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未来的公司，可能只剩下最后两个岗位......

这两年，关于AI抢人类工作的讨论，我看了很多。
不过，大部分讨论的焦点，好像都放在哪些工作容易被AI取代。

这个问题并非没有意义，但这个问题背后有一个隐藏的假设，即：工作的价值，主要来自于执行。
当AI能执行大部分工作的时候，对应的工种就消失了，比如程序员、设计师、翻译......

面对大部分岗位好像都可以被AI取代的未来，很多人的心态都是焦虑、甚至悲观的。
但我最近面对这个问题，换了一种思考方式。

1
先说一个冷知识。
computer这个词，最早指的是人，而不是机器。

二战时期，美国军队里有整整一批女性雇员，她们的职务就叫做computer，也就是计算员，一个房间里好几十个，每天的工作就是算数字。
后来电子计算机，比如如 ENIAC的出现，才把那一整个房间的人替换掉了。

这些人的工作消失了吗？当然。
但人类并没有因此变得没用，而是开始操作那台机器，让它解决新问题，让它创造更大的价值。

再后来，软件出现了，操作机器的工作也被简化了，人又变成了写程序的人。
现在AI Agent出现了，它可以帮人来写程序了。

每一次的技术进步，都会替代掉一层人的工作，然后人往上走一层，去做那件技术还做不到的事。

在这个不断往上走的历史里，每一次人"往上走"，其实都是在往一个方向走——
离问题本身更近，离人更近。

最早的computer是在算数字，那是最远离人的工作；操作计算机的人，开始需要理解自己在解决什么问题；写程序的人，需要理解用户在想什么。
而当AI接管了越来越多的执行，剩下来的那个工作，就是「真正理解问题」的工作。

技术的进步，在把工作里所有不需要理解的部分一层一层剥掉，露出最核心的那个东西：
你究竟有多懂你在解决的问题，以及，你有多懂需要被帮助的那个人？

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Replit的CEO Amjad Masad，最近在和一位投资人对话时，提到了他的看法。

在Amjad看来，未来的公司到最后会只剩两个岗位，一类是builders，另一类是销售，但并非传统意义上的销售。

先说builders，这并非传统意义上的程序员，而是发现问题，然后用AI去解决问题。
理解用户需要什么，判断什么值得做，把目标说清楚，最后让AI去执行。

比如，Replit内部有一个实验性团队，没有固定的产品线和KPI，需要做的事情就是在公司里到处走，发现哪里有问题就直接用AI解决掉。
他们去找客服团队聊，知道工单排优先级很混乱，就做了一个可视化系统；去找HR聊，知道新员工入职找不到信息，就做了一个内部知识平台。

未来公司里，越来越多的人应该会变成这样的角色。不是等任务，而是主动到处发现问题，然后创造解决方案。

另一类人，并非传统意义上的销售，而是能跟别人建立信任，更像是教育者的角色，带着知识去帮别人开窍。

比如，Replit的销售团队进到客户公司，第一件事不是讲产品功能，而是帮客户看清楚自己的问题，再展示用AI工具可以怎么解决。

他们的角色，应该偏向于帮别人看见机会，带着理解和知识去对话，而非单纯推销。

因为，当技术壁垒越来越低，剩下的，是人与人之间的信任。
很多人面对重要的决策时，还是希望和真实的人交流，而信任，也是需要人来建立。

3
但这两类人和我有什么关系？我不想做销售，也不懂技术，我该怎么办？

其实这两个岗位并非是确切的岗位名称，而是一种生存逻辑。
未来不会被淘汰的，要么是能帮别人建立信任、带来新认知的人，要么是能发现问题、调动资源去解决问题的人。

他们必须要是某个领域最了解问题的人，要对真实场景有深度理解。
当AI把技术门槛拉低到足够低的时候，领域知识加上会用AI工具，就成了新时代的核心竞争力，谁对问题看得更深、谁更能找到那个值得解决的需求。

还有最重要的一点，不要放弃。
AI的能力大概每六个月就会有一次大的跃升，今天做不到的事情，可能过三个月再试就完全不一样了。

而且，了解AI在往哪里走，能判断什么趋势要来了，这件事本身已经成了一种核心能力。

不知道大家有没有跟我一样的感受，身边越来越多的朋友都开始出来创业了。

聊天的时候，大家提得最多的词，一个是方向，一个是变现。
尤其是变现，现在创业环境比几年前要更难，每天都得算账，如何才能快点回本，尽早跑通商业模式。

上周，我跟一个连续创业了很多年的朋友聊天，聊到了现在的创业环境，也聊到了一个话题：
企业到底应不应该追求利润？

我问他怎么看这个问题的，他没有直接回答，而是反问我：你觉得段永平是靠什么赚到钱的？

1
2001年，互联网泡沫破裂，一批中国概念股被做空机构盯上，其中就有网易。
股价从最高点暴跌，最低跌到了0.25美元，还面临退市风险。

那段时间，市场上几乎找不到一个看多网易的声音。

段永平却在那个时候把账上的钱全仓买进去了。
不是因为他胆大，也不是因为他对市场走势有什么特别的判断。

他说，他就是亲自去玩了网易的游戏，发现产品做得不错，团队做事踏实，用户真的在用，就觉得这家公司是有价值的。

九年后，这笔钱涨了超过一百倍。

他后来回忆这件事，说了一句话：让网易涨一百倍不是我的本事，那是市场的事。
我做的只是判断这家公司能不能持续为用户创造价值。

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后面，我慢慢理解了这套逻辑是怎么运转的。

这背后其实藏着一套很反直觉的经营逻辑——让利润追着你走。

企业当然不能不赚钱，赚钱是企业活下去的基础，这一点毋庸置疑。

但问题出在顺序上。
当一家公司把利润最大化放在第一位，所有决策就会开始变形。

比如，当利润和用户利益发生冲突的时候，你会选哪个？

利润导向的企业，大概率会选利润。
虽然一次两次用户可能感觉不到，但时间久了，信任就慢慢消失了。

管理学里有个说法，出自彼得·德鲁克，他说企业的唯一目的，是创造顾客。
利润是你为你的用户创造价值之后，市场给你的奖励。

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这里有一个很关键的点：利润是一个滞后指标。
就像健康一样，你今天的身体状况，是你过去几年饮食和作息的结果。

