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模型像是给每个人配了 50 个博士级助手，多数人的工作却没有同步改变。徐老师用 TQ 解释人与模型能力之间的落差，并从 Agent、FDE 和产品逻辑出发，讨论个人与组织如何真正转向 AI 原生。
适合正在判断职业方向、设计组织结构或重做产品流程的人，帮助你区分工具使用与底层能力变化，并评估哪些工作值得交给 AI。
这期你会听到
• 为什么模型能力很强，个人的 TQ 却可能仍然很低？
• IQ 如何同时包含 intelligence 与 intensity，EQ 又为何需要考虑注意力？
• 为什么任务不应只在“找人还是用 Agent”之间选择，还要考虑多个 Agent 协作？
• 咨询顾问、设计师和运营如何转向 FDE 或 AI 原生从业者？
• 开发成本下降后，分发、用户与执行速度为什么会成为新的产品约束？
章节
00:00 — AI 时代，职业选择该看什么
03:00 — 用 IQ、EQ 与 TQ 重估个人能力
06:00 — 为什么不是 100 个 Agent？
12:00 — 训练 TQ，重写产品开发逻辑
17:00 — FDE 崛起如何改变职业选择
23:00 — AI 原生一代应该培养什么
28:00 — 一人公司与扁平化组织
34:00 — 白领适应 AI 的窗口正在缩短
38:00 — 把 AI 当作团队成员
40:00 — FDE、用脑卫生与创始人心态
本期嘉宾
徐老师现任 Gen 首席 AI 与创新官，负责 AI 原生浏览器 Norton Neo；早年曾在 VMware 从零搭建网络团队。本期他聚焦 AI 原生从业者的能力、职业与组织选择。
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列出当前仍由人完成的认知任务，带上质量要求与组织约束，请大家判断哪些值得交给智能工具。
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关于主播与节目
孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。
《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。
《课代表立正》是一档关于AI、职业与商业的中文播客。这里既有与AI研究者、科技创业者、一线管理者和真实实践者的深度对话，也有课代表立正对产品、增长、创业与职业选择的亲身复盘。我们不只追逐新工具，更关心：当AI改变能力和成本，个人与组织怎样重新设计工作，把判断和本事做成真正进入现实、值得留下的作品。
主播课代表立正，本名孙煜征，康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。2020年以来完成200+场公开对话，跨平台关注者400K+。
加入Superlinear Academy免费社区，与2万+成员一起交流；这里已有700+真实项目与实践分享：
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了解立正与更多作品：
https://www.lizheng.ai/
有人问
我是一个设计师
我应该去干什么
徐老师的答案呢
就是你是一个会AI的设计师
还是一个不会AI的设计师
那就差很大
应该更注重
徐老师开篇提到的那些token quotient
你是不是真的懂AI
你是不是用了很多token
你的IQ不光是intelligence
还有intensity
你是不是做事情是有强度的
你的EQ
不光是你的emotion
而且是eyeball
你能不能抓到别人的注意力
这些能力反而是更底层的
你这个(总结)不只是一个课代表的水准
这是一个超越agent能做的事情
那说明还有点饭吃
哈哈今年的饭碗还是稳的
20年以后嘛
开车
就有点像今天要去学骑马一样
不是因为你必须要去学会骑马
而是你把它作为一个业余爱好
而且还挺贵的
(未来)路上的车子都是自动驾驶
凭什么让你手动开啊
很危险的一件事情
所以说你需要有特殊执照
可能是在特殊的地方才能够去开
经过了大约15年
才从我有了第一台PC
到这个PC
能做很强大的事情
本来是用纸跟笔
后来用PC
这需要一个思维方式的变化
以前PC时代
你有15年的时间去思考
15年的时间去调整
在AI时代
你可能三年五年七年的时间去调整
你要快速的思维转变
徐老师晚上好
欢迎来到我们直播间
课代表非常高兴
又开始我们的对话
今年还没有聊过
对年度对话
一年一次
每次对完话以后
我觉得记录下来了很多预言
然后这些预言就感觉纷纷实现
你这边的话题
不是说在这个AI时代的职业发展吗
我记得咱们是
应该是24年的那次对话
你讲过硅谷接下来会裁一半的人
但是跟AI没关
这句话我记得很清楚
哈哈哈你说的是你参加一个活动
然后一个谷歌的director
在这活动上说的
接下来可能要裁一半的人
但是跟AI无关
我不一定说一半的人
我记得的是这么说的
会裁人
因为我觉得现在这个情况
大规模招人或者说养那么多人
我觉得是不可持续的一件事情
即使没有AI这个革命也会
有裁员
这是应该是我说的
徐老师
你是刚刚在Stanford参加了一个活动
对吧
啊那是一周前
在Stanford的一个校友年会上面
做了一个keynote
因为这是一个AI时代
大家都希望听AI的话题
AI的话题
每天都有很精彩的事情在发生
