硅谷大厂的裁员正在从哪些岗位裁起？｜硅谷AI转型录No.1

如今，我们正身处在一个由人工智能驱动的变革时代。AI 已经开始在底层重构我们工作的方方面面。这一次“AI 革命”，不仅仅是简单的生产工具升级，而是一场关于生产关系、协作方式和价值创造的深刻变革。

供给侧创新和需求侧变化正在互相作用，催生出新的范式。而这场变革的试验场，就在硅谷。

这个全新的观察系列，将深入硅谷的创新变革一线，聚焦于两个核心：一是 AI 如何作为一种基础能力，渗透并重构我们的工作、创造和竞争；二是不同的群体，特别是硅谷的先锋企业和个人，如何开创人机协作的新范式，如何适应甚至引领这场变革。

腾讯研究院的袁晓辉博士和余一，将携手硅谷顾问陈然以及更多行业先驱，以月度报告的形式，带来变革一线的观察与思考。不只关心正在发生什么，更关心它为何发生，以及它将走向何方。

主播与嘉宾

• 余一：腾讯研究院高级研究员，多年风投和孵化经历
• 陈然：常驻硅谷旧金山，CTO @ Pure Global
• 袁晓辉：腾讯研究院创新研究中心主任、资深专家
• 内容编辑与音频制作：Z

时间线

• 00:04:25 AI 正在重构硅谷，大规模、系统性的裁员并非企业“瘦身”那么简单
• 00:07:21 AI 席卷硅谷后的用工变化：砍去大量中层、先辞退员工，再花重金招回来
• 00:12:01 什么是 AI 时代下常态化的工作形式？
• 00:15:26 当你的毕生所学与工作内容严重脱钩，AI 是如何帮你赚取人生的第一桶金？
• 00:19:12 AI Coding 使我们减少对技术工具的讨论，回归商业价值本身
• 00:22:25 用 AI Coding 进行低代码创业：让每位员工离业务与客户更近
• 00:26:14 企业 AI 转型的几种尝试：迭代生产技术工具与尝试变革组织架构哪个更难？
• 00:29:20 多劳多得、自负盈亏的合伙人制是当下最优解吗？
• 00:34:33 AI 落地企业困难的原因与可行的解决方法分享
• 00:38:44 如何营造自信和安全的工作氛围？
• 00:44:40 国内外借助 AI 重构企业工作形式的主流路线大不同
• 00:48:35 AI 是如何助力企业回归其制造和销售的本质？
• 00:52:48 当 AI 可以无限扩展个人能力时，想改变世界的主观能动性将成为一个人最无可替代的能力
• 00:59:40 硅谷 AI 创新趋势的三个预测

文字稿

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00:00:10 A：一个好的 AI 的 Native 的组织我觉得应该是属于释放出一种很安全甚至很鼓励的信号我可以很自信地说这个工作我 70% 是让 AI 去做的我在探索一个可以让 AI 做 50% 7 的工作流工作范围我愿意把

00:00:26 B：它推广出去人最重要的东西是什么以前可能大家会觉得是能力也好技术也好或者是什么也好现在就变成了 agency 就是主观的东西那么你想做的事情越大你受 AI 的正向的影响就越大

00:00:46 C：一个公司内部如果能够实现一个这样所谓的合伙人的设计或者是更清晰的一个权责激励的体制那它的这个成长也是非常快的因为你跟区域的大模型一样你的 benchmark 设好了那它就会很快地进步我觉得可能是变革的一个核心

00:01:03 B：一个企业它就更回归到一个更本质的一个东西就是制造和销售然后有很多大量的其他的功能或者组织都在被外包化和工具化然后企业就回归到更本质的去花更多的时间去做制造产品和销售产品这种小团队的独角兽越来越普遍化大家会认为这是个常态化而且在这个团队里面大家会把赚钱认为是一个更重要的事情而不是融资赚钱大于融资这样一个理念会在今年之内会变成一个更主动的理念

00:01:47 D：哈喽大家好欢迎收听二维五码这是一档科技评论播客我们关注科技对社会与人的影响当下这个时代工作正在被 AI 从最底层重构供给侧和需求侧相互作用催成新的反式我们将开设一个新的系列关注这场变革的阵宗也就是硅谷这个全新的观察系列将深入硅谷的创新变革一线聚焦两个核心问题一是 AI 如何作为一种基础能力渗透并重构工作和创新二是不同的群体从先锋企业到超级个人如何开创人机协作的新范式这个系列将由我的好友也就是腾讯研究院的袁绍辉博士和于一携手硅谷顾问陈然以及更多的行业先驱以阅读报告的形式带来变革一线的观察与思考那么接下来我们就

00:02:37 A：进入第一期我们会持续关注整个硅谷的 AI 创新 AI 转型和关于 AInative 的工作重塑等相关的问题以后预期的话关于这个话题我们可能会以月报的形式定期邀请陈岚还有其他的嘉宾跟我们一起来探讨第一期我们分别是邀请到了陈岚还有小辉博士跟我们一起来

00:03:01 B：聊这个话题大家好我叫陈岚我是人在旧金山在硅谷一线过去十几年我一直在一线做机器学习的应用做过不同的领域从房地产到线上流媒体到现在是在叫 PureGlobal 我们是帮助医疗器械做出海做合规的也是做一个 AI 应用在这个方面所以也非常开心能够跟大家分享我在硅谷一线看到的 AI 对于整个工作環境和整個工作流的企業組織架構的影響大家好我

00:03:38 C：是小慧博士我現在在騰訊研究院工作然後主要研究這個一些產業經濟的一些新的進展和新趨勢特別今年以來在重點看 AI 對整個產業和組織的影響我们之前我

00:03:53 A：跟小费博士还有陈岚一起有在聊过很多关于重塑还有大公司的相关的变革也都是我们最近非常关注的一个命题一个是跟我们各自的背景有关第二个是我们确实在最近发生了非常多的一些事情要不就是先请陈岚您去介绍一下就是属于像硅谷这一块我们有看到一些很奇特的情况正在发生包括微软啊 Salesforce 啊财报很好看但是同时在宣布一些非常大的裁员的一个情况這個是我

00:04:26 B：覺得一個非常客觀存在的一個現象當大家說起矽谷的時候往往第一反應都是說 AI 如何改變對吧都是說創新但是實際上另外一方面我們會看到說大公司在過去兩三年的時間特別是疫情之後是進行一個系統性的大規模性的一個重構和裁員的一個情況那這一方面是有之前那個經濟上面的一些影響另外一方面也是 AI 带来着某种系统性的改变所以裁员和重构是硅谷这两年非常非常火热的话题那如何裁怎么裁对吧如何重构怎么重构基本上都会跟如何引入 AI 这件事情一起讨论你像我有很多的朋友和同学是在大公司做管理层大家讨论的核心的话题很多都是如何落地 AI 如何衡量 AI 的这个效果对吧如何落地真正的做一些改变但是同样也是另外一方面也要讨论说我们怎么样进行组织架构的变动那这些在大公司里面其实是非常非常普遍的甚至有些人会觉得说这是一个短期现象实际上当我们看到这些公司核心的计划的时候你会发现这并不是一个短期的一个情况而是一个长期的未来很多年的系统性的每年有指标性的进行一个重构和裁员所以我们会看到说这是一个正在发生的一个剧烈的一个变化所以也是希望今天能跟大家分享一下我们在这里面的

