AI炼金术

徐文浩,任鑫

关注 AI 带来的本质变化和商业机会,徐文浩与任鑫分享自己的阅读 & 自己的洞察

  1. 1d ago

    余一:没有 AI 转型,只有自然生发

    余一是我身边用 AI 用得最疯魔的同学。 每隔一段时间我就找她来刺激一下自己——每次看她演示使用 AI 的神奇方法,我第一反应总是"神经病啊",仔细想想又觉得"好像很有道理",回过味来就下决心"我得用一下"。每次聊完,都觉得自己用 AI 用得太老登、老保守了。 为了保持新锐,我每隔几个月就找她聊聊,所谓定期进货。 这次进货,前后聊了两个小时,分成两半: 上半场,我把她拽来拷问腾讯研究院那份《超级个体时代》报告——我最近过了上千份 AI 报告,这是可抄袭比例最高的一份,非常实战 & 非常有洞见。把这个原作者抓来,主要是要问问:个体提效 30 倍不罕见,小公司提效三五倍很正常,为什么大公司只提效 3%、5%?中间到底发生了什么?可以怎么办呢? 下半场,我让她掀开自己那套疯狂的个人系统给我看——她给自己请了一个叫"AI 余一"的 CEO,自己退居董事长,0 点到 5 点放手让 AI 自己干活,早上起来验收。看看她具体怎么干的——大家感兴趣的话,强烈建议去各大视频平台同时看看视频。 听完我给自己加了个 to-do:把我自己的工作流,至少做成她那样。 嘉宾 余一|腾讯研究院研究员,《从超级个体到超级团队》报告主创。长期做 AI 与组织的一手田野调查,自己部门内部就搭了一个"AI 原生小组"实验了一年。她被公认为"超级个体"本人——这份报告里很多打动人的问题,就是她自己实践中真实卡过的坑。 亮点 → 「最佳实践一出现,就已经不是最佳实践了」 余一用两分钟讲清楚这份报告想解决的根问题:市场上所有 AI 最佳实践,你够到的时候它都已经过时了——两个月前的方案,此刻就是旧的。「你抄别人没法抄,甚至你抄自己都没法抄。」于是她们干脆不写"哪个行业做了什么"这种会过期的东西,转去找一个能穿越模型周期的母题:超级个体——怎么识别、怎么放大、怎么聚合成超级团队。 → 怎么一眼认出超级个体:四个维度 余一给了一套可以直接拿去面试的标准——① AI-first 重构了工作流(不是脑子里想着"我用一下 AI",是整个工作就架在 AI 上);② 极强的主观能动性;③ 影响力的外溢性(她用自己的活让周围人看到 AI 能变成什么样);④ 能力跃迁(生产力 5 到 10 倍 + 端到端独立闭环的验证能力)。「放在一起,你去面试她其实很好面。」 → CEO 自己没被 AI coding 震撼过,团队不可能跃迁 这是余一问了一圈创始人后最硬的一条。橘子、范凌她都问过——哪怕到现在 CEO 亲自写 coding 已经很奢侈,但每个人都至少有过一周,沉迷于 AI coding、被 agent 震撼到的"啊哈时刻"。「如果一号位自己没有过这个时刻,她对 AI 的理解现在都是错的,她不可能让团队跟着跃迁。」 → 影子 AI 是公司的生死线 全场最锋利的判断。「一个公司能不能处理好影子 AI,基本上就是生死线了。」如果员工还瞒着你偷偷用 AI——你的第二曲线就已经被掐断了,因为最可能成为你最佳实践的,恰恰是从你自己土壤里长出来、被你识别出来的人。余一还专门发过短视频说:「逼着员工上交 skill 是一件很蠢的事,这等于把公司往影子 AI 的方向又强劲推了一步。」任鑫接:如果你正在这样的公司里,建议就是——赶紧撤,换个环境。 → 海盗配架构师:组织该干的不是规划方向,是当园丁 余一把超级个体叫"海盗"(擅长开拓),把组织擅长的叫"架构师"(擅长构建)。这个阶段组织最该做的不是给海盗规划方向,而是管好这个张力:把她做出来的 demo 快速接上数据、安全、支付、增长渠道,从 demo 推到产品、推到市场。「土壤的作用比设计大得多。设计很多时候是设计不出来的。」 → 段子时间:还能这样搞 报告里的鲜活案例任鑫最爱听——ListenHub 只留一个人维护老摊子;范凌(特赞)创始人和 CTO 两个周末手搓出产品原型、配套网站和视频全自己做;安克搞"招飞考试",所有人面试必须过 AI 实操关,直接决定薪水和 offer,会议室全程录音沉淀知识库、默认全员可见;橘子那边「bug 只存在一天」,因为第二天就上新——「这不就是把 AI 的速度变成组织的速度吗?」 → 给企业家的最小启动动作(ROI 最高的两件事) 余一压到最小:① 把公司里已经自发用 AI 拿到结果的人识别出来,让她的成果被公司看到(这都做不到就先招人);② 创始人如果还没一手体感,给自己花三天时间买 Claude Code / Codex 补课,端到端做完一件事拿到"啊哈时刻"。「你有 100 美金的 token,就该给 90 美金让她们去折腾。」任鑫附议:这俩是 ROI 最高的,别搞系统化学习。 → 下半场:她给自己请了个 AI 当 CEO 余一掀开自己那套个人系统:"AI 余一"是 CEO,对结果负责、主动运营;她自己退居董事长,只给方向、判断和最后裁决。「我们不是工具和使用者的关系。」0 点到 5 点是 AI 的时间,早上起来常发现"又多搞了几个乐高块、几个最佳实践"。她把所有 skill 拆成了原子块 + 最佳实践 + 一摞协议(记忆 / 运营 / 复利 / 沟通),靠 benchmark 滚动迭代,模型一升级就让 AI 扫一遍找断裂点。 → (彩蛋)所有人都能成为超级个体——但别拖 收尾余一给个体的建议:别等系统、别追完美,端到端打磨一件你工作里真实的事,做到 90 分——「80 分到 90 分真的很痛苦,痛苦就会体现出你这个人的价值。」这就是你在公司的金牌。但她补了一句紧迫感:「三个月前的超级个体和未来三个月的超级个体不是一个东西,此刻的超级个体,未来就是普通人。」任鑫收口:现在赶紧 stand out,三个月后只会更痛苦。 时间戳 00:05 开篇:组织竞争力公式 + 「只增效 20-30%,原生 5 到 10 倍」 01:11 任鑫介绍余一:定期找"最疯魔的同学"进货 07:51 这份报告解决什么:最佳实践一出现就过期 09:18 三个困扰 →「没有 AI 转型,只有 AI 原生重做一回」 15:40 超级个体的四个识别维度 17:23 CEO 必须自己被 AI coding 震撼过 23:28 组织竞争力公式拆解 + 独立闭环的悖论 28:11 海盗配架构师:组织当园丁、营造土壤 32:46 老业务怎么办:留人维护,分开做新事 42:23 影子 AI 是生死线 + 「逼员工上交 skill 很蠢」 46:21 案例段子:ListenHub / 范凌 / 安克招飞考试 / 橘子 bug 只活一天 / 李志飞每项目一个 agent 54:53 协调层:组织是路由器、决策权让渡给 AI、考核 agent 闲置率 1:02:17 给企业家的最小启动动作 + 别搞系统化学习 1:16:52 下半场:余一的个人系统(AI 余一 / 三个包 / 提问 skill) 1:30:00 skill OS:拆成原子块 + 最佳实践 + 各种协议 1:37:00 0 点到 5 点是 AI 的时间 + github 学习模式 1:43:05 「AI 余一是 CEO,我是董事长」 2:02:17 给个体的建议:端到端打磨到 90 分,现在就做 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:SpoonBeats,Thomas Ng - Summer Lover

