十字路口Crossing
当前生成式AI的商业价值高度集中于基础模型导致应用层创业遭遇供需崩塌,而停止传统对话并全面转向Agent工具将成为个人与企业破局的唯一路径。
AI-assisted summary of 高手怎么用 AI?普通人怎么学 AI?投资人如何投 AI?|对谈课代表立正 — original source. Check the original for full context.
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Detailed notes
## Background 该内容由微信公众号及播客频道“十字路口Crossing”的主持人Koji杨远骋于2026年6月10日发布在RSS、Web及小宇宙等平台。节目主要围绕2026年中期AI行业的最新观察展开,上半场由AI应用高手、经济学博士课代表立正分享如何将工作全面交给Agent工具,下半场则由Koji反向分享关于AI创投的最新趋势与5个值得关注的创业方向。
## TL;DR 本期节目深度探讨了普通人与创作者在2026年AI浪潮中的生存与破局指南。节目指出,普通人学AI的当务之急是停止无效的ChatGPT式聊天,全面转向Codex、Claude Code等能够积累上下文的Agent工具。面对大厂白领与创业者“摸着石头过河却发现石头不见了”的商业模式崩塌焦虑,创投一线的体感呈现出两极化发展:要么往天上跳去做AI for Science与具身智能,要么往地下钻以FDE的形式帮企业做深水区流程改造。此外,腾讯微信Agent未来的降维打击潜质以及软件涅槃重生的五大细分单元也成为未来赚大钱的硬核看点。
## Atmosphere & style 整场对谈充满了极高密度的信息量、一线从业者的敏锐洞察以及老友间直来直往的默契交锋。课代表立正的分享辛辣且充满底气,用“病态的复仇快感”和“别原地焦虑”的坦率直接直击大厂中产痛点;Koji的分享则在理性的资本视角中透露出一股创业老炮特有的乐观与坦然。听众能清晰感受到一种既存在泡沫破裂、商业模式颠覆的巨大阵痛与失落,又充斥着“第二次文艺复兴”即将来临、人类重拾创造力的澎湃激情,整体基调理性、务实却又极具前瞻性的启发感。
## Key takeaways - `01:40` AI 时代的高手与普通人的本质区别在于:高手会主动思考“能为 AI 做些什么”,以便让 AI 越用越顺手,且在生活和工作的大小事上都高频使用 AI,具备搭建复杂“脚手架”的思维。 - `04:33` 普通人学 AI 的核心行动是“停止 Chat(聊天)模式”,全面转向使用 Claude Code、Codex、Cursor、Manus 等 Agentic(智能体)工具,以打破旧的生产力路径。 - `04:33` Chat 模式存在上下文断裂、产出无法留存、工具调用受限三个致命痛点;而真正的生产力跃升需要围绕先进工具重新构筑整个工作流程,积累数字资产与技能。 - `10:56` 真正的 Skill(技能)必须满足将隐性知识显性化、清晰定义边界、给足工具与上下文、明确好坏标准等要素。此外,“Skill 服务化”(Skill as a Service)是未来的商业化出路,而非单纯售卖 Skill 工具。 - `15:03` AI 创业的旧有商业模式(发现痛点-做产品-买给更多人)正在供需两端坍塌,用户倾向于自己用 Agent 解决微小需求,且供给端抄袭复制极快,导致创业者面临“石头不见了”的迷茫。 - `22:01` 大厂焦虑者的三条行动指南:财务上存钱以换取未来的自由;技术上停止 Chat 并动手 build 活在先进生产力现实中;商业上认识到大厂认知误区,去学习基础的商业与销售。 - `22:01` AI 将带来第二次“文艺复兴”,它把“螺丝钉”和工具人工作彻底取代后,人类将被迫发现自我。教育的未来不再是精通单一专业,而是成为对上百个专业“略懂一二”的“新通才”(New Generalist)。 - `27:54` 2026 年美国生成式 AI 的商业价值高度集中,OpenAI 和 Anthropic 的基模收入占了全美 AI 软件总收入的 90%,应用层面临“在推土机前捡钢镚”的残酷现实。 - `27:54` 避开基模推土机的破局之道一:往天上跳(探月式创业),去做 AI for Science、具身智能(Physical AI)等星辰大海、极高智力的硬核科技赛道。 - `32:51` 避开基模推土机的破局之道二:深入地下(脏活累活式创业),顺应 OpenAI 和 Anthropic 提出的 FDE(前端部署工程师)新趋势,帮企业梳理流程、改造组织并把数字员工带进公司。 - `32:51` 微信拥有无敌的社会关系、生活轨迹等 Context(上下文)以及庞大的小程序 OS 生态,未来如果推出微信 Agent,将对其他对手产生降维打击,也是中国普通用户真正用上 Agent 的那一天。 - `32:51` 新时代风险投资(VC)应该具备三个新面貌:叙事连接器(帮助 Founder 放大叙事)、连接即服务(帮创业公司做大客户或人才的横向连接)、新型财务伙伴(提供标准化的基础设施套件)。 - `32:51` 未来极度关注的 AI 创业大方向包含:Everything Agent(Agent 衍生 Infra)、给 Agent 设计工具(改造产品环境以拥抱 Agent 生态)、Physical AI、视频模型爆发带来的创作革命。 - `32:51` 未来的软件(SaaS)不会消亡,其本质是工作流、知识库、界面的封装。创业者可在“极致界面”(如充满情绪化交互的软件)、“极致数据”或“极致工作流”(如打包顶尖高手的技能流)三个单元做透做深。 - `32:51` “语音交互”是另一个极具潜力的方向,去除打字痕迹(Typeless)的语音不仅能干掉输入摩擦,而且承载的信息量和情感更全面,在互动游戏与生活界面中大有可为。
## Detailed walkthrough 以下是根据录音文本整理的详细 walkthrough 笔记。
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欢迎来到十字路口:课代表的 AI 商业化与高手的独门用法
“十字路口” 是乔布斯对苹果公司的经典比喻,形容其站在科技与人文的十字路口,伟大的产品往往诞生于此。主持人表明团队长期观察 AI 创业,愿意倾听任何让人兴奋的 AI 想法。随后节目进入“快问快答”环节,本期嘉宾“课代表”(Karlabell)是一位 37 岁的康奈尔大学经济学博士,本科毕业于 Lake Forest College,MBTI 为 INTJ,处女座。她目前最核心的事业是“教大家怎么样子被 AI 用好”,业务涵盖社区、课程以及企业培训。在做这件事之前,她曾在美国创业公司 Stasic 担任首席数据科学家(Principal Data Scientist)和 Evangelist(偏销售与 Go-To-Market 的角色),该公司后来被 OpenAI 收购。更早前,她还曾任腾讯游戏的数据科学副总监、Meta 的数据科学家以及亚马逊的经济学家,履历极其丰富。
课代表透露,她的团队在很长一段时间内只有她和“亚哥”两个人,去年年底开始扩招,目前国内共有 5 人。谈及收入与利润,团队从 2024 年 3 月开始运营,24 年(两人阶段)收入约 50 万美元,25 年同样是两人运营,收入增长到 100 万美元多一些,2026 年至今大概赚了 50 万美元左右。
当被问及“高手用 AI 到底有哪些不一样”时,课代表以团队中的高手亚哥为例,总结了两个本质不同:第一,高手总是在思考“能为 AI 做些什么”,这使得他的 AI 长期来看越用越顺手;第二,随时随地在各种大小事上都高频使用 AI。课代表分享了一个生动的八卦:有一次她让亚哥体验特斯拉的自动驾驶,亚哥开着他的库里南到了她家门口。在出去兜圈的过程中,亚哥一边让车辆自动驾驶,一边用手机疯狂处理了大约 10 个任务。
* **亚哥的自动驾驶调研流**:亚哥在路上对某个话题产生兴趣,便立即启动一个专门的 skill(技能)去调研某个房子多少钱、购买时有什么坑。随后,他通过预设的 skill 将调研结果自动连接到 Google Doc,再连到 Gmail 发送。比如两人正在车里聊天,亚哥问一下 AI 某事是什么情况,顺口说一句“你写成一个简短的 Google Doc 分享给客代表”,片刻后课代表的邮箱里就躺着一份详尽的文档了。 * **高手的“脚手架”思维**:普通人用 AI 可能只是发一句简单的 prompt(提示词),而高手用 AI 则是在搭“脚手架”——这包含了大量的上下文、工具、个人偏好以及对事情的标准判定。高手的 prompt 背后能够自动路由到他之前积累的各种工具和资料库,调动复杂逻辑,实现“几句话搞定大任务”的效果。
