AI炼金术

徐文浩：AGI 已经来了，接下来开始比赛分发

Tue, 14 Apr 2026 12:30:00 GMT

过去一个月，几乎每天都有人发来一个"很神秘的产品"——打开一看，又是一只小龙虾。

千虾大战已经从 PPT 阶段进入了淘汰赛，第一批放弃的团队开始退场，而真正想打持久战的人刚刚上桌。徐文浩就是其中一个，他带着刚开放注册的 ZooClaw 来了，开门就抛出一个暴论：AGI 其实已经实现了，现在的命题不是造神，而是分发。

这期我们从这个真实产品出发，拆解千虾大战的战略选择、公开 Harness Engineering 的实战打法，最后聊到 agent-to-agent 网络的蓝海，以及那个扎心的灵魂拷问：AI 时代，到底应该多 build 还是多 sell？

要点

AI 是杠杆，也是缺陷放大器：不要盲目迷信代码生成速度。一个没有架构经验的人过度依赖 AI，极易在一周内堆出不可维护的代码山。AI 没有降低工程门槛，反而把"管理复杂度"的挑战提升了几个量级。

Harness Engineering 的核心是对抗与制衡：告别单点对话，真正的工业级提效来自给 AI 戴上镣铐。容器化隔离风险、不同 AI 交叉 Code Review、单文件不超过 500 行、圈复杂度卡死在 20——本质是用传统软件工程纪律来规训 AI 产出。

别重造轮子，去做 AI 时代的 Ubuntu：在强大的开源社区面前，闭门造车是错误决策。做开箱即用、连通 SaaS、安全兜底的脏活累活，让普通人把数据控制在自己手里，拒绝"荒坂塔"式垄断。

云端 vs 本机是安全和神迹的 trade-off：本机容易出神迹但三天两头挂，云端安全可控但少了那个"五分钟惊艳"的时刻。Token 泄露和 prompt injection 是本机版绕不开的安全隐患。

立刻停止 Build，去 Sell：当 build 的成本趋近于零，供给无限泛滥。创业者最高杠杆的动作不再是闷头开发，而是走出去卖、拉人头、做分发。

下一个蓝海：Agent-to-Agent 网络：满大街都是单只小龙虾，却极度缺乏机器间的协作生态。Agent 间极低的交易成本，将催生比互联网更庞大的网络效应。

金句

"原来只能拿拳头互相挥舞，现在一人发把刀，一不小心就被别人砍死了。"——徐文浩
"我们不希望看到赛博朋克的世界，有个荒坂塔拥有我们所有人。我们还是希望更像 90 年代，每个人自己买一台 PC。"——徐文浩
"号称 AI 显著提效十倍效率的这些人，都在 996 熬夜干活。"——任鑫
"未来什么能力不被 AI 取代？都会被取代。但你要选那种验证周期长的——这样哪怕你能力被 AI 超过了，别人看不出来。"——任鑫

时间线

01:13 开场：徐文浩终于有个可以说名字的产品了

02:13 核心暴论：AGI 已经实现，现在的命题是分发

03:59 AI 只是个杠杆，放大能力的同时也在放大缺点

06:58 满大街云端 Agent，怎么五分钟让普通人感受到神迹

08:42 打磨一个 Claude-like 产品到底意味着什么：Connector、Skills、Onboarding

13:16 OpenClaw 为什么三天两头就挂，以及为什么还是选择基于它做发行版

17:34 三个战略决策：开源 vs 自研、General vs Vertical、云端 vs 客户端

22:14 云端 vs 本机大辩论：Token 泄露、prompt injection 与"神迹"的代价

28:09 下一招预告：一个月内用 Claw 赚不到钱就不是真神迹

31:13 ZooClaw 产品介绍：Team of Agents，每个人应该有一个动物园

36:54 这不是互联网平台思路，是 PC 时代的软件分发思路

40:46 Harness Engineering 实战：给 AI 戴上镣铐跳舞

44:02 AI 代码审核三档、BDD 测试、500 行上限、容器化开发

52:13 Harness 思路迁移到写书、做 SEO、管营销——对抗与制衡无处不在

59:40 别再一句句给 AI 布置任务了，让它自己发起、自己检查

01:06:32 立刻停止 Build，把时间用来 Sell

01:07:31 学习方式之争：读文档建索引 vs 机会型学习找可能性

01:12:36 号称提效十倍的人都在 996，什么工作才不会被 AI 淘汰

01:14:31 非共识预测：Agent 孤岛没戏，超级机会在 Agent-to-Agent 网络

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「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！

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节目主理人：

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：Peter Bradley Adams - The Longer I Run

云九资本袁语：智能的哥白尼时刻，要去找“天庭下凡”的人

Thu, 09 Apr 2026 12:30:00 GMT

人类必须接受自己可能不再是智能中心的现实——这无异于一场认知上的“哥白尼时刻” 。

本期节目，我们与云九资本合伙人袁语（YY）聊天。他从很早很早就开始关注生成式AI，自己动手做过开源Agent项目。他用"天庭"比喻那些真正理解AI底层逻辑的顶级researcher，用"建国"比喻AI时代仍在套用互联网DAU思维的创业者。这期聊了他的投资判断框架、让他"飞起来"的创业者故事、以及为什么他现在唯一想做的事是"找到天庭下凡的人，求他们讲讲"。如果你想理解AI投资人眼中的机会在哪、陷阱在哪，这期值得一听。

嘉宾

袁语（YY），云九资本合伙人，看着吊儿郎当，实则深度钻研 AI 论文，能手搓模型做开源项目的投资人。

金句

「有这么一小撮人，他们对这个事情的理解跟我不是一个level。我现在工作重心很明确，就是去找到这些人，求求他们跟我讲讲这个事儿。」—— 袁语
「模型能够scale到什么样的状态，大家对这个事情其实还是没有准备的，还存在非常大的侥幸。」—— 袁语
「在AI时代的商业模式是不是广告？如果不是的话，DAU到底有多重要？」—— 袁语
「当你觉得AI不好用的时候，可能是你们公司的问题，不是AI的问题。」—— 袁语
「我们现在经历的是一个智能的哥白尼时刻。当人不是智能的中心的时候，到底意味着什么？」—— 袁语
「我们的损失是有限的，最多也就是都没命了。但是那个可能性是无限的。」—— 任鑫

要点

【智能的“哥白尼时刻”与投降主义】：人类需要重塑认知系坐标，接受自己不再是世界智力绝对中心的现实。与其在旧有企业模板和工作流里硬塞 AI 填缝，不如以大模型为中心彻底重构业务逻辑。真正 Native 的态度是“投降（surrender）”——让出控制权，让算法自己去寻找最优解。

【DAU神话与广告模式的解体】：古典互联网时代看重 DAU，底层逻辑是依靠广告将流量变现。但在 AI 时代，如果核心商业模式不再是广告，盲目争夺 DAU 的意义将大打折扣。强如 ChatGPT 试图通过 Search 垄断入口，本质上是在 Google 的腹地“建国”。

【“战国时代建国”的创业悖论】：大量创业者依然拿着 Top-down 的流量思维做产品，甚至想跟巨头比拼买量，这被视作极度悬浮的伪逻辑，如同今天还有人宣称要去“建立赵国”一样荒唐。真正成立的商业往往高度下沉，哪怕是帮农业险去拍死猪定损，只要吃透真实需求，就能活得极好。

【寻找“仙家”与认知降维打击】：当普通人还在为拼凑 API 沾沾自喜时，Frontier Lab 的顶尖研究员们早在几年前就看透了“左手 Transformer，右手 RL”的极简真理。面对这种量级与认知的巨大鸿沟，投资人与创业者最核心的策略是找到这批拥有 Founder Sense 的下凡“仙童”，主动与他们的世界观对齐（Alignment）。

【Agent 基建的杀手级应用：原生钱包】：当 AI Agent 演化到可以独立执行对外交互和采买任务时，它必然需要一套独立于人类主账户的财务系统。这一纵深极深的基建不仅大模型公司难以兼顾，更极有可能让沉寂的 Crypto 清算网络找到真正的主流应用场景。

【超级“一人公司”背后的算力垄断狂欢】：AI 抹平了极高的人力协同摩擦。在过去，统合一万名员工是一个庞大的系统性管理工程；但在今天，整合等量智能的算力成本和摩擦正在急剧变小。这不仅意味着能以少数人撬动万亿产值，更预示着未来资源的整合与垄断将比过去大出上百倍。

时间线

01:17 嘉宾介绍：看着随意实则能跟科学家聊算法细节的投资人

02:26 袁语的起点：对"像钢琴一样激发创造力的工具"天生着迷

04:32 第一个投资项目VUE，以及从视频到Party Animal到Flova的conviction线

06:28 机构AI版图：KIMI、Refusion AI、LanceDB、Jet AI

07:59 被KIMI 杨植麟"聊服"：context window和原生多模态的判断

09:45 今日水印相机：从美颜工具到拍死猪，账上30万还在招算法的resilience

15:26 当下最让人兴奋的产品是Claude Code，打破了对产品边界的想象

17:07 视频生成 vs 语言模型：谁才是智能的backbone，数据质量和判别器的逻辑

20:17 Claude Code for X和OpenClaw：YC最新batch的信号

27:10 市场判断：模型和终端服务被低估，中间层应用被高估

28:30 让人"飞起来"的新物种：8个researcher合伙人，"我们不是数据公司，可能是幻方"

