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title: "大厂抢的超级入口是个伪命题，入口长在跟钱有关的岗位上"
id: "20260730A09R7N00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-07-30T18:00:51+08:00"
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language: "zh-CN"
tags: ["办公协作","AI Agent","营销增长","记忆与上下文","Anthropic","AI 编程","开源与本地部署","非凡大赏"]
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# 大厂抢的超级入口是个伪命题，入口长在跟钱有关的岗位上

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**AI行业观察**

## **我的AI工作入口，是MacBook上那个终端。**

  

"入口不重要，痛才重要。谁能止痛，谁就是入口。"

  

说这话的人是值得买科技的首席FDE朱越。公司在A股上市，千人规模，全员用飞书。但他每天百分之八九十的时间泡在Codex和Claude Code里。飞书对他来说就是IM工具，外加开完会用妙记做会议记录。飞书自己定位成「AI超级入口」，迭代得不可谓不努力，但对朱越这样的深度用户，这个入口不存在。

这就有点尴尬了。过去两年，钉钉、飞书、WPS排着队往工具里嵌AI，都想当「唯一的入口」。但在非凡大赏这场AI工作台圆桌上，五位干活的人判断几乎一致：统一工作台不成立，真正的入口，长在跟钱有关的岗位上。

同场的有Wavenote创始人华琨、必优科技创始人周泽安、OpenDesign增长负责人李锦威、爱智能ATOA.AI的CGO王毅鹏，主持人是非凡产研合伙人段宏宇。有人做了14年Office文档，有人两个月做出7万star的开源项目，有人在千人公司落地AI工作台。

  

## **你的「工作台」，可能只是别人的记事本**

朱越把公司里的人分成两类。一类是他这样的，从2023年起就深度用AI工具，入口是终端。另一类是AI小白，HR、财务、中台的同事，飞书里嵌个豆包、妙搭就觉得很好用，他们更愿意all in one。

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两类人都真实存在，但需求完全相反。所以朱越的判断很直接：飞书和钉钉这样的统一入口，对中大型企业不太成立。数据安全合规要管，token经济学要算账，都不是大一统入口能解决的。

更有意思的是后半句：入口是不是一个「产品」，本身都未必成立。他的入口是终端，别人的入口可能就是个聊天输入框。只要在合规授权下能帮用户解决问题，那里就是他的工作台。「至于是不是被某一家大厂垄断，我个人觉得不太可能。」

**"李锦威把问题往上抬了一层。他的观点是：插件还是工作台，都是「我们脑海中认为的软件形态」，这个问题本身问错了。真正重要的有两个。第一，企业所有人的context是不是完全共享，这比软件统一重要得多。第二，软件要解决注意力的问题。"**

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注意力这个词，它有实验依据。他们让同一个agent做两个任务：一个只专注设计HTML，不用管功能，只要好看；另一个要后端完善、功能跑通、前端完整。结果完全不同，注意力集中在视觉上，交付就明显更强。

所以他想象中的未来是：底层数据共享，前端的工作台可以很多样。做设计有专门的设计工作台，做别的换别的场域。工作台不会统一，只会分化得更垂直，因为专注才出质量。

周泽安从历史上补了一刀。他的第一款产品是45天自然增长的插件，后来的明星产品ChatPPT现在2000多万注册用户、全平台近8000万，骨子里也长在Office三四十年的地基上。2023年想做全链路AI生成文档？不可能，只能借Office的渲染排版做第一代生成。

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但现在呢？写文档不再是微软或WPS的专利。Claude能写，Trae能写，Codex也能写，甚至「写的有另外一份风味」。他的结论：插件还是工作台，是个进化的过程。AI时代的工作台，理解成大一统软件集合就错了，它是重新定义入口、重新聚合这个场景该有的能力。三个人，一个结论：别等超级入口了。

  

## **企业只为两件事付钱**

华琨的观点也很锋利。他做Wavenote，硬件加软件把录音变成文字，但他聊办公，上来就把话题拉回生意本身。

「办公不是简单的文档处理或沟通，具体来讲就是一天的八小时，以及公司里的各种岗位。这里面有一些岗位是跟钱非常有关的。」企业愿意花钱的理由就两个：收入变高，或者成本变低。

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为什么大家愿意为编程付钱？因为真的可以不招人，或者砍人。反过来，飞书说「今天帮你整理了多少东西，让我来当你的助手吧」，华琨的反应是：「对我来讲几乎无感，因为它做的事根本不是我工作的核心。」

**"这句话值得所有做AI办公的抄在墙上：用户不缺助手，缺的是能帮他多赚钱或者少花钱的东西。因为足够痛，操作上的不方便就是小事。钱在哪，AI就在哪。谁的工具先在某个岗位让人用得特别爽，谁就能收到钱，根本不用担心入口。"**

  

## **中层没死，传话筒死了**

聊完入口，段宏宇把话题引向人。他的观察是：门槛高、成长难的岗位，老法师越来越值钱；门槛低的岗位，AI沉淀了大量经验，新人机会反而多了。唯独中间层被架空。中层会不会变得多余？

朱越拿SEO举例。AIGC之前，一个执行者手搓文章，一天产量几篇就算高的，中层管一堆写手，对流量负责。AI先解放的是基层的生产力，但管理不会消失，只不过中层从管理人，变成管理agent。