    2h 11m
  2. Jun 10

    王昊奋:大模型越强,知识图谱反而越重要

    大模型一来,很多人都觉得知识图谱、本体(ontology)这些“上古概念”该进博物馆了。王昊奋的判断正好相反:大模型越强,它们反而越重要——本体和知识图谱,正是 AI Agent 需要的那道“缰绳”。 这一期很硬:从“企业为什么一直在建知识图谱”,一路聊到“Palantir 和 Claude 正在用两种相反的路子,做同一件事”。如果你在做 AI 落地、做 Agent,值得反复回听。 嘉宾 王昊奋|同济大学长聘教授、博士生导师,开放知识图谱社区 OpenKG 发起人 亮点 知识图谱没过时,它成了 agent 的 harness 先想一个问题:让 AI 自己干活,最大的麻烦是什么?是它太自由、容易跑偏。可企业的决策错一次就赔钱,赔不起。怎么办?得给它加一道约束,逼它按规矩来——这道约束,行业里叫 harness。王昊奋说,别把 harness 想得多新鲜:把概念、关系、规矩定死,不许 AI 乱来,这件事知识图谱干了十几年了。所以他反问:「本体也好、知识图谱,不就是一种更约束的东西吗?」结论就清楚了:大模型不但没淘汰知识图谱,反而因为它太能跑,才更需要知识图谱来给它上规矩。 Palantir 走本体优先,Claude 走模型优先 做这件事的公司,王昊奋分成两派,思路正好相反。一派叫本体优先,代表是 Palantir。它的客户是军工、金融、供应链,数据本来就规整,要的又是毫秒级的实时决策。而大模型最大的毛病恰恰是慢,所以这类活儿只能让本体打底、模型靠边站。另一派叫模型优先,代表是 Claude。它先把模型做出来,发现不够用,再一路往上加 MCP、加 skill、加各种图谱。两条路谁更高明?王昊奋说得很克制:「不是谁优谁劣,是谁更适合什么。最终两者会变成你中有我、我中有你。」 模型优先全是相关性,本体优先才追得到因果 为什么严肃决策只能走本体优先这条路?王昊奋的话很锋利:现在的 AI 说到底是在找规律,找的是相关性,不是因果。可反洗钱、查根因这种事,要的恰恰是确定的因果——哪一步导致哪一步,得说得清。再加上黑天鹅、长尾这些小概率的事,本来数据就没几条,AI 怎么学都学不全。严肃场景里你不允许它猜错。所以他说,最后的决策权和解释权,都得攥在人手里。 本体从“地图”长成了“导航” 王昊奋打了个特别好的比方。早期 Palantir 的本体,像一张静态地图,画的是一个组织里有哪些人、哪些事。可到了 agent 时代,光有地图不够了——你不光要知道地形,还得能走起来。所以本体也得“活”过来:挂上接口和各种功能,把背后的服务、流程都接出来,让 AI 真能照着去做事。用他的话说:「地图只是地图,你动不了;导航会告诉你往哪走,还顺路给你提醒。」 数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need Mango 一直把话题往落地上拽:数据看得见,可数据不等于知识。王昊奋接过话,搬出那个老金字塔 DIKW——从数据,到信息,到知识,再到智慧,一层层往上垒。落到今天的 AI,他说就盯三件事:第一,把需求说清楚;第二,把上下文喂够(这就是那句 context is all you need,而 memory 不过是上下文的外挂硬盘);第三,在外面再套一层 harness 兜着。 我们其实是大模型的 boot loader 全集最妙的一个画面,是任鑫先抛出来的:将来每家公司都拿大模型当中枢,那大家拼的,就是谁更会把现实世界抽象出来、对齐给模型看。这就好比让大模型当将领,我们当斥候——替它把地图画准、把方向校对好。王昊奋顺手补了更狠的一句:「说白了,我们其实是它的 boot loader(开机引导程序)。」任鑫笑:「你这个更悲观。」 个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI 最后任鑫问王昊奋:你自己是怎么管知识的?他的答案很不像个“知识管理博主”。他说会用 AI,但绝不依赖到上瘾。他只记概念层的东西,那些具体的实例,全交给 AI 去“卸载”——因为人最值钱的本事是抽象。一句话:老本靠脑子,新知识交给 AI。他还撂下一句扎心的:「我们老喜欢先把 PPT 拍下来,可拍完之后,又有几个人真去看呢?」拍下来不等于学会,不回头看,那只是在喂自己焦虑。所以他说,要像训练机器一样训练自己,把有限的脑子,留给品味和判断。 时间戳 01:25 嘉宾登场:交大同系老同学,一道图形学大作业种下的“阴影” 03:37 做 AI 组织转型,发现当年被自己抛掉的“本体”又回来了 06:52 信息化的本质:数据库→数据仓库→知识图谱,解决的都是“管理” 15:15 知识图谱 = 图 + 语义:主谓宾三元组与本体(ontology) 17:24 本体对齐就像 MCP:与其两两适配,不如都对齐到中间协议 20:55 手搓本体的无底洞:360 度处处是死角,共识极难形成 21:43 哪里做得好:金融反洗钱、电商商品图谱——谁数据结构化谁赢 27:48 本质是知识工程:知识图谱只是手段,真正在做业务抽象 30:50 agent 时代为什么又提它:本体就是 agent 的 harness 36:26 从地图到导航:静态本体长成可行动的 dynamic ontology 48:21 数据不等于知识:DIKW 与 context is all you need 54:48 让大模型当将领,我们是它的斥候 / boot loader 58:36 两条路线:Palantir 本体优先 vs Claude 模型优先 01:09:00 skill-bench:机器自动生成的 skill 反而更差 01:14:29 个人知识管理:存量用脑子,增量用 AI,别变成机器的附庸 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:FINNEAS - Let's Fall in Love for the Night