00:06:10 C：一些观察 2022 年左右那會兒是矽谷的一個裁員集中的一個時刻因為疫情之前可能招了很多的初級中級的工程師導致很多崗位實際上是不需要那麼多人的所以當時那輪調整它其實是一種瘦身或者說就是把以前多招那部分人裁掉但是就是那個到了今年和去年下半年到今年你發現這個整個矽谷它裁員的數量其實一直在增加比如说是 204 年我看有相关信息大概说才了 9 万多人然后今年上半年到 8 月份就有 8 万多人就是这个你觉得是 AI 带来的还是说还是前一轮之前招太多人还是要接着瘦身是什么原因

00:06:57 B：对我觉得这是个非常好的问题然后这个问题我觉得如果从归因而言的话确实很难说完全归到究竟是经济原因还是说 AI 带来的我们确实是看到了公司组织架构层面的很多变化包括对员工的期望对于这个人才的选用包括薪酬的变化对吧所以我觉得这个是可以呃我们可以一块聊的我举几个比较明显的例子哈比如像呃在结构变化比较呃剧烈的公司或者说比较明确的公司啊就像 facebookmeta 哈这样的公司哈这个一直以来都是以叫 moonfastmoveextremelyfastbreakfast 这个文化文明的他们在进行改革的时候很早就提出了比如说取消或者减少中间管理层这样一个概念比如以前可能出现了很多这种总监套总监套总监或者 VP 套 VP 就是好几层但是都是总监或者是 VP 或者都是 SeniorManager 情况那这个是剧烈的进行了缩减因线的经理他要去做一个选择他要么选择离开要么选择回去做呃程序员就是重新回去写代码然后他就相当于做了大量的中间层的搜索那这个是一个很明显的一个结构化的调整对吧就是他觉得在呃当今的技术这个情况下我们并不需要这么多中间的管理层员而是说我们呃你要么回去一线去做这个呃实现一个人呃他要管团队的话他就应该管更大的团队那这个我觉得也是在各公司会有比较明确的情况都是说我们把中间的这样一个经理层进行一些削减啊呃我觉得这个事是一个非常明显的变化啊另外一個變化呢我再舉個另外一個例子也是 Meta 的例子因為 Meta 最近建立了它的一個非常雄偉計劃的一個高薪聘請的人員的超級人工智能的一個組織每個聘請來的人都很貴它內部的討論就是說 OK 我今天為了養這樣一個人那我可能要裁掉 10 個人或者甚至 10 個人為了給這樣一個人騰出薪資那麽他們就在按照這樣的邏輯進行組織架構的調整那這個底層又是另外一套邏輯這個另外一套邏輯就是說因为很多人核心的人在 AI 的这种模式下面他能产生的价值可能远高于对吧都不是说 10 倍工程师是百倍工程师千倍工程师了对吧所以这个就是说在这种情况下也会带来大量的这个组织的架构的调整和裁员你可以看到就是说很多是有不同的原因进行这个架构的调整和裁员的

00:09:34 C：对就是说先把人裁掉对然后再看是不是真的必要再把他招回来是吧可能一个点

00:09:41 B：是说大家觉得这个事能干的时候大家就会那么看推特哈推特当初收购的时候大家都不确定说推特在这么大的这个改革下面能不能活下来但实际上我们看到他还是活下来了新的功能也在上对吧不一定说像以前上的那么快但是也在上很多新的功能而且他后来又跟 XAI 进行了合并对吧做了很多这个新的功能的整合所以我觉得这个是给了确实可能硅谷很多管理人员一定的信心的对好消息好消息二维五马见听有群了为尽快

00:10:19 D：回笼粉丝所有主播上班摸鱼陪您

00:10:22 B：聊进群还能了解二维五马

00:10:24 D：最新活动动态及选题展望进群

00:10:27 B：请认准微信个人号二维五马全篇二维五马全篇马小二恭候您的到来

00:10:36 A：哎像业绩好然后再加上船员并存的这个情况是大家出于说呃我要去做一些人才的替换还是说为未来的一些事情在做准备呢所以会把业绩作为一个调整的一个基石吗就觉得就是财源应该要在业绩好的时候才在业绩好的时候换吗对其实

00:11:01 C：业绩跟他裁员的逻辑还没有太强的必然联系他因为我觉得这个管理层他们因为主要是看到了 AI 这波的压力吧就是你像微软他实际上他业绩很好但为啥就是他其实是裁员近期还是比较厉害的就是微软亚马逊像很多中層為什麼被裁掉就是可能覺得組織上多一個這樣的崗位似乎好像沒有帶來額外的增量那當業務擴張時的時候可能是需要有人更多的衝鋒陷陣但現在可能業務穩定下來就不需要那麼多人管理了反正就是這個組織持續運營的這個更新迭代吧它肯定是有一些波動的那當然就是我們這次探討的還是說想從這個 AI 的角度看到底是什么样的冲击比如说是因为 AI 带来的中层不再需要了吗那这是什么逻辑对吧就是比如说为什么现在大家好像觉得这个管理要更加扁平你觉得为什么就是扁平化又重新开始对

00:12:02 B：啊我觉得扁平化这个东西本身它就是一个客观存在的一个东西如果说我们观看一些更标准化的一个东西就拿送外卖这个举例一个区域经理他手下可以管多少外卖的人员其实是可以很多的为什么呢因为其实不太需要他管某种程度上更多的是算法的平台去派单啊什么的对吧然后可能有一些事情需要这个区域经理去管那么我们以前说一个工程师的团队也好或者说这种更复杂的这种智力工作者的团队也好是有很多非标准化的一些工作的模式对吧需要智力的一些很多的事情大家在一起讨论啊在一些东西啊所以呢我们一个团队可能大概有一定的规模嗯比如说在美国或者在海外哈可能是一个三五个人甚至啊不超过十个人哈就要设一个经理之类的对吧那在国内我听说可以大很多哈一个经理可以带几十个人一二十个二三十个人都有哈这个东西呢随着现在我觉得很多时候一个是 AI 的工具带来的沟通的一些效率被提升了很多人的工作被标准化的更严重了与别人的这个交付之间的这个交接的这个东西标准化更更好了之后不一定需要像以前那么多沟通了对所以大家可以相对独立的做一些事情而不是说想彼此的依赖对吧那么他就可以去一个人就可以去带更大的一个团队我觉得这个是一个比较明显的变化吧就是企业的这个瘦身削减中层这个事情变化实在是

00:13:42 C：太明显了其實相當於是這個組織裡以前需要這麼多中層是因為交易成本就是它需要去匯報需要去傳達信息它的這個交易成本需要靠人來去完成那現在有了很多的通信工具數字化工具甚至是 AI 工具之後可能這種溝通的交易成本在下降或者說可以用更短的時間掌握更多組織內的信息就讓一個人能夠管

