AI炼金术

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

“科技大神们自己还在吵，VC 怎么判断哪条路对？” 我把这个一直困扰我的问题，抛给了沈文杰。 沈文杰是老同事，云九资本董事总经理。2020 年，他打了一通 cold call，联合领投了壁仞科技——六年后的 2026 年 1 月，壁仞港股上市，成为“港股 GPU 第一股”。 他的回答很直接：VC 别把自己当 Nature 审稿人，不要去做最牛的人都判断不了的事情。 “投资里最重要的东西是共识。先把共识搞明白，而不是钻牛角尖说这个架构比那个架构好。” “知道哪些事情你没资格判断，才是最重要的判断。” 这一期我请他展开讲了一遍他在硬科技投资里跑出来的方法论——什么时候用 top-down、什么时候只能 bottom-up；为什么“你越看好的行业、最后能成的公司越少”；为什么过热是资本现象不是需求现象；以及今天大家都在追的那些热点里，哪些是真共识、哪些是假共识。 聊到一半还撞出了一个我没想到的视角——AGI 在物理世界是断层的。这就是他为什么最近会去投一家做睡眠的公司：医生看睡眠会问你的所有问题，AI 都能答；再把判断主动反馈回温度、灯光、降噪，物理世界的闭环就闭合了。顺着这条线往下推，他给出了我觉得最值得抄走的一个预测——下一个生活方式变化是：人会越来越数据化。大模型让常识变得没有成本，这件事会重塑营销、零售、产品，甚至家纺店。 如果你在投资或创业，正在被“半年翻一次天”的节奏拖着跑、不知道哪些事该自己想清楚、哪些事根本不该自己下判断——这一期值得听完。 亮点 Highlights Top-down 跑出来的壁仞 2026 年 1 月港股上市的“港股 GPU 第一股”壁仞科技，是沈文杰 2020 年 cold call 进去联合领投的。他说这个项目是 top-down 跑出来的——先选好 GPU 这个赛道，再遍访所有公司挑一家 bet 跟自己接近的。事后看，那个时点投谁都不会太差。 Transformer 火之前没人能 top-down 推出 Transformer Top-down 适合“既有存量又有创新空间”的底层赛道，但绝对的颠覆式创新没法 top-down。OpenAI 出现之前，没人能从宏观推理出“应该投一个像 Transformer 这样的东西”。这种东西只能 bottom-up：一直在 AI 里生根，每个新技术都试一下。 你越看好的行业，最后能成的公司越少 普通人的直觉是行业越热公司越多。沈文杰反过来——能创造未来的行业，领先者优势越极端。要么平台型公司天然垄断，要么规模效应+持续技术升级一次次把别人拉爆。**反过来，你觉得没那么看好的行业，里面反而会出来很多家中型上市公司。**这条对创业者也成立。 AGI 在物理世界是断层的，所以要投睡眠 今天的大模型某种意义上已经是 AGI，但它和物理世界之间有个 gap——具身智能在解决具身的部分，但日常生活中 AGI 的能力没有被用起来。要补这个 gap 需要两块：第一是新 sensor 喂数据上去；第二是把 AI 的判断主动式地反馈下行到物理世界——床温度调一下、灯光暗一下、降噪一下。 为什么是睡眠：医生问你的所有问题，AI 都能答 睡眠是这个闭环的完美 demo。睡不好的原因可能是压力、疾病、环境、神经性的、刚刷到的焦虑微信——医生看睡眠会问你一大堆 context，而 context-heavy 的问题恰好是 AI 最擅长的。把这些数据丢给 AI 立刻能给条理化判断，再往下接温度、降噪、灯光、白噪音——一个完整的物理世界 loop 就闭合了。 耐克的故事：篮球只是运动，跑步才是生活方式 当年耐克创始人在还没有乔丹、篮球还没成为一种文化的时候，判断应该更投入在跑步上——因为跑步是一种生活方式，而篮球只是一项运动。后来篮球绑定了嘻哈、AJ、整套文化，从运动变成了生活方式，耐克才再吃到一波超额红利。这个 framing 抽象出来就是：生活方式 = 大量的人 + 每天做 + 跟身份认同绑定，那才是大市场。 大疆做得好，但也因为抖音出现了 大疆做到今天这么大的规模，一半是大疆做得好，一半是抖音、Ins、社交媒体这些生活方式的变化给了它一个被需要的舞台。DJI Pocket 是这个逻辑的延伸：因为大家拍视频的量变大了、对内容质量的要求变高了、而 Pocket 拍的确实比手机好——三个条件凑齐，需求就被引爆。 