前瞻钱瞻

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前瞻钱瞻 QIANforeSEE”播客节目，是由媒介360 & 创+平台 创始人 钱峻 （字 钱瞻/号钱钱 ） 亲自主理的一档单口谈商业创新及趋势前瞻的播客，同时也希望为大家提供一个商业战略前瞻性的平台。 前瞻钱瞻 解读商业创新热点及趋势，探索未来与现在的战略，营销科学与艺术，品牌焕新，科技互联网，AI数智商业化转型 ，用户资产，媒介及营销传播投资，社会共益设计 及可持续 发展等话题，提供独特视角和策略。旨在帮助听众在极速演变的商业世界中， 把握商业增长动能，点燃创新思维，引领商业战略创新及增长之路。 让我们一起前瞻趋势，钱瞻增长！前瞻商业创新，钱瞻生命成长！

  1. 1d ago

    前瞻钱瞻509. 在AI狂飙的时代，重逢4种底层智慧：我们为什么还要重读纳瓦尔、7 HABITS、李泽厚与黄仁勋？

    大家好，欢迎来到《前瞻钱瞻》，我是钱峻。 今天是我们的第509期。 最近，我受邀参加一个叫《我的朋友爱读书》的公益荐书计划，向大家推荐四本自己认为值得读、也值得反复思考的好书。 这让我重新思考一个问题： 当AI每天都在升级，人究竟应该升级什么？ 今天，我们每天都在谈论新的大模型、新的智能体、新的工具和新的工作方式。 AI可以写文章、做设计、开发软件、分析数据，甚至帮助企业进行越来越复杂的商业决策。 但是，一个人使用AI的能力越来越强，就意味着他的思想、判断、创造力和生命质量也在同步提升吗？ 未必。 工具可以不断升级，但人的成长有自己的规律。 有些能力，短期可以通过技术迅速放大；有些能力，却必须经历时间、实践、协作与文化的积淀。 所以，今天我想推荐四本并不都是关于AI，却对AI+时代的人才成长特别有启发的书。 埃里克·乔根森编著的《纳瓦尔宝典》、史蒂芬·柯维的《高效能人士的七个习惯》、李泽厚的《美的历程》，以及斯蒂芬·威特撰写的《黄仁勋：英伟达之芯》。 今天推荐的四本书，并不是AI技术书，而是四部来自不同领域的经典作品。 《纳瓦尔宝典》，帮助我们理解财富、复利与自由。 《高效能人士的七个习惯》，帮助我们建立好习惯，提升个人效能与协作能力。 《美的历程》，带我们理解中国几千年的审美发展，以及美的力量。 《黄仁勋：英伟达之芯》，让我们读懂一位创始人和一家伟大科技企业的成长故事。 第一本：《纳瓦尔宝典》——财富、复利与自由这本书的英文名是《The Almanack of Naval Ravikant》，编著者是埃里克·乔根森，Eric Jorgenson。 书中的思想主要来自硅谷创业者和投资人纳瓦尔·拉维坎特，Naval Ravikant。 纳瓦尔是AngelList联合创始人，也是Uber、Twitter等企业的早期投资人。 乔根森把纳瓦尔多年公开发表的文章、访谈和社交媒体观点整理成书，让我们得以系统了解他的财富哲学和人生哲学。 这本书有两大主题：如何获得财富，以及如何获得幸福。 关于财富，我认为有六个重要观点。 第一，追求财富，而不只是金钱与地位。财富是能够持续创造价值的资产。 第二，复利的力量。复利不仅存在于投资中，也存在于知识、商业关系、个人声誉和长期积累之中。 第三，积累特定知识。找到自己真正擅长、具有独特优势、别人不容易复制的能力。 第四，善用杠杆。包括资本、团队、代码和媒体。特别是代码与媒体，可以让个人创造的价值被大规模放大。 第五，拥有所有权。通过创业、股权或其他资产，分享长期创造价值的成果，而不只是出售自己的时间。 第六，提升判断力。不断阅读、独立思考，作出更好的长期选择。 第二本：《高效能人士的七个习惯》——从个人高效到统合综效第二本，是《高效能人士的七个习惯》。 英文名《The 7 Habits of Highly Effective People》。 作者是美国管理学家、教育家史蒂芬·理查兹·柯维，Stephen R. Covey。 柯维长期研究领导力、个人成长与组织效能。 这本书1989年出版，成为全球最具影响力的个人成长与管理经典之一。 根据FranklinCovey公布的数据，全球累计销量超过4000万册，出版超过50种语言版本。 为什么这本书能够畅销几十年？ 因为柯维不只是讲工作技巧，而是从人的品格、原则和行为习惯出发，解释如何获得持久的个人与人际效能。 那么，到底是哪七个习惯？ 第一个习惯，积极主动，Be Proactive。 不要总是被环境和外部变化推着走。把注意力放在自己能够影响和改变的事情上，为自己的选择负责。 第二个习惯，以终为始，Begin with the End in Mind。 做事之前，先想清楚目标是什么。人生和事业都需要方向，不能只是忙着向前跑。 第三个习惯，要事第一，Put First Things First。 重要的事情优先做。尤其要关注那些重要但不紧急的事情，比如长期学习、战略规划、健康和关系建设。 前三个习惯，重点在于提升个人效能，实现从依赖到独立。 