但是我觉得最重要的事情
可能大家还是应该关心的
是自己的职场
AI对我们自己每一个人的影响
不管是我今天明天有没有工作了
还有自己的孩子
还有自己周围的人
还是以后应该走什么样的路
我觉得这应该可能是相对来讲更加重要一点
所以说我keynote的主题
就是AI时代的职场何去何从
这个话题
这个话题应该大家是非常的关心了
那当时这个线下
有没有什么你觉得出乎你的意料
第一个出乎我意料的是王祖贤来听了
哈哈哈王祖贤现在是混硅谷了吗就
就显然
AI这个话题对所有的人都感兴趣
拍电影的
唱歌的也应该感兴趣
胡彦斌最近还出了一个APP
在玩笑之外我是这么看的
我觉得说穿了
其实有两个问题
一个问题我不觉得有任何人有解答
就是以后应该学什么东西
当然你可以从大方向上来讲
但是我不觉得大家能够去预测说OK
我以后学这个学科
而不是那一个学科
我觉得这是一个很难的一件事情
另外一个是应该具备什么样的素质
或者说怎么样去思考
去锻炼自己
我觉得
这个可能是更加有意义的一件事情
从这个角度上来讲
我的主要的观点就是
传统上来讲
一个人需要两个商
一个是情商
一个是智商
那我觉得在未来在任何时刻
情商智商永远会重要
英文里面叫IQ EQ
这两个点是非常重要的两个点
但我觉得我会把它引申一下
就是不管IQ跟EQ
其实都应该要重新去思考一下
什么样的(叫)IQ
什么样的叫EQ
然后我再加一个Q
就是TQ
我相信课代表你可能应该能够猜出来
什么叫T
就是token quotient
说穿了就是怎么把AI用好
这个道理
肯定不是我第一次来跟大家讲
但我觉得
我仍要把它
当成一个
很重要的方面来讲
是因为我觉得我们所有的人
或者说几乎所有的人
其实TQ还在用到非常早期的时候
其实我们正在锻炼自己的TQ
就像智商一样
130、150算是很高的IQ
如果说是用同样的(分数)去类比的话
IQ如果说是130很高
或者140很高的话
我觉得今天人类的TQ
可能普遍都是在20、30
就远远都没有达到100
这是一个新鲜事物(我们)刚刚开始接触
我的证据在哪里
因为其实今天的模型是很聪明的
大家都应该相信
模型能够做很多很厉害的事情
其实每一个模型
不管你用Gemini
还是用OpenAI的
还是用Anthropic的
模型给你的
就好像你有50个博士
24小时围绕着你转
但是我们每一个人
有没有感觉到
自己能够有50个博士在我们身边
给我们做事情
其实没有这么大的影响
我相信对绝大多数人
99.9%的人
或者以上的人
其实就是我们TQ还没有用好
模型它相当于给你50个博士
24小时围绕着你转
但你感觉不到
我觉得这就是因为我们的TQ还不够
这里面TQ用的不够
有各种各样的原因
其中有你怎么去用prompt engineering
这是很显然的
比这个更加复杂一点
模型有一个我们叫model overhead
一个问题就是
模型到底有多大的能力
其实我们感觉到的
跟模型实际上的能力其实是有差距
那你怎么去知道(感受到的能力跟)模型有更多的差距
所以说这不只是一个prompt engineering能够去解决
但我只是给你两个
不能说极端吧
一个spectrum
其实这是一个非常宽的一个spectrum
去思考这个问题
这是TQ
那IQ跟EQ
其实我觉得在AI时代
要去更深层次的
去想这件事情
比如说IQ就是智商中文
那英文叫Intelligence quotient
这是IQ的一个定义
我是把它再加一个Intensity quotient
为什么要(加)Intensity quotient
其实跟前面的TQ是很有关系的
因为我觉得AI时代的竞争
其实是到了完全不同的一个层次的
只是我觉得人类今天还没有完全适应
还没去意识到
就像我刚才说的
有50个博士围绕着你转你都没去用
对吧我们要进入另外一个层次
那进入另外一个层次需要什么
需要一个能力
对intensity的要求
中文怎么说
你觉得怎么翻译
就这个人的心力
这个人做事的专注程度
做事他是不是一个一直要不停的
push push push这种感觉
我觉得强度吧
我觉得强度是至少(占)很大的一部分
为什么intensity很重要
我举一个例子
我们工作当中经常会碰到的
就比如说过去你不管是一个大公司小公司
你要做更多的事情
你想的事情就是哎呦
我要做更多的事情
我要去雇更多的员工
这是一个比较显而易见的方式方法
那我觉得在AI时代
那你要思考的维度就会不一样一点
比如说哎这个事情agent为什么不能做
为什么一定要去找一个人来做
agent是能做
但agent是不是能把这件事情做好
你下一个问题是
为什么是一个agent
为什么不是100个agent
subagent在做这件事情
你考虑问题的一个intensity
是在不同的一个层次了
我觉得嗯
所以说这个Intensity quotient是跟我们的IQ
intelligence
智力的quotient是要一起来看
因为你光是人聪明就不够了
要强度要高
你前面也说了一个字
要卷或者不卷
其实强度跟聪明不聪明
是不一样的
两回事情
但这两件事情在AI时代
我觉得是要把它结合起来
我觉得这个很棒啊
这个intelligence和intensity
其实很多时候是相辅相成的
没有intelligence
光有intensity
你就漫无目的的瞎卷
大厂里边有这样的人啊
每天就逼着大家加班啊
或者说我自己
好像树立一个很有intensity的形象
但是方向一般都是错的
但是你光有intelligence没有intensity呢
你也走不远
