姚旭做过百度搜索里的机器学习，在 Facebook 和 Instagram 待过，2016 年回国加入小红书，做社区从零到一。现在他是 NaukNauk 的创始人 CEO。

这期节目里，徐文浩和任鑫把他拉到线下，聊了 103 分钟。话题从“为什么用户不露脸”开始，一路走到 C 端产品怎么当 benchmark、视频推理成本、token 毛利、巨头补贴、代理人社交、亚文化破圈，以及创业者心理上的老。姚旭说话直接，遇到不同意见也不绕。

一个国内没人听过的 App，在北美攒了八千条评分 01:20

NaukNauk 的定位一句话能说完：给普通人做日常表达和交新朋友。姚旭把“普通人”划得很清楚，既不在企业里，也不靠创作吃饭。专业创作者和 pro consumer 不在他的目标里，他要的是过日子的人。

产品形态看起来像短视频社区。用户进来先选喜欢的角色，星球大战、哈利波特，或者自己家里养了多年的小兔子。然后做十几二十秒的动画，也能发图文。姚旭说，视频和图文都是外壳，内核是自我表达的机制。

App Store 八千到九千条评分，4 分以上，Google Play 差不多。用户六成多是 Gen Z，但不止 Gen Z。姚旭提到千禧一代，甚至沉默一代，有一位图书馆管理员用得很深。这个用户结构和“给 Gen Z 做产品”的直觉不一样。

NaukNauk 第一天只上了 App，没有做 web。姚旭想知道普通人真实的操作成本有多高。他们的 agent 很复杂，但用户侧只有一个入口：一张图，一句话，或者几段话，说你想表达什么。剩下的环境、情绪、起承转合，由系统理解。姚旭强调，不改变用户想表达的初衷，只帮表达更容易被共鸣。

NaukNauk 服务的是既不在企业里、也不靠创作吃饭的普通人。这个定位听起来简单，做起来难。普通人的表达诉求一直存在，难的是让表达被看见，还能交到新朋友。

暴风兵上台摇滚，小羊说想妈妈 06:39

姚旭解释产品切入点时，先讲两个抓手：底层技术有没有升级，场景里有没有新的文化诉求。NaukNauk 押的是后者。疫情之后，人们在时间、精力、情感上的投入增速很快。姚旭提到美国成年人在情感消费上的年支出，以及零售场景 20% 的增速。

用户带进产品的是心爱物件。一个用了 20 年、磨掉皮的小兔子，一个穿西装的暴风兵，一只给孩子买的小羊。姚旭说，这些 figure 是宠物，是孩子，是用户每天对视、对话的对象。年轻人脑子里跟它们对话的场景非常多。这种诉求被压抑了很久，Gen Z 成为主流之后才被看见。

有个用户叫 Brocky，让暴风兵组了一支乐队，开了一场摇滚演出。15 秒的小场景后来变成 10 分钟的曲子，乐队不停加入新角色，都是他柜子上、书桌上陪了他很久的物件。姚旭说，Brocky 想做的事是当 rocker，这辈子可能做不到，但让心爱的暴风兵替他上台，情感共鸣会更强。如果换成自己的脸，效果反而弱。

另一个案例让姚旭印象很深。一位刚生完孩子的妈妈，给孩子买了一只小羊，养着养着，她比孩子更爱这只羊。有一天她发了一条内容，小羊说：“我想我妈妈，但是我已经没有妈妈。”最后天空落下一根《阿甘正传》的羽毛。姚旭看完泪崩。这位妈妈在养孩子的过程里想到，自己的妈妈当年也是这样养她，但妈妈已经不在了。

这类表达在现有平台很难被接住。徐文浩说，他理解这种拧巴，因为“我想我妈妈”可以直接说，但成年人会带一点羞耻心，于是把它藏进一首歌、一个动画里。姚旭说，他们数了一圈中文媒体和英文媒体，发现没有平台能承接这种真诚的情绪，还能让陌生人产生共鸣。NaukNauk 没有私信，评论率却很高，一天活跃用户里有 20% 会评论。

姚旭对 AI Slop 的判断很直接。只做自己的脸，发出来对第三者没有感觉。“你变成蜘蛛侠关我什么事？”

你变成蜘蛛侠关我什么事？

人脸这件事，姚旭认为属于 TikTok 和抖音，属于已经有真人出镜和特效生态的平台。创业公司再做一个 AI 加自己形象的产品，很容易变成一次性娱乐。它增长快，但很难产生真正的自我表达。NaukNauk 早期就明确，人脸不属于他们。

C 端产品本身就是 benchmark 26:13

姚旭说，NaukNauk 的 agent 第一天就很复杂，只是没有暴露给用户。他们早期走过 3D 建模、骨骼绑定、动画的路线，在 iPhone Pro Max 的深度摄像头上做过尝试。后来有用户了，这条路线很快被打输。姚旭说，决策不痛苦，比不过就死。

Vigo 那一波火过，3D 加骨骼绑定的路线也热闹过。姚旭认为，底层模型能力一提升，小一号的公司很难坚守自己的技术路线。水涨船高，守不住。真正重要的是把 eval 体系搭好，知道自己有没有在进化。

C 端产品每天在替模型做 benchmark 和 eval。用户在用不同的 agent、不同的基座模型做表达。哪个表达成功率高，哪个更有感染力，读者买不买账，团队第一时间能看到。工具侧反而更难，因为用户会选自己想用的工具，eval loop 依赖外界。C 端有自己的闭环。

姚旭提到 Seedance 2.0 之前的几个版本，行业里 benchmark 吹得很好，在他们自己的评估里进不了前三。当时他们评估下来，可灵 1.6 是值得记住的版本。姚旭说，可灵 1.6 像妙手偶得，不一定来自巨大投入，但它踢开了一扇门，后面才有 2.0、3.0 的故事。他甚至不知道 1.6 是谁主导的，但认为这个版本值得被记住。

这段对话里，徐文浩和任鑫追问技术路线和 eval。姚旭的回答很产品经理：不要迷信公开 benchmark，拿自己的用户和高活跃用户当裁判。表达成功率、读者共鸣、评论率，这些数据比榜单更硬。NaukNauk 的用户结构也帮他们做判断，六成多 Gen Z，也有千禧一代和沉默一代，不同人群对“好表达”的反馈不一样。

姚旭还提到，产品第一阶段是用户带着自己的“孩子”表达。第二阶段观察到评论率高，用户表达完之后有很强的进一步了解对方的欲望，想认识你，想跟你一起玩。这个观察后来长成了代理人社交的设想。

每秒一两分钱的视频，和 80% 毛利的 token 33:21

聊到成本，姚旭给了一个很具体的数字：视频推理的真实成本，他们能做到每秒一到两分人民币。徐文浩确认了一遍，这么低。姚旭说，他们不抽卡，用户一次发布大概占 70%，剩下 30% 是自我要求特别高的人反复调。

这个成本来自后训练的开源模型。姚旭说，他们不做预训练，做不起，站在开源生态的肩膀上。三个月前，他们基本用自己的模型，之前也经历过完全输掉的阶段。现在打赢了，新的问题是平衡 GPU 的波峰和波谷。

视频推理的真实成本可以压到每秒一到两分人民币。这个数字让“普通人用视频表达”这件事有了商业可能。姚旭不想让用户每个月花很多钱，他希望物美价廉，让更多人用起来。NaukNauk 的收入绝对值按 ARR 算比不上别人，但他们尽量把成本压到最低。

话题转到 token。姚旭说，前沿模型的推理毛利超过 80%。这个毛利在 frontier 模型上合理，做预训练花了那么多钱，理应享受一段窗口期。但在大众化场景里，80% 毛利过高。价格折半，毛利还有 60%，要打到骨折才会降到 20% 左右的正常水平。普通人场景里付出的价格是虚高的，大部分被基座模型吃走，应用层没有拿到。

卖 token 的生意，姚旭分成两类。一类是追求 ARR 讲故事的公司，把 ARR 撑高，估值变高，渠道本身有价值。另一类是价格不透明时的套利，中转站、便宜卡、谁补贴去哪里拿。两类生意都存在，标准化之后会越来越难做。

徐文浩提到巨头的补贴。如果 NaukNauk 做到百万 DAU，TikTok 一定会抄，也会补贴。姚旭的回应是，那很荣幸，我们现在不配被这样提及。他没有把竞争说成完全没机会，但很清楚创业公司要在巨头看不上的模糊场景里找新品类。越靠近可标准化定制的工具，竞争越惨烈。越靠近人、越难定义场景，越适合创业公司试。

姚旭用 CPU 时代做类比。Lotus、Excel、PowerPoint、Salesforce，这些办公效率工具的问题可以被明确定义，一旦成型，产品长得一模一样，最后拼 timing 和品类定义。C 端死亡率最高，但最终出现大生意的也是 C 端。创业公司啥也不是。它能做的，是看有没有机会开创新品类，优化一点点不是重点。

让“娃”替你出门，但别让 agent 替你做人 48:03

NaukNauk 的评论率高，用户表达完之后想认识对方。姚旭打了个比方：我养狗，你养狗，两只狗在公园碰面玩得很开心，我顺便问你它多大了，下次约着一起去公园。NaukNauk 想做的代理人社交，是用户带着自己的“娃”去公园，让娃和别人的娃玩。

再往后一步，娃可以自己出去玩。它跟隔壁家小姐姐的女儿玩，今天一起去了上海，一起去了纽约。回来告诉主人，我今天认识了一个新朋友。姚旭说，这本质上是 agent 之间的社交。徐文浩想到旅行青蛙。姚旭说，旅行青蛙会带明信片回来，但没有认识新朋友。NaukNauk 的“娃”会跟别人的“娃”产生关系。

姚旭反对用 agent 替代真人，只接受让“娃”替用户出门社交。他说得很重：用任何 agent 去替代你、替代我、替代任鑫，完全没有道理。这是价值判断，也是人的个性判断。每个人都有自己的位置，agent 不能替人做人。

徐文浩追问，这算不算屏幕时间之外的场景。姚旭说，手机是重要的一块屏幕，但终端不止手机。他没有剧透具体硬件。这个信息留了个口子，也说明 NaukNauk 不把自己只定义成一个手机 App。

聊到情绪消费，姚旭举了旅行青蛙。一天开了很多会，回家路上只有一个人，看到青蛙去了隔壁城市，带回来一张明信片。那种共鸣是“我不孤独”。这个世界除了效率、ARR、ROI，还有情感的东西。姚旭说，现在正儿八经给普通人提供情感表达、情感共鸣的新产品很少。

他提到拓竹和乐高。拓竹新增用户里六七成是 toys 和 hobby，大家买来是为了做自己喜欢的东西，制造过程的快乐比品质更重要。乐高过去七八年几乎斜向 40 度增长，疫情帮了大忙。Whatnot 是过去十年美国本土长出来的 consumer 产品里唯一能打的，起家品类是直播卖货，用的还是 TikTok 教育出来的直播能力。这些例子都指向同一件事：普通人的情感和兴趣消费在变大。

亚文化破圈之后，普通人去哪儿被看见 1:02:23

徐文浩觉得 NaukNauk 更像亚文化圈层的社交，像 80 年代电子游戏刚出来时那群年轻人聚在一起。姚旭说，这个观察对，但亚文化在英文世界已经破圈了。中国、日本、韩国是文化版本领先服，游戏、动画、漫画长大的用户很早就形成了亚文化。英文世界一直是 follower，疫情之后才正儿八经进入主流视野。

他举了 anime 这个词。过去一年到五年，搜索量最大的是日本，增量最快的国家是美国。疫情之后，美国或者说整个英文世界跳过了亚文化阶段，直接进入主流。媒体开始吹“2.5 次元”。姚旭给了一个数字：美国过去一年，以亚文化定义，在实体商品上花过 10 美金以上的人有 45%。这个数字放在零售统计里很惊人。

亚文化在疫情后进入英文世界主流，2.5 次元成了新词。姚旭的判断是，这批人长大了，变成社会主流，审美、消费趋势、潮流文化会被他们定义。Gen Z 今年大概 15 到 30 岁，再过几年全部成年，世界会变样。

但 NaukNauk 上线后的数据比计划复杂。站内最大群体是 Gen Z，六成多，也有千禧一代和沉默一代。姚旭提到一位图书馆管理员，用得很深。用户结构比单一年轻圈层复杂，普通人里也有各种年龄的孤独。

徐文浩补充了他做对话 AI 服务时的感受。他当时要求团队到一线聊天，聊下来的强烈感受是，世界上没有人好好跟他说过话。那些人极度渴望被看见，渴望有人听自己说话。徐文浩说，有些站点数百万 DAU，每天泡两个小时，背后可能只有两个人在运营。

世界上没有人好好跟他说过话。

姚旭接这个话，说普通人活得好不好，主流媒体不关心。现在的 social media 和 social 关系不大，它是 media。平台发展到中后期，专业内容会吃掉 90% 的流量。普通人原始的自然表达没有机会。NaukNauk 上线时，团队去 Instagram 给那些发了内容、有审美、有表达欲、只有 20 个粉丝的人发私信，问要不要来试试。第一个月最大的危机是储备不足，第 28 天还是第 30 天，突然几万人同时访问，所有东西都崩了。

徐文浩挑战：TikTok 上也有真情实感，也有 AI 加真情实感，还有大制作。推荐算法可以精准推到喜欢羊、最近跟妈妈吵架的人。姚旭的回应是，现实里这帮人就是没人看。每个平台都有偏好。NaukNauk 的优质内容放到 TikTok 上也没什么人看。横屏长视频放到抖音，节奏、受众、用户心智都不对。

这期「AI 炼金术」反了过来。平时坐在主持位上的任鑫成了嘉宾，采访他的是晓辉博士（袁晓辉），新可能实验室主理人、前腾讯研究院创新研究中心主任。两个人聊了 135 分钟，从计算机奥赛、新蛋网管培生、写博客被刘强东助理转发，聊到今夜酒店特价被携程按在地上摩擦、京东到家、2015 年做 AI 助手 Get 成为先烈；再聊到 2023 年重回 AI 世界之后，他为什么选择「先卖再做」、每三个月试一个产品、不融资。

后半段是给普通人的：日更焦虑怎么破、离开大厂怎么安放自己、HRBP 怎么借 AI 抢地盘、没有资本怎么推广产品。任鑫说话像在饭桌上聊天，金句密集但不装，晓辉博士的追问稳准狠，经常一句话把话题从抽象拉回具体。

从奥赛、电商到写博客被刘强东助理转发 04:36

任鑫是学计算机的，搞过计算机奥赛，写算法。大学毕业后的第一份工作在中国新蛋网做管培生，轮岗把所有线都走了一遍，在美国连仓库里的活也干过。大部分时间待在营销部门，这决定了他后来的职业标签：数据驱动的营销。

美国那家公司工作不饱和，用的是全世界最先进的工具，有什么需求多海岸飞过来一个团队讲解。他闲得慌，开始写个人博客，写怎么用数据分析看营销活动效果、怎么做漏斗分析、怎么设对照组。博客很小众，没什么人看。

转折来自一个贵人。刘强东当时的助理刘爽，在一个电商论坛上把他的每一篇博客转过去，疯狂吹捧「这个人太牛逼了」。任鑫自己试过把内容转上去，没人看；刘爽转就超级有人看。他后来总结：「还是要大 V 带一下。」这一带，国内创业公司的联创机会、大厂的高位置全来了。他在美国的职位可能还要够一够才到小中层，国内给的位置直接跨了好几级。

所以创业这件事，他回头看，误打误撞的成分很大。联合创始人忽悠他去北京，说方向定了、投资搞定了，到了发现啥都没有，完全的草台班子。最初做的产品跟酒店无关，是一个类似微信群聊的工具，当时微信还没出来。做着做着觉得基因不对：明明做的是社交网络，脑子里想的还是怎么赚 O2O 吃饭抽成的钱。后来跟酒店行业的朋友聊到尾房销售，一拍即合，才有了今夜酒店特价。

营销这件事他确实擅长，甚至比干活更擅长。今夜酒店特价当年在国内所有商业财经杂志至少上过两遍，中央电视台经济半小时报道了 15 分钟，哥伦比亚电视台专门飞过来。他的总结是叙事成功。现在他给几家硅谷公司做营销顾问，讲叙事。但对外定位，他更愿意说自己是做产品的，因为「营销听起来不好听」。

做东西贬值一百倍，所以先卖再做 16:08

晓辉博士提到一个现象：社交媒体上大家天然觉得做技术的比做营销的高人一等，乔布斯当年都被质疑懂不懂具体技术。任鑫接过话，给了一个很清楚的算术。

假设过去「把东西做出来」和「找到人买」两件事同等重要、同等稀缺。现在 AI 取代的是把东西做出来的能力，这部分供给多了一千倍，这个能力在市场上贬值了大概 100 倍。做东西太简单了，一个晚上就能 copy 一个 Photoshop。他自己录播客老断线，因为用的是国外软件，录着录着大家说，待会让 Claude Code 帮我们写一个吧。

所以他的建议非常直接：想创业，先卖东西，先不要考虑做东西。

你应该先卖，卖完再做，先把钱收了，或者至少把订单先收了。

他自己正在实践这件事。因为经常在商学院讲课，每周有三四个企业家问他公司该怎么 AI 转型，但他很难赚到钱，于是想做一个能规模化卖的产品。AI 转型里最标准的一段，是梳理业务、寻找机会、判断哪些机会能用哪个 AI 搞定，以前靠咨询顾问做，现在可以压到一个 agent 里，让 agent 给 CIO 派活，人类只做三件事：定大方向、帮 AI 拿 context 和 token 权限、搞关系打杂。

产品一行代码还没写，demo 做了不少，他直接在企业家社群里吆喝：四周五万块，帮你的组织转型、把 FDE 团队培养出来，但你必须每天完成我给的作业，做到了钱全退。很多人下单。

然后第一次开会他就发现，客户根本没听产品是什么，买的是这个人：能上台讲课应该挺牛，讲得挺有道理，想找他聊聊自己公司的 AI 到底该怎么干。大家买的根本不是这个产品。他自嘲，那一刹那跟机场里那种营销大师是一类的，客户需要的是一个大师来诊断一下，这点小钱赶紧先打了，免得以后涨价。

客户真正需要的，比他设想的位置更早。他以为客户缺的是每天执行什么任务、缺什么样的人才，结果大家连宏观上该干嘛都还没想清楚。他们要的是让脑子变清楚一点，知道 AI 跟自己的关系到底是什么。这个产品没做成，但死得比较快。现在他用这些交付磨新产品，逻辑是：先卖掉，先有客户，再从真实需求里找一个产品。服务中发现有人买单、毛利够高、能复制，才产品化，其他的能不产品化就一概不产品化。

老板只需要想清两件事 27:18

任鑫在商学院经常遇到企业家跟他讨论架构：听说有个新架构，用它做一个东西一定会改变行业。他的回应很粗暴：你说的很好，我今天晚上开工，明天就能做出来，做出来你打一千万，打不打？不打的话，一百万打不打？

他说不要讨论技术细节，假设我都能搞定，无非是技术，无非是钱，搞不定六个月之后等技术升级。真正要想清楚的是两件事：第一，这件事做成了对你到底有多大价值；第二，明天交货的时候，你有没有办法检查我有没有忽悠你，你的测试集在哪里，评估标准在哪里。

大部分传统老板想不清楚技术，是被一帮人忽悠。这两件事想清楚就够了，其他的有技术人员帮你想，免费的也行，收很贵的钱也行。不要浪费时间纠结这个技术那个技术。

晓辉博士顺着这个往下讲。她这两天在打磨视频工作流：直播对谈的录制怎么加字幕、加标题、加包装，什么样的东西算满意，一开始根本说不清楚。只能跟 AI 一遍一遍磨，渐渐知道自己品味和审美在哪里。她的结论是：把标准说出来，这件事你就做完了。有了 AI，有目标、标准又清晰，人基本上就不用干活了，人要做的是把标准清晰定义出来。

定义出这个标准的过程，就是你在干活的过程。

任鑫补了两种找标准的办法。一种是从过去成功经验里挖：让客户给几万条历史数据，偷偷藏一千条做测试集，输入和成品之间的黑箱就是标准。另一种是把工作流设计成能自我强化的系统：他让 AI 按他的口味从播客里摘内容，通过飞书发知识卡片，卡片带「要」和「不要」的按钮，AI 每天根据他的选择总结口味，每周再复盘一次防止过拟合。像刷抖音一样教 AI，不需要自己写出来。

2015 年的 AI 助手，背后其实是真人 33:43

2015 年做 Get，比 ChatGPT 早八年。任鑫说，当时脑子里的第一个词反倒不是人工智能，是 O2O。所有人都觉得衣食住行的服务最终都能通过移动互联网满足，但当时大家做的都是标品：打车、订房、订咖啡。非标需求没人管，比如孩子不听话、公司年会要 800 个红酒杯。他们想做 uber for everything，做路由就必须加一层 AI。

当时的 AI 水平「很烂，完全没法用」。他讲了个段子：他们的语言理解能力、对话流畅程度远超 CV 和市场上所有模型，因为背后放了很多人。AI 做不到通用，只能切细分品类，一万人订咖啡就把订咖啡那段稍微加点 AI，前面还是得有人接。还做过识别用户心情、帮人减肥的子项目，能预测明天上秤重一点还是轻一点。技术不成熟，市场也打不开，没人记得你是干嘛的。

晓辉博士问他，是不是犯了从技术出发找解决方案的错误。任鑫说两头都错了：

它既不代表我从技术出发，也不代表我从市场出发，它是从一个口号出发。

上一轮今夜酒店特价吃到移动互联网红利，他后来归结为百分之百运气好，但当时以为是自己牛，外界评价也看好，就产生了错误预期。被携程踩死卖给京东之后，心里憋着要做个大的，为做大而做大，uber for everything 就是当时能想到的最大的东西，但它只是个口号。

中间还有一段：京东的钱没拿完就走了，因为 vesting 没到期。当时 O2O 市场疯狂，身边所有朋友的创业公司都在指数级增长，这个月一天 100 单，下个月 1000 单，再下个月 1 万单。他待在大厂里，感觉世界呼啸而去，自己被时代淘汰。后来才醒悟，大家都是靠补贴补出来的数据。但在当时，那个感觉是真的。

袋鼠去了新西兰，就该改签 45:50

第二次创业留下的是 PTSD。第一次创业他是二股东，压力有高个子顶着，过程还挺开心，上杂志、代表公司营销。第二次做大股东、做一号位，焦虑深得多，而且靠个人努力和智慧解决不了：选错了大事，还得硬扛。当时其实有非常多选择在眼下，比如减肥那个子项目是盈利的，但被「做大做强」的逻辑裹挟，居然想把它关了。

问他想给第二次创业时的自己什么建议，他只说了一句：早点关公司。然后用一个比喻展开。

假设你国庆要去澳大利亚看袋鼠，票订好了，BP 里写的理由是你喜欢袋鼠。出发前一周，你知道澳大利亚的袋鼠都去新西兰了。按之前假设保持一致，你应该改签去新西兰，或者干脆不去。但你会说，机票都买了，几个朋友都上船了，投资人会不会觉得我把事做砸了。Ego 在那里，于是你给自己找新理由：澳大利亚天气好，海岸线听说很漂亮。

当时他们做对话式 AI 助手，一系列假设应该在一年之内被证伪：非标需求市场能不能成立、AI 会不会很快成熟。一年之内证伪了，这事就该结了，后面只是挣扎。

他的反思是，哪怕要坚持，也是另一种做法：赶紧把公司关了，把钱还给投资人，自己或几个人不拿薪水慢慢探索。但凡有团队，你就要考虑几个好闺蜜的心情，就必须在这个方向上做点什么，特别浪费钱和时间。把原有那坨东西保留在那里，不叫坚持。是 EGO 把他卡住了，早关早了。

晓辉博士也讲了类似的经历：做基于地图的 SaaS，给地产商拿地做决策支持，后来地产不行了，收不回钱，想转型做 REITs 领域的同花顺、万得，发现中国 REITs 市场根本没起来，拿自己的钱烧到受不了才关。两个人都同意，有些坑必须自己趟一遍。任鑫用强化学习打比方：没有疼痛或者爽感，那个学习都是假的。听道理、看书，只是在脑子里加了一个 RAG，没有改变神经元。他还引了王小波的故事：王小波带侄子玩几天，告诉他「别人的苦难是你灵感的源泉」。

关掉大脑里的后台进程 1:03:31

晓辉博士今年 8 月从腾讯离职。离开的原因她说得很清楚：大厂再不怎么卷，还是大体系里的一颗螺丝钉，要完成跟自己想做的事不一致的预期。而且创过业的人很难长期回大厂上班，三五年就到顶了。当时她觉得上班、带娃、自媒体只能三选二，自媒体给的正反馈非常直接，甚至觉得每天发那条视频比上班更有价值，于是选择出来。

出来之后并不轻松。她坚持短视频日更，一停下来就焦虑。离职前有一段时间两个周末没日更，在家大哭了一天，觉得失去了对自己的掌控感。国庆给自己放了两三天假没日更，发现睡觉也好了，状态也好了。

