57. 向阳乔木：AI圈“乔帮主”，为什么总能比别人更早看到下一站？
灯下白-走进 AI 圈的真实对话
EP57｜向阳乔木：AI圈“乔帮主”，为什么总能比别人更早看到下一站？
🎙️嘉宾｜向阳乔木
连续创业者、AI产品实践者、AI领导力与GEO方向创业者。
大学学习电子信息科学与技术，却因为喜欢中国摇滚乐，毕业前后长期混迹北京摇滚现场，组织高校乐队演出，也曾在摇滚酒吧工作。2005年前后进入互联网创业，成为分类信息网站易登网早期成员，公司后来被海外企业收购。此后参与创办黄页88网，将分类信息时代积累的SEO、流量增长和平台经验继续迁移到B2B领域。
后来进入教育互联网行业，并加入字节跳动，先后参与教育软硬件产品、飞书以及TikTok商业化AI业务，参与过面向广告创意与内容生产的AI产品 Symphony Assistant。2024年离开大厂后，与多年好友继续探索AI教育、AI领导力与GEO，如今一边做产品、写代码、研究AI，一边写自媒体、分享工具，也保留时间陪伴家人和生活。
主持人：吴熳 （微信rosiawu）
在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人
本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！
《灯下白》坚持100% Human，真人真聊真AI，对白坦白灯下白。
🪝本期故事
如果把向阳乔木过去二十多年的经历摊开来看，会有一种很奇怪的感觉：这个人好像总能提前一点进入下一轮变化。
大学学电子信息科学与技术的时候，他最着迷的东西却是摇滚乐。来了北京以后，黑豹、唐朝、崔健这些过去只能在磁带里听见的人，突然变成了可以在酒吧里看到的真人。他开始组织高校乐队演出，毕业实习时，别的同学去了电子硬件公司，他跑去摇滚酒吧，白天维护原创音乐网站，晚上看演出、跟乐队跑现场。后来《乐队的夏天》里出现的很多乐队，当年都曾在他们酒吧里演过。
他原本甚至认真想过，毕业以后就留在这个圈子里。直到父亲来北京，乔木带爸爸听了一场摇滚，老人家实在受不了那个音量，只留下了一句：“你去给我找一份正式工作。”
于是乔木上网找工作，然后看到了一个让他觉得非常新鲜的网站。信息按照地区、行业被整整齐齐地分类，找工作、租房、买卖东西都可以快速筛选。他后来才知道，这类产品叫分类信息网站。乔木觉得这个模式很有意思，主动联系了对方，去了以后才发现所谓“公司”一共四个人，他还是第一个员工。
这家公司叫易登网。
后来公司被海外企业收购。再后来，他和伙伴继续做黄页88，把原来分类信息网站积累下来的产品、SEO、流量和平台经验迁移到B2B。网站最高峰的时候，每天有超过百万IP访问。
再往后，因为有了孩子，他开始对教育产生兴趣。做教育创业，后来加入字节跳动，做过教育软件，也做过大力台灯这样的硬件产品。双减以后教育业务调整，他转去飞书。生成式AI开始爆发以后，他又主动转进TikTok商业化AI团队，参与 Symphony Assistant，研究AI怎样帮助创作者找热点、想广告创意、写脚本。
2024年，他又离开字节。
一部分原因很现实。两个孩子需要陪伴，而大厂的工作经常做到晚上十点以后，回到家已经十一点。原本以为自己在字节只会待几个月，结果一待就是六年。到了那个节点，他想把时间重新拿回来。
于是今天的乔木又变成了一个很轻的创业状态。和认识十多年的朋友一起做AI教育和GEO，自己写代码，自己研究AI，自己发内容，有时间陪孩子，也有时间钓鱼。
听起来像一个不断换方向的人。
可整期聊下来，你会发现他其实没有那么“善变”。他身上有几样东西二十多年几乎没变过。
第一，是对新东西有一种很强的下场欲。
乔木很少站在岸上评论一个工具到底好不好。新的模型出来，他会试。别人分享一个Skill，他会装。新的开发方法出现，他会做一个真实项目。有人问他的学习方法是什么，他说得特别简单：
“我干中学。”
不会就搜，不会就问，找到资料以后自己跑一遍。只有真的试过，他才愿意告诉别人这个东西行不行。