    1h 25m
  3. Jun 8

    用 AI 做会议纪要,是 AI 转型中最荒谬的事儿

    「不是每个人拿到了一份用 AI 做的会议纪要,这就叫 AI 化了。整个组织共享了一个被持续维护的事实库,不需要人类去看单独的会议纪要,这才是 AI 化。」 这是这一期单口的题眼。 —— 你全公司都在用 AI 写会议纪要、写代码、做 PPT,每个人都快了好几倍——可一年下来,组织整体好像没提效。 任鑫这期给了一个扎心的判断:用 AI 做会议纪要,本身就是一件很荒谬的事。它只是把「抄写员」变快了,而组织真正的卡点从来不在任务层,在部门与部门之间的协调层。 为了把这件事讲透,他翻出一段波音造飞机的历史段子:1985 年的波音工程师明明用上了 CAD,却把图纸打印出来开会,结果一扇舱门改了上万次。今天的会议室,其实还很像那个工程间。 亮点 「用 AI 做会议纪要,就像把 CAD 图打印出来开会」 任鑫开篇就抛了个荒诞的画面:设计师用 CAD 把桌子椅子杯子设计好了,不把电子文档发给你,而是打印成一张纸,开个会用嘴跟你讲「你看这杯子好不好」,你说好,就拿着这张纸回去照着上生产线。「你会不会觉得这人神经病?」在别的领域我们一眼看出荒谬,可换成会议纪要就习以为常了——我们讨论的本该是「数字世界里那个东西」,结果却在用嘴和脑子搬运它。 「我们总结的是会议,不是项目」 这是全集最锋利的一刀。开会本质是「我带着我的脑子、我的嘴,去跟别人交流对这件事的想法」,交流之后本该共识性地改掉那张「项目的图」。可现实是——「项目的文档没有变,我们只生成了一个关于这次会议的文档。」你看一眼会议纪要,记住几个点,其他忘掉,下次开会又靠脑子从零 refresh。信息经过「人类阅读 + 人类记忆」这个低带宽通道,从丰富多维退化成只剩十分之一。 「波音的画图板陷阱:1970 年就有 CAD,图却要打印进恒温档案库」 波音 1970 年就引入了 CAD,757、767 都在用。但画完之后还是把图打印到聚酯薄膜上,放进恒温恒湿的物理档案库,下游部门要用就复印到纸上、或刻成光盘。「我们其实是把 CAD 用成了一个更先进的画图板——就像今天我们把 AI 会议纪要当成一个更好的抄写员。」它替代的只是制图桌和秘书,整个流程一点没变,省的也就是几张桌子、几个秘书的钱。 「一扇舱门,改了 13000 次」 部门之间是「隔墙丢过去」(thrown over the wall)的模式:设计部门画完丢给应力工程师,算完丢给工艺部门,再丢给分包商,每道传递都是单向的一张纸。因为用的是 2D 图纸而不是 3D 模型,两个零件到底能不能装到一起,要等第一架物理原型机造出来、在装配线上才知道。「仅 767 一个舱门组件,整个设计过程就出现了 13000 次设计变更」——一扇门每天都在被改,对不上的时候甚至有人拿电锯把零件锯掉硬塞进去。(注:数字来自任鑫讲的历史段子) 「波音 777 做对的三件事」 1990 年波音搞 777,被商业压力逼着做了三件「神经病」的事:① 用 CATIA 做统一数字模型,日本、堪萨斯、费城所有部门和分包商都在同一套 3D 模型上工作,进物理装配前就在计算机里反复试装过——这才是「100% 数字化设计的客机」的真正含义;② 拆成 250 个跨职能小组(Design Build Team),每个像一家独立小公司,自己闭环交付;③ 干脆取消独立物理样机,让「数字模型成为唯一的事实来源」。结果:零件耦合等问题比 767 减少了 60%–90%,工业史上罕见。 「开完会只剩吵架,才是对的」 如果有 AI 全程理解会议、做异步路由,那么:60 分钟的会里跟你相关的只有 5 分钟,为什么要你全程在场?事实为什么要经过你的眼睛和大脑再带到下一个会?会议为什么要从「上次讲到哪」重新开始?该有的不是一份会议纪要,而是一份『项目当前状态』的活文档。 把同步进度、解释背景这些都异步掉之后,「开会就纯吵架——只有真有分歧的地方才需要吵」。会议的数量、时长、人数都会大幅下降,因为很多「要不要再拉个会对齐一下」根本不再需要了。 「中层顶梁柱,正是 AI 最该替代的人」 公司里那种「谁谁谁很能干」、最熟上下文、能在各部门之间穿针引线的中层,本质上是「信息流通不畅的组织里的信息中介」——过去 30 年组织的中流砥柱。「而这恰恰就是 AI 最该替代的人。」当 AI 接管了信息共享,「信息搬运」会贬值,真正升值的是另一类能力:信息不完备时拍板、在冲突里让大家继续往前走、区分真分歧假分歧、在噪声里识别出真正的信号。任鑫也直说:受冲击的不只是这些中层,还有「我这样的老登(管理层)」。 彩蛋:「别转组织,去搭新组织」 呼应上一期的纽约港:要做 AI 转型,与其硬转一个旧组织(纽约港怎么都转不动),不如从零搭一个新组织(去建伊丽莎白港)——波音 777 也是搭了个新组织来做的。而且任鑫提醒:哪怕你解决了协调层,上面还有一个「生态层」——发现新机会的问题。就像纽约港用了集装箱、龙门吊,但整个港口没船来了,照样没救。 时间戳 00:04 题眼:共享「被持续维护的事实库」才叫数字化 01:04 用 AI 做会议纪要为什么荒谬(CAD / photoshop 类比) 02:30 开会本质:我们总结的是会议,不是项目 06:28 波音段子:1970 年就有 CAD,图却要打印进物理档案库 08:51 「隔墙丢过去」模式 + 舱门 13000 次变更 10:40 单点提效≠组织提效(星巴克咖啡师快 100 倍) 11:43 K-Mart vs 沃尔玛:任务工具还是信息工具 12:46 波音 777 第一件事:统一数字模型 CATIA 15:34 第二件事 250 个 DBT 小公司 + 第三件事取消样机 17:22 结果:问题减少 60%–90% 18:46 开会的四个荒谬,AI 接管后只剩「吵架」 26:27 working together 没被继承(787 回退、延期) 30:36 AI 转型的结构性困难:信息 / 决策权持有者是阻力 32:13 中层「信息中介」正是 AI 该替代的;什么能力会升值 34:37 收口:协调层之上还有「生态层」 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Josh Fudge - When She's Gone

