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桑文锋SensorsData
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桑文锋SensorsData
10:16
最近围绕AI Growth 聊的朋友越多,越有个感觉:AI 代替不了人的商业判断。挣钱毕竟是稀缺机会,需要结合信息差和认知差,对可能稍纵即逝的机会进行下注,往往信息是不充分的,而AI 在信息不充分的情况下,也很难做出准确判断,只能做一些经验判断,而经验判断往往没那么有用。

AI Growth 话题有个挑战是,每家做出超出常规增长的,往往利用了某些信息差、资源差、认知差等,这些内容如果分享出来,就打破了这种小优势,只能私下探讨。
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桑文锋SensorsData
2天前
广告和Token 都是效果越好,客户用的越多的,我还在想这意味着啥?
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桑文锋SensorsData
4天前
用coze的朋友们,你在完成什么场景任务?体验如何?谢谢
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桑文锋SensorsData
5天前
#和100位朋友聊AI Growth#

起一个系列,和100位朋友聊AI Growth,不知道最后能实现多少个,但是个有意思的话题。十年前聊Growth Hacking,现在聊AI Growth。之所以聊它,一方面是因为有价值,另一方面刚开始,大家还没有弄清楚好的打法。

昨天搞AI Growth 研讨会已经聊了十几位,算是做了个预演,今天中午聊了第一位,我的老同学,连续创业者。从移动互联网起步就开始搞,对Growth 很有经验。

在他看来,聊AI Growth,还是先要探讨Growth 本身,他现在在运营一个垂直场景的AI App,增长挺不错,但如果买量的话,ROI 是算不过来的,要借助社媒运营,以及有些产业上下游的合作机会。对于增长机会的判断,是创始人带着团队来趟。

增长的另一头,其实还是选品,如果打造出有价值的品,这是创始人花精力投入的大头。

对于AI Growth,他分享到社媒运营的素材生成,以及通过Agent 去做社媒红人的数据分析,提升转化效率。他也提到和网红联系的运营同事是必不可少的,这种活AI 替代不掉。
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桑文锋SensorsData
6天前
上午组织了一场AI Growth 研讨会,有十几位朋友参加,大部分是创始人,少部分是传统企业AI 转型相关的管理者,聊了两个小时。本来会前我想的是最终会围绕应该建设出哪几类AI Growth Worker,实际聊下来,和我想的很不一样。

首先,AI Growth 实际落地的阶段我感觉还比较初级,并没有说哪家形成了特别好的SOP。

其次,相比于十几年前Growth Hacking 面对的流量红利,现在的AI Growth 是一场生产力红利。不管是开发产品还是生成文案素材变得更容易了,怎么转化为增长结果?

最后,对于创业公司来说,AI 工具代替不了商业判断,还是需要创始人去判断增长机会到底在哪里,哪些地方杠杆更大。对于传统企业来说,如何把AI Growth 的个人提效,变成一种组织能力,还有比较长的路要走。

交流完一个很大的感受是,AI Growth 刚刚开始,要探索的点还很多。有啥实践心得,欢迎探讨。
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桑文锋SensorsData
8天前
周末跑步10km,有点闷热。路上经过一座桥,下面两个工程师在调试一台无人车原型,搭了个简易工程棚,挺有极客精神,就是桥下车经过时回声导致的噪音太大了,环境不佳。

五一前就想读一下《哈萨比斯:谷歌AI 之脑》,微信读书上一直没有电子版,就一直没排上。五一启程去硅谷的前一天晚上,想到一个主意是直接机场买一本飞机上看。可等到了机场赶飞机,等飞机起飞时才发现忘买了。

在硅谷的几天里,我经常会聊到AGI 和Demis Hassabis,同行的一位创业者朋友和我闲聊时提到了这本书有没有读过,我说在阅读清单里。他说微信读书上刚上线,我一看还真是。上周末回国的飞机上听了三分之一。回来后有次边开车边听,并且开着辅助驾驶,一不小心错过了出口,被媳妇抱怨了几句。

