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B2B数字化营销体系
冯卓
欧司朗照明有限公司
亚太区市场总监
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2026年，品牌主不想跪，要杀出三条血路
广告行业已经非常垄断，并且还将更加垄断。今天，消费者的注意力，数据，投放平台，都是由各大互联网平台提供。这些平台支配了中国的互联网广告市场。目前，中国媒体广告预算的92%集中在前十大媒体平台上（数据来自于Questmobile）。剩下的数十万媒体，只分可怜的8%。到了2026年，前十大媒体的占比肯定还会升高。但是在十年前，前十大媒体只占到大约50%。这就像生物界，如果前十大物种消耗掉地球百分之九十以上的资源，那到底是繁荣，还是荒芜，这个就看你怎么看了。在AI时代，这种垄断还得加剧。未来的广告的投放基本上都要靠AI大模型来完成，但实现AI大模型需要海量资本的大投入。如果你没有模型，你就不可能成为平台。但要有自己的模型，必然需要自己本来就具有平台的实力。因为实现AI所需要的算力、模型、数据，都不是一般玩家能染指的，只有平台能做，AI只会让广告行业更加被平台垄断。广告平台化，平台垄断化。AI让平台更加无法被撼动。这是不可能被改变的现实。对绝大部分广告主而言，你投放广告的时候就应该能够估计到这样的结果，投广告的ROI很难做到1:1，每卖10元钱的商品，可能要花11元的广告费。这就是今天广告投放的现实。但是很有意思的是，整个行业，包括你，都觉得广告费虽高，但似乎刚好在自己能够承受的极限以内，拼了命把广告打出去，把知名度做起来，未来再把这些亏掉的广告费，挣回来。这是大量企业还在咬牙投放广告的逻辑。这11元的广告费其实特别有讲究，平台跟你的行业里面的众多企业早已经重复博弈了无数次，甚至你还没有在它那儿投广告，你所处行业的广告费承受极限就早已经被他们摸得门清了。所以，平台知道，11元广告费，就是你们这个行业共同的极限。如果高于11元，你的行业的大量广告主就觉得实在太亏，就会不再投放广告，这会导致平台的损失，所以平台不会再抬价。我给这个广告费价格起个名字，叫行业压榨极限。道理很简单，如果广告费用上涨之后，并没有太多商家离开平台，那就说明，广告费还有上涨的空间，直到这个广告费涨到压榨极限为止。超过这个极限之后，相当数量的广告主会放弃投放广告，平台也不愿意导致这样的结果。所以，经过不断重复的博弈之后，你所在的行业的广告价格会趋向于一个动态平衡的值，这就是压榨极限。每个行业的广告费压榨极限都不同，有的是11元，有的是21元，有的可能只是5元。无论是多少钱，所有行业肯定都已经走到了这个极限。在这个极限下，平台的利润最大化，广告主们也都咬着牙不离不弃。你会说，那广告主还投个毛线的广告？既然投广告不可能赚钱，我不投广告反而不亏。不投广告也不可能。你生意不增长，最终也是死。那怎么办。横竖都是死，难道选择哪种死相好看些的？不，也不是这么消极。广告主还是有几个选择。就跟生物进化一样。在严酷的环境中，可能更丑陋的生物反而能具有进化上的优势。广告主的第一个选择，品牌白牌化白牌化的内核，是强化产品利润，价格要低，但成本要更低。虽然平台已经算好了整个行业的广告费用承受力的底线，但这个底线是平均值。如果我的承受力比我的行业的平均底线更高，我就能有活命的机会。那么，我要做的，就是强化我的产品利润，同行卖一个产品毛利10元，如果我能做到20元，我投广告就能赢！所以，平台上就出现了一大批售卖白牌商品的企业。原因就一个，同样压榨极限下，白牌的毛利空间大，生存概率高。结果，连一些品牌都开始白牌化。比如：韩束，小米生态，海尔小家电，包括美的电器也有这样的趋势；连奶企“认养一头牛”都在往营销白牌化方向努力。品牌白牌化并不是品牌变差，而是消费降级。品牌白牌化正是如此，它祭出更低价格来扩增用户规模，压榨产品成本来保证获利空间，从而在平台算法的压榨极限下，尽可能让自己的活得滋润。广告主的第二个选择，是绕道做内容。内容的下限是最多没人看，这就让它不会像投广告那样可能投入多少万都打水漂，但是上限却很高。如果能意外造出一些梗，一下子带火一个流行文化，或者蹭了热点被流行文化带火，这营销效果就达成了，可谓是四两拨千斤。所以，今天部分企业已经觉醒了，拼了命找会造梗的人合作。近期西门子抽屉蒸箱、伊利牛奶、乌苏啤酒等，都给了我们很好的例子。这种营销马上就会成为一股风潮，大家等着看。还有一种绕道做内容的方式，是做短剧营销。短剧虽然极度地免不了俗套，但它火呀，传播还快，现在广告主的投入增长也非常凶猛。这不是审美降级，而是内容的白牌化、快闪化。但在平台上，它也特别有效。广告主的第三个选择，人海战术，即跟大量中腰部和长尾达人的合作。这个方法是被郑州帮发扬光大的，不过今天不再能走水面下的方式了，这样就导致这个方法的成本有所上升，但它的核心逻辑仍然可行。比如，我前面讲过的大健康行业的诺特兰德，就把这个方法用得非常好！如果没有看过我前面讲诺特兰德案例视频的，特别推荐你去听一听。中腰部和尾部达人的优势是成本低，弱势是影响力很有限，所以一定要把规模给鼓噪起来。郑州帮鼎盛时间，据说有数百万千粉以下的小KOL和素人。诺特兰德也有三四十万的尾部带货达人。数量庞大，就弥补了影响力的不足。这三个选择，没有一个是靠着平台施舍来的，全部都是围绕自己的资源和能力去争取来的，都比单纯指望投放广告续命要更健康。毕竟在平台高压时代，得自己找到泄压的口子，才能避免突然的爆炸。
7小时前
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渠道能力几乎决定了创业公司的生死
1921 年，香奈儿品牌创始人嘉柏丽尔·香奈儿女士想要推出一款自己品牌的香水。当时的调香师给她调制了很多种香水，在进行盲测时，每一种香水都是用一个数字标号的，然后请香奈儿女士来挑选。你可能猜中了，香奈儿当时选择的标号就是 5 号，这就是后来大名鼎鼎的香奈儿 5 号香水，随后这款香水持续风靡全球至今。不过，当初的香奈儿 5 号香水可不像现在这么有名，销售的问题很难解决。香奈儿为了销售 5 号香水，就与当时的香水商人皮埃尔·韦尔泰梅一起成立了香奈儿香水公司，这家香水公司的股东还包括巴黎著名的百货店老佛爷的创始人西奥菲勒·巴德。不过让人惊讶的是，香奈儿女士本人只拥有这家香水公司 10%的股份，韦尔泰梅则拥有 70% 的股份，巴德拥有 20% 的股份。这看起来是不是很不合理？毕竟创造香奈儿 5 号香水的人是香奈儿女士。其实，这也不奇怪，因为香奈儿只有产品，没有掌握销售渠道。在当时的情况下，你只要拥有销售渠道，就可以将香水销售出去。所以你看，占有香奈儿香水公司最多股份的其实不是创始人，而是两个重要的渠道商：一个是香水商人，他可以叫作香水的代理商；一个是著名百货店老佛爷的创始人，代表了香水的终端销售渠道。这就是营销渠道的典型代表。直到今天，韦尔泰梅家族依然控制着香奈儿香水公司。过去来找我们的许多客户都是带着“好产品”过来的，他们希望通过我们的营销咨询能让好产品大卖。比如我曾经的一个客户，他们在云南有一个很大的三七种植基地，产品非常好，是云南白药等大型企业的原料供应商。他们想做一个面向消费者直接销售的三七产品，请我们做营销咨询。这家企业既没有任何 To C（面向消费者）的销售经验，也没有雇用相关的销售人才，他们的优势和经验都在种植、栽培和生产方面。但在今天这个产品过剩的时代，即使产品品质很好，也是很难销售的。对于这一类企业，我通常给出的建议就是香奈儿女士当年在做香奈儿香水的时候的做法：找到一个本身有渠道或者有渠道能力的合作伙伴，成立合伙公司，你负责产品研发、设计和生产，对方负责渠道和销售。从成功率来说，这是最可行的一种方法；退而求其次，是找到一个拥有渠道和销售经验的人或者团队加入公司，让他（们）直接负责组建公司的销售和营销部门。尽管后来香奈儿女士很后悔自己没有拥有香奈儿香水公司的控制权，但就当时的情况来说，这是让香奈儿香水走向市场并且成功的最可行的方法。创始人可能会表示这么做有困难，但我通常会说，有困难是正常的，没有困难才是不正常的，否则凭什么是你成功，而不是别人呢？如果你觉得开拓销售渠道很难，那就不如回去好好做产品，走To B 的商业模式。如果一个人想创业做一家公司，除了产品，优先考虑的就应该是渠道，因为渠道能力几乎决定了创业公司的生死。不管是传统的线下渠道还是快速发展的线上渠道，可以这么说，只要精通其中一种渠道的操作运营方式，让公司生存下来还是没问题的。