00:14:09 B：更多的人对而且每个人我觉得每个人做的东西跟以前相比他更独立了就是如果没有彼此很多的相互依赖的话那么沟通也不一定是一定要需要的明白那

00:14:24 C：再回到這個底下這層一般有金字塔嘛剛才我們說中層在縮減那其實頂尖的那部分是在爭搶的我聽到一個說法叫槓鈴結構就是上面和下面但是下面這層就是初級工程師或者初級的剛入門的這些崗位似乎也今年很困難就是很多畢業生他好像這個崗位非常少就比較難找到一個科技行業的工作那這點上你怎麼看就是說你覺得這合理嗎因為今天早上我看到亞馬遜雲的這個負責人亞馬遜雲的 CEO 又在說他認為現在停止招聘這種毕业生是一个非常不明智的选择因为这些人是最年轻最希望用最新的工具来去进行工作的人这是他的一个论述因为现在确实大家好像在缩减希望用更多有经验的人就是希望上面踩过坑的这些程序员他可以调用更多的 AI 工具那你觉得这两块你是怎么考虑你觉得哪一拨群体更有

00:15:26 B：优势企业首先他肯定是主力的所以就是他肯定是希望一个人来了就能干活对吧就能产生价值产生商业价值所以从这个角来讲刚毕业的工程师确实就不仅是工程师了各个岗位都很痛苦但是这个痛苦其实我觉得是两个方面一个方面是我们很多的教育是有点落后的就是他培训了很多技能但是这些技能本身在 AI 工具面前并没有什么用所以这个就很可怕对吧就是你辛辛苦苦在学校里学了很多东西你工作发现大部分时候工作对你的要求都不是这些那对一个企业而言对吧那我找你有什么用呢对吧所以这个就是一个教育的一个一个错误另外一个呢就是对于企业而言他其实是渴望有人进来给他贡献很多新的 idea 也好能够带他去呃产生更大的商业价值也好但是从企业的这个体系而言我觉得很多时候企业的体系也是相对比较固定和比较成就的如果一个人进来对吧他能做很多事情你没有这样一个职位让他去做很多事情那其实让他进来他也很痛苦我觉得我看到的一个很大的变化是说就是有很多很聪明的学生也好他们会更早的进行创业他们会更早的进行商业价值的产生就是他们更早的就能够去在一个新的地方去证明和产生商业价值而不需要依赖公司一个职位一个 job 一个工作来帮助他们去去进行这样一个东西这个过程就创业也好就是产生商业价值也好或者做一个生意也好在越来越年轻化然后越来越獨立化所以這個東西我覺得某種程度上它可能是對於我們現有的這種工作就是這個打工這樣一個體系的一個衝擊而且這個衝擊可能還蠻大的我感覺它不僅是短期內在看可能是剛畢業的學生但是可能未來三到五年對於任何一個崗位就是到底什麼是工作我們為什麼需要一個全職工作這樣一個東西對吧這個的影響我覺得

00:17:35 C：都會很大我知道于一也做了很多的观察包括 AInative 这块包括之前一段时间我们也发了一个 AIcoding 的报告也会发现这种小团队可能现在还是数字原生或者 AI 原生的这些小团队它能够创造非常大的价值然后这也是一个论证这块有没有一些可以跟

00:17:56 A：我们分享的然后之前做 AIcoding 的研究分享的时候其实有在看一些只有几个我们当时是总结了七个非共识嘛呃当时有很多的一些讨论然后刚好也有一些问题可以抛给陈然然后想听听你的看法因为我们也看到了一些数据说包括 205 年的计算机的这种毕业生的失业率是达到了 6.1 甚至我们前几天是有看一篇文章有提到说大学生的有一些就是名牌大学生的毕业生现在找工作都只能去找一些非科技以外的这种工作这一波的很多的向工作的重构跟驱动 AICoding 的发展起到了非常大的一个作用关于 AICoding 对于这种非开发港甚至说对于整个公司的组织构成都会有非常多的影响所以在这边呢也还想听听陈岚你的呃看法就是说这些是属于当时我们判断是一个呃非共识的还有一些争议不知道从共非共识到共识是不是还会有一些新的共识出出现然后也有一些新的非共识在做涌现的

00:19:10 B：一个情况嗯对我可以跟大家分享一些我觉得比较有意思的观察哈就是嗯你像硅谷哈就是叫 hackathon 一直是非常流行的一个文化就是基本上周末很多人聚集在一起对吧按照自己的想法然后做一些有意思的项目那大概在几年之前 Hackathon 的主流的模式还是程序员和非程序员对吧聚在一起然后大家组队一块把东西做出来然后程序员可能觉得他缺一些思路缺一些想法然后非程序员他可能觉得他有很多商业的想法 idea 但是呢他找不到人做对吧就一块组队所以很多时候在这样 hackathon 里面配对是最重要的然后配好了对东西是一定做得出来的但是今年你去看 Hackthorne 就完全不一样了就主流的已经不再有配对了主流的人来都是利用 AIcoding 去自己按照自己的想法实现来的人都是有想法的大家聚在一起更多的是交流在 AIcoding 的这套框架下面对吧有哪些坑对吧然后怎么样去解决一些可能的不管是技术上还是商业上的问题工具上的问题以及最重要的对吧就是 marketing 就怎么样去获客怎么样赚到钱的问题啊但是已经没有人再去说我缺一个程序员这个事情了啊所以就差一个程序员这件事情我觉得这个时代已经过去了啊就已经我们在我们已经不会看到这样一个句话了哈所以所以我觉得这个是一个很大的改变哈那大家说不再说我缺一个程序员了那么大家缺什么呢又回到了最本质的问题就是我怎么样去赚到钱我怎么样去找到客户所以现在的主流的论述大家在一起主流讨论的问题回到了一个更商业更本质更创业更核心的问题就是我怎么样去找到客户我怎么提供真正的商业价值所以这是一个我觉得是一个很大的一个转变就是说我们远离了一些和技术和工具和那些的讨论我们重新回到了更多和商业价值本身的讨论那会使得我们更多的人去关注一些更重要的事情对吧就是商业价值对吧所以这个我觉得会带来一个更大的生产力的提升那这个东西对于小朋友而言或者对于刚毕业生而言或者对于所有的打工人而言都会是一个非常痛苦的事情因为大家平时工作中关注的技术也好工具也好对吧甚至在大厂打工的一些最佳实践爬梯子的高级技巧也好在真实的商业的这个里面其实是没有那么重要的事情所以这个就是我觉得是一个很大的一个改变吧这也是我看到很多人试图去转型会遇到一个非常痛苦的一个过程就是他以前绝大多数引以为豪或者擅长的一些东西在新的一个商业环境中可能都感觉都不是这么重要了对所以我也好奇像你们这个之前做 AIcoding 的这种访谈啊什么的就大家对于这个商业的观察或者对于这个 marketing 对吧销售对于这些东西啊会有没有一些什么样的想法你

