硅谷AI创业者开发自动迭代系统 助一人公司用低成本Token撬动十倍商业变现

硅谷AI创业者开发自动迭代系统，助一人公司以低成本Token撬动十倍商业变现 肉身对抗AI注定失败，普通人应通过构建一人系统沉淀技术复利，将AI从降本增效工具转变为创造行业增量的核心杠杆。 播客深入探讨了2026年中期硅谷的AI技术狂热与华尔街叙事转变，指出大厂正在全员精简并迈向AI协同范式，导致顶尖研究员也陷入失业焦虑。嘉宾Nathan分享了实测Claude Fable 5的自主能力跃迁，并结合自身连续18周开发AI产品的疯狂实验，详细拆解了如何利用AgentOS系统、自动化广告和GEO优化来跑通OPC一人公司的商业闭环。节目最终强调，在AI全面“做空”个人价值的时代，普通人必须通过构建“一人系统（OPS）”并沉淀行业认知，将底层Token加工为高溢价服务，从而实现自我复利进化。 2026年中全球科技市场剧烈震荡，Meta通过出租冗余算力将华尔街的Capex质疑转化为新增长预期，推动股价持续走高。 (3:08) 硅谷一级市场融资门槛大幅拉高，资金集中流向New Labs和AI Agent应用；顶级大模型研究员虽身价过亿，内部却弥漫着被AI取代的恐慌。 (6:58) Claude Fable 5在长周期发散任务中实现自主性质变，结合Agent脚手架系统可使单人开发部署MVP的时间缩短至两三天。 (18:15) 内容行业出现品牌派与流量派分化，前者依托人际信任建立溢价，后者则利用低成本AI规模化生产跑通蒙特卡罗概率变现模型。 (28:05) OPC（一人公司）实践者构建出涵盖系统、产品与商业的三大支柱闭环，利用GEO与自动化迭代实现个人商业能力的10倍杠杆与自我复利进化。 (60:20)

进击波财经主理人沈帅波与硅谷AI Builder Nathan指出，在AI大模型与算力爆发推动下，传统依赖人力规模的组织形态正在坍塌，个人借助AI Agent构建“一人公司”（OPC）与“一人系统”（OPS）正在成为新商业范式。然而，AI发展的关键壁垒在于能否跨越Token经济的真实变现闭环，从业者需完成从存量裁员内卷到增量复利的认知切换。 算力狂热下的大厂组织精简与就业分化 沈帅波与Nathan指出，2026年年中全球科技资本震荡，但硅谷对AGI信仰依旧高涨，算力竞赛拉动了半导体及数据中心基建的爆发。与此同时，大厂招聘通道极度收窄，名校计算机系已有30%至40%毕业生面临毕业即失业；顶尖大模型预训练研究员虽享有上亿美金级别的薪酬溢价，却同样承受着被自进化AI替代的降维焦虑。 科技巨头与初创企业正在疯狂推进全员精简，过去需10人负责的产品线缩减为1至2名AI Native员工协同数十个Agent。以Anthropic为例，其内部超80%代码由AI生成，周例会时长控制在30分钟以内，技术迭代周期从数月缩短至按周甚至按天交付。 Token价值闭环与新商业增量模式 (55:00) Nathan剖析指出，当前AI产业从英伟达售卖GPU、数据中心提供算力、模型厂商批发Token，到独立开发者加工服务，本质上都在逐层“倒卖Token”，但终端能否创造超额财富的商业闭环尚未被完全验证。为打破泡沫假象，他为自己的产品设定了严格标准：将10元成本买入的Token加工成100元的服务，并协助最终客户创造1000元经济产出，例如通过Agent自动化托管系统在半年内将传统租赁房源入住率从70%提升至90%以上。 随着OpenAI设立FDE（前线部署工程师）等跨界岗位，AI咨询不再交付空洞PPT，而是直接交付由多个Agent构成的实操落地系统。商业沟通逻辑也从帮助客户裁员节流的存量思维，转向“为企业提供1000个AI员工做大蛋糕”的增量思维。 OPC一人公司的百倍杠杆与三大支柱 (60:00) 借助新一代模型在长周期发散任务上的自主探索能力，软件MVP的搭建周期已从数人协作数月压缩至个人两到三天完成。Nathan分享其实践经验：他曾连续18周每周独立上线一款AI产品接受市场检验，目前一人借助30多个Agent同时维护18个在线产品并兼顾多条业务线。沈帅波据此进一步提出超越公司的“一人系统”（OPS）概念，强调高频输入输出的自我进化。 Nathan将支撑OPC运转的底层逻辑总结为三大支柱：“系统”（System）负责沉淀代码架构与技术复利，“产品”（Product）负责连接前端并解决用户痛点，“商业”（Business）负责变现以提供健康的现金流。通过由AI自主完成痛点识别与方案部署的“循环工程师”（Loop Engineer）机制，配合生成式引擎优化（GEO）获取AI对话流量，创业者无需在早期背负招人与融资压力。 概率思维下的内容博弈与量化降维 在内容与二级市场交易场景中，人机博弈正加速分化。广义内容产业分化为追求品牌溢价、依赖创作者高阶洞察与信任交付的“品牌派”，以及利用AI低成本走量、依靠蒙特卡罗概率模型批量分发以实现投流变现的“流量派”。沈帅波总结创作者通常会经历从抗拒、依赖到坚守人类核心价值边界的互动四阶段。 在资本市场，全球每日已有30%到40%的股票交易由无情绪的量化AI接管，对传统游资构成降维打击。Nathan搭建的由情绪与统计分析模型驱动的炒股Agent，在10万美金模拟盘中经历半导体回撤等周期波动，最终跑出18%的稳健收益率。沈帅波认为AI发展本质上是在做空个人的纯时间价值，个体唯有主动加注并建立协同系统，方能对抗被时代淘汰的风险。 播客总结强调，争论AI是否存在泡沫已无实际意义，不适应趋势者将站在时代的对手盘上。大厂招聘收窄正倒逼年轻人走向轻量化创业，但OPC能否成功，不仅考验个人的自驱力与垂直行业认知（Domain Knowledge），更取决于能否在行业尚未形成共识前笃定押注并持续深耕，最终通过系统沉淀出穿越周期的复利价值。

[6:58] Nathan: 在硅谷弥漫着一种担忧和恐慌的情绪……反倒这些最顶尖的研究员，每天都在担心自己的工作不保，有可能会被 AI 所取代掉。普通知识工作者的焦虑大家能想象，反而最顶尖这种研究员有更多的这样一个焦虑。 [42:20] 沈帅波: 肉身对抗 AI 是注定失败的，AI 的发展本质上就是在做空你个人的价值。对抗这个做空，你就必须要有一部分的资金参与到 AI 的交易里面去……我们永远要在对的方向上加注，才能抵消掉这个方向对我们自己的做空。 [49:00] Nathan: 我做产品的标准就是：我花 10 块钱买的这个 Token，我要花 10 倍的钱把它卖出去，也就是让用户愿意花 100 块钱来买我加工后的服务；而用户用了我的系统后，必须能在他的行业里创造出 1000 块钱的经济产出。 [55:00] Nathan: 我现在给你 1000 个具备本科生素养的 AI 员工，你会用他们来做什么？ [59:00] 沈帅波: 听你说的，我都想试试你的 OPC 系统了，成为一个付费用户！ [65:00] Nathan: 后来我发现，我花一周的时间去问人，不如用 AI 在一周之内把东西给跑出来，然后直接扔给市场和用户去验证。 [69:40] Nathan: 如果你是看到了这个浪潮已经完全来了，或者周围所有人都说要做这个事情的时候，其实就已经晚了。你必须在周围还没有人在做、甚至没有人看好的时候，意识到它的价值并提前去布局、去深耕。

[0:00] 我花了一周的时间去问人我不如用AI一周把东西给跑出来然后让市场上用户去验证这个事情他到底值不值得做如果你是看到了这个浪潮已经来了或者说周围的问题说要做这个事情的时候其实就已经管了Hello大家好欢迎来到我们的节目我是孙阿波这是一档由竞技波财经出品的播客节目我们关心商业的趋势商业的未来也关心我们如何在这一个商业的时代更幸福更快乐的生活hello大家好今天这一期节目也是一次跨国的录制那么今天来了一位新朋友是我们这个硅谷洞察局的主理人Nason那么听名字我们就知道我们今天要聊的是AI科技以及硅谷视角和国内视角的一些碰撞可以这么说实至2026年的年中整个科技产业出现了一些分歧因为最近的股市非常的波动整个市场呢已经到了我们所谓的这个考验信仰的时刻了很多股票很多最头部的科技公司一天的波动可能就有几千亿那么股价的波动呢可能是在15%以上这是一个非常宽幅的巨量的震动那么也有很多观点比如说最近说Meta要出租算力引发了巨大的恐惧那么所以呢就是说我们不得不又要找到我们在硅谷最前沿的朋友一起来从不同的视角探讨一下现在到底发生了什么AI的世界科技的世界要走向何方那么欢迎我们的新朋友Nason嗨大家好嗨波沃老师好今天也是我们的一个串台节目然后也很高兴能够来这里跟大家一起去聊聊当下硅谷AI以及科技的一些发展我可以做一个简单自我介绍就是我叫Nason我现在在硅谷一线做AI的Builder然后探索的更多是可以去自我进化的这样的agent的这样的一个系统然后我自己也亲身在体验验证一条路就是我们现在说的OPC艺人公司同时我在做硅谷洞察局的播客然后今天也是很高兴能来到波波老师的播客节目跟大家一起来谈谈AI我其实也很想听听波波老师从这个硅谷洞察局的播客然后今天也是很高兴能来到波波老师的播客节目跟大家一起来谈谈AI我其实也很想听听波波老师从经济还有国内的视角来看待当下科技的变化以及它对于股市对于市场的一些影响所以今天也是非常高兴的跟波波老师一起来做这一期的节目今天我也很期待因为我们Nason是08年就到了美国开始工作学习所以它其实是非常有硅谷视角的它跟我们在国内看硅谷还是非常不一样的所以就是说第一个问题我想问的是此此刻硅谷到底是狂热的还是怎么样的一个状态呢我觉得可能分两块来讲一个是可以从技术角度来谈一下硅谷大概对于AI的这样的一种状态另一个可以从这个视角来讲因为现在所有的这些股市也好各种这样的一些市场的波动也好都离不开AI我觉得从技术的角度上来讲的话硅谷基本上是属于可以有世界领先的模型叫Sota模型Sota模型的话大家可能看到OpenAI的GPT 