每年都觉得过得飞快，今年尤其。在去机场的路上听了 20VC 跟红杉合伙人 David Cahn 的播客，这个在 2024 年 6 月 提出 AI 行业 6000 亿美金投资与回报不匹配的“挑事者”，每次的反直觉论调都很多，但新一期尤其“丰盛”。
我无法一时间下结论是否同意，但一些事实跟我最近的感受有很多相似，结合这几周在湾区的经历，索性展开聊聊。
首先，AI 公司，不仅大厂和 AI lab，还有初创公司，今年重中之重就是人才之战。
初创公司要活下来，唯一能做的就是要比大厂更快速度抢下人才，不仅是 researcher，而是那些 AI native 的 talent。现在不看年龄，而只要是会把把 AI 用到极致的人，工程师，设计师，产品经理，甚至 Marketing 的，都可以一人充当十个人，如果是 AI 超级天才，大厂可能开出百万甚至千万的年薪，那初创公司就要比薪水更有吸引力的方式来吸引这样的人才。
但是正因为 AI，让做一件事情的起步门槛降低了，我们可能无法短期内看到一人 $1B ARR 的公司，但一定能看到无数个体经济的诞生，他们甚至不愿意加入别的公司，因为凭自己的 AI skills 养活自己甚至养起一只团队根本不成问题。
不过反过来，初传公司如何筛选优秀的 AI 人才呢，往往看重的又跟 AI“无关”？我很喜欢 Mercor 的虞快在一次分享时提到的三个要素：
主人翁精神（Agency）、原创性思维（Original Thinking），以及产品感知（Product Sense）。
几乎所有公司今年在人才上都在提“Agency”，这不是一个新鲜的词，但 Agency 似乎蕴含了更多对 AI 的“对抗”：
到底加入 AI 公司是你真的想要投入和奉献，还是随波逐流？ AI 让一切都变得懒惰，你如何保证自己更加主动和承担？ 巨头因为各种优势看似会轻易碾压初创，作为公司一员怎么能随时应战？
任何一个挫折，可能都会让人退缩，再加上大公司的“金钱诱惑”，Agency 的确是最关键的。
其次，人才的流动更加充分，还有研究人才的“回流”。
并且今年看到许多在曾经的 SaaS 公司的 Field expert 都陆续加入了非常优秀的 AI 公司，在各个领域中继续发光。而他们一旦找到自己的位置，利用 AI 将自己的工作效率提升 N 倍，更重要的是在公司里的 Scope 也放大数倍。做数据分析的能深入产品甚至提交产品意见，做技术的能研究政策合规直接用产品应对政策问题，做产品的朋友就更不用说直接上手 Build 不再依赖前端开发。
总之，超级个体会在 AI native 的公司发挥更可怕的光芒，那就意味着，优秀的 AI 公司会更加优秀，是 Exponential 的增长，那就会更可能吸引到优秀的人才，并且能吸引住。
但是，竞争一点都没有减小。不仅因为 Build 的门槛降低了，而是无论传统科技公司、SaaS 公司还有初创公司，都在用一切可能发声的地方增加自己的曝光。
AI awareness 已经在快速提升，但 AI adoption 并没有完全跟上。
这里面可能有商业、政策或 Leadership 的问题，但也意味着对初创公司来说还有很多空间和时间，那最重要的就是如何触达更多潜在客户。而一旦这样就意味着会把自己暴露在黑暗森林中。
过去两年我们听到了很多产品说到尽管一开始很容易 Go viral，但会吸引很多 Visitor 只是对产品感兴趣的而不是真正的目标画像，其实在 Enterprise 里面也是。
所以企业几乎都不愿意跟 AI 公司签长期合作，三个月、半年都有可能，并且可能尝试多个公司的产品，但今年开始有收敛的迹象。一方面有些领域的AI 产品的确有了 PMF，需要大范围推进，另一方面就意味着 Leadership 需要看到 ROI，需要让采购者做个决定了，AI strategy 到 AI execution 正在悄然发声。
第三，AI 让创业门槛降低，却让创业成功更难，成为创始人难上加难。
David 说他近期投资的 Clay、Juicebox，没有一家公司不是花了两三年甚至更久来不断试错和换方向，才逐步找到 PMF 的。AI 在很多今年高速增长的公司里看起来更像是“Fuel”，而不是产品本身。