中文里有一句话是将帅无能累死三军
那(将帅有)intensity也没用
但是如果你只是将帅很能干
但是没有一个intensity也做不了什么事情
为什么这是AI时代
我觉得相对比较新的呢
因为在AI时代之前
这件事情没有被放大出来
以前你想你要招一个人
那招个人也要招个几个月了
全球每个地方都可能不一样
不能说这是一个慢动作
这是一个你的强度不够
其实要过了可能几个月
甚至几年才显示出来
但在AI时代
可能明天就显示出你的强度不够嘛
是就比如说你个VP强度够了
然后发现工程师们还需要一定的时间
然后工程师强度够了呢
测试审核各种环节它都会拖延时间
但是现在有intensity
尤其你这个业务本身有闭环的话
有intensity的人和没有intensity的人
可能速度就会差10倍100倍
甚至1000倍都能差出来
用你刚才的例子
总监啊VP啊不同level
现在一个情况就是
这个总监可能就是你的一个agent
VP也是你的一个agent
manager也是你的agent
他们能干不能干
你一个晚上就能够看出来了
能做多少事情
所以说整个我们的组织结构
首先组织结构里面应该不只是人
还会有agent
然后组织结构里面因为
用了AI以后
它的组织结构会更加扁平化
horizontally它会压缩
vertically也会压缩
其实就是扁平化
这就是为什么
OpenAI的CEO Sam Altman
大概两年半前说的一句话
就是一个人的独角兽
当然了我不觉得一个人独角兽
是一个值得去思考太多
因为一个人毕竟是一个特例
但是更深层次的
或者说更加重要的一个观点
就是组织结构扁平化
或者说极度扁平化
是成为一个可能性
那在这种情况下面
就我们刚才聊到的IQ
就会变成一个intelligence跟intensity的quotient together
而不是分开来
最后一个其实是EQ情商
或者说英文叫Emotional quotient
我觉得很多人会觉得
未来可能Emotional quotient比IQ更加重要
我倒并不觉得
因为要看你哪一个IQ的定义
如果是用我的定义
我不觉得一定是重要个100倍
但是如果只是用原始的Intelligence quotient
可能EQ要比IQ要重要100倍
在未来这是有可能的
但我觉得仍然是用英文E这个词
E到底代表什么
我觉得一个是emotional的一个quotient
另外一个
我觉得是一个eyeball的一个quotient
为什么叫eyeball的quotient
其实我们都知道大模型Attention Is All You Need，right？
我觉得在未来的AI时代
产出内容
写程序包括我们的视频
对吧
理论上AI都能够生成很多的
蛮高质量的视频
图片还是文字
但是我们的eyeball time就是我的时间
我一天仍然是24个小时
你一天仍然是24个小时
我们并没有因为AI来了以后
我们就能够去看更多的图片
看更多的视频
所以说从某种角度上来讲
AI generate的content可能是无数倍
在短短几年内但是
eyeball眼球的时间
我不敢说是没有变化
因为这个是不是有变化
我觉得我们是可以商榷的
但是至少是从表面上来讲没有变化
我觉得这个是比较fair的
你可以这么说
但这种情况下面就产生了一件事情啊
你要有足够的EQ
你这个EQ不只是说哎呀
你比别人聪明
你(比)别人更加强度高
或者说你的产出的能力高
你还要有能力
让人家接住你的产出的内容
这件事情
我觉得这个能力会越来越重要
所以说这两个E从某种角度上来讲
是相辅相成的
都是情绪上的
或者说是让人有接受的
但是这是EQ的两个面
徐老师这是你发明的吗
这都好巧啊
这个intensity
还有eyeball正好是这个字母
而且确实非常重要
这个不但是我发明的
这是我在去的路上发明的
YouTube上有一个问题啊
就是徐老师
您刚刚提到了TQ✖️EQ✖️IQ
这个框架
我想请教一下您有没有一个具体的例子可以分享
您是怎么有意识的
修炼这几方面能力的
不一定是和AI有关的例子
任何成长或工作中的经历都可以
我觉得任何事情都是先要有一个awareness
就是先要意识到这件事情的存在
要去理解
就好像大家以前说IQ
后来提出了一个观点
说我要EQ
那EQ到底重要不重要
这是一个
大家都要去花时间去消化去理解
并不是说我把EQ这个观点提出来了
大家都能掌握了
TQ绝大多数人都会觉得哎呀
这不就是一个炒作吗
但我觉得不是炒作
我是非常genuinely
认为
我们今天的TQ还是比较低的
我们还是比较初级阶段
那从这个角度上来讲
需要有一个awareness需要去锻炼
我觉得跟锻炼身体一样
首先要意识到这件事情重要
然后花时间
就好像有的人每天锻炼
有的人每周锻炼
有的人光是awareness
你是不是disciplined enough
每个人都不一样嘛
所以说我觉得
其实是跟所有的其他的技能
是一回事情
首先要知道
其次要有一定的discipline
做这件事
有没有个故事
讲个故事给我们听听
intensity这个我已经讲了一个故事
我觉得
其实每个人都有50个博士在你身边
你今天没用好50个
其实这是你的事情
有一部分是TQ的事情
但有一部分是你要有足够的intensity
Eyeball quotient
这件事情包括我自己目前
也在做各种各样的AI的产品
做一个小广告
我们在做AI的浏览器
最近解决了一个很好的问题
尤其是你如果在北美的话
你想看世界杯还是蛮难的
你一会有这个link
可以work了
或者要去买各种各样的
