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2026年,“龙虾”出圈、OPC 大热,ChatGPT和Claude迭代频繁,国内大模型竞相追赶,AI成为话题中心。但这半年里最核心的一次范式转变,你看清了吗?
最新一期混沌课程,橘子(冯雷)说:“我们和AI去聊天的时代结束了,正式进入了让AI去干活的时代。”
从互联网到AI,从Chat到Agent,橘子老师在一线亲历这些变化。他在2000年左右进入互联网企业,先后在MiniMax、BOSS直聘做产品,现在带着团队创业做AI应用产品。
他最真实的感受是:当AI真正开始干活,变化就不会只发生在工具层面。DAU、注意力经济、网络效应、平台、SaaS,这些移动互联网时代曾经无比可靠的经验,都失效了。
于是他写下了那篇《》。这个判断如何理解?又如何被验证?
这堂课,是一个创业者从观察、实践到认知的完整记录。
(以下是课程内容的精编笔记,仅占1/10,可通过文末图片扫码进入混沌APP学习完整版。)
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互联网六大常识失效,Token成为新指标
先来看总体时间线。2025年12月到2026年1月,Coding(编程)进入了一个质变阶段,Agent真的能干活了。
2026年上半年里,我们看到旧时代的许多经验开始失效。到了6月至7月,行业又进入一个新阶段:所有产品都在从Chat走向Agent。
在第一个阶段,最大的影响是Coding的质变。AI写代码从辅助角色变成主力,程序员的工作流被整个重写。Coding为什么最先发生质变?因为代码是天然可验证的领域。代码写得好不好,跑一遍测试就知道。
由此发生了一系列连锁反应。第一,Coding质量跃迁;第二,AGI预期被提前;第三,Agent产品“龙虾”开始破圈;第四,OPC,也就是一人公司,第一次从概念走向现实的组织实验。
我在2000年左右进入到移动互联网公司当产品经理,过去十几年的经验现在已经成为了标准。当Agent成为了新的人口红利,当它真正开始干活之后,当我发现这些过去的可靠经验在一瞬间集体失效后,我也非常受冲击。
那具体有哪些指标失效了呢?
第一是DAU(日活跃用户数)。Codex的活跃用户数远低于豆包,但它的商业价值却远远高于豆包。为什么一个周活只有800万的产品能够威胁到一个日活超2.5亿的产品?因为在Agent时代,价值不再是跟着人数走,而是跟着结果走的。
移动互联网重视DAU,因为网络效应的前提是足够多的节点加入。但在很多AI场景里,人直接与模型交互,产品价值更多来自任务结果,而不是网络里有多少人。一个重度的用户使用Agent,他的价值远远超过一个每天只是聊天的用户,哪怕这个用户的规模可能差了10倍、100倍。
第二是注意力经济。字节用Seedance做AI短剧,放到红果投放,形成数据飞轮。AI并没有撼动一个注意力经济的巨头,没有催生新的注意力平台,而是让旧的注意力平台变得更强。
因为AI应用的本质不是一个杀时间的生意。用户打开AI产品,是为了解决问题,并不是为了无限刷下去、消耗自己的时间。
第三是网络效应。移动互联网的边际成本接近于零,一个新用户加入,平台几乎不增加成本;但AI完成每一项任务都要消耗Token,成本并不为零。用户越多、任务越重,模型成本越真实。免费用户不再天然等于未来资产,甚至可能先构成沉重负担。
第四是平台想象。过去几年,行业反复尝试AI应用商店、AI内容社区和AI社交网络,但都没有形成稳定的平台。为什么?因为AI产品没有网络效应,就不可能诞生新的平台产品。
第五是SaaS(软件即服务)。Agent正在吞噬着Coding、Office、设计等诸多领域的软件产品。因为SaaS卖的是功能订阅、是过程,Agent提供的是结果交付。如果结果可以直接买到,用户为什么还要为中间流程付费?