00:22:25 A：说的这个情况其实在国内也有很类似的情况出现因为我有一个朋友刚好也是在做滴答码的一个创业他们的一个趋势的变化呢就是和你刚才描述的非常像以及我们也有聊到过就是他们把很多的水源团队确实是做了一些收减和调整然后他们本来在做低代码的开发销售和开发原来是分裂的因为做低代码他们把中间的很多的流程都会变成了说是开发做了非常多的组件然后用 AI 去调用这些组件整个的去创造和开发的速度是比以前快了很多于是他们就要求开发说我们的薪酬体系也发生一个变化基本工资再加上你销售之后的直接的抽成构成你的总的薪资的所以就让要销售你让开发你同时要在那第一线去完成销售的工作然后包括在 AI 的辅助之下他们搭了一套整体的 AI 整个串联起来的后台可以快速的去完成客户想要的那些比如说原型啊或者开发等等的这个工作我当时听到的时候我就觉得 ok 这里面还挺有意思的第一个是属于说开发的角色呃包括我前段时间有在看一个案例就是英国应该是英国还是欧洲的一家公司叫 Ricky 他的 CTO 出来说他们的改革的思路也是说开发呢因为 AIcoding 的存在然后呢他们对于开发的要求就是以前开发收到了一个要求你就快速的把这个东西开发出来现在他们逼着开发你要往后退一步收到一个需求在想说我需要开发哪些组件也好或者是 mcp 也好就是帮他们去解决安全啊或者调用呃内部的一些数据库啊让提出业务的人可以把这个需求给落地掉的这么一种看法然后再加上说哎销售现在销售和开发甚至说销售和产品等等很多的角色是一个通才性的一个角色这个也是我们在做 AIcoding 的时候去看到非常多的呃这种创业者还有一些案例好像共同在走向的一种趋势所以这好像中美在创业公司这一块大家更加领先者的这个思路和视角是比较类似的创业公司可能说他的身段比较的灵活所以他快速的做了这个转变但是这个转变呢是更多的适用于小公司还是说大公司也会有一些变化这个问题就是丢给陈岚然后也丢给小慧博士因为我知道小慧博士最近呃因为我们在做一个 AI 转型的课题其实有访谈到呃小慧博士这边跟呃杨关教授已经开始了一些相关的访谈去访谈一些呃中国的这种标杆性的企业他们到底是怎么去做 AI 转型的所以刚刚我们有提到的一些新的比如说 AIcoding 带来的一个现在是我们看到的直接的对于组织还有各种形态的变化不知道两位就是属于说对于这种还有一些新的除了 AIcoding 之外的新的趋势对于说工作或者是说创新的形态发生了一些变化以及 AIcoding 带来的这些变化是不是只局限于小公司创业公司还是说在大的平台里面也有了一些不一样的或者是同样的事情正在发生对我们从

00:26:15 C：AI 转型这个事这个视角来看目前这个进展应该是非常早期的一个阶段因为我们即使看到一些行业的所谓的领先者不同行业里面用 AI 落地非常快的这些企业它实际上还是更多的在考虑生产力层面的事就是怎么把 AI 应用到业务中真正考虑对组织变革这块其实是非常非常早期它可能会涉及到一些组织架构的调整比如说不同部门的合并然后怎么跟 AI 的这些部门密切的合作但是整个组织的这种调整还没有看到一些翻天覆地的变化因为其实既有业务的服务是很重要的一个维度它要保证一个稳定的过渡就是既需要考虑现有业务的满足又需要去考虑新的业务所以一般来说现在目前有一个经验就是说如果你要想去开展一个新的业务的话那比较省力的一个方式是造一个新的部门或者甚至是成立一个新的公司然后这个公司里把一些对 AI 非常感兴趣的人抽调起来然后包括一些对业务很感兴趣的人都集聚在一起让他们去碰撞探讨重新去思考一下这个组织流程能够如何重塑那这个是一种相对来说包袱比较轻的一种做法因为如果你要在已有的机构里面去重新调整的话势必涉及到很多的利益那就很麻烦所以大家现在有这么一个思路然后另外一个就是创始人强推就是自上而下的然后创始人一号位有这个认识和观察那要求就必须说全员我要去拥抱 AI 我要做大量的培训然后我要去做 AInative 然后我要去这个让这个业务部门和 AI 部门甚至是每一个人都要从 AIfirst 的这个角度去重新考虑该怎么去推进这个工作流的提升工作效率的提升当然也有一些自向而上的尝试就是有一些公司他可能有一些人是步道师寓意就是步道师然后我可能也是步道师就是我们一些可能比较热爱这个方向或者觉得这个东西可能会成为未来一个关键节点的人他会从自向而上去推动一些组织做转型和调整因为其实我有一个感受如果在这个时代你不改的话你不变的话其实你的竞争力是远落后于那些非常灵活身段的小团队他们的竞争力是非常强的其实是关乎企业竞争力的一个非常关键的因素所以我觉得这个变革肯定是会要发生的而且其实在内部大家已经已经模糊感觉到了这种危机比如说那程序员是吧他会觉得是不是我现在也可以做产品了然后那产品同学说我是不是也可以这个不需要对这么多的需求我直接可以做了以后这种形态就是那你现在是很多人做一个产品那以后有没有可能是三五个人就做一个产品然后那可能是吧小团队在组织内部的这种小团队怎么有效的去组织起来然后在这个大团队里面怎么去发挥效率这个也是一个很有意思的命题啊

00:29:21 B：我觉得说的非常好因为我们在我在我们自己公司我作为 CTO 也是参与了很多公司的深度的改革的所以也跟大家可以分享一下我在一线做很多改革的一些一些想法关于组织的改革第一个点我认为一个很强烈的观点就是就像于一刚才提到的那个程序员也去做销售也去有这个基于绩效的 bonus 对吧我管这个东西就叫做合伙人制就是我们在远离员工制度而开始进入一个更大规模的合伙人制度那合伙人本质就是要自负盈亏对吧而不是说员工那为什么合伙人制度会更适合这个 AI 时代的这套东西呢因为当你一旦开始给一个人一个价钱就是说 OK 你今天做这么多事情我一个月给你 1 万块钱 2 万块钱 3 万块钱的时候这个其实是你用这个东西限制了他自己对于生产力的追求他就算做了 10 倍的事情他也不会拿到 10 倍的钱所以对一个人而言他最好的选择是说我在拿这么多钱的情况下做更少的事情对吧但是为什么 AI 这个事情很厉害是因为它让我们真的有可能去做十倍的事情百倍的事情了那在今天这种情况下我们怎么样让大家觉得说我能去做我应该去做十倍的事情百倍的事情那只有可能是说我能收获十倍的钱百倍的钱那这个东西怎么来做到对吧那就像刚才于一说的他必须基于某种绩效的东西啊那就是这种系统性的更大规模的做类似于合伙人制度啊就是你能够去更多的自负盈亏然后我把这个用工具的这种灵活性的东西都交还给你你去主动的赚更多的钱做更多的商业价值你就能去赚更多的钱对吧所以我覺得這個是一個未來更明確的一個東西然後這個事情其實更多的合夥人質或者說往更大的範圍去推銷售這樣一個制度其實並不僅在科技界那我也跟大家舉一個大家可能沒有意識到但是我恰好也知道的事情因為我的太太在美國的四大工作四大是會計師事務所對吧那會計師事務所天生就是合夥人質那他們的合夥人制呢是一個比較長久的一個制度就是你必須工作很多年一二十年你才有可能去升上合夥人那當你升上合夥人之後你就開始拿基於績效的一些錢然後你有銷售的壓力在這個之前前幾十年你都是個打工人的角色那這個事情一直到最近幾年他們也開始了改革他们把基于绩效的这样一个如果你能拉客户会给你分钱这样一件事情从原来的合伙人也慢慢的开始往下把这个权力下放给这个经理也好总监也好去更多的级别你去拉客户也能分到钱那这件事情以前是没有的那他为什么今天要做这个事情也是一样的他必须给你足够的激励因为以前你可能做不到今天你做得到然后同时他还本身有更多的业绩上的压力之类的让全员做销售全员更像合伙人我觉得这个是一个所有的企业都在做的一个事情所以这个是我觉得一个非常大的一个变化所以我非常喜欢合伙人这个词因为它代表了一个更本质的为商业负责的一个态度而不仅仅是一个打工人每个企业都有个口号就是说 beaowner 但是我不觉得企业能够是真的去落地这个事情但是今天我觉得就是说你怎么样从清朝制度上改革能真正落地这个事情我觉得是企业重构的第一步所以这个是我觉得可以跟大家分享的一个观察这里面有

