37 类比图像生成的 Stable Diffusion 时刻 39:36 「4D 跃迁,两年内会被实现」 41:05 To C 切入点:高精度多人 Minecraft 42:09 彩蛋:OnlyFans / NSFW 方向 43:15 游戏公司是天然客户:3D 一致性需求 45:08 世界模型赛道全景图(三类玩家) 47:58 「壁垒在于表征的效率」 51:12 一句话送给想跟图、跟 3D 创业的人 52:04 「下一个被突破的,可能就是 4D 物理世界」 53:21 任鑫收尾:做 AI 最痛苦的事 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Alex Siegel - Daydreaming Pilot
王建硕:Markdown,是新时代的编程语言王建硕一上来就跟我说:「徐文浩上一期讲怎么治理'屎山代码'——我不是特别同意。」 他的反驳是:屎山代码就是不可维护的代码,根本不需要去维护。「代码不存在错误,只存在跟你的 intention 不一致——所谓 bug,要么是 bug 本身,要么是 feature 写得不对。」治理屎山代码的所有方法、所有 skill、所有最佳实践——王建硕都认同——但他认为这一刀切错了层:你不该去改 source code 这一层,你应该改它上面的自然语言。 这一刀划下去之后,他跟我聊了 1 小时"AI 时代真正的程序员长什么样"。 中间最神经病的一段,是他拿手机给我看他做的 APP—— 最重要的功能叫「用户反馈」。用户随便写一句"字体大一点"或"增加一个 XX 功能",5 分钟后 APP 就按用户的反馈更新了。AI 接到 GitHub Issue 自动拉代码、自动写、自动 build、自动推 TestFlight。 我以为这已经够离谱了。过几天他又跟我说: 「我现在不需要用户反馈了。它自己想想要更新什么,它就自己更新自己。」 他给那个 APP 接了一个 PM Agent。AI 自己判断「下一版应该做什么」,然后自己把功能补上去。王建硕从开发者,变成了那个翻手机看自己 APP 又变成什么样的好奇用户——「我都好奇今天它又变成了什么样」。 这一期是给所有产品经理、程序员、创业者的。如果你今天还在跟 AI"聊天"——这一期请认真听完。 【嘉宾】 王建硕|互联网老兵,百姓网创始人。最近一两个月他又重新「上岗当程序员」——只不过这一次他写的不是 C、也不是 Python,是一堆.md文件,让大模型按 schedule 跑。他自己一个人,跑了 4 个 Agent 团队(PM / 工程 / 市场 / 客服),其中 PM Agent 会自己决定下一版要做什么,不再需要他亲自指挥。他的 APP 五分钟更新一个版本,每天审完核就上线。 【本期亮点】 「徐文浩讲'治理屎山代码',我不太同意」——开场就是一记隔空交锋 王建硕一开口就跟前一期嘉宾徐文浩抬杠。徐文浩前期主张:要用 skill、用最佳实践、用各种治理工具,让 AI 写的代码可维护。王建硕的反驳是——屎山代码就是不可维护的代码,根本不需要去维护。他的意思大致是:屎山只要不被人看到,它就不是屎山。他承认徐文浩讲的治理方法都对,但他认为这一刀根本切错了层:你不应该在 source code 这一层做治理,应该在它上面的自然语言层。 「代码不存在错误,只存在跟你的 intention 不一致」 王建硕重新定义了什么是 bug:所谓错误,要么是 bug 本身,要么是你的 feature 写得不对——本质上都是你的意图(intention)没说清。他举例:在 C 语言里你说print color,没指定颜色,编译器给你 print 出白色——这是 bug 吗?不是。这是你没说要蓝色。所有现在大家骂"AI 写的代码不对",其实绝大多数都是自己 intention 给得不清晰,跟 AI 无关。这就是他为什么不同意"治理 source code"——治理治错了对象。 「用户写反馈,5 分钟后 APP 就按你要求改完」 这是这期最神经病的一段。王建硕的 APP 里有一个功能叫"用户反馈"。用户随便写一句——"希望字体大一点"、"增加搜索功能"——5 分钟之后,APP 就按这条反馈生成了一个新版本。技术链路其实很朴素:用户反馈直接落到 GitHub Issue,触发一个 hook,Claude Code 自动拉代码、写代码、跑测试、合主分支,自动 build,自动推 TestFlight。「从你提交问题到你的手机上面可以测试它,大概五分钟左右 APP 更新一个版本。」 「我现在不需要用户反馈了——它自己想要更新什么,自己就更新了」 更狠的是后面这一层。王建硕给那个 APP 接了一个 PM Agent——没人提反馈的时候,AI 自己判断"下一版应该做什么",然后自己把功能补上去。「我每天大概每隔一两个小时,那边 TestFlight 就会咚咚地说一个新版本发布了。我就很好奇今天它又变成了什么样。」他从开发者变成了那个翻手机看自己 APP 又变成什么样的好奇用户。 「我手写了几万行自然语言,才让这套系统跑起来」 那这件事是不是甩手掌柜?不是。王建硕反复强调:「我所说的自然语言是真的手写,不是大语言模型生成。光你自己一个字一个字敲的自然语言,可能你都至少要敲个几百行。」他的工作目录按 Model / View / Control 分层,子文件夹里几万行.md。他手写自然语言的颗粒度,就是他对这个项目的控制颗粒度。"你的不满意,是对它的缺省值不满意——但它的缺省值不是你的内容。" 「聊天不叫程序,聊天叫 debug」 王建硕抛出一个让我反复回味的判断:程序,是你写好的、确定的、可以被定期或被 trigger 执行的、给你出结果的东西。聊天的反面就是写程序。「聊天是一种非常快速的 debug 方法,但它不是你写程序的方法。」他估算现在 90% 的人用 AI 还停留在"打开 Python 命令行学语言"那一层——不积累、不沉淀,第二天再来还是一样。 