第六是应用生态。过去一年,开发一个App的成本显著下降,APP数量快速增加,但这些新APP的下载和收入却很少。这个景象我称为“供给暴涨,需求不涨”。虽然软件供给变得无限大,但用户数、注意力与需求总量并没有变。
所以,Agent时代的第一条经营原则,是从规模叙事回到价值和结果。用户究竟用产品完成了什么?这个结果值多少钱?产品每交付一次结果要付出多少成本?这些问题,比单独追逐一个漂亮的日活数字更重要。
分析完这6个已经失效的常识,那新时代该用什么做指标呢?我觉得是Token。
Token就是今天商业价值的新指标。我给所有AI创业公司的建议是两点:第一,关注用户的Token消耗量,用户愿意持续消耗Token,就代表他认可这个结果;第二,关注Token的溢价,AI应用的本质就是Token的批发转零售,只有找到高价值场景,才能把Token卖出高溢价。
我必须强调,用户是为结果付费的。有好的结果,用户才愿意付费。所以只有我们关注用户的价值,而不是用户数量,才能做出一个好的AI应用产品。
AI产品的价值,始终跟随模型和Token的变量而涌动。我们做AI产品,坚决不要做免费的产品,在第一天就要开始定价收费。
一定要记住,AI应用公司的生意,它本质上就是一个批发转零售的生意。
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Chat时代正在结束,Agent接管工作
所有产品都在从Chat走向Agent,这个阶段发生得很快,那具体有哪些变化呢?我们可以来详细分析一下。
首先我们来看大模型行业的格局——两个王者以及一群追赶者。
ChatGPT和Claude是闭源的王者,这两家最早发布AI模型的公司,依然在最高智能的模型上保持领先。开源模型行业在迅速追赶,6月智谱GLM-5.2发布成为了最强的开源模型,但7月月之暗面Kimi K3发布,成为全球参数最大的开源模型。
我们会看到,虽然闭源始终领先,但是开源的追赶速度越来越快,距离已经缩短到了3到6个月。同时,二线阵营正在快速追上,比如说字节、谷歌等公司的模型智能,所有模型进步的共同方向就是真正能干活。
那这对于创作者、创业者的意义是什么呢?是选择越来越多了,灵活就是优势。我们千万不要把自己的生死绑在一家模型之上,可以让自己始终保有选择权。
而第二个变化是,智能正在成为一种权利,高级的算力正在成为一种权利。最顶级的智能会被分层使用,会成为一种战略资源。我们也许并不能一直体验到最先进的模型,但可以把它当成一种“优先体验权”,有条件就适当用,也不必为此焦虑,因为开源模型的追赶速度非常快,等一等都会有的。
第三个变化就是GPT-5.6 的发布。ChatGPT是一个活跃用户数高达9亿的产品,OpenAI 试图把所有的Chat用户,以强硬的方式转为Agent用户。想让所有用户的心智改变成“AI可以干活,而不只是聊天”。因为Agent带来的价值太高了。
第四个变化是,我们正在进入一个愿力时代。今天Agent可以做的事情非常多,于是「做什么」似乎已经没那么重要了,「想要什么」反而变得更加重要。
人的价值开始转向定义问题。我们只要能够清晰表达自己,Agent就能做出来。能够清楚自己想要什么的人和说不清楚的人,所交付的结果也是不同的。所以意愿的清晰表达,就是这个时代最重要的一种稀缺能力。
第五个变化是,人类和Agent的紧密合作,容易导致“人类的幻觉”。我们经常会看到Agent说“你的方案太棒了,你真是个天才”,但这是真的吗?我们常说AI模型会出现「幻觉」,人也会:Agent说什么就信什么,Agent做什么就接受什么。
我想说,人类永远需要有自己的判断力。Agent做事很强,但是做判断很弱。因为它不理解你的处境、不知道你的工作环境和底线。如果我们把判断权都交给了AI,那等于完全放弃了自我的主体性。
永远记住:稀缺的,才有价值。我们既然已经进入了一个高智能时代,智能就不再是稀缺品了。我们每个人身上都有独特的、不可替代的东西,那就是在这个时代稀缺的东西。
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ListenHub实践:在垂直体验上做AI应用产品
讲完观察,进入实践。我将根据公司实际产品ListenHub和Cola,讲讲我们在过去一年半里遇到的实际问题和反思。
先说我们的第一款产品ListenHub。去年5月上线时它只有一个功能——AI播客。今天它已经成为一个内容营销生成平台,拥有AI声音、AI生图、AI视频、AI播客、AI解说视频和AI PPT六大功能。这些功能都服务于做内容营销的用户去创作内容、发布到社交媒体的场景。