我们做了一个浏览器
你看世界杯是毫无障碍的
能够去看世界杯每一场比赛
把那个本来应该是属于***啊
这些问题都在浏览器里面给集成进去
把它解决了
所以说看世界杯就要用Norton Neo
直播间的很多同学可能还不知道
徐老师的这个项目
徐老师是在Gen这家公司
他的前身是诺顿
还有LifeLock一些公司合起来的
是一个Fortune 500
财富500强的上市公司
它赚很多很多钱
徐老师曾经说过
就是这家公司的纯利润
是硅谷所有中厂的纯利润
加起来还要多
徐老师是在这里边做首席AI官
Chief AI Officer and Innovation Officer
他这里边做的呢
是诺顿牌子下面的Norton Neo
就是AI原生浏览器
因为是诺顿的嘛
所以就会对这个隐私啊
安全啊有非常多的做法和考量
鼓励大家去试一下这个产品
然后刚刚说的你在北美要看世界杯的话
直接用Norton Neo就可以去(看)
我们回到我们之前的问题
就说我自己在做产品
对吧
我觉得现在做产品的一些基本的框架
都是在改变
以前做任何一个软件
不管你是做B2B的
还是B2C的
做东西其实并不容易
程序员也不便宜
比如说你需要调查调研
一堆的产品经理
吵一通去决定什么做什么不做
但现在这个底层逻辑改变了
因为写一个程序并不难了
AI咵嚓一下就把它写完了
你吵什么吵
你如果再吵
你把十个东西都写一遍
当然了做一个真正有用的scalable
然后又是安全的产品
并不容易
我并不想说
哎呀
以后做软件这么快就能写
但是写软件的底层逻辑大大的改变了
对你很容易了
对别人也很容易了
然后你就突然意识到
distribution怎么去把一个产品销售出去
是一件很难的事情
对吧你说几句话
动不动小红书说不定还要给你限流
都有可能
但是你做了东西还是要把它卖出去
你再怎么难都要把它卖出去
这件事情你就要重新思考了
也许你写软件护城河太低了
你的护城河
主要可能是在distribution上面
有没有用户
可能是你的主要的一个护城河了
以前这也是一个很大的护城河
但是会比以前的那个ratio会改变很多
所以说我觉得对于做产品的人
底层逻辑改变了
只是我们很多人不愿意承认
正常这人性的一部分
然后怎么去思考这件事情
我觉得是一个很难的一件事情
很多人都说哎
现在做创业者是不是最好的时间
我会觉得现在是最好的时间
从某种角度上来说也是最不好的时间
怎么说呢
就是最好的时间
有这么多的工具
这么多的AI
一个人就能做出独角兽来
但问题是想做一个人独角兽的公司
就是你的竞争对手
本来是哎呀
有这样能力的公司人不多
现在有这样的能力
有这样公司的人多了无数倍
那你怎么去做
对吧
我觉得这是一个非常有趣的时代
我现在看到了有好几个问题啊
那我们就依次回答一下
有一个问题挺好的
我在斯坦福演讲的时候
下面有人提到过这个观点
非常有趣
那位同学说的是
埃森哲的人会点AI
是不是就直接等于FDE了
我在斯坦福演讲之前
其实我没去想过这个问题
但是有一个同学就说了这么一个观点
我觉得很有道理
不是一个感(觉)
我觉得是一个事实
先解释一下什么是FDE
就是forward deployed engineer
所谓的forward deployed engineer
就是工程师
以前是在公司里面写程序
后来被人家卖出去啊
怎么样对吧
离客户还是比较远的
现在是直接把工程师送到客户那边去
这件事情从某种角度上来讲
跟咨询公司做的事情没有什么大区别
很大的一个区别就是会有AI的技术了
但其实都是到客户那边去
把这件事情做好
我觉得很有道理
这其实也是为什么在开始的时候
我说有的人会去预测学什么东西
走哪条路
我觉得这件事情太难预测了
如果两年前
你问consulting公司的人
一年前吧
我觉得很多consulting公司的中层高管
都会告诉我
哎呀我们这个行业
是越来越不行啊
有了AI
我们越来越没有出路
因为你想
本来我是给你写PPT
给你调研
现在人家把这个问题
把所有的上下文给了那个AI
写的东西比我更好
我的价值到哪里去
对吧或者说我要做什么事情
我就想AI其实跟我做的差不多
就有很多很多的咨询公司的中高管吧
都有跟我提过这个问题
但实际上你再想一想
过去大半年
或者说一年多
FDE这件事情叫什么
驻厂的工程师
这一个概念越来越火
尤其是过去半年
如果你一年前两年前说哎呀
作为一个咨询公司
没有什么路子可以走了
可以跳了
那其实你应该反过想
其实这条路肯定越走越宽
都有可能
另外一个很好的反例就是
在十多年前
大家都说看那个X-ray的
这个中文怎么说啊
看X-ray的radiologist(放射科医生)这样的
专家以后会需要的很少
为什么呢
因为AI能够看的非常好
很快能又很便宜
但是其实现在radiologist(放射科医生)的工资
是短短几年前的两倍
三倍四倍
就是因为八九年前大家都说哎呀
radiologist(放射科医生)以后没有出路了
然后这些放射科医生今天是青黄不接
你能够是radiologist(放射科医生)的这个专业毕业的
铁板钉钉
能够找到一份非常优越的工作
所以我是觉得
哎呀其实我的答案很简单
你对什么东西感兴趣
有什么passion
有什么激情那就去做好了
不要去想太多的AI是不是能够取代我
我其实有个同事
他有个女儿是去年上了大学
然后他就是跟他女儿说
哎呀我建议你这个不学
我(建议)你那个不学
我跟他说
我说我这个观点跟你不是很一样
你觉得不可以学的东西
我觉得都太难说了
还有一个点就是
即使这个行业被AI颠覆
那你今天开始学