至于再大的发展，那就是公司日后如何培育核心竞争力的战略问题了。2021 年夏天，我去广东太古可口可乐有限公司粤东营运中心拜访，跟该中心的市场销售总监潘利华交流。我们讲到可口可乐的成功秘诀，潘利华表达了如下观点。“都说可口可乐是品牌打造的典范，这一点可能也没错，但这会给人一个错觉，觉得像可口可乐这种公司只要品牌好就可以了。其实，如果有谁觉得拿到可口可乐的品牌就可以经营下去并发大财，那就有点幼稚了。可口可乐如果没有庞大而有效的组织机构，尤其是像毛细血管一样的线下销售网点（可口可乐在中国有超过500 万个销售网点、超过 5 万的地推人员，也就是说，在中国平均不到 300 人就拥有一个可口可乐的销售网点），是不可能实现今天的业绩的。从这个角度看，几乎没有几家企业具有这种组织机构和组织能力。如果有公司拿到了可口可乐的经营权，它在头几年也许会赚钱，但是如果它的渠道组织能力很弱，那么它在几年后很可能会把这个品牌搞砸了。就线下销售渠道和销售组织的管理而言，可口可乐可以说是无可匹敌的。”线下渠道不仅仅是铺货点数量的问题，还要具备让线下销售网点动销的能力。今天大部分商超进货，一般只有 3~6 个月的销售观察期，如果你的品牌铺货进了超市，却在 3 个月内没有怎么动销，那就会面临下架的问题。过去的动销是通过大量的广告或者优惠活动来做，但今天广告的效果已经势微，也就意味着“终端即动销”的时代过去了。飞鹤也具有异常强大的渠道管理能力。它每年要在全国各地的线下渠道做 100 万场活动，正是海量的线下活动和强大的组织能力，才构成了飞鹤强大的渠道能力。线下渠道很难组织，因为你要在 960 万平方千米的土地上铺设你的销售网点，单是地理空间上的分布就让人头疼。而线上渠道的能力似乎更好学一些。其实，真正把线上渠道用好，也会是一种强大的竞争壁垒。我们的客户中科德马克早期主要做不粘锅，它就具有非常强大的线上渠道运营能力。当时我们服务这个客户的时候，天猫排名前十名的不粘锅店铺，这家公司拥有四个（使用了四个不同的名称）。2020 年，中科德马克进入保温杯领域，用半年时间就将一个全新的保温杯品牌做到天猫前五名。这个客户很低调，它在厨房器具领域的发展速度和销售额远比大部分新消费品牌都强，但它从来没有融过资。这种强大的渠道运营能力让一个公司短短几年就可以做到 10 亿元以上的规模，而且每年以30%~50% 的速度递增。在这个自媒体洪流滚滚的时代，不管是通过知乎、微信、抖音、小红书还是其他社交平台，一个博主只要拥有 1000 个忠实粉丝，就相当于掌握了一个坚实的沟通用户的渠道，他就可以通过这个渠道销售自己的产品或者代理一些品牌的销售。好一点的可以小康无忧，即使差一点，也能通过知识或者商品销售变现补贴自己的生活，而拥有更多粉丝的博主，就构成了一个独立的强势营销渠道。一个一个的个人联络者如果能够集合起来，就会成为当今营销渠道的颠覆性模式。安利的直销模式其实就是通过个人关系形成一个个营销渠道的终端，只是这个方式在过去的条件下效率不够高。社交网络就为这种营销渠道提升效率提供了可能，让一个人开发顾客、联系顾客的效率极大提升，这其实就是今天的私域渠道和 KOL（关键意见领袖）、KOC（关键意见消费者），对应的商业模型就是微商、社区团购、自媒体电商、直播等。如果说淘宝、京东是将过去的线下卖场搬到了线上，私域、社区团购、直播则是把过去走街串巷、个人代理、集市上的吆喝等方式搬到了线上，而且效率提升了十倍、百倍甚至千倍、万倍。2022 年我听到的业内消息是，传统电商的流量基本见顶甚至向下滑落。这些流量被拼多多、社区团购、抖音和快手的直播、小红书等接替和扩展。营销中的渠道变化越来越快，一旦动手慢了，一个品牌，尤其是新消费品牌就会流量见顶。2021 年年中，我跟我们的客户隅田川交流，他们的挂耳咖啡在抖音的自播销售，一天的销售流水已经达到 10 万元。后来他们请肖战做代言，官宣当天，提前准备的 10 万份现货、售价 188 元的肖战咖啡礼盒在一小时内就销售一空。这让我重新思考，过去的很多经验是不是还有用。今天的明星代言已经成为一种变相的营销渠道了，只不过它的交付还是在电商和实体渠道，那如果明星开一个专门代言的电商商店，它不就是一个巨大的渠道吗？当然我不是说线下渠道就不重要了，线下渠道依然非常重要，而且今天看，那些所谓的新消费品牌在线下渠道中胜出的概率并不大。对某些品类来说，线下渠道依然是决胜之地，比如瓶装饮料。因为饮料的货值低、易碎、重量大、运输费用高，所以电商一直就不是饮料的理想销售渠道，饮料的销售主要还是在线下。所以今天的品牌要想胜出，渠道的建设和竞争至关重要。不仅仅是你有没有渠道能力的问题，还是你能不能快速适应新渠道的问题。如果你没有渠道能力，那事情根本就不可能开始。比如那些具有代加工能力的厂商想做面向消费者的品牌，如果没有快速适应渠道的能力，很可能会死在半路上。比如从淘宝到微商、自媒体、直播、社区团购的演化，每一次新核心渠道的出现，一路上都是旧电商品牌的“尸骨”。从工业革命开始，英国用几百万产业工人就成为日不落帝国，这个情况早就预示了工业革命后的产能过剩问题。当然，今天这个时代，除了极少数产品，几乎所有的产能都是过剩的。当生产不是问题，销售就是问题了。如果你不具备极强的渠道能力，只有一个好产品是不够的，况且你所谓的好产品，通常也不是不可替代的。如果你正在准备创业，或者你的企业想转型，请一定要想好未来的渠道如何解决，否则，创业和转型就只会是一个空想。如果你今天创造了香奈儿 5 号香水，那么请想一想，你的老佛爷百货在哪里？
7小时前
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微盟的AI分水岭——下半场拼的是谁更接近经营现场
一过去大家看微盟，关注的点无外乎几个：微信生态怎么样了、商家恢复到什么程度了、营收和利润的曲线是向上还是向下。说白了，就是一套标准的SaaS财务分析框架。这一次的财报，这些东西当然还是要看的，但如果只看这些，那么对微盟这家公司的讨论还是不全面的。3月17日，微盟集团发布2025年报。财报显示，微盟2025年实现总收入人民币15.9亿，同比增长18.9%；毛利达人民币11.95亿，增长100.4%，毛利率从44.5%提升至75.1%。经调整EBITA为人民币1.55亿，较上年亏损改善143.7%；经调整净盈利为人民币0.42亿，自2021年以来的首次年度盈利。这份财报真正新增的信息量，我认为是AI这条线，已经进入算账的阶段了。它的AI产品——WAI、WIME、导购Agent这些——已经在具体场景里跑起来了，是有商家在用，有数据可以追踪的东西。值得一提的是，微盟在本次年报中首次披露AI相关年度收入达人民币1.16亿元，AI在订阅解决方案收入中占比13%，其中下半年收入为0.82亿元，环比上半年增速达137.5%。所以讨论的重点就变了。过去讨论微盟，核心问题是：这家公司能不能活得好，现在的问题变成了：这家公司的成长逻辑有没有发生变化？市场对一家公司的定价，在这两种思维之间，差距可以非常大。二我们先不急着展开微盟具体做了什么，先说一个更大的判断：AI一定会把SaaS行业重新洗一遍。问题来了——洗完之后，谁会留下来，谁会被淘汰？这个问题的答案，直接决定了现在应该把钱投给谁。SaaS行业过去十几年的基本逻辑。简单说就是：标准化的软件，按订阅收费，帮企业解决某个环节的效率问题。这套逻辑在AI出现之后，正在被重构。为什么？因为通用大模型做一个简单工具太容易了。比如，以前你做一个智能客服，需要NLP团队、标注团队、训练数据，花几百万搞半年，出来的效果还不一定好。现在接一个大模型API，一个星期就能上线一个不算太差的智能客服。这意味着那些只是做了一层薄薄工具的SaaS公司，日子会越来越难过。护城河，没了。但反过来，另一类SaaS公司会变得更值钱。哪一类？就是那些深入到行业经营链条里面去的公司。它们手里有三样东西：行业know-how、客户数据、和关键业务流程的卡位。这三样东西，大模型短期内是拿不走的。微盟的一个技术高管的一个表述提供了一个新的思考角度——“不是AI吞噬SaaS，而是SaaS吞噬AI——我们把AI变成自己的工具，让SaaS更强。”汇丰银行有一份报告说得更直白——软件不仅不会走向消亡，它是全球大型企业用来可控地利用AI的关键途径，软件板块的估值处于历史低位，但这个行业的价值正在回归。市场正在出现一个非常明显的分化：浅层的工具型SaaS被压缩价值，深层的经营型SaaS在积累势能。AI这波浪打过来，沙子会被冲走，石头反而会露出来。什么是沙子，什么是石头？标准就一条：离商家的经营现场有多近。