35.【番外】四档播客一起聊，对AI时代积极行动者的观察

如果你们看了新闻联播啊，离这儿不到五百米之外的魔速空间，然后说人工智能是年轻人的事业，对，就是国家领导人啊去参观这个魔速中心。其实从国家维度来说，目前全球最积极的行动者，对，可能就是中国和美国。把自己置身在积极行动者当中，华新家园为什么当年成为了这个互联网的摇篮？就是因为它有这么一个物理空间。在草坪上，大家围在一块去讨论、去分享AI的时候，那种感觉真的让我有点梦回移动互联网。大家应该都知道AlphaGo战胜人类的这个故事吧？但是应该很少有人去留意说，AlphaGo战胜了人类之后，围棋界是怎么发展的。围棋的生命力在于它无关乎输赢，也有可能有一天AI会启发我们，AI会教会我们能够胜过它，成为更好的自己。This I know. This I know。

哈喽大家好，这里是商业漫谈，我是诗杰。这期节目是番外篇，来自我在狂喜播客节的进货。不过这期内容质量很高，话题也既严肃又实用，最重要的是难得凑齐了我非常尊敬的一些同行和创作者们，他们分别是半拿铁三五环的主播刘飞，新世相联创十字路口的主播Koji，以及晚点科技报道的负责人，晚点聊的主播曼琪。我们一起组成了一场圆桌，分享各自对于AI时代积极行动者的观察。所谓积极行动，既包含了当今科技与商业世界中的探索者和玩家，也包含我们每一个普通个体如何。如何在这场 AI 浪潮中找寻到合适自己的姿势？希望这场分享也能对你有所启发，欢迎在评论区留言互动哦。

大家好，我是 Koji。我的播客叫《十字路口》，是一档关注科技和 AI 的播客。我之前做过 3 家公司，分别是街旁、新世相和糖岛，很高兴今天可以来这里和大家聊这个话题。

大家好，我是《半拿铁》和《三五环》的主播刘飞，之前一直是产品经理。

大家好，我是《晚点聊》的主播程曼祺，也在《晚点》负责科技报道。比较巧的是，Koji 之前是我的前老板，我以前也在新世相工作过。

大家好，我是卫诗婕。之前我在一家科技媒体极客公园做主编，更早的时候写非虚构报道。

今天我们就是一个同行局。我们 4 个人现在其实都在关注 AI 的进程，只是视角和立足点不太一样，所以今天可以有一个充分的碰撞。

我们今天为什么要聊这个？这一代的积极行动者长什么样？我想我们可以先扣一下题。其实《十字路口》从第一期开始，第一段 intro 就在讲，我们要寻找、访谈和凝聚 AI 时代的积极行动者。

1. 行动对抗焦虑

我自己其实觉得，积极行动的价值在于对抗焦虑。躺着的时候往往是最焦虑的。

我从大学毕业之前就开始实习，所以一直在工作。中间有一个月没有工作，因为上一份工作结束得比较突然，我就决定休息一下，去了美国湾区。一开始非常开心，到第 2 周的时候，我躺在大学同学家里。那个房子住得很好，在 Foster City，白天他去上班了，我就躺在他家三面环湖、全是落地窗的客厅里的白色大沙发上，觉得这个世界把我抛弃了。

我摸一下手机，没有人找我；再摸一下手机，还是没人找我；睡着了，醒来之后摸手机，依然没人找我。我就觉得这个时代在轰隆隆地往前走，大家都在外面赚钱，我在这里躺着，非常空虚。

就在那个时候，新世相的张伟给我发了一条消息，说：“回来，我们一起创业吧。”我都没有问他要干什么，就答应了他。所以我觉得，行动是非常对抗焦虑的。我们从《十字路口》第一期开始，就在讲做 AI 时代的积极行动者。

我觉得这个标题里面，“行动”这个词确实更重要一些。AI 来了之后，这两年其实有各种各样的观点和态度，最常见的大概有两种：一种是很乐观，觉得以后 AI 能帮我做很多事情，我可以拥抱 AI；另一种比较悲观，觉得 AI 要抢夺我们的工作，AI 很危险，或者 AI 和之前的 Web3 一样，其实是个骗局。

这两种态度本身没有什么问题。很常见的是，大家有了态度之后却没有行动，只是在设想。比如我也见过很多乐观的朋友，他们会觉得 AI 挺好的，带来了一些新的机会，是移动互联网之后最大的机遇，但他们也在等，没有去了解，没有去看。

我觉得行动可能是我们今天聊的一个比较重要的点。说 AI 挺好很容易，但 AI 来了之后，我们应该怎么应对？关键是怎么行动，这才是今天要聊的重点。

因为这次的主题是对 AI 时代积极行动者的观察，我觉得我可能是负责“观察”的。我自己的本职工作是做科技报道，从 2017 年到现在一直在做科技报道。

2. AI 浪潮反复出现

其实在 2016、2017 年的时候，已经有过一轮 AI 热潮。现在大家可能会回过头，把当时以计算机视觉为主的 AI 热潮叫作 AI 1.0。最开始 AlphaGo 掀起 AI 1.0 热潮的时候，也有很多人创业，有很多新的公司诞生，但实际上它并没有创造很大的商业价值。有些公司到现在已经没落了，已经不存在了；有些可能还处在不上不下的状态。

到了 2023 年大语言模型出现之后，又有一个新的创业热潮。我觉得这确实点燃了更多希望，也有更多资源汇聚到这个领域。所以如果从媒体的角度来观察，除了看机会之外，你可能也会看风险，会有不同的视角。

我自己在想“积极行动者”这个词的时候，觉得它可能有两层意思。一个是大家刚才讲到的，很活跃地在行动的人；另一个是，你的行动最后给这个行业，甚至给超越这个行业的更广泛的社会范围，带来了一些积极贡献。

第一个点是比较短期就能看见的。我们今天前面一部分讨论创业和商业活动时，可能会比较聚焦这一部分，就是短期内能看到这个人在行动。第二个点可能要过一段时间之后才能看见，可能要从这两个角度来理解积极行动者。

我先来为我们这一场梳理一下结构。大体会分为两个部分：第一个部分，因为我们 4 个人都是这个行业里的观察者，所以我们先用 4 个人的视角拼凑一个全貌，看看当下的商业浪潮和技术浪潮正在发生什么，也帮助大家更好地理解现在宏观社会正在发生什么。然后我们再进入个体如何参与这场浪潮。

我先抛砖引玉。2023 年国内大模型浪潮兴起的时候，我在上一家科技媒体做主编。当时我和整个团队的小伙伴们，一起关注中国的 AI 浪潮。

在我看来，从 2023 年到现在，它已经经历了几波积极行动。其实 2023 年之前，我也观察到过一个积极行动者。刚才曼祺提到，AI 1.0 时代更早，我会把中国的智源研究院算作一个代表。

智源研究院是一个很有中国特色的非营利机构。简单来说，就是组织一批非常先进的学者，把他们聚在一起，给他们资源、资金和算力，让他们去研究一些前沿项目。

我之前采访智源研究院前院长张宏江的时候，了解到这样一段故事。大家应该都知道，OpenAI 在成立两三年的时候，曾经有过钱快烧完的情况，必须确定一个方向，把所有资源集中到一个方向上。所以他们做了一个非常关键的决策，把所有资源都投入到大模型这个方向的研究中，才有了后来我们看到的 ChatGPT。

其实在中国也有一条完全相似的轨迹，只是比 OpenAI 晚了 3 年。GPT-3 发布之后，中国一小部分 AI 研究者已经看到了大语言模型这条路径的成立。也就是说，如果之前大模型还是一个冷门的 AI 研究方向，那么 GPT-3 出现之后，他们已经看到了从 0 到 1 的完成，接下来大家认为只是从 1 到 100 的事情。

