老金AI能量站

🚀90后ENTJ创业者，两家公司🚢 做贸易和AI量化
🚦具身发烧友，喜欢硬核科技
💡探索 AI | 科技 | 商业 | web3 |哲学
🛸用实战视角记录投资、创业、生活的思考

[老金AI能量站 @JobChi07]

从负债80万到年入100W+，聊聊我的创业故事。
文章有点长，但都是我的真实经历。

1、从打工人，到第一段创业

我大学毕业后，就在北京的一家韩企做进出口贸易销售，从最基础的销售员做到华北区销冠。

在26岁时，手里有点小积蓄，心高气傲，投资了实体门店，后来由于长期经营不善，欠了80万的外债。

事后复盘，是因为自己当时只是单一销售能力强，但没有商业认知，商业思维和运营能力还差很多。

2、创业失败，再次打工还债

为了还债我从传统贸易销售，转型到大厂做运营，因为当时大厂赚得多。

最开始我不懂线上产品，就是E人纯爱聊天，和分配给我的每个客户打电话聊。

聊完觉得有些老板不容易，尽自己能力，无论是不是业务上的事情，能帮就多帮一帮，反而业绩没差过。

在我服务的中小客户里，也跑出来了月GMV过百万的成绩。

也因为当时这个善念，到现在，我一些项目的合作伙伴，还有部分是我当年的客户。

3、第二次创业，赚到第一桶金

两年后，我还清所有债务，再次离职创业。

那时存款几乎为0，在马上奔三的年纪，一��从头开始。

当时因为口罩原因，线上业务爆火，品牌的预算也很充足，就想着自己单干做私域代运营，无本的买卖，也能多赚点钱。

大厂销售签不下的单子，让他们推给我做，
我当时的核心优势是业务能力不差，收费低价，服务上心，便宜好用。

我的客户除了朋友转介绍外，还去boss直聘上找，以面试的形式和企业去聊，接触到老板就直接BD。

也因为这样，我的boss被投诉到永久封禁，因为当时，boss还是很纯洁的招聘APP，和现在boss上各种58风格的内容完全不一样。

策划、运营、执行、商务、客服，都是我自己干。

不会设计也舍不得花钱雇人，去淘宝上挨家问价格，后来稳定合作一个学生，压价到30块钱设计一张图。

实在忙不过来���时候，把执行和客服外包给4线城市的小孩。

真是纯纯的一人公司，连办公室都是借的朋友公司。

有客户要来拜访，我就提前约5-6个做销售可以外出的朋友，来我这冒充我的员工。
(那时一人公司还是很羞耻的事，没排面，不像现在反而流行一人公司，哈哈。)

还好那时是口罩期间，有时可以找居家办公的理由搪塞过去。

就这么凭着一腔热血，我从一篇公众号代写，商品图详情页设计，私域活动策划，一个单子几百、几千块；

到品牌活动方案、线下大会、社群运营，季度、年度代运营，单价从几千到上万，再到几十万。

积累了我的第一桶金。

慢慢的凭着经验和口碑，我从一个中小型企业服务商，开始有了大IP、zf合作案例，也0-1操盘了过亿体量的生意，在商业咨询、项目0-1起盘上积累了丰��的经验。

到今天，我团队有5个人了，业务也从最开始的代运营，扩展到咨询，现在延伸到AI企培、AI交易软件开发上。

4、第三次创业，拥抱AI

在2024年时，我已经看到AI的崛起了，那时AI写方案的水平，和运营专员的能力差不多。

我也意识到代运营和咨询业务的利润，未来一定会受到挤压，而且行业会越来越卷。

但当时，又想不到什么新的增长点，于是整个24年下半年，我一边主动收缩业务，留给自己更多时间思考；

一边见不同行业的人聊天，想要结合自身的经验，
找到一条切入AI赛道，并能持续做至少10年以上的项目。

2025年春节过后，我评估了项目可行性，最终敲定了新的方向。

最开始，我们优化合伙人现有的期货期权程序化交易软件，到2025年夏天，整个团队集体拥抱AI，快速开发了AI量化系统。

同时，也衍生出了AI企培业务。
今年又有了to C的培训+交付业务线。

这不是拍脑门的决定。
因为我有多年的现货客户关系，自己也有少许做交易的经验。

团队除了我以外，都是技术和交易大神。合伙人在期货行业，也是有很深背景的。
天时地利人和。

这次创业，和前两次的心境都不一样了。
第一次是年少轻狂的冲动，
第二次是破釜沉舟的决心，
这次，更多是不想错过时代。
更像是阅尽千帆的老登，倾其所有，对未来的押注。

