公司正在迫切地招聘故事讲述者，也就是Storyteller。那老范是不是又行了呢？

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《华尔街日报》在2025年12月12日发表了一篇文章，作者叫凯蒂·戴顿，文章的标题是《公司正迫切招聘故事讲述者》。他在“故事讲述者”这个单词用的就是“Storytellers”。大家注意，老范的频道英中文名叫做“Storyteller Fan”，叫“讲故事的老范”，实际上中文叫“老范讲故事”嘛。那老范是不是又要成为香饽饽了呢？先让老范臭美一会儿。

这个文章到底讲了什么呢？

他讲到说，Storyteller正在成为一个当下走红的企业岗位，或者岗位族。这个岗位负责干嘛？负责品牌内容传播、公关、雇主品牌、投资者沟通相关的一个统合。算是把所有这些岗位统合在一起，做了一个提升，叫做Storyteller，也就是故事讲述者。

那么这个职位跟传统的公关比起来，更强调的叫“叙事统一”。这“见人说人话，见鬼说鬼话”的事不行了，必须有一个统一的叙事。

文章的证据是什么？

《华尔街日报》应该不会拍脑袋直接来，人家引用了LinkedIn上的招聘信息。现在叫做Storyteller的职位，在2025年直接翻倍了：

• 营销类的有五万条，就是在营销类里头叫Storyteller的有五万条；
• 媒体与传播类里头有两万多条也叫Storyteller。

各个公司在高管的财报电话会上、投资者日的场景里，提到Storyteller或者是Storytelling的次数也是在逐年递增。2025年提到了469次，2024年提到了359次，而2015年只提到了147次。所以在这几年里头，Storyteller在高管会上或投资者会上被提到的次数越来越多了。

故事讲述者是干什么的？谁在招聘？

那故事讲述者到底是干什么的呢？和老范现在干的活是不是一样？这个咱们要看一看。

当然了，总有一些公司换汤不换药。把原来的Marketing、原来的这种公共关系（PR），给他们换个名字，今天你们就叫Storyteller了，这个比较时髦，改个名字。还有一些是直接按照字面意思理解去干了，要求人产出博客、播客，或者是视频，做这种案例研究啊、品牌内容。其实跟老范现在干的活差不太多，他们的目标是吸引客户、投资者或者是潜在的招聘对象。

那么谁在招聘这种新奇特的岗位？

• 谷歌云：专门有一个职位叫“客户故事经理”。
• Vanta：这个公司是做企业安全和合规自动化相关SaaS系统的，他也专门在招聘讲故事经理，叫Storyteller Manager。
• Notion：也有职位，涉及内部沟通、外部沟通、社媒以及团队内部的一些内容的整理，也算是讲故事的编制。

这样的一些企业都在招这个故事讲述者。

Storyteller与传统职位有什么不同？

那我们就要思考一个问题了，都是对外进行内容输出的这样的一个职位，这次到底有什么不同呢？我们要知道Marketing（市场）、品牌、PR（公关），还有Sales Engineer（售前工程师），还有Evangelist（布道师），这个跟现在的Storyteller到底有什么不一样呢？咱们掰开了讲一下。

1. 市场 (Marketing)

他们主要负责增长和投放，他要负责投广告的，他们要负责需求生成、转化漏斗、渠道投放和产品营销。目标是转化为可量化的获客或者是收入。所以这个Marketing大家记住了，他们是要背KPI的，要背销售额的。

2. 公共关系 (PR)

公共关系其实最主要的是做危机公关和声誉管理。他们干的活删帖多一点，就是他们最主要的不是内容输出，而是删帖。这些人通常是不会去背销售指标的。

3. 售前工程师 (Sales Engineer)

老范很早就干过这样的一个职位。这些人是负责交易中的技术确定性。人家说我现在要交易了，买你一个技术方案，这东西行不行？这个Sales Engineer进去说：“您放心肯定行。”他们会保证系统是可行的、可集成的、可达标的，用技术方案消除购买风险。通常是跟销售一起来去背销售指标的，这些人也是要背KPI的。

4. 布道者 (Evangelist)

这个老范也干过。这些人是在社区中建立信任，并且转化为技术方案的一个职责。Evangelist主要负责开发者与开发者生态，用内容、讲演、示例推动开发者用起来。有些也要背销售指标，当然了，只要是背销售指标的Evangelist，其实都有点挂羊头卖狗肉，就是直接把Evangelist当成Sales Engineer在用了，这个并不是真正的Evangelist。Evangelist正常的应该是不背销售指标的。

5. 故事讲述者 (Storyteller)

最新的这种叫Storyteller，讲故事的人，他们干嘛？他们负责叙事。公司为什么存在？为谁解决什么问题？为什么可信？如何被复述？我现在讲的这些故事怎么去被重复？

这个是故事讲述者真正要去做的事情——把叙事产品化。这些人真正输出的就是内容。其他人还是说我们要去转换销售，我们要去控制声誉，我们要去给人做方案。而这个故事讲述者，他产生的东西就是故事，没有什么其他东西。这些故事要求是可复用的、可传播的，而且可以达到跨渠道的一致性。

以前的这些Marketing真的是对不同的人说不同的话，但是故事讲述者最后要求你对外、对内、对招聘对象、对销售对象、对投资者，你都要讲同一套故事。你可以是一个故事的不同角度，但是这个故事最终要是一致的，这是故事讲述者真正要做的事情。

受众群体的差异

这几类人，他们的受众也不一样：

• Marketing（市场）：受众是潜在的客户，分层或者是渠道受众。
• PR（公共关系）：主要面对的是媒体、意见领袖、监管和公众，有时候会面对政府。
• Sales Engineer：一般面对的是具体客户或者是技术决策者和实施方。
• Evangelist：面对的是开发者、合作伙伴或者是技术社区。
• Storyteller：面向的是广义公众，包括客户、潜在客户、投资人、候选人（只要应聘的人）以及内部员工。

Storyteller的独特定位与职责

Storyteller的独特定位就是产出故事：问题、冲突、解决、代价、证据、结果，这是一个标准的故事模板。

1. 将客户故事模板化

很多的故事都是按标准模板套出来的。像我们比如说服务很多客户，这个客户成功了，那个客户失败了，有什么样的故事？我们要把它搜集起来，按照模板套好，然后形成：

• 行业版本的故事：比如银行业的。
• 角色版本的故事：工程师、产品经理用了怎么样。
• 场景版本的故事：销售、实施、技术后台用了怎么样。

2. 提供证据库

故事讲述者要保证内容是可信的，那就要告诉用户说你到哪去查这个证据，包括哪有数据，哪有第三方背书。案例的素材是什么样的？图表是什么样的？引用哪些具体的比如论文或者引用一些其他的媒体报道？这就是证据库，要整个保存下来。

3. 跨部门运作

故事讲述者是必须要跨部门的。不是说这个故事讲述者在市场部门下头，或者在公关部门下头。它是一个独立的跨部门运作的一个职位，它要保证跨部门的一致性。

所谓故事讲述者会横跨PR、品牌、市场、HR、IR（投资者关系），要横跨他们形成一个统一的故事。对外的卖点、对内的文化、对投资人的增长逻辑，这个故事要完全统一自洽。如果内外不一致就会消耗信任。各个部门讲同一个故事，但是按照各自的场景强调不同的部分。

讲故事的目的就是为了建立信任，这个是最重要的。所以故事讲述者更像是编辑部的总编或者制片人。

为什么现在会出现这个新职位？因为AI

老范是不是讲什么都因为AI呢？这个真的是因为AI。

大家知道印象派绘画是怎么产生的吗？因为摄影技术产生了，画的再像你能有照片像吗？所以没办法，咱们就做印象派。虽然不像，但是可以将更丰富的情感融入到绘画作品中进行表达。

那么现在也是如此，AI普及了以后有了什么样的一个变化？

1. 内容从稀缺变得过剩

以前Marketing或PR搜肠刮肚子想金句，寻找最恰当的词。但是现在有AI和AIGC，它会自动生成内容，而且成本极低。在这样的情况下，多套素材、多点发布、多点投放就没效果了。因为AI生成的素材比你好、比你多。

2. 传统SEO链条失效

传统SEO是：信息种草 -> 点击到站 -> 转化。现在这条路没有了。因为搜索引擎都改成AI了，现在是AI模式、AI总结。没有点击跳转这一步了，点击率正在向着清零的方向快速跌落。

3. 传统媒体及借来的公信力正在崩塌

在AI结果里头，你这些内容并不会有更高的加成。特别是有很多人喜欢引用名人名言，现在到AI里头这个东西就没用了，因为AI会把这个名人名言直接给你滤掉，说服力就下降很多。

4. 传统模式崩塌

• 买流量投入产出比很难打正了。
• 蹭公信力也都会被AI过滤掉。
• 吃搜索红利、AI模式、AI总结、直接跨过网站，点击率降为零。

现在的用户不好骗了。故事讲述者解决的就是这样的问题——统一叙事。在AI分发、AI转述的过程中要去争夺信任，这句话是最重要的。他们不再考核点击率了，被信任、被引用、被推荐，才是故事讲述者所追求的最终价值。

GEO vs SEO

那你说这不就是GEO吗？原来是SEO（搜索引擎优化），现在是GEO（生成引擎优化）。

大家要注意，GEO跟SEO是有很大差别的：

• SEO的考核：点击率和转化率。
• GEO的结果：只有交易，没有任何其他东西。因为你做了GEO的内容，并不会为你的网站导流，他只是会帮你把东西卖掉。

老范是不是又成了香饽饽？

咱们开始就问了，说这个Storyteller故事讲述者大家都去招了，是不是有人招老范？首先要讲说，现在企业招聘的Storyteller其实是有三种职位：

1. 换汤不换药的Marketing或者是PR：这个跟老范没什么关系，从来没干过这种活。
2. 字面意思，讲故事：这个老范是绝配。搜集素材、总结输出、写稿、录播客，这就是老范天天干的活。
3. 叙事架构师 (Storyteller Manager)：老范部分匹配，但是还需要学习和提高。

做叙事架构师要求建立叙事体系，要进行叙事的治理：

• 建立Message House (信息屋)：一句话的价值主张 + 三至五个支柱 + 每个支柱三条证据点。
• 建立术语表：统一术语。
• 禁用表述：哪些话不许说（例如谷歌禁用Collection）。
• 证据引用规则：哪些可以引用，哪些不可以。
• 稳定的更新机制：这个老范很强，日更。
• 统一口径证据库及客户故事库。

而且现在的这些Storyteller Manager，他们都要求适配GEO，这就是为AI去服务的。

如何有意识地成为一个讲故事的人？

老范可能未必适合公司里边的故事叙事体系，但是老范肯定是讲故事的人。成为一个讲故事的人，自己乐在其中这才是最重要的。

流程大概是：充满好奇心的观察 -> 思考并探究细节与原理 -> 形成完整的故事架构 -> 存储故事素材 -> 寻找合适的时机将正确的故事讲给正确的人 -> 获得反馈 -> 继续寻找新故事。

总结

企业招聘中一个新的职位火了，叫Storyteller（故事讲述者）。故事讲述者是AI时代对于企业故事统一传播、提升信任的必然路径。

老范匹配故事讲述者的部分要求，但是呢，老范有一个硬伤：骗不过自己的瞎话。老范不能保证自己讲的话都是真的、对的，但是老范必须要保证自己讲的故事都是老范自己相信的故事。

不管是不是有企业招聘，在AI时代成为一个故事讲述者都是一个不错的选择。即使讲的不是具体的企业产品，老范讲的故事依然在AI时代是有价值的。

这就是今天讲的故事，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

Palantir成功的秘密，OpenAI都在大量招聘的岗位，FDE会不会是咱们这些毕业的软件工程师未来的出路呢？

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AI带来了很多矛盾，好像什么都能干，但是好像什么也都没有干得太好。业务都达到瓶颈了，只能通过降本增效、不断的裁员获得收益。没法开源，就只能节流。任何公司都不敢说我不拥抱AI，但是呢，真的依靠AI解决问题的效果，又不是那么很好。所以AI这一次真正带来的只有焦虑和内卷，一点希望都没有。这就是AI时代带来的最大矛盾。

现在呢，终于有了一线曙光，Palantir算是一线曙光吧。他们呢，自己有一种职位叫FDE。FDE是什么呢？叫Forward Deployed Engineers，叫前端部署工程师。他为什么有这样的一个奇怪的职位呢？而且这种职位的人数很多。他成功的一个核心原因，就是使用这种FDE职位。

大家想想Palantir是干嘛的？他主要服务的CIA、国防部、美军，他全服务这种人，就会遇到一个巨大的问题是什么？就是他们的需求千奇百怪，千人千面。你上去问说你到底需要什么需求呢，人家又跟你说不清楚，或者说完了以后呢，你也很难能够理解清楚，会有这样的问题。而且呢，他的很多的流程非常小众，就没有哪个说我把这事弄明白了以后，我开发一套系统，放之四海皆准，这个事其实挺难的。

当一个系统需求很难确定的时候，你就没有办法往前走。这种需求一方面是说不清楚，还有一方面，很多做企业AI化的项目呢，都会遇到一个问题是什么？就是甲方对于AI抱有不切实际的幻想，我觉得他这玩意儿下海能捞鱼、上天能揽月，就这样的一个状态。这个还是需要一个沟通过程的。

以前的软件交付其实主要走两条路。第一条路呢，就是工程定制。你跟我说你要什么，我派咨询团队进去出报告，出完报告了以后，咱们在后边一步一步的去实施。然后呢，咱们去验收，验收了以后发现还有什么bug，我们再去咨询，再去给你迭代更新。当然咱们现在讲迭代更新呢，基本上是以年，而且还不是一年，可能两三年迭代一次。两三年迭代一次，以这样的一个频度去把这个软件维护起来的。这是一种方式。

另外一种方式就是做标准化产品。就是我把这产品做标准了，你这个流程跟我这不一样，或者说你整个的决策机制跟我这不一样，照我这改。他是这样的一种方式。前面那个定制工程的那个呢，是肯定人家原来有流程，有决策机制，你必须得照人家那个做。做标准化软件呢，就是要求人家照你这改。你像Palantir这帮用户，那国防部或者CIA的特工，你说我把你拎回来给你做个培训，说现在决策流程是这样的，你必须这么填单子才能报销，这不是开玩笑吗？所以你必须要照人家那个流程做，但是你照人家那流程做呢，成本又非常非常高。定制工程一方面是很慢，另外一个问题是什么？就是很贵。

这个就导致没有办法，只能是上新的方法。那你说我能不能把这标准化产品，我把所有的可能性都覆盖了行不行？现在有一些SaaS系统呢，确实在干这种事情，那就功能大而全呗，非常非常臃肿，所有东西都在里头。那你做了这样的系统以后呢，就会遇到一个问题叫“辣子鸡问题”。什么是辣子鸡？大家有没有吃重庆辣子鸡这种体会？就是一大堆辣椒，你要在里边挑鸡。当有一个这样的系统交到你面前的时候，你就要在大量的、你都搞不清是干嘛的功能里头，去挑那么几个你可能用得到的功能。有可能用错了，还有可能就是你想要的这功能找不着。即使说我进行培训，或者是进行一个很复杂的配置，这种东西呢，没有专业技术人员的伴随，其实你也是搞不定的。这个有时候也是靠咨询师去搞定的，这个也很贵。

那Palantir呢就换了一条思路说，咱们算了，上FDE吧，咱们到现场给你改不就完事了吗？他叫现场或者前端交付工程师嘛，就是派人到现场去说，你哪不不满意我给你改改，或者说你需要一个什么新功能，我现场给你写一个。就是现场给人用的一个半成品的系统，人家用上了。他通过这样的方式去做，他们叫驻场工程师。

当然他们那个驻的现场呢，稍微有点危险，因为有的时候是战场，你需要让工程师到战场里去。他们呢，举了一个案例，比如说阿富汗美军，他到阿富汗去驻场去了。人家说我们的需求是出门怕地雷，看看怎么给你做一个地雷预测呀，或者说怎么去设计巡逻路线呀，还是怎么样。人说不要这么复杂，你能不能给我做一小功能，让我在这个地图上能画一圈，说这可能有地雷。然后下一个人呢，拿着地图，我能看到这个圈，说这个地方有可能有地雷，我绕着走不就完事了吗？他“我就需要这么个功能”。

以前的话，你要想搞定这件事，先上咨询师，写完报告，然后回去开各种需求讨论会，再去做系统系统更新，然后重新培训，是这样的一个过程。现在好了，他有现场的驻场工程师了，你要这功能吧，我噼里啪啦给你写一个。其实这种东西写起来并不复杂，你调这个Google Map的API就可以直接搞定，这个事相对来说还是比较简单的。

开始做完了以后，不是一个特别完善的产品，就是个半成品，人家就拿去用去了。用完了以后，发现被炸死的人少了。这个你想值多少钱？少死多少人呢？碰到地雷的几率一下就下降了，那人家就很喜欢。不算完，他再把这个功能呢，弄回到这个服务器上去，或者弄回到他们的系统架构里边去。下一个人再想要类似的功能呢，就直接可以选配这个项目了。他是这样来去工作的。

美军说我们以后在各个地方去部署你这个Palantir的系统的时候，我们都需要这个圈地雷的功能，或者我们都需要一些，比如说标注毒贩路线的功能，或者其他的在地图上画圈的功能，我们都需要。那它就把它变成了一个标准化的功能。再到现场的工程师能干嘛呢？就是圈地雷我画个红圈，圈毒贩我画个蓝圈，圈偷越边境偷渡者我画个黄圈。他可能就把这玩意稍微改一改就完了，或者我加个小图标。这些部分呢，你就没必要在服务器上，或者在整个的系统里改，这个现场工程师给人改了就可以了。

他现在通过这样的方式把这种问题解决了。最终呢，照着这条路Palantir的走下去了。很多的FDE去到不同的客户现场，现场咨询需求，现场实现。以前都是要去开需求讨论会，会有一个需求评审委员会，评审的人呢，都是离现场非常非常远的人。一评审说这不重要，我们先不做了，我们先做那个吧。这个对于现场这帮人就很郁闷。这就不用费劲了，人现场给你实现了。现场实现嘛，一定是很简陋的，先用起来解决问题，马上被地雷炸到的几率就下降了。这些小需求，他压根没有进到系统里去。但是呢，在地图上画圈这功能，大家都有了，它以后变成这样的一个东西：就是共性的上升到平台，个性的就各自实现就完事了。

Palantir是成功的，大家看看那个股价就可以了。而且大家注意一点，他们用户需求很廉价、很快速的把它解决掉以后，得到了一个什么东西？就是用户粘性不断上升。你说我把这种需求解决了，换一个供应商行不行？别开玩笑了，这样的东西你咋换？换完了以后你需要重新弄吗？这个是肯定没法换的，就属于绑死了，它的迁移成本非常非常的高。而且呢，它通过把这些功能不断的找到共性，把总的服务成本不断的下降。原来到阿富汗去，我要去做这个功能还稍微费点劲，后边呢，把它写到后台的系统里去了，比如说现在又要到哪个地方去扫毒了，要到哪个地方去执行一个别的任务，那再开发出来就简单多了呀。你的服务成本一下就下降了，合同的价值呢会不断的上升。他一开始可能会亏钱，因为你毕竟是要派人上战场嘛，你给钱少了，大家不去的呀。因为你可以解决更多的问题，而且都是高价值目标的问题，你的合同价值上升，利润上升，它最后形成了一个良性循环。

FDE呢，根据描述，好像只是换了个名字的外包和咨询。大家有没有这种感觉？你说了半天这不就是外包吗？你跑到人现场去，然后七拉咔嚓给人做了，给人交上不就完事了吗？或者说咱到现场去询问人有什么需求，这不是咨询干的活吗？那FDE到底是外包还是咨询，还是真的有一什么新东西呢？

首先给一结论：FDE呢，跟外包、跟咨询都是有差别的，但是呢，跟他们也有一定的相关性。咱们来讲一下他到底差在哪。

我上大学的时候呢，就有一种梦想，老师也在给我们讲，后边上班的时候，各个公司都在给我们讲，讲什么呢？叫“软件咨询工程师”。就是我们到现场去，用户说需要什么，我七拉咔嚓到现场给人做了，然后直接交付就完事了。我九几年上大学，那时候就在讲这个事情，但是呢，这个梦想一直没有实现。那为什么没法实现这么美好的愿景呢？原因是软件开发周期太长。你要去开发一个软件，可能正常一两年或者两三年，你才能把它写出来。那在这个过程中呢，沟通效率极低。程序员说的话，人家那个甲方听不懂；甲方说的话呢，程序员又理解不了。这个是一个非常痛苦的过程，为什么咨询服务那么贵？就是这个原因。而且呢，试错成本极高。你要一什么功能我没听明白，我七差咔嚓开始给你做了一两年，做完了交上来以后说，这不是我要的东西，跟我想的不一样，你就需要去为这个错误要买单。而且那么多软件工程师，软件工程师工资很高的，坐在空调房里写了两年，交出来的东西说不对，那你说这成本有多高？这个是以前没有办法走软件咨询工程师的一个核心原因。

原来解决的方法呢，就是要么开发一套通用产品努力销售，做SaaS就是这样的一个过程，靠销量把这个研发成本给它摊掉。另外一种方式就是定制开发了，高收费定制服务。你一旦需求分析错误了，你后边的所有研发、测试、部署成本就全都浪费掉了。为什么咨询师工资那么高？咨询师要比后边的软件工程师的工资还要高，因为他还得懂业务。它实际上相当于一个翻译，它能够把工程师的语言跟甲方的需求之间能够对齐。而且呢，有一整套的规范机制能够保证说我们确实说明白了。为什么搞这么复杂？因为一旦搞错了，你得分责任，谁错了，谁为这个错误来买单，这个事要搞清楚。当然还有一条路就是内卷了，用更低的成本、更多的人去把这事搞定，这个不建议不推广。

那么咨询跟FDE有什么区别呢？咨询是前期介入，出方案，按次付费就完事了。咨询的次数越多，你就给我越多的钱。而且咨询呢，通常是不保证结果的，我并没有说我咨询完了以后我就一定保证你这个是对的。你像华与华那就是咨询公司，能够保证所有买了他们这个方案的人一定能成吗？有些人当然看不上，他们说你这不叫咨询公司，你叫点子公司。国际上那些大咨询公司才是咨询公司。但是其实很多倒霉的公司，也都买了这种大咨询公司的服务，最后也都没玩转。所以咨询公司也好，点子公司也好，是不对结果负责任的。他们只出报告，我报告完了，把所有的该输出的东西都输出给你了，完事了，你该付钱付钱。后边你自己实施怎么样，跟我没关系。而且咨询公司核心要干的什么？就是要改变甲方的组织架构和决策流程，要让他跟SaaS系统配套。当然了，你为了干这件事还要干嘛？要神化你的SaaS系统，“这个东西是多少多少管理大师研究出来的，一定行，比你们这套土办法强多了”，这是咨询公司喜欢做的事情。华与华其实经常干这种活，就是不比价、不投标、不给钱我就不给你干。为什么一定要搞成这样？就是你得信我，你不信我这事咱没法整。而且报告交付了，你就去给钱，后边你自己执行怎么样，跟我没关系了。

外包呢是另外一条路。外包呢，是内部呢自上而下决策，我们决定要做一什么事，然后找人来实现。这个东西呢，是不可重用的。以后需要改什么东西，我就在内部决策，收集需求，然后再找人来干。日本人这种外派，其实基本上就是这种外包模式。