他有句话挺狠：职场里有人十年工作经验，其实是一年经验用了十年。过去对基层不公平，老法师占着坑，手里经过五十万流量的站，终点就在那了。AI出现后，新人可以拆解任何站的流量来源，能抄、能模仿、能弯道超车。

早前有种说法，AI像灭霸，一个响指一半人失去价值。朱越觉得没那么夸张：失去价值的不是人，是没有必要让人做的工作，比如一半低效的沟通。而且「高层其实应该更恐慌」，战略层面不拥抱AI，对公司伤害更大。  

王毅鹏回顾了“中层”岗位在传统组织结构中的意义。在传统组织里，中层是信息传导链条上必须的环节。过去的成长路径是基层到中层到高层，每次跳跃都是高淘汰率，一将功成万骨枯，「要烧掉很多的柴火，才能炼出一点钢铁来」。AI能力的赋能、OPC的兴起，给原来处于“中层”的职场人更多的机会，既可以在原有组织中成长，也可以用市场化方式通过“价值交付”与原先所任职的企业合作。从这个角度上看，不是“中层被消灭”，而是“解放了中层”。被消灭的只是“传话筒型中层”。

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**"李锦威给了一个新维度：心力。分水岭不在经验、不在年龄，在创造欲望。心力强的人被AI极大地放大，心力弱的，本来也只是组织里价值创造性不高的节点。所以每个人要反问自己：我在组织里，还有足够的精力去创造吗？"**

  

## **那个SQLite的故事，建议所有老板听一遍**

全场最精彩的细节，来自周泽安。一个翻车的故事。

公司有2000多万用户，团队只有几十人，客服是大问题。有了AI coding，运营人员嫌市面上的客服工具不好用，自己coding一个，还真做出来了，界面不错，顺手又叠了运营功能。

结果上线后，一天十几万UV，服务直接崩了，爬虫、bot全涌进来。开发人员回头查代码，发现一个「特别低级」的事：数据库连的不是官方库，用的是Web应用里Node自带的SQLite。

「真正一个有经验的人一看就知道，这个根本没办法打到线上去，自己玩一玩可以。」当时团队里没人能提前发现这个问题，只有在这个岗位上干过、知道什么是生产级的人，才能做出这个判断。

**"这个故事把「中层价值」说透了。AI coding很强，但它不知道SQLite扛不住十几万UV，知道这件事的是踩过坑的人。AI时代的监督，不是监督过程，是监督AI写的东西在生产环境里能不能活。"**

周泽安还补了第二点。老板转型决策很快，但往下交付会撞上习惯性流程的阻碍。这时候最大的推动力，恰恰是中间那个有经验的人，他干过基层，知道哪些能做，能给执行者一条拿得到反馈的路径。

华琨从管理学角度收尾。第一个判断：AI让信息变透明，管理半径可以变大。管理学经典说法是「一个人最多管七个人」，他认为这个会改变：过去管不了太多人，卡在信息半径和技能边界的成本，而这个成本在下降。第二个判断是中层生存指南：站在老板的角度，预判他的预判。老板脑子里永远是业务，一定是用AI提效，你提前帮他把AI用好，他才不会干掉你。

  

## **未来三年，企业最值钱的资产是什么**

最后一个环节，一句话押注：未来三年，企业最重要的资产会变成什么？

朱越给了两条。一是内部优秀的skill、agent、工作流怎么通过沙箱复制，二是如何培养更多FDE和超级个体。给你一个基础模型加一个开源项目，就能把业务部门的问题解决，这样的人是企业最欠缺的。

李锦威押两种能力。第一是定义问题的能力，什么是好的审美。第二是判断好坏的能力。构建软件变简单之后，判断软件能不能进生产环境的人反而稀缺了，就是SQLite那件事的道理。这个答案挺反直觉：AI越普及，守门员越贵。

周泽安的答案是一个词：适应力。场景没变过，该上台还得用PPT，只不过从Docs到Office再到ChatPPT。把旧问题在新场景下用更好的方式重新解决。

华琨最务实：找到一个明确的人群和需求，抓住了才有收入，才能活下去。供给端上，用三年构建AI原生的生产力团队，他补了句：这很难。

  

## **写在最后**

散场的时候我想到一个画面。

大厂在开发布会，讲超级入口，讲all in one，讲「让AI帮你整理一切」。另一个房间里，深度用AI的人打开的是MacBook上黑乎乎的终端窗口。几十人的团队被一个SQLite教做人，五百强的设计一把手焦虑地刷着开源项目找答案。

入口的战争是发布会上的战争。真实的战争在更具体的地方：某个岗位每天的两小时能不能被agent吃掉，某段代码能不能扛住十几万UV，某个中层敢不敢学会砍人。

**"朱越说，他的入口是终端。华琨说，足够痛，不方便就是小事。入口不重要，痛才重要。谁能止痛，谁就是入口。"**

  

## **更多对话细节**

**Speakers｜嘉宾**

Wavenote 创始人&CEO 华琨

必优科技 创始人&CEO 周泽安

Open Design 增长负责人 李锦威

爱智能 ATOA.AI CGO 王毅鹏

值得买科技 首席FDE 朱越

**Host | 主持人**

非凡产研 合伙人 段宏宇

![大厂抢的超级入口是个伪命题，入口长在跟钱有关的岗位上 · 原文图片 6](https://inews.gtimg.com/om_bt/OVTM7ygRalVJUt76eCy-ivXA3cbsIt4GPrD2qToDtGnqMAA/1000)

