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Notion 的创始人 Ivan Zhao 的精彩文章:《钢铁、蒸汽机与无限大脑》
越来越清晰的感觉到,我们正处于 AI 革命的早期阶段,对于未来谁也不知道会怎么样,所以都喜欢从历史中、去工业革命、互联网革命中寻找规律,以期望能对未来有所启发。
相对来说,这篇文章虽然也是尝试从钢铁和蒸汽机的历史里,寻找 AI 时代的答案,还是挺有深度。
【1】第一个观点是:我们正在看着后视镜开车
每一代新技术刚出来时,人们总是习惯用旧的方式去理解它。这就是所谓的“看着后视镜驶向未来”。
想想看,早期的电话,大家把它当成“会说话的电报";早期的电影,其实就是把摄像机架在观众席拍舞台剧。
现在的 AI 也是一样。我们看到的 AI 大多长什么样?一个聊天框。为什么?因为它在模仿 Google 搜索框。
我们正处在这个尴尬的过渡期。就像当年大家还不懂电影剪辑语言一样,我们现在还在试图把 AI 硬塞进旧的工作模式里。
【2】个人层面:从骑自行车到开汽车
乔布斯当年有个著名的比喻,说电脑是“大脑的自行车"。意思是它能让人跑得更快,但你还得自己蹬。
对于现在的程序员来说,AI 已经不是自行车了,而是汽车。你不用蹬了,你只需要握好方向盘。
Ivan 讲了他的联合创始人 Simon 的故事。
Simon 以前是传说中的“10 倍工程师",但现在几乎不自己写代码了。路过他工位,你会看到他像指挥官一样同时调度三四个 AI 编程智能体。这些 AI 不只打字快,还能思考。他在吃饭或睡前把任务排好队,AI 就在后台疯狂干活。
他从“写代码的人",变成了“管理无限大脑的人"。
【3】为什么只有程序员先享受到了从骑自行车到开汽车的待遇?
但问题来了,为什么只有程序员先享受到了这种待遇?普通的文案、运营、产品经理为什么还在“蹬自行车"?
两个原因:
第一,上下文太碎了。程序员的代码都在仓库里,环境单纯。
但普通人的工作散落在 Slack、飞书、文档、甚至脑子里。AI 不知道前因后果,没法干活。
第二,没法验证。代码写错了会报错,好坏一目了然。
但一个活动策划案好不好?一份周报写得对不对?这很难量化。
所以,想要从自行车升级到汽车,我们得先帮 AI 把上下文补齐,并且找到验证工作成果的方法。
【4】组织层面:不仅是换引擎,还要换地基
个人层面说完,Ivan 把视角拉到组织层面,用了“钢铁"和“蒸汽机"两个比喻,来解释 AI 会如何重塑公司。
第一个是钢铁。
在钢铁
普及之前,房子盖不高。因为用砖头和木头,盖到六七层,底下的墙就被压垮了。这就像现在的公司,人数一过几百,沟通成本就爆炸了,效率急剧下降。人与人之间的沟通,就是那个脆弱的“砖墙"。
AI 就是组织的“钢铁"。它能支撑起巨大的信息流,让决策不需要层层汇报就能完成。未来的公司,可能几千人规模还能像创业团队一样敏捷,因为 AI 撑住了沟通的架构。
第二个是蒸汽机。
最早的工厂都建在河边,因为要用水车做动力。蒸汽机刚发明时,很多老板只是把水车拆了,换成蒸汽机,但工厂还在河边,流程也没变。效率提升非常有限。
直到后来,老板们意识到:
“等一下,既然不用水了,我为什么不把工厂搬到离港口更近的地方?"
工厂可以建在离工人、港口、原材料更近的地方。整个车间可以围绕蒸汽机重新设计。后来电力普及,工厂进一步把集中的动力轴拆散,给每台机器配上独立的电机。生产力才真正爆发,第二次工业革命才真正起飞。
我们现在还在“换水车"阶段。AI 聊天机器人挂在现有工具上,工作流程还是为人设计的。我们还没认真想过:如果旧的约束消失了,组织应该长什么样?
真正的变革,是当管理者意识到可以彻底重组工作流,让那些“不睡觉的大脑"去处理所有重复性工作的时候。
Notion 自己就在做实验。他们 1000 人的公司里,活跃着 700 多个 AI Agent。这些 AI 负责写会议纪要、回答内部咨询、处理 IT 请求、写周报。这不仅仅是省时间,这是在重塑组织形态。
回看你的工作,如果只是用 ChatGPT 润色邮件,那你就是在把水车换成蒸汽机,工厂还在河边。试着想一想:如果我有无限个免费实习生(AI),工作流程应该怎么彻底重设计?
【5】经济层面:从佛罗伦萨到东京
最后 Ivan 把视角再拉高一层:钢铁和蒸汽不只改变了建筑和工厂,还改变了城市。
几百年前,城市是人类尺度的。佛罗伦萨走个四十分钟就能穿城而过,生活节奏由人能走多远、声音能传多响决定。然后钢铁框架让摩天楼成为可能,蒸汽铁路把市中心和腹地连起来,电梯、地铁、高速公路跟上。城市在规模和密度上爆发了。东京、重庆、达拉斯,这些不是“更大版本的佛罗伦萨",而是完全不同的生存方式——更混乱、更匿名、更难辨认方向,但也提供了更多机会和自由。
Ivan 认为知识经济正站在同样的转折点上。今天的知识工作占了美国 GDP 的近一半,但大部分还是人类尺度的运作:几十人的团队,会议和邮件定义的节奏,超过几百人就开始失灵的组织。我们用石头和木头建造了很多佛罗伦萨。
当 AI 智能体大规模上线,我们会开始建造东京。成千上万的智能体和人类协作,工作流程全天候运转不等人醒来,决策在恰到好处的人类参与下被综合。周会、季度规划、年度考核的节奏可能不再合理,新的节奏会涌现。
我们将失去一些“小而美"的清晰感,但会换来前所未有的规模和速度。
Ivan 提到一个历史趣事:1865 年英国有个《红旗法案》,规定汽车上路时必须有人举着红旗走在前面开路。听起来荒谬,但我们现在要求 AI 每做一步都要人确认,是不是也像“举红旗"?真正的未来,是人站在更高处监管,而不是挡在路中间。
也许我们应该停止从后视镜看世界,开始想象新的可能。卡内基看着钢铁,看到了城市天际线。兰开夏郡的工厂主看着蒸汽机,看到了不再依赖河流的车间。
我们还在问 AI 怎么当好“副驾驶"。也许该问的是:当无限心智成为基础设施,知识工作会变成什么样?
这个问题,Ivan 没给答案。但他给了一个思考的框架。对于正在这场变革中的人来说,框架可能比答案更有用。