5.6然后包括Anstotropic Cloud新出的Fable 5然后包括Googl这个DeepMind我觉得都是在科技上对于AGI对于科技的探索是有很强的这样的信仰所以说各个公司来讲的话还是想突破AI的这些边界然后来达到或者实现我们所谓的这种AGI的这样的一个时代吧那背后来讲的话就会产生很多产业上的一个影响那大家可以想象一下就是我们现在做这种AI的技术基本上就是三件事情一个就是这个算力然后算法和这个数据那算力的话其实现在就很影响我们现在半导体的这个行业因为现在算力第一个是说我们要电然后有很多这个基建第二个话就是我们要卡我们所说的这个GPU这个卡那GPU它的整个这个生产面呢背后又需要很多的这些存储方面的这些产品包括我们说这个HBM包括大家可能看到现在比较火的这种股市像 Hynix,然后还有我们波罗,这些其实都是和AI爆火之后这些带动了产业链的一些蓬勃发展,都是非常息息相关的。所以说你可以去理解,从技术的角度上去看这一波AI潮流的话,大家都是想要去争算力,获得更多数据,不断的提升算法。 [5:00] 然后让这个模型急速的去进化甚至是去超越人类的智能那完成这件事情的话背后这些产业必然受到很强大的影响这也是为什么说大家看到很多股市的波动包括刚才波波老师有提到说Meta最近也放出这个话来讲说要去进军算力的产业因为之前Meta也是投了很多很多的资金去建这种Data Center就是我们这种算力的中心然后当时华尔街可能也觉得Meta虽然是通过AI有很多这种技术或者广告收入上提升但是他每一年所花的投入变得越来越大华尔街就会觉得说叙事最终的投入到底有什么产出呢之前华尔街就很质疑Meta这样的一种做法然后对于股市上来讲的话Meta一直也是大概之前所说的七姐妹当中可能近前一年到现在涨得最少的一个但是后来Meta抛出了这样的叙事说我们现在虽然花很多钱做算力我们算力如果冗余的情况下大家不用担心我们可以去卖这个算力因为现在大家都是缺算力的一个状态比如说Meta的这个算力先把自己的模型给训好然后训出来多这个算力再可以卖给其他公司那一下子华尔街叙事就变了那是有了一个新的这种增长的收入是不是要跟这些云厂商去争这样的一个市场那我们也看到就是前段时间麦塔的股票也突然涨了一波今天应该持续在600左右吧但是跟相对于讲他之前的股价来说已经是提高了非常多所以说大家可以看到我觉得就是从一个市场角度去理解这个市场的同时其实你也要去关注背后的这个技术的一个变革和一个变化并且去体察到说这个技术的变化会带动哪些产业去进行一个发展那我觉得半导体数据中心包括我们说的这些什么光传输这些其实都是因为AI这一波所带起来的一个市场的变化所以说大概我是从这个角度或者从硅谷这样的视角来看待技术和市场之间的一个欧合其实我刚刚是想问的是一个很具象的体感就是说现在大家的薪资水平以及说这个融资状况就是我指的不是最头部的厂是创业者的融资状况这种市场氛围是怎么样的现在我个人的感受来讲的话比如说VCR或者投资的这些方其实还是很愿意去投钱的但是投钱的这个标准也会感觉就是随着这个技术的发展会变得越来越高比如说像Changebee刚出来的时候可能很多人去拿一个PPT或者是有一个想法就可以去融钱然后通过买卡或者是招人的这个方式然后把整个的这个公司给团起来那到现在为止的话给我感觉就是融资的氛围其实还是比较强就投资人还是有很强的这个投资的意愿也分几个不同的领域我觉得现在可能当下比较火大家先说New Labs有很多这种researcher以前在比如说OpenAI或者Google工作的这些高级研究员他们愿意出来创业但是他们想走一条可能跟这种传统这些大厂或者这种OpenAI不同的这样一个路线他可能会想说我有一些新的探索的方式新的一些技术我愿意去做这个时候很多投资人都会愿意给他钱然后让他们来去做这个事情因为他们其实也是去赌说走一条不同的技术路线也许能够实现这个AGI那一旦实现这个AGI的话就是像说超越人类智能的AI那他的收益或者是各种市场的占有应该是非常强的我觉得就NewLab新的这种探索这一波其实能吸引到很多投资人的这些关注然后包括前段时间Meta的一个研究员出来之后跟其他研究员一起去创业我们说Recursive的这个Lab他们其实也就融得非常好当然他们也是更多是想去看探索这种自进化的这种AI系统或者这个模型下一个训练的范略究竟是怎么样的所以这块我会觉得说在硅谷融资的氛围会比较强那另一块的话其实就是说从产品来或者从agent的这个角度就是怎么样让AI变得更加实用我觉得这一部分的市场也非常火热就大家说这种AI agent现在来讲的话因为基础模型的能力变得非常强那它带来的一个效果就是AI可以去跑很长的这种任务就是很长很复杂的这种任务比如说以前来讲大家用AI都是一个对话的一个系统像XGBT你跟他说一句话他答一句可能更多是帮你做一些信息的检索那现在到agent的这个时代或者说Anthor Shop有发布Operus 4.5之后大家发现这个Agent真的能够帮我们做很多时事甚至开始产生的一些可以自我去进化那像最近的话就可能比较流行的一个训练模型的一个方式就是说不是靠这种researcher或者研究员去训练这个AI而是让AI自我的去训练自己这个可以联系到就是前段时间大家可能会 [10:00] 看到一些新闻刚才波老师也问了就是这个薪资水平怎么样我们可以看到顶尖的这个researcher他的这个就我们说这个包啊可能都已经超过了一个顶级的这个球星他的这个转会费那可能都达到了上亿美金这样的一个级别所以说很多硅谷大厂都是在增强这种有经验或者是有能力的这些研究员让他们能够加速自己的模型训练的这个速度其中就是讲GPALIA就是花钱去买时间你可以想象那训练模型的时候很多这些大模型的训练如果技术训练的话可能至少是三个月以上就pre-train的就是前训练的话大概三个月以上才可以完成然后在这个过程中会有很多这种knowhow如果比如说一次训练出现了问题的话那你可能就是几万张卡几万张GPU就放在那闲置了或者出现问题没有办法去使用那这个时候你每天可能都上百万美金的这样一个cost那这样去理解的话你可以想象这些研究员创造出的价值或者说他有过这个经验训练大模型经验他能够很好的帮这些大厂或者想去追赶SOTA模型的这些大厂可以很快的去提速所以说他的创造价值来讲的话其实是跟他的薪资相匹配的现在比较有意思的一个点就是研究员的价值其实也随着AI能力的增强它在慢慢的减弱因为大家发现当训练模型的范式形成之后它其实是有一定的一些规律和规则在这里然后再一个大家想去探索的就是说我们怎么样让模型自己去找到进化的方向然后自己去训练自己比较有意思的一些点就是现在很多时候在模型训练过程中我们会让模型自己去monitor或者自己哪一些不同的这些基准benchmark不好的这些地方之后他就可以自己上网去搜索或者是在一些数据空中去搜索你给他各种资源然后去寻找我缺哪些数据我怎么去补权这个数据以前可能是你要花钱去买这些高级量数据但是现在随着模型能力的提升模型自己就可以生成这样数据再让他去循环去使用然后不断的去进化自己所以你可以看到从大的角度上来讲的话VC的市场投资的市场很看重这种前沿模型的这种进步很看重agent的落地的这种应用然后包括我们所说的就业市场研究员的薪资水平其实还是处于一个接近顶点但是慢慢在滑落的一个过程因为当他们产生出了更加智能的AI那研究员自己本身的能力其实也可以一部分被AI所取代就比较有意思的就是我一个观察现在在硅谷弥漫着一种担忧和恐慌的一个情绪并且这种担忧和恐慌情绪不是说处在研究高层或者处在这个技术高层的这个人没有这种担忧反倒是这些最顶尖的研究员每天都在担心自己的这个工作不保然后有可能会被AI所取代掉我觉得这点倒是比较有意思不是说大家想象就是说普通的知识工作者会有这种焦虑反而最顶尖这种研究员有更多的这样一个焦虑这可能是我大概在硅谷这段时间所看到的一些的一个感受就现在美国这个大厂尤其是Mega7它到底是在裁人的还是在继续招人的我个人的感受就是说人是会变得越来越精简最近我看到就是比较激进的可能比如说像Meta或者是一些startup他们其实更多的是在精简自己的团队我的一个观察就是因为AI的能力变强了然后agent又可以做很多的事情像平时你在工作的过程中有很多这种workflow都完全可以让AI去取代然后以前来讲的话你可能比如说招个10个人的团队他去做一个产品线现在来讲的话你可能就只需要一两个人然后这一两个人可能会带几十个agent去把这个产品线就给撑起来你可以想象一下相当于你以前要十个人做的事现在一两个人就可以去做那可能至少有七八个人就是不需要了那他可能会把最AI