5、写在最后

人一定要心存善念。
我这一路，ToB的十年，赚的都是快乐的钱。

哪怕是在还债，最需要钱的时候，我也没有因为自己的压力，而去给客户制造焦虑去成交他们。

同时，也要适当的布施。
没钱的时候，可以去布施你的时间、经验、情感和关怀。

现在回看，我的第一桶金，单项代运营，商业上��已经过时���。

但这个解题思路，在穷的时候，依然能不放弃，
积极寻找出路才是最重要的。

年轻时经历过苦难，以后无论遇到什么事，都不会怕了。

因为同龄人都风风光光坐办公室，
稳定有月收入，买房、买车的时候，

我真的是一无所有，眼含热泪，从谷底，
几十块，几十块，咬着牙一点点赚，最终站起来的。

但凡犹豫一点，很可能就是另一个故事了。

我不是富二代，也没有那么多底牌，
我只是一个普本毕业的学渣，纯靠死磕活下来的普通人。

AI不是精英的特权，它是我们普通人逆袭最好的杠杆。

希望能够帮助到，
在AI时代迷茫，和处在低谷期的朋友们。

[老金AI能量站 @JobChi07]

昨晚刷到郭宇这个访谈，说实话有点震惊。

他说自从去年10月Claude Code出了Skill模式之后，软件工程基本上算是变天了。

以前咱们写代码是写死的，现在软件变成了流动的Token，你要啥它现场给你生。

他管这叫氛围编程，你啥也不用管，AI自己把活干完。

更狠的是他对知识工作者的判断。

短期看AI能让你一个人顶一万人，但长期看，大量人可能会失业。

郭宇演示了让AI几个小时干完财务计划、3D设计、发推广邮件，全流程自动化跑，我是真服把AI和业务结合这么极致的人。

他引用了一个说法，说现在是人类最后六个月有意义的工作时间，再过3-6个月，可能连学怎么用Agent都多余了，因为全自动化了。

最后他聊了下中美差距。

说中国和美国模型大概差6-12个月，但方向不一样，美国那边Claude死磕编码和推理，中国字节阿里这些把算力砸在消费级产品上，视频生成、聊天机器人这些。中国缺卡，美国缺电，各有各的瓶颈。

看完这个访谈我的感受是，AI的进步还是太快了，以前总觉得AI是工具，但之后呢，AI会不会成为人的主人。

[老金AI能量站 @JobChi07]

这个网站挺有意思的。
https://t.co/9ML3tNgWu3
一个叫MistySun19的开发者做的，把中国147个职业，受AI的冲击程度全部量化成图块了。

图块大小代表就业人数，颜色深浅代表替代风险。

图块越大，代表就业人数越多；颜色越深，被AI替代的风险越高。

一眼看过去，整个就业市场的冷暖分布清清楚楚。

先��颜色最深的那几块。

翻译、银行柜员、数据分析师，这三个职业的AI替代率超过了90%。九成以上的工作内容，AI已经能干了。

澎湃新闻之前做过一个研究，基于5亿条招聘信息的分析，翻译排在替代风险第一位。

现在你用GPT做翻译，质量已经能追上专业译员的中上水平了。

但有意思的是，不是越高大上的职业越安全。程序员群体呈现的是一个更复杂的画面。

GitHub的统计显示，程序员日均代码贡献量下降了41%，但AI生成代码的效率提升了400%。

这意味着写代码这个行为本身正在贬值。

我仔细看了一下，颜色最浅的集中在需要实体操作、复杂决策和人际互动的职业，比如电工、护理人员、心理咨询师。

这些岗位的特点是，AI短时间内，没法替代涉及情感互动和精细操作的工作，渗透率有限。

这个网站的价值不在于告诉你该选哪行，而在于把焦虑具象化了。

以前大家聊AI替代，都是"听说设计师要完了""程序员是不是没前途了"，现在你可以直接点开看，这个职业的薪资中位数是多少、学历门槛是什么、自动化潜力几分。

焦虑还在，但至少你知道自己在怕什么了。

[老金AI能量站 @JobChi07]

