哈佛商学院副教授Rembrand Koning追踪了全球500多名创业者后，发现了一个反直觉的现象：

真正以AI原生方式构建的公司，产出提升了20%，获客和营收的概率大幅提升，但最令人意外的是——他们对外部融资的需求反而下降了25万美元。

更少的钱，更大的事。这不是效率的量变，是商业物种的质变。

然而，我发现不少打着AI旗号的公司，还在用老套的方式来做产品、做公司。全员用上了ChatGPT，内部部署了知识库问答机器人，周报里多了一栏"AI应用情况"——然后就宣称自己是AI Native了。

这就像给马车装了一个发动机，然后说自己造了一辆汽车。

真正的AI Native不是让员工用AI干原来的活干得更快，而是重新设计那些活本身——甚至取消它们。

我见过一些创业公司的BP，技术架构画得很漂亮——数据层、知识层、智能体层，三层叠起来像一座精密的建筑。但翻到产品页，输出的是SWOT分析和波特五力。

花一个亿建核电站，用来给手电筒充电。

真正的产业智能体不是帮你更快地生成一份报告，而是直接告诉你"你的发布窗口应该提前两个月，这是三个备选方案"——不是光参谋参谋，是逼你面对答案，帮你做预测做判断。

爱因斯坦说过，你无法在制造问题的同一思维层次上解决问题。同理，你无法用上一代公司的组织方式、产品逻辑和增长模型，去捕获这一代技术的红利。

AI不是一个更好的工具，它是一种全新的生产要素。用旧范式去套新要素，你得到的不是创新，是昂贵的自我安慰。

AI Native这个概念背后藏着一个关乎商业底层逻辑的重大变迁——它不是关于"用不用AI"，而是关于"公司这个物种本身该长成什么样"。

本报告由以下机构联合发起完成

决策资源AI实验室

硅谷AI Native Strategy Institute（ANSI）

哈佛大学人机决策实验室

苏黎世联邦理工认知自动化研究所

深圳前海龙虾养殖基地

孤独大脑人生复利花园

研究方法：本项目动员跨6个时区的23位研究员，深度访谈47位AI创业者及投资人，拆解312份商业计划书，追踪了Anthropic、Palantir、Cursor等17家标杆公司的产品迭代与财务数据，系统检索了X、播客、学术论文等渠道超过200万字的一手材料（其中83%由AI生成，我们用人类判断力筛掉了79%），消耗了约3700万token的算力、412杯咖啡，以及若干个凌晨三点与一台大模型关于"人类还有什么用"的哲学辩论。

本报告不代表任何机构立场。

What

AI Native到底是什么？

先说它不是什么。

全公司都在用ChatGPT写邮件、改代码、做PPT——这不叫AI Native。这叫"数字化的最新版本"，本质上和当年从纸质办公切换到Office没有区别。你只是用了一个更快的工具，但你还是那个你，你的公司还是那家公司。

AI Native的定义只有一条：AI不是你的工具，而是你的产品本身。

X平台上有人做了一个犀利的区分：

AI Naive（天真型）——天真地把AI代理扔进去解决问题，指望它自动搞定一切；

AI Native（原生型）——用AI代理修复缺失的数据和分散的上下文，让问题本身变得更容易解决。

前者是把AI当魔法棒挥舞，后者是用AI重新设计整个系统的底层管道。一字之差，云泥之别。

顺便说一句，2025年韦氏词典的年度词汇是"slop"——意为AI生成的垃圾内容。CNN预测2026年将出现"100%纯人类制造"的营销浪潮。

这不是AI的失败，这恰恰是AI Native的机会——当满世界都是AI生成的平庸内容时，真正有判断力、有品味的AI Native产品反而会更稀缺、更值钱。

传统软件公司的链路是：人 → 软件 → 用户。

人操作工具，工具产出结果。

AI Native公司的链路是：用户 → AI → 结果。

人类退到幕后，只负责定义目标和校准方向。

以Gamma为例。如果用传统方式提供同等规模、同等质量的演示文稿设计服务，它需要雇佣成千上万名平面设计师。

但Gamma的做法是让模型直接嵌入产品内核，系统与用户直接交互、直接交付。用户看到的不是"一家设计公司用了AI"，而是"AI本身就是设计师"。

再看Cursor。它不是在VS Code上装了一个AI插件——那叫"AI辅助开发"。

它是基于VS Code的代码库重建了一个AI原生的编程环境，AI渗透到每一个编辑动作中。20个人的团队，21个月从零做到1亿美元年收入，人均营收330万美元。

传统SaaS公司的人均营收通常在20-30万美元。这不是同一个量级的比较，这是两个物种之间的差异。

Koning的表述很精确：关键在于，你不能只是用AI来做工作，而是要把它嵌入产品中，让AI直接与客户打交道——把人类从执行循环中拿出来。

这里有一个重要的思维实验：如果你的公司明天把所有AI工具全部撤掉，公司还是原来那家公司，只是慢了一点——那你就不是AI Native。 如果撤掉之后，你的产品根本不存在了——那才是。

Sam Altman说得更直白。在一次播客中，他预测几年内就会出现"85%由AI运营的大型公司"，甚至表示"如果OpenAI不是第一家由AI CEO管理的大公司，那我就该羞愧"。