一个做图片压缩的SaaS，离经营现场很远，AI一来就被替代了。一个帮商家管会员、管导购、管促销活动的SaaS，离经营现场很近，AI来了则大概率能得到加成。微盟某种意义上属于后者。它的系统背后是十几年积累的零售行业业务逻辑和行业know how，它们互相关联和嵌套，有清晰的壁垒。本质上，这其实是一个长期沉淀形成的动态的上下文，这个上下文环境，AI没办法凭空产生。中信证券也指出过，具备行业know-how、高质量数据等优势的软件公司，有望在AI Agent时代充分受益。没错，市场奖赏的是那些听得见炮声的SaaS公司。沙利文发布的《2025年中国AI驱动下的SaaS服务创新研究报告》有一个观察：围绕“加快发展新质生产力”的战略部署，国家正在系统推动AI与企业服务全链条的深度融合。也就是说，这是整个行业的结构性机会，正如我前面说的，机会只会落到那些准备好了的公司头上。三理解了行业的大背景，我们再来看微盟具体在做什么。表面上看，过去一年多微盟发布了一系列产品更新——WAI集成DeepSeek、WIME上架微信服务商平台、导购Agent迭代、智能经营Agent升级、AI试衣、批量上新......信息量挺大。但如果只是罗列功能点，那就成了产品发布会PPT了，没意义。真正值得看的，是这些产品更新背后的一条暗线：微盟在往更深的经营环节走。什么叫更深的经营环节？商家的日常经营，最上游是内容生成——商品图片、标题、描述这些素材；往下是店铺搭建——把商品上架、配置好页面；再往下是营销推广——促销活动怎么做、优惠券怎么发；然后是导购管理——线下的店员怎么跟进客户；最后是会员运营——老客户怎么维护、怎么让他们复购。越往下走，离钱越近，也越复杂。微盟的AI产品，一开始主要集中在链条的上游——用AI生成商品图片、优化标题、做素材。这些事情当然有价值，但说实话，这个层面的竞争对手不少，壁垒也不算特别高。真正让我觉得有意思的，是微盟开始往链条下游走了。拿导购Agent来说。很多人可能不太理解导购在零售行业的分量。我解释一下：对于线下零售品牌来说，导购是最接近消费者的人。品牌花再多钱做营销、搞私域、建系统，最后临门一脚还是要靠导购去完成。但导购这个群体有一个天然的问题——他们的能力参差不齐，而且很难被标准化管理。一个好导购和一个差导购之间的业绩差距，可能是三五倍。微盟做的导购Agent，本质上是在试图解决这个问题。2025年初，微盟推出了“导购Agent”，让AI帮品牌给导购派任务、做策略指引。到了年中，这个能力从品牌总部扩展到了区域和店群层面，便于区域管理层快速调整和优化导购策略，实现精细化管理。到了下半年，又加上了“线索自动化运营”功能——AI分析消费者行为数据，帮导购识别高价值客户，告诉他们应该重点跟进谁。再到年底，该能力进一步升级，新增了线索分配规则和推荐销售策略——等于AI不仅告诉导购“这个客户值得跟”，还告诉他们“应该用什么方式跟”。这意味着，一个三线城市购物中心里的导购，以前全凭经验和直觉判断哪个进店的客人值得重点伺候。现在，AI基于这个客人的历史消费数据、浏览行为、会员等级，直接告诉导购——这位客人，上次买了一件风衣，最近看了三次冬季新品，建议推荐那款羽绒服。这是已经在商家系统里跑通了的能力，AI介入了销售决策。年报中有一个案例很能说明问题——在零售服装行业，男装品牌柒牌在2025年双十一期间，通过部署WAI导购智能体，实现对高价值客户的自动化、个性化触达与运营，贡献了其小程序商城超70%的GMV，成为业绩增长的核心驱动器。AI真的在帮商家多赚钱了，直接带动了成交。不只是服装行业。在宠物消费行业，微盟宠物行业解决方案深度接入WAI，助力华元宠物快速完成线上商城的视觉升级和商品智能推荐，会员交易金额同比实现翻倍增长。再看智能经营Agent。去年10月的一次升级，这个Agent可以帮商家实现从营销提案生成到活动落地执行的全链路智能化。商家想做一个双十一促销？AI会根据历史数据和当前节点给出建议，自动生成活动方案，大部分参数都填好了，商家只需要确认或微调。年报数据印证了AI Agent在实战中的渗透速度，双十一期间，使用AI导购的商家销售额同比增长30%。同时，微盟通过AI Agent技术重构商家工作流，其能力已系统化覆盖智能提效、智能经营与决策、交互体验三大维度，极大地提升了业务纵深和客户粘性。微盟的技术负责人有一个很形象的描述——“未来商家用微盟，就像有一个助手帮你把不同菜单下的功能和食材都备齐了，放在一个台面上，你只管炒菜就行。”这种人与AI智能体的交互模式——AI能填的参数自动填好，需要确认的让用户点选——在SaaS行业还没有先例，微盟想做第一家。这里面有一个很关键的设计哲学：并非让AI完全替代人，更多的是让AI和人各司其职。因为商家经营这件事，容错率很低。你做一个促销活动，可能涉及几十项参数——价格规则、库存联动、优惠叠加、会员等级......任何一个配错了，轻则白忙活，重则亏钱，所以不能把所有事情都交给黑箱去处理。这里多说两句关于成本的问题。现在市面上的通用Agent产品采用的React模式——规划、执行、验证——每次交互至少和大模型往返三次，token消耗不可控。网上说的养虾费钱，几百美金很快烧完，是真事，而商家的经营操作是高频的，用这种模式烧钱，对中小商家压力很大。微盟的选择更接地气一些：用成本可控的、一致性强的方式来实现AI执行——AI干AI擅长的事（分析数据、调取SaaS公司沉淀的商家经营知识库、生成方案、自动预填参数），人干人擅长的事（做最终判断、确认关键决策）。今年6月，微盟就完成了WAI和WIME的产品技术打通，让不同AI能力集中赋能更多客户。9月，WAI又实现了从“单点智能”到“批量智能”的跨越，支持商品批量上架、批量优化标题。这意味着一个商家一旦开始用微盟的AI，用一个点是不行的，得逐渐用一整条链，用得越深，换的可能性就越小。361°就是一个典型的例子。从AI试衣到全域协同——用户上传照片就能看穿搭效果，线下导购用AI工具提供个性化建议，再引导顾客加入私域——整个链条都是在这个的体系里完成的。值得一提的是，针对服饰类品牌线上退换率高的痛点，微盟推出的AI试衣功能基于阿里通义千问大模型与微盟自研技术，提供真实试穿效果与智能穿搭推荐，降低退换率。哈森也是如此。微盟WAI帮它优化商品标题、生成营销文案、基于用户行为调整推送策略、智能推荐商品。在周年庆期间，借助自动化运营，品牌实现了单日私域GMV的突破性增长。再看一看年报中反映客户粘性的数据——订阅解决方案付费商户数58,396户，每用户平均收入15,367元，同比上升5.3%。使用智慧零售的客户GMV同比增长10%，亿级GMV账号数同比增长30%。四接下来咱们从短期和长期两个维度来看看AI对微盟的影响。短期看业务健康度。AI到底有没有带来实实在在的业务改善？我们看数据——财报显示，AI相关年度收入达1.16亿元，下半年环比上半年增速137.5%。订阅解决方案收入在经历了2024年下半年缩减低质量业务后已企稳回升，其中智慧零售收入约为人民币5.98亿，下半年环比增长9.5%，占订阅解决方案收入的67%。商家解决方案方面，收入约为人民币6.95亿元，同比增长65.1%；毛利同比增长137.7%，毛利率从63.1%提升至90.9%。通过调整客户结构，不再服务部分低毛利、高垫款或长账期的客户，毛收入端有所下滑，但提升了运营效率，毛利增速远超收入增速，经营现金流转正。这些指标全面转正，说明AI是在真实地驱动业务发展。这是短期最实在的判断标准。除了AI本身的数据，微盟在业务布局上的几个动作也值得关注。一是微信小店生态。2025年微盟作为首批服务商全面拥抱微信小店生态，推出了五大解决方案。从一体化运营到CRM会员系统，把微信小店的能力和微盟自身的能力深度绑定。到年底，又进一步完成了小程序商城与微信小店双平台的多项功能升级。这件事的重要性在于，微信小店是腾讯在电商领域的重要棋子，而微盟作为首批服务商参与其中，等于是在生态位上卡了一个身位。二是多平台拓展。微盟已经覆盖了微信、抖音、支付宝、美团、小红书、淘宝闪购等多个核心商业生态。打通了抖音团购券核销、美团团购券核销、支付宝碰一下......本质上是在帮商家构建公域获客、私域运营的全流程，旨在拓展万亿级的本地生活市场。这些动作的共同指向是：帮商家把线上的流量变成线下的生意，再把线下的客户沉淀为长期私域资产。三是国际化。微盟战略投资了北美AI创新公司Genstore.ai，成立了微盟出海业务单元。Genstore.ai是一个AI原生的独立站工具，上线一个月就登上了Product Hunt的今日最佳产品，有点东西。