接下来，是人与人之间的协作。 第四个习惯，双赢思维，Think Win-Win。 不要把所有合作都看成你赢我输。真正好的合作，是寻找彼此都能受益的解决方案。 第五个习惯，知彼解己，Seek First to Understand, Then to Be Understood。 先理解别人，再争取被别人理解。学会真正倾听，是沟通与建立信任的基础。 第六个习惯，统合综效，Synergize。 这是我特别推荐的一个习惯。 不同的人拥有不同的经验、能力和观点。通过尊重差异、开放合作，我们可以创造单独行动难以实现的更好成果。 统合综效不是简单的分工，而是共同创造新的可能。 第七个习惯，不断更新，Sharpen the Saw。 持续照顾和发展自己的身体、心智、精神与社会情感，不断学习，保持长期成长的能力。 我认为，统合综效在AI+时代尤其值得重新学习。 个人效率重要，但真正优秀的团队，能够把不同能力组合起来，创造更大的价值。 第三本：《美的历程》——重新发现美的力量第三本，是中国著名哲学家、美学家李泽厚先生的《美的历程》。 李泽厚，Li Zehou，是中国当代重要的思想家、美学研究者。 《美的历程》1981年首次出版，是中国现代美学研究中极具影响力的代表作，也影响了几代读者认识中国艺术和传统文化的方式。 中国人对美的理解，是如何在数千年历史中逐渐形成的？ 全书共十章，带领读者从远古走到明清。 从远古图腾的龙飞凤舞，到殷周青铜器的狞厉之美； 从儒道互补的先秦理性精神，到楚辞、汉赋的浪漫想象； 从强调人的个性与精神的魏晋风度，到佛教艺术形象的发展； 从盛唐诗歌的青春、豪迈与音乐性，到中唐以后更为深沉含蓄的艺术趣味； 再到宋元山水画的意境，以及明清小说、戏曲和市民文艺的发展。 李泽厚把这些不同历史时期的艺术放在一起，让我们看到了中国美学丰富而连续的发展。 这本书一个非常重要的思想，是审美的历史积淀。 美并不只是好看的外形。 不同时代的社会生活、思想、情感和文化经验，都会进入艺术形式，逐渐形成我们的审美传统。 为什么我特别推荐这本书？ 因为无论是做品牌、做媒体、做产品，还是做创意，审美都非常重要。 今天，AI已经可以快速生成大量图片、视频、音乐和设计方案。 但什么作品真正有文化内涵？什么创意能够打动人？什么品牌能够经得起时间？ 这些问题依然需要人去思考。 AI让创造形式变得更加容易，而《美的历程》提醒我们，真正理解美，还需要历史、文化与情感。 这也是我认为，AI+时代的人才不能只学习技术，还应该提升审美素养的重要原因。 第四本：《黄仁勋：英伟达之芯》——一位创始人与一家科技公司的故事第四本，是《黄仁勋：英伟达之芯》。 英文原书名是《The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World's Most Coveted Microchip》。 作者是美国作家、科技记者斯蒂芬·威特，Stephen Witt。 中文版本由湛庐文化出品，2024年12月出版。 这本书通过大量人物采访，讲述了黄仁勋的成长经历、英伟达的创业历程，以及这家企业如何参与并推动AI计算的发展。 我推荐这本书，不只是因为英伟达今天在AI产业中占据重要位置，更因为它讲述了一个非常精彩的创始人和品牌成长故事。 黄仁勋，Jensen Huang，出生于台湾，少年时期来到美国。 他的早年经历并不轻松。在学习和成长过程中，他经历过陌生环境的挑战，也做过餐厅的工作。 后来，他学习电子工程，进入AMD和LSI Logic工作。 1993年，黄仁勋与克里斯·马拉科夫斯基、柯蒂斯·普里姆共同创立英伟达，NVIDIA。 最初，英伟达并不是一家AI公司。 它从计算机图形芯片和游戏市场起步。 创业初期，英伟达经历过产品方向失误、激烈竞争，以及严重的生存危机。 但黄仁勋和团队不断调整方向，坚持在图形计算领域发展。 1999年，英伟达推出GeForce 256，并推动GPU这一概念进入更广泛的市场。 此后，英伟达逐渐发现，GPU的大规模并行计算能力，不仅可以用于图形处理，也可能应用在其他计算领域。 2006年，英伟达推出CUDA平台，让开发者能够利用GPU进行通用计算。 这是英伟达发展历程中非常重要的一步。 但CUDA的商业回报并不是立即出现的。它需要持续投入软件、开发工具和开发者生态。 2012年，AlexNet在深度学习领域取得重要突破，GPU在AI计算中的价值开始被更广泛地认识。 随着深度学习和生成式AI的发展，英伟达逐渐成为全球AI计算基础设施中的关键企业。 这个故事给我三个特别深刻的启发。 第一，创始人的远见非常重要。 企业不只要看到今天已经存在的市场，还要思考技术未来能够创造什么。 第二，长期投入比短期成功更重要。 英伟达的成长不是一夜之间完成的。GPU、CUDA、软件生态以及AI计算能力，都是多年积累的结果。 第三，伟大的科技品牌，不只是销售产品，还要构建平台与生态。 英伟达不仅发展芯片，也持续建设

