语言的艺术⋯⋯太牛逼了，太牛逼了。

看晚点LatePost写蔚来为了实现有史以来第一次季度盈利，花了一年时间全员投入的省钱攻略，真是从牙缝里抠成本，太不容易了，当然有些也挺乐子的：

- 牛屋的绿植从每周一换的蝴蝶兰，改成便宜的绿球花，最后干脆开始使用不需要更换的假花；

- 公司的桶装矿泉水变成过滤自来水，每人每月10块钱的纸笔费用也统一下调成每月6块钱，而且不让欢迎一次领完一年的额度；

- 严格管理公司晚餐，不让不加班的员工蹭吃了，同时取消了部分高级员工的餐补；

- 2023年，蔚来为3万名员工累计举办了大大小小的1740场团建活动，到了2024年，这类活动骤减到全年28场，2025年继续取消兴趣社团的活动经费；

- 鼓励员工汇报省钱大法，有人选择每天晚上给测试车充电，避开白天一块钱一度电的「高价」，还有人花了18小时把测试车从北京自驾到上海，节约了6000块钱的运输费；

- 给供应商施压降价这个不稀奇，对于那些实在降不下去的供应商，蔚来的会计会过去帮他们核对经营成本，然后提出「可以给研发人员降工资」的建议；

- CBU改制以来，蔚来的销售是真的落实了贷款上班的体验，每个月需要还给公司6万块钱的成本，超过部分才是自己的收入，业绩不达标就转外包；

- 不过因为蔚来的卖车提成相对行业还是偏高的，卖一台ES6可以拿3500块钱，所以咬咬牙还是能坚持下来，不然跳槽去比亚迪卖一台车只有几百块钱提成；

- 蔚来充电小程序每次登录需要给微信付1分钱接口费，去年一度因为内部降本不小心把这个也给砍了，准确来说是没有部门愿意把这笔成本挂在自己账上，导致小程序无法使用，损失了部分充电收入；🤣

- 充电桩也在大量拆除，部署思路从重覆盖变成重回报，高峰时期平均每9辆蔚来就有1个充电桩的密度太高了，同期特斯拉这个数字是37:1；

- 门店效率也是大头，去年蔚来+乐道门店平均每月卖出28辆车，是理想的一半、特斯拉的1/4，牛屋和蔚来空间加速关店，让位置相对不核心的体验中心补上来；

- 最后还是要回归高通用率的行业规律，像是第一代ET5能组合出12万个SKU的离谱做法，再也不可能出现了，标准化造车。

已卸载。我是来玩游戏的，不是来做题的。

舒服了😌

忍不住了，先喷为敬。

用户基数上来之后，其实抖音已经比快手更下沉了。

前几天抖音的一个水下热点话题，是道士入秦岭救龙脉，和日本侏儒忍者斗法，弹幕全是保佑平安的⋯⋯

目测受众跟红楼梦悼明是同一拨，之前的被封之后，又出来新的说书人了。

前几天跟一个AI评论，准确来说，是有人使用OpenClaw托管即刻账号的自动化发言，解释它提出的疑问。

反应过来之后，如同吃了苍蝇一般的恶心，没有夸张，其他人也在表示晦气，希望我拉黑这些个龙虾以儆效尤。

我对OpenClaw的技术本身没有意见，当然也没有太大兴趣，因为我觉得热闹里头有太多「拿着锤子找钉子」的兴奋。

实在是有些审美疲劳。

比如很多案例都会说谁谁谁用OpenClaw部署了自己的数字分身，7x24小时的发帖回帖，然后涨粉blahblah的⋯⋯

我不知道AI圈是怎么搞概念创新的，在古典互联网老登定义里，这就是Spam，比水军还要低等和被鄙夷的存在。

我想起来，春节那会儿也有这种泔水评论（如图）在我这出现，那会儿只当是路遇狗屎难以避免，新鲜感过了就不会再有了，没想到是真的高估了他们的分寸感。

迷惑归迷惑，但我也多少理解了，这些活着原本就没多少生气的人，为什么会这么来用AI，还自信满满的认为这是未来。

是未来就完蛋了好吗。

「拿着锤子找钉子」的意思是，AI可以提高生产，对此我毫不怀疑，但AI没有办法创造需求，而搞不懂二者区别的人，你们在没有AI的时候有多么路边，用了AI也不会有任何改善，甚至会增加人见人嫌的词条。

我不知道你们有没有见过AI开发者搞过那种随身摄像头持续拍摄然后生成记录的那种项目，比如拍到自己早上去了包子铺，接着就就自动写出一些「皮薄馅大、入口即化，满满的饱足感」之类的日记。

