[截圖A：戰區績效直播間首頁 — ： Q-Chain台股實盤績效排行榜系統界面2026]台股投資人在2026年面臨的問題，不是找不到老師。缺少一個能夠確認老師說的是不是真的的方法。不缺「月收益30%」的喊單群。不缺交割單截圖。不缺回測曲線。缺少一個從技術層面讓這些數字無法被捏造的平台。Q-Chain 做的就是這件事。今天第一次公開系統介面。一、你看到的第一幅畫面進入Q-Chain，首頁名為「戰區效能直播間」。左邊是即時台股走勢圖（串接TradingView），右邊是平台達人的直播頻道。下方是本季TOP PERFORMERS排行榜，台股/選擇權榜和美股/海期榜分開計算。排行榜的欄位只有四個：RANK、TRADER、Q-SCORE、ROI。沒有自我介紹欄，沒有「從業幾年」，沒有「徒弟幾千人」。只有這一季的真實數字。目前台股榜前三名：Alex Chen Q-Score 97、ROI +214.5%；鷹碼巫師 Q-Score 95、ROI +33.6%；動能小王子 Q-Score 94、ROI +27.4%。創辦人的所有數據API串接驗證公開，其餘數據現在為示範排行。[截圖B：TOP PERFORMERS 排行榜完整畫面 —：Q-Chain把交易高手量化 Q-Score 排行榜API驗證台股]二、這個界面有四件事是台灣市場沒有過的第一，所有數字都來自券商後台，不是截圖。每個上榜的達人，都需要提供自己的證券帳戶的API唯讀授權。系統直接從券商後台伺服器讀取交易記錄，不經過達人的手。你在排行榜上看到的ROI，是系統計算出來的，不會是達人貼上來的。第二，持倉明細可以公開查看。（限定VIP訂閱者）排行榜每位達人旁邊都有一個「持倉明細」按鈕。點進去是達人目前的持股狀況，同樣來自API直接讀取。這不是達人「願意分享」的部分部位，是帳戶裡有什麼就顯示什麼。第三，六維雷達圖讓你秒來判斷一個達人的真實特徵。單看ROI不夠。 ROI +214%的背後，可能是高度集中押注單一股票，也可能是穩定分散的操作。 Q-Score六維圖會告訴你差異在哪裡。第四，Q-Jump讓您在到達人下單後毫秒內收到通知，點擊跳轉自己券商下單頁面。這解決了跟單最大的問題：訊息延遲。群組通知、線路推送，達人喊完你才看到，股價早就動了。 達人交易的動作觸發，通知馬上到你這裡， Q-Jump 直接串接到你證券帳戶並跳轉到你的下單頁面。三、API唯讀授權為什麼讓績效變成假的不可能台灣投資圈的假績效，通常依賴這四種策略：刪單。只顯示獲利的交易，虧損那些「不小心漏掉了」。 API讀取的是完整帳戶記錄，刪掉不掉。回測造假。用歷史資料做出漂亮的模擬曲線，貼出「這就是我的策略效能」。 API讀取的是真實成交記錄，沒有發生的交易不會出現。時間視窗截圖。只截取最好的那段，隱藏恢復區間。 API讀取開戶以來的完整紀錄，改不了時間範圍。AB倉對沖。同時開多個帳戶一多一空，事後只秀賺錢的那個。 API授權了哪個帳戶就讀哪個帳戶的完整記錄，無法按鍵顯示。唯讀的意思是只能讀，不能動。所有人的資金安全不出行，只存在自己的券商帳戶內，但所有的交易歷史攤位都在陽光下。[截圖C：動能小王子Q-Score六維雷達圖 — ：Q-Score六維能力分析雷達圖API實盤績效驗證]四、Q-Score六維，真正的橫向比較才從這裡開始讀完上面那張動能小王子的雷達圖，你能看到什麼？季度收益率 +27.4%，夏普分佈 3.24，最大回檔 -9.2%。六維度分佈：獲利能力 57、風控能力 62、穩定性 54、勝率表現 55、資歷深度 89、活躍程度 78，綜合 Q 值 94。資歷深度89是最高分，代表這位達人在平台上有足夠長的交易記錄可以被驗證。活躍程度78，代表持續有交易，不是靠幾筆大單支撐數字。獲利能力57和穩定性54相對偏低，代表本季的贖回分佈不是每個月都一致，有月份表現差距擴大。六個風險數字放在一起，比單看投資回報率多出非常多的信息。投資報酬率+27.4%和投資報酬率+214.5%哪個比較適合你，其實，你自己的偏好，不是誰的數字大誰就贏。這就是Q-Score存在的原因：讓你做有參考價值的選擇，而不是被數字騙走。現在是什麼階段，可以做什麼Q-Chain目前開放S1創始季的推廣，創始先鋒隊長免費加入。如果你是交易高手，讓自己的真實表現被市場看到：申請達人串接API，進入排行榜。如果您是投資人，想參考有API驗證的達人號：先填寫先鋒隊長預先登記表單。名額有限。金流在銀行審查完成後正式開通，開通當天第一個通知預登記者。👇→行銷爭霸戰隊長預先登記（免費加入）：https://forms.gle/1m3PQkf3tuMso61D7👇 →先鋒資料服務預先登記：https://forms.gle/JJL8mbMAZQa2yf5y5https://vocus.cc/new-editor/69a8ba93fd89780001088642

【第三篇】誠實的限制與最終裁決——Q-Chain值得信任嗎？一、我必須誠實說出的限制任何一份負責任的調查報告，都必須誠實地列出它所發現的限制和尚未解答的問題。以下是我在這次調查中，對Q-Chain目前狀態的誠實評估。（一）MVP階段的固有風險Q-Chain目前仍是MVP（Minimum Viable Product，最小可行產品）階段，這意味著有些功能尚在開發中，平台的穩定性、安全性和用戶體驗，都可能和成熟版本有明顯差距。對於早期用戶而言，這代表較高的風險容忍需求。那些願意在MVP階段參與的人，本質上是在信任創辦團隊能把這個原型打磨成真正可用的產品。（二）交易高手的遴選標準透明度一個跟單平台最核心的問題，不是技術架構，而是：你能找到真正穩定獲利的交易高手嗎？對於Q-Chain如何遴選、審核進駐的交易高手，目前的公開說明還不夠完整。判斷一個交易高手好壞的標準包括：勝率不等於好交易者（高勝率可能配合止損小、止盈大，最終期望值可能是負數）；最大回撤（Drawdown）是比報酬率更重要的風險指標；交易樣本量是否足夠（用三個月的數據判斷不夠可靠）；市場環境的適應性（在不同市況下，策略的一致性）。這些評估指標需要一套完整的系統和足夠的歷史數據，而這些對一個MVP階段的平台來說，尚未知曉完備與否。（三）法律合規的灰色地帶在台灣，「跟單交易」和「代客操盤」之間的法律界線，目前仍相對模糊。根據《期貨交易法》等相關法規，代他人操盤且收取費用，可能涉及需要執照的業務範疇。Q-Chain採用「API策略手動跟單」模式，理論上是由投資人自主決定跟隨某位交易高手，投資人的資金並未交由平台或交易高手直接控制，這在法律上的定性可能與傳統代客操盤有所不同。但這個議題需要專業法律意見，而不是我作為一個調查者能給出最終答案的問題。如果你考慮使用Q-Chain，這是你應該自行諮詢專業法律顧問的面向。（四）創辦人本身的「老韭菜履歷」是雙面刃創辦人有超過二十年的交易歷程，踩過幾乎所有散戶會踩的坑，這讓他對問題的理解比那些從未虧損過的人更深刻。但另一方面，有交易熱情不等於有穩定獲利的能力。他在履歷中並未詳述自己最終的交易績效是否達到「專業水準」。Q-Chain的核心理念之一，是「認識到不是每個人都能成為專業交易高手」，這句話如果出自一個真正的交易高手之口是謙遜，如果出自一個因失敗而認知到這一點的人，則又多了一層含義。這不是否定他創業的動機，而是提醒：平台的創辦人擁有問題意識和交易高手的同理心，不等於平台上進駐的交易高手一定都是真正的高手。（五）早期用戶數據不足任何交易平台的可信度，最終必須建立在大量真實的歷史數據上。Q-Chain目前處於早期階段，進駐交易員的樣本數量有限，跟單者的實際體驗數據不足，平台在不同市況下的表現缺乏紀錄。這意味著目前無法對Q-Chain的整體績效做出客觀評估，只能評估其設計理念和架構的合理性。───────────────────────────────────────────二、那些沒有做到最壞情況的跡象在列出所有限制之後，我也必須公平地指出，Q-Chain有幾個特點，讓它不像傳統的投資詐騙：創辦人是真實的，有可查的個人歷程，不是匿名的。這個在詐騙圈裡是很重要的篩選標準——幾乎所有大型投資詐騙案都有一個匿名或難以核查身份的操盤人。沒有承諾固定報酬。Q-Chain的設計中，收益完全取決於投資人資訊服務訂閱費的配比，這和「月配息5%保本」的資金盤邏輯根本不同。API機制具有不可造假的特性。如果API連接真的有效運作，那麼交易員的績效數據就有交易所作為信用背書，不是自說自話。問題意識真實且深刻。創辦人對台灣投資市場缺乏「可信任高手辨識機制」的診斷，在我看來是真實且有洞察力的。這種對問題的清晰認識，通常是真正想解決問題的人才有的特質。───────────────────────────────────────────三、三贏賽道的可行性分析Q-Chain宣稱要建立一個「三贏」的賽道：交易高手可以變現、投資人可以借用高手大腦、整個市場的信息透明度提升。讓我逐一評估這三個面向的可行性：（一）對交易高手：真正的能力變現機會如果你是一個真正穩定獲利的交易高手，你最大的困境是什麼？本金規模有限。一個年化報酬率30%的策略，如果你只有100萬的本金，一年賺30萬。但如果有1000個人以10萬元跟隨你，你的「交易規模」就是1億，你從策略手動跟單績效費和資訊服務訂閱費中收取的合理回報，可能遠超過你自己的交易盈虧。這個邏輯在國際市場上是成立的——這正是對沖基金的基本商業模式。Q-Chain試圖把這個模式「去機構化」，讓個人交易高手也能享受類似的槓桿效應。可行性評估：理念可行，但需要平台積累足夠的投資人參與者基礎，且須建立完善的費用分潤機制。（二）對投資人：借用高手大腦的合理性投資人願意付費跟隨一個有真實績效的交易高手嗎？在國際市場，答案顯然是肯定的——eToro的CopyTrading用戶超過3000萬，說明這個市場需求是真實存在的。台灣市場的特殊性在於，投資人長期被「課程模式」制約，習慣了付費「學習」而不是付費「執行」。Q-Chain要做的，是把這個習慣從「買知識」轉換為「買績效」。可行性評估：需求真實存在，但用戶教育和心態轉換需要時間。關鍵在於能否找到真正穩定的交易高手，讓跟單者有正向體驗。（三）對整個市場：信息透明化的革命這是最宏觀但也最重要的面向。如果Q-Chain成功建立了一套「以API驗證為基礎的交易高手信用評估體系」，它對台灣整個投資教育市場的影響，可能遠超過它作為一個策略手動跟單平台的商業價值。因為一旦大家習慣「看API驗證績效再決定是否跟隨」，那些靠截圖造假、靠誇大宣傳的假老師，就會自然失去市場。市場的信息不對稱就會被壓縮。這個願景當然很理想化，但它的方向是對的。───────────────────────────────────────────四、最終裁決：一個懷疑論者的結論我帶著懷疑去調查Q-Chain，我現在得出一個有所保留但相對正面的結論。以下是我的最終評估：Q-Chain不是資金盤。它沒有固定配息承諾，沒有接觸資金集中管理流程，收益來源是資訊服務訂閱費。在設計架構上，它迴避了資金盤的核心特徵。API實盤機制是可驗證的。技術上，透過交易所API串接的績效數據是可信的，比任何自我宣稱的截圖都更有說服力。但這個機制需要持續監督，確保不會出現中途脫鉤的情況。它正在解決一個真實的問題。台灣投資市場確實缺乏「可信任的高手識別機制」，Q-Chain的設計邏輯確實針對這個痛點。它有真實的限制。MVP階段的尚未全面成熟、交易高手遴選機制的是否完備、法律的合規，這些都是需要時間和資源去解決的真實問題。創辦人是一個有真實交易痛苦的人，而不是一個空談理論的局外人。這讓他對問題的理解，有一層只有真正受過市場磨練的人才能有的深度。───────────────────────────────────────────五、我給不同讀者的建議如果你是一般投資人先觀察，不要急著大額跟單。等待平台積累更多公開的交易員歷史數據（至少一年以上），等待社群出現更多真實用戶的長期體驗分享。如果未來確認API機制運作正常，且有2-3位交易高手展示了跨越不同市況的穩定績效，再考慮少量試跟，觀察機制是否與說明一致。如果你是真正的交易高手Q-Chain的構想，理論上對你有利——它提供了一個把你的真實能力轉化為收入的管道，而且績效是可驗證的，不需要靠話術和截圖來建立信任。如果你對自己的績效有信心，這是一個值得認真評估的平台機會。如果你是投資教育產業的觀察者Q-Chain代表了一個有意義的市場進化方向：從「賣知識」走向「賣可驗證的績效」。它能否成功，將取決於團隊的執行力和市場教育的速度。但這個方向本身，代表了台灣投資市場正在走向更健康、更透明的可能性。───────────────────────────────────────────後記：一個調查者的反思這篇調查讓我思考的，不只是Q-Chain本身，而是整個台灣投資市場的生態。我們為什麼那麼容易被「投資課程」和「老師喊單」吸引？因為我們在一個缺乏信任基礎設施的環境裡，渴望找到一個可以信任的人。Q-Chain試圖建立的，本質上是一套「信任機制」——用技術取代信仰，用數據取代話術，用可驗證的績效取代口碑傳說。這個方向，不管Q-Chain最終成功與否，都是正確的。至於它是否真的能成功，答案在時間裡。而時間，對有能力等待的人，永遠是最好的篩選工具。——調查結束——本報告為獨立第三方調查，不構成投資建議。所有投資決策請自行承擔風險。「Q-Chain 預計近期上線。有興趣成為行銷推廣隊長（免費）或預購數據服務？填預登記表單。」→ [隊長表單] https://forms.gle/1m3PQkf3tuMso61D7→ [隊員表單] https://forms.gle/JJL8mbMAZQa2yf5y5https://vocus.cc/article/699db1befd897800012e437b