这也是为什么中文AI圈里很多人会觉得乔木的推荐很可信。因为他分享一个工具以前，大概率自己已经折腾过了。
第二，是检索能力。
这项能力其实从二十年前做SEO时就已经开始形成。用户会搜索什么？什么关键词真正有流量？怎样把一个模糊需求拆成准确的词？哪些信息应该去GitHub找，哪些资料应该去专业数据库或垂直网站找？一个关键词不对，怎样顺着相关搜索继续往下挖？
这些能力到了AI时代并没有过时，反而被放大了。
现在他可以直接让AI去全网寻找同类开源项目，比较技术框架，找到最值得读的书、最值得关注的人，以及一个领域里真正重要的关键词。AI负责扩大搜索半径，人继续负责判断什么值得相信和继续追。
第三，是把旧能力搬进新世界。
今天很多人第一次听到GEO，会觉得这是突然冒出来的新行业。乔木的反应却很自然。
因为他二十年前就在做SEO。
过去用户在Google、百度里搜索，企业就研究怎样让搜索引擎找到自己。今天用户越来越多地向ChatGPT、豆包等AI提问，那么企业下一步自然会研究，怎样让大模型准确理解自己，并在合适的问题下推荐自己。
入口换了，底层逻辑没有完全断裂。
乔木说，营销其实一直很简单：用户在哪里，营销就去哪里。大家刷抖音，就研究抖音。大家刷小红书，就研究小红书。大家开始问AI，就一定会出现针对AI信息入口的新营销方法。
所以他和伙伴在GEO还没有变得特别热的时候就开始读论文、做实验，再把研究方法公开成白皮书。后来整个市场开始热起来时，他们已经积累了真实案例。
第四，是把做过的事情变成可复用的资产。
这一点在今天尤其明显。
以前开发一个Chrome插件，做完就结束了。乔木会把这次开发过程中形成的经验重新整理成Skill。开发Mac应用，又形成一个Skill。做网站设计，有设计Skill。部署到GitHub，有部署Skill。甚至还可以再做一个专门用来生成Skill的Skill。
这样，下次遇到类似项目时，他已经无需重新开始。
几个Skill组合起来，一段自然语言指令下去，AI就可以连续完成开发、设计、推送和部署。人需要做的事情越来越靠近目标设定、判断、检查和打磨。
所以大家有时候会觉得，乔木怎么一天又发了一个新工具？
背后其实有很强的复利。
你看到的是今天二十分钟做出来的一个网站，他调用的是过去很多年积累下来的产品经验、检索能力、工作流程，以及最近几年不断沉淀的Skill。
这也解释了为什么他和伙伴三年前就开始讨论“AI领导力”。
他们当时专门在北京长城附近租了一间房子，关在里面几天，认真复盘自己究竟是怎样使用AI的。最后得出了一个判断：未来真正会用AI的人，需要像管理一个虚拟同事一样和它协作。
怎么交任务，怎么拆任务，什么时候该信它，什么时候该检查，什么事情可以交出去，什么事情必须由人判断。
而人的判断力和审美，会越来越重要。
有意思的是，乔木自己说，他其实并不觉得自己擅长“领导”。
他更喜欢“协作”这个词。
跟人协作，也跟AI协作。
到了这期最后，又出现了一个特别有未来感的东西。
过去做一个网站，首先考虑的是人能不能看懂、能不能点、能不能买。
乔木现在开始考虑：
AI能不能读懂这个网站？
Agent能不能快速理解这个产品是干什么的？
企业最重要的事实信息，有没有清晰、准确、可以验证的公开页面？
未来甚至需要直接告诉AI，应该怎样理解这个网站，怎样使用这个工具。
二十年前，他在研究怎样让搜索引擎找到一个网页。
二十年后，他开始研究怎样让Agent读懂一个企业。
看起来所有东西都变了。
其实有一条线一直都在：
信息在哪里？
人怎样找到它？
新的信息入口出现以后，商业又会跟着它走到哪里？
这可能也是向阳乔木身上最值得聊的一件事。
他总在追新东西。
可真正让他一直跑在前面的，可能恰恰是那些已经积累了二十年的旧能力。
💡本期你会听到
这期前半段，我们从一个很少有人知道的乔木开始聊。他大学读电子信息，却把大量时间花在北京摇滚现场，毕业实习也去了摇滚酒吧。那些后来出现在《乐队的夏天》里的乐队，当年很多都曾出现在他的生活里。也正是在父亲催他找“正式工作”以后，他意外进入了一家只有四个人的分类信息创业公司，并成为第一个员工。公司后来被海外企业收购，乔木又继续参与黄页88，从早期互联网创业一路做到百万级日访问的网站。