那么FDE跟咨询和外包的差异在哪呢？首先讲FDE呢，是一个合作模式，双人合作模式。Palantir里头呢，有两个职位，一个呢叫做Echo，他是行业里的人。比如说他要为间谍服务，他就得找几个间谍进来，他们能够听懂间谍说什么，也能够听明白说间谍上面这些管理机构他们讲的话到底什么意思。他们通常是从这样的机构出来的，而且还要求什么呢？稍微的有一些颠覆思维。你不能说你原来是间谍，你到这来说我们原来那就是金科玉律，一点都不许改，这种人不要。一定是从原来行业出来，还愿意去尝试新东西，愿意有颠覆的这些人出来做Echo。另外一种人呢，叫Delta，实际上就是软件工程师，是极客。这俩人配一对就出去了。比如说跑到人家那个战场上去，一个人就问他说：“兄弟们最近怎么样？有什么最大的痛点告诉我们，我们来给你去解决去。”把这事聊明白了以后呢，跟这个工程师拍着肩膀说：“我搞明白了，他们就要这这这这东西，你就给我做吧。”这个工程师呢，在后台很完善的、或者功能很强大的系统的支持下，在前台呢，给人做一个简单的实现。这个事就搞定了。他们就是这样的一对一对的出去干活去了。

他们跟咨询的最大差别就是，咨询就是咱们先签咨询合同，你要不愿意干，咱就别签合同，我就不来。签了合同你就要付钱，只要我交了报告出来，你就得付钱。FDE的话，前期有可能会亏钱。而且呢，FDE不是交报告的，FDE是直接出产品的，直接就交付产品出来，然后人家这个功能就可以用了。而且不断的迭代，你觉得哪不对我给你改改，再哪不对我再给你改改，他是这样来干活的，结合了外包的部分属性。这个是FDE跟咨询师的最主要区别。

那FDE跟外包的差别在哪呢？第一个是必须跟CEO和最高决策者沟通，要拿到核心需求下手。外包经常去做一些零零碎碎的东西，这个东西对核心的系统没有什么大的影响。这个其实是外包比较痛苦的地方，因为你一旦给人干了这种活呢，也挺费劲，吭哧吭哧干半天，但干完了以后呢，你的价值没有上升，你没有绑定他的核心利益。你要想绑定核心利益，必须要得到最上面人的支持。其实这块呢，有点像咨询师。咨询师的所有咨询合同，只面向CEO和老大去卖。因为他那个第一合同很贵，第二个的话，因为他需要去改人家的组织架构和决策流程，不跟老大去搞明白的话，你这项目就没法推进。所以在这一点上呢，有点像咨询师。但是外包无所谓，外包就是我找到任何一个神头鬼脸的一个小头头，他给我点小单子，我都能够把这单子做了。

FDE跟外包还有什么区别呢？外包呢，每一次都是人家有什么需求，我就从头给你做。下一次再来一个需求，我再给你从头做。而FDE的话，就是我跟人沟通了半天把项目做了，做完了以后发现这个东西可能有共性，对整个的后台系统的升级是有意义的。所以它后台系统也在不断的升级。其实外包也这么干，只是他不跟人说而已。为什么呢？这就跟现炒和预制菜的差别一样。你到一个外包公司谈合作去了，谈完了以后说：“呀，你这个我需要重新给你做，你那个我需要给你现做”，这样你才能收着钱。你不能说上来了说我们这有一个系统，我在哪干过，我给你改改就行了。这你哪去谈价钱？你谈不出价钱来。但是呢，不上预制菜，你肯定是没有利润的。所以他们一定会开发大量的现成模块，然后到现场去给你拼装去。这个也是中国的这些系统集成公司的一个习惯做法。

那你说为什么以前大家都想去做软件咨询工程师做不出来，而现在就可以有FDE了？到底发生什么样变化了呢？是彼得·蒂尔和Palantir这帮人实在是天纵奇才呢，还是有一些什么样的其他的变化出来了呢？

以前没有，是因为软件开发成本和周期实在是解决不了。现在后台是个大模型。原来你肯定是要写死的一套系统，而现在这种大模型，本身的功能很丰富很完善，啥都能干。虽然可能很多事呢，你直接让他干，他干的没有那么好，但是通过一些AI Agent呀，或者通过一些结构化提示词，你是可以让他干好的。甚至你让他做一次，发现做的有问题以后，你可以让他再做一次。现在的这种后台跟前端之间是个松耦合，以前是个紧耦合。什么叫紧耦合？原来比如说统计了姓名、年龄、族裔，但是呢，突然发现了一个问题，以前的性别只有俩：男、女。后来说叫男、女、不确定，变仨了。再后来呢，变成4个、5个、6个，不断上升。这个在原来的状态下就没法整了，你必须要重新升级版本，你要重新提需求，过需求评审会，上版本测试，然后部署，再重新培训。以前要走这么一个流程。现在后头是个大模型，他没有这个问题。你告诉他说这个性别我需要多存几个项目，或者说我现在需要多记一些字段，他什么时候开始在心理上认可自己是女的，原来没有记过，现在就直接可以干了。直接写一个备注，说某年某月，觉得自己应该心理是变成女了还是变成男了。这个对于大模型来说，都不是什么大问题。你只需要把这个数据拎出来以后，然后拿这个数据去作为上下文工程，它就直接给你输出出来了。现在有这样的一个特别棒的能力了，这是后端强大了嘛。

另外一头是前端。前端呢，有AI Coding了。大家可以快速地在AI的帮助下就可以把代码写出来了。现在前端写代码的速度比原来快好多。在AI Coding的帮助下，再加上后端是个大模型，所以以前没法干的事情，现在就能干了。而且AI Coding呢，其实最适合干这个活了。一上来说我要用AI Coding编程，写个微信、写个抖音、写个淘宝，您想太多了，这玩意不是干这个使的。这个东西最适合干的就叫“最后一公里”，我把最后你需要这点东西稀里哗啦给你抹上，它最适合干这个。所以呢，FDE这个东西以前不能有，现在有了。

那FDE这模式可以推广吗？说的这么好，大家要想清楚，Palantir的这个用户是什么样的？他是美国国防部跟CIA这帮人。一方面他们确实很难伺候，如果没有这么难伺候的甲方的话，他也不会想着上FDE这样的一个前期亏损、还吃力不讨好的一个模式。最后把前面该挨的打都挨过了，终于成为大家仰望的一个高峰了，它是这样的一个过程。但是呢，国防部跟CIA有一些别的特性：有钱。你想我帮着美国大兵少被地雷炸死几个，那你说你得给多少钱出来才算合算？他们是真的有钱，而且也舍得给，这个是他们所具备的一个独特的优点吧。另外一点是什么？就是他们的履约能力、契约执行能力和政策的一贯性都还是不错的。这个话用人话怎么讲呢？就是他们签了协议，后边真的给钱，不会说我签了协议后边就不给了。还有呢，就是很贵的协议，我们也愿意签。什么叫政策一贯性呢？就是前面人签的协议，哪怕你政府换了党派执政了，他们后边还接着执行。不像有些地方，换了一个最上面的领导，你前面的合同不认了。不会有这样的问题。所以呢，如果你的甲方具备这些特性：有钱、履约能力强、政策一贯性强，那么FDE模式是非常非常适合的，并不一定是所有项目都适合。当然了，我们中国呢更卷，程序员更多、更便宜，可能我们适用的范围会比美国要更大一些。

FDE呢还会带来另外一个好处是什么？就是创业。这些懂行的人，他们呢，其实一方面会跟客户沟通，能够理解客户需求；另外一方面呢，他们也会维持客户关系。当他维持了一堆这样的客户关系以后，再加上手头有一个能够干活的小兄弟，那这俩人干脆搭班子创业不就完了吗？所以如果现在有企业愿意招募FDE的话，这些毕了业的35岁以上的，既懂行业又懂编码的这些人，你们就搭伙去干活呗。给人解决一段问题以后，站稳了脚跟就可以创业了呀。像Palantir也在干这个活，他就不断的孵化这些人创业。因为一旦创业了以后，他就可以把这一部分成本就直接扔到外边去了，“你们以后就成为我的一个代理商、承包商，我就相当于把这事外包给你了”，这不也挺好的一个事情吗？所以呢，这是一个新的创业方向。

总结一下吧。Palantir成功背后的FDE模式，为AI时代的软件交付提供了新的模板。现在OpenAI等一些AI大厂，都在成立自己的FDE交付小组，到不同的企业里边去给人做交付去。不要老惦记做这种大而全的东西。前两天也有一个我的付费会员说，你看我做了这样的一个系统行不行。我一看我说，你这个玩意是不是不太接地气？你是不是稍微做一些能够解决具体需求的、小需求的这种东西，然后再逐渐的拓展出去？他说你说的好像也有道理。这当然这种话放之四海皆准，属于正确的废话。但是呢，你看看人家这个FDE的方式，其实这就是现在的新的方向。毕业的Echo和Delta，他们也可以重新上岗了。

好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

新手奶爸 Sam Altman，给出了孩子在AI时代不被淘汰的三个能力标准，这里边竟然没有编程。

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首先，这是什么时候的事情？9月26号，OpenAI 的创始人 Sam Altman 在德国参加一个活动，叫WEILT AI Summit，就这样的一个活动，接受 WEILT 的主编采访，讲了十几分钟，其中就讲到了未来的孩子应该学一些什么。

首先，Sam Altman 确实是一个新手奶爸。他去年和他丈夫结婚，他是个同性恋，在一个不公开的仪式上结婚，然后呢对外宣布说已经结婚了。今年的2月，他们通过代孕的方式生下了一个儿子。有一些传闻说，这个小孩是经过了基因编辑，或者是通过了一些其他的方式去产生的，但目前并没有一个实际的确认。因为代孕在美国是合法的，如果进行一些更复杂的生殖科技的应用，目前为止，美国的FDA好像还没有批准过类似的流程。

但是，这个小孩到底是使用的谁的基因？这个不确定。通常这种同性恋代孕的子女有两种方式：第一种，他们可能两口子商量一下，使用谁的精子，去找一位提供卵子的人，匿名或者是实名进行体外受精了以后，再去找代孕的母亲，把这个小孩生下来。另外一种方式，两个人都去提供精子，多做几个胚胎之后进行筛选，找到其中最健康最好的这个，找代孕母亲把他生下来。在这个过程中，Sam Altman 跟他丈夫到底是用的谁的遗传基因并没有对外公布，使用的是谁的卵子，或者说是如何去代孕的，这个过程也没有对外公布，只是对外公布了说他们是通过代孕的方式得到了一个儿子。所以，甭管怎么来的吧，他也是一个新手奶爸。

Sam Altman 到底希望孩子们学一些什么呢？

首先第一个是学习的能力。这个非常非常重要。以前我们上大学的时候经常说的什么？大学教的不是知识，而是学习知识的能力。我记得我上大学的时候，大一的第一节课，我的老师就在给我讲这件事情。我们是学计算机的，老师说了说：“现在教给你们的所有这些知识，都已经是过时的了。你一定要在大学期间，学会如何学习新知识的能力，这样才可以应对未来的工作。” 特别是像我们这种学计算机的，日新月异，只要敢停下来，马上落后，这个是没有任何办法的事情。

所以在未来，这也是非常重要的，因为未来的工作岗位、任务都会快速的迭代更新，所以他需要不断地去学习新的技能。像我们现在，其实跟以前的学习已经不太一样了。原来我们需要经过什么1万小时，或者是这种反复练习，对某一些技能进行很深入的研究，才可以去进行相应的工作。而现在有了AI的帮助了以后，比如说像Vibe Coding这样的事情，你可以经过很简短的学习就可以上手去干活了。那么，这可能才是真正未来的一个学习方法，不需要1万小时，你只需要跟AI一起配合，说我现在要学一个什么东西，怎么怎么配合来做一个什么事情，很快就可以上手。这是第一个啊，快速学习的能力。

第二个，沟通、理解和构建产品服务的能力。这个话怎么讲？AI到目前为止，还没有办法去对人的需求进行非常深刻的理解，或者非常细微的理解，这事是没有办法的。经常咱们说一个眼神过去了，你要去理解背后的意思，或者说是很多的潜规则，或者说是表面之下的这些信息，是不会经过语言直接讲出来的。那么，AI是没有办法去理解这一部分的内容的。这一块是人很难被替代的能力，所以这一块一定要很努力地去学习。我们需要去跟人沟通，需要去跟世界沟通，需要去在沟通的过程中，深刻地、细致地去了解别人的需求，这是不可替代的。而且我们了解了这些需求之后，还要去以这些需求为基础，去构建产品和服务，这才是真正应用AI、创造价值的一个过程。说这是未来孩子要去学的，这是沟通、理解和构建产品服务的能力。虽然没有提到编程，但是构建产品服务还是需要编程的，Vibe Coding也算是编程，所以在这一块儿，并没有说我们就不要去学编程了。

第三个，稍微有些悲哀，就是韧性。什么是韧性？因为变化无处不在，而且会越来越快，我们必须不断地学习并适应这种变化，包括我们的孩子都是这样的，稍微有些辛苦。记得我当时去高考报志愿的时候，我父亲问我说：“你喜欢什么？”我说我喜欢计算机，他就很替我难过。为什么？我父亲是学机械的，我母亲也是学机械的，他们那个学科真的是上百年没有什么特别大的变化，学完了以后就可以吃一辈子。而学计算机呢，就像刚才我讲的，毕业的时候就已经落后了，而且我们新学的东西，可能再过个两三年又会落后。所以必须是干到老学到老，不停地学习，其实我到现在为止也在每天的学习。

所以，这个可能是未来孩子们走向社会以后所需要面临的一个常态：每一个人都需要进行长期不断的学习。再有谁说“我想学一个什么手艺，这辈子就躺在这手艺上吃饭了”，或者说“我把这个手艺越磨越精细，就在这个手艺上可以吃一辈子”，可能就很难很难了啊。不是说这种机会就没有了，但是能够获得这种机会的人的比例会下降。

那变化到底能有多快呢？咱们讲了半天，说世界会快速的发生变化，到底怎么个快法？Sam Altman 在访谈里他讲到，即使没有AI，75年也可以轮换一半的职业了。他讲了这样的一个话，有了AI，这个速度会急剧加快。但是75年其实基本上是三代人，我们一代人上班大概也就是上20多年到30年左右，所以75年应该是两代半人，那么在这个过程中你换一半的职业也不算是特别夸张吧。

那么，Sam Altman 提出这个数据有出处吗？他肯定不是拍脑袋来的啊。这个数据呢，是来自于MIT的一项长期研究，他这个研究里发现，当下的职业中，大约六成是1940年以后出现的新工种和新岗位。新职业占比和旧职业消失其实是两个概念。什么意思？就是很多旧的职业实际上并没有消失，而只是说现在总的职业数变多了，这个冒出了一堆新的职业。你比如现在外卖骑手、送餐员，还有像我这样的Youtuber，实际上都是新职业，以前是没有的。但是，这个并不代表说以前的旧职业就没了，只是随着技术的发展，产生了非常非常多的新职业。

人类新职业产生的速度其实是极度不均衡的。有的时候，可能几百年都产生不了多少新职业；有的时候，可能几十年就会产生出一半的新职业来。好像是1830年到1850年，一半的新职业就出来了，实际上就是第一次工业革命，大量的新职业就产生了。在1850年往后，速度又降下来了。1940年往后，二战，基本上是二战开始到现在这一段时间，人类其实是在经历一次科技大爆炸，大量的新的职业、新的行业、新的技术被应用到社会中来，这个是一个特殊的时期。AI肯定会带来更快速的迭代，这个还是没有什么问题的。

在不太遥远的未来，30%到40%的任务会被AI完成。这里还是要强调，这个新出来的这些任务被AI完成了，并不一定就代表着原来由人完成的这部分的任务或者说岗位就彻底消失了。他们可能占的比例会下降，或者是招募的员工的数量会下降，但是并不是彻底就没有了。而且在这个里头，我们用了一个词叫“任务”，Sam Altman 也专门强调了不要讲“岗位”，要讲“任务”。

什么意思啊？原来这是一个岗位，这个岗位会完成很多任务；那边也有一个岗位会完成很多任务。把所有这些任务拼凑在一起，才是我们整个经济社会运行的一个模式。而在不久的将来，30%到40%的任务会被AI完成，岗位肯定会进行新的调整，但是他并没有告诉大家这个岗位具体是怎么调整的。还有一点，不要去讲“替代”，不是说AI替代了哪个岗位，而是有一部分的任务由AI来完成了，原来这些岗位，呃，可能会进行调整，但是具体怎么调整，我们还是要等待社会的演进。

那么，传统的教育体系肯定是无法适应这种变化速度的，即使是编程教育，距离这种要求也是差的很远的。像我以前上大学，上四年学写程序，那么这个过程到现在来说就已经完全落伍了。现在真的是学习一周、上手干活就不是一个什么梦想了。我记得我上大学的时候，有一种书叫《7天学会一种什么语言》或者《21天学会编程语言》，未来可能这个速度还要再提快一些。所以，快速学习能力、敏感细微的理解沟通能力、应对变化的能力与韧性才是最重要的。

这一个访谈里头，Sam Altman 还讲了点什么呢？不光是讲育儿，还要讲其他东西。

第一个，他讲了一个时间线。他讲到2030年前会出现超越人类的AI，也就是ASI吧，超级人工智能。2030年，我们记住这个日子。还有一点，2026年AI领域仍将有大幅跃迁。很多人认为AI领域的技术进步会稳固下来，因为前面2023年往后这几年，每一年都基本上算是日新月异的一个变化。甚至有些人觉得到2025年了，这些大模型好像虽然在更新，但是能力并没有那么大的提升，现在又去开始搞AI agent了。那么，是不是大模型的能力就已经到这了？Sam Altman 说不是这样的，到2026年依然会大跃进，还会有很多新的东西出来。

然后啊，是30%到40%的经济体任务会被AI完成，刚才咱们讲过了。教育下一代，刚才咱们也重点讲过了。

安全以及AI与人的关系呢，这个 Sam Altman 讲了，说不会把人当蚂蚁的。这话什么意思？就是超级人工智能，就已经是超越人类智力水平的这种人工智能了，他们看待人类的方式与人类看待蚂蚁的方式是不一样的。我们老觉得蚂蚁在这，我们要观察一下、饲养一下，或者说是研究一下，这个是人类看待蚂蚁的方式；或者干脆我们就不介意走过去是不是踩中了，或者是什么样的，我们根本就不介意这个事情。他说超级人工智能不会像我们看待蚂蚁那样看待我们的。

那么，超级人工智能会对齐人类的价值观。为什么我们可以这样去看待蚂蚁？因为我们的价值观跟蚂蚁是不一样的。对于蚂蚁来说，种群的利益、族群的利益是第一位的，或者说是女皇或者什么这样的利益是第一位的，其他的事都没有那么重要。而对于人类来说，是完全不需要为蚂蚁的价值观去改变自己的任何决策，所以我们可以这样去看待蚂蚁。而超级人工智能本来就是用人类价值观去训练的，所以他们会去做人类觉得正确的事情，会去避免那些人类觉得错误或者说会对人类造成伤害的事情。

AI有没有意识并没有那么重要，所以他也不建议大家每天去喊着要扼杀AI意识这件事。他说，很多伤害其实不是AI有意识造成的，而是来自于意外或者没对齐。你比如说，咱们原来经常讲一个电车的问题：一个电车轨道上有一个掰道岔的开关，一边要躺着一个人，另外一边躺着五个人，我们到底应该怎么办？这个对于计算机来说，可能一分钟都不用，或者一秒钟都不用，它就已经掰了开关了，直接奔着一个人就开过去了，它会选择一个利益损失最小的方式来去处理问题。但是，这个是跟人处理的方式是不一样的。那么当这样的对齐没有做好的时候，人类就有可能会受伤。

其实我们现在已经看到了很多AI伤害人类的事实案例，并不是由 Sam Altman 和 OpenAI 造成的，而是什么造成的？比如美团的外卖员管理系统，实际上后边也是个AI系统；滴滴的出租车司机管理系统，后边也是个AI系统。他们已经把这些人逼得上蹿下跳了，已经对人类造成巨大伤害了。这个跟AI是不是有意识本身是没有那么大关系的。

再往后，OpenAI 依然是非盈利为核心。当然很多人就关心它：“你到底咋上市？怎么分割？怎么挣钱？你会不会因为挣钱的事情就罔顾人类利益了？”因为 OpenAI 的很多的目标是要去让人类一起进步的。所以说不是这样的，我们依然是非盈利为核心的。

下一个非常有意思：硬件和新形态计算。这个我们知道，OpenAI 收购了苹果前设计师的公司。现在虽然我们还不知道他要做什么，但是他们已经开始跟“果链”下单了。“果链”，是中国原来给苹果做iPhone的产业链，已经开始下单要做东西了。大家还在猜它到底要做什么，但是现在基本上确定，它是一系列的产品，或者说是一个设备家族，叫a family of device，大概是这样的一套东西。

那么这个东西到底是，或者这一套东西到底是如何去改变人与计算机之间的交互的？他讲到他要从“点按多应用模式”发展到“自然语言交互、跨时间的复杂任务处理模式”。你像我们手机打开了以后，里头是一大堆的APP，我们要点开这个APP，点开那个APP，然后在APP之间进行数据的复制与传输，还非常麻烦，原来是这样来工作的。但是大家想一想，这些真正的顶级富豪，他们的助理和秘书们是怎么干活的？他们会有一堆的助理吗？当然肯定不是一个了，但是肯定会有一个秘书主管或者是一个总管来处理他们的所有任务。他们会把所有的任务交给这些主管，这些人再去分配谁干什么，或者是如何去干，先干什么后干什么，他是这样的一个过程。

所以 Sam Altman 以及 OpenAI 认为，未来人类跟计算机之间的沟通应该打破APP之间的这种桎梏，没有这么多APP了。我们就跟着一个主管、一个助手去谈，说你今儿接着替我干这个，明儿让我干那个，最近有点什么事告诉我，或者是有一些什么事是我比较关心的，发生了什么样的情况下要叫我。这些主管会根据我们沟通的过程，跟人之间去进行跨时间的协作。而沟通的过程，甭管是我们向这个设备发出指令的过程，还是设备反馈的过程，并不是通过一个设备来完成的，而是通过一系列设备来完成的。所以这一系列设备可能是比如家里面的音箱、这个手表，或者是一些小型的比如像AI PIN那样的东西，也有可能有手机、有耳机，或者一些其他的这种设备，是由一连串这样的设备来构成的一个设备家族。这个我觉得还是值得去期待一下的。但如果真的走向这一步，OpenAI 就一家独大了，它就完完全全可以替代安卓跟iOS，可以替代谷歌跟苹果了。这个我们还是要拭目以待一下。

再往后讲到了政治与治理。Sam Altman 还是出来承诺，AI不会取代领导人的，各国领导人会越来越多地使用AI辅助复杂决策，最后签字必须是人。Sam Altman 还是要讲一下的，我觉得比较聪明。像原来扎克伯格就讲说我要去发币，这个币要代替所有央行，我们要把所有的外汇管制都打破，就直接被摁在地上摩擦了，直接锤了。Sam Altman 说：“以后你们领导人有权利还是你们的，这个AI只是辅助一下。”还是要表这个忠心的。