你是一个AI native的原生的人
去学这个行业
我随便说
律师你从进大学
你从学法律的第一天开始
就想着怎么样用AI去做这件事情
跟已经做了20年的人
要去自己革自己的命
还是很不一样
所以说
假设你是认为做律师没有未来的
假设啊
我会觉得
今天可能是做律师最好的时代
因为以前你想你从一个律师
等到爬到律师
这么一个合伙人
你要爬多少年啊
但今天
理论上
你是有弯道超车的机会了
颠覆期来了
当然了说起这个法律
我有一个朋友
他自己做了一个公司
其中有一个工程师
是一个有执照的律师
在给他做码农
你就能够看出来
现在哇这个颠覆还是挺大的
这是我个人的观点啊
我觉得很棒
有人问我是一个PhD
那怎么办
我是一个设计师怎么办
我是一个运营怎么办
我应该去干什么
然后徐老师的答案呢
就是你是一个会AI的设计师
还是一个不会AI的设计师
你是一个会AI的律师
还是一个不会AI的律师
那就差很大
而且不要有一个幻觉
就是我们可以预测未来
未来其实很难说
哪怕站在一年前去看今天
很多东西都是说不准的
更重要的是自己擅长什么
自己喜欢什么
把AI给用好
那可能这个行业就即将被AI颠覆了
你可能就是去颠覆这个行业的人
(如果)这个行业没那么快被AI颠覆
那你就赚了
对吧你也没有被AI颠覆
总之不要太纠结于自己的一个身份
或者说是一个分工
这个分工更多的是工业革命带来的
是上个时代
就是没有AI之前的事
那接下来呢
肯定分工是越来越少了
反而应该更注重
徐老师开篇提到的那些token quotient
就是你是不是真的懂AI
你是不是用了很多token
然后你的IQ不光是intelligence智力
还有intensity
你是不是做事情是有强度的
然后你的EQ
不光是你的emotion
对吧
不光是你的情商
而且是eyeball
就是你能不能抓到别人的注意力
这些能力反而是更底层的
而且你有了这些能力再叠加上TQ嘛
就是你真的很懂AI之后你在很多行业都能发生新机会
那这个时候你选什么行业又回过来了
就是更重要的呢
是你的兴趣
然后你擅长做什么
你才更可能
在这个行业里边坚持更久
然后去投入更多的时间
有更强的intensity
抓到别人抓不到的机会
你这个不只是一个课代表的水准
这是一个超越agent能做的事情
那说明还有点饭吃
今年的饭碗还是稳的
哈哈今年的饭碗还是稳的
这儿还有一个问题是
我娃也在Challenger上学
过于重视知识记忆的学习
应该是他的娃不想上学办法吧
大概这种感觉
徐老师对小娃教育有啥建议
哈哈哈哈哈
我也是在学习啊
这个可能是不是很成熟的一个思考
因为我觉得首先这个世界变化很快
然后我们都没有一个反馈机制
比如说我说现在小娃应该这样
不应该这样
你要过了10年20年
才能够有一个反馈机制
所以我觉得这个就比较难说
有一个争论就是小娃的定义是什么词
大学刚毕业
快要毕业
还是读幼儿园
对吧这个就很难说了
我是这么想的
过去一年两年
对很多名校毕业生
其实找工作也不容易
在过去可能你如果说是学CS的
学计算机的没问题
你学其他的可能会问题大一点
但今年据我知道
或者说我道听途说到的啊
即使是像Berkeley这样的
非常非常优秀的学校的CS毕业生
都找工作比较吃力
我收到好多这样的简历了
就是让我帮忙找工作的
就Berkeley这样的(好学校的)CS
by the way如果有特别好的还是要给我
我在招人
哈哈对
前面在说娃的教育
很大的一个争论就是
现在是属于今年去年明年毕业
这是一个好的时代
还是一个不好的时代
这是很多人在思考的一件事情
我听到更多的声音是
现在哇你想连Berkeley很优秀的CS的同学
都找不到工作
或者是找工作吃力
那显然不是一个好的时代
我个人并不完全这么看
如果用一个五年十年的一个眼光
回过头来看
我觉得现在可能是一个最好的时代
为什么呢
因为这一波的小朋友们
他是一个AI原生的时代
你想他进大学的时候
基本上ChatGPT要么没出来
或者说刚出来
所以说他们在思考未来的时候
其实我觉得会比
像课代表
跟我这样已经在职场
或者说已经工作了蛮多年的人
会有一定的优势
这个优势就是
你看问题的角度会很不一样
对AI的看法会很不一样
包括我自己
包括我身边的很多人看AI是把它变成一个啊
它是能够做一些自动化对吧
能够帮助到人类
但是对一个原生的人来讲
就好像互联网
你出生那一天
互联网已经在那边了
不用去想
我怎么要用互联网来帮助我
你想的是
你怎么在这个互联网里面遨游
所以说我是觉得
现在可能是对他们最好的时代
他可以去思考
它对于法律
它对于编程都会有非常不同的思考
举一个很简单的例子
编程你如果说是AI原生的人
你不会去想着人有什么功能
你首先是让AI去做事情
做的越多越好
AI做不了的事情
你就想着怎么让AI把它做好
这是你应该思考的东西
但是编程编的多的人是老是想着
诶怎么用AI来帮助我
编程编得好
我觉得这是两个思路
你是原生的新兴人类
你的条条框框会少很多
用一个五年十年回过头去看
我觉得这一波新兴人类的竞争力
应该是非常强的
这是我的看法
当这个反馈机制需要五年十年
所以说这只是一个观点
是不是成为一个事实
肯定不是一年以后课代表跟我(反馈）
当然了
我们讲预测第一次到现在也四年对吧
将近四年
五年十年也很快哈哈
所以说我们看吧
我是觉得
这是一个AI新宠儿的一个时代
我很羡慕这一代人
如果你现在的小孩
像课代表的孩子两岁那我就讲不清楚了
因为太远了
等到你的小孩进入职场
这已经变天了以后又变过一次天了
很难说了
我的预测是你的孩子要去开车
就有点像今天要去学骑马一样