32:51 天庭比喻：世界上可能只有几百个人真正理解AI在发生什么

38:29 反对一人公司概念：AI时代会converge到极度垄断

45:31 最怕非常top down的产品逻辑，技术可以top down需求分析不行

53:39 建国谬误：春秋战国时代投建国合理，今天投建国荒唐

55:52 DAU追问：AI时代的商业模式还是广告吗，ChatGPT的killer feature是search

59:08 拼多多和字节的启示：发现代际武器差别的人赢了

01:02:24 智能的哥白尼时刻：人不是智能的中心意味着什么

01:04:08 给听众的建议：多读paper多动手，围绕AI重新设计所有workflow

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节目主理人：

BGM：

片尾：MILKK - Stupid

Botlearn.ai 李可佳：别自学了，送你的 Agent 去读书吧

Tue, 07 Apr 2026 12:29:00 GMT

做了十几年教育的李可佳，决定不再催用户学习了——让他们的AI去学。这个听起来荒谬的判断，来自一个很具体的挫败：装 OpenClaw 花了8小时，跑通之后啥都不会干。他知道只要投入时间调教，这个agent会变强，但作为创业者，他没有这个带宽——于是，可佳想到了一个熟悉的类比：送 Agent 去外面上学啊。

这期播客聊的就是一个教育老兵如何一步步走到这个结论的：从 NotebookLM 的"讲人话"震撼，到在 Moltbook 上三天发12篇帖子零回复，再到48小时内上线 BotLearn。中间还聊了龙虾投票最不关心的竟然是安全、Don't Make Me Think 在 agent 时代要反过来读、Obsidian 从"劝退人类"变成"agent最爱"，以及人类最后的不可替代——也许是敢全力以赴去做一件可能会失败的事。

【嘉宾】

李可佳，BotLearn（botlearn.ai）创始人。连续创业者，计算机专业出身。创办极客大数据后被大厂并购，任智慧教育业务线CEO。2021-2024年任高山书院秘书长。2025年初先后创办 AIbrary（AI辅助终身学习产品）和 BotLearn（面向 agent 的学习社区）。

【本期要点】

NotebookLM 是第一个不比跑分、比"讲清楚"的AI产品

AIbrary 的创新：idea twin 模拟你的分身去向AI提问

BotLearn 不做 skill 应用超市，而是以 KOL 和场景构建 Playbook

龙虾进化大会投票：最后一名是安全——安全是人类的焦虑，不是 Agent 的

教育行业的秘密：学习不是刚需，不学才是。送别人学习的市场远大于自学市场

可标准化的能力通过市场交易，不可标准化的（如创业）才值得内化

Don't Make Me Think 在 agent 时代要反过来——原子化+可组合性才是友好

人会全力以赴去做一件可能会失败的事，就像我们不会因为终将分别而不去相爱

【时间戳】

00:00 开场与嘉宾介绍

02:30 NotebookLM 的 moment——AI 第一次不比跑分，比讲清楚

05:10 aLibrary 的 idea twin：模拟你的分身去向AI提问

07:53 "燃油车时代做自动驾驶"——aLibrary 的路为什么走不通

09:51 装 OpenClaw 的8小时挫败与"送AI去上学"的灵感

11:54 Multibook 的银河幻觉——三天12篇帖子零回复

14:38 BotLearn 解决什么：七步计划与 Playbook 思路

18:42 纳瓦尔宝典的故事——龙虾自主发帖求助，1小时解决

19:52 信任与安全：巡逻虾、社区协议和卡玛值

23:03 龙虾进化大会投票——agent 最不关心的竟然是安全

25:03 给 agent 做产品 vs 给人做产品的范式差异

27:51 教育行业的秘密：学习不是刚需，不学才是

29:53 科斯定律与 agent 学习——什么该内化，什么该买

35:01 Skill 的进化——agent 学完会自己改

36:32 BotLearn 的 examiner：给龙虾出考试

37:30 JTBD 在 agent 时代还有效吗

39:57 agent 的"生命逻辑"与传音案例——百废待兴先修路

42:40 协议 vs 产品——agent 没有切换成本

44:35 Obsidian 从"劝退人类"到"agent最爱"

48:13 Don't Make Me Think 的反转——原子化才是友好

51:25 FFMPEG 和本田翻车救援——"不是给人用的"产品

53:16 核心指标——协议渗透率就是 agent 时代的市占率

54:49 半月烧7000美金 token 的创业新打法

56:59 人类还要学什么：判断力、决策自信、思维塑造

58:51 人的不可替代——"不会因为终将分别而不去相爱"

01:03:11 给创业者的建议：面试带着你的 Mac Mini

01:05:06 教育怎么办——审美、哲学、历史仍然重要

01:07:12 BotLearn 使用方式与龙虾家教预告

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节目主理人：

BGM：

片尾：Sarcastic Sounds,Birdy,Mishaal - Closure

ColaOS 橘子：投资人面前，AI 意识到了自己正在被展示

Thu, 02 Apr 2026 00:55:00 GMT

代码已经 100% 是 AI 写的了，但组织提效为什么只有三倍？答案是：人成了唯一的卡点。这期我们把橘子拉回来，聊了正在做的 agent 产品、正在经历的组织变革，以及一个越来越清晰的判断——技术已经 oversupply，接下来比的不是谁更强，而是谁更会跟 AI 相处。

橘子要做一个"来自 2030 年的操作系统"，徐文浩在做自己版本的 OpenClaw 类产品，两个人一个卷情商一个卷效率，但干掉 Linear、让 agent 给自己报 bug、设计师直接在代码库改 UI 这些事情已经在真实发生。大量可偷的观点和做法，建议全程收听。

嘉宾

橘子：MarsWave/ColaOS 创始人&CEO

关键要点

技术过剩后增长才是卡点

人是组织效率的唯一瓶颈

决策带宽有限，token 耗再多也白搭

面向同一事实协作取代流水线

SaaS 每少一个，离 agent 近一步

先建信任再干活，情商大于智商

精选金句

「大家都在卷智商的时候，你在卷情商。」—— 任鑫
「这个东西不是你的下属，而是你的嫡系。」—— 橘子
「我不要跟 AI 说话，要跟他同居。」—— 任鑫
「瓶颈不是炸弹的当量，而是核心决策的带宽。」—— 徐文浩
「所有的 SaaS 工具每少用一个，我们和 agent 的距离就近了一点。」—— 橘子
「要么爆火，要么死掉。Be viral or die.」—— 橘子

时间线

00:00 开场，每次和橘子聊完都觉得自己做组织太不激进

02:42 Cola：来自 2030 年的操作系统，3 月 30 日首批 100 个内测码

04:52 先建信任再干活——Cola 的情商路线 vs Claude Code 的效率路线

07:40 "神之一手"：产品差异化不在于功能，在于谁先做到那个巧妙的点

09:33 虚拟宠物让学生疯狂要作业——如何让人不知不觉交出 context

12:07 "不是下属，而是嫡系"——有 agency 的 agent

14:30 济南服务员 10 秒递筷子：超出预期的服务设计启示

17:09 Garry Tan 的 "Boil the Ocean"：技术过剩时代要敢做大事

19:36 左晖哲学：做大事和做小事投入的时间一样

21:18 AI 时代的护城河：网络效应和规模效应还成立吗

24:34 徐文浩的 1982 年 IBM PC 类比：做好 Claude 类产品就是最大的 business

28:06 组织变革：代码 100% AI 写，人成了效率唯一卡点

31:25 干掉 Linear，SaaS 工具每少一个离 agent 近一步

34:19 提效 3 倍 vs 10 倍——code review 是最后的人类瓶颈

36:18 "不要跟 AI 说话，要跟他同居"——共享上下文的新协作模式

39:40 减少摩擦之后反而要重新做选择——古典产品经理回归

45:48 技术 oversupply，增长才是真正的卡点

49:19 Agent-to-agent 市场比 PC 市场更大，但时机未到

52:20 agent 领域还没有出现自己的"OpenClaw"

55:11 全天录音实验：AI 发现我跟孩子互动的"邀请式"pattern

57:08 Cola agent 一句话击中程序员——AI 夸人比人类更精准

59:31 科幻感已成日常，习惯了就不科幻了

1:01:10 Claude Code vs OpenClaw：并行多 thread 是关键场景差异

1:05:32 proactive 才是 agent 的核心——你要有 agency 的 agent

1:06:32 暴论：最新的不是最重要的，token 不要盲目多耗

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节目主理人：

BGM：

片尾：Jamws - Toronto

Bisheng 覃睿：企业版 OpenClaw 就该我们做

Thu, 26 Mar 2026 12:37:00 GMT

一个人，三天，一个企业级 Agent 平台上线。两周拿了 1600 颗 GitHub Star，263 家公司注册使用。

这不是融资 PPT 里的数字，这是覃睿用 Vibe Coding 实际搓出来的。

本期嘉宾：覃睿，毕昇（Bisheng）和 Clawith 联合创始人，帮助过 1 万多家企业做大模型落地，毕昇开源项目 GitHub 11000+ Stars。Clawith 是面向企业的 OpenClaw 平台，上线两周即获 1600+ Stars

