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你不知道的行业内幕
你有什么外行不知道的秘密和故事，来这里讲讲？
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- 昨天去建材市场看瓷砖的时候，碰到一个福建老板，他代理的是一家叫做蒙娜丽莎的瓷砖。他自己的感觉是，过去几年建材行业发生了很大的变化，总体来说真的很难做。
主要有以下几点原因：
1. 家装市场整体在萎缩。
- 如果和开发商合作，只能做流水，实际上中间的成本非常多，基本上就是做一单亏一单，还要垫钱。
2. 如果做家装，需要和独立设计师以及一些装修公司合作。
- 国内像统帅、尚层以及大型装修公司，官方返点就是30个点，有的时候还需要给工程部的人和那些明星设计师额外的返点，平摊下来返点率要超过50%。如果不做这些返点，就得想办法去做团购或者小红书等渠道。
3. 关于小红书渠道：
- 我问他小红书好做吗？他说之前代理的是一个小品牌，要靠小红书上的团长发团购来做。小红书的团长总体来说比较好，一般只给3~5个点。但有些热帖需要加热，加热完以后来的线索转化很低。他去年在上面投了十几万，最后效果很差，主要原因是品牌本身没有势能。
价格高了，客户就跑，咨询的客户质量也参差不齐。几千块钱的消费，让你服务一堆东西。瓷砖还涉及到交付和退补货，如果利润不高，低于20个点、30个点，这个业务几乎是没法完成的。
现在在中国的话，平均下来：
* 一个800×800的中小规格的砖，差不多也就是三五十块钱。
* 一个600×1200的砖，可能也就是五六十块钱。
* 一个750×1500的砖，也就是一百块钱出头。
这可能是一线品牌的一个平均报价了。二三线牌子还要打七折。这其实比十年前都要便宜不少了。
但他对自己加盟蒙娜丽莎品牌还蛮有信心，也觉得收获蛮大。因为品牌有势能，势能意味着有自然流量，有自然流量成交的效率就会高很多。然后他也愿意去做一些新小区的团购，虽然现在为止要赚钱相比较过去是很难的。
我问他，为什么你去建材城永远得不到真实的价格？
他说很简单，因为他不知道你是哪儿来的，不知道你的真实意图。他报低价是只有风险没有好处的。绝大多数人到美凯龙这样的地方只是选型，他最后的决策可能来自于个人工作室，或者装修公司。而装修公司几乎和大型品牌都有绑定关系，平均的返点率就得30%。如果你报了低价，成交了，最后装修公司上报，你还得把返点吐出来，最后就倒贴钱。所以一些大的建材品牌，无论是像一些地板、瓷砖、卫浴，以及一些国内的淋浴房品牌，你都很难问到真实的价格，除非你明确的告诉他你所在的小区（豪宅就不说了容易被薅），以及是独立工作室设计，否则根本拿不到真实的价格。155 2533 - Daniel Gross 在 stripe sessions 2026 上有个观点：上一次全球经济接入一个低成本的“超级生产系统”，大概就是中国现代化并加入 WTO。
这里的 super intelligence 不是在讲中国像 AI。更准确地说，中国作为一个巨大的生产系统，把低成本，可规模化，可贸易的制造能力接进了全球经济。
这个供给改变的结果非常具体。
电视，衣服，玩具，家具，家电等电子产品都变便宜了。原因很现实：这些东西可以标准化，可以装进集装箱，可以在一个超级制造集群里反复压成本。
公司也被重写了。很多西方公司开始把自己变成品牌，设计，渠道，软件，金融和供应链管理公司，制造环节外包出去。Nike，Apple，Walmart，Amazon 背后都有这个影子。中国加入 WTO 之后，全球公司的组织方式其实被重新编排了一遍。
宏观上，它还压住了很多可贸易商品的通胀。过去二十多年，很多人一边抱怨医疗，教育，住房越来越贵，一边又默认手机，电视，衣服，家电越来越便宜。这个组合不是自然发生的，全球化制造体系在背后托住了它。
代价也很真实。美国和欧洲一部分制造业地区被挖空，工人，城市，地方财政，政治结构都受影响。便宜商品的收益扩散给全社会，失业和社区衰落的成本却集中落在某些地方。后来很多政治反弹，其实都能从这里找到线头。
所以中国 WTO 冲击的重点，不止是“东西变便宜了”。它改变的是全球经济的供给边界：什么能生产，在哪里生产，以什么成本生产，谁保留利润，谁承担调整成本。
把这个框架粗暴挪到 AI 上，比单纯说“AI 会提高效率”有用很多。
中国那一轮接入的是低成本制造能力，AI 这一轮接入的是低成本认知能力。
它不会平均地让所有东西变便宜（甚至 tokens 都越来越贵了）。它会先打那些成本主要来自信息处理，判断，文本，代码，图像，协调和流程的环节。
软件开发，内容生产，数据分析，市场素材，等企业 back office，这些地方会最先感受到价格压力。原因也不复杂：它们太适合被模型调用，验证和规模化。