**段宏宇：**先请各位嘉宾做个自我介绍，介绍一下自己公司的主营业务吧。

**华琨：**大家好，我是Wavenote华琨。我们其实也算是办公领域，主要面向商务人士，把录音变成文字，但我们是硬件结合软件。因为我们觉得很多信息还是在线下，有一批用户，尤其是一些年纪稍微大一点的，他们软件可能用不明白，但硬件如果做得比较傻瓜化一点，他们还是比较喜欢用。所以大概做这样一个事，但背后其实主要还是软件。

**周泽安：**大家好，我是必优科技的创始人周泽安。必优科技是一家专注于AI文档智能体的公司，可能跟其他各位有一些业务上的相似点，但又不一样。因为我们团队在这个领域扎根了很多年，我自己差不多做了14年的Office文档，然后做AI文档，我们2020年应该做得最多。现在旗下包括做过AI简历、AI合同，还有明星项目ChatPPT，现在全平台注册用户差不多在8000万左右，ChatPPT差不多2000多万的注册用户，也有超过500家的企业在合作，甚至包括百度、金山、腾讯，很多文档的服务我们都是他们的供应商，甚至是独家。我们算是在这个特殊领域里面，面向ToB、ToC的隐形冠军。我们跟别人定义文档不太一样的是，大家都在卷AI怎么去提效，或者替代传统PPT。我们认为AI文档应该要回到内容创作本身的本质诉求，是内容输出、内容价值呈现。所以包括我们可能在快的话，这个月底会发起全球公测，有个新的产品，会有一个全新的面貌，叫交付式的文档产品。

**李锦威：**大家好，我们公司叫智启心源，目前在上海。我们公司一直来做的是开源的AI项目，今年四月份推出了最新的开源项目，叫做OpenDesign。我们做这个事情的初衷是，今年随着AI模型本身审美能力的增强，特别是像Claude Opus这一代的模型推出来之后，审美能力上有极大的提升。同时，随着年初OpenClaw这一波带来的本地agent极大的普及，我们做了OpenDesign这个开源产品。核心满足的是让大家在本地的agent，比方说你有本地Codex，或者说有OpenClaw，或者说是Claude Code，任意的agent都可以接入到我们这个工作台。今天主题也是工作台，所以跟我们在做的事情还蛮契合的，可以拉入到我们的设计工作台和设计现场里面去，完成更专业的设计交付任务。这是我们正在做的事情。这个项目目前在两个月左右的时间，已经是一个七万多star的开源项目，有来自全球三十多个国家将近四百个开发者一起共建。从增速来讲，在开源社区达到这个体量的开源项目里面，是为数不多的来自AI创业团队的项目，很多同样体量的项目可能更多来自大厂跟知名团队。所以AI给我们团队带来很大的变化，让我们这样的AI初创团队能够和世界顶级的一流团队站在同台去竞技。感谢大家。

**王毅鹏：**大家好，我是来自爱客易智能科技的王毅鹏。我们的核心产品是AI Office，包括麦当秀AIPPT，再加上基于AI办公场景的硬件生态周边产品的研发。我们现在跟今天的议题还是蛮贴切的，办公场景的需求是一个普遍的需求，但门槛低，做好不容易，这是我们一直在努力的过程当中。

**朱越：**大家好，我是来自值得买科技的朱越。各位可能都是男性用户，可能用过我们的产品，叫做什么值得买。但今天不是来分享什么值得买这个消费决策内容平台的内容，主要是关于AI工作台的话题。我个人主导在内部研发一个产品，想解决因为值得买也是A股上市公司，已经有过千人的规模，所以主导内部的AI工作台产品。同时我又是一个FDE的角色。我们看这件事情的时候，觉得不仅要定义出AI的能力边界、场景和产品，还需要通过FDE的能力把这个工作台在每个业务部门给用好。所以在这个过程中会有一些心得、经验和想法，比较契合今天这个主题，期待待会跟大家做一个分享。

### **统一工作台还是插件？**

**段宏宇：**我们知道像钉钉、飞书这类大厂，包括WPS都有在他们的工具之上嵌入AI，那么也有像李总这类的初创企业在做AI的独立入口。想问一下各位嘉宾，通过你们的判断，未来会出现一个以AI工作台为入口的超级入口，还是AI会以插件的形式嵌入到目前的所有办公场景中？

**朱越：**从我们自己公司内部，我简单可以把画像分为两类。一类就是像我这样从二三年就开始深度使用AI产品工具，一直到现在。另外一类可以说是不太拥抱这个生态和行业的两拨人。像我这样的人，可能每天百分之八九十的时间，目前除了在迭代我们自己内部的产品外，在出这个产品之前，更多是使用Codex和Claude Code。飞书对我来说就是一个内部的IM工具，或者说开完会之后会有妙记做会议记录的工具，它其实是作为我的工作台入口的信息补充。虽然飞书自己现在功能迭代和补充上定位成AI的超级入口，但其实对我这样的用户来说，它并不能存在这样的能力。

