在AI重塑生产力的叙事中，我们已经见证了无数“工具”的诞生：它们能写诗、画图、剪辑视频。然而，在内容生产力竞赛之外，一个更深结构性需求却长期被忽视——当个体创作者成长为微型商业实体时，谁来像经纪人一样，管理那些扼杀创作灵感的商务琐事、数据焦虑与博弈摩擦？ “如果创作是灵魂的表达，那么商业化管理往往是对创作者精力的剥削。” 近日，在播客《Vivian 在哪里》中，我与 Viralt.ai 的创始人兼 CEO Jacky姜仕鸿聊了聊。作为一位横跨巴克莱银行、大疆DJI的连续创业者，Jacky 正试图通过“Pocket Manager”——一个植根于 iMessage 的 AI 经纪人，为全球创作者打造一套“数字化的商业底座”。 【叛逆者的底色：从投行中环到大疆的“最佳解决方案】 理解 Viralt.AI 的产品逻辑，必须追溯 Jacky 的职业原点。他在对谈中直言：“我天生不喜欢追逐大流。”早年 Jacky 身处香港中环，在巴克莱银行从事精密的外汇交易。为了寻找那种创业的“点燃感”，他做出了一个令当时金融圈好友大惑不解的决定：降薪跳槽，加入当时还在高速成长期、被戏称为“每天都在玩飞机”的大疆。 在大疆的那段岁月，Jacky 经历了从资金管理到产品营销的多维度历练，但最深刻的烙印是其“追求极致、寻找最佳解决方案”的创业文化基因。 “大疆是一群极度聪明的年轻人聚在一起，为了一个完美的产品方案不断自驱。”这种基因被他完整地带到了 Viralt.AI。他看到了创作者经济中由于信息极其不对称导致的“巨大摩擦”，并决定用 AI 给出一个“最佳解决方案”。 【创作者经济的“断层”：被噪音淹没的超级个体】 Jacky 敏锐地指出，当前的创作者生态存在一个严重的“天平失衡”： * 品牌端（甲方）：拥有无数 AI Agent 和大数据平台来筛选、调研、建联达人，效率极高。 * 创作者端（乙方）：大多数中腰部甚至部分头部达人，依然处于“手工作坊”时代。 “网红就像一座孤岛。他们要把 90% 的精力花在处理 100 封邮件里的垃圾广告、应对诈骗钓鱼、焦虑于 Instagram 数据的波动。当一个人又要当演员、又要当财务、还要当销售时，创作的‘灵魂’就被稀释了。” 目前市面上的方案无非三类：昂贵的人类经纪人、通用工具（缺乏垂直深度）、或是品牌方的管理工具（利益立场不对等）。“你屁股坐在哪里，就为谁服务。” Jacky 坚定地选择了站在创作者这一端。 要知道目前超过 80% 的网红属于“自我管理”，没有工具，没有助理，也没有经纪公司。 【Pocket Manager：不仅仅是 Agent，是“口袋里的经纪人”】 这是本次对话中最核心的产品拆解。Viralt.ai 的 Pocket Manager 并非一个简单的对话框，而是一个具备“多模态上下文感知”能力的主动型AI经纪人。 * 极简主义的“低摩擦”哲学 创作者最不需要的就是另一个复杂的仪表盘。Viralt 的入口极其特殊——iMessage 原生入口。无需下载 App，无需配置 API。创作者只需将自己的 Instagram 账号发给 AI，30 秒内，一个懂他过往风格、熟悉他商业价值的经纪人就此诞生。这种“低摩擦”背后，是 Viralt 对用户行为的深刻洞察：商业决策应该在对话中完成，而不是在表格中完成。他们的天使投资人麦刚先生也产品初期给予了他“大道至简”式的建议。 * 主动介入：从“限流预警”到“爆款乘胜追击” 传统的工具只负责展示过去，Viralt 负责指导未来。 AI 会实时监控账号动态。如果一个帖子发布 24 小时后播放量异常停滞在 2000，AI 会主动在 iMessage 里发问：“老板，这条好像被限流了，是不是触碰了关键词？”反之，当某条视频有爆款潜质时，AI 会立即预警：“这条数据在涨，建议现在立刻回复粉丝，或者根据这个模板发第二条，把流量锁死。” 这种实时、主动、可执行的建议，正是人类经纪人也难以 24 小时做到的贴身服务。 * 噪音过滤与超高门槛的安全审计 全球网红的邮箱是钓鱼软件和低质广告的重灾区。Viralt 通过与邮箱的深度集成（已通过极高门槛的安全审计），能从每天 100 封垃圾中精准筛选出那 5 封真正的商业机会。 它会主动调研品牌背景：“这个品牌之前和谁合作过？”“他们的回款信用如何？”“你的同层达人报价是多少？”AI 在前端挡住了所有的噪音与恶意，只把经过过滤的高价值选项呈现给创作者，并附带详细的博弈建议。 * “Agent to Agent”的博弈逻辑：捍卫老板的利益 在谈判环节，Viralt.ai 展示了极其高明的博弈策略。当品牌方出价 500 美金，而创作者的底线是 800 美金时，AI 会基于账号近期的数据飞轮、粉丝转化率以及过往合作案例，自动撰写极具说服力的“反向 Pitch”邮件。它不仅是在谈价格，它是在为创作者建立“溢价逻辑”。 “Human-in-the-loop” 是底线：AI 不会越权做决定，它会把博弈后的最优选项发到 iMessage，让创作者一键决定“接”还是“不接”。 * 内容灵感：从“刷帖子”到“可执行脚本” 除了商务管理，Pocket Manager 还能辅助创作。创作者在 Instagram 上刷到一条表现很好的帖子，可以直接把链接发给经纪人。AI 会立即拆解其结构，并结合创作者本人的风格、赛道和历史数据，生成一个定制化的脚本建议。 “你用了 Viralt 之后，就像是有个经纪人加一个剪辑团队，加上一个内容运营的团队，但是所有入口就好像是你跟你的经纪人在微信上沟通一样。” 【如何让 AI“懂你”又不越界？】 背后是一套精密的技术设计。 * 多模态上下文融合：Viralt 将创作者的 Instagram 内容（图片、视频、文案）、实时数据表现（点赞、播放、粉丝增长）、邮箱中的品牌往来邮件，以及 iMessage 中的对话历史，整合为统一的上下文。AI 能够进行跨数据的模式分析，例如“自拍比他拍数据好”“室外边走边录比室内录播课效果好”。 * 安全与隐私：Viralt的数据接入经过了严格的安全审计（SOC 2 Type 2以及CASA Tier II），确保数据存储与删除的合规性。 * AI的记忆与拟人的职业个性：AI 会记住创作者的报价区间、不喜欢的品牌、内容偏好等关键信息，同时保持适度的“遗忘”——避免上下文爆炸或记忆污染。更重要的是，Pocket Manager 拥有鲜明的“人味儿”：它会分条发消息、会用表情包、会发 iMessage 动画，甚至带有一种“专业加搞笑”的沟通风格。 【谁掌握了坑位，谁就是甲方】 对于 Viralt 放弃传统的佣金抽成而选择订阅制，做操作系统的而不是做中介。 在传统的经纪逻辑中，公司和达人往往存在利益博弈。但 Viralt 希望创作者保留 100% 的收入，这使其能迅速在全球范围进行 C 端增长。 Viralt的终极蓝图是流量的分发权： “以前的甲方是品牌方，因为他们有预算。但在 AI 时代，真正的甲方是‘坑位的分发者’。就像谷歌、Meta 或是分众传媒，他们掌握了流量出口，品牌自然会趋之若鹜。” 当 Viralt 平台上聚集了数万名、甚至数十万名由 AI Agent 管理的创作者时，Viralt 就成为了全球最精准的“商业流量入口”。品牌方无需再去茫茫人海中搜寻，只需要对接 Viralt 的 Agent 接口，就能实现极高效率的投放。这种从“服务创作者”到“重构流量分发”的跨越，正是 Viralt 的护城河所在。 【AI原生组织哲学：超级个体+多个AIs】 作为一家 AI Native 公司，Viralt 的内部组织同样充满了未来感。 Jacky 坦言，在过去一年的创业中，他最大的变化是学会了“拒绝加人”。 “现在我们遇到一个新的业务问题，第一反应绝不是招人，而是问：这个流程能不能用 Agent 优化？能不能一个人调配多个 AIs 来完成？” 在 Viralt，团队鼓励每个人都成为超级个体。这种极简的组织结构不仅降低了摩擦，更保证了极高的迭代速度。现在创业的速度比以前快了几百倍甚至上千倍，唯一的生存之道就是让自己和团队成为“杠杆玩家”。 【结语：Create with Soul, Manage with AI】 在采访的最后，Jacky 分享了那句令人印象深刻的愿景： “Create with soul, Manage with AI.” 这不仅是一句口号，它是对 AI 时代人类价值的终极捍卫。AI 可能会写出 80 分的脚本，但它无法复制人类创作者在某一瞬间迸发的、带血肉感的灵感与共鸣。Viralt.ai 的使命，就是把那些“非灵魂”的部分——繁琐的邮件沟通、枯燥的数据监测、纠结的商业谈判——全部收归 AI。让创作者重新回到那个最纯粹的状态：像孩子一样观察世界，像艺术家一样自由表达。 对于这个创业团队而言，过去一年的“低调潜行”只是序章。随着产品的全球发布，我们正式向全球创作者经济发出邀请。 如果你是一个渴望自由创作、不愿被杂务消耗的“超级个体”，那么 Viralt.ai 也许就是你等待已久的那个“口袋伙伴”。 【💡 访谈彩蛋：关于“人味儿”的坚持】 在对话中，我发现 Viralt 的 Agent 并不机械。它会给你点赞，会发 iMessage 动画，甚至能理解你的小情绪。Jacky 说：“它必须要有性格，它是你的朋友，而不仅仅是一个机器人。”这种在冰冷代码中注入的温度，或许正是这家公司能打动全球创作者的关键。 如果你有 Instagram 账号，现在就可以体验 Viralt.ai 的 Pocket Manager——无需下载 App，30 秒内拥有一个 24 小时在线的 AI 经纪人。 【听友群】小助手vx ：whereisvivian131

气候印信：对话100家AI创业企业系列 * AI的尽头是算力，算力的尽头是碳排放——AI军备竞赛背后的千亿气候账单 一吨钢，从中国卖到欧洲，利润是多少？不同的交易形式有不同的答案。 但有一个数字是确定的：2026年起，这吨钢可能要被征收近100 美元的“碳关税”。在极其微薄的工业利润面前，这几乎是商业红线。这不仅是大宗行业面临的窘境。随着全球绿色规则从“倡议”变成“强制”，千万家出海企业正集体撞上一道透明的墙：如何证明自己是绿色的？ “我们不只是在做一个好用的碳核算AI软件，我们是在构建绿色经济里的采信基础设施。”气候印信（ClimateSeal）创始人马旭光如是说。这家成立仅一年多的初创公司，正用 “AI自动化碳排放引擎”，撬动年服务费超千亿美金的巨量市场。 * 【为什么最后在卷“碳”？硅谷大佬背后的隐秘账本】 当全球科技巨头都在为 GPU和算力疯狂时，气候印信（ClimateSeal）已经在提前布局AI的第三层。“卷AI卷算力，本质是在卷能源。而能源的尽头，就是碳。” 在当前的全球贸易逻辑下，算力是生产力，而“碳”则是通往生产力的准入证。过去一年， 山姆奥特曼在卷聚变核能，马斯克在卷电力基础设施，这些看似是“能源焦虑”，实则是“碳焦虑”。随着微软、亚马逊、谷歌等超级买方相继承诺“净零排放”，一种新型的商业壁垒正在形成：如果你不能自证绿色，那么你的算力再快、产品再好，也无法进入全球顶级的生态系统。 * 【绿色市场的“沙漏效应”：为什么 80% 的资产被锁死了？】 全球每年有140万家企业、20亿批次产品需要做碳合规。为了证明自己“绿”，这些企业每年在咨询和审计上花掉的钱超过600亿美金，且随着法规收紧，这一成本仍在飙升。 2026年全球绿色市场呈现出一种极度矛盾的状态：一边是巨额的绿色资金追逐优质资产。例如，欧洲银行系统内有约 7.4 万亿欧元的待认定绿色资产，一旦被打上“绿色”标签，就能获得远低于市场平均水平的融资成本。但真正能被市场采信并流通的绿色资产，仅占 20% 左右。马旭光将这种现象形容为“沙漏效应”。瓶颈不在于资产不存在，而在于证明与验证的极度低效与不信任。 这种“难”体现在三个层面： “难”在数据碎片化：企业的能源数据散落在不同的 ERP、MES 系统，甚至是工厂某个角落手写的单据中。 “难”在专家经验的不可复制性：碳审计目前像是一种“手艺活”，依赖极少数高薪专家，这种劳动密集型的工作无法规模化。 “难”在采信口径的深沟高垒：提交方按标准 A 做证明，验收方按偏好 B 审核。双方在“信任”上消耗了 80% 的资源，这就是所谓的“制度摩擦成本”。 这就是气候印信要解决的痛点：通过 AI 介入，把信任的艺术，变成能源Agentto Agent之间的“协议”。 * 【2026年投资人最看好Vertical AI终局：从“好用的工具”到“结果代理人”】 最近中美投资人在讨论VerticalAI的终局时，有一个共识。最好的AI 公司不是做成‘好用的工具’去辅助人类，而是成为能够直接产出专家级结果的Agent，从而从根本上解绑昂贵的专业服务。 气候印信选择构建 AgenticSystem不做辅助工具，而是做 Complianceas a Service 。其引擎就像一位拥有顶级专家知识的 Agent，它直接产出经过验证的置信结果。这意味着合规不再是一场昂贵的“咨询服务”，而是一种可大规模复制的“数字基础设施”。 * 【核心技术深挖：可信自动化AI引擎】 很多人认为 AI 做碳核算就是重点做计算。气候印信 AI 联创沈晓龙认为，这完全低估了领域的复杂性。他将这种架构比作碳领域的全自动驾驶。这套引擎不是简单的算法堆砌，而是一套复杂的 Agent（智能体）协作系统，其底层逻辑由3个核心技术支柱支撑： 1.可信自动化引擎：让结果不仅能算出来，还能经得起验证 气候印信并不是只用 AI 算出一个结果，而是把数据提取、方法学匹配、计算、校验和证据留痕放在同一条可信流程中运行。 面对企业场景中高度碎片化的数据，系统能够自动处理来自不同业务系统、文档和记录中的信息，并按照相应的方法学要求完成清洗、归集和计算。与此同时，系统会对关键数据来源、口径一致性、替代值使用和证据完整性进行多层校验。 如果原始依据不足，或者数据与业务逻辑存在冲突，系统不会轻易给出一个“看起来合理”的结果，而是提示补充数据、修正口径，或对结果的适用边界作出标记。这样做的目的，不是让 AI 更像专家，而是让输出结果更接近真实交付和审计要求。 2.证据链溯源：从最终结果回到原始依据 在碳核算和绿色合规场景中，真正重要的不是只得到一个数字，而是能够解释这个数字从哪里来、为什么成立、是否经得起追问。 气候印信的系统能够处理大规模非结构化资料，并在原始记录、业务活动和最终结果之间建立可追溯的对应关系。无论是能源使用、原材料来源，还是生产过程中的关键数据，系统都尽量将其与最终输出建立清晰的证据链关联。 当用户查看某个关键结果时，系统可以进一步回溯其对应的原始记录、来源文件和提取依据，并呈现相关的校验信息。这种“结果可追溯、依据可复核”的能力，大幅降低了传统核验过程中反复翻找资料、逐项确认口径的成本。 3.规则快速适配：更快响应不断变化的合规要求 全球碳核算和绿色合规规则高度复杂，而且仍在快速演进。对于企业来说，真正的难点不只是计算本身，更在于持续跟上不同市场、不同标准、不同产品类别下不断变化的要求。 气候印信的系统具备较强的规则化适配能力，能够较快将新的方法学要求、披露口径和准入规则整合进交付流程之中。相比传统依赖大量人工理解和反复修改流程的方式，这种能力能够明显缩短规则更新到业务落地之间的时间差。 这意味着，当监管细则、行业要求或客户准入标准发生变化时，企业不必从头重做整套流程，而是可以更快完成对齐，减少因规则变动带来的交付风险和合规成本。 【终结“幻觉”：专家知识的解构与集成】 在审计领域，AI 的“幻觉”是不可接受的风险。沈晓龙坦言，解决幻觉不是靠更大的参数量，而是靠“逻辑闭环”。 气候印信把专家知识 “逻辑原子化”。他们把资深审计师在现场看仪表盘、核对报关单的“心法”，以及那套存在于老专家脑子里的模糊准则，全部拆解成了可被模型理解的逻辑原子。