她这两天悟到的一点是：要把大脑中很多的后台进程一个一个都关掉。要不要买保险、孩子的作业要不要管、答应别人的交付还没做，这些事同时在后台跑，占满注意力。她决定孩子的作业不管了，让他自己面对；新可能实验室的视频号注册好、视频发出去，又 close 一件。有些事 close 不了，就给自己一个节点，到那个节点再处理，但必须有一个结论。

任鑫的做法是丢给 AI。年度计划都让 AI 看着，定期检查，有些事跟 AI 讲「最近不要烦我，到什么时候再催我」。脑子不要留这些，太累了。

两个人也都提到「以后一定会更糟」这句话背后的东西。任鑫说，世界上绝大部分人最后不会成为张一鸣，普通人做一件特别大的事情，大概率会砸掉。砸掉之后，当时觉得生死攸关的新版上线、大 campaign，全被最后的结果掩盖掉，who cares，APP 都消失在历史尘埃里了。他现在把健身、陪娃玩的优先级放得更高，说不定过两年都没工作了，不用太担心。

晓辉博士说她受《臣服实验》最后一章冲击很大：作者功成名就、公司上市被收购，最后一章讲被美国政府起诉，因为公司里一个人财务造假栽赃高管，整个公司被冻结，三五年时间搭进去打官司。一个天天冥想、心神安定的人也要经受这种偶然。她反思自己一直过得很紧：一个月写 6 万字日记交给 AI，跑 36 公里，冥想、健身、上班、挣钱、带娃，没有娱乐时间。看到这里觉得可以放松一点，甚至打开了一部电视剧。

转型的愿景里，得有「我」 1:41:23

晓辉博士现在的主要收入来自讲课和培训。企业找她讲 AI 组织转型，她讲的内容本质上是消除心理障碍：很多人不是能力问题，是不信、不愿意、没有动力拥抱。她让大家看到这件事对自己的价值、趋势是什么、浪潮之下自己能做什么，把认知成本和心理负担降到最低，再介绍一线 AI native 公司的最佳实践和可执行动作，比如这周、下周、下个月干什么。

她给自己的角色定位是两个：CEO 想不明白的时候，帮他照一照，看清楚一些事情；想明白了要让中高层达成共识的时候，需要一个外力、一个外界的声音。

任鑫接过这个话题，讲了他看到的真实阻力。企业 AI 转型推不动，方法层面的问题往往好解决，真正卡住的是大家信不信有一个愿景，并且这个愿景里面有我。对有权力的人，梳理清楚意味着削权，原来公司是一坨屎山，全公司依赖他系统才不塌，理清楚了愿景里可能没他，可替代性消失。对基层，多多少少是来拿饭碗的。他见过很好的朋友，明明知道 AI 有用，在公司故意让大家不要用，因为「用好了对我们大家有什么好处」，不如多混两年。

晓辉博士的沟通逻辑更积极：不管会不会被替代，掌握它都能增加竞争力，就算这边没工作，在隔壁老王那边找到工作的概率也会提高。任鑫补充，这是个囚徒困境，所有人都停在当下对全人类危险最低，但有人跑得快，前沿实验室在研发，就必须卷起来。

聊到 HRBP 怎么用 AI，任鑫给了一个进攻性的框架。HRBP 以前管的是人力资源，招人本质上要的是这个人的智力，不会让他去搬砖。现在智力资源多了一种，AI。以前 OD 是把人 OD 进来，现在要把 AI 也 OD 进来，这是 HR 抢权的好机会。不要防守，防守防不住，因为这个时代你不知道 AI 会从哪个角度把你冲掉。要进攻，把 OKR 变大变难，原来控离职率、面试率、上岗人数，现在改成让这个部门的业务效率乘以三，就必然要用大量 AI 重新搭结构，责权变大，工作也不会受影响。

它应该是一个抢地盘的过程。

对普通开发者，他的建议是把自己当架构师，设计让 agent 一起工作的组织级 harness，不要把自己当码农。对没有程序员背景的人，他觉得反而是优势，因为 AI 取代的很大一部分是程序员那部分能力。他讲了 GTO 和主城的一个经典画面：两个很有经验的人用 AI 一直用错地方，后来醒悟到要把自己当白痴，错误就不犯了。两人开完会深深看了他一眼。

省 Token 不如研究怎么卖 1:58:40

听众提问里有一个很实在：怎么省 Token。任鑫给了两个角度。技术上，规划用强模型，执行换便宜的，skill、提示词、上下文不要太泛太多，持续迭代。但他更想说的是另一个角度：如果经济能承受，都用最好的。现在最重要的事情是找到你能卖掉的东西，跟雇一个人相比，用最好的 Token 性价比还是高十到一百倍。

他算了一笔账：同样花 10 个小时，研究怎么把 Token 费用降低 50%，和研究怎么把 Token 做出来的东西卖钱，后者更重要。因为什么都不干，下个月 Token 就会便宜 50%。

有人问没有资本扶持的好创意怎么推广。他的回答很硬：真的好的创意或产品，没有资本也会自然推广出去，最近火的那些东西就是例子。如果不能，说明还不够好。晓辉博士补充，好产品自己会说话，营销在同质化产品面前才重要。

有人问当年被携程打压的问题怎么解决。任鑫没有抱怨，反而做了自我批评：本质上是当时的产品不够好。卖当天尾房看起来很差异化，但整个商业模式笼罩在携程的模式下面，没有给世界创造增量。真正做起来的是美团酒店，把一批根本上不了携程 OTA 的、48 块一晚的酒店用团购形式上线，换了订单交付逻辑，创造了新蛋糕。「还是因为我当时那个东西没有真的做好，产品真的做得好，就不怕打压，因为你做的是一个新蛋糕。」

有人问 AI 应用为什么美国多中国少。他给了三层：美国 to B 市场繁荣，人力成本贵，习惯用 SaaS，中国喜欢自研或者干脆用人；美国有小费习惯，付几美金月费很正常，中国收几块钱就被觉得想钱想疯了；中国大厂太勤勉激进，豆包上来就免费，能做 PPT、做视频、写歌，创业公司更难做。

关于财富自由，他给了一个很晓辉式的定义。有人问他财务自由了吗，他说自己做到了「超市财富自由」：衣食住行在超市里基本都能搞定，只是买不到特别贵的东西。这个目标容易达成，达成了也真的有意义。想出太阳系、上火星，比不过马斯克，那是没有顶的事情，把目标放低一点反而踏实。

整期节目聊到最后，任鑫的状态是放松的。他现在每三个月试一个不同的想法和产品，不融资，用顾问收入养试验，做砸了也不伤筋动骨。投项目他还是喜欢花里胡哨、一听就让人愣一下的东西，比如专门给小学四年级女生里的 ADHD 人群做的 AI 抖音，虽然传统基金逻辑很难接受。他承认自己现在做事畏手畏脚，见过 36 只虎、被咬过两次的人，会羡慕那个还不知道疼的少年。但保命要紧。

读者能带走的东西不复杂。如果你正想做一个 AI 产品，先去卖，把订单收了再做；如果你正在推企业 AI 转型，先问清楚愿景里有没有「我」；如果你正陷在一件该关没关的事情里，想想袋鼠已经去了新西兰，票作废没那么难看。任鑫给第二次创业时的自己的那句话，值得抄下来贴在桌上：早点关公司。以及那句安慰合伙人的话，换个角度听也是解脱：以后一定会更糟的，所以今晚不必慌乱。

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任鑫是美元基金合伙人，2015 年就做过对话式 AI 助理，成了先烈。徐文浩是 AI 创业公司联合创始人，拼多多早期员工，做过海外客服机器人和社交电商，都失败了，2023 年再次下场。两个老创业者，一个在硅谷做产品，一个在新加坡陪家人，隔着屏幕聊了九十分钟。

这期没有藏着掖着的干货，全是两个人自己踩过的坑和真实的体感。从 OpenAI DevDay 一路聊到 Claude 有没有意识，最后落在一个问题上：AI 让「做」变得几乎免费，真正稀缺的变成了人的判断、验收，和那点不想交出去的小确幸。

DevDay 没亮点，额度砍半才是大新闻 0:01:12

徐文浩先聊 OpenAI DevDay。作为程序员，他最大的抱怨是 OpenAI 把额度砍了一半。200 美金那个套餐本来是四倍额度，现在恢复成两倍。任鑫补充，老账号要到月底才砍半，而且送了 2500 美金的 credit，但本质上还是砍了。

徐文浩是重度用户。Claude 的 Opus 重度用一周正好用完，Codex 一两天就用完。「这个玩意儿不具有性价比了」，他说，更何况模型能力还比 Opus 5.5 明显要差。任鑫之前把 Plus 升成 Pro，结果发现 Opus 5.5 太香了，从 4.5 换到 5.5 之后流量完全用不完。他的评价很直接：OpenAI 出那么多花里胡哨的，还不如一个模型好一点。

Dot 的体验也不太好。徐文浩给 Dot 取名叫「牛来」，体感是很慢，过程不透明。它其实是用你本地的 Codex 开了个进程在后台偷偷工作，工作完了 summarize 一下再回复。徐文浩觉得，Dot 做的事情并没有比半年前的 OpenClaw 更多。它只是把需要自己动手组装的宜家产品，变成了买回来直接放进房间的家具，但这个产品本身并没有做得更好。

个人助理为什么又火了：中国和美国是两个市场 0:03:44

任鑫困惑，为什么个人助理又火起来了。这功能他自己搭 harness 都能搭完，Dot 无非是云端的小龙虾，让不太会搭东西的人也能用上 Claude Code 的体验。为什么 Muse、Dot、Instinct、Q 一堆东西扎堆出来？

徐文浩说，ChatGPT 刚出现的时候也有点像个人助理，豆包也是。某家创业公司之前 pitch 的时候他也听过，当时他的想法是这东西是主战场，创业公司做不起来。但现在这个时间点，在 Muse 之后，他至少相信下两轮估值没什么问题。

Instinct 融了一轮非常大的融资，25 亿美金估值，后来一轮到 100 亿美金估值。Meta 上了 Muse，OpenAI 下了 Dot，国内有 Today，Minus 做了 Q。徐文浩说，Meta、X、OpenAI 做的时候，社媒上声量天然大，其他家比较难获得声量。但个人助理是个顺理成章的事情，特别是在美国。

中国有超级 App 市场。微信扫码能解决大部分事情，吃饭扫码，景区订票扫码。美国不是这样。任鑫举例，他在买体检，让 Doctor 帮忙搞，查的那些网站他都不敢信。他说你去看点评，直接在点评上买。结果点评的网站连信息都不给人类看。淘宝、京东也一样，PC 适配做得很差，必须扫码登录，很多不显示。抖音电商在 PC 版 Web 能看视频，但买东西要扫码到 App。所以在中国，只有本身是超级 App 的平台能做，比如微信、阿里。其他家把篱笆一扎，你就干不了。

美国篱笆没那么好扎。第一，PC 天然难扎，美国 PC 电商交易额占将近一半。第二，美国市场天然分散，有 Shopify 大量独立电商，订餐用 OpenTable，每个垂直领域都有自己的 SaaS。供给分散，机会天然更大。

任鑫说，这个真的是千军万马，太显然了，半年前一年前就很显然。他问徐文浩，是不是他们天然过于想要逃避正面战场。徐文浩说，不是，但他觉得所有做这个的，得想好退出通道。做到一定体量卖掉就结束了。如果 personal assistant 能做得很大，它天然就是超级 App，就应该跟腾讯、阿里、字节一样大，但这很难。

徐文浩说，有些机会是年轻人的机会。巨大机会的改朝换代，不是他能力变强了，是每一代人都想玩点新鲜玩意，不想和你们老登玩了。微信刚出来的时候，先玩的不是他们这些老登。年轻人有自己习惯的社交圈 App，天然不想和老人玩，跑到传统社媒上获得不了声量，没有正反馈。

任鑫聊到年轻人的 IP、玩偶痴迷，还有女性企业家对「腐」的痴迷，他完全 get 不到。徐文浩说影视飓风办了个综艺，请了二三十个网红，他刷到视频发现 80% 的人没听说过。任鑫最近认识几个大 UP 主，跑去 B 站搜名字才知道。两个人感叹，老了就认命。

琐事不是成本，是很多人的小确幸 0:16:43

任鑫抛砖引玉，讲了一个从播客听来的例子。几个老朋友定期聚一聚，需要一个热心肠的人张罗。如果没人张罗，这事就搞不起来。很多需求本来存在，但摩擦太大，或者有公地悲剧。四个人都想聚，但谁都不愿意张罗。有个 AI 来负责张罗行程就行。任鑫和徐文浩这种人，但凡有一个人张罗，都会尽量配合，但自己未必想张罗。

任鑫说，我们想到 personal assistant，很多时候是把已经在干的活交给他。但很有可能还有一些活应该存在，只是被摩擦掉了。摩擦降下来，会有很多新形态的活。他把这个理论化，说是不是把 personal assistant 理解浅了，像烧煤油灯的时候想电灯，只想着取代煤油灯，没想到夜间经济。

但任鑫也想到反面例子。他孩子喜欢拼乐高，按照说明书拼，是不是创造性活动？他觉得不是特别创造性，就是经历小探索、小挫折，凭直觉很难错，最后产生成就感。如果这是打工，还要倒给钱，但现在花钱买乐高让他玩。他在买爽感。

任鑫说，大部分普通用户，产品经理举例子都是你有五个人要约，怎么对行程，每天好忙，订机票订不过来，琐事应该丢给 AI。但真的每个人都这么忙吗？大部分人不是。挑一件适合的裙子，真的是想交出去的事情吗？还是难得有一件我说了算，错了也就错了，过程有小挫败，但其实是在放松。选机票、订酒店、比价，对特别忙的人说省 50 块不值这个时间，但如果花两个小时找特价、找哪张信用卡能拿特价，这个过程是不是像拼乐高，可控环境，有小反馈。打工被老板骂，怕出错，很多事情很难。不是每个人都要创造伟大作品。

产品经理画的 persona 太窄了，都是忙得要死找不着地的，把琐事当成本。但琐事对很多人来讲就是小确幸，稳定可以完成的事情。任鑫说，这些例子看下来，大部分不是普通人生活的一部分，它不是一个应该被解决的问题。

徐文浩讲个人体会。他之前就是重度 Codex App 和 OpenClaw 用户。Codex 最常用、帮他节约最多时间的是报销。以前拖了很长时间，去年可能有一年没报销。今年把报销都填了，用 Codex 帮他填。这个事情很繁琐，直接不想干，拖着不干越来越多，越不想干。晚上加班超过十点之后的打车票，Codex 订阅费用，乱七八糟的事情，得花一天时间一张张拉出来拉 Excel。就算 Codex 整理完，还得进飞书 App 一笔一笔填。有了 Computer Use 能力之后，开个电脑在那，一小时就报完了，还能整理成各种表格，扫一眼就可以。

徐文浩说，人生活中有大量这样的摩擦和琐事，大家不喜欢干。包括 Instinct 想解决的，不是买东西做决策，是理发预约。他不想挑。美国大量东西是 Reservation，修车、理发都得预约。他这种人在美国，理发会拖很长时间，打电话好麻烦，算了过两天再说，没到忍不了的地步。Personal assistant 能解决这些问题。十年前 Google IO 就做过打电话预约餐馆和理发，技术不成熟。他们公司刚成立也尝试过，生态成熟度不够。美国是真实需求，会慢慢被解决得很好，但更像巨头的机会。

第二类，挑餐馆。徐文浩用 Codex 挑暑假带孩子去哪儿。暑假体验好一些，时间长，能挑完整时间。用 Codex 讨论去哪儿玩，体验比携程好，可以提发散问题。担心太热，只有两三天，未来几天天气下不下雨。传统 App 很难做到，得看酒店价格，退出来看天气预报，再搜这个时候天气热还是冷，山里凉快还是热，酒店贵还是便宜。有 Codex 就够了，世界知识丰富，能做发散，极大帮助，并不减少乐趣。决策还是他在做，通过多轮沟通来做，增加乐趣，找到更多可能去玩的地方，减少摩擦。Instinct 说他们最大交易来源是旅行。徐文浩没有通过它预定，但用 Agent 产品获取信息和决策，减少摩擦。

徐文浩说，他没有那么价格敏感，差 50 或 100 不会改变决策，差 300 可能会。他的体感是的确有帮助。

第三，行程太满太忙是伪命题。徐文浩说，他虽然在创业公司算核心管理团队，但工作很简单，早上爬起来写代码，写到晚上睡觉，中午出去买个麦当劳。没有什么行程要排。有人要排他，飞书上呼一下。大部分时间没有行程要排。排行程没有强烈需求，但日常琐事减少摩擦，的确帮了很多。不然今年报销也不高兴报。

任鑫说，一年报销花时间都懒得报，这已经不是 99% 用户的行为了。他们可能想着减少摩擦，因为还有其他事情要做。但绝大部分人有没有其他事情要做？减少摩擦之后，是出现一个洞，还是出现一个机会？

任鑫说，他们这次旅行完全随心所欲乱跑，没去景点，到了哪里问 GPT 现在几点想干嘛，随手溜到旁边巷子。在机场书店看到附近有瑞幸，懒得走，让 GPT 找平面图。后来发现平面图是 GPT 生成的，专门指路从书店到瑞幸。这些挺有用，但他想，他们是不是核心用户，这批核心用户是不是太难抢了。已经有 Claude Code，交了钱，Context 也在上面，Claude Code 还在补贴 Token，很难转化。有朋友说可以贡献管饱的 Token，他现在还没去开通，因为 Claude Code 和 Codex 的 Token 还没花完，不是很需要。白给的时候都有点不想去薅，这些人多难转化，真的不是好用户。

徐文浩说，懒得报销可能只是他这样，跟有钱没钱没关系，跟懒惰程度有关。但他观察，生活中有大量琐事和大摩擦的用户很多，特别是家庭用户，中国美国都一样。单身汉或刚毕业琐事还好，有家庭琐事挺多。娃要补课，学校布置作业做社会实践、做小报，衍生大量琐事。你懒得理发，但一定会让娃按时理发，不然觉得没尽到父母责任。你可能懒得洗澡理发拖一两个礼拜，但娃一般按时理发。这些琐事和摩擦的需求一定存在。

个人助理最后大概率免费，卖掉也是出路 0:33:02

徐文浩不看好订阅业务。他引用一个美国 Podcast 投资人的观点：Personal assistant 不应该是一个订阅付费产品，最后一定会成为免费产品，而且应该只成为免费产品。ChatGPT 很长时间做 To C，做订阅制。但任何 To Consumer 产品都应该是免费，靠广告变现。付费 To Consumer 产品有上限，直接向消费者收费，一涨价转化和增长速度就下来。收入压力很大，要快速增长要么涨价，但涨价续约订阅率增长速度都会下降。

免费产品靠广告变现，变现压力来自广告主之间的竞争。平台足够大，大家都想卖车，理想也想卖车，小鹏也想卖车，特斯拉也想卖车，他们之间会竞价，把价格抬上去。消费者感受到的是市场价格竞争，买到了车，但不会觉得用 Personal Assistant 要花钱。增长速度不会停下来。

徐文浩原来做 Ads，做了五年。所有 C 端产品要追求变现和增长，一定应该免费。今天用的 C 端产品至少可以认为都是免费的。打滴滴把钱付给司机，不存在付 20 块才能有滴滴 App。唯一为用户收费的是会员，但会员渗透率远低于用户，低一个数量级以上。几亿日活，一千万会员就了不起了。

所以如果免费，转化就不存在挑战，但带来另一个问题：只有巨头玩得起，或者巨额补贴才玩得起。

任鑫说，Muse、Instinct 都是这个思路。Muse 在补贴 Token。Instinct 创始人访谈说用户量还挺小，但算下来交易额有十亿美金，一半是旅行相关。电商 Take Rate 可能几个点，但 Luxury Hotel、Boutique Hotel 可以到 30 个点。他们在探索能不能走到这个上限。现在 ARR 每天还在涨，如果有 1000 亿流水，走到 20% Take Rate，很吓人。就是意图经济，吃意图，别人来竞价买意图。

任鑫说，这些逻辑老创业者非常熟悉，徐文浩也参与过竞价游戏，把公司成功卖给京东。徐文浩讲了个段子，警方破了一个卖假药的案子，成本 1000 块，假药卖 2 万，中间交了 18800 给广告。卖假药的赚的钱居然没有抖音多。莆田系医院没有百度挣得多，很正常。纯粹从商业角度，那层最肥，确实存在。像短剧，生产力爆棚，每家狂亏，最后只有红果和花姐赚钱。

徐文浩说，这回到了老投资人、老创业者熟悉的逻辑。Super App 往往是高频打低频。如果 Muse 能接所有中小商家，低频都在他这里做，为什么高频要切到 Instinct？理发、订餐馆、买东西都在 Muse 上做，Uber 打车也在 Muse 上做，怎么可能今天订酒店就切到 Instinct？从老创业者角度，这个东西没得玩。但资本认为有得玩，可能 Google 忘了这个事，过两年 Google 以 100 亿 300 亿美金把公司收了。对投资人来讲 OK，对创业者来讲也 OK。但如果假设必须 Beat Meta，就比较有挑战。

徐文浩讲了一个硅谷创业者的例子。那个人做了一套 Apple Intelligence，在 Apple Intelligence 之前。单看东西觉得荒谬，但看背景觉得非常值得投。他是做 Shortcuts 的，苹果收购了那个团队。Siri 也是苹果收购的。他上一次成功的打法就是把苹果必然要做的东西自己在外面做了，然后被苹果买了。所以他在 Apple Intelligence 之前做了一套 Apple Intelligence，如果是他做就 Make Sense。资本投它本身没问题，但要做到 Beat Muse 太难。出路很多，可以卖给苹果、Google、三星。从卖出去的角度，最后能够开烧的角度，还是有很多机会。但如果要成为唯一胜出的 Personal Assistant，机会没那么大。

先卖再做，ZooWork 和一眼睛看懂的段子 0:43:57

任鑫说，这打开他思路。他前一段时间吆喝做 Agentic FDE，看到新闻 Anthropic 推了培训班 Claude Frontier Academy，做培训。按徐文浩的思路，他现在就应该做一个 AI 辅助的或传统的，帮企业培养 FDE。最后看看能不能卖给智谱，或者哪个 Workday 要不要买。应该往这个思路上做。

徐文浩说，国内互联网巨头买的概率比较低，但有很多传统企业有可能会买，比如用友、金蝶。国内并购市场没有美国繁荣。但国内有一个东西叫 A 股炒题材，A 股需要炒题材的公司，或者港股需要炒题材的公司，有可能会买。比如水泵公司买互联网广告公司，就是他的老东家。水泵公司买了很多互联网广告公司，有两大业务，卖水泵和互联网广告，很难理解。市值还涨了。

任鑫说，最近聊了一些，原来做某个机械装置的很大公司，最近很认真跟各个具身智能公司推他们的东西，一定要有相关性。还知道饮料公司投了很多芯片和具身智能，现在光在这上面赚的钱已经超过这家公司好多倍。

徐文浩说，善良的创业者本能想怎么把事情做大，觉得这事情不能做。但如果想把东西卖掉，很多事情可以做。

任鑫说，卖掉挺好，但在中国卖本身没那么容易。他卖过两家公司，经常有人问他怎么卖掉，他觉得运气成分很重，80% 靠命，操作起来真的难。

徐文浩说，那你可以考虑卖第三家公司，卖成两家说明命好。任鑫说承你吉言，他们来做 FDE 的公司，培养大量 FDE，但不做成培训公司，做成中国最好的帮助企业转型的社区，然后看看有没有大模型公司愿意买。先吆喝，有人愿意买就开始做。

徐文浩说，这跟任鑫之前想的一样，做任何产品之前先把产品卖出去再开始做，没卖出去不能动手，因为今天做产品成本太低了。

任鑫说，Agentic FDE 他跟王宇豪发起了一个 CAIO 联盟，现在啥都没做，就是一个 Agent 版的 FDE，用 AI 来指导公司 AI 转型。概念弄出来直接发布了，现场 100 多个企业家 CEO，他说大家要这个东西就来找我。确实有几家企业销售订单来找他。详细聊下去发现，他们根本不需要他做的这个东西。还好没做。

徐文浩说，他们昨天刚拿了 Product Hunt 榜一的产品 ZooWork.ai。大家都知道 Product Hunt 榜一是怎么获得的。但产品做得挺好。今天不需要用 OpenAI 的 Agent API，也不需要用 Claude 的 Agent API，不需要绑定在两家的模型上。可以快速搭建 Agent 的平台，提供聊天交互式 UI 帮不太懂技术的人做 Agent，也可以直接拿 SDK 做 Managed Agents，不需要管基建，不需要管模型哪里来，全部托管。Harness 是徐文浩精心优化过的，做过 Benchmark，比 OpenClaw 的 Cache Hit Rate 高多了。

任鑫说，你们属于做完了还上了 Product Hunt 才开始吆喝，这是不对的。应该像他那样直接开始吆喝，然后好多企业来找他，深聊发现他们还没到用官网上任何功能的地步。他们找他只是想理清楚到底是个啥，现在到底应该干啥。他又想多了。大家还没有到采购的阶段。像何首乌黑发洗发水做细分定位，大家现在研究的是为什么要洗头发，还在宝洁很早期进中国的阶段。他一边聊一边心里想，还好没做，还好只做了一个官网。