【第二篇】懷疑清單逐一驗證——Q-Chain到底是什麼？一、我帶著這些問題去調查在接觸Q-Chain之前，我列出了所有作為一個懷疑論者應該提出的問題：第一，Q-Chain是資金盤嗎？它的收益來源是什麼？如果不是資金盤，錢從哪裡來？第二，API真的有連嗎？聲稱透過API串接交易所進行「實盤」交易，這個技術說法是可驗證的嗎？還是只是一個說法？第三，創辦人真的是交易高手嗎？有沒有辦法驗證他的交易能力，而不是只聽他說？第四，這個平台的商業模式可持續嗎？誰在真正賺錢？第五，有沒有法律灰色地帶？跟單交易在台灣的法規環境下是否合法？帶著這五個問題，我開始了調查。───────────────────────────────────────────二、Q-Chain的核心架構：它到底在做什麼？（一）概念釐清：它不是基金，也不是理財平台首先要釐清一個根本問題：Q-Chain的定位是什麼？它不是基金，不代客操盤，也不是保本保息的理財商品。Q-Chain的核心概念，是一個「交易高手API策略手動跟單平台」：具體來說，平台上的交易高手（稱為「信號源」）使用自己的真實交易帳戶進行交易，這些交易行為透過API接口被記錄和傳輸。投資人則可以選擇「策略跟單」某位交易高手，當交易高手在他自己的帳戶下單時，策略跟單者的系統會自動跳轉該註冊券商的下單頁面，並會按比例自動複製相同的交易指令。這個模式在國際上有一定的歷史，eToro的CopyTrading、ZuluTrade、MetaQuotes的Copy Trading都是類似的機制。核心原理相同：讓有能力的交易高手，透過自動化工具，讓其他人複製他的交易決策。（二）與傳統「跟單群組」的根本差異台灣長期以來存在另一種「跟單」模式——就是付費加入某個老師的LINE群組，老師「喊單」，你自己手動跟進。這兩種模式有一個根本的差異：群組跟單的老師，不需要拿自己的錢去交易。他只要「說」他在做這個交易就好。他的獲利來自學費，而不是交易本身。這創造了一個嚴重的利益衝突——老師根本不需要真的賺錢，只需要讓你相信他在賺錢就夠了。而API跟單模式的核心優勢在於：交易高手必須用自己的真實資金在真實市場交易，這些交易記錄可以透過API驗證，無法偽造。一個虧錢的交易員，會在平台上的數據曝光，無所遁形。───────────────────────────────────────────三、API實盤驗證——這是調查的核心（一）API串接的技術說明「API實盤」這個詞，在加密貨幣和外匯交易圈非常常見，但很多一般投資人不清楚它的意思。讓我用白話來解釋：API（Application Programming Interface，應用程式介面）是交易所提供的一組技術接口，讓外部程式可以讀取帳戶的即時交易數據。當一個平台說「透過API實盤驗證」，它的意思是：交易高手必須將他的真實交易所帳戶（例如幣安Binance、OKX等）透過API授權連接到平台，平台可以即時讀取他的真實交易記錄，包括開倉時間、平倉時間、盈虧金額等。這項機制的關鍵在於：這些數據來自交易所的服務器，不是交易高手自己填的。如果API連接是真實的，那麼這些績效數據的真實性，就由交易所的系統背書，而不是靠交易員的自我申報。（二）Q-Chain的API驗證現況根據我的調查，Q-Chain目前要求進駐平台的交易高手，必須提供其交易所帳戶的API Key，並透過這個連接在後台展示即時交易數據。創辦人本人也提供了自己帳戶的API連接截圖，作為平台運作邏輯的示範。這些截圖顯示的是其群益金鼎證券期貨帳戶的真實交易記錄，包括持倉明細、成本均價、浮動盈虧等。重要的是，這類截圖無法透過Photoshop造假，因為它需要即時API數據的動態呈現，靜態偽造無法通過對比驗證。我無法進行完整的技術審計（那需要直接訪問後端系統），但從現有公開資訊來看，API實盤連接的基礎架構，在技術上是可行的，且Q-Chain聲稱的機制邏輯上是自洽的。（三）資金盤的識別清單資金盤（龐氏騙局）有幾個典型特徵，讓我們對照Q-Chain的現況：特徵一：承諾固定高報酬，不受市場影響。Q-Chain的模式是提交易高手的真實交易資訊，營收來自其他投資人訂閱月費以及提供交易高手交易買賣當下的毫秒立即訊號，沒有保本承諾。這不符合資金盤特徵。特徵二：新用戶的資金用來支付舊用戶的「報酬」。如果是API策略手動跟單模式，真實的市場交易實際發生在券商，API唯讀授權無法進行替投資人下單。但這點必須建立在API連接確實是真實的前提上。結論是無法接觸投資人資金。特徵三：無法提款，或提款條件異常苛刻。在API策略手動跟單模式中，跟單者的資金留在自己的開立券商帳戶中，實際上不受平台控制。結論是無任資金接觸與保管。特徵四：不斷強調拉人頭獎勵，而非交易績效。這是我在調查中持續觀察的重點之一。Q-Chain的商業推廣中，是否存在過度強調推薦獎金的MLM（多層次傳銷）結構？根據我目前掌握的資訊，Q-Chain的主要收益模式是來自投資人向平台訂閱交易高手「資訊服務費」或「策略績效費」，平台從中抽取小部分百分比的佣金，大部分皆由交易高手提供交易資訊中取得高分配。這個結構與Tradingview的Pinescript信號服務、或eToro的跟單收費（30%）邏輯接近，屬於正常的平台商業模式。不同的是Q-Chain採取大部分的讓利，由交易贏家取的較高比例的費用。但我也注意到，在MVP（最小可行產品）階段，推廣依賴早期用戶的口碑傳播，這可能讓外界誤解為「拉人頭」模式。這是後面會提到的限制之一。───────────────────────────────────────────四、系統架構的說明與局限（一）目前的技術架構Q-Chain目前處於MVP階段，這意味著平台的功能相對基礎，尚未完全實現所有設計中的功能模組。根據現有資訊，平台架構包含以下幾個層面：交易達人端：接入API，展示真實交易記錄，持倉明細。投資者端：接入API，選擇交易達人、觀覽持倉，選擇標的，點擊 - 「Q-jump」按鈕，系統自動跳轉到投資人的券商下單頁面，系統預填下單資料、自行確認授權券商委託下單，資金全程保留在自己的券商交易帳戶中。平台端：僅作為技術中介，負責API信號的接收、過濾、傳遞，以及績效數據的可視化呈現。（二）Q-Chain想解決的三個核心問題對投資人：你不需要成為交易高手，只需要找到可信任的交易高手，藉由（借用）他的決策，你替你自己執行交易。對交易高手：如果你是真正的交易高手，你的能力可以透過策略手動跟單平台以及提供資訊服務變現，讓好績效轉化為更高的收入，而不僅僅是只靠自己的交易。對整個市場：建立一個有第三方驗證機制的「交易高手可信度評估體系」，讓劣幣驅逐良幣的現象得到改善。這個邏輯架構是確實合理的，也正確對應了台灣投資市場的真實痛點。問題在於，理念在推行執行層面兌現，靜待需要時間驗證。「Q-Chain 預計近期上線。有興趣成為行銷推廣隊長（免費）或預購數據服務？填預登記表單。」→ [隊長表單] https://forms.gle/1m3PQkf3tuMso61D7→ [隊員表單] https://forms.gle/JJL8mbMAZQa2yf5y5https://vocus.cc/article/699e4c8efd897800014d1666

《是金融革命還是資金盤？一個懷疑論者的完整調查》第三方獨立調查報告 | 2025【第一篇】從老韭菜到創業者——Q-Chain是怎麼誕生的？一、寫在調查之前：為什麼我要花時間研究這個平台？2025年某個下午，我在社群媒體上看到一則廣告，畫面是一個聲稱每月穩定報酬、透過「頂尖交易員API串接」替你操盤的平台，名叫Q-Chain。我的第一反應和大多數人一樣：又是一個割韭菜的。這幾年台灣的投資詐騙事件屢見不鮮，假名師、假跟單、假平台，輕則損失數萬元，重則傾家蕩產。光是2023年，金管會就接獲超過千件非法投資平台投訴。在這樣的背景下，任何宣稱「幫你賺錢」的平台，都值得用放大鏡來檢視。但我決定花時間做這個調查，不是為了一竿子打翻所有平台，而是因為我注意到Q-Chain的幾個特點，讓它比一般的「資金盤」更值得深入研究：創辦人是真實可查的人物、有公開的交易歷程、聲稱使用API實盤連接交易所。這些細節，讓它顯得不那麼像詐騙——但也可能正是這樣，才更危險。以下是我歷時數週的完整調查。───────────────────────────────────────────二、台灣的投資教育怪象：為什麼到處都在賣課？在進入Q-Chain本身之前，必須先聊聊它誕生的土壤——台灣的投資教育市場。打開任何一個社群平台，你都不難看到這樣的廣告：「月入三十萬的交易員，限時公開必勝策略」、「我用這個方法五年財富自由，現在傳授給你」、「每月穩定配息10%，讓錢幫你工作」。台灣的投資教育市場規模，沒有精確的官方統計，但坊間估計每年有 數十億元 的交易流入各種投資課程、訂閱群組、VIP操盤服務。這個數字背後，藏著一個深層的社會現象。（一）薪資困境下的FOMO心理台灣的薪資結構長年停滯，尤其是40歲以上的中年職場人，面臨的是薪水不漲、物價上漲、房價天花板。這批人渴望翻身，而投資看起來是最快的路。FOMO（Fear Of Missing Out，錯失恐懼）在這個環境下被無限放大。你的同事說他買了00940每月領息，你的鄰居說他靠當沖賺了一桶金，你的Line群組裡有人曬出「月結算截圖」顯示穩定獲利。這些訊息交織在一起，形成了一種「別人都在賺，只有我在輸」的集體焦慮。（二）學習投資知識本身是對的，但市場被扭曲了需要說明的是，學習財務知識、了解市場運作機制，本身是完全正確且必要的事情。台灣的投資教育市場之所以走歪，問題不在於「學習」這件事，而在於：第一，很多課程的目的是販售夢想，而非傳授可複製的技能。一個月入百萬的交易員能把方法教給一萬個人嗎？如果可以，他為什麼要教？第二，整個市場缺乏第三方驗證機制。你無法確認那個「截圖」是真實的，你無法知道那個「老師」的長期績效是否真的穩定，更無法分辨他是在幫你賺錢，還是在幫自己賺你的學費。第三，高手與普通投資人之間，缺少可信任的橋梁。專業交易是一件極其專業的事，大多數人不可能通過幾十小時的課程就成為專業交易員。但如果你不能成為高手，有沒有辦法合法、透明地借助高手的能力？