服务业会被重写，但得分情况看。
能远程交付，能数字化输入，能流程化处理、输出还能检查的服务，会很快变便宜。强线下，强责任，强信任，强监管的服务会慢很多。手术，养老，幼儿照护，复杂诉讼，线下教育，房地产交易，这些价格里有认知劳动，也有资质，场地，责任，许可和人类信任。
制造业也会被 AI 影响，但路径更像二阶效应。AI 会先改造制造业里的脑力部分：设计，仿真，排产，质检，供应链，材料发现，设备维护，机器人控制。至于实体生产本身，还得穿过能源，机器，厂房，物流，原材料和机器人能力这些现实约束。
所以 AI 很可能同时带来通胀和通缩。
投入端是通胀的：GPU，内存，电力，数据中心，优秀研究员，数据，能源接入都会变贵。这个现在大家都有感觉了。
产出端是通缩的：大量认知流程会变成低成本 API 调用，很多过去需要团队，外包，顾问，SaaS 才能完成的事，会变成一个 Agent 跑几轮。
这会重写公司结构。未来很多公司分配的可能不只是 headcount，还有 token budget，agent budget，compute budget。一个 IC 能调动多少模型，跑多少实验，自动化多少流程，会变成新的生产资料配置问题。
沿着历史归纳推演的话，AI 也会重写国家和产业竞争。上一轮，谁能接入中国制造，谁就享受低成本商品和供应链红利。这一次，谁能把 AI 认知供给接进自己的产业，组织和制度，谁就获得生产率红利。
最有意思的是，冲击也会有分配问题。
中国 WTO 冲击打的是很多蓝领制造岗位。AI 这一轮更可能先打白领流程岗位，以前是工厂搬走了，这次可能是办公室里的很多“流程”蒸发了。
价格会沿着成本结构下降。哪里主要贵在信息处理，哪里先便宜。哪里主要贵在土地，能源，设备，监管责任和人类信任，哪里就慢。
中国加入 WTO 之后，集装箱变成了全球化的基本界面。
AI 这一轮，API，Agent，身份，支付，权限，可能会变成新的基本界面。
全球经济正在接入一种新的低成本供给。上一次是物理商品，这一次是认知流程。36 519 - 最近海内外关于裁员的新闻越来越多。
国外的裁员可以叫明目张胆，CEO 裁员之后，还站出来写文章解释，夸耀自己的功劳。
国内的裁员则以辟谣为主，都是由员工私下传播，官方再站出来辟谣。
具体公司就不说了，有的 50%，有的 30%，有的 20%。
不过这些比例数据大部分已被官方辟谣，辟谣是真的，因为这是一个过程，已经定下来的不可能那么多。
上一轮互联网裁员潮是2022-2023 的时候。
刘飞写了一篇文章对这段裁员进行了总结，观点比较理性和客气：
裁员是企业过度扩张的后果，需要均值回归。
互联网时代管理层习惯了用加人解决问题。一个项目做不好，加人。两个团队赛马，加人。新业务试水，加人。
人月神话早就证伪了这件事，但没人听。
最后增长见顶，人员养不起了，就裁掉。
那一轮裁员是管理层招多了人，决策失误了。
不过叫失误可能有点侮辱大厂的中高层了，人在大厂，需要人头充数，还是叫战略好一些。
那一轮我也亲身经历了，事情相当荒诞，当时我们整个部门被砍掉了。给的理由是调研发现用户不需要这个业务。
那是一次闪电行动，一天内，整个部门就离开了公司，业务功能也直接下线了。
然后有趣事情发生了，用户开始投诉。投诉多到公司不得不把服务紧急恢复上线。
直到今天，这个功能还在线上。
但做这个功能的人，早就都走了。
这只是千千万万人类蠢事中的一件。
人类是多么可笑，喜欢做一些糟糕的决策，然后给一些「理性」的解释。
这个认知我在上一篇文章《顿悟》里说过：
人是由激素驱动行为但喜欢用理性思考伪装自己的生物。
人类学研究表明，人类的决策过程主要是由激素推动的，知识，经验，理智在这个过程中所起的作用并不大。我们往往是做出决定之后，再用智慧去寻找证据以便证明自己的决定是正确的。如果决策者本人不承担决策失误的风险和损失，就不能身临其境地在压力下产生这些激素，也就不能做出正确的决定。
—— skin in the game
《正义之心》这本书里也说过，我们自以为的推理，并不是为了探求真理，而是为了找理由支持我们的直觉的情感反应。
CEO 和高管也都是人。他们的焦虑、资本市场的压力、同行都在裁的从众效应，在某一天达到了临界点。身体做了决定：要裁员。
先有了判断，然后自有大儒为我辩经。
其实在今天回看，我会觉得那波裁员的真正原因是：互联网已死。
行业已经到头了，一切都是互联网已死的连锁反应。
2026 年这一轮裁员不一样，这次的理由竟然是：Agent 永生？
海外有家公司同一天宣布创纪录利润和裁掉 40% 的人，理由是 AI 改变了经营方式。股价当天涨了 24%。
可吊诡的地方在于，你的利润新高是发生在裁员之前啊...
