黄钊的AI周报_第423期（2700字精华版）

每周六，在星球「AI产品经理大本营」里，我们会发布AI周报（每天AI日报 + 我个人原创文章汇总）；今天是第423期（https://t.zsxq.com/77M5J ），全文2.7万字。

下面是其中要点内容提炼：本周35个干货认知点+5个“黄钊hanniman评注”，共计2700字。

一、本周35个干货认知点

（一）关于AI- native 企业

1、"员工使用AI"和"企业成为AI原生组织"，是两件完全不同的事。是不是AI原生公司，看最核心的价值，是否主要由AI创造。

2、类比：出租车公司、网约车平台、Robotaxi，看似都提供出行服务，实际是三种完全不同的组织。

3、99%和100%之间，差的不是精度，而是责任，要解决——极端异常、系统冗余、人工接管、审计追踪、责任认定和赔偿机制。

4、验收不看"功能是否上线"，看：任务成功率、人工介入次数、连续运行时间、异常率、业务结果、责任成本。

5、系统智能 = 通用智能 × 主体智能——90%能力来自大模型，但决定性的10%来自主体。

6、组织协作AI化的前提，是核心成员的个人AI化。

7、新AI部门，不能只对技术交付负责，必须对业务结果负责，否则会变成新的IT支持部门。

8、企业的基本单元：过去是岗位和员工，未来可能是目标、状态、智能体和可调用的能力。

9、企业今天的根本问题：如何使用AI，同时掌控自身命运，并确保AI持续积累的"复利式学习成果"，仍属于企业自己。

10、项目的大部分复杂度，要等第一版出现、真实用户用起来、业务开始依赖之后，才逐渐显形。

（二）关于Vibe Coding

1、vibe coding带来的烦恼：提线木偶、时间和心流破碎。

2、把一套harness打磨得更好，往往没有明显的"外部性收益"，只是自我追求。

3、上下文工程：普通团队唯一能和大厂同桌的战场。

4、只知道 AI 的交付不对，却不知道“怎么约束，可拿到对的交付”——拉扯过程，既痛苦又漫长（类似“砍一刀”，总以为再调试几步就行了）。

5、ChatGPT Pro网页版会根据网络环境降智，用手机App可绕过。

6、跟AI说“我是一个智障，现在我想做一个XXXX”。它就会详细教你，否则会默认你“稍微懂一点”，省略某些常识。

7、现在很多用户用AI做PPT，不是为了汇报，而是为了自己学习。

8、技术一直在做一件事：把皇帝用的东西给老百姓用。

（三）AI深度认知

1、别去做“模型能20%做对”的事——去找它0%或1%成功率的问题。

2、AI做不了的，是数据还看不见未来时，仍相信那件事值得去做——乔布斯做iPhone时、马斯克回收火箭时，数据都没法告诉他们。

3、品味可被AI学会，判断力不能（包含了为后果负责）。

4、品味是在缺乏证据时，识别出什么是好的；判断力是在存在风险时，选择它。前者可被学习，后者只能被承担。

5、培养品味，靠多样性和摩擦——你需要“接触”让你质疑或形成新观点的东西；那种不舒服感，才是品味在成长。

6、"用AI替代你自己"是错误目标：任何岗位，AI都可完成很多部分，但替代不了最后那些难以量化、难以言明的部分。

7、“稀缺的东西”依然稀缺，最典型的是地位（天然“零和”）。今天有技法比梵高更好的人，可梵高仍然是梵高——独一无二的位置，无法替代。

8、早期投资人看不懂Scale，因为他们从未亲手训练模型，感受不到数据缺口有多麻烦。

9、仿真不需完美：机器人能走雪地、穿灌木，靠的不是把每片雪花、每根树枝模拟到极致，而是"抓住问题本质结构"的仿真，加上数字环境里大量"随机化测试"。

10、人和人之间的共鸣、信任，愿意一辈子跟另一个人一起走，愿意把生命的一部分，交给另一个人……这些东西，AI不能取代。

11、乔布斯曾让两名 Pixar 董事离开，理由是，他们从不反对自己。

（四）行业相关

1、AI篮球机器人：抬手就发球给你、提出训练计划、自动剪辑高光片段，本质价值是替代私教。

2、以消耗和销售token为“核心商业模式”的AI应用，毛利区间只有10%-25%，无法覆盖各项成本。

3、国内模型厂商，用10倍成本定价法，太短视了，在挤压应用层发展空间。

4、Vibe Lawyering——AI让自诉比例从11%升至17%（但制度和责任边界还没跟上）。

5、谷歌TPU 整机首次交付客户数据中心，但未来关键问题是：TPU 能否成为英伟达之外的“长期”第二选择？TPU 和云的利润，能否接住搜索广告的下滑？

6、至少未来七年，AI价值在于落地实施；安全问题，是 Palantir 不可替代性的基石。

二、本周5个“黄钊hanniman评注”

1、AI越来越强了，那人还剩下什么

• 智能这事，不再是人类独有的了。这其实是宇宙给人类的“提醒”，别再以为自己聪明，就是最了不起的，你造出来的机器，都比你聪明了。

• 心中有爱，手里有AI：AI做不了的，是判断，是取舍，是梦想，是执着，是愿景，是数据还看不见未来时，仍相信那件事值得去做。乔布斯做iPhone时，数据没法告诉他；马斯克回收火箭时，数据没法告诉他。这种事，AI做不出来。

• 还有就是爱：人和人之间的共鸣、信任，愿意一辈子跟另一个人一起走，愿意把生命的一部分，交给另一个人。团队之间的合作，家人之间的守望，朋友之间的关心，这些东西，AI不能取代。

黄钊hanniman评注：“乔布斯做iPhone时，数据没法告诉他”这个例子很好。而这个背后的本质是什么？是补齐人脑子里画面感，和现实世界的gap——还没存在于这个世界的那个东西，你用“文字功底”+vibe coding，把它显化出来。

2、1%法则：创业该选什么问题

• 去找模型"成功率0%或1%"的问题，不是20%。

• 模型已能做对20%，恰是危险信号——能力已在模型里萌芽，6-12个月内就会被它吃掉。

• 路径一，私有数据：通用模型接触不到的数据，如组织"你个人的"信息。

• 路径二，AlphaFold式专用模型：针对极难问题，训小众模型，算力花不了多少，准确率极高。

黄钊hanniman评注：这个“1%法则”，正好也可成为昨天星球文章《近期接触到的7个AI认知点》里提到的，（什么算）“大事”的check标准之一。

3、你要相信一组别人都不认同的“判断”，也要比所有人更早“看见”它

• 成功公司，往往在共识形成前，默默做了很多年。创始人很难靠周围人的“评论”，决定方向，因为人群本身，会不断改变口径。

• 当聪明和执行都能购买，清楚描述五到十年后的世界，并愿意经历“麻烦”把它做出来，才构成新的稀缺。

黄钊hanniman评注：我要把“麻烦”2个字单独加粗，因为最近在做一些东西，真的是没那么快、有些麻烦——但如果什么事都非常便捷，那反而可能没太大价值和壁垒。

4、技术与不可替代性

• 技术一直在做一件事：把皇帝用的东西给老百姓用。

• 今天画得比梵高技法更好的人很多，可梵高仍然是梵高。技术能复制手法，却不能替你占据那个独一无二的位置。

黄钊hanniman评注：前者，指向这轮AI的核心价值，服务平权；后者，指向实操关键——尽早占据生态位（品牌、信任）。

5、（谷歌）这波高增长"是产业的 Beta，不是企业的 Alpha"，前面还有两道关

• 第一道，TPU 能否成为英伟达之外的长期第二选择；对手是整个芯片定制化趋势，亚马逊有 Trainium，微软有 Maia，博通在帮 OpenAI 和 Meta 做芯片；供不应求时有收入，只说明有产能，供给充足后仍被选择，才算真的成功；

• 第二道，TPU 和云的利润，能否接住搜索广告的下滑；AI 直接给答案，绕开了点击行为，作者判断这个下滑不会缓慢线性，到临界点后会陡降；广告毛利率 80% 以上，云只有 30% 到 50%，TPU 外售可能仅 20%，云和 TPU 的增长，必须显著快过广告的下跌才够用。

黄钊hanniman评注：这是“判断拐点问题”——能定义这个问题本身，不是一般人能做到的。

【One More Thing】

以上干货点，来自本周的「黄钊的AI日报」；目前是第十一季，已有240读者，详细介绍在这里（有3篇示例，可免费试读）：

注1：AI日报，是80+分的公域干货提炼，星球“AI产品经理大本营”里，还有90+分的hanniman原创AI干货，有更大信息差和认知差，对一线AI从业者，会更加受益。

近期星球的文章包括：

1、《近期接触到的7个AI认知点》 https://t.zsxq.com/Oas4r

2、《周日换频道（314）_如何快速识别对方段位》 https://t.zsxq.com/7sW7S

3、《【内推福利】内推福利_新增1个职位（代码AI效果评测产品经理 base 北京）_共计97个》 https://t.zsxq.com/5tWRu

注2：本周“423期”AI周报，2.7万字，包括

• 21个产品视角干货、8个新鲜案例、3个资源工具、4个行业动态

• 7份AI行业报告

详情可进入星球「」查看——

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黄钊hanniman，前腾讯PM，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，13年AI、16年互联网经验；社群""（9年）和自媒体""（12年）；作品有《》、「」。