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「AI Native 」不是魔法，「创业者」这三个字依旧厚重
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「AI Native」只是个形容词，「创业者」才是那个至关重要的名词。
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上个月，我集中跑了一趟上海和深圳，也跟几位在 AI 前沿一线折腾的创业者深聊了几次。
齐俊元的新产品干了半年，我问他这阶段最大的收获是什么，他说了句挺朴素的话：“真的伸手去干的时候，你会发现认真还是挺重要的。”
这话听着很普通，事后却让我不断想起，放到当下的行业环境下看，也挺让人警醒的。
3 年来深入聊过至少 200 位 AI 创业者了，现在有一些已经有点丧气了。“AI 应用已经不能投了”的观点也在业内流传。觉得这不能干，那不能干，机会没了，窗口关了。但你反过来看，那些真正跑出来的产品，都有一个共同点——特别笃定地扎在一个方向上，然后往死里抠细节。
比如俊元做的产品，真正让我惊异的不是产品形态的创新，而是远超我想象的数据表现。你问他怎么做到的，他说就是要一点一点抠，数据、框架、工程，全都要优化，接下来要做后训练，说的全是细活。一步一步，日拱一卒。
Vivix 刘宇那边也是。他给我展示了他们模型的生成效率，大概 10 秒能出 9 个音画同步的视频。三年前 Demi 他们做 Pika 的时候，3 分钟出 4 个，那会儿都觉得快得不行了。平时我自己在即梦上，一条视频都要等半天，看到 10 秒 9 个的表现，是让我很惊讶的。我问怎么做的，他说首先是模型的目标不一样，所以框架不一样。但真正重要的是，因此需要在大概 40 多个地方做工程优化，每个地方优化一点，叠加在一起是上百倍的提升，而且还可以把成本做到更低。
没什么新鲜的。就是细，就是较劲，就是认真。一点点抠，抠到最后积小胜为大胜。
所以我就在想：AI Native 创业者的核心，可能不在 “AI Native”，而在“创业者”。
今天行业里很多创业者遇到的瓶颈，可能不是“不够 AI”，也不是时代没有机会，而是活儿不够细、基本功出了问题。
AI Native 带来的东西是什么？人不多，执行快，不需要拿很多钱就能做出东西，建设能力强。这是“灵”的部分。AI 给了我们更多机会，也更容易失焦。
但成为一名合格创业者需要的硬核特质，在这个时代并没有改变。世界观要 solid，路径设计要清晰，设完目标之后要有耐心，要较劲，要能扎硬寨打呆仗。这是“拙”的部分。
问题就出在这，“灵”和“拙”之间是会有冲突的。当你很适应前面那种快速完成的方式，做到 60 分很快，但要做到 80 分、90 分可能要花 10 倍的时间。然后你就觉得这 10 倍的时间难以忍受，就放弃了。
这就有问题了。
做 go to market 服务商的朋友也和我提到，很多创始人自己不擅长营销，但想当甩手掌柜，觉得找供应商花了钱就能得到效果。在创业早期阶段，你的产品还要进化，要 pivot，你要的是在这个过程中理解市场、反馈回产品。这个阶段，营销要的不是极致的效果，而是极致的效率。如果你只是把钱花出去或招个人代劳，你就浪费了把 GTM 这事亲自摸一遍的学习机会。营销在今天是竞争力的重要组成部分，如果不会，却不真正投入，那结果不会好。
说白了还是那个问题：没有认真，没有在自己不擅长的地方花时间。
例如 WorkBuddy，既不是开创产品形态的第一个，也不是最顶尖的。很多技术极客可能会吐槽它：“技术没啥突破”、“把自由度封装死了”、“太傻瓜了”。但你去看它切入的人群和交付的价值——对人群的理解、价值交付、UI、交互、游戏化设计、运营策略，全是细节。过去腾讯那些 To C 的小连招，用得非常丝滑。
这些东西不是开会开出来的创新，也不是 AI 带来的不一样，是过去这么多年积累带过来的基本功，长在组织里的。
所以我说，今天创业者的基本功反而是短缺的。AI Native 那套既可以学也可以用，它相对简单。反而是属于创业者的核心属性，是需要沉淀和修炼的。
你的产品或许可以调用世界上最好的模型，但创业者自己的“模型”，无处调用。只能看“历史数据集”的积累，和行进中“强化学习”的效率。
