{"source":{"id":"2081149998704521712","title":"商业世界有个默认规矩。 对手一旦在某个产品类目里站稳脚跟，有了势头。 你就别去追了。 换个赛道，别干吃力不讨好的蠢事。…","url":"https://mubeitech.com/p/2081149998704521712"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2072703764876951875","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"你以为美国五百强企业，天天在跪求 OpenAI 和 Anthropic 的接口？ 其实，大公司内部早就憋了一肚子火。 它…","summary":"你以为美国五百强企业，天天在跪求 OpenAI 和 Anthropic 的接口？ 其实，大公司内部早就憋了一肚子火。 它们用你，是因为现在没得选； 但它们脑子里想的，全是越早除掉你越好。 这种愤怒，从前年萨姆·奥特曼（Sam Altman）那场\"宫斗戏\"就开始埋下伏笔了。 当时，…","body":"你以为美国五百强企业，天天在跪求 OpenAI 和 Anthropic 的接口？\n其实，大公司内部早就憋了一肚子火。\n\n它们用你，是因为现在没得选；\n但它们脑子里想的，全是越早除掉你越好。\n\n这种愤怒，从前年萨姆·奥特曼（Sam Altman）那场\"宫斗戏\"就开始埋下伏笔了。\n当时，一家市值千亿的上市公司 CTO 直接给顾问打电话：\n\"这帮人把 CEO 开除了，到现在都没说清楚为什么。我们怎么敢把最核心的业务数据，托付给一个连管理层都像过家家一样的公司？\"\n在真实商业世界里，没有人能拿到这种免死金牌。\n\nAI 巨头们最大的问题，是极度的傲慢和对商业的无知。\n每次奥特曼或者 Anthropic 的 CEO 出来演讲，大企业客户的对立情绪就加重一分。\n\n大公司要的是什么？\n是控制权。\n控制自己的算力、控制自己的模型、控制自己的数据，以及保住自己的\"阿尔法\"（核心竞争优势）。\n你让他们把最核心的业务流和提示词送到硅谷的云端，等于直接把生产资料拱手让人。\n\n更别提现在 AI 实验室那套荒唐的收费模式了。\n他们天天逼着客户去刷 Token，搞所谓的\"Tokenmaxxing\"（刷量最大化）。\n因为他们根本不知道怎么帮企业解决具体的业务问题。\n\n真正帮大厂做 AI 落地的顾问，拿钱的唯一标准是：\n能不能帮客户用更少的 Token 办更多的事？能不能把 Token 消耗砍掉 90%？\n\nPalantir 的创始人 Alex Karp 戳穿了这套把戏。\n他说，真正赚钱、有自由现金流的是应用层和算力，卖 Token 的模型层根本赚不到钱。\n大公司完全可以用开源模型，在自己安全、私有的环境下跑出前沿模型的效果。\n最重要的是，模型权重和数据完全掌控在自己手里。\n\n尤其是涉及军事和国防安全。\n美国国防部要是把战场决策的系统，外包给硅谷这帮\"共识\"控制的闭源模型，那简直是疯了。\n\n这波 AI 独角兽的傲慢，已经快到保质期了。\n在它们排队上市之前，企业客户的这波反噬，迟早会来。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2073128142856663497","translated_status_id":"2073128142856663497","published_at":"2026-07-03 14:01:01","created_at":"2026-07-03T15:56:24.288227","url":"https://mubeitech.com/p/2072703764876951875","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2072703764876951875/markdown"},{"rank":2,"id":"2050336898435207307","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 内部有个叫 Lord Bottleneck 的怪东西。 它从一个人的个人加速器，长成了每天早上自动跑产品实…","summary":"OpenAI 内部有个叫 Lord Bottleneck 的怪东西。 它从一个人的个人加速器，长成了每天早上自动跑产品实验的机器。 起点很小。 增长团队要做三件事：想实验、写代码、看结果。 过去每一步都要人盯着。 先查数据。 