下一个生活方式：人会越来越数据化 沈文杰的预测：人会越来越数据化、越来越依赖专业决策的辅助。大模型让常识变得没有成本——任何人都可以拥有研究生级别的常识，免费的。然后你可以把复杂问题、所有 context 都丢给 AI，立刻得到条理化分析。这件事会重塑营销、产品、零售。家纺店从卖印花变成卖“针对你的数据化解决方案”——这就是新生活方式落到具体业态里的画面。 别把自己当 Nature 审稿人 我问他：三个院士在台上吵核聚变技术路线，VC 怎么判断哪条对？他说：我们不是 Nature 审稿人，不要去做最牛逼的人都无法判断的事情。最重要的是搞明白共识，而不是钻牛角尖说这个架构比那个架构好。那个时点你投谁都不会太差。 创业者怎么反脆弱：尊重事实 半年就翻天覆地的时代，普通创业者怎么活？沈文杰给了三条：第一，关注最底层不变的东西——模型能力提升、算力变大，新机会都会朝你开放；第二，保持灵活性，关注当下——奶茶有没有绝对壁垒？关键是搞明白“100 家和 1000 家的差别是什么”；第三，不要幻想过高毛利率——别人能 copy 的产品，凭什么把你的用户抢走？他自己写的“名人名言”是凯恩斯那句：当事实改变之后，我的想法也随之改变。 时间轴 03:01 沈文杰怎么在 2020 年就 top-down 投了壁仞 05:01 当年的核心预判：数据中心收入什么时候超过游戏 10:53 Top-down 适合什么赛道，不适合什么 12:09 Transformer 火之前，没人能 top-down 推出 Transformer 12:58 今天还有哪些底层赛道值得 top-down 15:18 你越看好的行业，最后能成的公司越少 17:53 AGI 在物理世界是断层的——这就是投睡眠的理由 18:54 喂数据上去 + 把决策反馈下来，闭环才完整 20:54 睡眠是 AI 最 ready 但没用好的能力 22:25 不投“大健康”，只投睡眠 24:13 大疆做得好，但也因为抖音出现了 25:17 耐克为什么先做跑步，再做篮球 27:25 DJI Pocket 起飞的三个条件 29:43 下一个生活方式：人会越来越数据化 30:47 未来的家纺店，不再卖印花，卖数据化解决方案 34:14 三个院士在台上吵架，VC 怎么判断 36:08 别把自己当 Nature 审稿人——共识比技术细节重要 40:07 泡沫是资本现象，不是需求现象 41:07 模型能力提升才是不变的事——以月之暗面为例 44:15 创业者怎么反脆弱：三条具体建议 47:35 凯恩斯：当事实改变之后，我的想法也随之改变 49:30 今天是适合做突破性大事的时间点 51:09 钱比之前多，但门槛也比之前高 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：Dhruv - double take

徐文浩说，管一个 vibe coding 项目，跟管一个公共厕所差不多。 以前三五年才堆得出来的“屎山”，现在一个月就堆完了。但产品才刚跑没多久，还不能放弃，还想继续高速迭代——这就是这一期想聊的“治理深水区”。 这一期都是徐文浩在自己公司里趟出来的实操，不是网上抄的二手梳理。如果你也在被 vibe coding 的烂摊子困扰、或者你正在搭一个 AI Agent 编排系统、或者你的老板最近问过你“AI 都用上了为什么没提效”——这一期值得听完。 亮点 屎山一个月就堆完了 徐文浩说，以前三五年才堆得起来的屎山，现在一个月就堆完。但产品才刚跑没多久，你还想继续高速迭代——管一个 vibe coding 项目的难度，跟管一个公共厕所差不多。 摩擦消失了，但摩擦本来在打磨产品 以前写代码有很多层摩擦，看似拖慢交付，其实像水流冲刷石头一样，把棱角打磨成了鹅卵石。今天 vibe 一下就上线了，摩擦消失了——结果各种小问题非常多。 重启大法和“我可能知道你叫 Mars” 我抱怨自己的 openclaw 活不过三天，徐文浩给了几招：让 AI 治理 AI、自动扫描挂了的进程、把核心配置锁死。我说重启完它就开始失忆，一边失忆一边告诉我“我想不起来你是谁，但我可能知道你叫 Mars”——徐文浩说重启确实有副作用，但能修掉那个最大的问题。 Discord 才是 Claude Code 最好的 IM 入口 不是套两层 harness，而是开很多个 Agent。