最后讲了一下德国跟欧洲。但这块只能说对于德国的核能政策，点到为止地提了一下。德国好多的这种能源政策也是比较矛盾的，他又想要能源，又害怕污染环境，非常纠结。而在未来一段时间，AI算力中心肯定是会极大地拉升耗电量的。那在这样纠结的情况下，德国的整个在AI这一块可能会拖后腿。所以他稍微提了一下，但是毕竟跑到德国去参加访谈，你也不能到那把人臭骂一顿。毕竟谁也不是川大爷，川大爷你可以到联大上把整个联大的人骂一个小时，Sam Altman 这么油滑的人不会干这个事的，所以点到为止地讲了一下就完事了。

总结一下，其实 Sam Altman 讲的这个东西呢，不光是给家长和孩子的建议，我们也要照这个标准行动起来：快速学习的能力；理解和沟通构建能力（编程还是需要学的，只是学习的方法和目的发生了变化）；最后就是比较悲催的适应变化的能力。

这就是 Sam Altman 为未来孩子提出的三个能力标准，没有这三个能力的，在AI时代就有可能掉队了。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

AI时代如何获得流量与关注？跟原来的互联网和移动互联网时代，到底有什么相同与不同吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，AI时代我们想去获得流量，到底是如何去获得的。

我们现在先不去讲如何做出一个好产品吧。如果你没有办法获得流量，或者说获得免费的流量的话，那你可能还需要花钱去买流量，或者说跟你固有的业务去捆绑、去绑定你的用户获得流量的话，那么你的AI产品本身就没有那么成功。

在AI时代想要去获得流量，想要去获得关注的话，你还是要在某一个细节上做出一个突破，或者做出一个有感知的革新出来。什么叫有感知的？我这个评分跑了多少，我比别人多出什么东西来，这个其实是没有感知的。只有是用户能够使用了，然后真的感觉好了，他才叫有感知。

有感知会带来什么样的结果？就是用户会去口耳相传，会形成一个社交媒体传播的风暴。在互联网时代、移动互联网时代，一旦有哪一个产品在某一个细节上——大家注意，不是在全整体的这个层面上，而是在某一个细节上——能够形成一个感知点了，它就会被传播，就会获得流量，或者我们以前叫做自有流量。这不是花钱买的，也不是从你其他的产品上倒回来的，而是自有流量，叫“自来水”，我们原来的俗话叫。

那么AI时代跟以前的互联网时代有什么不一样的地方吗？不一样的地方，就是热点的时间变短了。原来我们这儿有一个突出的点，某一个点做的特别好的时候，你会有一个很长期的热点，这个点会一直帮你带来流量。而在AI时代呢，这个点消耗的很快，很快就大家不在意了。为什么？原因很简单，这块太热了，所有人都在这一个赛道里挤。你冲上去，“夸”做了一个特别棒的点，后面的人就会拼命的冲上来去模仿，甚至去超越你。你这一个点能够起作用的时间就会缩短。

很多人说：“不对，人家都在讲说我们参数有多大，我可以推理了，我可以做AI agent了，我可以自动化了，我可以去做这个图片了，我可以去做视频了，怎么到你这就变成了这么low的一个东西呢？”

咱们稍微的捋一捋，AI时代的这些产品是如何吸引到关注的。

最早的一个靠AI吸引关注的，其实不是一个产品，而是一个功能。2015年4月5号，微软上线了一个网站，叫how-old.net，特别有意思。它那个网站其实非常非常简陋，能干嘛呢？就是你上传一张照片，它来判断你多大岁数。很多的男男女女就要上去试一试，说我是不是比实际的稍微年轻一点，然后形成了快速的传播。但是呢，因为它后面并没有产品，只是一个单一的功能点，这个热潮大概是流传了两到三周就不行了，这个实在是有一点点可惜。

到2021年的6月，GitHub Copilot这个产品就开始上线了。但是一开始呢，还是一个小范围的使用，基本上大概用了一年的时间吧，到2022年6月才是全方位的推广。那是自然语言生成编程代码的一个产品，也是我们能够接触到的最早期的AIGC的产品和服务了。他呢，这一波大概是4-6周的周期，而且很长一段时间形成了非常非常高的粘性，开发者都会去订阅，这个真的是花钱去订阅的，极其考验一个功能点它的粘性怎么样，因为要真金白银的花钱。

到2022年的7月份，Midjourney就开始公测了。到2022年7月，Midjourney就开放出来了，它可以通过文本生成图像，非常美轮美奂的图像。当然那个时候这个图像比较粗糙，后面到V4.5、V5、V6这样的版本呢，它这个图像才变得逐渐的精细起来。但是即使是早期的Midjourney，它所生成的图像，它的感染力、艺术感，或者里面所包含的情绪价值，也是非常非常饱满的。而且呢，他通过DISCORD群进行裂变，大量的人在里边去分享自己做的这些作品。因为Midjourney的这个裂变方式，就是大家四处去分享自己画的画，去分享提示词说你也可以试一试，这个是非常非常有流量的一个话题。Midjourney的第一波大概是流行了6-12周。因为Midjourney的早期的6-12周，它还可以免费用，后面的话它的服务器顶不住了，说所有人都不免费了，你们必须得花钱我才让你用，这个潮流基本上被遏制住了。

到2022年8月22号，Stable Diffusion这个产品就上线了。它在Midjourney上线之后再上线，你说它怎么能够抢到热潮呢？它开源。虽然我可能画的没有Midjourney那么好，但是我是开源的，每个人都可以下载下来在自己电脑上跑。它也有8-12周的快速的流量增长期。

再往后，重量级产品就来了。2022年的11月30日，ChatGPT 3.5这个东西就出来了。对话及应用，零门槛可用，这样的一个划时代的产品。那个时候我们就开始喊：“AI的iPhone时代就来了。”两个月达到1亿的月活，史无前例的增长。它呢，也是有8-12周的快速增长期。

然后2023年的3月14号，GPT-4发布，更强的推理和安全的通用模型，企业和开发者就开始快速的去使用了。但是呢，这一个升级就没有3.5那么划时代，那么横空出世，所以它这个周期要短一点，只有4-8周的一个快速增长期。

2024年的3月4号，还有一个产品是什么呢？Claude 3。Claude其实早期的版本并没有什么响动，到Claude 3大家发现，这个东西相当棒，非常强的基准，它基本上不胡说八道，而且很长的上下文，与GPT-4终于可以分庭抗礼了。但是呢，它只有3-6周的快速增长期。为什么呢？因为它跟GPT-4比起来没有那么大的变化。

在2024年5月13号，GPT-4o就来了，实时多模态。你可以跟它打电话，可以跟它聊天了，像真人对话一样，又吸引了一波流量，是4-6周快速的流量上升。

2025年1月20日，Deepseek R1，低成本推理模型，而且是第一次实现了这个COT，也就是推理链的全公开。而且呢，它还开源，大家都可以自己去部署一下，引动全球的热潮，6-10周的时间里头，快速的牵引了大量的流量迁移。

然后到2025年5月8日，Gemini 2.5的Flash Image，也就是咱们说的Nano Banana，原生图生图加编辑，加角色一致性的这些东西出来，也产生了4-8周的流量迁移。

其实在去年，还有一次的大规模的流量迁移是什么？就是他们发布GPT-4o的图像版。因为GPT原来是通过一个叫达利的模型去画图的，后来呢说不了，我们直接在GPT-4o里边画图。所以当时大家都去做什么呢？吉卜力风格的各种图片，也是大概有一个四周左右的流量迁移。每一次当有一个点戳破了用户感知之后，流量就开始快速迁移。

然后到2025年9月5日，字节跳动的即梦4.0发布，直接4K直出，出的图的分辨率很高，而且呢可以极高的一致性，基本上是对标Nano Banana去的。在中文圈也带来了3-6周的快速的流量迁移。

这个里头呢，其实我们会发现，这个过程跟Netflix的流量非常像。Netflix每一次发这种大神剧的时候，比如说像以前的《纸牌屋》、后来的《Strange Things》（怪奇物语），只要他发这种东西，它的股价就上涨。为啥呀？咱们都说知道，Netflix的盈利方式是靠大家交订阅费。每一次出大神剧的时候，订阅的比例就会快速上升。有些人可能说我平时不订，一旦出这种大神剧，我就赶快去订去。也不是说这个剧播完了以后我就不订了，因为Netflix都是一次性要把这一季的剧全都放出来的，还有很多人会留下来，还有好多的剧原来还没看，我接着看，可能看几个月。所以只要Netflix想去拉动它的订阅，想去拉动它的股价，就要上这种大神剧。

AI其实也是走的这么一条路。像我们以前做产品呢也是如此，就是你每一次有那么一个点突然打动用户了，那么它就会来快速的冲进来使用。不要说我要把所有东西都做好，样样都强，这个其实是非常非常难的。咱们现在就说Anthropic的Claude，它就是编程强，那么大家就记住了，我要编程的话，我一定要用它。你一定要在某一个点上往前走。

以前做互联网和移动互联网产品的时候，经常在讲的一个事情是什么？就是木桶理论。木桶理论就是这个桶里到底装多少水，取决于最短的那块板，我们要把所有的板做的都一样长。这是一种理论。还有一种理论呢，就是锥子理论。就是我们把一大堆东西装在一个袋子里，如果你有一个锥子，这个锥子那尖呢，就可以从那个袋子里头扎出来，别人就能看见你，你才有机会去被别人感知到，然后呢才可以口耳相传，才可以获得流量。

在互联网、移动互联网里头，我们都是使用锥子理论的。这个产品，其他的点做的差一点没关系，但是我有一个点特别好就够了。当时我们去投资的在印尼放贷款的一个项目叫“唐牛”，他就讲说：“我们这个产品其实做的挺烂的，点十次崩八次。”后来我说：“你这么烂的产品怎么弄？你一定要把这东西改好。”后来说：“你不懂了吧，说这个东西是什么呢？这是贷款的软件，我们真的钱给他钱。这样的一个情况下，哪怕点十次崩八次，剩下两次他能接着往前走的话，他还会耐心的点下去，因为真的可以拿到钱。”所以有的时候呢，跟大家想象的真的是不太一样。

我们在做猎豹浏览器的时候，大家要知道，做浏览器这个东西你是很难做出花来的。大家需要的是你有一个框，那框里最好啥也别填，而我们还需要靠那个框里头做导航站来挣钱。在这个过程中，到底怎么能够脱颖而出？大家做浏览器底层都是Chrome，跟360、跟搜狗、跟腾讯、跟一大堆的这样的浏览器去竞争，怎么能够脱颖而出？当时猎豹想的一个方法是什么呢？就是在里边去做了这个一键到达“草榴社区”，可能有人知道这东西是什么，咱们就不详细讲了。就做了这么一个奇葩的功能，大家就很喜欢，我们有自己的特色，别人都不敢干我敢干，一键到达草榴。然后还专门做了广告，当时那个广告特别有意思，叫“深藏功与名”，咔，一伸手。那意思就是说，一个男性在大城市里边独自打拼，也没有女朋友也没有家人，怎么去解决空虚寂寞冷呢？啪，一伸手，是这么个意思。也有效果。你说我在其他地方你再提升，你能有Chrome自己做的好吗？不可能的呀，人家是原生的，大家都在这个基础上改来改去的。所以你还是要有自己独特的一个点，要能够做得好。

我还记得，当时有一个手机浏览器的一个项目，他说我们很简单，我们就做一个点。在这个安卓手机上和苹果手机上呢，都是不支持Flash的。最早的好多小游戏是用Flash来写的嘛。为什么不支持呢？因为Flash本身的框架做的很烂，所以它经常造成内存泄露，造成手机过热和特别耗电，有这样的问题。所以呢，甭管是苹果也好，还是安卓也好，都把这个接口封掉了。当然还有一个原因是什么？就是Flash小游戏是不给苹果和Google Play去贡献收入的。他说我们就做了这样的一个功能，我们自己写了一个Flash的虚拟机，可以把原来网页游戏里头这些Flash小游戏弄到手机里头去玩，就能干这么件事儿。这个效果还不错，速度很高，也还比较省电，大家就去使用了。其实是一个过时的功能，属于是被两大平台厂商所唾弃的功能，但我做的很好，那大家就会去使用它。

所以在这一点上呢，大家可以看出，AI时代不要讲什么模型及应用，或者是谁家算力高，你真的要去获得用户，让用户口耳相传，获得这个流量，还是要做出一个花来。跟原来的最大区别，就是因为现在各大厂都盯着了，做出花来以后保质期太短。其他的没有特别大的区别。

那你说我跟随行不行？你说别人做的很好，我在后边跟着，这事行不行？首先我们要讲，跟着是有效果的。现在其实很多的大模型出来以后是什么呢？叫做“某些领域领先”，就是一大堆的跑分，我这个分跑的高一点，那个分跑的低一点，甚至说我可能各项跑分都跑的高，但是呢用户使用的时候感知不好。其实国内的大模型经常干这种事，把跑分刷的都特别好，但是你用的时候觉得非常非常不爽。

那你说这个事有效吗？有效。那它的效果是什么呢？刚才老范不是讲说，一定要做第一个出来，去给用户有感知的、创新的这样的产品吗？第二名、第三名为什么有效呢？第二名、第三名的效果在于，你可以阻碍别人掠夺你的流量。什么意思？你比如说ChatGPT做得非常好，那谷歌怎么办呢？我就要拼命推Gemini，我一定要把这个版本拔上去。你拔上去以后，未必能够抢夺到ChatGPT的流量，但是你可以保证谷歌自己的流量不要继续被ChatGPT抢走。而包括微软做Copilot，它虽然后边是GPT-4、GPT-5这些OpenAI的最新模型，但只要我有，那我能够满足自己原来固有流量，比如说Office流量，或者是Gmail的流量，我只要能够满足固有流量的基本需求，这些用户就不会那么容易被抢走，或者他们流失的速度就会下降。这个是他们最主要的一个用途。

那你说在这个过程中，还有什么东西起作用呢？还有一个东西起作用的是“墙”。由于地缘政治的原因造成的互联网割裂，这个东西也是有效果的。你比如说像Deepseek，在全球范围内它的热潮大概也就是6周到12周左右，在这段时间里头快速的吸引流量。但是在国内不一样，国内大部分人是没有能力到国外去使用ChatGPT、去使用什么Anthropic的这些东西，所以他们就只能使用Deepseek。所以这个东西在国内的热潮就非常非常的长。就很像同时上线的另外一个东西，就是《哪吒2》。《哪吒2》大概是六七月份吧，才从电影院下线。Deepseek到目前为止，依然是在国内快速的在抢夺各种流量。百度、阿里、字节、腾讯，谁家说我不上Deepseek的这个模型？不行，这个东西你一定要上。最后变成了这样的一个状态。所以“墙”这个东西，是对于流量的分配有巨大的导向作用的。

即梦4.0也是如此。因为它跟Nano Banana基本上是一样的，甚至有些方面比Nano Banana还强。哪方面强？就是写汉字写得很好。Nano Banana是不会写汉字的，能够写英文，写不了汉字。但是这个即梦可以写汉字，而且各种字体都可以写。在这一块上，发现流量进来了以后，字节跳动做了一个什么样的骚操作呢？免费。原来是每天送88个点，大家够你画80幅左右的画的。现在一看说火了，流量进来了，他要尽可能的去延长大家冲进来的这个周期，那怎么办呢？就免费了。现在所有人去使用即梦4.0的这个模型都不要钱，当然你做视频是要钱的，但是你做图片都是免费的，甚至现在允许你去做4K图片，非常非常清晰的图片。Nano Banana能干的活它都能干，还能写汉字。那你说Nano Banana都已经成功过了，但是中国有几个人能使Nano Banana的？那玩意毕竟是谷歌的产品。但是全中国的人都可以去使用即梦。薅这个“墙”里边的羊毛也是可以的。

那你说有没有开了发布会信心满满，开完发布会翻车的？也有。就是当你的创新没有那么大的时候，你要去开个发布会。这里头有几个反面典型。第一个，2023年3月16号，百度文心一言的第一次发布，就直接翻车了。我还记得当时李彦宏站在台上，系了一条特别神奇的皮带，现在唯一给我留下印象的就是那条皮带。在上面手舞足蹈的讲了半天。当你一旦进行这种重大发布的时候，就要一定小心，因为如果大家来了得到很好的印象，那这事没有任何问题。如果大家来了以后印象很不好的话，你需要用非常非常长的时间才能把这个坏印象再磨掉。到目前为止，百度都没有把这个坏印象彻底摆脱掉。程序员圈里，百度的模型一直是第二梯队到第三梯队的一个位置。

还有什么失败的案例呢？2024年的2月22号，谷歌的Gemini发布了绘图功能，但是呢当时翻了一个什么车？就是太政治正确了。你要求他画一战时候的士兵，他给你画各种肤色，有男有女。后来人说一战的时候有这么多肤色的人，男男女女上前线打仗吗？出了几次这样的事情以后，直接把产品下线了。Gemini又是一蹶不振了很久。我记得Gemini第一次发布的时候也出过一个事情，当时谷歌的老大皮查伊上来说，我们去使用Gemini做了很多的儿童教育，他说我给儿子写信，但是里头有好多错误，什么哈雷彗星是什么样的，大概是这样的一些基本常识性的东西，他就拿出来做宣传了，导致谷歌的股价暴跌。Gemini一直真的是到后边的2.5 Pro以后，才逐渐的被大家所接受，能够稳住它原来的基本盘，让它的用户不再流失，不再向ChatGPT去迁移。到这个Nano Banana，真的是打了一个翻身仗。

然后OpenAI，你说一直都踩在点上了吗？它也翻过车。2022年的2月，跟人讲说我要去做世界模型Sora，结果这事呢他喊了一年，到12月份终于把这个产品拿出来了。这个属于典型的什么呢？预热时间太长了。而且在这一年的时间里，全世界的人都在去做视觉，都在去做视频模型，一个一个的在视频模型上都稍有建树，而且很多的产品呢，在视频模型这一块还都做的不错了。等到12月份千呼万唤始出来，Sora的产品出来了以后，发现也没有什么了不起的嘛。很多的OpenAI粉一下就转黑粉了。这个就属于典型的预期管理失败，不断的拔高预期，不断的拔高预期，最后一拿出来，“就这个？”

所以前面那个Nano Banana就吸收这个教训，他就没有先预告说我们要做这么个东西。人家偷偷的上线，先去用假名字叫Nano Banana让大家去测试，测试了非常好了以后，才把这个认回来，说：“你看这是我们家儿子，这个做的不错吧？”他是这样的一种玩法。

从前面我们讲的成功案例以及失败案例，大家看到的是什么？不要尝试去做所有方面都很强的这种大而全的东西，也不要惦记说我就去做超级应用、超级APP，而是呢要做个锥子，要在某一个点上把它扎透，然后再围绕这一个点慢慢的往外做，你有可能做出超级APP来。但你一开始如果说我就要做一个大而全的东西，这个翻车的概率就非常非常大。还有一个经验教训是什么呢？就是一开始把预期拉的非常非常高，拿出产品来发现不是那么回事。

最后总结一下吧。在AI时代想要去获得自来水，就是自有流量的话，还是要做锥子，不要去尝试做大而全。大家可以去根据AI时代这些成功的和失败的产品，去看一看是不是这样的。所以呢，虽然时代变了，但是获取底层流量、获取用户关注的基础逻辑，并没有发生大的改变。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

和文科生聊了一个小时的编程，我真的感受到了学文科是一件很重要的事情。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。前几天去字节跳动参加他们的TRAE发布会，和两个文科生——准确地说应该是一个文科生、一个设计师——聊了一个小时如何用AI做编程。我作为一个老程序员来说呢，很多时候还是偏保守的。我觉得现在AI编程还有很多事情没有做的那么好，但是产品经理是个文科生，另外一个是设计师，他们都异常兴奋，觉得哎呀这个实在是好厉害，一下就可以解决我们的很多问题。

今天呢，跟大家稍微的回顾一下下，然后再说一下我的感受。首先我感受到了深深的怨念。什么是深深的怨念？这个产品经理就说了，说你们这些程序员是不是很讨厌产品经理，每次看着我都很不耐烦，老觉得我什么也不会，只会给你们找事情。然后我每次提什么要求，你们这些程序员都不愿意给我做，总是找各种各样的理由。设计师也是满满的怨念，说我明明都设计好了，你为什么做出来就跟我设计的不一样呢？你们这些程序员还不停的来找我，说我能不能做出来跟你这个稍微差一点点，你为什么底下要画根线，我这根线能不能不做上去，你为什么要把这个按钮设计成这个颜色这个形状，下面还要有一个圈，我能不能不做这个东西，因为每次做这个东西都很费劲。

原来我们在猎豹移动的时候干过一个什么事情。当时的猎豹浏览器也是很多栏嘛，当时的设计师要求当你点击了某一个栏位，光标要从原来正在活跃的这个栏位上飘过来。但是这个东西很难做，大家知道我们写程序的时候是面对Chrome的底层去写程序，那个玩意不是从头就是我们做的。所以当设计师提出要求来的时候，程序员就会去问他说，你一定要这个光标飘过来吗？我直接把这个变亮，把那个变灭不就完事了吗？不要有这个中间飘的过程行不行？设计师说不行，我设计要有这种一致性，我整个的设计风格是什么样的。他们就会有这样的矛盾。

其实我跟产品经理和设计师打交道的机会并不多。为什么呢？因为我那个时代，程序员就负责所有的事情。我写程序的时候都是九几年，到2000年前后我在写程序，我写了10年的程序。然后，程序员开始跟产品经理、跟设计师打交道，是在后面大量的web应用、大量的这种移动应用上来以后，才会有后边的这个故事。像我们以前就是自己做就完了。我们那个时候做的产品都很难用，你必须要经过认真的培训，才可以把它用起来，而且都奇丑无比。因为我们那个时候，就是自己写就可以了嘛。我记得当时我去考大学的时候，学计算机不可以色盲。后来我说为什么学计算机不能色盲，说色盲的人设计出来的界面会大红大紫，红绿色盲嘛，你看不到这个颜色吗。后来，我上班了以后，就碰到了一位色盲程序员，本科不是学计算机的，他学了其他专业的本科，然后出来以后转行做程序员了。他设计出来那个界面就大红大绿的。但是后来的话，程序员、设计师跟这些产品经理，就成了三个冤家，必须要凑在一起才能干活了。他们讲完了那个话以后，我说哎呀我感受到了你们的怨念，你们都想把我干掉，然后他们也在那乐。这个沟通、适配、迭代，这是我们当时写程序的时候，团队里边解决怨念的方法。实在不行就出去喝一顿大酒，这个事情解决了，继续往前走。但是有的时候呢还很麻烦，为什么？因为有的时候这个程序员是男的，这个设计师和产品经理是女的，那个女生她不愿意出去跟你喝一顿大酒。当然也有一些程序员呢，就跟产品经理或者设计师，喜结连理了，吵着吵着就变成欢喜冤家了吧。产品经理呢给我们还讲了一个故事，产品经理他自己开了一个AI编程的课程，他原来一点编程都不会，然后写了一本书叫《AI编程蓝皮书》，开着课程开始去教课去了。然后一位60多岁的创始人，跑来学编程了，他就问人家说，您都这么大岁数了，您来学编程，而且您原来创业这个项目，也不像是公司里没有程序员的样子呀。这个老的创始人就跟他说了，我们原来公司里也有程序员，有十来个程序员的。

但是呢，我老信不过他们。每次向他们提点要求呢，他们就是：“哎呀，这个干不了，那个干不了，这个只能做成这样了，那个只能做成这样了，这个必须要一个月才能做完，那个还得再干俩月。”我老信不过他们，干脆我自己学一下，他们以后就不能再糊弄我了。