主持人问：会不会在两年半之内出现由两三个人加AI组成的十亿美元公司？

Altman说："我认为AI能做到的时间比这还快。"

这话在2025年底说出来，听起来像是大佬的表演式狂言。但Midjourney——10个人，2亿美元年收入——已经在逼近那个预言。

更底层地说，AI Native不是一场效率运动。它是一场关于"认知自动化"的革命。

工业革命自动化了肌肉，信息革命自动化了流程，而AI革命正在自动化大脑本身。

过去我们外包体力给机器，现在我们开始外包思考给模型。这意味着，"公司"这个概念正在被重新定义——它不再是"组织人力做事"的结构，而是"编排智能做事"的结构。

有人在X上举了一个生动的例子：

如果Slack要做成AI Native，它需要的不是在现有界面上加一个AI助手按钮，而是彻底重新架构协调机制——从同步的官僚主义转向异步工作流，AI代理自动摄取频道上下文、解决依赖关系，只把真正需要人类判断的例外情况推送给你。人类从"消息路由器"变成"异常处理者"。

Sam Altman有一句广为流传的话，半是玩笑半是预言："AI大概率会导致世界末日，但在此之前，会有一批伟大的公司诞生。"

这种黑色幽默背后的潜台词是：变革的规模如此之大，以至于它的风险和机遇都是前所未有的。你不需要相信"世界末日"那一半，但你最好认真对待"伟大的公司"那一半。

Why

"套壳"的问题和答案

怀疑者的质问完全合理：如果底层模型都是OpenAI、Anthropic、DeepSeek提供的，那所有AI公司不就是"套壳"吗？你能做的，别人调同一个API也能做。竞争壁垒在哪里？

这个问题问得好，但它犯了一个技术原教旨主义的错误——假设技术壁垒是唯一的壁垒。

事实上，在AI时代，套壳不仅不可耻，而且是必然。 

商业史上所有伟大的应用本质上都是某种形式的"套壳"——滴滴套了GPS和4G的壳，苹果套了台积电的壳，Netflix套了AWS的壳。

大模型是AI时代的发电厂，但真正赚钱的，永远是那些发明洗衣机和电冰箱的人。

竞争的关键不在于要不要套壳，而在于你做的是"薄壳"还是"厚壳"。

薄壳（Thin Wrapper）——只做UI界面的搬运工，把大模型的输出包了一层皮。

这种东西注定被碾压，因为大厂随时可以把同样的功能做成免费内置。你调API能做的事，ChatGPT下个版本就会自带。

厚壳（Thick Wrapper）——把大模型深度耦合进极其垂直的行业工作流和私有数据中。

当用户依赖于你打造的工作闭环时，底层调用的到底是GPT还是Claude，根本不重要。用户被锁定的不是模型，而是你构建的那套系统——他的数据在里面，他的习惯在里面，他的业务流程在里面。

平庸的套壳赚取信息差，伟大的套壳重构工作流。

Harvey AI就是一个"厚壳"的典型。

它做法律AI，客户包括Allen & Overy这样的全球顶级律所。

它不是一个"通用AI加了法律提示词"的产品，而是把法律文档起草、法律推理、判例检索整个工作链路重构了。律师不再是从零开始写一份合同，而是在AI给出的90分初稿上做判断和修改。

当一家律所的几千名律师都习惯了这套工作方式，你觉得他们会因为换一个底层模型就抛弃整个系统吗？

所以，真正该担心的问题不是"我是不是套壳"，而是：我的壳到底有多厚？我的壁垒到底建立在哪一层？

这里存在两层常见的混淆。

第一层混淆：把"使用同一个引擎"等同于"同一辆车"。 

所有汽车品牌都用内燃机，但保时捷和奥拓不是同一个物种。引擎是必要条件，不是充分条件。模型能力是基础设施，就像电力、互联网一样。真正的产品差异化发生在模型之上——工作流设计、数据飞轮、用户体验和领域知识的深度嵌合。

第二层混淆：把"技术壁垒"当作唯一的壁垒。 

商业史上最伟大的公司，很多没有技术壁垒。沃尔玛的技术谁都能学，但它的供应链网络和规模效应构成了护城河。Costco的会员模式毫无技术含量，但至今没人能复制它的飞轮。护城河有很多种：网络效应、数据资产、切换成本、品牌信任、生态锁定。技术优势只是其中之一，且往往是最脆弱的一种。