「自然语言是新的'汇编',Python 正在变成新的'屎山'」 王建硕画了一张产业演进图:机器码、汇编、C、Python、自然语言——每往上一层,下一层都变成"屎山"——人不可读、不可维护,但不影响人类继续生活。LLM 是新的编译器,自然语言是新的"汇编"。这一张图反过来也是他不同意徐文浩"治理屎山代码"的理论基础——你治的不是地基,治的是上面那一层;地基让它沉下去就好。 「程序员就是上一代的抬轿子的人」 全集最有共鸣的隐喻。"我们以为抬轿子是真的力气;忽然变成车了,我们以为我们对车也是有控制的——但其实你早离开了。"程序员现在被困在"教父"的位置——他们的代码能力可以被 AI 完全替代,但因为情感蒙蔽,他们学开车的意愿反而远远低于一个普通人。"离新技术越近的产业工人,是越惨的。" 「你每天烧多少 Token,是 AI 时代的 GDP」 王建硕的硬指标只有一个:Token 使用量乘以单价。不管你 PPT 多 make sense、不管你说你 AI 认知多牛——A 组织和 B 组织看一眼 Token 量就分胜负。他自己一天烧大约两千美金。"省 Token 这件事,就像身体上的一个脓疮——你不把它清掉,你看不到真正里面到底是什么问题。" 他最近做的海报上写:使用 Token 拥抱浪费。 【时间戳】 01:40 王建硕跟徐文浩抬杠:屎山代码不需要治理 02:24 屎山代码的真实定义:不可被人维护的代码 03:18 屎山只要不被人看到,它就不是屎山 06:00 重新定义"屎山":人不可维护的代码 06:51 代码不存在错误,只存在跟 intention 不一致 07:06 王建硕承认徐文浩方法都对,但切错层了 12:12 聊天不是写程序,是 debug 14:43 真正的"程序员"长什么样:工作目录、文件夹工程 21:47 抬轿子的、教父和驾驶员 33:08 王建硕的新身份——一个人 4 个 Agent 团队 37:18 用户写反馈,5 分钟后 APP 自动改完(核心段落) 38:17 「我现在不需要用户反馈了——它自己想要更新什么自己更新」 38:30 整套流程拆解(反馈、GitHub Issue、Claude Code、TestFlight) 39:38 PM Agent:让 AI 替代用户反馈做决策 45:30 「APP Store 我已经不下载了」+ 即抛即用型软件 50:25 21 世纪所有人都需要会用计算机——10 年后所有人都会用 AI 1:02:01 唯一硬指标:你每天烧多少 Token 1:04:20 拥抱浪费:使用 Token 拥抱浪费 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Sam Wills,Honey Mooncie - Traingazing
OceanBase 封仲淹:Vibe Coding 只是开始,下一站是软件工厂一个做了二十多年程序员的人——GPU 内核、分布式文件系统、大数据、数据库一路做过来,你以为他会对 vibe coding 嗤之以鼻?恰恰相反。OceanBase 封仲淹是这场对话里最激进的乐观派。他说,vibe coding 彻底革命了整个软件行业,但今天看到的只是开端。下一站,是 software factory——多个 agent 像数字员工组队工作,配 software correctness benchmark 验证每一次产出。 这一期是我们和播客【赛博赶海】的串台,我和徐文浩把老纪请来,把上一期“管理大型公厕”那个争论往下推一层:既然 vibe coding 不是终点,我们现在该怎么搭工程?三个人三种立场——革命派说工厂马上来,务实派说你们不擦屁股的人逻辑都对,绕道派问能不能干脆放弃工业化。 没有人被说服,但意外达成了一件事的共识:那个新的协作单位,不再是“代码”了。 【嘉宾】 封仲淹—— OceanBase 开源负责人。自称“古法编程的开发者”,做了二十多年程序员,在阿里负责开源十几年。最早做 GPU 显卡内核,后来做分布式文件系统、大数据,现在做数据库,也在为 Agent 设计下一代数据库。 【本期亮点】 古法编程的乐观派。老纪理论上最有理由怀疑 vibe coding,他反而是最激进的乐观派:“vibe coding 彻底革命了整个软件行业,所有软件未来五年内全部要重新革命。”今天只是开端,下一站是 software factory——多个 agent 像数字员工组队工作,配 software correctness benchmark 验证每一次产出。 4 小时不认识自己的软件。任鑫提到一个上市公司老板开发的 APP 的诡异功能:软件里跑着一组 agent pm,每 4 小时自己想需求、自己排期、自己发版。这位老板每 4 小时进自己的产品看一眼,都不认识它。这不是科幻,是 2026 年中国一家上市公司的日常。 一个人 vibe coding 容易自嗨。徐文浩反驳“一个 agent 就够了”的乐观论:“三个诸葛亮顶个臭皮匠,三个人组合起来能不能比一个人的 OPC 更厉害?”code review 的本质不是流程,是“另外一个人来看”——一个人写代码总觉得自己都对,换一个人看才会发现 bug 和设计问题。 开源在 AI 时代为什么更重要了。任鑫作为一个把代码丢了 20 年的人,坦白以前根本不太用开源,最近反而动不动就 fork 一个 skill。老纪的解释是:开源本质是分发效率,跟 AI 是殊途同归——都在提升生产力。但徐文浩追了一个尖锐的问题:fork 出去的改动,怎么回到 mainstream?这是 AI 时代浮出来的新协作命题。 Memory 是新一代的协作单位。徐文浩给出了一个定义:除了 LLM 调用和 agent harness code 之外,所有信息都叫 memory——skills 是 memory,各种抽象文档也是 memory。痛点很具体:在 Claude Code 里改了一个 skill,没办法自动同步到其他人的机器,切到 Codex 又得手动同步一次。