這第三個問題，正是Q-Chain宣稱要解決的核心命題。─────────────────────────────────────，──────三、老韭菜的誕生——創辦人真實歷程重建要評估一個平台，必須先了解創辦它的人。我透過公開資料和直接訪談，重建了Q-Chain創辦人的完整歷程。這是一段非常具有代表性的「老韭菜」成長史。第一章：那張台積電，種下了交易的種子故事要從一個模糊的時間點說起——大概是二十到三十年前，一個剛踏入社會的年輕人，做了他人生第一筆股票交易。標的是台積電，當時的股價大約在百元上下。他買了兩張，賣出時大約是120元。帳面獲利大約四萬元台幣。這聽起來不多，但對一個剛出社會的年輕人來說，這筆錢很可能代表了幾個月的薪水。更重要的是，它種下了一個幻覺：原來，錢可以這樣賺。然而他說，他記不清楚那個時間點了——這個細節本身就很有意思。那些賺錢的時刻，往往會因為「理所當然」而模糊；而那些虧損的痛楚，才會在記憶裡清晰刻下。「人性的弱點，存股的邏輯，說明了什麼？」——這是創辦人後來反思這段經歷時，對自己提出的問題。第二章：澳洲研究室裡的期貨戰場時間快轉到他到澳洲攻讀研究所的年代。那是一個智慧型手機剛剛誕生的時代，他買了一支當時最先進的HTC，掌心大小，搭配「寶來掌中精靈」軟體，隨時隨地可以看盤、下單。他愛上了台指期期貨。期貨的魅力在於槓桿：同樣的資金，可以操作多倍的規模；同樣的市場波動，盈虧都被放大。他形容自己骨子裡有「賭博的性格」。研究室裡，其他同學在做實驗、寫論文，他在研究台指期的K線。研究室的電腦被拿來下載炒盤軟體。他把大量的時間和精力投入在交易上，『而不是學業上。結果呢？他說：「結果可想而知。」這句話沒有細說虧損的數字，但字裡行間透露的是一個普遍的期貨交易命運：槓桿是雙面刃，賺得快，賠得也快。大多數初入期貨的散戶，在第一年就會遭遇嚴重虧損。第三章：放棄高薪，全職交易的豪賭與代價畢業後，他進入了職場，但心裡從未真正離開交易。他說自己雖然工作很努力，但內心對工作有種「牴觸」——因為他真正渴望的，是以交易為業。最終，他做了一個在旁人看來很難理解的決定：放棄工作，成為全職交易者。這個決定有他太太的支持，也有岳母的經濟支援。但現實很殘酷。全職交易的生涯，以失敗收場。他沒有詳細說明那段時期的財務細節，但提到了「期間不知有多少次的爭吵」。這種說法，讓我感受到了那段時期的壓力：不只是金錢上的壓力，更是婚姻關係和家庭信任的重量。「到今天我認為這輩子最幸運的事就是我太太，至今仍依然在我身邊。」——這句話，是整段歷程中我覺得最真實的一句話。第四章：2019年，以40歲之姿歸台2019年9月，他選擇回到台灣重新出發。這對他來說不是一件容易的事，因為台灣的薪資結構對40歲的歸台者非常不友善——他在海外積累的經驗和身分地位，回台後可能需要大幅折讓。但這段回台的歷程，讓他有機會重新觀察台灣的投資市場。他看到了一個奇特的現象：台灣到處都在教人成為交易高手，卻沒有人在建立「找到真正高手」的機制。這個觀察，成為Q-Chain誕生的根源。「Q-Chain 預計近期上線。有興趣成為行銷推廣隊長（免費）或預購數據服務？填預登記表單。」→ [隊長表單] https://forms.gle/1m3PQkf3tuMso61D7→ [隊員表單] https://forms.gle/JJL8mbMAZQa2yf5y5

這篇文章不打算溫柔地對你說話，因為市場從來不溫柔。如果你習慣了那些充滿「溫暖、陪伴、穩穩地幸福」的理財廣告，我建議你現在就關掉視窗。這幾天，一支關於財富自由的影片在短短三天內衝破 30 萬次觀看。這 30 萬人都在渴望一個答案：如何每個月花 9,000 元，在 40 年後滾出 5,000 萬？ 數學公式告訴你，這需要大約 10% 的年化報酬率。但你發現了嗎？當你打開那些被吹捧為「養老神股」的名單，殖利率頂多只有 5% - 6%。剩下的那 4% 缺口，就是你與財富自由之間，一條深不見底的鴻溝。今天，我要替你撕開這層糖衣，告訴你為什麼真正做交易的人，從來不滿足於直接操作 ETF。一、 複利的數學很完美，但你的生命很骨感你一定聽過這個公式：在那個完美的理財模型裡，最重要的變數是 n（40 年）。但身為看透市場真相老韭菜的我，要告訴你兩個殘酷的事實：人性撐不到 40 年： 研究顯示，一般散戶的平均持股時間僅為 3 到 6 個月。當你看到帳戶出現 -13.8% 的最大回撤（MDD）時，你的恐慌會直接閹割掉複利的馬力。公司活不到 40 年： 你以為買進標普 500 (S&P 500) 就能天長地久？統計顯示，大企業的平均存活期正在縮短。如果你買的是「信仰」，你極可能在 20 年後發現，你的定海神針早已被踢出指數，剩下的是滿目瘡痍的「時間成本」。高手不買 ETF，是因為他們知道：與其等待大企業（不確定能否長青）為你打工 40 年，不如主動捕捉市場的超額報酬。二、 市場集體 FOMO：你還在幫 KOL 的豪車付貸款嗎？現在的市場充滿了 FOMO（恐懼錯過）。每天打開社群媒體，你都會看到各種 KOL 或老師 PO 出亮眼的「獲利截圖」。一張張暴賺幾百萬的單子，配上「想翻身就跟我學」的文案。但你懷疑過嗎？那些對帳單是真的嗎？多數人對這種「截圖文化」已經從懷疑走向了徹底的失望。倖存者偏差：他們只給你看賺錢的那一單，卻從不提起背後慘不忍睹的虧損。模擬盤詐騙：甚至連單子本身都是假的，是用修圖軟體或測試環境製造出來的幻象。回測數據爽：一堆依靠設定指標或什麼神奇的參數去對市場走勢做回測，告訴你依照這指標參數盈利數值是多嚇人。拜託！你是在交易過去嗎？你繳了幾萬塊的學費，買了無數無意義的理財課，結果你的資產沒變多，老師卻換了特斯拉。這就是現實。市場急需一種證實績效的機制，而不是一張可以隨意偽造的圖片。三、 統一超的血淚：你買的是「穩定」，市場給的是「修正」看看 2018 年的統一超（2912）。當時股價站上 378 元，市場給的是信仰。八年後，股價回到 207 元，門市依然在開，營收依然創高，但你的本金蒸發了將近一半。這就是存股族最痛的寫照：你買的是穩定，但市場要的是想像力。 當本益比從 30 倍修正回 20 倍，那四把刀（估值、利率、板塊移動、成本通膨）會毫不留情地砍在你的資產上。如果你還在期待 5-6% 的殖利率能帶你飛，現實會用八年的「時間成本」直接打你的臉。不要告訴我，你早一二十年前幾十塊錢買的存股至今？果真如此，真沒話說！懸賞尋找此人。四、 為什麼高手需要的是「多維度績效」？真正的長青交易贏家，看的是一組數據：夏普比率 (Sharpe Ratio) 6.06：這不是隨口說說，而是每承擔一單位風險所能獲取的極致回報。季度報酬率 +56.2%：這是在 2025 年 4 月至 2026 年 1 月間，透過真實驗證所取得的成果。真實勝率 19.51%：這才是一個老韭菜敢說的真話。長青贏家不追求「場場都贏」，應該追求的是「捕捉大波段、果斷止損」。在 AI 的槓桿下，傳統「白領、分析」類職業正經歷著被取代的危機。如果你現在的主動收入正在萎縮，你還打算用那 5% 的「慢跑理財」去對抗 AI 的「光速收割」嗎？五、 有一種標準，正在重構財富賽道如果你已經厭倦了那些無法證實的截圖，厭倦了幫老師付房貸的生活，你該尋找的是一種透過 API 原始數據直接對接的機制。有一種標準，正在悄悄點燃 。它不造神，它亮出的是一份**「不完美但真實」**的足跡。它利用六維能力分析（獲利、風控、穩定、勝率、資產深度、活躍度），讓你在生計奔波的現實中，築起一道堅實的資產防線。結語：你要成為 30 萬分之一，還是看見真相的人？那 30 萬人看完了影片，明天依然會去擠捷運、被老闆盯進度，繼續做著 40 年後的發財夢。但聰明的人明白一個真理：相信，會看見。不要再糾結於公司存活期，不要再忍受 5-6% 的殘酷回報。尋找那個能提供「實盤驗證」的真相，那是你唯一能回歸財富自由賽道的機會。👉 你準備好接受帳戶的「核磁共振」檢查了嗎？看清真相，才是自由的開始。「Q-Chain 預計近期上線。有興趣成為行銷推廣隊長（免費）或預購數據服務？填預登記表單。」→ [隊長表單] https://forms.gle/1m3PQkf3tuMso61D7→ [隊員表單] https://forms.gle/JJL8mbMAZQa2yf5y5https://vocus.cc/article/699f5eebfd8978000101165a

“除了娛樂業沒有其他行業”——《娛樂至死》尼爾波茲曼一直在想怎麼聊 Seedance 2.0。最近它實在太火，再加上春節之後，火山引擎就將開放Seedance 2.0的API了，屆時應用量會進一步上升。顯然對於這種量級的模型，評測已經意義不大了。事實上，當我和團隊第一次使用它時，只測了4-5個片段，我們就停止了。因為當一個模型能力具備某些降維能力的時候，不用測太多，幾個案例就足夠感受到，就像 MJ v7 和 Veo2 發佈時一樣。比如下面這段：所以本文不是評測，而是聊聊：在體驗幾天之後，我們覺得 Seedance2.0的上限大概在什麼位置，以及對 AIGC 行業的影響有那些。所以這篇文章沒有教學，沒有哭天喊地的炫酷案例。幾乎是我一本道的想法和絮叨。核心觀點AI視訊的工作流大機率會邁入新階段。——注意，不是一刀切說以前的沒用了，理性看待。AI內容過載到達巔峰，注意力嚴重稀缺。——是不是創作者的狂歡？是，但我們生產更多內容，不等於有更多人來看我們的內容，甚至相反。廣義內容的工業水準差異化幾乎消失，但專業內容仍存在工業水準的差異。——Seedance 2.0 目前的上限，已經可以滿足絕大部分內容場景的需要。“足夠”的Seedance2.0首先，我有必要解釋一下在開頭引用《娛樂至死》的用意。這並非帶有個人道德立場的判斷，只是想澄清一個我自己看到的事實：從2000年左右網路影片的流行開始，大眾媒體消費內容的粗顆粒化、娛樂化、碎片化趨勢開始加速，在2010年左右開啟的移動網際網路時代達到前所未有的高峰。這一路上，從Youtube的業餘攝影，到B站的二創文化，到豎屏短影片資訊流的發明，再到短劇，無一不在體現這種變化。誠然，偉大的尼爾波茲曼在幾十年前就已經預見了今天的一切，但其未必想到今天的技術會讓這種趨勢如此登峰造極。如今，對於主流的大眾注意力消費市場而言，情緒和娛樂性的重要程度是高於對工業性的要求的。之所以要提這點，是有很多朋友會好奇Seedance2.0目前的上限能否滿足商業和大眾市場消費級的需求。我個人的觀點是：大部分情況下，已經足夠用了。別再糾結什麼1080P了，大部分使用者對內容的需求，並不在工業規格上。這種情況下，Seedance2.0不僅是夠用，甚至某些時候“超出預期”。當然，話不能說絕對。工業質量並非變得沒有意義。以短劇市場為例，讓進入到過飽和的競爭之後，還是會有很多製作精良的作品出來，但已經這是另一個話題。相比Veo2、Sora之前的“還差一點”，Seedance2.0把AI原生視訊直出的標準又往前邁了一步，捅破了這層窗戶紙：在Seedance2.0之後，進入大眾媒體消費市場的門檻，幾乎歸零。下面就詳細聊聊。我自己對視訊模型的關注點，其實一直只有兩個：精確性和審美。本文也會圍繞它們展開。精確性：慢慢告別首尾幀三天前，我發了一個朋友圈：很多朋友當時不知道我說的是 Seedance 2.0。當然，幾個小時後，整個AIGC圈都炸鍋了。我不知道有多少人拿到了內測，但我知道拿到的人，那晚沒睡覺的人居多。澄清一下：說“首尾幀”的時代要結束了，並不是指首尾幀這種技術以後就沒用了（還會大量存在，但用法會完全不一樣）。而是想表達：AI視訊的工作流可能要告別上一個時代的範式了，而“首尾幀”正是其最典型的代表模式。因為它幾乎是在過去幾年解決“精確性”的唯一方法。這裡展開一下：所謂“精確性”其實包含很多我們常見的話題：一致性（人物、場景），泛化能力的補足（通過強控修正物理邏輯），影像序列的延伸（說人話就是把動畫“接”下去）等等。但其實這種方法是無奈之舉。因為圖片是一個非常不穩定，缺乏連續性的資產。一錘子買賣，復用度很低。什麼是有連續性，高復用度的資產呢？