  2. Oct 12

    508. 前瞻钱瞻 IP 全模态升级 & 2026全球商业20大趋势与系统竞争重构

    今天是2026年10月12日。距离2026年结束，还有80天。 我想先分享一个判断： 全球商业正在经历的，不只是新一轮技术革命，更是一次增长规则的重构。 全球经济仍在增长，但增长越来越不均衡。科技投资持续扩大，但商业回报并不均等。消费者更加理性，却仍愿意为卓越产品和独特体验支付溢价。 AI正在改变生产力，但技术进步不会自动带来商业成功。 未来三年，谁能创造真正的增长？增长的价值又将流向哪里？ 今天，前瞻钱瞻正式启动新一轮IP全模态升级，同时发布我们对2026年Q4及未来三年全球商业20大趋势的判断。 一、前瞻钱瞻：从趋势洞察，走向增长创造过去，前瞻钱瞻持续研究全球领先企业、品牌创新、商业模式与技术革命。 从苹果、英伟达、微软、亚马逊，到乐高、爱马仕、Patagonia、多邻国，我们关心的不只是它们做了什么，而是为什么增长、利润从哪里来、竞争优势能否持续。 接下来，前瞻钱瞻将实现四个升级。 第一，研究升级。 从热点观察走向全球商业深度研究，打通宏观经济、资本市场、产业创新、品牌增长与组织战略，形成有数据、有观点、有独立判断的研究体系。 第二，内容全模态升级。 从播客延伸到视频、公众号、网站、小红书、抖音、微博、深度报告与专业课程。一次原创研究，多种内容表达，形成可持续积累、不断更新的知识资产。 第三，Founder IP升级。 以创始人的全球视野、商业判断和创新实践，建立鲜明的专业影响力。不只是解读别人如何成功，更要提出我们自己的判断、方法与解决方案。 第四，从内容走向商业增长生态。 依托Media360.AI、创+创新和AIBGOS，把行业洞察转化为企业增长诊断、战略咨询、AI工具、人才培训和创新共创。 我们的方向非常明确： 看见趋势，判断价值，创造增长。 2026全球商业增长20大趋势提炼一、全球经济与资本：增长重新分配结构性增长分化：宏观总量增长放缓，国别、行业与企业间分化加剧。企业应放弃单纯追逐大市场，转向寻找生产率提升显著、盈利结构清晰的价值洼地。 全球化深度重组：从“产品出口”转向“本地化经营”。跨国竞争不仅考量成本效率，更要求供应链韧性、本地品牌认知与合规运营能力。 资本重视增长质量：资本市场退去纯技术叙事狂热，严控资本回报率。定价权、正向自由现金流与真实盈利能力成为估值核心。 硬核基础设施投资：算力扩张拉动电力、能源网、先进制造与散热链条。基础层承载巨量资本开支，需重点防范供给阶段性过剩与单位经济性问题。 二、消费与品牌：购买逻辑生变中间品牌塌陷：消费两极分化，用户对价值极度敏感。品牌要么做到极致性价比与高运营效率，要么提供不可替代的卓越品质与文化认同，中间地带被加速挤压。 情绪价值成为引擎：消费不仅满足功能，更承载快乐、陪伴与自我表达。情绪能促成初次尝鲜，但持续复购必须依赖扎实的产品力支撑。 健康与长寿经济扩容：健康产业从“事后治疗”延伸至“全周期预防与长寿管理”。AI加速研发与健康数据应用，但医学严谨性与监管始终是底线。 线下体验与真实连接复兴：数字化愈普及，线下场景的沉浸感、仪式感与人际连接愈显珍贵。实体零售向体验、社区与高交互服务演进。 三、科技与产业：商业价值兑现AI竞争转向利润兑现：个人效率提升不等于企业利润改善。若未打破数据孤岛与重构业务流，AI仅是加速旧工作。重点在于转化为增量收入与息税前利润。 AI Agents重塑执行链路：AI从辅助工具升级为具备规划与工具调用能力的执行系统。关键在于结果确定性、合规风控与人工协同监督。 具身智能与物理验证：机器人与自动驾驶从技术演示迈向商业部署，可靠性、单位经济模型（Unit Economics）与规模化盈利能力是三大核心考量。 AI原生缩短研发周期：产品开发、设计迭代与原型验证门槛大幅降低。模仿变得更容易，企业的壁垒转向专有知识、私域数据与战略洞察力。 四、品牌、媒体与模式：入口格局重构AI成为新决策入口（AI is Media）：用户从依靠搜索、电商与社媒获取信息，转向直接向AI问询决策。品牌须管理在AI语境中的可信度与准确度。 品牌自营内容资产（Brand as Media）：品牌自建知识库、专业内容与用户社区，摆脱对采买流量的单一依赖，沉淀品牌数字与认知资产。 交易链路深度整合：零售媒体网络（RMN）与AI商业重塑货架与搜索机制，推动内容、推荐与购买闭环，以可衡量的商业转化替代纯曝光投放。 从卖产品走向服务生态：单次交易转向持续价值交换。硬件与软件向按使用量付费、按效果付费及订阅服务演进，构建高黏性生态。 五、组织与长期主义：新型能力塑造组织形态分化与超级个体：小团队依托AI具备全功能专业能力，大企业通过AI强化规模协同。竞争本质是全员人均价值创造能力的提升。 人机协同流程再造（AI+HUMAN+）：高绩效企业重构工作流与管理模式。组织需要能够定义问题、承担商业风险与判断复杂局面的高阶人才。 创意与信任成为稀缺资产：工具平庸化时代，独特的商业直觉、原创内容、品牌声誉与信任关系愈发难以被算法复制。 增长系统竞争（AIBGOS）：依靠单点爆款或渠道红利的打法终结。企业必须将战略、数据、AI工具、组织与经营仪表盘连接为有机增长系统。 2026年终行动落脚点在2026年最后的周期内，前瞻钱瞻推进四项落地实践： 研究深化：由表层热点追踪转向底层商业结构与财报质量分析。 系统落地：推进AI商业增长操作系统（AIBGOS），将AI Skills、智能体融入企业增长诊断与决策工作台。 企业共创：联合产业伙伴解决真实经营堵点，避免技术与业务脱节。 生态链接：通过媒介360案例沉淀与年底商业增长峰会，推动技术从概念探讨走向可验证的产业落地。 商业的最终落点，是创造真实的客户价值与长期的组织生命力。看见趋势是认知，判断价值是能力，创造增长才是行动。 在小宇宙查看该单集文稿

