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我最近当老板，越来越像在早朝批奏折。 每天早上刷牙洗脸，Agent就把公司的审批、邮件、消息挨个念给我听。我听完做决定，它负责执行，很多公务十来分钟就搞定了。 用的越多，我越确信，AI的iPhone时刻，基本已经到了。 · · · AI的iPhone时刻到了 现在的Agent，就像早期的iPhone。它偶尔会犯错，操作也不一定顺畅，但已经能够完成相当复杂的任务。 最近我在香港的第一单网购，就是让Muse完成的。 我想买点日用品，但不知道哪个平台好用，就让Muse自己去找。香港有些网站真是慢，点一下要转半天。我自己买估计早没耐心了，它却老老实实选了十几样。最后我看了一眼购物车，直接付款。 以前AI最多给你推荐链接，现在从找平台到选商品，大部分操作都能交给它。 当然，很多人还是觉得Agent不够成熟，这也不行、那也不行。 但当年互联网刚出来，网页打开慢、排版难看，哪有印刷精美的报纸好？ 可网页便宜，随时可以访问，不用跑去报刊亭。等体验逐渐改善，传统报纸的优势也被一点点瓦解。 所有重大创新，最初往往都是以粗糙的面貌出现的。 所以我认为，AI已经明显从模型层走向应用层。它开始进入真实工作和生活，过去很多需要专业人士才能完成的事情，门槛也在迅速降低。 · · · 所有白领技能在AI面前都不存在了 有人问我，AI把专业技能的门槛都打破了，难道人的几十年的经验也没用了？ 确实没什么用了。 工业革命以来，上大学学会一套白领技能，就能找份体面工作、靠这门本事吃几十年饭的时代，正在过去。 写PPT、做数据报表，甚至写代码，这些过去需要专门学习、训练的技能，现在AI都能做，而且进步速度非常快。 今天大部分白领岗位，都要重新定义。  过去引以为傲的专业能力，在AI面前正在被逐个颠覆。 很多人还是不愿意承认，总觉得AI再厉害，至少人的判断力是机器无法超越的。 我觉得这是人类太以自我为中心了

AI打假，这次盯上了一枚2299元的防摔戒指。 商家号称戴上就能改善人体平衡，防止老人摔倒。现场演示得神乎其神：不戴戒指，一推就倒；戴上以后，怎么推都站得稳。 结果AI一分析，所谓黑科技，竟然用中学物理就能看穿。 我们让它一边分析商家宣称的科学原理，一边设计实验。最后发现，只要稍微改变推人的方向，就能演出差不多的效果。 江湖骗术层出不穷，但现在有了AI，普通人也能少交点智商税了。 · · · AI打假：普通手表也能画地为牢？ 这东西叫“平衡随行智能指环”，只有3.5克，售价2299元，号称用了什么复合微磁新材料，戴上就能改善人体平衡能力，老年人不容易摔倒，甚至还能改善睡眠。 我们让AI帮忙设计了一组实验，思路很简单：商家说戴上戒指就能站得更稳，那如果换成普通手表也能站稳，甚至摘掉手表以后照样站稳，是不是说明所谓的防摔效果，根本不需要靠戒指就能实现？ 于是找来两位同事，一个负责单腿站立，另一个负责压他的手臂，做了三次演示。 第一次，先不戴任何东西。 同事单腿站好，伸出手臂，另一位同事往下一压，身体立刻歪了，差点没站住。 第二次，换上一块普通手表。 还是同样的姿势，还是压他的手臂。 刚才一压就歪的人，这次明显稳多了。旁边的同事继续施压，他居然还能保持平衡。 难道这块手表里，还藏着什么我们自己都不知道的高科技？ 第三次，干脆把手表也摘了。 再试一次，结果更神奇，手腕上空空如也，人还是站得稳稳的，画地为牢了。 这就有点搞笑了。 戴着手表站得稳，摘了手表还是站得稳。难道黑科技还能隔空生效？ 其实，真正起作用的，跟手表一点关系没有。跟戒指也一点关系没有。 · · · 防摔神器败给了初中物理 答案特别简单：改变了一下施力方向。 第一次，压手臂的时候，力稍微朝身体外侧偏一点，人就容易失去平衡。 第二次和第三次，我们把方向调整了一下，稍微朝身体内侧，也就是支撑脚的方向压，人就没那么容易倒了。

