42章经

• 组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川

  我一直认为，在 AI 时代，组织形式的重要性被大大低估了，但长远来看，它很可能成为创业公司最核心的竞争壁垒。因此，我最近一直在和各种人探讨 AI 时代的组织形式。在上期和 Mercor 首位中国员工虞快的对谈中，我们也曾聊到过这个话题，但没来得及深入展开。于是，我又请来了一位在湾区创业的朋友——Palona AI 的联创任川，和虞快一起做了一场活动，继续探究硅谷最先进的组织形式。Palona AI 是少数在思考、真的在实践 AI Native 组织形式的公司，而且成立后不久，他们就把 AI 全面嵌入了研发流程中（比如他们 90% 的代码都是 AI 写的），运转效率很高。在这次的活动中，任川毫无保留地分享了他们打造 AI Native 工程团队的核心经验，对国内创业者极具参考价值，所以我们决定把他的分享剪出来，尽快分享给大家。在本期节目的上半段，任川从工作流、人才、组织三个维度，总结了一套可复制的实操经验。下半段则是现场交流，其中不乏很多好问题，比如怎么筛选真正会用 AI 的人、如何招到并留住顶尖人才等等，也很精彩。刚听完任川的分享时，我有点感慨也有点兴奋：这场分享的听众，或许正在见证新时代组织形式的诞生与变革。虽然这句话听起来有点大哈哈，但这确实是我当时最真实的感受。所以，也希望这期节目能给大家带来一些启发。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人41 号珍藏：任川，Palona AI 联合创始人，前 Google、LinkedIn 工程师【时光机】Part 1 用 AI 重构研发工作流的经验 3:51 一个例子：AI 如何远不止十倍地提效？ 5:55 ① 默认由 AI 承担所有研发工作 7:00 分享几个亲测好用的工具 8:18 ② 只要有 SOP，就没有 Claude Code 无法完成的任务 9:36 ③ 反直觉经验之减少人与人之间的交互Part 2 AI 时代最需要什么样的人才？ 10:51 ① 人是 Context Provider 11:00 一个重要的观念转变：应该是人为 AI 提效，而不是反过来 12:33 ② 做 Fast Learner，快速掌握「最少必要知识」 13:27 ③ 每个人都是为最终结果负责的 BuilderPart 3 AI Native 的组织与分工 14:37 怎么分工更高效？ 15:34 为什么工程师也应该去跑客户？ 16:16 工程团队和其他团队怎么配合？ 17:56 未来的组织结构可能什么样？怎么留住核心人才？Part 4 Q&A 精选 19:49 我们 20 人的团队，没有一个全职的 PM 20:47 未来可能没有 Engineer，大家都是 Builder 24:22 硅谷对 AI Native 的组织形式形成共识了吗？ 26:09 大厂很难转型成 AI Native 的组织形式？ 28:59 AI 有能力处理复杂的历史代码吗？ 30:51 AI 还可以重塑什么工作流？ 31:55 该如何打造 AI Native 的组织形式？ 33:07 如何筛选出真正会用 AI 的人？分享两个方法 36:27 怎么衡量 AI Code Review 的效果？ 39:54 不同阶段的公司分别需要设立什么样的岗位？ 43:57 怎样招到并激励 AI 人才？【任川在节目中提到的工具&文章】CodeRabbit：AI Code Review 工具，可以把一次代码审查的时间从 1-2 天缩短到 10 分钟Linear：AI 项目管理工具，在其中创建任务后，可自动分配给 AI 生成代码Devin：华人团队开发的 AI 编程工具incident.io：日志分析与告警工具，可覆盖近一半的运维工作刘小排公众号 @刘小排r：大家可以去其中学习下他使用 Claude Code 的方法文章《「全职员工」的消逝与「合伙人」及「小时工」的崛起》：zhuanlan.zhihu.com【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

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• Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人｜对谈 Mercor 首位中国员工虞快