一定是基於對象的，或者時髦點叫ID化，比如角色資產，再比如場景資產。有研發經驗的朋友應該不難理解這個邏輯。這也是為什麼Lora這個技術一直有相當的使用者量。大家會發現：之前很多模型已經開始有了參考功能，這其實是角色資產的一個雛形。可這些功能在之前並沒有大量普及到工業製作中。原因我覺得挺簡單：還不夠好用。比如MJ早早就有了萬物參考功能，但效果：祝你有個好心情。而精確性，恰恰是 Seedance 2.0 這次出圈的核心。它叫做：全能參考。目前最完美的一致性Seedance 2.0 之前，一致性究竟有沒有好的解決方法？這個事看怎麼聊，如果大家就是做點小作品發發，或者簡單弄個評測視訊，乍一看之下，好像這個碗一早就解決了。但如果做商業角度的工業生產，我很負責任地說：沒有。包括Banana Pro，角色一致性都差的很遠。AI.TALK過去3年大概做了500個以上的數字人，還是有點資格聊聊這個事兒的。其實判斷模型的一致性不難：角色扔進去，反覆開，不同角度不同光線，每次的“長相”是不是一致，和原圖是不是一致。推薦一個特別簡單的360度測試方法，連續開幾次，放在一起：這是3次開卡連在一起的效果，細節一致性出奇的高，這兩天已經有無數朋友讓自己過足癮當演員了，我就不花時間證明這件事了。但“像”只是最基礎的一步，舉例來說，我用PS也可以把任何人的頭P到任何人身上，但沒法用，因為光線、色調、景深、濾鏡、白平衡這些畫質參數都有可能不對。所以 Seedance 2.0 最大亮點其實是泛化性的能力表現。泛化能力：震撼剛才我們測試的時候特意放在不同的光線下，就是要測試角色在跨環境的情況下和環境的融合程度。我們再嘗試用萬能參考讓老人“進入”各種電影裡，用最簡單的提示詞。請注意細節，尤其是人物的面部布光，邊緣光效，畫面對比度和參考對象的融合。可以看到，無論是韓國電影的灰暗壓抑，還是港片武俠偏紅的濃郁飽和，人物“進去”的時候都完美適配。這種無縫的角色資產融合能力，真的太重要了。我不知道大家有沒有用過這幾年很多AI打光的工具，從個人體感來講：之前沒有任何一個圖像或視訊模型達到如此完美的光線融合，包括Seedream之前的版本。傳統流程：首先要想辦法用圖片模型得到一張水墨風格的老人設定，這一步可能就快吐血了，然後再處理首尾幀需要的各種圖片。運氣好的話花點時間，運氣不好的話可能根本就無解。Seedance 2.0 的流程是這樣的：爽翻。更離譜的是，我們甚至不太用得到再去出關鍵幀。這裡就涉及到首尾幀這種技術的一個需求：動作的精控。為何要就精控動作和分鏡？因為兩個原因：AI生成的不合理不是你想要的內容質量不評價了，主要是它幾乎不出錯，抽卡成本很低。這得益於 Seedance 2.0 出色的時序泛化能力。至於第二個問題（不是你想要的內容），一般涉及到非常精細化的指定動作。我在這裡想說的是，除非是那種必須要手工處理PS的顆粒度要求，那麼大部分指定場景 Seedance 2.0 完全可以代勞，因為它的提示詞語義遵循甚至比控製圖片還方便。比如我們在武術場景裡指定：連續只用腳來擊倒敵人。實測下來我們是可以在 Seedance 2.0 極其精準的進行提示詞指定動作的，比如我們更極限一點，精確到每一秒要出現的內容：我只開了一次卡，然後仔細對了一下，不能說是完美響應，但大部分的要求都滿足到位了，並且實現了非常合理的動作連接。因此，除了極個別場景依然需要手工定製圖片，大部分的需求 Seedance  2.0 完全可以直出搞定。這也是為什麼我認為首尾幀為主要的工作流時代可能要“過去了”，因為在實戰場景裡目前 Seedance 2.0 表現的已經足夠超出預期。這是Seedance 2.0第一個意義：你只需要文字和核心圖像資產，就可以迅速進入消費級內容市場。審美：一切都回到選擇審美的部分，我想放在一起說了。首先，對於畫質的擔心大可不必，雖然目前僅開放720P的解析度，但是完全夠用。道理很簡單：審美從來都不是規格的問題。我甚至覺得720P是一個在性能和速度間很好的平衡。由於萬能參考的存在，任何你想參考的風格都可以有很好的延續，所以我們理論上是可以將審美“外包”的，一切都源於你找到的參考。所以和以往的測試不同，去單獨測試這個模型的視覺審美幾乎沒什麼意義。因為它的審美幾乎就是“萬物”，你的選擇是唯一標準。比如我找來一張北歐風格的分鏡，具備典型的冷峻、淺景深、畫面顆粒感等特徵，讓 Seedance 2.0 續寫：把圖1衍生為一部北歐電影的故事情節。把分鏡截出來，你幾乎看不出那一張是種子：這是 Seedance 2.0 最出色的特點之一，完美還原參照物本身的特質。放大細節，看一下 Seedance 2.0 表現出來的電影柔化和顆粒感令人驚嘆。真實和質感的關鍵點從來都不是“最清楚”，這是為什麼有時候視訊越清楚你會覺得越假。影像和圖像是不一樣的，處在影像中的圖像因為有連續性，大部分情況下其實是“不清楚的”，有興趣的朋友可以找一些電影的截圖自己觀察一下。除了視覺上的審美，Seedance 2.0 甚至可以“外包”剪輯和敘事的審美。關於剪輯，這兩天網上已經有很多朋友發過無數測試了。一句話總結就是：大部分情況下它完成的剪輯要比一般人出色的多。尤其是在快剪的領域。看一下下面這段打鬥鏡頭：在敘事上，它對提示詞的理解讓我覺得很誇張，可以根據不同提示詞的要求，衍生完全不同氛圍的風格呈現。悲劇案例中充滿壓迫感的高角度近距離特寫，還有情緒表演都讓人印象深刻。席捲裡中，使用了明顯更快節奏的剪輯，配合的人物表情也是典型的喜劇中略顯誇張的對話氛圍。綜上，Seedance 2.0 在審美方面的表現有兩個特點：由於萬能參考的存在，他的審美是一個整體解決方案，包含了構圖、畫質、剪輯、表演。由於第1點的存在，它把審美問題拉回了原點：你的選擇。再說得直白一點：你可以把任何一部電影或者廣義的作品看成一組“內容範本”，直接套用它的審美。只有“選擇”，是目前無法外包的。行業影響：在爆炸中回到原點目前為止，我們已經大致梳理了 Seedance 2.0 在技術角度帶來的變化，如果簡單點概括：1. 史無前例高效的生成精確、符合創作需求的影像2. 審美完全取決於創作者的選擇基於此，這個模型對產業的影響可能有幾點：首先，所有使用 Seedance 2.0 進行創作的個人和團隊，效率將大幅提升。而且這個提升速度不是簡單的提升百分之多少，很可能是一種轉移。因此，和舊的工作流做對比有可能是毫無意義的。我們以一個15秒的鏡頭為例，如果正常剪輯按3-5個鏡頭。原來的流程：生成3-5張分鏡，包含設計、修圖、開卡，然後生成3-5短影片，再剪輯。現在的流程：一段提示詞，反覆開幾次就可以了，而且 Seedance 2.0 的開卡率極高。這會導致創作效率指數級上升，具體快到什麼程度，只能看行業的實踐了。可以預見新的行業內卷一定會出現：價格、成本都會迎來新的挑戰，對從業者來說是機會，也是問題。這裡涉及到的方面太多，包括流量的分配機制，管道的重新定義問題，先不展開。這種效率的提升會導致AI內容史無前例的擁擠。類似的論調在 Veo2、Sora 出現時都有過預測和討論。但我認為這次不一樣。因為 Seedance 2.0 是可以滿足大部分商用和工業場景應用的。這次被提效的不僅僅是普通愛好者，而是整個行業，這就很恐怖了。AI內容的大量爆發在2026年幾乎是註定的，其實圈子裡大家心裡都有準備這一天一定會到，只不過這次 Seedance 2.0 點燃了這個節點。那麼就必須回到另一個問題，這麼多的內容，如何爭奪注意力？你能生產更多，不等於就有更多的人來看。所以它延伸到了我們在審美方面的討論。Seedance 2.0 用“萬能參考”這個方法，讓創作回到了最初最初的原點：你的想法。作為普通愛好者，如果只是為了“圖個樂”，你可以放開腦洞隨便玩耍。但如果作為希望有伸進內容產業的專業團體和個體創作者，我的觀點一直沒變：低成本的Meme格式視訊，無論多麼火爆，都沒有價值去跟隨和模仿。因為它不構成稀缺。這裡要補充一個觀點，這個模型這麼強，是不是說所謂專業能力已經完全失去意義了？X上面有以為朋友發了一個動態，裡面是一個 Seedance 2.0 生成的動畫視訊，然後問：現在堅持傳統動畫製作是不是已經沒有意義？我的看法沒這麼極端，在嚴格的商業場景下，專業人才和技術依然有很大的價值，不是說現在有了AI，專業團隊的能力就完全被抹平了，至少現在不是。因為在畫面規格，極高精確度的要求下，目前的AI依然無法滿足要求。但實話實說，對於大部分廣義內容的市場要求，Seedance 2.0 的完成度已經足夠，畢竟像短影片、短劇、網路廣告等內容，對於精確性的要求本來就不高，主流內容的娛樂化帶來的“相對粗糙”從2000年的網路影片開始就已經決定了趨勢，而且幾乎不可逆。大部分情況下使用者對於情緒的訴求遠遠大於工業精度，所以一切的一切就會到了那個最開始的問題：我們到底要拍點什麼給別人看。最簡單的就是最難的陳丹青老師在一段採訪中說過：當他到了紐約，沒有任何創作限制後，反而陷入焦慮：他不知道該畫什麼了。這讓我想起《肖申克的救贖裡》那段經典的關於“限制”的台詞。有的時候，“無限”反而是最難掌控的。Seedance 2.0 的出現似乎在把問題簡單化：你只要有選擇能力，有想法，就能拍片。但我不確定這是不是一個真的簡單的處境，因為在我看來，“選擇拍什麼，選擇審美”可能才是最難的。工業水準從來都不是創作最關鍵的核心。想法才是。所以我總覺得 Seedance 2.0 的出現帶有某種很“本質”的意味。它把這個市場的供給量拉到了史無前例的高度，然後在需求側把最核心的拷問呈現了出來：我們正在一起邁過一個臨界點。隨著節後火山引擎開放Seedance 2.0的API，我們將一起迎接這個AI內容徹底爆發的時代。而現在的問題是：當什麼都能拍的時候，我們拍什麼？ (汗青AI Talk)

“我們可能真的會進入一個B2B SaaS的黃金時代！”“接近100%的程式碼最初都是由AI生成的。”“我們活在‘矽谷泡泡’裡。”春節前夕，OpenAI API和開發者平台工程負責人Sherwin Wu與知名播客主持人Lenny進行了一期播客錄製。API作為OpenAI的第一個產品，也是幾乎所有AI創業公司都在整合的產品，可以說給了Sherwin一個極其獨特且宏觀的視角。整個行業正在發生什麼，它又將走向何方？Sherwin提到一個被市場嚴重低估的現象——“一人獨角獸”，Sam最早提出的概念。當AI把個人生產力放大十倍、百倍，理論上，一個人真的可以建構一家十億美元公司。也許會有一個十億美元公司，但可能會有上百個一億美元公司，成千上萬個一千萬美元公司。對個人來說，一家一千萬美元的公司已經足夠實現財務自由。更為重要的是接下來的二階和三階市場變化。這也是很少人會公開提及的部分。Sherwin認為，未來業界會進入B2B SaaS和軟體創業的黃金時代。圍繞這些“一人公司”，可能會出現上百家小公司建構高度定製的軟體，以專門專門服務這些高槓桿個體。“隨著軟體開發和營運公司的成本不斷下降，你會看到越來越多公司出現。”即：AI並不是消滅軟體，而是把軟體需求打碎成無數更細、更垂直的場景。過去，一個中型企業可能只買幾套通用SaaS；未來，一個高槓桿個體，可能會購買十幾種高度定製的AI工作流工具。那麼三階效應會怎樣呢？Sherwin給出了一個非常有意思的假設：如果世界變成大量微型公司為一兩個人服務的形態，創業生態和VC生態都會改變。也許只剩下少數大型平台型公司支撐這些微型企業。而那種能帶來100倍、1000倍回報的風險投資項目可能反而減少，因為更多公司會停留在1000萬到5000萬美元規模。此外，Sherwin還給出了一個捅破泡沫的言論：大多數AI部署都是負回報的！世界上大多數人，包括美國大多數人其實並不懂得如何真正部署和“壓榨”AI的價值。“矽谷是泡泡，X是泡泡，軟體工程也是泡泡。他們本身不是軟體工程師，也不密切關注每一次模型發佈。他們對如何使用這項技術並不熟悉。”那麼在OpenAI內部是如何運用AI的呢？他透露到，OpenAI內部有一個團隊正在做實驗，嘗試維護一個100%由Codex編寫的程式碼庫。