这就像什么呢？叫“非我族类，其心必异”。就像我们面对那些医生、律师、会计师那样，也是这么想的：“总有刁民想害朕，你们是不是都想坑我？”所以这位60多岁的老创始人，就跑去学编程去了。反正一个敢教，一个就真敢学。两人都不会编程，一个是产品经理，一个是从来没有学过编程的创始人，也是个团队的创始人嘛。两个人就开始学起来了。

我觉得等这位老创始人学成回去以后，估计会上演很多的狗血剧情。回头我再去问问他，这个老创始人学完了以后，他有没有做回访。但是我能够想象的出来，这种事情一定会鸡飞狗跳的。

那么，程序员到底在想什么？咱们来解答一下那位老创始人的疑问。你们来去跟程序员沟通，说：“把这个给我做一下，做不了；给我那个做一下，能不能打个折扣，稍微调整一下，找一个我熟悉的方式来做；你这个地方帮我改个小错误，就这么简单的一个错误给我改一下，这得改俩月，这可费劲了。”到底是发生了什么？

程序员思考的问题里头，完成功能只是很小很小的一部分。那你说你们做程序员的，你不给把功能完成了，你们都在想什么呢？第一个很简单的问题，技术选型。你要让我完成这个功能，我到底是用什么东西来去完成呢？你让我去炒个菜，那你说我是出去买个预制菜回来炒一下呢，还是说从现在开始耕地种粮食呢？程序员经常会想这样的问题。

而且有的时候为了做出最符合自己要求的这个功能来，他们真的会耕地种粮食，就是会从很根本的地方开始去做，而不是说用人家已经做的差不多了一半的东西，用现成的东西直接拼。这个用现成东西拼就是预制菜嘛。所以程序员经常会很纠结，到底选哪个呢？其实通常是选他自己熟的那个。然后程序员会想下一个问题是什么？代码复用。

我写完了这段代码了。我下次是不是还能再把它用上？或者我以前写的哪个代码好像跟这差不多，我怎么能把它用上？我为了让这个代码下次还可以用，我就要给这段代码里头写很多你当前这个功能所不需要的代码进去。为什么呢？因为我首先要写个注释吧，我要告诉他，我这个东西前面干什么了，后边干什么了，这个下回还能怎么用。然后还要写很复杂的这个架构吧，因为你想一段代码，比如说有1,000行，那我不能说我把这1,000行都用上，我要把它分好架构。而这个是50行，那个是30行，1,500行里头分成50行一段，30行一段。有人说你这不对，一开始说1,000行，怎么变1,500行了？因为凑这些架构又多出500行来。你说我只管把所有事都干完了，可能1,000行干完了，然后你说我为了有所有的这些架构，架构还很清晰，那我又多出500行来。那我下一次说，我用到这个里头的200行，我下次再用到另外那20行，他是这样来去规划的，叫代码复用。

然后还要思考什么？怎么进行效率提升？并行处理呗，哪两个事情之间不影响，让他们并行起来，这也是需要去思考的。还有一个很麻烦的是什么呢？环境适配。这个是什么东西？我这个程序能在PC上跑，能在网页上跑，能在安卓手机上跑，能在苹果手机上跑，或者我还有一部分是要到亚马逊云上去跑，或者到阿里云上去跑。那每一个系统后边都有一大堆的规范文档在那儿，那我要想适配他们，这个也很麻烦。还要避免各种各样的极端情况，什么极端情况？同时有30个人用这个事没问题，可以跑，同时有1,000个人用，程序崩了，这个也是需要在写程序的时候思考的问题。

而且写程序的人有的时候叫什么呢？叫江湖越老胆子越小。为什么？就各种坑都踩过了嘛，等下次再走的时候说，你怎么用这样奇怪的一个姿势在这儿走路？你不知道那里有坑，他是这样的一个发展过程。所以这就是导致为什么说这些文科生，这些设计师，这些产品经理，这些创始人。

觉得程序员那么不可理喻的一个原因，而且程序员想的刚才所有这些东西，其实都是可能在写程序的过程中很小的一部分。那你说剩下的时间你们都干嘛去了？这个程序员的工资不低，你们都天天在这摸鱼吗？不是，当然摸鱼肯定也要摸了。这个程序员真正用很多的时间去思考的东西，叫团队协作。这什么意思？我写完代码下一个人要改，下一个人可能还是我。那你说你这怎么又绕回来？明日之我不是今日之我，他是这样的一个过程。像我们经常写着写着程序说：“哎呀，这个程序是我三年前写的，当时到底怎么想的？”

我记得原来有一个故事，大夫写字不都写的特别潦草吗？有一次写了个药方子，到那个药房去抓药去了，实在认不出来是什么字了，然后就回去找这大夫，说：“大夫，您这字到底写的什么呀？”这大夫看了半天，然后一拍桌子：“何不早问？你早干嘛去了？现在你问我，我也想不起来了。”

所以呢，我们要做很多很多的事情是为协作的，即使是自己跟自己协作，也是需要写很多的代码，写很多的注释，做很多的加工设计。所以软件的本质是工程，不是软件本身。真正实现功能的部分只占很少很少很少的一部分，软件里面绝大部分的内容都是防止程序员迷路的。我们在这里钉个小牌牌，说：“你再往前走三步有一个坑。”这个是真正软件工程里边去做的。而且你钉完小牌牌以后，还要写某年某月某日，谁谁谁在这里钉的小牌牌。

所以呢，这就是屎山代码，什么意思？就是一大坨代码谁也不敢动。因为我们刚才讲复用嘛，你复用了以后，就会有这个代码依赖的关系，这个代码要依赖那个代码。那么你在这个东西想要再去调整，再去修改，就会变得非常非常难，叫牵一发动全身。你修改掉一个bug以后，可能带来10个bug。然后为了避免这个东西，我们还要有一堆人再去思考，再去研究。还有很多人硕士、博士学位，出来学什么软件工程学，人家学的不是说我要去实现什么功能，就是我们学习如何在可以接受的成本范围内，组织很多的人进行分工。

把一个巨大的软件工程完成掉，这也是一门专门的学问。那么，非程序员到底是怎么看程序员的呢？其实就像我们去看老中医。这些非程序员不愿意为功能之外的事情进行沟通。你说找个程序员来给我做个功能吧，这个程序员再去跟他讲效率，再去跟他讲兼容性，再去跟他讲，说你到底是要在安卓手机上用，还是要在苹果手机上用的时候，文科生、产品经理、设计师就会觉得很烦，而说这个就这么简单的一个事情，怎么搞不定呢？

我举一个最简单的案例。你比如说设计师设计了一个小动画，程序员就去问了，说你要安卓手机用还是苹果手机用。这个设计师说，你就都实现了不就完了吗？然后这个程序员就哭了。为啥呀？因为苹果手机好实现，你可能一句话把这事搞定了。安卓手机呢，可能就费劲，你可能需要写很多很多的代码才可以实现。而且你一旦要求安卓手机实践的话，他还要问你说，你这个到底是在2,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是4,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是要求1,000块钱以下的安卓手机也能实现呢？

很多人觉得这不是问题，没做过程序员的人完全无法想象这个。为什么？我告诉你，安卓手机算力是有限的。很多这种前端界面上的事情，到这个很便宜的安卓手机上是渲染不出来的，或者渲染出来会很难看，会有这样的问题。所以你作为设计师来说，你给我作出来不就完了吗？程序员说，您上下嘴一碰说出来了，但是到我这可费劲了。所以这个会有很多的沟通、交流上的一些障碍。

除了不愿意为了功能之外的事情进行沟通之外呢，这些非程序员还有一个问题是什么？他们不愿意为了功能之外的事情支付成本。比如说创始人来了说程序员，你给我去做一个什么什么功能。咱们依然是上面这个事情，你如果只做苹果的，很快就可以做完了。你要求把安卓的也做了，而且要求1,000块钱以下的安卓手机也能跑，那你要花很多的时间，甚至花很多的钱，那个程序员工资会上升的。

能够解决这样问题的程序员是很贵的。这种事情我们原来是真的发生过的。原来跟大家吹过牛，我们以前投资的Musically，他最早就只做了苹果的版本，安卓版本他没做。等到做安卓版本的时候，发现他做不出来了。为什么？他们做的大量功能，在苹果手机上一句话就搞定了，因为iOS系统其实是相当完善的。安卓系统呢？你说为什么不做那么完善呢？这个谷歌就笨吗？谷歌也不笨。他之所以不做那么完善的原因，是因为他没有办法控制硬件。他把这个功能都做的很完善了以后，你到不同的这个硬件厂商上，三星的、HTC的、华为的、小米的手机上，它不一定都跑得起来。所以呢，它就很多的功能它不能做，它一定要让手机厂商去把它完善出来。所以当时他们就搞不定了，说Musically这个软件要到安卓手机上实现，实现不了了。那怎么办呢？找我们说你作为投资人，微暴移动你投了我们了，这事你得搞定。那没办法，那上边我们就派了大量的程序员，坐到他们的办公室里来，我们替你搞定，每一个功能都可以实现出来。但这个就是成本。你要碰到这种不是那么明白的人去搞这个事情，这就费劲了。你像刚才我们讲的，60多岁的老创始人，找了一个不会编程的产品经理，学了半天AI编程以后，那回去不炒成一锅酱糊才怪嘞。最后一个问题是什么呢？就是这些非程序员，他们往往是以结果论成败的。很多东西在表面上他是看不到的。就像刚才我们讲的，你同样的功能，你在安卓手机上实现出来，可能还没有苹果手机上实现出来好看，但是呢，费老鼻子劲了。对于不懂程序的这些文科生或者设计师来说，你们这些苹果程序员好厉害，你们这些安卓程序员很笨。原因其实很简单，苹果自己做的好，安卓自己本身底层比较烂，那也没办法，他就会有这样的片面的认知在里头。而且后台的程序他看不到，他们就说前台的这帮人，你们这个功能一个一个实现的很好，后端的人你们程序怎么又蹦了。他只永远只看到这一个，因为后台嘛，只有这一个结果。

崩了，没崩。崩了，没崩。没有别的了。讲到这了，很多人会觉得，我是不是要为程序员叫屈？但是看看前面我的标题是什么？是我觉得学文科是很重要的。文科生非常非常重要。为什么我跟他们聊完了以后，他们对程序员有这么大的怨念，我反而会得出结论说文科很重要的？其实这就是设身处地的思考。

我用Midjourney画图，画了自己也很开心。画完了以后，我觉得我的情绪会得到了抒发，这个非常棒。我用DeepSeek写小说，写出来的东西呢，我看着也挺开心的。这一段看着不错，那段看着也不错。但是我在那天听完了他们讲之后，我突然意识到了一个问题是什么？我是没有能力将很多的画，按照统一的风格，或者说呢叫做一致性，把这些一致性的画，拼凑成一个完整的绘本呢。我也没有能力把这个几十万字、几百万字拼凑在一起，成为一本小说了。

像这个DeepSeek也好，或者各种的写小说的这个AI也好，你命令下去以后，大概就给你写1,000字出来。你要想让他写2,000字都很费劲。而且你命令他写2,000字的话，后面的1,000字的质量就会明显的下降。所以千万不要试图让AI一次性给你输出很长的内容。很多人说DeepSearch这样的东西，不是一次出来很多的东西吗？对，他那个东西不是一次出来，他也是拼成小段，一段一段出来的。所以呢，我是没有能力拼出小说来的。

而且呢，我也没有办法去判定一幅画，或者1,000字、1,000字的这种文字片段，到底好还是不好。术业有专攻。我上了四年大学，几十年的工作训练，掌握了非常多的技巧。那么我就可以去跟这些文科生去讲，跟这些设计师去讲，说：“哎，为什么你这东西能做？为什么不能做？你如果一定想做，到底需要支付多少成本？”这个事情我能跟他讲清楚。而且哪个东西会更好一些，更坏一些，这个事情我也可以给他讲清楚。

文科生、艺术生其实同样是这样。他们也是上了大学，也是经过十几年、几十年的工作训练。而且文科生跟艺术生……

他们所掌握的技巧是更难进行衡量、量化和迭代的。像我们其实一直在研究工程的问题，我们做的所有结果都是可以量化、可以进行迭代的。他们那些东西很多是感性的东西，比我们这个还费劲。所以在这样的一个情况下，我觉得他们更加重要一些。

所以现在很多人说，我们是不是应该把文科的取消掉，应该让更多的人去学理工科。这个事是错的。AI距离替代程序员目前还非常遥远，当然它在快速的向这个方向走。但是AI距离替代文科生和艺术生，应该更远。

很多人说不对，AIGC它生成内容了，它能生成图片、能够生成视频、能够生成音乐、能够生成文字了。但是这个东西距离诗和远方还非常非常遥远。就像文科生写程序一样，他们写出来的就是一坨坨屎。这个真的不是说看不起他们，因为AI现在所生成出来的这些代码片段，就像我们生成的图片或者写出来的文章是一样的，是没法拼凑在一起了。拼出屎山这件事本身是很难的，不是说你可以把一堆屎搁在一块，就是一堆屎山的。最后一大堆碎片，你可能连拼都拼不起来。

像我们写程序也是有风格化的，也是有一些代码编程规范的。现在AI生成的代码，它会在不同的文件里边生成不同规范、不同风格的代码。这种东西是拼不到一块的。还有就是我们没有办法去判断这些图片跟文字的好坏，这个时候还是需要这些文科生、需要这些艺术生，他们才可以去判断。

那么为什么大家都觉得可以取代对方呢？这个还是评判的标准不一样。我觉得我画的Midjourney很漂亮，让我的情感得到了抒发，让我的情绪得到了满足。我觉得我写的小说也挺好，这就是程序员在评判文科生跟艺术生的成就。而那边呢，产品经理教人写程序，大家都觉得挺好。这就是文科生跟艺术生觉得他们懂编程了。

其实是一样的，就是我们拿出来的这些画，我们拿出来这些文字，让文科生看了以后，让艺术生看了以后觉得很可笑。就跟他们拿出来的代码让我们看了，也觉得很可笑是一样的。

但是现在，8岁小女孩写游戏这样的故事，他很有传播性。大家对于AI也抱有了远远超越其能力的这种预期。AI创业者呢，其实也不愿意出来纠正这种误解。他希望说：“你们先误解着，我那头没准加加班赶赶工，这个AI就赶上来了呢。等你发现这个东西有问题之前，我就把功能做出来了。”这个是很多程序员喜欢干的事。所以这就是大家现在都觉得可以替换别人，各个公司都在这疯狂裁员，就是这样的一个原因。

Deepseek今年其实已经造成了大量的裁员。那么，应该如何面对未来呢？肯定还是要交叉学习对方的技巧。因为现在有了AICC以后，工作效率提升了，有了一些空闲的时间，多去学一些交叉的学科。但是与此同时，一定要心怀敬畏，千万不要上来说：“我懂了，你们都靠边站。”这个是要翻车的，是要出问题的。

而且，我们要准备迎接更加奇轨的未来，就是端道端。刚才我还在讲我们在吵架，文科生、理科生、美术生，三个人坐在这在吵架呢。等到最后端到端的时候，就连吵架的机会都没有了。到那个时候，就是上帝说要有光，于是就有了光。可能我们就真的不知道该去搞什么了。

那么，应该如何去迎接端道端这个过程呢？其实就像自动驾驶一样，先是给你一些提醒，最基础的是：“哎，前面有车了，我给你警告一下。”然后呢说：“我可以帮你去开一点，但是你的手要放在方向盘上。”再然后呢是说：“唉，手可以不用放在方向盘上了，但你人得坐着得看着，随时准备接管。”最后呢，是说：“人不用在这呆着了。”到最后一步就叫端到端了。这个也是一个一步一步往前走的过程。

端到端之后的话，我觉得我们可能应该学习日本人造汽车的方法。他们始终会保持一条纯手工的生产线，就是其他的都是用机器来生产，用流水线。绝大部分汽车也都是在流水线上做出来的。但是呢，始终有一条线是用纯手工生产。最后，他要确保生产线上下来的汽车跟纯手工组装的汽车品质完全相同。这可能是我们未来面对端到端的时候所必须去采取的一些措施。否则的话，万一出了一些问题。

因为一旦端到端了以后，出了问题你是一点办法都没有。你都不知道中间是发生了什么。这可能就是我们的未来。在未来的话，文科生、设计师都很重要，程序员也很重要。谁都不应该失去工作。好，这个故事今天就讲到这里。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

2,000美金一个月的博士水平的AI助手，真的会有人去雇佣吗？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。这是谁说的呢？OpenAI的CFO，应该叫Sarah Friar。他提出来的，说我们已经准备了更强大的AI助手了，准备收更多的钱。

大家注意，OpenAI原来的ChatGPT是20美金一个月。我现在就是这样，20美金一个月的Plus用户。最近又推出了200美金一个月的O1 Pro用户，主要是在上面使用O1的这种更强的推理模型的。当然，我并没有去订阅这个，只是我的会员频道里，好像有一些朋友准备去做这块的订阅了，因为他们在写论文，确实是有用的。

O1 Pro用不到的话，200美金的Sora还是有用的。就是你如果订了200美金，Sora是允许你画更多的视频出来的。还有一个很重要的事情，我今天上Sora去画视频的时候被拒绝了，因为我提的提示词里边要求有人。我的账号是不能够画有人的视频的，必须是200美金以上的账号才可以生成带有人物的视频。今天又被人歧视了一下。

即使这样，我也不会去订200美金的Sora。那么，2,000美金的博士水平的助手，这瞧不起谁呢？反正我是订不起，不知道别人是不是订得起，以及2,000美金是不是已经达到博士的工资水平了，待会我们去查一下。他同时还提出了一些新的问题，什么呢？同时说要根据AI助手所提供的价值来收取费用。

大家注意，OpenAI的商业模式一直被大家所诟病，因为它是按照TOKEN或者是按照订阅的方式，比如包月订阅一个月多少钱，按这个来收费的。他提供的是垃圾内容，还是提供有价值的内容，这个收费都是一样的。那么在这种情况下，他就收不到太多的钱，所以他就讲说，我们能不能按照价值来收费。他这一席讲话出来以后，也算是一石激起千层浪。有些人说了，我干脆就雇一个博士就得了呗，我何必要用你这个玩意呢？但是博士到底是多少薪资呢？

我刚才上网查了一下，美国的博士生薪资的中位数呢，是85,000美金一年，大概一个月是七八千美金，还是要比2,000美金一个月要贵很多的。那么，中国的博士生一个月有多少钱的收入呢？我刚才查了一下，中位数是15,000人民币，大概也就是2,000美金。所以你到底是买一个OpenAI的这个2,000美金的订阅，还是干脆到中国来雇个博士算了？这个你就要自己掂量了一下了。

日本的博士生呢，收入要更低，1,600-1,700美金左右。印度的其实要高一些，印度是3,000多美金一个月。这个呢是印度博士学位者的平均工资。我并没有找到印度博士应届生的这个薪水，前面那个都是应届生的薪水。但是印度的这个博士生应该也跟咱们差不太多吧，就是2,000美金上下这个水平。

所以呢，你说我们到底是不是需要一个2,000美金的博士水平的AI助手，还是说我干脆雇个博士生得了？你在美国不雇不到，但是在日本、中国、印度这种国家，雇一个2,000美金的博士生是可以做到的。

还有些人在说，我不需要博士生，我需要实习生，该博士生该干的活我自己就干了，我需要有人去给我打杂，把各种各样的零七八碎的事情给我做掉。我记得当时OpenAI号称要出200美金套餐的时候，大家就开始炸锅了，说这怎么可以呢？现在说200美金的好像有人订了，那咱上2,000美金的又有人在炸锅了，这个也很正常。

因为OpenAI呢是行业老大，他提出各种的思考以后，或者各种想法以后，其他的公司有可能会跟的。而且呢，他们提出的很多想法最终还是会实现的。你像200美金一个月，其实挺早就提出来。我记得那时候还录了节目，当时觉得有点难度，但是现在看就实施了，发布了200美金一个月的这个套餐，还真的是有人去订阅。而且订了以后的人觉得还挺划算的。我们那位朋友，就是花了200美金一个月订他这个套餐的朋友，他去写论文，结果他前几天赶上OpenAI宕机。

那简直天都要塌了。说完了，完了，这个论文写不出来了怎么办？现在，2,000美金一个月的套餐正在向我们走来，2,000美金的博士级AI助手到底划不划算呢？首先给大家一个结论，这个事是划算的。就算是你在日本，雇佣一个博士1,600美金、1,700美金，应该是应届生，因为这个数据也是OpenAI通过搜索给我得到的，我并没有自己去问日本的博士生具体工资多少，这个我觉得应该还是比较靠谱的吧。

那你说我2,000美金雇一个AI助手，这个事为什么是划算的呢？第一个，这个AI助手是没有喜怒哀乐的，没有婚丧嫁娶，24小时工作，情绪稳定，这个就能够顶多少个真博士了。你博士他有劳动法的，你不能说你一天24小时不停的去给我干活去，你还是要让人休息的。而且人今儿高兴了，明儿不高兴了，后天说我要谈个恋爱或者是结个婚什么的，他还要休假，这个很麻烦的。

所以这样的一个系统，咱们就算是他的技能可以达到博士水平吧，他的这个工作效率也绝对是要比博士要高很多倍的。而且你要让他去做一个具体的事物，他的生产效率也很高。你比如说，你去给我查个什么资料，推理一个什么样的东西出来，真人的博士需要干一个礼拜的，没准这个AI助手的话，有个几分钟就给你搞定了。

所以这个是完完全全不在一个水平面上，大家不要去拿真人的博士生跟这种博士等级的AI助手去比，谁干得快。这个就跟咱们口算和计算机算数是一样的。你给我了一堆很复杂的数据，你让我去算，我可能拿着纸拿着笔，还得打着草稿算半天；这你要让计算机去算，这边按了回车，那头数就出来了，它不一样。

然后还有一个差异在哪呢？AI的博士呢，他可以进行信息和技能的不断的累积。你说人的不也可以吗？但是在这一块上，AI绝对要比人强得多。这个记忆信息的存取这一块，计算机是要比人强非常多的。你就算是博士很聪明，你给他一本书，说来给我把它背下来，这不是跟杀了他一样吗？但你说这是个AI。

咔，一本书扔进去，就不用跟他说背下来了。扔进去这个过程，人就已经背下来了。说现在根据这个书，给我去找具体什么什么地方，有哪些内容出来，人家马上就跟你告诉你第几行、第几页有什么什么东西出来。这个人是比不了的哈。而且他还会告诉你说，以前你研究过什么东西，都可以给你找得非常非常清楚。

这个你要让人干的话，人只能什么？就是我记得大概在什么地方，然后我还要去翻书，我还要到电脑里去搜索。搜索完了以后，再把一个完整的结果给你拿出来，说：“我这个是从哪里引用的什么东西，那个是哪天哪天，大家做了一个什么实验，验证过的还是什么东西，最后得出一个实验结果了。”所以，AI的这个技能是要比人强非常多。

而且AI，当你给了他这么多的信息之后，人家还能炼丹呢！就还可以对模型进行微调，输出效果会变得更好。所以，AI博士绝对要比真人博士能力要强非常非常多。但是，这个后边是更重要的部分，但是什么呢？想要物超所值这件事呢，也没有那么容易。你别看这玩意算得快，别看他记东西记得特别多，你到底需要什么样的使用者，才能够调动这样AI博士的这个效率，这个是大家需要去思考的。