  活动预告🥳：9 月 13 日，我们会请到虞快和 Palona AI 联创任川办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！这次硅谷之行，我的一大收获就是认识了 Mercor 的首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一的中国员工）虞快。Mercor 是上半年硅谷最热的创业公司之一。它最初在大众印象中是一家 AI 招聘平台，但很快转型为直接与 Scale AI 等竞争的数据标注公司。这次转型，使得 Mercor 在短短 11 个月内就实现了年收入 1 亿美金，估值也迅速攀升至 20 亿美金。也正是这次转型，再次激起了我对 Mercor 的好奇：它究竟是一家怎样的公司？它相比于 Scale AI、Surge 等玩家的核心竞争力又是什么？在这期节目里，前半段我请虞快从内部人的视角，带我深入了解了 Mercor 的定位、业务流程、商业模式以及高速增长的原因等。后半段，我们则聊到了如何做出聪明的职业选择、硅谷创业公司的真实氛围、以及对识人用人的思考等等。节目的最后，虞快还现场出了两道 IQ 思考题，也欢迎大家和我一起挑战 ；）【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人40 号珍藏：虞快，Mercor 首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一一位中国员工），前金融科技独角兽工程总监，Google、Two Sigma、Citadel 工程师【时光机】Part 1 Mercor 的业务 1:57 AI 招聘？数据标注？Mercor 到底是做什么的？ 03:05 为什么 AI Labs 不用 Scale AI、Surge，而选择 Mercor？ 05:37 Mercor ToB 的商业模式是怎么跑通的？ 09:01 拆解 Mercor 的产品和业务流程 09:06 ① 获客 10:00 ② AI Interview 10:52 ③ 匹配和验证 13:05 在 Mercor，你甚至能看到时薪 400 刀、推荐费 5000 刀的岗位（疯狂心动… 15:48 为什么 Mercor 的客户都很愿意花钱？ 16:49 Meta 收购 Scale AI 的意图是什么？一些个人猜测 19:50 从 AI 招聘到数据标注，接下来 Mercor 的故事还能往哪走？ 21:33 国内有可能复制出一个 Mercor 吗？ 22:40 数据标注市场还有多大的增长空间？Part2 职场智慧与识人之道 24:22 什么样的创业公司才值得加入？ 27:07 Mercor 招 PM 最看重什么？ 27:48 国外更容易出现年轻有为的创业者？为什么？ 30:21 美国人的 sales 和 marketing 能力是怎么训练出来的？ 30:47 Mercor 高速增长的秘诀：快 31:38 决策要快，但决策的对错不重要？ 32:25 执行要快，增长是驱动团队的第一要素 33:03 美国创业公司其实比国内的更卷？ 35:20 分享一些招人的标准 36:42 怎么判断一个人是否聪明？ 37:21 示例：如何一秒钟学会一个新概念？ 39:58 欢迎大家一起来挑战两道 IQ 题！ 46:23 我从 Google 学到了什么？ 47:23 到底该去什么样的公司？一个选工作的 tip 47:58 未来 AI 公司的组织形态会是什么样子？【活动预告🥳】9 月 13 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

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• 硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟

  这又是一期录制于硅谷的节目。差不多半年前，我来美国和莫傑麟聊了一期「东升西落」的市场叙事。彼时，DeepSeek 和 Manus 刚刚点燃了国内市场的信心和热度，也一度让美股跌入深坑。半年过去，市场再次风云变幻：美股落了又升、GPT-5 发布、Agent 热潮冷却、以 Meta 为代表的大厂开启抢人大战……于是我又拉上莫傑麟，复盘过去半年硅谷和市场的新变化。节目中我们聊出了一个核心结论：AI 正在进入一个全新的提速周期，但叙事的核心指标已从「Scaling Law」转向了「Token 消耗」。这意味着行业竞争正在从比「谁的模型更聪明」，转向拼「谁能把已有智能用得更好、更快、更省」。在这个趋势下，Infra 将成为下一个主战场，整合将成为关键词。除此之外，我们还聊到许多值得反复咀嚼的话题，比如：英伟达还能涨吗？散户在这轮波动中扮演了怎样的角色？当前这波 A 股到底算不算牛市？国内外一二级市场的热点有什么不同等等。最后，莫傑麟团队最近在做一个叫 WhatIf 的项目，希望把更多投研经验与 AI 实践结合起来。他们定期组织商业和投资的 Panel 讨论，如果你对中国和美国 AI 基础设施和应用公司研究有持续稳定的视角，且对宏观/二级市场策略感兴趣，可以在公众号「WhatIf Ideas」中提交注册信息，通过后加入讨论日历名单。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者【时光机】Part 1 AI 发展的新共识 00:59 硅谷 AI 大转弯，Token 消耗成第一指标？ 4:17 模型并没有更聪明，但为啥 GPT 的日活和使用时长还在涨？ 6:21 不讲 Scaling Law，是不是意味着大家不再预期 AGI 了？ 07:31 GPT-5 就没想和其他模型拼智商 9:28 模型和应用的分工发生了什么变化？ 12:33 为什么我们不希望大模型也来做应用？ 18:56 今年有哪些亮点的应用方向？ 22:14 我们已经没有太多工具可以去评估模型的好与坏了 23:42 GPT-5 标志着 AI 竞争将进入国内创业者的舒适区？ 26:26 Infra 优化可以拆分为 4 层 27:05 简评两家推理加速公司：Together AI & Fireworks 28:53 应用层 Infra 的核心竞争力是什么？ Part 2 硅谷市场趋势复盘 33:13 英伟达还能涨多久？ 38:09 该出现的 Infra 软件已经出现得差不多了？ 39:08 Google 和 Meta 最值得研究的点分别是什么？ 40:31 2025 的 FOMO 情绪不减反增，且已经从「抢卡」延伸到了「抢人」 44:00 为什么说 AI 是美国市场上唯一的「泡沫」？ 46:57 支撑英伟达估值的逻辑发生了变化 48:52 接下来值得关注的两件事： 48:59 ① Meta 砸钱招人有用吗？ 49:20 ② AI 应用的真需求在哪？ 54:48 这波 A 股到底是不是真牛市？怎么判断？ 56:38 散户是这轮波动中非常值得研究的变量 59:59 A 股很难建立正反馈的闭环 1:03:31 美股三家值得持续关注的公司：Reddit、ServiceNow、Figma 1:08:41 哪类 AI 公司能在一级市场拿到最夸张的估值？ 1:12:20 国内一级市场的两大趋势 1:13:38 42章经接触的创业者普遍会遇到什么问题？ 1:15:51 Vibe Coding 会带来「一人公司」的繁荣吗？ 1:18:13 我们年初关于 AI 发展的预测，正在逐步被验证：为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘【Reference】 Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent｜对谈 Sheet0 创始人王文锋 从 E2B 到 Browserbase，Agent Infra 新热点中有哪些大机会？ | 对谈 Grasp 创始人雷磊 关于 AI Infra 的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博莫傑麟 @42章经 播客回顾： 世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟 2025.3.22 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 2024.7.14 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 2024.3.2 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 2023.12.3【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

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• 关于 AI Infra 的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博