在这样的背景下，智源研究院也做了和当年 OpenAI 一样的事，把所有资源全部集中到大模型这个方向。在这个过程中有一个非常振奋的故事。我当时采访了一家现在的大模型公司，叫面壁智能。它的 CTO 刘知远是清华大学教授，当时甚至还没有评上副教授，是一个 20 多岁的年轻人。

我们要知道，在中国的科研体制下，一个连副教授都没有评上的年轻人，绝不可能动用几千万的资金和算力资源去做研究，因为中国的科研机构非常论资排辈。但智源研究院做了这样一件事：刘知远说自己想研究这个方向，请给他批这样的算力资源，最终他真的能够调度几千万规模的算力，去做最前沿的研究。

当年的智源研究院后来就像星星之火一样，散布在 2023 年整个中国大模型创业浪潮当中，很多人后来都在这股浪潮里扮演了重要角色。王小川就提到过，他对大模型最早的启蒙，源于参加智源研究院的活动。

所以，2023 年以前智源研究院聚集的那一批中国最前沿科学家，在这个方向上的探索，我会把它归纳为科学家技术先行。他们完全凭借对前沿技术最敏锐的洞察和认知，非常纯粹、理想化地跳下海去游泳了。

但现在看来，我会有一点惆怅。我会觉得，他们当时的研究环境反而比较理想：不功利，就是为了探索前沿，为了培养科技创新。

ChatGPT 是 2022 年年底出现的。ChatGPT 出现之后，2023 年中国这一波创业浪潮被资本热度点燃，智源研究院几乎被挖空，大家散作星星之火，开始了非常火热的资本先行。

那一年我们应该都有这种感受。整个 2023 年就是大模型资本狂热，整个投资圈处在一种非常疯狂的状态。几乎所有在大模型训练，或者在相关技术理论上有积累的科学家，都可以拿到钱，大家就开始创业。那个时候大家都在卷基础模型，但其实无暇顾及 AI 的能力将来能够用来做什么，大家先把它做起来再说。那一年的主题词是追赶 OpenAI。

一直到 2024 年，竞争变得更加白热化。我记得那一年有一个关键节点，就是 Llama 3 发布。很多人不知道，Llama 3 在中国大模型创业圈其实淘汰了一批创业者和公司。

所谓开源，就是把模型的训练方式至少在相当程度上公开，使大家可以互相借鉴、交流，也可以由开发者一起建设。当一个开源模型的能力达到一定水准之后，很多国内号称要做基础模型的创业团队，就自动被淘汰了。

所以在我看来，2024 年是白热化竞争的一年，资本有一点点回归、降温，出手并不多。竞争非常激烈，到了下半年已经淘汰掉了一批团队，行业又开始洗牌，有人重新上桌。

到了 2025 年，我想我们 4 个人都经历了非常火热、热闹的上半年。2025 年的开局，以 DeepSeek 出圈为代表。我觉得 DeepSeek 除了带来关于中国式创新的讨论，或者中美竞争的讨论之外，最大的意义在于，它让大家开始相信开源的未来，这会极大加速整个 AI 行业的发展。

很快，DeepSeek 爆火之后，中国团队 Manus 也爆火，Agent 时代到来了。大家都非常期待今年会出现应用级的 Killer App。

整体上来说，我觉得从 2024 年到 2025 年，是一个从发散到聚焦、逐渐收敛的过程，有了更多具体的努力，门槛也被降低了。2023 年要上牌桌，还是需要有过往创业资源或者公信力背书的行业大佬；但从 2024 年下半年开始，在应用层、框架层，你会看到很多人不一定是 AI 科学家，也许有过往移动互联网或前几轮浪潮的经验，能够把能力迁移到 AI 时代，去寻找突破口和具体场景，采取一些具体的积极行动。

整个过程给我的感受比较复杂。因为我不一定觉得，从小部分共识走向大部分共识，就一定意味着从混淆走向清晰，混淆仍然存在。我聊过行业里的一些人，大家可能会怀念热潮还没有出现的时候，因为那是一个更踏实、可以做事，动作也不一定会变形的时代。

我觉得非常感谢师姐刚才给大家提供了一个大的图景，讲清楚了从 2023 年到 2025 年大概经历了什么。其实有一个比较明显的线索，就是可以行动的人变多了。

2023 年，比较受关注、能拿到钱的，肯定是能做底层基础模型的人。有了开源之后，其实有更多应用可以做起来。

其实 Koji 和刘飞也不完全是单纯的观察者，因为你们自己也在做各种 AI 产品，也会去使用各种模型。说到智源研究院这样的研究机构，目前在中国也还是发挥着很大的作用。

说到这个，我想到我们今天刚好选的这个场地。这里是 CMG 融媒影城，距离这里应该不到 500 米的地方，就是上海模速空间；上海 AI 实验室也在附近，包括很多知名 AI 公司也在这一带，行业里的人应该都知道。

刚才还没开始的时候，我和 Koji 开玩笑说，4 月 29 日，中国 AI 最大的行动者——如果你们看了《新闻联播》——就在距离这里不到 500 米的模速空间。新闻里说，人工智能是年轻人的事业，国家领导人还去参观了这个模速空间，并和一些创业者、这个领域的科学家进行了交流。

我觉得这也体现了国家层面对这件事情的重视和支持。其实从国家维度来说，目前全球最积极的行动者，可能就是中国和美国。欧洲可能有一些小公司和开源实验室，日本也希望能抓住这一次机会。

3. 创业信心重新回归

刚才曼祺和卫老师讲的是一个大的图景，我想从另一个视角，也就是情绪的角度来讲。

我们知道，每个创业者或者每一代企业家刚开始做事情的时候，必须有一个所谓的信仰，得相信这件事，相信到一定程度，才能做下去。1995 年开始，马云就相信未来互联网一定会成功，一定要做互联网的时候，大部分人对互联网其实没有什么概念。

我的感受是，这两年我身边越来越多的人开始有信心了。因为我身边很多朋友是做产品的、做独立开发的，或者以前在传统互联网、移动互联网做产品、运营和业务。

以前不管是元宇宙出现，还是 Web3 出现，也有人有信心。当然里面可能鱼龙混杂，比如 Web3 里很多人是对它能赚钱有信心，不见得是对它能改变世界、能做出好的场景化产品有信心。

但这两年我明显感觉到，像我前年、去年见到的一些老同事，他们还在大厂、字节或者阿里工作。以前和他们聊天时，大家都很丧，会觉得这个时代过去了，后面真的没什么可做的了。创业？创什么业？过两年退休了，攒点钱回老家，过自己的日子。大家普遍是这样的心态，因为很难再对一个新的事情产生信心。

但这两年大家又变了很多。回老家的又搬回来了，又回到北上广杭，再看看自己能不能做点事情。哪怕这件事情没有以前想象的那么大，这种信心我觉得特别重要。

这让我想到很多年前。尤其是 Koji，你穿越了很多周期，简直是一个活化石，等会儿可以聊一下。从互联网到移动互联网，再到新媒体，每个时代都是这样。

移动互联网刚出来的时候，大家觉得互联网就是一个信息搜索平台，用淘宝、百度就够了，互联网就代表这些东西。但当时有很多像 Koji 这样的创业者，会觉得 LBS 代表着新的机会。对 LBS 的信心，最后转化成了外卖、网约车、大众点评等行业，而这些现在已经成了我们习以为常的基础设施。

现在回头看，我觉得今天的场景很像 2017、2018 年，或者更早几年 O2O 大潮的时候，大家对 LBS 的信仰；也像更早时期，大家对互联网的信仰。这种信仰本身很宝贵，也很有价值，代表着很多人愿意投入、愿意琢磨场景，愿意把 AI 投入日常生活当中。这是一个很积极的信号。