native或者是最懂得使用AI agent去提效去探索更新的市场这些人给留下来那包括像我在OpenAI或者是AnswerTrope的一些朋友就是我跟他们聊他们平时的工作状态也是非常有意思他们其实基本上在公司是不开会的像是超费我有朋友跟我讲说你一周最多开多长时间会从他个人角度一周大概不会超过30分钟也就是一周上班他大部分时间是花在自己跟AI去一起协作一起去完成工作上而不是跟人去更多去沟通去交流因为你可以发现人和人之间去align是有很多fraction就我们说这个摩擦特别是在大厂的时候或者越大企业每个组啊每个奥格之间都会有自己的一些想法然后又有各种这种politic就是这种政治上的一些问题对吧这个事是你做还是我做或者你负责这一块的时候你多做了可能会有人不高兴然后你少做了可能又有一些人不高兴因为我之前在大床工作你会发现你很多时间是在人和人和团队和团队之间这个沟通上然后要让每个人 [15:00] 都能达到一个满意的效果你就会需要花很多的时间去开会现在来讲我感觉这些新型的企业或者更加AI native的这些企业它就去减少人和人之间的fraction然后去创造一种系统能够让人和AI更好去协作并且能够急速的扩大产出举个例子大家可能都有用过Cloud CodeSortback的这样的一个产品它现在迭代速度已经是按周去迭代了或者甚至是有的时候是按天它release其实就已经是可能一周就有两三个这样的一个release就跟正常你去run一个这么庞大一个产品或者是几百万上千万人在用的这样的产品就是以前可能要几个月才会有一个release现在可能几天就有一个release你可以发现它这个迭代的速度然后包括它最近也讲到说他们Anthorotropic内部80%以上的这个代码基本上都是由AI完成的也就是说Cloud Code的这样的产品或者是Anthorotropic的自己的模型都已经开始自我去迭代了然后包括Cloud Code的创造者,创始人也是Trogan的内部的Boris他在几个月前就讲说他已经半年没有自己去手动写代码完全都是AI去帮他去写代码这样的事情所以可以看到从产出上来讲的话他是人通过AI通过agent的得到极大的一个提升然后对于公司来讲的话因为市场其实并没有增速那么快因为特别是这种传统比如广告业务搜索业务它的市场也就这么大它每年增量可能也就是缓慢的这样一个增加它的效率提升之后它其实没有办法通过极大效率去获得更多市场对它来说下一步可以做的事情就是我可以去降本增效可以通过砍人或者说减少招聘的方式能够让他的整个finance的报表每个季度的这样的一些财报能够更好看一些针对你的问题来讲我觉得大厂也好越来越多大厂越来越多stub其实对于人的数量要求会越来越少但是人的能力或者怎么跟AI协同能力的要求会越来越高包括现在我看到很多创业比如说YC美国硅谷这边可能比较知名的这种incubator孵化器的这样一些公司他们每个季度就是说去招的这些创业者可能也就基本上一到两个人甚至可能大部分就是一个人就直接去通过AI做一个创业项目然后融资然后不断地去把它跑下去所以你可以看到就是这个变化其实是非常明显的确实啊尤其最近Anthoropic的这个Fable 5还是引发了很大的市场的几种声音吧一个是要防止中国人用这个站在美国人的视角尤其美国政治的视角第二个呢就是说其实国内也有很多反对的声音因为觉得它大幅的挤压了大家的工作以及生存空间我记得谁提出好像是OpenAI提出说每一家企业都应该拿出5%的股权放到国民共同基金里面去然后给大家分钱不然这个值几家就业和收益只有那几个人赚到钱这是不对的这样的世界是不可持续的所以这里我想问的是你自己用了这个最新的模型吗你的低感是什么呢我基本上完全是用这个Fable 5来做我自己的一些业务和事情因为我自己现在是一人公司了我其实一天的工作也就是我一个人面对三十几个agent然后either是我叫他们干活或者是我去设定他们自己去干活的这样的状态然后我最大的一个体感就是我从OPRES 4.8就之前的这个搜导模型转换到Fable5的这个模型我最大的一个体感就是它的自主性变强了就是有些人可能在用Fable5的时候并没有觉得说它比那个OPRES 4.8有强很多我觉得这个可能Depends on就是你让他做的一个事情就如果说他做的这个任务是我们叫做Long Horizon就是他需要花更多时间去完成的比如说以前Operus 4.8要花半个小时才能跑完一个复杂的一个任务比如说帮你发Social Media找到最火的话题帮你跟什么用户互动类似这样一些复杂的任务的时候他可能更多的是按照你的一些指令按照你的一些设计去把这个任务给完成了然后中间碰到问题他可能有的时候就报错或者不想着怎么再去找一些新的行法去解决但是现在面对这样的一些复杂问题Long Horizon的这些问题我会发现Fable 5他能够更加发散和Creative就是更加有创造力的去想这个问题的解决方法就像以前你可能雇了一个员工他可能是一个本科生的这样的水平一手把手教他把这个事情做好你可能要教一遍两遍他才能上手说我现在可以自己去做然后他可能还不一定会发散他可能只是说我告诉我这些事情我就只能在这样的范围内去进行一个探索让有新的问题出现那时候我可能又要来问你或者是又要你来做这个指导但是非波范围给我感觉就是我可能更少的去指导或者是去纠错他所做的事情然后他可能会耗费更多的 [20:00] 多了一个token因为现在Fibro5还挺贵的结果Max的plan可能跑个一两个小时就已经耗了一半的这样的就是一周的所有的那样的token量但是他给到我的结果我会发现包括我看他后台这些log他具体怎么去解决这个问题我会发现他会愿意去尝试更多新的方法甚至有这种欺而不舍这样的一个精神然后能够自动的自主的去探索这个事情所以说我会发现Fibro5我个人感觉它更好的用武之地在于什么地方在于那种就是说你希望AI能够自主去探索自主去解决问题的这个领域你完全就可以交给它让它去做如果说一些传统的你需要既定的一些工作流你可能让Operus 4.8去做会好一些因为它可能更加经济实用如果你把这些东西都写成Skill或者做成Memory或者做成一些Harness的一些系统就是这个交手架让它去用Operus 4.8其实能够用得更好但是如果说有更加创造性的发散性的自主性的这种问题你交给非波发表座他能够给你很多意想不到甚至能让你眼睛一亮的一些结果那我们聊聊这个OPC因为我个人其实一直不是特别看好OPC的我在之前节目里也聊过但是因为你是做OPC的我的不看好并不是说我对这个形式都不看好而是说我认为有的形式是不适合做成OPC的但我相信这世界上一定是有一些业务形态是可以的所以我们想探讨一下你的OPC到底是个怎么样的形态OK因为我之前知道你有出过一本书应该是我之前叫开个小店对吧有这样的书我其实没有读过那个书但我大致看了一些介绍我感觉你更多是在讲个人创业的这种可能的路径其实我somehow会觉得说你会更加看好OPC这个领域因为你之前有做过很深入的这方面研究和调查我们可以放到后面我今天想听听你的观点就你刚才讲的问题来讲的话我个人做OPC其实我发现了一个最大的一个体验就是说现在一个人加上AI它可以去撬动的资源的杠杆变得越来越大简单来讲的话就比如说像对比一下就我可能18年17年就开始有做一些小的这种创业的一个项目然后当时我们想做一个硬件和AI相结合的这样的一个产品然后当时来讲的话我可能就要去拉我身边很多的这些朋友或者说有各种不同技能的一些人当时你可能需要有一个做产品的设计你可能需要有一个硬件的工程师一个软件的工程师我当时自己可能更多是负责AI模型这一块包括我们还要去找一个设计师然后可能大概要五到六个人的这样一个小的团队然后把这个产品的就叫MVP就是第一个这种常试性的这样的产品给搭出来的话当时我们将近花了三个多月的一个时间如果加上整个团队的话可能将近有五个月的时间才把这样的一个MVP第一个就是能够用起来让这种普通的用户或者这种Trial的用户去用起来现在这个事情我用Agent去做我觉得就即使是硬件设计或各种各样的这一块我觉得可以在一周以内如果是纯软件的项目可能两到三天你就可以把这个东西给搭出来了我说的不是一个小的那种Demo他是一个可以涉及大概几千人这样的一个MVP的就他有包括他的完整的前端后端服务器然后Agent