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Norman
2025-07-22 14:41:37
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比特币历史新高,以太带着一众山寨狂飙突进。我却提不起一点兴趣,在接近这一轮周期顶点之际,我在思考下一个十年的100倍赛道是什么。
而我的答案是:AI和稳定币
我最近越来越感到,以agent为代表的生产力范式在深远地改变着我们的信息,工作和生活。
之后以1.2亿美元的估值从a16z拿了1500万美元投资。
暂且不论产品好坏,我认为这种风向转变是很明显的,以Google为代表的科技巨头招聘要求和工作范式显然过时了。
Google 创立于 1998 年,很早就强调“聪明的工程师”和计算机科学基础,尤其是算法和数据结构。Google 的早期面试会问“写出一个 O(log n) 的搜索算法”这类问题,随着 Google 的成功,这种招聘模式被很多初创公司模仿。
但是随着AI编程的能力越来越强,以cursor,claude code,GPT等为代表的agent正迅速抹平这一技术差距。
事实上,我们需要的真的是那些算法知识吗?其实不然。
吴恩达就在最近的YC演讲中提到,以前他们团队里产品经理和工程师的配比大概是1:6,1:7。但是最近他们团队有人提议把这个配比改成1:0.5 .
这是因为,我们现在借助AI已经拥有了快速工程化和产品化的能力,而发现需求,验证需求反倒是一种稀缺品。
这也意味着,无论是工作和创业,AI已经赋予了我们魔法般的能力去快速做出原型并且规模化。拉开大家差距的变成了一种品味和手感。
我最近非常欣赏和在学习的一家公司loveable就是这样的例子。
这家公司是一家支持vibe coding的公司,成立于 2023 年底,2024 年 11 月才正式上线,仅仅 8 个月后(2025 年 7 月)就完成了 2 亿美元 A 轮融资,估值高达 18 亿美元,成为欧洲成长最快的 AI 初创公司之一。
他们的营收增长异常惊人:
1⃣上线 4 周就实现 400 万美元 ARR(年化经常性收入);
2⃣上线 3 个月突破 1700 万美元 ARR,有 3 万付费用户;
3⃣上线 7 个月达成 7500 万美元 ARR,累计注册用户 230 万,其中 18 万为付费用户。
背后除了踩中风口,一个非常重要的原因就是他们是一家“agent-native company"
Lovable 从 Day 1 就是“agent-native”架构:
所有工作流默认支持 AI agent 调用和协作;
内部工具链(CI/CD、部署系统、数据库管理)也有 agent 的 API 接口;
开发团队工作就是围绕“AI 能完成什么、人只做关键检查”来设计的。
每个 agent 都有“工作权限”、“上下文记忆”和“沟通接口”,可以通过 Slack 或命令行直接沟通。
内部也有“agent performance review”(类似考核),不满足预期会被替换或调整 prompt。
我认为这代表了以后新的公司的架构,特别是为中小企业(甚至是一人公司)提供的最好的机会。
这也是我在公司的重心之一,让我们尽早尽量多的实现agentic化。
想象一下,如果你每天的信息流都有AI整理信源,总结行业趋势,然后根据过去的案例微调过的模型为新出现的机会生成合作提案(tob)或者是自动处理工单里的待办和客户的咨询(toc),还能做自己的绩效评估考核,岂不是一种神迹?
除了工作,生活上,旅游,交易的方方面面我们都可以拥有一支AI团队来为我们服务。这样带来的效率是百倍增长的。
以后我们再是工程师,分析师,商务,而是管理AI工程团队,分析团队,商务团队的项目经理。
现在全情投入,我们就能博得超前时代一个身位的认知差。
下一篇讲稳定币。
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Google 创立于 1998 年,很早就强调“聪明的工程师”和计算机科学基础,尤其是算法和数据结构。Google 的早期面试会问“写出一个 O(log n) 的搜索算法”这类问题,随着 Google 的成功,这种招聘模式被很多初创公司模仿。
但是随着AI编程的能力越来越强,以cursor,claude code,GPT等为代表的agent正迅速抹平这一技术差距。
事实上,我们需要的真的是那些算法知识吗?其实不然。
吴恩达就在最近的YC演讲中提到,以前他们团队里产品经理和工程师的配比大概是1:6,1:7。但是最近他们团队有人提议把这个配比改成1:0.5 .
这是因为,我们现在借助AI已经拥有了快速工程化和产品化的能力,而发现需求,验证需求反倒是一种稀缺品。
这也意味着,无论是工作和创业,AI已经赋予了我们魔法般的能力去快速做出原型并且规模化。拉开大家差距的变成了一种品味和手感。
我最近非常欣赏和在学习的一家公司loveable就是这样的例子。
这家公司是一家支持vibe coding的公司,成立于 2023 年底,2024 年 11 月才正式上线,仅仅 8 个月后(2025 年 7 月)就完成了 2 亿美元 A 轮融资,估值高达 18 亿美元,成为欧洲成长最快的 AI 初创公司之一。
他们的营收增长异常惊人:
1⃣上线 4 周就实现 400 万美元 ARR(年化经常性收入);
2⃣上线 3 个月突破 1700 万美元 ARR,有 3 万付费用户;
3⃣上线 7 个月达成 7500 万美元 ARR,累计注册用户 230 万,其中 18 万为付费用户。
背后除了踩中风口,一个非常重要的原因就是他们是一家“agent-native company"
Lovable 从 Day 1 就是“agent-native”架构:
所有工作流默认支持 AI agent 调用和协作;
内部工具链(CI/CD、部署系统、数据库管理)也有 agent 的 API 接口;
开发团队工作就是围绕“AI 能完成什么、人只做关键检查”来设计的。
每个 agent 都有“工作权限”、“上下文记忆”和“沟通接口”,可以通过 Slack 或命令行直接沟通。
内部也有“agent performance review”(类似考核),不满足预期会被替换或调整 prompt。
我认为这代表了以后新的公司的架构,特别是为中小企业(甚至是一人公司)提供的最好的机会。
这也是我在公司的重心之一,让我们尽早尽量多的实现agentic化。
想象一下,如果你每天的信息流都有AI整理信源,总结行业趋势,然后根据过去的案例微调过的模型为新出现的机会生成合作提案(tob)或者是自动处理工单里的待办和客户的咨询(toc),还能做自己的绩效评估考核,岂不是一种神迹?
除了工作,生活上,旅游,交易的方方面面我们都可以拥有一支AI团队来为我们服务。这样带来的效率是百倍增长的。
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