不是说我有一个AI博士坐这了，然后就等着他给我挣钱去，没这么简单。你还得跟他说：“你今儿给我研究这个，明儿给我研究那个。”研究出来的东西，这个结果对不对，我还要稍微验证一下，或者说我们怎么去设计一个实验，然后做完了以后如何去进行结果验证。你还是要给他去沟通，还是要去提出问题的。

所以呢，在这个里头提出有价值的问题，这件事就会变得越来越难。我们给普通的实习生提问题，这个事是相对来说比较简单的。但是你要想给一个博士生提出一个问题来，就相当于开题似的，这个有多费劲。我记得我以前碰到过一些博士的朋友，我自己没读过这个东西，他们就跟我讲说，读博士最痛苦的一件事叫开题。我说：“什么叫开题呢？”就是你要选中一个题目，选中一个方向，好，要去做研究。我说：“这个这么费劲吗？”他说：“可难了。”

首先要去确认，说这块有没有别人研究，研究到什么样的一个程度了。然后你可以向哪个方向研究，可以研究到这个一个什么样的程度。这个是非常非常麻烦的一个事情。博士生导师就是需要给自己的博士生去做开题，论证完了以后，再带着他一起往前走。那么你想，现在等于大家都要当博士生导师了，要去给这个博士级的AI去开题，这对于每一个人的要求有多高，这是非常非常难的。而且就算你能够开题开出来，或者能够提出有价值的问题，让这个博士级的AI去帮你干活，但人是很难高强度、持续性地提出有价值的问题的。就算是博士生导师，人家也不能说我现在带一堆的博士，不停地给你开题，一天开10次，那博士生导师也会累死的。所以要让这个博士级的AI始终有产出，这个事很难。而且你想，他算的速度很快了，以后这些结果如何去验证，这对于使用这些博士级AI的，咱们就当博士生导师吧，也是一个巨大的挑战。

所以呢，2000美金的账号呢，大概率会被拆分，这样才能够把钱挣回来。什么叫拆分？就是大家轮着使呗。你说我这是一个很大的研究机构，或者是一个很大的公司，我们一堆人轮番去使唤这个博士级的AI，这个有可能还是把这个钱能够挣回来的。那你说我跨公司使用行不行？这个不太容易。为什么呢？就是你要想让这样的AI助手去干活的话，一定需要给他权限去阅读你公司内部或者是研究机构内部的所有文档。那么在这种情况下，你就没有办法让他去跨部门或者跨公司去使用了，你的这个机密就被泄露了。

所以未来可能就是一个公司买一个，然后大家轮流都上去使了就完了，就相当于是咱们买了一辆汽车，出去办事谁就把这车开着走。大概这样子。前几天呢，还出了另外一个故事，是什么呢？就是Devon出了一个叫智能程序员，500美金一个月。当时这个新闻出来以后，很多人也是炸毛了。你说中国好多程序员还挣不到这个钱呢，你咋就500美金一个月？你凭啥呀？而且呢，别人都叫AI编程助手或者叫副驾驶。

做的好一点的叫做AI IDE，比如像Cursor。结果你Devon就直接管自己叫程序员了，叫智能程序员，500美金一个月，这个有点太过分了。但其实呢，这是个噱头。500美金呢，就是企业版。他能干的活，跟前面我们讲的那些什么AI助手、AI IDE的这些功能，差的没有那么老远。他的意思就是，你每个企业交了这500美金，把它订阅了以后，整个企业就可以不限量使用了，甭管多少人用，我就不管你了。

AI现在是真的开始跟人抢工作了，这个人其实很难跟机器卷的，你是卷不过他。特别是刚才我们也讲了，这个博士级的AI助手跟真的博士之间的工作差异，那个博士是会被他卷死的。国内呢，现在也发生了很多的AI抢人工作的事情。最近刚刚曝出来的一个新闻，福州网龙，他是一个很大的游戏公司，也算是国内比较著名的游戏大厂。他们呢，就最近进行了一个裁员，但是他这个裁员跟其他所有公司裁员不一样。他是什么呢，把P8以下级别的人都裁掉。这个是多吓人的一个事情。

他的公司级别是从P1到P11，P8叫专家，从专家再往上还有这么几个小的级别。P8以下的，或者是说你短期内没有期望达到P8的，这些人就全裁了，然后他们的工作岗位通通由AI来替代。那你想，一个金字塔型的公司，咱们没有看他具体要裁多少人，但是绝大部分公司都是金字塔型的，就是越基层的员工越多嘛，越高层的员工越少。那么像他这种P8以下全干掉的话，那可能至少是要干掉公司一大半的人。

现在的游戏行业，还有广告行业，各种的外包、UI设计、美术、翻译、文案，都在快速的被AI所取代。这个形式已经形成了。那么大公司的裁员，也就是用AI来去代替普通人工作的，这个过程是不可阻挡的。但是呢，这些裁员的大公司未必会是笑到最后的那个人。为什么？因为你想，大公司本人都裁了，就像刚才我们讲的福州网龙似的，他把百分之可能七八十人都裁掉了，剩下的极少数人依靠AI，也就可以把原来这些问题解决掉了。

那么这个时候会发生一个问题：是什么呢？就是大公司的护城河就没了。大公司的护城河是什么？就是它大呀。你可以组织起这么多人来协作，去把旁边那些一两个人、两三个人凑在一块搞不定的事情搞定。这就是大公司的护城河。

那么现在它已经告诉大家说不用了，我们没有护城河了。这些事情几个人就都可以搞定了。那么被裁掉的这些人，就完全可以依靠AI打败原来的大公司。你说你也是用AI来干活，我也是用AI来干活。凭什么你那三个人，就比我那三个人好使呢？就算是你千挑万选出来的P8以上的专家级的人，跟刚才我们讲博士生导师似的，这帮人利用这些AI助手可以把活干出来。

但是大家要注意一点：甭管博士生导师也好，还是福州网龙这些P8以上的专家也好，他们都是用传统的旧方式来评定的。到了未来AI时代，应该如何来评价一个人？到底行还是不行？应该达到哪个级别呢？这个评价标准一定是跟以前不一样的。

所以大家都是两三个人、四五条枪的时候，谁能干掉谁，不一定。这其实很像是什么呢？很像是火药的发明。以前在火药发明之前，大家是需要靠骑士来打仗的。这些人需要训练一辈子才能成为骑士。等到火药发明以后，任何一个小孩举着枪，都可以把一个训练一辈子的骑士嘭一下崩在地上。这就是这样的一个时代。

所以，被裁员的人也不用想着说，裁员了怎么办。咱们还是可以干很多原来大公司可以干的事情，原来我们干不了，现在我们自己就可以干了。那么未来到底会变成什么样呢？前面我们讲过，很多人会变成自由职业者。大家不爱听，那现在换一个名字吧，叫超级个体。这事是不是好听一点了？

每个人都有可能成为超级个体，就是我们在AI的帮助下，工作效率极大提升。我们每一个人都是原来的一个大公司。我们像这样去上班或者去创造价值，是不是OK？上班的目的不也是创造价值吗？我现在没有人给我发薪水，我自己创造价值也挺好的。每个人呢……

还是要去思考一个问题：我们如何能够成为那个可以使用和驾驭2,000美金一个月的博士级助理的人？我们怎么能够成为这种博士生导师？怎么能够成为这种专家？这是每个人需要重新去思考、重新去修行的地方。

而且未来呢，这种小范围松散协作可能会变得越来越普遍。即使我们有了博士级的AI助手来协助，可能还是需要那么三两个人，大家凑合凑合才能把事干起来。但是呢，也不需要像以前公司似的，我们先商量好股份，商量好这个责权利分工，再如何去注册、如何注资，可能不需要这么复杂。大家可能凑在一块，一拍脑袋就干起来了。

在同一个AI的数据区里边，把所有的文件都存里头，大家说：“来，咱们就在这个里边，统一雇佣一个2,000美金一个月的博士，咱们三四个人一块使。”使完了以后呢，统一做出一套结果出来，或者相应的产品出来，这可能是未来的一个发展方向。

2,000美金一个月呢，也绝对不是终结。咱们从20美金升到200美金，现在OpenAI的CFO说了，我们以后有2,000美金的，在未来可能还有更贵的。AI所提供的价值呢，在TOKEN和包月的基础上，会逐步地接近AI所创造价值的这个价格。所以这两个数会逐渐接近。

那么大型的平台型公司和超级个体，会组成未来新的经济环境。像中间的这种中层公司，原来比如说几十个人、几百个人，甚至几千个人这种公司，他们只是提供一些产品的，甚至说我可以把底下这些人都干掉，我们剩下这些上面这几个专家就可以把事干掉的这些公司，他们会逐渐被淘汰掉，因为在未来的竞争中，他们是不具备任何优势的。

好，这就是从今天2,000美金一个月的博士级AI助手，到未来超级个体的社会经济环境，我们做的一个思考。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

马云回归支付宝，准备再次渡劫飞升。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。支付宝和蚂蚁集团20周年大会在2024年12月8日举办。马云非常非常罕见地上台，发表了3分48秒的演讲。为什么要数到秒呢？因为实在太短了。马云每一次在任何地方露头或者被人偷拍到，都可以上头条，阿里的股价也会跟着涨一涨。这么大的公司，只要马云露面，股价就涨。这一次马云露面，阿里的股价依然在上升，而且支付宝里边光余额宝的数值就快速地上升了一截。

上一次马云公开讲话还是2022年双十一。当然了，还不是一次真正面向媒体、面向大众的讲话。他只是在阿里园区里头，跟员工做了一些交流。所以现在马云基本上算是深居简出，能够正儿八经站到台上讲个话非常难。而且大家注意，马云去讲话的地方不是阿里集团，他是去支付宝讲话了，这个意义非同凡响。

咱们要讲一下，现在的蚂蚁集团已经大不如前了，现在的估值只剩下原来的不到一半。这个是怎么来的？因为它的利润急剧下滑。2020年它的利润有575.3亿元人民币，2021年快速上升。为什么？因为2020年底原来计划上市了，所以很多的数据都做出来了。2021年有730亿人民币的利润（口误）。到2022年就只剩下312亿了，2023年还剩下238.2亿。2024年稍微企稳回升了一些，2024年上半年193.8亿，2024年全年应该能够到400亿左右吧，会比2023年要高一些了。

支付宝跟淘宝切割之后，或者说支付宝跟阿里切割之后，很多的业务都在发生变化。比如说淘宝接入了微信支付，支付宝上的很多东西也要独立再做一次。比如说阿里那边在做通义千问大模型，而支付宝自己做了一个叫百灵大模型，说你做我也得做。大家知道，训练大模型这个事情其实很贵的。这百灵大模型下面还做了一个应用，叫支小宝。据说还有一个支小助。支小宝我已经在我手机上装了，实际上是什么呢？跟我们用的通义千问或者是百度文心一言一样的。

一个聊天工具，你可以在里边跟他做各种各样的对话。但是在对话的过程中，其实他并不能去调用你的支付宝信息。因为我问他，我说我有多少支付宝信用分，他说对不起，你要回到支付宝里边去查询。虽然支小宝我是使用支付宝账户登录的，授权了，但是他依然不能去给我做查询。

所以这样的一个应用，未来到底能有多大的前景，不知道。支小助应该是在支小宝的基础上做了一些改进。支小宝你可以拿他订餐，或者是做一些支付相关的沟通和咨询。而支小助，主要是做一些投资理财方面的研究和咨询，做这两块的。其他的，应该还有一些类似的小产品在准备推。

除了他在AI这块跟阿里完全独立开来，自己训练模型，自己出APP之外，还干了什么呢？就是支付宝短视频。支付宝应用现在是一个短视频平台了，你可以在上面刷短视频。

支付宝其实一直有一个很困扰他的事情，那就是它有一个工具属性。这对于很多的应用来说都很麻烦。什么叫工具属性？就是它有一个特定的功能。你想起用这个功能的时候你就来，你不想用这功能的时候你就不来。它不像是微信似的，它是个社交属性。别人给你发消息了，或者说你想去跟别人讨论一个事情的时候，你都要在上面呆着。

包括像抖音，它是娱乐属性，甭管有没有什么事要在上面呆着。哪怕是淘宝，淘宝都不是工具属性，因为淘宝有时候说我现在啥也不想买，我就想在上面逛逛行不行？也行。但是支付宝原来一直是很强的工具属性，你没有支付的时候，没有这种投资理财的时候，你是不会想起用这玩意的。所以它是个低频应用。

在互联网也好，移动互联网里头也好，一直都有一个说法叫高频打低频。你那个应用是高频应用，这个应用是低频应用。那么在进行竞争的时候，低频应用一定会吃亏的。那么跟支付宝竞争的是谁？微信支付啊，那妥妥的是一高频应用。每个人每天在微信上，可能得耗8个小时，那个夸张了点，但还是很长的。

但是支付宝这种应用，其实就跟我们使用的银行APP是一样的。

你就算是今天想起来用一次，有个5分钟、10分钟就行了呗。你非要在支付宝里头耗一个小时，那一定是应用做得不好。你在里头找不着东西了，才会耗很长的时间。所以支付宝一直会有这种困扰。他为了解决这个困扰，怎么办？自己在里加短视频，这个也不知道是谁出的馊主意。

支付宝收益是什么？就是靠啥玩意赚钱。第一个是非金融收益，这个是广告。他既然有短视频了，可以上广告。而且我们打开支付宝以后，里边是有很多的广告页面的啊，这个可以直接推送商品。第二个就是短视频，这该怎么挣钱？直播打赏或者是上广告都可以。第三个是电商，但是他主要在电商上的收入是给淘宝跟天猫提供技术支持。然后是生活服务，什么呢？叫餐啊、叫车呀，什么这些东西叫生活服务、技术服务。

你说我有一些支付场景，或者我有一些其他的相应的应用，不会玩的怎么办？你可以向支付宝去买，他来替你搞定这事也行。还有国际业务这块，这些年其实是不知道做得怎么样了，可能还萎缩了一些。这是支付宝的非金融收入，这个其实算是比较小的一部分。

还有一块就是金融收入。这个支付服务你通过支付宝去支付了，它是要收手续费的。理财，你说我拿着支付宝的余额宝也好，或者其他的存到支付宝里边的钱也好，我可以去买各种理财产品。保险、信贷，你可以从里头去借钱。还有信用服务，什么东西？我们有支付宝信用分，你可以拿这些信用分再去租车、租房，或者是做旅游的时候，可以去免租金去住酒店，还有很多这样的服务在里头。

还有一些就是小微金融服务，这个算是一些把零七八碎的一些，比如说企业之间的一些借贷，或者一些企业提供的一些小的金融服务，都放在这里头。这是这两块大的收入，一个是非金融服务，一个是金融服务。

那么这一次马云讲了点什么？他一共讲了3分48秒。刚才咱们讲了，所有解读的媒体跟自媒体，也都有些巧妇难为无米之炊的感觉，因为讲的东西实在是不多，就三分多钟，还讲得抑扬顿挫，也不是很快。

所以里头不会有特别多的那种。首先先是回顾与赞赏，说我们不是为过去20年来的，是为未来20年来的。肯定继往开来一下还是要讲的，也讲了一些心得体会。不经历风雨，怎么见彩虹？也是讲了一下，叫雷霆雨露皆是君恩。虽然前面把我摁下来了，但是我们还是在努力的活着，讲了这样的话。

然后呢，是未来展望。这个演讲的重点，其实是展望未来20年的发展。特别强调了AI时代带来的机遇与挑战，呼吁员工要抓住AI时代的这种机会。他讲AI里头有一句话是大家都在去讲的，是什么呢？让AI赋能我们的情怀，我们也要让情怀去赋能我们的AI。所以他在这个里头，是把AI跟情怀搁在一起了。其实现在的AIGC，你真让他做一些特别严肃的事情，他未必做得对。现在AIGC实际上主要提供的是情绪价值。

那么我觉得马云讲的还是很透彻的，而且马云提出了新的slogan或新的口号。原来阿里集团的口号是什么？叫天下没有难做的生意。做了20多年，一直在这个口号下去前进。现在讲了一个新口号，说我们今天能做的和未来能做的，是让科技给普通老百姓的生活带去幸福和改变。这个，我觉得应该是像阿里这样的大集团应该有的这种口号的水平。

那马云到底去干嘛去了？马云上一次跑到阿里去搞1+6加n，现在跑到支付宝去，到底去干嘛？支付宝说了，我们已经准备再次渡劫飞升了。马云上一次渡劫飞升，被临门一脚给踢回来了，这个没有经得住天雷滚滚，最后上市失败。这次说我们又准备去上市了。支付宝上一次的上市失败，基本上可以被认为是一个时代的终结。

前面的日子其实已经比较难过了，因为支付宝要上市的时候是2020年11月。你想2019年12月份疫情都开始了。所以到2020年11月的时候，前面日子不太好过。但是很多人还是抱着希望，觉得这可能只是一个暂时的困难，疫情过去了以后大家还是可以往前走的。而且那是一个英雄辈出的时代，有马云、马化腾、李彦宏、雷军、周鸿祎等一大堆的这种英雄人物。

或者是草莽英雄也行吧，各种各样的英雄人物在这个里边，你方唱罢我登场。这个风起云涌的时代，在支付宝上市失败的这个节点上就终结了。到此结束了，这个时间节点是什么样的？原来计划是2020年11月5日，A+H股同步上市，也就是在上交所和港交所一起来上市。但是到2020年11月3日，提前两天的时候，突然被叫停一下就结束了。然后马云再也没有声音了，英雄们变成了万恶的资本，杭州的房价都崩了。

在这个之前，其实大家不太相信房价会出现问题。在这个之前，房价是只能涨不能跌的。你到现在你再去问说房价怎么样，大家都在想说我们怎么救房地产。当时还没有这个啊，房价下跌，基本上是从蚂蚁集团上市失败开始的。因为很多分到蚂蚁原始股的这些员工，都在杭州买了房，或者是付了定金再去付贷款的情况下，突然发现不行了，上市失败了，你手里的这些股票没法变现，房贷还不上了。他一下房价就下来了。

当时为了上市，专门整了一个CEO上来，他是上任一年的投行背景CEO，也匆匆离职了。这个人叫胡晓明，他的花名叫孙权。2019年12月接任蚂蚁集团CEO，但是2021年的3月因个人原因辞职。这个人是2015年加入的阿里，曾经是中国建设银行网络金融部的总经理。你说突然整这么一个人出来当CEO，上市失败，2020年的11月3号上市失败，2021年3月份他就离开了。他就是来上市来的。

现在支付宝又重新准备上市了，希望恢复好时光。现在又整了一个新的CEO上来，因为马云出来演讲了，演讲完了以后马上说新CEO上来，叫韩歆毅。他来担任CEO，他是2011年加入的阿里，在阿里里头做企业融资部资深总监，参与并完成了阿里巴巴香港上市公司私有化、阿里和蚂蚁金服之间架构重组等多个重要任务。他曾经任职于中国国际金融有限公司，也就是咱们讲的中金公司，投资银行部，主要从事互联网、铁路、电信等行业的投行业务，完成了多个IPO、增发债务融资以及并购项目。

现在我们看到了，2019年12月份上来了一个投行背景的CEO。2020年11月份计划去上市，现在2024年12月份又整了一个投行背景的CEO上来。那么应该是2025年的，可能到下半年或者年底的时候，蚂蚁金服就真的要去上市了。

但是现在的支付宝跟当时2020年已经不一样了。2020年计划上市的时候的估值是2,000亿美金，也就是1.4万亿人民币。到2024年重新估个值，还剩多少？5,671亿人民币，还不到原来的一半。你说这个1.4万亿吧，你一半应该是7,000亿，他现在还不到6,000亿。这个数是怎么来的？是2023年7月，蚂蚁集团宣布以自有资金回购了部分的股份。这是一个回购对价。在公司上市以后，你是有市值的。在公司没有上市之前，大家都使用估值，而估值就是最后一次你去公开的处理这些股份的时候，对价是什么样的，就是多少。

现在的股东结构其实跟2020年的时候没有太大的变化。支付宝的最大的股东其实是员工持股平台，然后是阿里集团，再往后是什么中国社保基金、什么人保等一大堆这样的公司，还有很多这种国资在里边。但是所有这些加一块，大概也就是百分之十几。他这个公司的核心的股东是自己员工的持股平台以及阿里集团，阿里集团大概30%多，自己员工的持股平台50%多，它是这样的一个结构。

所以为什么当时支付宝要上市，最后上市失败的时候，那么多人是要去卖房，或者说要去毁约不再买房，这个事情因为很多人都分到股票了。那么现在的支付宝跟原来的变化是什么呢？就是没有实际控制人了。这个原来的实际控制人是马云，他通过支付宝的员工持股平台在这个里边去占股。他等于是所有员工持股平台跟马云签的是一致行动人，那么马云可以控制支付宝。现在呢进行了调整，马云不再是支付宝的一致行动人了。他的投票权重百分之五十几，现在大概下降到6%点多，有一些人可以去制衡他的权利了。

支付宝要再次踏上征程，再次去渡劫飞升，去上市了。无实际控制人的蚂蚁集团，你还是要让马云回来做演讲，才能够说新CEO上任，我们准备继续往前冲了。那么到底有没有实际控制人，大家自己心里明白。那么好日子到底还能不能回来？这么多媒体、自媒体都在努力传播马云的回归，为什么？不是大家多么喜欢马云，而是呼唤原来的好日子呢？

我们希望，当时马云在这里搅风搅雨的时候，那个日子能回来。那个时候大家才能看到希望，看到增长的一个时代。现在肯定时过境迁，沧海变桑田，这个好日子是不太容易按照原来那个方式回来了。但是马云是不是还可以带着支付宝、带着阿里继续去闯出新天地呢？廉颇老矣，尚能饭否，对吧？并不是说马云有什么变化了，只是现在马云已经身娇肉贵，身上有这么大的资产，还有这么多人在跟着他吃饭。他已经不能像以前那样说：“我们完全是光脚的，可以去做一些以前没有人敢做的事情。”这个其实我们这样去期待马云，就已经对他要求太高了。

那么马云到底能做些什么呢？再多顶几天，多发声、多露脸，多吸引注意力，年轻人们会跟上的，也会超过去的。如果说马云就是这个时代的高峰，其他人再也超不过去了，那也是一个很悲哀的事情。还是希望他能够发出一些声音，能够有新人再重新冲上去。

好，这就是我们这一次讲的故事。马云在蚂蚁集团20周年的大会上发表演讲，整个社会都觉得好日子又有回来的希望。好，这一期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。美国法院要求强拆的Google Chrome，到底是一个什么事呢？11月20号，美国司法部向法院提出申请，敦促联邦法官强制出售Google旗下的Chrome浏览器。

Google已经被裁定，其搜索业务违反了美国的反垄断法。呃，Google垄断的事实是什么样的？主要这一次针对的是，它付费绑定Google搜索作为默认的搜索引擎。它跟上一次微软的垄断，其实是有很大差别的。微软的垄断呢，是强制安装，你IE也好，或者Office也好，捆绑销售、强制安装，免费。它通过这样的一个方式去把网景给干掉的。

但是Google说我们不干这事，我们付钱，而且付的钱比谁都多。我们也不要求你去签独家排他，什么都没有。你可以再去跟别人签，你跟我签了以后，我成为默认搜索引擎，你还可以加别人了。所以Google这个事呢，它也挺冤的。它说你看，我是付钱了的啊，我又没有强制别人，我只是愿意少挣一点，愿意把更多的钱付给别人。我把更多的利润分给这些给我提供搜索引擎入口的这些厂家了。别人也可以用这个方式来跟我竞争，竞争不过我，那是另外一个问题。