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停止“Chat”转向“Agent”:2026 年普通人学 AI 的唯一秘诀
主持人也分享了一个让他大开眼界的高手案例:最近有位朋友想学“世界模型”(World Models),于是找来了该领域最权威的几篇文章和播客资料,一股脑丢给 Claude。但他没有让 AI 总结干货,而是命令 Claude 写一篇三万字的、交织着办公室恋情和创业竞争的狗血短篇小说。朋友看完觉得很爽,分享给主持人,主持人读完后也惊奇地发现,自己对世界模型的理解竟然莫名加深了一分。
针对“今年普通人学 AI 如果只做一件必须要做的事情是什么”的提问,课代表给出了极具颠覆性的回答:“必须要停止使用聊天,就是停止使用 ChatGPT,然后去使用这种 Agent 工具,如 Claude Code、Codex 和 Cursor”。她强调应该把所有聊天的习惯彻底停掉,转到这些 Agent 工具中去完成。
课代表用工业革命中“蒸汽机与电机”的故事来阐述其背后的底层逻辑。在历史上,当电机刚刚取代工厂里的蒸汽机时,生产力由于工具本身的替换仅仅提高了 30%。然而,真正的生产力爆发,是在人们“围绕先进工具重新构筑整个工作流程”之后才产生的。现在的聊天模式(Chat)是一个典型的“围绕旧生产方式去用 AI”的误区——人们只是用 AI 去取代搜索引擎、取代实习生、程序员或数据分析师,因循守旧。用 Chat 模式有三个致命痛点,导致它无法产生复利: 1. **上下文断裂**:每次进行新对话都必须重新交代背景。 2. **产出无法留存**:每次都需要手动复制粘贴结果,没有沉淀。 3. **工具调用受限**:能调用的外部工具和生态极其有限。
> “AI 的脑力是人的几百倍几千倍,聊天却必须要有人在这里跟他聊,人反而成了 AI 的阻碍。”
一旦学会使用 Agent 工具,就能开启十倍以上的奇效:不仅能发现 AI 能做之事的边界被极大拓宽,还能深刻意识到积累上下文的重要性,最重要的是每次的产出(如资产 assets、技能 skills)都能积累下来供下一次任务使用。
在工具的选择上,课代表透露自己在 2026 年 4.6 版本更新之前最常用 Claude Code,而 4.6 之后则大范围搬家到了 Codex。她解释道,虽然 Cursor、Claude Code 和 Codex 在 Benchmark 上的技术水平几乎处于同一梯队,但 GPT 5.5 是一个非常惊艳的更新(尤其在编程方面),直接引发了行业用户的迁移潮。她目前更偏爱 Codex 的原因非常实在:一是其 GUI(图形用户界面)用起来更亲切;二是在 ChatGPT 中有历史记录,Codex 能更自然地读取;三是 Codex 连接 Notion 的成功率更高,而 Claude Code 经常会出一些莫名其妙的小 Bug。
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反向实践与“Skill 服务化”:AI 时代的个人成长与技术解法
面对很多人“每天用 AI 却觉得工作能力没变强”的困惑,课代表坦言自己最近半年的成长不在于能力,而是在于“想通了许多事”。她开始质疑“生产力(Productive)”这件事的绝对正当性。大家都在谈 AI 来了怎么做 10 倍的事、赚 10 倍的钱,她却反向思考:能不能做和以前一样多的事、赚一样多的钱,然后把一大半的时间拿来刷手机、休息或做完全没用的事?两周前,她在社区发帖表示想做一个“不 productive 的 role model(角色榜样)”,试图实践这种不卷的生活,不过她自嘲实践得不是很成功,因为闲下来的时间全用来刷抖音和小红书了,她认为应该去爬爬山,做点更有意义的“非生产性”活动。