    37 min
  4. Jun 4

    河豚已经不会毒死你了,但我们决定假装它还会

    「当『不被毒死』这件事变得免费的时候,人类就开始为另外一件事付费——为师傅的那只手,为这场秀。」 —— 河豚已经不会毒死你了。1990 年起日本大规模养殖,养殖河豚的毒性只有野生的千分之一以下。可日本至今保留着「河豚调理师」的持证制度。 这期单口,抓住的就是这个荒诞:当「不被毒死」变得免费,你付钱买的就不再是安全,而是仪式感、是那个「拼死吃河豚」可以发朋友圈的故事。 这套逻辑映射到 AI——AI 正在把写报告、做 PPT、写代码、做设计这些工作的功能性价值,直接打到趋近于 0。于是真问题不是「AI 能干啥我不能」,而是:当功能性归零,人类还能靠什么有价值? 他给自己的答案留了一句话:「在未来我们可能都会变得没有用,但是我们仍然可以有价值。」 本期亮点 「河豚已经不会毒死你了,但我们决定假装它还会」 全集的核心段子。1958 年东京一场河豚集体中毒、6 人死亡,日本厚生省随后立了「河豚调理师免许制度」——商业场所处理河豚必须持证师傅操作。到今天约有 5000–6000 名持证师傅,学徒 2–3 年、考试通过率 35%。但故事有后半段:河豚的毒不是自己合成的,是从食物链的细菌吃来的,1990 年开始人工养殖后毒性已降到野生的千分之一以下。2012 年有地方政府提议「没毒了,取消牌照吧」,厚生省以「公众认知、行业稳定、文化传承」为由拒绝。翻译过来就是——「河豚师傅今天真正的工作,已经不是防止你被毒死,而是作秀。你付的钱不是为了安全,是为了那份仪式感。」 「贫穷限制了我对人类价值的想象力」 任鑫罕见地自剖:「我是个纯纯的理工直男,穿一身优衣库就很好。」哪怕买大牌,他也要从功能性上合理化溢价(面料好、场合需要)。但他突然反问自己——假如账上有 1000 亿、每天利息 1000 万,10 万的衣服和 300 块的衣服对我还有区别吗? 那时我只会看「喜不喜欢」,根本不会觉得自己在「支付溢价」。「是不是因为我生长在一个相对稀缺的年代,所以我想象不出来:其实不需要那么好的功效,也可以 charge 一个高价。」 「孩子要那个 600 块的乐高小人」 最生动的一个旁证。任鑫给孩子买了本乐高的书,孩子看上里面一个绝版的星球大战小人,淘宝要卖五六百块。任鑫劝他「这钱够买一个大盒装了,太不划算」,甚至说「这 600 块直接给你」,孩子还是只要那个小人。「他对钱没什么感受,他只在意自己喜不喜欢。」任鑫由此一惊:会不会是我把人类的价值,全局限在了「功效」上,而忘了「一个乐高小人能卖 600 块」这种事?越年轻的小朋友越有这种状态——因为他们生活在越富足的世界。 「侍酒师、撒盐哥、NFT 头像:人为稀缺性不是孤例」 河豚师傅不是孤例。法国的侍酒师,最早的工作是检测酒里有没有毒、管理酒窖;玻璃瓶、软木塞、灭菌技术普及后这职业理论上该消失,结果反而成立协会、发证、考试,变成了「品鉴鉴赏师」——从毒药核检员变成纯表演。还有那个煮牛排撒盐的「撒盐哥」,盐不就是氯化钠吗,谁撒都一样,可「这离质感这就值钱,他就全球红」。再到艺术品——「一幅画的使用价值为零,但因为是某个人画的,它就可以卖几个亿。」任鑫连自己的微信头像都拿来开刀:那是个 NFT,买时约 7000 美金,现在可能只值几百美金,可你一分钱不花也能用这张图——买的从来就不是使用价值。 「价格、价值、效用、生产力,其实都不一样」 这是全集的概念锚。「只是我们从小被当牛马、当工具人培养,才会觉得这些东西差不多。」在一个功能、效用都充裕的世界里,会不会人们愿意为「功能之外」的东西付钱?因为 AI 一来,所有功能性的东西都会大幅降价——写报告、做设计、写代码、翻译,「这些事情的功能性部分,AI 都已经做得很好,而且会越来越好」。大部分人的焦虑就是「AI 能做我做的事,我就没价值了」;而河豚师傅给的提示恰好相反:当你确实没有功能性价值时,其他价值维度才会展开。 「我自己也在卖河豚——90% 是情绪价值」 任鑫拿自己开刀开得最狠的一段。每天有大厂找他讲 AI 转型课,「我挺贵的」。可他坦白:这些需求,他在混沌学院 APP 的线上课就完全满足,新东西公众号和播客里也都免费讲过了。但谈下来大部分还是要他「肉身飞过去讲一趟,然后忍痛收钱」。「他们花的钱里,我后来想其实 90% 是在买情绪价值,本质上就是买我这张脸、买现场那个体验。」他觉得 B 站很多 UP 主实践做得比他还好,但还是有很多人找他——「当信息变得免费,谁来讲、在什么场景下讲,就变成了新的值钱维度。」 「列『AI 做不到』的清单,还是老框架」 任鑫主动拆掉一个很多人会落进去的坑:听到这儿,大部分人会开始列清单——判断、信任、品味、创造力,这些 AI 做不到,所以我做这些。「但这还是老框架,还是在问『人能做哪些 AI 做不到的功能』,本质上还是在比生产力,只是把赛道换了一换。」河豚师傅真正的故事不是「人有哪些功能 AI 替代不了」,而是「功能性归零之后,人们会不会越来越多地把钱花在非功能性的部分」——而那部分(珠宝、画、拉布布……越虚无缥缈的东西)溢价往往越高,生存刚需反而毛利最低。 「AI 让每个人都变成富二代之后」 把丰裕推到极致:「你可以把它想象成,AI 让每个人都变成了富二代、变成了王健林的儿子女儿。」那时消费重心会向奢侈品转移——不是用来炫耀的爱马仕,而是「我愿意为一个人的手艺、一段现场体验、一个有温度的判断、一个有故事的东西,多付很多很多钱」。如果 AI 把十代人的观念转变压缩到 10 年发生,整个世界的消费会根本性改变:大家追求的是意义和稀缺,而意义和稀缺,恰恰是人类这具肉身能提供的差异。「AI 能生成 1 万幅画,但某个人画的只有一幅;AI 能写 1 万篇分析,但我信任的那个人写的只有一篇。」 收口:「人生就是一场巨大的秀,你买的是游戏体验」 「以生产力来标榜自己——我是干嘛的、我能产出什么——这是不是一段弯路?它不该是人类存在的理由,只是漫长物质匮乏时代被迫扮演的角色。」当 AI 把这部分接过去,悲观的看法是「我被逼到墙角,没事干了」;乐观的看法是「我终于可以回到意义和稀缺本身,回到『人是目的』,不用再假装自己是一台机器了」。在未来我们可能都会变得没有用,但是我们仍然可以有价值。 时间戳 时间戳 00:05 开篇暴论:河豚不会毒死你了,但我们假装它会 00:40 标准回答「人是目的不是手段」,但其实想不出 AI 干不了的 01:10 贫穷限制想象力:理工直男的功能性思维 02:56 穷人买 LV vs 富二代买爱马仕 04:27 孩子要那个 600 块的星球大战乐高小人 05:37 假如所有东西都是奢侈品,人类反倒有价值 06:21 河豚段子:1958 中毒 → 免许制度 → 1990 养殖无毒 → 2012 不取消 08:16 不是孤例:法国侍酒师、撒盐哥、艺术品、NFT 头像 10:40 价格 / 价值 / 效用 / 生产力其实都不一样 11:22 AI 把功能性价值打到趋近于 0 13:06 我自己也在卖河豚:90% 是情绪价值 14:50 列「AI 做不到」清单还是老框架 17:23 AI 让每个人都变成富二代 19:48 收口:我们可能都会变得没有用,但仍然可以有价值 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人: 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾

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  5. Jun 1

    丛龙峰:AI 会消灭掉“上个破班儿”的感觉

    「一般人能做的事,AI 一般都能做了。你必须得变成一个不一般的人,而且留给不一般的空间越来越小了。」 这是丛龙峰 2023 年在自己办的第一届管理学年会上抛的预言。两年半过去,他说这个判断完全成真了。 最近被密集邀请去交流“AI 组织转型”。 越交流越心虚,因为虽然我创业好几次,也号称大厂带过大团队,但其实对组织设计一直不上心——心里默认假设就是用创新增长掩盖一切问题。现在被各种咨询具体组织问题的时候,虽然理论能说出一套一套,但底气总是不足。 于是就想到找朋友里最懂组织的丛博聊聊,就有了今天的播客。 嘉宾 丛龙峰,组织管理专家,丛峰咨询创始人,南开大学管理学博士,曾任和君商学首席管理专家,著有《组织的逻辑》《自我觉察》。 他长期深耕于企业创新与组织管理研究。过去9年,作为创始人的组织顾问,陪伴过10余家行业领军企业成长,包括德邦快递、传音控股、喜家德、巴奴火锅、沃森生物等企业。 近年聚焦于新科技、新消费企业的组织成长,以及AI时代下的组织之变。 亮点 「make things happen 很难」 这是今年所有组织咨询碰到的根问题。丛龙峰说,今年的难点已经从「道理没说清楚」变成了「道理说清楚了,但大家不听你的」。他给了一个分析框架——组织有 3 种面向:经济、社会、政治。AI 只能击穿经济层(效率逻辑);到了社会层(情感逻辑)、政治层(博弈逻辑)就难。任鑫接了一句反驳:通情达理在这一波其实没用——「损伤到利益的时候,哪怕我觉得你讲的有道理,我也不搭理。」 「组织归核,回到天才管理」 丛龙峰不用「组织坍缩」这种消极的词——「积极地看,就是组织要归核,归到核心。一个公司真正的核心没多大的。」他举了肯德基(一开始是肯塔基州最火的炸鸡店,"好吃到你必须要到那个州去吃")和蜜雪冰城(核心还沉淀在第一家店身上,5 万家店是规模化复制问题)。AI 接管了规模化复制,组织就回到那个最小的核——回到天才管理。「这是一个非常残酷的状况——因为人类其实是非常笨的。」 「吃 AI 这个馒头前,前面还有 4 个馒头要吃」 全集最实用的判断。「我们做 AI 智能化的组织,实际上是吃到它的第五个馒头。但是它前面还有四个馒头:标准化 → 流程化 → 数据化 → 知识化 → AI 智能化。」大多数公司连第一个馒头都没吃完。「你自己都没有标准化,你想指望 AI 去帮你标准化就非常难。」他举了胖东来——2012 年就有非常好的岗位指导手册,前 4 个馒头吃完了,所以这一轮数字化转型才能融会贯通。 「我们目前只是开始的开始」 任鑫抛了焦虑:「我担心这事 18 个月就发生完了。」丛龙峰回他:「目前只是开始的开始,是一个漫长周期的开始。1 万米跑,你现在领先我 2 米算什么?」他举了春节自家下水管坏掉的故事——找了三天才找到一个会修下水管的工人。「我们身边非常多工作是这个样子的。AI 焦虑只发生在一小拨人之间,大多数人对 AI 完全无感。」 「聊『沉淀方法论』的公司,我心里就咯噔一下」 任鑫问:你看到那些公司有没有成功的 AI 实践?丛龙峰先回了一句:「相信我,你已经在最前沿了。」然后给了一个更尖的判断——「凡是一开始就跟你聊『我们能不能沉淀方法论』,我心里就会咯噔一下。一旦上方法论,你其实就开始收敛了。」「公司不是多姿多彩的,一定是创新不够的;不是处理发散问题的,一定是未来感不强的。」 「真正的影响只能发生在人和人之间」 经济层 AI 可以打穿——成本拧干、人员优化(丛龙峰举了有赞,AI 把成本拧出来攒成利润)。但到了社会层就难——「因为人是有情感的。真正的影响只能发生在人和人之间。他会有感同身受、通情达理。」丛龙峰承认:这是工程师和心理学家在两个频道上说话——工程师觉得"技术的力量摧枯拉朽,能把你这一套逻辑全推翻",但最终还是要面对"这些人怎么办"。 「丛博,你能不能不要再碰你的手机?」 丛龙峰这两年的地图变了——23/24 年必看 Meta、特斯拉、英伟达;24/25 年新加皮克斯、西雅图星巴克;今年他直接在杭州良渚的冷暖村住了 20 天。冷暖村有一家叫"木樨家"的小店,店主爸爸有一天跟他说:「丛博,你能不能不要再碰你的手机?知识是一种遮蔽——你习惯了那套逻辑之后,你就不再用脑子来思考了。」这位爸爸的女儿即将上四年级,他决定让女儿放弃升学、不要高中文凭。「他完全不信任目前的学院派的教育——AI 一定会把所有东西都给我女儿准备好。」 「AI 会彻底消灭掉上破班那种感觉」 丛龙峰给了最有人情味的一段:「我特别相信 AI 如果可以提高生产力,一定会朝向让人变得更像人的方向——它会彻底消灭掉上破班那种感觉。」他给任鑫看了自己同事发的朋友圈:「干点有意思的事儿,并且能够感受到因为创造力带来的喜悦,是一件多么幸福的事情。谁说不能快乐的工作。」朋友圈下面有人留言:「这是我们朋友圈里面唯一开心工作的人。」 「重要的不是财富自由,是兑现自己的天赋」 聊到最后,丛龙峰说:「重要的不是财务自由,也不是自我实现。重要的是能不能兑现自己的天赋——这个东西是你没有办法骗你自己的。」「你绝对不会在你死那一刻觉得『老子这一辈子赚了特别多的钱』——你不会那么无聊的。更底层的追问会回到:我这辈子活够了、活到了,我活出了我自我的风采。」 彩蛋:「操你自己的心就好了」 聊到最后他给了一句:「见到面的感觉不一样,这可能是最后的人类有尊严的部分。为什么要去操马斯克的心、操扎克伯格的心、操人类未来的心?操你自己的心就好了。」 时间戳 00:05 开篇预言:组织 3 种形态 + AI 终局猜想 04:11 全场抛问:AI 裁员的不超过 10% 15:53 5 个馒头模型:标准化 → 流程化 → 数据化 → 知识化 → AI 智能化 18:26 「一般人能做的事,AI 一般都能做了」 22:13 「组织归核 → 回到天才管理」 26:41 「聊『沉淀方法论』的公司我就咯噔一下」 32:52 「百度为什么起个大早赶了个晚集」 35:08 「真正的影响只能发生在人和人之间」 41:15 良渚冷暖村 20 天 + 木樨家爸爸的故事 43:12 「知识是一种遮蔽」 52:13 「AI 会消灭掉上破班那种感觉」 1:01:25 转向皮克斯 / 西雅图星巴克 1:05:19 「操你自己的心就好了」 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人 徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Faime - I Found Her