我们也会聊到，一个连续创业十几年的人为什么后来主动进入字节跳动。他参与过教育软件、硬件，也经历过大力台灯这样的产品和双减带来的业务变化。生成式AI出现以后，他又主动转去TikTok商业化AI团队，参与面向广告创意与脚本生成的 Symphony Assistant。很多今天已经习以为常的AI内容生产场景，在那时仍然需要大量模型微调、数据标注和工程工作才能落地。
中段会进入乔木特别值得借鉴的一套学习方法。他为什么总能很快理解一个新工具、新框架和新领域？答案和“我干中学”有关，也和他二十年积累下来的检索能力有关。怎样把模糊问题变成准确关键词，怎样建立自己的私有信息源，怎样利用AI寻找一个领域最值得读的五本书、最值得关注的人和核心关键词，以及怎样通过真实项目快速验证一个技术到底值不值得用，这些构成了他今天高频学习和输出的底层方法。
后半段我们会聊到Skill和AI领导力。乔木为什么看起来几乎每天都能开发新工具？因为很多过去做过一次的项目，已经被他沉淀成可以反复调用的Skill。开发、设计、部署和发布逐渐形成自己的工作流，多套Skill甚至可以继续组合。三年前，他和伙伴就在讨论怎样像管理真人同事一样与AI协作，以及为什么当模型越来越强以后，人的判断力、审美和任务拆解能力反而会越来越重要。
最后我们会深入聊GEO。一个做了二十年互联网流量的人，为什么会这么早判断AI搜索一定会形成新的营销入口？SEO时代积累的经验怎样迁移到GEO？企业想让AI理解自己，需要建设哪些真实、准确、可验证的信息？为什么官网到了Agent时代可能重新变得重要？以及未来做网站和产品时，我们是否还要开始考虑另一类用户，也就是越来越多会自动读取和操作互联网的AI Agent。
🔥本期金句
“我不会特别长远地规划一件事情，当下喜欢做这个事情，我就去做。”
“我干中学。不会就直接搜索，跟AI提问，然后自己开始试。”
“我不会直接评判这个东西好或者不好，都是自己试过以后，再告诉大家这个东西行或者不行。”
“检索能力可能一直是被大家忽视的一个能力。你能从万千信息里找出真正符合需求的东西，这个能力很重要。”
“未来你想用好AI，一个非常重要的能力，就是像管理真人员工一样去管理好AI。”
“随着AI发展，最重要的一件事情就是提升自己的判断力和审美。”
“你要想教别人，自己先要学会。”
“营销其实很明确，用户行为在哪儿，你就要去哪儿。”
“我希望AI能抓取到真实的信息，然后公正地推荐我。”
“未来建网站、做产品，都要考虑AI Agent使用的便利性。”
⏱Shownotes
00:15 从电子信息专业到北京摇滚现场。 乔木大学学的是电子信息科学与技术，却把青春的大量时间花在摇滚乐上。毕业实习时，别人去硬件公司，他去了摇滚酒吧，白天维护原创音乐网站，晚上看演出，也因此亲历了中国早期摇滚现场最鲜活的一段时间。
03:22 父亲的一句“找份正式工作”，意外把他推入互联网创业。 在网上找工作时，乔木第一次看见分类信息网站，马上对这种按照地区和行业结构化信息的模式产生兴趣。真正加入以后才发现，公司只有四个人，他成为第一个员工。这家公司就是易登网，后来被海外企业收购。
06:14 从易登网到黄页88，第一次能力迁移发生了。 当原来的分类信息业务面对58同城、赶集等竞争时，乔木和伙伴继续做B2B平台，把过去产品、流量、SEO和分类信息的经验迁移到新的业务中。网站后来做到每天百万级IP，这段经历也为他二十年后的GEO判断埋下了伏笔。
07:06 创业十几年以后，为什么又去了字节？ 乔木并没有把创业和大厂看成两条互相排斥的路。他真正好奇的是高人才密度环境能给自己什么，于是进入字节做教育，经历软件、硬件、大力台灯、双减和飞书，也第一次系统感受到大量优秀的人集中在一起把事情做到极致是什么状态。
17:36 生成式AI早期，他已经进入TikTok商业化AI。 Symphony Assistant 服务的是TikTok商业化内容场景，帮助创作者寻找热点、生成广告创意和脚本。当时很多今天看起来顺理成章的能力，仍然需要小模型微调、数据标注以及大量场景工程。