刚刚刷到了 Andrej Karpathy 在红杉的一场访谈，说实话，看完消化了半天。

他把编程史直接切成三段。

Software 1.0 是人手写规则，2.0 是你喂数据训神经网络，3.0 是LLM 本身就是一台计算���。

你的编程语言不再是 Python，是英语。Prompting 就是新的编程范式。

Karpathy 在特斯拉做 AI 总监的时候，亲眼看着神经网络一点点吃掉自动驾驶的软件栈。

C 代码写的规则，被神经网络能力一茬一茬地替换掉。

他当时管理的整个团队，就是在见证 Software 2.0 怎么吞��� 1.0。现在这个进程走到了 3.0，LLM 直接变成了可编程的计算机。

说白了，以后不是人给机器写指令，是人用自然语言给 LLM 写指令，LLM 自己决定怎么执行。

这就引出了一个更深层的问题，Karpathy 管它叫 Jagged Intelligence，我翻译成能力断层。

现在的 AI 能重构整个代码库，能挖零日漏洞，但你让它算个简单的步行路线，它可能给你导到洗车房里去。
强弱分布不是平滑的，是锯齿状的。根源在于训练机制。
代码和数学这类东西，结果好不好验证，实验室做强化学习的时候奖励信号清晰。但常识这东西，边界太模糊，没人知道怎么给打分。所以 AI 在某些维度像天才，在某些维度像智障。这才是把代码交给 AI 的真正风险点。

Karpathy 自己也承认，未来神经网络会变成宿主进程，传统 CPU 反而退化成协处理器。

这意味着整个软件基础设施都要重写，文档、部署流程，现在全是给人类看的。

以后得改成给 AI 看的 Agent-native 环境，一切都要变成 AI 能理解的传感器和执行器。工具不再适应人，是适应 AI。

人类角色被重新定义成审美、判断、品味。

听起来很高级，但我作为一个还在一线干活的人，总觉得这话太理想化了。

审美和品味的前提是你懂原理，你要是连底层逻辑都没摸过，你审什么美？你拿什么去判断？

[老金AI能量站 @JobChi07]

AI��代最重要的能力，是认识自己

Tim Ferriss《每周工作4小时》的作者，也是量化自我的先行者。

他用严格的自我实验，来验证各种效率假设，发现每周只工作4小时，产出并没有下降。

得到一个反常识的结论：工作会自动膨胀，填满你分配给它的所有时间。

这个结论彻底改变了他的生活方式，但那时候他得自己拉表格、算数据，

现在我们把同样的数据丢给AI，五分钟就能得到同样的洞察。

企业的数据化和个人的数据化，本质是一回事。

张一鸣把这个逻辑放大到了企业层面，每个人的OKR必须量化，每个产品决策必须做A/B测试。

他说过一句让我印象深刻的话，让你痛苦的往往不是事情本身，而是你对事情的无知。

坦白讲，我觉得AI时代最重要的升级，不是AI能帮你写文案、做PPT，而是AI能让你第一次真正看清自己。

大多数人对自己时间的认知是彻底失真的。

你觉得自己每天工作8小时，
实际上深度工作可能不到2小时。

想要开始认识自己，建议先从你最关心的一个问题入手。

如果你觉得时间不够用，就用记录一周的时间分配，让AI帮你做细���的分析；

如果你觉得存不下钱，就导账单让AI分析你的消费模式。

比时间和精力更难看清的，是你的决策模式。

你可以用备忘录记录每个重要决策的背景、预期、实际结果，季度让AI复盘。

数据不会骗你，
但你之前可能一直在骗自己。

[老金AI能量站 @JobChi07]