    1h 8m
  6. May 27

    Spark AI 李智昊:用视频做世界模型,路线非常不本质

    李智昊,1998 年生。Spark AI 联合创始人。Spark 3D 论文发表在 NeurIPS 2025。 聊到第 33 分钟,他对我说: 「从我的视角来看,这条路线非常的不本质。」 ——「这条路线」指的是今天最火、最多融资的世界模型公司"用视频做世界模型"的路线。 去年 5 月 1 日凌晨,他和团队的 Spark 3D demo 上了 Hugging Face Trending 第一。他的判断是:4D 物理世界自己的 Stable Diffusion 时刻——两年内会被实现。 这一期是给所有做图、做 3D、做机器人、做游戏、做视频、以及想在下一波 AI 跃迁里"埋伏"的人——一份蹲守地图。 嘉宾 李智昊|Spark AI 联合创始人。1998 年生,南大本科、新加坡南洋理工大学博士。代表作 Spark 3D——2025 年 5 月 1 日 demo 上 Hugging Face Trending 第一名,论文发表于 NeurIPS。一直沿着"压缩可以提升智能"这条暗线在走:从语言、图像、3D 一路逼到 4D 物理世界。本期他给所有人画了一张"世界模型赛道全景图",并预测了下一个跃迁的时间窗。 亮点 视频是 4D 物理世界的有损投影 聊到第 6 分钟,李智昊把所有"视频生成式"世界模型的根一句话点出来——它们都是"从视频出发",把视频当成 4D 物理世界的投影来做建构。问题在哪?「它被拍扁了那一刻,就很多的物理规律就被丢失掉了。举个最简单的例子,我们两个人相遇,这手手之间错过——为什么一直视频生成会有很大的问题?因为他丢失了这种手的前后关系、深度的空间关系。」 这条路线非常的不本质 全集冲突感最强的一句直引。任鑫问:能不能像 GPT 那样用 Next Token Prediction,直接从视频里把 3D 理解逼出来?李智昊的回答:「其实每个人都有不同的观点。从我的视角来看,这条路线非常的不本质。 因为你妄图从这种海量的数据里面做推理、做建模,它其实并不是一个高效的表征。」一句话把今天市面上所有视频生成派的世界模型公司都点了名。 视频生成派的第二个死结:Latency 李智昊给视频派的第二个判断:现在通用做法是用 3D VAE 对原始视频进行压缩——「它不可避免的会对时间维度进行压缩,这样就会导致你在 latent space 想去做一个 action,得到的 feedback 会在几帧之后,甚至有可能一秒之后才有。相当于你在 Vivo 的自动驾驶 simulator 里踩了一下刹车,最后过了十几帧才得到一个 feedback。」对自动驾驶 simulator、机器人 RL 训练,这种 latency 是致命的。 Spark 3D 的路:4D 点云 + Motion 残差 具体怎么做?李智昊和团队的路是「直接对 4D 空间进行建模」——以 4D 点云作为表征,把点源拆成"静态 + motion 残差"两部分。静态部分用 3D 高斯压缩,动态部分单独用一个小 token 表征。「我每次只压一个小的残差,不会把整张图像进行压缩。」一次 action 只改 motion 那一小段 token——latency 死结解开。 大厂难以去从表征层面来做更改 任鑫问:这种事大公司不更适合干吗?人家有 10 万张卡。李智昊接着说:「其实我觉得这反而是我们差异化的优势。大厂他投入了非常巨量的资源去做每一次视频生成的训练……可能他下一个 Q 就要做超过他自己的 2.0、3.0……但其实他们非常难以去从表征层面来做更改。 每一次表征的更改都意味着你数据的推倒重来,也意味着从整个数据处理到整个压缩设计智能生成,所有的管线都可能要被重做。 壁垒在于表征的效率 聊到后半段最关键的一句立场宣告,李智昊接着说:「我觉得现在大部分人认为世界模型的壁垒还在于数据。我去采更多的 egocentric 数据……因此在同样的数据量下,我也需要加入更多的算力。我个人认为,包括我们 Spark AI 整个的姿态,还是认为壁垒在于表征的效率。 你如果把更多或者再多的资源投入到错误的表征上,只是把现在的这个天花板逐渐去逼近,而不是把天花板本身去捅破。」——这是直接反主流"数据 + 算力"派的立场。 两年内会被实现 4D 的 Stable Diffusion 时刻 任鑫问:4D 的「Stable Diffusion 时刻」会在两年内还是更晚一点?李智昊回答:「我觉得应该是在两年内,我们觉得还是比较有信心的。我们确实看到了一些迹象,我们认为两年内会被实现。」 任鑫追问:假设 12 个月后有重大突破,第 9 个月该干啥?李智昊给的方向:高精度多人 Minecraft / 4D 元宇宙;AI 生成游戏 + 3D 资产;机器人 simulator;个性化 3D 打印。 时间戳 00:04 一句话讲清楚他在干嘛——表征是底层暗线 02:35 Spark 3D 是怎么火起来的(5 月 1 日 Hugging Face Trending 第一) 03:29 压缩本身是一种表征方式 04:39 为什么 word model 必须做 4D 而不是 2D 视频 06:07 「我们把视频当做一个 4D 物理世界的有损投影」 07:52 视频生成路线的真正瓶颈:Latency 10:20 Spark 3D 的技术路径:4D 点云 + Motion 残差 18:14 4D 点云怎么压缩成 token 19:23 Ablation study:压缩好就能把智能上限提高 25:07 「大厂非常难以去从表征层面来做更改」 26:31 任鑫提炼:"越小公司越应该做大事" 27:17 「我们其实真的是在做底层」 33:20 「这条路线非常的不本质」 34:59 任鑫讲佛教公案 / 35:30 李智昊技术解读 36:37 类比图像生成的 Stable Diffusion 时刻 39:36 「4D 跃迁,两年内会被实现」 41:05 To C 切入点:高精度多人 Minecraft 42:09 彩蛋:OnlyFans / NSFW 方向 43:15 游戏公司是天然客户:3D 一致性需求 45:08 世界模型赛道全景图(三类玩家) 47:58 「壁垒在于表征的效率」 51:12 一句话送给想跟图、跟 3D 创业的人 52:04 「下一个被突破的,可能就是 4D 物理世界」 53:21 任鑫收尾:做 AI 最痛苦的事 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Alex Siegel - Daydreaming Pilot