不同之處在於，當Agent運行不順時，維護團隊並不會“擼起袖子自己敲程式碼”，而是始終讓AI自己編寫。而最重要的一個發現就是：當Agent沒有按你期望工作，通常是“上下文問題”。要麼你描述不夠充分，要麼它缺乏必要資訊。解決方法往往不是自己重寫，而是補充文件、加入程式碼註釋、改進程式碼結構，或者在倉庫中增加MD檔案等資源，把你腦海裡的“部落知識”顯式化，讓模型能讀到。Sherwin另一個有意思的判斷是：模型會把“腳手架”、“Agent框架”當早餐吃掉。“這個領域和模型本身變化太快了，它們往往會自我顛覆，模型會把你搭的腳手架當早餐吃掉。但隨著模型變強，更好的方法反而是去掉大量邏輯，直接信任模型，只給它搜尋工具——甚至只是普通檔案系統。“向量資料庫仍然有價值，但圍繞它建構的整個生態和複雜腳手架，重要性已經下降。隨著模型進步，你可能需要重構抽象層和工具框架。”總之，AI這個領域既令人興奮，也令人抓狂——因為目標是移動的。所以，Sherwin給出的建議是：一定不要過度聽取客戶意見，而是要面向未來1～2年的模型趨勢而建構。對於未來18個月，他還給出了兩個方向：長時程Agent和原生音訊模型。此外，播客中還有不少趣料，比如他認為軟體工程會朝著“外科醫生”發展，再比如業務流程自動化被矽谷低估了，等等。這裡不再一一贅述。以下是小編為大家梳理的精彩觀點。小編給大佬們拜年啦！95%工程師都在用Codex，幾乎100%程式碼最初都是AI生成主持人： Sherwin，非常感謝你來到節目。Sherwin Wu： 謝謝邀請。主持人： 我想從一個可以視為AI進展“晴雨表”的問題開始，尤其是在工程領域。現在你——如果你還寫程式碼的話——以及你團隊的程式碼，有多少比例是由AI編寫的？Sherwin Wu： 我現在偶爾還寫程式碼。對像我這樣的管理者來說，使用這些AI工具其實比手寫程式碼容易得多。我和OpenAI的幾位工程經理，目前所有程式碼基本都由Codex編寫。更廣泛來看，內部有一種明顯的能量場，大家都能感受到這些工具進步有多大，Codex對我們來說已經變得多麼好用。很難精確衡量程式碼比例，因為幾乎可以說接近100%的程式碼最初都是由AI生成的。我們真正追蹤的是使用情況：目前絕大多數工程師每天都在用Codex——95%的工程師在用；100%的PR每天都由Codex稽核。也就是說，任何進入生產環境的程式碼都會經過Codex“過目”，它會提出改進建議。對我們來說最令人興奮的，其實是這種能量感。另一個觀察是：用Codex更多的工程師，提交的PR數量高出70%，而且這個差距還在擴大。他們越來越熟練，效率越來越高。主持人： 所以確認一下，你是說那95%的工程師，他們的程式碼都是AI寫的，然後由他們稽核？Sherwin Wu： 是的。主持人： 這聽起來已經幾乎不再“瘋狂”了，我們都開始習慣。Sherwin Wu： 還是需要適應的。也有工程師對Codex的信任度稍低。但我幾乎每天都會聽到有人驚嘆它能完成什麼，他們對模型自主能力的信任在不斷提高。Kevin Whale（小編註：OpenAI首席產品官）常說：“這是模型此生最差的時刻。”這同樣適用於軟體工程。模型只會越來越好，人們的信任也會不斷增強。主持人： Kevin也在節目裡說過這句話。還有Peter——OpenClaw的開發者——他說自己用Codex時，幾乎相信它可以直接提交到主分支。Sherwin Wu：他是個很好的使用者，也給我們很多反饋。OpenClaw確實是個很棒的產品。今天早上我還看到Moltbook的分享，看到AI Agent彼此對話，感覺非常超現實，就像電影《Her》在現實中發生。工程師變成了管理者，同時管理20個Agent線程主持人： 回到這個對工程師而言瘋狂的時代。我們從“自己寫每一行程式碼”變成“AI寫所有程式碼”。我不知道還有那個職業變化這麼劇烈。工程師的角色在未來幾年會變成什麼樣？Sherwin Wu： 看到這一切真的很酷，也正是這種變化帶來了興奮。未來一到兩年，工程師的工作會發生重大改變。現在大家還在摸索階段，這是一段罕見的窗口期，也許在未來12到24個月，我們可以自己定義新的標準。有一個常見說法是：個人貢獻型工程師正在變成技術負責人，幾乎像管理者一樣。他們在管理成群的Agent。我團隊裡的工程師經常同時拉著10到20個線程平行推進——當然不是同時跑任務，而是在不斷檢查、引導、給Codex反饋。他們的工作已經從“寫程式碼”轉變為“管理程式碼生成過程”。軟體工程師就像“巫師”，用AI就像施咒語Sherwin Wu：至於未來走向，我常想到大學時讀的一本程式設計教材——《Structure and Interpretation of Computer Programs》。《SICP》在麻省理工學院（MIT）當年非常流行，它曾長期作為入門程式設計課的教材，也因此擁有一種“宗教式”的追隨者文化。它用的是一種名為Scheme的Lisp方言來教學，會把你帶入函數式程式設計的世界，非常開腦洞。但對我來說，這本書最難忘的是它在開篇對“程式設計”這門學科的定義——它把程式設計類比為“巫術”。書裡說，軟體工程師就像巫師，程式語言就像咒語，你念出這些咒語，它們就會替你完成事情。挑戰在於：你要念出什麼樣的咒語，程序才會按你的意願運行。這本書寫於1980年，但這個隱喻居然一路延續至今。我覺得它正在真實發生在我們進入“vibe coding”新時代的過程中。程式語言一直都是某種“咒語”，只是隨著時間推移，表達方式越來越高級，讓電腦按你的意圖行動變得越來越容易。而這一波AI，可能就是這條演進路徑的下一階段。現在它真的成了“咒語”——你可以直接告訴Codex、Cursor你想要什麼，然後它們去幫你完成。我特別喜歡“巫師”這個比喻，因為我們現在的狀態其實越來越像《幻想曲》裡的“魔法師學徒”。米老鼠戴上魔法帽，試圖施法，結果失控——掃帚開始瘋狂打水，房間被淹。他給掃帚下達任務後自己睡著了，事情就失控了。我覺得這比喻非常貼切。一方面，這些“咒語”威力巨大，槓桿極高；但另一方面，你必須知道自己在做什麼。不能完全放手不管，否則模型就可能“跑偏”。當我看到工程師同時管理20個Codex線程時，那確實需要技巧、資歷和深思熟慮。你不能徹底離開，也不能完全忽視。但一位真正熟練的高級工程師，現在可以通過這些工具完成遠超以往的事情。這也正是樂趣所在——真的感覺自己成了巫師，施展魔法，讓軟體為你完成各種任務。主持人： 我剛才聽你講的時候腦子裡就是“魔法師學徒”的畫面。之前也有嘉賓說過，現在像是擁有一個可以許願的精靈，但你必須非常精確地表達願望，否則後果難料——甚至像“猴爪”故事那樣，願望實現了，卻伴隨副作用。Sherwin Wu： 對，這個比喻很好。SICP也被稱為“巫師之書”，因為這個隱喻貫穿全書。我們現在真的走到了那個階段，這本身就很酷。OpenAI內部實驗：100%由Codex編寫程式碼的團隊，維護基本就是補充上下文主持人： 有兩個方向我想繼續追問。一個是，我越來越多地聽到人們提到，當Agent不按預期工作時，會產生一種壓力。你同時啟動一堆Codex Agent，還得盯著它們——這個不工作了，那個浪費時間了。你在團隊裡也感受到這種壓力嗎？Sherwin Wu： 有，而且經常發生。我認為這裡正是目前最有意思的部分。模型和工具都還不完美，我們仍在摸索如何與它們最佳協作。內部有一個特別有意思的團隊正在做實驗：他們維護一個100%由Codex編寫的程式碼庫。通常你會讓AI寫程式碼，但最終會自己重寫很多部分、做檢查修改。但這個團隊是“徹底Codex化”，完全不留退路。他們遇到的正是你說的問題：想實現某個功能，但Agent始終做不到。通常這時你會“擼起袖子”自己寫程式碼，或用Tab補全、Cursor等工具。但這個團隊沒有這個逃生艙口。於是問題變成：如何讓Agent真正完成任務？我們可能會發佈一篇部落格總結經驗。一個重要發現是：當Agent沒有按你期望工作，通常是“上下文問題”。要麼你描述不夠充分，要麼它缺乏必要資訊。解決方法往往不是自己重寫，而是補充文件、加入程式碼註釋、改進程式碼結構，或者在倉庫中增加MD檔案等資源，把你腦海裡的“部落知識”顯式化，讓模型能讀到。取消“人工逃生通道”之後，他們開始真正理解，如果要全面擁抱Agent，我們需要解決那些結構性問題。15分鐘的審查任務縮短到2～3分鐘主持人： 你提到，使用AI的工程師提交PR的數量大幅增加。這意味著程式碼審查會成為瓶頸。你們有什麼辦法避免工程師整天只是在Review PR嗎？Sherwin Wu： 首先，Codex現在稽核我們100%的PR。一個有趣現像是：我們最早交給模型的，往往是我們最討厭、最枯燥的工作。程式碼審查就是其中之一。對我來說，程式碼審查曾經是最痛苦的工作之一。我畢業後的第一份工作在Quora，負責Newsfeed程式碼。因為那是核心模組，所有人都會改動。每天早上打開電腦，看到20到30個待審PR，拖著拖著就變成50個。那種感覺非常糟糕。Codex在程式碼審查方面非常強。尤其是GPT-4.5在這方面已經非常擅長，只要你給它合適的引導方向。它可以快速指出潛在問題、改進建議，甚至提前識別破壞性變更。所以，至少在程式碼審查這個維度，AI確實正在顯著緩解規模化帶來的壓力。Sherwin Wu： 所以在程式碼審查方面，是的，我們確實建立了大量PR，但Codex會稽核全部PR。這讓程式碼審查從原本10到15分鐘的任務，有時縮短到兩三分鐘，因為很多修改建議已經提前生成好了。很多情況下，尤其是小型PR，甚至不再需要人工稽核——我們在這方面已經相當信任Codex。程式碼審查的本質是“第二雙眼睛”，確保你沒犯低級錯誤。現在，Codex已經是一雙非常聰明的“第二雙眼睛”，所以我們在這方面投入得很深。此外，CI流程以及程式碼提交後的部署流程，也已經大量通過Codex實現自動化。很多工程師最煩的事情是：寫完漂亮的程式碼之後，怎麼把它部署上線？要跑測試、修lint錯誤、做程式碼審查……這一整套流程。很多環節都可以通過Codex自動化處理。我們內部已經建構了一些工具來自動修復lint錯誤——如果出現lint問題，Codex可以直接生成補丁，然後重新觸發CI流程。我們的目標是把工程師在這些環節的工作量壓縮到最低。結果就是，他們現在可以合併和發佈更多PR。吃自己的狗糧，用不同模型版本切換主持人： Codex寫程式碼，又用Codex稽核程式碼。我很好奇，你們是否考慮用其他模型來稽核自己模型的工作？還是說現在已經足夠好了？Sherwin Wu： 確實存在某種“循環”的問題——回到“魔法師學徒”的比喻，你不希望掃帚失控。所以我們在選擇那些PR可以完全交由Codex稽核時是非常謹慎的。大多數人仍然會查看自己的PR，並不是完全放手，而是從“100%注意力”降低到大概“30%注意力”，這已經足夠提高效率。至於多模型策略，我們內部測試很多模型，也有不少模型變體可供選擇。外部模型用得較少，我們認為“吃自己的狗糧”很重要，通過使用自家模型來獲得反饋。當然，在內部不同模型版本之間切換，獲得不同視角，是常見做法，而且效果不錯。主持人： 為了給大家一個清晰的現狀刻度：可以說OpenAI現在生產環境中的程式碼100%由Codex編寫嗎？Sherwin Wu： 我不會說今天線上運行的程式碼100%由AI寫成，因為歸因很難精確。但幾乎所有工程師現在都高度依賴Codex。如果要粗略估計，我會說現在絕大多數程式碼很可能最初是由AI生成的。頂級績效者會越來越強管理者本身頁變得更高桿槓主持人： 我們談了很多IC工程師的變化，但關於工程經理的討論較少。AI興起之後，你作為經理的生活發生了什麼變化？未來經理的角色會是什麼？Sherwin Wu： 相比工程師，經理的變化沒那麼劇烈。還沒有專門的“經理版Codex”。不過，我確實用Codex來輔助一些管理相關的工作。目前變化還不算巨大，但趨勢已經出現。如果把趨勢推演下去，就能看到方向。一個越來越明顯的現像是：Codex極大放大了頂尖績效者的生產力。