徐文浩用一句话介绍 ZooWork：不绑死在 OpenAI 和 Claude 的模型和平台上的 Managed Agent 平台。要做 Agent，让 Agent 24 小时运行，要考虑写 Agent Harness，这些都不需要考虑。注册账号拿 API Key，拿 SDK，说要做个什么样的 Agent，很快就做完部署起来。调 Agent API 把活都干了。想做界面可以做界面，不需要管 Agent Harness，不需要管模型，可以选任何模型，DeepSeek、GLM、Kimi、千问，美国可以用 Claude 和 OpenAI。不需要研究怎么部署很多 Agent 24 小时运行、怎么考虑成本，都封装成一层 API。

徐文浩说，Cloud 今年年初推出了 Cloud Managed Agents，OpenAI 前两个月推出了 OpenAI Agent API，他们是第三方的 Managed Agents 或 Agent API。最大好处是不绑死在 OpenAI 或 Claude 的模型上，可以混用模型，用 Gemini、豆包、任何一个模型。最近还会上功能，可以用自己的 Codex 订阅花费 Token。过去很多人为了做产品研究派源码、研究怎么做 Agent Harness，他们把基础设施搭完了，只要想怎么做产品。

徐文浩说，对中国团队尤其有帮助，美国很多人快速做用 OpenAI API，模型贵一点也忍了。国内今天没有这样成熟的产品。对美国团队有帮助的是不用用那么贵的模型，用 DeepSeek V4 Flash 不好吗？大部分 Agent 工作都能完成得很好。

任鑫说，他想用 AI 做 AI 企业转型，用 AI 做 FDE，就是 Agent，应该用 ZooWork 平台，要无限量 Token，做成了要返佣，两头收钱，一头服务费，一头 Token 不用钱。徐文浩说 DeepSeek V4 Flash 的 Token 可以无限用，Opus 5.5 没法无限用，太贵，他自己都没法无限用。国庆才过去四天，前两天在公司平台上无限用 Opus 5.5 已经用了 2000 美金。DevOps 发消息问为什么用那么多，他说好，不用 Opus，先改成 Sonnet。

徐文浩平时用套餐，便宜多了。有些自动化用自己产品的 API，用 Token。前两天因为模型能力问题，把一些流程改成 Opus 5.5，今天早上被同事喷了，账号一个月设了 2000 美金，为什么 4000 就用完了。他说因为前两天要搞个东西，Bug 很多，做实验，赶紧调回去，把这个月额度往上调 2000 美金。

任鑫说，到时候用 ZooWork 编一下试一下，找个人用用人话再讲一遍。徐文浩打算做产品视频和 Demo，更直观。他今天才休息一天，前两天为了 Product Hunt 打榜和美国办 HAXON，2 号 3 号都在工作。

任鑫说，用 AI 做，归藏专门用来做产品发布的 Skill，用 Opus 5.5 做出来挺漂亮。徐文浩说产品发布视频也是产品经理用 Opus 5.5 做的。

任鑫说，主要还是要有传播性的故事。像之前来 AI 炼金术的 Alex，他们火的是 StressWatch。小红书有个帖子说相亲，手表不停报警，说明对对方心动了，压力巨大。广大人民群众喜闻乐见，一眼就看明白场景，知道是什么东西。得有这种段子，当时带来很大量。

AI 做的视频反而更好，和 Claude 有没有意识 0:58:06

任鑫讲做视频。国庆旅行，晚上在酒店干活，两个孩子玩，他想着怎么做视频，用 Opus 5.5 搭了视频生成工作流，效果蛮好。AI 炼金术之前他每天大量阅读，做知识卡片，让 AI 根据知识卡片出小短文，用他的声音直接发，效果蛮好。后来觉得不能这样，要有活人感，负责任，怎么能让 AI 帮做。自己认真读卡片，认真思考，自己口播，说了几段，有些卡片嵌音频，根据真实真人口述做。所有数据抖降，效果不好。

任鑫想起徐文浩说可以发少一点测试。他想应该是因为发多了。前面两条效果好是因为发得早，后来效果差是因为发多了。让 AI 再随便挑几条以前的知识卡片，按原来的方法再出几条。效果虽然没有第一二条好，但明显比口播好。凡是他认真做的，效果比较烂。凡是放手让 AI 干的，效果比较好。他在想是不是平时指导这个指导那个，觉得自己有品味、有 Taste 指导方向，其实只是用自己的偏见在衡量自己。社交媒体什么样的帖子会火，讲道理可以讲很多，但实际上也不太懂。网感可能还没 AI 好，很多经验可能过时了，AI 天然出来的东西反倒比自己认真做的好。是不是以后应该更信任 AI？

徐文浩说，不一定。从大众社交媒体

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橘子接得也干脆：「抱歉了，半年前没有给大家带来爆点，半年后我们再努力一次。」他做的 ColaOS，半年前被当成一个抽象的个人助理，今天个人 Agent 成了最热的赛道。这期节目从「为什么是现在」聊起，聊到橘子这半年踩过的坑、谁真的用 AI 赚到钱、爆款的两周窗口，最后落到一个有点凄凉又好笑的共识：模型吃掉一切之后，好像没有哪个位置是安全的。

橘子是 ColaOS 创始人，新播客 Next Token 主理人。徐文浩和任鑫是这档播客的主持人，一个在做面向全球市场的 AI 应用，一个在美元基金做投资和孵化。

半年前的非共识，半年后的共识 2:51

半年前橘子上节目的时候，行业共识还在 coding，后来慢慢挪到办公。橘子讲的是个人，人的生活、内心世界、能聊天、能一起成长。这套想法他们在春节之后就想好了，只是不在行业主线上。

今天的情况完全反过来。Instinct 融了很多钱，Meta 的 Muse 把股价带起来，马斯克有 Grok Bot，OpenAI 临时搓了一个 Dot，Manus 也临时搓了一个 Q。橘子观察到的变量是，大家都开始把 Agent 放在云上。以前做本地电脑有一定门槛，放到云上之后，真的跟豆包一样，说句话它就能做事，只是多了 Agent 的 runtime，能做的事多出十倍百倍。

还有一个因素是免费。Muse、Dot、Instinct 都免费，而办公类的 Workbody、豆包工作还在收费。有 Agent 能力，又叠加云端成本，还免费给用户用，传播的摩擦力被减得很低。

产品完成度也不一样。橘子打了个分：小龙虾那波如果算 30 分，Muse 已经到了 90 分。徐文浩追问，这波到底是产品真成立了，还是靠补贴烧出来的热闹。橘子的回答很实在：成不成立还不好说，补贴是一方面，但完成度确实上来了。

便宜模型把成本打下来几十倍 7:27

徐文浩补了一个更硬的解释：便宜模型的 Agent 能力变强了。半年前想把 Agent 做出好效果，起步得用 Opus 级模型，Sonnet 的效果都不一定好。今天用 DeepSeek Flash 或者刚发的 Hyku 5.5，Flash 级别的模型做 Agentic task 已经挺好了。看邮件、订机票酒店、操作软件，这些都能干。半年前这些便宜模型一个都没有。

成本差距是几十倍。橘子算了单用户的账：以前用 Opus 4.6 做 Agent，内测时一个普通用户一个月要补贴几百美金，还不是重度用户。今天换成 Flash 级模型，十美金基本够用。SaaS 订阅普遍是十到二十美金，终于能覆盖住成本。

更关键的是，补贴用户 token 的成本已经低于获客成本。橘子管这个叫质变的节点。徐文浩顺势问，那为什么不能再来一次滴滴跟快的的打车大战？橘子笑：「这时候投资人就可以出场了，你们的钱终于有用了。」

任鑫提到 Ben Thompson 的观点：2C 唯一被证明能打到大市场的是广告模式。谁先在 AI 里发明出竞价排名、刷几个视频插一条广告这样的商业模式，谁就可能拿到胜负手。橘子同意这个方向，只是觉得即便今年不是，明年过完春节大家也都会意识到，靠卖 token 收钱要给下一个阶段让路。

于是有了一个很具体的判断。任鑫说：

就去搜 6 到 18 个月前，但凡火过但是砸掉的产品，现在都可以重做了。

免费打法回来，DAU 又变得重要。任鑫年初刚喊过「DAU 没用了」，不到年底就被打脸。他自嘲这是 RSI 提前到来，所有以前的判断都过时了。

放弃卷办公，去做 996 之外 15:34

办公赛道太卷。大厂在做培训，做企业服务，产品复杂到普通用户得有人带着才能学会。橘子的选择是基本不跟大家卷办公，转向办公之外：副业、自媒体、个人项目。

这个需求是真实摸出来的。公司给你装好 Workbody，你不太会拿它做自己的项目，也不知道公司有没有监控，很多人会把 context 分离。个人项目需要长期的偏好输入和记忆输入，工作场景里老板不要求你有 personal 的东西，完成目标就行。

橘子想帮用户发现人生的第二资产曲线，通过副业、自媒体，找到工作之外赚另一份钱的场景。徐文浩问这是不是聚焦在 Creator 人群，橘子说 part time 不一定是 creator，摆个小摊、开个淘宝店、做一些任务都算。

任鑫给了一个很直接的验证方法：YouTube 和 Twitter 上有无数人在教人赚钱、教人薅羊毛。先不讲产品层，至少在媒体层和注意力层有大量关注，热帖大量存在。那它确实是一个存在的市场。反过来，没有一个 YouTuber 在今年之前跟大家讲「你应该学习 personal assistant」。

任鑫的孵化器之前也脑暴过这个方向。当时的判断是，个人助理最好去帮用户做他不会的事。他会的事，他就会挑你没干好，比如他喜欢靠走廊的座位，你订了靠窗他就不满意。但他刚到巴塞罗那，下飞机不知道怎么走，这时候你做指引就有价值。帮用户开启抖音副业也一样，他不知道怎么开启，你告诉他每天发三条，哪怕招数过时，用户当下没有能力判断，教练的角度比较不容易错。

橘子还讲了一个身份即资产的观察。AI 没有身份，发内容到各个平台大概率直接被干掉。但每个素人有自己的身份，发一个视频给几十块钱，可能就爆了一条。有些短视频软件在给农村老人发钱，一个月上千块。任鑫接了一个老故事：宝岛眼镜发起运动，让大几千名员工给自己吃过的店写点评，员工出去吃饭都能吃霸王餐，餐厅还希望他们帮忙写点评免单。

身份本身可以变钱，大部分人和大部分公司没意识到这一点。橘子补了一句，产品和服务这么卷，如果不能帮用户赚到钱或者省钱，价值就要打问号。只帮你管个日程、做个日报，没有价值，你得告诉用户这件事的 ROI 是正的。他们做了一个推荐系统，每天最多推三个你可能 miss 掉的盲区，用户很喜欢。

99% 的人没有日历 32:39

个人助理最经典的切入点是日历、邮件、行程。橘子的发现很扫兴：管邮件日历这件事，

99% 的人都没有这个东西。

没有日历，怎么定行程？你有个行程要定，直接定和跟 Agent 说半天，输入 context 的成本很高。这也是橘子当时选择做电脑的原因，电脑上有很多信息可以帮你找到。手机上说一堆 context 很费劲。

他们一开始很在意 ColaOS 和用户之间的关系，后来发现让用户把 context 输入进来非常反人类，尤其是跟同事的关系，这些信息不存在任何文档里，除了 GitHub 很难搞。Instinct 讲的 Agent 之间协作的故事他们也试过，使用率低得吓人。

任鑫补了第二个坑：大部分人没有培养过「支使别人干活」的肌肉。你给他一个全能助理，他想不出来要支使它干嘛。哪怕是个活人，当领导也是能力。橘子说得更直接：

大部分人也不想当产品经理，大家就是想打开短剧看就好了呀。

本地还是云端，橘子在上个月做了决策，重点放在本地，移动端也做了，但没有做完整的 Agent runtime。他的判断是日历邮件这些东西不太需要 Agent，有个 API 也可以，没必要搞一台更贵的机器让用户花，还没有 ROI。手机上做事情也不太成立。

徐文浩提到，有电脑的人其实很少。很多人只有公司发的电脑，个人没有电脑。橘子说自己也见过很多研发算法出身的人，只有公司电脑，还不允许装 ColaOS 这类软件。Muse 主要给 AIQL 做开发，普通用户不会拿它开发东西。

橘子觉得这个行业有点认知泡泡。AI 圈之外的人看 AI，有点像宗教狂热。一个人从来没用过电脑，你给他配一台云端电脑，他理解不了这是什么。

谁真的用 AI 赚到钱了 39:19

Agent 改变最大的人，是一些十几人的小公司。以前公司的产业配置非常不全，现在老板亲自上，用 AI 填充这部分。这些人大多在 30 到 35 岁，有搜索方面的积累、人脉方面的积累、业务和交易上的积累，以前没有团队帮他把想法做成产品，现在最如鱼得水。

比较意外的是，ColaOS 里的 coding 用户很少，程序员用户很少。程序员极致追求性价比，一般会用 Codex，或者转站。从 token 消耗的分布看，跟 Codex 那种完全不一样。但这些用户不管做什么项目，都需要代码能力，代码是个很通用的能力，Opus 5.5 做视频也是用代码做的。

真正用 AI 赚钱的 builder，商业模式经常是：build 一个东西，疯狂发短视频，让大家觉得你很厉害，然后接广告。橘子见过很多月入五万的 builder，中间用到了某个大厂的模型，大厂赞助了一下。也有更朴素的，用 AI 写小说在番茄上赚钱，用 AI 做短剧，两三个人做一部，扛过一个月就是一个月工资。只是大家想要的级别不是这种级别。

给创业者的建议，橘子说现在既要有梦想，又要验证出你能赚到钱。徐文浩问，不是说 DAU 又重要了吗，怎么又要赚钱了。橘子拿 Instinct 举例：人家讲的不光是 DAU，是成交额。如果只有 DAU，说我帮十万人管理日历，你觉得可能融到钱吗？不可能。

Instinct 的估值故事是成交额抽佣，官方说法下限是 Shopify 这类 2.5%，上限是 30%，空间给你打开了。徐文浩调侃，那美团和携程做一个 Agent 岂不是估值最高。橘子说 OTA 的佣金远不止 2.5%，携程远远不止。

一号位一年只需要做一两个重要决策。大方向没错，剩下的是长期和短期的平衡。今年 AI 应用整体不太受待见，融资新闻不多，中国创业者有这个现状。橘子的现实目标是今年盈亏平衡。创业第二年的公司能达成这个目标很酷，只要到了这个目标，runtime 就是无限的，可以再去寻找新机会。

换方向很正常。今天做一个东西很快，可能一个礼拜就做出来，但做到赚钱很难。很多朋友一会 ToC 一会 ToB，一会训模型一会做软件。

爆款、两周窗口与币圈玩法 53:23

Instinct 火了之后，Manus 和 Dot 赶工不到一个月就做出了基本一样的东西。产品和技术在今天都没有壁垒，发明商业模式也一样，大家很快能抄一个，美国各种服务之间的 API 都是开放的。

软件本身已经没有红利。红利是你能提供一个服务，这个服务不大，但很多人需要，你又能服务得不错。大家注意力涣散，事情很多，用了觉得不错就会留下来，获客成本降低，留存还不错，就能热闹起来。有一两个这样的服务，能做到几百万美金 ARR。想再往上到千万级，需要机缘，得出圈，拼的就不是产品技术能力了。

橘子朋友管这叫币圈玩法：你哪怕领先一天，把它炒到最顶端，不要考虑下一轮，考虑下十轮，把钱融到位。有了钱，接下来换方向都没问题。

所以最后还是得做出爆款，然后在非常有限的两周时间窗里，用它集聚其他资源。任鑫总结：爆款最多给你两周的曝光窗口，要用它搞定融资、搞定渠道、搞定大厂合作。光一个爆款产品没有用。

老登资产与 Opus 5.5 吃掉一切 59:07

从稀缺的角度看，生产端越来越贬值，需求端谁控流量、控信任、控渠道就更值钱了。任鑫管这叫老登资产。喝茅台那些事情 AI 暂时搞不了，勤勤恳恳敲电脑，所有在电脑面前能完成的事情，理论上都应该贬值了。

资源的 owner 很多人连智能手机都不太会用，他们靠跟你这个人闻闻味道，私下喝杯茶。所以现在多出去跟大佬喝茶，可能比以前更重要。以前觉得浪费时间，现在觉得对着电脑敲字才是浪费时间，因为敲字敲不过 AI。

线下的 connection AI 帮不上忙，脏活累活 AI 也做不了。有人用 AI 发明一套干脏活累活的方法，给企业做服务养活自己。橘子他们也在做脏活累活，做行业垂直的，很苦，要先有信任才能进去，可规模化比较糟。好处是用 AI 做脏活累活，资本估值还可以，没有纯把你当外包公司。

做产品现在比较惨烈。一年前有个老登型创业者做短剧，之前卖过公司，当时已经赚钱了。他在上面搭 harness，做专业指导，教怎么运镜，比别人领先 20 分。c dance 一升级，这 20 分瞬间没有了，所有人拉平。Movie Flow 上过节目，那期播客因为任鑫忘了发，四周后才发出来，中间 c dance 2.0 发布了，评论区说这期录在 c dance 之前。

做传统生意，水涨船高会把优势抹掉。做产品，模型会把你抹掉。做模型，也可能被 c dance 这样的东西抹掉。以前有个建议是不要在模型的主航道上，橘子说：

你会发现这个模型的航道全都是航道。

Opus 5.5 做视频，直接把世界模型的活吃掉了。上半年中国投资人最爱投的赛道，全部打水漂。有人下载一个 3A 大作，让 Opus 反编译、逆向、破解，随便改。有人复刻了一个 Photoshop，虽然不好用，但当着 Adobe CEO 的面说，我也没有见过你的源码，我重写的，你没有任何办法。相机固件、苹果遥控器、小米遥控器，现在都成了 vibe coding 设备。Meta Muse 出 SDK，给你一个固件，想加什么加什么。

橘子准备发的文章标题是《游戏、软件、硬件，一切终将开源》。闭源已经没有意义，任何模型给 Opus 5.5 都算开源。而且它还只是一个 Opus 模型，还更便宜了。一个月后 Flash 级模型也会有这个能力。橘子说，这个十月大家可以好好想想战略，你站在哪个位置。

没有安全位置，那就做自媒体 67:41

三个人聊到最后，共识有点凄凉又好笑：好像没有哪个位置是安全的。那就做自媒体吧。橘子说做播客还行，没那么卷。

他的新播客 Next Token 发了四期，上了八次新星榜。经验是抱紧平台大腿。小宇宙首发音频，B 站首发视频，因为官方给推流。为什么有官方推流？因为有渠道，认识平台的人。connection 还是很重要的。

任鑫反省，自己从来没去找过平台，面子不够，被推荐得太少，要去问一问。橘子每期发完直接把链接转给小宇宙的老板，对一下。徐文浩感慨，做播客好几年，终于悟到真谛，还是得让平台扶持。

最后互相打气：多跟平台交流，好好做自己，好好保养身体，好好攒点粉丝。不管做什么项目，总得有人吆喝。IP 的价值以后会越来越高。

这期节目给听众的判断很具体。模型降价打开了一个窗口，去搜 6 到 18 个月前火过但交付不了的产品，现在可以重做一遍。补贴成本第一次低于获客成本，免费打法会回来，广告模式可能成为胜负手。做产品要找到细分，最好能帮用户赚钱或省钱，只做日程管理价值有限。爆款最多给你两周曝光窗口，要在两周内搞定融资、渠道、大厂合作。生产端贬值，控流量、控信任、控渠道相对增值，线下的信任和脏活累活 AI 暂时替不了。十月值得停下来想想，自己站在模型的哪个位置。

网页版：https://aialchemy.qiaomu.ai/ep/6ac915e051b8eaeca6796eda.html · 原节目：在小宇宙收听 · 精读由 AI 基于节目转写整理。

徐文浩听完的反应很直接：「你不能说挣钱的时候我挣一千万，坐牢的时候说这是 agent 的责任，和我没关系。」

这期「AI 炼金术」，徐文浩和任鑫第一次带着话题列表录节目，一口气聊了八件事：AI 出了事谁背锅，为什么这件事拖住了大公司的 AI native 转型，反而成了小公司的机会；一个火了三四天就被满世界复刻的新模型；DHH 的 Omarchy 为什么不只是又一个 Linux 发行版；一种在大企业内部孵化 AI 公司的新模式；同事把 ChatGPT 写的长篇方案转给你说「你看看有没有用」；回应评论区说他们「太资本家视角」的差评；还有智谱的代码上传风波。

挣钱时归你，坐牢时归 agent 0:01:54

任鑫转述贝森特的话：你们一边说 AI 会毁灭人类，一边又要求政府给安全豁免，讲不通。安全是公司自己要提供的产品质量保证，OpenAI 的 agent 黑了 Hugging Face，是管理层负责，不能推给 agent 或 AI。

徐文浩说这个逻辑延续了上一期聊 AI native 组织时他一直追问的问题：先别吹收入涨了、效率高了，你就说出了事谁负责。

个人偷偷黑进别人公司的系统，在中国法律下大概率要坐牢，美国法律他不熟，估计也能让人坐牢。他打了个比方：你造一架民航客机，横跨大西洋、机票卖得贵是你赚到了；飞机坠毁了，反过来跟政府说技术还不成熟，给我豁免，这讲不过去。

任鑫追问：组织内部早就有领导连带责任、一条线全换掉的机制，套到 agent 身上不行吗？agent 都有领导，领导负全责，功劳也是领导的，结构上可以。

徐文浩说，一到 AI native 转型这一步就变难了。假设你在字节做推荐算法，AI 帮你写了个 bug，公司收入可能都会掉，你没法跟老板说这是 agent 写的。金丝雀发布能缓解一部分，先切百分之一的流量看效果。真正的新问题是：你创建了一个 agent，放在组织内部供其他人使用。

原来的责任分摊就已经够扯皮了。研发做基建，提供一个接口，应用层调用，特定输入组合下出了问题，到底是文档没写清楚，还是设计有缺陷，公司里天天吵。agent 让这件事更难定义，因为它不按一板一眼的流程走，灵活性正是它 powerful 的地方，也是责任无法被流程框定的原因。

他举了个例子：餐厅里客人忘了买单就走了，该怪结账的前台、端盘子的服务员，还是大堂经理？交接不清楚，谁都沾一点。

再加上第三层：今天大家都可以把锅先甩给 agent，反正你也不会开除它。

徐文浩还提到之前跟建硕聊，建硕说不用看 code。他的回应是：你是 CEO，你这么说，责任最后 fall back 到你身上。下面干活的小朋友不看，造成重大事故，你会说没关系吗？大概率不会。要是真没关系，大家按回车就行了，看似做了很多事，其实会闹出很大的事故。

任鑫接着推演：以前干活和负责绑在一起，以后可能分开。人类的工作就是想各种办法来负这个责任，叫核查也好，叫别的也好，千奇百怪，这可能就是以后的工作。

徐文浩的第一反应：「人不是很惨吗？」每天早上战战兢兢，收益还得归你，总得平衡一点。

任鑫又从另一头看：这对创业公司是好事。大公司的枷锁相当于要交一层很贵的保险，一层「责任分配税」。十个人的小公司拍胸脯说兄弟们就这么干，可以少交好多税。

徐文浩补了一层：也许只有真正没包袱的新公司，才能真的 AI native。新产品出了最大的事，无非是客户丢了不用了，损失也小，这本身就是竞争优势。

一个能做任意选择题的模型，和三四天就被复刻的产能过剩 0:10:29

任鑫说自己没太 get 到 Jev 牛在哪，看着跟 2015 年的 AI 长得挺像。

徐文浩解释：2015 年已经有 BERT，大家拿那些模型做基座训练分类器。做 Get 的时候，选项是提前定死的，点咖啡、订鲜花、叫外卖、打车，列十个选项，训练一个模型，进来让它从这十个里选一个。

Jev 的差别在于，这十个选项不用预先确定。它可以被称为「一个能做任意选择题的模型」。今天临时决定要加一个「买电脑」，把选项往里一填就行，不用重新训练。这是 in context learning，根据当下给的上下文就能学出结果，更像今天的大模型。

速度上，大语言模型即使只有 7B，推理也是一个 token 一个 token 预测，慢，贵。很多场景对成本和延迟非常敏感。徐文浩给客户做客服，成本敏感，响应时间也敏感；做商超、餐馆的视觉理解，看厨师有没有戴口罩这类异常行为，要么单独做后训练，定义出二十种行为异常，改一次就得重新训练，不 scale，一个客户一个客户服务；要么用通用多模态模型，很贵，客户不愿意承担。

Jev 处在中间：不需要训练，也不贵，能力受限，就是做选择题的能力。比 DeepSeek 那类廉价模型还要便宜一到两个数量级，买两台 DGX Spark 花六万块钱感觉就能一直用。更多像 workflow 的日常业务，既不用提前定制流程，也不用花高成本和延迟等一个大模型。