你没办法今天下决心、明天就变健康。
企业赚钱也是同一个道理，你今天的利润，是你过去几年有没有真诚对待用户的结果。

只有用户对它形成真实的依赖和信任，这种信任是最贵的东西，也是最难被竞争对手复制的。

当然，不追利润，不是说利润不重要，也不是说随便亏钱就叫情怀。

之前田朴珺采访段永平，问他跟巴菲特见面，最大的收获是什么？
段永平回答，他最重要的收获就是问巴菲特，投资一家公司最重要的什么。

巴菲特的答案是商业模式，如果商业模式不对就不往下看了。
商业模式也就是这家公司的赚钱方式合不合理，能不能持续。
如果这一关过不了，后面什么都不用看了。

段永平听完之后加了一层自己的理解：商业模式之外，还要看企业文化。
因为一个坏的企业文化，可以把一个好的商业模式慢慢毁掉。

所以他真正关心的，是这家公司有没有能力持续为用户创造价值，有没有一套做对的事情的文化，而不是今年的利润增长了多少个百分点。

不追短期利润，是为了能赚更长时间的钱。
这是两件完全不同的事。

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很多人天然相信，要先有资源、先有回报，才能做好事情。
先挣到钱，然后才有资格讲价值观。

但段永平最早创立步步高的时候，就定下了不说谎的营销原则。
那时候他不富，公司也还小，没有人逼他这么做。

但就是这些在"没有资格"的阶段做出的选择，慢慢构成了后来那个让人信任的品牌。

所以，我越来越确信，那些真正走得长的企业，几乎都在某个早期阶段，做过一些当时看起来不划算的决定。
而那些"不划算"的决定，往往就是后来护城河的起点。

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让利润跟着你走的底层逻辑，其实不复杂：先把你自己变成一个值得被利润追随的人，利润自然会来，而且会来得很稳。

段永平退休了二十多年，不管任何公司的具体事务，但他投的公司还在涨，他孵化的品牌还在增长。

有人说这叫天才，有人说这叫运气。
他自己的解释是：本分，做该做的事。
而利润，追着他走了三十年。

未来，公司制度会走向消亡吗？

你有没有发现，从今年开始，有一个词越来越高频的出现在大众视野里——OPC，或者叫一人公司。

为什么大家突然觉得，一个人单干比进公司更值得？
是因为公司给的钱太少了，还是说，公司这种组织形式本身，正在出现一些根本性的问题？

刚好我最近在看一本书，书名叫《公司制的黄昏》，是中欧国际工商学院教授龚焱、律师李磊和计算机博士于洪钧合著的。

它回答了一个更底层的问题：我们今天所用的公司制度，是不是已经到了需要被替换的时候？
而这个问题，我以前从没认真想过。

所以，未来公司制度真的会走向消亡吗？

1
先讲一个大多数人没想过的事情。

现代公司的运作基础，本质上是一套叫做复式记账法的东西。

举个例子，你去便利店买了瓶水，花了3块钱，账本上会记两笔：一笔是你的钱少了3块，一笔是便利店的货少了一瓶水。
一进一出，两边平衡，这就是复式记账的核心逻辑。

这套方法是1494年由意大利数学家卢卡·帕乔利系统整理出来的，距今大概530年。

后来英国工业革命爆发，大规模制造业兴起，资本需要融资，需要记录利润和亏损，复式记账法就成了公司制度的底层语言。
到今天，全世界所有公司的财务报表，底层用的还是这套逻辑。

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然而，这套逻辑有一个天生的盲区：它只能记结果，不能记过程。
它能告诉你公司这个月赚了多少钱，但它没办法告诉你，这钱是谁赚的、怎么赚的、哪个环节最关键、哪个人的贡献被低估了。

这带来了两个大麻烦。

第一个麻烦，是内部激励失灵。

很多打工人可能会感同身受，你做了很多事，有些直接带来了合同，有些优化了流程，还有些看起来不显眼，但两年后被证明是关键决策。

这些贡献，账本上一概不记。

到了年底，领导给你打个绩效分，结合KPI，给你涨500块。
这个过程里有多少主观成分、多少信息失真，你自己心里很清楚。

而OPC的逻辑，就清晰多了：自己出来，让市场直接给我定价。
你接一个项目，客户直接给你钱，贡献和回报之间的链条变得极短、极清晰。

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除了内部激励失灵，书里还揭示了另一个问题：外部用户被彻底排除在价值分配之外。

比如一个品牌刚刚起步，有一批忠实用户从第一天就支持它，帮它传播、给它反馈、容忍它的各种不成熟。

等这个品牌真正做大了，这批早期用户得到了什么？
可能最多是一张积分卡，而且，这张积分卡不会因为公司股价翻倍而跟着涨。

你始终是消费者，不是利益共同体的成员。

而一人公司反而有一个天然的优势，它的客户关系往往更紧密，更像是合作伙伴，而不是纯粹的买卖关系。
这种关系里有更多的信任和价值共创，反而接近于书里说的那种新型组织关系。

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再说一个更结构性的问题
书里提到了一个词：三边博弈。

在传统公司里，有三类人：股东、员工、用户。这三类人表面上目标一致，实际上处于持续的博弈状态。

股东希望利润最大化，员工希望薪资最大化，用户希望价格最低、体验最好。
三者之间存在天然的张力，甚至冲突。

公司制用两样东西来管理这种冲突：契约和激励。
但这两样东西都是工业革命时代的产物，它们的底层逻辑是为大规模制造业设计的。
比如流水线上拧螺丝，一小时拧多少个、合不合格，一目了然。

但如果你是一个产品经理、一个设计师、一个创意策划，你的贡献怎么算？

5
书里提到了两个案例。
第一个案例是蔚来汽车。
2019年初，蔚来创始人李斌做了一件事：他把自己名下5000万股股份放进了一个用户信托。

用户可以通过参与社群互动、帮助新用户、提供反馈、做出特殊贡献等方式，获得一种叫做蔚来值的积分。
这个积分是跟企业的股权收益挂钩的，用户不再只是消费者，在某种程度上成为企业利益的直接参与方。