不要试图用AI造一匹更快的马。AI Native要求你直接造一辆自动驾驶汽车。

当然，我在这里依然要留下一个活口：

如果AGI真的实现了，会不会厚壳也抵挡不住了呢？

的确，大模型在消灭中间商这件事情上，比过往任何一种技术都显得更加残暴。

不过，如果真到了一天，我们担心的，早已经不再是本文要讨论的问题了。

既然如此，不如先乐观点儿，先拥抱当下的机遇。

Who

谁在赢？谁会输？

Koning提出了一个新概念：智能分配（Allocating Intelligence）。

这个说法很有巴菲特的味道。

巴菲特的核心能力是"资本分配"——知道把钱放在哪里能产生复利；

麦肯锡的核心能力是"人才分配"——知道把什么人放在什么位置。

而下一代商业赢家的核心能力，是"智能分配"——知道哪个环节交给哪个模型，哪个节点需要人类介入，什么时候该切换工具，什么地方该保持人工判断。

Anthropic CEO Dario Amodei说过一句很接近的话：

未来的软件公司，本质上是"AI编排公司"。

这听起来像是一种新型的管理学，但它比管理学更底层。它是一种关于"这件事该由碳基智能做还是硅基智能做"的持续决策。

MIT的一个研究发现，AI最强的协作结构不是简单的"人+AI"，而是一个三明治架构：人在上下两层，AI夹在中间。

上层的人负责定义问题——做什么，为什么做。

中间的AI负责生成方案——怎么做，有哪些选项。

下层的人负责最终裁决——做不做，选哪个，敢不敢承担后果。

这个结构学术上叫Human-in-the-loop，但我觉得叫它"判断力三明治"更形象——面包是人的，馅料是AI的。没有面包，馅料撒一地；没有馅料，两片干面包也没人想吃。

AI擅长给答案，人类擅长问对问题。

谁会赢？那些最懂得在正确的节点调配正确智能形态的人。

谁会输？Koning在肯尼亚的实验给出了残酷的答案。

当他们通过WhatsApp向当地个体商户提供AI顾问服务时，原本经营不善的商户使用AI后，利润和收入反而下降了10%。

原因是：AI给出了大量看似合理的建议，但这些商户缺乏商业判断力，无法筛选出真正有效的那一条，最终被信息洪流冲向了错误方向。

而原本就表现优秀的商户，业绩进一步提升了。

这验证了一条古老的法则：

工具放大的不是能力，是判断力。剑在庸人手里是凶器，在高手手中是兵器。 

AI对于基础任务是均衡器，让所有人达到及格线；对于战略决策，它是极端的放大器——放大你的高明，也放大你的愚蠢。

看看数字就知道这种放大效应有多剧烈。

Midjourney，10个人的团队，两年做到2亿美元年收入。

Bolt，15个人，两个月做到2000万美元年收入。

ElevenLabs，50个人，两年做到1亿美元年收入。

另一端，BuiltWith，一个员工，年收入1400万美元。

这些数字放在五年前像天方夜谭。但它们揭示的逻辑很清晰：

当执行成本趋近于零，判断力的杠杆率就趋近于无穷大。

AI让创业门槛降低了，但让判断力门槛提高了。

Klarna的故事是一面好镜子。

它的CEO Siemiatkowski 2024年宣称"AI已经能做所有人的工作"，AI客服机器人"替代了700名人工客服"，公司人数从5500人砍到3000人，还用一个AI数字分身来主持财报电话会议。华尔街鼓掌，估值飙升。

然后呢？半年后，客户满意度暴跌，服务质量支离破碎，Siemiatkowski不得不承认"我们走得太远了"，重新开始招人。他对Bloomberg说了一句值得所有AI信徒贴在墙上的话："成本不幸地成了太主导的评估因素，结果就是质量下降了。"

Klarna的教训不是"AI不行"，而是"没有判断力的AI激进主义比不用AI更糟糕"。

AI确实能做客服的活，但它做不了的是在一个暴怒的客户面前展现同理心，是在一个边缘案例中做出灵活的人性化裁决。Klarna把人全部拿走，相当于把所有的判断力环节一起拿走了。

语言学习公司Duolingo的CEO宣布AI将逐步替代所有外包人员后，TikTok上掀起了一场用户抵制风暴。

不是因为用户反对AI，而是因为他们感到被背叛——"你用AI赚了更多钱，但你没有把省下来的成本返还给我们，你只是把人裁了。"

这种情绪在2025年蔓延到整个科技行业。美国民调显示，只有10%的人对AI"更兴奋而非更担忧"。十年前，公众对互联网是这种态度吗？

这提醒我们一件事：AI Native不仅仅是一个技术问题或商业问题，它还是一个合法性问题。

你必须让你的用户和社会相信，你用AI创造的价值不只是流向了股东，也流向了他们。否则，再漂亮的商业模型也会被反噬。

Where & When

机会窗口在哪里？

推理成本正在以指数级下降。这意味着两件事。

第一，地理套利正在被重新定义。 

以前，内罗毕的创业者请不起硅谷级别的营销总监。现在，他通过调用AI代理，就能获得相当于纽约资深总监级别的市场策略支持。能力的获取不再依赖地理位置和人才密度。

第二，长尾需求被点亮了。 

泰国一家街边餐厅的老板，一直找不到合适的客户管理系统。这个市场太小，没有软件公司愿意为它专门开发产品。但现在，用生成式工具可以快速为这个极度细分的场景量身定制一套系统。这类"小而美"的软件不需要风险资本的巨额注资，创始人完全可以自给自足。