  3. Sep 6

    前瞻钱瞻507：牛来！赢来增长：一个“不完美”作品给品牌的10个启示

    从《牛来》看品牌营销：真正稀缺的，不是完美，而是让人愿意参与一部看起来“不够精致”的动画电影，为什么突然成为社会话题？ 《牛来》真正值得品牌人研究的，可能并不是电影制作本身。 它更像一次发生在2026年的社会化传播实验： 一个辨识度极高的牛，一个让人过目不忘的名字，一个远离传统电影工业标准的作品，一对坚持多年创作的母子，一张很多人认为很难拿到的“上桌门票”，再加上网友的二创、模仿、吐槽、支持、争论，以及义乌迅速跟进的周边商品…… 一个原本极其小众的作品，由此迅速变成了一个巨大的“内容母体”。 这件事对于今天的品牌营销，有十个非常重要的启示。 01｜这个时代，最大的风险可能不是“不完美”，而是“没特点”很多品牌都在追求正确。 正确的视觉、正确的广告片、正确的明星、正确的社交媒体语言、正确的品牌调性。 最后的问题却是： 所有人都正确，所以所有人都长得差不多。 《牛来》恰恰相反。 它甚至有一些粗糙、有一些奇怪、有一些“不像标准答案”，但它有一样极其重要的东西： 辨识度。 你可能不喜欢它，但你很难把它和另一个作品搞混。 在注意力高度稀缺的时代，“像自己”本身就是竞争力。 品牌真正应该害怕的，不是有人不喜欢你，而是消费者看完以后根本记不住你。 02｜一个好名字，本身就是最低成本的传播系统“牛来”两个字为什么有传播力？ 简单、好记、可延展，而且天然具有语言游戏空间。 于是很快就会出现： 钱来、姐来、雪来、鸡来…… 当一个名字能够被人主动改写，它就不再只是一个名字，而开始成为一种社会语言模板。 这是品牌命名非常容易被忽略的一点。 最好的品牌语言不是企业反复花钱告诉消费者“请记住我”，而是消费者自己愿意拿过去玩。 真正高级的传播资产，都有一个共同特点： 可使用，而不仅仅是可观看。 03｜今天的爆款，不是一条内容，而是一个“内容矩阵”一个真正有生命力的话题，会天然长出很多分支。 围绕《牛来》，人们可以讨论： 电影制作、动画风格、导演梦想、母亲支持、电影审批、票房、成本、IP、义乌周边、艺术审美、独立创作、年轻人梦想、电影工业，甚至社会阶层和成功标准。 这就是今天品牌做内容特别值得思考的地方。 不要再问： “这条视频能不能爆？” 要问： “这个母题能不能持续长出20条、50条甚至100条内容？” 真正强大的品牌内容，不是一颗烟花，而是一棵不断分叉的树。 04｜用户参与传播，比品牌自己传播更重要今天最昂贵的传播并不是广告投放。 最珍贵的是： 别人愿不愿意替你说话。 当消费者开始模仿、改写、评论、吐槽、做表情包、拍短视频，品牌就从“传播者”变成了“话题基础设施”。 这时候，传播发生了一个重要变化： Brand Content→ User Content→ Social Conversation→ Cultural Meme 一旦进入第四层，传播效率就已经不是传统广告预算可以简单计算的了。 05｜小成本并不等于小创造《牛来》的另一个重要启发，是对“大制作迷信”的冲击。 互联网时代最大的商业机会之一，就是允许越来越多的人： Small Team，Small Budget，Big Idea。 品牌创业同样如此。 0到1阶段真正重要的，不一定是拥有一个豪华团队、巨额预算和昂贵办公室，而是： 有没有一个值得验证的产品？ 有没有一个明确用户？ 有没有一个让别人记住你的差异点？ 有没有能力用最小成本把产品送上市场？ 资本效率，正在重新成为这个时代非常重要的商业能力。 06｜先“上桌”，再谈完美《牛来》最有象征意义的一点，是它最终成为一部真正能够进入电影院的作品。 很多创业者的问题恰恰相反： PPT做了100页，品牌升级了三轮，Logo改了五次，产品永远还没有上线。 AI时代尤其如此。 今天最大的竞争优势之一已经变成： Build → Launch → Learn → Iterate 先构建。 先上线。 先让真实用户看见。 然后根据市场反馈迭代。 你永远无法在办公室里预测消费者会怎样理解你的作品。 真正的市场，会告诉你答案。 07｜IP的诞生，往往发生在产品之外如果消费者开始主动购买、模仿甚至制作与“牛”相关的周边，那么电影的商业价值就已经开始超越电影本身。 Movie→ Character→ Meme→ Merchandise→ IP→ Community 这也是品牌经营必须重新理解的地方。 未来最好的品牌，不只是卖产品。 它必须拥有自己的： 角色资产、语言资产、视觉资产、故事资产、内容资产和社群资产。 当这些资产可以脱离一次交易继续产生价值，品牌才真正进入IP经营阶段。 08｜消费者已经不是等待被教育的人今天还有不少品牌把消费者想象成一个等待广告教育的人。 这是危险的。 中国消费者长期接触电影、电视剧、综艺、短视频、美剧、英剧、韩剧、日剧、港剧以及各种全球内容，他们拥有非常复杂的媒介经验。 这意味着： 消费者越来越难被套路，却越来越容易被真正的新鲜感打动。 所以品牌不能高高在上地问： “消费者为什么不理解我们？” 更应该反过来问： “我们真的提供了什么他们没有见过的东西？” 09｜品牌最终竞争的，是“人感”技术越来越强，AI越来越强，制作越来越精良之后，什么反而更加珍贵？ 人。 为什么一个母亲支持孩子梦想的故事会让人感动？ 为什么一个并不完美的独立创作者反而获得大量支持？ 因为消费者最终连接的，从来不只是技术参数。 他们连接的是： 梦想、笨拙、坚持、遗憾、亲情、勇气、幽默、失败与希望。 这也是AI时代品牌最大的悖论： AI越强，Humanity越贵。 品牌真正要建立的，不只是认知资产，更是情绪资产与信任资产。 10｜未来最大的品牌能力，是进入社会对话过去的品牌传播逻辑是： 品牌说，消费者听。 今天已经彻底不同。 品牌发布一个东西以后，它会立刻进入一个巨大的社会解释系统。 有人赞美，有人反对；有人解读，有人恶搞；有人模仿，有人再创作；甚至品牌自己都无法预测消费者最终会赋予它什么意义。 因此，未来品牌最重要的能力之一，不只是“做传播”，而是： 设计一个值得社会参与的开放系统。 不要控制所有答案。 给消费者留下空间。 让他们参与，让他们表达，让他们成为品牌意义的一部分。 这也许正是《牛来》带给品牌营销最大的启示。 它未必符合传统意义上的“完美作品”。 但它证明了一件事情： 这个时代真正稀缺的，从来不是更多正确而精致的东西，而是那些让人产生感觉、产生讨论、产生参与冲动的东西。 品牌也是一样。 不要只追求Perfect。 更重要的是： Distinctive。Human。Participatory。Alive。 有辨识度，有人感，可参与，有生命力。 因为今天品牌真正需要赢得的，已经不仅仅是一笔交易。 而是—— 进入人的生活，进入人的情绪，最终进入人的心。 10个 TAKE AWAY1. Distinctiveness｜先做到不同，再做到完美。没有辨识度的精致，是品牌最大的隐性浪费。 2. Naming｜名字本身就是传播资产。最好的名字必须好记、好说、好玩、可二创。 3. Content Matrix｜不要做一条内容，要创造一个内容母体。一个好母题应该可以自然生长出几十个传播角度。 4. Participation｜让用户传播，比自己传播更重要。消费者愿意模仿、讨论和再创造，品牌才真正进入社会网络。 5. Capital Efficiency｜小预算也可以创造大影响。控制成本不是保守，而是给创新留下更多试错空间。 6. Ship First｜先上桌，再迭代。真实市场永远比会议室更能告诉你产品哪里对、哪里错。 7. IP Thinking｜产品只是起点，IP才是复利。角色、语言、内容、社群和周边，都可能成为新的资产。 8. Respect Consumers｜不要低估今天的消费者。他们见得多、判断快，套路越来越无效，真正的新鲜感越来越值钱。 9. Human Connection｜AI越强，人感越贵。技术负责效率，真正决定品牌能否进入人心的，仍然是情感与真实。 10. Brand as Conversation｜品牌不是单向输出，而是社会对话。未来最强的品牌，不只是制造内容，而是制造一个让所有人愿意参与的文化现场。 前瞻钱瞻｜钱钱品牌局 我们关注的不只是一个热点为什么火，而是每一个热点背后正在发生怎样的商业变化、消费者变化和品牌增长逻辑。 看懂现象，更要看懂现象背后的增长机会 前瞻钱瞻，视频时代正式开始了。 从今天起，我们将在 视频号、小红书、抖音 持续更新。 聊AI，聊趋势，聊品牌，聊商业增长，也聊每个人在AI时代如何重新设计自己的工作、能力与人生。 不只是追热点，而是透过热点，看见下一步。 一起前瞻趋势，钱瞻增长；前瞻商业创新，钱瞻生命成长。 欢迎关注 前瞻钱瞻 QIANforeSEE。 See What’s Next. Build What Matters. 在小宇宙查看该单集文稿