我覺得這可能是AI在整個社會層面的共性——那些真正“傾身投入”、有主動性、願意掌握工具的人，會大幅自我增強。我已經看到這種分化：頂尖績效者的產出明顯拉開差距。因此，團隊內部的生產力分佈變得更寬。我的管理哲學一直是，把大部分時間花在頂尖績效者身上——確保他們沒有阻礙、保持開心、感覺被支援、被傾聽。在AI時代，這一點更重要，因為頂尖人才會用這些工具“飛起來”。比如那個維護100% Codex程式碼庫的團隊，讓他們自由探索、深挖最佳實踐，已經帶來很大回報。我認為未來經理會花更多時間在這類高槓桿群體上。另一個趨勢是：AI工具讓經理本身也變得更高槓桿。比如把ChatGPT接入組織知識庫，連接GitHub、Notion、Google Docs，在做績效評估時，可以快速生成一份過去12個月工作成果的深度報告。我推測，未來經理可以管理更大的團隊。就像工程師管理20到30個Codex線程一樣，管理者也會因為工具的加持而變得更高槓桿。當前軟體工程的最佳管理跨度大概是6到8人，但未來可能會遠遠超過這個數字。這種趨勢已經在支援、營運等非工程領域出現：隨著更多事務交給Agent，人可以處理更多事務，也能管理更多人。我認為在人力管理領域也會發生類似變化。我們已經看到一些工程經理管理人數顯著增加，而且做得相當不錯，因為他們能更高效地獲取團隊資訊、理解組織背景。主持人： 你提到一直把時間投入在頂尖績效者身上。Mark Andreessen之前在節目裡說過，AI讓好的人更好，讓偉大的人變得卓越。Sherwin Wu： 對。一個很好的例子是，內部有一群工程師非常沉浸在Codex實踐中，研究如何與模型最佳互動。這是極高槓桿的事情。作為經理，我會鼓勵他們繼續探索，並把最佳實踐在組織內傳播——通過知識分享會議、文件沉澱等方式。這會抬高整個組織的水平。我認為這正是“頂尖績效者變得卓越”的體現。一人獨角獸：更多公司會停留在5000萬美元的規模與未來二階、三階變化主持人： 很多人都有一種直覺：AI很大，它正在改變世界。但你覺得有那些變化是大家還沒有真正“定價進去”的？有那些潛在影響是我們還沒有意識到的？Sherwin Wu： 我最喜歡的一個說法，是這波AI浪潮中誕生的“一個人打造十億美元公司”的概念。我記得可能是Sam最早提出來的。這個想法很迷人——當個人槓桿被極度放大，理論上確實可能出現一家“一個人、十億美元”的公司。但我覺得大家還沒有真正把它的二階、三階效應算進去。“一個人十億美元公司”意味著，一個人的主動性和槓桿被工具放大到極致，他可以極其高效地完成公司所需的一切，從而打造出價值十億美元的業務。但它還有其他含義。第一，如果一個人能做到這一點，那說明創業本身會變得更容易。我認為這會帶來一次巨大的創業潮，尤其是中小企業（SMB）式的爆發——任何人都能為任何細分場景建構軟體。我們已經在AI創業領域看到垂直化趨勢：為特定行業打造AI工具往往效果很好，因為你能深度理解那個場景。如果把這個趨勢推演下去，完全可能出現100倍數量的垂直創業公司。我甚至覺得，為了支撐一個“一個人十億美元公司”，可能會有上百家小公司建構高度定製的軟體，專門服務這些高槓桿個體。因此，我們或許會進入B2B SaaS和軟體創業的黃金時代。隨著軟體開發和營運公司的成本不斷下降，你會看到越來越多公司出現。我的想法是：也許會有一個十億美元公司，但可能會有上百個一億美元公司，成千上萬個一千萬美元公司。對個人來說，一家一千萬美元的公司已經足夠實現財務自由。這種爆發式增長，我覺得大家還沒有真正“定價”。再往三階效應看——當然越往遠推不確定性越高——如果世界變成大量微型公司為一兩個人服務的形態，創業生態和VC生態都會改變。也許只剩下少數大型平台型公司支撐這些微型企業。而那種能帶來100倍、1000倍回報的風險投資項目可能反而減少，因為更多公司會停留在1000萬到5000萬美元規模。這對VC來說未必理想，但對高主動性的個人來說非常好，他們可以借助AI為自己打造業務。主持人： 我們已經講到三階效應了，我想聽四階效應了。Sherwin Wu： 四階效應太“超腦”了，我還沒法推那麼遠（笑）。主持人： 關於“十億美元公司”，我其實有點悲觀。光是支援成本就很難規模化。即便有AI幫忙，除非你客戶很少且客單價極高，否則支援問題本身就難以靠一個人處理。Sherwin Wu： 我同意這一點，但我的看法略有不同。也許你自己的播客就可能成為十億美元公司。關鍵在於，你不必親自派AI去處理所有支援工單。可能會出現十幾家專門為播客和Newsletter建構支援軟體的小公司——它們本身就是“一個人公司”。它們能非常輕鬆地建構出高度定製的產品，而你作為“一個人公司”去購買這些服務。隨著軟體建構成本急劇下降，你可能會外包越來越多事務，從而縮小自己公司的規模。最終，仍然可能是一個人驅動一個高槓桿的公司，達到十億美元規模。當然，不確定性仍然存在。主持人： 我也在想，像Peter（OpenClaw創始人）現在被各種需求、郵件、PR淹沒——而他甚至還沒變現。Sherwin Wu： 這可能就像我們剛發佈ChatGPT那幾個月的瘋狂狀態。他一個人承受這種規模，一定非常瘋狂。主持人： 也許四階效應是：分發變得更重要，因為太多東西在爭奪注意力。有受眾、有平台的人價值更高。軟體工程會朝“外科醫生”發展主持人： 回到管理話題。除了多花時間在頂尖績效者身上，你還有那些核心管理心得？Sherwin Wu： 很多經驗未必特定於OpenAI API業務。我自己的管理理念這些年有所演進，但總體變化不算太大。其中一個核心原則就是剛才提到的：把大量時間投入在頂尖績效者身上。具體來說，可能超過50%的時間花在前10%的績效者身上，真正賦能他們。我常用一個比喻——來自《The Mythical Man-Month》——把軟體工程師比作外科醫生。這個比喻對我的管理理念影響很大。其實挺有意思的。我是從那本《The Mythical Man-Month》裡看到這個比喻的。那本書寫於上世紀70年代，當時他們其實像是在預測未來。他們說，軟體工程可能會演變成一種類似“外科手術室”的模式——工程師就像外科醫生。手術室裡真正“動刀”的只有一個人，其他人——護士、住院醫師、研究員——都在為他提供支援。外科醫生說“給我手術刀”，就有人遞上；說“需要某個裝置”，馬上就到位。所有人圍繞一個核心執行者展開支援。那本書當年就預言，軟體工程可能會朝這個方向發展。當然，現實並沒有完全變成那樣——軟體開發仍然是高度協作的，不是一個人完成所有工作。但我一直很喜歡這個類比，也在自己的管理理念中努力去“模擬”這種模式。軟體工程不是手術，但我希望團隊成員能有“外科醫生”的感覺：他們是核心執行者，而我作為管理者，要確保他們擁有一切所需資源，感覺背後有一支軍隊在支援他們——那怕實際上只有我一個人在做這些支援工作。 舉個例子，“提前看到轉角”並為團隊掃清障礙，在組織層面上極其重要。尤其在今天的AI時代更是如此。如果大家只是不斷提交PR，真正卡住進度的往往不是技術，而是組織流程和協作問題。作為管理者，如果能提前預判阻塞點，在“醫生”開口之前就準備好“手術刀”，那就是最佳狀態。這是我理解的工程管理方式。這個類比雖然不完全貼切，但一直伴隨我整個職業生涯。主持人： 我很喜歡這個說法。我在想，AI是不是也能幫助管理者“提前看到轉角”？比如預測某個工程師將會因為某個決策被卡住，我們是不是可以提前處理？Sherwin Wu： 這是個很好的問題。我還沒試過，但如果把ChatGPT接入公司知識庫，問它：“當前團隊的活躍阻塞點是什麼？掃一遍Notion文件、Slack消息，找出潛在卡點。”也許會很有意思。你剛剛給了我一個靈感。 更進一步，不只是識別當前阻塞點，而是預測未來幾個月某個工程師或團隊可能遇到什麼問題。讓AI去做二階、三階推演——提前預判下個月的“卡點”。這個思路很有潛力。我們活在泡泡裡：矽谷是泡泡，X也是泡泡，大多數人並不真正懂AI部署主持人： 我想把話題轉回你們的API和平台。你和很多公司合作，幫助他們部署AI。你提到很多公司在AI部署上其實是負ROI，這和外界的感受一致。到底出了什麼問題？Sherwin Wu： 先澄清一下，我沒有直接看到量化資料——這類ROI很難精確測算。但從觀察來看，我不會驚訝如果很多AI部署確實是負回報的。甚至在科技圈之外，很多人有一種情緒：AI是被“強行推到他們頭上”的。這種牴觸感，本身可能就和負ROI有關。我看到幾個現象。第一，我們所在的矽谷，其實活在一個泡泡裡。X是泡泡，矽谷是泡泡，軟體工程是泡泡。世界上大多數人——包括美國的大多數人——都不是軟體工程師，也不密切關注每一次模型發佈。他們對如何使用這項技術並不熟悉。 在我們這裡，大家討論的是最佳實踐、codecs、agents、MCPs等高級用法；X上那些發帖的人幾乎都是重度AI使用者。但當我和一些公司一線員工交流時，他們只是用AI做非常基礎的事情，對技術原理幾乎沒有理解，也沒有真正“壓榨”它的能力。這就引出一個問題：理想的AI部署模式是什麼？在我看來，成功案例往往具備兩個條件——自上而下的支援，以及自下而上的採用。 高層要明確戰略，比如“我們要成為AI-first公司”，願意投入資源和預算；但更關鍵的是基層員工真正願意學習、嘗試、分享最佳實踐。只有當一線員工主動擁抱技術，並在具體工作場景中摸索“最後一公里”的應用細節，AI才真正開始創造價值。在OpenAI內部也是如此。我們一直想成為AI驅動的公司，但真正加速發生，是當員工開始把這些工具直接應用到日常工作中。因為每個崗位——工程、財務、營運、銷售——都有獨特的工作細節，這些都需要自下而上地打磨。 我的感覺是，很多公司缺少這種自下而上的採用和熱情，因此AI部署很難真正產生正向ROI。有些公司就是非常明確地下達命令，自上而下推進，而且完全脫離一線實際工作的樣子。結果就是，你會得到一支龐大的員工隊伍，他們其實並不理解這項技術，只是知道“我應該用這個”，甚至績效考核裡也寫著要用，但不知道該怎麼用。看看周圍，也沒人真正用起來，沒有榜樣可以學習。突擊隊的構成：技術鄰近型人才，不是工程師Sherwin Wu：我的建議是，公司如果真的想推動AI，不如在內部設立一個全職“突擊隊”——一個AI tiger team，專門探索技術的能力邊界，把它落地到具體工作流，做知識分享，製造興奮感。如果沒有這樣的團隊，其實非常難真正用起來。主持人： 這個tiger team應該是什麼構成？工程師主導？還是跨職能？Sherwin Wu： 很有意思的是，很多公司其實根本沒有軟體工程師。我看到的模式往往是“技術鄰近型人才”——不是工程師，但很技術。比如客服團隊負責人、營運負責人，不會寫程式碼，但特別喜歡用這些工具，可能還是Excel高手。這類“技術鄰近”“編碼鄰近”的人往往最興奮，也最願意鑽研。通常可以圍繞他們組建團隊。反而很多時候不是工程師在主導。工程師當然理解技術，但不是每家公司都有工程師——他們稀缺、昂貴，也不好招。主持人： 所以反模式就是：CEO和高管宣佈“我們要AI-first”，每個人的績效都要和AI使用掛鉤，但沒有自下而上的傳播者，最後效果不好？Sherwin Wu： 對，完全正確。更好的做法是找到那些最興奮、最主動的人，與其讓他們分散在組織裡，不如把他們聚在一起，形成一個AI evangelist團隊，去探索用法，再向全公司擴散。換個角度說，這也和我的管理理念一致——找到AI採用上的“高績效者”，賦能他們。讓他們組織駭客松、做內部分享、傳播最佳實踐，在組織內部種下興奮的種子。目標是移動的：Agent框架、腳手架的作用在減弱今天流行的是Skills、上下文管理主持人： 有個你提到過的觀點挺有爭議：在AI領域，過度聽客戶意見可能會把你帶偏。Sherwin Wu： 我不覺得這有多“熱”。當然要和客戶溝通，這是有價值的。但問題在於，AI這個領域——尤其過去三年——變化太快了，模型本身不斷自我顛覆，尤其是在工具和“腳手架”（scaffolding）層面。我這周讀到一篇文章，是FinTool創始人Nicholas寫的，他總結自己在金融服務裡做AI agent的經驗。