这个过程不是简单的微调，而是构建了一个“领域知识图谱 + Agent编排层”。 系统要求 Agent 在处理任何数据时必须遵循“证据闭环”原则：禁止 AI 进行任何形式的猜测。如果数据不合理或者不完整，系统宁可报错，也不产出一个“看起来很合理”的数字。这种对确定性的极致追求，是气候印信能够获得专业审计机构认可的关键。 【消失的摩擦力：当Agent to Agent开始“共情”】 买卖双方的博弈是最大的摩擦力来源。沈晓龙提出了一个硬核洞察：模型共情（Model Empathy）。“如果买家和卖家的审视逻辑能够通过模型达成一致，那么沟通成本将趋向于零。” 气候印信通过 AI 构建了两种标准件： * 为提交方构建“护照”：AI 帮助企业把乱七八糟的生产数据转化成标准的、高采信度的“绿色身份证明”。 * 为验收方构建“闸机”：将大型金融机构或海关的准入规则、风险偏好数字化。 当提交材料与验收规则能够在同一套数字化框架下衔接时，双方在补件、解释、反复核对上的沟通成本就会大幅下降。它带来的不仅是效率提升，更是绿色交易、绿色融资和绿色准入过程中信任机制的重构。 【场景落地：超级买方的背书与中小企业的 ROI提升】 气候印信的产品逻辑非常聚焦，直击两类核心客户的痛点： 超级买方的绿色供应链场景，典型的头部客户，如国际大型连锁零售商。他们拥有数万家供应商，最担心的就是供应链里的“减碳进展/管理”和“漂绿（Greenwashing）”风险。一旦被曝出排碳造假，品牌声誉的损失可能高达数十亿美金。气候印信为他们提供的是一套自动化核验系统。过去需要几百人团队跑半年才能完成的供应链审计，现在通过 AI 引擎，可以实现全天候、全量的数据监控。 中小出口商的“低成本合规”场景对于面临 CBAM（碳关税）的中小企业，这不是加分项，而是生存问题。 他们最担心的是法律风险和高昂的咨询费。气候印信提供的 ROI 是降维打击式的。这种“极高性价比”是中小客户接受 AI 方案的核心驱动力。 【行业窗口期：为什么是 2026？】 企业出海要在这个节点更加重视，因为2026年是全球碳市场的“分水岭”。在此之前，碳是披露和宣传，是企业的“加分项”；但从2026年开始，它直接挂钩企业的营收与成本： * CBAM 开始实打实收碳关税； * DPP（数字产品护照） 强制扩品类，没有护照不能销售；对电子、电池、纺织行业的全面覆盖，市场将从“自愿披露”进入“强制合规”时代。 * 绿色金融 受到 Taxonomy 的高压监管。 市场正从“披露时代”走向“强制准入时代”，气候印信利用 AI 实现专业服务的规模化边际成本递减，站在准入规则的“裁判位”。 【AI Native组织美学：10 人团队撬动绿色全球基础设施】 支撑这套矩阵的，是一个极度精简的 10 人团队。由深耕行业的碳中和实干派与 AI 专家组成。创始团队曾任头部独角兽商业负责人，拥有极强的从0到1商业化经验；产品团队曾设计过登上 Gartner 榜单的碳软件；AI 联创在YC 投资公司担任合伙人，且核心专家来自于新加坡 BSI、原飞利浦和万宝路的全球可持续负责人，以及各顶尖学府：清华大学、加州大学、南洋理工大学、北京航空航天大学等。 在这个团队里，没有冗长的层级，没有额外的沟通成本，只有对领域知识（Know-how）的疯狂解构。通过 AI 杠杆， “我们不是在写代码，我们是在定义未来绿色经济的信用协议。”这种基于顶尖人才和强大算力组合的“超级生产力”，是公司保持高速进化的核心动力。 【结语：算力的尽头与气候承诺】 在访谈的最后，话题回到了AI 本身。AI 消耗算力，算力消耗能源。马旭光认为，这恰恰是气候印信存在的终极意义。 “这是一个制衡的过程。如果 AI 技术的发展带来了大量的额外的碳排放，那么我们就必须利用这套技术，以更强大的效率在碳核算和绿色资产流转中把这部分损失补偿回来。” 气候印信（ClimateSeal）的“印章”，是要在每一份出口报告、每一笔绿色贷款上盖下数字时代的信用公章。当 AI 能够自证绿色，绿色资产的流动性将不再被沙漏阻隔。2026 年AI军备持续，但在这场关乎生存与责任的竞赛中，气候印信正用 AI 为全球贸易重新铺设底座。 【关于播客】 “Vivian在哪里”是一档和朋友们探索“未知美好”的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 【对话嘉宾】 Climate Seal 马旭光创始人 连续创业者，前碳独角兽商业化负责人，碳阻迹/Gradle/铁山 Climate Seal 沈晓龙 CSO 连续创业者，创业企业包括LBS&MLDM.新能源氢能行业，清华大学工学学士 美国卡耐基梅隆大学机器学习博士肄业 【听友群】 如果大家想加入听友群，或想与嘉宾的创业项目建立联系，请添加小助理vx：whereisvivian131

今天一个流量操盘手弟弟给我发了一条641立下Flag要日更100条的视频，粗略数了一下还真一天炸了快50条。认识641是2018年底19年初，他想在跳槽去其他基金还是创业的职业选择上托朋友找我做创业职业咨询，就这么个机缘一直关注着。突然想起来最近一期ALL IN的播客就是聊一个增长新观点矩阵暴力的话题。 * “矩阵暴力”（Matrix Brutality） 是这两天听《The All-In Podcast》里面一个有意思的词，它描述的是一种“以数量规模彻底占领算法，从而锁定存量主权”的激进策略。 由于过去内容创作成本高，你只能通过“质量”去赌博，希望算法选中你。矩阵暴力的核心逻辑是：既然 AI 让单条高质量内容的边际成本趋近于零，那么与其追求“中奖”，不如直接“买下整盒子彩票”。 Matrix Brutality的逻辑是当你利用 AI 工作流同时驱动 50 个甚至 100 个各具特色、但底层价值观一致的账号时，你就形成了一个巨大的内容矩阵。在特定赛道内，无论用户怎么刷新，刷到的都是你矩阵内的账号。此时，你不是在“迎合”算法，你是在用海量优质供给占坑。 简短问了一下做平台算法的朋友这套逻辑是否合理，平台流量分配具有极强的随机性。单点模式，你发一个作品，只有1% 的机会爆。矩阵暴力模式：100 个账号同时发，总有一个会爆。而一旦某个账号爆了，AI 会立即识别出该爆款的底层逻辑（比如某个特定的人设或卡点），并在剩下的 99 个账号中迅速横向同步、大规模裂变。 播客里面Chamath 也提到一个关键点。Affection Data的采集效率。量大出奇迹的矩阵就像是一张巨大的、实时捕鱼的网。通过成百上千个账号的实时反馈数据，你能在几小时内精准识别出本周全球用户的“喜爱度倾向”（Affection Data）。这种反馈速度是单独的 MCN无法比拟的。因为你样本量足够大。 * 量大出奇迹，为什么这么像沙尘暴？ 这种策略对传统创作者是沙尘暴一般的存在。 产能不对称，传统团队一个月磨一部精品，矩阵暴力团队一天生成 10 部；迭代不对称，你还在复盘上周的数据，对方的矩阵已经完成了 100 次 A/B 测试；定价权剥夺：当矩阵占领了 80% 的垂类流量，剩下的 20% 散户创作者生存空间被压缩很多很多。 * 矩阵即算法，主权和议价权 过去 10 年，流量的主权在 Meta、Google、ByteDance 手里。内容的成本很高，所以创作者很弱势。但 AI 让内容生产成本趋近于零，这意味着“内容不再稀缺，注意力变得极度昂贵”。平台算法现在处于“过载”状态。我们发现，真正有价值的不再是单篇爆款，而是“账号矩阵带来的私域主权”。这才是在垂类赛道的“议价权”。 以前你被动等待 TikTok的算法分发；现在你利用 AI批量生产高质量内容，反向去“淹没”算法，直到你拥有足够多的垂类账号，自己变成一个分发网络。 简单总结就是地产逻辑：地段（Niche）、人流（Flow）、租金（Yield） * 精英审美 大矩阵需要“精英审美”？因为只有顶级审美能过滤掉“AI 噪点”。有一个代替 MAU（月活）的新考核指标“Affection Data（喜爱度数据）”未来的 AI 公司不该汇报 Token 数，而该汇报“用户偏爱率”。即在同样的 AI 生成荒原里，用户为什么只停留在你的内容上？这种“被喜爱的能力”是无法被算法轻易复制的。 喜爱度数据=停留时长 / 互动频率 + 跨平台搜索量。 去中心化分发：必须拥有能“脱离平台依赖”的账号资产。 * 能够识别什么是“好内容”的直觉 641的“日更 100 条”正是“矩阵暴力”（Matrix Brutality）在国内落地最典型的案例。日更100条模式是短视频时代的“过饱和攻击”，AI降本后的“暴力美学”：为什么是 100 条？因为在 AI 剪辑、AI 配音、自动分发系统成熟后，生产 100 条视频的边际成本已经低到可以忽略。他是在做“数字灰尘”，通过铺天盖地的覆盖，确保你只要打开手机，就躲不开他的名字。 反过来让我们思考，当 AI 让内容泛滥时，‘审美共识’会变成一种类似于比特币的‘共识货币’。用户会只认那几个有‘嗅觉’的厂牌（Labels），其他没灵魂的 AI 内容会被自动过滤。 当所有人都能日更100条时，流量将不再奖赏‘勤奋’，而会重新奖赏‘嗅觉’。好东西依然会获得有价值的人群的30度仰望。 听友群vx：Whereisvivian131（小助理）

这一期是我和大湾区超级联系人楠姐的直播对话。AI 正在重构职场规则，普通人的价值被重新定义。OPC 一人公司，早已不是小众玩法，而是门槛低、效率最高的AI创业新路子。我们通过每周2小时的深度直播、每周拆解十位创业者的实战经验，拆解 AI 时代一人公司怎么活、怎么干、需要什么能力、能享哪些政策，帮你把专业、爱好、经验，变成轻资产、能积累、能做大的商业闭环。 以下是3月最后一个周日的直播对话实录。我们从深圳 48 小时机器人黑客松的火热现场，到全国各地的 OPC 政策福利；从OpenCloud 创始人 Peter 的底层创业思路，到 00 后玩梗变现的真实故事，到年入2000万工业机器人女企业家转型OPC的解析。 【别搞错：OPC 不是个体户，是 AI 超级个体】 很多人以为一人公司就是单干、freelancer、小个体户，其实完全不一样。 传统个体户靠卖时间、卖体力，精力和能力都有限；AI 驱动的一人公司，是个人核心能力 + AI 工具 + 资源协作的新模式。你一人身兼 CEO、产品、销售、客服，用 AI 搞定 80% 重复工作，靠共享资源、政策扶持降低成本，一个人就能跑出团队的战斗力。 2026 年新《公司法》正式放宽：取消 “一个自然人只能开 1 家一人公司” 的限制，允许成立一人股份公司。各个地方政府都推出 OPC 专项支持，算力补贴、免租办公、资金扶持、客户对接全都有。 这不是临时政策，而是职场形态的必然变化。大厂裁员、中层岗位变少、AI 替代基础办公，雇佣制正在瓦解，合伙、协作、个体模式正在崛起。 你不用再卷入职场内耗，不用看人脸色、搞人际关系，只需要做好一件事：把你的优势，变成有人愿意买单的产品。 【这 4 类人做 OPC，更容易起步就赚钱】 不是人人都适合一人创业，但有积累、有想法、肯行动、愿意学的人，天生适合： * 行业深耕者：有实战、有壁垒的老手 从诺基亚、TCL、德赛等大厂供应链出来，创业 5 年做到 2000 万营收的女企业家；专注 AI + 视觉 + 机器人，解决汽车电子、粉末冶金行业难题，成为隐形小冠军。这类人懂一线、懂场景、能解决实际问题，是一人公司最稳的基础。 他们不靠虚的，只做落地。懂工厂痛点、懂客户需求、懂行业门道，AI 只是提效工具，多年的行业经验，就是别人抄不走的优势。 * 创意流量型：会抓热点、会表达、懂传播 00 后创业者靠 “上门装 OpenCloud+ 保洁” 的趣味内容走红，从玩梗做到 1000 元 / 小时接单，登上北京青年报、果壳；用 AI 做趣味问卷、穿搭指南、考研资料，小红书上架就卖几百份。幽默感、网感、表达力，就是一人公司的获客关键。 这类人懂用户、懂热点、能提供情绪价值，能把小需求做成爆款，把个人 IP 变成引流渠道。连 A16Z 都专门设了 “讲故事” 岗位，足以证明：AI 时代，会表达、会传递价值，比只会做事更稀缺。 * 专业技能者：咨询、财税、法律、设计等知识型人才 律师、财务、HR、设计师、咨询师，专业够硬，但最难的是找客户。用 OPC 模式，靠 AI 整理专业库、生成标准化方案、多平台发内容，把专业变成产品：9.9 元入门咨询、99 元标准报告、999 元深度服务，搭建阶梯收费体系。专业 + AI + 传播，就能打破获客难题。 * 跨界探索者：把爱好变成生意 投资人跨界做户外极限运动咨询，教普通人快速上手、以赛代练；某超一线茶饮品牌前 CMO 跨界做科学养生，靠食品背景在小红书变现；HR 跨界做职业咨询，在在行积累100 + 客户、赚 8 万 +。爱好从不是无用，只要你的优势够突出，就能成为独一无二的竞争力。 核心是保持好奇，不被固有想法困住。不被 “我只能做本职” 限制，敢把生活方式、兴趣，包装成用户愿意付费的体验。 【OPC 核心能力：4 个普通人都能变成超级OPC的思维训练】 一人公司不是天生的，靠的是思维、工具、实战慢慢练。这 4 项能力，人人都能学会： * 换思路：从打工心态，到创业心态 北方职场偏爱稳定、考公、进大厂；南方更看重 “打工不长久，敢闯才有机会”。思路不同，起点就不同。大厂打工容易陷入被动：被规则限制、被层级束缚，只能做螺丝钉，不敢表达、不敢试错、不敢为自己负责。创业心态的核心是：不找借口，只找机会；不依附平台，只打造自己。像 OpenCloud 创始人 Peter 那样，跳出表面应用，从底层做 AI 产品，打破常规，才能看见新机会。 * 小步快跑：先做 1%，不追求完美 很多人输在 “想得多、做得少”：总想做完整闭环、搭团队、备资金，迟迟不敢开始。一人公司的正确做法是：拆解自己的优势，先做最小可行产品。 会写作，先写 1 篇爆款文案，不是开传媒公司； 会技术，先做 1 个小工具，不是开发整套系统； 会咨询，先做 1 小时一对一，不是开线下班。 硅谷工程师在 GitHub 从 1% 代码贡献做起，最后做成商业项目；国内独立开发者靠 AI 做小工具、卖资料轻松变现。小步试错、快速验证，比完美更重要。 * 会传播：让别人找到你，比做好产品更关键 产品再好，没人知道也没用。一人公司没有企业背书，你自己就是品牌，你的传播能力直接决定收入。 多平台铺内容：小红书做攻略、抖音拍短视频、视频号直播、闲鱼做转化，同一件事，用不同平台的语气表达； 积累数字资产：把你的经历、知识、案例整理好，喂给 AI 助手，让 AI 帮你持续输出内容； 说清三件事：你是谁、解决什么问题、怎么收费，让用户 1 秒看懂、信任、买单。 * 50/50 法则：稳收入 + 探新方向，兼顾生存与成长 成熟的一人公司，一半精力做擅长的事，保证现金流；一半精力探索新方向，为未来铺路。 50% 稳营收：用熟练技能做标准化产品，定目标、落地执行，像管公司一样管自己； 50% 探新路：用软能力尝试新领域、学新技能、抓新热点，把爱好、副业变成第二收入。 不躺平、不冒进，既赚当下的钱，也布局未来，这才是一人公司的长久之道。 【AI+OPC 实战：把 80% 工作交给 AI，你只做核心事】 AI 不是一人公司的加分项，是必备项。没有 AI，一个人精力有限；有了 AI，一个人能顶一支团队。 * 内容创作：用 AI 写文案、做脚本、生成海报； * 客户服务：AI 自动回复、筛选意向客户、跟进回款； * 运营管理：AI 做数据复盘、生成报表、整理知识库； * 技术落地：AI 写代码、做设计、搭简单产品，不懂技术也能做。 搭建个人 AI 工作流三步： 1. 梳理自己的能力，把专业知识、经验、案例录入 AI，训练专属助手； 2. 用 AI 拆解需求，生成标准化流程、方案、报价； 3. 用 AI 多平台分发内容，自动获客、转化、交付。 