我想到我经历那次，也是在公司的营收和利润双双新高之后。
都怪 AI，这真是一个让人一身轻松的好解释啊。
然后下面的开始工作了。找数据，算人效比，证明哪些部门低于阈值。包装成「AI 提效」的叙事，给董事会看，给媒体看，给被裁的人看。
结果如何我们不知道，但有些可笑的事情确实在发生。
有家海外公司先用 AI 替掉几百名客服，客户满意度暴跌，后来又悄悄招回了真人。
有两家国外大厂，用 AI 让员工提效，导致劳动力成本暴增，算了一下才发现很多场景 AI 敞开用的话比人还贵。
这个锅甩得漂亮极了，甚至连被裁的人都信了。
Agent 替代人的叙事，看起来很完美，可真正把 Agent 用好的团队，为什么人数还在增加呢？
OpenAI 有裁员吗？Anthropic 有裁员吗？
如果我们就止步于一个这样的解释，我们可能会无法找到问题真正的原因。
可背后真正的原因是什么呢？
我从这两年大家都喜欢聊的 AI native 这个词说起。
我把 AI native 拆成三层。
AI native 的事情，营收 10 倍。
AI native 的组织，能力 10 倍。
AI native 的人力，效率 10 倍。
什么叫 AI native 的事？就是这件事只有在 AI 存在的世界里才可能出现，并且能带来10倍的回报。
有了这个事情，公司才能围绕它设计一个10倍效率的新组织。
有了这个组织，组织里的人才有了空间，可以把 AI 的能力 10 倍地释放出来。
没有一就没有二就没有三。
相比一和二，第三层是最容易且不重要的事，偏偏第三层是人们说最多的事，用 Claude、Codex，代码交给 AI 写，蒸馏同事，自动化操作，10倍提效。
大部分公司就是这样做的，他们跳过了第一层和第二层，直接让中层推第三层。用省下来的人头证明「转型成功了」。
我们且不说能被随便自动化的事情价值几何，大家仔细思考一下，如果我们不去做一和二，只做了三，那一个10人小组，一个人提效10倍，剩下的9个人...好像也只有被裁员了？
如果只是这样做，连第二层做到10倍组织都做不到。
毕竟中层永远无法回答的一个问题是：
一个 AI native 的组织，是否真的需要中层？
而第一层，是 CEO 以及一众高管的责任。
找到第一层的 10 倍大的事情，需要创造力，需要冒险，需要重新定义公司存在的意义。
这就是一次重新创造的过程。
裁员也许还会继续，但我们必须先面对真正的问题。
战国时期，赵武灵王为了国家的强大，武力的提升，推行全民胡服骑射。
赵武灵王推胡服骑射的时候，满朝贵族激烈反对。给出的理由是「易古之道，逆人之心」，祖宗之法不可变。
贵族反对的背后，是在拒绝承认一个事实：北方游牧民族的骑兵来如飞鸟去如绝弦，战车打不过，老的方法不管用了。
他要打的仗变了，所以打法必须变，所以衣服必须变。
今天大厂做的事情，以「AI 提效」为理由裁员，听起来像是在拥抱变化，其实恰恰相反。
它是在用最小的动作假装变化已经发生了，好避免面对那个真正痛苦的问题：
旧的仗打完了，新的仗是什么？
如果回答不了，再裁一万人也没用。
原文链接：mp.weixin.qq.com
23 42 - 你有没有发现在一些大厂里，那些让人不舒服的管理者似乎特别多？他们习惯性地否定他人的想法，把别人的成果归到自己名下，出了问题第一时间把责任推给下属。你可能会觉得这些人性格有问题，但一个更残酷的现实是这不是性格的偶然聚集，而是结构的必然筛选。
大厂之所以盛产这类管理者，根源在于一个非常简单的结构失衡。一个管理者的核心考核指标是对结果负责，但问题是他拥有对等的控制权吗？在大厂复杂的组织架构里，资源分配往往不在他手上，产品决策要层层审批，市场变化不受他左右。但结果出不来，他将是第一个被问责的。