现在已经听了70%左右,是本好书。AlphaGo 及之后的故事我之前就比较熟悉了,信息差不大。倒是最吸引我的是他的第一次游戏公司创业和DeepMind 的融资故事。在DeepMind 之前,他还创建了一家游戏公司,做了一款游戏叫《Republic:The Revolution》,因为实现复杂度高,导致一再延期,发布后销量也不行,最终公司倒闭。之后读了个认知神经科学的博士,又创建了DeepMind。DeepMind 因为研究的领域过于学术,融资不太顺利,最后在2014年6.5亿美元卖给了Google。之后就是AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold系列,在ChatGPT 推出后,DeepMind与Google Brain合并,发布了Gemini,而Hassabis 就是总负责人。2024年因为AlphaFold 的突出贡献获得了诺贝尔化学奖。

他是少见的天才式的人物,我最近把他当成我的AGI 导师。
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桑文锋SensorsData
9天前
我觉得没有那么理想化,一人公司是有很大局限性的,还有许多需要人去配合的工作。

钟镇杰: 这个推理过程很有意思,AGI采用最严格的标准,单模型能够接近爱因斯坦的创造智能,且市场经济仍然存在,供需关系存在,供给方仍是企业,所以SaaS软件仍有其价值,只不过变成了劳动作为服务,软件是Agent harness工程,帮企业在业务全流程中驾驭/使用LLM。 看起来很合理。 但还是很疑惑,如果每家企业都有爱因斯坦,那就是一个充分竞争的市场,这个市场到底会怎么存在? 只有必须要用人的地方,而且这个人有爱因斯坦AI没有的特质优势,或者留有一个人。那么,听起来就不会有用到人的企业,所以长期看来就没有企业(组织大规模人类劳动力完成生产和服务)。 但会有老板,有创造者,以创造为乐趣的人,他会雇佣爱因斯坦来协助他来创造,那只不过是这个人在蒸馏爱因斯坦AI,来给自己以创造的工具。但也不需要大量人类参与。 如果企业存在,但我认为这个价值属于模型厂商,他们已经提供了无限的劳动力供给。 欢迎来到新世纪文艺复兴。 在爱因斯坦AGI到来,也许还太远,在此之前,Agent harness依旧有很大的价值。长期来看,我们都已老去,在今天,在未来10年,给市场供给好用的AI劳动力,都是一件有意义有价值的事业。

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桑文锋SensorsData
9天前
上周在硅谷学习,接触的最多的是AI Native Company,从零开始没有组织包袱,一些围绕AI Infra,如Exa.ai、Fal.ai等,还有一些我把它们都归结为Vertical Agent Team,就是做些针对某些具体行业角色的Agent Team,这里大家提的比较多的是Harvey.ai,这些垂类Agent 其实都在用AI 重构一些细分行业,我感觉随着深入下去,如何经营KA 客户,如何做好组织协同,这些传统软件公司面临的问题都会遇到。

在接触的过程中,我一个更加强烈的感受是,旧世界并不会消失,依旧会存在,AI Native 的运作只是一种类型,还有大量已经存在的组织需要被重构,我把这类公司叫AI Shift Company,就像过去十年提到的互联网化、数字化转型一样,新旧世界会逐步融合,而非AI Native Company 摧枯拉朽的统一全世界。帮助已有公司变成AI Shift Company,正是软件公司的大机会。

桑文锋SensorsData: 最近我思考的一个核心问题,差不多想通了,欢迎一起探讨。

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桑文锋SensorsData
10天前
其实这是个核心问题,我的假设就是AGI 到来,市场经济依旧存在,那企业这个组织形式依旧存在。 //@Leo_Chen: 都有AGI了,还需要企业吗?

桑文锋SensorsData: 最近我思考的一个核心问题,差不多想通了,欢迎一起探讨。

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