是可以去骑马
但是是一个luxury
不是因为你必须要去学会骑马
而是你把它作为一个业余爱好
而且还挺贵的
因为我觉得未来开车
你要能够有执照
在路上开车
应该是一个挺贵的一件事情
（未来)写编程可能就像学书法一样
是一个陶冶情操、修身养性的事情
而不是一个生产力的事了
（未来)路上的车子都是自动驾驶
凭什么让你手动开啊
很危险的一件事情
所以说你需要有特殊执照
可能是在特殊的地方才能够去开
否则不让你开呀
这是你儿子(口误)的那一代两岁
因为等到他20年以后嘛
对我觉得就是他会(面对的时代)
对我的娃
我就想让他做自己喜欢做的事
我们这一代人就工业革命之后吧
所有的教育啊和工作
其实是在抹杀我们的个性
是让我们做别人想让我们做的事
或者说是工作要求我们做的事
而且最好是螺丝钉
最好不要有自己的想法
你就把工作给做好就好了
要看好下一代
我一直说就(这是)第二次文艺复兴
他们有机会去追求自己想做的事
发挥自己的个性的
因为共性的东西
都可以被AI做的很好了
你只有发挥个性
才能有一席之地吧
有一个问题是
是否应该尝试做一人公司
把一个简单逻辑商业跑通
刚刚咱们说的是一人独角兽
那可能竞争非常激烈
还要融资
独角兽又是一个非常难以企及的目标
这里边可能还有另外一种做法
就是一人公司我只要赚点钱能养活我
我可能觉得就挺开心的啊
可能大家一开始的目标只是说
我一个人做一个一人公司
然后跑通一个商业逻辑赚到
一定量的钱
那这件事徐老师你怎么看
我觉得both吧
一人公司
就是组织结构会扁平化
比以前扁平化很多
扁平化的一个极端情况就是一人公司
从这个角度上来讲
我觉得朝一人公司这个方向正在发生
但我其实过去几年
也一直在思考这个问题
就是未来是不是就是一堆的一人公司
或者说类一人公司
我想了蛮久
我目前的想法是不会这样
我目前的想法我其实也改过几次
两年前我是非常支持Sam Altman
的一个想法
就是
以后未来越来越多的都是一人公司
就公司越来越小
就这个社会上面少巨头多一人
或者说少数人的公司
但我想了一下
我(觉得)10年20年以后
我觉得不会是
为什么呢
因为最终最终
人类做事情还是从人类的本性出发的
人类是一个群居动物
喜欢搞在一起做事情
人类没有那么多的
哎呀我就一个人做事情赚钱
公司这个结构出来
就是因为人性的一部分
我应该在你的节目里面
提过这样的观点
像谷歌这样的公司
它为什么会有那么多人啊
不是说它需要这么多人
是它能够养那么多人
那未来你只要能够养五个人
你就会招五个人
你如果能够养15个人
你就会变成15个人
跟技术没有什么太大的关系
我觉得我们会经过短暂的一段时间
会觉得哎
你看这个公司小一点也可以做
但长期来讲人性
好的不好的一面
都会决定我们社会的组织结构的发展
这是我的看法
嗯我这边可以提供一些
我自己的实践的案例啊
就是我是一个典型的一人公司啊
反正从Statsig离开之后
自己去做社区
自己做课程
然后自己做自媒体
而且我的性格呢
是那种不群居的性格
朋友呢我一般都不怎么联系
包括我婚礼上的伴郎啊
然后请来婚礼的人啊
可能
我一年都不会主动跟他们发个信息
所以说我本身没有那么强的社交需求
但是我今年还是招了三个人
之前是我和鸭哥两个人一直在做
几个想法啊
就是第一呢
我觉得一人公司不一定会是那么多
或者说你一个人能做了以后呢
假设你的这个业务跑通了
你会很快发现
两个人不止赚两倍的钱
两个人可以帮你赚三倍五倍的钱
因为每个人的专业分工是不一样的
我可能更擅长于构建这个业务
想应该做什么事
想商业模式
包括去做marketing
做sales
然后跟人沟通
跟各种企业打交道
然后去给他们做企业培训
那鸭哥就非常善于deliver
鸭哥非常善于build
非常善于技术
非常善于把技术的东西讲通
我没有道理不跟鸭哥合作
因为鸭哥的存在能让我多赚十倍的钱
那我干嘛要坚持一人公司呢
我肯定是要跟他合作的
然后我后来发现招的这些人呢
他们也都能补齐我的短板也好啊
或者完成一些我之前没有心力
精力完成的任务
他们能initiate很多事情
或者说交代的这些事情会
帮我节省很多时间心力
或者说是让我少很多头疼
那我觉得我就是像徐老师你说的
就是会去招这些人啊
但是另外一方面呢
我又发现
就是
我可能不太会想grow超过12个人
因为我听说一个公司从创业啊
一开始它有各个甜点(最佳平衡点)的
就有各种sweet spot
你在8到12人之前呢
是一种类型
12人之后呢
你就进入了另外一种类型了
你没有办法
每个人之间互相知道所有的东西
然后就开始有分工了
那这种公司
一般到50个人可能才停止
大家虽然没有什么层级
但是开始有分工了
不是所有人知道所有事了
然后50个人之上
再有另外的这种层级
现在看着呢
就是我应该是没有什么必要
增长到12人以上
我就能做很多很多事
这是我暂时的想法啊
如果业务大了以后
那我那时候就面临一个选择
就是我到底是要一个更大的业务呢
还是要一个更少的头疼
我可以保证你的想法会改变
我用我自己的亲身的经历(举例)
当年我加入VMware的时候
是非常小的一个初创公司我是
最开始把VMware的网络
这个部门给做起来的
我当时候是第一任的管理者
我记得清清楚楚
当我的团队
长成一个大约七八个人的时候
我对自己说
我们的团队如果再加一个人
就可以足够了
然后我们可以做很多事情了
可以做足够的事情了
等到我离开这个公司的时候
这个团队是几百个人
呵呵我觉得人还不够
当然了我这是无数年前的事情
事后有反思啊
或者说去思考啊
我觉得欲望是无止无境的
当你有两个人的时候