当一个人被置于责任大于权力的位置上，他的理性选择只有两条路。一条是坦然接受不可控的现实，然后为失败承担后果，但很快他就会发现这条路走不长远。另一条是把压力传递下去，把风险转嫁给更弱势的环节。向下施压、向外推诿、否定下属的成果以突显自己的不可或缺，这些看似恶劣的行为本质上是一个人被逼到墙角后的自保动作。换你坐在那个位置，如果不想走人的话大概率也会做同样的事。
为什么公司会容忍甚至鼓励这种行为？因为大厂之所以能开出高薪，是因为它们需要在极短时间内拿到远超平均水平的结果。谁能不管不顾地把业绩冲出来，谁就能往上升。至于过程中消耗了多少人的情绪和健康，考核表上看不见。于是那些最不在意边界、最擅长施压、最会抢功的人，恰恰成了晋升最快的人。他们升上去之后，又会按照自己的样子去选人、带人，系统就这样完成了自我复制。
所以，真正的问题是这套筛选机制本身。如果你想改变结果，就要改变筛子。
当一个人要对一个他控制不了的大系统负责时，恐惧就开始了。但如果把一个千人团队拆成二三十个三五人的小团队，每个小团队对一件完整的事情负责，同时拥有完成这件事所需的全部资源，那么责任和控制权就在同一个平面上对齐了。你没法甩锅给隔壁，因为大家各做各的事。
季度考核、月度汇报、周报这些短期节奏，天然鼓励压榨式管理。因为要在几周内出成绩，最快的办法就是让团队加班。如果把考核周期拉长到一年甚至更久，管理者就有了空间去做那些短期看不到回报但长期有价值的事情，比如培养新人、优化流程、建立信任。这需要公司愿意接受更慢的增长，但换来的是更可持续的产出。
如果评价只从上往下，权力就天然向下倾斜。倘若让下属也能评价上级，并且这些评价真的影响晋升和奖金，管理者的行为就会发生变化。谷歌的Project Oxygen发现最优秀的管理者往往是最善于倾听、最愿意辅导下属的，他们把这一发现变成了考核标准，于是管理者开始在意自己在下属心中的形象。
当资源集中在少数高层手里时，中层管理者不得不向上表演、向上竞争。如果改变资源的流动方向，让员工可以选择跟谁干，或者让团队可以推选自己的负责人，那么管理者的权力就来自于被追随而非被任命。
这些方法的原则都是改变游戏规则，而不是期待玩家变好。大厂今天的结构之所以形成，是因为它在过去的高速增长中确实有效。短周期、强压榨、单向问责，这些做法帮它们跑赢了对手。但当增长放缓，当人才开始用脚投票，这些做法的代价就暴露出来了。员工流失、创新枯竭、声誉受损，这些成本最终会倒逼组织做出改变。
对个人来说，你不需要期待整个行业会自动变好。你可以用同样的标准去筛选你的下一家公司，比如面试时问一句你们的考核周期多长？管理者需要接受下属评价吗？资源是怎么分配的？这些问题能帮你判断这个组织是在筛选什么样的人。
更重要的是，当足够多的人开始做这样的选择，当市场用脚投票的力量累积到一定程度，那些不肯改变的公司自然就会在人才争夺战中落败。
结构不是宿命，它只是还没有遇到足够的压力。80 1423 - 今天在我的 AI 群里解答粉丝问题才发现云仓原来也是个信息差，其实电商做起来之后发货这个流程是可以包出去的，成本不高
我现在每个月仓储费 100 多，ERP 使用费用 100，每单发货 1 块钱操作费，发一单快递韵达 2 块 3，顺丰 6 块，退货重新入库也是 1 块钱操作费
大概流程就是签合同，然后把货快递给云仓，云仓那边的工作人员把货打标贴标签入库，在ERP 软件里完成电商平台的绑定，这样每次来了新的订单要发货，你只要手机/电脑上操作一下确认发货，状态会同步到云仓员工那里，他们线下完成发货，这个流程都是有摄像头记录的，如果少发了随时可以调监控核查
如果发生退货，云仓工作人员也会做一次重新上架前的检查，如果买家把衣服穿脏了，也会告诉我，我来判断是货损还是怎么处理，不会让已经脏了的衣服重新发出，真的少了非常多的客诉纠纷，也不用自己租仓库养人来发货，舒坦39 196