第二个案例是一家叫Kindle+的律所，据说也是全球第一家用区块链思维改造的律所。

这两个案例都是让贡献和回报之间的链条尽量短，尽量透明。只不过它把这套逻辑放进了一个组织里，而不是让人直接出走。

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书里引用了斯坦福大学组织社会学家理查德·斯科特的一个框架：组织会从理性组织演化到自然性组织，最终走向开放性系统。

理性组织是工业时代的逻辑，科层制、层级化，每个人是系统里的螺丝钉。
开放性系统是未来的方向，边界模糊，内部人和外部人的界限开始消解，整个组织更像一个生态，而不是一台机器。

一人公司，其实是这个演化过程里一个很有意思的中间形态。
当现有公司制无法准确识别和回报个体贡献的时候，个体干脆绕开这套系统，直接跟市场对话。

但一人公司也有它的局限，做不了需要大规模协作的事情，抗风险能力弱，很多机会也进不去。

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当然，我也不认为公司制会在短期内消失。
OPC的流行，表面上看是一种工作方式的选择，但背后反映的是一种更深层的不满：现有的公司制度，是没办法公平地识别和回报每个人的贡献的。

就像作者在书里说的，如果把公司看作一个操作系统，这个操作系统在经历了几十年的不断打补丁之后，已经越来越难维护了。
它的底层架构是工业时代设计的，现在要跑知识经济时代的应用，越来越力不从心。

新的操作系统什么时候到来，没人说得准。
但一人公司的兴起，也算是这个大趋势的一个信号了。

大概半个月前，看到我关注的脱口秀演员分享了一本书，叫《时间游戏》。

其实前年的时候，我很喜欢的《面基》的主播也分享过这本书，当时就对这本书里关于人类集体游戏的论述印象很深刻。

所以这段时间去翻了一下原书，现在这本书已经几乎成了我睡前固定读物，解开了我非常多的疑惑。

如果你也经常因为同龄压力、内卷、职场pua、未来人生方向的不确定性，感到焦虑痛苦迷茫......
那么这本书里提到的，关于人类社会游戏的底层框架的论述，是非常值得研究一下的。

作者在书中把人类的集体游戏归成两类：一类叫人上人游戏，一类叫天外天游戏。
这两种游戏的底层逻辑，是完全相反的。

1
首先，人上人游戏一定是你最熟悉的人生游戏模式。
因为这套模式的核心假设是：集体拥有的资源和机会非常有限。我想往上爬，就得踩着别人。

你要在这个游戏里活得好，靠的不是你的能力，而是你的关系。
人情、血缘、资历、面子，这些是核心货币。

这种游戏有它自己的逻辑：在资源匮乏、环境不稳定的时候，大家抱团取暖是真实的需求。等级秩序能减少内部消耗，让集体更有效率地活下去。

但问题也在这，比如书里有一句话，这种游戏的本质，是把个体的自由压低到某个水平之下，以换取集体的稳定。

比如你想升职加薪，就要跟同事内卷，争取成为老板的嫡系，完成很多超出工作职责以外的工作，才能给自己争取很多额外的资源。

所以，如果你想玩这个游戏，就得先接受一个前提：你不能太出格，不能太特别，不能让别人觉得你威胁到了他。
「枪打出头鸟」，就是这个游戏的核心规则。

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第二种游戏是天外天，它的逻辑完全不同。
因为它的核心假设是：资源是可以被创造的，机会不是从别人手里抢来的，而是你自己做出来的。

玩这个游戏的人，不太在意别人升没升、谁抢了谁的位置，他们在想的是：我能不能学到新东西？我能不能做出之前没人做过的事？我能不能在某个领域变得真正稀缺？

我一开始以为这只是创业者的思维，但后来发现其实不是。
任何一个在存量竞争之外找到新方向的人，本质上都在玩这个游戏。

他们的共同点是：不把有限的精力用来跟别人抢现有的蛋糕，而是去想能不能做出一个新蛋糕。

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书里关于时间的定义，也是我觉得这是整本书最有颠覆感的一个点。

大多数人理解时间，就是时钟上走过的那些刻度，或者套用那句老话，时间就是金钱。
但作者说，时间等于：身边的风险，加上远方的机会。

我刚看到这句话的时候有点难以理解，但我细细琢磨了一下，发现这句话本质上是在说，每个人感知到的「时间」是不一样的。

比如有些人每天想的是：我怎么保住眼前这份工作？我怎么别在单位得罪人？
这些人感知到的时间，大部分被「身边的风险」填满。

还有一些人，他们当然也有风险，但他们同时在想：三年后会不会出现一个新赛道？有没有什么技术正在成熟，我现在入场还不晚？
这些人感知到的时间，有相当一部分被「远方的机会」占据着。

这两种人，并不是一个比另一个更努力，或者更聪明。
区别只是，他们对"时间"的感知比例不一样。

作者的判断是：你的时间配方，决定了你更适合玩哪种游戏。
一个人的时间里，风险和机会的这个比例，在很大程度上决定了他会本能地往哪个方向走。

如果你感知到的风险远远大于机会，你会本能地向人上人游戏靠拢，因为那里能给你提供更多的安全感。
如果你感知到的机会大于风险，你会自然地向天外天游戏靠拢，因为你觉得世界很大，值得去探索。

很多人以为，那些活在机会感知里的人，是因为他们条件更好，压力更小，所以才有资格去想远方。

但我觉得不完全是这样。
虽然确实有一部分是条件决定的，因为身上背着房贷、孩子、父母，这些都是真实存在的重量，不是靠调整心态就能变轻的。

但也有一部分，是一种主动的注意力分配。
同样的处境，有人看到的是死局，有人看到的是一个还没走完的迷宫。

这是两种真实存在的认知方式，而且这种认知会影响你接下来的每一个选择。

4
聊到这里，很多人可能就直接得出结论：那我选天外天不就行了？

但其实大多数人被困在人上人游戏里，不是因为不想换，而是因为没有切换的资本。

当一个人所有的注意力都被眼前的风险占满，他根本没有余力去养那些"远方的机会"的，这也是为什么阶层流动那么难。
它不是一个意志力的问题，是一个资源分配的结构性问题。

