木守

见过互联网红利，也在走进AI深水区。用创业理解世界，用AI寻找未来。分享前沿、阅读、行动与时代机会。

[木守 @themushou]

这个是真的牛逼👍

[Ivan Poupyrev @ipoupyrev]

Years ago at Disney Imagineering I built a novel sensor to make almost anything interactive. As a test you can put a single wire in the soil, and touching a leaf could play a note. I called this project Botanicus Interacticus.

The physical world is full of signals and hidden behaviors, and we've never learned to read and understand them. That's why we built Archetype AI. Newton, our foundation model, finally lets us listen.

[木守 @themushou]

公司有没有新的机会地图，这个业务是否可以借助AI的生产力爆发十倍的增长，而不是用Claude code或者codex去提升效率去裁人。AI native难点是机会，可以增长的机会。

[木守 @themushou]

OPC 作为一种生产方式的崛起是真的，但它不天然等于个体的崛起。它降低的是做出东西的门槛，却没降低、甚至抬高了东西被看见、被信任、并最终让你拿到钱的门槛。

[木守 @themushou]

OPC 的未来不是一种新公司，而是一种更流动的协作默认形态。更多是围绕项目临时组装、再拆解能力，而不是常设一家公司。

[木守 @themushou]

当智力被API完全替代时，我们还能做些什么？如何使用agent构建第二大脑，并体验个人AGI。

[木守 @themushou]

这就是AI的样子。

[木守 @themushou]

真正成为 AI 原生意味着什么？

[木守 @themushou]

先说一个反直觉的判断：AI 真正解决的不是生产力，是协调成本。

以前一个人做不了一家公司的事，不是因为工具不够 — Excel、Figma、Shopify、Fiverr 一直都在。真正的瓶颈是跨职能切换的认知负担：做完产品要切到营销脑，做完营销要切到客服脑，每一次切换都伴随着深度的丢失。AI 干掉的不是任何一个职能，而是这种切换成本。

[木守 @themushou]

2026年，第一批“一人公司”老板已经退场。
OPC 的赢家不是技能强的人，是判断强的人。技能本身正在被快速商品化，你今天会的 prompt 、AI 工作流、自动化套路，半年后是个人都会。能持续创造价值的 OPC，靠的是”能判断什么是好的”，而不是”能做出来”。这跟传统创业完全相反 — 传统创业看执行，OPC 看品味。

[木守 @themushou]

未来真正的竞争，不是人和 AI 的竞争，
而是有判断力的人 + AI 系统，
对抗还停留在传统工作方式里的所有人。

[木守 @themushou]

In fact, AI has already surpassed every single human being.

[Disclose.tv @disclosetv]

NOW - Anthropic co-founder says there is a "real possibility that AI will displace human labor at a very large scale," and that supporting those people "will be a moral imperative of historic proportions."

[木守 @themushou]

有趣的prompt
请扫描我的电脑
列出10件你可以帮我做的事情
然后再列一个我们如何长期协作的计划
最后你讲讲
AI心目中我是什么样的人

[木守 @themushou]

https://t.co/eoH8Jpx3Ek

[木守 @themushou]

真正杀死创业者的不是监管严厉，而是监管的不可预测性。一个清晰、严格但稳定的规则，企业可以规划、定价、配置资本；一个表面宽松但随时可以追溯重定义的规则，让企业的真实风险敞口无法计算。引申到金融监管，富途、老虎、长桥案最尖锐的地方就是这个——不是做了违法的事被罚，而是做了十几年合规的灰色业务，被回溯定义为违法。

[木守 @themushou]

用 GPT Pro定方向、规划策略，用 Claude opus4.7执行落地、自动化处理。一人小团队，一天搞定过去一周的工作量。真正用AI开始一门可持续的生意。

[木守 @themushou]

@NoraX2026 我们在招大量的AI相关岗位，事实上极难招到合适的，坐标苏州深圳

[木守 @themushou]

企业AI 落地最难的就是实施鸿沟，这个比当年数字化要难很多倍。FDE更是难招难培养难批量化进入市场，他要懂业务懂技术懂工作流懂沟通…太多技能于一身

[Kafka @kafkasudo]

https://t.co/Iq6HNNHNpa

[木守 @themushou]

现在前沿公司真正卷的不是“知识库问答”，而是 AI 如何参与研发、编程、工作流、决策和行动系统。不是让 AI 读资料，而是让 AI 理解企业正在发生什么，并参与企业动作。Karpathy 去 Anthropic，本质上也是在下注：下一代 AI 不只是聊天模型，而是能参与创造、研究、工程和执行的系统。

[Andrej Karpathy @karpathy]

Personal update: I've joined Anthropic. I think the next few years at the frontier of LLMs will be especially formative. I am very excited to join the team here and get back to R&D. I remain deeply passionate about education and plan to resume my work on it in time.