Koning的观察是：我们正在进入一个不需要风险投资就能自给自足的软件经济世界。

但这里有一个中国创业者必须直面的残酷现实：

以上这些故事，在中国几乎无法原样复制。

搜遍全网，找不到一家中国版的"9人团队年收入千万美元"的AI Native小公司。这不是搜索不够深，而是结构性缺位。

原因有四层。

第一，付费基因缺失。 

美国一个2人团队专做房地产合同分析，月入4.5万美元——因为美国律师按小时收费，律所愿意为效率付高价。

中国的等价场景里，用户大概率期望免费或极低价获取同样的服务。这不是AI的问题，是整个SaaS在中国二十年没跑通的老问题。

第二，大厂的生态挤压。 

国内AI应用榜单上靠前的产品大多来自大厂，有些还是老应用"加AI"的升级版。字节有抖音导流豆包，阿里有淘系生态喂千问，腾讯有微信入口。

大厂某一个产品单月的广告营销费用，比很多初创公司的融资总额还高。小团队在C端基本没有生存空间。

第三，监管的摩擦成本。 

美国AI创业者可以直接发布、直接收费、直接全球化。

中国AI产品要备案、合规、审核。硅谷有句话叫"创新发生在监管之前"，中国的创业者没有这个奢侈。

第四，约束驱动的另类创新。 

但硬币有另一面。受芯片限制和资金约束的倒逼，中国AI走出了一条"效率优先"的路线——DeepSeek用Mixture-of-Experts架构，仅激活少量参数就大幅降低推理成本；开源策略让中小团队能够低成本接入前沿能力。

这不是硅谷的"丰裕模式"（用巨额资本砸出前沿），这是一种"约束下的工程创新"，反而可能催生出更适合全球发展中市场的产品形态。

一个值得玩味的数字：全球前50个生成式AI App中，22个由中国团队开发，但只有3个主要在中国使用。

大量中国小团队做的AI产品——照片美化、视频编辑、教育工具——其实活得不错，只是市场在海外。

这意味着对于中国创业者而言，思路必须调整。不要在大厂的火力射程内拼大炮，要到大厂不愿去的泥泞地带建水坝。

具体而言，中国个体和小团队的AI Native机会在五条路径上。

How

中国语境下的五条破局路径

路径一：知识IP + AI交付 = 可扩展的个人服务业

这是离大多数高认知人群最近的机会。

传统知识变现的模式是"一个人写→平台分发→读者付费"，它的天花板是你的时间。你一天只有24小时，只能写一篇文章，只能做一场直播，只能回答有限的问题。

AI Native的模式是：你定义框架和品味，AI辅助生产内容，AI直接服务用户。 

你的角色从"亲自交付"变成"维护一个持续服务所有用户的智能系统"。

每次你输入新的洞察、纠正AI的错误判断、更新你的知识框架，系统就变得更聪明。这是一种以判断力为燃料的飞轮——它转得越快，你的个人品牌就越值钱。

一个500字的核心论点，AI可以帮你生成公众号长文版、短视频脚本版、Twitter线程版、英文版——一个洞察，五种交付形态。过去需要一个内容团队，现在一个人能完成。

路径二：RaaS——不卖工具，直接卖结果

既然中国老板不愿意为"提高员工效率的工具"付订阅费，那就别卖工具。

在中国做AI，不要试图卖给老板一把更快的镰刀，直接把割好的麦子卖给他。

在硅谷，AI Native的终局是更聪明的SaaS；

在中国，最佳变现路径可能是RaaS（Result as a Service，结果即服务）。

不要去给传统工厂推销"AI设计软件"——老板学不会也不想交月租。你应该直接成立一家只有3个人的工作室，用AI帮他们生成设计图、写多语言营销文案，按件收费。

义乌和广州已经出现了这样一批人。传统外贸工厂拍一套外籍模特外景图需要上万元和一周时间。现在，3-5人的微型团队用AI给工厂样衣生成逼真的各国模特试穿图，一套只收几百块。他们从不标榜自己是"AI创业公司"，但用AI实打实地赚着丰厚的现金流。

这种模式的妙处在于：把前沿的技术，藏在最传统的服务壳子里。 

大厂的模型再强，也不会来干这种非标的泥巴活。

路径三：出海——反向地理套利

中国小团队最被低估的优势是：全球顶尖的工程落地能力 + 极低的人力成本结构。

浏览器AI插件Monica.im完全由中国小团队开发，他们没有去卷底层的"百模大战"，而是把划词翻译、一键总结、多模型切换的交互体验做到了极致。全面放弃国内C端市场，专攻海外，迅速拿下全球数百万活跃用户和千万美元级的年收入。

逻辑很简单：中国的工程效率全球领先，海外用户的付费意愿远高于国内。一个2-3人的中国小团队，做一个面向欧美市场的垂直AI工具——AI修图、AI视频剪辑、AI简历优化——完全可以做到月收入数万美元。

这就是Koning说的"地理套利"的中国版本，只不过方向反过来了——不是发展中国家的创业者获取发达国家的智能，而是中国的开发者向发达国家输出效率。

最近我一直有个观点：中国的最大特产之一，是聪明卷。又聪明又卷的人，全世界没几个地方有，而中国最多。

路径四：超级个体——一人公司 + AI虚拟团队

荷兰独立开发者Pieter Levels是这条路径的极致标杆。他不雇佣任何全职员工，不拿VC一分钱，单枪匹马利用各家大模型的API开发了PhotoAI、InteriorAI等数十个微型AI应用。客服、代码、营销全靠AI辅助，一个人实现了超过300万美元的年收入。