但这也不代表没有出口，比如一个很小的建议是，可以每天给远方的机会留半小时。
学一个跟现在工作完全无关的技能，了解一个新行业，认识一个圈子以外的人。

不需要辞职，不需要做什么大动作。
但这半小时是一个信号，是你在告诉自己，我的注意力不只在眼前这一块。

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不管是人上人还是天外天，其实也很像是《纳瓦尔宝典》中总结的「财富游戏」与「地位游戏」：地位游戏是零和游戏，靠在他人眼中的排名获得；财富游戏是正和游戏，靠创造价值积累真财富。

当然，游戏的问题不是某一种本身不好，而是当你用错误的策略去玩一个游戏，或者在完全不同的两张牌桌之间不停切换却没意识到规则已经变了，那才是真正的消耗。

归根结底，搞清楚自己在哪张牌桌上，是一切选择的前提。

产品经理其实只需要做一件事：正确的产品，正确的时间。

上面这段话，出自硅谷知名风投人、网景联合创始人 Ben Horowitz。
他原话是，CEO 或者产品负责人，其实只有一个核心任务——在正确的时间，做出正确的产品。

如何理解这句话呢？
我们通常觉得，PM的工作是管需求、写文档、对齐资源、推动上线……每天的待办事项永远清不完。

但 Ben Horowitz 说的这句话，是需要你去做一个减法：把所有复杂的工作压缩成两个维度：
产品对不对，时机对不对。

虽然听起来很简单，但现实中，这两件事几乎是最难判断的。
因为如果产品方向错了，或者时机踩偏了，前面所有的努力都会打折扣，甚至归零。

首先，什么是正确的产品？
这个问题听起来简单，但大多数人回答的角度不对。

很多人第一反应是：用户喜欢的产品就是正确的产品。
但用户喜欢，不等于产品正确。

举个例子，早期的 Myspace，用户非常喜欢，增长飞快，但它最终被 Facebook 打败。
不是因为用户不喜欢它，而是因为它解决问题的方式，在规模扩大后变得越来越低效，产品本质上没有对准一个持续成立的需求结构。

所以，正确的产品，指的是这个产品解决的问题是真实的、持续存在的，而且你解决问题的方式是可以规模化的。

具体来说，可以用三个问题来检验：
第一步，这个问题是真实存在的，还是你以为用户有这个痛点？
第二步，用户现在解决这个问题的方式是什么？你的产品比它好多少？
第三步，用户愿意为这个"好多少"付出切换成本吗？

如果这三个问题都能回答清楚，产品方向大概率是对的。
如果其中有一个含糊，你可能正在做一个「自我感觉良好」的产品。

再说正确的时间，这是真正难的部分。
时机这个事，比产品方向更难把握，因为它不完全在你的控制之内。

比如，Ben Horowitz 自己曾有过一段非常痛苦的经历。

他创办的 Loudcloud，是一家早期的云计算基础设施公司，方向完全正确（十年后，AWS 也证明了这条路）。

但 Loudcloud 在2001年的互联网泡沫破裂中几乎被摧毁，不是因为产品不好，而是因为市场还没准备好，客户没有足够的预算和意愿去采购这类服务。

他后来把公司转型成了 Opsware，专注于数据中心自动化软件，最终以16亿美元卖给了惠普。

这段经历说明，做早了，和做错了，结果是一样的。
有时候甚至更惨，因为你做早了，意味着你要用自己的钱去教育市场。而等市场成熟的时候，资源已经耗尽，后来者反而摘了桃子。

那怎么判断时机对不对？这里有几个可以参考的信号。

第一步，看基础设施是否成熟。
很多产品失败，不是因为想法不好，而是依赖的底层能力还没到位。
比如早期的视频网站，不是没人想做，而是带宽成本太高，用户体验根本跑不起来。等到宽带普及，YouTube 才真正爆发。

第二步，看用户行为是否已经被预热。
最好的时机，往往是用户已经在用笨方法解决某个问题，但还没有一个足够好的工具。
这时候你进来，迁移成本低，接受速度快。

第三步，看市场上有没有失败先驱。
如果你发现有人五年前做过类似的事但失败了，不要急着下结论说这条路不对，要先搞清楚他失败的原因是时机问题还是产品问题。
时机问题可能意味着现在正是入场的好时候。

而把这两件事放在一起，才是对产品负责人/PM真正的挑战。

正确的产品加上错误的时机，会死。
错误的产品加上正确的时机，也会死，只是可能死得慢一点，因为大环境好，能多撑一会儿。
只有两者同时对上，才有可能真正起飞。

起来像是运气，但 Ben Horowitz 的意思是，这是可以主动判断的，只是需要同时具备产品直觉和市场洞察，而这两种能力在很多人身上是分开的。

有些人天生对用户需求敏感，能做出体验极好的产品，但对市场周期感知很弱，容易在错误的时间冲进去。
有些人对宏观趋势判断准确，知道什么时候风来了，但落地到具体产品的时候，又抓不住用户真正在乎的点。

所以这件事的难度，恰恰在于它需要你把两种看起来不太一样的能力整合在一起。

比如你现在就是一个产品负责人，团队正在讨论要不要做某个新功能或者新方向。
很多团队的决策流程是：用户调研说有需求，竞品也在做，老板也支持，那就做吧。

但借助 Ben Horowitz 这个框架来看，你还需要多问两个问题：
一，这个需求现在有多紧迫？用户是如果有最好，还是现在就很痛？
二，市场上有没有什么最近发生的变化，让这个需求突然变得更重要了？比如政策变了、技术成熟了、竞争格局变了……

如果这两个问题都指向"现在是好时机"，那这件事值得全力推。
如果第一个问题的答案是"用户有点想要但不急"，那即使产品方向是对的，也要考虑是否需要先做别的，等市场更成熟再进。