主持人提到,游戏行业的资深从业者小宁曾表示,他们圈子里现在公认最好玩的游戏竟然是 Claude Code。“创作本身就是很好玩的”,当人们闲不下来、一直想 build 东西时,创作本身就成了一种娱乐。但主持人坦言自己在这方面容易陷入焦虑,常常在 build 的时候跟自己对话:“我是在浪费时间、浪费 token 吗?做这个东西有什么用?又没人买。”这种功利心理导致他很难从纯粹的 WebCoding 中获得快乐。
课代表随后分享了她日常在用的几个超强 Skill(多数由亚哥编写): * **视频后期流水线**:视频拍摄完成后,调度“通义听悟”或腾讯的 ASR 自动转写语音,再通过 Claude Code 的 CLI(命令行界面)进行剪辑与优化,一键生成 Highlights、文章摘要、标题、视频 Description 以及点击率调优需求。 * **跨平台播客自动化**:自动下载她的 YouTube 视频,直接转化为音频并自动上传到 Transistor 平台(因此在小宇宙上的播客内容全是 YouTube 视频自动转的)。 * **个人网站与引流联动**:嘉宾访谈结束后自动更新其个人网站,并定期操作 YouTube 账号,把嘉宾介绍自动同步到 YouTube 的 Description 框中进行流量倒流。
在课代表眼中,一个好的 Skill 绝不是像市面上那些“苏格拉底风格”或“离职同事”等纯风格向的噱头,真正的 Skill 必须满足三大标准:**将隐性知识显性化、清晰定义边界、给足工具与 Context(上下文)和明确好坏的标准**。
对于 Skill 的商品化,课代表持悲观态度。她认为由于 Skill 太过开源,买回去很容易被别人二次转售,因此单纯卖 Skill 并不 make sense。相反,**“Skill 服务化”(Skill as a Service)** 才是未来的出路——用户不买工具本身,而是为“你帮我达成某个确定性的结果”这一服务买单。
用好 AI 的前三步至此完整闭环: 1. **第一步**:停止使用 ChatGPT,全面拥抱 Agent 工具。 2. **第二步**:写好一个真正与流程、工具、标准挂钩的 Skill。 3. **第三步**:尽可能多地积累并精细化提炼自己的“上下文(Context)”。
> “最后大家的工具是一样的,模型是一样的,拉开差距的关键就是你的 context。”
课代表极为自信地表示,正是因为自己的企业培训上下文积累到了足够的厚度,无论企业提出多高的定制化要求,她都有信心在两天之内高质量 deliver(交付)。
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创业者的巨大焦虑:“摸着石头过河,但石头不见了”
课代表在与一线的 AI 创业者沟通时,发现他们正处于巨大的战略决策焦虑中。以著名的 ComfyUI 团队为例,本来打算跟他们聊怎么优化 Final、做 Marketing,结果聊着聊着发现他们最大的痛苦在于“下重注”——到底要放弃什么、要做什么。同样,做 AI Agent 尝试的 Opus Clip 团队也满腹问号,处于一种“摸着石头过河,但石头已经没有了”的极度迷茫状态。
主持人深刻剖析了“石头不见了”的本质:**消失的是上一代的商业模式。** * **旧商业模式**:发现一个痛点 $\rightarrow$ 找到共性的大需求 $\rightarrow$ 组建公司交付产品 $\rightarrow$ Go-To-Market 触达更多人 $\rightarrow$ 利用先发优势打败对手 $\rightarrow$ 垄断市场收钱。 * **新现实的供需崩塌**:由于 Claude Code、Codex、Manus 等工具变得空前强大,在**需求端**,大家遇到需求都倾向于自己跟 Codex 聊一聊、先动手做个小工具应付,虽然大公司做的产品更好,但别人更难买账了(例如主持人前东家 Static 卖 A/B 测试平台,以前能列出 100 个购买理由,现在用户跟 Codex 一聊,A/B 测试结果直接自己跑出来了);在**供给端**,抄袭和复制的速度快到难以置信,任何新东西别人都能瞬间做出同款,创业公司极难积累出“逃逸速度”。
这种巨大的行业变迁同样波及到了大厂的中产白领,引发了集体焦虑。一方面大家担心白领工作随时被 AI 彻底端掉,另一方面又觉得今天出来创业的机会成本太高。看到这种现象,主持人忍不住笑了起来,提到了课代表写的那本书。