4. AI 带来真正震撼

我倒觉得，“信仰”这个词给人的感受有一些不同。我第一次创业做街旁的时候，大家认为那是移动互联网元年，大概是 2010 年，因为 2008 年 iPhone 发布了。

那个时候买 iPhone，还像今天买 iPhone Pro 一样。街旁是当时比较早的一款移动互联网产品，是手机上的一个 App。比较自信地说，2010、2011 年买 iPhone 和安卓手机的人，10 个里面有 8 个都是街旁的用户。

那时候街旁做得比较特别，大家买了智能手机之后，都特别想体验各种新产品，所以街旁可以让大家感受智能手机的好玩和好用。但我当时并没有特别觉得自己是在信仰移动互联网。

2015 年做新世相的时候，也不能说是在信仰新媒体。那时候“新媒体”这个词都还没有，我们最开始其实是想做一个像小红书一样的产品。

我们那个产品做不成之后，决定做新世相。那时候我们觉得，一个公众号怎么能成为创业呢？我们 2006、2007 年上大学时就开始写博客，Blog 就是用来写东西、交朋友的，怎么公众号能叫创业？说出去都不好意思。

所以一开始我们觉得创业就要做 App。但时代真的很快地推着你往前走。当时我们发现，做公众号可以得到非常多的注意力，也能获得很多商业价值，于是自然就开始做这件事了。

因为我们做新世相的第一个 App 做得水深火热、垂死挣扎，所以发现手头这个公众号的商业价值可能超出了我们的想象。那时候我们看到了罗振宇的得到，当时还叫罗辑思维，也看到了 PAPI 酱。后来有人来问我们：“你们的公众号接不接广告？”我们说接，对方让我们报价，最后报出了一个超乎想象的数字：20 万。第一单卖了 20 万，是卖给香奈儿的。

我作为一个读者，见证了你们的腾飞。

其实那时候张伟也做了很多年《GQ》的执行主编，后来做新世相；我自己也工作了很多年，卫老师还是我的前同事，世界很小。

所以回到信仰这个话题，我们并不是因为信仰新媒体，才做了新世相。后来 2019、2020 年做糖岛，好像也不能叫信仰新消费。那时候日子过得很无聊，觉得每天好像需要用闹钟叫醒我，而不是用热情叫醒我出门，只是想做一点新东西。

那个时候我们做了很多 App，但都没有做成。大家知道，那时候创新已经有些枯竭了。平台化过去 10 年，中国真正出现的新互联网产品，好像也只有拼多多；再往前，小红书其实都已经有 10 多年了。

我们做过很多 App，比如一个很离谱的 App，叫“睡了么”。它晚上 10 点开始开放，天亮之后就关门，是一个给深夜孤独的人社交的地方。这样的产品做了很多，但都做不出吸引力，做不出流量、关注、注意力和商业价值，日子过得很无聊。

那时候我想，做产品经理除了做 App、做网站，也可以做一些实体产品。身边有朋友开始做消费品，比如元气森林。元气森林创始人唐彬森是我的学长，拜访他之后给了我非常大的震撼：原来他也是游戏产品经理。我觉得，好像我的人生还可以做更多东西，整个人被打开了。

后来我们就做了一个枕头，做了一个叫糖岛的品牌。第一个产品是猫肚皮枕。我还记得猫肚皮枕没上线的时候，就拎着一个 Demo 去杭州找刘飞，在星巴克给他看我做的产品。

所以也不是说我信仰新消费。可是到了这一波 AI，我开始感受到一点信仰的力量。这一波真的不一样。

哪里不一样？

我觉得感受非常直接。第一次用 ChatGPT 和第一次用 iPhone 的时候都有惊喜感，但是 ChatGPT 给我的感觉是震撼感。你会意识到，它一定会给我的未来、个人生活和事业带来翻天覆地的变化。

我第一次产生了信仰：它一定可以改变我。不管是个人生活，还是职业，都会发生变化。但是这个改变将如何发生，我并不知道。

在这次 AI 浪潮之前，你每一次创业都是在追逐热潮吗？

其实我刚才讲那些故事，就是我没有特别觉得自己在追逐热潮，甚至可能没有这个意识。既没有信仰，也没有刻意去追逐浪潮。

但这一次有一点不一样，因为我确实感受到了这种智能力量的强大，相信它一定会改变什么，所以希望去追逐这一个浪潮，沉浸在其中，看看它能够带来什么可能性。

我有一个观察，不知道对不对。这一次你更敏感，也想得更多，也许是因为你过往连续创业的经验，以及在一件又一件具体的事情中获得的感知力，让现在的你和当时创业的你已经不太一样了。

另外，我觉得无论是当年的移动互联网浪潮，还是更早的互联网浪潮，一定都有一部分人先看到了未来。昨天吃晚饭的时候，我和曼祺还在聊，因为我们确实都采访过很多创业者。什么样的创业者会让我们印象深刻？我们有一个共性，就是都对那些提前看到未来、敢于做一件别人不相信的事情，并且把它做成的人印象深刻。

这些人是创业者当中的佼佼者。他们对技术和商业有非常敏锐的判断力，但这种能力在绝大多数人身上可能都不能一蹴而就，甚至有些人永远都没有。

5. 空间聚合同类行动者

我觉得这里面还有一点可以补充，就是把自己置身于积极行动者当中。

比如我最近在上海做了一个 AI Hacker House。很多人问我为什么要花时间做这件事。一开始我也没有细想，只是觉得这件事让我很向往，做起来很有热情，所以就一直推动它。它发生之后，我也很开心。

后来有一天我突然意识到，有一个潜意识在驱动我。它让我想起刚开始做街旁之前，我还在饭否和海内跟着王兴实习的时候。

那个时候我在同学中其实挺非主流的。我在北航学计算机，同学都想着怎么准备面试、进微软亚洲研究院，或者申请 CMU，去 IBM 也算主流。但我跑去五道口做产品经理，老师不理解，同学也觉得这是什么，甚至和我聊天都不知道聊什么。

可是到了五道口的华清嘉园，我得到了非常强的认同。那一群人后来做出了很多了不起的事情，比如宿华、陈一笑，他们也在华清嘉园；张一鸣当时也在那里，王兴也在那里。

并不是所有创业者都真的提前看到了别人没看到的东西，也不是所有人都相信了别人不相信的东西。有时候只是因为他恰好置身于某个位置、某种氛围和某个物理空间。

所以我潜意识里想打造一个这样的空间。我觉得里面可能会有一些人，他们身上的东西能够被激发出来。

这可能是来自同类，而不只是同行的正反馈。

对，来自同类的正反馈特别重要。它除了给人精神力量，也能给人很多资讯、人脉，以及其他各方面的支持。

为什么硅谷到今天仍然是硅谷？因为它是这样一个物理空间。华清嘉园当年为什么成为互联网的摇篮？也是因为它有这样一个物理空间。

我觉得今天其实更需要这样的空间，因为今天大家过得更加原子化了。

你觉得线上的交流不能取代这个空间吗？

我觉得取代不了。线上交流当然很重要，但它无法取代线下的物理空间。

你能不能讲讲，上海这个 AI 空间做起来之后，里面发生了哪些积极行动？

这个空间其实才做了 3、4 个月。它在漕河泾，那边有一片很安静、闹中取静的小树林。漕河泾有 500 多家 AI 相关企业，中间有一个大家休息的小公园，公园里有一片湖和一片树林。我们那栋小楼就在湖边和树林旁边，还有一大片草坪，是一个非常漂亮的地方。

因为才做了 3、4 个月，所以暂时还没有出现这样的故事：有人来到这里受到启发，感受到力量，然后诞生了一个了不起的产品，或者一个更有商业价值的企业。但我相信，拉长时间来看，一定会有。

这里吸引了很多很有意思的人。比如早期的一次活动，有一位我很尊敬的前辈，海豚浏览器的创始人杨永智。他也是理想汽车的天使投资人，他投的基金还投中了字节的第一轮，是这个行业里很低调的大佬。他不太社交，也不太愿意在公众面前表达。