  4. Aug 23

    前瞻钱瞻506. Al+时代的失业潮真相，抛弃旧的工作价值，重新定价工作新价值

    大家好，这里是《前瞻钱瞻》。前瞻趋势，钱瞻增长；前瞻商业创新，钱瞻生命成长。 AI+时代的失业潮真相：抛弃旧的工作价值，重新定价人的新价值 AI+时代的失业潮，真正值得警惕的，不是“工作消失”，而是旧的工作价值正在失效。 过去几十年，我们习惯用一套稳定的逻辑理解工作： 读一个好学校，进入一家好公司，掌握一门专业，积累经验，升职加薪，然后用时间和资历交换越来越高的收入。 但AI正在打破这套逻辑。 因为AI首先改变的，不是“有没有工作”，而是： 什么工作还值得高价购买。 过去很多知识工作的价值，来自稀缺性。 会写方案的人少，所以方案值钱；会做设计的人少，所以设计值钱；会写代码的人少，所以程序员值钱；会查资料、做分析、翻译、整理PPT的人少，所以这些能力能够成为职业。 但当生成式AI把这些能力大规模商品化之后，问题发生了变化。 今天，一份普通文案可以几分钟生成；一份市场研究可以由AI快速完成初稿；一段基础代码可以由Coding Agent直接写出来；一个PPT、一个表格、一份会议纪要，都越来越便宜。 所以AI真正打击的不是“职业名称”，而是职业里面那些标准化、重复化、可描述、可复制的任务。 这就是AI失业潮最容易被误读的地方。 它很少表现为： “AI来了，明天一千万人失业。” 更真实的路径是： 任务先被替代，流程随后被重构，岗位最后被压缩。 真正的AI商业增长应该完成这样一条链路： AI → Workflow → Productivity → Customer Value → Revenue → Margin。 如果AI只停留在“员工每天用ChatGPT”，它依然只是一个工具成本。 只有当AI进入业务流程、产品、销售和客户价值，它才能真正成为增长引擎。 而对于个人来说，最大的变化是： 市场正在重新给能力定价。 过去企业为“完成任务”付钱。 未来越来越多企业会为“结果”付钱。 所以最危险的职业状态，是你的价值只剩下： 写文章、做PPT、整理Excel、翻译资料、写基础代码。 因为这些Task会越来越便宜。 未来真正值钱的是： 你能不能定义问题，组织资源，利用AI，最后交付Outcome。 这也是为什么我越来越认为，未来每个人都需要完成几次升级。 从AI User，变成AI Power User。 再从AI Power User，升级成AI Workflow Designer。 再往上，成为Builder。 所谓Builder，不一定是程序员。 而是能够把： Insight → System → Product → Revenue 真正连接起来的人。 你看到一个商业机会，可以利用AI完成研究，搭建网站，制作产品，建立Agent，测试市场，最终创造收入。 这种能力，未来会越来越值钱。 所以AI时代真正的竞争，并不是Human versus AI。 而是： AI-Augmented Human versus Non-Augmented Human。 如果你也在经历AI时代的变化、焦虑和重新出发，欢迎订阅《前瞻钱瞻》。 我会持续和你一起看AI+时代 趋势、看商业、看增长，也看一个人在变化中的选择与成长。这里不贩卖焦虑，也不追逐空洞热点，我们更关心：变化背后真正发生了什么？企业和个人下一步该怎么走？ 如果这些内容对你有一点启发，请订阅、转发给你在意的人。 愿我们一起保持前瞻，也保持长期增长。 前瞻钱瞻 （微信： media360) 在小宇宙查看该单集文稿