“过 2 小时才能用,这怎么受得了?” 文件系统 vs 数据库存 memory。今天 Claude Code 用文件系统存 memory 已经非常成功,但老纪用大数据的历史做了个类比:2005 年 Google 三驾马车时代,所有数据都是裸存文件、暴力扫描——和今天的 AI memory 一模一样。过了四五年,数据量起来后必然向结构化、列存演进。AI memory 也会走同样的路,两个问题先暴露:容量和噪音。 三派立场对撞:AI 时代要不要共识。任鑫挑衅:能不能完全放弃工业化,改用抖音“拍同款”那种 fork 不回流的逻辑?徐文浩从擦屁股的人的视角反击:“你们不擦屁股的人,逻辑都对,但你们就不用擦。”——token 和时间都是有限的,不可能让所有东西每次都让 AI 重写一遍。“虽然我们讲创业公司要重新投胎,但是你重新投完胎,你还是一个哺乳类动物。” 彩蛋:互联网是 LAMP,AI 时代可能也有新的四件套。临近结束时,老纪抛出一个简短的猜想:互联网时代的标配是 LAMP 架构(Linux + Apache + MySQL + PHP),AI 时代可能也会有一套新的“四件套”。这个判断只在节目末尾出现了一分钟,但值得记下来——也许是下一期专门聊的话题。 【时间戳】 01:25 老纪自我介绍,什么是“古法编程” 02:30 vibe coding 只是开端,下一站是 software factory 04:12 一个 4 小时不认识自己软件的上市公司老板 06:21 一个人 vibe coding 容易自嗨,需要对口相声 09:00 开源在 AI 时代为什么更重要了 15:14 Memory 的定义,以及 skill 同步的痛点 19:28 文件系统 vs 数据库:memory 到底放哪里 27:54 卖车公司案例:10 万销售的对话怎么变成 insight 35:00 三派立场对撞:AI 时代要不要共识 43:51 阿里数据治理三阶段:百花齐放 → 中台 → 分而自治 53:01 一个人的记忆已经散落在多个 agent 里 01:01:39 老纪的彩蛋猜想:互联网 LAMP 之后,AI 时代的新四件套 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI 炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Demxntia - tonight, pt. II
云九资本沈文杰:VC 别把自己当 Nature 审稿人“科技大神们自己还在吵,VC 怎么判断哪条路对?” 我把这个一直困扰我的问题,抛给了沈文杰。 沈文杰是老同事,云九资本董事总经理。2020 年,他打了一通 cold call,联合领投了壁仞科技——六年后的 2026 年 1 月,壁仞港股上市,成为“港股 GPU 第一股”。 他的回答很直接:VC 别把自己当 Nature 审稿人,不要去做最牛的人都判断不了的事情。 “投资里最重要的东西是共识。先把共识搞明白,而不是钻牛角尖说这个架构比那个架构好。” “知道哪些事情你没资格判断,才是最重要的判断。” 这一期我请他展开讲了一遍他在硬科技投资里跑出来的方法论——什么时候用 top-down、什么时候只能 bottom-up;为什么“你越看好的行业、最后能成的公司越少”;为什么过热是资本现象不是需求现象;以及今天大家都在追的那些热点里,哪些是真共识、哪些是假共识。 聊到一半还撞出了一个我没想到的视角——AGI 在物理世界是断层的。这就是他为什么最近会去投一家做睡眠的公司:医生看睡眠会问你的所有问题,AI 都能答;再把判断主动反馈回温度、灯光、降噪,物理世界的闭环就闭合了。顺着这条线往下推,他给出了我觉得最值得抄走的一个预测——下一个生活方式变化是:人会越来越数据化。大模型让常识变得没有成本,这件事会重塑营销、零售、产品,甚至家纺店。 如果你在投资或创业,正在被“半年翻一次天”的节奏拖着跑、不知道哪些事该自己想清楚、哪些事根本不该自己下判断——这一期值得听完。 亮点 Highlights Top-down 跑出来的壁仞 2026 年 1 月港股上市的“港股 GPU 第一股”壁仞科技,是沈文杰 2020 年 cold call 进去联合领投的。他说这个项目是 top-down 跑出来的——先选好 GPU 这个赛道,再遍访所有公司挑一家 bet 跟自己接近的。事后看,那个时点投谁都不会太差。 Transformer 火之前没人能 top-down 推出 Transformer Top-down 适合“既有存量又有创新空间”的底层赛道,但绝对的颠覆式创新没法 top-down。OpenAI 出现之前,没人能从宏观推理出“应该投一个像 Transformer 这样的东西”。这种东西只能 bottom-up:一直在 AI 里生根,每个新技术都试一下。 你越看好的行业,最后能成的公司越少 普通人的直觉是行业越热公司越多。沈文杰反过来——能创造未来的行业,领先者优势越极端。要么平台型公司天然垄断,要么规模效应+持续技术升级一次次把别人拉爆。**反过来,你觉得没那么看好的行业,里面反而会出来很多家中型上市公司。**这条对创业者也成立。 AGI 在物理世界是断层的,所以要投睡眠 今天的大模型某种意义上已经是 AGI,但它和物理世界之间有个 gap——具身智能在解决具身的部分,但日常生活中 AGI 的能力没有被用起来。要补这个 gap 需要两块:第一是新 sensor 喂数据上去;第二是把 AI 的判断主动式地反馈下行到物理世界——床温度调一下、灯光暗一下、降噪一下。 为什么是睡眠:医生问你的所有问题,AI 都能答 睡眠是这个闭环的完美 demo。睡不好的原因可能是压力、疾病、环境、神经性的、刚刷到的焦虑微信——医生看睡眠会问你一大堆 context,而 context-heavy 的问题恰好是 AI 最擅长的。把这些数据丢给 AI 立刻能给条理化判断,再往下接温度、降噪、灯光、白噪音——一个完整的物理世界 loop 就闭合了。 