环境当然不断在变化，但变化中才体现“创业者”三个字的含金量。创业者永远值得信赖的“种族天赋”其实就是一点：只要你要解决的问题是真的，能专注、活够细，你就永远有机会。
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「AI Native」只是个形容词，「创业者」才是那个至关重要的名词。
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上个月，我集中跑了一趟上海和深圳，也跟几位在 AI 前沿一线折腾的创业者深聊了几次。
齐俊元的新产品干了半年，我问他这阶段最大的收获是什么，他说了句挺朴素的话：“真的伸手去干的时候，你会发现认真还是挺重要的。”
这话听着很普通，事后却让我不断想起，放到当下的行业环境下看，也挺让人警醒的。
3 年来深入聊过至少 200 位 AI 创业者了，现在有一些已经有点丧气了。“AI 应用已经不能投了”的观点也在业内流传。觉得这不能干，那不能干，机会没了，窗口关了。但你反过来看，那些真正跑出来的产品，都有一个共同点——特别笃定地扎在一个方向上，然后往死里抠细节。
比如俊元做的产品，真正让我惊异的不是产品形态的创新，而是远超我想象的数据表现。你问他怎么做到的，他说就是要一点一点抠，数据、框架、工程，全都要优化，接下来要做后训练，说的全是细活。一步一步，日拱一卒。
Vivix 刘宇那边也是。他给我展示了他们模型的生成效率，大概 10 秒能出 9 个音画同步的视频。三年前 Demi 他们做 Pika 的时候，3 分钟出 4 个，那会儿都觉得快得不行了。平时我自己在即梦上，一条视频都要等半天，看到 10 秒 9 个的表现，是让我很惊讶的。我问怎么做的，他说首先是模型的目标不一样，所以框架不一样。但真正重要的是，因此需要在大概 40 多个地方做工程优化，每个地方优化一点，叠加在一起是上百倍的提升，而且还可以把成本做到更低。
没什么新鲜的。就是细，就是较劲，就是认真。一点点抠，抠到最后积小胜为大胜。
所以我就在想：AI Native 创业者的核心，可能不在 “AI Native”，而在“创业者”。
今天行业里很多创业者遇到的瓶颈，可能不是“不够 AI”，也不是时代没有机会，而是活儿不够细、基本功出了问题。
AI Native 带来的东西是什么？人不多，执行快，不需要拿很多钱就能做出东西，建设能力强。这是“灵”的部分。AI 给了我们更多机会，也更容易失焦。
但成为一名合格创业者需要的硬核特质，在这个时代并没有改变。世界观要 solid，路径设计要清晰，设完目标之后要有耐心，要较劲，要能扎硬寨打呆仗。这是“拙”的部分。
问题就出在这，“灵”和“拙”之间是会有冲突的。当你很适应前面那种快速完成的方式，做到 60 分很快，但要做到 80 分、90 分可能要花 10 倍的时间。然后你就觉得这 10 倍的时间难以忍受，就放弃了。
这就有问题了。
做 go to market 服务商的朋友也和我提到，很多创始人自己不擅长营销，但想当甩手掌柜，觉得找供应商花了钱就能得到效果。在创业早期阶段，你的产品还要进化，要 pivot，你要的是在这个过程中理解市场、反馈回产品。这个阶段，营销要的不是极致的效果，而是极致的效率。如果你只是把钱花出去或招个人代劳，你就浪费了把 GTM 这事亲自摸一遍的学习机会。营销在今天是竞争力的重要组成部分，如果不会，却不真正投入，那结果不会好。
说白了还是那个问题：没有认真，没有在自己不擅长的地方花时间。
例如 WorkBuddy，既不是开创产品形态的第一个，也不是最顶尖的。很多技术极客可能会吐槽它：“技术没啥突破”、“把自由度封装死了”、“太傻瓜了”。但你去看它切入的人群和交付的价值——对人群的理解、价值交付、UI、交互、游戏化设计、运营策略，全是细节。过去腾讯那些 To C 的小连招，用得非常丝滑。
这些东西不是开会开出来的创新，也不是 AI 带来的不一样，是过去这么多年积累带过来的基本功，长在组织里的。
所以我说，今天创业者的基本功反而是短缺的。AI Native 那套既可以学也可以用，它相对简单。反而是属于创业者的核心属性，是需要沉淀和修炼的。
你的产品或许可以调用世界上最好的模型，但创业者自己的“模型”，无处调用。只能看“历史数据集”的积累，和行进中“强化学习”的效率。