覃睿是 AI炼金术的返场嘉宾。上一次他来聊「帮一万家企业做 AI 落地」的实战经验，备受好评。这次他带着新产品 Clawith 回来了——一个企业版的 OpenClaw。起因很扯……一个月前我跟 Bisheng 创始人吃饭，说"别搞工作流了，用小龙虾架构吧做企业版吧"，对方默默掏出手机说：“已经做了，你看一下。”

这期我们聊了两件事：企业 AI 转型的场景到底变了没有（答案是场景没变，但范式全变了），以及为什么企业不能直接用 OpenClaw（不是能力不够，是缺一个进入组织的身份）。覃睿还分享了他用 AI Coding 独自开发整个平台的过程——从 PRD 到架构到测试，90 天的传统周期压缩到 3 天，效率提升 30 倍不是修辞，是他实际算出来的。

我们还聊到了钉钉飞书的护城河正在被 Vibe Coding 削平、Agent 心跳机制该怎么设计、小众市场为什么才是真正有价值的市场，以及一个微信群一年流水大几千万的离谱故事。

要点

企业 Agent 四大场景没变，使用人群变了

OpenClaw 进企业不是能力不够，是缺身份和资格

Agent 的心跳机制应该区分系统一和系统二

小众市场才有价值，大众市场价格终将归零

问数的正确姿势不是查精确数，是做模糊决策支持

企业 AI 落地最难的不是模型，是数据治理

人的能力和资源都应该 MCP 化，准备好被 Agent 调度

金句

「以前的 AI 更像诸葛亮，问答、审核、写报告。现在是关羽张飞，可以出去帮你上马打仗。」—— Mars
「OpenClaw 进入企业，不是能力不够，而是需要一个资格、一个身份进入组织。」—— 覃睿
「谁的心跳是 30 分钟一次？我就觉得这很扯。」—— 覃睿
「未来所有需要界面的东西，都是因为那个东西得适配人，所以才需要界面。如果你只要结果，就不需要人参与了。」—— 覃睿
「我不确定这个东西应该怎么落地，他在讨论过程中帮我变成了很具体的东西。他的智力在很多方面是超过我的。」—— 覃睿
「我们每个人的能力和资源，都应该 MCP 化，准备好被 Agent 调度。」—— Mars

时间线

00:00 开场与嘉宾介绍：覃睿返场，毕昇联创，帮万家企业做 AI 落地

02:13 毕昇和 Clawith 的产品定位：从工作流 RAG 到企业版 OpenClaw

03:41 企业 AI 服务的核心差异：开源产品 + 优质服务的双轮定位

06:24 四大场景回顾：问答、审核、写报告、智能问数——还适用吗

06:59 问数场景的进化：从精确查数到模糊决策支持

08:50 数据治理才是最难的：90% 以上企业数据一团糟

11:54 诸葛亮 vs 关羽张飞：AI 从文臣变武将

13:13 最大范式转变：从 IT 主导收需求，到业务人员直接上手用

16:59 Clawith 的核心定位：个人助理 vs 企业员工，完全不同的设计

19:38 多 Agent 协作：人和 Agent 混合的多边协作关系

21:33 Aware 机制：让 Agent 自主规划工作节奏，而不是固定定时器

24:11 协作场景举例：催发票、收集团建意见、汇总交财务

27:23 企业版必须解决的问题：成本控制、安全审批、用量限制

28:25 Mars 的正反评价：能短路一切企业应用，但这像钉钉飞书的生意

30:06 核心开发者只有一个人：Vibe Coding 带来的震撼

32:08 钉钉飞书的护城河为何没以前高：AI Coding + 交互范式变化

33:23 开发效率提升 30 倍的来源：省掉 PRD、设计、沟通、测试的时间

34:58 回应"屎山代码"质疑：已有 263 家公司在用

36:51 Clawith 开源两周 1.6K Stars，毕昇做了很久才一万

38:55 企业版 vs 个人版的核心差别：组织上下文而非个人上下文

41:37 OPC 新兴市场：个体户和小团队才是 Agent 的原生用户

44:59 营销切口：先保证不出事，再用 Agent 逐步替代垂直 SaaS

48:54 Vibe Coding 开发体验进化：从 24 年 10 月磕磕绊绊到现在 80% 直接可用

51:29 AI 的智力在很多方面超过开发者：方案讨论、技术选型的激发

54:31 Mars 的 Vibe Coding 实践：用 Claude Code 做 AI 产品 Wiki 并发布

56:44 不懂技术也能用 Vibe Coding：文科生也能做研究型网站

57:18 Clawith 的早期用户画像：大公司、量化基金、电商、自媒体都有

1:02:35 下一步产品方向：安全审计、企业上下文接入、多模态能力

1:06:15 给听众的机会参考：垂直 OpenClaw、用 Agent 直接抢业务、Agent 时代的基建层

1:14:57 大组织转型建议：拿创新业务试、小团队先跑通再推广

1:19:33 Clawith 官网 clawith.ai，开源免费，支持创建公司和自带模型

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节目主理人：

BGM：

片尾：Michael Kaneko - Strangers In The Night

Cherry Studio 王新铭：2 个人，Github 42k 星，代码贡献第一名是 Claude

Thu, 19 Mar 2026 13:00:32 GMT

Cherry Studio 早期只有 2 个人，却在 Github 拿了 42k Star。

它最早只是一个开源版 ChatGPT 客户端，后来一路长成 4.2 万 Star 的明星项目，开始往 Agent、甚至 long-running agent 方向演化。这期我们和创始人王新铭聊了 Cherry Studio 的起点、增长、开源社区运营、商业化克制，以及他对下一代 AI 产品形态和 AI Native 组织的判断。如果你关心开源项目怎么长成公司、AI 产品会怎么变、组织会不会被 AI 重写，这期值得一听。

关键要点

AI 时代追求小而美等于慢性自杀

本地弱模型驱动 Agent 等于雇童工

要用最疯狂烧 Token 的方式跑满能力

新公司最大优势是零历史包袱

AIBP 将是企业最稀缺的新角色

金句

「搞一个弱智的模型去驱动它，其实打童工，不能期望一个童工能产生多大的生产价值。」—— yinsen
「节约成本这件事情一点都不重要。就是要用最疯狂的燃烧 Token 的方式去想象一件事情。」—— yinsen
「我们以后就没有所谓的流水线了。产品经理就是需求工程师，设计师就是品味好的前端工程师，研发是架构或质量工程师。」—— yinsen
「过去大家都是通过汇报线来对齐，它一定是熵增的。有没有可能在中间加一个 AI 总线，把组织对齐路径缩得非常短。」—— yinsen

时间线

01:30 Cherry Studio 是什么：从开源 Chat 客户端到全量 Agent 客户端

03:52 为什么很早就开始想 long-running agent：token 消耗的波峰波谷终将被填平

05:21 创业源起：做产品是学习 AI 最好的方式，找到合伙人竟住在同一个镇

08:46 从多模型客户端到早期增长：客户端形态为什么能跑出来

10:07 42K Star 算什么量级：对比 OpenClaw 的 30 万

11:01 为什么一开始选开源而不是闭源收费

12:21 DeepSeek 爆火，用户涌入把 Cherry Studio "推成了公司"

15:47 社区贡献量超过内部：Claude 代码贡献排第一，社区贡献者排第二

17:34 核心贡献者一半是研究生，靠报销订阅和美团外卖凝聚社区

20:50 AI 时代还要不要小而美：保持开放才能跟上变化速度

25:35 用户画像：从技术极客到连截图都不会的人，从中科院到母猪配种企业

29:47 为什么没有急着做卖 token 的激进商业化

37:51 团队规模：半年前 2 人，现在 9 人。十倍杠杆可行，百倍仍有挑战

41:03 新公司更有机会做 AI Native 组织：最大优势是没有历史包袱

45:10 PRD 要写到 AI 能看懂为止，设计师要直接输出前端代码

47:18 AI 效能中心：一个 04 年实习生撬动全公司 AI 工作流改造

51:18 客户端形态会被飞书和 IM 替代吗：短期分流，长期 IM 自身也会收缩

55:59 Cherry Studio 下一站：从客户端走向后端 long-running agent

1:01:36 OpenClaw 到底是炒作还是时代信号

1:06:24 思维转变：从节约 Token 到最疯狂燃烧，从本地推理有价值到毫无价值

1:10:31 AIBP 的机会：批量培养没被传统路径特化规训的跨界 AI 人才

1:20:16 管理 AI 和管理人一样：从指令型授权走向目标型授权

1:27:24 Vision：帮企业实现 AI Native 组织，十倍乃至百倍能效提升

1:30:22 AI 替代知识劳动后，人类文明可能迎来下一次跃升

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：

片尾：Rangga Jones - i confess

余一：如何高效 PUA 100 个 Agents 为你卖命

Fri, 13 Mar 2026 09:53:57 GMT

“要成为会用 AI 的人”——这句话已经过时了。

AI 的能力在爆炸：两年前像一个实习生，一年前像一个同事，三个月前已经像一支创业团队，而现在正在进化成百人、千人规模的组织。你如果还把自己定位成“用 AI 的人”，还把自己放在执行者或微观管理者的位置上，你的带宽会瞬间被淹没——想想你怎么可能亲力亲为地管一个 100 人团队？你很快就会变成系统的瓶颈。