    55 min
  7. May 25

    王建硕:Markdown,是新时代的编程语言

    王建硕一上来就跟我说:「徐文浩上一期讲怎么治理'屎山代码'——我不是特别同意。」 他的反驳是:屎山代码就是不可维护的代码,根本不需要去维护。「代码不存在错误,只存在跟你的 intention 不一致——所谓 bug,要么是 bug 本身,要么是 feature 写得不对。」治理屎山代码的所有方法、所有 skill、所有最佳实践——王建硕都认同——但他认为这一刀切错了层:你不该去改 source code 这一层,你应该改它上面的自然语言。 这一刀划下去之后,他跟我聊了 1 小时"AI 时代真正的程序员长什么样"。 中间最神经病的一段,是他拿手机给我看他做的 APP—— 最重要的功能叫「用户反馈」。用户随便写一句"字体大一点"或"增加一个 XX 功能",5 分钟后 APP 就按用户的反馈更新了。AI 接到 GitHub Issue 自动拉代码、自动写、自动 build、自动推 TestFlight。 我以为这已经够离谱了。过几天他又跟我说: 「我现在不需要用户反馈了。它自己想想要更新什么,它就自己更新自己。」 他给那个 APP 接了一个 PM Agent。AI 自己判断「下一版应该做什么」,然后自己把功能补上去。王建硕从开发者,变成了那个翻手机看自己 APP 又变成什么样的好奇用户——「我都好奇今天它又变成了什么样」。 这一期是给所有产品经理、程序员、创业者的。如果你今天还在跟 AI"聊天"——这一期请认真听完。 【嘉宾】 王建硕|互联网老兵,百姓网创始人。最近一两个月他又重新「上岗当程序员」——只不过这一次他写的不是 C、也不是 Python,是一堆.md文件,让大模型按 schedule 跑。他自己一个人,跑了 4 个 Agent 团队(PM / 工程 / 市场 / 客服),其中 PM Agent 会自己决定下一版要做什么,不再需要他亲自指挥。他的 APP 五分钟更新一个版本,每天审完核就上线。 【本期亮点】 「徐文浩讲'治理屎山代码',我不太同意」——开场就是一记隔空交锋 王建硕一开口就跟前一期嘉宾徐文浩抬杠。徐文浩前期主张:要用 skill、用最佳实践、用各种治理工具,让 AI 写的代码可维护。王建硕的反驳是——屎山代码就是不可维护的代码,根本不需要去维护。他的意思大致是:屎山只要不被人看到,它就不是屎山。他承认徐文浩讲的治理方法都对,但他认为这一刀根本切错了层:你不应该在 source code 这一层做治理,应该在它上面的自然语言层。 「代码不存在错误,只存在跟你的 intention 不一致」 王建硕重新定义了什么是 bug:所谓错误,要么是 bug 本身,要么是你的 feature 写得不对——本质上都是你的意图(intention)没说清。他举例:在 C 语言里你说print color,没指定颜色,编译器给你 print 出白色——这是 bug 吗?不是。这是你没说要蓝色。所有现在大家骂"AI 写的代码不对",其实绝大多数都是自己 intention 给得不清晰,跟 AI 无关。这就是他为什么不同意"治理 source code"——治理治错了对象。 「用户写反馈,5 分钟后 APP 就按你要求改完」 这是这期最神经病的一段。王建硕的 APP 里有一个功能叫"用户反馈"。用户随便写一句——"希望字体大一点"、"增加搜索功能"——5 分钟之后,APP 就按这条反馈生成了一个新版本。技术链路其实很朴素:用户反馈直接落到 GitHub Issue,触发一个 hook,Claude Code 自动拉代码、写代码、跑测试、合主分支,自动 build,自动推 TestFlight。「从你提交问题到你的手机上面可以测试它,大概五分钟左右 APP 更新一个版本。」 「我现在不需要用户反馈了——它自己想要更新什么,自己就更新了」 更狠的是后面这一层。王建硕给那个 APP 接了一个 PM Agent——没人提反馈的时候,AI 自己判断"下一版应该做什么",然后自己把功能补上去。「我每天大概每隔一两个小时,那边 TestFlight 就会咚咚地说一个新版本发布了。我就很好奇今天它又变成了什么样。」他从开发者变成了那个翻手机看自己 APP 又变成什么样的好奇用户。 「我手写了几万行自然语言,才让这套系统跑起来」 那这件事是不是甩手掌柜?不是。王建硕反复强调:「我所说的自然语言是真的手写,不是大语言模型生成。光你自己一个字一个字敲的自然语言,可能你都至少要敲个几百行。」他的工作目录按 Model / View / Control 分层,子文件夹里几万行.md。他手写自然语言的颗粒度,就是他对这个项目的控制颗粒度。"你的不满意,是对它的缺省值不满意——但它的缺省值不是你的内容。" 「聊天不叫程序,聊天叫 debug」 王建硕抛出一个让我反复回味的判断:程序,是你写好的、确定的、可以被定期或被 trigger 执行的、给你出结果的东西。聊天的反面就是写程序。「聊天是一种非常快速的 debug 方法,但它不是你写程序的方法。」他估算现在 90% 的人用 AI 还停留在"打开 Python 命令行学语言"那一层——不积累、不沉淀,第二天再来还是一样。 「自然语言是新的'汇编',Python 正在变成新的'屎山'」 王建硕画了一张产业演进图:机器码、汇编、C、Python、自然语言——每往上一层,下一层都变成"屎山"——人不可读、不可维护,但不影响人类继续生活。LLM 是新的编译器,自然语言是新的"汇编"。这一张图反过来也是他不同意徐文浩"治理屎山代码"的理论基础——你治的不是地基,治的是上面那一层;地基让它沉下去就好。 「程序员就是上一代的抬轿子的人」 全集最有共鸣的隐喻。"我们以为抬轿子是真的力气;忽然变成车了,我们以为我们对车也是有控制的——但其实你早离开了。"程序员现在被困在"教父"的位置——他们的代码能力可以被 AI 完全替代,但因为情感蒙蔽,他们学开车的意愿反而远远低于一个普通人。"离新技术越近的产业工人,是越惨的。" 「你每天烧多少 Token,是 AI 时代的 GDP」 王建硕的硬指标只有一个:Token 使用量乘以单价。不管你 PPT 多 make sense、不管你说你 AI 认知多牛——A 组织和 B 组织看一眼 Token 量就分胜负。他自己一天烧大约两千美金。"省 Token 这件事,就像身体上的一个脓疮——你不把它清掉,你看不到真正里面到底是什么问题。" 他最近做的海报上写:使用 Token 拥抱浪费。 【时间戳】 01:40 王建硕跟徐文浩抬杠:屎山代码不需要治理 02:24 屎山代码的真实定义:不可被人维护的代码 03:18 屎山只要不被人看到,它就不是屎山 06:00 重新定义"屎山":人不可维护的代码 06:51 代码不存在错误,只存在跟 intention 不一致 07:06 王建硕承认徐文浩方法都对,但切错层了 12:12 聊天不是写程序,是 debug 14:43 真正的"程序员"长什么样:工作目录、文件夹工程 21:47 抬轿子的、教父和驾驶员 33:08 王建硕的新身份——一个人 4 个 Agent 团队 37:18 用户写反馈,5 分钟后 APP 自动改完(核心段落) 38:17 「我现在不需要用户反馈了——它自己想要更新什么自己更新」 38:30 整套流程拆解(反馈、GitHub Issue、Claude Code、TestFlight) 39:38 PM Agent:让 AI 替代用户反馈做决策 45:30 「APP Store 我已经不下载了」+ 即抛即用型软件 50:25 21 世纪所有人都需要会用计算机——10 年后所有人都会用 AI 1:02:01 唯一硬指标:你每天烧多少 Token 1:04:20 拥抱浪费:使用 Token 拥抱浪费 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Sam Wills,Honey Mooncie - Traingazing