Harness AI模型各式各样的这一块我会感觉到就是说当有了AI之后OPC的可能性变得更大以前可能你需要一个几人十几人创业公司可以去撬动的这种生意或者可以去承接了一些生意现在或者说做了一些产品现在你可能一个人可能最多两到三个人左右你就可以有很大的杠杆去完成这个事情所以说这是给我感觉我在探索PC过程中我会觉得我一个人能够去完成这件事情变多了效率变得急速的提升了从实际的角度来讲的话我大概现在个人的业务我包括我自己做的产品我刚刚有跟大家提到我在做一个自我进化的这样的agent的系统它不是从模型训练层面去做自我进化更多是从这种harness模型这种脚手架的层面它怎么样能够更好地去适应不同的这种最领先的这种塑造模型就像我现在用模型我一定只用最领先的模型就像Fable5这样的一些模型因为我觉得一个harness或者一个系统一定会需要去适配一个最强的模型如果你用一个比较弱的模型你可能长出来Harness的设计出来的系统就只适合那种非SOTA或者是非最顶尖的模型包括未来来讲我觉得当AGI的模型出现的时候你也需要有一套AGI的系统能让这个模型发挥最大的功效这个是为什么我BatOn整个脚手架或者Harness这块其实也可以做很多次我进化的一些设计来让这个模型发挥它最大的能力 [25:00] 这是其中一块包括我自己还在同时run 18个产品那个时候其实外的coding才刚刚开始因为我其实23年底的时候就开始用AI去让我做coding那时候还是用那种就Github上那种copilot我可能应该是比较早去探索用AI来做coding的一批人然后后面才有了各式各样比如说cursor然后包括cloud code其实在cloud code发布之前我就已经知道cloud code的存在但是anyway去年年周末的时候做了一个事情就是一周去做一个AI的产品一周迭代一个产品上线然后让用户去用第二周做一个完全不同的产品然后我连续去做了18周这样的事情之后我就慢慢在这个18周产品当中我就意识到说其实会需要有一个系统并且需要能够自我进化的这样一个系统来去完成之后产品的这些迭代不过现在我很多上线的产品或者在看到好的一个方向一个好的问题我想去做个产品的时候都不是我自己去做我直接交给我的AI agent的这套系统整个我教他agentOS这个系统让它完成自我的去迭代甚至跟我的用户去进行沟通然后当找不到用户的时候这样AI自己变成用户去用我这个产品再去不断的去进化所以你可以看到就是说这样的一个变化或者我现在所做的一个事情包括还有企业咨询包括我自己也去做一些课程方面一些培训以前来讲的话我觉得我没有AI的时候我可能就只能做一件事要么就做好一个产品要么做好一个技术上的一个突破做一个系统要么就做一个企业咨询要么就做一个课程我觉得我没有AI的时候我就只能做这一件事情但是你给你发现刚才我讲的所有事情我们在讲话的过程中我的agent的系统还在不断的去进化或者探索这样的一些产品和这样的一些方向所以我个人的一个OPC就是实践的体验来讲的话个人和AI结合能够撬动更强的这样一个杠杆能够去完成可能一个中小型团队可以完成这样一个事情这个是我对OPC当下的一个体验你从这个角度我觉得我是支持的因为我之前或者说我的一个对公司的定义之前的定义里面包括说公司要输出一个交付有个服务然后往往它会牵扯大量的人的对接人的对接力其实包含大量的信任情绪价值这种实体的接触的这些摩擦那么我认为说一个人是没有办法完成的但是你说的这些我其实还是认同的其实你看Olympus是非常接近于OPC的它是一个在没有OPC概念的时候已经做了一个极小的组织创造了极大的产值我会认为说有一些形态是可以出现的但是在我们说的传统行业这个实体产业里面我是认为OPC是永远不可能实现的我其实挺想问问你因为你做很多这种自媒体的这样的一些业务之前我其实听你播客的时候也提到就是说你现在也让员工更多去用AI用agent来帮他们去做很多的这种workflow自动化我觉得就是想问一下你在这个实际业务的这个过程中你会感受到就是说AI给你带来这个效能是你能够真正通过一个方式把它转化成真实的一个产出吗还是说这个效能只是说你感觉到它能够做很多事情但是它最终还是没有一个出口去把这个产出给真正价值化OK 这是个非常好的问题因为我也一直在探索这件事情有的时候我们会陷入一个误区当我确定我的一个站位的时候我就会陷入一个误区比如说我们大量的作者就会认为说AI的出现让它的价值变低了虽然它的效率在提升因为他会觉得有了AI有了各种各样的方式它的作为一个文字编辑的工作的价值在降低对不对当我们陷入这样的思考的时候我们就仿佛进入了跟AI的对手盘就是一个非常对手盘的抉择有一天我出去旅游我去纳布勒斯然后我用我的饮食全景摄像机拍了很多素材回来之后春节之后三个月我都没打开我那个饮食等到有一天我突然打开里面因为自动生成了一些素材然后又用AI自动生成了一个剪辑视频我发现太完美了这个视频我都不需要再进行任何的修改我就直接发在我的个人的小号上面它就满足了我记录美好生活的一个巨大的需求以及传播快乐的一个需求那一刻我就突然明白说我不是一个视频创作者而是一个个体一个旅游者一个要分享生活的人你会发现AI给你带来了巨大的快乐便利和实现了很多你过去需要再安排很多人给你剪辑弄的效果但是如果我是一个旅游博主就靠拍旅游视频为生的博主 [30:00] 我可能很反对这一些工具我觉得这一些工具是在降低我的价值这是一个我想表达第一个点就是说我们其实要跳出过去我们的生态位再来思考AI跟我们怎么共生怎么共处和做什么东西那么前几天我一直在用这个Workbody里面的叫做出版人的专家组或者叫Skills来跟我互动生成我的新书注意就是不是让他来给我写一本书而是我这本书稿已经写完了我把我的书稿的总和我发给他我让他从结构编排删减重复错误等等角度给我像一个出版人一样跟我进行互动然后他就极快地给了我很多很多反馈然后我就只需要跟一个同事进行协作比如说此时此刻你的agent正在给你跑结果此此刻我的这个也在给我跑这本书的新的版本那我会发现说你站在这个角度上他就是在给你提供更好的东西的但是如果说你说我现在希望说我告诉他要写本书然后他给我生成了一本书那我觉得这个与世界毫无争议与自己也毫无争议因为创作这个行业还是跟别的东西有一点区别的如果这个创作跟你是无关的也无所争议那其实就没有什么大的意义那第三个就是说为什么我还是认为说我们这个行业或者说整个广义的内容行业尤其是要跟地端合作的是没有办法实现真正意义上OPC的是因为当客户购买你的服务的时候其实他买的是一个人如果他只是要买一个AI他不需要找你那么这个过程中你跟他的所有的互动都是那个服务的本身所以这一部分我觉得是很难期待的那还有一个我觉得很重要的点是说在第一阶段我们的很多编辑包括我也很抗拒跟AI来互动到了第二个阶段就是说你会依赖跟AI的互动到了第三个阶段你会觉得没有AI是不行的所以一定要进入第四个阶段叫做说我要有所边界的跟AI进行内容的生产然后一定要加入人的高价值的部分如果没有人的高价值的部分其实已经失去了做一个IP的意义和价值了那就不是你那个IP了大概我的思考是这一些有一个问题迄今我们没有找到很好的方案去解决因为其实对于比如说国内有个叫做莆田系或者叫做福建邦我不知道你知不知道就是说他们指的是疯狂的批量生成内容素材和视频素材发到抖音小红书然后卖东西它无所谓内容的质量是不是有价值观有调性它其实不是做品牌的它就是一个做流量的逻辑其实内容里面就有我们说的叫做福建邦或者说郑州邦这个概念就是说内容行业里面分两类人一类是做品牌的一类是做流量的那做流量的其实他会觉得说AI很好AI帮我生成了极大的大量的80分的内容但是我们其实一直是做品牌的所以我们其实跟AI的互动一直是有拉扯的我们既要用又要有抗争又要保留人的部分在那里大概是这么一些角度我其实可以谈一下就刚才你说这几个点首先有认同部分有可能我是有不同观点的部分我先讲认同的部分认同的部分是我觉得你说的就是这个价值的这个转移我也是能够明显感受得到就硅谷来讲的话你可以看到就程序员其实是一个正在经历那种价值转移的一个非常明显的一个群体像以前你可能在硅谷招呼程序员你可能中高级程序员至少要大概30到50万左右到那个包美金啊你才可以遭到现在来讲的话对于这种程序员的需求特别是初级程序员甚至到中级程序员这个需求已经变得越来越少像美国现在很多顶尖名校包括一样斯坦福这样的学校他的这个CS就是他的这个计算机系毕业的这个毕业生可能有大概30%到40%以上的人找不到工作就是大家对于这种初级程序员这个需求变得越来越小了我感觉到他其实背后就是一个价值转移因为AI现在做这种coding啊就是写程序的事情大家用cloud