你觉得再加一个人就够了
8、9个人的时候也会这么想
等到你有了50个人的时候
你觉得你还需要40个人
等到你有400个人的时候
你会觉得需要有600个人
这是我自己的
在不同的公司
因为我不只是VMware
我也(在)其他的公司
我是看到的
公司的增长最终是看到两个
一个是你能不能afford
你如果说养不起那
你不可能对吧
但另外一个
我看到的还是一个人性的一部分
这是我自己的观察
所以说我对你的预测是(会招更多人）
我也希望你的公司能够啊茁壮成长
感谢徐老师
接下来你觉得有没有什么继续的
想跟大家分享的地方
其实我觉得有一些比较现实的问题啊
就是不可避免的
职业其实是受到了
尤其是科技行业
它是会受到打击的
白领工作会慢慢消失
你的个人价值
技能点全都是在打工这件事上的话
它就是会面临越来越多的挑战
那这个时候
你建议大家应该去怎么办呢
或者怎么去思考应对这件事情呢
我觉得最大的一个就是
mindset需要改变
mindset中文怎么说啊
呃思维方式
嗯嗯嗯
大家如果知道一点历史的话
PC从几乎没有
到80年代末的时候开始
至少全球一些国家
有很多人家庭开始有PC了
然后到了90年代
那就是几乎走进家家户户了
然后后来有互联网啊
怎么样啊
但是我觉得大约经过了15年吧
至少那一个时代的人
从有了第一台PC到PC
能够做很多很多事情
我说(的)很多事情
包括上网啊
包括做很多家庭或者职场里面的事情
因为你需要Microsoft的Office
Excel、Word
Explorer(浏览器)
经过了大约15年
才从我有了第一台PC
到这个PC
能做很强大的事情
我觉得AI这个时代
大约就是差不多的
就是本来是用纸跟笔
然后后来用PC
这需要一个思维方式的变化
因为你本来是用纸跟笔
你用了PC
做事情
当然是要思维方式很大的变化
其实一回事情
但是一个很大的不一样是什么呢
很大的不一样就是这个思维方式
以前PC时代
你有15年的时间去思考
15年的时间去调整
在AI时代
你没有15年
你可能三年五年七年的时间去调整
所以说我觉得大家要去思考的事情
不是说是要不要怎么样
就是加快速度
这其实就是我们提到的一个intensity
这个思维转变
你要快速的思维转变
多数人都是足够聪明
足够的有这个能力
对多数人来讲
只是一个愿不愿比较有强度的改变
思维方式方法
从用纸跟笔到用PC
以前是不用AI到用AI
大家所要去关心的
其实是一个强度的问题
或者速度的问题
没有15年的时间
去让你去改变你的思维习惯
就是要郑重其事的去做这件事
我们课程其实就一直非常强调mindset
大家现在就是学AI
经常有这种感觉
就是先看工具
就是我是不是在用AI啊
我是不是在用这个工具那个工具啊
然后觉得用了以后就完了
再往上呢会看一些技巧就是
好我和大家用的工具都是一样的
我比别人多学了一点技巧
我觉得好像就行了
其实技巧之上是方法对吧就是
你是不是在用一个结果确定性的方式
去管理AI
能有效的把任务delegate给他
你是不是真正的理解这个context architecture
然后去给他提供高质量的原料
你是不是能curate这些context这些是方法
那方法之上其实
更重要的是习惯
如果你没有一个使用AI的习惯
你没有一个学习的习惯的话
那你这些方法也没有办法落地
然后习惯之上是mindset
你没有mindset的话
你的习惯啊
方法啊这些东西
其实你也不知道应该怎么改
你也不会去建立对应的习惯的
所以我们其实特别强调mindset的改变
如果大家去看评论的话
几乎每一个对我们课程的review
都会去讲
就是这个课程给他们带来的
很多是mindset上的变化
mindset改变了以后
剩下的东西都是迟早的
但是你如果去学一堆技巧
你mindset没有改变的话
我其实是很难在一个范式变化中
到下一个范式的
YouTube上有这么一个问题
可能它代表了一类人的问题吧
他在投资目标与项目落地
现实之间协调各方利益
推动项目向前发展
基本处理都是人和人之间的矛盾
基本没有什么运用AI的机会
那可能它的抽象问题就是
我日常的工作没有要求我使用AI
那我怎么办
首先从某种角度上来讲
你说的是对直接跟人打交道比较多
AI影响你的会相对慢一点
少一点
比如说我们公司
我觉得受AI影响最慢的应该这么说
我觉得应该是销售部门
我们是不是能够做一个大单子小单子
能不能在这个季度结束之前
把这个单子给close
很多其实还是一个人跟人的打交道
你说AI能够马上起到作用
我觉得这是一个很好的一个consideration
但是呢我又觉得也应该是
所有人包括你是做销售
包括你是跟人打交道
应该要去思考AI
因为AI你如果把它想成是一个工具
我觉得是错误的
我不觉得AI是一个工具
我觉得
AI
其实就是你团队成员的一部分
我从一开始就说了
你有50个博士是围绕在你旁边
你怎么把50个博士给弄好
那你想你如果是一个销售
不一定是50个懂化学物理的博士
但是
也有50个懂各种各样方面的博士
你能不能把它用好
要从把AI想成是你的同事
这个角度去思考
你说你
处理的问题
都是处理人和人之间的矛盾
那你跟agent有矛盾吗
或者说你跟人之间的矛盾
会不会因为你有了agent
人跟人的矛盾会缓和或者加剧
我觉得
这其实都是需要去思考的一件事情
这也是为什么我从一开始就说
我并没有所有的答案
但我觉得我们大家的TQ还是蛮低的
当然了
我相信上了课代表课以后会提高一些
谢谢啊其实我们课
我不觉得我那个课本身教的
就是教完了课你就piu～上升了多少
我们课绝大多数的时间