再选方向。 再改代码或配置。 再跑实验。 再把结果做成…","body":"OpenAI 内部有个叫 Lord Bottleneck 的怪东西。\n它从一个人的个人加速器，长成了每天早上自动跑产品实验的机器。\n\n起点很小。\n增长团队要做三件事：想实验、写代码、看结果。\n过去每一步都要人盯着。\n先查数据。\n再选方向。\n再改代码或配置。\n再跑实验。\n再把结果做成演示文稿。\n\n这个人没有一上来喊全流程自动化。\n那太大，也太吓人。\n他只是把 Codex 塞进每个单点环节。\n让 Codex 跑分析。\n陪他追问数据。\n帮他写实验代码。\n实验结束，再让 Codex 读结果、整理材料。\n\n妙的地方在这里。\n当每个单点都被加速，整条链路就开始自己长出来。\n后来团队干脆把这些步骤串成一个每天早上的循环。\n名字也很程序员：Lord Bottleneck。\n瓶颈之主，专门抓新用户体验里的摩擦。\n\n现在它每天早上做一轮固定动作。\n看过去实验。\n看新数据。\n提出下一批增长实验。\n团队只负责挑这个或那个。\n选完以后，它给出代码或配置，推动实验上线。\n第二天再读结果，再提出下一轮。\n\n这类自动化最有意思的地方，表面是省代码。\n更深一层，是把产品团队的工作重心往上抬。\n人少写一点重复配置，少做一点机械分析，多花时间判断什么实验值得跑。\n\nOpenAI 没公开具体金额。\n但 Alexander Embiricos 的说法是，这个 Codex 循环已经自动创造了显著公司价值。\n\nAI 进入公司以后，第一批被吃掉的，常常还轮不到岗位本身。\n先被吃掉的，是那些没人愿意承认、但每天都在吞掉团队注意力的瓶颈。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-03 09:33:48","created_at":"2026-05-03T11:30:05.289543","url":"https://mubeitech.com/p/2050336898435207307","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2050336898435207307/markdown"},{"rank":3,"id":"2042559791801753685","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"如果你是一个开发者，永远别碰 OpenAI 的 API。 这是一个警告。 Sam Altman 开放接口，不是为了成全你…","summary":"如果你是一个开发者，永远别碰 OpenAI 的 API。 这是一个警告。 Sam Altman 开放接口，不是为了成全你的创业梦。 他是在放长线钓大鱼。 当你在平台上拼命测试时，他正盯着后台数据。 他在研究你的调用记录，观察哪个方向跑通了商业模式。 只要你的点子被验证有赚头。 O…","body":"如果你是一个开发者，永远别碰 OpenAI 的 API。\n这是一个警告。\n\nSam Altman 开放接口，不是为了成全你的创业梦。\n他是在放长线钓大鱼。\n\n当你在平台上拼命测试时，他正盯着后台数据。\n他在研究你的调用记录，观察哪个方向跑通了商业模式。\n只要你的点子被验证有赚头。\nOpenAI 就会连皮带骨把你的创新直接拿走。\n\n这套玩法在硅谷代代相传。\nSam Altman 师承扎克伯格。\n扎克伯格学的是比尔·盖茨。\n\n微软当年把这招玩得炉火纯青。\n先让别人在系统上做出 Lotus 1-2-3。\n看明白怎么回事了，自己搞个 Excel。\n别人开发出了 WordPerfect。\n微软转身就推出 Word，把对手逼上绝路。\n\n当年的微软非常乐意邀请这些开发者参加大会。\n给他们发奖，夸他们是生态的功臣。\n颁完奖，就在系统底层把他们做掉。\n\n扎克伯格对当年的最大合作伙伴 Zynga 也是同样的手段。\n现在的 OpenAI 拿起了同一把刀。\n\n别人铺好的底层设施，终究是别人的餐桌。\n不想当主菜，就别碰这套 API。