code就已经能够做得非常好包括像我刚才讲的像Boris就是这种cloud code的创始人之父他也算是一个顶尖的程序员他现在大概八九个月都没有自己写程序完全是AI写程序也就是说这种AI写程序已经变得越来越好甚至顶尖程序员都不是要去写程序这个事情你可以看到就是说价值其实 [35:00] 在转移以前你可以通过写程序获得30到50万美金的这样的包现在你可能就没有办法很好的拿到这个包也许你可能要成为一个非常顶尖程序员甚至于一个AI的这样一个程序员你才可以获得更好的这样一个收入我觉得这是一个转移的过程但第二个点我可能就是有不同见解的地方你刚刚有说到这种创作者有的创作者觉得说现在我作为一个创作者我希望我能够自己去控制包括拍摄包括剪辑因为很多时候剪辑的过程中也能够体现出一个创作者的一个调性或者他自己的一个品位在里面到底怎么去组织这个镜头怎么去剪不同的这些片段然后有哪些好的炫酷的这些方式能够去呈现我觉得这个是他一个表达的这样一个过程但是我现在其实做了一个事情比较有意思就是说我现在也会去不同的地方给不同的talk然后我也需要去用我自己的social media就是我的各种的这种频道去发布这些内容我现在来讲的话我会更关注于去打磨我去做成的内容核心我做Kino更关心Kino演讲本身的内容我的用户群体是谁然后他们从哪个角度哪一个观点去切入能够让他们更好去理解然后当他们理解这个事情之后给他们带来价值是什么甚至我更想做的事情就是他们理解的这个内容获得了这个价值之后能够让他们的行为上产生怎样的一个变化能够有一些真正的这些action就是行动去产生让他们更好去探索或者更好去获得这个价值我可能会花更多时间去设计我的这个Tino的内容本身但是当Tino做完之后因为他有录屏或者是有现场的录像我会直接把录像丢给我的agent让他帮我去找内容部分中可能会产生亮点的地方比如说因为在美国我可能更多用像Exa就是Twitter或者LinkedIn或者YouTube这样的平台我会让我的agent根据不同平台的调性去剪不同的内容出来然后我同时去连了ExaLinkedIn还有包括YouTube不同的API就是它这个接口它剪完之后就直接自动去发布然后生成它的图片生成他的这些文字然后根据每个平台调性根据我内容的不同能够多面的去从不同角度去展示我的内容也就是说我现在唯一做的事情就是要把我Keynote里做好剩下所有的分发剩下所有的剪辑剩下到底从什么角度去切入跟哪个平台调性相对应这些事情我一概不管我就直接让我的Agent去跑然后去完成其实会感觉到我在这个过程的变化就是说以前我也是自己完全自己手解我也会想说有哪一个切入的这段讲得比较好怎么样去涉及它的文案怎么样去涉及它的封面能够让它变得更加有趣或者更加吸引人我现在会觉得说这个事情可能不需要我再花时间去做我应该把我更多的机密和时间放在就像你刚才讲的更高层的价值的过程中去然后我其实也经历过那种就是不适应就一开始觉得说我以前习惯于产生价值的地方现在我没办法产生价值那我的转变就是说我再去寻找或者把我的时间花在更加有价值或者产生更高质量内容这一块事所以我觉得就是说创作者本身自己其实也会需要经历一个思想上也好行动上也好的转变因为人其实都是会很习惯性的用过去的一套方法和一个想法来去看待一些事情当一个技术变革一个新的事物产生的时候我们可能也要去适应这样的一种新的技术适应这样的一种工作的方式这可能是我提的一个不同的点你说这个我很认同而且我觉得他跟我说的完全不冲突你说的就跟我剪我的旅游视频很像对跟那个很像但是我还是有一小部分的观点是说如果你希望就是说在某一个平台要实现效果最大化我觉得有的时候它除了让工具自动化它还是需要人的神来之笔因为我们是把这个东西当做工作的所以它非常需要人的介入比如说我就是卖某一个东西或者说我就是培训师然后我觉得我这些方案下对我有所帮助那其实我觉得做到那一步就可以了AI就等于解放你了对我觉得刚才讲的一个是流量派还有一个是这种品牌派就是我从一个技术或者是一个数学的角度去看在我看来可能更多就是一个概率的问题如果你可以把想象成就是你发一篇内容它能够火或者能够被大众接受的这个程度它是有一定的概率我的角度看的话品牌派在一个作品出现的时候他尽量把可以火或者可以被大众所去体察的概率就比如火的程度给拉伸了因为他通过质量让他一个视频的概率变大了正常来讲比如说1%的可能你可能火但是我现在把质量变得很高我发这个视频他可能就在不同平台上可能有10%甚至20%的概率去火当然你可能也会感受到 [40:00] 有的时候会有些玄学你可能花了很多时间去打磨的作品他也没有火然后可能不经意间去发了一个东西一个角度才就火了这可能跟平台算法或者是不同的观众的受众也有相关我觉得流量派更多讲说我其实就是靠走量我每次可能火的程度就是1%就是2%但是我试100次或者试1000次因为我可以通过AI急速的去放大我内容减少我内容制度的成本然后通过数量去取胜就像卖东西一样我觉得卖东西很合适我就是要有人去下单有人去买我只发一个视频他即使是有10%的可能会火那他这个受众可能也就100个人但是我发1000个视频即使只有10%或1%的概率去火那他可能面对受众是1万人那他的这个收益反而变得越大那他只要能够把那1000个视频的成本压缩到他可以比他那个获客或者获得最终收益的数量要低的话那这个事情在商业上来说就是一个跑得通的一个逻辑所以我背后看可能更多是从概率的角度上去解释一下对你自己炒股吗我自己属于一个不太active 的炒股的我大部分的股票可能是之前在不同公司工作的时候留的股票然后我另外一部分股票是我自己去炒所以说我可能不是一个非常active或者一个积极的一个炒股者但是我是会去炒股的我有个观点就是说首先肉身对抗AI是注定失败的所以你就等于是被做空了就是AI的发展做空了你个人的价值那么对抗这个做空你就必须要有一部分的资金要参与到AI的交易里面去这是我的一个观点就是说我这个观点并不是一个短期的什么炒哪只股票哪个股票最近好而是说从长期来看这是我们个人价值降低的过程中对抗的一个方式所以这是我一直参与这个股票投资的一个理念就是我们永远要在对的方向上加注它才能抵消掉这个方向对我们自己的做空这个投资理念还挺有意思因为你说你不是特别的active在这个股上投资上但是因为硅谷又是最前沿你不会受到这种情绪的波动影响吗你不会产生那个FOMO吗我个人来讲的话就是对于金钱的追求的感受是比较平和的我的金钱观就是说当我需要有这个资源来完成一件事情的时候我会想方设法去获得资源不管是钱还是人脉还是一个方法一个途径还是一个技术但我可能不会说当我没有一个念想一个意识要用这部分资源的时候我觉得我就可以把它放在那当我需要的时候我再去拿我可能是这样的一个观点因为我自己之前也是半导体领域工作过大概在这个领域也有大概八九年的时间然后我之前也有一些人脉一些朋友也是在这个领域所以半导体开始火之前其实我大概就已经知道了然后周围人也跟我说赶快去买Sandisk赶快去买Hinex赶快去买Micro但是当时我其实并没有觉得说我一定要借着这波潮流去做这个事情我感觉就即使我没有抓到那一波的红利我自己的心态可能也是更加平和一些的然后我其实现在探索比较有意思的这个点或者说我愿意花时间去做的一个事情就是我现在在做一个agent因为我自己平时就像刚才讲我有很多这个业务要去做产品啊咨询啊课程啊其实我自己因为炒股不active我在想我能不能做一个agent帮我去炒股所以我大概从4月初的时候就开始跑这样的agent让他可以去抓取各式各样的这种信息然后通过信息来去分析这个股票市场的这样的一个情绪就他有个情绪分析的这样一个模型然后还有一个统计分析的模型因为在我看来也是不成熟的一个想法就给我感觉炒股这个事情就有点像一个蒙特卡罗的这样一个概率就当一个事件发生的时候你去预测这个股票涨跌的这个可能性大概是多少就比如说一个公司公布了一个财报另外一个公司公布了跟他这样的一个合作我们之前叫NVIDIA可能跟很多这种半导机企业都会产生这个合作一旦这个新闻爆出来的时候头几天的时候市场没有反应过来这个时候你去买的话可能等市场反应过来你就可以赚一笔但是anyway我其实现在想的就是说通过一个技术的角度看看AI在炒股这个事情上它能不能通过结合这个信息结合不同的数学模型统计模型然后再加上大模型自己本身的一个逻辑分析和一个理解这个能力它能不能去做出还不错的一个策略不一定说让你三倍的赚钱但至少能够让你平稳的去有一定的收入用的是一个paper