    1h 7m
  8. May 20

    OceanBase 封仲淹:Vibe Coding 只是开始,下一站是软件工厂

    一个做了二十多年程序员的人——GPU 内核、分布式文件系统、大数据、数据库一路做过来,你以为他会对 vibe coding 嗤之以鼻?恰恰相反。OceanBase 封仲淹是这场对话里最激进的乐观派。他说,vibe coding 彻底革命了整个软件行业,但今天看到的只是开端。下一站,是 software factory——多个 agent 像数字员工组队工作,配 software correctness benchmark 验证每一次产出。 这一期是我们和播客【赛博赶海】的串台,我和徐文浩把老纪请来,把上一期“管理大型公厕”那个争论往下推一层:既然 vibe coding 不是终点,我们现在该怎么搭工程?三个人三种立场——革命派说工厂马上来,务实派说你们不擦屁股的人逻辑都对,绕道派问能不能干脆放弃工业化。 没有人被说服,但意外达成了一件事的共识:那个新的协作单位,不再是“代码”了。 【嘉宾】 封仲淹—— OceanBase 开源负责人。自称“古法编程的开发者”,做了二十多年程序员,在阿里负责开源十几年。最早做 GPU 显卡内核,后来做分布式文件系统、大数据,现在做数据库,也在为 Agent 设计下一代数据库。 【本期亮点】 古法编程的乐观派。老纪理论上最有理由怀疑 vibe coding,他反而是最激进的乐观派:“vibe coding 彻底革命了整个软件行业,所有软件未来五年内全部要重新革命。”今天只是开端,下一站是 software factory——多个 agent 像数字员工组队工作,配 software correctness benchmark 验证每一次产出。 4 小时不认识自己的软件。任鑫提到一个上市公司老板开发的 APP 的诡异功能:软件里跑着一组 agent pm,每 4 小时自己想需求、自己排期、自己发版。这位老板每 4 小时进自己的产品看一眼,都不认识它。这不是科幻,是 2026 年中国一家上市公司的日常。 一个人 vibe coding 容易自嗨。徐文浩反驳“一个 agent 就够了”的乐观论:“三个诸葛亮顶个臭皮匠,三个人组合起来能不能比一个人的 OPC 更厉害?”code review 的本质不是流程,是“另外一个人来看”——一个人写代码总觉得自己都对,换一个人看才会发现 bug 和设计问题。 开源在 AI 时代为什么更重要了。任鑫作为一个把代码丢了 20 年的人,坦白以前根本不太用开源,最近反而动不动就 fork 一个 skill。老纪的解释是:开源本质是分发效率,跟 AI 是殊途同归——都在提升生产力。但徐文浩追了一个尖锐的问题:fork 出去的改动,怎么回到 mainstream?这是 AI 时代浮出来的新协作命题。 Memory 是新一代的协作单位。徐文浩给出了一个定义:除了 LLM 调用和 agent harness code 之外,所有信息都叫 memory——skills 是 memory,各种抽象文档也是 memory。痛点很具体:在 Claude Code 里改了一个 skill,没办法自动同步到其他人的机器,切到 Codex 又得手动同步一次。“过 2 小时才能用,这怎么受得了?” 文件系统 vs 数据库存 memory。今天 Claude Code 用文件系统存 memory 已经非常成功,但老纪用大数据的历史做了个类比:2005 年 Google 三驾马车时代,所有数据都是裸存文件、暴力扫描——和今天的 AI memory 一模一样。过了四五年,数据量起来后必然向结构化、列存演进。AI memory 也会走同样的路,两个问题先暴露:容量和噪音。 三派立场对撞:AI 时代要不要共识。任鑫挑衅:能不能完全放弃工业化,改用抖音“拍同款”那种 fork 不回流的逻辑?徐文浩从擦屁股的人的视角反击:“你们不擦屁股的人,逻辑都对,但你们就不用擦。”——token 和时间都是有限的,不可能让所有东西每次都让 AI 重写一遍。“虽然我们讲创业公司要重新投胎,但是你重新投完胎,你还是一个哺乳类动物。” 彩蛋:互联网是 LAMP,AI 时代可能也有新的四件套。临近结束时,老纪抛出一个简短的猜想:互联网时代的标配是 LAMP 架构(Linux + Apache + MySQL + PHP),AI 时代可能也会有一套新的“四件套”。这个判断只在节目末尾出现了一分钟,但值得记下来——也许是下一期专门聊的话题。 【时间戳】 01:25 老纪自我介绍,什么是“古法编程” 02:30 vibe coding 只是开端,下一站是 software factory 04:12 一个 4 小时不认识自己软件的上市公司老板 06:21 一个人 vibe coding 容易自嗨,需要对口相声 09:00 开源在 AI 时代为什么更重要了 15:14 Memory 的定义,以及 skill 同步的痛点 19:28 文件系统 vs 数据库:memory 到底放哪里 27:54 卖车公司案例:10 万销售的对话怎么变成 insight 35:00 三派立场对撞:AI 时代要不要共识 43:51 阿里数据治理三阶段:百花齐放 → 中台 → 分而自治 53:01 一个人的记忆已经散落在多个 agent 里 01:01:39 老纪的彩蛋猜想:互联网 LAMP 之后,AI 时代的新四件套 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客,以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题:从 AI 如何改变世界的未来,到如何找到 AI 创业的 PMF;从如何利用 AI 降本增效,到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣,这里有满满的干货和一线实战经验,欢迎关注并推荐给你的朋友,共同探索未来的无限可能!  商务合作:公众号 「AI 炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人:  徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫:美元基金合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。 播客剪辑: 十六颗糖 BGM: 片头:Shortwire - Reconfig 片尾:Demxntia - tonight, pt. II

    1h 3m

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