Shopify CEO Tobias Lütke发了一封在科技圈引发地震的内部信。不是"鼓励大家试试AI"那种温柔建议——他直接下了军令：任何团队在申请增加人手之前，必须先证明AI做不了这件事。 

"如果自主AI代理已经是你团队的一部分，你的部门会是什么样子？"他在信中问道。AI的使用效果被写进了绩效考核。不是选修课，是生存条件。

Lütke说了一句特别狠的话："坦率地说，我不认为你能选择不学习这项技能。你当然可以试，但我必须诚实地告诉你，我看不到这条路今天走得通，明天更走不通。"

这封信发出后，有人兴奋，有人恐惧，有人嘲讽。但它传达的信号非常清晰：在AI Native的组织里，人类需要证明自己的不可替代性，而不是反过来。

对中国的高认知个体而言，一人公司不是"一个人干所有活"的自我剥削，而是"一个CEO + 一个AI虚拟团队"的新型组织。你手下有五个"虚拟部门"：

1、AI负责内容生产——你给出核心洞察，AI扩写、排版、适配多平台、翻译。

2、AI负责用户运营——接管社群日常答疑、新人引导、内容推送。你只在高价值讨论中出场。

3、AI负责研究——信息收集、文献整理、数据分析、竞品监测。你定义"看什么"和"怎么解读"。

4、AI负责获客——生成个性化营销内容、自动回复询盘、筛选高价值潜在客户。

5、AI负责产品交付——你的知识产品不再是静态的课程，而是一个能持续与用户交互的AI服务。

Naval说过一句话：未来属于小团队和巨大的杠杆。

AI时代最重要的变化不是企业变大，而是个人变强。未来的商业壁垒不再是"我能管理多少人"，而是"我居然只需要这么少的人"。

路径五：判断力供应商——在AI时代出售最稀缺的资产

这是最隐蔽，也可能是最有价值的一条路径。

当执行成本趋近于零，判断就变得昂贵。AI把制造答案的成本降为了零，于是，"提出一个好问题"变成了这个时代最贵的技能。

回到Koning的肯尼亚实验。AI给所有人同样的建议，但优秀者变得更优秀，平庸者变得更糟糕。区别在哪里？在于筛选。在于知道哪五条建议里哪一条值得执行，知道在什么时机执行，知道执行到什么程度该停下来重新评估。

这就是判断力。它不是一种技能，而是多年行业浸泡、无数次试错、大量阅读和思考沉淀后形成的"隐性知识"。它无法被训练成模型的参数，因为它的本质是对不确定性的直觉。

对于中国600万制造业工厂、几百万中小企业主、无数正在被AI焦虑席卷的管理者而言，他们需要的不是又一个AI工具——他们需要的是一个懂他们行业的人，告诉他们"在你的生意里，AI应该用在哪个环节，不该用在哪个环节"。

这个角色，大模型做不了（它不懂你的行业），大厂也不愿做（利润太薄、场景太碎）。但对于一个深耕某个行业十年以上的专业人士来说，这恰恰是你最擅长的事。

你不需要会写代码，不需要训练模型，你需要的是对一个领域的深度理解和对AI能力边界的清醒认知。

你是大模型和传统产业之间的"翻译官"。

我个人更喜欢用一个有些跳跃的说法：AI牧师。

Altman在一次TED对话中被问到一个尖锐的问题：当AI的推理能力不断进步，人类还有什么用？

他的回答没有给出标准的乐观主义套话。他说："没有人知道50年或100年后人类的用途是什么。但更有意思的问题是——今天，人类有什么用？"

他的意思是：不要去焦虑遥远的未来，把你此刻最独特的判断力发挥到极致。

他还说过一句话："我见过的最成功的人，对自己的判断力有一种近乎妄想的自信。当你有了足够多的数据点证明你的判断是好的，就更多地相信自己。"

这话听起来是鸡汤，但放在AI时代的语境下，它的含义完全不同。

当所有人都可以调用同样的AI获取同样的信息和分析时，敢于根据自己的判断做出不同于AI建议的决策，并为此承担后果——这本身就是最稀缺的能力。

How Much

重新算一笔账

传统公司的扩张公式是：营收 × 2 = 人力 × 2 = 成本 × 2。

AI Native公司的扩张公式是：营收 × 2 = 算力 × 2 = 成本 × 0.3。

因为算力的边际成本正在断崖式下降，而人力成本只会上升。当你的核心交付链路建立在算力扩展而非人力扩展上，你的利润率结构就发生了根本性的变化。

Jeremy Rifkin在《零边际成本社会》中预言过这种趋势。他说的是互联网时代。但AI时代把这个预言推向了更极端的版本——不仅信息传播的边际成本为零，连"思考"和"创作"的边际成本也在趋近于零。

工业时代的规模来自机器数量，互联网时代的规模来自网络节点，AI时代的规模来自模型调用。

一家公司的天花板不再取决于它能雇多少人，而取决于它能调度多少智能。

这也解释了为什么Koning观察到，AI原生创业者对外部融资的需求大幅降低。不是因为他们不想要钱，而是因为他们不需要那么多钱——当你的扩张不再依赖于招聘，你就摆脱了人力密集型企业最沉重的枷锁。