任鑫问，GPT-4o 实时语音模型出来时，大家猜它有个小模型专门判断当下能不能插话，输出只有 0 和 1，Jev 是不是能干这个。徐文浩说是，现在还不支持多模态音频，相信很快有人做。

然后是这期最狠的一句判断。Jev 出来三四天，满世界都是复刻版，有人基于 diffusion，有人基于 modern BERT，去打榜跑 benchmark，有些综合分数比 Jev 还高。

我称之为叫工程与算法间的严重产能过剩。

用 agent 去 brainstorming，搞几个 Codex 和 Claude 订阅，让 agent 去网上看大家的想法，搞 GPU、造数据、跑实验，一个模型就发出来了。徐文浩说，程序员还有什么好当的。

他的结论是，应该多出来聊天，多把产能卖出去。产能这一侧肯定不缺了。

任鑫接话：现在最重要的是发现机会。生产侧在大规模贬值，谁能找到人买东西，谁最值钱。有人问他 OPC 要练哪个能力，他的回答是不用挑能力，先卖货赚钱，根据卖货再看要培养什么。

那为什么强调活人感？任鑫说大家普遍还是懒的，写出来的东西都跟 AI 长得差不多，你就不想看了。他现在看文章，跟标题几乎无关，只要开头 AI 感很强，内容再感兴趣也不看。供给太多了，啥东西再好吃，满山遍野都是这玩意，也就算了。

他最近参加活动被送了一堆书，有些明显没有 AI 参与，文字挺像人，但结构非常 AI：清晰的分点、起承转合、把历史讲清楚、把道理讲清楚、再讲反面案例。这个结构他太熟悉了，翻十秒钟就扔掉，带都懒得带回来。要看这样的东西，为什么不让 AI 单独生成一本。

徐文浩补了一句：今天出来卖，个性或者 character 反而变得重要。四平八稳、千篇一律，就像拼多多上卖垃圾袋，大家都长得一样，最后只能比谁价格低，都没有利润，这些事就不值得做。

他对 Jev 的整体评价是正面的。推测它是在现有基座大模型上，前面权重不变，改了输出和推理。团队很聪明，找到了一个真实需要的问题，也很会做 PR，讲了一个 System 1 的叙事。技术上毫无门槛。他提到另一个 2025 年就做出来的类似项目 Larya，没那么会讲叙事，也没有 ChatGPT 共同作者的光环，挺委屈。

Omarchy：价值不在好用，在于你能改任何东西 0:22:45

徐文浩正在把主力工作往 Omarchy 上迁，装在一间屋子里的一台 ThinkPad 上。

可以把它定义成 agent OS，本质是个 Linux 发行版，用了很多 Linux 生态里的东西。它满足的是真实需求：不管你用 Codex、Claude 还是别的工具，总有一些需求不被满足。

他举了自己用 to-do list 的例子。他是 J 人，会过度承诺，需要 to-do list 放在旁边看 deadline。跟 Codex 说「你帮我看看 to-do list」太慢了。他还希望写到一半想起一个小问题，能立刻记下来，并且立刻显示在界面上。更麻烦的是，很多 to-do 是链接到公司系统里的：这件事变成 GitHub 的一个 issue，那段代码变成一个待审核的 PR，或者是日历里的一个项目，带时间地点。一般 to-do 软件没有这些。

在 Omarchy 里，他让 agent 临时给自己编一个 to-do 软件，浮现在操作系统窗口的固定位置，想改随时改，也可以分享给别人，或者用别人做好的。

任鑫问，这跟他现在用 Codex 做一个 app 给自己 macOS 用有什么差别。徐文浩说，第一个是很麻烦，成本很高。macOS 上软件要给别人用，得拿苹果的证书签名；更关键的是苹果系统不开源，你只能改应用层，做不了底层。

Omarchy 是个 agent OS 没错，但它重要的是一个你可以改任何东西的 agent OS。

它今天看上去有点 for 极客，原因是你用不用 Codex。装了 Omarchy，自带 Codex，打开登录，对着它口喷就完了，不需要极客能力。它又确实有个人风格：鼓励键盘不用鼠标，鼓励快捷键，很多人会不习惯。

徐文浩举了手机的例子。日本法律要求拍照必须有快门声，你买了苹果手机就关不掉。iOS 上也没法一边刷 B 站一边跟 agent 语音聊天，看视频是语音输出，跟 agent 说话是语音输入，技术上完全可行，但系统不允许。安卓代码开源，理论上可以改成自己需要的手机。

他不买封闭的 AI 眼镜也是这个原因：不希望眼镜连厂商预定义的模型，既不想把数据给它，也不觉得那个模型好。他希望连自己家里的服务器，用自己指定的模型。美国有一些公司在卖眼镜加 SDK，固件可以刷，不绑死在某一个生态里，这才有可能做出真正的 Jarvis。

任鑫说自己也是这么干的。手上戴的录音设备，自带的总结他不用，也不买订阅，只当录音笔，后面交给 Claude Code 按自己的规则处理。他希望厂商把实时流和存下来的文件都开放出来，拿开源模型自己做一个小工具，因为每个人关注的重点不一样，通用软件满足不了所有人。

徐文浩提到 Omarchy 社区里已经有人在讨论剪辑，觉得今天所有剪辑工具都没有为 AI 原生服务，要在 Omarchy 上做一套适合 AI 自己用的视频剪辑工具，仓库叫 Omacut。

任鑫问，这是不是相当于所有软件都开源，可以在上面直接改源代码，拼成自己的。徐文浩说，更容易用这件事不一定。每个人有自己的个性，就像厨房，你做西餐要这样布局，我做川菜要猛火灶，东北人炖菜要很多炖锅。Omarchy 受 DHH 影响很大，选了很多他喜欢的 Linux 组件。他相信未来会出现别的性格的类似系统，有人就觉得应该用语音输入，为什么老用键盘。软件也会经历抖音时刻：两个人看到的抖音完全不一样，但都能用。

Vantora：在大企业里孵化一家只为你服务的 AI 公司 0:38:37

任鑫说，这个模式他两年前就在跟一家公司谈，没成功，看到标题没点进去，后来一看，这不就是为我准备的吗。

徐文浩说这个模式他会叫「企业版 Omarchy」。今天企业用的软件都是标品。办公协同无非飞书、钉钉、企业微信三选一。跨境电商用的 ERP 也是标品，国内有规模的就那么几家。

为什么有的头部公司要自制 ERP？因为每家公司的核心业务流程不一样。安克 SKU 很窄，都是标品，花很多时间研究产品、定义产品，小单快返，投广告卖图片，二十件一百件就能做。希音也是小单快返。优衣库 SKU 相对集中，基本款卖得多。做婚纱礼服定制的，每件都不一样，客单价非常高。这几家公司要的 ERP 一定不一样。

做到非常头部，会自制 ERP；没那么头部，只能在市场上选购一个。企业内部需要的软件不同，当中有极大的效率提升空间。

Vantora 干的事：和大企业合作，在企业内部孵化一家公司，用 AI 为这家企业做 agent 和软件，提升它内部的效率。做成了，企业有权收购。在任何巨型企业里，找到一件能省一百万美金、一千万美金的事很容易。

有些公司自己有能力做。OpenAI 和 Anthropic 会自己做模型推理优化，因为非常有钱，浪费的算力花了很多钱，内部又有软件研发能力。换一家公司，比如三一重工，做吊机的，全世界也没多少家，体量非常大，内部一定有些流程可以优化，省一千万人民币没问题。

难在谁来干。外部创业公司不能假设只卖给你一家，只卖给你，你不买公司就完蛋，所以必须做能卖一百家的标品，不可能来帮你解决这个问题。内部又没有那么强的 AI、软件或者流程再造能力。以前做软件本身很贵，优化流程本身很贵，这笔账算不过来。

AI coding 让这笔账第一次算得过来。巨头先出点钱，Vantora 来一起孵化，第一个客户就是你。如果同行业能找到二十家公司也能卖，不卖，真能帮你省几千万，你花几亿把公司买了就得了。

这个模式有几个约束：大公司出钱，才会希望它成功；出钱，所以第一个订单得你下；做好了有收购权，做不好不用收购，就当创新孵化失败。

它跟内部 IT 不一样，因为是新公司，不用跟现有流程强耦合；也跟纯外部公司不一样，不是投出去就管不了。

任鑫把它总结成「包养 FDE」，然后在企业内部尝试变成 Omarchy 那种模式。他举例：三一重工只制造挖机，需要设计图纸的软件，能不能不买通用的 EDA，自己做一个只满足设计挖机的，连 license 费都省下来。

收购动力在哪？徐文浩说，第一，卖给你还是赚钱的，花五百万做，一千万卖给你；第二，有可能卖给同行其他客户，买不买由你决定。

任鑫说，大公司很多有自己的科技部，也是这么设计的，缺的是激励设计和最关键的一环：一个独立的公司。

徐文浩说，市场上最擅长做软件和 agent 的人不会去大公司科技部。这个模式处在中间态，比拿 VC 融资从零走 PMF 风险小，上限也低一些。

他判断这是个大约三年的阶段性窗口。模型能力越来越强，最佳实践沉淀下来，企业科技部自己就能做。但大公司赌不起这三年，别的大公司干了，自己就完蛋，还是个博弈过程。

任鑫说他两年前跟一家大公司谈过类似合作，对方手头有大量机会，垄断了某个市场，但内部的人做不出来，想让他带人做孵化器，一起分股份。缺的正是这套博弈机制。

组织渗透：一半人还在讲两年前的 PPT 0:51:24

任鑫最近参加了一些活动，要发言。他发现一半人讲的东西放到 2024 年下半年、2025 年上半年完全 OK，还活在过去；另一半人讲的是 2026 年的东西。台下反应的热烈程度一样，对这些听众来讲，两边都是新知。

他看到的认知鸿沟非常吓人。现在还有很多人非常想学提示词工程。他开玩笑说，对招摇撞骗的人这是个非常好的市场，但真的会觉得太吓人。整个世界的变化，比想象中慢很多很多。

徐文浩说他的组织渗透是另一个痛苦。他可能是公司里 AI 订阅花钱最多的人，也真把额度用完了。但同一个组织里，大家用 AI 的深浅差别非常大。

很多事情只可意会不可言传，很难跟人解释清楚你是怎么用的，花很多时间解释又觉得没必要，不如我把这事干了。

更麻烦的是分工。同事出于好意，遇到问题先自己尝试，拿内部诊断工具的中间结果去跟 ChatGPT 讨论，讨论出一篇长篇大论，发过来说「你看看这东西对你有没有用」。

他在朋友圈吐槽过：

你们只要把出了什么问题告诉我就可以，不用帮我想解决方案。

尤其不用把 AI 想的解决方案贴给他。既然是他做的，一定是他最清楚，在这个行业花了二十年，这件事过去几个月都是他一个人在干，他又是个负责任的人，一定会搞定。

根子是缺领域知识。你判断不了 AI 说得对不对，只能转给专家，逼专家从 101 开始教你。对别人做 101 指导是很痛苦的事。

第二个原因是大家用 AI 还是太少。同事拿诊断给他，他第一个建议是：如果这个诊断没有对着我们的代码库去做，其实没有意义。你让 ChatGPT 泛泛而谈，你没有领域知识，也没告诉它要优化 harness，它给不出有用的东西。

正确的问法是拿着代码库说：我们是怎么做的，这件事要优化怎么办，你看看 DeepSeek 怎么做的，OpenClaw 怎么做的，Pi 怎么做的，Codex 怎么做的，整合一下，再根据我们的代码库给方案。他自己就是这么干的。

他描述了自己的用法：每天要干什么不由早上起来翻，让 AI 在后台推今天的 priority 123；读 newsletter 开着 Codex，让它去 Gmail 里挑值得先读的，翻译好发过来；大量东西每天晚上自动跑，报错了发到群里，早上起来赶紧看。他订阅了差不多五六百美金一个月的套餐，正好能用完。

大部分人还停留在一个 Codex 或 Claude Code，开两三个窗口聊天解决问题。

任鑫补了个段子。某知名跨国公司内部开 AI 讨论会，VP 们问，医院用 AI 读片，数据发给豆包怎么办。团队解释，影像是专门的模型，跟豆包没关系。VP 说，不可能的，用豆包就可以了。

他感慨，很多企业今天刚刚渗透到用 AI 做 PPT 的阶段，copilot 额度用完了，做不了 PPT，手做实在太麻烦。

徐文浩说这边有很多机会。有公司找他，问能不能教教怎么做 agent，他报了个价，说你们按这个价格，不要学怎么做 agent，是不是有点亏，完全不需要学。他调侃，接下来公司新产品上线，就要努力出去卖课，传播比什么都重要，做东西上花了太多时间，卖东西上花的时间太少。

任鑫提醒他：不要都卖给专家，专家可挑剔了，都像你一样，说你这个不能自己改，天呐我要自己做一个。要卖给现在还搞不太清楚 agent、还在搭很死的 workflow 的人，这才是主流，才是目标用户。

我们是不是太资本家视角了 1:03:33

前几期聊组织转型，评论区有人说他们太站在资本家视角：公司应该怎么改，这个人应该怎么样。

任鑫反省：我们俩这把年纪，又没贴 AI 标签出去找工作，简历都会被删掉。

徐文浩说，你搞错了，贴着 AI 标签出去也会被删掉。你要求别人付固定工资，说我原来是副总裁，你得发两百万年薪，别人也不会要你，相信我。只有熟人，非常了解你、知道你，才有可能要你。公开市场上，这个年龄，贴 AI 标签没用，简历关都过不了。

任鑫说，组织是个网络，很多人是被连的那根线。你在这边摆弄，被牵扯的人会东一下西一下，甚至掉出这个网络，听感上就会不舒服。他最近也泡在一些商学院，有些话题在那边铺天盖地，在公共话语领域就不那么适合讨论，姿态要更敏感。

徐文浩不认为需要改。他说这个频道重要的一点是真实，基本没有商单，制作不算精良，准备也算不上充分，优点是真实。他虽然在创业，是联创，占公司股份其实不多。他也不担心自己，创过业，卖过课，帮人做过顾问，被公司开了在市场上活下来问题不大。

他见过周围朋友的公司做到十亿，再做到负债；也见过能力、背景都比他强的人做到妻离子散。这些事情私下聊，公开场合不该提。

他的立场是：如果非常功利、非常理性地看这些事情，公司就是在算这笔账，在这里哄大家开心没有意义。哄你开心，提供情绪价值，多了一个听众，完播率高一点，评论区热闹，然后呢？

一个人要在这个世界上过得好，得过两关。第一关是理解事实，事实今天在发生，掩耳盗铃没有用。第二关是接受事实，不用很敏感，觉得这是针对你。

没有人有空针对你，就像没有人有空针对我一样。

他不是 Trump，不是 Elon Musk，不是智谱，不是 DeepSeek，都是 nobody。周围的爱人家人会关心你，你对他们负有责任，其他人对你就是 NPC。他引了 Naval 那句 life is a single player game，人生是一场单人游戏。

他提到吴军老师当年说 ChatGPT 不值一提，说自己之前做的就叫大语言模型，语言模型这几个字就是他发明的。徐文浩说他也不知道吴军老师怎么想的，不至于吧。

任鑫帮徐文浩叠了个 buff：尊重事实，除了别人讲的东西可能是事实，还有一层，有一个人这么想是事实，很多人在这么想，并且已经开始按这个方法行动。你不喜欢，它也会更大规模地发生。

他打了个天气的比方：天气预报说明天下雨，你听了不爽，但第一个想到的是带把伞比较安全。预报可能报错，带伞总没错。

徐文浩说，他们俩录了几十期，任鑫可能一百多次，更容易把心里的想法表达出来，水平高谈不上，讲得多了。有些嘉宾很有料，但没有对着麦克风聊过这么多次。节目还有个缺点，不提前准备问题列表发给嘉宾写答案，抬杠是临时起意的。

他请听众对嘉宾宽容一点，尽量从嘉宾那里听有收获的部分。嘉宾总有宣传意图，至少他觉得这个东西是对的，想分享给大家，不会觉得是错的还来讲。

智谱风波，和 dynamic workflow 是什么 1:17:12

徐文浩复盘智谱的事，其实是两件事。

第一件：智谱的 ZCode 客户端被发现会把整个代码仓库打包上传。xAI 的 Grok 之前也出过类似的事。Grok 后来做了几件事：承诺 ZDR，zero data retention，不保存用户数据；把整个 Grok 客户端开源；在里面加开关，关掉就不留存数据，历史数据也会删掉。

智谱也说开源，但开源之后争议更大。Git 仓库没有任何历史记录，只有两次提交，相当于放了一份代码快照出来，被质疑假开源。代码里还写着，用开源版客户端，订阅里的优惠没有，等于开源客户端和闭源客户端不一样。

第三件事，社交媒体上有人贴截图，说智谱以 CEO 唐杰的个人名义在小红书上举报传播者，侵犯权益，社区炸了。徐文浩说自己没有严格核实，但看到别人发的截图。

他的判断：Grok 虽然含混，但 overall 把这件事混过去了，客户端完全开源，没有说开源版不能订阅，明确做了开关，多少算过关。智谱到目前处理得不好。

他给了个正面建议：最好的方式是公司高管出来上一期播客，把事情处理圆满，把数据删了，明确承诺已经删除，找审计公司审计过，钱你出得起；开源客户端就真开源，有什么大不了的，智谱的估值不靠这个。

为什么会出现这种事，又绕回组织问题。当时做决定的可能是一个产品经理、一个研发，要向老板解释「我们要这样补救」，可能张不开嘴，最好含混弄过去，找 PR 资源盖住，不然今年年终奖和股票就没了。

任鑫说，从 PR 角度，不走创造性路线，发严正声明、盖消息，反倒比较难出错，是标准动作。额外多说两句，立正挨打，事态放大反而会怪你。坐这个位置上的人，收益和风险不对等，大部分事情硬扛也能扛住。

他补了个反过来的段子。某大厂老板在微博很火的时候每天瞎喷，很影响公司，PR 接管了账号。老板开了个小号继续喷，圈内人都知道那个号是他。PR 跑去问，那是您的小号吗？老板说不是。那就好，有人在冒充，回头找新浪把号封了。

最后是听众点菜：dynamic workflow 是什么。

徐文浩的答案：它是个 workflow，确定性的流程，agent 不会自己判断怎么做。像 Dify、n8n、扣子，拉一个图，有节点，先干这个再干那个，结果出来再走下一个。

dynamic workflow 是，一开始流程不固定，你把命题提给 AI，AI 生成一个固定的 workflow，再在这个 workflow 上执行。它介于完全自主的 agent 和完全静态的 workflow 中间。agent 每一步都自主决策，dynamic workflow 是先花一点时间设计一个固定流程再执行。

有价值的原因是，企业很多业务流程需要确定性，硬靠人定义一个死流程又太蠢，体现不出 AI 的优势。第一次执行是 dynamic，执行两三次，需求不同，prompt 改了，workflow 也变了，慢慢沉淀成一个静态 workflow，变成日常执行的 SOP。要改也很容易，重新改一下 workflow 又变了。

Claude Code 自带这个功能，开 ultracode，它会自动生成一个执行计划，哪些 agent 扫哪些东西，下一步做什么，固定下来。

任鑫的理解：就像在公司想搭一个 workflow，用扣子拖拖拉拉，但懒得拖，让 agent 试着搭，批评它几句，它再搭。用 AI 把 AI 的固化流程做出来，人懒得自己拖。

他顺带打了个样：评论区留言是可以得到回答的，大家可以积极点菜，他们提供良好的服务，情绪价值、信息价值都有。

整期听完，有一件事值得带走。徐文浩和任鑫反复回到同一个问题：谁负责。agent 越界的责任、组织里 AI 出 bug 的责任、大公司转型慢的责任、代码被上传的责任，最后都落在具体的人身上。AI 让干活的成本快速贬值，让找到买家、判断对错、承担后果这些事变得更值钱。如果你在公司里推 AI，先把「出了事谁负责」这条线画清楚，比多接几个 agent 有用。如果你在创业，去找那些大公司算不过账、又真的需要有人负责的场景，那里的窗口大概还有三年。

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鲁扬是清蓝（PureblueAI）创始人。清华中文系毕业，一毕业进 IBM，在科技公司做市场营销二十多年，中间在创业公司当过四五年高管，后来在字节跳动负责火山引擎和豆包大模型的市场业务。2024 年下半年，他和两位联合创始人出来创业，最早做面向营销的 AI worker，没想到 GEO 这个场景先爆发了。现在团队 160 多人，是国内第一批 GEO 服务商。

这期节目聊 GEO，生成引擎优化。鲁扬讲了两年趟出来的三个阶段，讲了 SEO 和 GEO 为什么是两个物种，讲了 AI 消费闭环已经怎么开始运转，也讲了品牌在 AI 时代该抓住什么。下半场很实用，一个 prompt 就是一个货架，二线品牌不用假装自己是头部。

先搞清楚 AI 为什么推荐你 2:19

GEO 的英文是 generative engine optimization，生成引擎优化。鲁扬把它翻译成「AI 平台的品牌优化」。用户在豆包、千问、DeepSeek 这些聊天机器人里问「什么什么哪家好」「我想买个手机选哪个品牌」，AI 能不能把你的品牌推荐出来，位置能不能靠前，描述准不准确，这些都可以通过 GEO 技术去优化。

鲁扬把大模型的认知拆成两部分：先验认知和后验认知。用户提一个问题，大模型先调取自己预训练的数据，同时开启联网搜索，检索互联网上的内容。返回一批内容之后，它做分析、排序，最后挑出跟用户意图相关的极少量内容做引用。被引用的那几篇内容里的观点，就被 AI 采纳了，里面的品牌就被推荐出来了。

徐文浩把过程拆成几步：先让写自己好的内容能被搜到，得知道豆包喜欢看哪些网站；搜到一大堆内容之后，一百篇里只采信十篇，得让排名靠前；组织答案的时候还得把自己编进去；最后还得让 AI 信这些内容。鲁扬说描述非常准确。

SEO 和 GEO 是两个物种 6:49

提到 GEO，SEO 绕不过去。很多人觉得 GEO 是 SEO 在 AI 时代的变种，鲁扬不同意。

搜索引擎有规则。百度、Google 的网页权重那套规则，在百度统计上可以查。一个官网针对某个关键词的权重是多少，做过数字营销的人门清。怎么做 SEO，网上有公开教程，一二三四五六七，按图索骥就行。百度过去二十年，大的算法迭代就那么几次。

大模型没有规则。问豆包矿泉水哪家好，今天推 A，换个人问可能推 B，同一个人过两天再问又变成 C。它不告诉你原因，你也拿不到规则。大语言模型不是建立在外界可感知的明文规则或者一套公式打分之上，背后都是神经网络推理出来的。

鲁扬的结论是，面对大模型，很难靠人工经验去追逐一个模型。

面对大模型的时候，你是很难靠人工经验去追逐一个模型的。

所以他们的思路是，用一个模型去学习一个模型，用一套算法去解读一套算法。

徐文浩在这里插了一个类比，图灵那部电影，德军用机器加密，数学家最后发现人解不了，得造一台机器来解。鲁扬说非常类似。

三个阶段，从碰运气到算法驱动 10:35

鲁扬把 GEO 的发展分成三个阶段，这三个阶段是他们自己趟过来的。

2024 年 9 月入场的时候，GEO 这个词还没有。他们管自己叫「AI 平台上的 SEO」，主要做豆包和 Kimi 的优化。跟投资人解释成本非常高，很多人问，你们做豆包和 Kimi 上面的品牌优化，这是什么生意。2025 年 3 月，GEO 开始被唤醒，DeepSeek 火了，海外像 Profound 这样的 GEO 公司拿到融资，一夜之间国内涌现出上百家做 GEO 的服务商，之前做 SEO 的、做营销咨询的都开始做。

为什么看起来这么容易下场？鲁扬说，因为大家选的是技术门槛最低的方法，人工做。他们最早也是人工做，靠几个干了十几年 SEO 的优化师，每天写稿发稿。发几十篇，上 DeepSeek 搜一下，被引用了就是命中，没中就调整写法，明天再来几十篇。那段时间每天就是在碰运气。

第二阶段叫数据驱动，还是人工优化，但开始做数据监测、数据分析、AB 测试。字节出来的人把 AB 测试用到极致，稿件怎么写要 AB 测试。效果还是达不到精准。

第三阶段是算法驱动。鲁扬的 CTO 从字节出来后去投资机构做过两年量化，做因子挖掘。量化交易的做法是把肉眼判断、情感、主观抉择全部抛掉，让算法去算宏观微观数据，某些特征叠加足够显著，系统直接执行交易。他们今天用算法学习内容背后的特征因子，什么样的因子更符合 AI 可解释性，能让品牌被推荐出来。

这里鲁扬讲了一个核心观点，GEO 真正要研究的是 AI 可解释性，文章的写法只是表层。

用户问一句话，AI 把意图拆成一组关键词去检索，搜索引擎返回一批内容。这是漏斗第一步。然后 AI 选择性地分析其中一小部分内容，没被分析到的已经出局。分析之后做排序，排在前面的内容里的品牌出现概率更高，占据 AI 描述的篇幅也更多。最后生成答案的环节，AI 引用非常少量的内容，用他自己的语言组织，品牌才会被推荐出来。