回头来看,这个产品经历过三次重要的路线选择。
第一次是“选择消费还是生产”。刚上线时我们发现,消费端用户反馈说“我为什么要来这听播客,我用小宇宙听就好了”,但生产端用户给了很多好评——这些用户以前没有能力制作播客,但有了ListenHub之后可以很快就做出一档自己的播客,用起来非常简单,只需要输入一篇文章的链接就可以生产出一个AI播客。再配上画面还能发到社交媒体平台上去。
那当ListenHub找到了一个音频场景的PMF(产品市场契合度)之后,我们就需要去拓展它的模态,去获得更多价值。于是我们很自然地从音频拓展到图片,再拓展到视频。完成了第二次在媒介形态上的选择和扩展。
然后是在客户人群上的第三次路线调整,从个人创作者扩展到了企业营销部门。这三条轴线不是同时动的,而是每次只推一条,验证之后再推下一条。
这对我的启发就是,一个产品的定位,最初可以有美好构想,但也不要拘泥于构想,要去真实的世界里和用户发生共鸣。
ListenHub到现在已经上线一年多了,PMF也更强了。我总结下来背后原因有两点:
第一是品牌心智,它卡住了“内容营销”这个位置,拓展媒介形态后我们在用户心里建立了“做营销内容,用ListenHub一站搞定”的认知;
第二是上手门槛极低,产品很简单。当大部分AI产品越来越复杂、越需要看教程学skill,你的产品上手简单就是某种意义上的护城河。
总结来说就10个字——“通用做能力,垂直做体验”。技术的发展是越来越通用的,但是用户去了解一款通用产品,一定是通过一个个垂直的场景,这在AI产品的增长中是非常非常关键的。
ListenHub还进行过一次增长实验。最后发现付费投放带来的单个付费用户成本一度高于全年订阅费,根本不划算;反而是选择成本较低的模型、开放限时试用,引发用户主动推荐,通过口碑传播带来了自然增长。
这次实验深刻说明,投放买不来PMF。当获客成本高于LTV(用户终身价值),继续投放只是在加速失血。AI产品需要找到有机增长方式,让收入和利润真正支撑现金流。
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Cola实践:AI Native组织的三次撞墙
今年年初我们决定转型做第二个产品Cola,只留了一名同事维护ListenHub,从产品、运营、开发到商业化都由他与Agent协同完成,在公司内部探索OPC。
一开始这位同事很担心,但两周之后,他不仅接住了原有工作,还接手了另一个小项目。而且他发现各种沟通与确认环节消失后,一个人的决策和迭代反而更快,也让ListenHub这个产品的迭代和收入都变得越来越好。
但参与Cola开发的同事,经历却完全不同。为了开发这样一款通用Agent产品,我们去掉了所有岗位title与分工,让每个人自由探索Agent。
由此进入了“巨大迷茫”的第一阶段。许多同事从早到晚研究前端、后端、设计和开发,好像得到了很多结论,却又没有看到终点。有同事回顾说,这是工作十年以来最累的两周。直到我们的CTO做出0.1版本后,所有人终于看到了一个方向。
接下来三周,每个人都像一个OPC,与Agent一起承担过去一个团队的工作。早晨想到一个功能,到晚上可能已经做完了。团队用五周就把首个内测版推上线,相比ListenHub用了半年才上线,组织模式和速度发生了巨大变化。
但第二阶段很快到了:快并不一定好,快并不一定就顺。
产品迭代一天一版、功能不断增加,用户却说不满意、不需要,体验比最初版本更差。现实反馈的“铁拳”迫使我们重新审视项目,才发现代码竟然在两个月里超过了十万行,其中AI代码就占了99%,非常混乱。更危险的是,有些同事逐渐放弃思考:AI说方案很好,就直接让AI开工。
所以我们开始整治,最后来到了第三阶段“Human in the loop(HITL,人在环中)”。loop并不是完全自动化,并不是越快越好,而是必须要有人在里面保持自己的判断。我们开始重新分工,人和Agent分工,每个人依然是OPC。在试错之后,我们团队终于看清楚了Agent擅长干什么、人擅长干什么。
后来我们分析,ListenHub适合,是因为它已有明确场景和经营闭环;在一个场景确定性很高的产品里,人多就容易陷入到“为细节雕花”的状态,协作环节多、速度就会慢、进而赶不上变化迭代。
但如果是一个新产品,它处于探索期时,仍需要不同视角碰撞和尝试。所以完成AI Native 组织转型之后,我们也终于把Cola的节奏带到了一个比较合理的状态里。