21:25 在字节六年以后，他决定把时间拿回来。 两个孩子需要陪伴，加上大厂长期工作到晚上十点以后，让乔木重新思考自己的生活。他离开字节后进入更轻的OPC状态，和多年朋友继续探索AI教育与GEO，同时保留更多时间给家庭、写代码、研究和生活。
22:11 为什么离开大厂以后第一时间做GEO？ 乔木把这称为“路径依赖”。过去分类信息网站最大的增长来源就是SEO，他亲历过搜索流量的巨大价值。当用户逐渐从搜索框迁移到AI对话框时，他自然判断新的流量和营销需求也会跟着迁移。
29:40 他为什么很少做特别长远的规划？ 乔木承认自己比较随性。他不会先预测几年后AI会变成什么，再按照预测制定人生计划。更多时候，他看到一个有意思的新东西，就先进去试。他能够确定的是技术还会高速发展，所以持续保持动手能力，比猜中三年后的具体产品形态更重要。
32:16 三年前，他们为什么会提出“AI领导力”？ 乔木和伙伴曾经专门找了一个地方闭门几天，复盘自己到底怎样使用AI。最后发现，未来与AI协作越来越像管理虚拟同事。人需要明确目标、拆解任务、反馈结果，也需要提高自己的判断力和审美。
35:08 “我干中学”，可能是理解乔木最重要的四个字。 新工具、新模型、新方法出现以后，他很少只看别人评价，而是自己直接开始用。因为要教别人，自己先得学会。大量亲自验证积累下来以后，他也形成了越来越稳定的技术判断。
36:28 检索能力为什么到了AI时代仍然重要？ 搜索关键词要足够准确，遇到不对的结果要不断换词，还需要知道什么信息应该去什么地方找。乔木长期做SEO形成的这种“信息地图”，今天继续帮助他利用AI快速进入陌生领域。
40:11 怎样快速进入一个完全陌生的行业？ 可以先找到最值得读的基础书和进阶书，再找到行业里最值得关注的人和最前沿的问题，也可以让AI列出核心关键词，先建立整个领域的知识骨架。有了基本语言以后，再去阅读最前沿的信息，学习速度会快很多。
44:51 为什么大家感觉乔木每天都能开发新工具？ 真正的秘密是复利。过去做过的开发项目，被他持续整理成Skill。Chrome插件有自己的Skill，Mac应用有自己的Skill，设计、GitHub和部署也都有对应流程。下一次再做类似项目，他已经站在过去经验的基础上。
45:58 多个Skill组合以后，一个网站可能二十分钟就能上线。 开发、设计、推送、部署可以连续调用，人主要负责给出目标、检查效果和继续迭代。乔木也特别提醒，快速做出来和真正做成一个好产品仍然有很大差距，真正优秀的作品依然需要持续打磨。
47:38 为什么还要做一个“生成Skill的Skill”？ 官方Skill已经很好，但个人仍然可以根据自己的工作流程加入新的规范。乔木会比较不同公司的官方方案，把其中优秀的机制组合起来，再加入自己的工程经验，让下一次生成出来的Skill更符合自己真实的开发习惯。
49:32 GEO还没有大热时，他们已经开始读论文和做实验。 因为过去有SEO经验，乔木和伙伴很早就意识到AI搜索会成为新的信息入口。他们开始研究什么样的内容更容易被AI准确理解和引用，并将研究经验公开整理成白皮书。
53:47 用户在哪里，营销就要去哪里。 这是乔木判断GEO趋势最核心的一句话。用户刷短视频，广告就进入短视频。用户在小红书做决策，品牌就研究小红书。当越来越多人直接问AI，企业自然也要思考自己在AI回答中怎样被准确理解。
54:58 GEO长期有效的基础仍然是真实和可信。 短期制造大量缺乏事实核验的内容也许能获得曝光，可模型厂商需要保证自己的回答质量，因此垃圾信息很难长期获得稳定位置。企业更健康的做法，是建设真实、准确、可验证的公开信息。
56:21 一个隐形冠军怎样开始让AI看见自己？ 公司名称、产品、专利、奖项、专业能力以及潜在客户最关心的问题，都需要拥有清晰的公开页面，并尽可能有可信来源支持。大模型只有能够获取这些事实，才可能在用户提问时正确理解企业。