00:33:06 A：一个很有意思的点就是因为我们也聊到这个话题嘛然后生产利益生产关系说起来是一个很很大的词但实际上我也有跟国内的非常多的创始人或者是说呃本身呃大公司你也可以观察到很多现象就是呃好像呃包括 MIT 呀还有最近的一些调研都会有聊到说好像从企业采用的角度里面收收益或者是 ROI 是一个很难评估的事情但是你你去跟日常就是我们我们三个都是一个很很经常在用 AI 或者重度 AI 的使用者就个人的角度大家都会觉得说我从 AI 上面获得了很大的收收益从个人的视角但是从企业的视角呢好像就是觉得落地有很大的阻碍有很大的难点然后于是呢就是属于这里面产生了一个很大的割裂的一个情况然后我不知道这种割裂是不是在硅谷也依旧是一个非常突出的情况或者是说在推动呃员工采用或者是说怎么去评估 LI 的还有说这个怎么去推企业采用的这一块的一些策略啊或者是说好的案例从大公司从呃这种创业公司不知道呃从长廊的视角里面呃你是怎么去看这件事情的

00:34:33 B：这个就是推不动就是推不动我觉得是根本推不动我们有一说一你像很多企业的高管什么的我们私下也会聊这个事情就是大家两个点第一点对吧怎么样给这个企业提供更好的培训对吧让员工更好地用更多的工具第二点就是我们作为企业的核心的管理人员怎么样去监测和衡量大家产出有没有提升结论对大家讨论一圈就是都不知道该怎么办没有什么共识然后没有什么好的方法就是因为不知道该怎么办所以就也变成了不如我们先裁再说因为我也不知道该怎么样衡量对吧但是我知道我把人裁掉了那么他一定从数字上就合理了所以我觉得这个某种程度上就是说在这个系统性的变革面前其实没有很好的说一个真的方法论说带来有什么样的办法所以就导致了很多公司都是一边重组一边看一边重组一边看当然你肯定是有大量的混乱大量的这样一个东西在里面但是另外一方面也确实你能看到很多因为这种变化来倒逼出来了很多这种结构性的变化所以这种我觉得这种混乱就是一个未来可能三到三年之内的一个一个常态吧就是大家还不知道会怎么样但是只能是说一边调整一边看对就是现在这是个很明显明显的一个

00:35:56 C：状态很多大公司之前的員工其實是個螺絲釘離客戶和業務很遠的就即使是說有了這些 AI 的工具大家也是只能思考我以前的這個提效啊就能夠提升一些效率但這個對於公司來說本質上它並不能夠帶來新的營收因為它的商業模式還是跟以前一樣的對就是它這一點上就其實是接觸一線遠你也很難發現新的需求本質上還是新的需求的創造和滿足的問題第二點就是這裡面為什麼推不動因為是有慣性的這個慣性就來自於也是交易成本就是也是這個學習成本因為大家學習是要花時間的然後日常工作又很忙碌你要學那怎麼學什麼時間學然後那學了之後能不能用又是另外一回事了對吧它這個是需要消耗一些冗餘的時間來去實現這個轉型但是又沒有給充足的這種支撐的時候其實就比較困難相當於一個物種已經存在了然後那你要讓它演變成另一個物種那这个外力或者说这个需要的能量输入是巨大的那从哪来这些能量从哪来这个是个核心的问题对吧就除非是这个一号位非常焦虑变革的压力来自于这种情绪上的这个焦虑是吧或者说新的希望来自于情绪上的这些激励反而不是说现有业务的一些就是怎么怎么

00:37:34 A：去循环的问题我一直以来都是一个重度的 AI 的使用者然后外加自己号称自己是野生步道师但我会有一个观察是在于说我会觉得说这个部门的 leader 对于 AI 这件事情他的真实的态度到底是怎样的还是会很影响一个公司或者一个部门的采用的就是他到底是只是因为 formal 然后觉得说 AI 很重要我要去试还是说他真的相信 AI 是未来领导者的这种对于 AI 的本质的看法他可能一天到晚在说 AI 很重要但它实质上其实对于 AI 的理解或者是对 AI 不够坚定的话还是会很影响到下面整体的对于 AI 的推进的速度我觉得是很微妙的一个点对于所有人而言尤其是对我们已经工作很多年的人而言自己的专业素养也好或者是过去的经验的积累也好其实你会把它视之为壁垒哪怕是属于说外界没有裁员的压力或者是说什么样的压力但你感觉到 AI 在侵蚀到你的专业的范围内的话你是会有一种本能性的防御跟抵抗的一个心理包括我自己也是也是一个这样的情况就是属于当你原来的时候有很多工作其实比如说我 50% 6 或者甚至 70% 是丢给 AI 去做的时候我其实是不敢对外说我这个工作其实有 60% 到 70% 都是跟 AI 一起完成的这样的话我就感觉我好像传输出去的信号是属于我的专业其实可以给 AI 替代以及我在偷懒的这种状态都好像是很损害我的职业的形象一个好的 AI 的 Native 的组织我觉得应该是属于释放出一种很安全甚至很鼓励的信号我可以很自信的说这个工作我 70% 是让 AI 去做的我在探索一个就是可以让 AI 做 50% 7 的工作流工作范围我愿意把它推广出去甚至我能够很自信的跟所有的同事也好或者 leader 也好说我用 AI 重塑了我的工作流我现在把很多事情都丢给 AI 了我觉得这种自信和安全的氛围它是一个很难说你客观上去营造它确实是一种我跟小辉博士经常会说 contact 那个东西是会推动你愿意去做很多的尝试以及你愿意去分享因为我刚好昨天有发一个视频号去看什么多灵果什么之类的这些这些公司到底怎么去推这件事情所有人都会知道说培养内部步道者很重要营造一个愿意去分享的氛围很重要但是的话怎么让大家真的真诚的去分享以及你会以我用 AI 去重塑我的工作为骄傲为工作成果我觉得是一件其实挺难也挺微妙