课代表大笑直言,这带给她一种“病态的复仇快感”。她回忆道,2023 年年初 ChatGPT 刚出来时,她曾发文提出关于 ChatGPT 最重要的五个问题,做了许多大胆且事后被验证完全正确的预测。当时她警告大家大厂工作要被取代了,留给我们的时间只有 5 到 10 年,得赶紧想办法。结果当时在视频里和文章里被大厂人疯狂痛骂,说她是“傻逼、贩卖焦虑”。
> “事到如今大家都在焦虑,我真的觉得不是没给时间,也不是没给方法。焦虑完了以后的行动呢?没有什么救世主,没有救世主会来救你的。”
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0.5% 的行动指南与 AI 时代的“新通才”教育
针对心理学家李松卫提出的“大道理没用,必须给 0.5% 的行动微步以获得正反馈”的理论,课代表为陷入大厂困境的焦虑者开出了三个极具操作性的“小小步”方子:
1. **财务上:存钱,少花没有用的钱。** 要把当下的存款视为“未来的自由”,自由是极其宝贵的,必须减少消费。 2. **技术上:停止 Chat,动手 build。** 立刻停用 ChatGPT,切换到 Codex、Claude Code 或 Cursor。大脑如果没有活在新生产力的现实里,是不可能凭空计划出未来怎么在新现实里赚钱的。 3. **商业上:认识到自己在商业上一无所知,且大概率是负分开始。** 大厂或技术工作会让人积累很多错误认知(例如盲目觉得“技术越难的事情越有价值”,这在商业上完全不成立,会让人交巨额学费)。必须去学习基础的商业与销售,学会真正卖东西。哪怕什么都不做,去看看勇哥给餐馆选址的视频,或者去楼下常吃的餐馆问问老板怎么帮他提升销量,都比原地焦虑强。
谈到 AI 时代的小孩教育,课代表对下一代的未来展现出空前的乐观,但对这一代大厂人的转型(Transition)感到悲观。她坚定地认为 **AI 会带来第二次“文艺复兴”**。过去和现在的教育本质上是在把人培养成“工具人”和“螺丝钉”,而当 AI 把这些螺丝钉工作完全取代后,人类将被迫去发现自我、寻找独特的光芒。因此,她对自己娃的教育方针是:**多培养内驱力,少教、少下命令,保护好孩子天然的创造力和兴趣。**
主持人对此深表赞同并补充道,过去的社会分工要求大学选专业、推行机器化分工以实现效率最大化。但在 AI 时代,与其“精通一个专业”,不如去“略知一二一百多个专业”。
* **提问的起点**:如果你对天文学、量子物理学完全不略懂一二,你连问题都问不出来,世界对你而言就是一坨乱麻。只有脑子里亮起星星点点的知识萌芽,遇到新方向时才会有提问的起点,而只要问题问得出来,AI 就能帮你无限往下挖掘展开。 * **新通才(New Generalist)的崛起**:在历史长河中,达芬奇时代之前的顶尖牛人全是 Generalist(通才)。后来由于学科太深,人类被迫异化为专才(数学家、物理学家很难横跨到艺术和哲学)。现在,AI 拥有了海量的知识和极强的执行力,通才将重新变得无比重要。
课代表借此打了个精妙的比方:**“你以为学 AI 是在学名词,其实学 AI 是在学动词。”** 书本上的知识都是名词,而手艺(游泳、打高尔夫、做播客、做 Agent)学的全都是动词。动词,才是拉开差距的核心。
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2026 创业图景:90% 的基模垄断与“上天入地”的破局之道
话题切换,课代表开始向主持人“开炮”,询问国内 2026 年一线的创业体感。主持人感叹,2026 年是一个前所未有的年份,创业的热闹与资本的癫狂前所未有,充斥着泡沫。但泡沫的另一面,是全社会对科技进步有着空前高度的信心。
主持人分享了近期做的一期关于 AI 产品 “Paperboy” 团队的播客。创始人的一句话让他记忆犹新:“人类和 AI 的最佳协作方式很可能还没有被发明出来。” 现在的工具之间依然存在巨大的摩擦(频繁的复制粘贴、担心 AI 没有摄取到 Notion 里的核心知识库等)。这恰恰说明创业者依然大有机会。正如那句心灵鸡汤所说:“悲观者往往正确(软件已死),但只有乐观者才能成功。” 只有乐观去寻找缝隙的人,才能创造出超预期产品。