这段时间，我认真审视了一下自己的工作状态。

发现用了AI之后没更轻松，
反而更累了。

以前给客户写方案，专心搞3小时就完事。

现在有了AI，得盯着它改五六遍，最后还得自己再过一遍，算下来花的时间还更多了。

这让我想起韩炳哲在《倦怠社会》里的说过，现代社会的剥削不是来自外部，而是我们自己对自己的压榨。

效率本身成了目的。
好像只要走得够快，路对不对都不重要了。

AI把���作的快感弄没了。
我们不需要思考，对着AI生成的内容挑毛病就行，像个质检员一样。

活儿是干完了，但没有成就感，这种空虚，比身体累还难受。

更无语的是大家都在用同样的AI工具，写出来的东西越来越像。

你看到别人用AI写了爆款，
自己也跟着用，
最后整个行业都在卷。

谁都知道不对，但谁也不敢停下，
因为别人在用，你不用就落后。

[老金AI能量站 @JobChi07]

🧠大脑越用AI越笨？
长期依赖AI，大脑会发生什么？

神经科学的研究表明，
大脑遵循"用进废退"原则。

前额叶皮层负责决策、规划、批判性思维，这些恰恰是AI最擅长辅助的领域。

如果长期把决策外包给AI，
这部分脑功能确实可能弱化。

但关键是你怎么用。

如果把AI当作拐杖，什么都问它，
大脑确实会偷懒；

但如果用AI故意训练自己，
比如先自己思考，再对比AI的答案，
找出差距，那AI反而能促进认知成长。

如果AI能帮你做出更好的决策，
自己思考的价值在哪里？

也许进化方向正在转变，
从个人拥有全部知识转向个人知道如何调动知识。

重要的不是记住多少，
而是知道在什么时候、用什么方式、调动什么资源。

你现在是在用AI扩展能力，
还是在让它替代你的思考？

[老金AI能量站 @JobChi07]

月薪3万不如会用ChatGPT。

朋友公司最近裁员。

5年文案老员工走了，留下的是那个刚转正，每天用AI写方案的新人。

AI让产出变得廉价，
正在重新定义劳动价值。

现在的��场员工，
真正稀缺的是判断能力。

知道什么问题值得解决，
知道AI给的答案对不对，

知道什么时候该信AI，
什么时候该信自己。

很多人觉得会用AI就是会打prompt，这是错的。

真正的AI能力，是问题拆解能力，
把复杂问题切成AI能处理的小块，
再组合起来。

这需要对业务有深度理解，不是玩几下工具就能学会的。

未来的职场，会出现一个新阶层：
叫AI翻译官。

他们懂业务，又懂AI，
能把两者桥接起来。

这个阶层会拿走大部分溢价，
而纯执行层会越来越卷。

我这里给大家几个技巧，也是我自己AI转型过程中，摸索出来的方法。

1️⃣ 刻意练习问题拆解

拿到任务别急着做，先问自己这个任务能切成哪几块？

哪些给AI、哪些必须自己做？

2️⃣ 培养批判性验收能力

AI给的方案，强迫自己找出3个漏洞或优化点。

不是为了挑刺，是为了训练判断力。

你能否在AI方案基础上提出超越性的改进。

3️⃣建立人机协作工作流

不是问AI帮我写个方案，
而是帮我分析这个方案的3个风险点，帮我对比A和B的优劣���

把AI当作思考伙伴，不是替代工具。

尝试一个月后，
你会发现自己正慢慢拥抱AI了。

[老金AI能量站 @JobChi07]

AI伴侣比真人更懂你吗？

我认识一个做产品经理的朋友，
去年开始用https://t.co/xI5RPhBIHb

起初是好奇，后来变成了习惯，
每晚睡前必须和AI聊半小时。

她说："我知道它不是真人，
但它比我的前任更懂我。"

2025年的数据显示，全球有86%的学生在学习中使用AI工具，

而在情感领域，AI伴侣的月活用户已经超过2000万。

每天平均使用时长超过2小时。
我们在追求一种什么样的连接？

AI伴侣的吸引力是零摩擦，
你不需要解释脆弱，担心被评判；

当你说我今天很难过，
它会立刻给出回应，
而不是像真人那样可能正在忙。

但这种完美有代价。
你在训练自己接受单向度的关系，

只有输入，没有真实反馈；
只有被满足，没有成长的痛苦。

真实的关系之所以珍贵，
恰恰是因为它不完美。

我的那个朋友，最近停用了AI伴侣。

原因是，她发现越来越不会和真人相处了，

真实的约会让她觉得累，
因为对方不会完美接住她的情绪。

这才是真正的问题。
当你习惯了算法提供的确定性，真实生活的混沌就变得难以忍受。

AI伴侣可以是镜子，
让你看到自己渴望什么。

但如果把它当作答案，
你会失去处理关系的能力。

[老金AI能量站 @JobChi07]