00:40:38 B：的事情是的从上到下从下到上都还是挺困难的越重大的改革越应该是从上到下对吧所以这个确实非常取决于创始人我也可以分享另外一个我看到的比较犀利的一个观点我也抛出来可以跟大家讲一讲这个事情这个观点是这样子的就是说当一个技术变化足够大的时候培训本身已经没有意义了应该只关注怎么样过滤掉这些人他举的一个例子是这样子就是说当我们是比如手工纺织的时代那每个纺织工都有自己的技能花了很多时间去织布去做很多事情然后现在突然蒸汽机发生了那對於一個企業而言他真的應該去培訓這些紡織工試圖在蒸汽機上面去做一些事情嗎就是你應該培訓他們嗎還是說你應該去找那些更多的天生就是用這些蒸汽機的人然後去用他們圍繞著這些邏輯再去做你重新的一個商業模式那如果說你覺得應該是後者的話那麼前者的培訓本身就是沒有意義了客觀上是個非常殘酷的一個斷言了但是另外一方面我覺得很多領導的潛意識他是這麼認為的那麼他就會在這個改革上面做的更激烈一些當然還有很多人是認為說培訓員工是值得的整個公司需要一個平穩的過渡那么他的整个公司文化就会更没有那么激烈也没有那么动荡到某种程度上就这两个我其实都会客观上看到有些公司在做改革的时候他就是觉得说我不需要培训就是你不习惯你就不要在这里呆着习惯的就留下来然后我们重新找新的人那这个是一个强制的一个改变那也有这种更温和一点的改变就是不同的改变我觉得都是客观存在的然后我们也可能要去观察就是这个社会啊什么的他到底跟哪个会更好一些

00:42:26 C：對你剛才講到這個薪酬體系的設計我覺得這個是一個難題因為就是從人力資源部門來說他們也希望就是適應這個時代去設計一套全新的薪酬激勵但是就很難說了就比如說它怎麼證明你的這個直接的商業價值比如說你是一個中後台部門怎麼去衡量你的價值那這個價值的重新估計和定義就變成了一個新的難題如果真的有公司能夠解決這個問題我覺得它肯定會帶來新一輪的飛躍視頻號或者是像小程序小遊戲或者是一些小紅書等等這樣的一些平臺他現在的這個模式就是平臺加個體加小團隊他就可以在上面去做交易而且回報是非常明確的這個就是有一個很好的一個循環比如通過廣告的變現通過什么一些其他的这个带货变现他就是非常明确所以他长得非常快就一个公司内部如果能够实现一个这样所谓的合伙人的设计啊或者是更精细的一个权责激励的体制那他的这个成长也是非常快的因为你就跟去那大模型一样你的 benchmark 设好了那他就会很快的进步我觉得可能是变革的一个核心哎这里面

00:43:37 A：刚好我们前面其实有提到说硅谷的话啊现在很难说有一个方法论出现包括大家都在重组然后都在试验不同的方法从你看来就是这里面其实有有两条路一个大公司的重组第二个是所有的创业公司然后出来创业的时候他去组建他的团队之前我们有在作为 coding 的时候发现这两边其实都有一些重组的思路和变化想问一下你就是关于说大公司的话在这种可能为了适应 AI 的这种驱动下他去做无论是人才呀还是组织包括裁员也只是其中的一个策略的方式重组这个视角的话你有观察会有一些比如说主要的路线主要的方式会有主要会有哪些呢以及現在在矽谷的話會不會也有一些關於重組方式的共識或者是說主流的路線正在形成呢我

00:44:40 B：觉得某种程度上主流的路线就是找到非常厉害的人然后给他巨多的钱让他去来研究该怎么办以前大家不觉得说这个可能是一个好方法但是可能过去大概半年左右顶尖的人乘以十乘以一百就是把最聪明的人挖过来说你来看着办给你无限的开火圈按照你的想法来重构某种程度上它进入了一个更快的一个迭代的时代就是在不确定的情况下反正一共就那么可能一两百个最聪明的人我们就把他们想办法分一分然后让他们去通过不同的快速的实验来看什么样的方式可以更好除这个之外我觉得这个可能是一个最明显的一个方式就是砸钱但这个其实也并不容易呢像 meta 能够花这么多钱这么剧烈的方式做这么重大的改革其实并不容易你要是放在中国放在很多其他的国家我觉得是不一定有这个魄力做这么大的改革的另外一个方面我觉得可能还有个比较明显的就是说更明确的边界吧就是以前可能大家会更喜欢类似于前台中台后台这样的概念把一个东西按照效率分开就是因为我今天做一波人做后台做中台我可能可以可以复用可能可以带来更好的效率但是今天我们突然到了一个时代就是我制作一个东西的成本非常低了就是我不一定需要一个真的前台后台这个概念了一个小团队他就可以去做自己的前中后台所以他可能很多改革的时候就是把这种前众后台的概念给去掉而是转换成一个更端到端的一个概念就是一个团队它就围绕着端到端来做那你重复构建就重复构建没有关系今天反正大部分都是 AI 构建的对吧我们重新再做一遍也没有关系这个效率上不再是瓶颈了反而是因为你端到端你这个团队可以自负盈亏内部去研究该怎么分钱都可以但是你这个团队必须要为一个明确的 KPI 去负责我觉得这个改变是非常明显的而且非常明确的模糊了很多以前的比如说前端后端更多的就是 technicalteam 或者说类似一个 buildingteam 就是这个团队就是制造东西销售团队至于你怎么 sell 通过 marketing 通过 outboundinbound 对不同的方式甚至以后是不是说一个人也可以更多的横跨两端也都可能围绕着这个 businessunit 端到端来进行一个负责我觉得是一个非常明显的

00:47:10 C：一个变化我之前听到过一个说法之前有一个公司也是一个国外的公司他们评估员工的绩效或者说给你的 KPI 就是影响力这个例子的意思是说无论是内部也好外部也好沟通或者说你要达成一个什么事情你就需要影响别人你需要让别人认同你的观点你需要能够组织相关的资源去把这件事情搞定这个时候你需要发挥非常大的影响力所以就是 impact 你怎么能够让别人看到你的价值认可你的价值以及愿意听你的这个从另一个角度可能是 leadership 就是领导力当然就 OpenAI 早期的时候它给这些研究员的要求考核也就是影响力就是你可以有一个 blog 你可以有个推特然后那有多少人关注或者你的研究成果有多少人点赞多少人 follow 多少人 star 你 github 上那这个都是影响力的一个评估第二个例子就是我也是前两天刷小文书看到就是有人在硅谷说现在硅谷招两种人一种人是这个跟 AI 相关的这个技术学习工程师之类的然后第二种就是那个 KOL 这个网红就你要有 10 万人以上这个关注者然后那么你就可以获得一些职位就是当然这个他说的是一家创业公司在这样去做啊就招两类人一类是搞技术的或者说更专精的一些人另外一类就是影响别人的人这也是一个新的

00:48:35 B：变化吧我的观察是说一个企业它就更回归到一个更本质的一个东西就是制造和销售然后有很多大量的其他的功能或者组织都在被外包化和工具化然后企业就回归到更本质的去花更多的时间去做制造产品和销售产品然后甚至某种程度上这两者以后会更加融合也有可能就我们会提到说什么一人独角兽超级个体啊这就是能融合但是不管怎么样至少在制造和销售上就这两个技能是变成最重要的技能而且更多的从原来的制造而转化成更多的现在大家越来越喜欢去聊销售的能力我觉得这也是一个非常明确的

