【增长黑客AI周报】EP#72 投资大佬的生活模型、胡渊鸣48条反思、AI盲盒酒局、利不在器、30人公司改造、Today访谈等

▪️PREFACE 卷首语

Hi 各位，无预警地停更一个月后，我回来了！

诸多因素导致停更。既有国庆假期想陪伴家人、远离工作的考虑，也有秋冬换季身体抱恙的因素。小小休整一下，便于日后更轻快出发。此外还有两个重要的理由：

1/ 第一个理由是，在过去数月中，我一度陷入自我怀疑：这个每周免费更新的 newsletter，有价值吗？甚至写了篇小作文，发在自媒体上（X、即刻、公众号）。这几处数据都小爆了一下，看来有共鸣的朋友挺多的。

我不想为了维持更新，就强行给读者灌输没营养的内容。而在断更开始的那一周，恰好我的内容库里并没有冒出足够多让我感到兴奋的、足够储备一期的内容。于是在靠「推荐垃圾」、「断更」这两害里，我选择了后者，起码自己和读者的负担更小些。

这期间我也想通了两件事——1）如果我自己不兴奋，哪怕离钱再近、市场声量再大的领域，我也不再推荐了，比如 AI 短剧制作、GEO。我只先主观推荐我自己感兴趣的内容，再考虑大众的口味。2）每周肉眼筛选 AI 内容，除了发 Newsletter 分享外，我也找到了其他的价值突破口，让做这件事的动力有了延续。

2/ 第二个理由是，我在忙一本新书。之前我发在 Github 的开源小册子《前线部署工程师（FDE）》，在这一个月完成了所有出版立项和印刷上架工作，目前已经可购买现货。

我坦承，这本书是我全程用 Claude Code 辅助写完的，原本是用开源形式（Github 地址）免费提供（目前 5.1k stars）。有很多朋友之前已经读过，给出了好评。

后被人民邮电出版社关注，对方派出编辑做了许多修正、校对、优化的工作，最终以纸质版形式上市，以面向更广阔且有需求的读者人群。

但这里不是卖书，是告诉您，您完全可以免费获取免费开源版。如果你是微信读书的会员，也可以直接搜索「FDE」阅读（作者是范冰的那本）。

当然，如果您想收藏一本纸质版，或者想向下属/合作伙伴安利，也欢迎去各大网店搜索「FDE」购买（黄色封面）。

京东 | 淘宝天猫 | 当当

这里我只求个免费的赞。如果您读完觉得不错，可以到 豆瓣来给个四/五星好评。Thx~

3/ 篇末，推荐个最新发现的 B站 宝藏 AI 短剧 up 主——「红楼原语」。

它正致力于用 AI 方式还原红楼梦脂批本的每一章节，有画面意境也有原文批注。从没完整读下来红楼的文盲如我有救了。

OK，以下是本周正刊内容，Enjoy——

▪️OPINION 观点

💡 利不在器：论为何 AI 应用都不赚钱

原链 · 公众号 · 约 7 分钟读完

AI infra 在赚钱，AI 应用却被碾平。

作者参加完中科大校友会活动，把这个反差拆成了「利不在器」：写代码、做图、翻译这些单点能力供给多、壁垒低，利润必然趋近于零。

传统企业买 AI infra 改造供应链，是在创造增量；而 AI app for AI users 更容易陷入零和博弈。Anthropic、智谱、OpenAI Codex、字节 Seedance 的集体选择，也都指向 to B。真正能收到钱的，是 workflow capture——接管完整业务流程，交付明确的营收增长。

客户愿意长期付费的 KPI，只有一条：绑定真实 P&L 的垂直 ROI。作者的算账公式是「替人率 × 人数」，所以电商、直播、游戏公会、保险销售这些雇佣纯低端白领的生意，都是 AI workflow capture 最好的靶场。

🧠 谈判、选书、管健康，Chamath 把 AI 攒成一套「生活模型」

原链 · youtube.com · 约 29 分钟看完

投资人 Chamath Palihapitiya 在 YouTube 发了个视频，介绍自己的 AI 用法，起了个名字：生活模型。

他让一串个人代理各管一摊。高风险谈判交给纳什均衡代理，商业和心理学书籍先过一遍心理过滤器，另有投资组合优化和健康管理系统。教育方面，他的建议是学工程和物理，理解世界如何运作；再学哲学、政治和经济学，培养品味。