比如微软说，微软也有搜索引擎，微软愿不愿意去付这个钱？他付不起，就这么简单的一个问题。现在判断说你确实形成垄断了，那么垄断的一个核心的点是什么？他的占有率实在太高了。Google的搜索在桌面端的市占率是91.4%，在移动端的市占率是95.3%。大家都知道，Google的主要收入是广告。但是你想，我们看YouTube，你们看了我的视频前头有广告，手机应用前头也有广告。但是这些钱对于Google来说，其实都是小钱。Google的主要收入，大概百分之七八十的收入都是搜索广告，就是我们在使用Google搜索引擎的里头，看到的广告，才是Google的核心收入。这块你已经完全垄断了。那么怎么办呢？这个就要想办法处理，对吧，默认搜索引擎。

特别是这种叫地址栏搜索引擎，这个价值是非常巨大的。什么叫地址栏搜索引擎？我们现在知道在Chrome的浏览器里头，或者Safari浏览器，或者任何一种我们常见的浏览器里头，我们在地址栏里头不打网址，直接输单词的时候，它就会去搜索，而且是用Google搜索。这个搜索的结果或者搜索的比例，在整个的搜索过程中是占比最大的，因为绝大部分人是很懒惰的，不会说我很认真的写上www.google.com，然后进去以后到地址栏再搜索，这种是在整个的搜索里边占比非常小。

这一次呢，很神奇要求强拆的是Chrome浏览器，这个绝对是对Google做了釜底抽薪。Google的商业模式就是捆绑搜索引擎，跟中国的360、百度、腾讯干的活是一模一样。中国最大的搜索引擎百度，他也是四处花钱去找人去合作。360呢，叫更流氓一点点，他默认给你装360浏览器。腾讯其实也是在装腾讯浏览器，现在你比如说你用微信了，啊，那微信里搜索用的是谁家的？肯定是用腾讯自己家的吧。所以大家都是在想办法，叫捆绑搜索引擎接口，没人说你可以自己选择。自己选择的成本实在是太高了。

安卓业务其实对于Google来说也很重要，但是呢，绝对没有搜索业务重要，远远没有Chrome之重要。所以安卓呢，并不要求Google强制拆分，他说你可以留着它，但是呢，你要开放，你不能强制捆绑，你要允许其他人进来。但是Chrome必须要去剥离。

那Chrome到底值多少钱呢？大家有没有想过这个问题？彭博社呢做了一个测算。首先咱们先不说数字，我先跟大家讲一下，彭博社这个测算师就是个傻瓜，没什么好说的。他给的数字是什么呢？他说这个Chrome，现在有30亿的月活，它估值是150亿到200亿美金。他为什么说这个测算师是个傻瓜？咱们算一下，桌面浏览器的份额，Chrome呢是占67.33%，第二名是Edge，这个是微软的Edge，11.22%，Safari是第三名。

9.61%的百分比，Firefox呢是7.29%，Opera呢是2.91%。移动端浏览器的份额，Google是64.66%，也是第一，Safari第二，24.95%。因为你用苹果设备一般都是Safari，然后三星占4.29%，因为很多人买三星手机嘛。Opera呢占2.04%，和Firefox基本上是没有的。你看啊，Firefox在客户端，在桌面端占7.29%。那他这个每年能够从Google拿到多少钱？Google说：“你让Google成为Firefox的默认搜索引擎吧，每年给5亿美金的捆绑费。”Firefox自己挣到的广告费能有多少？每年大概有5,000万美金左右，大概就是Google给的广告费的1/10。

那么苹果呢？它的浏览器是Safari，它在客户端或者桌面端占9.61%，在移动端占24.91%。因为大家在桌面端用浏览器的多一些，在移动端用浏览器的少。所以呢，Safari的总的占有量大概是Google的1/3到1/4的一个量。为了这个使用Google的搜索引擎，Google每年给苹果是200亿美金。如果Chrome独立了，Google付多少钱才能够让Chrome去默认安装Google的搜索引擎呢？按照Safari跟Chrome之间的比例的话，每年至少应该付600-800亿美金，才能够让Chrome去捆绑Google的搜索引擎。

按照Firefox的比例，比如Firefox每年能够挣到5亿的Google的捆绑费用，自己还能挣到5,000万的广告费。那么Chrome比如说拿了Google的，每年比如600-800亿的这个捆绑费用，我自己再去挣点广告费呗。那么头部效应，谁站在前面，谁的广告费一定会比较贵。如果Firefox每年能够挣到这个Google给的捆绑费用1/10的广告费，那么我觉得，作为Chrome这样的当之无愧的老大，百分之六十几的市占率的浏览器，他能够挣到的广告费。

可能就已经是100多亿到150亿美金左右的一个数了。就算是搜索引擎捆绑的费用，未来会重新调整，因为这一次被美国司法部判为垄断以后，那这个钱呢，以后肯定不会按照原来那个比例去给，肯定会用一些新的方式再去计算。但是一定会给，这个事不可能不给。为什么呢？这就是流量购买费，你说这个流量明明在这里，而且都有价值，那Google命令你说你不许去付了，谁去付这个钱，总要有人付。微软也付，微软在Windows操作系统的Edge浏览器里头，默认的就是搜索引擎。大家都是这么看的。那么Google不付，别人也会付啊。所以这个事情肯定还是会有钱，就是可能未必能够挣到600-800亿美金的这个捆绑费，但几百亿，四五百亿，或者三四百亿，这个钱肯定还是有的。再加上自己挣到的广告费，可能也有个一百几十亿。所以这个Chrome分拆出去，每年自己的收入四五百亿妥妥的。你把这样的一个项目给他，估值成150亿到200亿美金，咱不能说这个人蠢得有多坏，他肯定还是有一些想法，想去挣这个钱。

那你说这次就一定会拆成功吗？未必啊，因为微软当年其实也是要被拆。微软当年是拖了三年把这事拖过去，1998年微软被起诉，2000年的6月份作出了裁决，当时要求分拆公司。怎么拆呢？是操作系统公司和应用软件公司拆成这两份，微软就去上诉，到2001年6月份又折腾了一年，最后这事和解了。微软当年是同意采取措施以促进市场竞争，最后逃过了一劫。他逃过一劫的核心呢，其实并不是说真的有什么大的动作，真正让微软逃过一劫的其实是Google、Meta，或者当时叫Facebook，这些互联网巨头的突然崛起，发现你这块好像也无所谓，操作系统你炸着就炸着了，你在互联网这头上你没挣着这笔钱。那么这个让微软算逃过了一劫。那Google呢，现在肯定说我也要上诉，你把Chrome给我拆了，我这日子就没法过了，整个生意就废了，这个肯定不行。

所以，现在看看Google能不能逃过这一劫吧。咱们先看看Chrome到底怎么个卖法。首先是Google抗争，这个肯定抗争到底。现在的截止日期是2025年的8月份，最后要确定到底是拆还是不拆。在这个之前，Google肯定是对商业模式要进行一些调整。你按原来那种一年付200亿美金给苹果，付5亿美金给Firefox，这个事情肯定不能再干了。

但是调整完了以后，这个钱还是会给，就是看按什么样的新的名目来给，或者按照什么样的大家可以认可的一个价格来去给。这不可能不给。最后，他其实也是靠价格卷死其他人，比如微软啊，或者其他的一些广告商。我卷死你，我愿意给更多的钱，他通过这样的方式来去胜利的。最后大家还是要在这个基础上重新平衡起来。

这笔钱其实是整个让美国互联网运转下去的一个润滑剂，因为整个互联网就是一帮聪明人坐在这，研究用户怎么能多点亮一下鼠标的事。如果把这笔钱整个给他弄没了的话，啊，那整个的互联网逻辑就会发生底层变化。而且在新的逻辑没有建立起来之前，有可能会崩塌的。

AI时代到来呢，如果Google示威，没准也会逃过一些啊。但是这个跟当时的微软还不太一样，因为微软当时是互联网时代到来，微软示威了。但是呢，甭管是Google也好，或者其他的一些公司也好，它很挣钱。现在的OpenAI呢，声量是足够大，但是呢，没有那么挣钱，这个是一个很麻烦的问题。因为OpenAI没有找到新的商业模式，它没有像Google一样直接发现广告很挣钱，我们就直接挣钱就完了，还没有搞定这个事情。

从微软到Google，是新的商业模式确立了。微软是卖license，Google是卖广告的。但是到了OpenAI以后，他没找着新路，这是一个新的问题。那么你要卖，卖给谁？怎么个卖法？怎么个拆法？我今天还看Jeff里在那研究，谁能买这个东西。这个怎么说呢，这么有经验的一个人不应该说这种话。

没有说我要把它卖掉，这个叫拆。拆跟卖它是两个不同的概念。什么意思？咱们不要老看着TikTok，当时干这个活，说命令你必须卖，那是因为美国人怀疑后边有中国势力去控制他，所以要求他必须卖。正常情况下，美国这种反垄断，其实上一个被拆的应该是ATMT。它这种拆呢，并不是说我上来强制你把它卖掉，而是什么呢？就是你必须要拆分啊。

你比如原来有些人是Google的股东，你买了Google的股票了，那你在卖的情况下就有可能会出问题。为什么？你交易公不公平？那你拆就没有这个问题啊。拆了以后，像这样大的公司，其实它上市也没有任何问题，它变成两个上市公司嘛。那原来是股东，那我现在就给你两个公司的股票，给你配一下。你原来呢，比如说有100美金的Google股票啊，先给你算一下，比如说90美金的Google股票，再给你10美金的Chrome股票。你现在自己就成为Chrome的股东了。

或者如果你不乐意的话，你可以把这股票卖了。正常的就应该是拆啊，不能是直接卖掉。拆完了以后，可能会再去募资一些，因为这种项目拆完了以后，它可能自己内部的团队也不是那么健全，手里头的现金或者什么的，也不是那么充裕。未来可能会有一些新的这种发展方向，那肯定还会有人说我们愿意投资你。

可能一开始你的价格会比较被低估，特别像刚才那个150亿套200亿，这种估值如果出来的话，那肯定就会有财团直接冲上去，说来我们愿意去投资你，让你快速长大，回到一个你正常的市值里头。甚至呢，像Chrome这样的业务真的拆掉了，以后的话，它有很多想象空间。浏览器这个东西其实就是操作系统，它这个里边什么都可以去做。

因为甭管是手机也好，还是主机端也好，浏览器里边能干的事情太多，特别像Google还做过Chrome OS这样的东西。所以你只要是有浏览器开了，你不需要再打开任何其他东西，都可以在页面把它搞定。在这样的情况下，可以做哪些不一样的动作。

可以在哪些地方去挣到钱？有很多可玩的事情，所以会有很多人去给钱。但你说Google自己给钱行不行？我说我组织一个财团，我自己把它搞定，他不允许啊，10年之内不允许再去投资或者自己再去做浏览器。这对于Google来说是很大的一个限制。

再往后，咱们讲一个问题：做个浏览器这事到底难不难？到底有多难？这个事呢，挺纠结挺矛盾的，叫做“说难也难，说简单也简单”。为什么这么纠结呢？因为底层有一个东西叫Chrome，这个东西是开源的，完全开放源代码。当然，这个开源的过程中，Google是花了大量的钱去捐赠，让他们很多很多的钱去做各种的开发，做各种项目的维护和管理。

他做这样的一个事情，现在的绝大部分浏览器都是在Chromium上去套壳的，包括Chrome、微软的Edge、Opera，国内其实还有一大堆这种套壳浏览器。所以你说我要去套个壳，自己去做一个浏览器，这件事非常简单。国内那么多厂商都干，像我原来在猎豹移动，我们也有猎豹浏览器，国内还有QQ浏览器、搜狗浏览器、搜狐浏览器、360浏览器。

而国内浏览器要比刚才我们讲的那种套壳浏览器稍微复杂一点，因为国内的浏览器都是叫做双内核浏览器，就是它里头有Chromium内核，还有一个IE内核。为什么？因为国内有很多的这种政府机构或者老的这种机构，他们做了很多这种外部应用，这些应用是必须在IE上才可以用的。

这就只能上这种叫双内核浏览器。在国外，大家基本上就是Chromium内核。但是你说开发跟内核这事，容易不容易？那玩意就真的是难比登天啊，千万不要痴人说梦，说我们要去开发浏览器内核，太难了，微软都放弃了。

所以我们说这事呢，说容易是容易，就是在Chromium的基础上套壳很容易，但是说难是真难啊，开发内核是真难。浏览器并不比操作系统的复杂度低，可能还麻烦，因为它要面对全世界的网站，还有安全性的问题。

还有很多人在里面进行黑客攻击。你操作系统，有的时候还不需要考虑这么多安全性问题。他还有效率问题，因为现在很多网站的功能很复杂，代码也很多。你要让它跑起来，你的效率还是要提升一些的。而且要应对各种复杂的环境的兼容性问题。你不一定是装在Linux上、装在Windows上、装在Mac上，还是装在手机上，都要跑起来。而且装上去以后，你说：“哎，我这是n卡，我这是a卡，我这是什么卡。”你都得认。

所以，浏览器整个的应对环境是非常复杂的，基本上相当于就是一个操作系统。曾经有人传闻华为要做国产浏览器内核，这个事很快就被华为辟谣了。大家要注意，华为这样的公司，中文编程语言的事他不出来辟谣，因为中文编程语言这种事已经很邪门了。但是呢，相比较起来，自研浏览器内核这个更不靠谱。所以，中文编程语言华为没出来辟谣，但华为自研浏览器内核这事华为出来辟谣了。

所以大家知道这事到底有多费劲。现在全世界还在跑的浏览器内核大概算三个半。三个半里头这半个是什么？叫Treaton，就是老爱意，有些地方在用，所以我们管它算半个。就是爱意3、爱意己什么这些东西，老爱意的内核叫Treaton。第二个应该叫GKO记忆ck o，这个内核是Fairfox，火狐浏览器的，他们还在用，这个算是一个相对小众的内核。然后是Webkit，Webkit是一个比较大众的内核，它是谁在用？Safari在用。Webkit实际上是一个开源的项目，Safari是在Webkit的基础上做出来的。

再往后一个内核叫Blink，B L I N K，这个内核是从Webkit里头分支分出来的。最早的时候，苹果跟Google都在维护Webkit内核，但后来呢，他们干了一个特别二的事：Google呢，上去把大量的苹果提交代码直接删了，删完了以后说：“这样更好，我们跑得更快一些。”苹果上来呢，又把Google的代码删掉了一堆，然后又提交一堆代码上去。

等于两边吵架了。吵架了以后就分家。这个Blink内核呢，现在的Chrome，这个H和Opro这些都是使用的这个内核。就刚才我们讲的那个叫开源浏览器，叫Chromium，也是在这个Blink内核上做出来的东西。大家注意啊，Blink是内核，Chromium是在Blink内核基础上做的开源浏览器，而Chrome是Google在这个Chromium的基础上再去包装出来的商业产品。虽然它不要钱啊，但是这个商业产品，包括H和Opro，都是在Chromium的基础上包装出来的商业产品啊。它是分层次的。甭管跟拆不拆的问题，咱们先说，如果Google真的要去调整他的捆绑浏览器的分成机制的话，业界就会震动，互联网的天要塌了。

第一个倒霉的是谁？第一个倒霉的是火狐浏览器。火狐上来先裁员，为什么呢？因为火狐本身市占率就在不断的下降，而用火狐浏览器的用户，其实相对来说比较难忽悠的。什么人会去用火狐？就是一帮老程序员，一些有情怀的人。这些人呢，未必有多有钱，但是呢，还相对来说觉得自己懂一点。那你说给他们看广告，这个广告效果到底能够多好，大家自己去想就知道了。他90%的收入都来自于Google的默认搜索引擎的捆绑。他每年5亿美金来自于Google，剩下的5,000万美金是自己做广告挣的钱。如果Google说那5亿美金以后我不付了，或者我要求少付一些，这日子就没法过了，马上揭不开锅了。

苹果呢，现在也有这样的问题。苹果原来每年可以从Google这拿到200亿美金，那以后这200亿美金就没了。所以苹果现在在积极的找人去补这个窟窿。他找到OpenAI说，以后有人在苹果上订了你的OpenAI产品，你要给我分钱。分的钱呢，估计还不是30%。其实我的XXGPT就是在苹果上每个月去定了20美金，这个钱其实苹果每个月已经扣了30%了。但是苹果说，哎，Apple Intelligence，哦，苹果智能。

我现在用的是Open AI。我可以给你带来更多的订阅，那么这一部分你给我分30%肯定是不合理的吧？你要多分给我一些。而且呢，不能只有你一家。当时给苹果交钱的人也不是Google一家，别的搜索引擎、别的这些广告主也会去给苹果交钱，只是Google给的钱太多而已。

那么后边苹果也去找五哥，你们家Gemini是不是想在这个Apple Intelligence里头用上，你也得给我点钱吧？或者是梅塔，你们家有没有这个生成式AI的产品？你也可以上我这来合作，你也给我钱，或者找X AI，问马斯克你愿不愿意到苹果这，成为默认的AI助手，那你要不要给钱？

他现在准备看这么个事情。在中国的话，肯定还有一堆人，甭管是百度、阿里，或者其他的一些大模型公司，都排着队在苹果门口等着，说“来，您收我的钱吧，我们愿意上去，成为你的Apple Intelligence中国地区的默认AI大模型。”但是呢，这个钱再怎么收，你是没有办法来弥补这个搜索捆绑收益的。

为什么呢？咱们看看Google全年的广告收入，大概是2,000多亿美金，每年不太一样，去年好像是2,300多亿美金。它的搜索广告占比占多少？1,800亿。所以Google最大头的就是搜索广告。搜索广告我们认为这一部分应该是跟浏览器相关的，其他的部分，比如说大家是在YouTube里看的广告，或者在应用APP里头看的广告，这个跟搜索引擎、跟浏览器没关系。

就是1,800亿美金的这个广告跟搜索引擎有关。按照浏览器的份额占比来看，Safari在Google搜索引擎里头的广告收益能有多少？大概也就是四五百亿。Google分了他200亿，基本上Google把一半的钱分给这个Safari了。

所以为什么说别人分不起这个钱？Google分的狠啊。你说我们现在想靠着AI订阅的这个钱去把这200亿窟窿补上，这个咱们看看Open AI挣了多少钱。

OpenAI 2024年预计的收入是50亿美金，其中75%来自于订阅收入，也就是37.5亿美金是订阅收入。苹果收30%的话，也就十几亿美金。你就算都收了37.5亿美金，你能把那200亿美金的窟窿补上吗？你补不上的。就算是Google也愿意给点，其他人都愿意给点，但是大家要注意，不是说大家都给这个，这个钱就会变多，啊，不会的。这个钱是什么钱？是每一个人订阅的钱。OpenAI订的人多了，一个Gemini订的人就会少一个，Copilot订阅的人就会少一个。它总数就是这么多。

所以整个这一块，就是AI大模型的订阅，应该算市场份额吧。加在一块，可能一年也就是不到100亿美金，就这么点钱。那苹果你说你能收多少？你不能说让那些大批市场上去白干吧。所以苹果撑死了，能够从这个里边挣到20亿美金，也就到头了，不会再多了。那么其他人呢？OpenAI在干嘛呢？OpenAI说算了，我自己做一个吧，我也做个浏览器去吧。他准备干这个事。前两天还有人穿，说Google把这个Pro卖了，OpenAI会不会上去买？想太多了。Google作为一个上市公司，有那么多股东呢，你只要敢卖这个东西，马上就集体诉讼上来，这个事就不要想了。

那么OpenAI自己做这个事呢，倒是可以理解。OpenAI招聘了Chrome开发团队的负责人，回来后说：“来，你上我这来，你给我们去做做引擎去。”为什么呢？因为你通过做搜索引擎，可以抢夺对话框的入口。对话框里原来都是说我们要去搜东西。我在Chrome的输入框、Safari的输入框、Opera输入框，或者是Firefox的输入框里头，我输任何东西，滴答回车，我要去搜索。以后呢，是我要在这个输入框里打任何东西，一打回车，我要干嘛？我要去跟大模型聊天。以后呢，Chrome浏览器里头默认的聊天的是谁？一定是Gemini，这个没什么好说的。OpenAI说我就去抢这个入口。

那我就自己去发我们的浏览器就好。前面我去试过OpenAI的搜索功能，上来以后也是要求我们去安装一个插件。装完了以后，就把这个Chrome浏览器的默认搜索接口给了OpenAI了。这是现在的业界的一些动态。

大家有没有想过一个问题啊，浏览器到底属于谁？你说我是用户，我每天在这干活。你像我现在这个跟大家做直播，其实我用的也是Chrome浏览器。那个浏览器是属于我吗？我没花钱买啊，那这个事应该不属于我，对吧？它是一个独立的产品吗？

在网警时代、Netscape的时代，它确实是一个独立的产品。但是，这个时代很短暂。再往后，浏览器就是属于操作系统的附带品，比如IE浏览器就是操作系统附带的。再往后，浏览器呢，是属于手机服务商的，或者手机的生产商的。为什么前面我们讲浏览器份额的时候，有一个公司叫三星呢？三星卖手机卖得多，它那里头带的就是三星的浏览器；如果你用华为手机，里头带的就是华为浏览器。

为什么大家一定要自己做一个浏览器呢？在这大家迟到了，原因也很简单：谁有这个入口，谁就可以决定上来喂你的客户吃什么样的狗屎。这个话虽然糙一点，但很正常。因为我原来在猎豹浏览器，我们就这么干。像Chrome这样，打开了以后是一个大空窗口，你就可以直接搜索了。看看位置打开了以后长什么样，这个东西有一个大的页面，你等于是直接把一个大的网站，直接把一个大的门户贴在用户面前了。用户只要打开你的这个浏览器，就进到这个门户里去了。

那这个门户上可以贴多少广告。但是，中国人后来又发明了一种更极致的方法，叫什么呢？叫导航站。像我们开浏览器开的那个页面，都是导航站上来，把所有他可能用到的地址全都给你写上。那每一个位置都是要卖钱的。这个东西是大家都要去自己做浏览器的原因。

但是，中国还干了一个比较奇葩的事情，什么呢？就是中国的浏览器属于安全服务厂商，甭管360还是我们。

原来，猎豹移动都是属于安全服务商，甭管是做360安全啊，还是做金山独霸，我们都是要去捆绑浏览器的。为什么呢？就是做这个安全软件，它本身不挣钱，只有捆绑到浏览器，给大家看导航站，给大家看广告了，我们才能挣到钱。我们原来做猎豹浏览器的时候，每年最大的一笔收入是百度给的。百度捆绑他的搜索的时候，也会给我们钱，这都是这么干的。

再往后，还有谁可以有自己的浏览器呢？AI服务商也准备自己上自己的浏览器。我们讲的OpenAI，准备自己干这个事情。反正浏览器从来都不是属于用户的，因为用户不为浏览器付钱。咱们用网警的时候，为网警Nice Cave付钱的时候，这个东西是属于你的。你只要不愿意为这个东西付钱，这个东西就是属于别人，或者说我们叫属于广告服务商的吧。Google就属于广告服务商，浏览器是属于他的。这是浏览器的一个比较奇葩的生态模式。