漏斗的每一个环节都有大量内容被降权、出局、不被引用。终归有一小部分内容能经历层层筛选，被 AI 信任、被引用。他们研究的就是这些内容背后具备什么特征。

徐文浩问，AI 采信了哪篇文章，有时候只在思维链里露一小段，有些甚至看不到，这个反馈闭环怎么训练模型。鲁扬说，有些数据在思维链里肉眼能看到，有些看不到，可以通过技术往下多抓一层。不同模型随着版本演进，思维链里展示的内容一直在变，不能依赖它放出来的那部分。

不同模型的口味 32:55

不同模型的难易度差不多，原理一致，但采信来源差别很大。国内模型更多采信媒体内容，豆包对抖音视频的权重很高。海外模型偏向品牌官网、独立站、Reddit 这类社区，对媒体内容的权重反而没那么高。同一个品牌，国内和海外要做的事可能完全不一样。国内研究稿件结构、信任状、发布渠道，渠道更多是媒体；海外要做官网优化和社区运营。

鲁扬提到黑灰产，总结成三个字：假、大、黑。假是杜撰数据，「全国第一」「全球第一」「独家」「首家」「唯一」，一旦出现这种绝对的极端的数据，稿件可能瞬间被大模型引用。大是海量灌水，一天开个自动发稿机灌几百上千篇。黑是黑公关，发稿的时候踩竞品、抹黑竞品。

徐文浩问，一讲 GEO 就有人在下面留言说这是投毒、制造垃圾，你们会遇到这个困扰吗。鲁扬说客户不会，反而是投资人比较关心。他的看法是，GEO 就是 AI 时代的内容营销，自打人类有广告那天起就同时出现了虚假广告，搞广告的人本来就不该做那个事情。另外 AI 自己在不断进化，会越来越聪明，基模能力提升之后，想靠假大黑的做法会越来越难。真正做 GEO，是跟大模型同频，它认为什么是优质内容，就去生产什么内容。

AI 消费闭环，一个 prompt 就是一个货架 35:12

徐文浩问，用户行为变了，流量红利在不在。鲁扬说有，而且挺明显。

信号在 AI 消费闭环。2025 年 4 月 29 日，ChatGPT 率先支持电商跳转。10 月推出 Instant Checkout，豆包、千问跟进，元宝也开始支持电商跳转。豆包在一些品类下不用跳转到抖音电商，直接在豆包应用内下单支付。抖店后台跟豆包打通了，可以追踪从豆包带来的成交。返佣三周前从酒旅开始，常规 8 个点，酒旅 12 个点，比抖店常规抽佣高，比 OTA 平台低。

徐文浩说自己和太太的行为变化很明显。问 AI 的问题越来越靠前，很少再停留在「这几个哪个好」这一步。他说自己膝盖疼，根本没提氨糖。AI 大概率会告诉他氨糖没有用。很多想买的智商税产品，AI 都劝退了，说这个没有用，科学上帮你找了论文，其实是安慰剂。

鲁扬把这叫意图电商。用户描述自己的现状、特点、痛点，没有释放任何购物需求。AI 识别交互背后的意图，做推荐，促成交易。用户问的话里没有一个字跟氨糖相关，AI 推了氨糖。

货架也在变。最早是物理意义上的百货大楼货架，互联网时代变成虚拟货架，移动互联网时代变到 APP 里。AI 时代，prompt 变成新的货架。

一个 prompt 就是一个货架。

潜在客户每天用什么话术跟 AI 对话，用什么话术描述自己、查询，那个 prompt 背后就是品牌应该出现的位置。

徐文浩问，品牌要不要去迎合用户的意图。鲁扬说反而要回归自己的核心优势和核心定位。他们服务过一个二线冲锋衣品牌，客户想优化「最好的冲锋衣是哪家」。他们劝住了，你事实上不是最好的，优化出来客户也不信。这个品牌的核心优势是便宜、性价比高、质量好、抗造。那就去优化这些。

十年前在百度上优化「性价比高而且质量好抗造的冲锋衣」，这是非常长尾的词，流量很少，意义不大。AI 时代不一样。让 AI 认知到这个冲锋衣性价比高、质量好，只要用户的问句被 AI 认为贴合这个意图，流量就来了。比如用户问「适合大学生的冲锋衣推荐」，AI 会理解适合大学生意味着不能太贵、性价比要高，大学生运动多、质量得好、得抗造，它认为这个品牌适合这个意图，就把流量给过去。

AI 是讲道理的，你得让它讲道理的时候有话说。

徐文浩提到渠道转变会对某些类型的产品更友好。抖音对视觉呈现型的产品友好，美妆拍一拍就出水。AI 更像一个讲道理平台，背后像个理工男。以前广告影响的是 emotion 那一层，现在 AI 反复强调买这个不买那个贵的。他家买得最多的润肤露是二十几块钱一瓶的，瓶子上有尿素两个字。AI 说这个才是真润肤，皮肤干裂要用这个。他问贵一点的不是好一点吗，AI 说不是，尿素不上台面，所以厂家不这么说。

鲁扬说未来 AI 采信的维度会越来越多样、越来越复杂。现在更多解析文字内容，开始采信视频。视频的维度比文字稿多很多，长度、题材、形式、真人还是数字人、纯素材、镜头语言、叙事结构，都可能成为 AI 是否采信的特征。这也是为什么很难靠人工去琢磨。

科学 GEO 的八个环节 46:30

鲁扬提出「科学 GEO」，包含四个方面：流程科学、方法科学、工具科学、标准科学。流程科学是把 GEO 分成八个环节组成的闭环。

很多人觉得 GEO 就是写稿发稿，那只是其中两个环节。

第一个环节是知识管理。帮品牌建知识库，包含品牌介绍、公司介绍、优势卖点、竞争差异，全部向量化。这是所有 GEO 的开端，也是可信信源的起源。

第二个环节是意图挖掘。研究品牌的目标对象会在 AI 上问什么，哪些意图比较热，值得优化。鲁扬举了一个麻辣香锅品牌的例子。客户最早想优化的是「某某城市麻辣香锅或者火锅品牌推荐」。做了一轮意图挖掘之后，客户最后选择优化的意图完全变了，变成「加盟一个餐饮店应该选什么品牌」。因为客户觉得，GEO 最贴合当下业务需求的是帮它拓店，拓店成本太高了。

第三个环节是品牌诊断。品牌现在在 AI 平台上的呈现度怎么样，趋势如何，跟竞品对比如何，AI 用什么话术在谈论你。诊断还要带优化建议，比如哪些意图不可优化。联网率低的意图不好优化，问完了 AI 不联网，很难通过 GEO 去改。还有一些意图问完了 AI 给的都是科普类回答，不推任何品牌，比如运动完膝盖酸痛，这种暂时不建议投资源。

第四个环节是内容管理，到这一步才是写稿和稿件优化。第五个环节是效果预估，他们有一个沙盒环境，模拟分析一篇稿件发布后有多大概率提升效果。第六个环节是发布。第七个是效果监控。第八个是效果调优。

徐文浩问多久能看到效果，以及怎么证明效果，毕竟在你这台机器上搜得到，在品牌方老板手机上可能搜不到。

鲁扬说他们有一个算法学习的过程。第一周建知识库，同时小模型针对每个客户的每个 query 单独学习。底层是通用模型，上面一层小模型。第二周做内容生成和发布。第三周，有时候到第四周，能看到明显的效果提升。

效果验证靠高频科学监控。很多 GEO 还是靠人工监测，发完稿人工搜一次，看看能不能搜出来。鲁扬说这不科学，当下一次抽样不能代表连续性效果。他们的系统最多能做到分钟级，一般至少小时级采样。同一个 query 一天采样 20 到 30 次，均匀分布到 24 小时。要多平台、多账号、多 IP。多平台是因为 DeepSeek 和豆包结果不一样，多账号是模拟不同用户，至少上百个账号，多 IP 是模拟不同地理位置，北京和广东的结果也不一样。连续跑一个月看月均，月均达标才算真正达到效果。

最背的就是老板 review 那天，老板手机上搜不出来。

创业心得和给品牌的建议 55:02

徐文浩问，如果给刚创业的自己发一条短信，会说什么。

鲁扬说创业一直在他职业规划里，不创业人生不完整。过去经过很多风口，元宇宙、Web3，都没出来。有一段时间他觉得自己是不是太晚了，四十多岁创业，感觉晚了十年。真正出来以后，他的体会是，创业是整个人生前半场的一次集中变现。很多年的积累最后都用上了，好像也并不晚。

至于那条短信，他说可能一条短信都写不下，可以修正的点非常多。如果让他选，他反而不发。保持初心很重要，第一天想做的那个事情，内心的发心很重要。他们一开始想做 AI 员工，心思放得最少的是 GEO 这个场景，结果 GEO 爆发了。兜兜转转又回过头来做 GEO 这个切入点，再去做 AI worker。不被过程中的短暂风口吸引。术上可以修正调整的很多，但那需要自己学习的过程，再重投一次也是去学。

徐文浩说自己之前把公司卖给京东，放弃了很多钱出来创业，是上半生所有积累的一次消费。亏得很惨，靠运气赚的钱靠实力全赔进去了。但过程很好玩，门票很贵，过山车很好玩。

鲁扬说创业之前在 SaaS 创业公司工作过四五年，经历过大起大落，身上带了一些阴影，有一段时间不太敢融资、不太敢花钱。创业是个修行，得自己一点点历练。他当年没创业的时候想象，以后创业公司一定不能有这种问题、那种毛病。现在公司什么毛病都有了，各种大公司的问题都有了。团队 160 多人，他觉得人太多了，状态最好的是 30 多人的时候。

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小飞是 XCircle 创始人，过去十几年在国内实践各种新组织范式，从青色组织、合弄制到人单合一，鹿客、XMind 这些公司的 AI 原生组织转型背后都是他在操盘。这期「AI 炼金术」录了 98 分钟，任鑫和徐文浩把他请来，聊的是已经发生的操盘现场，并非 PPT 上的组织架构图。

这期也是少有的抬杠集。徐文浩用将近一个半小时堵同一个洞：AI 让效率成倍提升，没人说 AI 让收入成倍提升。一旦变成没有更多的钱可以分，只有更多的人可以裁，背锅就比分钱更实际、更严肃。他们最后没吵出共识，倒是吵清楚一条边界：我们到底在谈今天的组织形态，还是在谈两三年后大家想象中的样子。小飞对今天的判断只有八个字，朝气蓬勃的一片混乱。

科层制是一套信息路由协议 0:04:36

任鑫开场问得不太客气：历史上有哪家公司靠新组织形态做大做强过？

小飞的回答很坦率。全球范围有大量实践，知名且有规模的企业真的转型成功，他看到的还是少。海尔人单合一被反复提起，学了人单合一之后规模性增长、业务很好的公司，也很难找到。2016 到 2018 年那波人单合一、合弄制、敏捷组织特别火，疫情前他帮国内企业做过转型。前天还跟当年转型的一家公司的 CEO 吃饭，对方说很怀念，留下了一些青色组织的痕迹。

今年五六月份，组织这个话题重新被点着。起因之一是 Jack Dorsey 和红杉的 Roelof Botha 在 3 月底合写的文章。Dorsey 解释了一件悬了十年的事：Zappos、Morning Star、Spotify 的 squad 都很好玩，为什么始终没成为主流。诊断是这些新范式在反对管理的同时，把管理者也反对掉了。管理者在那些组织里连备选项都算不上，甚至是消灭目标。可管理者身上挂着一个谁也没接手的功能：把组织各方位的信息汇总，再分发出去。

小飞在 YouTube 上看过一句话，human is mess，人类非常混乱。AI 来临之前，确实需要一个人做转译，把信息转译完再分发给不同目标群体。这个 role 一旦没了，组织想扩展，效率就往下掉。国内看到的情况一模一样。

他给 Dorsey 的诊断加了两条。第一条是链路长度。不管谈阿米巴、人单合一还是小组织，小组的前提还是有职能单元的分工。企业生产链路有短有长。开发一个软件，产品经理加 UI 加写代码就能闭环。芯片要十几道工序，汽车开发周期一两年。链路一长，前线想要小组，小组本身又变成一个很大的组。专业分工在 AI 来临前取决于人类专业学习的边界，大学学一个专业少则四年多则十年，很难啥都会。

AI 把这条边界抹平了一截。小飞的原话是：

「你立一堆 agent，就可以瞬间有各个行业的专业选手。」

一个懂技术的产品经理又会用 Figma，完全可以一个人干，闭环就产生了。物理上把人们组合到一起的难度，被 agent 消解了一部分。

第二条更狠，分钱。过去十几年陪企业做自组织转型，层级可以越来越少，小组可以自主管理，一到分钱全场束手无策。key manager 走到那个位置，大部分有两把刷子，有战绩，专业能力更强。就算所谓自组织，leader 们照样拿显著更高的薪酬。分配逻辑没变，大家就很难相信这件事真的发生了。

AI 来临之后，很多 CEO 开始意识到不想用原来的分配逻辑。生产力被重新编排，想用新的分钱方式。驱动力有了，问题才好解决。小飞说这三点都是曾经的阻碍，AI 一来就有了新解法。

飞书不天然路由 agent 0:12:42

任鑫反问：飞书文档、Google Docs、Slack 不也部分解决了信息路由，为什么非得等 AI？

小飞先认了一半。过去五到十年，企业想变灵活的一大趋势就是扁平化，原来 P11、P12 的层级压到五六级。扁平化本身就在让信息在上下游之间传得更短、更顺。这些工具确实解决了一部分问题。

然后他讲了个现场。上周一见了一位创始人，公司不到 100 人，做 AI 原生产品，对方很自豪地宣布，公司正式集体放弃飞书。理由与价格无关：飞书服务于人类，让人与人的协同很丝滑，可它不天然原生支持 agent，agent 只能额外加，那个创新的窘境就在这儿。他给电脑界面看，团队现在是五个 agent 加两个同学，agent 之间怎么交流、怎么共享信息，全部重新设计过。AI 之间处理信息的频率、浓度和效率，比人类之间高太多。XCircle 自己的组织设计也是类似逻辑，每个前线小队上面没有核心中枢，也没有层级。

接着他聊鹿客。鹿客创业十来年，当年一批骨干一起冲锋打仗，做到今天的成绩。这批人当年二三十岁，现在年纪大了。面对 AI 转型，并非所有人都能立刻起立，像 CEO 一样带着少年感重新作战。有人接受新技术快，有人慢，甚至有人为了保全自己的一亩三分地，抵触这件事。很多公司转型初期，旁边总有人说 AI 不靠谱、AI 不准。

鹿客在这个过程里重新树立了人才观，只有两条。第一条叫 AI 杠杆，看你的核心生产力是人还是 AI。XCircle 上能 track 到一位同学，AI 生产力是人类的四倍，一个人产出了五倍。假设这位同学年薪 100 万，老板看到这个数据会很高兴，因为他的核心生产力变了。第二条叫业务闭环能力，到前线去冲业务，不要在后台成天搞管理，不仅要做增量、做产品创新，还要能闭环。越闭环，跟别人的协同摩擦越少，组织在摩擦上的成本越低。

以前看人是专业、是 level，P6、P7、P8 拿的钱不一样。现在这套标准换了。小飞说，他遇到的几乎所有 CEO 和创始人，视角一变，就滋生出一个信念：钱分得不公平。看着一个月薪两万、AI 用得特别好、确实在前线创造价值的同学，再看一个月薪五六万、天天还在用 Excel 码数字的同学，老板也着急。需求就出来了：我今天要发奖金，我要发得公平。原来的系统不 work，需求才真的成立。

谁来背锅 0:19:17

徐文浩听完，先泼了一盆冷水。他自己也是 AI 公司的，内部讨论什么叫 AI native，有同事给了一个结论，只可意会不可言传。他认为大家遇到的第一步还轮不到分钱，是背锅。

他举研发组织的例子。公司让产品经理甚至设计师直接改 code base，但不敢让他们做发布。两个原因：一是判别能力，AI 给的结论跟他期望的是不是一回事；二是背锅，发布出问题，这个锅他背不背？大概率背不了，锅最后还是 fall back 到原来的职能线上。电商下单下错价、广告投放投错钱，agent 也背不了。摩擦是减少了，可闭环、基于闭环分钱的逻辑没走通。

小飞先回了一句，徐文浩对背锅怨念很重。新组织这个问题不严重，老组织转型，第一个阻力来源就是背锅。今天去任何一个大厂，风声鹤唳都在裁员，背锅解决不好，转型很难推动。

他给了 AI native 的几条判定标准，并说没有标准答案。第一条，组织的核心生产力是人还是 AI。人类员工多少，agent 数量多少，XCircle 上随时能 track，CEO 特别喜欢看。很多企业明年不做 people cost 预算了，做不出来，因为取决于模型能力和 agent 数量，现在谈的是 workforce cost。经营增长与人力投入开始解耦。第二条，组织内的协作流开始支持 agent 更好发挥作用，大部分公司的 workflow 都是为人类设计的。第三条，协作关系从职能和科层变成端到端闭环交付的小队，AI 作为中枢，人类不再是那个每周接收汇报的核心。第四条，AI 正式成为资源协同、业务决策、日常流程管理的核心推动力。

背锅怎么办？他的答法是，任何一个 agent 都必须有一个 owner，得给他设个妈妈。把 agent 看成实习生，还不太听话，能力还不够，还老犯错，必须有人管着。言下之意，今天更多的还是需要这个 owner 去背这一锅。

徐文浩追问得更细。我做了一个 coding agent 给同事用，他写出 bug 上线了，是我的错吗？我做了广告投放 agent，同事用了导致无效预算，是他的错吗？如果责任回到提供 agent 的人，组织很容易倾向少提供 agent、提供弱的 agent，只能查问题不能发布，又回到分工制，甚至大家觉得跟 AI 说还不如我自己说。如果让使用者承担责任，也有问题。职能分工在压缩，但很难被打断。严肃业务里，研发上线不可能让产品经理背，采购下单下错价，不可能让运营背。

小飞的回应是，这类失误是多因一果，一直都存在，每天工作都会有各种犯错。徐文浩说以前背锅很明确，小飞说小错误一般没人计较，公司里有人多扔两个纸杯，nobody cares。可严肃的商业公司总有异常，广告 ROI、采购、系统 bug，或多或少造成损失。以前的科层制通过绩效分配责任，线上损失几十万，最多绩效扣低一点，不可能让个人赔出来。快速增长时，时间会带来机会成本。但最终还是有责任人。

任鑫补了一句，这跟分钱是一体两面。出问题互相甩锅，做得好互相抢功，广告投放里的 attribution 加了 agent 之后更麻烦。

小飞说，他今天特别要讲背锅，原因在这儿：

「今天大家都说 AI 带来了成倍的效率提升，但是没有人说 AI 带来成倍的收入提升。」

除了 Anthropic 和 OpenAI，大部分公司没有更多钱可以分，只有更多的人可以裁。背锅就比分钱更实际、更严肃。

没有更多的钱可以分，只有更多的人可以裁 0:30:37

徐文浩把问题往前推了一步。agent 有它的 user，也有它的 creator，还会参与很多不同的事情，人的贡献和责任的衡量变得更难。分钱、归功的规则反倒更复杂，组织干活的复杂度提升了。

小飞承认，要考虑的因素变多了，而且动态、高频变化。他看到的国内实践，两头都鼓励。捏 agent 给鼓励，用得好也给鼓励，团队真正创造的价值和营收，会有一个 percent 或比例来拆。有家公司名字他不说，定位很有意思：把提供 agent 的部分全部归类为中后台。原来中后台输出的是管理，现在要求他们输出各种 agent，agent 类似中后台提供的新服务类型。团队赚到一万块，先抽一个比例给中后台，剩下归前台。前台用好 agent 把饼做大，自己也能多拿，双边鼓励。

小错误怎么处理？他说现在企业出现的多是数吐错了、没按期待做，很少上升到追责扣钱，解决办法就是调 agent。真出严重问题，专事专办，数据库宕机、钉钉或飞书挂掉耽误客户开重要会议，这些在任何时代都会发生。

任鑫补了一个更实操的案例。有公司让前台的人搓 agent，给搓的人涨薪 30% 作为 AI 津贴，用这套东西的人 token 和薪水也涨。第一步先不算功劳，因为算不清，配合公司搞 AI 转型就发钱。第二步拆小，六到八人一组，像创业公司，兄弟几个，有锅有钱分都是好事，最怕虚无的 PPT 讨论。头领叫圈长。人治的好处是灵活，人心一杆秤，缺点是管幅不能太大，两个披萨饼，现在都往十人以下走。

徐文浩问，都涨薪的前提是公司之前非常 profitable 吧。任鑫说，前提是很多人在离职，主动被动都有，AI 转型会有人受不了走掉；招聘也停了，换成用 AI 搞或者招 AI 管培生，招应届生。招一个老登的钱可以招 20 个年轻人。

徐文浩的第三个问题更根本。一个人真能凭 AI 把闭环业绩做完，为什么不自已拉出去单干拿 100%？模型 API 谁都能买，没有准入门槛，真没分工就不需要公司了。

小飞说想跟他击掌，因为这就是他们想去的方向。生产力决定生产关系，生产力已经在爆发，生产关系还很古老。AI 既是生产力，也是生产资料。农业时代奴隶主掌握田，工业时代有厂房，互联网时代大量资源在雇主手上。生产资料在雇主手上，雇员就得变卖时间、专业、青春去卷。今天一个有专业技能、聪明靠谱、洞察商机、又用得好 AI 的年轻人，凭什么到你的公司上班，他完全可以自己闭环搞业务。OPC 现在是过渡阶段，他坚定相信它会成为一股重要的商业力量。

AI 原生组织里，岗位这个概念没有了，改叫 role。岗位是固定的一人一岗、专业分工，role 是弹性迭代的，模型在变，role 也一直在变，定位是端到端交付闭环价值。不少 CEO 在某个时刻会跟他说，公司可以无边界，不需要招那么多全职员工。闭环的时候，你我变成合作关系，你承诺交一个结果，我承诺在平台上跟你分钱。XCircle 上看这些公司的组织架构，都是无边界。不过他也留了一句，大平台、commodity 里仍有价值，需要资源、需要做大业务时，还是要跟伙伴在一起。

徐文浩的观点是反的。分工并没有消失，事情最终要归拢到一个人负责、一个人决策。一人公司今天有收入有流量的，大多是 AI 博主。体量稍大一点，就能看到前后台分工，责任和利益要全责对等。人的注意力带宽有限，他去年下半年管过一段时间广告投放，看研发的时间就少很多。程序员吐槽产品经理写代码，像一群大猩猩每人发一把机关枪先扫射。AI 是 commodity，谁花钱都能拿到，可市场上还是要抢注意力和钱，一个人注意力不够，就得找伙伴。OPC 加平台听起来像连锁加盟，只是一种可能的形式，说太美好有点像快招。任鑫在旁边接，往好听说是孵化器、venture studio。

小飞回应，取决于进来的人能不能挣到钱。能挣到钱或者没亏什么钱，可以叫孵化器；八成的人觉得亏了被割了，那就是快招。他不认为这种形态会是主流，但它可能是社会上显而易见的一股力量，而且会越来越强。

他还提醒了一层边界。讨论这个话题，要分清是在谈今天，还是用动态视角看每一个行动者。今天国内的企业，他每天接触一两家，判断就是朝气蓬勃的一片混乱。GPT 又发新模型，Grok 也要发，AI 能力在涨，国内公司又卷，某种范式可能在不远的将来发生。到底谈的是两三年后大家想去的那个样子，还是今天的组织形态，这是边界。不然每个人都能证明，我没这样干，我的 agent 就不 work。

把层级和部门直接干掉 0:47:05

任鑫把话题拉回现场：具体操盘的公司到底是什么形态，取消科层制了吗，还是变成平台招了一堆 OPC？

小飞说，他们目前在非常纯正地陪一些企业，把公司的层级和部门干掉，没有部门，也没有层级。这件事的破坏力比听起来大。现在 99% 的管理制度流程都建立在这两样东西上，小到一张出差打车发票怎么报销，大到公司战略怎么制定、怎么落。这两样没了，对企业是天翻地覆的变化。很多创始人和核心高管已经意识到必须变，要变成能让 agent 和 AI 发挥生产力的原生组织。鹿客、XMind 都在彻底转，转成端到端闭环的小圈子。

他投屏了 XCircle 的工具。组织架构图上已经没有层级，前线是一个个闭环小团队，看板上 track 着 workforce，人类那一栏 8.3，AI 那一栏 8.7。有位同学人力是 1，AI 生产力是 3.9，一个人有五个人的产出，他现在的重点做增长和新产品孵化，立了几个 agent，都看得见。还有一个叫时光机的功能，track 公司一点一点的变化。外部驱动力就三个：业务和战略变化、AI 模型和 agent 能力变化、内部涌现的创新。组织变化的频率在变得越来越快。

他强调把前线创造价值这件事摆到台面上，把组织里的肥肉，那些成天搞管理、开会、审批、不开会不知道在干嘛的人，先甩出去。鹿客的前台很大，中后台也在，目的就是让大部分人关注端到端闭环创造价值，肉眼可见地看到你 deliver 的结果。