有 Web coding 独立开发者，公开创业过程积累 5 万粉丝，卖课年入 90 万。AI + 个人 IP，就是普通人成本最低的变现路。 【政策红利：全国 OPC 扶持盘点，深圳力度最大】 2026 年，OPC 政策红利集中爆发，从国家到地方，真金白银降低创业成本： 举例深圳龙岗：全球首个聚焦具身智能的 OPC 社区，新入驻享 3 个月免费算力，大模型补贴 30%、最高 100 万；智能体方案补贴 40%、最高 200 万，场景项目最高 1000 万股权投资；18 个月办公优惠、免费住宿、人才落户最高 10 万补贴，直接对接客户场景。 OPC 社区不用强制办公，只是共享资源、对接政策、链接协作。你在家、在咖啡馆工作，照样能享受算力、资金、客户资源，一人创业不再孤单。 【OPC 不是单打独斗：一人成军，抱团成长】 一人公司不是一个人死扛，是个人核心 + 生态协作： * 能力互补：技术 OPC + 运营 OPC + 传播 OPC，组队补齐短板； * 资源共享：法务、财务、设计、供应链，不用雇佣，按需合作； * 社区抱团：加入 OPC 互助组，对接政策、交流经验、撮合合作。 从大年初二连线分享 OPC，到天津、海南政府主动对接，再到链接各地一线创业者，事实证明：敢发声、主动链接，就会有正向收获。 【给普通人的 3 个起步建议】 * 找优势：写下你最擅长的 3 件事、最有经验的 1 个领域、最愿意投入的 1 个爱好，三者交集，就是你的起点； * 小试错：7 天内做出 1 个小产品、1 条内容、1 次对接，不花钱、不搭团队，先验证有没有人愿意买单； * 用 AI：不用精通技术，先学会用 AI 写文案、做设计、做客服，把重复工作交出去，专注做核心价值。 写在最后 AI 时代，最大的红利不是技术，而是个体解放。不用再做大厂螺丝钉、职场消耗者、被稳定困住的人。你有专业、有经验、有热爱、愿意学，就有资格做自己的 CEO。 一人成军，不是孤军奋战；AI破界，不是取代人，而是放大你的价值。2026 年，OPC 风口已至，政策扶持、工具成熟、需求爆发，敢迈出第一步，你就是自己的超级个体。 关注我们，持续分享 OPC 创业实战、AI 工具教程、全国政策解读，陪你从 0 到 1，开启一人公司创业路。 【主播介绍 】 楠姐 执一管理咨询创始人、大湾区超级联系人、OPC专家。前上市公司人力资本一号位，深耕 AI+具身智能及智能硬件领域，助力多家创新科技企业完成从 0 到 1 的人才体系搭建与组织升级。作为英特尔大湾区创新创业中心导师，专注为创业者提供增长策略与组织赋能。运营个人自媒体账号"大湾区猎头一姐"，全网 10 万+粉丝，致力于通过内容曝光、资源链接与跨界合作，帮助创业者精准对接人才、资本与出海商机。希望立足香港，持续探索全球化布局，深度参与中国科技企业的国际化进程。欢迎志同道合的创业者、投资人与行业伙伴链接交流。 关注公众号：大湾区猎头一姐，邮箱联系：aisuperlink@gmail.com Vivian在哪里： AI 超早期投资基金管理人及孵化业务负责人。前经纬中国、光源资本等头部投资机构投后一号位，深度参与百亿级人民币 PE 基金的投后管理全链路，横跨"募投管退"各环节。2025 年转型创业，聚焦 AI 原生赛道的超早期投资与项目孵化，探索以 AI Agent 工具重构投资工作流，现为多家科技创业团队、超级OPC提供早期资源链接与战略支持。 关注公众号：Vivian在哪里 【听友群】Whereisvivian131（vx小助理）

这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 今天继续【100位00后创业者的对话】第五集。今天的嘉宾是任爱夫Frayer，一位00后工程博士，用AI+智能硬件产品，给与围产期女性提供更健康更美好的陪伴管理。我们来听听他的创业故事。Enjoy~ 在女性无声的困境里，寻找AI的天花板。在硅谷风格的叙事里，我们习惯了听到“颠覆”与“效率”。但当我与电话会议另一头的这位00后创业者交谈时，话题却出人意料地滑向了那些被科技巨头长期忽略的、极其隐秘而沉重的角落——围产期女性的真实困境。 这位00后创业者是典型的“学霸”：华师大计算化学本科、浙大硕士、达特茅斯工程博士。但他更像是一个温和观察者，正试图用他手中的智慧硬件产品，去托起那些被激素、压力和数据空白所笼罩的女性群体。 连续创业的转身：从“生成图像”到“守护和陪伴” 这位00后博士的创业逻辑，曾经历过一次清醒的“自我校准”。2022年底，GPT-4的火种刚刚点燃全球。他和朋友凭借对数据的高度敏感，迅速切入AI生图赛道，主打高精度的写实工业设计。虽然很快拿到了两轮融资，但随着项目深入，他开始重新审视纯技术驱动模式的局限。 “在商业化的最后一公里，AI画不出精准的CAD图纸，无法真正替代工程师的结构逻辑，”他回忆道。更深层的触动来自于生活——在那段时间里，他正好在医院陪护患病的长辈。在充满消毒水味的走廊里，他产生了一个核心的直觉：“如果技术不能解决真实生命需求带来的动力，它的天花板是很低的。”这种对“生命分量”的敬畏，让他决定回归医疗本行。他选择前往达特茅斯学院（Dartmouth College）攻读工程博士。这所拥有顶尖转化医学传统的学府，曾诞生过无数将实验室技术转化为改变世界产品的先例。在那里，他开启了他的第二次长征——不再为机器画图，而是为生命建模。 从浙大“师徒制”到全球视野 这位创业者的底色是多元且交叉的。在华师大钻研计算化学时，他学会了如何从杂乱的物理信号中提取规律；在浙大管院，他接触到了独特的“师徒制”氛围。 “浙大的创业氛围非常独特，它有一种‘师徒制’的传统：老学长会手把手带你，甚至让你在公司里待半年，亲自教你如何看财报、如何做交付。”这种带有温度的商业传承，让他明白创业不仅是写出漂亮的代码，更是要解决真实的社会痛点。 如今，他和团队（NYX HEALTH）横跨香港、深圳与波士顿。这群由90后和00后组成的跨学科团队，拒绝“造重复的轮子”，他们不被传统行业的惯性所束缚，更擅长捕捉那些真实生活里被忽视的细节与隐痛。在他们眼中，AI不是冷冰冰的工具，而是身体的延伸。 核心洞察：一枚智慧硬件背后的“两个生命” 为什么是围产期？为什么是智慧硬件产品？ * 从临床医学的角度来看，围产期（备孕到产后18个月）是人类生理与心理耦合度最高的极端阶段。但现实是，现有的医疗结构对这个阶段的覆盖极其粗糙。一个孕妇可能一个月才去一次医院，医生能看到的只是那一瞬间的指标。然而，诸如子痫（妊娠高血压）这样的致命风险，往往爆发在短短几小时内。 他们的健康陪伴方案里的智慧硬件——NYX智慧戒指，成为了这些家庭日常生活里的一种动态守护机制，填补这段长达十数月的“院外数据黑盒”。 * 全天候的生理基准线： 相比于手表或手环，手指的流血信号（PPG）更为清晰，且更适合睡眠佩戴。团队攻克了硬件端的物理屏障，设计了“双环自适应结构”。由于孕晚期女性极易水肿，戒指内圈集成了压力与湿度传感器，能自适应圈口变化，确保了极高的佩戴依从性。 通过PPG信号和高灵敏度热敏电阻，产品能捕捉微小的体温与血流波动。在临床验证中，该系统对妊娠期高血压（子痫）的预警准确率达到了惊人的0.912。这意味着，在悲剧发生前，算法能更早地发出警示。 * 情绪的“数字指纹”：围产期女性的激素波动剧烈，焦虑往往伴随着植物神经系统的微小放电。通过皮电传感器（EDA），AI模型能够识别这些隐秘的信号。 “很多时候，身体比大脑更早知道你在焦虑，”他解释道。当算法监测到用户连续48小时指标异常时，便会介入引导，防止压力堆积成严重的产后抑郁。 * “Family in the loop”主动代理模式：他敏锐地察觉到，女性在围产期的“累”往往来源于孤立无援。因此，AI不仅仅是发送报警，它作为一个主动代理（Proactive Agent），会根据当下的生理数据与环境上下文，自动为家庭成员提供“协同方案”： 当监测到太太处于高压力负荷且睡眠质量连续下滑时，它会跳过对太太的通知，直接引导丈夫介入——通过分析太太的偏好与家庭日程，主动推荐当晚的减压措施或调配家务资源，确保她能获得必要的深度睡眠。这种设计，将单向的监测进化为多方参与的主动守护。 全球化的基因到增长第一步 这个年轻的创业团队深知商业可持续性的重要。他拒绝了常见的“烧钱换用户”模式，而是将目光投向了北美及中东地区成熟的保险偿付体系。 在北美，围产期抑郁已被纳入主流保险赔付。团队与大型保险巨头建立了沟通：通过POC（概念验证）证明产品能显著降低妊娠期并发症的发病率、急诊率和住院率，从而为保险公司节省巨大的赔付开支。这种基于ROI（投资回报率）驱动的B2B2C路径，为公司构筑了深厚的商业护城河。 同时，针对大型企业的“雇主福利计划”也是其核心版图之一。一名高级女性员工因产后问题离职，对企业而言是巨大的损失。通过提供全套的AI健康服务，期待成为高科技大厂员工关怀预算中的标配。 男性创业者，如何建立对女性困境的“生理共情” 他的逻辑建立在数据的诚实与深刻的生命共情这两个支点之上。 * “数据的诚实”是他持有的理性支点。 他坦诚地承认男性生理经验的天然局限：“我永远无法真正体验那种激素断崖式下跌的恐惧。”因此，团队中60%是女性成员，他选择用算法去捕捉那些女性往往习惯于忍受、甚至连自己都未曾察觉的微小生理波动。“比如皮电信号反映出的隐匿焦虑，”“很多时候，数据比语言更早捕捉到求救信号。” * 而这种对数据的执着，源于他身边真实女性家人所经历的共情。 这种萌芽并非来自调研报告，而是来自家庭内部的切身观察。他提到，自己是难产出生的，母亲在那场生命博弈中所经历的痛苦，是他对围产期敬畏的起点。 这种共情最终指向了一个清醒的结论：技术不应是滞后且居高临下的诊断书，AI与智能硬件本就该生长在诊断发生之前，作为一种无感的、融入日常的生命基础设施。 “在东亚语境下，心理健康往往被高度污名化。很多孕妇在深夜哭泣时会自责，觉得自己不够坚强。”他希望通过管理生理指标来顺带管理心理，用冰冷的科学数据帮她们卸下那种沉重的“耻感”——“我们要告诉她们，那只是激素指标的变化，不是她们的错。” AI时代的一剂温柔“良药” 中国在Digital Health领域缺一个完善的“健康教练”体系。而当下的AI浪潮恰好能弥补这10年的基础医疗服务差距。 在这位00后创业者身上，我看到了两种力量的交织：一种是冷峻的技术理性，去分析每一个PPG信号的跳动；另一种是温暖的人文关怀，去关照每一个被忽视的女性隐痛。当技术不再只是为了追求更快的速度，而是为了守护更脆弱的生命时，这种“算法温情”才真正拥有了灵魂。 补充：召集令 这支团队正在快速扩张，最近需求主要集中在两个维度： * 算法工程师（情绪计算与意图理解）： 核心在于“主动式AI”的应用，特别是专注情绪计算与用户意图理解。 * 产品架构师： 负责支撑起整套系统的架构设计，确保硬件、数据与AI模型能够无缝耦合。 这支团队需要共同坚守的，是那种面对数据能读出生命波动的同理心。如果你也是这样的人，欢迎联系NYX HEALTH，和这群充满生命体感的开发者一起，用技术重塑围产期健康的未来。 #00后创业 #数字医疗 #AI共情 #围产期健康 #产品招聘 #情绪计算 #意图理解 【听友群】 如果您想加入听友群，可以添加小助理vx：Whereisvivian131

昨天晚上和EqualOcean亿欧出海的总经理杨永平，在EqualOcean全球化会客厅，和老朋友线上连麦聊天，讨论一个话题【从OPC(一人公司)到OPU（一人独角兽）：来聊聊AI时代个体创业者如何实现全球化跃迁】。 这期是和【EqualOcean出海全球化会客厅】的一次串台，也欢迎对海外布局、全球商业化感兴趣，去各大播客平台关注他们持续输出的好内容。 为了让深夜对话变成真正能落地、有生命力的“方法论”，我也把核心内容提炼成8 个实操小结。分享给大家，Enjoy~ 【从 OPC 到 OPU：AI 时代的个体创业者进化论】 * 创业底层逻辑的位移：从“找人”转向“找 Token”、找“系统架构” 上一个十年的移动互联网，移动互联网、O2O、产业互联网、SAAS、消费、硬科技等等，创业的核心课题是找人、找钱、找资源。那是一个人力杠杆的时代，特别是O2O，看的是线下铁军的扩张边际，拼的是人力堆砌出来的执行密度。 但在 OPC（一人公司）时代，逻辑彻底重构了：生产力的锚点从“碳基红利”转向了“Token 杠杆”。以前你需要招 HR 建立组织，招运营维持业务，现在你需要思考的是：哪些目标由 AI 设定，哪些结果由“数字员工”交付。硅谷最顶级的组织演进已经给出了信号——OpenAI 最近任命的首席人才官（CPO）Arvind KC，其核心背景并非传统人力资源，而是来自 Roblox 的首席系统官（Chief Systems Officer）与 Google 的工程副总裁。 这一任命撕开了未来组织的一角：未来的首席人才官，本质上是“首席系统架构师”。 在 OpenAI 的逻辑里，组织不再是管理人的情绪和考勤，而是设计一套“人机协同的离散生产力模型”。对于 OPC 创业者来说，你不再是“管理者”，而是“编排者”。你不是在雇佣员工，而是在通过设计工作流，去编排成千上万个 Agent 的协作逻辑。谁能率先完成从“管理雇员”到“编排系统”的认知跃迁，谁就能在 OPC 时代拿到通往 OPU（一人独角兽）的门票。 * 【挖掘“自己的天赋”：在高度工业化时代寻找非标长板】 其实很多人在 AI 时代都有种“本领恐慌”，觉得自己那点技能分分钟就被大模型卷没了。但我一直有个观点：AI 越是工业化，人的“非标长板”就越值钱。 现在的 AI 就像一个极其完美的“平均值”，它能给所有人提供 80 分的逻辑、80 分的代码和 80 分的文案。在高度工业化的数字时代，如果你只做一个“标准件”，那你迟早会被塞进垃圾桶。挖掘天赋，其实就是在找你身上那点 AI 模拟不出来的“人味儿”和“直觉”。 AI 能解决所有高度标准化的工作，所以 OPC 创始人的第一步不是学代码，而是自我诊断。你要找的是那种“你做起来轻而易举，别人做起来难如登天”的事情。 自我诊断四问： 1.哪项任务你比同事快 10 倍且好 10 倍？ 2. 过去三年别人最常请教你什么？ 3. 你有哪些冷门且跨学科的技能（比如我是投资人里最会跑船的）？ 4. 给你 100 万，你第一反应想解决的行业痛点是什么？ 举一个例子，AI 擅长深钻一个点，但人擅长“乱搭”。单项冠军很难拿，但如果你是“投资人里最会开帆船的”，或者是“Vibecoding里最懂供应链的”，你就无敌了。这种“非标长板”其实是异质经验的强行缝合。我在直播里提到帆船。帆船在海上遇到突发风浪时的避险决策，那种极度压力下的瞬间反应，和做投资或退出判断是否“割肉”或“加注”的底层逻辑是完全打通的。这种跨界的实战体感，AI模拟不出来。 OPC只有把经验“泛化”，把长板拉到极致，你才具备收费的门槛，纳瓦尔经常说：“创业者不要被白嫖。”你的天赋（非标长板）就是你的定价权 * 【拒绝“瑞士军刀切苹果”的陷阱：锚定商业目标的北极星】 现在的 AI 工具极度丰富，但也极具诱惑。很多人陷入了“技术焦虑”，每天花大量时间钻研各种前沿插件。但对于 OPC（一人公司）来说，最致命的坑就是失焦。 别用价值百万的“瑞士军刀”只为了切个水果。 现在的工具确实强大，但大多数人对它的认知只是冰山一角。如果你把过多的时间耗费在研究工具本身，而不是利用工具去实现商业闭环，那就是在浪费创始人的生命。 实操建议：（非技术）创始人20小时或2周时间止损线与付费找外援 设定时间阈值：如果一个新工具（比如最近火爆的小龙虾）不能在 20 小时（或者一周时间）内帮你跑通一个自动化的工作流，那就果断放一放。 付费换时间：OPC 创始人最贵的是时间。就像我现在会付费找专业AI私教一对一指导。