Scale AI的故事是另一种启示。创始人Alexandr Wang 19岁创业，公司估值138亿美元。他们不做模型，只做AI数据基础设施。

这说明一个重要事实：AI时代最值钱的资产不是模型本身，而是让模型变得更好的数据和工作流。你不需要成为OpenAI，你需要成为OpenAI离不开的那一环。

重新审视你的组织架构：如果业务增长一倍，你必须相应增加一倍的人手，这意味着你的底层架构依然是上一个时代的。

未来公司招聘员工前，第一步是先招聘AI。

案例一：Claude Code——软件业大地震

如果你想看一个AI Native冲击传统行业的活标本，不需要去找遥远的案例。此刻正在发生的事情就够了。

Anthropic的Claude Code在2025年2月以"研究预览"的低调姿态上线。六个月后，年化收入突破10亿美元——这个速度甚至超过了当年ChatGPT的增长曲线。到2026年初，分析师估计这个数字已接近25亿美元。Anthropic整体年收入从2025年初的约10亿美元暴涨到年底的90亿美元，到2026年3月，据报道已接近200亿美元。

数字本身已经足够惊人。但真正让整个软件行业感到地震的，是Claude Code改变程序员工作方式的速度和深度。

2026年1月的一场西雅图工程师聚会上，一位Google首席工程师公开承认：Claude用一个小时复现了他团队一年的架构设计工作。

微软——没错，就是那家卖GitHub Copilot的微软——在内部大规模采用了Claude Code，甚至鼓励非开发人员也使用它。

2026年2月，Anthropic的研究员报告说，16个Claude Opus 4.6智能体从零开始用Rust写了一个C编译器，能够编译Linux内核。实验成本不到2万美元。

当Anthropic发布一篇博客声称Claude Code可以将遗留COBOL代码翻译成现代语言时，IBM一个交易日内市值蒸发了约400亿美元。更广泛的抛售从大型科技股蔓延开来，蒸发了超过一万亿美元的市值。

为什么Claude Code能做到这些？

第一，架构上的根本差异。 

传统AI编程助手（如GitHub Copilot）本质上是"自动补全"——你在IDE里写代码，它猜你下一行要写什么。

Claude Code不是这样。它直接在终端运行，和文件系统、命令行工具直接交互。它不是在"帮你写代码"，它是在"替你写代码"——读取整个代码库，编辑文件，运行测试，提交到GitHub。这不是"AI辅助开发"，这是"AI主导开发"。

第二，任务时长的突破。 

行业评估机构METR的数据显示，AI自主完成任务的时间跨度每4-7个月翻一倍。

当这个时间跨度是30分钟时，你能自动补全代码片段；当它达到几个小时，你能重构一个模块；当它达到几天，你能自动化一整场审计。

Claude Opus 4.6的50%任务完成时限已经达到14.5小时。这意味着你可以在下班前给它一个任务，第二天早上来看结果。

第三，递归自我改进的雏形。 

Anthropic在2026年1月发布的Claude Cowork，4个工程师用10天做出来的。

大部分代码是Claude Code自己写的。也就是说，AI正在构建自己的下一代产品。Anthropic内部已经开始讨论这是否构成了"递归自我改进"的早期形态。

Anthropic CEO Dario Amodei在达沃斯预测：AI可能在6到12个月内处理大部分甚至全部的软件工程工作。

Claude Code的创造者更激进——他认为"软件工程师"这个职业头衔本身可能很快会消失。

但Anthropic自己的招聘数据讲了一个更复杂的故事：从2025年初起，公司的软件工程岗位招聘量增长了170%，而且还在加速。

他们自己的工程师调查显示，工程师们将大约60%的工作交给Claude，生产力提升了50%——但只有0-20%的任务可以完全委托给AI，其余仍然需要人类审核。

这意味着什么？

Claude Code不是在消灭程序员，它在消灭"写代码"这件事的价值。就像计算器没有消灭数学家，但消灭了"计算"这个工种。

未来的软件开发者不再是写代码的人，而是设计系统、定义问题、审核AI产出的人。编程技能从"核心竞争力"变成了"基础素养"，就像今天会用Excel不再是一项特殊技能一样。

对中国的启示很直接：软件行业的"人力红利"正在急速贬值。 

中国曾经靠大量廉价程序员在外包和应用开发领域建立优势。但当一个人加Claude Code能做过去一个团队一个月的工作时，这个优势就不再成立了。中国软件行业需要从"人多"转向"人精"——不是更多的程序员，而是更好的系统架构师、产品经理、判断力提供者。

而对于非技术出身的创业者和个体来说，Claude Code代表的其实是一个好消息：编程不再是创业的门槛。 

你有行业洞察、有用户痛点的理解、有产品品位，就可以直接用AI来实现它。门槛降低的同时，品味和判断力的价值水涨船高。

案例二：Palantir——"厚壳"战略的最佳注脚

如果Claude Code是AI Native在"创造"维度的极致案例，Palantir则是在"应用"维度的教科书。

2025年，Palantir的股价暴涨了193%。不是因为它做了大模型，不是因为它有什么突破性的技术发明，而是因为它做了一件看起来很"老派"的事情：帮企业把AI真正用起来。