美国中期选举结果出来了。 民主党拿下参众两院，共和党在参议院一口气丢了7席，民主党自己一席没丢。 连得克萨斯、堪萨斯这样的共和党传统票仓都翻了，分别选出了1988年、1932年以来的首位民主党参议员。 我是做AI的，美国政治我不懂。 所以干脆把分析全部交给Claude，让它自己查资料、分析局势、预测接下来一年会发生什么。 它查了一百多个信息源，给出了33条带概率的预测。我挑出最值得关注的10条，今天公开存档，2027年11月3日回来逐条打分。 Claude对这次选举的核心判断是：这是一场关于油价和战争的公投。 今年2月底，美国对伊朗开战，汽油价格从每加仑2.93美元涨到4.29美元，通胀也从2.4%回升到3.7%。出口民调显示，62%的选民认为开战是错误决定。 特朗普也承认，伊朗战争带来的高油价，是共和党输掉选举的原因之一。 接下来美国的政策会怎么变？中美关系、股市又会受到什么影响？ Claude给出的10条预测： ① 伊朗明年还会打，概率75%。 即便新国会明年1月上任，美军仍会空袭伊朗本土。 ② 战争可能暂时停下来，概率65%。 到2027年11月3日，会有一个正在生效的停火协议，而且美军至少90天没有动手。也就是说，Claude判断明年可能先打后停。 ③ 油价会回落，概率55%。 明年11月3日，美国汽油价格低于每加仑3.50美元。这条连Claude自己都没多大把握。 ④ ICE移民执法很难被限制，概率85%。 到明年11月，不会有任何限制ICE执法的法律生效。相关资金已经提前拨到2029年，新国会想通过预算限制也很难。 ⑤ H-1B的10万美元费用，明年仍在实际收取的概率只有30%。 法院已经叫停这笔费用，能否恢复仍有变数。 ⑥ 美股继续涨，概率68%。 明年11月3日，标普500高于目前的7568点，基准涨幅4%到12%。 ⑦ A

上周，谷歌公布了最新一季度财报，结果股价暴跌近13%，一天蒸发了近5000亿美元！ 折合人民币3万多亿元，就这么没了。 你以为谷歌亏惨了？ 恰恰相反，这份财报其实相当漂亮：营收增长25%，营业利润增长30%，一个季度就赚了400多亿美元。 这么能赚钱的公司，华尔街到底在怕什么？ 答案我总结成一句话：旧的世界崩塌得太快，新的世界还没形成。 · · · 旧世界：搜索广告正在被AI颠覆 过去华尔街为什么那么喜欢谷歌？因为它几乎拥有一家科技公司最完美的商业模式。 谷歌有搜索、YouTube、云计算、广告等一大堆业务。其中，搜索是互联网历史上商业回报最高的生意之一，每年贡献巨额利润。与此同时，AI业务又在高速增长，不断打开新的市场。 一边靠搜索赚着巨额利润，一边靠AI高速增长，这简直是一家科技公司最完美的商业模式。 但这次，这个完美模型被打破了。 谷歌三季度搜索收入同比增长12%，听起来不错，但没达到华尔街的预期，增速也比上一季度的17%明显放缓。 有人可能说，这也太苛刻了吧？都增长12%了还要啥自行车啊？差几个百分点算什么？ 问题是，你不能只看增长数字，还得看搜索背后的商业流量。 谷歌CEO皮查伊在财报电话会上专门强调，搜索量还在增长，而且同比增速是五年来最高的。言下之意就是，大家不用担心，用户还在用谷歌搜索。 可第三方数据就很有意思了。 有机构统计了64个网站，发现随着谷歌AI搜索的普及，这些网站从谷歌自然搜索获得的点击量下降了约42%。 过去你搜一个问题，谷歌给你十条链接，你得挨个点进去找答案。现在AI直接把答案总结出来，用户看完就走，根本不需要再访问其他网站。所以谷歌过去赖以赚钱的流量分发模式，正在被AI改变。 搜索还是那个搜索，广告不再是那个广告。 谷歌管理层也承认，目前AI Mode每次使用带来的收入，还不如传统搜索。 这就很尴尬了。 用户越来越喜欢AI搜索，可谷歌却未必