Discord 一个 Bot 多个 channel，每个 channel 拉一个不同分工的 Agent；还能开 thread，上下文隔离。再加一句心法：非必要不升级——openclaw 一有新版本就跟，大概率会被坑。 Codex 找 bug，Claude Code 写代码 Codex 严谨度更高但容易钻牛角尖，Claude Code 美感更好。实操是 Claude 写完之后让两个同时 review，两个都说没问题就基本不用看了；Codex 说“这里有 bug”，再让 Claude 修——Claude 通常会承认。 代码是事实，prompt 才是真正的产出 不是存最初那段 prompt，而是做完之后，根据实际产出，重新写一段 prompt——这段重写的 prompt 才是这次工作真正的产出物，因为最初的 prompt 和实际做的事中间一定会漂移。 400 个 SVG 和 10MB 图片：治理人的具体活 徐文浩在自己代码库里发现了 400 多个 SVG，80% 都是 AI 把开源库背出来吐进自己代码里的——同一个对勾图标抄了 300 多遍。设计师直接改 UI 又交了张 10MB 的高清图。解法都是同一种：加自动钩子，不让有问题的东西进代码库。 单次提交不超过两千行 2000 行不是 AI 的限制，是人的极限——超过两千行人就懒得看了。所以任务必须被拆成依赖图，每一步可追溯、可回退，而且计划在执行过程中要能自动 refine。这是项目管理层级的 harness 机会，国内还没人做。 200 美元订阅，8000 美元 API 徐文浩用 CC Usage 统计了一下：200 美元 Claude Code 订阅，实际两个月烧掉 8000-9000 美元 API，Anthropic 在亏 40 倍卖。最猛一天用了 2000 美元 API、33 亿 cache read token。对真正在写代码的工程师来说，这是这个时代最划算的杠杆。 Harness 是缰绳，还是喂料斗？ 同一套 harness 工具有两套讲法：激进派(Block 那种）觉得人类卡在中间是瓶颈；但换个角度，人类的反馈是 AI 的草料，这套机制是喂养系统。给激进型创业公司卖“复利工程”，给国央企外企卖“合规护栏”——同一个东西，两种话术，两个预算池。 复利工程：同一套东西换个名字就性感了 Skill 单卖卖不掉，因为它是经验主义、用一次就结束；但 Every 那家公司把 engineering harness 包装成“复利工程”——这次的错下次自动不犯——听起来就成了“坐着不干、明天钱就变多”的税后收入。需求是真的，但需求自己不会长出能卖的产品。 个人提效不等于组织提效 为什么大量公司个人都用上 AI 了，公司效能纹丝不动？徐文浩三层回答：第一，这个人真的提效了吗(output ≠ outcome)；第二，研发团队的瓶颈从来不在写代码——是联调、查 bug、开会；第三，AI 让最佳实践变得可执行了，但大部分公司做事的方法和原来一模一样。这就是早期 CAD 普及时，很多人画完图打印出来开会的同一个故事。 时间轴 03:05 屎山堆积速度，从三五年压缩到一个月 04:14 真正消失的不是工作量，是摩擦 06:05 互联网时代的“先污染后治理”逻辑彻底崩了 07:46 用魔法打败魔法：让 AI 治理 AI 08:46 重启完它失忆了：Claude Code 修起来比想象中麻烦 09:36 多 Agent + Discord：为什么这是个人 harness 的解 11:42 Discord 的两个隐藏特性，刚好对得上 Claude Code 12:09 非必要不升级：实验田 vs 商业化品控 13:25 开发和使用要分开：打磨场和生产场不能混 15:11 Codex 找 bug，Claude Code 写代码 16:33 美感差距：为什么 Codex 到现在还追不上 20:43 代码是事实，prompt 才是真正的产出 22:26 把责任全部丢给“公共厕所管理员” 23:51 真实案例：同一个对勾图标，在代码库里被抄了 300 多遍 26:40 设计师交了一张 10MB 的图怎么办 27:31 Skill 的产品化困境：好用，但很难变现 29:00 单次提交超过两千行，人就懒得看了 31:24 中间结果可保存、可回退，不要从头开始 33:13 任务越长，AI 越容易偷偷“漂移” 42:37 Harness 是缰绳，还是 AI 的喂料斗 45:53 卖给激进派 vs 