另一波画像就很有意思，偏AI小白的用户，可能是HR部门的、财务部门的，或者商业中台部门的，他们会觉得AI，飞书里面的豆包嵌入了，或者说妙搭这些工具对他们来说就非常好用。因为外部工具门槛比较高，他们更愿意在一个all in one的地方去体验这些能力。

所以从我们的角度来看，因为企业内部的能力迭代，涉及到数据安全合规，以及希望能真正做到高效，包括内部会有一些token经济学，希望能降低成本等等。综合从这些角度考虑，首先从我的角度来看，飞书和钉钉这样统一入口对中大型企业来说是不太成立的。其次，入口是不是一个产品这个事情对我来说也未必。我的AI工作入口其实是一个终端，MacBook上面那个终端入口。对有的用户来说，入口是一个产品的聊天输入框都有可能。只要在合规和授权体系鉴权的情况下，只要能帮用户解决问题，它就可以称作为那个用户的工作台。至于是不是被某一家大厂垄断，或者能不能真的形成这样的效应，我个人觉得是不太可能。

**王毅鹏：**如果去推测未来的话，可以往历史上看一下。办公的流程、入口其实是在数字化以后才形成的平台跟入口的概念。再往前推二三十年，工作流程是靠纸质文档在流转，动力主要是靠工作人员跟组织架构的设置去推动的。再到两千年之后，是SaaS阶段，很多已经模块化地变成企业的决策流程的一部分，或者工作协同的一部分。再往前推演，如果AI会变成未来的技术底层，肯定会形成一些新的交互，包括合规。现在财务体系纸质文档还是必须要留存的，不是现在必须要，只是因为在法律规则的要求下面存在。但在下一个时代，传统的这些软件应用平台肯定还会在，但可能会形成一些新的交互入口，它可能就未见得只是一个插件而已。但这只是推测，不一定是一个结论，大家可以做一个探讨。

**段宏宇：**目前您的产品在这个状态中是什么样的一个角色？

**王毅鹏：**我们现在的产品其实有两部分，一个是ToC的，一个是ToB的。对于ToC来讲，现在是个人提效工具为主。第一，有很多尝鲜用户。刚才前面跟周总也在沟通，说我们现在在收一些应届大学毕业生的简历，我很惊讶地发现，在个人技能里面还竟然还说会VLOOKUP，当成是个技能。所以实际的应用跟我们的研发前沿有一个很大的鸿沟，这个鸿沟需要时间去弥合，这是第一。第二，可能需要更多的先行者，在AI工具使用上面，或者AI架构搭建上面，去做更多的工作，这还是有需要的，包括我们的教育体系等等。

**李锦威：**我觉得这个问题背后我是这么来看的。它分为两个问题。第一个问题是当AI逐步发展之后，未来软件本身到底是怎么样的存在，它到底应该解决什么样的问题。无论是插件还是工作台，其实都是我们脑海中所认为的一种软件形态。所以软件到未来应该解决的是什么问题？这是背后的第一个问题。第二个问题是，未来如果是一个AI原生的组织，它应该怎么样来承接。这两个问题背后需要关注的两个点是：首先，是不是统一，在工作台这个层面、软件这个层面，未来是不是统一没有那么重要。真正重要的是企业的所有人的context是不是完全共享，这个比软件层面可能更加重要。所以需要解决第一个问题，就是我们未来做的这个产品，是不是能够把所有企业无论是在飞书里面，还是跟agent在本地的交互的所有数据能够充分集合，让它们能够流转起来，渗透到每一个人的每一个业务当中去。

第二个问题，软件还应该去解决的一个问题就是注意力的问题。我们自己开始做OpenDesign这个产品之前，当时做过一个尝试。比方说我们让Codex和Claude Code，同样去设计一个网页。我们让他去做一个，专注地给我去设计一个HTML，不用去考虑功能是不是要跑通，或者说是不是完善，只需要考虑长得好看。和让他去做一个后端要完善、功能要跑通、前端要完整的任务。同样是两个任务，出来的结果还是完全不同的。当他的注意力会集中在前端视觉呈现上之后，显然交付的结果在视觉上就会更强。所以agent在执行任务的过程中，注意力会极大地影响交付产出的质量。

我们的观点是，未来agent和人都需要有一个在专业链路上的工作协同的现场。这个现场既能够让人专注，让agent也能够专注在某一个专业任务上。这样一个专业的工作台，可以有很多种。比方说当和agent在进行设计的时候，可以有一个专门的设计工作平台专门聚焦做设计这个事，agent和人都知道应该专注这个任务上的哪些信息、哪些上下文，交付什么任务。当做另外一个任务的时候，可以有另外的工作台。所以更多的是要给人和agent提供具备充分注意力的场域，让他们能够更高质量地交付和产出。未来工作台不一定是一个统一的工作台，但只要是底层的数据和信息共享，前端的工作台可以是多样的。工作台的职能是让人和agent在一个专业领域上share一个注意力更加聚焦的场域，所以它会分化得更加垂直。

**周泽安：**我稍微callback一下前面的主题，就是工作台跟插件。很典型的其实这两个场景，包括我们刚刚说的明星产品，我们做的第一款产品，四十五天自然增长注册用户的产品，其实是个插件。因为我从金山出来，最早做的项目，那个时候不是做ChatPPT，做简历、做那些都是ToB、ToC，也是变相式插件，相当于是人家的接口。到后来我又去做独立的产品，但独立的产品其实也没独立，还是做了一个插件。这里面就回想到了我刚刚主持人回答那个问题，这到底是工作台还是插件本身？对我来说真的是深有感触。我觉得它是一个过程性的东西。