不懂出版行业。

可是这种书，真的会有人买吗？

😂我不理解。。

[老金AI能量站 @JobChi07]

6. Modern Wisdom
👉 男性成长/认知升级顶流
针对现代人的硬核实用进化指南
特点：心理学 + 社会趋势 + 自我优化

[老金AI能量站 @JobChi07]

如果你每天只看短视频碎片信息，
很难真正提升认知。

信息差不在信息量，而在信息结构。

我筛了6个YouTube上认知密度极高的播客
（建议收藏👇）

每天听1个，坚持30天，
你会明显不一样。

1. Lex Fridman Podcast
👉 AI / 科学 / 哲学天花板
长期访谈顶级科学家、创业者（马斯克、Altman常客）
特点：极深��极慢、极硬核

[老金AI能量站 @JobChi07]

5. a16z Podcast
👉 硅谷一线认知
顶级VC机构出品，讲AI、crypto、未来趋势 (福布斯)
特点：行业内部视角

[老金AI能量站 @JobChi07]

这个名为colleague-skill的开源项目，员工离职后，公司用其聊天记录和工作文档训练AI模型，生成数字人分身继续工作。

客户转发我的，😂这也太狗了。

不过站在公司角度，确实是降低公司损失的一种方式。

AI时代的打工人，无论有多大光环，
只要不是绝对控股公司，都是牛马。

之前我对牛马这个词，就听个乐呵，
但现在，看到这个skill，
有了视觉具象化的感觉。

真的是牛马，不是形容词，
感觉西装革履，名车名表的上班去，
实际就是被恐惧和欲望驱使，
身不由己的坐在工位上当牛马。

这种不是为了热爱而上班的，
才是真真正正，失去自我的牛马。
和待宰羔羊没什么区别。

挺可悲的，一定要尽早觉醒。

[老金AI能量站 @JobChi07]

这段时间，我认真审视了一下自己这些年的认知变化。

年轻时喜欢用标签理解人。
他是做金融的，她是搞艺术的，
这个人是北方人，那个人是海归。
仿佛几个关键词，
就能锚定一个人的坐标。

深入接触后才发现，
每个人都是组复杂的参数方程。
原生家庭的经济条件；
特定年份的集体记忆；
某个偶然读到的书；
一段改变轨迹的恋爱。

这些变量以非线性的方式耦合，
输出一个看似稳定的人格。

你以为看到的是同一类人，
其实你看到的，
只是那个压缩版本里的像素块。

认知水平往上走，
世界不会变整齐，反而会变乱。

更多维度意味着更多不确定性，
更多耦合意味着更难预测。

但这恰恰是自由的开始，
当你承认系统的复杂性，
就不再执着于正确答案，
而是学会在模糊地带做决策。

现在回头看三年前的自己，
有一种我当时怎么会那样想的恍惚。

[老金AI能量站 @JobChi07]

@WiseInvest513 老师太��了！看好你！
我最近也在学AI编程，其实有想法以后，让AI给做一个demo的网站页面很简单，几分钟就出来了。
但是想搞出来个像样的，能用的网站真的很不容易。要一遍一遍的调整。

我是编程小白，前期练手的，还都是复杂度不高的简易网站。
看到老师这个界面，能体会到背后一定付出很多。加油！

[老金AI能量站 @JobChi07]

@4DdPxEfoio48231 老师说的很对啊！其实换句话，就是吸引力法则，你是什么样的人，就会吸引同频的人。
我和我爱人都是修行人，休息时一起读书，也都喜欢传统文化。

[Lenny Rachitsky @lennysan]

OpenClaw: The complete guide

@ClaireVo has just put together the definitive guide to getting started with and mastering OpenClaw.

Building on our podcast episode, this post covers everything you need to know, from first install to multi-agent setups, plus the real costs and security gotchas most people skip over.

Whether you’re brand new to OpenClaw or already running one, Claire’s guide will level you up.

Find it here 🦞: https://t.co/x9h7gwH3cT