Palantir的核心产品AIP（人工智能平台），本质上是一个"AI中间层"——它不生产智能（底层可以接任何大模型），它负责的是把智能和企业现有的系统、数据、业务流程嵌合在一起。

用我们前面的框架说，Palantir不是做AI引擎的，它是做AI引擎和企业这辆"车"之间的传动系统的。

这恰恰是最难做、也最值钱的一层。

为什么Palantir发展得不错？三层原因。

第一层：它解决了"最后一公里"的脏活累活。

每家企业都知道AI很厉害，但大部分企业的数据散落在几十个系统里，格式不统一，上下文缺失，权限混乱。你给他们一个再强的大模型，他们也用不起来——就像给一个没有公路的村庄送一辆法拉利。

Palantir干的就是"修路"的活。它的平台把企业内部散乱的数据打通、清洗、结构化，然后让AI模型在这些真实的业务数据上运行，产出可执行的决策。这不是什么性感的技术创新，但它是每一家想用AI的企业都绕不过去的现实问题。

第二层：它用"AIP Bootcamp"重新发明了企业销售。

传统企业软件的销售周期是什么样的？一年。先是几个月的需求调研，然后是漫长的POC（概念验证），再然后是无休止的法务谈判。

Palantir做了一件反直觉的事：它把销售变成了5天的密集工作坊。潜在客户带着自己的真实数据来，在Palantir的工程师指导下，5天内就在AIP平台上构建出一个可以工作的AI用例。客户亲眼看到AI在自己的数据上产出了有价值的结果——不是演示，不是PPT，是真实的产出。

这个策略的转化率接近75%。把过去一年的销售周期压缩到了几天。2025年第三季度，Palantir的美国商业收入同比增长了121%。

这本质上就是前面说的"卖结果，不卖工具"的企业级版本。客户买的不是"一个AI平台"，而是"我亲眼看到它在我的业务里能做什么"。

第三层：它构建了"厚壳"的极致形态。

一旦Palantir的平台深度嵌入一家企业的运营系统——连接了它的ERP、CRM、供应链数据、生产数据——切换成本就变得极高。不是因为技术锁定，而是因为业务逻辑锁定。Palantir的客户净留存率达到134%——这意味着老客户不但不走，还在不断加码。

Palantir做的事情，和我们前面说的"薄壳vs厚壳"完全对应。它不是在API上面包了一层UI（薄壳），它是深入到每一家客户的业务流程里，用数据和工作流构建了一个几乎不可替换的系统（厚壳）。底层模型换了对它没有任何影响——它的平台本身就是云不可知、模型不可知的。

中国公司能从Palantir学到什么？

第一，不要迷恋模型层的竞争。 

中国的"百模大战"已经证明，模型层的竞争极度同质化，赢家通吃，中小公司几乎没有机会。

但"修路"这件事——帮助中国的制造业、金融业、医疗行业把AI和现有系统对接——是一个巨大的、碎片化的、大厂不愿意深入的市场。

中国有超过600万家制造业工厂，每一家的数据结构和业务逻辑都不一样。这不是一个通用平台能解决的问题，这需要深入到泥巴里的行业知识和实施能力。

第二，学Palantir的Bootcamp思维。 

在中国的B端市场，"先让客户看到结果"比"先教育客户AI有多好"有效一百倍。

不要卖方案，卖体验。用一周时间帮客户在他自己的数据上跑通一个AI用例，让他亲眼看到效果，然后自然转化为付费客户。这比任何销售话术都有说服力。

第三，拥抱"不性感"的定位。 

Palantir从来不是一家"酷"的公司。它不做消费者产品，不追求病毒式传播，它的CEO Alex Karp穿着打扮像个大学哲学教授。但它是一家市值3600亿美元的公司。因为它选择了一条别人不愿走的路——深入企业的脏数据、复杂流程和政治博弈中，做那些需要耐心和专业度的硬活。

在中国，"不性感"可能恰恰是小团队和个体创业者的最佳策略。大厂都在争夺C端流量和眼球，那些B端的、垂直的、需要深入行业的脏活累活，正是"泥泞地带的水坝"——大厂的火炮打不到你，但你可以在那里建立真正坚固的壁垒。

终局

当执行可以被无限供给

Anthropic教育业务负责人Drew Bent提供了一个极具前瞻性的判断：我们目前习惯于给AI布置简单的执行任务，这实际上限制了技术的潜力。

在不远的将来，组织架构将发生一场控制权的反转——AI承担最高级别的战略分析、数据推演和方案生成，然后将需要人类品味和判断力的领域委托给人。

这彻底颠覆了传统的金字塔管理结构。以前，高层做战略，基层做执行。未来，AI做分析和推演，人类做选择和把关。权力不再来自信息垄断（AI面前没有信息差），而来自审美、勇气和对不确定性的承担——这些恰恰是机器无法计算的东西。

为什么技术越先进，人越值钱？因为AI有一个致命缺陷：它无法承担责任。

AI可以给出一百个无懈可击的商业计划书，可以写出完美的危机公关声明，但当决策失败时，AI无法坐牢，无法破产，无法用真实的代价为后果兜底。

Klarna的Siemiatkowski至少有一点诚实的勇气。他说："很多人最讨厌什么职业？律师、CEO、银行家。我恰好既是CEO又是银行家。所以我说，先替代我们的工作吧。"