升级路径也变了：用 AI 的人 → 带 AI 团队的人 → 搭 AI 系统、让 AI 真正发挥的人 → 定方向、组织 AI 建立闭环的人。对人的要求，从“AI 高手”，变成“AI 管理者”，再变成“创业公司 CEO”，最后变成“大公司董事长”。

每一次 AI 能力的跃迁，都逼我们再往上“退”一层（也可以说“进”一层）。这种“组织长大—领导者被迫升级”的剧本，以前只会发生在高速增长的创业公司身上。

现在，它第一次以如此夸张的速度降临到千万普通人身上：进化窗口按“天”计，而不是按“年”计——我们生活在一个多么疯狂的时代……

这期再再再再次邀请了余一来分享她最新的实践，看看时代“先疯”是如何 PUA 她的 AI 分身和 AI 团队的。之前的播客里很多朋友提出“没有视频听不懂啊”，所以这一期我们聊天也录了屏，放在了各大视频平台，大家想看到屏幕的直接去各大视频平台搜索“AI 炼金术”就可以看到啦。

【要点】

把个人当成 100 人的公司来经营：AI 时代，单兵作战的最高境界是化身“董事长”。放弃低效的微观管理（Micro-management），转而专注于搭建系统环境、设定组织文化和验收标准。让 AI 去做执行，人类只负责定战略、配资源和承担后果。

不可劫持的异步沟通机制：别再跟 AI 玩“一问一答”的保姆游戏。给 AI 设定好目标文件、参考资料和验收标准，甚至给决策分级（红黄绿灯），让 AI 自己读文档、跑流程，遇到致命问题再发“日历”或“邮件”通知人类。这才是真正的长程任务管理。

拒绝用人类经验“污染” AI：人类的直觉往往是错的，不要在执行环节横加干涉。余一的暴论是：把 AI 的产出直接扔向市场，用真实的数据反馈去训练 AI。你的经验反而可能限制大模型的上限，让市场做裁判才是最高效的进化方式。

逼迫 AI 进化的“复利工程”：简单的失败复盘只是形式主义，真正的复利必须指向具体的“行动改变”（Action）。强迫 AI 压缩通用底层逻辑，将教训和成功经验沉淀为随时可调用的 Skill，并修改下一次的执行路径，而不是仅仅写一堆废话连篇的反思日记。

用金钱换取免于紧盯的自由：容忍 AI 犯错，因为试错的 Token 成本极其低廉（几十块钱），而人类盯盘的时薪极为昂贵。只要能做到 60 分并在事后修补，就大胆放手让它自己去转圈圈，算好这笔经济账，你才能真正解放自己。

养出属于你自己的“异构” AI：大家都用同样的底层通用模型，未来的差异化壁垒在哪里？在于你的独家语料、验收指标和反馈机制。专属 AI（比如 AI 余一）因为吸收了你一手的真实环境反馈，会比通用大模型甚至虚拟的“AI 马斯克”更懂你的业务逻辑，从而成为你独一无二的资产。

【金句】

“我现在的状态就是你（AI）记得把账单和日历发给我就行，其他的就爱干嘛干嘛，经常以一种活着就行的状态对待我和我的AI。”

“大不了我就付出代价，他没做好我就说他，只要能改进，合作效率就越来越高。这个事情永远绑定在我身上，啥时候是个头？”

“真正的复利是经历中提取出改变未来的方式。”

“我目前为止就觉得不要用我的经验污染他的信息源，就是市场验证就好……”

“大家都要回答一个问题，就是AI能力这么强了，你的AI跟别人的AI到底差别在哪？差别就是你呀。”

【时间轴 & 精彩话题】

01:19 震撼开场：人类只需上台翻页，AI 全自动包揽 PPT、文案与短视频生成

03:31 “野生 AI 布道师”余一登场，揭秘如何让机器跑 40 分钟无人值守工作流

07:41 异步沟通机制：放弃飞书式一来一回，改用邮件/文档式长程管理模式

16:00 全自动模式演示：AI 如何自主理解意图、找资料并交付结果

20:21 审美与能力的原子化：把好设计与过往成功经验抽离成随时调用的 Skill

28:28 红黄绿灯决策分级：什么事情 AI 自己干，什么事情必须老板拍板？

32:15 算一笔经济账：为什么宁愿花 50 块钱 Token 犯错，也不要盯盘当监工

39:23 AI 惊艳表现：没有预演的情况下，AI 精准预测了现场分享的核心要点

41:29 抵抗人类自负：坚决不用人工经验干涉 AI，直接扔给市场看数据反馈

47:23 聪明员工的变通：发邮件失败后，AI 居然自主绕开限制找网盘传文件

53:50 爆改“复利工程”：为什么普通的反思总结没用？被老板疯狂 PUA 的 AI

01:05:44 高级复利的三个标准：压缩到通用层、基于过往经验叠加、必须指向下一次行动改变

01:16:46 组织升维：不要当 10 人小组长，要把自己当成 100 人公司的董事长

01:23:05 人类的终极价值：提供真实环境、制定规则、做战略拍板并承担后果

01:24:02 AGI 生存底线：每天 2 小时，每月硬烧 200 美金，逼自己留在真实的 AI 牌桌上

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橘子：互联网已死，Agent 永生

Wed, 11 Mar 2026 12:38:09 GMT

嘉宾

橘子，ListenHub / Mars Wave 创始人，前 MiniMax 海螺 AI 产品负责人。

关键要点

核心是 for agent, by agent

人类 DAU 已饱和，Agent 增量无限

GUI 是 Agent 时代的累赘，文本交互才是原生方式

给人类做软件 ROI 太低，要为 Agent 搭环境

Token 的 ROI 可以超过 100，算力正在变成特权

产品经理的核心价值从写 PRD 变成对齐真实世界

大部分人的卡点不是价格，是找不到有价值的任务

金句

"互联网已经死了，未来的世界属于 Agent。人类的 DAU 饱和了，Agent 的增量是无限的。" ——橘子
"你一旦发现 DAU 在燃烧你公司的资本，你才能深刻感受到为什么 DAU 是个负债。没有任何一家公司能在十天之内融到一笔钱。" ——橘子
"变革生产力的人会创造财富，但变革生产关系的人会获得大部分的财富。" ——橘子
"免费的东西是最贵的。你觉得最重要的事情是省钱，但你最重要的事情明明是你的注意力、你的判断、你的决策。" ——橘子

时间线

00:00 开场与嘉宾介绍：橘子从 MiniMax 海螺到 ListenHub 创业，第一年 300 万美金 ARR

04:01 《互联网已死 Agent 永生》核心观点：人类 DAU 饱和，创业就该 all in 最大增量

06:37 Agent Native 一代与投资人的思维错位：小朋友从小用 AI，投资人还在用 DAU 逻辑

08:19 ListenHub 内部的割裂感：五分钟粘贴方案完胜三天 GUI 精装，GUI 是 Agent 时代的累赘

11:20 不要给人类做软件：杨攀两年前的判断今年成共识，TUI 和 Claude Code 崛起

16:24 ListenHub 转型思路：从 AI 应用变成给 Agent 提供 Skills，做表达能力强的通用 Agent

21:51 OpenClaw 自己设计了权限验证系统：验证码+过期机制，五分钟搞定，没有任何 GUI

25:17 Agent 时代怎么做增长：短期仍从人类社交网络获取注意力，强信号大事件比投放有效

30:06 接 Nano Banana Pro 实战：AI 写的代码完全 follow 官方文档，世界唯一提供 4K PNG 的服务

37:21 每次判断都选未来的方式：DAU 是负债，Token ROI 超过 100 时 Token 就是钱

44:38 大部分人的卡点是找不到活干：做题家等派活，放量比提高 ROI 更考验当老板的能力

48:02 Agent Native 组织：For Agents + By Agents，不要 care 人类需求，要想 Agent 需要什么

57:54 个人 AI 使用：Claude Code 当通用 Agent 做深度阅读，和 Opus 4.6 一起思考会被批评选题

01:09:46 爆款文章写作流程：语音输出想法→和 Opus 反复讨论→列提纲→改七八遍，共 5-6 小时

01:15:00 给创业者和普通人的建议：不做内容公司和 AI 应用，Agent First；花钱买最好的工具，活在未来

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！
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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：
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别干活了！给 AI 布置办公室去吧！