耐克的故事:篮球只是运动,跑步才是生活方式 当年耐克创始人在还没有乔丹、篮球还没成为一种文化的时候,判断应该更投入在跑步上——因为跑步是一种生活方式,而篮球只是一项运动。后来篮球绑定了嘻哈、AJ、整套文化,从运动变成了生活方式,耐克才再吃到一波超额红利。这个 framing 抽象出来就是:生活方式 = 大量的人 + 每天做 + 跟身份认同绑定,那才是大市场。 大疆做得好,但也因为抖音出现了 大疆做到今天这么大的规模,一半是大疆做得好,一半是抖音、Ins、社交媒体这些生活方式的变化给了它一个被需要的舞台。DJI Pocket 是这个逻辑的延伸:因为大家拍视频的量变大了、对内容质量的要求变高了、而 Pocket 拍的确实比手机好——三个条件凑齐,需求就被引爆。 下一个生活方式:人会越来越数据化 沈文杰的预测:人会越来越数据化、越来越依赖专业决策的辅助。大模型让常识变得没有成本——任何人都可以拥有研究生级别的常识,免费的。然后你可以把复杂问题、所有 context 都丢给 AI,立刻得到条理化分析。这件事会重塑营销、产品、零售。家纺店从卖印花变成卖“针对你的数据化解决方案”——这就是新生活方式落到具体业态里的画面。 别把自己当 Nature 审稿人 我问他:三个院士在台上吵核聚变技术路线,VC 怎么判断哪条对?他说:我们不是 Nature 审稿人,不要去做最牛逼的人都无法判断的事情。最重要的是搞明白共识,而不是钻牛角尖说这个架构比那个架构好。那个时点你投谁都不会太差。 创业者怎么反脆弱:尊重事实 半年就翻天覆地的时代,普通创业者怎么活?沈文杰给了三条:第一,关注最底层不变的东西——模型能力提升、算力变大,新机会都会朝你开放;第二,保持灵活性,关注当下——奶茶有没有绝对壁垒?关键是搞明白“100 家和 1000 家的差别是什么”;第三,不要幻想过高毛利率——别人能 copy 的产品,凭什么把你的用户抢走?他自己写的“名人名言”是凯恩斯那句:当事实改变之后,我的想法也随之改变。 时间轴 03:01 沈文杰怎么在 2020 年就 top-down 投了壁仞 05:01 当年的核心预判:数据中心收入什么时候超过游戏 10:53 Top-down 适合什么赛道,不适合什么 12:09 Transformer 火之前,没人能 top-down 推出 Transformer 12:58 今天还有哪些底层赛道值得 top-down 15:18 你越看好的行业,最后能成的公司越少 17:53 AGI 在物理世界是断层的——这就是投睡眠的理由 18:54 喂数据上去 + 把决策反馈下来,闭环才完整 20:54 睡眠是 AI 最 ready 但没用好的能力 22:25 不投“大健康”,只投睡眠 24:13 大疆做得好,但也因为抖音出现了 25:17 耐克为什么先做跑步,再做篮球 27:25 DJI Pocket 起飞的三个条件 29:43 下一个生活方式:人会越来越数据化 30:47 未来的家纺店,不再卖印花,卖数据化解决方案 34:14 三个院士在台上吵架,VC 怎么判断 36:08 别把自己当 Nature 审稿人——共识比技术细节重要 40:07 泡沫是资本现象,不是需求现象 41:07 模型能力提升才是不变的事——以月之暗面为例 44:15 创业者怎么反脆弱:三条具体建议 47:35 凯恩斯:当事实改变之后,我的想法也随之改变 49:30 今天是适合做突破性大事的时间点 51:09 钱比之前多,但门槛也比之前高 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Dhruv - double take
管 Vibe Coding 项目,就像管公共厕所徐文浩说,管一个 vibe coding 项目,跟管一个公共厕所差不多。 以前三五年才堆得出来的“屎山”,现在一个月就堆完了。但产品才刚跑没多久,还不能放弃,还想继续高速迭代——这就是这一期想聊的“治理深水区”。 这一期都是徐文浩在自己公司里趟出来的实操,不是网上抄的二手梳理。如果你也在被 vibe coding 的烂摊子困扰、或者你正在搭一个 AI Agent 编排系统、或者你的老板最近问过你“AI 都用上了为什么没提效”——这一期值得听完。 亮点 屎山一个月就堆完了 徐文浩说,以前三五年才堆得起来的屎山,现在一个月就堆完。但产品才刚跑没多久,你还想继续高速迭代——管一个 vibe coding 项目的难度,跟管一个公共厕所差不多。 摩擦消失了,但摩擦本来在打磨产品 以前写代码有很多层摩擦,看似拖慢交付,其实像水流冲刷石头一样,把棱角打磨成了鹅卵石。今天 vibe 一下就上线了,摩擦消失了——结果各种小问题非常多。 重启大法和“我可能知道你叫 Mars” 我抱怨自己的 openclaw 活不过三天,徐文浩给了几招:让 AI 治理 AI、自动扫描挂了的进程、把核心配置锁死。我说重启完它就开始失忆,一边失忆一边告诉我“我想不起来你是谁,但我可能知道你叫 Mars”——徐文浩说重启确实有副作用,但能修掉那个最大的问题。 Discord 才是 Claude Code 最好的 IM 入口 不是套两层 harness,而是开很多个 Agent。Discord 一个 Bot 多个 channel,每个 channel 拉一个不同分工的 Agent;还能开 thread,上下文隔离。再加一句心法:非必要不升级——openclaw 一有新版本就跟,大概率会被坑。 Codex 找 bug,Claude Code 写代码 Codex 严谨度更高但容易钻牛角尖,Claude Code 美感更好。实操是 Claude 写完之后让两个同时 review,两个都说没问题就基本不用看了;Codex 说“这里有 bug”,再让 Claude 修——Claude 通常会承认。 代码是事实,prompt 才是真正的产出 不是存最初那段 prompt,而是做完之后,根据实际产出,重新写一段 prompt——这段重写的 prompt 才是这次工作真正的产出物,因为最初的 prompt 和实际做的事中间一定会漂移。 