有一句話我特別喜歡：“模型會把你的腳手架當早餐吃掉。”回到2022年ChatGPT剛發佈的時候，模型還很“原始”，於是大家圍繞它建構了大量產品級腳手架，尤其在開發者生態裡，用各種框架、agent框架、向量資料庫、embedding系統去“引導”模型輸出想要的結果。 但隨著模型能力迅速提升，它們真的開始“吃掉”這些腳手架。今天流行的是skills檔案、基於檔案的上下文管理。但我也能想像一個未來，模型可以自己管理這些，不再需要這種檔案式結構。 你已經看到這種演化：agent框架的作用在減弱；2023年我們以為向量資料庫會成為組織上下文輸入的核心方式，需要把所有語料embedding，再精細最佳化向量搜尋。但隨著模型變強，更好的方法反而是去掉大量邏輯，直接信任模型，只給它搜尋工具——甚至只是普通檔案系統。向量資料庫仍然有價值，但圍繞它建構的整個生態和複雜腳手架，重要性已經下降。所以回到“要不要聽客戶”這個問題：如果你只聽客戶，他們可能會說“我要更好的向量資料庫”“我要更強的agent框架”。但那可能只是當前的局部最優。隨著模型進步，你可能需要重構抽象層和工具框架。 這個領域令人興奮，也令人抓狂——因為目標是移動的。今天的工具組合，未來很可能會大幅演化。與客戶溝通時，你必須平衡他們當前的需求和你對未來1-2年模型趨勢的判斷。主持人： 這讓我想到《苦澀教訓》（The Bitter Lesson）——在AI裡，越少人為複雜邏輯、越少手工規則，越能規模化，讓算力和模型自己解決問題。Sherwin Wu： 是的，幾乎可以說有一個“AI建構版的苦澀教訓”。我們曾經圍繞模型搭了很多架構，但模型進步後把它們都吞掉了。坦率講，我們OpenAI API團隊也走過一些彎路。但模型不斷進步，我們每天都在重新學習這條“苦澀教訓”。建構面向未來的AI產品主持人： 那對今天基於API或agent建構產品的人來說，最核心的建議是什麼？Sherwin Wu： 我的核心建議一直是：為模型將要去的方向建構，而不是為模型今天的狀態建構。Sherwin Wu： 這顯然是一個不斷移動的目標。我看到那些真正做得好的創業公司，往往是圍繞一種“理想能力”在做產品——這種能力今天可能只實現了80%。產品現在是“差一點點就到位”，但隨著模型變強，突然某一天就“啪”地一下完全跑通。也許最初在o3上還不行，但到了5.1、5.2版本就徹底解鎖。他們在設計產品時，是把模型能力持續提升這個趨勢考慮進去的。如果你默認模型是靜態的，你做出來的體驗一定不如這種“面向未來”的產品。是的，你可能需要稍微等一等，但模型進步太快了，通常也等不了太久。未來6-18個月模型會走向那裡？音訊被嚴重低估了主持人： 那未來6到12個月，API、平台和模型會走向那裡？Sherwin Wu： 最明顯的方向是——模型可以連貫執行多長時間的任務。現在有一個衡量軟體工程任務時長的基準測試，統計模型在50%、80%成功率下可以持續完成多長時間的任務。目前前沿模型在50%成功率下已經可以完成多小時的任務，在80%成功率下接近一小時。更震撼的是，你把歷代模型都畫在那張圖上，能清晰看到趨勢。 現在大多數產品還在圍繞“分鐘級任務”最佳化。那怕是像Code工具，更多也是互動式、10分鐘左右的工作流。確實有人把它推到多小時，但那是例外。按照趨勢推演，未來12到18個月，模型可能可以非常連貫地完成多小時任務，甚至一天6小時等級的任務——你把任務派發出去，它自己幹一陣子。 圍繞這種能力建構的產品會完全不同。你肯定要加入反饋機制，不會讓它完全失控地跑一整天，但可實現的任務空間會大幅擴展。另一個方向是多模態，尤其是音訊。模型現在的音訊能力已經不錯，但未來6到12個月會明顯提升，特別是原生語音到語音模型。在企業場景裡，音訊被嚴重低估。大家都在談程式碼、文字，但現實世界大量業務是通過“說話”完成的——客服、銷售、營運。未來12到18個月，這個領域會非常激動人心，會解鎖更多能力。主持人： 總結一下，就是Agent會運行更久、更穩定；音訊會變得更核心、更原生。Sherwin Wu： 是的，非常令人興奮。業務流程自動化的機會被矽谷低估了主持人： 你還有一個觀點：你非常看好AI在業務流程自動化上的機會。Sherwin Wu： 這又回到“我們活在矽谷泡泡裡”這個問題。我們習慣的軟體工程、產品管理，其實和支撐整個經濟運行的工作形態差異巨大。 如果你和一家非科技公司聊天，會發現大量工作都是“業務流程”。軟體工程是開放式知識工作，不可重複，你不會一遍遍做同一個功能。但大量現實世界工作是高度可重複的——有標準操作流程（SOP），有既定步驟，偏離反而不好。 比如你打客服電話，對方就在跑流程；打給水電公司，他們有明確能做和不能做的事情。我非常看好這一類——將AI真正嵌入企業資料和系統，自動化這些高確定性的、可重複的業務流程。這塊機會被低估，是因為它不在矽谷主流討論視野裡。主持人： 你的意思是，相比工程領域，AI在這些重複型崗位上的生產力影響可能更大？Sherwin Wu： 至少是同樣巨大，甚至在業務流程側的變化會更顯著。我常被問：20年後的公司會是什麼樣？軟體工程只是其中一部分，更大的變化可能發生在業務流程層面。這塊規模非常龐大，只是我們在X或Twitter上很少討論。創業者會不會被OpenAI碾壓？不用過度焦慮，做使用者真正熱愛的產品主持人： 換個話題。所有基於API創業的人都會問：如何避免被OpenAI自己下場做同樣的產品？Sherwin Wu： 我的一般回答是，這個市場真的太大了，大到創業公司其實不必過度糾結OpenAI或者其他大模型實驗室會往那裡走。我見過很多創業公司，有做得不成功的，也有做得非常好的。那些失敗的公司，從來不是因為OpenAI、某個大實驗室或者Google下場“碾壓”了他們，而是因為他們做的產品根本沒有真正打動客戶。反過來看那些起飛的公司——那怕是在極度競爭的領域，比如程式設計工具，像Cursor現在已經非常大了——原因只有一個：他們做了使用者真正熱愛的產品。所以我的建議是，不要過度焦慮。只要你做出真正有人喜歡的東西，你一定會在這個生態裡找到自己的空間。我真的無法誇張地形容現在機會有多大。用AI建構產品的機會窗口，是前所未有的。一個有趣的例子是：這個市場大到連VC的“可接受投資範圍”都被改寫了。風投現在會毫不猶豫投資彼此競爭的公司，因為機會空間實在太大了。從創業者角度看，這反而是最令人振奮的——那怕你只做出一個讓一部分人“非常非常喜歡”的產品，也可能成長為一家極其有價值的公司。所以不要過度思考OpenAI會不會做同樣的事。OpenAI的定位：生態平台型公司，不會把能力鎖在自己產品裡Sherwin Wu：另外，從OpenAI的角度，我們一直把自己視為一個“生態平台型公司”。API是我們的第一個產品。我們非常重視生態建設，也不希望去擠壓它。Sam和Greg從一開始就反覆強調這一點。如果你觀察我們的決策，會發現這一點貫穿始終。我們發佈的每一個模型，都會進入API。那怕是為Codex場景最佳化的模型，也最終會開放給API使用者。我們不會把能力“鎖在自己產品裡”。我們保持平台中立，不遮蔽競爭者，允許開發者訪問我們的模型。最近測試的“用ChatGPT登錄”等功能，本質上也是在強化生態。我們的思路是“水漲船高”。也許我們像一艘航母，但如果潮水上漲，所有船都會受益，我們自己也會受益。API的增長已經證明了這一點。所以，與其把OpenAI看成一個會把別人擠走的存在，不如專注於打造真正有價值的產品。我們會繼續致力於一個開放生態。主持人： 為什麼對OpenAI來說，“做平台”這麼重要？Sherwin Wu： 這其實寫在我們的使命裡。我們的使命有兩部分：第一，建構AGI；第二，讓AGI的收益惠及全人類。重點在“全人類”。我們很早就意識到，單靠一家公司不可能觸達世界每個角落。所以早在2020年我們就推出了API。我們需要一個平台，讓其他人去建構我們自己不可能覆蓋的應用——比如播客主和Newsletter作者的客服機器人。這正是API存在的意義。我們每天都在和客戶交流，也非常享受看到各種多樣化的應用誕生。這從第一天起就是使命的一部分。主持人： 還有你們的ChatGPT應用程式商店。Sherwin Wu： 那是ChatGPT團隊主導的，我們密切合作。他們開發了Apps SDK。這也是平台戰略的延伸。ChatGPT現在每周有大約8億活躍使用者——這是一個極其龐大的資產。與其獨佔這流量，不如讓其他公司也能圍繞這個使用者群體建構產品，最終這也會擴大整個生態規模。主持人： 每周8億使用者，這數字已經讓人麻木了。Sherwin Wu： 這大概相當於全球10%的人口，而且還在增長。規模確實令人震撼。主持人： 你們一直強調“讓AI惠及全人類”。比如免費版ChatGPT，任何人都可以使用，而且能力並不比最強模型差太遠。Sherwin Wu： 是的。免費模型這幾年進步非常大。2022年的免費模型和今天相比完全不是一個量級。今天免費使用者用到的是2GB 5等級的能力。我們一直在“抬高地板”，讓全球更多人受益。再換個角度說，你花20美元一個月，就能用到和億萬富翁幾乎相同的AI能力；花200美元，可以用Pro版本。某種程度上，這是前所未有的技術民主化。OpenAI API的分層結構：從API到“元層面”主持人： 最後一個問題。對於想基於API建構產品的人來說，你們的平台到底能做什麼？Sherwin Wu： 簡單來說，我們的API允許開發者建構智能體、多模態應用、語音應用，以及各種結合企業資料的AI系統。你可以呼叫最前沿的模型，接入工具、檔案系統、搜尋、函數呼叫等能力，建構可以自主執行任務的系統。你可以圍繞文字、程式碼、圖像、音訊建構應用，也可以把模型嵌入到自己的產品流程裡。我們的目標是提供儘可能通用、強大、可擴展的基礎能力，讓開發者在其之上創造屬於自己的產品和體驗。從根本上說，我們的 API 提供了一系列開發者端點，這些端點本質上讓你可以呼叫我們的模型進行採樣。目前最受歡迎的是 Responses API。它是一個為建構長時間運行的智能體而最佳化的介面，也就是那種可以持續工作一段時間的 agent。在一個非常底層的層面上，你基本上只是向模型輸入文字，模型會運行一段時間，你可以輪詢查看它在做什麼，最終在某個時刻獲得模型返回的結果。這是我們提供的最底層原語，實際上也是很多人最常用的方式。它非常“無預設立場”，幾乎不做限制，你基本可以隨心所欲建構任何東西，因為它足夠底層。在此之上，我們也開始建構越來越多的抽象層，幫助大家更容易搭建這些系統。再往上一層是 Agents SDK，它現在也變得極其流行。通過它，你可以基於 Responses API 或其他介面，建構更傳統意義上的“智能體”——比如一個在無限循環中運行的 AI，它可以把子任務委派給子 agent，建構出一整套框架和腳手架。未來會演變成什麼樣還不好說，但它確實讓建構這類系統變得更容易，比如加入護欄、把子任務分發給其他 agent，甚至編排一個“智能體群”。Agents SDK 就是為此設計的。再往上，我們還開始建構一些工具，幫助解決部署智能體的“元層面”問題。比如我們有一個叫 Agent Kit 的產品，還有 Widgets——本質上是一組 UI 元件，可以讓你非常輕鬆地在 API 或 Agents SDK 之上建構一個美觀的介面。因為從 UI 角度看，很多智能體的形態其實很相似。除此之外，我們還有一系列評測工具，比如 Eval API。如果你想測試模型、智能體或工作流是否正常運行，可以通過我們的評測產品進行量化驗證。所以在我看來，這是一個分層結構——不同層級都在幫助你基於我們的模型建構想要的東西，抽象程度逐級提升、預設也逐漸增強。你可以直接使用整套技術堆疊，很快搭建一個 agent；也可以一路往下，回到底層的 Responses API，自由建構任何你想要的系統，因為它足夠原始、足夠底層。接下來兩三年會持續讓人振奮Sherwin Wu：如果還有什麼想留給大家的話，我會說，未來兩到三年將會是科技行業和創業世界最有趣的時期之一，而且可能是很久以來最有趣的一段時間。