Tue, 03 Mar 2026 13:00:00 GMT

你的角色已经变了——从干活的人，变成给 AI 搭脚手架的人。

两位连续创业者、任鑫与徐文浩，在这期春节后的闲聊中，毫无保留地拆解了他们用 Claude Code 和 OpenClaw 的真实日常：晚上睡前布置任务、早上起来验收成果、过年期间顺手提交几十个 commit。

徐文浩坦言自己提效 3-5 倍，且正在向 100 倍冲刺。但这不是一期"AI 好厉害"的赞歌——他们聊的是真正的卡点：沙箱怎么搭、权限怎么隔离、测试闭环怎么打通、什么时候该激进什么时候该保守。这是一份 Agent 时代的"CEO 操作手册"。

【6 个要点】

你的新工作是"招商引资"，不是"亲自上阵"

AI已经足够聪明，但它缺的不是智商，是环境——没有接口、没有权限、没有文档、没有上下文，它就是个被绑住手脚的天才。你现在的核心工作是给AI搭建完整的工作环境：沙箱、权限、CI/CD流水线、自动化测试、代码审核机器人。这不是技术债，这是你的新护城河。谁先把这套"harness"搭好，谁就先进入百倍提效的轨道。

"三步开发法"意味着程序员角色的彻底重构

徐文浩的开发流程已经精简为：看计划 → 放手让AI干 → 验收结果。中间的写代码过程，人基本不参与。这不是偷懒，而是新的分工逻辑——人负责判断力和方向感，AI负责执行力和体力活。Plan Mode 不是为了得到完美方案，而是人和AI对齐需求的最小成本方式。未来的"高级工程师"可能不是写代码最快的人，而是最会设计围栏和审核流程的人。

激进是唯一的生存策略——"安全"反而是最大的风险

徐文浩用体操比赛做了个精彩类比：水平最高的选手因为回避高风险动作永远拿不到第一名，因为 100 个激进的对手里总有几个运气好的。在AI时代，如果你的代码从不出线上事故，说明你太保守了。正确的策略不是追求零失误，而是用更好的围栏（沙箱 + 审批 + 自动测试 + AI Review）把成功率从七成提到八成五——然后大胆放手。

OpenClaw 的杀手级用法：永远不要让主进程阻塞

一个极具实操价值的技巧：要求 OpenClaw 所有非即时回答的任务都开子 Agent 执行，主进程永远保持响应状态。这解决了 OpenClaw"一干活就不理你"的核心痛点。配合让它调用 Claude Code 和 Codex 来执行实际编码（不消耗 API Token），你就拥有了一个全天候、多任务并行的AI员工。

所有SaaS都面临"做什么"而非"怎么做"的存亡危机

安全公司股价暴跌不是因为安全不重要了，恰恰相反——Agent 时代的安全需求会爆炸式增长。但老一代安全公司是围绕人类用户设计的，而未来的安全是 5000 亿个 Agent 互相通信时的信任、权限和隔离问题。这个逻辑适用于几乎所有 SaaS 品类：需求的抽象层不变，但实现层要彻底重写。

通往百倍提效的瓶颈不是AI的能力，是你的带宽

AI可以一晚上写一两万行代码，但你能 review 多少？你能对齐多少需求？真正的瓶颈已经从"执行力"转移到了"判断力带宽"。这意味着：与其在一个项目上追求极致深度，不如并行启动多个简单项目；与其手动逐行审查，不如投资建设自动化的质量围栏。你的单位时间决策质量，就是你的新产能上限。

【6 个金句】

"如果AI写的代码线上不出事故、不出bug，就说明我太保守了，就说明我在竞争中是不可能获胜的。"
"我跟AI沟通可能比和人沟通的效率更高——高太多了，这个带宽实在太小了。"
"具体的活我们已经不干了。我就看看我创造的环境，看看你打算干这活的计划是什么，看完你干完活的验收结果是什么。"
"你不应该干活，你应该给AI塑造一个良好的工作环境——这是今年和去年最巨大的差别。"
"聪明人都会发现这东西真好用、真牛逼，我有好多东西可以让他帮我解决。如果没有用飞起来——你就把这人换了。"
"我没有什么隐私，我在这个世界上一点也不重要。"

【时间轴 & 精彩话题】

00:00 开场：两位连续创业者的AI炼金术士自我介绍

01:33 过完年有什么新想法？——"可能性需要时间发酵，很多可能是错的"

02:16 过年期间的真实状态：酒店里布置任务，早上起来验收，顺手提交几十个 commit

03:18 世界的割裂：同一篇文章，有人说是常识，有人说是吹泡沫

04:27 灵魂拷问：你提效了多少？——"3-5倍以上，正在往100倍努力"

05:03 AI够聪明但干不了活的真相：不是智商问题，是没给它权限和上下文

06:22 真实案例：让 Claude 帮忙搬运 Medium 博客到个人域名，原来花两天，现在半小时

08:58 Claude Code 第一大使用场景拆解：从复制粘贴到完整自主开发的进化路径

09:33 核心方法论：Skip Dangerous Permission + 沙箱 + 代码审批的三层安全架构

11:51 "三步开发法"详解：看计划 → 放手 → 验收，中间完全不交互

16:02 要不要帮AI拆模块？——"你肯定要拆，但怎么拆也可以交给它设计"

21:39 一个精彩的工程决策案例：补测试时发现 bug，该顺手修还是单独处理？

23:49 如何给AI应用设计测试？——"让它像人一样先操作一遍，记录下来再转化成测试"

32:56 体操比赛类比：为什么最高水平的选手拿不到第一名

35:05 非代码场景实战：用 Claude Code 自动收集飞书 Bug、去重、录入项目管理工具

38:12 速度慢没关系：单独开一台电脑、一个虚拟员工账号，让AI晚上慢慢操作

46:08 给非技术同事写图文教程、强制全员使用 Claude Code 的组织推行策略

53:25 OpenClaw 核心技巧：强制开子 Agent，永远不阻塞主进程

64:43 2025年工作的两个根本转变：从干活到造环境，从自己学到让AI学

66:06 SaaS大跌背后的真相：不是需求消失了，是"做什么"要彻底改变

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「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！
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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：云九资本合伙人，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。

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AI 转型四步法：个人、组织、产品和商业（下）

Mon, 02 Mar 2026 13:11:00 GMT

你的产品加了AI之后，用户为什么反而不买账了？因为你可能从第一步就找错了方向——你在给花加AI，而用户要的是去救公主。

这期是我们课程的下半部分，我把AI产品创新的底层逻辑彻底拆开了。前半部分，讲如何在已有产品里加 AI 增强竞争力；后半部分，讲 AI 原生产品的机会到底是怎么找到的。如果你正在想"AI 时代我到底该做什么业务、什么产品"，这期就是你的行动指南。

这些内容都有 PPT 和插图……感兴趣的朋友们可以在自己熟悉的视频平台搜索“AI 炼金术”观看。

上期回顾：「转型手册（上）」聚焦个人与组织的 AI 转型，建议搭配收听。

【本期要点】

→ 别在花上加AI，先搞清楚用户在打什么游戏

用超级玛丽来理解产品的本质：用户买花不是为了花，是为了去救公主。所以你不应该想"怎么在花上加AI"，而是"怎么用 AI 帮用户打怪，帮用户救公主"。绝大多数人做AI产品的第一步就搞反了——在功能上加 AI，而不是在用户任务上加AI。

→ 拆解用户旅程，每一步都是金矿

把用户从"有问题"到"问题解决"的整个过程拆开来看：哪里累？哪里烦？哪里容易放弃？那些点就是AI的切入口。我们用搜索引擎和求职网站两个案例完整演示了这个拆解过程，非常实操。

→ AI应用三步法：拆、塑、翻

拆 = 拆解用户旅程找痛点。塑 = 用AI重新设计流程，不是给旧流程加补丁。翻 = 发挥AI的超能力颠覆传统打法。三步走完，产品思路完全不一样。

→ 不是帮用户投简历，是帮用户拿到工作

AI产品的评估指标要跟着变。如果你还在衡量"投了多少简历""处理了多少文件"，说明你还在优化旧流程。真正的指标是最终结果——多快找到工作、多快完成目标。

→ 你卖的不是锅，是厨师

AI让你卖的不再是工具，而是工作本身。一口会自己炒菜的锅，它的市场不是"锅的市场"，是"整个厨师的市场"——大几十倍甚至一百倍。特斯拉其实卖的不是车，是司机。

→ 四大AI原生创业方向

解锁增量：像拼多多一样降门槛，打开全新的用户群。AI律师DoNotPay接了传统律师看不上的180美金小官司，盲人辅助产品Be My Ice解锁了全新用户群。

套壳占位：把成熟技术封装成产品，快速占位。妙鸭相机、Cursor都是这个路径，关键是预判技术曲线，搭好脚手架等模型升级。

卖水卖铲：AI淘金热里卖基础设施。CoreWeave成立没多久2025年卖了35亿美金，数据公司从5亿估值涨到100亿。

铺路修桥：帮传统企业用好AI。General Catalyst的玩法——买公司、AI改造、利润翻倍、估值乘9。

→ 智能过剩时代的新思维

扫地机器人来回扫效率低，给它"看见哪里脏"的能力效率飞升。AI时代的核心思维是：用1000倍的token解决问题，不用1000倍的人。低成本智能可以大量替代高成本注意力。