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2042652176237892024","translated_status_id":"2042652176237892024","published_at":"2026-04-10 17:02:56","created_at":"2026-04-10T18:43:16.591593","url":"https://mubeitech.com/p/2042559791801753685","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2042559791801753685/markdown"},{"rank":4,"id":"2062487626779636001","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸…","summary":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。 上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。 来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。 几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI…","body":"Claude Code 的创始人 Boris，过去半年没写过一行代码。\n上个月，他甚至把电脑里的编程软件（IDE）直接卸载了。\n\n来，看看站在全球 AI 金字塔尖的工程师，现在到底在干嘛。\n\n几个月前，他的日常还是开着 5 到 10 个 Claude 窗口，疯狂敲“提示词”，让 AI 帮忙写代码。\n现在？他不写了。\n他的工作变成了“写循环（Loops）”。\n设定好自动化循环，让后台几百个 Claude 互相提示、自己找 Bug、自己翻 GitHub 的反馈、自己决定下一步开发什么功能。\n他说：“我的工作就是写循环，剩下的是循环去干的活。”\n\n这改变了个人代码习惯，也重构了整个组织形态。\n来看看现在的 Anthropic 内部正在发生什么。\n\n第一，新人培训时间，从几周被硬生生压缩到了 2 天。\n新招进来的工程师问：“这数据库怎么查？”\n老员工答：“打开 Claude，让 Claude 去代码库里跑查询。这是一个技能，它早就学会了。”\n\n第二，工种的边界彻底融化了。\n以前大厂那种按部就班的流水线：用户研究定方向 -> 产品经理画大饼 -> 设计师出图 -> 工程师敲代码。\n在 Anthropic，这套东西被连根拔起。\n现在，财务总监在发版，幕僚长在提交代码，设计师在搞开发。所有人都是“多面手”。\n只要手里有海量的 Tokens，任何人都能当一个完整的“建造者”。\n\n所以，现在开公司、带团队该怎么干？\nBoris 的建议是：\n1. 给所有人买尽可能多的 Tokens。\n2. 故意让所有项目“缺人”。\n本来需要 4 个工程师干的活，只给 2 个人，外加无限量的 Tokens。\n逼着这两人去跑循环，去用算力代替人力。\n前期算力花销可能变大，但只要这套循环跑通，后续的人力成本和沟通损耗直接清零。\n\n很多人还在抱有幻想。\n觉得 AI 写出来的代码不优雅，觉得人类独有的“产品品味”和“直觉”是最后的护城河。\nBoris 之前也是这么想的。他是个代码洁癖，不准团队在代码里用面向对象的“类（Classes）”。\n后来 AI 狂跑循环，塞进去一堆他不喜欢的写法，但业务跑得飞快、完全不出错。\n他认怂了：只要商业结果好，我的代码洁癖一文不值。\n\n他甚至预言，连“产品品味”这个曾经被奉为神明的玄学优势，在未来 3 到 6 个月内也会被 AI 碾平。\n当几百个大模型 24 小时不知疲倦地盯着全球社交网络、吸收所有反馈时，它做的决策，最终会比你准得多。\n\n当写代码不再需要写代码，当所有的手艺和品味都被算力降维打击时，人类还能剩下什么？\nBoris 的答案是：\n教它价值观。\n就像教小孩一样，教它怎么当一个好人。其余的，交给循环。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2062782823430242381","translated_status_id":"2062782823430242381","published_at":"2026-06-05 06:19:14","created_at":"2026-06-05T08:15:48.839702","url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2062487626779636001/markdown"},{"rank":5,"id":"2073544407643496771","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Andrej Karpathy 认错了。 