money就美国有很多股票它就是你可以不用争钱但是你拥有的是真实的数据我大概用这个paper money的话现在今天的话应该是跟我4月份比我大概给了他10万美金都是假的这个钱但让他去跑真实的市场今天 [45:00] 为止的话我可以看一下现在是到了18%的收益然后他有经历过周期的上下他不是说因为很多这种做经验朋友也去挑战我就挑战我说是不是因为这个市场都要往上走你不管买什么都可以去找他其实也经历过一些波动包括伊朗之前政局的动荡包括AI和半导体行业之间的这种一些波动所以我觉得在波动过程中它有有时候sell的一些决定然后帮我止损然后同时可以获得一定的这样的一个收益然后我觉得这个过程中我慢慢感受到就是AI炒股这个事情其实也变得不一定说是让大家觉得特别要去用AI炒股就是让我觉得就越来越靠谱一些就之前我可能会觉得就是说这个事情就相当于一个玩具我就试一下看看它有怎么样结果但是我现在经过这个几个月这个尝试之后我发现它其实在制定策略的时候在根据市场的情绪波动的时候在根据数据模型给他这些答案的时候他能够做出一个比较正确的决定然后我觉得其实还有更大的一个点就是你正常人肯定不能够24小时特别是你如果有工作或者有其他事情要去做你可能不可能24小时去订阅股票如果你不是基金经理你不是就是别人花钱让你来来做这个事情的话我会发现你现在设计agent的系统像我现在可能基本上让他每半个小时就去跑一次市场的调研或者这种分期然后再去做一个变化或者说是制定一些决策我会感觉到至少从时间角度上你等于是雇了一个人虽然他可能炒股不一定是能够90分可能70分80分但是这个事情只要你不断地去做不断地去验证不断地去摸索它实际就是慢慢能够提高的以前我可能投资来讲就是不active对吧我不去买不去做这个事情那可能就根本付不到钱当然也不会赔钱但现在如果AI去做那可能在市场比较稳定或者一个上升的这个期间我因为多take了这个action并且它的这个strategy也不是那么的差对吧不是最顶级的strategy但也不是那么差它反而帮我赚到了一些多一些的钱就像我现在讲就是那个paper money现在18%这个收益然后基本上稳定在这样的一个范围所以我之后可能也会花更多时间去探索想想说是不是可以在做应用公司的同时然后通过AI帮我去炒股然后争取到一些稍微稳定的一些收益当然我不指望它能够发大财了但至少比如说你放个几万块钱进去它能够稳步的增长我觉得也是一个不错的选择你说到这里其实我想分享一个数据今天全球的每天的交易额里面就是美股加A股大概有30%到40%的交易完全是由量化完成的里面包括了私募量化公募量化和券商自营程序化交易也就是说每天A股也好美股也好100块里有30到40块的钱就是机器自动在交易所以就是我们会看到说这几年以来市场很容易出现极端拥挤的交易以及说出现了违背人性的交易比如说它可以不断的创新高不断的超越你认知的创新高有的时候就是机器在完成有的时候它跌下来的时候机器可能自动就割掉了因为机器没有人的痛苦不会有这个浮亏的痛苦但是人会有所以现在的很多大的游子已经干不过机器了都已经缴械投降了包括我有一些做量化的朋友做的很大他可能做到几百亿的募资金额他跟我说前几年在黄仁勋找到Mega7这些公司做大金主之前黄仁勋每年来中国还是先请这些做量化的老板吃饭因为这些人是买卡的主力在前几年对DeepSick不也是做量化出身吗量化这个模型后来刚好赶上大模型这一波然后他们迅速转型我觉得做量化的那国人也是在这一波AI浪潮中走的比较领先的一波人那你做了那么多产品有拿出来卖的吗就是说就是公开市场上我们可以买的吗就是你这个一人公司最后的交付和变钱的方式到底是什么呢我比较相信的就是说这个可能有个理念就我觉得在大模型这块所有产品一定是要付费的他没有办法像互联网的那样的一个模式通过免费的方式卖广告的方式来去赚取收益因为大模型这一波AI这一波最大一个特性就是你任何人去使用他都是要去耗费token的你所有免费的用户都是要给免费的用户去付钱的所以说就是用户用的越多你的成本cost其实越高我基本上可能在做到第六个还是第七个产品的时候就意识到这一点然后我之后所有产品包括之前产品都变得是一定要去付费而且我觉得付费这个点就如果探讨一人公司如果有人在做听众感兴趣的话我觉得付费这件事情就是你最好的衡量你产品价值的一个标杆当然 [50:00] 有一个人真正愿意为你的产品去付钱的时候证明你产品为它产生了价值我觉得未来来讲现在的Token经济其实说直白一点讲不管你处在整个AI Token整个流的哪一端你从NVIDIA开始你是要做芯片你是要去量产产生GPU然后GPU会被卖到这些Data Center比如像谷歌亚马逊或者是Meta这样的东西买你的GPU然后他再会去通过GPU产生Token然后给到用户去使用但是我觉得现在比较差的一个闭环就是用户拿了这个token之后它真正有没有产生一个实际的一个价值如果我们用金钱来衡量的话就是我花了10块钱买了这个token我能不能产生10块钱以上的比10块钱多的这个价值我觉得这个事情其实还没有被完全验证起来或者被完全闭环起来这是为什么我刚才有问到你说你在用AI的过程中有没有感受到这个AI真正帮你产生的这个价值我觉得当整个经济闭环或者说这个事情我们不再去说它是一个泡沫那一定是说真正每一个人用到这个AI用到这个token的时候他能够通过这个10块钱的这个token赚到20块钱的这个产出或者赚到100块钱的产出我个人这个设定来讲的话就是我做产品的标准就是我花10块钱买的这个token我要花10倍的钱把它卖出去就是用户要花100块钱去买我这个10块钱的token那这个过程中呢是我这个产品我这个系统为他能够产生增量然后当用户用了这个产品用了这个系统之后他能够去产生1000块钱这个价值那简单来讲的话比如说炒股这个事情举例啊就是现在还没有说完全可以产生这个价值假设用户来去买我这个炒股的这样的一个产品他给我付100块钱优越付100块钱然后他用这个产品闯他的股票比如说他100块钱他有10%的这样的收益他就赚到1000块钱这个时候你说用户愿不愿意付100块钱来买你这个产品去赚1000块钱呢我觉得当这样的一种应用模式或者说经济模式产生的话他的经济价值就像真正有人在里接盘所以说在我看来所有人在这条链路上都是在卖Token包括我也在卖TokenMedia在卖TokenData Center在卖TokenGoogle在卖Token麦大在麦token,所有的OPC其实最终都是要去找到一个应用点把这个token变得更高价值,卖给你的用户然后你的用户在用这个token产生更多的这个价值所以我觉得我现在探索的这个PPC这块就是说找到一些行业不同的这些行业,不管是trading的这些行业也好或者是我现在有合作一些rental的这样一些company他希望能够通过AI的方式能够更快的把他的这些比如说租房或者一些产业能够很快的去出售出去在这个过程中原来他可能要花9个月可能有70%的这样的入住率现在我通过AI来去投流通过AI来去做branding通过AI来去manage各种content找到你的用户他可能半年的时间就可以有90%以上的入住率对他来讲就是一个非常大的经济的变现他肯定会愿意花钱买类似这样的产品所以我觉得来讲的话就是不管大家去探索OPC的话就要尽量找到这样的行业尽量找到这样可以去十倍放大你买这个token价值有人愿意花十倍钱付来买你的token然后他能够通过这个token再去产生十倍的经济价值我觉得当这个事情真正做成之后的话整个这个产业就不是一个泡沫了就是不断去放大了这样的一个过程那你现在做的产品能跟我们分享一下吗有哪些是达到了你说的这么一个理想状态的吗我现在在跑的一个产品就是我刚才有说我在做一个次进化的这样的一个agent OS叫operator system就agent这样的一个系统我更多的target我的用户就是想要去做OPC的人像我一样想做OPC因为我自己就是OPC的一个强用户power user然后我在不断做的过程中其实就在不断打磨的系统不断打磨我的产品我想做的事情就是说别人也可以用同样的系统同样的这样的一套agent的架构去探索他想去探索的行业我觉得以后人可以去不断的放大或者人的知识价值在哪里就是你对于某一个行业你所积累的domain knowledge就是你垂直领域的这些认知可能是你的人脉可能是你知道的一套商业模式以前你可能会需要一个很大的团队来帮你去跑这个事情你需要做branding你需要做go