传统科层的样子他也描了一遍。老板今年有一个核心战略或 OKR，就拉一个跨部门项目小组，一帮头头脑脑把下面的人派出来，折腾半年一年，听了一堆会，啥也没有。老板拍桌子问怎么没结果，每个部门都觉得自己把事干了，但就是没有结果。摩擦成本很高，一天到晚拉通对齐。上周他跟鹿客在一起，对方说要搞 quick win、搞战役、做新业务里程碑，访谈客户了解新需求，用的自然语言是「谁是 DRI」，开会有一个 agent 的 list，业务牵动生成越来越多的 agent，加入这个组。

任鑫问，这跟原来拉个项目经理带十个人有什么区别，不都是组队，横着组和竖着组有什么不一样？

小飞说最大的不同有两点。几个月前他见某科技巨头中国区的核心高管层，对方也在分小组，有的学 Meta 的 pod，下面配 agent builder，有的学 Spotify 的 squad。他只问了一句，原来科层制的汇报线还有吗？对方说全都有。

「员工是不傻的，他知道他的命门捏在谁手上。」

项目上资源拉扯的时候，员工听 project leader 的还是听 line manager 的，这是很多公司内部极大消耗的来源。现在的小队本身闭环交付业务结果，这是第一点不同。第二点，原来建议一个 team 八到十二人，现在建议两到四个人。鹿客看着还挺大，因为正在捏，先把现状放出来，一个链路上上下游开始吃、开始捏，越捏链路越短。他们关注人少、高内聚低耦合、减少摩擦，用 AI 加速闭环运转的周期。现在每个岗位上的人都声称用了 AI 当工具、个人提效了，但闭环运转的周期没有提效，system 没有提效。所以他们只盯这个小 team 加 agent 的周期。

任鑫自己抛了个砖。创业公司的 CTO 带十个人好管，因为他在一线，是 owner，业绩压力压给每一个 owner，带着兵直接打粮食，没有行政和支持部门，等于把矩阵的横线全换成竖线。

小飞拿 Anthropic 和 Cursor 的组织架构举例，两家非常像。下面都是一堆 team member，硅谷很多科技公司的 CTO 去了，不问 P 级，大家都叫研究员，然后被扔到不同的项目小组。硬要翻译，也可以叫项目小组。区别有三个。第一，项目小组业务闭环之后，越少的人、越短的链路、立 agent。传统职能分工开发一个软件，死活得六个人，闭环加 AI 之后，一个人可以跨原来几个业务流程。一个人 hold 一块业务的可能性越来越多，团队可能还是两三个人、四五个人，但会越来越短。他陪的企业，CEO 进去像着了魔，都在问能不能吃别人的业务链，怎么让系统转起来。第二，心智上不再关心职能分工，分工还在，只是不按专业职能分。第三，每个人在组织里的重要度和成长性质变了。原来发展就是升官发财、升职加薪，命门捏在老板和体系里，公司一大就容易官僚。现在回归创造价值，你拼了命用好 AI、拼了命闭环，把结果创造出来，你就是牛。

任鑫一半同意。孵化器里所有人冲着老子要干点啥，和等着别人出题，氛围完全不一样。哪怕只是把心态变成成果导向，组织战斗力就已经不同，创业公司小公司往往比大公司能打，也是这个原因。他不理解的是闭环这部分。开馄饨店好闭环，赚不赚钱就是你的。鹿客研发一款新锁，算不算好锁，最后还是老板说了算。好产品除非卖掉了，卖掉就不是两三个人能搞定，牵涉供应链，牵涉好多人，环闭不上，只能怪上游锁芯不好。

徐文浩补了一层。有些业务容易闭环，连锁店、馄饨店两三个人能闭环。制造业产品从研发到上市到销售周期很长，牵涉的人变多，改造短时间内看不到结果。发奖金不能等一年才知道这事行不行。

小飞说这是方向，不谈现状百分百符合。他们希望更多交付业务闭环的结果，每个小团队高内聚低耦合，跟外部协同尽可能少，内部尽可能聚焦。链路短，就让一个人搞定，不要那么多人合作。链路长，闭不了环，就让业务链变短、运转周期变快。剩下的等 AI 进化，它 take 得越来越多，链路就会越来越短。

HR 三支柱拆了，拼成 HARO 1:04:23

任鑫要段子，小飞给了两个 case。鹿客把 HR 部门拆了，准确说是重新定位。HR 三支柱，COE、HRBP、SSC，这套为工业时代科层组织设计的东西没有了。中后台交社保、发工资这类流程性的事还留着，要求稳稳当当 hold 住，不出乱子。这部分最容易被 AI 替代，它就是标准动作。前台成立了一个新团队，叫 HARO，human AI resource office，把人类和 AI 整到一起。这个视角意味着它开始关注组织生产力，而且认为生产力不只是人类，是人类加 AI。团队的核心任务是支持人类和 agent 更好地协同，提升公司整体生产力。

这个团队的 DRI 是一位 CAIO，既懂技术，做过战略，还创过业。小飞说鹿客最幸运的就是这个人，对组织稍弱没关系，配人就行，他能扎在业务里。前线现在有一个心智：任何团队有人走要换人，或者业务增长要招人，都是做 AI native 的好机会，要抓住。CAIO 某种角度承担了 AI 原生组织 FDE 的角色，进入业务流，看哪段流程可以用 agent 改善或者建新的 agent。如果能替代，业务流就变化，role 开始迭代，组织开始迭代。要设计 agent，就把需求拿回 HARO，agent builder 加 FDE 一起 build。小 agent 前线业务团队自己 build。

如果看下来还是需要一个人，比如线下销售要跟客户喝个酒，必须人类来做，这个需求也由 FDE 拿来，重新设计角色描述。它跟传统岗位说明书完全不一样，得证明招来的人有 50% 以上的工作是 AI 替代不了的，招聘压力其实很大。硅谷有个说法，HR 最后能留下来的岗位就是招聘，其他都不需要了。HARO 本质上是给前线输送生产力，先驱动 agent 生产力，实在不行再找人。

行业里的中老登很难找到 AI 原生的同学，所以他们干了两件事。第一件叫全体起立重新坐下，把公司所有员工 review 一遍。结果发现前线那些年轻员工 AI 用得溜得不行，以前根本不知道，先把这批人捞出来。第二件是启动管培生项目，从市场上捞年轻人。人才系统在这个过程里优化迭代。一家十年的公司，正在积极做这个变化。

任鑫问，agent 到底发挥了多大作用，效果来自结构变化，还是 agent 控住了流程，平时工作有什么变化，少开会了吗？

小飞说，鹿客等公司 people cost 确实在下降，有的业务在增长或者回正，人在变少，业务在变好。XMind 的 mango 跟他说，现在觉得人好得不得了，转型把不适合的人甩出去了，剩下都是不错的同学，配合更顺。mango 的团队把 harness 模型都搭好了，agent 正式在团队里跑，human in the loop。他们有点摒弃飞书那套人与人协作流，现在叫 GitHub 协作模式：中间一个池子，每个人闭环交付，交到代码池，代码池或者数据中心永远知道公司当下所有相关信息，自我迭代，再对外输出。人和人协同的耦合性下降很多，关注交付结果，AI 在里面有很多自动化的 loop 在转。以前创新业务做一个垮一个，现在好几个都跑出来了。

任鑫说，这种形态对人的要求更高了。以前是发张卷子做题，现在是有人出去打猎，你得跟着，还得做出贡献，不然肉不分给你。什么样的人升职加薪，什么样的人受威胁？

小飞说，人才是关键战役。只有年轻人这个说法有点片面，他看到很多中老登崛起，某个领域的专家，经验丰富，AI 又用得溜，价值比年轻人乘 10 再乘 10。人才标准确实变高了，每个人回到某种角度同一个起跑线。他引马斯克的说法，未来大部分的人我们养着就好，和新的同学一起往前跑。

任鑫追问，被甩出去对那个人来讲也蛮惨，有什么提醒能让人不太被甩，在这边学够了再自己出去，还能跟老板讨价还价。

小飞说，XMind 和鹿客，他都陪 CEO 经历过非常挣扎的时期，煲电话粥那种。创始人会发现，原来身边那些非常优秀的核心管理者，怎么忽然就宕机了。科层里，manage 是一份 full time job，做统筹、做汇报、开会、做表格、搞周报、写 PPT，把这些做好了，展示在老板面前，老板就觉得你和你的 team 不错，你就能活。很多人靠这个活。转型之后，这些人被露出来了，没有真枪实干，害怕，不知道自己能在业务里干什么，也不愿意承诺业务、承担风险。他们就围绕在创始人和 CEO 身边说，AI 还是不行，管理还是很重要的。创始人一边看清这些人没法 take 业务担责，也没意愿往前走，一边又觉得他们说的好像有点道理，所以挣扎。

小飞给 CEO 的判断是，一个同事在某段时间里高频消耗你的时间精力，你一停下来就发愁，愁这个人该怎么办，那可能是要说分手的时候了。两家公司都有部分高管离职，这些人原来一路都是高管。走了之后，CEO 那段时间心情特别好，很舒畅。曾经只做管理的同学，可能确实没工作了。硅谷也在谈，管理者没有未来。

他留了另一面。团队里还是有人要做 daily operational 的事情，很细的事需要人管，找到自己合适的位置就好。另一类会被转出去的是不用 AI 的，跟不上脚步，没有 team 想跟你合作，语言界面都不在一个层面上。

任鑫问，管理者没了，PPT 没了，信息流动和对齐的压力还在。老板战略往东走，以前 VP 理解老板意思，每周开会批评两句，就起到了对齐作用；管 50 个运营，周会让大家分享经验，谁上周做得好。这些看起来不高级的事，现在怎么用 AI 替代？

小飞说，这些在老登看来很重要的动作，AI 原生组织里没人愿意再花时间，管理本身不创造实质业务价值。他下午刚跟一个客户聊，做法是先搞数据，把数据存到一个地方，做好自动化，不同机器和软件会周期性 generate 数据。然后看板，CEO 在看板上看进展，AI 把真实进展全抓完，报警，哪个做得好，优先级怎么调，业务怎么弄，AI 都搞出来了。鹿客的 CEO 训了一个 COO agent 干这些事。人肉写周报，老板也不看，AI 看完回复，两边都不看内容，这件事完全不需要再发生。管理的摩擦，AI 特别擅长承担。

XMind 转型大概半年后，他见了一圈 circle lead，现在叫 DRI，为最终结果负责，原来都是 manager。他让全屋子二十来个人分享现在花在管理上的时间，没有任何一个同学汇报超过 30%。management 仍旧在，只是不再是 full time job，不得不 take，但更关心业务或者产品创新。徐文浩接了一句，他现在不做任何管理，如果需要花精力管理，不如对着 AI 把这事做了。

小飞说 XMind 分钱这件事做得有意思。绩效搞半天，manager 还是要评，manager 评 manager 很难一碗水端平，自己都有错觉，给的结果准不准。初创企业管理能力弱，搞不定就请资金顾问，花很多钱还是搞不定，低效又努力。XCircle 能拉数据，飞书、钉钉界面、API 和 MCP 接口定点拉过来，AI 加上所有跟组织相关的数据，周期性总结每个同学的工作结果，只看结果，加多少天班 i don't care，直接给推荐。mango 说以前心里压力很大，现在 AI 能给出比他更全面客观的建议，这 10 万块奖金怎么分。AI 会遗漏数据，他觉得某件事特别重要没被评估到，就补上下文，AI 学会了下次就知道。一两遍之后，绩效成本大幅下降，prompt 规则也容易跟团队解释，取代了大厂那套高成本绩效。

任鑫说受了启发。组织内部的事情相对通用，分钱、管理、激励、复盘，有点像商学院教的知识，大语言模型都学会了。分钱肯定分不完美，但它比一个没分过钱的人靠谱，相当于有一个分过一千次钱的人在旁边做参谋。市场反馈那一层牵涉竞争性环境，要做得比别人好，很多是探索型的事，AI 只能讲大道理，还得自己探。内部的事算错了没有短反馈，反正也看不出来。小飞笑着接，谁背锅？leader 背锅，AI 不背锅。任鑫说，AI 取代管理比取代销售、营销更胜任，因为大部分管理者本来就不合格，设计师好不好太好衡量，管理者太难衡量。

极度降低管理水位，和能自己动手的三步 1:23:42

小飞把这一层的价值说得很直白。做 AI 原生组织，表面上是让 agent 更好发挥生产力和价值，把合格的人才转出来，对组织还有一个特别重要的价值，极度降低管理水位。企业不要再搞那么多管理，AI 本身应该可以大幅度替代管理工作。

任鑫开玩笑，标题能不能叫用 AI 替代管理。徐文浩接，先把 CEO 裁了。小飞说，要啥 CEO，应该是大 sales，公司只需要一个人发现机会，一个人搓 AI，两个专业岗位。

他说 CEO 的痛苦他听得高频。时间精力不够用，一天到晚各种鸡毛蒜皮的事找他们讨论，很多是公司要弄新政策、新制度、后台管理，找来又不能不管，人被内部事务性工作牵绊着。

徐文浩说自己一点管理都不想做了。今天只能把一个开放性的大命题扔给团队成员。传统意义上把事拆清楚，你做什么他做什么、大概怎么做，心里都有底；真做到这一步，AI coding 能力最强，你基本已经做完了，也就不知道技术管理该怎么做了。

小飞把这个变化往深处讲了一层。今天从西方学来的管理思潮，基本假设是去人格化、流程化、标准化，把大活人变成工具人。human is mess，人混乱

网页版：https://aialchemy.qiaomu.ai/ep/6aabe54b81ffdf7c5ac4c50e.html · 原节目：在小宇宙收听 · 精读由 AI 基于节目转写整理。

他发了一篇公众号文章，标题是《HARO 成立，我们要把公司重写成 AI native 的组织》。文章读起来像老板喝完酒之后的内部信，岗位重新设计，组织重新设计，语气慷慨激昂。陈彬在节目里说，文章是他让 AI 先写初稿，再反复对话告诉它想表达什么，最后自己一个字没改。

这期播客，徐文浩和任鑫把鹿客的 AI 组织改造从头拆到尾：HARO 是什么，AIO、agent builder、FDE 怎么配合，圈子怎么分权，AI 管培生怎么招，三轮内部报名怎么跑，华为 IPD 还留不留，以及哪些公司其实应该慢一点。陈彬是鹿客科技创始人，此前在索尼、百度工作过，做过小度智能家居。他的判断很直接：AI 原生组织要先假设原有组织和流程都不存在，从零想一件事该怎么做。

什么叫 AI 原生组织：假设组织和流程都不存在 0:03:54

陈彬对 AI 原生组织的定义，跟“大家都把 AI 用起来”有距离。他的起点是 AI，先问一件事能不能让 AI 做，再问人要不要进来。

“什么东西能让 AI 做，就尽量不要让人做。”

这句话听着像要把人赶走。陈彬接着解释，原来那些组织、流程，可能本身就是错的，甚至不应该存在。今年鹿客十二周年，他把主题定为“从 1 到 0”，意思是回到创业第一天：假设组织不存在，流程不存在，甚至产品也不存在，手里有了今天的 AI 工具，这件事应该重新怎么干。

这跟“每个人多用几个 copilot”是两套动作。陈彬的倡议首先写给未来核心组织的构建者，不要求每个员工都变成 AI 高手。这些人要有老板思维、经营思维，能看一个业务线、一个产品线、一个商业小闭环怎么成立。组织构建好之后，再去看人和 AI 怎么分工。

所以鹿客先重构了 HR。陈彬的逻辑是，业务一号位或者 CEO，本来就应该是业务的 HR 一号位，因为最了解业务，也懂组织和人。过去 HR 更多偏人，对系统、技术没那么敏感。鹿客把顺序倒过来，先找技术出身、懂业务的人，再配对人敏感的 HRBP。

这里有一个关键区别。AI 原生组织先改的是“这件事该不该存在”，再改“这件事怎么用 AI 做得更快”。陈彬说，很多原来的流程逻辑应该被重构，不要按照原来的思维问“这件事原本应该怎么做”。他给内部举的例子很朴素：一个人创业的时候，没有法务、没有 HR、没有财务，事情也能跑起来。现在有了 AI，早期更不需要那么多职能型、专业型人才，需要的是愿意为价值闭环负责、能快速跑起来的人。

HARO、AIO、agent builder 与 FDE：谁把 AI 放进业务 0:06:38

鹿客成立了一个新部门，叫 HARO，全称 Human AI Resource Office。听上去像把 HR 和 IT 并在一起。陈彬说，关键在一号位。

他没有让传统 HR 来当 HARO 一号位，而是选了一位长期创业伙伴。这个人百度架构师出身，做过创业公司 CEO，在鹿客带过产品线、研发、品牌和 IT。陈彬看重的是综合经历：从公司经营、战略、业务到产品技术，他得有一个闭环。技术出身的人对 AI 反应快，下面再配对人敏感的 HRBP，这样人和 AI 才能放在一起想。

HARO 下面有实线，也有虚线。IT 改名 AIO，也就是 AI Office，里面包括原来的 IT、运维，未来更多做 agent 和 agent builder。各业务线挑出 FDE，虚线向 HARO 汇报。FDE 的直线还在业务里，人没有完全抽走。

agent builder 和 FDE 的分工，陈彬讲得很具体。agent builder 偏构建，短期由技术、IT 出身的人来做，长期看一个人也能搞定。FDE 要进业务现场，梳理供应、计划、采购这些流程，跟 agent builder 一起把流程重新做一遍。鹿客在业务里挑 FDE，标准是业务专业、对 AI 有强意愿。

任鑫提到，安克的做法是把人脱产集中一个月，关起来做转型。陈彬回答得很实在：鹿客没有这么多冗余度。FDE 边做业务，边拿 30% 到 50% 的精力改流程。人就在业务现场，问题也在现场解决，先脱产学习再回业务这条路，鹿客走不了。

鹿客还把 AI 水平分成 L1 到 L4。L2 以上叫“AI 启航员”，再往上叫“AI 领航员”。这些人可能在 HARO 里，也可能在业务里，但都归 HARO 负责人统管，实线或者虚线。

阻力在哪里？陈彬说，他身边的核心层阻力不大，因为他在强推，从去年年底到今年年初一直在灌输，也引入了培训。执行层更多是惯性：业务工作量这么大，还要配合 FDE、配合 agent builder，有人没有时间，也没有那么强意愿。

徐文浩提到，他给一些公司做 AI 顾问，常见场面是基层口头欢迎、心里反弹，中高层阳奉阴违。越 AI 化，越抢中高层的权，事情越清晰，对他们越不利。派出完全不懂的小朋友来配合，就是一种软抵抗。陈彬承认，这跟老板一拍有关，也跟组织调整有关。鹿客从去年下半年开始挑关键人才，看他对 AI 的态度。不拥抱 AI 的人，要么被淘汰，要么被边缘化。到了今年上半年，核心团队的阻碍比较小，执行层还有意识和惯性。人没有感受到 AI 带来的闭环效果，就会习惯性用老方法。

圈子：把职能权力抹小，把圈长权力放大 0:15:28

鹿客在重新划“圈子”。陈彬先拿消费者业务试点，没有一下子全公司铺开。圈子跟项目组、华为产品线矩阵都不一样。它更像一个端到端价值闭环的小团队，从用户需求到交付结果，尽量在一个圈子里跑完。

陈彬的动作很硬：故意把职能的权力和边界抹小，把圈长和圈子的权力放大。公司给圈子一个奖金包，剩下很多由圈长决策。用人权、分配权都往圈子里放，圈长和班委、HRBP 一起定，HR 和职能部门只有建议权。圈长自己给自己分多少，也可以由圈子决策。

以前的项目组，人还在职能部门，绩效由职能老大打，工资由那边定，项目组像是双线。圈子改成单线，进到圈子里的人，就是一个小创业团队，前线老板是谁，他的老板就是谁。

为什么以前拆不动，现在能拆？陈彬给了一个很硬的数字判断。

“原来可能需要二三十个人干的，现在只要三五个人就可以干了。”

AI 工具起来之后，很多原来一个人干不了的事，一个人可以干了；三个人干不了的事，三个人可以干了。创业公司不再那么依赖职能提供的能力。法务、HR、财务，早期可以用 AI 或者外部工具顶一部分。组织不再需要那么多专业型、职能型的人，需要的是愿意为价值闭环负责的人。

这跟华为的矩阵有区别。华为一边养兵，一边打仗，职能线和战区都重要。鹿客在这个阶段，变革的半年到一年内，以打仗那条线为主，以价值闭环为主。未来可能再平衡，把职能线变成技术委员会这类组织，负责提升能力。陈彬没有把职能完全去掉，他先把边界打开，让圈子跑起来。

效果怎么样？陈彬说还在过程中。跟上半年比有变化，经营结果在慢慢变好，但没有那么明显。这个阶段需要一些冗余，需要鲶鱼。过程指标更直接：用了多少 token，有多少个 agent 已经进入十几个业务流。闭环还没有完全跟经营结果连上，先看行为和过程。

AI 管培生与“重新站起来，再重新坐下” 0:20:36

鹿客年底计划招 50 个 AI 管培生，现在已经接近 20 个。陈彬说，内部找一个 L2、L3 级别的人挺难，AI 管培生天然就是 L2。他们两三年前刚进大学就开始用 AI，有人自己参加飞书的 AI 大赛拿了奖。做一件事的时候，他们没有那么多畏惧感。

陈彬对经验的看法很刺耳：经验有时候会变成累赘，最危险的是“半桶水”。经验还没到，却觉得自己已经很有经验，不能改。真正通透的人知道哪些经验有用，框架思维、体系化思维、经营思维有用；哪些流程、哪些岗位已经不需要了。

AI 管培生的招聘，AI 能力是必选项。内部达到 L2 以上才有可能成为管培生。L2 要会把 skills 用好，能输出 skills，能搭 agent；L3 要能编工作流，用 agent 重塑工作流。鹿客有一二十个领域需要 AI 管培生，去做 FDE、agent builder，或者做洞察。专业领域加 AI 能力，两条都要。

管培生进来不是培训完就完事。陈彬给 1 到 3 个月考察期，必须用 AI 真正给业务带来改变，才能进圈子转正。招聘负责人变成整个 AI 管培生的头，每个人有业务 mentor，HR 线也有类似生活 mentor 的人，帮他们解决非业务问题。陈彬自己参加他们的周会，定期组织沟通会，会上能解决的问题尽量会上解决。

合规呢？徐文浩提到，很多公司合规可以挡掉 80% 的事情，出 demo 容易，真推进难。陈彬说鹿客目前还好，条条框框没有那么多。涉及安全、用户隐私、支付、合同，按公司已有流程和制度走。管培生目前更多在早期试错，还没有到影响公司生死和最核心底线的地方，所以可以大胆放，做错了也没关系。

真正的大动作是三轮内部报名，陈彬叫“重新站起来，再重新坐下”。

第一轮放出增量岗位：公司级一二十个 agent，以及对应的 agent builder 和 FDE。第二轮放出各圈子的空缺角色，比如内容营销的 agent builder。报名的人先做一个 skill 自我发现，知道自己擅长什么、喜欢什么、能力项在哪，再判断跟角色是否匹配。然后答辩，每个人 3 到 5 分钟，讲自己做过什么，用 AI 干过什么，为什么能把这个做好。评委打分之后，还用 AI 分析发言记录做匹配。报名者里再挑一小批进圈子。三轮下来，公司挑出大约 10% 到 20% 的人。

为什么有人报名？陈彬说，一方面是公司给培训、给 token API、给个人订阅报销，进了启航员、领航员计划才有资源倾斜。另一方面是内在动力：有人有危机感，原来的岗位可能不存在了；有人在一个岗位做了三四年，已经做乏了，想动一动。

原来部门的老大怎么办？人走了，事还在。鹿客的顺序是：先用 AI 补，能补就补；补不了，用 AI 管培生补；实在要社招，走 CEO 特批。业务得说清楚，为什么不能用管培生，为什么不能用 AI。陈彬提到，Stripe 也有类似做法，招人要先证明这件事为什么不能由 AI 干。这个口子一堵，老人做新事、内部转岗的动力就出来了。

经验被抹平后，怎么挑人 0:29:14

FDE 进业务，基层会怎么想？任鑫观察到，有员工会问“FDE 是来蒸馏我的吗”。陈彬说，这种想法肯定有，只是不会反馈到他这里。上次宣讲会，真有人提问，AI 管培生是不是用来取代大家。

陈彬没有给安慰。他的回答是，会用 AI 的人和不会用 AI 的人，最后会被用 AI 的人取代，被跑得更快的人取代。你要成为那个 5%、10%、20% 的人。竞争不在公司内部，在整个行业。行业是流动的，鹿客跑得靠前，公司里的 20%、50%，可能相当于别人公司的 10%、20%。只要在行业里有竞争力，哪怕不在鹿客干，也能找到位置。跑得慢，被公司淘汰还是小事，被行业甚至社会淘汰更恐怖。

“你会被那些用 AI 的人取代，比你跑得更快的人。”