[木守 @themushou]

一家上千人的公司，老板下决心全面上 AI。
非研发，人手一个 Manus；研发，人手一个 Codex。董事长亲自开会，点名法务和财务——token 用量垫底。
钱花了，工具发了，会也开了。
然后呢？
研发那边动了起来，效率肉眼可见。可法务、财务、HR、行政——还是老样子。
老板焦虑到拍桌子，员工焦虑到不敢动。
这不是某一家公司的故事。这是今天大多数公司「上 AI」的真实现状。
老板的第一反应，几乎都是错的
如果你是这个老板，你大概率会得出一个结论：员工不努力，执行力不行，大家在抗拒变化。
于是你做三件事：买更多工具、加更多培训、施更大压力。
但只要第一个判断错了，这三件事就会全部反向起作用。
而它确实错了。证据，藏在一个被所有人忽略的细节里——
为什么同一家公司、同一个老板、同样的工具、同样的压力，研发动了，职能没动？
研发飞起来，职能纹丝不动，差在哪
差别不在工具，在 AI 对不同的人，意味着完全不同的东西。
对研发，AI 是放大器。用了它，一个人产出更多、交付更快、更值钱。而且研发的活天然「可度量」——多少次提交、多少行代码、解决了多少问题，系统自动记着。用了 AI，效率提升马上被看见。
对法务、财务，正相反。他们的活本来就难量化：一份合同审得好不好，一笔账稳不稳，没有那么干净、那么即时的信号。在这种岗位上，AI 在他们心里不是放大器，是替代品。
于是出现一个很现实的处境：一个本来就很难证明自己价值的人，你让他去用一个会让他更难证明价值、甚至直接威胁他饭碗的东西。
他不动。
不是因为懒，是因为——理性。
记住一句话：当一群人都朝同一个方向「不配合」时，往往不是这群人有问题，是这套机制有问题。
职能部门集体冻结，本身就是一条信息。它在说：你给我的这笔交易太差了——做成了我失业，做砸了我背锅，做一半还要在会上被你点名。
换你，你也不动。
真正挡路的，是两堵墙
把这件事想透，你会发现 AI 推不动，中间其实横着两堵墙。
第一堵，是「人」的墙。
刚才说的就是它：激励反了。你最用力推的那批人，恰恰是 AI 做成后最可能被精简的人。
再加上一个几乎人人都在用的错误指标——token 用量。
用 token 排名当 KPI，等于明着告诉大家：做做样子就行。token 烧得高，流程一步没变，照样达标。它考核的是动作，不是结果。
第二堵，是「AI」的墙。
就算员工真用了，大多数公司的 AI 也只待在一个地方——聊天框。
它能写文案、能答问题、能总结会议纪要。但它不知道你有哪些客户、哪个订单卡在哪个状态、这份合同该谁审批、这一步之后该做什么。
它能「回答」，不能「行动」。
员工用 AI 攒下的那点效率，留在了个人电脑里，进不了公司流程。老板最想看的那个组织级 ROI，自然也就看不到。
这就是为什么那么多公司「用了 AI」，却始终没真正「用上 AI」。
「用了 AI」和「用上 AI」，中间差着一整个系统
拆掉这两堵墙，靠的不是「再买一个更好的工具」，而是把 AI 真正接进业务的一套系统，和一条让人敢走的路径。
先说一个判断。过去三年，企业用 AI 的方式，其实走过了三代：
第一代，是个人生产力工具。写文案、做翻译、出总结。省一点时间，但影响只停在个人身上。
第二代，是知识库和问答机器人。能检索企业知识、能自动回客服。能回答，却触发不了任何真实动作。
第三代，才是真正要发生的事：AI 进入流程、推动行动、产生结果，而且全程可追踪——像一个同事一样工作。
不要做「又一个更好用的 AI 工具」。我们做的是企业的 AI 业务行动系统，让 AI 从「知道」走向「行动」。
一句话：别人卖工具，你要卖会跑起来的业务结果。

[木守 @themushou]

顶级创造力，
是构建别人未曾见过，
却又一眼觉得“合理且震撼”的体验。