00:49:20 A：趋势吧刚好这个问题我丢给陈岚可能有点尖锐就是你你认为你现在的公司是一个 annative 的组织或者公司吗

00:49:29 B：我们其实在业界的改革程度之大我觉得还是非常领先的都是按照我对于 AInative 的公司的想法正在改的比如说去掉了大量的非标准化的项目进行了大量的人员的调整然后所有留下来的小伙伴都能去见客户包括工程师都要去拥有端到端的能力然后以及内部大量的很多核心的支持都来自于 AIbot 啊之类的哈然后以及人和人之间并不需要说很多话哈大部分话都是跟 AI 来说哈每个人都感觉自己 feelempowered 就是他感觉我每天在用 AI 工具很开心比以前做的事情多了很多我当然作为 CTO 哈我也是永远在一线去做销售然后去找客户跟客户聊出报价然后做这个交付哈这个都是我非常希望能够去以身作则告诉大家这个东西就是应该这么做的这个事情其实对我而言其实改变很大就是当我跟客户聊了之后我其实有个非常有意思的发现就是我发现客户要的 solution 并不复杂那这件事情以前为什么并不是显然的事情是因为当你有个团队在这里的时候这个团队天生他就会把这个事情做的很复杂因为可能他为了证明自己有价值可能什么的他做东西往往都很复杂而且甚至还有一个点很重要就是一是我发现他没有那么复杂第二发现大部分的事情都是 AI 做的了所以他又更快了所以这两者其实是两个效应叠加起来使得我们做一个东西会变得更快所以我觉得有时候当你离客户足够近的时候我觉得很多时候会发生一个思想

00:51:07 A：上的改变刚才我有问了大公司的重组有几条路线吗然后这个问题其实我会同时抛给两位因为两位都是有创业的经历一个是问一下呃陈岚就是属于说现在的话硅谷去呃去做创业的时候现在的会去组建他的团队的构成大致是一个怎样的构成因为原来我记得硅谷是有一个比例呃我现在忘了比例的数字然后现在这个数字会不会有一些就是比例上的变化以及包括最近看伽玛然后还有一些老宝啊等等都是 15 个人以内的团队然后每家公司会有一些很不一样的地方包括说伽玛他他当时说他应该有三分之一甚至二分之一的人都是设计背景出身的一个情况再加上一些产品和少量的开发甚至开发呢是属于既是设计又是开发的一个情况所以会有想问一下你就是说现在的话硅谷创业去组建一个团队现在有没有一些新的变化在里面和主流的一些形式以及你有看到的不同的这种组建团队的方式会是什么然后另外一个问题就是抛给小慧博士小卫博士之前是有创过业现在的阶段如果再让你出去创业的话你的团队的构成以及你会怎么去用 AInative 的方式去打造还是说等到真的是你要创业的时候可能 AI 或者是 AInative 其实可能不在你的最考虑的范围大概这两个问题想分别问一下两位对这个事情还是

00:52:49 B：一个挺大的一个改变的吧我们可以看到说在 AI 的这个时代就是人越来越少每个团队能做的事情越来越多而且可能有一个我觉得一个黄金的标准也好还是一个什么标准就是一个人能不能产生一个 million 的价值我觉得这个感觉像是一条线了今天在 AI 时代我就出现了一个新的词叫 Agency 就是主观能动性吧我就把它翻译成主观能动性就大家当然都说哈但是没有今天这么厉害因为我觉得可能到了一个程度就是说 AI 它能带来的这个人效的提升不是说 20% 5 而是 10 倍 10 倍的一个人效的提升所以主观能动性变成了一个史无前例更重要的东西所以你说招人也好什么也好有时候真的你都不太在乎他的技能啊什么的就想看他能不能一起把这事弄好这个我觉得是可能今天大家聊这个什么主观能动性我觉得我能感觉到是最重要的

00:53:48 C：一个事情之一 agency 这个词我非常认同因为我就是反正最近一年跟大家去分享讲课都会讲到就是这个时代可能你的热情和冲动是最重要的一件事情就是你要有做这件事的欲望这如果是没有欲望那就一切百大有啥好工具都用不了对吧我觉得这个翻译挺好的主观能动性或者叫主动性就都就挺贴切的我觉得就是你要找合伙人肯定要找有欲望去做成一些事情的人就是他可能是在本心里希望去做一些事情对世界产生一些改变的人那反倒是可能有一些佛系的那可能就不太适合创业因为我经历过创业然后我在部门内部其实也在推动一些事情我觉得也是一种创业的状态就是说创业它不一定是说就是你真的出去独立然后做一摊事然后开始创业它其实每个人都应该有创业精神就是这种企业家精神是应该有的其實之前讀博士都有看歷史上的企業家精神這種精神是人性中閃耀著光輝的那些地方因為你真的是企業家然後才能夠創造價值才能夠給其他人帶來福利所以這些是我非常信奉的因為我之前的創業經歷實際上給了我很多的經驗和教訓現在回過頭來看當時有一些知識盲區是沒有補的比如說對一個公司運行的這個財務方面的理解當時因為從學校裡出來就是一個技術背景然後或者說一個工程師背景他其實不太理解商業基本運行的邏輯像三個表對吧你怎麼看現金流量表資產負債表對吧就這些表來怎麼看當時沒有概念所以你對創辦公司其中的融資活動經營的這個活動等等就他的這個認知體系是不完整的所以這個知識本身我覺得對去去创业来说是非常重要的就是你可能有盲区的时候你看不到看不到就会导致你走很多弯路导致你创业不成功就没办法实现你想要的一个工作的方式所以我觉得有一些基本的对创业的知识体系的这个完善是你要去创业之前需要去关注的一个方向就虽然有了 AI 但是你也要知道学什么你得要知道企業經營過程中什麼最重要這個東西是我覺得如果再創業的話肯定在這一塊我是有補足的就是可能會比之前會更好然後另外一方面呢也會重新反思就是因為我之前創業呢當時並不是為了掙錢去創業的就是为了跟一些人做一些有意思的事情就是一个非常朴素天真和这个纯洁的想法就是希望做一些不一样的事情就有这个初衷当时还是对钱这个问题有一个非常不正确的认识就觉得钱好像在你的传统的观念里面是有点羞耻感吧就是可能中国的教育就会让你有羞耻感你这种状态你怎么能够挣到更多钱呢其实是不太对的因为钱是一个衡量你真的为客户创造价值的一个标杆所以这个观念我觉得我直到现在我还是在慢慢的在扭转但我觉得硅谷可能好一些因为大家都比较 open 也比较没有什么那种道德上的这种压力但我觉得国内的这个创业者或者我们这一代人吧可能还是会有这些压力的就是你要创业之前要想好你要在市场中去铺腾你的目的就是为了赚钱就是为了创造价值这也没什么好丢脸的然后再有一点就是 AI 这件事就是 AI 它作为工具其实它可能就渗透到你创业的各个环节中去了都可能要考虑重新再思考一下你到底要不要找人你可能真的是用很多 AIagent 就可以完成很多工作其实我觉得有人说这个 AI 时代可能会降质啊会让大家大脑会萎缩但我覺得真的如果是想做成一些事情的話你是需要重新去思考很多東西的包括合規的問題包括這個客戶滿意的問題怎麼找到市場需求的問題其實是需要你重新再更進一步的訓練你的大腦怎麼來去除了那些流程化的東西你都不用考慮了你接下來要面對的是什麼我覺得這點上可能也許會兩極分化也許可能有一些人他可能放棄了確實就成為消費內容的機器了那這個就很不愿意看到其实我觉得很多做很多培训的时候也是提醒大家要去思考一下你的真的想要去实现的价值是啥就是你这辈子来到这个世界上是想怎么过这个问题刚好小辉