那么，未来浏览器还会有什么样的走向呢？或者说AI会给我们一些什么样新的变化呢？OpenAI到目前为止也没有找到自己的商业模式，现在大家都在很努力地去尝试。最近呢，有两个新的动向，可以让大家稍微思考一下。第一个新动向是什么？叫Proplexity。他呢，在AI搜索上加了一个东西，叫一键购物。你搜索完了以后，只要点一下，就直接可以把东西买下来。这个其实又往广告的方向往回走了，只是呢，他把广告从展示点击转化，再去购买，这个过程省略掉了。你只要是看到商品喜欢，点一下，直接就给你完成购买。这样转换率会上升，因为AI的这种返回的结果是什么？它是只有一条的，它不像搜索，而是给你返回的。所以呢，这个可能是未来方向。如果真的这条路走通了，那所有的AI大模型公司都会自己去做浏览器的。你只在我的浏览器里输入任何词，啪，一打灰车，我推荐商品，你一确认。

就直接把它买下来了。这可能是未来的一个方向。但比较遗憾的是，这个方向依然是广告变现模式，没有找到新的商业变现机会，也没有找到新的商业模式。这是一个新方向。还有一个新方向是什么呢？就是strip。像在推特要收益，就打在strip里，还有很多的这种线上的交易，现在都使用strip。

strip现在在干嘛呢？他在给LRM，给这个大模型发信用卡。以后，你的大模型可以替你去买东西去了。为什么要单独替他发一个信用卡，而不是把这个卡发给我，让我把这个信用卡授权给大模型呢？这个是一个安全问题，因为所有跟支付有关的事情，安全是第一位的。你一旦把这个卡授权给大模型了，大模型就有可能会去反复刷卡，或者说大模型可能会被别人盗刷了，以后他没有知觉。

在strip就跟很多的大模型厂商去沟通，说来，我们来帮你把大模型直接支付的问题搞定。那等于是人授权大模型，说你现在可以替我去花钱了。我给你一个什么样的额度？大模型每一次去进行消费的时候，首先去确认说你消费跟一开始提示词，或者说上面这个人的意图是不是一致。如果一致的话，他就可以到strip去申请交易的TOKEN，或者说一个信用卡。strip会发给他一个一次性的信用卡，他把这个交易做完了以后，这个信用卡直接作废掉。

你说我想用同样的事情再去做一次交易，或者有人拦截了大模型交易过程中的这些数据，我说我再去交易行不行？不行了，啊，只能有一次。所以这个有可能是未来的一些方向，也有可能是Google未来去探索的东西吧。

是，如果我们真的把Google的框拆掉了以后，如果真的把Google一下拆成两个，对于整个未来的互联网环境来说，肯定会发生巨大的变化。Google可能就不再是一个最大的广告商，Facebook、苹果、推特，这些它的竞争对手就都会冲上来，说来我们是不是能够咬一口。可能未来这一块的就会发生很多的变化，或者说这也许就是搜索引擎广告的一个终结。可能未来。

大家都不再走搜索引擎广告了。那刚才我们说了2,300亿美金的年收入，1,800亿美金是搜索引擎广告，那可能以后就会发生变化了。Google未来也许会说：“我们通过大模型广告，通过大模型的购物变现，我们来把这件事情做完吧。”他可能会向这个方向走。

但是这个前景其实并没有那么美好。比如说，我今天录了个视频，大家看了广告了，或者说看到一些什么东西，你去买东西了，这是我可以有收益。但你一旦变成大模型的这种直接性的一键购物，那我们这种录视频的人，或者那些写博客的人，那就都没饭吃了。因为原来都是我们去写博客，我们去录视频，我们要靠广告费来活着的。

那下次的时候，我不要听老范来讲故事，我要去问一下大模型OpenAI或者Gemini：“你跟我说一下这事怎么回事，说明白了。”行，就这样了。老范讲故事那个视频我不用去看了，Gemini在后面推荐的商品我也买了。等于我们这些人就没事干了。这个事其实是挺悲哀的，也希望能够找到新的方式，在新的整个的互联网的商业形态里头，依然能够有内容创作者继续生存下去的道路吧。

好，这就是今天咱们讲的，美国商务部要求剥离Google的Chrome可能会带来的各种后续的故事吧。

以一种我完全无法想到的方式，数学天才姜萍的故事算是尘埃落定了。大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。11月3号，阿里正式发布了公告，姜萍和他的老师在最终的决赛中，都没有获得任何的奖励。姜萍预赛违规，17岁的中专生在阿里巴巴数学竞赛预赛中获得了第12名。老师王闰秋对姜萍提供了帮助，违反了禁止与他人讨论的规定。涟水中专决定对王闰秋进行诫勉谈话的处理，并且取消了他评优的资格。

这件事到这算结束了吗？一开始就信誓旦旦的保证，说这就是个骗子，这不可能的；也有一些人坚定地相信，姜萍就是一个数学天才，指导他的老师王闰秋呢，是125名，他指导出了一个12名的学生。这个事情本身就是透着邪性。阿里和涟水中专，也都给出了一个相应的处理结果。其实对于姜萍这样的案例来说，上次考好了，这次没考好，本身是一个很正常的事情，因为预赛跟决赛，考试标准是差异很大的。

在这种情况下，一定要再扔一个屎盆子上去，我觉得阿里这件事情，还是稍微的有一点点可耻。实际上，阿里在维护自己数学竞赛的金字招牌，在维护自己数学竞赛，在这种传统学霸圈里边的一个人设。因为大家想，阿里巴巴数学竞赛5万人报名，最后进入决赛的有多少人？801人进入决赛，然后最终取得名次，得到奖金的是86个人。那在这个里头没有他的老师王闰秋，我觉得都是正常的一个事情，因为决赛跟预赛差异很大。

但是你现在一定要出来说，他们就是作弊了，这个非常的说不过去。因为待会我们会稍微的解释一下，他们预赛跟决赛的考试规则，你们就会知道，说这种作弊是一个多么无稽之谈的事情。而涟水中专这边说，反正我也得做个处理，那么不轻不重的给个处罚，王闰秋老师继续任教。老师在我这教书，他干了这么一个事情，我们也不能说因为这个事情师德有亏，我把你开除了，这不是跟自己过不去吗？

所以从这个处理结果上来说，阿里巴巴需要维持他的人设，说明以后数学竞赛清华北大各种说。

普林斯顿，你们还得接着来报名，不能这个不来了。咱们是圈子里边的人的小游戏，咱们不要去理他。他们取得好成绩一定是有原因的，一个125名的人能够指导出一个12名的学生来，这种事情，不知道是不是大家就都这么相信了。待会我们再去讲，这个里头到底是怎么做的。

那么姜萍自己的选择是已经从涟水中专退学了，不知道去哪，未来也是希望他有一个好的出路。王闰秋跟姜萍到底是不是骗子？预赛的要求咱们讲一下。预赛48个小时，连续的48小时开卷考试，你可以去看书查资料，甚至是编程都可以。这个里边7道题目，涵盖几何、概率、数论等领域，还有一些综合性的题目。但是他禁止外泄考题，你不能说我这48个小时就直接外泄了，因为他可以上网，也禁止与他人讨论。

现在王闰秋跟姜萍两个违反的，就是禁止与他人讨论这件事情。总分是100分，超过45分的就可以入围，所以一共是5万人报名，801人入围。他是这么来的，而姜萍考了93分，是第12名。

决赛的要求就差异很大了。决赛是24个小时里头，连续考8个小时，而且是闭卷考试。决赛是分赛道的，这刚才预赛是把所有赛道混在一起的，大家自己去所有题都做一下，要求综合能力。决赛就把赛道分开了，决赛是代数和数论一个赛道，几何和拓扑一个赛道，分析与方程这是另外一个赛道，组合和概率这是一个赛道，最后一个赛道是应用与计算数学这个赛道。到最后，大家各自选一个赛道去比赛就可以了。

你在预赛做得很好，在这样的一个情况下，你到决赛突然就不行了，这个事其实我觉得蛮正常的，因为考核方式不一样，而且可能到决赛的时候你变得精了，我们就要单独考一个赛道了，可能整个的难度也上去了。姜萍同学原来在预赛的时候做得不错，决赛的时候还需要继续努力，也就完事了。最后一定要往身上扣一个屎盆子，说预赛的时候违反规则了，跟别人讨论了。你想想，一个48小时连续的比赛，还能够上网，还能够写程序，还能够查资料，其他入围的选手有没有跟别人讨论这个事情？

你怎么去禁止？怎么去做一个相应的规定？你其实根本就没法去规定的。最后，他为什么说要拿出这样的一个东西来？从涟水中专来说，从王闰秋来说，应该也是说我愿意承认这事，当然肯定还是有代价的。从阿里巴巴来说，你们以后这些穿鞋的还要继续来捧场。这个里头，除了姜萍本人举家搬迁，不知所踪之外，我相信甭管是王闰秋、涟水中专还是阿里巴巴，都得到了自己想要的东西。

那么从现在看的，王闰秋应该是一个喜欢数学，受过标准化数学教育，有数学功底的人，但是应该天分并没有那么高。他跑到涟水中专去教数学，这个一定是一个数学爱好者，但还是经过培训的。而姜萍本人的话，应该确实是有一定的数学天分的。任何认为姜萍就是骗子的人，你可以自己去找道数学题来看看。你自己想想，应该找什么样的人来辅导，可以入围。还不要说考93分、第12名这个事情。你觉得，你去找一个能够跑到125名入围的老师，给你去做辅导，你就可以辅导出第12名来吗？这个是不是想的有点太美了？

所以从姜萍这件事情上来说，我们觉得应该有三种大的选项。第一个，姜萍是个天才，老师比如是那种屡试不中的穷秀才。其实我们看古代的小说里面，大量的这种少年天才，他们的老师都是屡试不中的秀才，因为中国古代的科举也是如此，屡试不中是秀才，再往前的功名没有，所以你依然没有这个收入，依然没有享受到免税的权利，那只能回乡去教书，教私塾。私塾里边也会出一些天才人物，这个事情是一种可能。

第二种可能是什么？第二种可能，姜萍的水平不错，在改变规则、改变难度、变得更加专一以后，他搞不定这件事情了。那么这个可能性也是存在的。第三种可能是什么？姜萍是个隐形富豪，非常的有钱，在重金之下邀请了众多的协助，他考了一个很高的分数。这三个你愿意相信哪个？这个咱们总要有一个合理的解释。那么如果不是姜萍本身就是天才，最多我们相信姜萍是有钱。我们也看到了很多姜萍家里的介绍，涟水中专的介绍，包括王闰秋的一些采访。你觉得姜萍家里头……

能够找到比王闰秋更好的辅导老师吗？能够在现场帮他做这个弊吗？这个是不是稍微有些夸张了？这个可能性很小。所以在这个可能性不在的情况下，就剩前两种可能。第一种，他本身是天才，这个可能后面被一些象牙塔里边穿着鞋的人给坑了，这是一种可能。第二种，他不太适应后边这种考试。对于前面这个预赛考试，他是相对来说比较适应的。大家愿意相信哪个，大家自己去信。

那么这个里头到底有什么阴谋，咱们想一想。那有人说阿里的阴谋，阿里想让自己出个名，就搞了这么个事情。阿里通常不愿意出这种名，他宁肯说我这是清华北大的，是什么斯坦福的、哈佛的、普林斯顿的，是这些人去得冠军，他也不会说找这样的一个像姜萍的这种17岁中专生来出这个名，他也丢不起这个人。而且他最终要混的圈子是博士圈，是这个名校圈，他也不希望说我整一大堆这种不拘一格的降人才回来到阿里里边来当科学家，他也不惦记看这个事。所以阿里一般没有动机去做这种阴谋。

你说涟水中专的阴谋，他图啥？你也不是重点高中，你也不是任何的一个出了这种天才，有巨大好处的地方。你说我们想升级一下，从中专变成大学，这个是不是有点太天方夜谭了？所以应该也不是涟水中专的阴谋。

那你说王闰秋有这样的阴谋吗？他可以想，他有这样动力，这没问题。但是他有这能力吗？如果他有这样的能力，为什么跑到涟水中专去做老师？他为什么不留在原来的学校里边去继续研究，继续深造，读完硕士以后可以接着读博士呢？为什么不跑去折腾一些更有趣的事情？他搞这个事情对他有什么好处吗？难道想去直播带货吗？他也没有直播带货。

所以王闰秋的阴谋，这件事我觉得意义也不是很大。那你说这事是姜萍的阴谋，这个我觉得大家想的太多了。17岁的小姑娘，她能够筹划这样的事情吗？如果你相信这是姜萍的阴谋，那我觉得在刚才我们给的三个选项里，应该相信姜萍家里的是隐形富豪，否则他没有这个能力。就算他想，你怎么找到相应的人来替你做这个弊呢？

这个事挺难的。你说媒体是不是在里边折腾点什么事？这个媒体永远是看热闹不嫌事大的一帮人。所以媒体在这里头不算阴谋，这就是正常发挥。出了这样的幺蛾子了，媒体包括各种自媒体，像我这样的人一定要冲上去蹭一下，要不然这个就属于是不够尽职尽责。

那你说姜萍这样的爽文为什么看着爽？他流传的很广，一定是个爽文。爽文通常是有三个要素。第一个要素，受众一定是大多数普通民众。那你说我今天写一个爽文，这是一个大数学家，他今天怎么样，这个没人看。为什么？大数学家太少了，大数学家到底怎么样，谁也不知道。你看完了以后，你还是搞不清楚大数学家是不是像这个爽文里写的这样。所以一定是普通民众，他们干了点什么事。

就跟美剧通常的受众是中年家庭妇女，所以美剧大量的故事都是中年家庭主妇梦回80年代找到了白马王子，很多都是这样的故事。像日本动漫也是如此，他们永远是16岁拯救世界，因为他们的受众就是16岁的高中生。那么他就只能是这么来去画这个动漫，一定是跟受众有关。在中国受众一定是大众，那么姜萍这样的故事就是给大众看的，这个没什么好说的。

第二个因素是什么？几率很小。这个事情你说天天都发生的事情，它就不叫爽文了，一定几率很小。第三个因素是什么？这个事是真的有可能发生的。这玩意就跟买彩票似的。你说我去买彩票，都是大众去买，真正有钱人，你说巴菲特去买彩票吗？我相信他不买。这个普通大众每天去买彩票，中奖的概率极低，这个彩票就是如此。但是你每过一段时间，都会还是要有一个普通民众去中大奖，这就是彩票跟爽文共同的地方。

你说这个事绝不可能发生的事情，这个就不是爽文了。姜萍这个事情到底告诉我们一些什么样的道理？不是每件事情都有迹可循，这个是要跟大家讲清楚的。很多人都相信，说这个事情一定有迹可循。你一个中专生，一个17岁的孩子，怎么可能考得比清华北大什么其他的这些世界名校还要好？这个事是不对的，这种东西。

我们在这个圈子里叫路径依赖。那你说它正确吗？通常正确，没什么大毛病，但一定要承认有例外情况发生。如果我们不承认有任何例外情况发生，那这个世界会变得很没意思。

两个国家打仗了，来数数他们家多少辆坦克，他们家多少兵。最后一数完了以后，行了，这个你可以投降了，这个必败无疑。这个就属于标准的路径依赖。

在这件事情里头，还算是有迹可循的人，他的老师叫王闰秋。王闰秋是江苏大学的研究生毕业，师从江苏大学数学科学院的院长卢殿臣教授。他是这样的一个位置，毕业了之后回到家乡，任教于涟水中专。

所以刚才我们也讲了，说这个人如果真的很有天分，他就可以留在江苏大学里边继续深造，去走上研究道路。如果家里非常有钱，也不会跑到联税冲专去当中学老师。这样的一个人，家里头的情况也就一般，天分应该也是一般。

连续多次参加了阿里巴巴的数学竞赛，这个老师参加了很多次。今年的最好成绩125名，这个老师应该每年也都能进入决赛。其他的时候，有得过400多名的，有得过200多名的。今年是125名，已经是最好成绩了。

在这样的一个老师的辅导下，哪怕是说在考试的过程中，他们两个还讨论了，姜萍考了93分，得到了第12名的这样的一个位置。对于很多相信说每件事情都有迹可循的人来说，就属于超出他们的逻辑认知范围了。

只有两种解释：第一种解释就是真天才；第二种解释就是甭管是王闰秋也好，还是姜萍也好，这里边有一个隐形富豪，他们能够动用足够多的社会资源，能够进行作弊。而且这个作弊了以后的结果，是他们希望看到的结果。

至少从第二条来说，我们没看到，他们其实都没有得到。甭管是姜萍还是王闰秋，都没有得到自己想要的结果。姜萍最后直接消失了，不知道哪里去了；王闰秋被这个诫勉谈话，取消了评优资格。但我相信奖金肯定是拿到了。后面依然是一个数学老师，依然没有办法进行阶级跃迁，去做一些更贴近科学研究的事情。他们到底得到什么，他们为什么干这个事情？

其实，这两件事情都是解释不明白的。在我们以前的投资圈里，其实也有非常多的人只愿意相信这个：每一件事情都应该有迹可循。我记得我以前去看人工智能项目的时候，就有非常多的投资人上来就看，问这个人是不是斯坦福的博士，那个人是不是哈佛的博士，这个人是MIT的博士，或者他是不是在谷歌里边干过，那个人是不是在Facebook里干过，或者在微软里干过。这其实就是一个有迹可循的方式。如果没有这样的出身和履历的话，凭什么可以成功？

但其实我们到最终，过个十年再回过头来看，成功的人未必是满足前面的这些要求的。很多现在成功的企业家，当时按照这种标准去筛选，都是会被筛掉的。所以在这件事情上，我要说不是每件事情都是有迹可循的。

再举一个例子，当年我最自豪的一个案子就是musically。这个案子当时所有的投资人都拒绝他了，我们给钱了，最后被字节跳动收购，改了名字变成TikTok。那你说这个事情到底是怎么发生的？很多人在musically得到美国排行榜第一的时候，就跑来问我们，说你们怎么慧眼识珠，捡漏把它捡出来了。当时我们也只能说这事叫狗屎运，这个没法解释。

他来了以后，你说按照传统的分析方式，两个创始人虽然有一个是微软的，另外一个是编程教育的，他们第一个融到的钱做的项目是做敏捷开发，把所有钱都花光了，后来说我们准备做一个新项目，做一个社交。这两个人里头没有任何人有做社交产品的经验，也没有任何人有移动产品的经验。而且他们做的产品，也没有任何可以借鉴或者前面有人做过的这种痕迹，就跑到我们这来了。

当时我们其实也是做一个比赛，叫傅盛战队。傅盛当时上市了以后，要做年轻人的人生导师，就搞了这样的一场比赛。他们就属于参赛作品之一，但并没有得奖。我们在所有的评委筛选掉了以后，又把他捞回来，觉得这个项目做得还不错，最后还是决定投他了。当时的评委是傅盛、李学凌、张泉灵。

好像有没有姚劲波，我忘了，还有罗振宇。是这些人，是评委上来就直接把这个项目给刷掉了。当时刷掉他的原因是什么？这个项目上台讲之前，预赛我还是有一定决定权利的，因为我比较喜欢这个项目，就直接一路保驾护航让他上去了。

到决赛，一帮算是成功大佬，其中有一位叫李学凌，他是广州欢聚时代，也就是YY的创始人。大家想，YY其实是做一些跟Musically有些像的事情，也有这种视频直播，也有这种音频的连线，有一定的社交属性。当时他讲完了以后，就问李学凌，说：“这别人都不懂，你说说呗。”李学凌说：“我绝不可能相信这种事情，这个事绝不可能成功，你这个就是个伪需求。”咔嚓就给干掉了。

干掉完了以后，我们再回去找傅盛。傅盛战队说：“我们真的很喜欢这个项目，这个项目真的是可以成功的，咱们试一次。”最后说服他，给了这个项目一个投资。所以在傅盛战队的奖励名单里，没有这个项目。他是后来我们捞回来的。

很多人在去分析成功原因的时候，会去讲说这个事是我英明神武；分析失败的原因的时候，会说运气不好。但我这个人相对来说比较谦逊，一般成功的原因，我说这个事运气比较好，失败的原因一定会想一想，我到底哪没做对。我记得罗翔原来有一次去评价“天道酬勤”这个话题，他讲的是什么？就是成功了就会自大，失败了就会虚无。

“天道酬勤”其实也是一个万事有迹可循的一种说法，意思是什么？他为什么成功？他努力，他天道酬勤。很多一旦成功了以后就想说：“我成功了是因为我自己努力，跟别人没关系，你们都是这个狗屎，站在旁边去。”一旦失败了以后，他就会变得很虚无，说：“我都这么努力了，我想去改变我的人生，为什么没有成功？”这个一下就破灭了，他会出现这样的情况。

为什么最后会讲这个有迹可循的这件事情其实是非常幼稚的，就跟“天道酬勤”是一样的。决定一个事物成功与否，或者变成一个什么样的结果的因素是非常多的。每一个人觉得说：“我发现背后秘密的时候”，其实都是狂妄自大。你没发现，大量的决定事物成败的因素。

或者，事物走向的因素都是你不知道的。那么，我们到底愿不愿意承认这件事情？就像这次姜萍的这个事情一样，可能背后还有很多因素，我们不知道到底是怎么回事，搞不清楚。还是说我知道他一定是个骗子？还是说这个事就是个阴谋？阿里很操蛋，怎么就埋没天才了？又为了自己的面子，对于我来说，我觉得阿里操蛋这事是没问题的。他愿意去维护自己的声誉，没毛病。但是，你去说姜萍作弊了，跟姜萍没作弊，这件事情对他最终的结果，其实不会有任何的变化。他一定要出来摘一遍：“姜萍，你是因为作弊了才走到这个位置上。”那你就告诉我，一个125名的人，怎么指挥了一个12名的人作弊成功的，对吧？或者是他到底怎么作的弊，你把他说清楚也行。

当然，你说，是不是有可能姜萍后边还有什么隐形富豪，搞了这么个事情，跟大家开了个玩笑？这种事情阴谋论，大家只要愿意相信，有很多的故事可以去讲。最终，跟大家讲一个稍微偏离一点的事情，姜萍这样的故事，未来可能会变得越来越多。为什么？因为AI来了。在AI的帮助下，这种事情会越来越多地发生。像原来在姜萍去做考试的时候，那个时候的AI还没有这么聪明，因为是在2024年的4月份做的预赛，那时候还没有这么强。但是现在有GPT-01，有很多的Claude 3.5这样的大模型出来以后，你真的是有可能让一些经过数学培训、有一定基础的人，这个普通你没有经过培训的人，还是不行的。有一定基础的人，真的是可以在这些大模型的帮助下完成考试了。

在未来，并不是每一个人都要学到博士，或者是在博士后流动站里头再蹲个三五年才能做科研，才能有成果。以后人类是可以在大模型的基础上，做出很多快速的结果出来的。大模型是可以帮助我们在阅读、总结、归纳、记忆和推理方面，有一个很大的质的飞跃。人为什么要一层一层往上读？因为我们确实要读大量原来的这些信息，才可以去干活。现在我不需要读了，我可以让大模型先把大量的信息进行总结归纳。

我只需要读很少的一部分。而且，原来为什么很少的人可以读到博士？因为你不但要读这么多东西，还得把它记住。最后，考试的时候，你需要所有记忆的东西才能考试。那现在，记忆这件事情，计算机肯定比人强，没什么好说的。再去进行一定的推理，进行运算，这个事情计算机其实也是比人强。那么，人只需要能够想清楚，我到底要什么，我想在哪个方面进行尝试。那剩下的事情可以交给大模型去干。

今年的诺贝尔奖，物理奖和化学奖都是发给跟大模型相关的事情。这可能就是一个划时代的分界线。从现在往后，你不用大模型，再想得这些奖就比较难了。而且用了大模型以后，可能出现这种地下黑暗科学家的这个几率就会变得越来越多。