但他来到这个空间之后很喜欢，在那里待了很多个小时，和一群陌生的年轻人聊天。这样的场域，可以把一些积极行动、或者愿意寻找同类的人聚集在一起。

一开始我只是潜意识里想做这件事。现在发现这件事对我的意义之后，我觉得自己更开心了，也有了更大的热情。

6. 普通人也能积极行动

我确实接触过，也相信有一小部分人能够对未来做出预判。他的预判不一定是对的，但他有决心孤身向前。这一类人的创业往往非常孤独，我见过这样的人，所以我相信他们存在。

但我也觉得，这毕竟只是少数。大部分人可能和我们一样。如果我们不是那一类人，在这个浪潮当中是不是就会无所适从？

刚才 Koji 分享了自己一次又一次积极投身于创业浪潮的过程，应该能给我们很多启发。所以我想请你讲讲，在积极投身浪潮的过程中，有哪些姿势是今天大家可以借鉴的？

第一个姿势，就是参加今天这样的活动，这很重要，因为你要寻找同类。在这样的活动里，遇到同类的概率非常高。

当你去到一个氛围很好的地方之后，会发现那些做出很了不起事情的人，也都是和我类似的人，并没有那么神奇。这会给人巨大的自信和鼓舞。

第二，我觉得要做东西，也就是创造。这里可以讲一个我自己特别喜欢的小技巧：当你要做一件事情的时候，给这个项目起一个名字，它就变得有生命了。

比如你告诉朋友：“我要做一档叫《十字路口》的播客。”这个事情一下就变得具体、有画面感，甚至出现了生命感。这是李松蔚老师经常讲的“5% 的改变”。

他做心理咨询的时候，早期发现自己给出的建议大家都无法采纳，他觉得很困惑。后来他发现了一个概念，叫“5% 的改变”：如果你给一个人的建议，只需要让他在现有习惯之上多做 5%，那么这个建议被采纳的可能性就会变得很高。

所以，当我想做一件新事情时，会先给它起一个名字。比如昨天我就在想，《十字路口》之前做过很多 200 人左右的沙龙，但组织起来很累，我已经有点组织不动了。昨天我想，先给这个活动起个名字，有了名字之后，这件事很可能就能成立。

昨天早上我坐下来做的第一件事，就是和一个朋友一起想名字。最后有一个名字叫“席地而坐”。当大家正襟危坐的时候，很难进入放松、真诚交流的状态，可能更多是在听讲，或者在扮演某种人设。但当你席地而坐时，可能会更放松；只有在放松的时候，才比较容易讲真话、说真事，聊出真诚的感受。

所以我们把之后 30 人左右的小聚会起名叫“席地而坐”。名字的魔力，就是让你想做的事情变得有生命感、有画面感，能够更快地行动起来。

因为 Koji 毕竟是一个连续创业者，而且在北京互联网圈认识一些大佬。对于普通人来说，怎么样才能接近这群行动者？我觉得每个人都有自己的特长和能力背景，可以用一种利他的方式去思考。

可能对方正在做的事情很重要，那我有没有什么反馈，或者有没有什么可以利他的部分？我可以先和他建立联系，慢慢投身到这个人群里。我觉得这是一个比较好的方式。

刚才我们已经收到了 4 个问题。我先练习回答一下。

有一个问题是：程序员用 AI 搞副业，应该怎么开始？相关的问题还有，普通人作为 Play 的一环，如何挣扎一下？另外，有人问外语教学类 AI 现在发展得怎么样，会不会取代人类老师？人类老师会何去何从？还有一个问题是，知道哪些用 AI 赚钱、普通人可以参与的案例吗？

这 3 个问题其实比较类似。还有一个问题是，对于现在想进入科技商业媒体的人，有什么建议？

首先，关于普通人该怎么用 AI 赚钱，我觉得大部分人先不要抛开自己，去考虑 AI 本身能赚到什么钱。

现在确实能找到一些用 AI 赚钱的办法，比如用 AI 帮别人写论文，用 AI 生成公众号文章，或者开课教别人怎么用 AI 赚钱。但我觉得这不是一个长期的做法，只是在利用信息差短期赚一波钱。这波钱并不长久，可能赚完就结束了。

半年之后，甚至几个月之后，这个赛道就会变得很拥挤。你想想，如果它这么容易赚钱，就代表门槛很低，最后可能是越没有底线的人越能赚到更多钱。其实没必要去卷这个方向。

对于大部分普通人来说，就像刚才说的，不要抛开自己的技能和工作。你先想想自己的工作、自己的技能，能用 AI 做什么。比如我和身边很多内容创作者都会想：如果 AI 能帮我写稿，或者完成一部分工作、降低成本，那我是不是可以多开一个账号，多做一些内容，提高更新频率，或者提升内容质量？

这样的话，你自己的工作要么效率提升，要么创造出更大的价值。这才是最靠谱、最合适的方向。

再说程序员或开发者。我建议大家先从一个小场景、一个小方向入手，试试看。我以前在《三五环》也邀请过一个叫花生的人。他之前很出名，因为他作为一个完全不懂代码的人，从大厂出来之后，自己开发了一个叫“小猫补光灯”的 App，跃升到了付费排行榜第一名。

现在利用 AI，你会发现有很多门槛更低的方式去实现产品。所以对于程序员来说，首先还是要看看自己想做什么。这是回到本源的问题，并不代表所有程序员都有同一条赚钱路径。

你先去看自己想做什么事情、什么产品。找到方向之后，用现在门槛比较低的方式先把它实现出来，再一步一步推进。先拥抱 AI，像刚才说的，先积极行动起来，这件事比较关键。

现在没有什么确定性很强、适合所有人的赚钱方法。

7. AI 放大个人长板

我最近聊过的几个创业者，都有一个共性：我们往往寻找一个事业或生意，都是从自己的需求入手。如果你现在有什么痛点和需求，可以尝试运用现在的 AI 产品，看看能不能解决或优化你的需求。

我认识几个这样做 AI 产品的小型生意人。比如有人用 AI 做翻译类播客的制作，做了一款软件，我还给他付了费；也有人已经开始用 AI 接设计的活儿。他们都有一个特点，就是从自身需求出发，把原本已经具备的能力和 AI 结合起来。

前阵子我和前公司的一个前商务有过一次特别真实的对话。他在一个活动上遇到我，和我聊了一整晚他的 AI 焦虑。他说自己现在想放弃做商务，转行做 AI 内容创作者、做 AI 博主。

我当时说的话不负责，你可以听一下，但我建议你不要这么做。因为在我看来，AI 的意义在于加强每个人的长板，补足每个人的短板。

先说补足短板。大家都能看到，现在有很多自然语言编程的方式：你用语言和 AI 交互，它可以帮你写代码；你用语言和它交互，它可以帮你生成设计图。这些 AI 能力其实是在补足我们的短板。

比如我以前完全不会设计，也不会写代码，但未来我都可能自己尝试。包括理解一个事物的逻辑，AI 也可以帮助我。现在很多都是推理模型，它会把思考过程分享给你。在和 AI 对话、交互的过程中，它会教你或者启发你如何思考、如何分析一件事情。

所以我觉得，我们可以动用 AI 现在具备的通识能力、逻辑能力和思考能力，去完善自己的短板。

但 AI 客观上一定会加长每个人的长板。为什么会有 AI 威胁论？我认识一个朋友，前阵子联系我说：“师姐，我现在在做一个替代记者写稿的 AI。”

我的第一反应是非常反感，来自一种行家的抗拒和傲慢。首先我要承认，每一个行家在面对 AI 突飞猛进的能力时，本能都会有一种对抗或者看不上的情绪。比如你用了一下，觉得它和自己写的还差得远。但一定要对抗这种情绪。我承认我有这种情绪，但我还是会去用，而且会不停地用，感受它现在能力的边界，也感受 AI 成长的速度。