400 个 SVG 和 10MB 图片:治理人的具体活 徐文浩在自己代码库里发现了 400 多个 SVG,80% 都是 AI 把开源库背出来吐进自己代码里的——同一个对勾图标抄了 300 多遍。设计师直接改 UI 又交了张 10MB 的高清图。解法都是同一种:加自动钩子,不让有问题的东西进代码库。 单次提交不超过两千行 2000 行不是 AI 的限制,是人的极限——超过两千行人就懒得看了。所以任务必须被拆成依赖图,每一步可追溯、可回退,而且计划在执行过程中要能自动 refine。这是项目管理层级的 harness 机会,国内还没人做。 200 美元订阅,8000 美元 API 徐文浩用 CC Usage 统计了一下:200 美元 Claude Code 订阅,实际两个月烧掉 8000-9000 美元 API,Anthropic 在亏 40 倍卖。最猛一天用了 2000 美元 API、33 亿 cache read token。对真正在写代码的工程师来说,这是这个时代最划算的杠杆。 Harness 是缰绳,还是喂料斗? 同一套 harness 工具有两套讲法:激进派(Block 那种)觉得人类卡在中间是瓶颈;但换个角度,人类的反馈是 AI 的草料,这套机制是喂养系统。给激进型创业公司卖“复利工程”,给国央企外企卖“合规护栏”——同一个东西,两种话术,两个预算池。 复利工程:同一套东西换个名字就性感了 Skill 单卖卖不掉,因为它是经验主义、用一次就结束;但 Every 那家公司把 engineering harness 包装成“复利工程”——这次的错下次自动不犯——听起来就成了“坐着不干、明天钱就变多”的税后收入。需求是真的,但需求自己不会长出能卖的产品。 个人提效不等于组织提效 为什么大量公司个人都用上 AI 了,公司效能纹丝不动?徐文浩三层回答:第一,这个人真的提效了吗(output ≠ outcome);第二,研发团队的瓶颈从来不在写代码——是联调、查 bug、开会;第三,AI 让最佳实践变得可执行了,但大部分公司做事的方法和原来一模一样。这就是早期 CAD 普及时,很多人画完图打印出来开会的同一个故事。 时间轴 03:05 屎山堆积速度,从三五年压缩到一个月 04:14 真正消失的不是工作量,是摩擦 06:05 互联网时代的“先污染后治理”逻辑彻底崩了 07:46 用魔法打败魔法:让 AI 治理 AI 08:46 重启完它失忆了:Claude Code 修起来比想象中麻烦 09:36 多 Agent + Discord:为什么这是个人 harness 的解 11:42 Discord 的两个隐藏特性,刚好对得上 Claude Code 12:09 非必要不升级:实验田 vs 商业化品控 13:25 开发和使用要分开:打磨场和生产场不能混 15:11 Codex 找 bug,Claude Code 写代码 16:33 美感差距:为什么 Codex 到现在还追不上 20:43 代码是事实,prompt 才是真正的产出 22:26 把责任全部丢给“公共厕所管理员” 23:51 真实案例:同一个对勾图标,在代码库里被抄了 300 多遍 26:40 设计师交了一张 10MB 的图怎么办 27:31 Skill 的产品化困境:好用,但很难变现 29:00 单次提交超过两千行,人就懒得看了 31:24 中间结果可保存、可回退,不要从头开始 33:13 任务越长,AI 越容易偷偷“漂移” 42:37 Harness 是缰绳,还是 AI 的喂料斗 45:53 卖给激进派 vs 卖给国企外企:同一套东西两种话术 48:56 复利工程:Every 那家公司换了个名字就性感了 49:36 200 美元订阅,8000 美元 API:这是这个时代最划算的杠杆 52:24 真正的硬问题:个人提效 ≠ 公司赚钱 54:47 研发团队的瓶颈,从来不在写代码 56:59 历史段子:早期用 CAD 的人把图打印出来开会 58:20 一个外包公司朋友为什么不用 AI Coding 01:02:01 约了两周后再录一期,徐文浩完整输出方法论 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑:十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Ollie - Distance
任鑫:AI 转型没戏,得重新投胎"AI 转型这四个字本身就是一个误诊。真正的变化不是 A 到 A+,是 A 消失,B 出现。" 30 年。这是集装箱洗掉全球前十大港口的时间。 如果你是 CEO,听完这期可能会想把公司卖了——节目里就有这样一个真实瞬间。如果你是普通人,听完会发现"AI 会不会取代我的工作"是一个错的问题。 今天我们讲历史——借 1956 年那个改变世界的金属盒子,把"AI 转型"拆成三层:你公司大概率只吃到了第一层,赢家在第三层。 你将听到 1956 年的那艘船:58 个金属盒子从纽瓦克港出发。30 年后全球前十大港口几乎全部洗牌——纽约港没有自动化,它只是死掉了。 AI 转型的三个层次:任务效率、组织重建、生态位重构。多数公司只吃到第一层——所以装得快了,红利却很快被同行拉平。 任鑫的反差自白:大组织 AI 转型,哪怕他亲手辅导,提升 20% 都很极限;小公司做新事,没管他讲的大道理,提效都是 300% 到 500%。 新加坡的反直觉胜利:没有制造业、没有腹地、淡水都得进口。秘诀是不做自己的货,做所有人的调度——85% 经过的箱子根本不在新加坡上岸。 1968 年布鲁克林码头工人:35000 人到 1983 年只剩 8000。不是机器抢走的饭碗,是脚下那片土地从地图上消失了。 三段原始引语 "我们把它混成叫做 AI 转型,其实是要解决一大堆不同层次的问题。" ——任鑫 01:39 "凡是哪怕是我参与的大组织,转型效果都很一般——提升 20% 都会很开心。