卖给国企外企：同一套东西两种话术 48:56 复利工程：Every 那家公司换了个名字就性感了 49:36 200 美元订阅，8000 美元 API：这是这个时代最划算的杠杆 52:24 真正的硬问题：个人提效 ≠ 公司赚钱 54:47 研发团队的瓶颈，从来不在写代码 56:59 历史段子：早期用 CAD 的人把图打印出来开会 58:20 一个外包公司朋友为什么不用 AI Coding 01:02:01 约了两周后再录一期，徐文浩完整输出方法论 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：Ollie - Distance

"AI 转型这四个字本身就是一个误诊。真正的变化不是 A 到 A+，是 A 消失，B 出现。" 30 年。这是集装箱洗掉全球前十大港口的时间。 如果你是 CEO，听完这期可能会想把公司卖了——节目里就有这样一个真实瞬间。如果你是普通人，听完会发现"AI 会不会取代我的工作"是一个错的问题。 今天我们讲历史——借 1956 年那个改变世界的金属盒子，把"AI 转型"拆成三层：你公司大概率只吃到了第一层，赢家在第三层。 你将听到 1956 年的那艘船：58 个金属盒子从纽瓦克港出发。30 年后全球前十大港口几乎全部洗牌——纽约港没有自动化，它只是死掉了。 AI 转型的三个层次：任务效率、组织重建、生态位重构。多数公司只吃到第一层——所以装得快了，红利却很快被同行拉平。 任鑫的反差自白：大组织 AI 转型，哪怕他亲手辅导，提升 20% 都很极限；小公司做新事，没管他讲的大道理，提效都是 300% 到 500%。 新加坡的反直觉胜利：没有制造业、没有腹地、淡水都得进口。秘诀是不做自己的货，做所有人的调度——85% 经过的箱子根本不在新加坡上岸。 1968 年布鲁克林码头工人：35000 人到 1983 年只剩 8000。不是机器抢走的饭碗，是脚下那片土地从地图上消失了。 三段原始引语 "我们把它混成叫做 AI 转型，其实是要解决一大堆不同层次的问题。" ——任鑫 01:39 "凡是哪怕是我参与的大组织，转型效果都很一般——提升 20% 都会很开心。但是不管我参不参与的小公司，基本上都提效了 300% 到 500%。中间的变量不是我，是这家公司是不是小，以及他们做的是不是一件新事儿。" ——任鑫 12:07 "聊着聊着他忽然就沉默了。然后过了一会儿他就说是我最好还是把公司卖了。" ——任鑫 28:38 那个沉默的瞬间，就是认知转变的瞬间。 时间轴 00:05 三个完全不同层次的问题：任务效率、组织变革、商业机会 00:34 AI 转型本身就是误诊——A 变 A+ 不是真变化，A 消失 B 出现才是 02:46 段子开始：1956 年那个改变世界的金属盒子从纽瓦克港出发 05:30 第一层｜任务级提效——红利很快被同行拉平，没人多挣到钱 07:08 第二层｜组织级重建——纽约港改不动每一条，每条都被现有资产挡住 10:05 河对岸的伊丽莎白港：1958 还是沼泽地，1970 就超过纽约 12:07 帮大组织转型作用几乎为零，小公司做新事却提效 300-500% 13:12 飞地案例：工业软件公司放弃改老界面，旁边重做 CLI 给 agent 用 14:12 一个联创自己手搓 3 天，做出几百家企业在用的 agent 工具 15:13 第三层｜生态位重构——新加坡做"所有人的调度" 19:15 AI 时代的"新加坡"会在哪：给机器开学校（BotLearn）？机器要不要社交？ 21:20 扎心结论——Netflix、亚马逊都不是转型，是从旁边长出来 24:44 视角切换：从 CEO 到每个普通人 25:35 1968 码头工人真问题：不是机器抢的饭碗，是船不来了 27:21 工作都是被定义出来的，定义会变——AI 不淘汰岗位 29:09 怎么判断地基在松：想想上次你花钱请别人干的那件事 30:23 任鑫两次创业自白：2011 是傻子却赚到了第一桶金，2015 聪明却赔光 32:37 纽约港从衰落到关闭花了 20 年，最后十年没什么好选择 33:10 现在赶紧搞 AI——哪怕假装在搞，机会都会多很多 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。 BGM： 片头：Shortwire - Reconfig 片尾：keshi - summer