与其自己闭门造车摸索一周，不如花钱买别人的经验，一小时解决战斗。 回归北极星指标：时刻自省，这个工具是能帮我多赚钱，还是能帮我多获客？如果不能直接贡献于这两项北极星指标，它就是无效诱惑。自律不是没完没了的AI工具勤奋，而是对那些“非目标诱惑”的极度克制。 只有守住你的业务主航道，你才不会在 AI 的技术浪潮里溺水。 * 【品牌叙事的升维：讲一个“从哪来到哪去”的曲线故事】 出海做 OPU（一人独角兽），最贵的人才是 Storyteller（讲故事的人）。 公式=起点 + 终点 + 动态曲线 比如做营销 AI 工具，你的起点是帮小商家解决剪辑难，终点是帮全球商家实现贸易平权。你不需要讲你现在多厉害，你要讲清楚你在这个曲线上处于什么位置，让投资人和用户顺着你的指向看到未来的可能性。好故事要像念经一样，坚持重复。 * 生而全球化的 OPC 怎么破圈出海？ 第一，找到我有你没有的。比如去年底，北美AI创业者，来华强北，找硬件创业搭子。大湾区的智能硬件产业就是特别典型“我有你没有”的特质。 第二： 找到“全球通用的爽点+本地化的视觉表现”。我们找一个非中美以外的例子，HOLYWATER一个生于战时志在成为“短剧界的Netflix”的乌克兰创业公司。有三个业务线，My Passion提供剧本（网文）、My Drama负责短剧分发、My Muse负责 AI 漫剧和互动叙事。是不是跟红果生态一模一样。值得关注的是HOLYWATER 的 IP 发家史和目前火爆的类型，可以用一句话概括：从“网文套路”起家，靠“狼人霸总”续命，最后用“好莱坞工业化”破圈。 爽点是全球的：复仇、逆袭、禁忌恋在哪个文化都通用。视觉是本土的：他们的IP虽然剧本逻辑像中国网文，但视觉上（AI绘画风格或真人选角）完全贴合欧美观众审美。 这就是一个乌克兰公示用全球通用爽点，在美国破圈出海的例子。 * 【组合拳打法：行业Know-how × 工作流 × 自动化工具】 我常说：OPC + 小龙虾 + 行业深度 = 降维打击。 例如我们在做超早期投资和孵化时，把“募投管退”拆解。比如项目挖掘部分，开发一套追踪工作流，盯着 GitHub 的开源新星、Google Scholar 的学术论文、LinkedIn 的高管异动等等。最早花百万开发系统，后来用工作流产品搭建，现在我把这套“水下项目挖掘”逻辑灌给 AI Agent。就不再需要一个庞大的投研团队。 * 【警惕“AI 反噬”：保持真人感与灵魂的颗粒度】 这是我血泪的教训！前段时间我用小龙虾自动某社交平台上高频发文，结果被平台判定为机器发文账号直接废了。 举一个人感胜过AI的故事，3月8日国际妇女节，F1墨尔本阿尔伯特公园赛道的第6弯（Turn 6）正式命名为“In Her Corner”。这个弯道是为了同时致敬汉娜·史密茨（红牛车队首席策略官）。然后我就去翻关于汉娜的纪录片和访谈。她提到，红牛每场比赛会运行超过40亿次模拟AI 会不断吸收赛车上300多个传感器传回的实时数据（如刹车温度、燃油负荷、轮胎表层脱落速度）。好像是22年的比赛，AI显示有大概率爆胎风险。但汉娜和赛车手的配合。让我们感受到AI无法感知“压力”和“勇气”。AI不懂“尊严博弈”和人与人的尊重。冒着爆胎风险留在赛道上，从数学上看是不合理的，但在争冠心理上是必须的。AI感受不到，人类想要赢的决心。 你的影响力要有“真人感”，哪怕是AI 写完的文章，你自己对着镜头念一遍，带上你的情绪和呼吸，那才是不可替代的 * 【OPU （独角兽）的终极形态：AIGC 驱动的“个体合伙人制”】 一人独角兽（OPU）长什么样？我认为 OPU 不太可能是一个孤岛，它更可能是 3 个顶级 OPC 的连接。一个懂商业增长，一个懂产品技术，一个懂行业深度。他们不再需要雇佣 500 个人，而是每个人带着N个数字员工。这种“A2A（Agent to Agent）”的协同网络，会催生出估值 10 亿美金但只有 3 个真人的公司。 这些就是我目前最真实的思考。在这个马年，我希望我们都能像“领骏”的名字一样，做那个AI 荒原上的头马，跑出一个独角兽。 20260318 【关于本栏目】 这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 我们也有听友群一起互动，加群小助理vx：Whereisvivian131

3月19日，我即将迎来 2026 年帆船赛季的第一场比赛。 回看我的帆船路：上船航行总共才 5 次。第一次去上课考证 3 天，然后就开始“以赛代练”。排名从第 9 到第 4，第四次上船就在深圳大鹏杯拿了第一。紧接着，我又“懵懵懂懂”地参加了跨境远东杯，路过韩国、日本、朝鲜、俄罗斯，在我有限的时间能参加的第一个赛段里我们8个全女生的团队打到了第三名。 这种“短时间内取得结果”的经验，其实是可以高度泛化的。在这个 OPC 一人公司的创业热潮里，我特别喜欢将任何事都总结出共性哲学。 * 极简建模：万物皆可模式识别 我的第一份工作是在中科院自动化所，一栋楼的人几乎没有搞自动化的，其实都是上一代人工智能——搞模式识别的。模式之所以能被识别，是因为万物皆可建模。声音、人脸、虹膜、步态，提炼出模型，世界就变清晰了。 帆船看似复杂，底层逻辑其实是“升力与阻力的博弈”。小白搞清楚风与帆的关系（初中物理），再复杂点搞清楚洋流和船的关系。学习新技术时，不要被成千上万的专业名字淹没，先抓住那个支撑全局的模型。 * 在高压下犯错：缩短反馈回路(Fast Feedback Loop) Base 在北京并不是一个有帆船训练环境的好城市。很多人是“准备式学习”，上无数理论课、机械知识、训练课才敢去比赛。但我主张“以赛代练”，“反馈式学习”。只要你有资质租船上船，就高频地打比赛。 比赛提供了极高频的神经刺激，一次失误比十次练习更能让你记住每一个关键赛点的技术细节。高频地在小白阶段密集犯错是个好事儿。反馈回路越短，进步快。就像我身边学摄影、编程的朋友，直接接活而不是看教程。在比赛或客户认可中取得排名带来的正向激励，更持续不枯燥。 * 解构天赋：识别你的“非对称优势” 天赋不是一簇而就的，而是一套科学的诊断方法。我们要把技能拆解成最小单位，从中找到自己的天赋最适合干什么。 * 解构与诊断：比如帆船“前甲板”要敏捷、手快、有爆发力。我们把“力量”拆解为：持续耐力和应急爆发力。 * 定位：如果我持续耐力好，能应付4小时的比赛，那就去做中仓僚手。如果我应急爆发力好，就呆在前甲板，处理场地赛频繁的球帆升降。 * 非对称优势：拼体力或经验可能不够，但可以拼策略。比如对气象数据的分析、对对手心理的博弈。 所谓非对称优势，就是用我最轻松就能做好的20%，去打对手最痛苦也练不成的80%。 * 特定知识：无法在电脑前学会的“体感” 纳瓦尔说过，“特定的知识”是无法在教室里被教会的，它一定要在实战、兴趣和天赋的交界处自动生长。 “哄着自己开心”是一个特别重要的事情。床这么舒服，我们为什么要躺在甲板上？因为我高兴啊！只有这种极致的兴趣，才能让你在任何艰苦的环境里保持内心的舒适。这种“系统感”可以直接迁移到 VC 或创业中。很多钱不是在谈判桌上挣到的，很多的认知也不是坐在办公室里学会的。找到热爱+天赋+事情本身的三江交汇处，这事儿就成了。 * 压强原则：在前20%的时间“发疯” 每个人在刚开始学习时的进步斜率最高。如果精通一项技能需要 100 天，就在前 20 天用 80% 的压强去练习。这是一种“不疯魔不成活”的状态。 比如我做播客，3 个月 4 次上榜（2 次新星榜，2 次锋芒榜）。内容选题上有AI工作流、小龙虾的烟火气加持，但更核心的是我在前 3 个月密集练习嘴皮子。对话访谈不够练习，就单口独麦每隔两三天睡前录一段，不剪辑直接传，发完朋友圈就删掉 App，不关心数据不怕尴尬。 这种密集的录制，本质上是在给自己的Storytelling能力做“单元测试（Unit Testing）”。 * 迭代式主导：不停歇的正反馈 2025 年我在北大 AI 孵化营讲融资和Storytelling课程。有一节重点讲，融资期不能拖拉，开弓没有回头路。更重要的是阶段性输出结果，给自己和团队正反馈。帆船排名 9 → 4 → 1，不只是名次，是算法优化的过程：第9名是修正基础参数，第4名是优化战术策略，第1名是达成系统最优解。 * 什么样的人适合在创业公司做联合创始人 最近我在帮一些顶尖的 AI 创业项目寻找合伙人，聊了不少大厂的技术大牛，却很难心动。我们想要的是那些以赛代练的上过场的选手。 Ta必须是 Cursor 或 Claude Code 的深度使用者。他不需要追求代码的绝对优雅，但要追求极速交付。能用 AI Agent 搭建起一套自动化的“发现趋势 -> 生成内容 -> 自动发布 -> 数据回流”的闭环。最好独立做过至少一个 DAU 过千或有营收的 AI 工具。和对社交媒体的算法（Pattern Interrupt, Visual Hooks）有拆解能力，可能他可能曾经写过爬虫去监控 X 上的热搜，或者用 AI 批量生成过爆款，思考过这种功能的人，才有过增长的复合经验。 如果不曾真正的站在赛场上，没有创业过，或是在业余时间闭环的思考过一个类创业的事情。思维模式，是完全完全不一样的。 从科技打工人和技术创业者的思维模式，中间差了一万场帆船赛。从大厂牛马到干成大事，以赛代练是唯一的办法。 帆船是我的“人生模拟器”。在不确定的浪潮里，我不需要预测风，我只需要在风来的时候，拥有随时调整帆角的能力。如果你也认可这种“以赛代练”的哲学，想在AI浪潮里寻找那些有头部机构背书、业务增长不错的创业机会，欢迎关注并私信Vivian：“我想去创业公司做联创！”我们在终点见。 听友群小助手vx: Whereisvivian131

前两天，我拉着老朋友阿楠录了一期播客。 介绍阿楠的时候，我发现他身上的标签特别多：技术Geek/在我国北部的边境线上2年军旅生涯/研究所/青藏高原捡过垃圾，他现在呢是AI原生世界的数据整理师，和AI一对一效率咨询的老师。 这是一个挺新鲜的职业——人生整理师。 刚听说这个词的时候，物理世界的收纳。但聊完之后我才发现，阿楠在做的其实是一场“降维打击”。他不仅整理物理空间梳理一种更极简的生活方式，更在帮那些被数据淹没的现代人，整理他们的数字世界和注意力。 我看过一个数据，世界总人口现在是81亿，68.8亿人还从没用过 AI，占84%。13.8亿人跟 AI 有过对话，占16%。1500万～2500万人付费订阅了 AI 服务，占0.3%。200万～500万人使用 AI 生成了自己的编程项目，占0.04%。 如果你关注 AI 动态，并且尝试着去很有效率的用ta，就已经领先全世界97%的人了，阿楠老师聊聊如何在数字世界里做熵减，enjoy~ * 别用“瑞士军刀”去切水果 现在的AI火得一塌糊涂。但我看了一组数据，挺震撼的：全球真正用AI生成过程序或者项目的人，只占总人口的0.04%。 阿楠跟我说，很多人用AI，其实就像是用一把顶级的瑞士军刀在切水果——你只用了它最微不足道的一小块功能，甚至都没发现它还有更强大的力量。 “现在的科技产品设计得太精妙了，但大部分人对它们的认知，连冰山一角都算不上。”手机里堆满了随手点开却从不看的垃圾订阅。这种“数字熵增”，正在无声无息地消耗我们的能量。 * 所谓的“一人公司”，底色是自我管理 这阵子，“一人公司（OPC）”和“超级个体”的概念特别火。大家都在谈怎么用AI撬动杠杆，怎么让Agent帮自己打工。 但阿楠一针见血地问了我一个问题：“如果一个人的生活都一塌糊涂，他怎么可能管好一家虚拟公司？” 阿楠是那种典型的“自下而上”的人。他觉得，在谈AI化之前，你得先完成数字化。你的工作习惯是什么？你的思维逻辑怎么沉淀？如果你的所有经验都只在脑子里，或者乱七八糟地散落在微信聊天记录里，AI根本帮不了你。 “头脑是用来创造的，不是用来记忆的。” 他建议我们要学会“外包记忆”。把那些琐碎的信息、密码、合同、跨越20年的家庭资产，全部放进安全、有序的数字系统里。只有把这些杂事理顺了，你才能全情投入到真正的创作中去。 * 此生，只跟爱的人吃饭 最触动我的，是阿楠聊到社交的那段。 我有10007个微信好友，两个微信，每天打开朋友圈就像在看一场无边无际的“汇报演出”。而阿楠在做一个实验：他要把好友控制在800人以内，还给自己的社交“打分”——这段沟通是滋养了我的能量，还是纯粹在消耗我？ 我们聊了一个很硬核的比喻：人生其实是一架正在坠落的飞机。 在急速坠落的过程中，氧气罩掉下来了，你只能深吸那么一口氧气。这时候你最需要决定的，是谁有资格坐在你身边，陪你吸这口氧气？ 原则1：此生，只跟爱的人吃饭。 原则2：如果你的人生就像下坠的飞机，在有限的氧气过程中，你选择谁 这听上去挺任性的，但在这个注意力被算法撕碎的时代，这种任性反而是一种自救。 * 穿过万物，而不让万物停留 阿楠的生活哲学里有一句话特别通透：“为学日益，为道日损。”学东西的时候要往里加，但修行的时候要往外扔。现在的我们，其实都不缺信息，缺的是“留白”。 阿楠会把微信读书放手机首屏，把那些诱惑大的APP藏进深层文件夹；我也分享了去年在寺庙7天没用手机的经历——刚开始觉得天都要塌了，最后才发现，世界离开了我，照样转得挺好。 整理，本质上就是一场“能量回收”。 当阿楠帮客户把电脑里的几千个订阅理顺，用AI工具让大家过上更有效率并极简的生活，把家里的几百本书精简到几十本，那种轻松感其实是内在秩序的回归。 Vivian的话： 录完这期播客，我也在反思。我们总是在追求更多、更快、更先进的工具，却忘了工具的终点应该是生活。 就像阿楠说的，把这些数字杂音关掉，是为了让我们有更多的时间回家做做饭，陪陪家人，去外面散散步。 在这个AI浓度越来越高的时代，希望我们都能找回那份对生活的真实感。 去爱，去流汗，去吸那口最值得的氧气。 🕒 时间轴 (Show Notes) * 00:00 欢迎新朋友阿楠：从边境军人、优衣库店员到AI效率咨询师。 * 01:40 什么是“人生整理师”？为什么超级个体更需要被整理？ * 02:58 整理的层次：从部队练就的家庭收纳，到数字世界的系统规划。 * 04:43 谁在寻找整理师？70、80后高管女性的“高效追求”与AI认知差。 * 09:18 核心理论：商减（Entropy Reduction）。构建一套低能量消耗的人生系统。 * 12:52 工具减负：万物皆可日历化，把大脑从记忆中解放出来。 * 14:55 Vivian的狠招：三个月不处理的消息直接删微信？聊聊“极简社交”。 * 23:12 一人公司（OPC）的必修课：管理好自己，是AI化前的数字化前提。 * 32:18 数字资产安全：如果明天你的手机崩了，你和世界的联系还在吗？ * 38:45 技术预警：OpenClaw框架下的API泄露风险与ClawJacked漏洞。 * 41:56 别在AI浪潮里盲目“烧钱”：为什么你需要一个专业的系统架构师。 * 51:42 数字遗产：给80岁奶奶和未成年孩子的“数字翻译官”。 * 56:24 对抗ADHD与算法陷阱：如何通过主动设置保护稀缺的注意力。 * 1:02:17 人际关系的商减：微信好友10007人与800人的实验。 * 1:04:14 终极哲学：此生只跟爱的人吃饭，只吸值得的“氧气”。 📌 本期提到的关键词/工具 * 熵减（Entropy Reduction）：物理学概念，指系统从混乱回归有序的过程。 * OpenClaw：阿楠提到的AI Agents框架（需注意其安全防护）。 * 一人公司 (One Person Company)：利用AI杠杆实现高效产出的个体商业模式。 * 低熵管理系统：阿楠正在打造的个人效能提升方法论。 🔗 找到嘉宾 * 小红书：人生整理师（阿楠） 这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。我们也有听友群，小助手vx：Whereisvivian131