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分享红包需好友实际拆包才生效,可能造成无效分享和社交压力

4. 合规风险需持续关注

强制使用AI功能、绑定社交账号分享才能获得奖励,可能涉嫌违反《反不正当竞争法》中关于"不得利用技术手段强制用户选择"的规定

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红包活动虽能短期拉新,但若产品体验不佳,用户留存率可能难以维持。

特别声明:以上由元宝分析规则文档得出。
互联网人转自媒体,最应该学习的知识
- 互联网运营,深入理解流量与变现
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先别关注什么Clawdbot了!
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红包裂变增长方法论
(口喷给豆包整理)

一、裂变的定义与价值
裂变是核心的增长手段,核心为通过传播机制让受众转化为传播者,实现用户的持续扩散。
典型案例包含海底捞店集赞送菜、2015年微信拼手气红包、拼多多砍一刀;实际效果上,抖音快手极速版的裂变渠道已贡献产品1/3的DAU。

二、裂变的核心执行方法
裂变核心公式:被邀请用户数 = 种子用户 × 转化率 × 人均拉新数,围绕三个核心指标逐一优化:
1. 提升种子用户:遵循3秒定理,让用户3秒内从“能看懂”到“想尝试”;“能看懂”要求信息简洁无冗余,“想尝试”可借助品牌/用户背书、核心地区口碑传播实现。

2. 提升转化率:核心逻辑为转化率 = 欲望 - 摩擦;增加欲望可通过大额奖励、沉没成本、实物奖励等方式,减少摩擦需简化操作流程,遵循“如无必要,毋增实体”原则。

3. 提升人均拉新数:打造多元分享动力,涵盖利己、利他、互得三类;同时拓展传播渠道,可通过线下场景+二维码的方式绕过平台限制。

三、裂变的优化升级思路
1. 站在用户视角:保持同理心,让用户能清晰看到裂变的收益与完成进度。

2. 进行玩法创新:通过想象力打造新玩法,可实现裂变DNU的大幅提升。

3. 做好数值策略:通过四步提升ROI,即上线前数据预估→成本&传播度测算→实时数据监控→数值动态调整。

四、裂变的风险与原则
裂变是一把双刃剑,工具本身具备中性属性,效果关键取决于应用目的和用户价值:
1. 潜在风险:盲目做裂变可能引来低质用户,还可能引发负面舆情。

2. 核心原则:裂变工具的核心是用于为用户创造价值,而非单纯的流量收割。

五、裂变实践的常见问题解答
1. 提升裂变用户价值:核心是提升用户LTV,通过优化留存和ARPU实现,也可将好友留存纳入裂变任务条件。

2. 实物与现金激励选择:核心看ROI和用户匹配度,实物激励有溢价效应但受众存在局限性。
#出海运营秘籍👉@yunying23

睡醒后看微信群,全是元宝分享链接🥲
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OpenClaw的idea国内不是没人想到,毕竟发布的手速还是慢了一些
怎么把一个新出的技术迅速大胆地玩出花活,我们好像总是差那么一步
国内的科技圈,很积极学习、很卷、很勤奋、很上进、这些优等生思维一直演绎地很好。
“咱们拿它天马行空的瞎搞吧!”这种离经叛道的“差生”思维,还有待提升~
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晚上刷到一个小红书账号,靠售卖纳瓦尔访谈中文稿,定价7.9元,卖出1582份。
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不要小看这类“小钱生意”,背后是一个人对自己价值的确认:怎么定价、如何呈现内容价值、怎样引导成交……每一步都是真实的商业训练。

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