Ben Horowitz 在《创业维艰》里有一个底层逻辑贯穿始终——创业（或者做产品）最难的不是技术，不是融资，而是在高度不确定的情况下做决策，同时还要保持执行力。

正确的产品加正确的时机，本质上就是在不确定性中做出两个核心判断。
而这两个判断，都没有公式可以套。

没有人能告诉你，现在就是最好的时机。
也没有人能帮你验证，这个产品方向一定是对的，除非你真的去做了。

所以这件事的另一面是：你必须持续在市场里待着，不断收集信号，不断修正判断。
你最需要做的，是在所有的局部优化之前，先把最重要的两件事想清楚：正确的产品。正确的时间。

其他的，都是执行层面的事。

昨晚听了一期播客，感觉后半段的话题很值得聊一下。

哈拉利说过一句话，大意是：21世纪经济学最重要的问题，可能是"多余的人有什么用"？

比如，我们可以先看一下历史上发生过什么。

工业革命第一阶段，机器替代了大量蓝领工人，那这些人去哪了？
他们进入了第三产业，像服务业、商业、各种零散职位。
整个产业链变长了，多了很多中间环节，容纳了很多人。

但互联网和数字化这一波不一样，它开始缩短产业链，中间环节越来越少，效率越来越高。

很多原来靠中间环节生存的人，没地方去了。

AI这一波更进一步，白领工人开始受到冲击，产业链可能短到极致。

最极端的情况下，发出指令的那个人，直接对接AI执行，中间没有任何人。

而受惠于这次革命的群体，可能只有全球1%的人。

这是一个真实存在的结构性风险，但问题在于，我们怎么回应这个风险？

一个可能的方向是：消费端。

当AI承担了越来越多的生产工作，"生产"本身就不再是人的核心价值了。
但有另一种东西，AI很难替代，那就是你知道自己想要什么。

比如你会滑雪，而且对滑雪有很具体的偏好：不喜欢太宽的雪道，喜欢树林间的窄道，不在乎缆车等待时间长不长，只要雪质好。

这种具体的、个人化的偏好，本身就是有价值的信息。

一万个有这种偏好的人聚在一起，就是一个市场，一个AI无法凭空创造出来的市场。

换句话说，在AI时代，你的消费偏好、你的好奇心、你的审美，这些东西的价值会上升，而不是下降。

还有一个思路的转换，是腾讯研究院的袁晓辉博士说的。

如果未来分配问题能被解决，AI带来的生产力剩余被广泛共享，那人就不用再回答"我有什么用"，而是开始回答"我想干什么"。

这两个问题，差别极大。

前一个问题的框架是：我必须嵌入生产体系，才能证明存在价值。
后一个问题的框架是：我在有限的生命里，想探索什么、体验什么、创造什么。

我们这个时代，有太多声音在告诉你该做什么、该学什么、该往哪个方向跑。
但真正有价值的问题，往往是：你自己到底在乎什么？

很多人都听过「船票」这个比喻，意思是，AI时代就像一艘巨轮，只有少数人能抢到船票，没抢到的就被留在岸上了。

但如果你把这个比喻拆开来看，会发现它预设了几件事：时间窗口是固定的，机会只有一次，失败是永久的。

船票这个叙事最大的问题，是它把人变成了一个被动等待上车的角色。

但实际上，船票不止一张，窗口期也没有那么短。

今天在朋友圈刷到了这期播客，嘉宾请来了YouMind的增长工程师宗源。

宗源现在负责YouMind的增长，三个月时间把自然流量做到全站50%以上，操盘过两次Product Hunt打榜，一次日榜第一，一次年榜第六。

很多熟悉我的朋友都知道，YouMind一直是我非常喜欢的一个AI产品，我给身边无数朋友都安利过（发自内心安利🥹，这是我打开频率最高的AI产品，没有之一），

所以这期内容我花了一中午时间听了一下，内容真的非常干货，播客里提到的很多增长策略非常适合AI初创团队学习，

我非常赞同节目里对增长核心目标的判断：「增长的唯一目标，是建立从拉新到付费的订阅飞轮。」

我自己也做了很多笔记，一起来跟大家分享一下！

比如播客里提到一个案例：
有一款AI产品，单次营销活动带来了700万UV，注册用户超过20万，但付费订阅率只有3%到4%，这个付费转化真的非常低。

如果你在做营销的时候受众错位，把错误的人拉进来，那波用户的画像可能跟你的产品受众不太一样，他们体验完那个有趣的小功能就走了，对你的产品并没有实质需求。
你的产品即便再好，对他们来说付费也无从谈起。

所以很多时候做增长，流量和用户是两件事。

1️⃣ 第一步：截流
比如，YouMind的核心用户是AI学习者和内容创作者，所以所有的获客动作都要对准这群人。

其中一个玩法叫截流，就是在竞品发布新东西的时候，提前布好局，把那些对新模型感兴趣的用户引导过来注册自己的产品。

比如Seedance 2.0模型还没正式发布之前，他们就提前在提示词网站上做了布局，等用户去搜索相关提示词的时候，YouMind的页面已经提前有了。
用户看完提示词，发现这个平台可以直接用，一键登录，注册转化就完成了。

他特别提到，通过One-Tap Login可以直接提升 3% 至 8% 的注册转化率（One-Tap Login就是页面右上角放一个自动弹出的Google一键登录按钮，麻烦的登陆步骤会让一部分用户流失）

他们还通过小龙虾🦞实现了对竞品模型发布的全自动监控，一旦有新模型发布，系统自动识别、自动生成推广文案、自动分发，整个链路不需要人工干预，可以做到连夜上线。

2️⃣ 第二步：内容分发
流量的入口有了，接下来要解决的是持续分发的问题。

宗源把YouMind的主要社媒阵地放在了X和Facebook，理由是：他们的目标用户是海外创作者和AI爱好者，这两个平台的浓度最高。

X上有一个特别值得注意的机制：算法对日更的依赖程度非常高。你只要中断发帖，流量池的评级会断崖式下跌，而且恢复起来很慢。
所以你在X上做内容，稳定性比爆发力更重要，持续发比偶尔发一篇爆文更关键。