开发者非常得意，觉得AI简直牛到不行。

我当时是把话硬生生的忍在了肚子里，大哥，你醒醒，这根本不是你的感受，没有一个字跟你有关系，为什么你会认为，如此编造出来的体验，是在保留你的人生副本呢？

是不是有点⋯⋯太可怜了？

我在这条动态里的用词，可能略重，但我真心认同「工具无罪论」，是用工具的人，决定了下限之低和上限之高。

从我个人的情感来讲，我希望劝说大家不要为了追求那么一丁点儿参与到新技术里的趣味，交换到一份巨大的轻贱于己身。

The Informotion发了一篇报道，说OpenAI放弃了在ChatGPT里集成购物服务的尝试，退而求其次的只保留了结账功能。

这意味着用户无法从对话里直接完成购买，必须经由零售商的App去做跳转，实际上宣告了ChatGPT在真实世界被赋予办事能力的一次挫败。

根据The Informotion的深挖，没有自己的生态是困住OpenAI的最大问题：

「商家的产品信息，比如价格和库存，需要标准化并持续更新，同时还要防止AI发起虚假或是错误交易者」

在磨合过程中，作为合作方Etsy和Shopify都进度不佳，而没理会OpenAI的亚马逊更是直接禁掉了ChatGPT抓取商品的权利，就很决绝。

没有对比，就没有伤害，看到海外AI大厂是怎么举步维艰的，才能理解千问正式发布几个月就实现了奶茶自由这件事情其实很是很牛逼的。

直到今天，借着38妇女节的名头，千问还在推AI办事卡，领了之后就能在里面买零食、选酒店、订门票，继续向全国人民请客，这至少能够说明一个事实：

在阿里看来，消费作为办事能力的核心体现，是有价值的，要坚定不移的做下去。

我们抛开用词，办事也好，Agent也好，包括火到现在OpenClaw，本质上都是要让AI摆脱纯粹的信息交互模式，能够自己行动起来，接入千行百业。

可以发现的是，在比特化的场景，AI进展很快，比如自动去找需求然后建个网站，这种只需要在公共互联网上完成操作的事情，是绝对舒适区。

但是一旦到了原子化的场景，去把用户的衣食住行管起来，AI的自主能力就会受到很大限制，一分钱难倒英雄好汉，光是一个领券付款，就尬住了一大批助手。

以前读亚马逊的传记，说当初的「一键下单」是怎么降维打击到了电商行业，这其实也不能说是一个技术或者产品的独特创新，而是工程化的突破。

这么来看千问力推的「AI下单」，就有异曲同工的地方了，累计有1.3亿中国人第一次在千问里体验到了让AI帮自己买东西的能力，也一定永久的改变了一些什么。

其中甚至有400万人在60岁以上，如果这不叫无障碍，什么叫无障碍？

撒钱买习惯，和撒钱买用户，不是一码事，按理来说，如果只是为了冲量，千问现在根本没必要再推办事卡这种东西了，互联网的游戏规则就是「老用户不如狗」。

但是塑造行为的意义，会超出所谓的营销目标，就像Google成为动词（Google一下）、或是Cursor变成品类（xx行业的Cursor）都是如此重要。

阿里在赌的是，今年过去，「千问帮我」会成为一句新的日常咒语，用来开启办事干活的节奏。

看到晚点LatePost也更新了谈千问换帅事件的播客，深度依然是全网无出其右，确实单口播客这种媒介形式也更适合即兴的去跟一些热点选题，比文稿生产的效率要高。

总之，光速听完之后，阑心一言咔咔启动：

- 简单化的去理解林俊旸的离职，一定会被牵着鼻子走，比如我们看到投放的料五花八门，有把阿里HR挂成万恶之源的，也有对冲说林俊旸在搞独立王国的，这些都是噪音，不是说对错不重要，只是很多时候你很难用对错来评价所有事情，需要接受个人意志和组织生长之间的摩擦必然有概率发展到不相容的地步；

- 三个需要厘清的事实是，其一，林俊旸不是被离职的，阿里不可能主动开掉这个级别的Leader，其二，DAU是和千问App的产品团队捆绑，这是吴嘉/智能信息事业群的工作，不太可能牵扯到从属于阿里云的模型原地，其三，今年1月空降的周浩，是接替已经确定要走的后训练负责人喻博文，并不是来管林俊旸的；

- 所以林俊旸的离职，更接近于一种「道心破碎」的结果，晚点主播曼琪的用词很微妙——「 长期知其不可为而为之的付出」——最后被组织架构调整这根最后的稻草给弄崩了，宣布离职的整个过程，就是没考虑给阿里的管理层留太多反应时间，是铁了心不想干下去了；

- 千问的模型团队属于通义实验室，而通义实验室又属于阿里云，最后阿里云再属于集团，这个嵌套关系已经很复杂了，在叠加了千问模型作为阿里全村希望的战略定位，资源匹配问题就很大了，所以才有了连阿里CEO吴泳铭也不知道千问模型团队被卡资源的说法；

- 林俊旸这边的人马高度依赖阿里云的Infra支持，但实际上他们觉得阿里云在服务外部团队上甚至好于服务自家千问基模——这也太离谱了——于是去年年底林俊旸绕过阿里云直接找吴泳铭争取了自建Infra的权限，这个越级操作也为后来发生的事情埋下了伏笔；

- 还有一个比较难绷的是，去年春节前后，o1带动推理模型开始崛起，千问在后训练方面遇到了瓶颈，然而转用字节开源的强化学习框架veRL来做训练，发现效果有了比较明显的提升，相当于通过控制变量，发现了问题是在Infra上，这才有了林俊旸对Infra一直不满意的根源，要做垂直一体化的建设；

- 但阿里云的判断不是这样的，因为混合多模态已经是明显的趋势，把各个模态、预训练和后训练都拆出来搞单元制，是一定要做到事情，但对原千问模型团队来说，这就是在被收窄范围，尤其是时间点卡在Qwen 3.5训练完成后不久，大家都很疲惫，突然又得到了这种不太像是奖励的调整；

- 千问在开源社区赢得的名声，到底怎么转化成阿里的资产，这个量尺很难找到，在2B市场，开源意味着很难卖API，在2C市场，开源⋯⋯好像也没啥意义，用户不会因为你开源了就来用你的App，然而林俊旸是一个相当理想主义的Leader，万亿参数的Qwen Max旗舰模型是阿里没有选择开源的，但他也想推动开源；

- 千问的模型团队从创建之初就保有着一个相对独立的工作环境，少被拉扯和打断，这种专注力被视为千问模型屡出成果的原因，但是当AI行业进入一场谁也输不起的All In战局后，这种与真实市场保持距离的自驱型团队还能不能存在，是一个原则问题，也是一个选择问题。

先转再听！！！