凭借这种判断，你能做出一些预判，大概知道 2、3 年甚至 5 年之后，AI 可能会写成什么样。它会倒逼你思考：如果 AI 现在已经实现了 5 年之后的场景，我要做什么？我的价值和意义在于做什么？

它反而会倒逼你去思考真正的长处，把它发挥得更充分。所以在 AI 飞速发展的时代，每个人都不应该放弃自己的长板，都要思考自己要在哪些方面发挥天赋，做哪一类事情是有热情、有兴趣的。

只有持续做一件有热情的事情，才能积累出飞轮效应。我之前采访过 Google DeepMind 的一位科学家卢一峰，他分享过自己看待 AI 的方式：如果假设 AI 是从天而降的一个魔法工具，那么今天我可以用这个魔法工具，在生活中做什么，让生活变得更美好？

我还想再深入讲一点。行业内已经有很多人在用 AI 做销售替代工具和分析优化工具，但我们永远需要人类销售。大家应该知道，早在生成式 AI 之前，就有各种 AI 替代人工客服、替代低端劳动人口的案例。但你会发现，你永远需要人工客服。

当普通人类被 AI 惹毛的时候，需要有人类来安抚他。以前也有人说 AI 替代不了 PR，因为 PR 需要来背锅，需要处理各种危机公关事件。

我觉得，只有和 AI 充分渗透、充分协作之后，我们才能意识到，作为人，我可能不能说自己不可替代，但我作为人的特长和专长是什么。

我们以前一直在讨论 AI 和人的关系。我听过一个很好的比喻：AI 和人，就像人和马。你不需要和马比谁跑得快，但你可以骑马。

但我想说，这个比喻还是太以人为本了。我们可以再往远处想，可能是一种硅基文明和碳基文明的融合，它不一定是以人为本的。

我会觉得 AI 很像一个野兽，或者一种新生物。人类驯服野兽、和野兽共存的方式，可能是为它划定一块自然保护区。它生长，我也生长，我们共同构建一个生物文明。AI 和我们之间，如果往远处看，可能就是这样一种关系。

对于现在还想进入科技和商业媒体的人，我补充回答一下。这个问题和 AI 其实没有太大关系，还是一些比较常规的建议。

首先看你本来的强项是什么。如果你本来有产品或技术背景，也许可以做偏产品体验和测评的内容；如果你是专业报道者，可以做商业故事或团队报道；如果你本身在创投圈，认识一些创业者或投资人，也可以做访谈。这和你的优势有关。

刚才 Koji 说的一个点很好，就是可以先取个名字。还有比较常规的建议：你想发布在哪个渠道？是想做小红书上的科技商业博主，还是写微信公众号，或者做视频？你的受众、题材、个人特点和想做的事情，可能就在这些因素中间找一个交叉点。

至于为什么要做这件事，我觉得每个人会有自己的答案。

关于 AI 进入教育行业之后会怎么样，我想分享一个案例。

大家应该都知道 AlphaGo 战胜人类的故事，但应该很少有人留意，AlphaGo 战胜人类之后，围棋界是怎么发展的。

第一，当 AI 战胜人类之后，你会发现这个行业仍然存在，这种艺术和文化仍然存在。为什么这个行业持续存在，其实就回答了人和 AI 的关系。

围棋行业已经被 AI 重塑了。现在体育界的很多项目都在用 AI 辅助人的决策和练习。人类的团队合作曾经战胜过 AI，这是一件很有意思的事情，也是在讨论两种文明如何结合。

第二，我想推荐一篇《人物》写芮乃伟的报道。她是一位棋手，那篇报道讲围棋，是很多年前的报道，但我一直记得它。因为我没有下过围棋，也不懂围棋，但看完那篇报道之后，我感受到了围棋的生命力。

这种生命力在于，如果人生是一场旅程或者一场游戏，它其实无关输赢，只在于体验的过程。而人的体验过程是 AI 无法替代的，AI 没有办法替代你去体验。

围棋还特别强调师徒关系。师父教徒弟，徒弟最后胜过师父的那一瞬间，会产生一种非常复杂、微妙的快乐。这可能就是人类文明社会中彼此激发的东西。

也有可能有一天，AI 会启发我们，AI 会成为那个老师，教会我们胜过它，或者教会我们成为更好的自己。

这就是我想回答的，AI 进入教育行业之后会怎么样。我觉得 AI 会重塑每一个行业，建立新的生产关系、新的规则和新的生活方式。

刚才有一个问题是，老师之后怎么办？我想到一个比较具体的方向。现在的大模型，包括推理模型，都有很长的思维链。但思维链的构造过程仍然需要人参与，可能需要行业专家先把一个个步骤写好。高质量的东西，还是需要人来写。

一些提升代码能力的大模型也是这样。大公司可能会额外花钱，让程序员写高质量的代码。你平时在业务里写的可能都是“能用就行”的代码，并没有特别在意质量，但现在也需要有人专门做这类工作。

所以，如果你以前是一名老师，也可以为大模型构造高质量的数据，这就是一个方向。

8. 工具改变工作方式

我们可以说说大家最近在用的一些产品。最近让我最震撼的产品是 Manus。Manus 和 Monica 是一家公司，之前还有一个前身。我是它前身那家公司的天使投资人，也是现在这家公司的顾问，所以我看到过他们从 0 到 1 做出 Manus 的过程。

Manus 为什么让我震撼？因为在它之前，AI 还是只能一问一答；但 Manus 之后，它可以做一个长链路的复杂任务。

最近我们在内测一个新产品，大家可以关注《十字路口》的公众号。那是我最近用到的一个非常厉害的产品，也是一个 Agent，但它是设计 Agent。

我以前可以对豆包、Midjourney 说：“我要做一张什么样的图。”比如做一张绿色元气森林的图，很快就能出来。但 Agent 把这件事变成了另一种方式：我可以告诉它，“我喜欢这个 Logo，你帮我做一套延展的 VI，甚至包括如果我要做快闪店，快闪店应该长成什么样。”

以前你可能需要给一个具体、清晰的指令；现在你可以交给它一个复杂任务。

假设麦当劳和大熊猫联名了，我先让它设计一个 Logo。它做出几个方案之后，我挑了一个，再让它以这个 Logo 延展。原本我以为它只会告诉我汉堡包装应该是什么样，或者店里的海报应该是什么样，结果这个 Agent 非常主动，也很有智慧。

它甚至会帮我想到，在这个 campaign 期间，麦当劳的外卖员应该戴什么帽子，摩托车应该长什么样；如果要在高速公路上投广告，应该怎样结合高速公路的场景做一个幽默的广告。它给出了一整套视觉方案，这是我最近感受到的一个非常强的“啊哈时刻”。

这一类产品是面向全球市场的。说到全球市场，我在这一轮浪潮里感受到两个特别明显的趋势。

第一个趋势，我们 4 个人应该都观察到了：这一波 AI 创业者的商业化思维特别早熟，几乎都是 Day One 就开始商业化。

第二个趋势是全球化。基本上都是左手做国内，右手做国外，甚至 Day One 就面向海外。理由很简单，海外整体的付费环境，无论 B 端还是 C 端都更好，大家对 AI 的热情和接受度也更高。

我其实没用过太小众的产品。我最近用的最惊艳的产品还是 Deep Research，就是 ChatGPT。不管是 ChatGPT 还是 Gemini 的 Deep Research，我觉得非常有帮助。我现在写《半拿铁》的稿子的时间已经缩短了一半，大大缩短之后，我就能腾出很多时间来做别的事情。