在他看来，AI 创造的工作会比取代的更多，但个人得先培养品味和判断力，才能有效利用它。选完基础模型，你还得持续建微服务、持续改，并筛选编排 AI 的输出。

他把这些工具攒出来的能力叫作「仿生能力」。与此同时他也提醒，别把 AI 当成超级智能。

眼下还处在信息混乱周期，AI 的影响远未确定。个人能做的，是尽早动手构建工具，在变化里长出自己的能力。

（怎么搭建？可以看一下我之前录制的 「我如何打造私人 AI 贾维斯」（https://diy-jarvis.com/）视频课程。

🌱 Meshy 破 1 亿美金后，胡渊鸣用 48 条反思划出了创始人的边界

原链 · 公众号 · 约 32 分钟读完

Meshy 的 ARR 突破 1 亿美金后，创始人胡渊鸣花一个月写下 48 条反思。

他想回答三个问题：哪些事希望提前知道，创始人性格如何影响团队相处，自己还有哪些不足。

文章分成温度与原则、时间与 Founder mode、AI 与人、团队与管理、战略与执行五个板块，讲的是公司从 10 到 100 阶段的认知迭代。（成功者复盘难免带着事后归因，但关于管理边界和自我消耗的部分，仍值得对照自查。）

🤖 开口之前就把事做完：Today AI 押注长程记忆和主动 Agent

原链 · 公众号 · 约 10 分钟读完

最近 Personal Agent 在大肆炒作，也跑出几个阶段性的爆款产品。

在国内，Today AI 的齐俊元早在 2014 年就买下 today.ai 域名，想做 AI 个人助理，如今海外版已经上线，并且 PR 说融了两亿美金。

本文作者走访了 Today 办公室，聊了一个多小时。我因为也在搭建自己的 AI 贾维斯，很感兴趣，于是读了一下，想取取经，看看有什么可以 抄袭 借鉴的。

• 团队认为，记忆系统必须针对具体场景设计：收集哪些信息、怎样理解人的行为、什么值得记下来，都要放进对场景的理解里。只用通用提示词让模型「记重要的事」，效果通常很差。
• Today 的北极星指标是 DAU，用户主动发起 query 的次数优先级反而很低。 团队最关心 Agent 主动解决了哪些问题。
• Today 的 PM Suki 还分享了自己用 Today 替代外教的经历。Today 先做测试，再建 scheduled tasks 安排每天学什么，根据反馈调整课程计划，还把生活里的熟人编进课程当角色。
• 作者由此给了一条找需求的路：看人们原来在为什么花钱。1 对 1 外教和健身教练都是先了解水平、安排课程、跟进学习、根据反馈调整，恰好是 Agent 现在就能干的。

个人 Agent 面对的是开放世界，充满主观判断。比如「帮我给邻居发邮件让他别再吵了」，邮件发出去了，task 就算成功吗？未必，真实需求是「让他别吵」。

联合创始人高策给出的答案仍然落回 Memory 和 Proactive：用户长期以来是什么样的人、最近发生了什么、什么事值得主动去做，都需要产品持续组织和使用相关信息，不能只靠模型当下的 working memory。

BTW，这赛道纯应用层这能跑通吗？我觉得创业团队要活下来，避免跟巨头正面竞争，还是得走硬件路线，推出自己的 Context 收集产品。但，这又是另一个深水区和能量圈的故事了。

▪️CASE 案例

⚡ YC 让智能体每晚读员工对话，把技能越养越准

原链 · 公众号 · 约 23 分钟读完

YC 普通合伙人 Pete Koomen 在播客里讲了内部的 AI 原生组织实践：把 AI 当成一切工作的构建层，并记录所有产物，形成共享的组织大脑。

• 第一步是集中上下文。YC 运行在自研软件上，所有重要信息都在同一个 Postgres 数据库里。 智能体用只读 SQL 查询就能回答复杂业务问题，人们愿意提的问题随之变多、变复杂，形成杰文斯悖论。数据分散的组织，可以把数据反规范化到为智能体优化的 schema 里，做成类似 Karpathy 风格的知识 wiki。
• 第二步是组织自我改进。YC 的通用智能体每晚读取员工与智能体的对话，寻找改进点，还会读会议记录，把人和公司的信息写回内部数据库，形成「梦境循环」。「两句话描述技能」就是典型案例。合伙人 Tom 写了初始技能，小组 office hours 的会议记录又被智能体学进去，技能明显变好，Pete 认为它已经超过自己。
• 第三步是开放、信任和共享。YC 默认让全职员工看到智能体对话，并广播到 Slack 频道，既促进学习，也形成社会控制。
• Pete 认为，真正智能体化、效率提升千倍的组织，必须具备相对平等和默认信任这两个特征，也要愿意每年花一万到十万美元买 token。