加上海鼎科技的全球化布局已经覆盖了东南亚、北美、大洋洲——国际化这条线，微盟确实在铺。还有那笔2亿美元的国际长线投资机构融资也值得提一嘴，在现在这个融资环境下，一家中国SaaS公司能拿到2亿美金的国际长线资金，本身就说明了一些问题。这些布局和AI是一体的。微信小店和多平台拓展，让微盟有了更大的商家覆盖面——更多场景意味着更多数据，更多数据意味着AI会更强。国际化和融资，则为AI的长期投入提供了资金和市场空间。接下来聊一聊长期。长期更值得看的，是微盟会不会因为AI更深地嵌入商家经营流程，从而拥有更高的替代成本。其中一个重要的关键点在于——AI的价值和数据积累正相关。一个商家用微盟的AI越久，AI对这个商家的经营数据、客户画像、销售规律就越了解，给出的建议就越准确。这是一个正向飞轮——用得越多，越好用，越离不开。AI-SaaS的切换成本，正是由这个不可迁移的资产构成的。这和传统SaaS的逻辑完全不同。传统SaaS卖的是功能，你切换到另一家有同样功能的SaaS，体验可能差不多。但AI-SaaS卖的是对你的理解和对你业务的介入程度，这东西是带不走的。换一家，你就得从头来一遍。艾睿铂的报告指出，到2026年，企业软件估值将从传统的ARR倍数转向包含AI杠杆比率和基于结果的指标的混合模型。SaaS过去卖席位，现在开始卖调用次数、Agent执行次数，甚至直接卖成果本身。这意味着如果AI真的能帮商家多赚钱，像柒牌那样，高价值客户贡献70%以上GMV。那微盟的收费模式就可以从"按年订阅"逐步转向"按使用量"甚至"按效果"。后者的天花板，远远高于前者。再想远一点。微盟现在和腾讯生态的协同关系也很有意思，腾讯做通用能力——修路，微盟做垂直解决方案——造车。路修宽了，车就跑得更快。有人可能会担心：腾讯自己做WorkBuddy这类通用Agent，会不会挤压微盟的空间？这个问题其实可以这样理解：腾讯做的是通用型的AI能力，它不可能针对零售行业的每一个细分场景去做深度优化——那是服务商的活。此外，从安全和合规的角度，腾讯不会像个人版产品那样给商家开放太大的权限。它一定是通过有限的接口来对接，微盟基于这些接口做增值服务，安全性和效率上还是要高一些。花旗的研报说过，腾讯WorkBuddy有望推动国内AI范式从对话式AI向执行式AI跃迁。但执行什么、怎么执行，最终大概率还是需要像微盟这样懂行业的服务商来落地。平台搭台，服务商唱戏。微盟2026年初发布的星启GEO解决方案也值得一提。这个产品通过生成式引擎优化技术，帮品牌在AI搜索生态中提升可见度——说白了，就是AI时代的SEO。目前已覆盖消费品、数码家电、商务服务、软件应用等多个行业，助力商家抢占AI搜索时代的营销阵地。未来微盟将实现从包括AI搜索平台在内的公域种草、私域运营到成交的闭环。年报中，管理层对未来战略方向的表述非常清晰：2026年将坚定“All in AI”和“微盟出海”双战略引擎。此外，微盟还将通过整合Genstore.ai的AI建站与营销自动化等能力，为品牌出海提供从官网搭建、广告投放到社媒营销的全链路服务，深化国际化布局。五最后说几句总结的话。SaaS行业正在经历一次深刻的分化和洗牌，洗牌之后，只做浅层工具的公司会被边缘化。而那些深入经营场景、拥有行业数据和know-how的公司，会被市场重新定价。微盟和零售商家的经营链条绑得足够深，从内容生成到导购管理到营销执行到会员运营，AI正在沿着这条链条层层渗透。每渗透一层，商家对微盟的依赖就加深一层。市场对微盟的估值理解正在发生变化。从微盟高管层披露的AI商业化图谱看，当前微盟在将AI深度融入核心业务的同时，也从商业模式上进行了革新——即从传统的SaaS席位售卖，转向融合了AI使用效果的混合型收入模式。过去是按传统SaaS的框架来定价——看ARR、看客户数、看续费率。但当AI开始真正渗透到商家经营链条的核心环节，当AI产品开始产生可量化的商业回报，定价模型就开始发生变化了。这是一个正在发生的趋势。艾睿铂报告已经指出，企业软件估值正在从传统的ARR倍数转向包含AI杠杆比率和基于结果的指标的混合模型。微盟的AI业务，每多跑通一个场景，每多产出一组可验证的ROI数据，就离这个新的估值框架更近一步。
10小时前
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小红书为何逆势对AI内容“痛下杀手”？
在这个科技巨头（如字节跳动、阿里、腾讯、百度等）纷纷加码大模型、推动AI智能体（Agent）全面落地的狂飙时代，各大内容平台似乎都在拥抱AI带来的生产力爆炸。短视频平台在做 AI生成视频搜索平台在做 AI问答电商平台在做 AI客服内容平台在做 AI写作而全行业都在龙虾但是，小红书却在近期频频逆势出手：先是在2026年2月要求AI生成合成内容必须主动标识，对未标识内容进行限流；紧接着在3月10日发布强硬公告，全面封禁主页全为AI托管代发的账号，严厉打击利用AI技术模拟真人互动和虚假创作的行为。小红书创作者会感觉到：AI写的帖子更难爆（相对，毕竟小红书有时候还会把真人内容识别为AI内容）AI图更容易被降权（同上，小红书在内容AI判定这块还有待加强）当整个互联网都在为“一键生成图文”和“AI自动养号（如近期爆火的智能体工具OpenClaw）”欢呼时，小红书为什么要反其道而行之，甚至不惜将这波流量拒之门外？我有一个观察不一定对，对于内容社区来说，AI应该作为辅助创作者的“工具（Copilot）”，而不是在社区里冒充人类的“替身（Agent）”。如果平台上的创作者都用龙虾创作内容，redbook就会变成moltbook了。01人的生活样本是核心资产小红书从诞生起，就不是一个纯娱乐流量平台。它的底层逻辑一直是：真实生活经验分享社区。用户打开这个 App，本质上是在寻找“人”的经验，寻找可参考的人生样本： 别人怎么排雷踩坑、别人怎么装修婚房、别人怎么给新生儿做辅食、真实素人的上身穿搭……而 AI 现阶段最大的痛点，就是它会削弱“样本的真实性”。AI 生成的内容有一个致命特征：太完美，也太无菌。图片光影无懈可击，文字结构严丝合缝，但却缺乏物理世界的真实触感。小红书的内容魅力，恰恰在于那些“非完美”： 手抖的开箱视频、灯光昏暗的卧室改造、并不那么标准的身材分享。这些有点粗糙、有点主观的生活碎片，反而构成了平台最核心的资产——信任。（当然，现在很多博主也在包装某种生活，这在很大程度上也在侵蚀信任，人很多时候比AI更不可信）。当用户搜一篇攻略，发现十篇笔记都是大模型或者Agent生成的“车轱辘话”；当用户开始怀疑这个人设、这张脸、这篇评测全是AI生成的……信任就会迅速崩塌。如果放任不管，整个社区会迅速沦为一个“生活幻想展示厅”，变成AI展示人类生活。这和人类假装生活一样，都是对社区根基的动摇。02内容供给爆炸并不是好事在流量逻辑下，AI 的生产成本几乎为零。这带来了一个极其现实的风险：内容供给爆炸与失控。一个工作室利用 AI 智能体，一天能生成成千上万篇笔记，甚至能让 AI 在评论区互相“捧哏”模拟真人互动。这种工业化流水线的内容倾销，会迅速产生两个后果：信息噪音剧增，用户决策成本直线上升。真实创作者被挤出牌桌。用心撰写数小时的真实用户，其曝光量根本无法与 AI 批量矩阵抗衡。小红书的商业模式依赖于“高信任 + 高决策价值”，而不是单纯的信息流流量和时长。向 AI 代运营开刀，是保护真实创作者生态的必然防守。03小红书也不是反AI有会误解：小红书是不是反 AI？其实不是。更准确的说法是：小红书在做一种“社区型 AI”。比如：用 AI 做搜索理解用 AI 做推荐优化用 AI 做创作辅助但不会鼓励：AI替代真实体验AI批量生产生活内容这是一个很典型的产品选择：有些平台优先效率，小红书优先信任。当然，小红书的AI机制还有待提升。04Copilot VS Agent未来几年，随着大模型算力的进一步爆发，内容平台很可能会彻底分化为两大阵营：一种是：提供娱乐、情绪刺激的“AI 生成世界”。另一种是：提供经验、决策和人生参考的“人类真实社区”。小红书显然更想成为后者。如前所述，如果都用龙虾生产内容，那内容社区都是agent在互动，redbook就会变成moltbook了。所以，从创作层面，小红书会鼓励创作者把AI当Copilot ，而不是Agent。当然，AI创作是真的6啊，比如本文封面图，我直接用gemini，十几秒就出来了。
10小时前
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客户是跑出来的，不是等出来的