  5. Aug 22

    前瞻钱瞻505. 和我一起成为Al Native Builder 共创未来

    # 和我一起成为 AI-Native Builder ## 从“AI 帮我工作”，到“我用 AI 建立业务” 过去两年，我们学会了太多 AI。 会问 ChatGPT，会让 Claude 写文章，会让 AI 做 PPT、做研究、写方案、生成图片，甚至写代码。效率确实提高了，但我越来越清楚地意识到： 会用 AI，还远远不够。 真正决定未来竞争力的，不是谁掌握了更多 Prompt，也不是谁收藏了更多 AI 工具，而是谁能把自己的知识、经验、方法论和业务流程，真正“编码”进 AI 系统里。 这就是我接下来最想完成的一次升级： 从 AI User，走向 AI-Native Builder。 AI User 的逻辑是： 我有一个任务，找 AI 帮我完成。 AI Builder 的逻辑完全不同： 我发现一个反复发生的问题，然后把它设计成一个系统，让 AI 可以持续完成。 过去，我们做内容，是： 选题 → 搜资料 → 写稿 → 修改 → 发布。 AI-Native 的方式应该变成： Signal → Research Agent → Knowledge Base → Draft → Human Review → Multi-platform Output → Database。 过去，我们做企业咨询，是： 客户发资料 → 人工研究 → 做 PPT → 开 Workshop → 出报告。 AI-Native 之后应该变成： 企业数据输入 → AI Evidence Collection → Assessment → Score → Gap → Benchmark → Action Plan → 顾问审核 → Growth Sprint。 这才是真正的质变。 所以，从现在开始，我不想再“学习100个AI工具”。 我要开始 Build to Learn。 学数据库，不是为了懂数据库，而是为了建立自己的客户知识库。 学 Vibe Coding，不是为了证明自己会写代码，而是为了亲手做出一个企业真正能用的产品。 学 Codex、Claude Code，不是为了炫技，而是为了拥有开发能力。 学 Agent，不是为了理解一个新概念，而是为了建立一个永远在线的研究团队。 学 RAG、Knowledge Graph，不是为了学技术术语，而是为了把几十年的知识沉淀，变成机器可以调用的“第二大脑”。 这也是我认为 AI 时代每一个企业家、CEO、管理者、媒体人、咨询顾问都应该重新理解的一件事： 未来最稀缺的，不只是会管理人的人，而是能够同时管理 Human + AI + Workflow + Data + Agent 的人。 这就是 Chief Builder。 未来一家公司的竞争力，很可能不再只体现在员工人数、办公室大小和部门数量上，而是体现在它拥有多少高质量 Workflow、多少可复用 Agent、多少结构化知识资产，以及多少已经被软件化的方法论。 对我来说，下一步最重要的事情，就是把过去积累的方法论真正变成产品。 比如《品牌增长10大引擎》，不再只是一本书、一套 PPT、一门课。 而是变成： 企业输入资料 ↓ AI 自动研究品牌、竞争与市场 ↓ 10大增长引擎诊断 ↓ 100分评分 ↓ 识别 Growth Gap ↓ 生成 Benchmark ↓ 输出 90-Day Growth Action Plan ↓ 进入 Media360 Growth Sprint 当这条链路跑通，知识就不再只存在于人的脑子里。 它开始成为一个可以每天运行、不断学习、不断迭代、不断收费的系统。 这就是 AI-Native Business。 未来30天，我想做一件很具体的事情： 每天上午学习一个能力，晚上完成一个真实 Build。 不追求什么都懂。 只追求每天多拥有一个真正属于自己的系统部件。 第1天，Workflow。 第5天，Database。 第10天，Knowledge Base。 第15天，Agent。 第20天，Assessment Engine。 第25天，Dashboard。 第30天，完成第一个可以让企业真正使用的 AI 产品。 30天之后，我希望衡量自己的标准不再是： “我会不会用某个 AI？” 而是： 我到底 Build 了什么？ 有没有一个产品上线？ 有没有一个 Agent 在工作？ 有没有一个数据库在积累？ 有没有一个客户真正使用？ 有没有一套知识已经从“我的经验”，变成“系统的能力”？ 这就是我理解的 AI-Native Builder。 AI 不应该只是提高我们的工作效率。 它更大的价值，是让一个人的经验，可以被系统复制；让一个人的判断，可以被软件放大；让一个人的知识，可以变成产品；让一个小团队，也能拥有过去只有大公司才能拥有的能力。 所以，接下来不要只是和 AI 聊天。 和我一起 Build。 从今天开始，把每一次学习，都变成一个产品。 把每一个方法论，都变成一个系统。 把每一个重复动作，都变成一个 Workflow。 把每一份知识，都变成机器可以调用的资产。 最终完成真正的跃迁： 从“AI 帮我工作”，到“我用 AI 建立业务”。 这，就是我们成为 AI-Native Builder 的开始。 在小宇宙查看该单集文稿