01:00:16 为什么AI时代官网可能重新变得重要？ 各个平台之间存在自己的信息边界，但公开网页更容易被不同的大模型和Agent读取。企业过去只考虑人怎样浏览网站，未来还要考虑机器怎样理解网站。
01:01:36 以后做网站，乔木准备直接给AI写使用说明。 页面怎样理解，工具怎样下载安装，哪些内容最重要，都可以专门提供给Agent。互联网正在出现一批新的“用户”，它们可能根本不是人。
01:02:37 二十年过去，乔木其实一直在研究同一个问题。 当年做分类信息和SEO，他研究搜索引擎怎样找到网页。今天做GEO，他研究AI怎样找到品牌。技术入口不断变化，但信息如何流动、怎样被发现，以及怎样形成商业价值，这条线一直没有断。
📖故事摘要
向阳乔木的履历很容易让人产生一种错觉：这个人似乎总在换方向。
大学学电子，却跑去做摇滚。刚毕业就参加互联网创业，公司被收购以后继续做B2B。后来跑去做教育，又进入字节。双减之后转飞书，AI起来以后又主动转TikTok商业化AI。离开大厂以后继续做AI教育、GEO、独立开发和Skill。
二十多年里，赛道一直变化。
可真正支撑这些变化的能力非常稳定。
他愿意亲自试。
他很会找信息。
他能够迅速把旧经验迁移到新问题上。
他还习惯把做过的事情沉淀下来，让下一次不用从零开始。
这四件事情叠加起来，形成了一种很强的复利。
尤其到了AI时代，这种复利开始显得异常明显。
别人刚看到一个工具时，他已经跑了一遍。
别人还在讨论Skill是什么，他已经把过去多个真实开发项目整理成不同Skill。
别人第一次听说GEO时，他会直接把它和二十年前SEO时代的流量变化联系起来。
所以乔木真正值得研究的，也许并不只是“为什么总能踩到新趋势”。
更值得研究的是，他如何让自己一直保持着一个可以快速进入新趋势的状态。
他没有一份精确到五年后的宏伟路线图。
他甚至很坦率地承认，自己不知道三年以后AI究竟会发展成什么样。
但他有另一种确定性。
新的东西来了，先去碰一下。
看不懂，就搜。
不会做，就让AI陪自己做。
找到真正好的方法以后，沉淀成自己的流程。
下一次继续复用。
这是一种非常朴素的成长方式。
可在技术高速变化的时代，它可能比试图准确预测未来更有用。
三年前，乔木和伙伴提出“AI领导力”的时候，他们已经意识到模型能力会越来越强。人真正需要补的部分，会逐渐转向如何提出好问题，如何判断AI结果，如何拆任务，如何建立自己的审美和标准。
今天再回头看，这个判断已经越来越清晰。
当每个人拥有的模型逐渐趋同以后，同样一个GPT、同样一个Codex、同样一个Agent，落在不同的人手里，产生的结果依然会完全不同。
差距藏在模型外面。
你过去积累过什么？
你知道什么？
你会不会找？
你有没有判断力？
你有没有把过去的经验变成下一次可以继续调用的资产？
乔木身上真正有意思的，也正是这一点。
他追了二十年的新东西。
最后真正越来越值钱的，却是那些追新东西的过程中，一点一点长在自己身上的老能力。
💬听众互动
你有没有一项已经用了很多年，却直到AI出现以后才突然发现特别值钱的能力？
可能是写作，销售，检索，产品，运营，设计，谈客户，也可能只是你对某一个行业特别深的理解。当AI成为放大器以后，这些过去看起来普通的经验，会不会突然拥有新的价值？
如果今天让你进入一个完全陌生的行业，你会怎么开始？你会先让AI给你列一张知识地图，找最值得读的书和最值得关注的人，还是直接找一个真实项目边做边学？
还有一个我自己听完特别感兴趣的问题。
当未来越来越多网站的访问者开始变成Agent，我们是不是也要开始重新思考一件事：
除了经营“给人看的自己”，我们是否还需要经营一份“让AI能够准确理解的自己”？
欢迎在评论区告诉我们。
也欢迎把这一期分享给正在做AI产品、AI教育、GEO、SEO、独立开发，以及每天都觉得自己追不上乔帮主更新速度的人。
真人真聊真AI，对白坦白灯下白。
我们下一盏灯见。
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3天前