我认为大多数情况是这样的，因此在自己熟悉的领域摸爬滚打过，过去尝试过无数次办法都没法解决某些痛点和问题的人，往往会成为 Fast mover。
经验会成为公司成长过程中更加重要的一份财富，不仅仅是对行业的理解，还有过去经历过无数挫折仍能坚韧和乐观的品质，就是大家所说的 “Resilience”。
所以，AGI 会发生吗？
首先，肯定的。在跟不少 AI lab 的同学交流中，你会很容易被感染，他正在来临。或许 2027，或许 2030。我们要做的并不是准确判断他什么时候来，而是他一定会来的条件下，我们还能做些什么？
比如对于曾经在 AI 应用层里面做自有模型或 Research 的朋友来说，今年开始“意外”地都回到了大模型公司，答案都非常统一：
模型的进步肉眼可见在加快，无论是通过预训练，mid-train 还是 post-train，对自己曾经的“周边”缝补是碾压的，那我要去 OpenAI、Deepmind 或 XAI 里面看看，他们到底提前看到了什么。
比如对大学老师来说，该如何教课与布置作业？以后真的不需要懂编程语言的工程师了吗，肯定不会，这不是简单审阅代码的问题，而是管理问题。但如果不禁用 Coding 产品，如何检验学习质量。
但是禁止这类产品，学生会发现到了求职阶段每家公司都要求必须熟练 AI Coding，反过头来要让更多 New grads 失业。从这个角度来说，AGI 是不是正在发生？
最后，今年对人的 Realness 更显珍贵。
我也越来越多喜欢听对创始人的专访，看的越来越多是创始人自己的社媒而非公司官号，本质上或许是对 Generative media 的对抗，尽管已经超过 50% 的网络内容是 AI 生成的了。这对信息的接收方是巨大考验，对创始人或信息的生产方可能是更大考验。所以今年有在 AI 公司做增长与 Marketing 的各类高手都在跟我说：
Founder-led marketing is everything.
我认为这不仅仅是 Founder IP 这么单薄，如果说以前 Marketing 的目的是要让用户了解这个产品与公司，那现在是要从让大家了解创始人开始，并且在了解这个产品的特点之前，我更关心创始人的特质。
他很可能决定了这个产品的定位，到底懂不懂“我”，并且是不是当出现问题时我依旧能信任的伙伴。“真实”变成了每个公司、每个平台甚至每次活动最重要的标签。于是，在这么多产品在网络上 Go viral 与走红的时候，线下的 Meetup 和大小会议等比例增加，Marketing 的难度和复杂度指数上升。
又回过来，我听到无数的创始人访谈尤其在 SaaS 领域又从 SMB 起步的业务，绝大多数回顾早年 PMF 阶段的成功要素，最关键的几乎都是创始人和高管亲自做一场场的用户访谈，甚至在没有任何 PMF 的时候去观看用户是如何在原来场景下工作的，口头最经常抱怨的地方在哪里，最希望解决的问题又是哪里，这往往还不统一。
而今年这种行为从创始人传递到了另一个职位叫 FDE（Forward Deployment Engineer），Palantir 甚至无形中为 AI 行业培养了一所 FDE 的学校，优秀的毕业生已经创立了多家初创公司了。
所以 AI coding 真的会替代工程师吗？
我完全不担心，担心的是它可能会替代一部分没有“工程师思维”的人。
在 Marketing 的人越来越多可以通过工程师思维来深度使用各类工具，在 Sales 的人越来越多更希望自己利用工程师思考能在现场理解客户需求是否能被快速实现，在 HR 的人如一位创始人所说更需要工程师思考来构建整个公司组织架构和文化，那就更不用说前面提到的产品经历、设计师还有工程师本身。
我这才理解了所谓“Builder”文化在公司里的重要性，遇到问题第一时间通过工程师思维还有精神去“Build”，这不就是 Agency 吗？
想到 David 在播客里说道一个今年有趣的现象：
那些离 AGI 最近的大佬都在强调 AI 进展是循序渐进，但那些离 AI 最远的人却在危言耸听，奔走相告大家明天就要“失业”。
这很讽刺，也很真实。
无论对公司还是个人，也是这样：
我们看似被 AI 浪潮推动甚至淹没，但那些想要与正在挣脱，想要逆流而上的人，做这些决定往往跟 AI 无关。