最后总结一下，姜萍这个事情我们可以吃瓜，可以看看热闹。但是我们真正需要改变的是什么？是一，不是每件事情都有迹可循，不要信誓旦旦地说我明白了这个事。一旦你拍着胸脯说，“这事我明白了”的时候，就已经陷入了路径依赖。另一个是什么？现在真正需要调整的，是教育和考试的方式。继续使用这种方式去考试不好使了，以后要去教育和评估这些跟AI一起工作的人，这才是未来的方向。

好，这个节目就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

刺破AIGC泡沫的难道是英特尔吗？大家好啊，这里是老范讲故事。今天咱们来讲一讲英特尔崩了。

英特尔崩的原因其实非常非常多。有些人说，财报不及预期，亏损加大了；还有人说，下个季度的指引更差。什么叫下个季度的指引呢？就是你每次发财报的时候，会有一堆的金融机构说，我预期他要达到多少多少。你现在不超过预期，就认为是不及格，你就要去下跌。如果你超过了预期，但超过的不够多，也是不行的。如果你超过了预期，超过的姿势和方法不太对，或者各种的比例不太好，大家也不乐意。

下个季度的指引是什么呢？一般情况下，这个公司发当季的财报的时候，会说：“我下个季度大概是一个什么样。”这叫下季度指引。在下季度指引发之前，肯定还有好事者说：“来，我也给你预期一下，你下季度怎么样吧？”英特尔的下季度指引呢，更差，比这个季度亏的钱还多。

所以它崩了，崩到了多少呢？近期股价大概持续下跌了30%左右，等于1/3的市值不见了。市值现在已经不到AMD的一半了，跟英伟达比，更是一点边都不沾了。

那么也要裁员。美国公司只要是市值不及预期，裁员是必然的。他现在准备裁员15%。对于一个有十几万员工的公司来说，裁员15%是一个很大的动作。在全世界，会有一万多人失去工作。但是，现在英特尔本部并不愿意透露说：“我具体要在哪个国家裁多少人。”英特尔在中国，可能几千人的还是有的。到底要裁掉多少，现在不确定。

那么每次泡沫呢都会有股市的震荡啊，大家注意。泡沫的时候，绝对不是说咔嚓一下就下去了，他一定是上下要震荡一下。在震荡的过程中，有一些公司顶不住压力，就会成为第一根稻草，直接咔嚓下去。英特尔的现在就是没有顶住压力，英特尔的下跌把整个美国的科技股，包括AI的各个股票一起都给拉下来了。其实他跟AI的关系没有那么大，而且他的下跌有很大的原因是因为AI，这波船他没敢上，对吧？但是不管这么多，你下来了，大家就都不行了。

因为互联网泡沫之后，其实很多的老牌企业就挂掉了。有一些没有挂掉，但也就泯然众生了。互联网企业在互联网泡沫之后，才算是真正的腾飞起来。现在我们看到，大量的互联网企业和老牌IT企业还在美股上很努力的折腾。但是大家知道，互联网泡沫破灭的时候，最后谁挂了？就是一堆传统的电信企业挂了。我们现在看到的谷歌呀，看到的很多的新公司，其实都是互联网泡沫之后起来的。

但是现在很多人都觉得，你看还有这么多互联网公司在这，谷歌也在呢，Facebook也在呢，苹果也在呢。但是AI泡沫如果有的话，震荡了以后，这些老牌企业可能就不见了。现在第一个有可能不见的呢，就是英特尔啊。那么他这一把跌下去以后，再想起来，难度就非常非常高了。泡沫淘汰的通常是没有跟上潮流的老企业，当然也有很多弄潮儿，跑得太快掉水里的也有一堆。

英特尔最近负面消息不断，第一个比较重大的负面消息，或者最近发酵比较厉害的就是AIPC这一块。APU虽然出货量上升，但在整个财报里面真正说盈利或者真正收入上升的就是传统的PC CPU。这本来是一个好事，但是高通的骁龙X Elite这样的芯片出来，大家就真怕了。为什么呢？因为原来虽然AMD也跟他竞争，但AMD还是X86。英特尔作为X86规则的制定者，虽然他制定了规则以后有一定的压力，有人跟他竞争，但他随时可以说我改改规则，或者我把规则往前推一推。AMD只能在后头跟着，不能说“我把X86的规则改了，大家跟着我走吧”，不会有人理他的。

但是ARM PC来了以后，这就算是把祖坟刨了，以后的规则就不是英特尔制定的了。对于英特尔的压力一定是非常大的。很多人原来还会质疑说ARM PC到底行不行，在苹果出M1、M2、M3，一直出到M4的今天，大家相信了，ARM PC其实是没有任何问题的。算力更高、更省电、更少的发热，还可以去做很多的重应用，包括渲染、游戏、AI，都可以。所以为什么要使用英特尔呢？X86的架构是不是已经可以丢进历史的垃圾堆了呢？这对英特尔真的是断后路的一招。

这是第一个负面。第二个负面就是AI跟数据中心的业务在下滑，这对于现在任何一个上市公司来说都是不可承受之重。微软跟谷歌，这已经算是AI行业的弄潮儿了，但是AI给他们带来的收入不及预期，都会承压，他们的整个财报都会显得没有那么好看。你说，哎。

我整个的财报都是超出预期的，我整个的财报都是盈利的，而且还挣得挺多。但是我们现在不看这个，我们就看AI带来的收入够不够啊。热火烹饪的数据中心业务，现在英伟达就是靠这玩意起来的。英伟达短暂的成为全球第一市值公司，就是依靠数据中心业务。现在AMD也在靠数据中心业务在起飞，戴尔、超威等等都在靠数据中心业务起飞。

英特尔本来应该是在数据中心业务上努力的要咬下一块了，但是他的财报上，数据中心业务比去年同期还下跌了。这件事情是大家不可忍受的，说明你真的没有买到船票，真的没有挤上船。现在呢，英特尔花掉的钱比想象的多，但是赚到的钱呢，比想象的少，而且赚钱的地方也没赚对。你应该是在数据中心上赚钱，结果你卖了一堆PC芯片出去。

那么下个季度还预期更差，这对于英特尔来说一定是雪上加霜的，没什么好说的。除了前面我们讲的财报相关的信息之外，现在英特尔还遇到了一个很严重的问题，就是CPU故障。而CPU故障的事情呢，其实不是从今天开始的，从去年大家就开始报说英特尔的CPU是有问题，13代、14代的桌面处理器会导致蓝屏，会出事儿。它受影响的是13900K、13900KS、14700K、14900K、14900KS。

看到这个报导以后，我赶快查了一下，我们家的两台英特尔电脑都没事啊，都不是这种型号的，因为这都是桌面CPU，主要是做台式机的。而且呢，一般带K和KS的这个标的CPU。

都是要去超频的。就这些CPU在长时间运行或者高压力运行以后，半年左右，三个月到半年以后就会出现蓝屏，就会出现问题。我们家两台笔记本都不是用的这种CPU。什么样的笔记本会用这种13900K或者14900K呢？游戏本。就是你真的去买什么华硕ROG枪神啊，什么这种本，他有可能里头会有14900K。像我们买这种叫多功能本或超薄游戏本，这种都不是这东西。

这一次的故障其实是非常非常致命的，为什么呢？没法检测。对于我们程序员来说，有个bug我可以快速的把它找出来，给它改掉，这个是相对来说不是大问题。但这种是没法检测，你出厂的时候都是没问题，经过各种测试也没有任何问题。他要跑个三个月到半年才会挂，这对于整个的英特尔CPU来说非常非常麻烦。而且有游戏开发商在测试的时候发现故障率是100%。为什么游戏开发商会发现这种问题？第一个，他们会去买这种13900K、14900K或者KS这样的芯片，不是一般人买这个东西。买这种芯片的人其实比较少。第二个就是，游戏开发商一定会把所有的性能都刨板，只有在这种情况下，才会发生有故障的问题。

而且，他们特别逗，说这故障是哪来的呢？故障是英伟达的驱动造成的。最后发现，每一次崩溃都是英伟达驱动里的一个文件崩了。但是后来发现出问题的并不是英伟达的显卡，而是英伟达在英特尔的CPU上跑这个驱动的时候，因为消耗了太多的CPU的算力。

然后导致它崩菜了。一开始，英特尔肯定不能承认这件事，他先把锅甩给了主板厂商，因为主板厂商会去想办法，用更高的电压、用更高的频率，让整个CPU的性能可以发挥到极致。开始，英特尔说了：“你们主板厂商没有好好看我给你们的说明书，没有好好看文档，你给了这个CPU太高的电压，导致了CPU受损。而且，一旦受损以后是不可修复的，这个事儿是没有任何办法的。”主板厂商也没有什么办法，英特尔是老大，他具有绝对的话语权。主板厂商就是降压、降频，把这个CPU的电压下降，把这个频率下降。降下来以后，这些CPU确实是没有问题了，但是呢，降低了10%的性能，就是加价不加量。某花了更多的钱买了新的CPU以后，你给我退到上一代CPU的性能去了，大家亏死了。

也有一些游戏博主做了一些测试，猜测了一些原因，可能是高温了以后，他的一些氧原子进行了一些迁移，导致了一些不应该被氧化的地方被氧化了。但是具体是什么样，他们也是拿显微镜去看，做了一个这样的猜测。当某一些组件被氧化了以后，阻抗会升高，因为阻抗一升高的话，就会过度发热。电阻上升了一定热量会更高，然后就会造成死机。但是这件事呢，英特尔自己并没有承认。英特尔到现在为止依然在坚持说：“我的CPU是没有问题的，只是主板厂商可能在某一些调校上有问题。”本月，英特尔准备推出新的微代码修复这个bug，但是呢，现在微代码还没出来，我们还要再等，而就算出来了……

应该采用的方式跟主板厂商是一样的。他们所谓的微代码，就是给你一段程序，然后把这个程序写到你的主板的 BIOS 里边去。写进去以后呢，就还是限制它的频率，限制电压，限制输出功率，也只能干这件事。对于一个出厂无法检测，迟后发生 100% 故障，还没法修复的这样的一个 bug，你连续召回都没办法。有时候汽车出了问题，我还可以召回；你 CPU 出这问题，你说你咋召回？很多的召回你还需要去找，比如笔记本厂商啊，或者是电脑主机的厂商，让他们去配合你召回。那么他们召回的时候，这钱谁出啊？

所以现在英特尔只能是说，脸不要了，我就是死鸭子嘴硬，一直坚持到底。我的 CPU 就是没毛病，我就让它慢点了，你们自己去看。现在普遍认知的原因是芯片架构守旧，英特尔自己的制程工艺已经达到了所能够支撑的极限了，挤牙膏也挤不出来了，只能是往上堆料。所以现在每一次升级的英特尔 CPU，就是在原来的工艺上，晶体管更多的堆上去。

那么在这样的情况下，你底子本身不够扎实，就会有灾难性的事情发生。现在对英特尔来说，就是很灾难的。其实真正愿意买这种高端 CPU 的人，并不是那么多。英特尔主要卖的其实是更便宜一些的 CPU。其实主机厂商也不是说，我一定要买这么高的 CPU 去卖掉，因为这种 CPU 其实并不好卖，而且搭载这种 CPU 的电脑出货量也没有那么高。但是购买这样高端 CPU 的人，通常是行业意见领袖，这些人被坑了一次以后在整个行业里边的口碑就崩了。这是英特尔现在遇到的各种各样的问题。那么，大公司通常是怎么死掉的呢？咱不去研究说，唉，这里头有没有腐败啊，有没有什么人字里头打自己的小九九啊，有什么阴谋诡计啊，什么这些阴谋论咱们都不看。咱们看一下，英特尔是一个相对健康的大企业，他们这种公司怎么死。

第一个就是用老眼光看待新问题。这是很多的大企业，特别是成功大企业，自己有一定的这种自信心，认为“老子就是天下第一”。一旦成了这样的企业，他们非常喜欢用老眼光看待新问题，就会错过各种各样的新生事物。比如说，他们错过了移动。当时移动互联网起来的时候，英特尔一开始没做这个移动CPU。等乔布斯准备做iPhone的时候，找英特尔说：“你给我定制个CPU。”英特尔说：“这你能卖几个呀，没什么意思，不给你做，要么就再贵点，不能那么便宜。”所以，英特尔就没赶上这一波。

2007年发布iPhone的时候，里边就已经开始是ARM CPU了。然后安卓在2008年开始做G1、G2什么的，这个时候都是ARM CPU。等到英特尔缓过神来了，大概已经是到2010年了，才意识到：“那不行啊，咱得赶快追。”发现手机卖了这么多，卖的比PC多多了。所有做芯片的人其实都是一个思路，就是你到底能承诺多少销量。只要承诺的多，我就可以给你卖的便宜。甭管是光刻机，还是什么乱七八糟的光刻胶，它的核心不还是沙子吗？芯片的底层原料，你就认为它是沙子就可以了。

所以，真正的贵的是什么？是设计、测试这些东西贵，而你只要CPU能够做到足够大的量，以后它就可以把这些成本摊销掉。原来英特尔说你卖不了几个，你必须要给我承担比较高的这个成本啊。现在一看，卖这么多了，说那我魅力差也得搞。

我记得在2010年的时候，我们还见过英特尔CPU的手机。当时联想还做了几款。这个手机给我们的感受是什么呢？就是你用一会儿以后啊，必须放桌上。为什么呢？烫得拿不住。然后在桌上再玩一会儿呢，它可以把桌子上的漆给你烫糊了。就是这样的一个状态。

最终呢，大概是在二零一几年份，他们大概做了两三款，最终放弃了。现在英特尔的CEO叫基辛格，还尝试过收购ARM。就在英伟达想去收ARM的时候，英特尔说我也想收啊，但最后呢，不了了之了。这是英特尔错过的第一个。

第二个错过的是什么呢？错过了GPU。他们一直认为GPU的实现方式呢，非常丑陋，用一大堆的小核心，而且这些小核心又没有那么多的功能。你在这样的基础上去实现各种算法功能，这是非常麻烦的。因为大家要知道，给GPU写程序是非常麻烦的。第一个，自己要调整算法；第二个，要特殊的库来去适应GPU的工作方式。英特尔觉得这事没戏，看不上。

当时的CTO，也是现在这位基辛格，他在特做的最后一个项目就是GPU项目。他做完了以后没有达成效果，最后直接被干掉。所以基辛格是在英特尔的GPU项目失败以后离开了英特尔，直到2021年重新被请回来。

所以，他错过了第二个GPU，然后错过了第三个，就是AI。在OpenAI起步的时候，英特尔是有机会去投资的。当时OpenAI说：“这样啊，你先给我多少钱，然后给你15%的股份。”如果是这样的话，它就不会有后边儿微软什么事了。他还说：“你给我做算力核心吧。如果再给我做定制算力核心的话，我再给你15%的股份。”英特的人思考了一下，说：“你这玩意好像短期内也挣不着钱，算了，不给你做这个投资就没错。”所以很多事情，他们就会用老眼光去看待新问题。

其实，你说他们去看待问题的方式，以他们当时的环境来看，有错吗？其实并没有错。唯一错的就是没有看到更长远。我记得原来马化腾就讲过，投资什么样的案子呢？投这种我看不太懂，但是好像又有点道理的案子。一看就觉得一点道理都没有，这种案子是不能投的。一上来看的时候，哎，怎么都看，怎么有道理，我完全看明白了。那你想，马化腾下的还有十几万人呢，那咱自己做一个不香吗？咱自己做一个比他这个还强，那为什么要投他呢？所以一定要找这种自己看不太懂的案子。

但是英特尔这帮人说不，我一定要去找这种自己完全可以用传统的逻辑验证的案子。那这事前面这三个妥妥错过。我以前在公司里边做战略投资的时候，每天跟财务、法务以及公司各个职能部门的老大讨论问题的时候，大家都是这么讲的：“你看，我们自己也可以做呀，我们以前做过呀，不是这样的呀。这个东西试完了以后到底行不行啊？我们以前天天在干这个事。”所以，胆子确实颇深。

从投资的角度上来说，大部分的案子不投资，其实最后都是对的。为什么？因为大部分案子最后都会死，成功的永远是少数。但是，如果每一件事情都很谨慎的话，英特尔就是摆在我们面前的案例。几十年过来，基本上是现在我们看到最有机会的，他都完美地错过了：移动互联网、GPU和AI，没有任何一个踩进去的。

这是第一个问题，造成大公司死掉。第二个问题是缺乏耐心。很多决策，甭管是好的还是坏的，都是需要耐心才能见效的。当前的这位CEO基辛格，也算是英特尔的一位元老，是英特尔的首位CTO。以前他是不设CTO的，现在这个基辛格他做什么呢？486是他做的，USB的标准是他做的，WiFi的标准是他做的，那肯定是一位大科学家，没什么好说的。

当时他回来的时候，很多人都说：“哎呀，就像乔布斯回归苹果一样，英特尔有救了。”但是现在四年过去了，到底行不行啊？很多人也觉得基辛格不够远见，很多事情还是没有做到最正的这个点子上。这个怎么说呢，事后诸葛亮是不对的。所有事后诸葛亮说：“哎，你怎么没踩在点上？”这个事，特别是对一个科学家来说，你是不能这么去斥责他的。在别人不看好的地方，长时间的坚持这个事，才是最重要的。

黄仁勋的CUDA其实就是这么做出来的。如果大家跟黄仁勋讲：“哎，你这CUDA没什么意思，别做了。”黄仁勋就听大家的，直接放弃了，这现在也就不会有AI时代了，也不会有什么GPU，不会有算力核心。

H100什么都不会有了。黄仁勋就是说：“唉，我就坚持做，才有今天这个日子。”现在呢，基辛格在做的很多事情，大家也不看好，也没有耐心了。其实在整个的创投市场，或者是在财务和金融市场上，最没有远见的人是什么人？是股民和投资机构。因为他们不了解整个这个系统到底是怎么运作的，而且呢，他们是希望尽快套现离场的一帮人。至于说我离场了以后你再干什么，他一点都不关心啊。

这是现在英特尔遇到的第二个困难。第三个困难是什么呢？叫地大物博。我记得很多的国家都会讲自己地大物博。地大物博其实很危险，为什么呢？就是自己啥都有，物场分布嘛，没有哪个东西咱自己没有的。就是任何的内部交易，必然会造成竞争的缺失，价格跟效率必然会损耗。因为我是使用内部的，我就不需要跟外部去竞争。

比如说英特尔说：“我今天要去做芯片了，我到底是用我们自己家工厂呢，还是用台积电呢？”自己家工厂能用，我就不用台积电了。台积电的技术再好，我都不使他的。在价格上、在效率上就没法竞争了，各个环节升级换代的动力也就没有了。到我为什么要去升级换代？原来的东西还能用啊。

所以这就是英特尔现在遇到的一个很大的问题。他们搞了一个叫IDM的系统，叫集成设备制造商模式。什么意思？自己设计，自己生产，自己封装。它等于把芯片全产业链都拿齐了。以前AMD的老板，不是苏自风在前面，真正的创始人就讲过：“真男人就一定要自己生产芯片。”当然了，他还没换到苏自丰的时候。

就已经把芯片厂卖掉了啊，应该是2009年的时候，AMD就把芯片厂给卖了。现在的芯片厂已经叫做格罗方德，还是努力地活着，应该是沦为基础设施啊。他反正盈利没什么问题，挣钱也挣挺好的。但是AMD就已说：“我不费这劲啊，我就老老实实的做老二。”

苏妈上来以后就是标准的老二做法。老二怎么做？第一，呼吁开源，大家都开源啊，门户开放啊，交易机会平等啊，就跟美国人在一战前喊人话题一样啊，大家要开源。第二个呢，低价竞争啊。都开源了以后，我卖的比你便宜，这事没毛病吧？同档次的CPU，AMD一直是比英特尔的要慢便宜，甚至便宜一倍以上。

再往后啊，别人不愿意接的定制单子，苏妈全接。所以现在咱们用的PS5，我用的这box，只要是这种定制的芯片，全是AMD的。现在人家还说了：“你们哪个云计算的计算中心，你们需要任何的专利核心，我给你们做。”这个我都接，芯片直接扔给台积电，说：“你做去吧。”

对于台积电来说，大家是没有代差的，做出来的机器都是芯片，都是一样的啊。但是呢，他做出来的芯片就比英特尔的好。英特尔现在还在搞自己的这种比较低的制成，虽然在CPU上现在也已经达到极限了，就是到13900KS、14900KS上也跑不动了。但是对于苏曼来说，没问题啊，他一定要来给我做5纳米的、4纳米、3纳米的，你给我做去就完事了，我只管下单，其他我不管了。他们就可以做出这样的芯片来。所以在最高端的芯片上，现在AMD的品质和稳定性。

其实是超越英特尔的。在设计上，你说我设计芯片，这事其实大家并没有那么大的差异。你都做X86的基础上设计，或者都在UP基础上设计。你说到底谁能比谁差哪去，其实差不了多少。标准上呢，反正我们跟随就完了啊，我们也不做自己的。AMD就是走这样的一条路。他呢，很像什么呀，这个很像是马拉松跑里头的那种跟随跑战略啊。我就一直跟在第一名后头，这样我也省力啊。而且在心理上呢，也有一定的舒缓。

等到对手犯错误的时候，或者等到对手筋疲力竭的时候，再进行反超去拿冠军，这个就是AMD做老二的玩法。但是英特尔没有。英特尔自己还是说，从头到尾我都要干。这一次财报完了以后呢，大家觉得你是不是把这东西关了算了，你也像AMD似的做一个design house，把这个芯片设计出来扔给台积电，完事了啊。现在基辛格说了啊，不，我不这么干啊，我现在要走IDM2.0模式，这个应该依然是一个噩梦。

什么叫做IDM2.0模式呢？就是它的先进制成芯片找人代工去了，我不自己造了。什么是先进制成芯片呢？英特尔自己的GPU现在呢，也是台积电做出来的。自己的主力CPU，还是老老实实自己做啊，肥水不流外人田。同时还对外承接外包业务，说你们谁想做芯片，我替你做。高通呢，现在已经跟他在接洽，但是应该还没有正式的开始做。亚马逊的机房里头，应该有一些芯片已经是英特尔代工了。现在还有一些政府机构以及军事项目，他们的芯片是由英特尔代工来做。

的，但是这一块收入其实也在下滑，或者不达预期吧。赚的钱现在还没多少，因为做芯片代工这个事，你要去建新工厂，要去买新的光刻机。你看他造拿沙子做芯片，做完了以后还亏钱。为啥呀？那两纳米的光刻机第一台是英特尔提走了，而且现在最主要的，这些两纳米光刻机都卖给英特尔了。你得花钱在这提机器啊，他等于把这个钱全压这了。

另外一方面，美国政府的补贴也拿了。应该美国政府给的芯片制造补贴，英特尔是拿的最多的。但是到了今天，口碑废了，人家知道在英特尔的流水线上，造出来的CPU会产生蓝屏。再往后边挣钱啊，就更费劲了。

所以呢，现在英特尔基本上算是内忧外患。那么在船沉的时候，上船的可能最后还爬上救生艇，能活下来；没上船的更可能是被漩涡吸下去。老眼光啊，缺乏耐心，还地大物博，遇到时代的这种大的起伏的时候，就是英特尔当前状态的写照。

当然，你说是不是还有其他的什么样的机构，也是老眼光，缺乏耐心，还地大物博，咱就不知道了。但是这样的机构，遇到大时代的波峰波谷的时候，是相对来说抗风险能力比较低的。好啊，这就是我们今天讲的第一个英特尔的故事。