今天给大家推荐一部短剧，叫《持械入宋》。 有人可能说，老傅，你怎么也开始看短剧了？是不是有点low？ 我觉得剧无长短，精彩就行。这部剧讲的是几个现代人带着枪械穿越到宋朝，子弹打完了怎么办？怎么在古代生存？剧情还挺有意思，战争场面也拍得有模有样。 现在已经火到全网播放超过40亿次，而且画面全是AI生成的。 · · · 40亿播放，竟然是AI拍的 咱们一起看看剧里的画面。 古代城池、千军万马的战场、两军交锋时的冲杀，场面已经相当有气势了。 镜头还能切到人物特写，交代角色之间的对话和情绪，整部剧看下来，已经有了比较完整的影视叙事。 尤其是战争场面，放在传统影视制作里，要组织大量演员、准备服装道具，还得协调摄影、场地和后期特效。 现在这些画面，居然都能用AI生成出来。 而且观众还真买账。《持械入宋》全网累计播放量超过40亿次，红果收藏量超过1140万，单季最高热度达到8200多万。 很多人对AI视频的印象，还停留在人物动作不自然、画面前后对不上，或者生成一些十几秒的搞笑片段。但已经有人用AI拍出了完整的、能让观众持续追更的短剧。 你硬要拿它和投资几个亿的电影大片比较，质感确实还有差距。但如果总拿着放大镜看AI，觉得这里不行、那里不够好，就容易忽略它已经做到了什么。 大家别忘了，这只是一个没有影视制作基础的小团队用AI做出来的，而且AI还在快速进步。再过一年、两年，我们能看到的视觉盛宴，恐怕会越来越多。 如果几个人、十几个人就能拍出越来越接近专业水准的影视作品，好莱坞那些烧钱的大制作怎么办？横店那么多靠传统拍摄吃饭的剧组怎么办？ 整个影视行业的生产方式，可能真的要变了。 · · · 司机、宝妈，撑起AI爆剧团队 做出这部爆款的团队，来自河南新乡。 没有好莱坞的大制作班底，也没有北京、上海那些专业影视公司的资源。整个团队30多人，很多人原来是网约车司机、送货员、全职妈妈，甚至从来没接触

机器人的ChatGPT时刻，可能真的快到了！ 谷歌刚刚发布的世界模型Genie 4，让我对机器人行业有了三个更强烈的判断。 第一，未来可能根本没有独立的空间智能大模型，通用大模型最终会理解一切。 第二，困扰机器人多年的“大脑”问题，正在迎来真正的突破。 第三，未来五年人形机器人想走进千家万户干家务，基本没戏。 听起来有点矛盾吧？先看看谷歌这次到底做出了什么。 · · · 一句话生成一个世界 10月27日，谷歌发布了新一代世界模型Genie 4。 简单说，给它一段文字，AI就能生成一个可以实时探索、互动的虚拟世界。你往前走，场景跟着变化；你让它增加人物、改变环境，它就能根据指令实时生成。 比如，你拍一张办公室的照片给它，让它在办公室里生成几个怪物。这些怪物就真的会出现在你的办公室里，还能跟里面的人实时对话。 你还可以一边玩一边输入指令，让它们继续做不同的事情。有人甚至让AI生成海底世界，潜入海底探索沉船。眼前的场景会随着你的操作不断变化，整个过程都是AI实时生成的。 难怪很多人看完都惊叹，AI怎么突然这么懂空间了？ 所谓外行看热闹，内行看门道。 这些演示背后，更重要的是AI对物理世界的理解正在快速进步，有三个点会影响整个行业。 · · · 未来可能只有一种智能 这几年，很多公司都在研究专门理解三维空间、物理运动的模型，认为大语言模型只懂文字，理解不了现实世界。 我一直不太认同这种划分。 我认为，未来可能根本没有独立的空间智能和具身智能，只有一种越来越强的通用智能。 大家总觉得，能理解空间、做出复杂动作，比理解语言高级。 可空间能力强，不代表智能就更高级。 蜜蜂会用八字舞传递方向和距离，小狗能预判飞盘的轨迹，猫能轻松跳过复杂障碍。它们的空间能力很强，但整体智能能超过人类吗？ 理解语言和数学，涉及更复杂的抽象思考，未必比理解空间容易。 你看人类，既能理解语言、做数学题，也能判断物