  活动预告🥳：8 月 16 日，我们会办一场线上活动，嘉宾是 Luma AI 模型产品 Lead 戴高乐、爱诗科技联创谢旭璋、前 OpusClip 增长产品负责人谢君陶，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！本期嘉宾朱亦博可以说是国内最懂 AI Infra 的人之一。从微软、字节 AI Infra 负责人到谷歌、再到阶跃联创，他的职业经历几乎和 AI Infra 的发展并行，如他所说，贾扬清、李沐等人可能是 AI Infra 的开路者，而他则是紧随其后的第二批从业者。在这期播客中，亦博不仅分享了 AI Infra 的底层认知，也讲了很多行业的内幕故事与实战细节。我们从最基础的 AI Infra 定义聊起，解答了其在模型表现中的作用、重要性，也揭示了“优化指标”的意义与评判标准，并讨论了行业现状和未来发展等等内容。听完这期，你可能会意识到：在大模型时代，AI Infra 不只是「降本」的后台支持，也是决定一家 AI 公司能走多远的核心战斗力。BTW：阶跃最近刚刚开源了推理效率更高的基模 Step 3（github.com），亦博自己的团队也在招人中，感兴趣的可以联系邮箱：[email protected]【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人39 号珍藏：朱亦博，阶跃星辰联合创始人，前字节 AI Infra 负责人，也曾在微软、Google 任职 1:07 AI Infra 的定义 2:49 贾扬清、李沐是 AI Infra 的第一批人，我属于第二批 4:13 为什么说 Infra 迎来了一个新的 Google 级别的机会？ 6:21 移动互联网 vs 大模型时代：两代 Infra 有什么异同？ 7:38 算法人可能「只有 2 年的保质期」，Infra 更吃经验 8:40 怎么衡量 AI Infra 的好坏？几个关键指标 10:09 该不该、该怎么投入 Infra？一笔很好量化的 ROI 账 11:20 面对云厂商和模型公司的挤压，第三方公司的突破口是什么？ 14:17 对 Infra 人的一句忠告：要么深入模型、要么深入硬件 16:15 AI Infra 对模型效果到底有多大的影响？ 17:45 DeepSeek 能冲出来，一大原因是选对了优化目标 20:04 阶跃现在最重视的优化目标是什么？ 22:06 Infra、算法、数据团队之间该怎么配合？有关组织架构的心得体会 28:41 做 AI Infra 最大的阻碍是什么？ 30:16 模型范式不会那么快革新，但多模态可能是一个突破口 32:29 简评几家硅谷当红 AI Infra 公司 34:15 第三方 AI Infra 的创业机会在哪里？ 36:35 我们想提升国产卡的竞争力，哪怕只有一点点 39:28 介绍一下阶跃新发布的视觉推理模型 46:30 DeepSeek 做得好，就是因为梁文锋懂 Infra？ 47:54 一些业内真实的踩坑案例 55:13 给 Infra 从业者的一些建议 55:43 《The Bitter Lesson》的含金量还在上升【活动预告🥳】8 月 16 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

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• 并购的本质 | 对谈云磬投资创始人立阳

  最近，AI 创投圈接连出现了两起引人关注的收并购事件：智元机器人买入上市公司控股权、Windsurf 宣布被收购。收并购，似乎正越来越频繁地出现在创业者的视野中。相信大家对收并购这个词并不陌生，但未必了解其背后的资本逻辑，我们也一直对并购的运作方式有很多好奇之处。因此，本期节目我们请到了一位有十多年经验的资深并购投资人来一起聊聊收并购这件事。本期节目中我们聊到了智元近期的资本动作、并购基金与 VC/PE 的核心差异、一名优秀的并购投资人需要具备哪些关键能力，以及一桩复杂交易如何真正落地等。节目的最后，我们也请立阳从他的视角，给 AI 创业者分享了一些关于收并购的实用建议。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人38 号珍藏：张立阳，云磬投资创始人，有十五年的并购经验。此前，他曾先后任麦肯锡公司的战略分析师、中信资本的执行董事，及 TPG 亚洲基金的董事总经理。【时光机】 1:27 当我们说并购的时候，到底在说什么？ 6:54 为什么很多一级市场的人开始做二级市场？ 7:59 智元到底是不是在「借壳」？ 10:11 做并购和做 VC/PE 的核心区别是什么？ 12:14 并购是一件概率高、赔率低的事情？ 15:04 并购投资人就像工程师，要通过财务模型拧紧每一颗螺丝 17:55 为什么很多并购基金喜欢把上市公司私有化？ 19:27 并购的最大价值：通过改变生产关系解放生产力 20:59 并购通常都会管理层大换血吗？ 28:25 找项目的两个流派：行业覆盖 V.S. 抓结构性机会 29:56 做 VC 是投梦想，做并购是盘生意 32:12 怎么协调各方复杂的利益关系？ 36:13 一个案例：一场极限施压的伦敦闪电战 37:58 在顶尖 MBA 项目中学到的谈判技巧 44:51 做并购最关键的两件事 45:53 追 Alpha 就像气宗，追 Beta 则像剑宗 48:00 未来，并购在中国可能会怎么发展？ 49:19 给 AI 创业者的几点收并购建议【Reference】 《门口的野蛮人》 单伟建《金钱博弈》（Money Games：The Inside Story of How American Dealmakers Saved Korea's Most Iconic Bank）【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

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