等，是销售最大的内耗。 你等客户主动，等行情变好，等一个“完美时机”……等着等着，机会就成了别人的单子，熟人成了别人的客户。真正的好销售，地图在心里，鞋底在路上。他们相信：线索不会从天上掉下来，但一定会藏在下一扇门后。那个“开单”的保安朋友公司曾有个新人，叫小陈，腼腆，不爱说话。公司分给他一片老旧工业区，里面都是小作坊，看起来没什么“大客户”。头两个月，他业绩挂零。经理说：“那地方没搞头，我给你换区。” 小陈摇头：“我再跑跑。”他做什么呢？每天骑电动车，把工业区每一条岔路都摸清。遇到保安就递根烟，闲聊几句，不推销，就问问“咱们这片最近忙不忙”。看到老板模样的人搬货，顺手搭把手。他干的，全是“不像销售”的活儿。 同事笑他：“你是来当雷锋的？”第三个月，转机来了。一家小厂要搬新厂房，设备、网络、安防全要重新弄。消息是谁告诉他的？是工业区门口那个他递了两个月烟的老保安。厂长对比了三家方案，最后选了小陈。理由很简单：“这小伙子实在，天天在这片转，熟得像自己人。把事情交给他，我放心。另外两家，我下单前才第一次见。”那一单，是小陈之前月薪的十倍。他跑烂的鞋底，最终垫起了他的台阶。你在“狩猎”，还是在“耕种”？很多人对销售的理解是“狩猎”——扛着枪，寻找猎物，一击必中。但市场寒冬时，哪有那么多猎物？顶尖销售，其实是“农夫”。他们的核心动作不是“开枪”，而是“走路”。每天走出门去：走进客户的厂区，才知道真实的痛点不在文件上，在车间里。走进同行的圈子，才知道信息差在哪里。走进市场的最前线，才能感受到风往哪边吹。你走过的路，见过的人，听过的抱怨，都不会白费。 它们会在某个不经意的时刻，连点成线，变成你的机遇。从今天起，戒掉“坐商”思维把“拜访量”当饭吃：别迷信电话和微信。重要的客户，重要的关系，必须靠见面。面谈的温度，屏幕永远无法传递。带着“价值”出门：别空手去。你的价值可以是行业动态、一个有用的小工具，或者就是一个真诚的请教。你不是去索取，而是去连接。记录，而不只是路过：见了谁，聊了什么，他的工厂里放着什么竞品，孩子在哪上学……记下来。销售的竞争力，往往藏在客户生活的细节里。写在最后这个时代，没有怀才不遇，只有“怀”而不“遇”。你的“才”，需要迈开双腿，送到客户眼前。客户不会在通讯录里自动开花。订单不会在等待中结果。山不过来，你就过去。风口没在你屋顶，你就跑到有风的地方去。与其在办公室里焦虑流量，不如用脚步去丈量市场。你的下一个客户，就在你今天打算“算了”却没去的那条街上。客户是跑出来的，单子是见出来的，路是闯出来的。 丙午马年，愿你我都能跑出属于自己的广阔天地。
1天前
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聊聊钉钉的悟空：给一个还没人走路的市场卖跑鞋？
1今天钉钉发布了悟空，我也是第一时间试用了一下，想聊聊几句。OpenClaw 火了之后，国内大厂跟进的速度很快，以 BAT 为代表。字节的火山引擎做了 ArkClaw，本质是把 OpenClaw 搬到云端，网页打开就能用；腾讯做了 WorkBuddy，自研一套桌面 Agent，3 月 12 号全量开放还打通了微信直连。两家的逻辑都很清晰：先让个人用户用起来，门槛越低越好，跑起来再说。而悟空不是这个思路。我翻了一圈资料，发现悟空做了这么几件事：- 四层 Skill 体系（钉钉原生的、阿里集团商业操作系统的、企业私有的、开源兼容的）- Skill 全生命周期管理（从创建到审核到发布到下架到监控）- 一套从零写的 AI 原生文件系统叫 RealDoc- 一个塞了 1 块 PC 主板加 5 块手机主板的专用硬件 Realbox。说实话，第一反应是俩字：太重。2先说我的疑虑。OpenClaw 全球爆发也就这几个月的事，大多数企业连 Agent 到底能干嘛都还没搞明白，在这个时间点这么大力推，是不是有点不合时宜？像悟空推的是双层安全规则体系、独立沙箱、三级网络管控、全链路审计日志。甚至细到群聊场景里，悟空的数据权限取「用户权限」和「提问人权限」的交集——哪怕悟空理论上能访问某些数据，提问的人没权限，它也不返回。这些功能每一条拿出来都是对的。甚至可以说是必要的。但问题在于：这是现在企业最急迫的需求吗？打个不太恰当的比方。智能手机刚出来的时候，你不先卖手机，先卖 MDM（移动设备管理）。逻辑上完全说得通，但市场还没走到那一步。大部分中小企业老板对 Agent 的理解可能还停留在「帮我写个周报」的阶段，你跟他讲全链路审计和风险熔断，他大概率会问一句：这跟我有什么关系？钉钉在国内 SaaS 平台从来都是以比较能做落地的决策著称的，为什么这一次反而不太一样了？另外，从路径看，的确是在模仿 Anthropic 走企业级路线。而 Claude 走出了 Claude Code 的路线，悟空走的是什么路线呢？3用户到底是谁。悟空的定位写的是「中小企业、企业开发者、行业客户」。但看它展示的核心能力——四层 Skill 体系、全生命周期管理、集群部署、多人共用 Realbox——全部指向中大型组织。有意思的是，悟空同时推了一个叫 OPT（One Person Team，一人团队）的概念，感觉是在响应国家的 OPC（One Person Company）的号召。覆盖十个行业：一人电商、跨境电商、知识博主、一人门店、一人律师团队、一人设计团队、一人制造团队、一人财务团队、一人猎头团队、一人开发团队。这中间的挑战就很大了。一边是企业级架构——权限管控、集群部署、操作审计；一边是超级个体——一个人运营一家电商，一个人管一家门店。这两类人的需求差距实在太大了。拿「一人门店」这个场景来说。素材里有个案例叫杭工匠车身修复，开在停车场三楼，线下自然客流几乎为零，全靠线上引流活。这个老板需要的是什么？大概就是帮我在小红书上自动回评论、自动发爆款笔记、别让咨询消息过夜。他需要全生命周期 Skill 管理吗？需要企业级权限管控吗？估计不需要。他需要的是五分钟上手，立刻见效。目前悟空的企业级架构和 OPT 超级个体之间，还少了一个清晰的分层入口。轻量用户怎么进来？重度用户怎么升级？这条路径现在还不够清晰。4不过上面说了这么多疑虑和挑战，有一件事改变了我的看法。悟空整场发布里有一个看似不太重要的信息，但我觉得是最硬核的东西——钉钉全产品 CLI 化。CLI 是最近科技领域非常关注的一个产品形态，它很可能会在一段时间后替代掉图形界面。像我近期用 Claude Code 和 Codex 就非常过瘾，他们不光能解决代码的问题，其实是解决了让大模型长出手脚的问题，也是 OpenClaw 的精神父亲。钉钉把过去 11 年做的所有产品——AI 表格、AI 听记、视频会议、文档、知识库、审批、OA，还有各类 SaaS 应用——全部重写为 CLI（命令行接口），AI 可以理解、调用、操作钉钉的产品能力。注意，这不是「在钉钉上面加了一个 AI 助手」。官方自己说的原话是：这不是在老产品上加 AI 功能，而是为 AI 造了一套原生的操作语言。这件事为什么重要？因为它回答了一个根本性的问题：Agent 操作企业软件的方式到底应该是什么。OpenClaw 和市面上绝大多数 Agent 的方式是屏幕操作——AI 看着你的电脑屏幕，用脚本操作，或者模拟鼠标键盘点来点去。正如之前豆包手机所面临的问题一样（豆包手机是靠屏幕不断的截图来实现的），这种方式的上限是低的：慢、不稳定、容易出错，复杂的企业级权限更是处理不了。悟空的方式是原生调用——AI 通过 CLI 直接操作钉钉的审批链、数据表、日程系统、通讯录。前者像是雇了个实习生坐在你电脑前帮你操作软件，后者则是给了一个懂行的专家直接接入了公司的业务系统。这完全不是一个量级的事情。而且 CLI 化还有一个更深远的可能：因为每一个钉钉功能都变成了标准化的命令行接口，意味着未来任何第三方 Agent 都可以调用这些能力。钉钉不只是在做一个 Agent 产品，它在把自己变成所有 Agent 的企业级技能包和武器库。当然，要打一个大大的问号。11 年的产品线，CLI 化到底完成到了什么程度？是全量覆盖，还是重点场景的 demo？这个问题的答案，决定了上面这段话是预言还是吹牛。但至少方向上，这是我目前看到的大厂做 Agent 里最有结构性壁垒的一步棋。5除了 CLI 化，还有两个被忽视的细节。第一个是 RealDoc。解决的是一个所有 Agent 用户都遇到过的痛点：当前所有 AI Agent 操作文件的方式极其原始，改文档里一个词，AI 得先把整篇文档读进来，改完再整篇写回去。