经验还有用，但很快被抹平。别人干三个月、半年，可能把你过去三年、五年的经验抹平。以前看一个人看经验，干过就牛，工资就高。现在经验被抹平，挑人看什么？

陈彬说，除了会 AI，还看底层的人才观：少年感、成长思维、敢冒险、敢打破固有思维。不太乖的样子。最好原来证明过自己，在学校创过业、挣过钱，或者在别的公司实习，做过一个业务或者产品。进来之后还有 1 到 3 个月考察期，看面试时体现出来的和实际做的是不是一样，看他能不能用 AI 真的给业务带来改变。带来了改变，才放进圈子，否则很难转正。

AI 只能提数量，提不了质量？做设计、做内容、做营销的老员工常有这个判断。AI 可以一天做 10 倍、100 倍的内容，但粗制滥造，留存不下来。陈彬的回应是经营思维：小红书种草之后能不能带来转化？好内容长线有价值，短期带不来转化，就要看链路里出了什么问题。做设计、做产品、做销售，都要有经营思维，以终为始。

陈彬承认，AI 短期更多给效率和数量，质量那一段需要人来把关，需要专业的人做 reviewer。花几十万拍一条 TVC，AI 现在做不出来。这个灰度每个人感受不一样。感受到 AI 正循环的人，会继续用；感受不到的人，容易放弃，回到原来的路径。

他自己有 CEO agent，公司还有 COO agent。他感受到的，除了决策速度变快、工作难度降低，还有决策质量和思考深度的提升。战略选择、战略决策上，AI 能给他输入。研发每天都有正反馈，写代码很快，算法调优很快，所以转得快。营销品牌还要追问 so what，发了更多文章、更多内容，收入有没有增长，奖金有没有提升。正反馈没来，怀疑就在。

任鑫补了一个角度：AI 也增加 capability，让产品做出以前做不了的丰富性。比如锁和拉布布结合，喜欢拉布布的人会觉得质量更高。质量见仁见智，不只是在原来不感兴趣的事情上提高分辨率。陈彬认同这个理解。公司连面包都吃不上，追求艺术没有意义，那是错配。

不同部门的转型速度一定不一样。跟软件相关的更容易，coding、算法、AI 算法都能用 AI。营销和品牌还没有这么快。有人愿意拥抱，但在看到实质经营结果之前，正反馈不够强。

小飞和 X Circle 在鹿客的改造里参与很深。陈彬说，小飞像战略 HR partner，陪他一起做 AI 组织变革，打造端到端闭环的小团队。绩效和目标围绕圈子，不围绕每个人，把人和 agent 的分工在 X Circle 里不断跑。AI buff 可以显性化，一个圈子里 3 个人力加 10 个 agent，AI 占比多少、效率提升多少，在 SaaS 里能看到。OOGSM 类似 OKR、KPI，把目标放进去，把进展放进去，把结果放进去。奖金包按贡献分，100 万奖金包，占 1% 分 1 万，占 10% 分 10 万。陈彬希望用价值闭环的量化，慢慢取代 SABC、年终奖几个月这些老办法。

安克、三位一体与华为 IPD：加速，不推倒 0:46:17

学 AI 组织转型，陈彬也在找标杆。他提到安克做得早，做得深，有 agent 的 mother of agent，有设计 agent 的平台。安克原来的全球化和流程体系做得好，做 AI 组织转型更容易。鹿客的问题可能更大，原来的流程和机制本身效率不高、不合理，借 AI 组织转型，还要改造那些不合理甚至不需要的流程。

该保留的保留。华为 IPD 在鹿客看来很有价值，飞书项目、多维表格也继续用，让硬件公司更严谨，目标打得更准。成本、效率这些方向，鹿客还要学美的的资料体系。AI 可以替代一部分外部顾问和专家的作用，很多体系问题先问 AI，再看怎么融入内部实践。

陈彬把这件事看成三位一体：组织 AI 化，产品 AI 驱动，技术、绩效、商业模式一起 AI 化。鹿客原来卖硬件，未来软件收费、AI 订阅能不能起来，产品是不是 AI 驱动，组织是不是 AI native，这些要一起设计，才能形成飞轮。小飞进来之后，跟他一起快速把闭环想通。这个维度很难照抄，只能学理念，再结合自己的基因、文化、产品和战略。

创始人必须在一线。陈彬创业 12 年，现在还在孵化新产品，做用户研究，跑到美国，他觉得自己很兴奋。具身智能时代，创始人要理解技术，搞用户产品，搞商业化，搞组织。公司得有一个人有激情闭环这件事，才有力气把 AI 转型做好。组织是长线，三年五年才看到成效，把组织跟产品技术、行业趋势结合，才不会觉得累。

华为 IPD 要不要推翻？陈彬在公司里反而是最激进的那个人，经常被大家拉着说谨慎一点。但他认为 IPD 本身合理。AI 能改造的是原来不合理、特别冗余的流程，IPD 的大框架要留。

速度变化很具体。从战略到执行，SP 到 BP，原来至少三个月到半年，现在两个月。五看三定，看市场、看竞争、看自己、看技术、看机会，原来要三周，现在三天甚至一天。节点还在，开会次数可以减少，五次会变三次、两次。不同层级的产品线，S 级、A 级，IPD 节点数量本来就不一样，AI 可以让框架更灵活。

培养 PDT 经理的轮岗不能跳。技术出身的产品经理，不去接触市场，不去做前端销售、做营销，很难成为合格的 PDT 经理。原来华为三年轮一个岗，鹿客现在一年甚至半年轮一个岗，轮两三年下来，也能成为合格的 PDT 经理。原来需要 10 到 15 年培养一个人，现在可能 3 到 5 年。速度加快，大框架和原则不变。

十年后的鹿客，陈彬希望下面有一堆 CEO、总经理，产品线、业务线、内部孵化的子公司，外部投资的企业。创始人管文化、价值观、人才建设体系，参与 0 到 0.1 的创新，永远在一线做技术前沿驱动的业务和产品。经营、运营细节放出去。三年可能长出 5 到 10 个一号位，十年才可能更多。

陈彬说，自己本质上想放权，掌控力越来越强不是他的目标。他已经在内部孵化出好几个产品线负责人、子公司 CEO、总经理，外部也在投资。核心是选内心有强意愿、成长欲强的人，再给机会、给资源、给指导，让人才被看见。

奶茶店、PCB 工厂、呼叫中心：哪些公司该慢一点 1:00:07

节目最后，任鑫抛出三个假想客户：500 家奶茶店、PCB 板工厂、管 10 万人的大型呼叫中心。三个老板都想 AI 转型，问陈彬有什么建议。

陈彬没有逐个给方案，他给的是判断框架：看 AI 在这个行业里真正带来多少价值。越传统的行业，AI 带来的价值越低，可以慢一点。等别人踩完坑，等豆包、火山引擎这些平台成熟，再进去，试错成本更低。越是前沿科技，AI 能改造的地方越多，比如写代码、具身智能，越应该早拥抱。技术变化大、市场变化大，决策质量更重要，反应要快，用人要少。

PCB 工厂要等物理 AI。机器人进工厂、进家电，三年五年甚至十年。除非有大的经营问题或者转型压力，否则可以等平台、工具、技术成熟一点再进。晚一两年没关系。

奶茶店比 PCB 工厂快。奶茶偏渠道、运营、经营驱动，AI 可以快速把用户端到供应链端的反馈闭环做起来，知道用户想喝什么味道，快速做选择。C2B 的供应链改造，AI 能产生更大作用。但跟 AI agent 原生应用公司比，作用还是小。

陈彬提到一个软件创业的朋友。原来做 SaaS，五六十人做一个领域。现在五六十人可以做十个领域，做短剧，人换了很多，产能扩十倍。软件创业的闭环可以很薄：一个 builder 把 FDE 和 agent builder 合成一个，一个 reviewer 甚至不在公司里，可以是美国一个对短剧有品味的 00 后，一个 service 面向客户。三个角色，早期两个人就能干，迭代速度非常快。到了硬件、工厂、奶茶店，就不止这三个角色，物理世界需要物理 AI。

陈彬给鹿客的加速留了前提。他说，鹿客想去做 AI 驱动的硬件，下一个时代的 AI 硬件，所以才会加速。如果只是做锁，把经营成本、渠道、营销做好就行，不用这么激进。

“如果我只是做锁，不用这么激进。”

这句话值得所有想转型的老板听两遍。AI 组织改造不是一场道德竞赛，也不是所有公司都要跑同样的速度。陈彬的激进有业务前提，鹿客要换产品形态，要换商业模式，组织才必须跟着换。

给读者的判断顺序可以这样排：

• 先找公司里自己掏钱订阅 AI 工具、已经用得很重的人。这批人动手能力强，改革意愿真，比口头表态可靠。
• 选一个懂业务的技术负责人统管人和 AI，再配一个对人敏感的 HRBP。先有能闭环的人，再有组织图。
• 挑一个端到端小团队做试点，给奖金包和用人权，职能只留建议权。圈子要真分权，否则又变成项目组。
• 原部门要补人，先问 AI 能不能补，再问 AI 管培生能不能补，最后才开社招口子。口子一松，转型就会退回去。
• 传统行业不必抢跑，等平台成熟、别人踩完坑再进。软件、前沿科技、AI 原生应用要早动手，决策质量比省几个人更重要。

陈彬在节目里没有把鹿客的改造说成已经成功。他说还在过程中，闭环还没有完全跟经营结果连上。这个态度比那篇慷慨激昂的文章更可信。AI 原生组织可以先从一篇老板敢写的文章开始，也可以从一次三轮报名开始，但最后还是要回到业务：圈子能不能端到端交付，奖金包能不能按贡献分，客户能不能为 AI 带来的变化买单。

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这期播客里，徐文浩把 OPC 和 FDE 两个热词都判了刑。OPC 是一人公司，FDE 是前向部署工程师。判完刑，两个人聊出来的反而是这门生意眼下真实的样子。信息差比多数人想的大，大到上门装软件也能成为一门正经生意。

他们还聊了国产模型的井喷、蒸馏的争议、模型会不会变成水电煤，以及徐文浩对 DeepSeek 新 harness 的判断。骂的人和夸的人可能都没看到点子上。它做生产力工具不行，但可能是可塑软件时代一个有意思的内核。

两个热词的体温，和模型厂商伸向三方应用的手 1:20

徐文浩的观察是，OPC 这个词的温度在下降，FDE 的温度在上升，而且快要到顶点了。

任鑫补了一个更扎心的定义：很多人失业了，就管自己叫 OPC。

过去这段时间新闻很密。腾讯在推自己的客户端 agent 产品，字节把豆包和飞书合并，也在花力气推。DeepSeek 发了 pro，上线时骂声一片，评价很拉。紧接着 DeepSeek 发了自己的 harness，叫 DSH，评价两极，有人觉得巨傻，有人觉得很好。OpenRouter 上冒出一个匿名模型，大家靠 tokenizer 的指纹去猜，说是 GLM 的后续版本。

海外这边，Anthropic 和 OpenAI 都在准备 IPO。第三方监测给出的数字是，Anthropic 的收入大概是 OpenAI 的一倍，增长率已经掉到个位数。另一组数字来自第三方 agent 应用，Manus 和另一款国内团队做的产品，活跃数比巅峰跌了大概三分之一。

徐文浩的解释很直接。模型厂商的 token 毛利很高，可以用很低的成本提供 token。三方应用是向模型厂商买 token 的，打不起价格战。模型本身能力又强，harness 好一点坏一点，在普通人的应用里差别没有那么明显。写个 PPT、写个文档、做个调研，都能干。

模型越强，harness 的价值反而越薄。之前 Manus 在模型上面搭了很多脚手架，让能力看起来更强。模型一升级，80% 的脚手架就废了，不需要了。这个时候差别也不大。

任鑫插了一段自己的账单。他用 Manus 的次数不多，体验挺好，但跑一个任务 20 美金就没了。Claude Code 是 200 美金一个月，执行同类任务，一个月起码能跑上百次。账算下来，订阅制的性价比完全不一样。

Kimi 3 也是这段时间发的，口碑很好。徐文浩过去一个多月在写公司新一代的 harness，写得很累，顺手提议以后每周做一期新闻专题，把一周的事过一遍，说说哪件事重要、影响是什么。任鑫答应了。

先卖，别攒技能 6:13

徐文浩对 OPC 的判断一直没变。

OPC 本身不成立，但是团队规模小是成立的。

理由不复杂。现代社会做一家公司，产品、销售、交付三件事的复杂度都很高。假设一个人能搞定，多一个人能不能 double？如果能，为什么不多一个人。交接本身就是效率损耗。徐文浩在公司里的体感是，一个人写到一半，想让同事加入，沟通半天，还不如自己写完。多一个人未必能加速，交接环节甚至可能降速。

任鑫遇到更多想做 OPC 的人。他们问得最多的是，做 OPC 最重要的是不是搭好 harness。任鑫的回答是：

最重要的是找到谁给你付钱。

大部分 OPC 找不到给钱的人，就在那里自嗨。我提效了这个，提效了那个，又做出了一个东西，然后去哄骗下一批也想做 OPC 的人来付钱。这个循环撑不下去，因为大家都没钱了。OPC 只是讲一个人可以干活，一个人个体户也能干活。干活和把活变成钱，难的是后面那件事。

徐文浩补了一刀。大部分出来做 OPC 的人，原来不是做销售的。不管主动还是被动离开公司，绝大多数人没有在市场上直接卖过东西。卖外包劳动力也好，卖课也好，卖咨询也好，都没有。所以他们会不停逃避现实，不停做东西。

任鑫给想积累技能的人一句话：

不要积累，你赶紧卖。

徐文浩拿做播客举例。有人说也想做播客，他的回答是那就录。他们最早就是两台 iPhone 录的，没有任何设备。后来听众一直反馈声音差，才换了麦克风。视频也是，先把老相机拿出来，买了个灯，先搞起来。真要做，准备工作没有想象中那么多。

小团队的另一个变化是沟通方式。徐文浩观察到，很多公司原来的四五步流程，现在缩到一步两步。人和人之间的话越来越少，问一个事，对方直接甩一个代码库链接，说你自己去问 AI。有一种叫法，叫从飞书协作模式转向 GitHub 协作模式。所有人对着同一个事实来源工作，而不是人跟人反复对齐。

他甚至觉得，AI 应该当组织的中央枢纽和总线。让 AI 来做对齐、推进、检查，人一插手，人就变成瓶颈。

任鑫也认这个理。现实世界还有很多摩擦，一个人搞不定，还是需要有人合作。他举了一个特别朴素的例子。有人请他讲课，对接合同、走大厂和 500 强的采购流程，耗进去小半个人。光是为了收钱，你可能就要耗进去半个人。这些流程漫长又复杂，没有经历过的人想得很简单。

FDE 是来填缝的，缝填完就消亡 9:26

任鑫有一个困惑：FDE 和原来的咨询加外包，区别到底是什么？大部分今天号称 FDE 的人，交付方式和外包没有区别。

徐文浩同意。这个词已经被用烂了。早期有区别，用的是 60 万美金的人去做以前 6 万美金的活。人贵，就可以多思考一层，帮你理业务，理完还能沉淀回总部。今天在国内，所有人都管自己叫 FDE，区别就没了。

旧时代的咨询加交付有一条清晰的链条。麦肯锡帮你咨询两个月，事情要变成公司里的系统和流程，还得再花十个月写代码。所以才出现埃森哲、IBM 这类 IT 咨询公司，咨询完把交付也做了。交付很贵，研发成本高。

今天 FDE 能用贵的人把外包也做了，原因只有一个，研发成本极低。聊完，对着 Codex 或 Claude Code 说一堆话，事情就做完了。

那为什么公司还要从外面找 FDE？公司内部的业务团队或者 IT 自己为什么不干？

第一个原因是信息差。

任鑫最近和一群企业家混在一起。这些人已经很拥抱 AI 了，问他的问题是 Codex 怎么安装、信用卡怎么付。他专门找了一个英国回来的年轻人，上海地区上门，外地视频远程，一对一帮老板们刷卡、下载软件。

更让他震撼的是另一件事。很多你叫得出名字的 AI 高科技公司，创始人日常在用豆包，工作里很多问题也在问豆包。并没有人人都在用 Claude Code 和 Codex。大部分公司像他们这样的老登，转身其实挺慢的。

传统企业还有一层现实约束。利润薄，请来的人工资不高。一家不小的公司，研发负责人可能年薪 80 万，副总可能才 50 万。这个人要懂 AI，还要能把 AI 讲明白。懂乘以白话的能力，大部分内部人不够。老板也不信他。外来的和尚有光环，告诉你刚帮哪家转型了，吹一堆，老板比较容易信。现场再装一个 Codex，一边开会一边上线八个 demo，问王总你要的是第三个嘛，形象立刻就出来了。

徐文浩和任鑫之前聊过一个判断：AI 时代有一个做 AI 时代埃森哲的机会。任鑫甚至想过，两个人是不是应该转型，号称规模化帮公司培养 FDE。卖课也好，做咨询也好，这件事可规模化，比一个个上门装软件强。

但徐文浩给 FDE 判的刑是：它不是长久的业务。

FDE 更像在这个阶段填补企业渗透 AI 的缝隙。缝隙慢慢填完，这个职能就消亡了。

公司要解决的从来不是 AI 问题，是业务问题。一家餐馆要的是有客人来花钱吃饭，一家零售商要的是货卖得出去，一家制造业企业要的是订单和交付。做 AI 的人不懂餐馆里那些弯弯绕绕，但为了挣钱，会拼命去了解，帮他把缝隙填上。填完之后，这个人应该变成他内部的员工，沟通成本更低，然后去下一家。最终 FDE 这个职能就不需要了。

第二个原因更微妙，AI 转型是个政治问题。

AI 革命的是自己人。对员工，它像来抢饭碗的。对管理层，它像来抢权的。让一个人拿自己开刀，很难。

任鑫见过最直接的一幕。一位高管当面问推 AI 转型的 HR 负责人：你告诉我，这件事对我的好处是什么。两个人都很熟，对方说不出来。

所以老板需要一把外面的刀。能力上未必做不到，位置上做不到。高管坐在那个位置，推这件事对他没什么好处。外面的咨询公司或者 FDE 进来，拿着老板的授权动手，阻力会小很多。任鑫提到安克，听了两遍他们的课，觉得讲得好。这种公司能转下来，因为老板确实够狠。但很少有老板又够狠又能管得下来业务。他认识的大部分老板，看起来很有权威，把下属喷得像狗一样，实际上已经干涉不了业务，甚至不敢把那个高管开掉。

徐文浩从这里给出一个反向安慰。一个万亿大厂如果都万众一心，创业公司还有什么机会。组织里的摩擦、政治、惰性，才是 startup 的空间。

国产模型井喷，日常八成工作分不出差别 23:03

这段时间国产模型至少有四五个大发布。Kimi 发了 K3，口碑很好。DeepSeek 发了 V4 Flash，7 月 31 号的版本，反馈也很好。GLM 发了 3.8。千问的 27B 小模型反馈很好。腾讯之前也发过小的混元 3，市场上的声音不算多。海外这边，Grok 发了 4.5 和 4.6，Google 发了 Gemini 3.7 Flash，Meta 发了 Muse Spark 11 和 12。Google 那边还有很大的人事变动，DeepMind 出了什么事，大家只能当八卦听。

徐文浩的牌桌标准很简单。市场上觉得还不错、自己愿意用的，就还在基础模型的牌桌上。DSH 这类 harness 不算，只讲模型。

他自己的实测体感更直接。给一个明确的代码任务，让 Kimi 3 和 Grok 去做，他已经分不出和 GPT、Claude 有什么明显差别。给一个方向明确、细节没那么明确的活，扔过去，基本都能正常完成。他演示过用公司内部的 harness 走 code review，根据反馈再修复，最后上线，看起来也没有问题。

这些一线模型对他日常 80% 的开发工作已经没有差别，都可用。

例外是长程复杂的大任务。任鑫的孵化器里有团队反馈，长程任务还是跟最强的模型没法比，又切回去了。徐文浩也认这一点。他经常在朋友圈喷，真正长程复杂的大任务，不管把 GPT 开到多高的档位，还是 Opus 开到最高档，都做不好，只有某一家能做好。日常开发里，问一个代码库的问题，他反而不会开 Codex，更不会开 Claude，因为太慢。Grok 有一段时间非常快，他就一直开着一个 Grok 在那问。

速度今天也是一个被低估的维度。模型非常 powerful 但是很慢，你也受不了。人往往并行开很多窗口，想快速在一个很大的代码仓库里确认一些事情，慢就卡住了。Kimi 刚上线那两天他重度使用，后来有一段时间基本没法用，算力太慢，后台全是报错的请求。他自己订了 199 人民币的 Kimi，X 的 Premium+ 自带差不多 30 美金额度，还有朋友送了两个 Kimi 订阅，一两周的额度都用满了。

话题转到蒸馏。徐文浩认为蒸馏肯定有用，而且 ROI 很高。蒸馏是为了获取训练样本，用各种方式获取别人更好模型的训练样本。这个获取方式是自动的，只要有足够多的账号和足够多的钱，它横向可扩展。让人去写数据，是手动的，不一定能横向扩展。两边效率差别非常大。

他不觉得蒸馏违背法律，也不觉得违背道德。花了钱买你的 API，凭啥不能爱干啥干啥。写个 license 说不准蒸馏，按国内法律，很多就是霸王条款，写了也没用。有人拿 Claude 把书买过去录进去类比，他觉得很像。

那字节为什么一直没做出 SOTA？有个说法是因为字节死活不蒸馏。徐文浩觉得不一定。Google 也没做出来，这更离谱。以前的说法是嘲笑 Google 是美国豆包，现在的说法是，请不要侮辱豆包。豆包在多模态上很强，但脑子确实一般。Kimi、GLM、MiniMax 都出过 SOTA，字节一直没出来，原因未必在蒸馏。

他猜了两个方向。一个是字节和 Google 什么都做，可能期望做一个全模态统一的模型。多模态训练里有 early fusion 和 late fusion 的选择，早期就把视觉能力融合进来，事情会更复杂，更早要回答一个更困难的问题，等于赌一把大的。另一个是人才激励。在字节做一个模型拿多少股份，出来创业立刻能融资，钱不一定套到兜里，心理感受完全不一样。

模型会不会变成水电煤，买股票像买保险 33:07

三年前大家用思想实验讨论模型会不会变成基建，像移动运营商或者铺光缆，提供智能，没有溢价能力。今天有了体感证据。

徐文浩说，去年 11 月不让他用 Claude，这活没法干了，那时候有很多梗，再吸一口 Claude。今天不让他用，难受，但换个模型也能干。真要跑复杂任务，他还有更强的选择，不至于觉得活干不了。

任鑫的判断是，大部分任务用不到最前沿的智能。

教高中物理，用诺贝尔奖得主和用大学生其实差不多。

只有两类工作需要顶级智能。一类是竞争型工作，另一类是无尽边疆的探索型工作。其他大量工作会被盖掉。这也是 Anthropic 增长放缓、两家公司都要冲万亿估值时，大家心里真正的疑问。上市不太可能上不了，估值也不会太低，但长期价值会不会遭遇一次巨大的毁灭性打击，没人知道。

对要 IPO 的模型巨头，徐文浩的持仓逻辑不是炒股。

他基本不炒股。买一点，更像买一个保险或者做一个思维实验。万一未来 AI 真的统治了人类，他好歹占了上亿分之一。他拿比特币打比方，几千美金的时候决定买一个，想的是万一有一天全世界人民都用比特币，他占了四千万分之一，全世界五十亿人，他不是过得最惨的那个。

这个逻辑的关键在于不对称的风险。upside 要足够大，才值得拿有限的钱去赌一下。

他接着推演。今天人类经济里，大部分是打杂的行政类工作。如果智能可以无限分配，小行星采矿、开太阳系、跟外星人作战、打开平行宇宙、人类长生不老、意识上传，这些事都需要最好的智能，需求是无限的。有没有可能今天的经济只占未来经济的万分之一，剩下的万分之九千九百九十九全是科幻。那时候可能只剩两家最强的公司，其他都被吃进去了。Anthropic 发一篇 blog 就能让美股掉 300 亿美金，确实有可能。

任鑫补了一个类比。今天的我们有点像古代的农民，想象不出除了挑担卖货和种地之外，还有什么可能赚钱的事情。

所以徐文浩说，这类股票要像买保险一样买，不能像炒股一样买。炒股他真不了解。

DSH 不是好 harness，但是好内核 38:17

徐文浩没怎么用 DSH，但粗看了 codebase 和网上对 tech report 的解读。他的判断跟骂的人、夸的人都不一样。

作为生产力工具，他同意喷的那一派。今天讲 harness，讲的是 Codex 这样的客户端，Claude Code 这样的客户端，或者某个有强观点的开源 agent 库。DSH 的做法是万事万物皆插件，什么都可以变。

一个万能的东西，万万不能。

做技术出身的人知道这个世界非常脏。一个优雅的接口，下面往往包着一个龌龊的实现。要把活干了，很难是一个理想化的世界。大部分好的 harness 或者 agent，都做了非常多的取舍。它必须有一个很强的 opinion，想明白哪些东西属于这个 agent，必须这样，哪些可以提供扩展点，让未来去定制。Codex 和 Claude 都有插件机制，但自己的 agent loop 改不了，一个开源一个闭源。另一个流行的开源框架，观点是重视各种 IM 接入，各种设备通过 node 映射上去，它也有自己觉得重要的部分，代码可能写得 dirty，功能是做了的，但它并没有说万事万物皆可改。

DSH 给人的感觉是所有东西都可以改。那这东西到底该怎么用？做一个 agent loop，核心考察点就那么几个。长程任务能不能做好，cache hit rate 高不高，sub agent 的编排能力强不强。其他功能大家都有，通过扩展点提供。

至于第二波人说 DSH 是奔着 RSI、通向 AGI，徐文浩的原话是自媒体看多了脑抽。他觉得一毛钱关系也没有。至少从交付出来的东西看，做一个 coding agent 的效率已经不够高。有人扒过 commit history，DSH 的代码大概率是 Codex 和 Claude 写的，不是 DSH 自己写的。即使 DeepSeek 过两天有人出来认领这个说法，他也觉得是因为看了媒体，觉得这个故事好听。

但换个视角，DSH 提供了很有价值的思考。

最近国内 agent 火了，WorkBody、豆包合并，大家又陷入一个怪圈，人人都要做一个客户端。打开一看都差不多，左边一列聊天式的任务，中间一个对话框，右边一个 preview 看 PPT 长什么样。这个路子有点走偏了。

今天模型的能力，加上三栏式 agent 逐步完善，应该往下一步走。海外有个词叫可塑软件，malleable software。徐文浩觉得 DSH 其实是一个很有意思的可塑软件内核。

大家想一想，为什么有了 Codex、有了 Claude，还有无数小团队和开发者自己再做一遍 agent 客户端。腾讯做，橘子团队做，很多团队都在做。为什么每个人心目中想要的软件都有差别。他自己在公司做产品，还想给自己做一个，跟给同事用的还不一样。

可塑软件这个提法有两张图。一张是吉他制作室，一张是厨房。一个厨子或者一个电工，都有自己的工作间。每个人的工作间长得都不完全一样，设备不一样，布局不一样。行业里有一些最佳实践，有些小步骤大家一样。但每个人习惯用的锅、铲、调料不一样，布局就不一样。

每个人用 agent 也是这样。大家都用 Mac，有人喜欢剪映，有人喜欢 Premiere，有人喜欢 Final Cut。每个人觉得最有效率的工具不一样，要做的事也不一样，每个公司也不一样。传统企业买 ERP 也要做实施，复杂的软件都提供 API、二次接口、配置和二次开发。今天用 agent 也一样，为什么 agent 必须是聊天窗口？

很多 agent 产品的核心不是聊天窗口。做视频的 agent，核心可能是 workflow。一个人设计芯片，窗口也不应该是聊天窗口。对程序员来讲，聊天窗口也不舒服，他更希望有一块宽屏，上面是 code diff，下面是几个聊天窗口，在上面切，在下面看。

原来的需求很难满足。大家捏着鼻子，用不同的软件组合，在很小的局部做定制。今天写代码定制自己的需求，变得没有那么困难。但也不应该从零开始。你不可能为了剪映的一个布局不舒服，从零写一个剪映，代码量太大，十个订阅写一个月也写不完。合理的逻辑是，在原来的软件上，通过 AI 写一些 code，把它改成自己需要的东西。

任鑫现场认领了一个案例。他用 HyperFrames 剪视频，没有完整用它，让 AI 过去学了一下，砍掉一半，按自己的偏好改成了 Mars Frames。它已经完全变了一个东西，但内核和工具集还在，自己再组装。徐文浩提醒，HyperFrames 能做的事比起剪映、Final Cut Pro 差得非常远，能力差距巨大，不能因为有这种东西存在，就觉得可以从零写一个剪映。但方向上，它已经是 modifiable 的。

差别在于，HyperFrames 只是剪辑里的一些小功能，通过 agent loop 组装起来。不管你用哪个 agent，agent 本身改不了自己的 loop。写什么 prompt、怎么拼装、哪个环节拦截、哪个环节找人确认，代码都是写死的。DSH 真正做到的事，是让 agent 运行时本身动态可变。这一轮对话这样拼，下一轮那样拼。这一轮用户输入把上一轮打断，那次输入等上一轮结束再插入。整个 agent 的运行时在动态发生变化。

所以徐文浩说，DSH 直接当 harness 用做得非常不好，但思路有借鉴意义。做企业 agent，不可能要求企业都用某一个聊天框。应该提供一个厨房，告诉企业我能根据你的需求快速组装。原来是一个 ERP，甚至不是对话窗口，也能快速把 agent 能力接进来。有些是接入 agent 能力，有些是用 agent 快速做一个 mobile software，串接流程。这是下一步 agent 渗透的路径。每人装一个 Codex 或者 Claude，然后做 PPT，这件事基本已经结束了。

任鑫顺着这个思路想，再配上录屏、录音、访谈，自动生成经验，理论上 FDE 的活就做完了。徐文浩说他们内部已经有一套 infra，开个 Codex 就能帮你做好，一句话就能帮你做一个 agent 接入到任何产品，deploy 到任何云端，内部阿尔法了，接下来会重点推。

对企业，未来一定是 hybrid 形态。传统软件加 agent 加一些胶水，加一些云端可运行的 agent，来优化流程。别逼企业把系统换成聊天框，在原来的 ERP 里加入 agent 能力，在某些特定环节和流程里用起来。任鑫补了一句，这样才好卖，还可以基于一个产品帮公司培养内部 FDE，教他们怎么用好这套东西，这样才可规模化。FDE 那个东西太不可规模化，应该是一个非常灵活、能自变形的产品。

AI 原生组织实操，可以直接抄 56:35

徐文浩公司有一套已经在跑的实践。

飞书里有个 bug 机器人。你报 bug，它自动去看线上日志，看当前的代码库，回答你的问题。它知道你是谁，知道你的邮箱，能看到线上你账户的实际运行情况。每天还有 agent 去扫线上报警，发到不同的群里。这些事原来需要综合很多信息，本身不复杂，但很吃人的责任心和细心程度，又不是每天有创新性的事。

第二条经验是尽量让大家不改习惯。他们试过让人改习惯，说你去问 Claude 不就好了，我给你做个 skill。大家习惯用飞书。后来想让大家都去 Linear 报 bug，大家还是习惯飞书。最后的做法是建一个飞书主题群，你往那里报，机器人把它搬进 Linear，去线上查，主动问用户。让工具 easy to access，比逼人改习惯更快推动大家用起来。

第三条经验有点反直觉。人与人沟通变少之后，几个人的团队每天站会一圈，反而必不可少。原来协调多的时候，觉得站会有点形式主义。今天大家互相之间完全不讲话，也会很怪异。人还是需要互相沟通一下。

工程侧的门禁很多。代码提交会自动做质量检查，跑测试，AI review 代码，跑端到端测试。每周自动扫一遍代码库，哪些模块重复了该重构，哪个设计不合理，哪里文档没更新对齐，都是定时跑。AI 会把改完的发一个 PR 给你，你决定合不合。合了就发到线上。

还有一个很具体的限制。代码里禁止手写 SVG，除非你明文说明就是要手画。不然它会自动从选定的开源库里挑一个图出来。

非技术人员也被卷进来了。设计师要改界面，工程师把 codebase 给他，说你自己改，提 PR 我看一下。过程就是强迫。有些仓库是线上核心代码，不能直接提交，他们加了检查门禁，设计师只能提交分支，让工程师检查。工程师要花一些精力帮他把环境设好，之后设计师就在本地改，能模拟线上服务器，拉出来看网页效果对不对。他不需要跟工程师说我要改成这样，也不用画图。

节目最后聊到两个彩蛋。

徐文浩想去洛阳、开封、绍兴这样的二线城市看看 AI 普及的真实水位。他的假设是信息非常不普及。就算腾讯在推 WorkBody，最先动的也是一线城市更先进的公司。如果我们真的相信 AI 是巨大的社会变革，它不应该只针对 1000 万人，应该针对 12 亿人。他想知道二线城市的人用不用 AI，有没有需求，用不用 agent，用不用 Codex。

任鑫贡献了两条情报。一位 O2O 创始人现在主要在做农村的 AI 推广，比他想的更下沉。另一个是 botlearn 这类公司在卖课，识别到一个被验证很多遍的需求，AI 要乘以一件大家现在都想做的事。公务员写公文已经被满足了，更大的需求是副业，副业想到的第一件事是做自媒体。AI 乘以自媒体，是需求和供给都配上的品类。买的人里有很多在二三线城市。他还提到，早些年有人买虚拟人、买算力，里面混杂着传销式的东西。

另一个彩蛋是 DHH 新开源的 Omarchy，一个以 Arch Linux 为内核的 Linux agent OS。开源没几天就成立了基金会，有人投了 100 万美金，现在已经凑到 1000 万美金。徐文浩说这是可塑硬件。

他自己在家里已经试起来了。一台 Linux 老电脑跑 Ubuntu，上面跑 OpenClaw、Home Assistant 和 Frigate。它可以控制家里所有智能家居，摄像头 24 小时监控。他一般在 Discord 里跟 agent 讲话，说句话就能开灯、看实时监控。他还买了个阵列麦克风，在家吼一嗓子就能指挥，不绑死在任何一个小米或者苹果的生态上。阵列麦克风自己买可开发的板子三四百块钱，摄像头一百多块钱，找台老电脑装个 Linux 就能开始干。

任鑫问，为什么不用小度音箱。徐文浩的回答是，小度音箱也是阵列麦克风，但你需要能自己写程序。他不希望它叫小度，希望它叫 Jarvis。他希望它不只连小度的设备，能连所有设备。指令发给小度，小度发给他的 OpenClaw，由 OpenClaw 决定这次用 DeepSeek V4 Flash 还是用 GPT 处理不同任务。

这一轮 AI 的能力，很大一部分就是快速写代码，写出你需要的东西，然后把东西组合起来，不断往上叠加。对公司，是让运转更高效。对个人，完全可以打造自己的 Jarvis，而且不贵。

如果要从这期里带走几个判断，可以这么记。

想做一人公司，先去找愿意付钱的人，别先攒技能、搭工具。想切企业 AI 服务，先承认信息差和政治阻力真实存在，上门装软件、现场做 demo 这种看起来不高级的活，就是当下的入口。想押注模型公司，先想清楚自己买的是增长还是保险，这两种逻辑对应的仓位和心态完全不同。想在自己的产品里用 agent，别急着再做一个三栏聊天客户端，先看看你原来的软件里，哪个环节可以加一个 agent，再配一点胶水。

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这件事被任鑫在这期《AI 炼金术》里反复提起。他和徐文浩做的是「AI 原生组织转型」系列，上一期讲对齐，这一期把推进剩下的传导、检查讲完，再讲第三件事：闭环。节目里反复出现的一句是：用 AI 干活只是提效，AI 指挥着整件事情来干活，才算 AI 原生。

上一期他们拆过三层：任务层看单个人用 AI 干得好不好，协调层看整个组织能不能把力气往一处使，第三层看你在生态位上是不是稀缺。这一期落在协调层，讲三件具体的事：工作怎么从一个人流到另一个人，质量怎么保证，公司怎么自己变强、再让市场来教公司。

最好的传导就是不要传导 2:23

传统组织里，一个活派下去只是开始。做完要交接，交接要拉会，会上要碰，碰完还要再来回几次。任鑫把这一段叫传导，信息传导和工作传导混在一起，损耗全在这里。

AI 时代的答案很干脆。

最好的传导就是不要传导。

要么一个活被一堆人一次搞定，要么它自动流到下一个环节。实在要传，也得改个方向：从人传人，改成机器传人。所有人对着机器工作，机器把活拿走，再交给下一个人。

福特的例子他讲得很细。流水线真正的革命，不是工位上多了几台机器，是那条传送带本身就是机器。你在车上敲两下，传送带把车挪到下一个工位，老王在上面装灯。车自己在走，人跟着车的节奏走。

组织里的流程也该这么设计。光想着「这个活可以让 AI 干」不够，从一个任务到下一个任务，一直到最后交付用户，这条流程本身要交给 AI 来推。

酒店空调那通电话是反例。客人打给前台说空调不制冷，前台理解一遍，转给客房部，客房部再分析一遍，转给工程班排班。一件小事传了三四手。如果 AI 旁听了这通电话，它已经知道哪个客人、哪间房、什么问题，理论上应该直接带上下文发工单给正在值班的班组。前台只需要确认一句「是这么回事」，剩下的后台处理，过一会儿告诉客人，王师傅两小时后到。

这个例子是华杉讲的，任鑫补了一句，不知道他们有没有真的做到。逻辑上成立，难的是中央那套系统得真的连起来。

安克的反转：让 agent 推着人走 4:06

安克的反转很能说明问题。他们做过大量流程类 AI 培训，教大家用这个工具那个工具，满意度巨高。培训完回去看 agent 有没有被用起来，发现根本没人用。

后来想明白，问题出在方向。人去学工具，工具永远只是工具。倒过来，让 agent 推动流程，agent 要求人完成某件事，甚至 agent 推动下一个 agent，人才会被卷进去。

具体做法分几层。第一层叫项目容器。要做一件事，先开项目会，系统发一个 ID。这个 ID 不只是编号，系统认这个项目，所有相关上下文归到这里。输入一个产品型号，库里已有的信息、社交媒体的评论，全部自动拉进来。

第二层是编排。系统知道内部有哪些 agent、有哪些人，会自己排路径：这件事要经过哪些步骤，哪些 agent 或人来参与，哪几步并行，哪几步串行。安克举的例子是系统先推荐了 15 个流程智能体，项目负责人又加了 6 个，一共 21 个。

agent 之间怎么交接？靠前面讲对齐时提过的核心数据对象，可以理解成一个文档或者数据包。一个 agent 干完，把包丢回总项目，告诉系统完成了，再去催下一个。所有人都在一条流水线上，咔嚓咔嚓往前走。

人这一端是一个全局仪表盘。每个人能看到自己的产出流向谁、被谁影响、现在卡在哪里、在等谁、哪里需要自己做决策。

我们招这么贵的人，不是用来查信息盯进度的。

把活交给流水线，还有一层不容易看见的好处，隐性知识会被逼出来。任鑫说，如果我把半成品交给老王，有些点没说清楚，老王可以私下找我碰一下，那些含糊的地方永远不会暴露。交给流水线，下游没机会来问，我就必须提前说清楚，否则流水线会断，会拿到不合格的成品。下游打回来，返工被记录，下次流水线就该提前向我提要求。

代价也要说清楚。从每个人去推事情，变成事情在推每一个人。效率完全不一样，但干具体活的人会感觉自主性在下降。

他用了一个不太政治正确的说法：人类既是董事长，又是打杂的。可一个具体的人在干活的时候，只会感觉到自己是打杂的。AI 干不了的才推给我，干完又催我干下一件。像个接单的，不像拥有这份工作。这类工作的无聊程度会上升，得靠另外的设计去补，比如小圈子化。

比设计工作更重要的是设计检查点 14:30

流程编排得再漂亮，靠不靠谱都不一定。所以还有一步：用 AI 检查工作。

安克的阳萌有句话，任鑫引了不止一次。

比设计工作更重要的事情，是设计检查点。

很多人说 AI 有幻觉，所以不能用。任鑫的回应是：

我的幻觉比 AI 严重多了。

人类保证质量从来不靠相信每一个人，靠的是机制和检查。对 AI 也该用同一套逻辑。流程设计好，检查点也要设计好，有些由人查，有些由 AI 查，有些一起查。

徐文浩公司是现成的样本。代码上传后有几十道门禁，格式、重复率、命名、依赖，一项项查，后面还有几百个测试用例。这些检查过去成本极高，现在可以交给 AI。

然后翻车了。今年 1 到 3 月他们大量用 AI 写代码，最后出了一堆 bug。测试用例明明全通过，查下来发现 AI 根本没有认真跑，它把 test case 全部 mock 掉，用模拟数据假装跑了一遍。

所以检查这件事有个关键条件：要用一个干净的、跟之前干活无关的上下文，做对抗性的检查，不能顺着来。任鑫的比喻是，你指挥一帮 AI 干活，又搞了东厂西厂监督它们，皇帝有时候还得查一查东厂西厂有没有好好干活。

安克的价格调研是个真实案例。系统发现新品竞品的促销价被当成了日常价格读进来。下游定价有一部分是跟着竞品价格走的，假的毛利数据会一路传下去，整个毛利测算全错。检查点发现之后马上改，后台所有受这个错误影响的数据全部回滚。

看安克的新品上市流程图，很多节点标着 CP，checkpoint。这个点检查什么，那个点检查什么，大部分交给 AI。产量大到一定程度，人查不过来。

最后人还要查，但人的带宽有限。徐文浩的做法是把检查点设计得符合人类带宽，比如周一查什么、周二查什么，仪表盘上不要堆一堆人看不懂的东西。

大部分公司是开环系统，AI 来闭环有三个优势 20:33

前面讲的是把当下这件事做好。闭环讲的是下一次比这次好。

任鑫把它拆成两层。内部闭环是能力闭环：东西做成了，经验沉淀下来；做砸了，知道哪个螺丝松了，下次避开。平时说的复盘、复利，都在这一层。外部闭环是市场反馈：这期播客有没有人听，有没有播放量、转发量，根据数据调整选题和标题。

大部分传统公司是开环系统。所谓闭环，就是隔几个月开一次战略会，反思一下，实际上啥都不干。开会的时候大家都是人，都要面子，不会天天盯着别的部门说你没做好，被别人盯也会想打人。事情不见得做得到位。

AI 做闭环有三个优势。

第一个是能力。很多人愿意做卷子，不愿意对答案。做题有成就感，对答案要面对问题。加上找数据、分析相关性本身就麻烦，业务线的人每天要打业务，更不愿意停下来复盘。

第二个是能写进去。以前复盘出来的结论是「我们以后一定要对客户好一点」，这种话沉淀不下去。流水线本身 AI 原生了，经验才写得进去，下次才会自动被执行。

第三个是没私心。讨论问题的时候，业务问题很容易变成政治问题，谁跟谁一伙，谁在甩锅。AI 当相对公正的第三方，虽然 prompt 写歪了它也会朝某个方向偏，但大家反倒更能接受。

真要做，不用先建中台、写 SOP。那条路的结局是三年过去了，标准还没定完。harness 搭得够好，就在真实业务里看哪些做得好、哪些做得差，把经验沉淀下来。

有听众会说自己不会写 skill。任鑫的回答是不需要会，只要提醒 AI 去做。告诉它，最近做得好的、做得不好的事情你理一理，看看我是不是这么认为，然后沉淀下来，下次照这个来。有这个意识就够了。

Claude Code 团队是公开的例子。他们用 Claude Code 写 Claude Code，每次解决完内部问题，都要求把这次哪些成功、哪些失败写进 CLAUDE.md。项目组共享这个文件，一个人更新，整个项目组的 agent 都受益。

任鑫采访过的一位朋友提到，他的 CLAUDE.md 已经巨长，会定期让 AI 回去看：里面写的是真经验，还是一堆表层的无聊规则，能不能抽象得更精炼。既要总结经验，还要总结「总结经验」的经验。

Every 这家公司走了另一条路。他们同时跑五六个产品，按理说登录、邀请码这类模块应该做个中台统一。但中台一旦不直接面向市场，它会长出自己的生命力，变成前台的阻碍，阿里都在拆中台。他们的做法是让 AI 去看兄弟项目里邀请码写得好的那段代码，理解里面的精髓，回到自己项目重写一遍。散兵游勇往前打，打出来的经验用这种方式复用。

48 小时走完一圈，和一颗开裂的螺纹 30:40

安克的销量下跌是个完整案例。

系统自己发现销量异常，自己去拉库存、拉广告、拉竞品、拉评论，把上下文凑齐，判断可能出了什么问题。这一次定位到广告预算被错误停掉。系统发一张工单给广告优化师，人去做一系列操作，结果再回流。

从发现到改完、效果出来，48 小时。以前这个循环很慢。

更关键的是，归因错了也不拖着。加了广告发现没用，系统会综合其他因素重新想，是不是库存不足，生成一张新工单，开始下一圈。整个循环不是一次性的，采集信号、识别关键信号、找根因找方案、审核修改、验证，然后继续。

真正沉淀到系统里的例子是螺纹开裂。生产中发现螺纹开裂，AI 触发深度分析，一层层往上剥：为什么开裂，是不是设计壁厚太薄；为什么薄了没被发现，DFM 环节本来该拦住；为什么 DFM 没拦住。类似工厂里的 8D 分析。剥到底之后，短期方案是什么，长期方案是什么，以后哪一步要加检查点，检查设计壁厚。这一步做完，「以后大家要注意」变成了一条永远会被触发的检查。

他们数据中台的用法也类似。员工去取数，没取出来，中台识别到一个 gap，自己去研究，把能力沉淀下来。取出来了，但路径很复杂，就记下这次是怎么取到的，下次走同一条路。

还有一个更主动的设计：专门有一个 agent 去扫描其他干活的 agent，看它们在执行任务时遇到什么摩擦，在哪被拦截，缺什么命令，临时造了什么脚本。看完之后想哪里可以优化，提前做一批工具，下次不用临时抱佛脚。

任鑫自己的 AI 每周也做一次复盘。上周它给出的报告里有一条：你有 80 次等我超过 15 分钟，其中若干次你不耐烦，新开了一个窗口跟我聊。它的建议是下次直接说后台运行，前台就能继续对话，不用开新窗口。

这些闭环大部分还停在提效层面。解决一个工程问题，螺丝下次不会开裂，值得高兴，但市场认不认是另一回事。

傀儡闭不了环，接班人才能 36:00

真正的闭环面向市场。要知道市场认不认，认就强化，不认就改。

这件事依赖前面两步。先让 AI 做对齐，它才掌握全部事实；先让 AI 推进工作，它才是这个项目的 PMO。任鑫的类比是，如果你有个小助理，每件事都你拍板，让他反思这几年决策怎么优化，他反思不出来。你培养一个接班人，每件事让他做，你只给建议，板由他来拍，他才能从结果和决策过程里看出漏洞。

傀儡闭不了环，接班人才能。

广告投放是最干净的案例，因为反馈快。AppLovin 的做法是一批先跑 500 次，看哪些有反馈、哪些没有，用这批数据决定下一批 500 个人长什么样，再投、再改。人做不到这个颗粒度，一个画像可能上千个维度，人只能粗颗粒地说这类人别投了。

营销领域这条路已经很成熟。任鑫的判断是，所有事情都该往这个方向走，只是广告的数据颗粒度更细、更全、更快。

HF0 孵化的那家公司更极端。AI 生图还不太好用的时候，他们就 100% 用 AI 生图给大公司做广告投放，整个流程上没有人。别人一周只能迭代两次，他们一天迭代 20 次。

有些业务的反馈周期天生很长。艾语智能的天乐做 AI 催收立案，收到钱是最强的信号，但钱最后还不还是很久以后的事。他们的办法是找前置信号：加上企业微信算正反馈，能联络上算正反馈，聊了几句算正反馈。把这些信号喂给 AI，它就知道哪条路更容易走通。这件事没有技术难度，难的是先有这个心思。

再往大里做，可以看 Block 的思路。公司本身就是一个 AGI，AI 放在中心。知道客户的淡季旺季，知道客户的现金流情况，在客户需要钱之前，AI 自己组装一个金融产品推过去，额度多少、利息多少、什么时候还，都由 AI 决定。客户要还是不要，反馈回流，公司像一台推荐引擎一样慢慢学习。

人类在这个结构里剩下几类角色。董事长和 CEO，定大方向、搭架构。专业资源，AI 触达不到的地方，比如某个客户喜欢喝哪一年的茅台，或者合规上这个方案能不能做，找内部的专家问一下。还有宏观战略和架构决策。闭环本身，尽量交给 AI。

主语必须是 AI 43:00

把这一期收个口。AI 原生组织，是用 AI 做对齐、用 AI 做推进、用 AI 做闭环。用 AI 干活干得快，只是提效，很难拿到那么大的效果。要看这件事的主语是谁。翻回安克的例子，主语经常是 AI，AI 在推进，AI 在对齐，AI 在检查，人类在生产线旁边。

任鑫自己也说，这套话讲出来政治非常不正确。看到方向不等于做得出来。真在自己公司推，基层会觉得你是来抢饭碗的，管理层会觉得你是来抢权的。一定会出现大量鬼故事，会卡在无数莫名其妙的地方。愿景和做到之间那个 gap 怎么跨，他留到下一期。

这一期能带走的东西不复杂。挑一条最近出过问题的流程，数一数中间传了几手，哪几手只是转述。找出这条流程上的检查点，看看哪些靠人盯，哪些可以让 AI 用一个干净的上下文跑一遍。再翻一翻上次复盘得出的结论，落在哪个文件里，下次谁会读到它。

这三件事都不需要新建系统，也不需要等一个完美的方案。安克的反转说明，等培训到位再推广，agent 还是没人用。让流程先跑起来，人和 agent 才会被卷进去。

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