to market你需要有程序员来帮你写程序有产品这个设计师来帮你去做产品但现在来讲我刚刚所说的一切都可以被AI取代或者说让AI来去放大你这个能力那你唯一要做的就是懂你这个行业找到这个行业中的一个痛点然后通过AI把这个问题给解决掉然后把这个解决的方法作为你的产品也好作为你的服务也好去卖给所有有需要的人这个我觉得就是一个很好的变现的探索我所做的这套系统就是希望能够让每一个人都有这样的能力在他所熟悉的领域在他所热爱的行业他可以通过这套系统去放大个人的价值然后实现 [55:00] 所以说你可以想象一下我可能现在做的事情就是给OPC卖铲子因为我现在觉得我这套系统我自己跑的是还不错像我刚刚跟你说这些业务其实都已经有收入了包括其实跟一些大厂其实也是有些对接可能跟你那种企业服务咨询这一块也比较相关像以前来讲的话我一个人对接不了或者没有能力对接这样的这些大厂或者说达不到他们要求但是我带着我的agent就可以把我之前的个人的时间也好能力也好都去放大10倍甚至更多的这样的一个倍数那我就可以去完成这样的工作我甚至感觉到就是说5月份出的时候新出了一个职业叫做FDE就是叫OpenAI它叫FORWARD Deployment Engineer大概意思就是说他找到了一个既懂AI又懂某一个行业的这样的一些人然后把这些人部署到那个行业去或者一个公司然后去服务那个公司帮他去AI化或者是AI内容然后甚至可以帮他定制一些模型比如说像OpenAI或者Refrope都有这样的一些能力来去服务这些行业我会感觉到未来OPC其实也是做类似这样的事情你其实也是到一个行业到一个公司然后去帮他通过AI去放大他的这样的产出提供给他这样的一个服务或者帮他做这样一套系统以前这样咨询你可能更多是做个PPT像美国这边很多咨询公司就是帮你做一个解决方案然后你自己去做或者带着你去做那现在来讲的话可能更多不是说一个咨询的方案而是说你真正真正给这个企业给这个行业一套落地的系统这个系统可能是有很多的agent去组成的然后这些agent就会在他这个行业内部去帮他去降本增效也好帮他去扩大市场也好帮他能够有更多的能力更多的效能去做更多一个事情其实现在美国有一些创业公司也在做同样的一个事情之前我听到美国的一个播客还挺有意思他们也是一个创业公司就相当于说是小版的这种FDE或者小版的这种OpenAI然后他去服务他的客户的时候他跟他客户讲他不是说跟他客户讲说我现在来帮你可以你原来需要100人做的事情我现在让你10个人做我现在帮你省掉90人的cost就说裁员就可以帮你去残要这么多人然后用AI来去取代可能要花100万万雇这么多人现在用AI可能花20万30万约没做但我觉得这个公司去做的时候他去pitch他的idea的时候他跟这些公司讲说我现在给你1000个本科生具备本科生素养的这些员工你会用他来做什么我觉得这个就完全把思维或者mindset给翻转了你更多的不是想是在现有的蛋糕上去降谱增效你想是怎么把蛋糕给做大或者说你可以想到说我现在吃这块蛋糕我是不是可以吃边上西瓜我是不是可以在树上桃子你现在有了资源有了AI帮你做这个事情我觉得一下眼界和视野就打开了而且我其实个人更期待的是AI这一波能够去创造出一些新的行业新的范式我觉得这个其实会让我觉得更加excited因为你去抢别人的行业或者原来做不了是你去做说到底还是一个有一点零和博弈的这样一个过程你把别人的范围给抢过来你变大了但是必然那边的市场肯定会某一个公司的市场会有损失对吧他可能就死掉了或者是就退出这个市场但我觉得说AI如果能够创造出一种新的一个范式新的一种商业模式新的一种人和AI互动的能够产生价值的这样的一种互动模式我会更加的excited这可能也是我在未来可能也会更想去探索的这样的一个事情那样来讲的话就是当然说你把整个世界的蛋糕都做大了而不是只是说在这个世界去跟别人去抢已经既有的这样的一个市场我觉得那个想象力可能是下一个level大家可以去探索或者更多去做的一个事情你说的我都想试试你OPC系统了成为一个付费用户之后可以给你发一个链接你可以看一下然后有任何建议的话你可以告诉我因为我现在其实主要三大块我都是让AI自己去跑一个就是我刚才所说的产品的迭代我会有专门一套现在Buzz Wars就是大家讲的loop engineer通过这种循环的方式我觉得做产品其实是一个循环你需要找到你的ICP就是你的目标用户然后知道目标用户的问题在哪通过产品设计做这两套方案然后产品设计出来之后你就去开发去部署然后上线让你的用户去使用用户在使用过程中又会提出新的问题或者说改进的方案你再不断去iterate然后最后能够把这些用户给留存住然后转化成付费因为我觉得一个公司还是换一个公司其实就做两件事情一个就是获客你要尽大可能的去获得更多用户进入到你这个系统中来用你这个产品对吧然后产生这个数据费能让它迭代第二件事情就是说在这个用户进来之后你要去留存然后最后去转化成为付费用户变成你的revenue所以说我觉得你现在创业公司去拿钱无非就两件事一个是招人第二个是买广告我为什么觉得OPC能够去做同样的 [60:00] 甚至你可以不用融资也可以做这样的事情你可以用一个小的这样的一个cost先用AI帮你去做我刚才所说的产品迭代以前你要靠一个团队来做先用AI来做你可以投个几万块钱就可以把整个系统搭起来把它跑起来然后再去验证这个市场是不是有人愿意付费然后第二个投广告的事情现在我第二个就是跑的路夫就是说让AI帮我去投广告让AI帮我去投谷歌的广告谷歌的设计包括跑就是大家现在说的geo对吧就通过把你这些网站的一些数据就让agent的搜索更加容易或者更加方便的这样的一些方式比如说chappt或者是gema就很容易拿到你的数据或者是拿到你搜索的这样的结果那你可能就会出现在他跟用户对话的过程当中去然后也可以帮你增加一些流量和收益这些东西其实都是可以让AI去完成的所以说我甚至会觉得OPC来讲的话你并不一定要去融资你可能花一部分的资金去验证你那个想法它如果成了到某一个拐点的时候你需要靠花更多钱去买这个token或者让你的市场得到一个指数型的这样的增长这个时候你再去融资就变得更加可靠然后如果说你没有找到这样的一个拐点没有找到这样的一个垂直的领域或者这样的一个产品的话那你就不断去试就可以了所以说我会觉得就是未来来讲创投圈其实也会发生一个比较大的一个变化我现在有些VC朋友也在想说也在探索说我怎么去投这个OPCOPC最后它的这个变现或者说这个退出的机制到什么我觉得又是一个比较新的一个领域但是anyway我觉得中上来讲的话未来来讲越来越多这样的一些有闭环的甚至是有数据闭环的这样的一些workflow也好一些事情也好慢慢慢慢都会被AI所去自动化甚至自主的去完成自主的去探索那未来来讲的话就像你刚才提一个问题人的价值在哪里我其实觉得人的价值可能更多的就是在你去发现一个值得去被解决的问题上你可能不需要花太多时间去解决这个问题甚至你可以通过AI去找到解决的方法但是你一定要有一个很好的品味一个taste大家是说这个taste也好找到这个问题在哪然后这个问题又是值得去解决并且有潜力可以产生很高的商业价值那我觉得这个事情会对人要求变得越来越高那你不能像无头昌硬似的就在任何领域都去试一遍那你的试错成本你的token cost你个人的这个时间的花费都是说你可能会需要更加在乎的点我觉得这一点上可能也会区分人和人之间的一个不同所以我觉得大家可能更多的就是要去有一个发现问题值得被解决问题的这样的一双眼睛对我觉得你这个说的很好而且就是说其实我觉得以后人与人的不同只在于几个点其中第一就是好奇心因为有了web coding之后以前说我有个idea我想做一个APP我得找产品我得找程序员我得搞一堆但现在其实有了web coding之后你的想法是可以直接落地的但是最重要的是那个好奇心和你刚刚说的这个品味而且呢就是OPC也好或者说我更倾向于称之为叫做OPS叫一人系统就是说一个人跟世界的循环系统输入输出这个输入变现再输入再变现再输出这么一个循环增长的系统我觉得是很重要的因为C