从办公场景去理解这个事情，讲插件还是工作台本身，首先它一定是个过程。第一步就是在这个过程当中。如果在二三年我们刚开始做ChatPPT的时候，那个时候推出去做一个独立的产品，AI去全链路设计很多文档几乎是不可能。只能是在Office发展了三四十年的基础之上，把它的原子能力拎出来，借助它的渲染、排版能力，结合本身的强AI能力，把这个东西组织起来，完成了第一代的AI生成，这个是很重要的一个点。

但是回到现在，今年听到了很多关于办公文档的处理，不再是我们耳熟能详的微软，或者一定是WPS。你可以看到Claude可以写，Trae可以写，Codex可以写，甚至写的有另外一份风味。意味着它本身首先是一个过程。这个过程当中，在我看来也是一个进化的过程。从长期来看，所谓的工作台这种概念，在我脑海里面，它既有刚刚讲到的context统一，而且从我们自己的应用场景来讲，应该也会诞生出来。因为它的流程完全不一样了，AI时代的工作台，狭义地不能理解成它是一个大一统的工作软件的集合，更多的是重新去定义了一个入口，重新去定义了属于这个场景之下该有的能力的聚合。可能刚开始工作台能力不多，但随着作者越来越多，在特定领域里面一定能形成这个范围。所以它没有完整地割裂了一个分布的情况，更多的就是一个进化的过程。

**华琨：**我可能也有一些稍微不一样的看法。我先抛观点吧，我个人觉得短期的统一的工作台的意义并不是太大。讲到办公，它不是简单的文档处理或者沟通这些事情，具象来讲就是一天的八小时，以及公司里面的各种岗位。这里面有一些岗位是跟钱非常有关的，所以企业愿意在这上面花钱。我两个维度，一个就是可以让你的收入变得更高，第二个可以让你的成本降得更低。为什么大家愿意为编程付钱？因为真的是可以不招人，让这个工作量变大，或者说砍人。自从年初Claude达到那个效果以后，我一直在想怎么样去让研发的效率变高，有些岗位能砍掉。

还有比如广告投放这个方面是非常需要AI加持的，因为我们每天都在想怎么样让ROI变得更高。广告投放里面也有很多的岗位，比如设计师怎么样能够更高效地做出更好的素材来，因为这些东西都是跟钱相关的。但像飞书，它一直在说今天帮你整理了多少东西，我变成你的助手了，让我来干吧。但对我来讲几乎无感，因为它做的事根本不是我工作的核心。我每天关心的就是广告的ROI怎么优化，怎么样能够让一些岗位的ROI变高。

所以如果有好的工具能够在这方面有很大的提升，我一定会去用它，不管是要安装它还是要怎么样，我一定会用它。当然有一些入口是很方便的。我最近在做跨境电商，有Shopify、谷歌广告、Facebook，这些东西天天都要去琢磨。但说实话，助手并不好用，很多问题问了他回答不好。我们现在还是在用Claude或者GPT，最新的版本都会去付费用。可能用Anthropic和OpenAI，就是这里面充钱，不断充钱。为什么？因为虽然也很不好用，要截图，截完以后扔给他，然后问很多问题。但如果说有一个自动化的东西能够让我这些图都帮我自动看一遍，然后直接告诉我结论，当然我会很喜欢。但没关系，就是因为它足够解决我的痛点，因为我足够痛，所以这种操作上的不方便对我来讲就是小事。

所以还是要解决企业真正的问题，跟钱有关。创业公司做一个很小的切入点，这个切入点也是企业比较care的，真正能够降本增效或者是开源。现在整个大模型也在干这事，因为他们也是从钱多的地方入手。Claude在coding上肯定是一个很大的市场，因为硅谷有大量的人可以砍掉，包括中国也是。三月份去硅谷，知道已经做得很好，但OpenAI、Meta、Google、xAI都要卷，因为这个赛道足够大。Anthropic也在卷，开始做金融分析师，因为这个赛道人足够贵，要去把钱挖出来。这样的例子非常非常多。

到今天为止没有一个特别好的工具能够让某一个工种彻底地说我可以花一半的钱，或者两个人可以砍掉一个，其实还完全没有。但企业是非常需要这样的东西的，因为看到了希望，看到了能力，但总感觉用起来还是有点磕磕碰碰，差那么点意思，只能各种凑合着用。但实际上能看着它要往前走。如果说有一个在某个岗位、某一个场景能用得特别爽，企业是一定愿意付钱的。长远来讲会不会有一个更统一的入口？有可能，但前提在于某一个工种某一个固定的task，每天要做，每天要花两小时去做，但这个task被很好地用agent解决了，这个是非常有意义的，企业非常愿意付钱。创业公司如果能在这些小点上做出一个非常好的东西，不用担心入口，当然也可以集成到大公司的一些大平台里面去。