都是在呼吁大家动手
然后给大家动手的时候
有一个高效的路径
让大家少踩点坑
所以从这个角度来说的话
就是没有什么东西可以取代动手
就像学游泳一样
就是AI是个手艺
然后你不游泳的话
你是学不会游泳的
你看再多的游泳视频
你天天跟着菲尔普斯
坐在菲尔普斯旁边
看他怎么训练
你还是不会游泳
所以说必须要下水才能学会
从这个角度来说的话
就是如果你能开始多去使用它
而且尽量少的用对话的方式去使用
尽量多的用这个agent的方式去使用
让AI多帮你干活
那你的AI能力就差不了
就像徐老师说的
就是你的TQ就低不了
徐老师硅谷FDE的工作方式和职责
今年和去年相比
有哪些值得关注的变化
如果说一年前FDE还是一个比较sexy新的概念
我觉得现在是
属于一个人人都在开始说
我个人的判断是
一年以后
FDE
就像过去几年的软件工程师一样
恨不得人人都应该是FDE
就这么说吧
一年前或者说几年前
只有一家公司有FDE
至少在美国Palantir有FDE
其他公司都没有FDE
到了一年半前
那些比较新潮一点的公司
开始有这个FDE这个概念
我觉得现在有FDE的这个概念的公司
应该不是一个少数了
我觉得再过个一年
你会说诶
你们公司(竟然)没有FDE啊
会有这种看法
(评论区)还有很多人说FDE是什么
所以你就看两年
可能会从把FDE这么一个概念
从一个“诶？什么是FDE？”到
“啊？！你们公司没有FDE？”
这两年变化还是挺快的
其实每个行业都有类似的变化
我记得有一次我去纽约
跟一个华尔街的一个朋友吃饭
然后我就跟他讲诶
不管是码农还是这个行业变化很快啊
我记得他说哎呀
你们这个我们都已经玩过了
我说怎么叫你们都玩过了
他说你想一想嘛
多少年前
交易员都是在交易所里面做
纽约证券交易所当时显然就是
无数个人挤在那边
然后你看现在还是有大概三个人在那边
就是不能说是摆设的
但是其实不需要这三个人在那边
就这个完全改变了
对吧
这个交易员这个行业完全改变了
所以说
他说你们这个行业经历的都不是事情
我们都已经玩过一次了
有一位同学说
怎么样保持用脑卫生
和深度思考的能力
我觉得这个问题问的很不错
另外一位同学说
现在每天都在用agent
不停的切换context感觉更累了
我觉得这是一个非常有趣的一个现象
就是大家都说
诶AI使得我们把无趣的东西拿走了
但剩下有趣的东西
如果是这样子的话
并不是所有啊
但是假设这是一个事实的话
那你有趣的东西
其实都是高度用脑的一件事情
这是一个
另外一个AI这个技术变化多快啊
我记得五六年前我可以说哎呀
这个出来什么新的paper
有用的我都去瞄一眼
现在怎么可能有用的paper都去瞄一眼
能够有机会不时的瞄到一篇
已经很不错了
我不知道用脑卫生怎么去理解这句话
但我觉得是有共鸣的
不断的切换context其实是比以前更累
我这儿想多说一点啊
就是我觉得这件事有点overblown了
抖音发短视频
对我的用脑卫生的污染远大于
我在用AI context switching带来的污染
我如果不能戒掉短视频是吧
那我就不要太介意那个context switching这件事了
因为我也没有真的那么像我说的
那么在意用脑卫生
这个显示出来
就我们讲了两个不同的话题
其实这两个我都有小看法
我的小看法就是你看那个互联网来了
给大家的一个promise
说哎呀
信息就大量的
理论上是无边界的在传播
大家对于信息的掌握会比以前好的多
但实际情况不是这样子
实际情况是
大家的信息比以前更加闭塞
地球上有那么多国家
去看不同的国家
美国吧那个共和党民主党
民主党共和党反正就是我感觉
以前是大家信息还通的
现在是共和党的人
只看到共和党的东西
民主党只看到民主党的东西
没有因为技术
去把信息的交流比以前变宽
变得更加通畅
这是一个oxymoron in some ways, right？
另外一个oxymoron就是我刚才说的
理论上AI能够帮助你去消化
去找信息
感觉能够省掉你很多时间
但我觉得好像至少我周围的人
在这个业界的人感觉哇
这个时间以前是觉得不够用
现在是觉得更更不够用
这是我自己的一个看法
一个小朋友提的
现在
是否更需要一种不求甚解的思维方式
如何和深度思考达到一种平衡
从一个大方向上来讲
我没有觉得哎呀
现在更加追求不求甚解
我们刚才也提到了critical thinking(批判性思维)
对于一件事情
intuition taste(直觉品味)的要求更高了
我觉得我没有任何意思
是说大家不求甚解更加起作用
但是有些事情
你该模糊一点就应该模糊一点
为什么就好像大模型
大模型的东西
本来就是一个按照概率出来的答案
本来就是相对模糊的
难道你说哎
这是概率出来的答案
你就不去管了其实你应该要去管
那个模型出来的答案
所以说这是一个比较有趣的一个问题
就是说人要比以前更加去接受一些
不是通过深度思考而出来的答案
然后要把这些答案能够用好
用的有效
我觉得这是一个能力
但是不代表人类不需要深度思考
所以说最后我想说的就是这个AI时代
思维方式改变很重要
不管说是学习能力
找贵人的能力
不一定是有人比你senior或者junior
你在一个新的时代
我觉得我能够从现在的高中生
大学生能够学到很多东西
最后我们其实刚才也提到了
我们这边还是在招人
希望找到quality
其实就是一个founder mentality(创始人心态）
虽然说你是一个公司的雇员
但是你做事情的心态
是一个创始人的这么一个思维
最后希望我formula这个IQ+EQ+TQ
对于未来职场何去何从
希望能够帮到大家
好谢谢大家