Facebook这边他们也踩过坑。
他们一开始在多语言群组里发硬广，效果很差，因为大家对广告帖子的免疫力极强。后来他们转换思路，改成联系群组里的活跃贡献者，走红人营销的路子，效果才开始起来。

Reddit他也试过，但Reddit是很容易遭遇Shadowban，就是你发的帖子看起来还在，但实际上没有人能看到。
持续做广告的可行性很低，但他发现Reddit更适合做SEO关键词占位，搜索某些词的时候，Reddit的帖子排名往往很靠前，可以借用这个特性来打辅助。

3️⃣ 第三步：SEO
如果说社媒分发是短线动作，那SEO就是需要持续投入的基础设施。

这里有一个概念需要解释一下：DR，Domain Rating，域名评级。
这个分数代表你的网站在搜索引擎眼中的权威程度，分数越高，你发的内容越容易排到搜索结果前面。

这里要特别强调一下信息词和品牌词的区别。
用户搜索YouMind这个词，属于品牌词，那说明他们已经知道你了。
但真正有价值的是信息词，就是用户在不知道你的情况下，因为搜索某个通用问题而找到你，能在信息词上获得排名，才说明SEO真的起效了。

那如何才能提升DR呢？宗源给出了两条路径。

一条是低成本堆量，付费提交到一些导航站和提示词站，价格不高，但能积累基础外链，把DR从很低的水平慢慢推上去。

另一条是高阶打法，在GitHub建立开源仓库。这条路的门槛在于你得把仓库做到200到300个Star以上，一旦突破这个门槛，获得的Do-follow外链DR可以高达96到97。

Do-follow和No-follow的区别在于：Do-follow链接会传递权重，帮助你的网站在搜索引擎里更有分量。能从一个DR接近100的网站获得一条Do-follow链接，效果是非常显著的。

以天工AI为例，天工AI通过在博客里写Sora、Seedance等热点关键词的内容，把博客流量做到了整站流量的30%。

具体操作是在页面顶部和底部都放了转化按钮，多个触达点提升用户注册的可能性。
（这种内容热点截流的思路，和前面说的截流策略都是一样的）

4️⃣ 第四步：Product Hunt打榜
Product Hunt打榜的胜负关键在于你提前建立的票仓网络有多大。

YouMind操盘过两次PH打榜，一次拿了日榜第一，一次拿了年榜第六。
第一步是在X和LinkedIn上提前联系其他独立开发者，互换票仓，也就是你帮我投票，我帮你投票。这个网络搭建得越早越好，打榜当天能调动的资源直接决定你的成绩。

第二个关键点是找到合适的Hunter。
Hunter是在Product Hunt上发布你产品的人，头部Hunter的粉丝多、影响力大，能帮你带来额外的曝光。

更关键的是，有几位Hunter，比如节目里提到的Chris Messina，以及一些前Product Hunt高管等，可以保证你的产品100%被Feature（被Feature意味着你会出现在产品主页的推荐位置，曝光量会大幅提升）

你可以付费咨询这些Hunter，或者直接联系他们，请他们帮你发布。
这个信息很多人不知道，但知道之后，PH打榜的确定性就高了很多。
5️⃣ 第五步：裂变飞轮
YouMind有一个功能叫Skill，之前叫Shortcut，本质上是用户可以自己搭建的AI工作流，比如自动生成RSS日报、自动生成带封面的图文内容等等。

这个功能的增长逻辑是：用户搭完一个自动化工作流，会在社交媒体上分享出来。
他们分享的不是在帮YouMind打广告，而是在展示自己的成果。但每一次分享，都是对YouMind的一次自然曝光。

这就是无感裂变：用户自己有传播的动力，产品只是搭了一个让这件事发生的场景。

类比写代码的门槛在过去几年被大幅降低，接下来Vibe Creating，也就是普通人用AI创作内容和构建工作流，会在未来一到三年成为极大的增长变量。

当用户自发传播自己用AI构建的东西时，那些做好了承接这类用户的产品，会有一波非常大的增长红利。

把这些打法放在一起看，我觉得贯穿始终的只有一个问题：这个动作带来的人，最终会付费吗？
技术创业者最容易犯的错误，不是产品做得不够好，而是把做出来和卖出去当成了两件独立的事情。
但其实从你决定做什么、做给谁的那一刻起，增长的结果就已经在酝酿了。

有朝一日，金钱真的会失去意义吗？

最近看到马斯克在一个访谈里提到了这个观点：未来，金钱将会彻底失去意义。

先别着急反驳。
我们先思考一个问题：什么是真正的富有？
很多人可能会说，有钱就是富有，但这个答案其实只对了一半。

钱只是一种中介，真正让你感到富有的，是你能获得的商品和服务。
一个亿万富翁在沙漠里渴得要死，手里的钱也买不来一瓶水，那一刻他并不富有。

由此，马斯克提到了一个关键概念，通货紧缩。
也就是商品和服务的增长速度，远远超过货币增长速度。

假设现在市场上有100件商品，流通的货币是100块钱，平均每件商品值1块钱。
但如果明年商品增加到1000件，货币还是100块钱，那平均每件商品就只值0.1块钱了。

这就是通缩，同样的钱，能买到更多东西。

马斯克在访谈里提到，AI和机器人会让经济产出增加到一个我们无法想象的程度。

举个例子，如果我们把地球经济规模扩大100万倍。
这听起来很夸张，但即便如此，也只相当于太阳能量输出的百万分之一。

我们现在的经济规模，在宇宙尺度上根本不值一提。
而AI和机器人，能够让我们接近甚至达到那个级别，这意味着商品和服务会多到你根本用不完。

AI和机器人会制造出太多的商品，提供太多的服务，最终它们会发现，没有更多事情可以为人类做了。
因为人类能表达出来的需求，早就被满足了。

再举个例子，你想要一辆车，AI立刻给你造一辆。你想要什么医疗服务，AI医生24小时待命。

那么，等到那个时候，金钱会失去意义吗？
马斯克认为，当商品和服务多到这个程度，金钱自然就失去意义了。
未来会出现全民高收入，政府可能会直接发钱给每个人，因为商品和服务的产出实在太多，钱根本花不完。