他真的让一个AI数字分身去主持了财报发布会。但几个月后，他不得不承认AI"走得太远了"。这个反转本身就是最好的证明——做替代决策容易，为替代后果兜底，只有人类能做。

硅谷风投人Sebastian Caliri在X上说了一句足以让所有技术乐观主义者清醒的话："科技圈的人没有意识到，整个国家已经在反对科技行业了。人们不关心和中国的竞争，他们连房子都买不起，医疗费用正在让他们破产。如果你想让我们的行业繁荣，你需要赶紧给普通人一个相信你的理由。"

塔勒布说的"Skin in the game"——把自己的皮肤押进赌局——这是人类CEO和超级个体的终极价值。在没有标准答案的迷雾中拍板，并用自己真实的人生与信誉为决定兜底。这件事，AI做不了。

技术史就是人类把能力不断外包的历史。火外包了体温，衣服外包了皮肤，机器外包了体力，互联网外包了记忆，AI正在外包思考。但有一样东西没法外包——那就是"我愿意为这个决定负责"的勇气。

对创业者而言，这意味着一种全新的自我定位：

你不再是一个"做产品的人"，而是一个"定义规则的人"。你不再是一个"管理团队的人"，而是一个"编排智能的人"。

你的公司也不再是"一群人用工具做事"，而是"一个智能系统在人的指引下运行"。

最后

王阳明说"心即理"，一切行动的起点是心之所向。在AI时代，这句话获得了新的注解——当执行力可以被无限供给时，你的判断力、你的品味、你对"什么值得做"的回答，就是你最稀缺的资产。

工业时代是资本主义——谁有钱谁说了算。互联网时代是平台主义——谁有流量谁说了算。AI时代或许可以叫它判断力主义——谁能在噪声中做出正确的选择，谁就说了算。

算力可以按秒计价、无限量供应。但你的同理心，你的偏见，你敢于拍板的勇气，是世界上最稀缺的东西。

你有多像一个"人"，你就有多值钱。

这不是技术问题。这是一个关于"你是谁"的问题。

我构建的"人生复利"系统，有一个核心引擎：

"Be-Choose-Do"（存在-选择-行动）循环。

第一步，知道你是谁（To Be）。 

要成为一个什么样的人，什么是你不能失去的，你才能构建人生的价值函数。尼采说："忘记自己的目的（初衷），是愚蠢最常见的形式。"

第二步，做正确的事情（To Choose）。 

智慧的关键，是聚焦于真正重要的事情，忽略那些无关紧要的事情。在对的地方，和对的人，做正确的事情。对的地方、人、事情，本身就自带"势能"和"自发性"。

第三步，才是把事情做对（To Do）。

注意这个顺序。不是反过来。

在AI时代，这个顺序比以往任何时候都重要。因为AI把"Do"的成本打到了地板上——你想做什么，它都能帮你更快地做到。但"Do"太容易了，反而成了陷阱。你可以一天启动十个项目、生成一百篇内容、搭建五个原型，然后发现自己什么都做了，什么都没做成。忙碌本身成了最大的懒惰。

真正的稀缺不在Do，在Choose。而Choose的质量，取决于你对To Be的回答有多清晰。

AI就是这个时代最大的变量。它是"对的地方"——自带势能和自发性的地方。你现在面临的Choose，不是"要不要学AI"这种伪问题，而是：

在AI重新定义一切的浪潮中，什么是你不能失去的？什么是你愿意全力以赴的？你要站在这个变量的哪一边？

想清楚了，就大胆去Do。别害怕。哪怕从最小的地方入手——和大模型直接讨论问题，用Vibe Coding搭一个原型，用AI Agent接管你社群的日常运营，帮一家你熟悉的工厂做一次AI诊断。

这些"小Do"不是目的，它们是探针。你在做的过程中，会碰到阻力，会发现意外，会暴露自己真正擅长什么、真正在乎什么、真正愿意为什么承担风险。

然后你会发现一件奇妙的事：Do会反过来深化你的Be。 

你以为自己知道"我是谁"，但真正的答案，是在与世界的碰撞中显影的。

Be-Choose-Do不是一条直线，它是一个螺旋——每转一圈，你对自己的认知就深一层。

我们正站在一个未知然而伟大的时代变革面前。没有人有地图。但Be-Choose-Do给了你一个指南针：

先搞清楚你是谁，再选择值得做的事，然后用AI把它做到极致。在这个过程中，你会成为一个连你自己都没想到的人。

王阳明还说过：知行合一。在AI时代，这句话可以翻译成——别等准备好了再出发。

出发本身就是准备。

这不是一个关于AI的故事。这是一个关于再次发现你自己的故事。

最后，我要向你承认，这篇长达15000字的报告，并非是由“决策资源AI实验室、硅谷AI Native Strategy Institute（ANSI）、哈佛大学人机决策实验室、苏黎世联邦理工认知自动化研究所、深圳前海龙虾养殖基地”等机构（纯属虚构）历时两周研究所得，而是由我和四个AI研究助手花了半天完成。

“孤独大脑 • 人生复利花园”是真实存在的，欢迎你加入！