  6. Aug 1

    前瞻钱瞻504. 2026，AI商业真正的分水岭：多数企业在烧预算，少数企业在重写增长

    过去二十多年，媒介360和我一直站在媒介、品牌、营销与商业创新的交叉地带。我们经历过门户网站、搜索、社交媒体、移动互联网、短视频和直播电商。每一轮技术变革，都会带来新的平台、流量和公司。 但AI与过去不同。过去的互联网主要改变信息如何传播；今天的AI，正在改变信息如何生成、知识如何组织、决策如何发生、工作如何完成，甚至商品如何被选择和购买。AI正在成为新的媒介、新的搜索入口、新的生产力系统、新的用户界面和新的商业基础设施。 为什么说2026年是AI商业真正的分水岭？ 一方面，斯坦福《2026 AI Index》显示，2025年受访组织的AI采用率已经达到88%；另一方面，麦肯锡调查显示，只有39%的组织报告AI对企业层面的息税前利润产生影响，而且其中多数影响低于5%。同时，智能体在真实计算机任务中仍大约每三次失败一次。 这揭示了企业面对的双重现实：AI越来越强，但并不永远可靠；AI单价越来越低，但总账单可能越来越高。多数企业还在买工具、做试点、堆账号，少数企业已经开始重构工作流、知识资产、客户入口与组织制度。 我认为，接下来有五个变化最值得关注。 第一，AI将从Copilot走向数字劳动力。竞争不再是谁拥有账号，而是谁能把复杂工作真正委托给智能体。 第二，搜索正在从“网页排名”进入“答案竞争”。品牌不仅要占领人的心智，还要进入AI的语料与知识结构，被发现、理解、引用和推荐。 第三，品牌官网、App和小程序将升级为AI客户界面，承担导购、顾问、服务和用户运营。 第四，企业知识、行业经验和专有数据将成为核心资产。模型可以租用，可信数据、行业Know-how与工作流必须掌握在自己手中。 第五，AI的ROI不再取决于生成了多少内容，而取决于是否缩短周期、增加收入、降低错误，并创造新的产品和服务。 在小宇宙查看该单集文稿

  7. Jul 11

    前瞻钱瞻503. 2026 AI中场战报——五大迁移重塑增长逻辑

    2026年中，全球商业迎来结构性转折。世界杯的狂热、协议层的暗战，三个现场共同指向一个判断：增长逻辑已从“抢夺注意力”全面转向“争夺被选中”。旧地图失效，五大范式迁移正在合并为一个新世界。 迁移一：从注意力经济到选择经济。 消费者决策权正批量让渡给AI智能体——年内智能体购物采用率预计从19%跃升至46%，到2030年全球或达3—5万亿美元零售支出。品牌竞争不再仅靠“被看见”，更要“被机器读懂”。机器可读性（Agent Legibility）成为第三种核心能力。但信任、归因与欺诈风险构成新裂缝，赢家策略是：在别人入口做发现，在自己生态做关系。 迁移二：从AI实验到AI损益表。 2026年AI进入问责期，九成企业仍用新引擎拖旧马车。贝恩研究显示，领先者全面重构工作流的概率是落后者的3.7倍。AI鸿沟本质是组织性而非技术性——模型是商品，组织是资产。CEO必须将KPI从渗透率切换至重构率与结果率，打通营销与财务语言。 迁移三：从内容规模到判断力溢价。 AI带来“规模化平庸”，84%品牌遭遇消费者无感。内容通胀中，三类抗通胀资产升值：赢得性媒体、现场体验与体育场景、人类判断力本身。内容战略应切换为杠铃结构——AI做规模化执行，人类做高浓度原创与体验，撤出中间地带。 迁移四：从渠道到关系。 创作者从“种草工具”升级为“全漏斗需求引擎”，信任成为新货币。品牌不能只租用信任，必须铸造自有信任——品牌媒体化，创始人、员工、产品、客服构成一致性信任网络。信任公式：一致性×时间。 迁移五：从交易到基础设施。 协议层战争（UCP/ACP/MCP/AP2）决定商业路权——谁定义货架、掌握路由、收取通行费。这是CEO议题，非IT事务。数据主权、衡量重建、信任基建是三大战略问题。 五大迁移统一指向：增长必须从“动作集合”升级为“系统能力”——被机器选中、被人类在乎、以AI重构组织、沉淀信任复利、占住协议出口。未来奖励的不是声量最大或工具最多的公司，而是最早看懂合并趋势并率先改变组织的企业。 10点TAKE AWAY换轨之年：竞争裁判从“人类眼球”变为“人类+机器推理”，“被看见”让位于“被选中”。 智能体商务爆发：年内采用率或从19%飙至46%，但仅14%敢让AI下单——信任基建是入口门槛。 机器可读性即新货架：结构化数据、实时库存、可比条款、可验证信任缺一不可，否则被静默淘汰。 AI鸿沟是组织性：60%的人用AI，仅10%重构流程；领先者重构概率是落后者的3.7倍。 规模化平庸是必然：同样模型产出均值，差异化只能来自模型外的判断力、品味与文化敏感。 84%品牌被“无感”：冷漠比差评致命，对抗靠情感母题、证据资产与一致性，而非更大声量。 抗生成资产升值：赢得性媒体、现场体验、体育（尤其女子体育）——凡AI无法合成的都在重定价。 创作者经济2.0：从种草工具到全漏斗引擎，从供应商到战略合伙人；中间商黄昏，直连关系黎明。 信任复利=一致性×时间：外部借创作者信任，内部铸品牌媒体化信任，一借一存才完整。 协议层是CEO议题：UCP/ACP等正重分商业路权；早期适配者将获未来十年结构性红利。 在小宇宙查看该单集文稿