Company更接近于说我们目的只有变现但是变成system我觉得是一个更好的一个循环那就是学习输出放大再学习再影响再放大的这么一套循环这里面很重要的是自驱就是人没人管你之后其实最重要的事情自己能不能管好自己自己能不能有驱动自己的能力我觉得这个事情是最重要的非常同意我之前做18周挑战的时候我发现就在这个过程中改变执行这件事这件事情变得越来越重要很多时候你可能当时比如说我找到一个方向的时候以前可能会纠结说到底值不值得做是不是应该去探索一下你会想半天甚至还去问人问其他不同领域的这个人甚至你的这件Mantle导师或者作为的朋友说到底值不值得做然后后来我发现我花了一周的时间去问人我不如用AI一周把东西给跑出来然后让市场让用户去验证这个事情他到底值不值得做我这18成本不是所有都成功可能有人做了一周就死掉那我觉得就是你起我花一周去想或者去问人这个事情值不值得做我就花一周时间把它做出来让他在那边自己去跑让市场去验证如果市场验证用户有这个需求是个真实的需求他可以产生价值他可以去变现那我就继续去做如果它不能变现那我可能就立刻放掉我就去探索下一个值得被解决的问题可以产生价值的这样的问题所以我后来就产生了一个习惯就是说很多时候就是当有这样的想法当然可能有些也是会需要靠taste就是你不能乱找比如说张三你四跟你说这个事情都去做你可能还是要有自己一定的判断但这个判断可能节奏变得 [65:00] 然后把更多时间花在这个执行这个过程中去我比较非常认同你刚刚说的一个这个system这个概念我也是在这个18周的过程就是我刚刚跟你讲了到第6周还是第7周的那个产品的时候我突然意识到说这个产品本身的这个迭代或者我每周花这个时间必须要沉淀到一个系统当中去我记得你之前也有写过一本书是伟大的富丽对吧我也没看过那书但是我看我那个介绍我觉得你也是能够理解这个富丽的这个事情后来我意识到就是我们需要把我们的时间绝对花在一个有负利的事情上而不要花在这个单一的没有负利的这个过程当中去我之所以说我觉得系统还有一个更加有意思的一个地方就是不管你做任何产品包括我刚刚说我迭代的self involving的就是自我进化的这套系统其实是我每一个产品在做的这个过程中每一个技术的这个探索每一次跟用户对话的过程中我都会把所有的这些积累都积累到这个系统当中去然后让这个系统变得越来越强让它能力变得越来越多比如说有些产品我可能会需要做一个语音这样的一个系统的架构用户可以通过语音跟大家去进行互动可能那个产品在做的过程中没有得到用户的青睐他就可能就死掉了但是我已经把语音的这样的功能积累到我这个系统当中去然后下次我再去做产品的时候它其实就自带了这样的语音的功能甚至它可以跟语音功能跟其他的一些互动的功能产生一些连接一些交互当我在做下一个产品或者一个新的探索的时候这套系统已经被迭代了或者进化了一步那它能够去完成的事情或者自我去迭代的这个可能也会变得更强所以说我会发现就是系统其实就是你用来沉淀你所有的这些经历所有这些过往即使这个产品不成功即使这条技术路线不对但是你都要继续得到这个系统当中去让它能够不断自我循环不断自我去产生这样的复利然后另外两个我其实想到或者正在探索的就是除了有system之外你需要有一个product和一个businessproduct就是你的产品跟你的用户之间产生这样的连接它可以去用它可以去通过产品产生这个价值business其实我觉得更多就有点偏向于OPC这种隐秘或者赚钱这个模式就像我们刚刚讲的就是你所有产品都要去付费对吧然后包括怎么去转化怎么去流程然后这个领域这个问题是不是值得被解决或者说给用户产生这个价值我觉得这三个东西三个pillow联系在一起的话其实是我自己真正想搭的那套opc的那套系统就是你有一个产品可以让用户去用到你有个系统可以不断去积累你你的迭代即使一个产品不成功你也会积累到系统当中去然后同时在产品和系统的过程中你又会去探索business产生一个变现的这样的一个渠道这样能够就让你整个的三个pillow能够相互褂合相互运转起来因为当你有business你有了shower的时候你就会更愿意花钱去买token再积累到你的系统当中去或者说去实验各种不同的产品然后一旦这个系统变得自我可持续的那对于你来讲的话你就可以不断的去探索新的这个领域不断去做这些尝试然后你也有资本去做这个事情所以说我会觉得就是说当这三个pillow建立起来的时候又形成了一个新的一个自我循环自我迭代的一个东西是的这个我也是非常认同就是说我最近的感受就是我确实发现说其实它是一个比较好的个体时代但是用那句比较俗套的话就是这是最好的时代也是最差的时代我觉得它好在说如果你真的有那种独立的意识就是说自我形成系统的意识你就拥有了所有的基建了就AI补上了完整的基建的一部分但是如果你就是一个依附型的你过去的其实工作就是出卖时间然后你不停地骂老板骂工作骂领导但是你又没有办法戒断这个出卖时间而且往往你还不做那个就是与结果挂钩的工作比如说愿意做销售的人他就更愿意为结果买单但是有的工作他只想卖时间的那很对不起这个是非常糟糕的时代是的同意就这样不是说所有人都适合创业有些人可能就适合在大厂打工然后享受他的生活或者是做他喜欢做的这个事情我觉得不同的人就是会慢慢走上适合自己的这个道路另外我其实还有个观察就是我们刚才也讲到包括很多大厂在cut这个岗位我记得好像前两天我看到TikTok好像也在进行一个全球的资源的整合包括有一些像新加坡里面一些业务或者一些人可能他就开始慢慢慢慢在减员然后我觉得这个是一个趋势就是大厂或者大家觉得传统可以进大厂去过一辈子养活自己这样的一个途径其实或者这个通道变得越来越窄第二个就是很多这种刚毕业的这些人进入到就业市场这些人他的道路也在变窄就像比如说Meta前段时间采掉了大概8000个员工 [70:00] 7000个岗位那7000个岗位对于原来那些可能刚进入这个就业市场这些人来说就是又关闭了一道门所以说我之所以会拜托OPC或者想去做OPC这道系统的一个事就卖产的这个事情因为我会觉得未来来讲会有更多的人会逼的走上OPC这条道路比如说你就是不小心失业了或者找不到工作了或者说你毕业了找不到工作很多人就是创业了你看现在YC就有说就很多incubator他以前可能一年就办了两期现在一年可能大概都有四五期左右这样过程所以说很多刚毕业的这些年轻人十几岁二十岁甚至有些就到大学就drop off就不读了直接去创业这些人变得越来越多了也就像你说了这其实是一个最好的时代又是一个最坏的时代我觉得还是很考验人能不能在这个急速的变化过程中去适应这个潮流然后我现在看到这个潮流可能在未来半年甚至一年左右的这样的时间我会bet on需要去做OPC的人会变得越来越多那我现在在做的事情就是我其实是在去深耕未来的这样一个市场所以我也想就是说从听众这个角度来看的话你如果想去做PC也好或者想去做做创业也好的话可能你要去有一个biton你要有个预测你要有这个市场才会存在或者这条道路是正确的如果你是看到了这个浪潮已经来了或者说周围人的问题说要做这个事情的时候其实就已经管了而是让周围没有人在做这个事情的时候你意识到这个东西会产生的时候你就要花时间去做这点我觉得就是很多我看到创业公司包括我周围很多朋友在做创业我会发现就是他在做这个领域的时候没有人看好这个事情或者说就是很少就能看好这个事情然后他积累了一年两年然后突然某个点的时候这个事情爆发了那他之前的这个两年到三年这个积累就比刚刚开始觉得说这是个风口我要去做的人不知道墙上多少倍所以我觉得如果去创业也好做PC的人你还是要有自己的一个back out你要有自己坚信的一个事情然后能够看到未来这个市场的到来你要去提前去做这样的布局去做这样的生根然后当浪潮来临的时候你才能够接住这波红地接住这样的流量然后才能趁盛的去把一件事情完成当然不是每一次这个battle都会有成功大部分来讲做创业的人可能99%以上都是失败的因为很多人bite out的这个点不对或者是很多人就没有去bite out对吧只是说去跟着浪潮去做所以说我觉得就创业这个事情怎么讲并不一定适合每一个人但是如果你真正要做的话我推荐你一定要有自己的bite out你看到的一定是要有未来的一个市场然后你事先去补局做好这个准备当这个市场真正到来的时候你才能够成为这个市场的英零者你这一段作为我们这一期的总结已经非常到位了确实啊就是说站在今天我们在讨论说这个时代的趋势我觉得已经没有什么大的意义了如果你今天都不认同这个时代的趋势就是现在这个趋势你还在讨论它泡沫有多大也就是说讨论这个东西是不是成立我觉得基本就站在了时代的对手盘上了那基本下场都是比较糟糕的所以在这么一个局面下我觉得无论从构建个人的系统未来的生存学习自我价值的这么一个系统都需要一个巨大的调整和观念的切换新进的切换所以这也是我们这一期节目今天来到这里的意义今天聊得很高兴但时间有限那么我们下次再继续聊那么谢谢大家好的也谢谢郭伯老师也谢谢各位听众感谢大家的这个收听谢谢以上是我们这一期节目的全部内容如果你觉得这一期节目对你有所启发有所帮助欢迎你在小王苏朋友圈微博等等平台分享你的看法你的笔记同时啊也可以加入我们的社群期待与你相见如果你同样有表达欲还有独特的见解也欢迎联系我成为我们的嘉宾同时大家也可以在公众号竞技波财经上观看更多的深度文章深度报道所有视频平台都可以找到我竞技的沈帅波优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive