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      別盯著老業(yè)務(wù)摳成本了!用AI做新事的成本,遠(yuǎn)低于做老事

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      家家戶戶都在做AI試點(diǎn),但真正賺到錢的寥寥無幾 。為什么花了大價錢組建AI團(tuán)隊,最后卻大概率虧本?

      “在這個變動的時代,我建議大家多做開拓性的事情,少做守成的事情。”

      AI人才很貴的,你為了省掉一批便宜的人的錢,組建一個AI團(tuán)隊,最后大概率是虧本的。”

      混沌創(chuàng)新領(lǐng)教、AI領(lǐng)域投資人任鑫一針見血地指出,盯著原有的業(yè)務(wù)搞“降本增效”,注定沒有出路。2026年,AI生產(chǎn)力進(jìn)一步爆發(fā),人人都可以給自己配備100個程序員,AI讓軟件徹底變成“人人可編輯的文檔”……

      從職場、到組織,再到商業(yè)的底層邏輯,都已經(jīng)發(fā)生重構(gòu)。

      從如何通過“硬用三步法”實(shí)組織、產(chǎn)品的重塑,到創(chuàng)業(yè)者如何瞄準(zhǔn)四大AI原生機(jī)會,任鑫在本文中勾勒出了一幅清晰的AI淘金地圖。

      拋棄舊有路徑,別再去搶隔壁老王的生意,去廣闊的底層市場發(fā)現(xiàn)你的商業(yè)新大陸吧。


      以下是任鑫的精彩分享,僅占課程內(nèi)容的30%。完整內(nèi)容在混沌APP。



      2026年最大的紅利:每個人配備100個程序員

      2026年,我知道的最大的一個紅利,就是擁有一個AI程序員同事。

      以前只有編程高手才能用好AI,讓它幫忙寫程序、建系統(tǒng)。但今年不一樣了,普通人也可以。

      前不久硅谷的大神Karpathy發(fā)了條推特,他說之前只有20%的代碼是AI寫的,80%還得靠自己。但在過去幾周,情況發(fā)生了翻天覆地的變化。現(xiàn)在,他80%的代碼已經(jīng)是AI寫的了。

      以前我們可能會把AI當(dāng)成一個“諸葛亮”,有想不通的人生難題,會找它聊聊天。但不會組織它去幫你干活,因為它不會用Excel,不會用Word。但是現(xiàn)在,它全都會了。

      最近刷屏的OpenClaw就是典型例子。我的合伙人五天就給它發(fā)了八千多條消息——現(xiàn)在他但凡有事,全部交給AI處理。

      他給AI單獨(dú)配了一臺Mac Mini,讓它自己決定裝什么軟件、學(xué)什么技能。AI就給自己裝了一堆工具,下載了一堆經(jīng)驗包。然后他說:這個活兒你去試試。AI就自己去干,調(diào)用各種軟件;干不好就寫段代碼再試;還干不好就反思,換個方法繼續(xù)。

      所以現(xiàn)在的AI既會寫代碼,又會用軟件,還會自我反思。這就相當(dāng)于給每個人配了一個程序員同事,啥都能干。

      有一個程序員坐在你旁邊,就意味著給了你一個“魔法”。你只需要對它說人話,它就能幫你把活兒干了。而且,這件事已經(jīng)發(fā)生在每個人的電腦里了。

      我再舉一個生活中的真實(shí)例子。我有個朋友叫余一,她是個非常先鋒的人——可以說是這個AI時代里最早“瘋”掉的那批人。她對AI極度癡迷,她運(yùn)營著自己的視頻號賬號,上面絕大部分視頻都是AI生成的,漲粉速度驚人。


      這是如何做到的?打開混沌APP,觀看完整版。


      現(xiàn)在這是一個言出法隨的世界,這讓我想起我們父母那一代,那時候公司里有個專門的部門叫電腦辦公室,有一幫人專門負(fù)責(zé)操作電腦,連打字都是專人干的。因為在那個時代,一張紙上的字寫上去就改不了,電腦打印出來的是個固定的東西。

      但在我們這個時代,你很難想象還有人不會打字。況且我們默認(rèn)文檔就是可以改的,比如一個飛書文檔,我們可以復(fù)制一份,改幾個字。

      而軟件,正在變成文檔。

      以前,軟件像是“打印出來的紙”,是固定的,只有程序員才能改。但現(xiàn)在,AI讓軟件變成了“文檔”,每個人都可以創(chuàng)建,每個人都可以分發(fā),每個人都可以修改成自己需要的版本。軟件未來會成為這樣,不是未來,現(xiàn)在已經(jīng)是這樣了。

      這就是2026年最大的紅利。如果你提前用起來,就能享受這個巨大的紅利。

      那這里的挑戰(zhàn)是什么呢?其實(shí)只有一個——心態(tài)。

      很多人會找借口:“我不懂技術(shù)。”但你不需要懂技術(shù),只需要說人話就行。第二個借口是“我要先好好學(xué)習(xí)一下”。不要學(xué)習(xí),遇到問題再學(xué),卡住了就問AI:“我卡在這里了,怎么辦?”

      碰到問題,具體解決,按需學(xué)習(xí)。我們還是有囤積癖,想囤知識、囤認(rèn)知,其實(shí)都沒用。有問題才學(xué),否則所有學(xué)習(xí)都是在逃避現(xiàn)實(shí)。不帶問題的學(xué)習(xí),就是逃避現(xiàn)實(shí)。所以最大的挑戰(zhàn),只有心態(tài)。

      Andrej Karpathy(曾任OpenAI研究科學(xué)家)在2023年說過,最好的編程語言是英語。現(xiàn)在最好的編程語言是中文——直接講中文就行。

      我舉個親身例子。我孩子今年八歲,他七歲就開始用AI寫游戲了。這張照片里,他在一個拉面館,用一臺沒有鍵盤的iPad,寫塔防游戲給自己玩。


      他全部用嘴巴來說:“炮塔做大一點(diǎn)”“子彈為什么那么慢?”“贏得太容易,沒意思,難度調(diào)大。”他只是說這些,游戲就慢慢變好,能玩了,就這么簡單。

      一個八歲孩子,在拉面館,用沒有鍵盤的iPad,寫出能玩的游戲,你肯定也可以。你用了2個小時把軟件裝好,收獲可能是給自己配了100個程序員。



      職場和企業(yè)的游戲規(guī)則徹底變了
      1.組織落地AI的三大卡點(diǎn)

      關(guān)于什么樣的組織推不動AI?

      就我觀察,對我身邊那些所謂的超級個體來說,一個人把效率提升五倍、十倍,真的是件很容易的事。但對于大組織,情況就完全反過來了。組織越大,看起來就越難推動。

      從麥肯錫、MIT(麻省理工學(xué)院)的調(diào)研來看,也是這個結(jié)論。家家戶戶都在做AI試點(diǎn),但真正賺到錢的寥寥無幾。因為這些報告調(diào)研的對象,主要都是大公司。


      那問題到底卡在哪呢?我總結(jié)了一下,主要有三個方面。

      第一個卡點(diǎn),在老板身上。很多傳統(tǒng)的大老板自己不親自用AI,但他們看了太多的AI視頻和公眾號文章。只看不用導(dǎo)致他們對AI產(chǎn)生了兩種極端認(rèn)知:要么是不切實(shí)際的幻想;要么是完脫離實(shí)際的體感。

      第二個卡點(diǎn),是組織的心智。員工會想,AI如果能干我的活,豈不是告訴老板,AI可以替代我?所以,從組織的角度看,搞AI好像天然就站在了很多人的對立面,阻力重重。

      最后一個卡點(diǎn)是確實(shí)有困難。AI用起來,現(xiàn)實(shí)問題也不少。你會覺得它給的東西胡編亂造,你還得一個一個去查。這些積累下來,都是以后要還的“技術(shù)債”。

      2.如何解決這三大卡點(diǎn)?

      首先,看組織心智這個卡點(diǎn)。要解決它,只能讓大家改變自己站的位置,每個人都需要重新梳理自己的觀念。員工要梳理,老板也要梳理。

      很多員工從小就把自己當(dāng)成牛馬、當(dāng)成螺絲釘來培養(yǎng),本質(zhì)上,是把自己當(dāng)成了一種生產(chǎn)資料。當(dāng)你把自己當(dāng)成一種資源的時候,就好比菜市場里的一顆“天然有機(jī)小番茄”。現(xiàn)在市場上出現(xiàn)了各種各樣的大棚番茄,價格便宜,你的賣價自然就上不去了。而如今,又冒出來人造番茄,一塊錢能買一噸,口味還更好。你這顆“天然有機(jī)小番茄”,是不是就更賣不上價了?

      所以,當(dāng)你把自己當(dāng)成一個有機(jī)小番茄的時候,AI就是你的競品。不管你有沒有被替代,你都要不上價。

      因此,所有員工都必須轉(zhuǎn)變思想,把自己變成老板,至少,是你自己的老板。當(dāng)下你最大的路數(shù),應(yīng)該是用AI培養(yǎng)自己的“嫡系”部隊。不管老板給不給我升職,我都管自己叫總監(jiān),我要用好AI來創(chuàng)造價值。

      你不要把AI當(dāng)做你的競品。你就想,AI是我十個額外的headcount,幫我招了十個程序員,十個數(shù)據(jù)分析師,十個寫手,十個畫手……還給了我一堆預(yù)算。我拿來做什么?跟公司換更多獎金、機(jī)會,升職加薪。如果我?guī)С鲆粋€100人的團(tuán)隊,創(chuàng)造巨大收益,老板不給我升職加薪,我可以帶著這100人出走。


      員工的思路要變,老板的思路要變。就老板而言,要往投資人的角度去思考。如果你想做好組織轉(zhuǎn)型,一定要給公司傳遞足夠清晰的信息。

      在這個變動的時代,我建議大家多做開拓性的事情,少做守成的事情。這個時代太動蕩了,不要再盯著原來的工作搞降本增效。

      況且,降本增效真的沒有大家想的那么容易。AI人才很貴的,你為了省掉一批便宜的人的錢,組建一個AI團(tuán)隊,最后大概率是虧本的。除非你能通過AI打開新市場,或者帶來資本市場的增值,否則這件事根本不值得做。

      這里要糾正一個常見誤解:做新事的成本其實(shí)低于做老事。很多人覺得做老事更便宜——我熟、有基礎(chǔ)、東西都現(xiàn)成。然而恰恰相反。為什么這么說?

      因為老業(yè)務(wù)往往有著沉重的歷史包袱,你要和老系統(tǒng)對接,可能三個月都接不完,內(nèi)部阻力還大。而借助AI搭一個全新的系統(tǒng),可能三天就搞定了。

      當(dāng)AI的專業(yè)能力已經(jīng)超越14年經(jīng)驗的資深專家,職場和企業(yè)的游戲規(guī)則徹底變了 。為什么踏實(shí)肯干的“老黃牛”越來越危險 ?為什么臃腫的大部門推不動創(chuàng)新?


      任鑫老師在課程中用身邊的案例進(jìn)行了詳細(xì)解讀,請到混沌APP觀看完整版。


      3.AI落地三步法

      具體如何充分地利用AI的優(yōu)勢呢?我把它分成三步法。

      第一步,拆解任務(wù),用AI適配提效。如果一件事他搞不定,那你就拆成他能搞定的小事兒。他是領(lǐng)導(dǎo)家的孩子,如果讓他組織一場課程他搞不定,你讓他搬一張椅子,他應(yīng)該能搞定。

      第二步,根據(jù)目標(biāo),用AI重塑流程。如果你覺得整件事他什么都搞不定,是不是因為專業(yè)不合?那能不能根據(jù)這個目標(biāo),反過來問問他覺得應(yīng)該怎么做,然后來配合他,我圍繞著你來重新設(shè)計整個流程。

      第三步,發(fā)揮 AI 超能力,顛覆傳統(tǒng)戰(zhàn)略。直接放棄這個目標(biāo)。他是領(lǐng)導(dǎo)家的孩子,我們應(yīng)該發(fā)揮他的特長,而不是死磕他的短板。做顛覆性的思考,去創(chuàng)造競爭優(yōu)勢,關(guān)鍵的做法是把AI用盡——就是每一個工作如果配上1000倍的人力進(jìn)去,會是什么樣的效果?


      可以三條路同時走,一層比一層的機(jī)會大,其實(shí)越往后機(jī)會越大。

      這三步法的詳細(xì)解讀,打開混沌APP觀看完整版。


      在智能泛濫的時代,如何發(fā)現(xiàn)AI商機(jī)?

      接下來是關(guān)于產(chǎn)品和商業(yè)層面的機(jī)會。

      這背后其實(shí)有一個根本問題需要先想清楚:產(chǎn)品的本質(zhì)是什么?說白了,就是解決問題,幫用戶干活的。

      我舉個例子,《超級瑪麗》的主人公在闖關(guān)的時候,經(jīng)常會碰到一朵花,只要踩到這朵花,他就可以發(fā)射子彈去打怪。假設(shè)超級瑪麗是用戶,那朵花就是產(chǎn)品,而我們,就是做花的人。作為做花的人,我們可能會想要優(yōu)化這朵花。但其實(shí),我們要想清楚一個更本質(zhì)的問題:用戶真正買的是什么?

      對瑪麗來說,他真正想要的是子彈,是能更高效地打怪通關(guān),去救公主。

      所以,當(dāng)我們在思考自己的產(chǎn)品里該怎么+AI的時候,如果你只盯著那朵花,你的想象力可能就止步于此了。但如果你能站得更高一點(diǎn),想用戶到底要完成什么核心任務(wù),那你能想出來的方案可能就多得多了,比如直接給他一顆原子彈,或者一個火箭筒,這些都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出那朵花的范疇。

      所以,形態(tài)真的不重要,重要的是你有沒有幫用戶解決那個最根本的問題。

      那具體怎么做呢?還是我們剛才提到的“硬用三步法”。

      第一步是“拆”,先拆解任務(wù)。本質(zhì)上,就是把用戶的整個任務(wù)流程拆開來看,找出那些讓用戶不爽、覺得累、覺得煩的地方。

      舉一個例子:找工作。比如說你想改造招聘軟件,只會想到在旁邊加個對話框。但如果換個思路——不是“這個軟件怎么加AI”,而是“一個人從求職到入職,要經(jīng)過多少步,每一步我能怎么幫”,能做的事就多了去了。

      開始求職,要寫簡歷,要瀏覽職位,還要判斷職位靠不靠譜——這些AI都能幫忙。比如寫簡歷,一個求職者難道只寫一份簡歷嗎?給不同公司的投遞,當(dāng)然是不同的簡歷。

      這個過程當(dāng)中,如果你已經(jīng)把它拆解好了,你怎么定位呢?

      所有需要用戶看說明書才會的東西,就是我們產(chǎn)品沒做好。所有需要用戶動腦子學(xué)習(xí)的地方,就是我們用AI去改造的機(jī)會。第二點(diǎn),是反人性的地方,就是很多事情需要用戶去集中注意力。這也是我們的機(jī)會。

      所以大家就會發(fā)現(xiàn)說,其實(shí)凡是用戶動了腦子,動了心,煩躁了,不樂意做的事情,然后能夠提高的事情,這其實(shí)都是我們的機(jī)會。

      我們應(yīng)該時刻的苛責(zé)我們的工具,這樣你才能夠找到產(chǎn)品的機(jī)會。

      所以我建議,每個人都應(yīng)該變得更懶一點(diǎn),歸因于外。現(xiàn)在總覺得“這東西就該我動手”“這問題就該我自己解決”,不,我就應(yīng)該啥都不干。用這種心態(tài)做產(chǎn)品經(jīng)理,才能看到AI+的機(jī)會,否則你會覺得一切都是應(yīng)該的。這是第一步。

      第二步是根據(jù)目標(biāo)用AI重塑流程。

      比如拍月亮。華為手機(jī)拍月亮,能拍出環(huán)形山。但它的成像真的有那么好嗎?其實(shí)是AI畫出來的。但用戶要的就是漂亮的月亮,對吧?所以關(guān)鍵是理解:到底要更好的成像,還是直接拍出想要的畫面?可以忽略成像過程,直接給你結(jié)果。

      這才是根據(jù)結(jié)果反推如何用AI。傳統(tǒng)思路是拍出來再用AI優(yōu)化,但華為根本放棄了原有成像過程。它想的是:通過鏡頭能收集多少信息,然后我通過這些信息幫你把這個畫面給拼出來,這其實(shí)才是他真正在做的事情。

      第三步,顛覆性的做法,花1000倍的人力去幫用戶,用專家去幫用戶。

      本質(zhì)上,我們交付的不再是工具,現(xiàn)在交付的是工具+使用工具的人。相機(jī)帶攝影師,牛排機(jī)帶廚師,翻頁器帶PPT生成器和講師。這不是工具市場,是勞動力市場,比商品市場大100倍。

      現(xiàn)在的工具都配了使用工具的人,交付的是工作,甚至是成果。我自己錄播客用Riverside,自動剪輯視頻和音頻。最后有人類高級剪輯收尾,但初剪全是AI做的。它不只是剪輯工具,是初級剪輯師。所以本質(zhì)上,我們在交付人力。

      我們我們習(xí)慣了以前生活在一個智力非常稀缺的時代,所以你會覺得聰明人了不起。而現(xiàn)在,我們面對的是一個智能泛濫的時代,關(guān)鍵是要把它用好。

      想清楚這些之后,再用那“三步法”去拆步驟,看AI能在哪些環(huán)節(jié)幫上忙。本質(zhì)上,這和派一千個人去幫他沒有太大區(qū)別。


      這是一個屬于海盜的時代

      目前,所有人都應(yīng)該去理解AI原生市場的機(jī)會。因為不管哪個行業(yè),現(xiàn)在都在動蕩。可能你出了城,吃著火鍋唱著歌,突然就被麻匪劫了。這個時代就是這樣。

      所以我建議保持警惕,哪怕你的生意看起來跟AI一毛關(guān)系都沒有,也要去理解AI原生市場的機(jī)會。

      市場的新機(jī)會主要有四種類型。


      第一種,叫解鎖增量。

      拼多多是個很好的例子。它不是從淘寶和京東搶客戶,而是吸引了一大批新網(wǎng)購人群。

      當(dāng)價格門檻和使用門檻同時下降,一個巨大的市場就被打開了。這個市場的容量有多大?很有可能你一單只收原來的1%,但這個市場本身是原來的100倍。降低門檻,就是AI帶來的第一個增量機(jī)會。

      所以我們不要總盯著舊有的市場,想著怎么搶隔壁老王的生意。而是要把目光從金字塔尖往下挪,看到下面更大的市場。技術(shù)進(jìn)步早期,最好的進(jìn)攻對象往往不是那些既有玩家,而是那些別無選擇的人,他們才是金字塔底層的人。

      第二個增量機(jī)會,叫套殼占位。

      舉個例子,去年Sora發(fā)布的視頻生成效果很驚艷。筷子科技的CEO發(fā)了個截圖,說他們?nèi)炀蜕暇€了一個新產(chǎn)品,把Sora的能力包裝成一個叫”AI影棚”的商業(yè)級產(chǎn)品。其實(shí)他們就是把大模型廠商新出的能力,套到自己熟悉的客戶場景里。

      這里最關(guān)鍵的是時機(jī)。你要提前判斷技術(shù)的延長線,敏銳地捕捉到最新的技術(shù),在別人還沒反應(yīng)過來的時候快速卡位。等大家都開始做了,就來不及了。

      第三種機(jī)會叫作賣水、賣鏟的“軍火商”邏輯。

      商業(yè)的本質(zhì)是去魚多的地方釣魚,去錢多的地方賺錢。目前全球范圍內(nèi),AI 已經(jīng)成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的核心引擎,萬億美元級的資金正瘋狂涌入這個賽道。中國現(xiàn)在的投資規(guī)模只有美國的1%。但我預(yù)計未來會有海量資金進(jìn)去這個賽道。

      錢來了之后,需要什么來推動AI的發(fā)展?這其實(shí)就是一個AI原生的機(jī)會。

      首當(dāng)其沖的是算力,雖然并非人人都是英偉達(dá),但只要能搞定芯片、整合算力資源,同樣能跑出百億美金體量的公司。

      此外,AI 基建中還有一點(diǎn)新機(jī)會。比如隨著 AI 編程工具讓大量小白用戶具備了開發(fā)能力,他們寫出的代碼需要地方存放和訪問,那些能幫用戶解決代碼部署難題、讓應(yīng)用迅速上線的基礎(chǔ)設(shè)施平臺,正隨著開發(fā)門檻的降低而迅速崛起。

      還有一種機(jī)會,來自數(shù)據(jù),因為數(shù)據(jù)是頂級模型軍備競賽里最需要的東西。

      第四,一個更樸素的思路,叫“鋪橋修路”。AI技術(shù)日新月異,但傳統(tǒng)企業(yè)普遍舉步維艱,這中間存在著巨大的轉(zhuǎn)型服務(wù)機(jī)會。

      美國大數(shù)據(jù)巨頭 Palantir 公司,它早期服務(wù)于政府和軍方,現(xiàn)在則深入傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行 AI 化改造。它們的模式是上門定制交付,直接深入客戶業(yè)務(wù)一線,再把客戶洞察反饋回來優(yōu)化軟件。目前這個模式的利潤跑得非常快。

      以前我們交付的是一個工具,需要客戶自己改。現(xiàn)在我們交付的是一個智能,只要訓(xùn)練就行,或者是一堆模塊,只要配置就行。定制化成本變低了,但交付效果變高了,復(fù)用性也更強(qiáng)了。

      所以這一輪如果要做to B,這個方向是有機(jī)會的。

      總的來說,這個時代就是一個屬于海盜的時代。我們要多去創(chuàng)新、多去開拓,這樣才有發(fā)現(xiàn)新大陸的機(jī)會。

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      游民星空
      2026-04-08 17:20:28
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      穆里尼奧主義者
      2026-04-10 08:52:11
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      阿纂看事
      2026-04-09 17:06:27
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      娛樂領(lǐng)航家
      2026-04-02 21:00:03
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      中國網(wǎng)
      2026-04-10 16:44:17
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      快科技
      2026-04-10 14:59:16
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      阿芒娛樂說
      2026-04-10 05:59:25
      “這5樣?xùn)|西”別放進(jìn)洗衣機(jī)洗,一洗就壞,洗衣機(jī)可能也會報廢!

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      Home范
      2026-04-09 12:57:31
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      懂球帝
      2026-04-10 18:43:07
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      2026-03-15 11:47:54
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      愛下廚的阿釃
      2026-04-10 17:01:35
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      財經(jīng)老莊
      2026-04-10 07:20:23
      2026-04-10 20:20:49
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