这场对话的契机，源于3月8日深圳龙岗那场引爆全网的OPC+小龙虾的活动。当天下午，楠姐作为主讲人之一在龙岗区人工智能和机器人署举办的“人机沙龙”上分享了AI时代的OPC一人公司话题。活动六点结束，六点半新闻已出，九点央视新闻转载，当天咨询电话激增数千。一切都在宣告：OPC的黄金时代，真的来了。 3月9日我和楠姐迅速的安排了一场深夜直播，两位南北遥望的创业者，前上市公司人力一号位+前头部创投投后一号位到AI原生的超级个体OPC，一起携手帮助创业者找人找钱找资源搞出海做增长，两位中女聊聊OPC创业搭子的实战与思考。拆解了AI时代“一人公司”的真实运营逻辑。没想到在深夜十一二点，线上直播依然有数百位伙伴和我们一样思考着同一个未来。 而且就在刚刚（2026年的3月11日的晚上7点）楠姐和AGI-X的罗X，还有阿里云香港，Google Cloud，无锡香港科创中心，香港创业联合会等等小伙伴又在香港举办了OPC的系列活动，让我们也感受了香港科创速度。 我们把直播录音精选也分享给大家，一起听听让央视新闻转载，让openclaw创始人点赞的一手干货，enjoy~ * 为什么是现在？OPC爆火的底层逻辑 OPC并非新概念，但在AI技术的加持下，它被赋予了全新的内涵和可行性。 技术的拐点：从“助理”到“员工” 过去几年，AI更多是“参谋”和“工具”。但以OpenClaw（小龙虾）为代表的“开放计算”范式，标志着AI从“问答机”进化为能真正“干活”的“数字员工”。它封装数字行为，实现长记忆与自动化学习，能替代大量标准化、流程化任务。 一个荷兰独立开发者Peter Levels的案例极具代表性：他凭借敏锐的商业嗅觉，在零员工状态下，开发了AI图片生成工具、室内设计AI等应用，其中一款17天即实现百万美金年化收入。这证明，发现需求、构建产品、商业转化的全链条，完全可以由“一个人+AI”完成。 * 像解构公司职能一样，解构个人能力 传统公司是围绕核心业务搭建的完整职能集合（研发、市场、销售、人力、财务等）。而AI原生OPC的核心思维是：像管理一家公司的架构一样，分析、拆解自己的能力，只使用自己的最长板。把短板、及一切可标准化、工具化的职能全部外包。 “外包”对象： AI工具：处理文档、财务填报、内容生成、项目管理。 技能市场：调用OpenClaw等平台上的现成Skills，完成营销触达、客户服务等。 牛人搭子：与不同领域的专家形成松散而紧密的合作网络，如南北分治、项目制合作。 就像电影工业的“成加班”：有活时，顶尖的摄影、灯光、服装等专业人士迅速聚拢；无活时，各自接单。OPC的创始人就是那个“超级个体”，而周围环绕的是随时可调用的AI与人类“专家云”。 犀刀见血：关于OPC与OpenClaw的冷思考 在热潮中，我们基于自身从前上市公司一号位、前投资投后一号位到OPC创业者的转型实践，必须提出几点尖锐观点： * OPC ≠超级个体，更≠个体户 个体户是生意人，核心是买卖。超级个体是能力突出的个人品牌。 OPC 是一个以公司化思维运营的微型商业实体。它追求社会价值与商业价值的平衡，有明确的营收、利润目标，有成本意识，有虚拟的“CFO”设定KPI。它的本质是商业模式的进化，是AI技术加持下，单人产出上限被打破、复杂产品得以构建的新形态。 * OpenClaw是利器，也有隐忧 OpenClaw（小龙虾）的爆发，在于它实现了“数字行为的封装与重放”，成为一个强大的非人类身份载体。但正因如此，必须警惕安全风险：它高度中心化，依赖本地网关。一旦出现类“ClawJacket”的漏洞，或本地数据被攻破，损失可能是毁灭性的。企业级应用必须进行独立的安全审计与架构设计。 * 成本陷阱 与小龙虾的每次交互，一句“Hello World”以来一回就要消耗三毛钱。若无精密的任务设计与闭环思维，成本会快速攀升。个人需精打细算，企业更需成本模型测算。 * Skills的选择的大坑 开源Skills市场固然繁荣，但质量参差。最佳路径是依靠可信的行业社群推荐，而非盲目尝试，以防业务逻辑漏洞或数据泄露。 * AI冲击的不是蓝领，恰恰是“高端白领” Anthropic的最新调研《人工智能对劳动力市场的影响》给出了冰冷数据：受影响最大的前十岗位包括计算机程序员、客服、数据录入、市场研究、财务分析、软件测试等。高学历、高薪、女性、亚裔群体受到的影响显著高于平均。 这意味着，年轻人职业的大门正在变窄。过去凭借专业学历获得好工作的路径正在失效。留给我们的，是从实验室到办公室的“窗口期”，必须在此刻重新锻造自己的核心能力。 * 我们的实践：从HR专家到AI原生OPC 楠姐拥有超过20年的人力资源与组织发展经验和创业服务经验。从2014年服务科创企业至今，见证了无数组织的兴衰。而我们自己，正是OPC的亲身实践者。 * 为何转型？ 传统的HR咨询模式，是“售卖时间”的专家服务。我们曾一小时收费999元做职业咨询，但这有天花板，且无法规模化。更重要的是，我们看到了组织正在被技术解构，个体的价值得以通过互联网和AI被无限放大。我们决定不再仅仅“为组织服务”，而是亲自下场，成为被技术赋能的“新组织”本身。 * 如何运作？ 南北搭子，功能互补：长江以北归薇姐，长江以南归楠姐。我们不是雇佣关系，而是基于绝对信任与能力互补的合作伙伴。薇姐长于商业敏锐、投资逻辑与技术架构；楠姐长于内容表达、IP打造与资源连接。我们每晚进行脑力碰撞，但日常业务高度独立。 * AI为骨干，人力为精英： 我们解散了早期的小型技术团队。现在，AI团队成员负责每日的信息搜集、账号对标、文档处理、内容初稿、项目管理跟进。人类团队只做三件事：战略决策、关键内容创作、高价值人际连接。例如，播客的选题，AI不如我们深夜一次聊天碰撞出的火花。 * 极致成本与杠杆意识 做OPC，必须将自己视为一家公司的CEO，拥有极强的成本意识。以前需要百万开发费的数据行研工具，现在用AI工作流搭建，成本下降两个数量级。我们将不擅长、低价值的事务全部工具化或外包，只聚焦于长板——我们对“人”与“组织”的深刻洞察，以及将之转化为内容与解决方案的能力。 * 提供的核心价值 从“雇佣时代”的HR，转型为“AI时代”的OPC架构师与陪跑者。我们提供的不仅是观点，更是经过验证的路径： 为迷茫者指路：帮助高学历白领，看清AI冲击下的现实，找到从“员工”到“自主商业”的转型切口。为创业者赋能：为早期OPC和初创公司搭建低成本、高效率的“AI+人”运营体系，规避技术陷阱。搭建生态社群：运营出海、AI、投资等主题社群，让OPC们告别孤独作战，在“同好在一起”的环境中，实现技能、资源与机遇的共享。 * 给OPC与自媒体创业者的核心建议 如果你想踏上这条路，以下是基于我们血肉经验提炼的建议： 心态准备：打碎思维的墙 * 告别“不行”思维： I人也能做好销售，专业背景不构成限制。OPC的第一前提是，你坚信自己具备商业化的全部潜质。接受全能角色：初期，你是自己的产品经理、销售、商务、客服、财务。这不是体力消耗，而是商业全局观的速成。追求“小而美”的确定：忘掉“改变世界、纳斯达克敲钟”的执念。学金枪大叔，设定一个合理的收入目标（比如1500万），达到后就享受生活。OPC是关于生活方式与商业成功平衡的智慧。 * 能力构建：三足鼎立 产品判断力：训练发现市场真实痛点的嗅觉。这比执行能力更重要。 内容分发力：AI时代，Storytelling（讲故事）是顶级能力。通过自媒体（视频＞图文，露脸＞不露脸）打造个人IP，是获取流量、信任与商机的核武器。创业第一天，就该是社交媒体账号开通的第一天。 持久运营力：做好注意力管理，在多头任务中保持专注。学会与AI协作，用项目管理工具（哪怕是简单的清单）清空大脑，推进事务。 * 行动路径：四步闭环 纸上谈兵：在一张纸上画出你的OPC蓝图。你的目标（3年收入/产品形态）是什么？你擅长什么？哪些必须外包（AI/人力）？找到搭子：找到1-2位能力互补、彼此信任的合作伙伴（不一定是雇佣）。找到你技术、法律、财务等领域的“专家云”朋友。 * 单点爆破： 选择一个你最有优势、最能产生现金流的细分点切入，用“AI+你”的方式跑通最小业务闭环。不要贪大。 * 融入社群： 绝对不要独自战斗。加入像龙岗OPC社区、出海社群、AI创业者社群等组织。信息的交换、技能的共享、情绪的共鸣，是支撑你走远的关键。 * 尾声：这是属于OPC的黄金时代 如果没有AI，没有OpenClaw，一人公司可能还停留在“超级个体户”的辛劳层面。但今天，技术给了我们真正的杠杆。早上醒来，你可能有五六个AI助手已就位，等待指令。 这不是一个容易的选择，它需要高度的自律、高效的执行。但更重要的，是找到那群能彼此呼唤的同好。正如我们在龙岗活动上所说，“OPC和OPC要在一起”。我们既是这条路上的实践者，也愿做大家的陪跑者与连接者。 从HR、投后到超级OPC，我们拆掉的不是公司的墙，是自我设限的墙。这条路，已然灯火通明。 （欢迎关注我们，获取后续关于OPC运营、AI工具实战、出海机会的深度分享。听友群小助理vx：Whereisvivian131）

在过去两周（2026年2月下旬至3月8日），OpenClaw北美社区的讨论异常火爆，但话题呈现出从“疯狂增长”到“安全危机”的剧烈转折。 这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。今天是Vivian的一次单口，继续聊聊Openclaw近期安全问题 第一个爆雷的是“ClawJacked”安全危机与紧急补丁 安全机构 Oasis Security 披露了一个高危漏洞，代号为"ClawJacked"。该漏洞允许恶意网站通过本地 WebSocket 连接静默劫持用户的 AI 代理。由于 OpenClaw拥有极高的系统权限，黑客可以借此执行 shell 命令、窃取 API 密钥或读取私密文件。 虽然官方在 24 小时内发布了修复版本（v2026.2.25 及更高版本）。但目前用户主流讨论集中在“如何安全配置本地网关”、“使用非主力机”以及“是否应在隔离的虚拟机中运行”。 OpenClaw安全报告解读 Oasis Security 对"ClawJacked"漏洞的披露不仅是一次简单的技术预警，更揭示了 AI Agent 类软件在权限边界上的一个系统性盲点。我们也一起看看报告细节。 这次攻击之所以致命，是因为它不需要用户点击危险链接、下载插件或授予任何权限，仅仅是“访问一个网页”就会触发。 绕过浏览器限制，浏览器通常有同源策略（SOP），但它不拦截向localhost（本地回环地址）发起的 WebSocket 连接。OpenClaw 的本地网关（Gateway）曾默认认为：既然请求来自localhost，那一定就是用户本人。因此，网关对来自本地的连接完全免除了频率限制（Rate Limiting）。攻击者在网页中嵌入的 JavaScript 脚本可以每秒尝试数百次密码猜测。对于弱密码或默认密码，破解通常在几秒钟内完成。（本地网关（Gateway）在设计上存在一个致命假设的原文"The vulnerability stemmed from OpenClaw's incorrect assumption that any connection originating fromlocalhost— or from within the computer itself — can be implicitly trusted."） 一旦密码匹配成功，脚本会静默地将攻击者的控制端注册为 OpenClaw 的“受信任节点”。此过程在后台完成，用户界面不会弹出任何确认窗口。 给予Ta“最高权限”的后果 由于 OpenClaw 的设计初衷是“代替用户操作一切”，一旦被劫持，攻击者等于拿到了你电脑的二号管理员权限。攻击者可以指令 Agent 搜索你的 Slack 聊天记录、读取浏览器 Cookie、翻阅本地敏感文件，隐私挖掘。获取你配置在 Agent 里的各种 API 密钥（如 OpenAI, Anthropic, AWS 密钥）。攻击者可以远程通过Agent 在你的系统终端（Shell）中执行任意代码，甚至控制连接到该 Agent 的其他 IoT 设备或手机。 修复 Oasis Security 提前向 OpenClaw 团队提交了 PoC（概念验证代码）。官方的反应极快，漏洞在v2026.2.25/26版本中被修复。强制引入了WebSocket Origin检查（只接受受信任域名的请求）和本地限速机制，并且所有的本地配对现在都必须手动点击弹窗确认。 Oasis 在报告结尾提出了一个深刻观点：AI Agent是企业中一种全新的“非人类身份（Non-human Identity）”。传统的安全治理是针对“人”或“静态程序”的，但 OpenClaw 这种“有身份、有凭证、能自主行动”的 Agent ，是安全合规之前没有关注到的漏洞。 如果你或你的团队在使用OpenClaw，请务必检查版本号。如果低于2026.2.26，建议立即断网并更新。 “影子AI、影子员工”带来的企业级风险 随着越来越多的北美员工开始利用 OpenClaw 自动化工作流，企业 IT、网络安全部门的焦虑达到顶峰。如：通过 Telegram 语音远程指挥代理进行代码 Debug、自动处理数千封邮件、甚至让代理通过 Android 辅助功能操控手机刷 TikTok。 小龙虾还没用明白呢，硅谷那边又出来了“IronClaw”钢铁虾。 你们还记得《Attention Is All You Need》的核心贡献者Illia Polosukhin嚒？ IronClaw 并不是一个松散的兴趣项目，其背后的力量非常雄厚，主要由Illia Polosukhin和NEAR AI团队发起并维护。 Illia 在 2026 年 3 月的 Reddit AMA 中提到，IronClaw 的诞生是为了实现“主权 AI（Sovereign AI）”——即用户应拥有并控制自己的AI 代理，而不是将隐私权拱手交给权限管理混乱的工具。 IronClaw明显产品思路是针对OpenClaw安全防御性升级版 IronClaw 的诞生带有明显的“拨乱反正”色彩，OpenClaw 因极高的自动化能力走红，但其 Node.js 架构和过于开放的权限设计导致了如ClawJacked 等严重漏洞。 NEAR AI 决定用Rust语言完全重写 OpenClaw 的核心逻辑，并在 2026 年 2 月正式推出IronClaw，定位为“安全、可审计、高性能的OpenClaw 替代品”。IronClaw 在功能上 100% 兼容 OpenClaw 的工作流，但在执行层做了彻底的隔离： WASM插件沙箱(Wasm-based Sandboxing) 不同于 OpenClaw 直接在宿主机运行脚本，IronClaw 的所有工具（Tools）和技能（Skills）都在轻量级的WebAssembly容器中运行。即使某个 AI 技能被植入了恶意代码，它也无法访问你的本地文件系统或网络，除非你显式授权。 凭证脱敏注入(Credential Shielding) 用户的 API Key 或数据库密码存储在TEE（受信执行环境）或本地加密库中。AI 模型在生成指令时，永远看不到原始的 API 密钥。密钥只会在网络请求发出的那一刻，由 IronClaw 的安全网关自动注入。 企业级CRM与工作流自动化 继承并增强了OpenClaw 的业务处理能力。它可以直接调取你的Chrome Profile（带 Cookie 和登录状态）去领英抓取数据、自动填写表单，或通过DuckDB进行本地 SQL 数据分析。提供了名为"Coding Agent with Diffs"的功能。AI 修改代码后，会提供类似GitHub 的 Diff 视图供用户确认，而不是直接静默覆盖。 