S Li (@YanyuRensheng)

如果想让AI成为一个全自动的个人助理，最为关键的不在于是否可以熟练使用AI，而是能够多大程度的让AI了解我们。尤其是考虑到他们还不具备主动获取大量情境信息的条件，仅仅是来自各种终端的信息是远远不够的。而且，这对长期记忆也提出了非常高的要求。

很多使用者估计还没有意识到，搞对龙虾的各种配置所需要的精力和时间，未必会超过用GPT-5.4为自己做一个简版自用的类似系统。 后者可以让一个不懂编程的使用者跨过驾驭AI自主开发的门槛。前者最多就是体验了一把古早系统配置的原始蛮荒。

OpenAI放弃收购一家估值几个Billion的编程辅助工具，估计它的投资人们都暗暗松了一口气。 这类工具凭借AI提升编码效率，实际上依然植根于传统软件，几乎不可能升级到AI Navite 软件工程的程度，因为从根本理念上就是完全不同的。 它们其实更适合Goolge、Meta这类企业，对于推动这类大型企业实现内部转型，甚至更激烈的内部竞争（淘汰），或许会很富有价值。 Goolge和OpenAI都在做AI，但是企业所处阶段的不同，使得他们如何发展AI具有显著的差异。前者必须考虑现有商业模式和企业文化的兼容问题，毕竟股价连心，不改不行，改得太激进也不行。后者的顾及就少了很多，只要能够把握先机，投资端有源源不断的支持进来，商业模式就可以长期保持战略模糊的状态。 企业的商业模式概括起来可以很简单，无外乎“成本进、收入出”的AB两端。难就难在市场是一个不断变化、巨大的混沌体，身处其中的企业，不可能采用固定模式按部就班就行了。不确定性是不可避免的挑战。 运用AI，可以减少不确定性么？估计不大可能，特别是如果企业普遍采用了AI，考虑到市场的反身性，很可能会加大不确定性。但是它们有可能帮助企业加固自身的护城河，提升反脆弱能力。因为： 有效使用AI，可以显著降低组织内由于信息不对称产生的沟通成本，沟通不畅、效率低，甚至缺乏沟通，在突发负面事件的时候往往意味着灾难，这类商业案例不胜枚举。这就是防范“黑天鹅”。 基于AI Native的企业，能够让企业所处的“信息空间平坦化”，这可以显著增强信息传播的速度和准确性，甚至在某些程度上消除信息传播的时空限制。 比如供应链常见的“长鞭效应”，销售数据的变化从销售终端传导到生产端的原材料采购计划，往往要经历一个极其漫长的过程，而且事实可能会被严重扭曲。设想一下，如果销售和生产都是基于AI的，就相当于拥有一个唯一的“大脑”，信息歧义和事实扭曲会被降到最低。 能够充分运用AI的组织，员工在AI的辅助下，会成为一个个超级个体，这不是说让每个人都身兼数职加倍工作。设想一下，一个“懂”产品、“懂”营销的软件交付者，在与“懂”软件的产品经理合作的时候，效率和效能会有什么变化呢？ 善用AI，它带来的机遇一定是大于挑战。