**段宏宇：**所以大家对于有一个超级入口带来的便捷是有期待的，但是企业去落地这个事情的前提是效果跟质量得特别好，不然宁愿接受一些复杂的路径。

### **中层管理会被AI架空吗？**

**段宏宇：**那么我们在聊AI工作台的过程中，影响企业的生产力重构，实际上就是跟人挂钩了。上一场嘉宾也一直在说要砍掉可能会有很多的中层。因为从二三年办会到二六年，我们也办了这三年的会，发现目前普遍的观点是，对于一些入行门槛比较高、成长难度比较大的岗位，一个有经验的老法师价值越来越高；偏执行的新人工作被AI大量取代。对于一些入行门槛比较低、经验溢价没有这么高的岗位，反而因为AI有大量经验沉淀，降低了入行准入门槛，执行层新人的机会变多了。唯独架空了中间层。想问一下四位嘉宾，会不会认为中层管理会变得多余，还是在某一个场景下会变得更重要？朱总先开始吧。

**朱越：**因为非凡其实跟出海的相关性还是比较大的，我从出海的一个岗位跟大家讲起。Google有SEO，从SEO的角度来讲，一个执行者在AIGC时代之前，可能就是靠自己手搓文章，一天的产量可能也就几篇，都算是比较高了。AIGC的出现解放了SEO执行者的生产力。SEO岗位的中层本来就是管理一堆写手，对SEO流量结果负责，对SEO数据负责。职业生涯里面，高层就是整个公司战略营销战略的制定者，大概是这样一个结构。AI的出现主要是先帮基层和中层解决了生产力的问题。管理还是需要的，只不过中层从管理人变成管理agent。当然现在还是会有在执行任务的人。所以中层肯定还是存在，管理和干活这个概念肯定还是存在，只不过会给大家很多涌现能力的机会。职场里面有的人十年工作经验，但其实是一年工作经验用了十年；有的人工作十年，实打实真的是十年工作经验。在过去的职场里面对很多基层同学来说是不公平的，因为中层老法师在那占着坑，手里可能经过过一个五十万流量的站或者一百万流量的站，终点就在那了，也不愿意向上探索。AI的出现让很多进入这个行业的人可以去分析某站的流量是怎么来的，可以分析拆解PPT的流量是怎么来的，SEO里面有哪些可以学习的点，可以抄，可以去模仿，可以弯道超车。给了这个行业的人很多机会。

短期来看，中层还是存在，只不过可能会经历在公司里面更多的人员变动，人员不行的就下来了。包括早前听说互联网行业或者AI行业里面像灭霸一样，一个响指一半的人就失去价值。我觉得没那么夸张，但失去价值的不是人，而是没有必要去让人做的工作，一半低效的沟通，大概这样一个概念。不仅是中层，高层其实应该更恐慌。如果一个高层的战略层面不能很好地拥抱AI时代，给公司做转型和变革，对公司伤害是更大的。所以这是一个大家都需要去好好想的问题。

**段宏宇：**所以听起来会诞生一批新的中层，新的高层和新的执行者。

**王毅鹏：**与其说中层被消灭了，不如说解放了中层。在传统的组织结构里面，有一个信息跟任务传递的传导链条，从顶层到基层，必须有一个中层去做传达、解析、备份等等，所以中层在之前的组织结构里面是非常重要的一个环节。现在有AI的赋能，包括很多交付，其实在AI技术蓬勃发展之前，电商时代、互联网时代已经在讲扁平化决策了。所以不在于这个岗位叫中层还是怎么样，取决于这个人有没有成长。过去的成长路径可以从基层到中层再到高层，每一次惊险的跳跃都是一次非常高的淘汰率，成长成本非常高，一将功成万骨枯。不管做销售、业务，还是内部技术，都会遇到这个问题，要烧掉很多的柴火才能炼出一点钢铁来。

现在有新的技术介入，人可以更自由地去发挥自己的成长空间，可以更多地不管用opc的形式去自己控制自己的业务，还是用opc的形式去跟原来的组织之间形成一个价值链的交互，来实现自己的价值，都给他更多的想象空间。很多现在在做opc项目的同学，其实就是原来的企业里面的某个职能模块的，他们自愿提出来说不需要在中间天花板很厚的环境，希望交付结果给你，来换取成长空间。所以“中层”这个词语，在特定行业中，未来可能会消失。因为有技术的升级，让人有更多的选择，有更多的价值交换的机会。

**李锦威：**这个问题我讲一个我们自己的实际客户的故事。我们早期产品推出的时候，很早有一家世界五百强非常知名的终端企业，设计中心部门的一把手看到我们的开源项目，主动来联系。他说的第一句话是我觉得我非常焦虑，因为集团要求他们要做AI转型，希望从设计部门开始做AI转型，但他不知道怎么AI转型。当时他每天在关注各种AI项目，关注到了我们。后来聊下来，感觉你为什么会焦虑？其实不需要焦虑，反而应该释放过往的更多精力到专业的审美判断上，能够去做更专业的事情。

现在看企业很多设计部门的manager或者领导，现在更多的到底是在做审美判断，还是在做people manage的事情，或者是在做一些项目管理的事情。AI应该把后面这两个事情的精力逐步收缩掉，让这个人真正能够聚焦在专业的这个事情上面。一个设计的负责人，就应该把更多精力跟思考聚焦在专业的审美判断上，让判断引领整个企业的品牌调性、品牌视觉，应该聚焦在这个方向上。这是第一个点，更多还是去解放大家在过往纯people manager和项目管理上的一些精力。