环境当然不断在变化，但变化中才体现“创业者”三个字的含金量。创业者永远值得信赖的“种族天赋”其实就是一点：只要你要解决的问题是真的，能专注、活够细，你就永远有机会。
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希望历史可以给未来一点点启发
宇树往事
19 20
对 All in one 这件事的重新理解，确实是今天最大的收获之一。
对话景鲲：AI 产品的 All in One，是上下文的 All in One
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上一条帖子大家讨论挺激烈的，今天就稍微扩展一下，把这期间观察到的更多细节、故事以及大家走过的弯路，放出来和大家共同探讨。
这篇来自于对几十位老板的田野调查。
这篇来自于对几十位老板的田野调查。
给「AI 组织」交了好几波学费后，终于看清了这五级台阶
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观察了 1 年多各位老板们在公司推 AI 变革，已经出现 3 个阶段，并且大概率还有 2 个未来的阶段。抛出来大家探讨。
阶段一：全员推广用AI，给员工配账号，自己抱着 AI coding 上头，充满希望觉得将无所不能。
阶段二：意识到超级个体不是超级组织，需要从公司业务角度改工作体系和岗位重新定义，开始聚焦一些事儿，放下一些人。（这是目前我观察到的中位数状态）
阶段三：token 费用占公司支出比重从看着骄傲，到看着焦虑，开始从 token maximizing 变成关注 outcome maximizing 。开始 review 业务和人员对于 AI 使用的产出效率，Harness 的颗粒度增加。（这是目前为止比较先进的企业实践的普遍状态）
阶段四：业务跑通 10X 效率，组织基本完成对人和 AI 的整体 Harness 工程。体现为公司层级开始压缩到极致，岗位种类压缩到极致，“端到端人才”的密度占比成为公司人才优势的核心。（这是有个别 AI 创业公司已经实现的，传统公司变革还较少见到）
阶段五：公司分配方式开始出现明显变化，业务分红，甚至合伙人制的利益分配，开始成为主要激励手段。蜂巢型公司开始普遍出现，公司创新业务繁衍速度相对之前出现 10X 速效率。（推理未来会发生的状态，尚未普遍样本）
阶段一：全员推广用AI，给员工配账号，自己抱着 AI coding 上头，充满希望觉得将无所不能。
阶段二：意识到超级个体不是超级组织，需要从公司业务角度改工作体系和岗位重新定义，开始聚焦一些事儿，放下一些人。（这是目前我观察到的中位数状态）
阶段三：token 费用占公司支出比重从看着骄傲，到看着焦虑，开始从 token maximizing 变成关注 outcome maximizing 。开始 review 业务和人员对于 AI 使用的产出效率，Harness 的颗粒度增加。（这是目前为止比较先进的企业实践的普遍状态）
阶段四：业务跑通 10X 效率，组织基本完成对人和 AI 的整体 Harness 工程。体现为公司层级开始压缩到极致，岗位种类压缩到极致，“端到端人才”的密度占比成为公司人才优势的核心。（这是有个别 AI 创业公司已经实现的，传统公司变革还较少见到）
阶段五：公司分配方式开始出现明显变化，业务分红，甚至合伙人制的利益分配，开始成为主要激励手段。蜂巢型公司开始普遍出现，公司创新业务繁衍速度相对之前出现 10X 速效率。（推理未来会发生的状态，尚未普遍样本）
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前三名首富的世界观如此一致，必须写一篇扒一下。
全球首富前三名，竟然都是同一种世界观的胜利
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AI 创业者们的吐槽背后，其实是个好问题
最近听好几个创业者吐槽 AI 这波创业很痛苦：
1. 如果干的够慢，基本上就不用干了。
2. 如果干的太快，也有可能就白干了。
3. 如果啥也不干，以后啥也干不了了
结论是：没办法，痛苦也还是要干啊！
但这些吐槽可能也说明了一个问题。要越来越看清这个时代的创业核心是：
build in sync with the evolution of the system itself.