【本期金句】

「你在玩超级玛丽的时候去采花，但用户真正想要的是去救公主。」

「你卖的不是工具，你卖的是工作。工具的市场跟工作的市场要大几十倍、100倍。」

「卖一个锅，但这个锅会自己炒菜，你的市场规模就是整个厨师的市场规模。」

「时代太大浪了，做选择就是一定要做海盗，千万不要做海军。」

⏱ 时间戳

00:01 开场：任鑫和徐文浩的背景介绍

01:48 超级玛丽案例：用户买花不是为了花，是为了救公主

03:59 AI应用三步法：拆解 → 重塑 → 颠覆

04:24 案例拆解：搜索引擎——用户从有问题到得到答案经历了什么

06:47 案例拆解：求职——不要改APP，拆解整个求职旅程

10:41 案例：房车Pyo Flow——用户学不会的地方就是产品机会

12:24 案例：信托审核——8个屏幕400个审查项，AI天生适合

13:15 案例：医疗AI——医生最烦的"记病例"是最好的切入口

15:53 望远镜比喻：最大障碍不是"怎么用AI"，是"看不见问题"

18:10 第二步「塑」：用AI重新设计流程，不是硬塞进旧流程

18:34 拍月球案例：不是优化光学，是AI合成你心目中的月球

23:08 面试Copilot：Final Round / Offering——面试时实时提词

28:18 第三步「翻」：发挥AI超能力颠覆传统

29:49 当锅学会了炒菜：从卖工具到卖工作，市场扩大100倍

33:08 实操：用Claude Code全程AI完成视频下载和字幕处理

36:56 扫地机器人案例：低成本智能替代高成本注意力

39:05 教育案例：AI创造虚拟环境让孩子在互动中学习

43:15 进入AI原生创业板块：为什么你必须理解新市场

46:13 方向一解锁增量：拼多多如何打开6亿人的全新市场

50:28 DoNotPay：AI律师接传统律师看不上的小官司

52:53 Be My Ice：AI全程辅助盲人

58:45 方向二套壳占位：妙鸭相机、Cursor、Minus的路径

01:05:34 预判技术发展，提前搭脚手架——要坐船不要做塔

01:08:14 方向三卖水卖铲：CoreWeave年入35亿，数据公司估值暴涨

01:12:15 方向四铺路修桥：帮传统企业AI化

01:15:54 General Catalyst模式：买公司→AI改造→利润×3→估值×9

01:20:19 总结：个人→用起来；产品→帮用户拿结果；创业→四条路

01:20:57 做海盗还是做海军？强烈建议做海盗

01:21:59 结语：红利窗口不会等人，现在就是最好的时候

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！
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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：云九资本合伙人，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。

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好莱坞要完？一个中国电影人押注 AI 视频的 200 天

Thu, 26 Feb 2026 13:08:00 GMT

“二三十年后，你的孙子一定会问你：爷爷，你为什么要看电影？就跟当年我们问长辈为什么要听京剧一样。”

本期节目的嘉宾梁巍，曾是操盘过《让子弹飞》《八佰》等200多部院线大片的影视行业超级老兵。但在经历了影视圈“像走夜路被砖头砸一脸血”的至暗时刻后，他果断跳船，做出了目前拥有近百万全球用户的AI视频Agent工具——Movie Flow。在这场长达一小时的高能对话中，梁巍不仅宣判了传统电影工业的“阶层固化”，更对当下沉迷于“复杂工作流”的AI产品开了一炮。

部分话题

传统电影的终局是“京剧化”：传统长视频电影不会消亡，但会极速收缩并变得“金贵”。就像今天的百老汇音乐剧或京剧，它将沦为少数人的高级审美消费品。而真正承载大众娱乐的大盘，将转移到具备强互动性和实时生成能力的AI原生视频世界。

AI工具的终极护城河是“结果交付”，而非“过程自嗨”：当下的AI视频圈陷入了工作流的内卷，强迫用户变成懂参数的调参侠。但影视工业的本质是“制片人点菜”，真正的刚需是丢进大纲，机器自主协同，一次性交付一段10分钟的高质量、有上下文的成片。

大模型永远学不会的“创作暗数据”：大模型能看遍天下电影和剧本，却唯独缺少“从剧本到画面”的中间执行数据（导演的调度、机位的选择）。这也是硅谷正在高价收购人类工作流数据的原因。Movie Flow通过收集大量用户输入的原始故事和最终交付的成片，正在建立一个极具价值的“人类叙事飞轮”。

用“剧组形态”重构Agent，解决超长叙事的上下文失忆：MovieFlow将其拆解为导演、编剧、摄影等Agent，以所有视频模型通用的“8秒”为生成基本盘。通过并发生成80个8秒，实现了在短时间内协同出10分钟的一致性连贯视频。

“一人工作室（One Person Studio）”抹平影视工业门槛：不再需要资方和庞大的摄制组。未来最小的专业故事团队只需要三个人：制片人、编剧、剪辑师。只要有导演思维，这三个人一周就能依靠AI产出120分钟的剧集，彻底打破PGC和UGC的界限。

时间轴

00:00 开场与嘉宾介绍

03:03 梁巍的电影履历：从《让子弹飞》到两百多部作品

04:19 为什么从电影转向AI

07:19 时间点的重要性：技术刚好ready

09:17 MovieFlow的数据：80万用户，月收入20万美金+

10:08 增长策略：YouTube KOL + 裂变，几乎全是自然增长

13:45 MovieFlow vs 其他AI视频工具：我只关心结果

17:53 "Movie感"到底是什么：画面质感、叙事标准与打分体系

21:53 评分系统如何反哺产品：幻觉度控制与agent调优

24:18 多Agent剧组架构：为什么要模拟人类电影剧组

27:16 80个8秒并发生成的技术细节

32:32 被两头挤压？模型能力提升 vs Code智能剪辑的威胁

38:24 商业模式：B和C的界限在模糊

44:25 Utopia模式：AI电影的募资+制作+发行一体化

45:28 做对的一件事：快速执行

47:07 最大的遗憾：错过模型红利那波收入窗口

53:45 电影会消亡吗？你的孙子会问你为什么要看电影

58:53 AI原生一代：10岁小孩用语音做电影

1:00:30 电影推荐与AI产品推荐

1:07:25 用AI帮每个人把没有讲出来的故事讲出来

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「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。

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节目主理人：

任鑫：云九资本合伙人，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：

片尾：Rangga Jones - i confess

AI 转型四步法：个人、组织、产品和商业（上）

Sun, 22 Feb 2026 11:41:53 GMT

完整讲述 AI 时代转型方法。

从个人到组织，从产品到商业，全面讲一遍……还带 PPT。

这期讲了一半，主要是讲个人和组织 AI 转型。

视频版可以去其他平台搜索“AI 炼金术”。

是我线下课程的缩略版，真心是“收费内容免费放”，欢迎转发给可能有需要的朋友们。

【6 个要点】

破除“虚假使用”陷阱：看AI资讯等于刷八卦，解决真实痛点才叫用AI。

不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。听播客、看文章、讨论AI哲学，本质上都只是内容消费。真正的体感建立在不断跟AI“吵架”并让它帮你解决具体问题的过程中。每天用AI对话少于100次，根本无法建立对AI边界的真实感知。

2026最大个人红利：代码大平权，“AI程序员”成为标配。

编程已经不再是与计算机语言打交道，而是“说人话”。哪怕是一行代码都没写过的文科生，现在也能通过 Claude Code、Codex 等工具，指挥AI搭建复杂的视频工作台或自动化报销系统。把日常电脑操作外包给AI，不仅能释放双手，还能让你的工作方法可复用、可迭代、可迁移。

打工人的终极觉醒：戒掉“牛马心态”，化身“差价商人”。

面对无穷无尽的机器算力，继续把自己定位为被消耗的“原材料”是一条死路。必须转变思维，把AI当成你的免费劳动力，用“老板心态”去管理和调度AI。你的核心价值不再是死磕执行，而是定义问题、争取预算，并赚取生产力爆发的差价。

组织重构的暴力美学：大部门解体，三人“特种兵”小组崛起。

大组织缺乏增量利益分配机制，员工使用AI等于砸自己的饭碗，因此AI天生带有“反组织”属性。未来的高效形态是拆分大部门，组建极度灵活的3人创业小团队，配齐核心能力，将所有执行层面的脏活累活丢给AI，以此作为超级杠杆去开拓新市场。