性能数据：得益于 Rust，IronClaw 的启动速度小于100ms（OpenClaw 需 2-5s），内存占用仅约15MB。 对于OPC的开发者来说，IronClaw 的出现标志着 AI 代理从“极客玩具”向“生产力工具”的合规化转变。 为啥OpenClaw有漏洞，我们抛开功能看本质 从底层逻辑和来看，OpenClaw的本质不仅仅是一个AI软件，它是一套“基于LLM的个人操作系统协议（Personal OS Protocol）”。 * 本质是“数字行为的封装与重放” (Encapsulation & Replay)。 传统的软件（如 Office 或浏览器）是静态工具，等待人类输入指令。它将人类在数字世界中的“意图”转化为了“可执行的原子操作”。它利用 LLM 的推理能力，将模糊的自然语言指令（如“帮我背调这个候选人”）拆解为一系列浏览器点击、搜索、读库和总结操作。它把原本碎片化的、需要人类手动操作的SOP（标准作业程序）变成了可编程的、可自动触发的数字资产。 本质是“非人类身份(Non-human Identity)”的载体 与传统爬虫或自动化脚本最本质的区别。传统脚本是死板的，一旦网站改版就失效。它像一个“拥有你数字指纹的虚拟员工”。它带有你的登录状态（Cookie）、你的历史记忆（Context）以及你的决策偏好。它代表了“代理权（Agency）”的转移。当你运行 OpenClaw 时，你不是在运行一个程序，而是在授权一个“数字分身”代行你的社会职能（如回邮件、投简历、处理金融交易）。 * 本质是“极度中心化的本地算力网关” (Centralized Local Gateway) 尽管它提倡开源，但它的设计初衷是成为你电脑里的唯一入口。它连接了你的文件系统、你的浏览器、你的 Slack 和你的终端。它试图取代传统的“开始菜单”或“桌面”。 OpenClaw 的本质决定了它的危险性，所以在刚刚过去的一周硅谷对他的争议会这么大。正因为它本质上是一个“全权代理”，所以它没有安全边界。 对开发者而言：它是一个Agentic Framework（代理框架）。对创业者、OPC一人公司而言：它是一个Individual Scalability Engine（个人规模化引擎），让一个人能像一家公司一样运作。对安全专家而言：它是一个Massive Attack Surface（巨大的攻击面）。 IronClaw与OpenClaw区别 从功能实现的角度来看，IronClaw与OpenClaw的功能高度一致，但在实现路径和安全性上存在本质区别。简单来说，IronClaw 可以被视为 OpenClaw 的“加固版”或“企业级重构版”。它在设计之初就追求100%兼容OpenClaw的工作流（Workflows），以便让用户能无缝迁移。 为什么IronClaw会感觉“更难用”一点？ 由于加入了大量安全限制，你在初次使用 IronClaw 时可能会发现它比 OpenClaw 多了几个步骤，比如手动确认授权：第一次调用某个敏感 API（如 Stripe 或 AWS）时，IronClaw 会弹出硬件级别的确认窗口，而 OpenClaw 往往会静默执行。许多 OpenClaw 插件是即插即用的 JS 代码，而 IronClaw 推荐使用编译后的 Wasm 模块，这在开发自定义技能时门槛稍高。 开源社区治理的“吹哨人”vs卖铲子的只谈疗效不谈毒性的阶段性回避性宣传 就在刚刚的一周我们看到的大多数的卖铲子的人，给了陷入科技茫然的开发者们一剂强心针，觉得养龙虾就可以解决中年危机、解决科技带来的茫然无措、解决一切。 但没有吹哨人的开源社区，就好像一副没有说明书的猛药，回春了，但伤了肝肾。 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的铁腕治理在 Discord 和 Reddit 上引发了激烈讨论。比如说他在官方 Discord 严厉禁止讨论任何加密货币甚至有用户因提到“Bitcoin”被直接封号。Steinberger 回应说这是为了保持社区对“纯粹 AI 开发”的专注，避免沦为投机者的宣传阵地。虽然随后他手动解封了一些误伤账号，但这一强硬立场在崇尚自由的开源社区中仍极具争议。 我们不盖棺定论，Openclaw好，还是Ironclaw好，毕竟这仅仅是Agent产品的在时代长河里某一个一闪而过的产品形式。也无论开源社区里吹哨人的哨声争议对错。但有非共识，有新产品出来，总是一件清醒的好事。 20260310

这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 今天对话，William Fong博士是全球人工智能与数字化转型领域资深专家，在微软任职长达26年。 2008年，他主导将微软消费级基础设施改造为企业级云服务，三年内实现年收入突破5亿美元，最终成功说服时任CEO史蒂夫·鲍尔默全面押注云计算，奠定了Azure的雏形。2018年起，他执掌微软AI团队，推动并深化与OpenAI的战略合作，主导GPT-2至GPT-5系列模型的训练与应用落地，并为微软15万员工部署Copilot等AI工具，推动内部生产力全面跃升。 我也请他给与新一代的AI创业者一些实操的商业化建议和避坑指南，enjoy~： 他给AI创业者分享的方法论极具“攻击性”与实操性：用“20%预算强制绑定AI”倒逼组织转型；用“100万美元原型付费”过滤伪需求；用“真实演示哪怕断网”拒绝PPT主义。在他看来，AI项目的死亡往往不是技术失败，而是从一开始就没有人为概念买单。 Interview Recap: A Conversation withFormer Microsoft Executive Dr. William Fong 1. 关于 Azure 早期面临的挑战 CN: 在 2008 年孵化微软云（Azure）时，最大的挑战是将公司从“现货软件”模式转向“订阅模式”。当时微软的现金牛是每三年续约一次的本地部署软件。要说服领导层和客户接受订阅制，并将珍贵的数据从本地移交给云端，是非常困难的。 * EN: When incubating the Microsoft Cloud in 2008, the biggest challenge was shifting the company from an "on-premise software" model to a "subscription model." Microsoft's cash cow was on-premise software with three-year enterprise agreements. It was difficult to convince both leadership and clients to move precious data from their own servers to the cloud, where they feared losing control. 2. 与 OpenAI 的合作模式 The Collaboration Model with OpenAI * CN: 这种伙伴关系之所以成功，是因为双方职责明确。OpenAI 负责开发知识产权（IP）和前沿的研究天才，他们负责创造下一代 AI 模型；而微软的长处在于商业化、市场拓展以及如何在全球企业级市场实现规模化。这就像一场“婚姻”，双方各展所长。 * EN: The partnership was successful because of clear accountability. OpenAI focused on developing the Intellectual Property (IP) and providing the research talent for next-generation AI models. Microsoft’s strength was in monetization, go-to-market strategies, and scaling for enterprise. It was like a marriage where both sides brought their best skill sets to the table. 3. 如何推动 Copilot 落地全公司 How Copilot was Integrated AcrossMicrosoft * CN: 成功的关键在于 CEO Satya Nadella 的愿景。他认为 AI 是下一个转折点，微软不能重蹈错过移动互联网的覆辙。最实际的手段是“预算管理（OpEx）”：领导层规定，各部门 20% 的年度预算必须与 AI 挂钩，否则就会失去这笔预算。这种机制逼迫所有副总裁（VP）思考如何将 AI 融入现有产品。 * EN: The key was Satya Nadella’s vision. He saw AI as the next inflection point and refused to let Microsoft miss it like they did with mobile. The most effective tactic was budget management (OpEx): Leadership decided that 20% of a department's budget had to be tied to AI. If you didn't have an AI plan, you lost the budget. This forced every VP to integrate AI into their products. 4. 企业落地 AI 的成功要素 Key Success Factors for Enterprise AIProjects * CN: 首先是高层的承诺（CEO 级别的驱动），这能驱动公司文化和创新。其次是避免“全面撒网”，公司常犯的错误是试图在所有事情上加 AI。你应该选择正确的用例，设定明确的 KPI 和现实的预期，先测试几个成功案例，再像滚雪球一样推广。 * EN: First is top-level commitment (CEO-driven), which drives culture and innovation. Second is avoiding the "AI in everything" trap. Companies fail when they try to apply AI everywhere at once. You must pick specific use cases with clear KPIs and realistic expectations, prove success on a small scale, and then create a "snowball effect" across the company. 5. 从 Demo 到规模化生产 From Demo to Scalable Production * CN: Demo 只是为了视觉化概念，非常重要，但千万不要直接把 Demo 的架构拿去规模化生产。Demo 可以是“假”的或部分模拟的，但当你决定真正投入市场时，必须从零开始构建后端模板、工程代码、网络安全和可扩展的数据中心架构。 * EN: Demos are vital for visualizing a concept, but you should never use a prototype's architecture to scale into a real product. While a demo can be "faked" or narrow to show the concept, a real product requires building from scratch with robust engineering code, cybersecurity, and scalable data center infrastructure. 6. 商业化策略：Nice-to-have vs. 核心价值 Monetization Strategy: Nice-to-have vs.Sustainable Value * CN: 区分“好玩的功能”和“可持续业务”的方法是看客户是否愿意付钱。在微软，即使是原型阶段，我们也要求客户支付可观的费用（例如 100 万美元）。如果客户不愿为原型付费，说明这并不是他们真正的痛点。 * EN: The way to tell a "nice feature" from a "sustainable business" is whether customers will pay. At Microsoft, we charged customers for prototypes. If a group of customers isn't willing to pay a significant amount (e.g., $1M) for a pilot, it means the product isn't solving a real pain point. 7. 性能、成本与规模化的平衡 Balancing Performance, Cost, andScalability * CN: 这三个维度在不同阶段的优先级不同： 1. 早期： 只在乎概念验证（PoC），不在乎成本或规模。 2. 中期： 关注性能。例如 Copilot 需要 GPU 或 NPU 支持，否则体验很差。 3. 后期（上市）： 成本变得至关重要。随着规模扩大，你必须不断优化工程细节来降低单次调用成本。 * EN: The priorities of these three dimensions shift over time: 1. Beginning: Focus on Proof of Concept (PoC); ignore cost and scale. 2. Growth: Focus on performance. For example, a Copilot needs GPU/NPU support to avoid a terrible user experience. 3. Launch: Cost becomes king. As you scale, you must optimize and lower costs to maintain a sustainable business. #AI落地 #企业转型 #微软 #Copilot #OpenAI #产品方法论 #四为 #四为高管教育 《四时·友为》是由四为高管教育联合四为校友会发起的深度访谈栏目。我们持续对话在科技、商业与认知前沿的四为校友及四为生态圈的好朋友们，在AI重塑千行百业的时代，为前行者提供超越周期的视野、智慧与连接。 感谢四为为校友搭建这么好的和前沿科技业内践行者的对话平台，对我们孵化与投资优质的科技项目，或是提炼好的践行商业经验传播给创业者，有非常有价值。