今天花十万或一百万美元一年做的事，两年后会变成常见配置。创业公司因此有一次性的时间跃迁机会，可以跨越现有巨头。（这套经验出自 YC：全员高密度、老板就在隔壁。搬进两百人的公司，先得看看自己有没有那个信任基础。）

🍷 11 名员工撑起 14 城数百张酒桌：AI 盲盒酒局是不是好生意

原链 · 公众号 · 约 17 分钟读完

AI 社交产品 Table for Six（T46）已获得 BAI Capital 和某游戏公司累计数百万美元天使轮融资，累计付费用户超过 4 万人。

T46 由前麦肯锡同事 Jeff 和白菜创立，从喝酒卡牌和快闪酒馆起步，后来转向六人盲盒酒局。用户支付 88 元或 118 元，得到一杯饮品和一场由 AI 匹配的陌生人聚会。

AI 在后台接下了传统主理人的核心工作：从报名问卷提炼匹配准则，平衡年龄、性别、内外向和社交能量，为每桌生成专属卡牌，甚至用六个 Agent 模拟参与者，预演对话气氛。

运营端也由 5 个主 Agent 及其子 Agent 跑完整流程：排桌、选场地、生成打印文件、对接印厂、核对装盒、下闪送订单。11 名都在上海的员工，就这样撑起 14 座城市的数百张酒桌。

我身边有朋友实际参与了这个活动。结果 6 人报名，实到 4 人。看来这类产品要应对的不确定性和非标性，并不是来自线上的 AI，更多就像剧本杀一样，来自线下一个个始终只追寻新鲜刺激的年轻人呀。

💰 从 19.9 元教程到 30 万元企业课：教别人用 AI，我赚翻了

原链 · 公众号 · 约 17 分钟读完

当 AI 让越来越多技能变得廉价，教别人用 AI 反而成了一门生意。五位从业者的自述，把价格从 19.9 元一直拉到 30 万元。

• 北京梦镜惊鸣创始人王甜以 3000 元一门课教 AI 视频制作，学员不到二十人。她没打算把培训做成长久生意，因为「AI 变化越来越快」。
• AI 应用顾问张羽明用 AI 生成课程内容，已经排到 33 门大课、400 多节。个人课程月费 19800 元，企业培训单堂可达 30 万元，团队每月 API 费用也要 3000 到 5000 美元。
• 南京法律顾问林舟专教律师用 AI，线下小课一堂收入 3 万到 5 万元，线上课月入两三万元，已经超过他做律师时的收入。但他清楚：「这种信息差能维持多久，我并没有把握。」
• 徐州 AIGC 导演杨波拒掉 48 万元的包就业大单，自己定价 12800 元，两个月包吃包住包算力。他强调培训要有真实订单和利他思维。
• 北京科技公司行政周琳把接单经验整理成 19.9 元教程，三个月卖出 300 多份、收入 6000 多元。卖教程反而比接单更赚钱。

付费者买的其实是行业经验、客户资源、真实商单机会，以及缓解被 AI 取代的焦虑。

AI 一边消灭信息差，一边制造新信息差。这门生意的窗口期可能只有一两年，等 AI 真正变成日常工具，很多东西自然没人需要再花钱学。

🏢 卡兹克的 30 多人公司花了 5 天进行 AI 化改造中台

原链 · 公众号 · 约 17 分钟读完

一个 30 多人的小公司，人人都在用 AI，接下来还差什么？

数字生命卡兹克在国庆期间花 5 天做了一场公司改造，想让每个员工都能创造产品、改变流程。

他用 Claude Opus 5.5 等工具，从品牌 VI、UI 组件、PPT 模板一路做到 Skill 封装，搭起一个以 Agent 为原生操作、以飞书数据为基建的企业中台。