经历了两个产品从0到1的研发和一次组织转型,我也想总结一下我在Agent创业中观察到的三重困境,我相信这也是很多Agent产品都会遇到的共同困境:
第一重,是通用智能与垂直定位。Agent是大势所趋,但“通用”往往意味着没有定位。什么都能做,等于用户不知道为什么要选你。所以即便我们在做通用的产品、技术,依然要选一个垂直定位去发力。比如我们给Cola的差异化定位是“人文、技艺、进化”这六个字。
今天做产品其实越来越难了:既要达到越来越高的通用及格线,又要在及格线之上找到一块足够鲜明的长板。竞争其实非常激烈。
第二重,是Agent红利与增长。行业内部觉得Agent无处不在,但其实Agent现在的渗透率还很低,圈外的大多数人仍停留在基础聊天和搜索。Agent有红利,但抵达红利的路径还是漫长的。现阶段的增长仍然依赖人的传播,包括口碑、内容营销和社交媒体分发。比如字节在用抖音推豆包,腾讯在利用微信推WorkBuddy。
第三重,是Coding AGI与价值泯灭。人人都拥有的能力,会成为基础设施。必须把Coding和自己独特的稀缺价值结合在一起,建立商业闭环,才能够把Token卖出溢价。判断力、注意力、行业知识、用户关系和对真实场景的理解,这些才是我们和别人形成差异的价值所在。
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给创业者、职场人与个人的行动建议
讲完了观察和实践,最后我也希望能够总结后给出一些切实可行的建议。因为只有付诸行动、进入真实环境并接受真实反馈,才可能成长、进化。
给所有创业者的建议是:
忘掉移动互联网时代的大部分经验,但保留仍然有效的增长经验。内容与口碑是创业公司的杠杆,SEO、自媒体、口碑营销可以继续用在AI产品上。并且,把产品做出来只是起点,教育市场是每一个公司的责任。AI的普及,需要我们一起去推动。
AI行业现在呈现明显的“K型分化”,圈内快速迭代,普罗大众学习很慢,中间有非常多的gap。这个差距不是因为信息被封锁,而是信息过量与人的惯性。把一个强大的Agent放在普通用户面前,他可能根本不知道怎样开始。
我们每个人其实都处在信息茧房里,在AI行业里的人因为发展太快而感到焦虑,但其实外面的更大的世界发展非常慢,依然有无数的机会在等待我们。
在一个行业早期的时候,其实没有必要太关注竞争对手,更应该关注真实的未来用户。谁能解决用户真正想要的问题,谁能教会用户上手,谁才真正赢得用户。你的产品既要让今天的人类用户喜欢,依靠人的口碑获得增长,也要提前让未来的Agent容易调用,例如提供Skill、CLI或MCP接口。
最后,Token依然是最核心的出发点。AI应用的创业者一定要围绕Token寻找高频场景,创造价值,赚取转化的溢价。
给职场人的建议包含两方面,一是在职场里成为一个跟AI协作更加好的员工,主动拓展边界,不要被原来的角色困住。并且永远记得提升自己的判断力,千万不要陷入到幻觉里。
长期只与AI对话,人与模型可能形成封闭系统:它觉得你的方案很好,你也觉得它的建议很好。此时离开AI,去听一堂课、读一本书、沉浸在高质量内容里,反而能校正判断。
二是不妨进行一些OPC的尝试,做一点小生意、进入真实市场,可能获得更深刻的反馈。今天的小机会前所未有地变多了,可以持续关注模型的进步。因为每一次模型的进步,都会带来一波新的红利、解锁一些新的场景。
在个人层面,我要讲的是使用AI的一个大框架:要把AI当成一个朋友,而不只是当作一个工具。
AI可以帮助完成工作,也可以一起做创意、学习陌生知识、探索过去没有精力进入的领域。不要只用它提效,也要用它扩展知识疆界。AI就是一个很强很强的朋友,你跟它聊天可以获得非常多你以前不知道的认知。当然,这个过程中,你一定要保持判断、提升判断。
当智能逐渐成为每个人都能获得的基础设施,真正产生价值的仍然是稀缺。高质量内容会改变人的思维模型,真实反馈会修正人的判断,长期实践会沉淀无法被一次调用复制的context。
最后,如果要将这堂课收束成三句话,那就是:
第一,Chat时代结束了,接下来是Agent时代,我们要关注交付、关注结果、关注价值。
第二,AI应用的核心是Token的批发转零售。我们要寻找高频、高价值、高溢价的真实场景。
第三,当智能不再稀缺,稀缺的东西才是价值。我们要提升自己的商业能力、判断力、注意力,找到能够让你提高价值的东西,找到你身上不可替代的东西。
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