今天，刚从Anthropic离职的Thariq，在X上讲了一件怪事： 技术人员很沮丧，觉得自己学了这么多年的技能快被AI干没了；非技术人员却很兴奋，拼命想多懂点技术，好把Agent用得更好。 同一项技术，有人觉得天塌了，有人觉得门开了。 10月27日，Anthropic工程负责人Felix直接宣布：“传统编程面试已死。” 他们团队已经不考传统算法题了。 让候选人现场写个React小程序，回答几个技术问题，Claude已经比大多数人做得更好了，继续考这些还有多大意义？ OpenAI也开始尝试新的面试方式。他们现在是给候选人一个陌生的代码库，要求他们在规定时间内借助AI Agent完成开发任务，工作量大到单靠人力根本不可能按时完成。 Felix在博客里还提出了一个判断：“饥饿感胜过资历。” 什么叫饥饿感？就是不满足于现状，总想找到更好的办法，不轻易接受“这件事做不了”，有了想法就动手尝试。 他发现，一些资历很浅的工程师，比编程技术更强、工作经验更丰富的老员工表现还好。 资深工程师容易被既有经验束缚，很多想法还没动手就放弃了。年轻人没有那么多包袱，却往往缺少资源和话语权。 AI恰恰改变了这个局面。 Anthropic内部一直习惯通过命令行使用Claude Code，两个年轻工程师却觉得，为什么不能做个图形界面？ 于是他们说干就干，一个周末就做出了可运行的原型，8天后，第一个公开版本直接上线。 Felix把这种变化概括得很准确：“执行已经不再昂贵。” 这也让我想到，很多程序员吐槽AI写的都是屎山代码，Bug一堆，不如老老实实古法编程。 但人写的代码就没有屎山？如果AI写的代码能通过测试、稳定运行，用户凭什么要为程序员的手工劳动多付钱？ 我觉得有些程序员真正难以接受的，恐怕是自己苦练十几年的本事，AI几分钟就能干掉相当一部分。过去靠技术吃到的高

连菲尔兹奖得主都被AI搞得不想批作业了。 最近UC伯克利数学教授、1998年菲尔兹奖得主Richard Borcherds说，自己已经放弃按对错给学生作业打分了。 学生用AI做题，拿满分越来越容易。AI写出来的数学证明越来越严谨，根本分不清到底是学生自己做的，还是AI做的。 Borcherds也没想出什么更好的办法。 现在他的作业只看交没交，交了就给分。至于学生到底掌握了多少知识，只能主要靠不允许使用电子设备的现场考试来判断。 堂堂菲尔兹奖得主，面对AI也只能先退回到最传统的闭卷考试。连他自己都觉得，这个办法并不理想。 可学生毕业以后，难道工作的时候也不准用AI吗？ 学生使用AI，能解决的数学问题越来越复杂，学校评价他的方式，却是先把AI拿走，再看他自己能做多少。 这让我想到一个问题：我们今天评价一个人的能力，到底是看他脱离工具以后能做什么，还是看他利用现有工具能解决多大的问题？ Borcherds预测，如果AI继续按照现在的速度进步，几年以后，可能就没有什么人类数学家能做、AI却做不到的事了。 过去我们觉得，数学难题需要顶尖数学家花几年甚至几十年钻研，现在AI却可能靠海量尝试和快速验证，不断找到新的解法。 AI能做的越来越多，评价人的标准也得跟着变。 企业招聘和考核员工也是这样。 过去招聘程序员，往往要考算法、手写代码。现在这套已经不管用了。 今天Anthropic工程负责人Felix Rieseberg就说，编码面试已死。他们面试已经不考传统编程了。编程题做得好的人，未必是团队里最能做出成果的人。 如果一个人能带着多个Agent，几天就完成过去一个团队才能完成的项目，还要用过去那套标准判断他的能力吗？ 我一直在讲AI Native组织变革，到了AI Native 2.0，一个人的能力，还要看他能带好多少个Agent。 他能不能