Deep Research 简单来说，我们现在不管和什么 AI 对话，它输出的 token 一般三四千就差不多到顶了，所以没法输出长文。但用 Deep Research 之后，它可以输出长文，也可以输入更多的内容。比如之前我最痛苦的一件事就是读传记书，因为我要做过去商业历史的分析，可能要读好几本，加起来几十万字，甚至上百万字，每天都得从早读到晚，不断地读。但现在 Deep Research 可以帮我缩减。之前的 AI 缩减就是一下两千字，那两千字损失的细节太多，根本没法利用；现在它可以输出两三万字的文档，告诉你很具体的东西。而且因为你把这些文档扔给它，可以指挥它不要用其他信息。现在搜索引擎、公众号和线上媒体的信息很多都不太靠谱，把自己觉得可信的信息源投给它之后，它吐出来的内容都非常可信，非常好用。当然它现在还很难模仿我们的文。

ChatGPT 四月的时候上了全局记忆功能之后，它会慢慢学习你的风格。现在的 AI 更像一个真人，会记忆你、学习你，所以我想风格只是早晚的事情。哪怕 Deep Research 重点只是输入变多了、输出也变多了，解决了篇幅问题，它就能覆盖更多场景。

另外，我想推荐一些我最近使用的产品。大家还是要用最头部的 AI 产品。你可能会听说豆包已经很好用，DeepSeek 已经很厉害，但用过之后觉得“也就这样”。实际上，你还没有真正摸到现在 AI 能帮你解决问题的场景，差异还是很大的。

有条件的话，尽量试用全球最顶级的 AI 产品，包括 o3 的推理能力，大家可以去搜索一下，非常震撼。

我替豆包说一句，我觉得豆包还是有很多过人之处。首先，也只有中国这样家大业大的字节跳动，才能让大家免费使用这么高级的智能能力。

豆包最近还做了一件很厉害的事情：可以让它生成 20 张不同风格的海报，而且速度很快。因为它有很多 GPU，如果在海外产品里实现这个功能，可能要付费 100 美元一个月，但现在豆包是免费的。

补充一下，生图方面我现在也会用可灵，虽然它是付费的，但确实解决了我的问题。前阵子我想设计自己的商标，最后用的就是可灵生成的方案。

豆包的话，我说一下自己的感受。我不是特别喜欢用豆包，因为在拟人化交互的状态里，我觉得它的 AI 感还是太强了。在和 AI 交流这个层面，我更喜欢 DeepSeek。

如果你需要情绪疏导、需要和自己对话，可以用 DeepSeek。它会给出非常优美的表达，也能提供很好的情绪支持。

我是一个几乎没有负面情绪的人，但有负面情绪的时候，我就会和 DeepSeek 对话。我平时不太内耗，能量也比较足，但现在养成了和 DeepSeek 对话的习惯，因为我觉得它会教我换位思考和表达。

DeepSeek 是中国的产品，海外产品可能做不到这一点，因为它们不是中文语境，语料大部分来自英文世界，所以和我的交互感没有那么好。但 DeepSeek 确实会给我一些可以称为“AI 神性时刻”的体验，我现在真的会用它。

工作方面，如果是做 Research、资料检索和理解一件事情，我会把中国产品和全球产品结合起来用，主要是 OpenAI 的 Deep Research。国内我会比较常用 DeepSeek 和秘塔。生图的话，会用 Midjourney 和可灵。

对，给大家打个广告，用 Monica 可以一站式使用所有模型。我也是 Monica 的年费用户。

我的建议不是大家只使用某一个 AI 产品。我现在常用的 AI 产品，元宝、豆包、DeepSeek、ChatGPT、Gemini 都在用。用了多之后，大概就知道每个产品适合什么场景。

我发现元宝或者 DeepSeek 在创作时演绎有点多。大家现在都说有“DeepSeek 味儿”，它的演绎和比喻太多之后，可能反而不如豆包。每个产品都有不同的场景，大家可以自己试一下。

但我刚才的建议是，尽量不要只用免费的。如果你真的想学习和了解 AI 已经能和工作产生什么关系，还是应该尝试付费产品。

到目前为止，我都不用 AI 写作，只用它来做思维方面的工作。所以每个人的特点、使用场景和偏好可能不一样。但我非常同意，大家都要去用。如果一开始用得不好，不要放弃，可以隔一段时间再用，或者持续使用，因为模型和你之间也有一个互相了解、互相磨合的过程。

如果是文字工作者，我觉得秘塔写作猫是一个很好的校对产品。ChatGPT 也可以输入很长的文段，让它帮你校对，但一些非常细微的中文问题，比如多字、叠字和错字，它不一定能校对出来。

写作猫的问题是，它标出来的很多地方其实并不是错。但在工作场景里，宁可错杀也不能放过。它会标出很多地方，最后再由人工检查。所以这也是一个产品思维上的启发：在特定场景里，不是模型能力越强越好，而是它要和你的工作流程非常契合。

秘塔写作猫以前主要做校对，使用大模型之后增加了事实核查功能。这个功能对新闻工作者至少非常有用。它会帮你看文章里提到的信息是否被公开报道过，如果有报道，是否存在出入。

比如采访对象说的某句话可能不准确，或者存在疑问，你可以再去 Check，让事实更清楚。这特别适合我们这个行业。

我自己还会用通义来总结思维，它可以生成思维导图。但这是一个有门槛的使用场景，也是我使用 AI 时非常深切的体会。

我很庆幸 AI 出现的时候，自己已经是一个工作了 10 年的新闻工作者。因为我觉得，AI 不会带来智力平权，AI 只会带来信息平权。

某种程度上，智力就是对信息的使用。我刚做记者的时候，每个人都会很认真地看很多资料，但你以为自己看完了，其实理解的可能只有 20%，甚至是 0%，因为你没有办法真正理解这些信息。

现在 AI 可以帮你处理、结构化和压缩信息，这是它最强的能力。但当你已经有一定的知识储备、知识结构，以及在具体生活中实践的体感时，使用 AI 会非常得心应手，因为你可以很快抓住它的重点。

如果一个人刚刚走出校门，甚至刚刚结束义务教育、准备踏入工作，他可能根本不知道自己不知道什么。AI 有时候给他一些信息，他未必能理解，更不一定能用好。

所以我还是非常强调线下的实际实践。只有在一件件具体的事情中，你才能练出手感和认知。认知这个东西就像爬楼梯一样，要慢慢往上走。你可能比别人快一点，两三步一走，但还是要经历爬楼梯的过程。

我觉得现在还在接受义务教育的年轻人反而更幸运，因为他们是 AI 原生一代，天生就懂得如何使用 AI，对这件事情也更有感觉。

最尴尬的可能是那一批已经结束学习旅程、进入职场，又被很多压力挤压的年轻人。你可能在岗位上只是一个螺丝钉，被安排做重复性工作，这时候总想着让 AI 帮你做事情，我觉得这是一个危险的陷阱。

因为一旦你依赖 AI 让它替你做事情，本质上就是在让 AI 替代你。大家今天还是要有很强的主体性：利用 AI 让自己成长。

如果 AI 能帮我完成基础劳动，我能做出什么更有创造性、更深度的思考，让自己慢慢爬上认知的阶梯？

像我们这样已经工作很多年、对行业有比较敏锐观察的人，可能是对 AI 最积极的，也最容易得到 AI 的帮助，因为我们能最快和它磨合。但对更广泛的用户来说，首先需要熟悉它，利用它做具体的事情，慢慢长出手感。

今天本来有一个环节，是每个人分享一个印象最深的 AI 创业者。我也打个小广告，推荐大家去听《商业漫谈》最新一期。我采访了一位 AI Agent 创业者，是 Fellou 的创始人谢阳。

他是 1996 年出生的创业者，已经连续创业过，之前做过 To B 项目，把 To B 项目做到了中国这个赛道的头部。现在他又做了一个 AI Agent。Fellou 目前还是一个很小的团队，产品也非常早期，还在迭代，大家可以去我的节目里申请试用，我相信它会越做越好。