这里是“Vivian在哪里”，这是一档和朋友们探索未知美好的播客栏目，我们讨论投资、科技、商业、成长，也聊聊职业身份以外我们是如何探寻美好生活的故事。 老话说的好，读史可以明智知古方能鉴今 林俊旸离开千问我们不用纠结大厂八卦、人事变动、是否有公司政治这类细节，来聊聊。大模型厂商从独立研究机构到人人都在走商业化的行业选择 硅谷就是一个国内AI大厂圈的镜像世界，林俊旸个人简历里的描述，也是一个特别典型的在AI技术的风口浪尖上“个人发展史”和“技术发展进程”、“AI公司的组织发展历史”的的高度重合。 Qwen 为何之前就能保持“独立研究机构”的形态，这就是国内AI大厂在面对 “颠覆性技术” 时的典型组织博弈。在很长一段时间内“只管练丹、不问卖丹”，这既是阿里巴巴特殊的组织战略保护，也是技术领袖个人意志与当时行业环境共同促成的结果。通过复盘这几年的“历史”，我们可以清晰地看到这种“田园牧歌”形态存在的逻辑及瓦解的必然。 我们看看可以类比的事件，在硅谷正在发生什么? * 埃隆·马斯克（Elon Musk）起诉 OpenAI这个事件的始末 这场官司已经从最初的“违约指控”演变成了一场涉及1340亿美元 赔偿要求、涉及欺诈与垄断指控的史诗级法律战争。 价值1340亿美元创始合伙人之间的撕吧 2015年，埃隆·马斯克联合山姆·奥特曼（Sam Altman）等人创立 OpenAI。当时马斯克是那个财大气粗且拥有顶级声望的“带头大哥”，他在硅谷到处拉人，打出的旗号是：“不能让 AI 被谷歌这种商业巨头独占，我们要建立一个非营利的、开源的组织，以此对抗 AGI 带来的生存风险。” 马斯克在早期不仅提供了约4480 万美元的真金白银，还利用自己的名望吸引了像 Ilya Sutskever 这样的顶级科学家。然而，2018 年马斯克因对公司控制权和“收购特斯拉”提议受阻而离队。随后，OpenAI 在 2019 年设立了营利性分支，并与微软深度结盟。马斯克认为，这不仅是“商业分歧”，更是彻底的“欺诈”。 * 诉讼时间线 马斯克经历了多次“撤诉再起诉” 2024年2月： 马斯克在旧金山法院首次提起诉讼。 2024年6月： 就在开庭前一天，马斯克突然无理由撤诉（外界猜测是因为当时他没能拿到足够有力的内部证据）。 2024年8月： 马斯克在联邦法院重启诉讼，这次火力全开，指控不仅包括违约，还加入了勒索、欺诈、共谋和违反反垄断法。 2025年初： 诉讼升级。马斯克试图通过财团出价974 亿美元 “恶意收购” OpenAI 的非营利母体以夺回控制权，但被 OpenAI 董事会驳回。 2026年1月： 法官裁定此案可以进入陪审团审判阶段。随后大量关键证据（包括 Greg Brockman 的私人日记、微软 CTO 的邮件）被解密。 * 关键证据 在法庭公示的证据中，三组核心材料成为了目前博弈的关键： 格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）的秘密日记。 这份被辩方律师称为“情绪垃圾”但被原告视为“冒烟的枪”的证据非常劲爆。马斯克方指控，格雷格在 2018 年至 2019 年期间的私人笔记中，曾多次流露出对转向营利模式的道德不安。其中一处文字提到：“偷走一个非营利组织的资产（技术和声誉）在道德上是破产的。”马斯克利用这一点来证明，OpenAI的领导层当时明知道这样做是错误的，却依然策划了对马斯克创始资金的“掠夺”。 早期的往来邮件及其截断。 OpenAI 此前公开了马斯克的部分邮件，试图证明马斯克曾同意过“为了筹钱可以适当商业化”的观点，并以此反击他“从未想过营利”的清高形象。但马斯克在最新的起诉书中补充了更多未公开的内容。他指出，他在邮件中同意的前提是“保持对 AGI 安全性的监督”，而奥特曼等人故意截断了上下文，向外界掩盖了他们为了获得微软投资而私下承诺“交出独家技术授权”的事实。 微软 CTO 凯文·斯科特（Kevin Scott）被披露的内部通信。 这份 2023 年底的邮件对马斯克极度有利。邮件显示，微软方面已经完全将 OpenAI 视为其内部研发部门的一个分支，并对 OpenAI 内部的研究干扰表示不屑。马斯克方主张，这有力地证明了 OpenAI 已经违反了其母公司章程，即“不为任何股东个人利益服务”，现在它已彻底沦为微软扩充市值的工具。 小结一下，马斯克不仅要求法官裁定 OpenAI 违反了最初的“创始协议”，还要求追回他在 2015-2018 年期间投入的所有资产增值，总金额高达 1340 亿美元。他主张，如果不是他的早期背书和资金，OpenAI 现在估值近千亿美元的股权价值根本不存在。 OpenAI 的反击策略则集中在“没有法律约束力的合同”上。他们辩称，所谓的“创始协议”只是在咖啡馆里聊出来的愿景，从来没有正式签署过一份叫做《创始协议》的合同。双方的法律战预计将在 2026 年 4 月进入陪审团环节。 这场官司的性质已经发生了变化： 再仅仅是合同纠纷： 现在的焦点是 “欺诈”。陪审团将决定 Sam Altman 等人在 2017-2018 年期间是否一边向马斯克要钱，一边在内部策划如何甩掉马斯克并拥抱资本。 如果马斯克胜诉，OpenAI可能被迫公开所有核心技术源代码，或者面临破产级别的罚款；如果 OpenAI 胜诉，则确立了“非营利组织转型营利企业”的合法路径。 * 根据最新排期，陪审团审判预计将在 2026 年 4 月 27 日正式开始。 潜在陪审员提供免费早餐是加州北区法院最高接待规格 陪审团预选（JurySelection）也是一个有趣的看点。根据2026 年 1 月至 3 月的最新庭审信息，本案的陪审团预选（Jury Selection）定于 2026 年 4 月 27 日正式开始。 目前，双方律师团在预选阶段的博弈核心在于“剔除具有极度偏见的潜在陪审员”。由于埃隆·马斯克和 OpenAI（以及背后的微软）都拥有极高的公众知名度和两极分化的舆论口碑，陪审员的选择将直接决定数千亿美金赔偿金的归属。 以下是双方博弈的四大焦点： * 技术理想 vs. 商业现实： 马斯克方的策略： 他们倾向于筛选那些对“非营利初衷”和“企业诚信”有高度认同感的潜在陪审员。马斯克的律师会通过问卷剔除那些认为“为了技术进步，商业化和闭源是必然选择”的人。他们希望陪审员相信：承诺就是承诺，不能因为现在值钱了就违约。 OpenAI 方的策略： 他们试图筛选出理解“现实生存压力”的陪审员。律师会询问潜在陪审员是否认为“一个研究机构需要上百亿美金算力才能生存”。他们想要剔除那些对“大型科技公司”有天然仇恨、或过度迷恋“开源理想”的人。 “马斯克个人光环”的博弈（创始人IP影响力居然也会在这里用？） OpenAI 的排斥点： OpenAI 极力想要剔除马斯克的“死忠粉丝”（即所谓的“Tesla/X 粉丝”）。他们担心陪审员会因为马斯克个人的英雄主义叙事而偏向他，因此会对潜在陪审员在 X 上的互动历史、是否拥有特斯拉股票进行严格审查。 马斯克的反击： 他的律师则在防范那些对马斯克有“政治偏见”的人（例如因为他收购 Twitter 后的言论而反感他的人）。他们主张此案应基于“合同与欺诈事实”，而非马斯克的个人推文。 “分阶段审理”的技术性处理 法官伊冯·冈萨雷斯·罗杰斯（Yvonne Gonzalez Rogers）此前暗示，她可能会采取分阶段审理（Bifurcation）。 诉讼时效： 陪审团首先要裁定马斯克的起诉是否超出了 3 年的追诉期。OpenAI 认为马斯克早在 2018 年就知道公司要转型营利，现在起诉太晚了。 欺诈定性： 如果通过了时效考核，陪审团才开始审理那本“格雷格日记”和邮件证据。 新增的关键证据是否准入 马斯克最近（2026年2月底）提出了一个关键动议：要求法官禁止陪审团听取 WilmerHale 律师事务所关于“奥特曼罢免事件”的内部审查结果。马斯克的逻辑，那份报告是 OpenAI 花钱请人写的，目的是为奥特曼洗白，会误导陪审团，让他们觉得奥特曼在管理上没有任何问题。OpenAI 认为这份报告能向陪审团证明公司治理是合法且经过外部审计的。 为了确保审判公平，法官已经下令在 4 月 27 日开庭当天，为所有潜在陪审员提供免费早餐，这在加州北区法院已经是处理“世纪大案”的最高规格待遇。双方将通过数轮 Voir Dire（陪审员面试），从数百名候选人中最终选出 12 位“普通人”，让他们来决定 AI 行业的未来格局。 我们也是硅谷科技发展历史的镜面投射，林俊旸“个人发展史”和“技术发展进程”、“阿里巴巴作为AI公司的组织发展历史”的的高度重合。作为阿里巴巴最年轻的 P10（资深总监/首席科学家），林俊旸无论跳槽还是离职创业，包括他自己pyq也发“我真的需要休息”。回顾阿里历史上对顶级技术人才创业都有很高的宽容度，林作为AI科技历史的可圈可点的年轻技术领袖，我们期待并祝福他。 20260306

AI时代最值钱的岗位叫Storytelling（讲故事） 在AI时代，代码和基础内容的生成变得廉价且同质化。能够通过叙事（Narrative）让冰冷的数字和技术产生情感连接、品牌溢价和市场认同的人才，变得极度稀缺且昂贵。Notion将其公关、社交媒体和网红营销部门合并，成立了一个 10 人的"Storytelling Team"。金融科技公司Chime也设立了"Director of Corporate Editorial and Storytelling"这一职位。所以最近都说，硅谷现在最值钱的岗位叫Storytelling（讲故事）。 Storytelling（叙事/讲故事）不仅是公关，更是战略（Strategy）。公司故事就是公司战略，如果你的故事都讲不清楚，你的战略就一定有问题。” 向公众表达，2026年所有的创业者、投资人都应该第一时间下场干的事儿，也是未来对你们复利最大的事情。就是，面对镜头叙事Narrative，今天我们就来聊聊科学的表达及其背后的科学机制。 用损失厌恶定义现状：痛苦的驱动力是快乐的两倍 乔布斯是这一招的高手。他从不先说产品，而是先树立一个“反派”（Villain）。每一个英雄故事都需要一个恶棍。你的产品是英雄，那么“落后的技术”、“糟糕的用户体验”或“高昂的成本”就是恶棍。 诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）提出过前景理论（Prospect Theory），人类对“失去”的敏感程度远大于对“获得”的敏感程度。简单的说就是，失去100 块钱带来的痛苦，需要赢得约 200 块钱的快乐才能抵消。 如果你先讲“功能”（获得），用户大脑的兴奋度是平化的；但如果你先讲“痛点”（潜在损失或现状的伤害），用户会产生强烈的避害本能。好用的讲故事的方式是先唤醒用户的“损失厌恶”。 从大脑的进化也能看出，最底层的边缘系统（比如说杏仁核）负责情绪和生存本能，而前额叶皮层负责逻辑分析和功能评估。当你向你的听众描述一个“不可忍受的痛”时，你会直接刺激听众的杏仁核，引发轻微的“战斗或逃跑”反应。此时，大脑的注意力反而会高度集中。 就好像今天和一个好朋友聊到亲密关系，我说男生最忘不掉的不是那个打情骂俏的，而是那个让他流过眼泪的女孩儿，或这个女孩儿存在的时间和他的某段痛苦悲伤经历共情时刻（比如亲人离开、低谷等）。也是这个逻辑，而痛苦属于生存（杏仁核）。只有通过痛苦打开了注意力的“大门”，逻辑层面才能被听进去。 用故事性表达一个理论：从防御到共情（相亲也用的上的方法） 你有没有发现2025年出来一大堆的视频播客，一大堆的企业家访谈。大家开始不讲管理、不讲产品了。所有接了商单的媒体老师都站在了科技的十字路口像新时代的蒲松龄一样，开始跟你聊你成长故事创业的故事。从听众的角度，认知心理学中有一个专有词语叫“叙事传输”是指：当一个人沉浸在故事中时，他的批判性思维会下降，感性认同会上升。 如果你直接讲功能（例如：我们的软件快30%），听众会自动进入“评估/防御”模式，开始找你的漏洞。但如果你讲一个“被低效折磨到崩溃”的故事，听众会产生镜像神经元（Mirror Neurons）共振。 大家如果参与过线下的相亲，就会发现1v1 Pitch的时候，那些相亲转化率最高的人，非常会讲故事，特别是成长之痛。痛苦是人类通用的语言。通过揭露痛苦，你让对方从一个“裁判”变成了一个“同行者”。 创业者的个人化叙事：将“创伤”转化为“使命”，也是硅谷非常崇尚的Founder-Problem Fit的逻辑。好的故事通常源于创始人的真实痛苦。这种叙事能建立极强的信任感和护城河。在公众传播中建立信任是一个很难的事儿。 将“个人创伤”转化为“企业使命”，在硅谷被称为"The Founder's Journey"（创始人之旅）。这是一套极其严密的认知信任构建系统。 投资人和想加入创业公司的人才最担心的不是创业公司没钱，而是创始人遇到困难会心力不够中途放弃。当对方感受到你的创业动机源于个人痛苦（创伤）时，这种动机被认知为“内源性动机（Intrinsic Motivation）”。内源性动机的解药就是解决那个曾让自己痛苦万分的问题（具有极高的执念和韧性）。 向你的听众展示“这是一个不可逆转的趋势”（Big Change） 为什么文字一开篇我在讲故事几乎约等于梳理战略。有一个朋友我俩讨论问题的时候经常给我说“我没想明白，我得慢慢再想一下”，这其实给我很大的启发。 我们要好好想一下，叙事的起点。不是你，也不是你的公司，而是花时间慢慢想清楚，这个世界正在发生哪些一个重大且不可逆转的变化。哪些是不可逆的时代洪流。比如2025年一整年关于AI的发生。 在面对公共叙事的时候，我们不能决定人们怎么想，但能决定人们想什么。当你宣布一个“不可逆转的趋势”时，你实际上是在重新定义行业的议程。 你把竞争对手锁在了“旧世界”。如果对手还在谈功能，谁定义了时代趋势，谁就拥有了行业的话语权。举一个最新鲜的案例：比如说我们还在high小白做Vibe coding那了什么融资的时候。马斯克在26年2月内部会又提到一遍，用AI原生模式搞研发从意图（Prompt）-> 二进制机器码（Binary）。开发软件将变成一种“意志的投射”。AI 直接输出可在 CPU/NPU 上跑的执行文件，中间的所有人类工序全部被“抹除”。 这种叙事方式绕过了用户的“反驳机制”，因为它讨论的是宏观环境，而不是你的产品好坏。 在创业圈Storytelling就是在融资时卖梦想，在招人时卖愿景，在销售时卖未来。 当我们在讨论创业者表达的时候，我们也慢下来思考一下，我们向公众表达什么？人们才会愿意在每天早上醒来时，为之去拼命。” 202600303 by V 如果你和你的团队希望寻求适合创业者、投资人、出海企业Storytelling的支持，也欢迎随时交流