  8. Jun 21

    前瞻钱瞻502. 成为AI＋时代 BUILDER，学会Vibe Coding ，CODEX, CLAUDE CODE

    学会 Vibe Coding，成为 AI+时代稀缺的 Builder过去，软件属于工程师。 未来，软件属于会定义问题、会组织 AI、会把想法变成产品的人。 这就是 Vibe Coding、Cursor、Codex、Claude Code、Trae、Lovable 正在共同打开的新世界。它们表面上是 AI 编程工具，本质上却在重新分配一个时代最重要的权力：构建权。 什么是构建权？ 就是你不再只是提出一个想法，不再只是写一份方案，不再只是画一张流程图，不再只是等待技术团队排期，而是可以直接把问题变成工具，把知识变成系统，把内容变成产品，把服务变成可交付、可复制、可增长的解决方案。 过去，一个人有想法，但没有工程能力，想法只能停留在 PPT、Word、口头表达里。 现在，一个人只要能清楚说出需求，能拆解场景，能定义用户，能判断产品质量，就可以借助 Cursor、Codex、Claude Code、Trae、Lovable，把一个网站、一个后台、一个知识库、一个自动报告系统、一个 AI 助手、一个企业诊断工具真正做出来。 这不是人人都要成为程序员。 这是人人都要成为 Builder。 Vibe Coding 让非技术人进入创造现场。Cursor 让开发流程从“人手写代码”进入“人机协作编程”。Codex 让企业有机会调用工程智能体，处理代码、数据、流程和自动化任务。Claude Code 更像一个深度工程搭档，帮助团队理解复杂项目、重构代码、修复问题、做测试、形成长期可维护的工程闭环。Trae 代表的是 AI IDE 的新方向，让开发者在更智能的工作台里完成需求理解、代码生成、调试、重构与协作。Lovable 则把 Vibe Coding 推向更大众化的一端，让创始人、产品经理、运营者、咨询顾问、内容创作者，也能用自然语言快速生成网站、App 原型和可交互产品。 如果说 Cursor、Codex、Claude Code、Trae 是工程能力增强器，那么 Lovable 更像是产品原型加速器。 它们共同指向一个趋势：软件生产正在从专业工种，变成一种新的通用创造能力。 但真正重要的不是这些工具本身。 工具会更新，模型会迭代，平台会更替。真正稀缺的是一种新能力：AI 原生构建能力。 它至少包括五件事。 第一，定义问题。你要知道真正值得解决的痛点是什么。AI 会写代码，但它不知道你的客户为什么焦虑，不知道你的组织哪里低效，不知道哪个流程最值得自动化。 第二，设计产品。你要能把想法变成结构：用户是谁，场景是什么，核心功能是什么，数据怎么流动，后台怎么管理，结果如何衡量。 第三，组织工具与 Agent。你要学会让 Cursor、Codex、Claude Code、Trae、Lovable 各司其职。Lovable 可以帮你快速出原型，Cursor 和 Trae 可以帮助你进入真实开发流程，Claude Code 可以处理复杂代码库和工程维护，Codex 可以承担更企业级的工程智能体任务。 第四，判断质量。AI 生成的东西不等于好东西。能跑不等于安全，能看不等于好用，能上线不等于可增长。Builder 必须懂测试、安全、权限、性能、成本和可维护性。 第五，商业化。Vibe Coding 的终点不是代码，而是可运营、可增长、可收费的产品系统。一个工具能不能获客？能不能交付？能不能复用？能不能订阅？能不能成为企业的新资产？这才是最终判断。 这对个人意味着什么？ 意味着每个知识工作者都要重新升级自己。你不能只会表达观点，还要能把观点变成工具。你不能只会写文章，还要能把文章变成知识库。你不能只会做咨询，还要能把咨询方法变成诊断系统。你不能只会做课程，还要能把课程变成 AI 学习助手。你不能只会做 IP，还要能把 IP 背后的方法、内容、案例和服务变成产品工厂。 这对企业意味着什么？ 意味着每家公司都要建立自己的 AI 原生产品工厂。内部流程可以产品化，销售方法可以工具化，客户服务可以智能化，培训体系可以系统化，研究能力可以数据库化，品牌内容可以资产化。 未来企业竞争，不只是比谁人更多、预算更大、资源更强，而是比谁能更快把经验、知识、流程、数据和服务沉淀成系统。 AI+时代，最大的分水岭会出现： 一类人，只会使用工具。另一类人，会用工具构建系统。 一类企业，只把 AI 当效率插件。另一类企业，会把 AI 变成生产力底座。 一类团队，还在等待技术资源。另一类团队，已经用 Vibe Coding 快速验证、快速上线、快速迭代。 真正的 Builder，不是被工具替代的人，而是指挥工具的人。 他们能定义问题，设计系统，组织 AI，判断质量，推动商业落地。他们不一定是传统意义上的程序员，但一定是 AI+时代最稀缺的新型创造者。 过去，内容能力让一个人成为表达者。现在，AI 构建能力让一个人成为创造者。未来，谁能把想法变成系统，谁就拥有新的生产力主权。 所以，学会 Vibe Coding，不是为了赶一个技术热点。 而是为了在 AI+时代，拿回自己的构建权。 会写代码的人很多。会调用 AI 的人会越来越多。但真正稀缺的，是能把问题变成产品、把产品变成系统、把系统变成增长的人。 未来属于 Builder。 而 Builder 的第一课，就是学会和 AI 一起构建。 在小宇宙查看该单集文稿

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前瞻钱瞻 QIANforeSEE”播客节目，是由媒介360 & 创+平台 创始人 钱峻 （字 钱瞻/号钱钱 ） 亲自主理的一档单口谈商业创新及趋势前瞻的播客，同时也希望为大家提供一个商业战略前瞻性的平台。 前瞻钱瞻 解读商业创新热点及趋势，探索未来与现在的战略，营销科学与艺术，品牌焕新，科技互联网，AI数智商业化转型 ，用户资产，媒介及营销传播投资，社会共益设计 及可持续 发展等话题，提供独特视角和策略。旨在帮助听众在极速演变的商业世界中， 把握商业增长动能，点燃创新思维，引领商业战略创新及增长之路。 让我们一起前瞻趋势，钱瞻增长！前瞻商业创新，钱瞻生命成长！

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