第二个点，不同的人对于AI带来的改变可能会不一样。与其说从经验上还是从年龄上，更大的区别可能会是在于这个人的心力上。发现AI就是从我身边的人，包括同事，真实的感受是，这个人如果说原来就是一个心力非常非常强的人，有非常强的创造欲望，即使过往在这个事情上没有经验，比如这个人过往就是做SEO的，但发现有了AI之后，可以快速上手其他方向的增长，快速知道达人应该怎么做，广告应该怎么投，快速弥补了这些。过往要去掌握另外一个专业领域的事情，做另外一个专业领域的创造是比较难的。所以有创造力、有心力的人，能力会被极大地放大。而自身不是心力非常强的人，比较容易会被AI带来的冲击陷入恐慌，因为并没有那么强的创造欲望。可能心力比较低的人，在过往的组织流程当中，也只是充当了一个价值创造性没有那么高的节点而已。所以要反问自己的问题，就是到底现在在组织当中是不是还有足够的精力去创造？如果还有足够的精力去创造，AI对你来说一定是极大的加成。

**段宏宇：**听起来就是对于经验重要性比较低的，判断力更加重要；对于经验重要性比较高的，AI很好地解决了，所以管理的或者触及的范围会变大。

**周泽安：**谈及中层管理到底未来是不要还是减少，或者说还有其他的一些东西，在我看来其实是一个价值转移的过程。以前的中层管理，干的最多的事情其实就是传话筒或者管理流程会居多一点。AI时代来了之后，对于老板来讲，他要快速去决策，每天在应对变化，下面的人有AI有新的生产力来做这个事情。除了像前面朱总去讲的，从一个监督人变成了监督agent，这种变化还是属于形式上的变化。对中层管理最大的变化，就是整个价值定位要发生非常重要的扭转。第一个要把管流程变成管判断。判断有两个事情，第一个针对现有的事情要有判断力。因为我是技术出身，以前做算法的，发现对AI的包括今年的coding，基本上经历了从特别兴奋，到特别的悲观，到现在稍微平和一点。最开始看到AI可以coding，已经很多年没coding了，在做管理、做企业，没有那么多上手，结果发现效率提不起来。现在有coding了，原来可以这么快去做这个事情，中间有一些之前帮我们做小组管理、项目管理已经可以去释放出来。结果发现写出来东西没有那么好，或者质量非常拉垮，最后上不了线。

到一定阶段之后，虽然有判断力，但是少了中层每天面对具体岗位很多的内耗，甚至是作为一个老板根本想象不到的内耗，必须要靠中间有经验有决策判断力的人去实现。举个例子，我们之前内部的OA，经常说是我们自己coding一下就OK了。面临一个非常真实的事情，用户很多，一两千万的用户，团队只有几十个人，如何解决客服的问题？以前基本上是上一代的AI客服，有了新的AI之后，运营人员说觉得微信客服、其他客服不好，我们自己coding一个出来。确实他们copy出来，刚开始从界面体验各方面做得挺好的。但很遗憾，布到线上之后，顺手又叠加了另外一个功能，想把日常的运营放上去，基础的运营数据丢上去，包括发文章都接到那个体系里面去。结果看似是一个简单的客服，引来了各种bot的爬虫，面对一天十几万的大UV的访问服务一下崩掉了。开发人员实际去看了代码之后，做了一个特别低级的事情，数据库没有连官方的数据库，而是用了一个Web应用里面Node自带的SQLite。真正一个有经验的人来一看，这个根本没办法打到线上去，自己玩一玩可以。从当时的体感来讲，没有一个人能发现这个。只有原本在这个岗位里面的角色之前干过这个事情，知道这是工业级的或者生产级的是没办法用的，这个需要做第一个价值判断。现在不是监督过程，而是监督这种写法、处理流程在AI视角之下能不能完成，这是第一点。

第二点，转型过程中，老板在很多决策上面转型很迅速，但真正麻烦的点是要把这个事转型交付给下面人，说我们要做这个事情，这种技术的方向，会面对一大堆的人有阻碍，在习惯性的流程里面又有bug，AI coding又不靠谱。但这里面往往最大的推动力就是中间那个有经验的人，因为他干过基层、干过底层，也知道现在做的什么，哪些是可以去做的。他能迅速做出让下面所有执行者有高度、有可追溯性以及可观望性，能迅速拿到反馈的这么一个结果。所以这两个事情对所有中层管理来讲非常重要。但如果大家有一个大的前提，如果你不想去转型，面临的后果就相当于是比较严重，可能会被淘汰。

**段宏宇：**所以听起来这样的中层，具备对于执行细节的经验，这个可能是高层所不具备的。

**华琨：**我换一个角度吧，这个角色肯定是相对的，小公司不需要这样角色，大公司管个上千号人也是个中层。我可以讲讲AI可能对管理带来的一些变化，以及如果你现在是个中层，怎么样去尽量往上走，否则不进则退，不拥抱AI迟早会被干掉。

第一个，AI让信息变得更透明了，很多技能、方法越来越清晰，数据也会越来越清晰。所以管理的半径其实可以变大。以前管理学或者HR一直会说一个人最多管七个人，但我认为这个肯定会改变。之所以之前管不了太多人，是因为信息半径不够，技能有边界，导致很多成本，但这个成本实际上在下降。