PS.感兴趣的同学把这段话扔给 AI，AI 能解读出更多有意义的东西。
最近听好几个创业者吐槽 AI 这波创业很痛苦：
1. 如果干的够慢，基本上就不用干了。
2. 如果干的太快，也有可能就白干了。
3. 如果啥也不干，以后啥也干不了了
结论是：没办法，痛苦也还是要干啊！
但这些吐槽可能也说明了一个问题。要越来越看清这个时代的创业核心是：
build in sync with the evolution of the system itself.
PS.感兴趣的同学把这段话扔给 AI，AI 能解读出更多有意义的东西。
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2014年我邀请马斯克首次到中国，在极客公园的大会上第一次分享他的Vision。那时候Tesla还是个“非共识”，SpaceX的火箭回收还没有真正成功。但那一年他和张一鸣在极客公园舞台上同台，因为我们相信他们都是代表未来的“变量”。
会后晚宴上我们聊了不少话题，现在还有三个记忆深刻。（极简总结版）
1，为什么资源充沛的NASA做不到的火箭回收，你坚信能做到？
马斯克：NASA做不到就是因为它资源太多了。
2，为什么当年你自己都说觉得 Tesla 很有可能失败，但是你却还要坚持做？
马斯克：我曾经期待传统汽车行业内能生长出电动车的新潮流，但是我发现他们其实做不到。反正总要有人推动用新的思维架构去思考问题，我只是希望他们走上正确的路径。
3，你想过去从政吗？万一你成了总统不是更能推进你太空探索的理想？
马斯克：我不认为我做了总统能解决这个问题，我做个工程师更合适些。（事实证明当年他这个自我认知是对的，他掺乎政治果然不太行。哈哈哈哈）
很高兴有机会参与见证了一段精彩的历史，不在于SpaceX今天的2万亿市值，而在于你希望成功的人又向前走了一大步。
还有些历史记忆在这里：
www.geekpark.net
会后晚宴上我们聊了不少话题，现在还有三个记忆深刻。（极简总结版）
1，为什么资源充沛的NASA做不到的火箭回收，你坚信能做到？
马斯克：NASA做不到就是因为它资源太多了。
2，为什么当年你自己都说觉得 Tesla 很有可能失败，但是你却还要坚持做？
马斯克：我曾经期待传统汽车行业内能生长出电动车的新潮流，但是我发现他们其实做不到。反正总要有人推动用新的思维架构去思考问题，我只是希望他们走上正确的路径。
3，你想过去从政吗？万一你成了总统不是更能推进你太空探索的理想？
马斯克：我不认为我做了总统能解决这个问题，我做个工程师更合适些。（事实证明当年他这个自我认知是对的，他掺乎政治果然不太行。哈哈哈哈）
很高兴有机会参与见证了一段精彩的历史，不在于SpaceX今天的2万亿市值，而在于你希望成功的人又向前走了一大步。
还有些历史记忆在这里：
www.geekpark.net
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