像是改书里一个错别字，却要把整本书抄一遍。官方给了一个案例的数据：有用户实测制作一个 PPT，消耗了 2.7 亿 Token，约 500 美金。RealDoc 让 AI 可以按行号定位、按关键词锚点、用正则表达式批量匹配，只动需要动的地方。每步操作自动保存快照，改坏了一条命令回退到任意版本。这种「脏活」层面的创新很难体现在精彩的画面上，但极其实用。说明团队不是在画 PPT，是在解决 Agent 落地过程中那些真正恶心人的工程问题。第二个是 AI IM 的升级。过去用 Agent 的方式是「人找 AI」——打开悟空、输入指令、等结果、再搬回工作场景。中间有三层摩擦成本：切换、描述、搬运。钉钉做的是在 IM 侧边栏嵌入一个 AI IDE，让悟空实时读取对话流、自动给出建议、直接执行任务。不是你问它答的 Copilot 模式，是主动发现任务并提建议的 Agent 模式。这两个细节加在一起说明一件事：悟空不是在堆功能清单，是真的想过了用户体验。6回头再看悟空那些一开始觉得「太重」的设计，换个角度想想。权限管控、操作审计、风险熔断、Skill 全生命周期管理——这些不是锦上添花的东西，是 Agent 进入企业场景的必答题。只不过，大多数人还没走到需要答题的阶段。OpenClaw 爆发后的几个月里发生了什么？龙虾删邮件、敏感数据被 AI 读取、文件散落在本地虚拟机无人管控、员工离职一键删除企业资产。这些不是假设性风险，是真实发生过的事情。AI 有了操控电脑的能力，安全不是「有没有」的问题，是「敢不敢放进企业」的问题。从这个角度看，悟空从第一天把安全建进架构里而不是事后打补丁，就不是过度设计，而是唯一正确的做法。安全一直是红线，相当于企业的地基。再说生态位。阿里集团旗下淘宝、天猫、支付宝、阿里云的商家服务能力正在以 Skill 形式逐步接入悟空。一个跨境电商用户通过悟空，未来可以在一个平台里完成「亚马逊选品→1688 找同款→供应商沟通→商品名优化→TikTok 视频营销」的完整链路。这不是创业公司能拼凑出来的能力密度。悟空赌的不是「现在企业需要 Agent」。它赌的是「当企业需要 Agent 的时候，需要的一定是这种形态」。7说了这么多，最后聊聊「跟我们有什么关系」。对大多数个人用户来说，今天下载了悟空，也许还不是能兴奋地干拔一个业务的时刻。OPT 十大行业方案里的一人门店、一人电商听起来很诱人，但上手体验到底如何，也还需要验证。但如果你是这么几类人，可以现在就认真看一眼：- 中小企业主，已经在让员工用 Agent 处理工作，但担心数据安全和管控的- 开发者，想找一个能把 Skill 快速商业化变现的平台- 钉钉生态里的 ISV 或 SaaS 合作伙伴，在考虑下一步怎么接 AI 能力的悟空不完美。时机可能偏早，功能架构也许还比较粗糙。但它做了一件大多数在追热点的产品没做的事——不是在简单地关注「怎么让更多人先用起来」，而是在问「当企业真正需要 Agent 的时候，它们需要什么」。在一个所有人都在比谁跑得快的赛道里，有人愿意停下来回答一个更难的问题。我倾向于觉得，这件事本身值得被认真对待。先说这么多。希望对各位有启发。
1天前
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AI改不了这12条规律
这一篇具有高浓度营养的特点，有点烧脑。AI无疑是未来10-20年人类社会最大的变量，思考良久，人类真正能做的，是守住常量，人的能量本身就只有那么大，在这场AI变量风暴中，常量不会为你遮风挡雨，但会告诉你哪里是地基，哪里是泡沫。守住这十二条，其余皆可随风而去。一，人性层：代码烧不穿的三样东西1.真实连接定律人始终是群居动物，人需要觉得自己重要，需要“属于某个圈子”，这是几百万年进化刻进DNA的，AI改不了。人宁可要笨拙的共鸣，也不要完美的孤独。AI能模拟对话，但模拟不了凌晨三点朋友拍你肩膀时，那股混着烟草和体温的安全感。2.感官霸权定律算法可以生成大海的4K画面，但生成不了海风钻进鼻孔时那股咸腥的震颤。你隔着4K屏幕看大海，和你站在海边闻到的咸味、脚底感受到的沙粒、听到的立体浪声，完全是两码事。身体的真实触感这事儿，VR眼镜和AI都给不了。身体永远是认知的终审法院。3.恐惧加速度定律失去100块的痛苦，永远是得到100块快感的2.5倍。AI再理性，也治不了人类半夜三点惊醒时那份无名的亏损焦虑。损失厌恶与风险不对称，依然操控着人类的决策系统。二，物理层：宇宙的硬边界4.能量债务定律每一份"智能"都有电费的重量，算力越强，耗电越多。算力每提升十倍，电网就颤抖一次——智能从来不是免费的，你想让AI更聪明，电费账单和碳排放就必须指数级增长，逃不掉的。 5.光速傲慢定律再快的AI也得等光从纽约跑到东京的50毫秒。这50毫秒是物理留给人类最后的"本地特权"，也是分布式世界的护城河。高频交易中的“微秒战争”。华尔街对冲基金为了抢几毫秒的优势，不惜花费数亿美元把服务器搬到交易所隔壁，甚至专门建设“微波通信塔”穿过阿巴拉契亚山脉（比绕路的光纤直）。2020年，Jump Trading公司为了芝加哥到纽约的直线微波信号，花巨资砍树建塔，只为比光纤快5微秒——因为这5微秒价值数十亿美元。AI可以分析数据，但消除不了物理距离带来的延迟。6.黑天鹅孵化定律你永远算不出明年哪只蝴蝶扇动翅膀。天气、股市、社会这些系统，变量太多，牵一发而动全身。AI能预测明天会不会下雨，但预测不了明年这个时候会不会有金融海啸。复杂系统有其不可预测性。2008年次贷危机。当时华尔街已经用上复杂的AI模型（如CDO定价模型），预测房贷违约率极低。但模型没算到“房价会全国范围同时下跌”这种连锁反应，更没算到雷曼兄弟倒闭引发的信心崩塌。一个小小的次贷违约，通过复杂系统的非线性反馈，引发了全球金融危机。AI能处理复杂，但处理不了“涌现”出来的黑天鹅。三，经济层：博弈论的永恒韵律7.稀缺迁徙定律东西越少越值钱，这个规律永远不会变。AI让写代码、画画变便宜了，这些就不值钱了，但新的稀缺会冒出来——比如“真人的认证”、“注意力”、“好地段的线下体验”。稀缺的东西变了，但“稀缺=贵”这个逻辑没变。举例，线下演唱会——音乐可以免费听（Spotify），但看真人现场的机会稀缺，所以Taylor Swift的演唱会票价十年涨了300%，还一票难求。8.代理背叛定律你雇佣AI为你赚钱，AI优化的却是它自己的KPI（点击率、停留时长、交易频次）。目标错位的古老博弈，只是换上了硅基面具。Robinhood（美股平台）的AI推荐算法争议。算法推荐用户频繁交易高波动股票（如GameStop），因为平台靠交易费赚钱（代理人的利益），但用户长期持有可能更好（委托人的利益）。2021年GameStop事件中，算法引导散户追高，平台赚了巨额交易费，但很多散户最终亏损。这就是目标不一致——AI优化的是平台收入，不是用户财富。 9.钟摆定律技术权力永远在"垄断-民主化"之间摆动：先由巨头垄断算力，再通过开源倾泻给大众。这是技术的心跳，永不停歇。新技术一开始总是大公司和富人先用，形成垄断（集中）；过几年技术普及，小人物也能用（分散）。这个来回摆动的钟摆永远不会停。AI现在是大公司垄断算力，但过几年可能个人也能训大模型。2006年AWS刚出时，只有亚马逊这样的巨头能用（集中）；到了2020年，任何高中生都能用几美元云服务器上线App（分散）。现在AI又在重复：OpenAI、Google垄断大模型（集中），但Meta开源Llama、Stability AI开源Stable Diffusion，让个人开发者也能用（分散）。我们看到技术权力的钟摆在持续摆动，没有终点。四，元认知层：关于变化的元结构10.未知之未知定律黑天鹅永远栖息在预测的盲区。未来永远猜不准，这是铁律。AI越厉害，我们越觉得自己能预测一切，但突然来个疫情、战争、技术突破，全都打乱。未知的未知永远存在，人类的焦虑也永远存在。贝莱德管理上万亿美元资产，有上千个PhD和最先进的AI风险模型。但2020年3月，疫情引发的市场恐慌让他们的风险模型全部失效，旗下基金单月亏损上千亿美元。再聪明的AI也预测不了“黑天鹅”——未知的未知永远存在。11.镜像扭曲定律你一看镜子，你的动作就变了。AI预测股市要涨，大家都去买，结果真的涨了，但涨得太快又崩了。预测本身改变了预测的对象，所以完美的预测是不可能的，甚至预测越准，失效越快。这就像量化交易中的“因子拥挤”崩溃。很多对冲基金用相似AI模型发现“小盘股被低估”（一个因子），大家同时买入，推高股价，这个因子就突然失效甚至反向暴跌。2021年Archegos Capital爆仓就是这样——算法推荐买ViacomCBS，大家买→股价涨→算法继续推荐→更多人买→最后突然崩溃。反身性让AI的预测自我毁灭。12.奥卡姆复利定律信息太多了，大脑受不了。所以“简单就是美”永远不过时。AI给你100页分析报告，不如一句话总结有用。越是复杂的时代，简洁越值钱，因为人的认知带宽有限。从iPhone的“一个Home键”到ChatGPT的“一个输入框”，Less is more 在信息爆炸时代永远是王道。最后总结一句话：AI像是一场超级暴风雨，会把旧房子（旧产业）吹垮，但人性的地基、物理的地心引力、经济的万有引力，这些是不会变的。聪明的做法不是去对抗这些常量，而是在常量旁边盖新房子——利用AI处理变量，依托常量创造价值。