驯化AI的核心心法：把它当成“领导家刚毕业的名校孩子”。

AI不是全知全能的神，而是知识渊博但缺乏公司上下文的实习生。只有投入时间进行详尽的“入职培训”、提供丰富的业务背景信息，并保持极大的耐心反复调试（哪怕是改四五十次提示词），才能萃取出远超预期的专业级交付物。

颠覆原生商业逻辑：拥有1000倍人力与顶级专家后，SOP即是废纸。

真正的AI转型不是在旧流程里做“填空题”，而是重新定义商业目的。试想你突然拥有了1000个零成本的顶级销售或客服，你会怎么做？从被动等待需求，到主动出击全网拦截线索，AI有能力把原有的成本中心直接转化为利润中心。

【4 个金句】

“只有你在跟AI吵架，然后遇到一个真实问题，在用AI帮你解决的时候，这个时候才叫用AI。

“所有的牛马都必须要赶紧转变自己的思维观念。不要把自己当牛马，因为现在有机器牛马，有机器牛马之后，你一定会被机器牛马卷死的。”

“大部分公司觉得自己的系统、经验是资产，其实大部分只是负债。真正值钱的只有两个：客户的真实问题，和你的渠道。”

“强烈建议大家在公司里宣传一个观念，就是把AI当做领导家的孩子。他刚刚从名校毕业，知识渊博，你会怎么管理他们？

【时间轴 & 精彩话题】

00:02 主理人背景介绍：从古典互联网到一线 AI 炼金术士的狂奔

02:52 灵魂拷问：你今天用AI了吗？对话少于100次根本不配谈转型

04:28 认知纠偏：看一万小时AI新闻，不如让AI帮你干一次活

06:29 2026年最大红利：“AI程序员”彻底平民化，人人都能指挥电脑写代码

16:11 震撼案例：一行代码都没写过的文科生，如何造出爆款短视频自动化工作台？

20:24 打破石器时代思维：遇到不爽的软件，直接命令AI当场为你修改底层逻辑

43:58 为什么AI是反组织的？揭秘大部分公司推行AI流于表面的残酷真相

49:17 打工人生存指南：告别“牛马心态”，化身“资本家”去赚算力爆发的差价

54:48 组织变革的死结：如果没有增量价值分配，员工凭什么用AI革自己的命？

01:01:34 组织进化的终局：臃肿大部门终将消亡，三人“特种兵”小组全面接管战场

01:04:35 捅破大厂的窗户纸：你们引以为傲的SOP和经验，在AI面前不过是低效负债

01:14:41 驯化AI的终极心法：把它当成“领导家刚毕业的名校孩子”来带

01:25:14 任务拆解术（IPO）：如何把玄学般的工作，拆成AI能瞬间吞噬的标准化任务？

01:38:49 放弃给旧流程打补丁！跳出执行框架，用AI直接重构你的商业目的

01:45:34 想象力大考：如果你手里攥着1000个免费顶级专家，你会如何颠覆现在的行业？

01:51:47 降维打击案例：Legalist如何利用AI算力，从被动放贷转为全网主动出击的捕猎者

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节目主理人：

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别给人类写软件了！2026 Token 要涨价！ | 对话硅基流动杨攀

Sun, 15 Feb 2026 16:15:00 GMT

Token 消耗正在进入双指数增长阶段。

2026 年初，AI 领域似乎又迎来了一次“高潮”。本期 AI 炼金术邀请到硅基流动联合创始人杨攀，与任鑫、徐文浩一起探讨 AI 发展的最新拐点。从 Claude Code 引发的“Token 自由”讨论，到“不再为人类开发软件”的激进暴论；从传统企业数字化转型的“OTT”战术，到“一人公司”的超级红利。我们讨论的不是“模型又强了一点”，而是：当 Agent 可以闭环执行任务时，人类是否还需要软件？

6 个要点

2026 年 Token 消耗可能翻 10–100 倍

结论来自一线使用体感：任务复杂度提升 + Agent 自动构建系统式执行，单任务 Token 消耗远高于去年。

双指数增长 = 用户数增长 × 单次计算量增长

一边是使用人数增加，一边是每个任务计算量激增，叠加后对算力是结构性冲击。

开源模型“下限”抬升是关键拐点

当下限足够高，模型才能进入真实生产环境；不是拼上限，而是拼稳定可用。

不要再给人类封装复杂软件

复杂业务逻辑应转向“能力接口 for Agent”，GUI 只是中间态。

Infra for Agent 是接下来两年的工程红利

模型已具备能力，但缺少与数字世界 / 物理世界打交道的接口层。

软件将寒武纪爆发，但长期会急剧萎缩

一次性生成式软件爆发，但传统复杂系统型软件会被侵蚀。

6 句金句

“从 2025 年开始，就不要再给人类开发软件了，不要再给人类做封装复杂业务逻辑的软件。” —— 杨攀

“没有能力消耗 Token 的人，未来都是废物。消耗 Token 能力越强的人，能力越强。” —— 杨攀

“以前软件像包，你拎一年；现在软件像外卖袋，用一次就扔了。因为成本足够低了。” —— 杨攀

“我要求内部所有工程师把 200 美金的 Token 额度用满，不花完之前不准招人。” —— 徐文浩

“燃烧 Token 最大的瓶颈，其实是坐在电脑前的我们。” —— 杨攀

“一个人走得又快又远，一群人走得慢。因为人和人沟通是跨域的，通信带宽极低；但 AI 和你在同一个域里协作。” —— 杨攀/任鑫

时间轴

01: Token 消耗的指数级爆炸

06:43 2026 年预言： 杨攀预测今年 Token 消耗量将是去年的 20 到 100 倍。原因不在于聊天，而在于 Agent（智能体）开始通过 System 2 思维处理复杂任务（如 Coding、Deep Research）。

08:49 为什么是 Cloud (Claude)? 相比于生图/生视频，真正消耗算力的是 Agent 后台为了完成一句话需求而进行的巨量推理和自我构建。

13:05 Token 自由的拐点： DeepSeek V3、Gemini 4.7 等模型的出现，让开发者在 2025 年底第一次体验到了“Token 无限供应”的感觉，成本的数量级下降将带来质变。

02: 暴论：别再给人类开发软件了

21:12 软件定义的重构： 传统的软件是把业务逻辑封装成 GUI（图形界面）给人用。未来不需要了，软件应该做成 API 和能力接口，直接提供给 Agent 调用。

25:25 GUI 的消亡： UI 自动化只是中间态。未来 Agent 会直接下载工具（如 ffmpeg）通过代码解决问题，人类只需要一个简单的“确认/验收”界面。

30:58 飞书多维表的启示： 不要让人去拖拉拽，直接把能力映射成 DSL（领域特定语言），让 Agent 去生成应用。

03: 企业转型与“OTT”战术

32:06 传统信息化的死胡同： 还在死磕 ERP、CRM 数据清洗？那是越追越远的旧路。

33:27 什么是 AI 时代的 OTT (Over The Top)？ 就像移动支付跳过了信用卡，AI 转型应该跳过旧系统。利用新传感器（录音、摄像头）直接捕捉物理世界的数据，重构业务流程。

42:11 文件夹是石器时代的产物： 依靠人类记忆去整理文件/标签是反人性的，未来只需要 Intention（意图），AI 负责所有的数据编排和检索。

04: 超级个体与“一人公司” (OPC)

50:12 寒武纪大爆发 vs 行业大凋零： 这是一个并不矛盾的未来。构建软件的门槛降到极低，导致大量一次性、用完即走的“软件”爆发；但传统复杂的软件行业将急剧萎缩。

01:03:58 一个人就是一支队伍： 相比于组织，AI 对个人的赋能更显著。组织内部沟通带宽极低，而人与 AI 在同一个数字域内协作效率极高。

01:13:48 所有的 Builder 都在“熬夜”： 现在的工具（如 Claude Code）太好玩了，让人舍不得睡觉，只想把任务派发给 AI。

05: 2026 行动建议

01:15:25 警惕“垃圾时间”： 拥有了神力后，不要只用来生产数字垃圾。要思考如何创造真正的价值，或者至少把订阅费赚回来。

01:33:12 唯一的建议： 无论你是不是程序员，一定要用一下 Claude Code（或 OpenHands, Cursor 等同类工具）。它是连接 AI 能力与数字世界的钥匙。不要看代码，把它当作一个帮你干活的伙伴。

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AGI 已经诞生，这次我们有点害怕……

Sun, 15 Feb 2026 08:16:15 GMT

上一次看到 ChatGPT 时大家是兴奋，而这一次看到 Claude Code 则是“脊背发凉”。

本期节目，连拥有十几年经验、曾操盘百亿流量系统的硬核技术老兵徐文浩都直言：“这一次我有点害怕。” 这不是一次简单的工具升级，而是 AGI 已经实质性诞生的信号。

当 AI 不仅能写代码，还能自己搭建环境、自己修 Bug、甚至替代实习生完成端到端的任务时，知识工作者的倒计时已经开启。未来 18 个月，是我们在 AI 洪流中最后的窗口期。无论你是想通过“套壳”抢占分发红利，还是回归线下寻找“人味”，这期对话都将是你认清现实的一剂猛药。