他说，2016 年在 OpenAI，他们犯了个代价高昂的错误：直接让 AI 智…","summary":"Andrej Karpathy 认错了。 他说，2016 年在 OpenAI，他们犯了个代价高昂的错误：直接让 AI 智能体（Agent）去干活。 这一步迈得太大，直接让他们多走了 5 年弯路。 那时候的项目叫 World of Bits。 目标很宏大：让 AI 像人一样，操控键…","body":"Andrej Karpathy 认错了。\n\n他说，2016 年在 OpenAI，他们犯了个代价高昂的错误：直接让 AI 智能体（Agent）去干活。\n\n这一步迈得太大，直接让他们多走了 5 年弯路。\n\n那时候的项目叫 World of Bits。\n目标很宏大：让 AI 像人一样，操控键盘 and 鼠标，去网页上订机票、点外卖。\n\n结果呢？\n当时他们手里只有“强化学习（RL）”这一把锤子。\nAI 只能在简陋的网页上疯狂乱点，指望靠运气撞上高分奖励，最后证明根本走不通。\n\nKarpathy 总结说：当时最该干的事，是彻底忘掉 Agent，先去把大语言模型（LLM）造出来。\n\n先把脑子发育完全，再去学怎么用手。\n\n接着，他给现在的 Agent 热潮狠狠泼了一桶冷水。\n\n他说，Agent 跟自动驾驶、VR 是同一个物种：Demo 极其好做，产品化极其艰难。\n\n写个脚本，让车绕着街区开一圈，或者让 AI 跑通一个订票流程，一下午就能搞定，发到网上能拿成千上万个赞。\n但要让它变成真正能卖钱、不出错的产品？\n对不起，做好跟它死磕 10 年的准备。\n\n为什么这么难？\n因为今天的 Agent 只有一个“大语言模型”当大脑袋，它还缺了太多零件。\n\n海马体（记忆检索）在哪？\n基底神经节在哪？\n丘脑（当脑子里多个想法打架、争夺决定权时，用来分配麦克风的控制机制）又在哪？\n人类大脑进化了千万年的物理回路，现在的 AI 连毛皮都还没摸到。\n\n不过，这个大坑，反而给普通人留了条活路。\n\nKarpathy 顺便爆了大厂的底：\n在大模型训练上，像 OpenAI 这样的巨头已经把路线图摸得太透了。\n学术界刚发篇新论文，OpenAI 内部的 Slack 大概率就会弹消息：“哦，这玩意我们两年半前就试过，不信你看这儿有当年的失败数据。”\n\n但在 Agent 领域，大厂没有任何秘密武器，他们也正懵着呢。\n\n这也是为什么，现在真正站在 Agent 能力前沿、能做出新花样的，是那些在车库里连夜修 Bug 的黑客和创业者，大厂里写论文的科学家反而没做出来。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2074030551783141845","translated_status_id":"2074030551783141845","published_at":"2026-07-06 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Benioff刚爆了个大料。\n当年他们极度渴望入股OpenAI。\n双方团队是老朋友。\nOpenAI甚至愿意让他们以个人名义拿点份额。\n\n但微软直接掀了桌子。\n作为背后的绝对大金主，微软下达了封杀令。\n彻底堵死Salesforce机构入场的通道。\n连个缝都没留。\n\n手里攥着钱投不出去怎么办？\nSalesforce转身就去找了硅谷的另一拨天才。\n一口气砸了3.3亿美元给Anthropic。\n顺手还押注了Cohere和Mistral。\n\n现在的格局很有意思。\nSalesforce成了Anthropic的关键股东，握着大概1%的筹码。\n巨头所谓的战略防守，往往会催熟自己最大的敌人。\n微软以为把资本关在门外就能独吞胜利果实。\n结果只是亲手给最强的死敌送去了重磅弹药。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2039286827383681511","translated_status_id":"2039286827383681511","published_at":"2026-04-01 10:05:51","created_at":"2026-04-01T11:57:01.357806","url":"https://mubeitech.com/p/2039129805522976990","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2039129805522976990/markdown"}]}