史上最大IPO，可能要被Anthropic拿下了！ 10月26日，Anthropic正式公开招股书，估值冲击2万亿美元，计划融资规模最高可能达到1000亿美元。 我看完招股书，越来越觉得AI Native组织的威力是真开始显现了。 去年我就发过视频讲Anthropic的AI Native组织模式，应该算是国内最早提出这一判断的企业家之一。 虽然我很不喜欢Anthropic对中国的态度，但不得不承认，它正在开创一种全新的组织形态。一个新的时代，已经拉开序幕。 · · · 半年163亿美元，Anthropic赚麻了 招股书一公开，Anthropic的赚钱速度算是藏不住了。 去年上半年营收才11.6亿美元，今年上半年直接干到了162.9亿美元，增长约14倍。 光第二季度就做了116亿美元，比去年一整年还多。同样花1美元在算力上，带来的收入已经是去年初的5.2倍。 而且Anthropic已经有了一大批花钱毫不手软的企业客户。过去一年在Anthropic消费超过10万美元的客户，已经有11900多家。 其中1900多家一年花超过100万美元，还有约250家超级大客户，每家一年在Anthropic身上花费超过1000万美元。 光这250家客户，加起来至少25亿美元。 而且老客户还在持续加码。 Anthropic的净收入留存率达到约900%，相当于同一批客户带来的收入扩大到原来的9倍。年消费超过10万美元的客户中，超过一半同时使用Claude模型平台和Claude Code、Cowork等应用，去年年底这个比例还只有约30%。 · · · 人均一台印钞机 收入这么多，背后有多少人在干活？ 5300人。 虽然相比2024年底的940人，团队已经扩张了好几倍，但跟营收的增长速度比起来，根本不是一个量级。过去一年Anthropic的营收增长约1200%，员工人数增长约170%。 结果就是，人均

我已经一个星期没登录飞书了。 审批、消息、邮件，先交给Agent处理，再拿给我看，我只做判断。 用下来，我觉得比以前处理得更好。 也是这段时间的实践，让我对公司怎么从AI Native1.0走到2.0，有了新的理解。 · · · 1.0补软件，2.0改组织 传统公司里，底下是软件，上面是一层层靠人沟通的组织。软件由IT部门开发，或者从外面采购，不可能完全贴合每个人的工作流程。 系统没覆盖的地方，就得手工补。财务买了系统，几张数据表还是得自己对，就是这个原因。 去年我们做全员编程，就是让大家用AI补上这些功能。以前必须手工做的事，现在可以交给软件。我把这叫AI Native1.0。 但软件能干的事多了，组织结构和工作流程并没有本质变化。 每天还是得回飞书消息、手动审批、到处问进度。你找我要数据，我得先看到消息，再调数据、发给你；你拿到了，可能还要找别人确认。每个人手上的活快了一点，事情却还是得在人和人之间一轮轮等。 组织里80%的成本，就在这些沟通和等待上。1.0提高了原有组织的效率，却没有从根本上动到这笔成本。 我装修房子就碰到过：设计师离职，改一次方案要等两个礼拜，整个装修拖了两个月。前面的方案迟迟定不下来，后面的人只能等。 公司里也一样。让Muse接手飞书后，我叫它统计：上周猎豹开了1775场会，一半是两个人的电话。很多工作还得靠人约时间、交换信息，才能继续往下走。沟通要花时间，沟通前后还要等人准备、等人回复。 所以AI Native2.0，是把工作流改成人和Agent、Agent和Agent打交道。人提出要求，Agent之间通过内容交换信息、核对材料、推进工作，不用每一步都等两个人有空。 要让这套工作方式跑起来，岗位和人的做事习惯都得跟着变。 · · · 特征一：Agent干活，人审核改进 AI Native 2.0的第一大特点，就是每个岗位都应该有一个对应的Agen