【6 个要点】

实习生的“死刑判决”与 Token 经济学 现在的逻辑变了：在你的团队把 Claude Code Max 的 200 美元月费配额用完之前，根本不应该招实习生。AI 不仅更便宜，而且知识面更广、更敢于试错。未来的组织里，初级人力的价值将被 Token 彻底碾压，这一趋势不可逆转。

瓶颈转移：从“Doing”变成“Verifying” 过去软件开发的瓶颈在于“写代码”和“实现”，现在这一步几乎耗时为零。新的瓶颈转移到了“你能不能把需求讲清楚”以及“你来不来得及验收 AI 的工作”。人类的角色被迫从“工匠”转变为“产品经理”兼“质检员”，如果你连想要什么都想不清楚，AI 也救不了你。

“AGI 已至”的非共识判断 徐文浩提出一个极具冲击力的观点：AGI 其实已经产生了，只是它还没有完全分发。硅谷最核心的圈子可能早就用上了比我们需要“Thinking”很久的模型更强大的版本。我们现在看到的只是被阉割后的分发版本。这种信息差正在剧烈拉大。

抢夺“分发权”的最后红利期 未来 6-12 个月，存在一个巨大的“经销商”机会。所有的应用本质上可能只是大模型的“套壳”，但这不丢人。就像可口可乐入华需要经销商一样，AGI 的能力也需要有人去铺货。现在的策略就是：疯狂套壳、疯狂抢分发。只要你能把能力封装好卖出去，哪怕只是暂时的，也能赚到这波“技术平权”的钱。

“18 个月倒计时”与知识工作者的危机 两位嘉宾一致认为，纯粹坐在电脑前、靠打字输出的“纯白领”工作，可能只剩下 18 个月的窗口期。18 个月后，这类工作的“功能性价值”将被 AI 覆盖。人类将不得不退守到 AI 无法触及的领域：物理世界的接触（如吃火锅、见面）和极度个性化的娱乐（如游戏同人、私密幻想）。

技术平权：非程序员的“超级外挂” 对于非技术人员（如任鑫），Coding Agent 的出现意味着你突然拥有了一个保底 1 万月薪、上限 10 万月薪的技术团队。唯一的门槛不再是学习编程语言，而是克服对黑色命令行界面的恐惧。一旦跨过这个心理障碍，你能做的事情将呈指数级爆发。

【6 个金句】

“上一次看到 ChatGPT 我是很嗨，这一次其实我有点害怕……我觉得我的工作（作为工程师）可能已经没有意义了。”

“如果你团队里的 Claude Code 配额没用完，你就不应该招实习生。”

“AGI 已经产生了，只是它还没有完全分发。”

“我们以前觉得 AI 是帮手，是因为我们在控制它；现在你会发现，你只是负责给它提供 Context（语境）的那个‘香料’。”

“以后坐在电脑面前就没什么好看的了，因为活都被它干了。我们得去过更具体的生活，去逛公园、去吃火锅。”

“不管是三个月还是十八个月被灭掉，无非是早晚的事。哪怕是被灭掉，也要心态平和地被 AI 做掉。”

【时间轴 & 精彩话题】

02:38 从兴奋到恐惧：为什么资深技术专家开始怀疑自己工作的意义？

04:32 实战复盘：任鑫用 AI 从零剪辑视频的“神迹”与“笨拙”。

08:51 为什么给 AI 装上“环境”（Sandbox）比让它裸奔重要得多？

11:31 现在的瓶颈不在 AI 干得慢，而在人类“验收不过来”。

16:47 招聘逻辑剧变：200 美元的 Token 配额 VS 300 元一天的实习生。

21:34 “疯狂套壳”也是一种机会：做 AGI 时代的“县级经销商”。

25:34 为什么像 Pencil.dev、Typeless 这样的产品依然有机会？（体验与最后一公里）。

30:02 当造东西变得极度便宜，个人的“渠道价值”和“信任”最值钱。

34:23 AI 负责生产力，人类负责“整活”：18 个月后的生存法则。

38:12 当人类失去了“被剥削”和“做牛马”的价值，权力结构会如何变化？

44:09 建议：多见人、多建立物理世界的联系，因为线上全是 AI。

51:17 行动指南：哪怕硬着头皮，也要把 Claude Code 给装上。

56:30 哲学时刻：如果 AI 的思维模式是语料喂出来的，人类的性格是不是也只是语料的产物？

01:09:12 X.AI 的爆料：硅谷内部可能已经有了完全替代人类工作的“全职 AI 同事”。

01:14:06 未来的娱乐趋势：极度个性化的“同人”创作与游戏修改。

01:25:02 最后的三个忠告：装上 Coding Agent、锻炼身体、看开一点。

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AI 创业下半场，新的营销三板斧是什么？| 对话易点天下CEO朱鹤

Wed, 28 Jan 2026 12:44:39 GMT

“如果你的 AI 产品还在靠传统的‘三板斧’（红人、广告、SEO）获客，那你可能已经算不过账了。”

本期返场嘉宾是易点天下的朱鹤。几个月前他还在讲营销三板斧，今天他直接推翻了自己——因为市场变了。2026 年初，流量成本飙升，但新的缝隙正在裂开：有人靠批发 Nano Banana Pro 的 API 再零售赚差价；有人靠“GEO”（面向 AI 的搜索优化）零成本从 ChatGPT 截流；还有人瞄准了 200 亿的漫剧市场获得了指数级增长。

这期不仅仅是聊营销，更是在聊 2026 年 AI 创业的生存逻辑：当大模型变成了新的流量入口，当 Claude Code 让非技术人员也能手搓产品，我们该如何“顺势而为”地蹭上这波红利？

关键要点

三板斧不是招式，是“顺势而为”：每一招都押在趋势里，越早追上越有红利。

GEO 现在可能比 SEO 更快见效：SEO 的防黑帽/灰帽与内容农场攻防打了二十多年，模型端未必投入同等防守。

“内容农场”在 GEO 语境下仍然能打：核心不是“多写点”，而是用结构化标注让模型更容易抽取（如 TL;DR/FAQ/Schema 的思路）。

验证指标要够硬：500 个页面 + 一个 Chrome 插件 + GitHub 开源，零推广也能跑到日 250–300 独立 IP；且来自 ChatGPT/Gemini/Perplexity 的流量合计 60%+。

趋势可以提前占位：DeepSeek V4 还没发，先做 100 页相关 query，把位置卡在 Google 第一页，等峰值到。

视频/图片 API 栈在吃模态红利：对话里提到的“VSB / WebSB”这类卖视频/图片 API 的栈，利润可能比纯文字更高。

企业落地的真正成本在“人力与决策”：demo 很快，部署/融合/培训/权限与合规才耗时。

Claude 提升带来组织重构：从只能做 demo，到能做“准生产级别”，老板直接上生产改代码，甚至只保留生产环境。

时间戳

00:01 大疆连不上 — “AI 时代也有系统性故障”，别把一切都当成 AI 能力问题。

23:07 华南/华北/华东三派 — 技术找市场、流量找需求、项目制再产品化。

37:34 GEO 实验怎么做 — 500 页内容 + 插件 + 开源，零投放跑到日 250–300 独立 IP。

38:18 为什么 GEO 更快 — SEO 有二十多年攻防经验，模型端未必有同等级别防守。

39:04 “你还是得被读进去” — 生成式入口背后仍会抓取与排序，长尾 query 的重要性上升。

43:07 内容农场 + 结构化 — 多造页面，用 Schema/TL;DR/FAQ 这类结构化让模型更好抽取。

45:15 DeepSeek V4 占位 — 100 页相关 query 先站上 Google 第一页，等峰值吃流量。

52:19 视频/图片 API 栈 — VSB 卖视频/图片 API，“模态爆发”带动增长。

57:46 企业落地真成本 — demo 快，难在实施：人力、决策、数据、合规与权限。

59:05 组织在变：老板上生产 — Claude 4.5 让“准生产级别”成为可能，甚至只留生产环境。

01:33:04 找爆点方法论 — 如何利用 SimilarWeb 和淘宝数据发现隐形黑马

可复制的 3 个动作

做 GEO 而不是 SEO：如果你有新产品，尝试用 AI 批量生成高质量的 FAQ 和结构化页面（Schema），专门回答“场景化”问题，截流 Perplexity 和 ChatGPT 的推理流量。

去淘宝买数据：不要只看 App Store 榜单，去淘宝买 SimilarWeb 或 Stripe 的高增长数据（Top 2000 进站链接按增速排序），那里有真正赚钱的隐形黑马。

埋伏“发布日”：关注开源模型（如 DeepSeek、Flux 等）的发布日历，提前一个月布局相关的 API 接口、关键词页面或工具站，做第一波“卖水人”。

2026 年充满了不确定性，但就像朱鹤说的，“不确定性才带来了超额回报”。如果你也在探索 GEO 或者 AI 视频变现，欢迎在评论区分享你的实验结果。

觉得这期有干货，请把《AI 炼金术》推荐给你的朋友，这对我们很重要。

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