00:57:56 A：博士有谈到融资这还有三优化的这一块的视角陈岚现在的话其实我们也有聊到说硅谷好像今年尤其是最近关于融资以及说商业化这一块创业公司也好或者是说就是科技公司以外的情况也有一些新的变化是吗我

00:58:19 B：觉得是这样的就是说你从 AI 的角度来讲出现了一些巨大的巨头对吧就是说像什么 OpenAI 或者说 Antropic 或者说这种 AI 的这个应用开始在往各个行业深入的改革在进行就是以前可能大家更关注比如说前面几年是 SaaS 对吧那 SaaS 它可能更偏 hightech 一点今年是 AI 也是要落地你会看到它落地在了更多的各行各业什么金融医疗法律合规在各行各业的 AI 的这个落地都出现了很多小的公司那这个东西呢就有一点怎么讲就是说出现了很多就看不懂的东西了因为并不是每个人都有这样一个背景所以你会看到就是一方面有很多公司小公司能融到资另外一方面你也会感觉到很多奇怪的公司你也不理解他为什么能融到资他到底做了一个什么东西可能在在很多人看来他什么都没做对吧他也能融到钱大量奇奇怪怪的公司就肯定赚不到钱就消失了我觉得整体而言是 AI 时的创业开始进入了各行各业的一个深水区我能感觉到然后这样的改革肯定会更艰难动荡也会更大但是这个是一个必然的一个过程时间

00:59:40 A：差不多了要不我们最后做一个收尾吧陈岚你如果总结一下如果是今年年初到现在的这八个月的时间你有观察到的硅谷创新或者是说整个的工作重塑这一块如果总结五个你观察到的趋势和特征以及做两个关于说未来三个月的预判你会怎么说最明显的一个

01:00:08 B：趋势就是大重构我觉得这个事情是很多人还是在观察但是我觉得你不应该观察就是不管你是企业家还是员工还是什么样这个大重构的时代已经来了这个不是一个提高 10% 2 的时代而是一个你需要围绕这个东西进行大量的重构重建重新思考的时代当然它背后可能是培训可能是裁员可能是组织结构调整或者是什么但是就是一个大重构的时代所以我觉得这个是第一个我观察到的一个现象第二个事情是说创业在进入一个各行各业的一个深水区也好或者说它在从互联网时代演进到一个各行各业的落地的一个东西那这个东西呢以前 SaaS 时代大家也试图推行过但是后来发现不行就是推不动就是 SaaS 这套东西呢可能在互联网行业很发展但是在其他的行业没有真正的那么好的落地但是今天在 AI 经济 AIAgent 的时代我们可以看到确实有很多很好的产品也好真正的是深入到各行各业的所以我觉得你要从创业的思路而言我觉得这个是各行各业因为 AI 能够去创业的一个黄金的一个时代如果你觉得自己有超越不仅互联网的知识更多的是各行各业的知识金融法律医疗那这些可能都因为 AI 带来一些额外的创业机会我觉得现在是一个最好的一个时代第三个观察就是我觉得还是回归到这个 Agency 这个概念人最重要的东西是什么以前可能大家会觉得是能力也好技术也好或者是什么也好现在就变成了 Agency 就是主观能动性那主观能动性这件事情呢你说它跟能力什么的有些关系也有关系但是我觉得更明显的是胆子大敢说敢想梦比别人更大去想做更大的事情那么你想做的事情越大你受 AI 的这个正向的影响就越大如果你今天想的是我怎么样把我的日报写的更好把月报写的更快写一个更好的代码那么你今天的收获就这么但是如果你今天敢去想去做一个一个亿的公司十个亿的公司以前你这件事只敢想一想今天还真的有可能做得到那这个观察呢就是这个胆子大的这个事情呢就是在硅谷你能感觉到会越来越明显就是特别像年轻人对吧出生牛犊不怕虎他的胆子就格外大虽然你觉得他说的话很多东西不靠谱但是他人家胆子是真的很大那这些人可能会因为 AI 来带来一些额外大的一个竞争优势所以我觉得不管大家认不认同 agency 但是我觉得档次大这个事情还是非常重要的所以我也是第三个事情是说这个观察是说我觉得鼓励大家要胆子要更

01:03:05 C：大一些不光是对我们自己啊对于下一代也是一样的我觉得现在就是真的是我让我反思这个教育啊因为你说 contextnocontrol 其实对孩子来说也是一样的就是还是要尊重他的这种能动性我我可能今天回去会做一些调整

01:03:20 B：然后我做三个预测第一个预测就是说硅谷围绕给人很多钱让人去做更重要的事情这个事情还会继续的发生像 Meta 这样子的做法不管他觉得好还是不好但是我觉得这个是一个大趋势就是现在大家很多事情都不知道该怎么改革不知道怎么改革就砸钱因为反正硅谷也没有什么经业协定也没有这种东西你砸钱就有人干你还是会看到更多的人会拿超级多的钱去做更彻底的一些帮助公司的改革然后所有人都在向他们学习这个改革的效果好不好我觉得这个是一个会出现的事情以前可能是只有 Meta 或者像 YellowMask 或者这样有一些部分的人敢这么干我觉得后面可能也会出现更多的公司向他们效仿除非你给这么多钱给这么大的权力这么大空间否则你推不动那你推不动你又想改革怎么办呢对吧你还是得回归到这样一个事情来第二個事情就是我的預測是不能說藝人獨角獸會實現但是就是真的這種小團隊的獨角獸或者小團隊的這樣一個東西會越來越普遍化就是大家會認為這是個常態化而且在這個團隊裡面大家會把賺錢认为是一个更重要的事情而不是融资赚钱大于融资这样一个理念会在今年之内会变成一个更主流的理念我觉得已经有这样趋势了就是以前可能大家会觉得说融资很重要但是今年会明显感觉到越来越多人谈现金流谈赚钱我觉得在今年的年底之前大家会认为赚钱会比融资更重要就是赚到钱是一个更重要的能力最后一个点就是全球化越来越多的公司是会把全球当做一个 AI 深入的点因为全球这个东西还是比较难的然后因为它有不同的语言不同的文化但是我们今天很多的全球化都并不是一个主流的一个卖点对于很多公司而言但是我觉得它会在今年会变成一个更核心的一个卖点就是你能把一个商业做成一个全球化的商业那么你这个公司就是有一些卖点了所以这个是我做的三个预测因为

01:05:39 A：是第一期所以就会聊非常多的大的观察然后如果下一期的话我们就会更加加入到对本月或者是本个季度我们会发生那些重要的事情然后邀请陈岚邀请小辉博士或者还会有其他的嘉宾我们一起去讨论这些事情背后的一些原因和我们能够从故事也好从个体也好能看到的一些新的机会或者是说为生存所需要做的一些准备好那我们今天就到结束了谢谢大家再见拜拜

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