第二个，怎么样往上走，尽可能站在老板的角度去思考问题。核心一点就是业务还是很重要的，一号位脑子里面想的一直肯定还是业务。怎么样更多去帮到他，成为他不可或缺的人，还是要多关心业务。这方面我管过很多中层，发现很强的人很少，这东西反而是AI可能很难取代的。

另外，要用好AI。换位思考，肯定要赶紧去把AI用好，站在老板的角度把AI用好，把效率提上来。第一个管理半径可能变得更大，第二个老板脑子里想的一定是用AI去提效，肯定要提前预判他的预判，站在他的角度一起去帮他把事做成，他才不会干掉你。

如果真的能帮助公司把一套AI的框架搭起来，当然这里面免不了要学会砍人，你就能往前走，慢慢成为公司不可或缺的人才。

**段宏宇：**有人的管理半径变大，就意味着有人变小了。一般什么样的人，管理半径可能会变大？

**华琨：**第一个，要用好AI，让自己的效能提升起来。要么管更多人，要么产出更多。因为管理不是在于管人管多少，而是说给公司带来多大的价值，以及团队的人效是多少。站在公司高层角度，他一定是看这个东西。

### **一句话押注：未来三年企业最重要的资产**

**段宏宇：**因为时间问题，最后一个问题，大家用一句话来押注吧。AI的蔓延到现在刚好是三年，那么对于未来的三年，大家觉得对于企业最重要的一个资产会变成什么？朱总开始。

**朱越：**我们做内部偏近于工作台形式的提效任务的时候，有两个红线原则。第一个是要拥抱开源生态，也可以透露这个产品其实基于开源去开发的。第二个原则就是产品化或者针对业务做一些优化的时候，绝对不能因为产品化去压缩模型的能力。任何超级个体，通过开源项目结合最强的模型能力已经可以解决很多问题了，只要自己会去找API，自己会找MCP。对企业来说最重要的可能是两点：第一，企业内部优秀的skill、优秀的agent、优秀的工作流，怎么通过沙箱的方式或者更好的方式去复制。第二，企业内部如何培养更多的FDE或者说超级个体，不管你是来自哪个部门，此时此刻给你一个最基础的基础模型和一个基础的开源项目，你就可以把业务部门里很多问题用AI解决掉。大家目前更欠缺的是这个。所以一部分跟人相关，一部分跟技术相关，可能是未来想做AI转型的企业最重要的资产。

**王毅鹏：**这个问题比较宽，不同的企业、不同状态、不同生命周期的企业，答案都是不一样。对于创业企业来讲，这三年肯定很重要的一点是在这三年要搭建起一个能够跟AI很好协同的团队，以及一个良性的现金流，这三年可能这一点最关键。

**李锦威：**从这一点上看AI的能力，首先都是一样的，每家公司都能够用到同样的AI能力。但关键差一点还是人上，具体到人上的话，核心最宝贵的应该是两种能力。第一种是能够正确去定义问题的能力。我们去做设计这个产品，需要更大的是去定义到底什么是一个好的审美，到底什么是一个好的设计，所以需要这样的人帮我们定义这样的问题。招聘的时候会特别关注能不能够招到顶级的设计师，世界级的审美的设计师，才能够帮我们去定义这样的问题。第二个是需要有判断好坏的能力。好坏到了今天，当构建一个软件本身变得很简单之后，需要去判断软件到底是不是合格的，是不是能够进入到用户的生产环境的。所以会聚焦在招聘另外一种人才，就是QA的工程师。这类QA工程师过往可能觉得没那么重要，但今天当整个软件的共建过程变得非常轻量化了之后，去把好软件最后那一道关，判断软件到底是好还是不好，这样的人同样也是非常宝贵的。

**周泽安：**对于一家公司最重要，尤其对AI时代来讲，包括从我们自己的经验来讲，有一个很重要的东西叫适应力，是跟团队有关的。不管做的事情是什么，我们是从一个传统的软件时代，进化到了包括二三年到二六年，整个这个阶段属于辅助型的，到现在有这种原生的真正的Engine的驱动。对我们做的事情从来没有变化过，包括我自己，我很土，我只干了这么多年，我只干了一个行业，但每次聊东西我都还处于兴奋的状态。能兴奋的就是因为能适应，场景没变化，该上台还得用PPT，只不过以前用Docs再到Office，再到现在包括ChatPPT，甚至接下来产品可能又全新的样子，但场景本身没有发生变化。第一核心的就是适应，把新的旧的问题在新的场景之下重新去解决，用更好的方式去解决，这个很重要。同时对团队来讲也是很重要的东西。当新的技术、新的能力、新的场景爆发之后，要迅速去适应它，而不是纯粹固步自封地去抵触它。这个本身就是对方向的把控要去适应，对本身发生变化之后接下来的应对得去适应，并且保持激情。

**华琨：**不说别的三年，就说具象的二七年、二八年、二九年这三年，对创业公司来讲，最重要还是找到在AI发展时代一个比较明确的用户需求、一个人群，ToC也好，ToB也好。因为这个人群抓住的话，你才能有业务、有收入，才能活下去，否则三年以后这个公司就不在了。从供给端的角度来讲，利用这三年想办法尽量构建一个充分利用AI工具能力、AI组织效率的AI原生的生产力的团队，这个实际上很难。

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