AI 应用手册 建立一家大型 AI 应用公司并不容易，但现在变得非常清楚该怎么做。 你只需要： a. 自动化高价值工作流程 b. 针对大型终端市场 c. 同时展示强劲的市场吸引力 d. 具备可重复的操作 e. 并且有充足的扩展机会 如果你能系统地证明你可以做到以上每一点，世界就是你的。 初创/种子阶段：a, b 种子轮：a, b, c A轮：a-d + 一点 e B+轮：a-e 如果你是想要合作建立一家公司代代相传的 AI 企业家，请私信我。

不可逆转的流失率 > 5% 我不在乎你的团队有多“优秀”。如果你的团队超过50人，而你的年度不可逆转流失率低于5%，那么你在提高人才密度方面做得不好。这适用于每个超过50人的子团队（包括工程团队）。 作为背景，一家非常大且表现卓越的上市科技公司在其工程团队中的不可逆转流失率超过10%，该团队被广泛认为是全球最优秀的团队之一。 总结一下，你需要每年提高标准，淘汰底部5%+的人。就这样。

凭证并不重要 在过去的几个月里，我看到几位A+级的高管和运营者在AI初创公司中挣扎和失败，而年轻的“没有经验”的建设者们却在执行上表现出色，表现得非常出色。 这是我在25年以上的技术生涯中所见过的最大的人才评估不连续性。 当游戏的基本规则发生如此剧烈的变化时，过去的所有经验、凭证和传统成功标志几乎变得无关紧要。 向AI的转变代表着如此大的范式突破，以至于制度知识往往变成了制度包袱。那些在企业销售周期中游刃有余的高管，当产品自己构建时却感到迷失。那些为可预测的增长指标进行优化的运营者，当核心能力在一夜之间呈指数级提升时则感到挣扎。 与此同时，那位在宿舍里微调模型的22岁年轻人，直观地理解代币经济学、推理模式和能力扩展的方式是任何MBA课程都无法教授的。这些“没有经验”的建设者们并不背负“应该”如何运作的负担。他们不会浪费时间试图将AI能力强行融入传统的产品框架或商业模式。因此，他们赢了。 如果你是一位希望在AI公司找到角色的高管，请保持谦逊。付出努力。使用工具，创建个人AI堆栈。训练自己以不同的方式思考——以概率的方式，而不是确定性的方式。如果需要，愿意接受个体贡献者的角色。这不是魔法，但确实需要付出真正的努力。 如果你是一位AI公司的创始人，请确保你的招聘过程不被凭证所蒙蔽。重要的是原始的构建能力（在每个角色中，而不仅仅是工程/产品/设计），对不确定性的舒适度，以及能够异常快速地迭代和实验的能力。 这是一个新时代。

很高兴看到 @DeepCogito 发布 Cogito v2。这一系列模型是朝着能够仔细推理、基于事实给出答案并自我改进的人工智能系统迈出的重要一步。在全球最强大的开放模型中，这个新版本是朝着超智能人工智能系统迈出的伟大里程碑。我为支持 @drishanarora 和卓越的 Deep Cogito 团队感到自豪。

恭喜 @tconrad 正式宣布！作为一名忠实的 @Sonos 客户，我对未来的路线图感到非常兴奋。

思维机器是历史上增长最快的公司。没有比较。他们在一天内达到了8000万美元的年经常性收入。让那些Mercor、Cursor和其他竞争者看看吧！！！！

这份名单上缺少一家大型公司。以“Alpha”开头，以“bet”结尾。 在接下来的五年里，Alphabet的未来可能是科技界最具争议的话题。 反对者们忘记了，即使你宣称到2030年搜索将归零（这实在是太不切实际了），Alphabet有五个业务，每个业务到2030年都可能达到1万亿美元：Android+Chrome、应用程序（Gmail等）、云服务、YouTube、Waymo。

成为个人贡献者 在过去几个月里，我看到几位朋友和前同事积极地从非人工智能公司的领导（经理或经理的经理）角色转向人工智能本土公司的个人贡献者（IC）角色。 虽然这看起来可能是反直觉的，甚至可能被视为职业负面，但我相信对于想要进入人工智能领域的领导者来说，这是正确的职业选择。 每个人工智能本土公司都在寻找具有人工智能本土经验的领导者。如果某人仍然在非人工智能角色中担任中层经理，他们将无法积累成为有效人工智能领导者所需的实践人工智能经验。即使在人工智能本土环境中工作几年，个人贡献者的经历也会让他们充满信心，并拥有继续走个人贡献者路线或回到管理路径的选择，现在他们拥有了真正的人工智能构建经验，因此会成为更好的经理。许多人工智能公司发展迅速，您甚至可能会在不久的将来获得“战场”晋升，成为人事经理，尤其是如果您有之前的管理经验。 非人工智能角色的领导者/人事经理：如果您感到困惑，请考虑面试并转向人工智能公司的个人贡献者角色。这将非常有趣，而且您将建立在未来几十年中会用到的持久技能。

退一步思考 在过去几个月里，我看到几位朋友和前同事主动从非人工智能公司的领导（经理或经理的经理）职位转向人工智能原生公司的个人贡献者（IC）角色。 虽然这看起来可能是反直觉的，甚至可能被视为职业上的负面，但我相信对于想要进入人工智能领域的领导者来说，这是正确的职业选择。 每个人工智能原生公司都在寻找具有人工智能原生经验的领导者。如果某人仍然在非人工智能角色中担任中层经理，他们将无法积累成为有效人工智能领导者所需的实践经验。即使在人工智能原生环境中工作几年，个人贡献者的经历也会让他们充满信心，并拥有继续走个人贡献者路线或回到管理路径的选择，现在他们拥有了真正的人工智能构建经验，因此会成为更好的经理。许多人工智能公司发展迅速，您甚至可能会在不久的将来获得“战场”晋升，成为人事经理，尤其是如果您有之前的管理经验。 非人工智能角色的领导者/人事经理：如果您感到困惑，请考虑面试并转向人工智能公司的个人贡献者角色。这将非常有趣，而且您将建立在未来几十年中会用到的持久技能。

一家财富500强公司的高管：“人工智能正在模糊各个职能之间的界限。当我与年轻人见面时，如果我事先不知道他们的职位，我就无法判断他们是项目经理、分析师还是运营人员。他们能够在这些角色之间顺畅切换，并且作为一个人完成大部分这些角色的工作。” 我们正在实时看到瑞士军刀式的设计师 + 项目经理 + 分析师 + 操作员的崛起。