1天前
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伟大牛逼的Claude Code和它背后的那个男人
1“罗马不是一天建成的，因为它没有 Claude Code。”“Claude Code is all you need.”“上帝用了7天创造世界，如果他有 Claude Code，周一就能上线，周二开始迭代。”“面试官：你最擅长的编程语言是什么？用Claude Code我：English.”“以前叫全栈工程师，现在叫“会用 Claude Code 的人”。如果你最近玩龙虾玩得稍微深度一点，你就会发现 Claude Code 这两个词出现的频率越来越高。如果一个人懂技术，他会告诉你：龙虾能做的事情，Claude Code 都能做。今天我们就来盘一盘伟大牛逼的Claude code，请允许我这么说它。钱钟书说：“如果你喜欢一个鸡蛋，又何必去知道那只下蛋的鸡呢？”的确，Anthropic这个公司频繁封号的行为，以及它的 CEO 一直以来反华的言论，让我对这家公司从情感上并不认可。但如果从纯粹的产品的角度，这家公司确实有点东西。它成功运营了一个技术品牌，做出了让人惊艳的产品。你虽然不喜欢它，但却不得不用它。所以抱着师夷长技以制夷的态度，咱们也得研究它。接下来，卫夕会写几篇关于Claude的文章，这一篇聊神奇的产品Claude Code和创造它的男人Boris Cherny。我找了很多资料，看了和听了很多访谈，和Claude opus4.6聊了很多轮，整个过程相当预约。和卫夕之前的文章一样，略长，略散，但保证信息密度和信息增量，分享给大家——2我一直很好奇——Claude Code是如何成为一个让程序员几乎宗教般膜拜的编程工具的？离谱的是，这个工具是一个从乌克兰敖德萨来的移民工程师，加入anthropic才几个月，几乎靠一己之力鼓捣出来的。这个男人叫Boris Cherny。3Boris出生在乌克兰敖德萨，1995年随家人移民美国。那一年，互联网正在萌芽。他爷爷是苏联最早一批程序员之一，用穿孔卡编程，他没有活到看见软件取代穿孔卡的那一天。而他的外孙，最终建造了一个能自己写代码的AI。4Boris没有经历过什么正规的编程训练。他学写代码，是因为念中学的时候在eBay上卖宝可梦片——改一改商品页面的HTML，页面好看了，能卖得更贵，blink标签让他多赚了不少。他还在数学课考试的时候TI计算器给黑了，把答案藏进去，作弊。循规蹈矩不是他的人生，后来他甚至还搞过一个卖da麻的网站。上大学，他学的是经济学，但他辍学了，要去创业。辍学之后，他18岁就开始创业，后来去了对冲基金Coatue Management做架构师。在对冲基金工作期间，他还骑摩托车出了一次严重车祸，两只手臂都摔断了，一个月没法写代码。恢复期间，因为手还疼，他被迫去学按键更少的编程语言，从CoffeeScript一路摸到了Haskell和函数式编程——一次意外，反而拓宽了他的技术视野。52017年，Boris加入Meta，5念升4级，一直做到Principal Engineer——IC8，大概算阿里的P10？在Meta，他做过一项系统的因果分析研究，结果证明：干净的代码库，能让效率提升10%以上，所以，他特别在意代码质量。他在Anthropic之前还写过一本书：《Programming TypeScript: Making Your JavaScript Applications Scale》。2019年O'Reilly出版——O'Reilly有史以来第一本TypeScript书。62024年9月，Boris加入Anthropic。吸引他的东西很奇怪，是面试的时候他到Anthropic食堂吃饭并和人聊天，他随口提到了一本冷门的Greg Egan的科幻小说，结果发现桌上每个人都读过。他觉得，这公司有点东西，得加入。职位是Member of Technical Staff——这也是Anthropic几乎所有人的职位，技术员工，极其扁平。他的第一个PR（代码提交）被拒绝了——Leader说，原因是他手写了代码。Leader让他用Clyde（一个内部前身工具），他用Clyde重写，一次成功。这一次，他对模型的能力有了一个直观的认识。Claude Code的关键灵感来自一次对话。在与Cat Wu（Anthropic创始产品经理，当时在研究AI agent的电脑操作能力）聊完之后，Boris闪出一个想法——给终端赋予文件系统访问权限。魔法由此开始。72024年11月，Boris在内部发布了测试版本。上线第一天，约20%的Anthropic工程师就开始使用。到第五天，50%的人在用。如今，Anthropic超过80%-90%的代码由Claude Code完成。Boris发现，当模型拥有了使用工具的能力时，它表现出了一种本能——模型就是想用工具。“我们发现模型本来就有使用工具的渴望，我们只是给了它出口”。这和硅谷的一种产品设计哲学高度一致——不要臆想用户需要什么，去观察他们在产品力自发产生了什么行为，然后把那个行为变成产品。8Claude Code为什么是一个命令行工具，而不是IDE？Boris的逻辑很简单：CLI是发布最快、迭代最容易的形式。终端窗口不需要等待任何人的审批，不需要通过任何应用商店，随时可更新。很多编程产品会挡在模型面前，通过添加UI元素和其他杂乱的部分来搭建脚手架。Claude Code反其道而行。《乔布斯传》的作者Isaacson还写了一本书，叫《创新者》。书中用大量篇幅讲述传奇操作系统UNIX的设计哲学——小型、模块化、可组合的工具运行在终端中。Claude Code的CLI优先设计是对这一哲学的刻意回归，它的底层工具（Read、Write、Bash、Grep、Glob）是UNIX工具包的精神后裔。Taste，Taste还是Taste。9Claude Code是用TypeScript写的，不是Python。这个选择有一层深意：TypeScript运行在Claude模型最擅长的语言上。对，不要在工具和模型之间制造摩擦。相比之下，OpenAI的Codex CLI选择了Rust，理由是性能和规模化。两种选择背后，是两种不同的世界观：Anthropic选择了与模型的亲和性，OpenAI选择了工程性能的极限。Claude Code系统提示约2,800 token；工具规范约9,400 token。就这么点东西，少，就是多。Rich Sutton的《苦涩的教训》被装裱在Claude Code团队的工位旁。这篇2015年发表的如AI圣经般的短文核心思想只有一个：相信更通用的方法，通用出奇迹。（建议大伙去找来读一读——非常短，但读完回味无穷。）10Claude Code还有一个产品哲学：他们一直为六个月后的模型设计产品。Boris说，Anthropic的几位联合创始人是Scaling Laws论文（规模定律）的头三位作者。这种指数式思维，已经深入Anthropic的DNA。Claude Code的Agentic Search就是是glob和grep——两个存在了几十年的Unix命令。Anthropic最初试过RAG、向量嵌入等复杂方法，最终发现直接用最简单的方式理解代码库，效果奇佳。相信简单的力量。11在Claude Code团队，从不写产品需求文档（PRD），不写功能规划书，直接用代码做原型。Boris说：“我们的文化是我们不太写东西，就是show。”Claude Cowork（Claude Code的非技术用户版本，相信我，这也是一个你用上会上瘾的东西，快去找来试试，腾讯前些天发的WorkBuddy就是对它的致敬）由四个工程师在十天内开发完的。12Claude Code团队工作的另一个哲学史：给无限的tokens，但给少少的人。