公司里其实已经冒出不少自发实践，比如财务给商务 Vibe Coding 了开票助手。但应用部署、权限管理和 Skill 分发，始终是痛点。

卡兹克租了一台服务器，把中台包装成 MCP。员工只要把一段 Prompt 发给自己的 Agent，就能自动安装 MCP、发布应用、分配子域名和权限。

中台复用了飞书的权限体系和数据同步，还支持千人千面的首页定制——每个员工的首页，都由 Agent 根据账号 ID 自动生成。

他把数据、Context 以及由此建立的协同关系，看作企业未来最核心的资产。Agent 甚至暴力推演了所有数据规则，清理过去人工录入留下的屎山。

他期待的场面很具体：新员工入职第一天发现流程蠢，同事自然地说「那你让 Agent 改一下呗」，第二天新应用就上线，全公司都用上。（自己公司的改造，效果难免往好里说，但「把中台包成 MCP 再分发」这个动作，别家公司可以直接照搬。）

过去是员工适应公司系统，接下来，公司系统可以开始适应每一个活生生的人。

随便看看：

• 《中国工厂生死分野：AI 点燃的无声暴裂》：1688 上超 20% 的采购需求已由 AI 智能体发起，今年预计超 40%。有 200 人团队跑出过去 1000 人的产值，也有传统打样厂订单缩水近一半。
• 《疯狂水世界进入广告业，仿佛龙卷风摧毁停车场。》：一条 3D 广告从 10 万到 20 万元、耗时一两周，降到一两天和几十元 token 成本。效率上来了，抄袭和互诉也跟着泛滥。
• 《AI「入侵」影视业》：第一财经的调研显示，AI 短剧成本不到真人剧的十分之一，单集模型成本 500 元。2026 年一季度 AI 微短剧 12.2 万部，占总量 95%，红果日活也破了 1 亿。
• 《中国 AI 的年轻掌权者们》：晚点 LatePost 拆解杨植麟、罗福莉、姚顺雨等人的上位路径：技术判断力正在取代商业战果，把三十岁上下的研究员推向权力中心。
• 《2026 年小天才崩投资人实操指南》：一篇反讽的一级市场定价指南：年龄要小、理想够大、商业化最好别太早；蓝驰上午交流、下午就发 TS。融资是资源配置，不是诺贝尔奖。
• 《导演陆川写了 3 个 AI 工具：我想弄清楚人到底哪儿不可替代》：陆川用 57 天、近一万行代码写出剧本医生「情书」，又做了「上镜」和「积木」。他的判断是数据比算力重要：没有 1000 张卡，就先用两张卡训一个小模型。
• 《职场版「奇迹暖暖」：年轻人开始做起 AI 模特搭配师》：AI 模特搭配师在一二线城市月薪多为 1 万到 2 万元，跨行者每天可完成约 40 套造型。工具换了，审美和整体搭配能力仍是门槛。
• 《45 岁失业后，他向 AI「问」出一份工作》：镜相工作室记录的样本：45 岁的孟建军用支付宝 AI 就业助手「晓叶」，两天完成求职到入职，月薪约 4000 元、包吃包住。后来转做骑手，第一天挣了 112 元。

适合个人上手的教程/评测/资源：

• 《463 条 AI 视频提示语开源》：作者卡尔重新跑通 463 条 AI 视频提示语，蒸馏成 14 个模版和 25 个 Skills，全部开源。项目含打斗、手持 UGC vlog 等配方，适合直接临摹。
• 《AI 给商品拍 MV 教程》：MVLAND 上传产品图、选模特和曲风，就能生成 30 秒商品 MV。作者实测炸鸡、塑料板凳和耳机等案例，可换语言、模特与场景测试不同市场。
• 《一句话生成原理科普视频》：数字生命卡兹克实测开源 Skill Anatomy：一句话生成带讲解和配音的原理科普视频。5 分钟视频约消耗 Claude Max 周额度 1%，Opus 5.5 生成约 1 个半小时。
• 《QBS 三步法：陌生领域快速成 skill》：卡尔开源 QBS 方法：Question、Book、Skill，让 GPT-6 找书、读章节、提炼规则，再用新任务测试。附时间管理示例和生成的 skill。