【本期话题介绍】 这周六（2月28日），深北杭三地都在同步上演着关于“OpenClaw”小龙虾狂欢。大家在焦虑什么？又在兴奋什么？ 本期节目Vivian和大湾区超级联系人楠姐，进行了一场关于“AI提效”与“出海实战”特别是“香港作为出海第一站”创业公司如何运营公司主体、如何展业的深度对谈。 如果你正打算把业务推向全球，或者正在思考如何成为一名高净值的“超级个体”，这一期内容或许能帮你少走弯路。 【时间轴指南】 * 00:00 - 14:00 | 鲜活现场：深圳大湾区OpenClow小龙虾聚会见闻为什么大厂工程师和创业者都在焦虑“小龙虾”？ One Person Company（一人公司）正在成为现实：一个人如何管理9000人的互动？ AI应用提效：从写文案到“数字员工”的汇报闭环。 * 14:00 - 24:00 | 为什么出海第一站必须是香港？背靠大陆、面向全球的地缘与税收优势。 香港科创圈的两大核心：科学园（Science Park）与数码港（Cyberport）。 注册公司容易，开银行公户为什么花了8周？ * 24:00 - 36:00 | 那些年踩过的“坑”：香港创业的“在地文化”为什么在香港你必须习惯“收纸质信件”？错过一封信可能丢掉执照。 提高商务转化：为什么名片和纸质宣传单依然是香港展会的“硬通货”？ * 36:00 - 54:00 | 展会经济：初创公司出海如何通过“组团”薅流量要资源撬动杠杆？解析香港贸发局（HKTDC）的“展会日历”：春电展与秋电展的含金量。 9平米标准展位如何玩出40平米的大厂势能？ 初创企业出海宣传、获客、转化，ROI最优解 二创素材的秘密：如何在展会现场高效产出营销内容。 * 54:00 - 01:10:00 | 政策红利：港府是怎么给创业者真金白银的支持的？什么是拿到商业投资后，政府1:1配资的逻辑。 北部都会区与河套地区的未来机会。 香港不仅有金融和房产，高校背景的硬科技人才红利正在释放。 * 01:10:00 - 结尾 | 2026出海计划：和谁在一起，决定了你的边界从香港出发，连接硅谷GTC、德国IFA到拉斯维加斯CES。 “铁锅炖”社群：为什么我们需要这种“收起手机、撸起袖子”的线下链接？ 【附赠：出海第一站】清单 清单整理了对话中提到的香港核心科创机构、重要展会及政策的官方链接，方便你进行深度调研和资源对接。 1. 核心服务与科创机构 这些机构是出海香港的“必拜之门”，涵盖了政策咨询、办公室租赁及资金扶持。 * 香港生产力促进局 (HKPC)：提供技术转型建议、中小企政府资助申请。官方网站：www.hkpc.org * 香港贸易发展局 (HKTDC)：全港最大的贸易推广机构，主办各大国际展会。官方网站：www.hktdc.com * 香港科技园 (HKSTP)：位于大埔，靠近深港边境，硬科技及生物医药企业首选。官方网站：www.hkstp.org * 数码港 (Cyberport)：位于薄扶林，专注于金融科技、AI及Web3应用。官方网站：www.cyberport.hk 2. 对话提到的重点活动 * 香港春季电子产品展 (Spring Electronics Fair)时间：2026年4月13日 - 16日 活动官网与登记 * 香港·全球人才高峰会 (Global Talent Summit)时间：2026年3月中旬 官方信息中心：www.hkengage.gov.hk 3. 对话中特别提到的“1:1 投钱”及“北部开发”相关政策。 * 产学研1+计划 RAISE重点：对话中提到的 1:1 匹配资金，旨在促进高校科研成果商业化。 * 北部都会区发展策略 (Northern Metropolis)重点：深港协同发展的核心地带，未来科创企业落地的最优地理选址。 * BUD 专项基金 (BUD Fund)重点：资助香港企业开拓内地及海外市场的补贴（最高累计 700 万港元）。 【主播介绍 】 楠姐 执一管理咨询创始人，大湾区超级联系人。前上市公司人力资本一号位，深耕 AI+具身智能及智能硬件领域，助力多家创新科技企业完成从 0 到 1 的人才体系搭建与组织升级。作为英特尔大湾区创新创业中心导师，专注为创业者提供增长策略与组织赋能。运营个人自媒体账号"大湾区猎头一姐"，全网 10 万+粉丝，致力于通过内容曝光、资源链接与跨界合作，帮助创业者精准对接人才、资本与出海商机。希望立足香港，持续探索全球化布局，深度参与中国科技企业的国际化进程。欢迎志同道合的创业者、投资人与行业伙伴链接交流。 关注公众号：大湾区猎头一姐，邮箱联系：aisuperlink@gmail.com Vivian AI 超早期投资基金管理人及孵化业务负责人。前经纬中国、光源资本等头部投资机构投后一号位，深度参与百亿级人民币 PE 基金的投后管理全链路，横跨"募投管退"各环节。2025 年转型创业，聚焦 AI 原生赛道的超早期投资与项目孵化，探索以 AI Agent 工具重构投资工作流，现为多家科技创业团队提供早期资源链接与战略支持。 【互动方式】 * 如果你对出海、AI应用落地、港府政策对创业公司的支持及申请感兴趣，欢迎在评论区留言。 * 欢迎加入“香港创业联合会”社群。和我们一起2026全球科创展会出行拓展全球业务。可以加小助理微信：Whereisvivian131（请标注香港创业联合会）

中国春节前后，中国市场的漫剧市场异常火爆。无论是漫剧内容、还是AI漫剧制作工具都是近期在中国的vc投资人比较关注的创业生态。今天我们就来聊聊漫剧 目录： * 为什么硅谷投资人不讨论漫剧 * 海外短剧的下一步，是AI生成真人漫、精品漫 * 案例分析：乌克兰AI女人正在占领海外AI漫市场 * HOLYWATER的发家史 * 题材能在海外火爆大卖 * AI是怎么知道爽剧的爽点的 为什么硅谷投资人不讨论漫剧 “漫剧”（Motion Comics/ Manhua Drama）在硅谷投资圈确实是一个几乎处于“隐身”状态的话题。这是由硅谷的投资逻辑、文化差异以及产业结构共同决定的。 主要有以下几个原因： 1. 商业模式的“天花板”嫌疑 硅谷投资人追求的是极高的规模化能力（Scalability）和边际成本趋向于零的项目。在 VC 眼中，漫剧属于“劳动密集型”的内容产业。虽然它的成本比传统动画低，但它仍然依赖于具体的IP创作和人工后期。漫剧本身是一个消费品，而不是一个平台或工具。硅谷更倾向于投资“卖铲子的人”（如开发漫剧制作工具的 AI 公司），而不是生产“铲子里的内容”的公司。 2. 估值逻辑的错位 硅谷的估值体系基于技术溢价，而漫剧属于溢价能力较弱的内容行业。他们会认为这更像是一个传统生意，应该去找好莱坞的私募资金或横店的资方，而不是 Sand Hill Road（硅谷著名的创投一条街）的投资人。最理想的退出方式是 IPO 或被大厂高价收购。漫剧工作室这类公司很难实现这种爆发式增长。 3. 跨文化的“内容墙” 美国主流市场的漫画文化（如 Marvel、DC）更倾向于大制作影视化，或者直接保持纸质/数字漫画形态。介于两者之间的“动态漫画”在美国被视为一种低成本的折中产物，缺乏像东亚那样成熟的消费土壤和变现链路。 4. 短剧风潮的挤压 近两年，硅谷确实开始关注“内容+短时长”赛道，但注意力被真人短剧（ShortDramas）夺走了。真人短剧在海外（如ReelShort）的爆发证明了其在吸金能力和买量逻辑上的成功。相比之下，漫剧的变现效率（付费意愿和转化率）目前在北美市场尚未得到像真人短剧那样暴力的验证。 海外短剧降本后的下一步，是AI生成真人漫、精品漫嚒 根据 2025-2026 年的行业数据，海外短剧（不含中国大陆）已成长为一个数十亿美元级的市场。2025 年全球海外短剧应用内购收入估计已达到 38 亿美元，预计 2026 年将翻倍至约 78 亿美元。头部玩家以ReelShort、DramaBox 和ShortMax 为首。仅 ReelShort 在 2025 年第一季度的内购收入就超过了 1.3 亿美元。 美国是最大的金矿，贡献了全球约 40%-50% 的收入。 2. 付费意愿与商业逻辑 短剧付费模式让硅谷投资人看到了类似“游戏”的成瘾性：高 RPD（单次下载付费）： 北美市场的平均 RPD 约为 4.7 美元，是全球平均水平的两倍以上。 付费模式： 主要是“单集付费（按需解锁）”+“广告换看（IAA）”+“年度订阅”。对于热门剧集，用户为了看完80-100 集，往往需要花费 20-50美元，这已经超过了一张 IMAX 电影票甚至 Netflix 的年费成本。 暴利与风险并存： 虽然单部剧制作成本已上升至 15-30 万美元，但如果能跑通买量模型（ROI > 1.2，它就是一个高效的现金流机器。 3. 硅谷投资人关注短剧漫剧的视角？ 他们关注，但视角和咱们不一样。 硅谷 VC（如 Andreessen Horowitz, Fox Entertainment 等）并不投“剧组”，他们投的是： * 平台与分发算法： 能够像 TikTok 一样精准推剧的平台。 * AI 生产工具： 既然真人拍摄太贵（美国演员工会成本高、周期长），投资人极度关注能够直接生成视频的 AIGC 平台（如最近获投的 HOLYWATER、Genra 等）。 * 互动叙事： 结合 AI 改变结局、让用户与角色对话的“互动剧”。 4. AI 生成真人/精品漫是“下一步”吗？ 相比于传统真人短剧动辄 20-50万美元的豪赌与 2-4 个月的漫长周期，下一代 AI 生成的真人/精品漫正在通过技术实现“降维打击”：它能将制作成本大幅压缩至 1 万美元以内，并在短短 3-7 天内完成交付。更重要的是，它彻底打破了现实场景对视觉的束缚，让西幻、星际等高门槛题材触手可及 案例分析：乌克兰AI女人正在占领海外AI漫市场 HOLYWATER一个生于战时志在成为“短剧界的 Netflix”的乌克兰创业公司。 第一阶段：2020年 - “买量狂人”的流量实验 HOLYWATER 成立于 2020 年的基辅（Kyiv），两位创始人 Bogdan Nesvit 和 Anatolii Kasianov 并不是拍电影出身，而是做移动 App 的。早期他们就像典型的移动互联网创业者，什么火做什么。他们开发过手机壁纸（Artwall）、字体工具、视频剪辑，甚至还有祈祷类 App。他们极度擅长数据驱动的买量（User Acquisition）。这段经历让他们掌握了如何在全球市场低成本获取用户、并快速验证付费转化的“财富密码”。 第二阶段：2021-2022年 - 断臂求生，押注网文 IP 2022年，他们做了一个极为大胆的决策——卖掉了所有盈利的工具类App 组合（套现超过 100 万美元），将所有资源梭哈到“媒体科技（Media Tech）”赛道。建立 IP 库： 他们推出了网文平台 My Passion。利用其强大的买量能力，迅速在北美和欧洲的女性向（Romance）网文市场站稳脚跟。这为后来的短剧爆发积累了数千个经过市场验证的剧本（IP）。 第三阶段：2024-2026年 - 拥抱 AI 与好莱坞 产业链布局： MyPassion 提供剧本（网文）、My Drama 负责短剧分发、My Muse 负责 AI 漫剧和互动叙事。（这布局眼熟不，是不是所有的成功（挣钱）都有科学的路径） AI 降本增效：利用 AI 模型将单部剧成本压低到 15-20 万美元 2025 年 10 月： 吸引了美国传统影视巨头 Fox（福斯娱乐）的入股，双方宣布共同开发 200 多部短剧。这标志着好莱坞正式承认了这家乌克兰公司的分发能力。2026 年 1 月： 完成 2200 万美元 A 轮融资，由 Horizon Capital 领投，成为亚洲以外该赛道最大的单笔融资。 小结：Fox 投资 HOLYWATER 也释放了一个明确信号——主流影视巨头开始承认“竖屏+短时长”是未来的消费趋势，而 AI 是唯一的扩产手段。真人剧拍不了《黑神话：悟空》或《权力的游戏》这种级别的特效（太贵），但 AI 精品漫可以。在网文市场最火的“狼人、吸血鬼、玄幻”题材，AI 生成的效果往往比低成本真人拍摄更具“高级感”。 所以从“漫”到“剧”的模糊化，从静态漫画、漫剧（PPT 动态）、AI 精品漫（视觉效果接近皮克斯或真实电影，但由 AI 生成），所以可预见的未来“AI 生成真人漫、精品漫”在海外霸屏成为现实。 海外短剧漫剧最火爆的IP是什么类型 HOLYWATER 的 IP 发家史和目前火爆的类型，可以用一句话概括：从“网文套路”起家，靠“狼人霸总”续命，最后用“好莱坞工业化”破圈。 我们拆解一下ta旗下最火爆的 IP 类型： 1. 核心底色：极度垂直的“女性向”幻想（Female-Oriented Fantasy） 这是 HOLYWATER 的流量基本盘，也是其网文平台 My Passion 验证最成功的类型。 * 狼人与超自然（Werewolf & Paranormal Romance）： 这是目前海外短剧和漫剧最吸金的赛道。代表作： 《Alpha King's Hated Princess》。 核心套路： 禁忌之恋、命中注定的伴侣（Mate）、反转复仇、等级森严的狼群社会。 * 豪门黑帮（Mafia & Billionaire Drama）：代表作： 《Bound By Blood》（获得 2025 年 Webby Award 提名）、《Engaged to the Enemy》。 核心套路： 强取豪夺、契约婚姻、身份反转、黑帮家族间的背叛与忠诚。 2. 精品化转型：硬核动作与惊悚（Action & Thriller） 与很多只做“婆妈剧”的公司不同，HOLYWATER 正在试图向好莱坞看齐，增加大场面 IP。 * 黑帮动作剧： 强调运镜和剪辑质量，不再是简单的 PPT 漫剧，而是具有电影感的竖屏视频。 * 社会实验与现实主义： 与 Fox 合作后，他们开始尝试非虚构类或真人秀风格。代表作： 《Love or Dare》（首个真人竖屏现实秀，请到了 Netflix 知名嘉宾参与）。 3. 下一个爆款点：和你上头的IP的荷尔蒙社交 这是 HOLYWATER 区分于其他平台的最大特色，他们把 IP 做成了“和IP的荷尔蒙社交”男主 可以直接在 App 里 对话。会根据剧情逻辑和你的回答做出反应。这种“剧+聊”的模式让用户在看完剧后仍能持续付费。 4. 数据筛选出的“肉”（The "Meat" Strategy） HOLYWATER 的创始人曾提到，他们判断一个 IP 是否火爆会看三个维度： 1. 钩子（The Hook）： 前 30 秒是否能让人留下来（通常是冲突、性吸引力或巨大的视觉冲击）。 2. 情感密度： 每一集是否都有强烈的情绪波动（反转、羞辱、拯救）。 3. 视觉溢价： 尤其是 My Muse 平台上的 AI 漫剧，更倾向于做传统真人拍不了的、具有高度美感的西幻题材。 AI怎么知道爽剧的节奏？ AI 并不是真的“懂”情感，它对“爽剧节奏”的把握本质上是对人类成瘾性行为的数据建模。 在 2026 年的 AI 创作生态中，像咱们国内有些头部的视频创业类工具公司使用的 AI 模型，是通过以下四个层级的“算法调教”来掌握爽剧灵魂的： 1. 结构化“钩子”拆解 (Hooks & Beat Mapping) AI 模型会被喂入数万部爆款短剧的剧本和视频。它不看剧情，而是分析“节奏点 (Beats)”： 3秒定律： AI 会标记视频前 3 秒的特征（是否有扇巴掌、跪地、亮出巨额支票等强视觉冲突）。 黄金分割点：爽剧通常在 第 45-60 秒 安排一个反转，在 第 90 秒 安排一个巨大的悬念（Cliffhanger）。AI 通过大量标注，把这种“情绪起伏线”变成了数学公式。 2. 情感曲线检测 (Emotional Curve Detection) 现在的 AIGC 工具内置了“情感强度分析仪”。 * 冲突密度： AI 会统计单位分钟内的“冲突词汇”（如：背叛、离婚、首富、真香）和“视觉冲突”（如：下跪、扇巴掌、特效爆炸）。 * 负面-正面快速翻转： 爽剧的精髓是“先抑后扬”。AI 能够识别出脚本中受辱（抑）到打脸（扬）的距离。如果这一段太长，AI 算法会提示“节奏拖沓”，并自动建议删减冗余对白。 3. 用户留存数据的“反向投喂” (Retention-Loop Feedback) 这是 AI 最恐怖的地方。平台会把用户观看数据直接回传给生成模型： * 跳过率分析： 如果 80% 的用户在第 40 秒点击了跳过，AI 会分析这 40 秒的内容。它是风景太长了？还是废话太多？ * 强化学习 (RLHF)： AI 就像一个不断进化的编剧，它在数百万次“被用户划走”或“被用户点赞”的实验中，自动优化生成逻辑，直到它生成的每一秒都能精准卡在人类的多巴胺分泌点上。 4. “导演级”控制型 好的AI内容创业工具不仅仅是生成，而是提供“节奏编辑器”： * 角色一致性： 保证霸总在每一集都长得一样（利用 Character Consistency 技术）。 * AI 镜头调度： AI 知道在冲突爆发时自动切换为大特写，在展示财力时切换为低角度仰拍。这些“镜头语言”是被预设在模型里的“爽感模版”。 在 AI 看来，一部成功的爽剧 = [黄金3秒钩子] + [每15秒一次小冲突] + [每60秒一次阶级反转] + [结尾必留悬念]。 现在的 AI 甚至比人类编剧更了解“人性弱点”。人类写戏可能还会考虑逻辑，但 AI 只考虑 “留存率”。