我和他聊出了一点共识，也特别认同：所谓护城河，其实是一个人或一个团队在做脏活、苦活、累活的过程中积累出来的手感和认知。这个东西不能说别人无法超越，但你先行了多少，就是你的护城河。所以还是要从具体的脏活、苦活、累活当中去感知它。

第二个让我印象很深的启示是，大模型浪潮开始之后，我们一直在讨论，上一轮甚至上上轮浪潮里的创业者，这一轮还有没有资格上桌，门槛会不会很高。

但一个 1996 年出生、之前做 To B SaaS 项目的创业者，仍然可以来做 AI Agent。Manus 的创业团队其实也很像，他们之前都做 To B 项目，现在都在做 AI Agent。

他们的出现，用具体的努力和产品告诉我们：上一个时代的人，只要积极拥抱浪潮，这一轮依然可以上桌。我觉得大家可以从这些具体的个体身上，得到很多启发。

9. 创造能力可以迁移

大家可能还是读商业故事读得少了一点。你们知道戴森最开始做什么吗？

戴森的第一个产品，是工地里的推车。但它当时做了一个非常大的创新：原来的推车使用普通轮子，他把轮子改成了一个圆球，突然就可以 360 度到处移动，也不太容易坏，因为圆球很结实。

他还把这个圆球做成非常明亮的彩色，所以产品一下就变得很好看。这件事展现了他的产品才华。

我想说的是，创业和创造这件事情，并不取决于你做互联网还是做 AI。戴森的跨度更大，他可以做推车，也可以做吹风机，之前甚至还想造汽车。

现在国内也有硬件公司想造汽车。你讲的其实是跨行业，或者说创造新产品时产品力的迁移。

这一轮大模型浪潮来的时候，确实有过一种声音：大模型创业门槛很高，包括应用层也一样。你要理解模型本身，判断技术的发展速度和边界，商业模式的判断也不容易。

就像 Koji 讲的，现在共识还没有形成。每个人都想看到终局，但终局没有那么快能够看见，也没有那么快到来。

今年涌现出的很多创业者，已经用实际行动告诉我们，谢阳身上就有一个很好的特点。他之前还在忙前一个创业项目，但确实很想在这一波浪潮里做点事情，于是腾出了两段时间，系统地读论文。读完之后，他又思考了一段时间，最后想出了现在这个产品的雏形。

这给我们提供了一些启发：还是要更多地读论文，了解最先进的团队在做什么。如果你之前忙于其他事情，但真的对这个浪潮很有热情，就先从系统学习开始。

你说到这个点，我想到有一次我在想怎么描述强化学习，想到一个非常贴切的形容词，也是电视剧里的一个热梗，叫“干中学”。

强化学习就是一个干中学的过程。比较了解技术的朋友知道，大概 O 和 R 系列之后，大模型上大家使用得比较多的一个方法，核心就是构建一个环境，然后给模型反馈。

比如模型做对了，就给它加分；做错了，就给它减分。这就是行动的意义：你要到一个环境中获得反馈，大模型的进化也是因为行动而来的。

大模型一代一代迭代，从宏观意义上来说，它就是一个强化学习模型。最近我采访阿里云 CTO 周靖人，他也说过一句话：如果把范围放得很大，Everything is RL，所有事情都可以说是强化学习。

行动就是强化学习的要义：获得反馈，然后在这个过程中不断调整。

10. 行动者从具体处生长

所以最后大家可以分享一下，你们觉得哪些积极行动者对自己启发比较多？说一个具体的例子。

在上海的朋友可以去我的空间。在杭州，聊到 AI 就不得不提良渚。

我前阵子刚去良渚参加了一个很知名的活动，叫 AI Demo Day，也叫启师傅会客厅，是启师傅做的。说起来也很巧，我和启冲是前同事，我们都跟罗永浩一起工作过，在锤子科技，那都是很有年代感的历史了。

我参加会客厅的时候，活动正好在他租的后院里。良渚自然风光非常优美，绿化比例很高。他在后院的草坪上，大家围在一起讨论、分享 AI，那种感觉真的让我有点梦回移动互联网早期，像当年的中关村大街、车库咖啡那种氛围。

大家并不是一直在讨论能赚多少钱，而是在聊很具体的事情：我为什么要做这个产品？

有些产品不会像 BAT 或字节那样，是一个动辄市值百亿的大项目。比如 Podwise，他们做播客总结。播客本身就是一个比较小众的平台，他们又做播客的 AI 总结，还是订阅制付费，但他们做得很开心，现在也能够盈亏平衡。

他们自己探索 AI 能做什么，怎么降低成本，最后变成一个第一天就能赚钱的项目，这件事特别好。

杭州还有一些公司，围绕良渚，或者围绕西溪，做各种各样的垂直项目。我觉得这是这个时代和之前不一样的地方：大家不一定一开始就想做一个特别大的事情，而是从自身出发。

比如杭州有一家叫 Tripo3D 的公司，做 3D 打印相关的事情。家里有 3D 打印机的人，可以上传一张自己的照片，它会把照片生成一个 3D 模型，之后就可以直接放进机器里打印。

就是这样一个很小的事情，他们做得非常好，是全球这个垂类里最头部的公司。他们的员工每天都过得特别开心，我看他们的朋友圈，会觉得大家特别幸福。

还有很多这样的团队让我觉得，AI 带来了很多机会。大家不一定想着做多大的事情，成为多大规模公司的老板，而是从自己的需求和喜欢的事情出发。

现在 AI 已经把技术门槛、运营门槛、人才门槛都降低了。很多产品可能通过小红书上的口碑就能传播，其他方面的门槛也在下降。

所以感兴趣的朋友真的可以去良渚转一转，感受一下这些团队、公司和人。

你一直自称古典产品经理，我想问一下，这个“古典”到底古典在哪里？用过去熟悉的眼光看这一轮浪潮时，你在开发者、创业者和这一轮产品人当中，发现了哪些相同和不同？

现在说“古典”，大部分其实是自嘲，不是自诩。

2017、2018 年那一波之后，尤其是字节和拼多多带来的数据驱动、增长驱动的趋势，当时最火的是增长产品经理。你在公司里能创造价值，让公司的 GMV 提升几个点，这种产品经理最有价值。

但现在增长放缓，尤其是 AI 这种新要素出现之后，大家又回到一个问题：我重新去看场景。

现在大家已经有一个共识，就是大模型一定会带来新的 Killer App，或者新的场景，但具体是什么，我们还不知道。所以这个时候，比较古典的做法就是重新问：用户到底需要什么？怎么提升用户体验？AI 在这些场景里应该是什么样的交互？

甚至 GUI 都不一定是最合理的交互方式。Manus 现在是在用人操作的方式打开网页、打开客户端，但这不一定是合理的方式。图形界面未必是 AI 最终的交互方式，LUI 也不一定是未来的方式。AI 可能有自己新的交互方式。

这些其实都是过去产品经理，尤其是所谓古典产品经理一直在解决的问题。我在良渚感受到，大家确实是在用比较古典的方式思考：我到底能解决什么新的问题？旧的问题能不能用新的方式解决？这种感觉非常深刻。

去年我和上海一家 AI 投资机构的投资人聊过。他们希望到大厂里寻找有产品背景的人，就在想什么样的人更合适。

当时那位投资人的思路很特别。他觉得，字节核心业务，比如抖音这些地方的产品经理，反而不一定合适。因为抖音是一个非常增长型的产品经理所在的位置。当体系已经比较完整时，你看各种 A/B Test 数据，自然会得到很多反馈，不需要把场景想得那么细。