随后,主持人抛出了一个震撼的行业数据: > **行业旱涝保收的残酷现实**:目前在美国,OpenAI 和 Anthropic 两家巨头的基模收入,占了全美所有 AI 相关软件与模型总收入的 **90%**。剩下所有能叫得出名字的顶尖应用(如 Cursor、Manus、GenSpark、Hedron 等)全部加起来,去瓜分可怜的 **10%**。
这一波生成式 AI 的商业价值几乎全被基模吞掉。为了避免在推土机面前捡钢镚儿(还随时可能被压死),2026 年国内创业者摸索出了两种“回避推土机”的解法:
#### 一、 往天上跳(Moonshot 探月式创业) 避开通用软件,去做星辰大海、极高智力的硬核科技。这一赛道叠加了过去教授和 PhD 创业的良好正反馈,备受资本追捧。 * **具身智能(Physical AI)**:在中国已经出现了十几二十个过百亿的公司,马上会诞生过三百亿的巨头。虽然目前的商业化场景很小(仅限于机器人表演、租赁数据采集、卖给科研机构做科研等),现在的估值纯粹是投资 driven 而非需求 driven,给的是未来星辰大海的折现,但大量聪明人涌入,历史上的泡沫有九成最终都沉淀出了长期价值。 * **AI for Science**:解决普通白领无法参与的高级知识工作。包括 AI 加芯片设计、AI 加新材料研发、AI 加精准碳矿开采、AI for Math(用数学方法严谨描述并验证需求,通过强化学习让模型进步)以及 AI 辅助量子计算机设计。
#### 二、 深入地下(Down to Earth 脏活累活式创业) 在一个月前,OpenAI 和 Anthropic 不约而同地发布公告,提出了一个共同的新概念——**FDE(Frontier Deployment Engineer,前端部署工程师)**。巨头们正通过与 PE 或咨询公司成立合资公司、甚至直接收购的方式来大力推进这一角色。
FDE 的核心逻辑在于:把 AI 卖给企业,绝不是给员工开一个 DeepSeek 账号那么简单。AI 像是一个新入职的“数字员工”,需要 FDE 扮演类似于“HR”或“驻场工程师”的角色,去帮企业梳理业务流程、改造组织文化、打通底层数据库、整理 Context。主持人预言,国内目前根本没有现成的 FDE 人才,未来这一岗位将会迎来**井喷式的职位需求**。虽然创新扩散(从技术爆发到真正改造工厂)往往按十年(Decade)来计算,但这就是深入地下的巨大机会。
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谁在赚大钱:微信 Agent 的终极降维打击期待
谈到目前用 AI 赚到钱的公司,主持人梳理了几大阵营: 1. **披露 ARR 的头部应用**:Cursor、LlamaIndex、GenSpark、Manus 等。 2. **模型大厂及其中签的投资人**。 3. **降维打击同行的出海与内容团队**:抖音上疯狂吸金的 AI 短剧、AI 漫剧团队;利用 AI 进行智能选品、搭建独立站、自动化投流的外贸老炮。
在投资层面,主持人透露自己坚定持有了一些头部公司的股票。他重点提及了腾讯: > “我坚信腾讯有一天会做出一个微信 Agent。只要微信 Agent 推出的那一天,就是中国普通用户全部真正用上 Agent 的那一天。”
主持人认为,AI 留给腾讯的时间“大大的有”,甚至再给其他对手 5 年也无法超越。微信拥有全中国最独一无二的硬核资产: * **无敌的上下文(Context)**:你的社会关系、工作协作、生活轨迹、小孩教育、班主任、前任……所有最私密、最厚重的 context 全部沉淀在微信里。 * **庞大的 OS 生态**:小程序生态是一个极其神奇、全世界独一无二的数字化土壤。微信 Agent 可以无缝调用小程序去帮你买保险、办签证、查顺丰送到哪里、查星巴克做好了没有,直接执行几乎所有数字化工作。同理,快手的可林(Kling)也凭借其强大的视频生成能力展现出了极其硬核的商业价值。
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VC 的新时代叙事:不设目标的复利人生