但是不管我参不参与的小公司,基本上都提效了 300% 到 500%。中间的变量不是我,是这家公司是不是小,以及他们做的是不是一件新事儿。" ——任鑫 12:07 "聊着聊着他忽然就沉默了。然后过了一会儿他就说是我最好还是把公司卖了。" ——任鑫 28:38 那个沉默的瞬间,就是认知转变的瞬间。 时间轴 00:05 三个完全不同层次的问题:任务效率、组织变革、商业机会 00:34 AI 转型本身就是误诊——A 变 A+ 不是真变化,A 消失 B 出现才是 02:46 段子开始:1956 年那个改变世界的金属盒子从纽瓦克港出发 05:30 第一层|任务级提效——红利很快被同行拉平,没人多挣到钱 07:08 第二层|组织级重建——纽约港改不动每一条,每条都被现有资产挡住 10:05 河对岸的伊丽莎白港:1958 还是沼泽地,1970 就超过纽约 12:07 帮大组织转型作用几乎为零,小公司做新事却提效 300-500% 13:12 飞地案例:工业软件公司放弃改老界面,旁边重做 CLI 给 agent 用 14:12 一个联创自己手搓 3 天,做出几百家企业在用的 agent 工具 15:13 第三层|生态位重构——新加坡做"所有人的调度" 19:15 AI 时代的"新加坡"会在哪:给机器开学校(BotLearn)?机器要不要社交? 21:20 扎心结论——Netflix、亚马逊都不是转型,是从旁边长出来 24:44 视角切换:从 CEO 到每个普通人 25:35 1968 码头工人真问题:不是机器抢的饭碗,是船不来了 27:21 工作都是被定义出来的,定义会变——AI 不淘汰岗位 29:09 怎么判断地基在松:想想上次你花钱请别人干的那件事 30:23 任鑫两次创业自白:2011 是傻子却赚到了第一桶金,2015 聪明却赔光 32:37 纽约港从衰落到关闭花了 20 年,最后十年没什么好选择 33:10 现在赶紧搞 AI——哪怕假装在搞,机会都会多很多 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:keshi - summer
课代表立正:AI 课卖 2000 刀,偏偏坚持古法手搓不要以为会用几个 AI 工具,你就拿到了新时代的船票。没有"别的东西"垫底,AI 加你甚至不如纯 AI。 本期《AI 炼金术》邀请到一位反共识操盘手——课代表立正。前亚马逊、前腾讯数据科学副总监,Super Linear Academy 创始人。他把一门 AI 直播课卖到 2000 美元,学员来自 Google、Meta、OpenAI,平均评分 4.9/5,退款率不到 1%。 更反直觉的是,这位 AI 老师在自己的业务里处处坚持不用 AI——课程手写、问答人答。他说:"一旦打上 AI 的标签,价格瞬间就垮了。" 这期我们聊了他如何用两个人加几个兼职撑起一整套 AI 教育生意、为什么他认为 AI 只是放大器而不是起爆器、大厂打工人最毒的那条认知是什么、为什么程序员反而最难跨过 AI 这道坎、以及一个非常损但绝对有效的大公司解药。 嘉宾:课代表立正(Superlinear Academy 创始人、前亚马逊 / 腾讯数据科学家) 【 要点 】 AI 是放大器,不是起爆器 没有 AI,立正这门生意的收入也只少 20%,不会有零和一的区别。AI 不是让不成立的生意突然成立了,它只是让原本能卖一块钱的东西卖两块钱。你得先有一个东西,它才能放大。 越说"这是 AI 做的",东西越不值钱 立正的课手写,问答人答。刻意不用 AI 的部分恰恰是客单价最高的那部分。爱马仕包 99% 的价格是空气,知识付费也是——用户买的不是具体知识,是那份"亲手做的"感觉。AI 一贴上去,品牌溢价就垮。 正确的非共识,是 AI 无法给你的东西 AI 可以给你五条路,但它几乎给不了正确的非共识——因为非共识之所以是非共识,就是大多数人都说错。AI 训练于大多数人的数据,大概率会跟大多数人一起说你错。人在 AI 时代能提供的稀缺价值,就是有 conviction、坚持下去、把它 build 成现实。 先从 -10 到 0,再谈从 0 到 1 打工人最毒的一条认知是"更难的东西更有价值"。这条思维会让前三次创业必败。真实世界的卷子用的是另一种语言——有的写着一道微积分值五毛钱,有的写着 1+3 值三万。做题家最不擅长的不是答题,是先学会市场的语言。 个人提效 5 倍,组织提效为零 小公司提效三五倍很常见,大公司基本为零。根因有三:流程没为 AI 重设计、context 没在团队内共享、组织结构为分工设计但 AI 要 end-to-end。立正的狠招是砍掉一半人——制造 shock、逼出"人少事多"、打破岗位分工。稳妥的替代方案是不改老业务,多开新业务把人塞进去。 沉没成本不是成本 ChatGPT 刚出来,立正就判断数据科学家岗位迟早会被完全取代。他当时是腾讯数据科学副总监。他立刻辞职,去 Statsig 做了一个看起来"降级"的 IC 销售岗——因为讲故事的能力比数据科学的能力更抗 AI。甚至认真考虑过在美国开餐馆,老板都谈过了。从数据科学家变成餐馆老板,他觉得并没有什么问题。 【金句】 "所有有价值的东西,它的必要条件就是你是一个 correct contrarian——正确的非共识。" "别人问我怎么从 0 到 1?我说你先别急着从 0 到 1,你先从 -10 到 0。因为你对商业社会的认知很多都是错的。" "很多过去的程序员特别善于做过程确定性,但是他们不善于做结果确定性。" "沉没成本不是成本。已经沉默了,就跟你没关系。当你意识到你的这个职业不值钱的那一刻,它就已经不值钱了,就不要套牢了。" "从一个数据科学家变成一个餐馆老板,并没有什么问题。" 【时间轴 & 精彩话题】 00:05 嘉宾背景与这期的反共识核心 AI 是放大器不是起爆器、离职第二天公司被 OpenAI 十几亿美金收购、不是创业者就必须做产品——服务才是最具确定性的交付 05:43 把 AI 课卖到 2000 美元却坚持古法手搓 没有 AI 收入也只少 20%、课程手写问答人答、为什么一说"这是 AI 做的"价格就瞬间垮掉、两个人加几个兼职撑起 to B + to C + 社区 + 内容、太太的同事听完客单价陷入了沮丧 14:58 从 user 到 architect 的四个台阶 99% 的人卡在不进健身房、user / tinker / builder / architect 四阶模型、工具方法习惯 mindset 四层、程序员最难跨的那道坎:从过程确定性到结果确定性、从划桨的人变成领航的人 25:04 正确的非共识是 AI 给不了的东西 AI 再强也取代不了 correct contrarian、2000 美元 AI 课本身就是一个非共识、课已迭代 12 次但 80% 不改、RAG 不教 Framework 不教 MCP 要拆开讲、Harness Engineering 一叹气、小龙虾为什么被过誉 41:30 个人提效 5 倍组织提效为零 生产关系跟不上生产力、大公司的三层诊断、一个非常损但绝对有效的建议:砍掉一半、2000 美元课的"绝活"到底是什么 52:55 给打工人的三句狠话 先从 -10 到 0 再谈从 0 到 1、市场的卷子是阿拉伯语写的、从腾讯数据科学副总监辞职去考虑开餐馆——沉没成本不是成本 01:03:44 给 AI 炼金术的三条建议 确定性触达、to B 广告、打磨 to B 培训产品、以及 59 美元入门小课加专属折扣 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Jake Miller - LAST TEXT
徐文浩:AGI 已经来了,接下来开始比赛分发过去一个月,几乎每天都有人发来一个"很神秘的产品"——打开一看,又是一只小龙虾。 千虾大战已经从 PPT 阶段进入了淘汰赛,第一批放弃的团队开始退场,而真正想打持久战的人刚刚上桌。徐文浩就是其中一个,他带着刚开放注册的 ZooClaw 来了,开门就抛出一个暴论:AGI 其实已经实现了,现在的命题不是造神,而是分发。 这期我们从这个真实产品出发,拆解千虾大战的战略选择、公开 Harness Engineering 的实战打法,最后聊到 agent-to-agent 网络的蓝海,以及那个扎心的灵魂拷问:AI 时代,到底应该多 build 还是多 sell? 要点 AI 是杠杆,也是缺陷放大器:不要盲目迷信代码生成速度。一个没有架构经验的人过度依赖 AI,极易在一周内堆出不可维护的代码山。AI 没有降低工程门槛,反而把"管理复杂度"的挑战提升了几个量级。 Harness Engineering 的核心是对抗与制衡:告别单点对话,真正的工业级提效来自给 AI 戴上镣铐。容器化隔离风险、不同 AI 交叉 Code Review、单文件不超过 500 行、圈复杂度卡死在 20——本质是用传统软件工程纪律来规训 AI 产出。 别重造轮子,去做 AI 时代的 Ubuntu:在强大的开源社区面前,闭门造车是错误决策。做开箱即用、连通 SaaS、安全兜底的脏活累活,让普通人把数据控制在自己手里,拒绝"荒坂塔"式垄断。 云端 vs 本机是安全和神迹的 trade-off:本机容易出神迹但三天两头挂,云端安全可控但少了那个"五分钟惊艳"的时刻。Token 泄露和 prompt injection 是本机版绕不开的安全隐患。 立刻停止 Build,去 Sell:当 build 的成本趋近于零,供给无限泛滥。创业者最高杠杆的动作不再是闷头开发,而是走出去卖、拉人头、做分发。 下一个蓝海:Agent-to-Agent 网络:满大街都是单只小龙虾,却极度缺乏机器间的协作生态。Agent 间极低的交易成本,将催生比互联网更庞大的网络效应。 金句 "原来只能拿拳头互相挥舞,现在一人发把刀,一不小心就被别人砍死了。"——徐文浩 "我们不希望看到赛博朋克的世界,有个荒坂塔拥有我们所有人。我们还是希望更像 90 年代,每个人自己买一台 PC。"——徐文浩 "号称 AI 显著提效十倍效率的这些人,都在 996 熬夜干活。"——任鑫 "未来什么能力不被 AI 取代?都会被取代。但你要选那种验证周期长的——这样哪怕你能力被 AI 超过了,别人看不出来。"——任鑫 时间线 01:13 开场:徐文浩终于有个可以说名字的产品了 02:13 核心暴论:AGI 已经实现,现在的命题是分发 03:59 AI 只是个杠杆,放大能力的同时也在放大缺点 06:58 满大街云端 Agent,怎么五分钟让普通人感受到神迹 08:42 打磨一个 Claude-like 产品到底意味着什么:Connector、Skills、Onboarding 13:16 OpenClaw 为什么三天两头就挂,以及为什么还是选择基于它做发行版 17:34 三个战略决策:开源 vs 自研、General vs Vertical、云端 vs 客户端 22:14 云端 vs 本机大辩论:Token 泄露、prompt injection 与"神迹"的代价 28:09 下一招预告:一个月内用 Claw 赚不到钱就不是真神迹 31:13 ZooClaw 产品介绍:Team of Agents,每个人应该有一个动物园 36:54 这不是互联网平台思路,是 PC 时代的软件分发思路 40:46 Harness Engineering 实战:给 AI 戴上镣铐跳舞 44:02 AI 代码审核三档、BDD 测试、500 行上限、容器化开发 52:13 Harness 思路迁移到写书、做 SEO、管营销——对抗与制衡无处不在 59:40 别再一句句给 AI 布置任务了,让它自己发起、自己检查 01:06:32 立刻停止 Build,把时间用来 Sell 01:07:31 学习方式之争:读文档建索引 vs 机会型学习找可能性 01:12:36 号称提效十倍的人都在 996,什么工作才不会被 AI 淘汰 01:14:31 非共识预测:Agent 孤岛没戏,超级机会在 Agent-to-Agent 网络 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Peter Bradley Adams - The Longer I Run
云九资本袁语:智能的哥白尼时刻,要去找“天庭下凡”的人人类必须接受自己可能不再是智能中心的现实——这无异于一场认知上的“哥白尼时刻” 。 本期节目,我们与云九资本合伙人袁语(YY)聊天。他从很早很早就开始关注生成式AI,自己动手做过开源Agent项目。他用"天庭"比喻那些真正理解AI底层逻辑的顶级researcher,用"建国"比喻AI时代仍在套用互联网DAU思维的创业者。这期聊了他的投资判断框架、让他"飞起来"的创业者故事、以及为什么他现在唯一想做的事是"找到天庭下凡的人,求他们讲讲"。如果你想理解AI投资人眼中的机会在哪、陷阱在哪,这期值得一听。 嘉宾 袁语(YY),云九资本合伙人,看着吊儿郎当,实则深度钻研 AI 论文,能手搓模型做开源项目的投资人。 金句 「有这么一小撮人,他们对这个事情的理解跟我不是一个level。我现在工作重心很明确,就是去找到这些人,求求他们跟我讲讲这个事儿。」—— 袁语 「模型能够scale到什么样的状态,大家对这个事情其实还是没有准备的,还存在非常大的侥幸。」—— 袁语 「在AI时代的商业模式是不是广告?如果不是的话,DAU到底有多重要?」—— 袁语 「当你觉得AI不好用的时候,可能是你们公司的问题,不是AI的问题。」—— 袁语 「我们现在经历的是一个智能的哥白尼时刻。当人不是智能的中心的时候,到底意味着什么?」—— 袁语 「我们的损失是有限的,最多也就是都没命了。但是那个可能性是无限的。」—— 任鑫 要点 【智能的“哥白尼时刻”与投降主义】:人类需要重塑认知系坐标,接受自己不再是世界智力绝对中心的现实。与其在旧有企业模板和工作流里硬塞 AI 填缝,不如以大模型为中心彻底重构业务逻辑。真正 Native 的态度是“投降(surrender)”——让出控制权,让算法自己去寻找最优解。 【DAU神话与广告模式的解体】:古典互联网时代看重 DAU,底层逻辑是依靠广告将流量变现。但在 AI 时代,如果核心商业模式不再是广告,盲目争夺 DAU 的意义将大打折扣。强如 ChatGPT 试图通过 Search 垄断入口,本质上是在 Google 的腹地“建国”。 【“战国时代建国”的创业悖论】:大量创业者依然拿着 Top-down 的流量思维做产品,甚至想跟巨头比拼买量,这被视作极度悬浮的伪逻辑,如同今天还有人宣称要去“建立赵国”一样荒唐。真正成立的商业往往高度下沉,哪怕是帮农业险去拍死猪定损,只要吃透真实需求,就能活得极好。 【寻找“仙家”与认知降维打击】:当普通人还在为拼凑 API 沾沾自喜时,Frontier Lab 的顶尖研究员们早在几年前就看透了“左手 Transformer,右手 RL”的极简真理。面对这种量级与认知的巨大鸿沟,投资人与创业者最核心的策略是找到这批拥有 Founder Sense 的下凡“仙童”,主动与他们的世界观对齐(Alignment)。 【Agent 基建的杀手级应用:原生钱包】:当 AI Agent 演化到可以独立执行对外交互和采买任务时,它必然需要一套独立于人类主账户的财务系统。这一纵深极深的基建不仅大模型公司难以兼顾,更极有可能让沉寂的 Crypto 清算网络找到真正的主流应用场景。 【超级“一人公司”背后的算力垄断狂欢】:AI 抹平了极高的人力协同摩擦。在过去,统合一万名员工是一个庞大的系统性管理工程;但在今天,整合等量智能的算力成本和摩擦正在急剧变小。这不仅意味着能以少数人撬动万亿产值,更预示着未来资源的整合与垄断将比过去大出上百倍。 时间线 01:17 嘉宾介绍:看着随意实则能跟科学家聊算法细节的投资人 02:26 袁语的起点:对"像钢琴一样激发创造力的工具"天生着迷 04:32 第一个投资项目VUE,以及从视频到Party Animal到Flova的conviction线 06:28 机构AI版图:KIMI、Refusion AI、LanceDB、Jet AI 07:59 被KIMI 杨植麟"聊服":context window和原生多模态的判断 09:45 今日水印相机:从美颜工具到拍死猪,账上30万还在招算法的resilience 15:26 当下最让人兴奋的产品是Claude Code,打破了对产品边界的想象 17:07 视频生成 vs 语言模型:谁才是智能的backbone,数据质量和判别器的逻辑 20:17 Claude Code for X和OpenClaw:YC最新batch的信号 27:10 市场判断:模型和终端服务被低估,中间层应用被高估 28:30 让人"飞起来"的新物种:8个researcher合伙人,"我们不是数据公司,可能是幻方" 32:51 天庭比喻:世界上可能只有几百个人真正理解AI在发生什么 38:29 反对一人公司概念:AI时代会converge到极度垄断 45:31 最怕非常top down的产品逻辑,技术可以top down需求分析不行 53:39 建国谬误:春秋战国时代投建国合理,今天投建国荒唐 55:52 DAU追问:AI时代的商业模式还是广告吗,ChatGPT的killer feature是search 59:08 拼多多和字节的启示:发现代际武器差别的人赢了 01:02:24 智能的哥白尼时刻:人不是智能的中心意味着什么 01:04:08 给听众的建议:多读paper多动手,围绕AI重新设计所有workflow 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能! 商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 BGM: 片尾:MILKK - Stupid