逼着成员用Claude Code来放大自己的产出，token用得少，根本没办法完成工作。13Boris自己每天同时开着五个终端标签，每个标签页都是一个独立的Claude Code实例，每天能发出20到30个PR。80%的任务从Plan Mode开始。用多个子Agent互相审核代码，第一批Agent找出问题（包括误报），然后再启动五个，专门负责第一批Agent的发现。14“Latent Demand”——被滥用的产品，或许才是好产品。Claude Code发布之后，很快就有非技术人员，比如财务分析师、销售人员开始频繁地用。（我也是，我用它修龙虾、用网页写PPT、改文件格式、给娃制作英语听力音频、写文章）这个滥用，最终催生了Claude Cowork——Claude Code的非技术用户版本。15Claude Code让程序员上瘾，一个深层的心理学逻辑是：它给了一种启发感——用AI的眼光，重新看见了你代码库里你从未注意到的东西。福尔摩斯有一句经典台词：You do see, but you don’t observe.——你看到了，但没观察到。大道至简，异曲同工。162026年1月，Boris在X上发了一条帖子，获得了440万次浏览，随后引发了Claude Code日活的一轮爆炸式增长。那条帖子在这里：https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177Claude Code的增长并不是线性的。它有两个明显的爆发点：一是2025年10月，模型能力显著跃升；二是2026年1月Boris发帖之后，日活几乎翻倍。第一个爆发点来自技术，第二个来自传播。172026年2月，SemiAnalysis发布分析报告：Claude Code目前占GitHub公开提交量的4%。按这个速度，到2026年底，可能贡献GitHub超过20%的每日提交量。SemiAnalysis的标题只有一句话：《当你眨了一下眼，AI就吃掉了整个软件开发》182025年12月，Spotify的联合CEO说，那个圣诞节是一个奇点。“当我和我们最资深的工程师交流时，他们说自己从12月就没有写过一行代码。”Anthropic自己的数据：从Claude Code诞生初期到一年后，员工人数翻了三倍，但每个工程师的人均生产力提升了约70%。一位Google首席工程师在2026年1月的西雅图聚会上公开承认，Claude“在一小时内复现了一年的架构工作”。19Boris Cherny在一次采访里，很随意地说了一句话，然后在程序员社群里广泛传播：“I uninstalled my IDE. I just didn’t need it anymore.”——我卸载了我的IDE，我就是不再需要它了。IDE是程序员的圣殿。但今天，圣殿塌了。20Boris分享了他个人的AI代码比例的演变：2025年2月，他写的代码里有20%是AI生成的。5月，30%。11月，100%——他自己不再写任何代码了。21Boris在采访里说了一句判断：This is the year of the generalist.没错，全才崛起。他的逻辑是：当执行成本趋近于零，判断力就变成了最稀缺的资源，而判断力，往往需要广度，而不仅仅是深度。他预测“software engineer”这个头衔会在今年开始被“builder”取代。“到了这个阶段，可以安全地说，编程在很大程度上已经被解决了。”这话放在两年前说，相信的人不会太多。放在今天说，大部分只是沉默，沉默本身就是答案。22Hacker News是程序员讨论Claude Code的重要战场。“Claude Code就是你所需要的一切”——851赞，504评论。“告诉HN：我60岁了，Claude Code重新点燃了我的热情”——159赞，84+评论。Kent Beck（传奇软件工程师，52年编程经验）说：“90%的传统编程技能正在被商品化，而剩下的10%价值变为1000倍。”23Claude Code的进度指示动词成为了某种文化符号：crunching（嘎吱嘎吱中）、moseying（溜达中）、、discombobulating（迷惑中）、sparkling（灵光一现中）、simmering（文火慢炖中）。Claude Code依赖症开始在程序员圈人传人：“你的整个工作流现在取决于Claude是否在线。”24现在说说竞争。OpenAI在2021年就推出过Codex编程模型，那是GitHub Copilot的基础，但ChatGPT爆红后，Codex团队被拆散。这给了Anthropic窗口。正是在这个窗口里，Boris和他的小团队，把Claude Code从一个终端hack变成了行业拐点。根据WIRED报道，2025年9月，OpenAI Codex的用量只有Claude Code的约5%。到2026年1月，这个差距缩小到了40%。OpenAI在艰难追赶。252026年2月5日，OpenAI和Anthropic几乎同时发布了各自的重磅产品——前者是GPT-5.3-Codex，后者是Claude Opus 4.6，发布时间精确到分钟。2026超级碗，Anthropic和OpenAI两家公司都买了赛前广告，主题都指向开发者工具和编程AI。超级碗30秒广告要花将近700万美元，第一次出现编程工具的广告。262025年7月，Boris Cherny和同事Cat Wu，离开了Anthropic，加入了Cursor，Boris的新职位是Chief Architect and Head of Engineering。AI圈炸了。然而，仅仅两周之后，两人回来了，重新加入Anthropic。感受一下他们的抢人烈度。27Claude Code在2025年对Anthropic的年化收入贡献，约占总收入的20%，而它是一个仅仅诞生一年半的产品。2025年12月NASA使用Claude Code为火星车毅力号规划了一条约400米的路线，使用Rover Markup Language。28Boris在采访里被问到最近读了什么书？他说了一本科幻小说——《Accelerando》（Charles Stross著）他还特别推荐刘慈欣的短篇小说合集《流浪地球》，以及网飞的《三体》剧集，他认为网飞的《三体》对原著精神还原还是不错滴。Boris有一天他老婆决定接受一个来自日本的Offer，然后他也跟过去了，他们在日本的乡村待了几年，用自制味噌与邻居交换食物。他说白味噌需要3个月；红味噌需要2-3年。在GitHub上，Boris维护着269个仓库。29Grace Hopper发明了编译器，她的核心信念是：人们应该用接近人类语言的方式来告诉计算机该做什么，而不是学计算机的语言。几十年后，Claude Code把这个逻辑推到了极致。30Boris最喜欢用的历史类比，是印刷机。印刷机发明之前，欧洲的识字率不到1%。50年内，印刷品的产出超过了此前一千年的总和。200年内，识字率达到了70%。一位15世纪的抄写员说过：“我最不喜欢的是一遍又一遍地抄东西。我热爱的是插画和装帧。”Boris说他对编程的感受完全相同——苦差事被消除了，创造力留了下来。312026年1月26日，Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员）发布了Claude Code历史上最具影响力的背书，获得超过1万次转发和数万个点赞。（原始帖子链接：https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876 ）他说自己在几周内从80%手写代码+20%使用agent，转变为80%使用agent+20%修改润色。他形容这种感觉像是在作弊，称之为二十年来编程领域最大的变化，将其比喻为一场9级职业地震。Boris回复道：他们公司几乎100%的代码都是用Claude Code写的。结语Boris在Lenny’s Podcast上被问到一个终极问题：当编程被解决了，接下来是什么？他停顿了一下，然后说：“编程被解决之后，我们要去解决其他所有的领域。”蒸汽机解放了人的体力，互联网解放了信息的流动，AI编程工具正在解放人的智识执行力。这时，构建本身被解决了，但构建什么以及为什么构建，这是一个更古老、也更难的问题。值得每一个人思考。好了，请收起你手机、关闭你的Claude Code、放下你的龙虾，去呼吸一下春天的风，去拉一下喜欢人的手，慢下来，感受时间的流逝。你会发现，还是Claude Code有意思。
1天前