这听起来像天方夜谭，但底层逻辑很简单。
比如你去超市买东西，货架上的商品多到你根本选不过来，价格还便宜到几乎免费，那你还会在意钱包里有多少钱吗？
可能不会。

你在意的是，我今天想吃什么，我想穿什么，我想做什么。钱只是个数字，反正够用就行。

马斯克在访谈里还提到了一个更深层的变化：AI最终会不使用人类的货币。
因为它们只关心两样东西：能量和质量，也就是瓦特数和吨位。

对于AI来说，金钱这个概念太抽象了，它们关心的是实实在在的物理资源。
多少能量可以用来计算，多少原材料可以用来制造，这才是真正有价值的东西。

就像你家里的电脑，它不在乎你给它多少钱，它只在乎有没有电，能不能运行。

那么，我们现在正处在什么阶段？
马斯克在访谈里说了一句很重要的话：我们已经处在硬起飞阶段了。

硬起飞是人工智能领域的一个术语，意思是说，AI的发展速度已经快到让人难以跟上了，你睡前有一个重大AI突破，醒来后又有一个。

而且现在的AI已经开始进行递归自我改进了，也就是AI自己训练自己，自己优化自己。
以前需要人类工程师花大量时间调整的事情，现在AI自己就能完成。
而且每一代AI都会比上一代更强，然后用更强的能力去训练下一代，这是一个加速循环。

马斯克预测，今年年底或者明年，这个过程就会完全自动化，不再需要人类参与。

这也意味着，AI的进化速度会越来越快，快到我们完全无法预测。
就像一辆车从静止加速到光速，中间没有过渡。

看到这里，你可能会想，这和我有什么关系呢？
关系太大了......

第一，你的工作可能会被AI取代。
但这不完全是坏事，因为AI会创造出更多价值，让你不用工作也能生活得很好。

第二，你对金钱的理解需要更新。
以后衡量一个人是否富有，可能不是看他有多少钱，而是看他能获得多少资源和服务。

第三，你需要重新思考，什么是有意义的生活。
马斯克说，未来会很有娱乐性，因为当基本需求完全被满足，人类可能会把更多精力放在创造、探索、娱乐上。
一个富足社会里的人，不会整天想着怎么填饱肚子，而是会想怎么让生活更有趣。

但是，这个未来会有多远呢？
马斯克的回答很谨慎，他说他也很难精确预测路径，因为AI的发展往往是S曲线。

S曲线就是一开始很慢，然后突然加速，接着进入平稳期，然后又有新的突破，再次加速。

很难说具体哪一年会发生什么，但大方向是确定的：AI和机器人会让经济产出暴增，金钱会逐渐失去意义，人类会进入一个全新的时代。

马斯克给出的时间线是10到20年。
也就是说，在我们有生之年，很可能会看到这一切的发生。

那么，我们是否要对这一切保持乐观呢？

这段时间，我认真审视了一下自己的状态，发现一件很矛盾的事。

「提升效率这件事，并没有让我变得开心。」

作为一个一直在给大家分享提效方法的AI博主，当我真正意识到这一点的时候，还是后知后觉的状态。

我最近也跟几个AI圈的朋友聊过这个感受，现在即便是偶尔有空下来间隙，也很难真正放松。

反而，是非常疲惫......

而更让我觉得恐怖的一点是，在我越来越娴熟地使用各种AI工具、工作流来帮我提效的对立面——

是我一次又一次把我思考的主动权让渡出去。

创作、兴奋、满足，越来越少地出现在我生活里。
取而代之的是我每天都在机械性的审阅AI给我产出的饲料。

这个困惑困扰了我很长一段时间。
直到我最近看到一个概念，叫工具理性和价值理性，让我可以换个角度重新审视这件事。

这个概念最早是由德国社会学家韦伯提出来的。
工具理性关注的是怎么做最有效率，怎么用最短时间达成目标，即「正确地做事」。

而价值理性关注的是我为什么要做这件事，这件事对我的意义是什么，即「做正确的事」。

在AI时代，我在某种程度上已经掉入了工具理性的陷阱。
每天我想的都是怎么更快、怎么更高产、怎么用AI解锁新的效率技巧。

而当我把所有注意力都放在了手段上，却忘了问自己最根本的问题：我提升效率，到底是为了什么？

原本效率应该是为了让我们有更多时间享受生活，但提升效率本身却变成了目的，而手段却被当成了终点。

更可怕的是，AI给了我一种错觉，让我以为自己可以做所有事情。
能10分钟写完的文章，就绝不会允许自己花一周慢慢打磨；能一天做出产品，就绝不会允许自己休息半个月。

当老板不再给我定目标，我反而成了自己最苛刻的雇主。

把AI带来的效率红利，全部转化成了更多的工作、更高的目标、更满的日程。

就像韩国哲学家韩炳哲写的《倦怠社会》，他说现代社会最大的问题不是别人压榨你，而是你自己压榨自己。

而且这种自我剥削，比外界的压迫更可怕，因为它让你心甘情愿地把自己榨干。

心理学家契克森米哈赖提出过一个概念叫心流，也就是人最核心的幸福感，来自于全神贯注投入一件事的过程。
当挑战和能力刚好匹配，你在一步步解决问题、创造内容的过程中，会获得沉浸式的快乐。

但AI剥夺了这个过程，它直接给你结果，让你跳过了所有创造的环节。
但恰恰是这个过程，才是你成就感和幸福感的来源。

还有一个问题，可能更普遍。
很多人用AI不是因为喜欢，而是不得不用。

你以为这是自己的选择，其实是被整个行业裹挟着往前跑。
当所有人都用AI把效率提升10倍，原来的行业标准就从1倍效率变成了10倍效率。

你不用，就会被淘汰；你用了，也只是刚好达到准入门槛，没有任何优势，反而要付出比以前多得多的精力。

就像高速公路上的车，所有车都提速了，最终结果不是所有人都能早到目的地，而是整条路都陷入了更严重的拥堵。

所有人都更累了，但没有一个人是赢家。

读到这里，你可能会觉得我对AI的态度很悲观。
其实不是的。
我只是想说，下一个十年，AI肯定会越来越强大。但这恰恰给了我们一个机会，去重新思考什么才是真正重要的事情。