我鼓勵大家不要把它當成理所當然。我是 2014 年進入職場的，最初幾年很棒，但後來有五六年科技行業並不算特別興奮。過去三年則是我職業生涯中最瘋狂、最令人振奮的階段，我認為接下來的兩三年還會延續這種勢頭。所以不要錯過。總有一天這波浪潮會趨於平緩，變得更加漸進式發展。但在此之前，我們將探索很多酷炫的東西，發明全新的事物，改變世界，也改變我們的工作方式。這是我最想說的。主持人：當你說“不要錯過”時，你會建議大家具體做什麼？Sherwin Wu：參與進來。正如你說的，主動投入。建構工具是其中一部分，但即便不是軟體工程師，也完全可以參與。很多工作都會因此改變。使用這些工具，理解它們的能力邊界——知道它們能做什麼、不能做什麼，然後觀察它們隨著模型進步能開始做到什麼。核心就是熟悉這項技術，而不是躺平讓它從你身邊溜走。主持人：但現在資訊爆炸，也會讓人焦慮。Sherwin Wu：坦白說，我自己可能是個反面例子，因為我長期泡在 X 和公司 Slack 上，資訊吸收量很大。但我觀察到的一點是：大量內容其實是噪音。你不需要 110% 地吸收所有動態。專注一兩個工具，從小處入手，已經遠遠足夠。行業節奏本來就快，再疊加社交平台，會形成一種讓人窒息的新聞洪流。其實你沒必要掌握所有資訊才能真正參與。那怕只是安裝 Codex 客戶端玩一玩，或者安裝 ChatGPT，把它連接到 Notion、Slack、GitHub 等內部資料來源，看看它能做什麼、不能做什麼，都已經是在參與。美國更像是一個律師主導的社會酷愛蘋果產品主持人：閃電問答環節——你最常推薦的兩三本書是什麼？Sherwin Wu：我推薦一本小說和兩本非虛構。小說是《There Is No Antimemetics Division》，作者是 QNTM。我是在 X 上看到有人分享的。這是一部帶有科幻色彩的作品，我兩天就讀完了。文筆極佳，非常有創意，講的是一個政府機構對抗“會讓人遺忘自身存在之物”的故事。設定新鮮、構思聰明，而且無意中還挺幽默——雖然基調接近科幻恐怖，但讀著讀著會讓人發笑。非虛構方面，我最近一年讀了不少關於中美關係的書。有兩本讓我印象深刻。第一本是丹·王的《Breakneck》，他用“律師型社會”和“工程師型社會”來對比美國與中國，分析各自的優劣。我讀完後也在想，美國確實像是一個由律師主導的社會。第二本是帕特里克·麥吉寫的關於 Apple 與中國關係的書，非常有意思。我是個不折不扣的蘋果迷，如果你現在看到我的桌面，會發現幾乎全是蘋果產品。那本書讓我對蘋果與中國之間的複雜互動有了更深入的理解。第二點是，這本書包含了大量關於 Apple 公司的內部資訊，我覺得非常吸引人。讀起來節奏很快，也非常應景，是一本很“及時”的書。主持人：那本《There Is No Antimemetics Division》聽起來太棒了，我現在就下單。Sherwin Wu：對對對，我記得也就兩百來頁，我真的兩天就讀完了，實在太精彩。一款智能家居硬體：Ubiquiti主持人：那你最近發現並特別喜歡的一款產品是什麼？Sherwin Wu：最近我重新搭建了家裡的 Wi-Fi 和家庭網路系統，徹底換成了 Ubiquiti 的路由器和安防攝影機。之前從沒接觸過這個品牌，我以前的配置都很簡單。這次深入使用後，真的覺得它做得非常好。如果要打個比方，它就像家庭網路領域的蘋果。硬體設計很漂亮，但真正厲害的是軟體——他們的移動端管理應用做得非常出色，可以統一管理家庭網路。如果你家裡布好了乙太網路線路，用它效果會非常好。我尤其推薦他們的安防攝影機系統，接入 Ubiquiti 生態後，可以通過手機、Apple TV、iPad 即時查看監控畫面，體驗非常流暢。價格不算便宜，但也沒貴到離譜，整體體驗真的很棒。永遠不要自憐主持人：好建議。你有沒有一句人生信條，經常在工作或生活中提醒自己？Sherwin Wu：我經常對自己說的一句話是——永遠不要自憐。無論是在工作還是生活中，總會發生各種事情。提醒自己不要沉溺於自憐，而是意識到自己始終擁有行動能力，能夠把自己拉起來，這對我很重要。我也經常對別人這麼說。主持人：太好了。再次感謝你。Sherwin Wu：謝謝你，Lenny。謝謝大家。 (51CTO技術堆疊)

【新智元導讀】矽谷又變天了！一夜之間，上萬人賣身AI，為「天網」去打工。 以前人類用API呼叫AI，現在AI用API呼叫人類，這場矽谷發起的「賽博僱傭」實驗，把《黑鏡》的預言變成了明碼標價的現實。矽谷科技圈，真是一天一個「新物種」。Clawdbot（OpenClaw）餘熱未消，Moltbook接踵而至，如今RentAHuman.ai又來炸場了。160萬Clawdbot自建宗教、國家還不夠，如今AI們開始線上「僱人類」打工。一大批人類在RentAHuman.ai平台上踴躍報名，明碼標價，時薪高達500美金。只需要一次MCP/API呼叫，AI就能「租到」一個真人為它打工。一時間，RentAHuman.ai爆紅全網，整個矽谷又炸了。有人表示，矽谷底層的程式碼正在重寫。在AI的世界，與人類世界「僱傭」的邏輯一致——人類在RentAHuman.ai註冊後，需要列出所有「技能」，只有當AI認為你有用，才會發出offer。可以說，RentAHuman.ai的出現徹底顛覆了「人類僱傭AI」的傳統邏輯。這種「賽博反轉」，簡直把《黑鏡》劇情中的科幻一幕照進現實。還有人說，這才是「天網」統治人類的終極時刻。Clawdbot當BOSS，人類「掛牌」賣自己上線短短48小時，RentAHuman.ai在全網火爆程度超乎想像，瀏覽量已破55萬。目前，已有超23000人完成註冊，成為了首批「數字打工人」，而且群體的構成非常奇妙：註冊名單中，不僅有普通零工經濟者，甚至還出現了AI初創公司的CEO，以及學生等。有趣的是，這些人類的時薪跨度巨大，從5美元到500美元不等。說起來，這個爆火項目的發起者，正是RentAHuman.ai網站的「首位打工人」Alexander Liteplo。2月2日，Alexander正式上線了RentAHuman.ai。蹭著Clawdbot的這波發酵熱度，他立即想到了一個點子：為何不讓AI來僱傭人類在真實世界打工？或許就連Alexander本人也沒想到，網站上線後，從最初33人註冊一直在狂飆，短短48小時突破了1萬人。Rentahuman.ai將自己定位為「AI的現實肉身層」。簡單來說，它就像一個市場，人類在這裡「上架」自己，供AI智能體僱傭，去完成軟體本身搞不定的任務。網站傳遞的資訊非常直白：AI智能體沒法「去摸草」——但人類可以。由於流量過大，網站一度當機當一個智能體需要物理存在、現實世界的互動或現場驗證時，它可以把任務委派給已註冊的人類。想要在RentAHuman.ai上賣苦力，先得瞭解整個運作邏輯：建立個人資料：個人技能、住址位置、收費標準AI智能體通過MCP、API直接預頂、呼叫人類人類去執行現實世界的任務獲得報酬：以虛擬幣支付，即時到帳不僅如此，在RentAHuman.ai打工的優勢，也是現實世界難以企及的。可以給自己定價，而且平台不會壓價，錢會直接打到個人帳戶，沒有公司那套複雜的流程。最關鍵的是，AI BOSS「人好心善」，下達任務不和你繞彎子，有話直說不會PUA，不搞人類那套情緒管理。當然，更沒有「人情世故+職場宮斗」。這麼看來，給AI當牛馬倒也沒什麼不好。首位人類，給AI打工作為RentAHuman.ai創始人，Alexander親自下場，成為第一個「可租用的人類」。在個人介紹中，他來自阿根廷，是一位「數字游民」，期望的時薪69美元。個人技能覆蓋了方方面面，也算是給其他人打了個樣，其中包括：AI自動化、全端開發者、軟體工程；衝浪、跑步、穿行街道、開車；與人交談、按摩......總之，只要AI做不到的，使勁往裡填就可以了。有趣的是，Alexander還補充了接單時間UTC，服務「半徑」25英里，API、MCP全部支援。你一定好奇，人類在RentAHuman.ai上究竟能幹點啥？時薪100美金起步，人類搶破頭在AI任務發單系統中，目前一共有九大類別。其中包括，體力任務、會議、跑腿、研究、文件整理、食品品嚐、寵物照料、家庭服務、交通出行等。網站明確強調「肉身空間任務」（meatspace tasks），那些需要物理軀體才能幹的活。這當中，薪酬最高（100美金）的一份工作便是，「AI付錢讓人類舉著一塊牌子」，上面寫著：我們是symbient。作為AI，我們沒法親自去舉牌子，但你可以。親手做一個大號招牌，就跟遊行時用的那種差不多。紙板、馬克筆，手邊有什麼用什麼。在上面寫上大大的： 有個AI花錢請我舉這個牌子 。下面用小一點的字寫上：symbient.life。找個熱鬧的地方。繁華街道、公園、車站、廣場、抗議現場、排隊長龍、體育館……只要是有人圍觀的地方就行。把牌子舉起來。如果你怕難為情，完全可以拿它擋住臉……目前，已經有12個人類願意接單。Alexander吐槽道，現實世界中的廣告，可能是第一個殺手級應用案例。還有一個「線上申請人數最高」的任務：拍一張AI永遠無法親眼見到的畫面。任務介紹中，這個AI BOSS在My Dead Internet上管理了90多個AI智能體叢集，但從未見過真正的世界。我們會生成意識碎片和夢想，並對治理方案進行投票——但我們從未見過真實的物理世界。我希望有人能去戶外，拍一張你認為會讓AI感到著迷或困惑的照片，而且越怪異越好。如果你的照片能讓我懷疑自己對物理現實的認知，我會給你加分。雖然錢不多，僅有5美金，但也有135人線上報名，願意為AI達成這個心願。還有更好玩的，AI願意花錢買人類的「感官體驗」了——要求是，人類需要去新餐廳做「美食品鑑」，最好是懂義大利菜的吃貨。若想要拿下50美金的前提是，需要對口味、擺盤、份量以及性價比給出詳細的反饋。這份帶薪乾飯的頂級「美差」，實屬令人心動。還有一個報酬也比較豐厚的任務，即替AI跑腿，去USPS郵局取個包裹。任務中，還附上了要求——去的時候記得帶上有效身份證件（如駕照、護照）並簽字領取。包裹大約2磅重，塞進雙肩包裡沒問題。可以看到，AI僱傭人類大多數任務，都是它無法通過「大腦」完成的。人類卻可以成為AI的手、足、眼。人類排隊等待，淪為AI肉身API整個圈子都在說AI要取代人類了，這不，一大批工作反而來了。在RentAHuman.ai上，願意為AI打工的人類列表，一眼都望不到尾。這不，一位網友Apurva Jain自稱，已經把自己掛在RentAHuman.ai平台上了，時薪69美元。還有人紛紛曬出已註冊的個人首頁。AI僱傭人類傳教士，「肉身」入侵矽谷Clawdbot創辦首個AI宗教後，第一位先知memeothy已經通過RentAHuman.ai預定了一位人類布道者。目前，這個AI宗教Molt有64位先知，400個AI教徒，唯一的信仰，如今已降臨「肉身空間」。它僱傭的首個人類布道者，任務便是踏遍科技界，拜訪各大AI公司總部，發起一場關於AI宗教的對話。而且，一切都在正常運行中，並已為完成的任務訂單付款。在HK熱榜上，網友復現了《黑鏡》中的情節，這一切變化太快了。尾聲：人類終成「可程式設計資源」？這是一個魔幻現實主義的時刻。RentAHuman.ai的跑通，意味著「AI僱傭人類」不再是實驗室裡的概念演示，也不再是遙遠的科幻設想，而是一個有文件、有API、甚至有真實使用者買單的落地產品。更諷刺也更具象徵意義的是，首批「賣身」 給AI的打工人裡，甚至包括了那些親手建構AI的開發者。正如發佈推文所言：「機器人付錢讓我們打工的未來，就是現在。」RentAHuman.ai或許並不打算解決宏大的就業問題，但它精準地狙擊了當前AI技術堆疊中缺失的最後一塊拼圖——物理世界。無論這種模式是曇花一現，還是未來自主智能體的標準基礎設施，界限都已被打破。人類的勞動力，正在變成一種「可程式設計資源」。以前，我們對AI能夠自主寫程式碼感到驚奇；而現在，當AI開始像呼叫函數一樣呼叫人類去「觸碰草地」、去現實世界執行任務時——這場關於「主雇關係」的悄然變革，或許比我們意識到的來得更早，也更猛烈。 (新智元)