课代表随即将麦克风对准主持人,询问他作为多元背景的连续创业者,在 AI 时代的选择逻辑。主持人坦言,他目前最主要的两件事是:经营“十字路口”自媒体(以播客为主)以及在正心谷资本担任投资合伙人。这两件事具有极强的重叠与协同效应(Synergy),能让他不断与一线 AI 创业者打交道,捕捉投资信号和未来趋势。
很多人天天催他“怎么还不开始第四次创业”,主持人特意在线辟谣:**目前真的没有找到那种原生、强烈的 Conviction(信念感)和原生的 passion。** 如果为了创业而强迫自己,一定做不好。在等待那股冲动出现的日子里,他非常享受现在的状态。过去三次从零到一的创业,永远伴随着巨大的焦虑——给自己设定一个极高的目标,然后真实能力与目标之间产生疯狂的拉扯,这种差距就是焦虑的源头。
而现在,他体验到了“没有目标”的快乐。天使投资和自媒体是无法死板地拆解 KPI 的(比如今年必须涨 10 万粉、必须投出五个 OpenAI),这里面有太多的不确定性和 Serendipity(缘分与运气)。但好在,只要你确信并坚持做好每天该做的 7 件事,时间就会成为你的朋友,好事自然会在三个月或三年后发生。
课代表对此大赞,并分享了她心中新时代 VC(风险投资)应该具备的三个新面貌: 1. **叙事连接器(Narrative Connector)**:VC 不是简单的媒体公司,而是“叙事公司”,要帮助 Founder 找准并放大他自己的叙事。 2. **Connector as a Service(连接即服务)**:帮创业公司做横向连接。创业公司很难自己约到大客户、办高规格个人晚宴、或把一群犹豫的顶级大厂候选人凑在一起开 workshop,但 VC 借用生态圈很容易做这件事。她回忆前东家 Static 拿了红杉的钱感觉资源一般,但 C 轮拿了 Iconic 的钱后,Iconic 天天带他们打客户、组晚宴,这种“Herding(抱团)”让被投公司互相帮助的机会暴增。 3. **新型财务伙伴(Financial Partner)**:为所有创业公司提供标准化的 Hiring、财务等 Infrastructure(基础设施)套件。
主持人非常赞同,他认为最好的投资人应该像一个**“好的副驾驶”**,在关键时刻锦上添花或给予情绪价值,而不是在副驾上一直指手画脚“前面红绿灯要来了你开慢点”,那会让人烦死。至于要不要做课代表那样的“社区”,主持人表示目前没有精力去投入那么大的人力和时间,他更倾向于通过组织私密 Dinner、一起吃披萨这种小圈子社交的方式来让一线的创业者产生化学反应。
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拆解全球刷屏项目:从微小痛点到未来软件的五大单元
针对大厂员工想要出来创业的诉求,主持人结合自己看项目、做投资的经验,给出了几条真诚的建议。
首先是相同的部分: * **寻找不睡觉也想搞定的事情**:没有找到之前不要勉强,千万不要因为“在大厂工作不开心”而负气去创业。 * **寻找你做起来毫不费劲但别人很累的事**:比如你研究茶叶 3 个小时一眨眼就过去了,给朋友安利完别人恨不得立刻去买,这种天赋型的事情就很好。 * **从真实需求出发**:这是永远不变的 PMF(产品市场匹配)铁律。
主持人分享了最近全球刷屏的两个项目——开源大模型框架 **OpenCloud** 和 **Agent 产品 Hermes/Arms Agent** 的幕后闭门故事。他惊讶地发现,这两个顶流项目的起点极其微小且一致: > **OpenCloud 的诞生内幕**:核心维护人员透露,他们一开始只是觉得在电脑上用 WebCoding 编程太爽了,爽到不想吃饭。但人不能不吃饭,于是为了能在吃饭时、在手机上继续爽快地进行 WebCoding,他们随手做了一个手机端继续编程的小工具。这就是风靡全球的项目的起点——**解决自己身上的一个小痛点。**
其次,关于 AI 时代变了的部分,主持人梳理了他目前极度关注的**五个大方向**:
1. **Everything Agent(和 Agent 相关的一切)**:Agent 将疯狂侵入白领工作的毛细血管。衍生出的 Infra 机会巨大:如 Agent 的沙箱、Agent 的记忆、Agent 的通行网络等。至于“Agent 替你去买东西的支付问题”,主持人认为这大概率是大公司的盘子,创业公司机会不多。 2. **给 Agent 设计工具(产品环境改造)**:未来 Agent 要干活,找不到你的工具,你的产品就相当于不存在(如同在 App Store 搜不到美图秀秀)。飞书最近口碑飙升,正是因为极快地推出了给 Agent 用的 CLI(命令行界面),积极拥抱了 Agent 生态。未来如何让自己的工具轻松被 Agent 找到并好用,是巨大商机。 3. **Physical AI(具身智能与世界模型)**:虽然目前行业里混进了很多割韭菜、套利的疯狂泡沫,但顶尖聪明人全在这里,必须花时间盯紧。 4. **视频模型爆发带来的创作革命**:可林 ARR 达 5 亿美元,字节的 AI 视频 ARR 达 15 亿美元。云南一个小镇上专门拍婚纱照的青年,凭借视频模型一个人做出了全球刷屏、电影质感的短片《僵尸清道夫》。第二次文艺复兴正在发生,草根的创作力被彻底释放。主持人呼吁不要污名化短剧,借用周总理在文艺座谈会上的名言:**“你不喜欢,你算老几?人民群众喜闻乐见,才是我们大家应该做的。”** 5. **软件(SaaS)的涅槃重生**: 虽然 SaaS 股在暴跌、FDE 在兴起,但软件不会消亡。软件的本质是封装了三个东西:**工作流、知识库、界面**。未来在这三个单元做透都有价值: * *极致界面*:如近期爆火的 **Vibe Island**(专门给 Vibe Coder 用的软件)。它极其精妙地利用了 Mac 的“刘海屏/灵动岛”,在里面显示 Claude Code 目前在跑的 3 个任务进度,跑完需要确认时会发出经过极度打磨的精致声音。这种充满情绪化设计、把交互做到极致的作品,用户极度愿意买单。 * *极致数据*:提供私有、公开场域取不到的二级市场硬核数据。 * *极致工作流*:把顶尖高手的技能和思考流打包。主持人坦言,如果是把硅谷顶级风投 Mark Anderson 或 Peter Thiel 的“如何与创始人聊天、如何内部评估团队”的工作流做成软件,按次付费,100 美金一次他也愿意买 10 次来学习。
课代表最后补充了一个“Denial Point(反向证据)”:她曾把自己的新书内容提炼成一个顶级 VC 思考流的 Skill,挂在个人网站上供大家免费下载提炼,结果发现根本“没啥人用”。主持人安慰道,这属于全新的解流价值方式,目前还处于需要教育市场的阶段。
在节目尾声,主持人指出第 5 个极具潜力的方向是**“语音交互”**。打字(尤其是中文输入)绝不是人类最舒服的界面,当年微信从零到一的爆发,正是因为开启了语音输入,干掉了打字摩擦(启发自 Talkbox)。未来,去除打字痕迹(Typeless)的语音不仅承载的信息量和情感更全面,在互动游戏领域也大有可为。他大笑着爆料,亚哥最近做了一个“语音版 Flappy Bird”,通关不靠手指,而是靠人类说话的 Pitch(音调高低)来控制小鸟上升下降,“你可以想象一家人在客厅里学驴叫、学各种声音控制游戏的场面有多好玩!”
## Notable quotes > AI 的脑力是人的几百倍几千倍,聊天却必须要有人在这里跟他聊,人反而成了 AI 的阻碍。 — 课代表立正
> `10:56` 最后大家的工具是一样的,模型是一样的,拉开差距的关键就是你的 context。 — 课代表立正
> `15:03` 事到如今大家都在焦虑,我真的觉得不是没给时间,也不是没给方法。焦虑完了以后的行动呢?没有什么救世主,没有救世主会来救你的。 — 课代表立正
> `22:01` 你以为学 AI 是在学名词,其实学 AI 是在学动词。 — 课代表立正
> `25:49` 人类和 AI 的最佳协作方式很可能还没有被发明出来。 — Paperboy AI 创始人
> `25:49` 悲观者往往正确,但只有乐观者才能成功。 — Koji杨远骋
> 我坚信腾讯有一天会做出一个微信 Agent。只要微信 Agent 推出的那一天,就是中国普通用户全部真正用上 Agent 的那一天。 — Koji杨远骋
> 你不喜欢,你算老几?人民群众喜闻乐见,才是我们大家应该做的。 — 周总理 (Koji杨远骋引用)
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