他反而在想，像飞书这样，可能因为 To B 反馈慢一点，不是靠字节那套强体系就能运转的地方，出来的人也许更适合做产品。

所以这个问题是 Yes or No？

我说一下个人看法。我应该是这 4 个人当中唯一一个在字节工作过的，你们都没有在字节工作过，对吧？

首先，字节的人才还是我非常看好的一批人。我非常看好他们离开字节去做别的事情，因为字节确实吸纳了最优秀的一批人才。我在字节工作那一年，学到了很多组织方法论和做事的方法论，特别务实，也特别目标导向。这些都是把一件事情做成的非常好的能力。

而且最重要的一点是，如果在字节核心业务，尤其是在现在 AI 浪潮下，字节仍然要求每条核心业务线的员工有充分的视野，要对所有 AI 产品保持观察和手感。所以这部分我的答案是 No。

但 Yes 的部分，还是要讲到致远。当时把所有资源投入到一件事情上，OpenAI 也做过同样的事。某种程度上，这是一种决心，也可以说是一种赌性。但这个赌性不是赌徒式的赌，而是因为我对信仰足够坚定，所以愿意 All in 去做这件事。

这可能是今天中国缺乏底层创新土壤的一个关键点。现在我们所在的宏观资本环境，确实很难有这样的决心，也很难有这样坚定的投入。

我听过 Koji《十字路口》的一期节目，请了百度的一位老师来分析 DeepSeek 的论文、讲它的技术原理。当然不只是这一个信源，我后来也找了其他资料来看。

大模型训练中非常有意思的一点是，它的能力如果画成曲线，可能呈现阶梯式增长。它会在一个阶段内有显著进步，然后像人一样进入瓶颈期、平台期。你会看到它的能力没有变化，但这个时候仍然要继续投入。

DeepSeek 因为不急于商业化，所以还在持续投入，OpenAI 也是这样。可能投入到某个程度，就像一万小时定律一样，到了那个点，能力又会突破，曲线出现新的上升斜率。

而中国的大厂在商业世界里扮演的角色，客观上决定了它们会更务实。问题在于，它们能不能在长期主义的进程中持续投入？当你砸了很久，平台期仍然看不到好转时，还能不能继续投入，熬过这个瓶颈期？我觉得这才是 decision point。

字节现在的高层还是天天在讲，拓展智能边界最重要。但这件事最后还是要落到执行上，看团队的惯性到底能不能坚持下去。

我有一个想补充的。因为我看到你在 Memo 里写了形色，形色也是杭州的公司吗？

对。形色作为一个 AI 产品，收入应该非常高，而且是一个全球化产品，肯定已经上亿了。

形色具体是做什么的？

它是识别树木、识别植物的产品。

我最近也在用。它在海外非常火，不只是识别植物，还可以识别石头，告诉你这是什么矿石；也可以识别鸟，告诉你这是什么鸟；还可以识别昆虫，帮助判断虫害。

对，他们在这个领域积累了很多年，专门做垂直模型。这是一家很低调的水下公司，很少有媒体讨论。

我是他们很早的用户。我最近还想找这家公司，后来发现他们其实也没有怎么融资。总之，我觉得这个产品也是 AI 行动的一个启发。

它根本用不上大模型，可能只是使用以前的视觉模型技术，就已经把体验做得很好了。这个公司的收入体量应该挺大的，应该很早就实现了盈亏平衡。

但这家公司早年其实也很艰难，赚不到钱，花了很长时间积累。它并不是追逐热潮的公司，创始人本身就是做视觉 AI 的。

你有一个长板，关键是如何利用好。你坚持利用自己的长板，总有一天会建立起壁垒。即使 GPT 能识别鸟，识别结果也不一定比形色更准确，这时你的长板就变成了壁垒。

在整个商业历史，或者说今天的商业世界里，如果不只看中国、也看全球，海外尤其是欧美市场，有很多这样的细分品类和具体场景，也可以做到很赚钱。

这还是商业文化的不同。中国这几年的商业叙事被大厂占据，尤其是互联网和移动互联网时代，更多是吞并式、饱和式攻击的商业叙事：大吃小，大公司想做一切，追求 All in One。

但美国的创新土壤里，大家会有一种鄙视链，或者一种自觉的思维习惯：这件事你已经做了，而且做得很好，那我就不做了，我去做别的事情，这才是创新。

中国则不同。比如我上一期节目的嘉宾就吐槽，Manus 火了之后，字节内部现在同时有 4 个团队在做 Manus。

不过好在，AI 带来的范式变化想象空间太大，巨头不可能把所有事情都做完。事实上，巨头也没有办法做很多事情。

比如很多大厂可能都考虑过做音频市场，但大家可能还是做不过小宇宙。大厂都做过，但最后都失败了。为什么？因为对创业团队来说，那就是核心业务，所有人、所有资源和注意力都在这件事上，决心要把它做好。

大厂虽然看上去有更多人、更多资源，但注意力不够集中，还有很多损耗。所以我觉得，创业公司永远都存在机会。

我也想回答一下刚才提到的，如何用利他的方式接近优秀的人。

其实没有什么特别具体的建议，核心主旨就是我们今天反复讲到的几个关键词中的第一个：具体。你先研究一下自己有什么具体的优势和价值，用这部分优势和价值去匹配需要这些信息的人，和他做具体交流。

比如我们做记者、做媒体，我非常尊重采访对象的时间。我觉得一定要在短暂的访谈时间里利他：要么给他一些信息或启发，要么准确传递他的信息，让大家认识他。总之，一定要找到自己能够利他的部分，用这种乙方思维去做事。

我觉得这种方式特别有用。每个人都应该找到自己能为他人提供价值的部分，这在 AI 浪潮中也特别能体现。

我们先用起来，看看有没有办法让 AI 的优势结合自己的优势，让我们的优势更加显化。

做《十字路口》之后，我接触到很多创业者。大家主动找我，大概有两个原因：一个是想做 PR，问能不能来《十字路口》聊一聊；第二个是因为我是创业者，也做一些天使投资，他们想听我的建议，或者看看有没有合作机会。这些都是积极行动者。

我一直在努力回想，究竟有没有哪个特别动人的故事，是靠积极行动逆天改命的。目前还没想到，但刚才想到另一个心灵鸡汤。

鼓励别人积极行动这件事，有时候会让人感到无力。Paul Graham 在《如何做出伟大的工作》里讲过一个观点：成就伟大事业，一定不是做别人，而是做自己。再具体一点，什么叫做自己？就是找到那些你做起来毫不费力，但别人可能觉得费力的事情，然后去做它。

这件事可能和 AI 没有关系。

我觉得有一个特别务实的方向。在《晚点聊》里，我以前采访过很多创业者，其中有一位是香港大学 AI 相关学院的院长马毅老师。

他们今年 9 月会在港大开一门 AI 通识课，面向所有学科，包括文科、社科、医科、商科，当然也包括理工科。未来也许会公开一些内容。

如果大家想找公开的 AI 入门课程，这可能是一个方向。另外，像 AI Capacity 也在做一些 AI 课程，可能会更专业一点。

线上其实有很多可以学习的内容，这些都是大家可以积极行动起来的资源。

另外，我比较推荐我们之前聊过的《数字生命卡兹克》那一期。大概在后面一个小时，重点讲了普通人怎么把 AI 用起来。

先不要想着赚钱，而是想想怎么解放自己的时间。第一个可以问自己的问题是：哪些重复性工作，是我希望交给 AI 来做的？可以从这里入手。

最后我想补充一个结尾的点。最开始看到这个主题时，我的第一反应是：其实所有在这个时代积极生活的人，或者说在每一个时刻积极生活的人，都是这个时代的行动者。

你不一定要做和 AI 相关的事情。如果你的兴趣不在这里，我觉得你去做一些和自己的感受、记忆有关的、机器无法取代的事情，也同样是这个时代的行动者。

这个话题没法继续展开了。谢谢大家。

大家谢谢，谢谢。