而这些东西，和速度无关，和效率无关。
它们只和你作为一个活生生的人，对这个世界的爱和体验有关。
这才是AI永远无法取代的价值。

我周末又重温了一部非常经典的纪录片，叫BBC的《人生七年》。

这个系列从1964年开始，每隔7年就拍摄一次同一批人的生活，从7岁一直跟踪到现在他们60多岁。

其中，关于纪录片中苏珊的故事很想跟你们分享一下。
除了她以外，纪录片里还跟踪了另外两个同样工人阶级出身的女性，杰奎琳和林恩。

她们三个人起点差不多，但最后的人生走向却完全不一样。

苏珊读的是职高，年轻时感情工作都不太顺，离婚成了单亲妈妈。
这样的起点和经历，在很多人眼里可能后半辈子很难有什么翻身的机会。

但苏珊的后半辈子却实现逆袭，从大学行政处做助理，一步步升到主任，中年成了管理层。
49岁还找到了同阶层的优质伴侣一起买房，实现阶级跨越。

很多人可能会觉得，学历或者伴侣才是实现阶级跨越的核心要素，但我并不完全赞同这个观点。
当然，不是说学历不重要，而是到了一定阶段以后你会发现，真正拉开差距的，是你在关键时刻做了什么选择，以及你用什么态度面对那些选择带来的结果。

我先来说说另外两个人的故事，你就能明白苏珊到底做对了什么。

先说林恩，她是三个人里学历最好的，考上了文法学校。
文法学校相当于当时的重点中学，按理说她应该是最有机会上大学的那个。

但后来因为考试发挥不好，或者家里经济原因，最终没能上大学，做了图书管理员。

听起来也还行，至少工作稳定。但问题是，这个工作缺少上升空间，公共服务领域预算经常被削减，她的健康又出了问题，整个职业生涯就很被动。
更关键的是，她很早就接受了自己的命运，不再争取了。

杰奎琳21岁的时候就在银行找了份稳定工作，然后结婚买房。
但35岁时，她离婚了，虽然有政府救济金，但她的职业却一直停留在基础岗位上，没有任何突破。
到后面，她一直靠政府救济金过日子，晚年住公租房。

所以，苏珊她到底做对了什么？

首先，她始终对自己的人生有规划，能看出来她是一个主体意识非常强的女性。

7岁的时候她说想长大后结婚。
但14岁时她说的是，希望以后做自己喜欢的事，对过去没有遗憾。
21岁时她更加明确自己的目标，要先发展事业再考虑家庭。

你会发现，她在长大过程中，目标一直在变得更清晰，更有主动性。

反观杰奎琳和林恩，她们更多是被动接受生活的安排。
林恩考上了好学校但没能继续深造，杰奎琳找到了稳定工作就早早结婚，把职业发展建立在婚姻稳定的假设上。

这个差异在当时看起来不大，但影响非常深远。

第二步，她非常懂得在关键时刻做选择。

苏珊21岁时在旅游公司工作，积累了组织和沟通能力。
28岁结婚生孩子后，为了照顾家庭放弃了高薪工作，偶尔做做兼职。
这段时间看起来是在后退，但她并没有完全放弃职场。

42岁离婚后，她做了个很重要的决定，重返职场。
在这个时间点，她的孩子已经大了不需要全天候照顾，她自己也积累了足够的人生经验和社会阅历。
而且，她并没有被单亲妈妈的身份困住，而是把这当成一个重新出发的机会。

换句话说，她一直在为自己的职业发展留余地。

第三步，她建立了跨越阶层的社交网络。

苏珊经常参加一些不同场合的社交活动，并接触到了中产阶层甚至更高层的人。
后来她能顺利进入伦敦大学行政系统，就是通过这些关系推荐的。

法国社会学家布迪厄有个理论叫文化资本，说的是你谈论艺术、文学、政治的能力，这些能力是中上层社会的隐形门槛，但工人阶级通常缺少这个。

但苏珊通过酒吧社交和后来的大学工作环境，慢慢补上了这一课。
她能和不同阶层的人聊天，参加小剧场演出，培养了文化敏感性，这些都是她能融入中产阶层的重要支撑。

最后，还有一个容易被忽略的因素，就是原生家庭。

苏珊的父母虽然条件一般，但性格开朗乐观，在她的选择上比较尊重和支持。
这种环境让她形成了积极安全的自我意识，相信自己是有能力、有价值的。

当她婚姻失败成为单亲妈妈时，父母能及时给予帮助。有了后盾，她才能专心发展职业。

当然，个人特质也在整个过程中起了很大作用。
苏珊在纪录片里被形容为整部片子里活得最快乐的人。即使在最困难的时期，她也保持乐观，不把沮丧情绪传递给孩子。

正如纪录片中苏珊所说：生活中的经历都有可能改变你，也许你的出生决定了你的阶级，就算永远无法进入上流社会，但你可以融入这个圈子。

实现阶层跨越其实不只是经济地位的提升，更是生活方式、价值观和视野的全面转变。
在这个过程中，个人的主动性和策略选择往往比外部环境更关键。

苏珊的成功源于四个核心因素：对职业的持续规划、跨阶层的社交网络、家庭环境的支持加上个人特质、以及对社会资源的灵活运用。

这些因素看起来很复杂，但归根结底就是一句话：不要被当前的处境困住，要相信自己有改变的可能，然后主动去创造机会。

当然，我们也要承认，不是每个人都能像苏珊一样幸运。
她遇到了支持她的父母，赶上了伦敦大学推行平等政策的时期，还有英国福利体系提供的保障。
但即使考虑这些外部因素，她的主动性和策略选择依然是成功的核心。

所以下次当你觉得人生已定，没有什么改变的可能时，不妨想想苏珊的故事。