我把 AI 用成了降本工具

读香帅 2026 年度演讲，一个创业者的五条自我修正

10月17日晚上十点半，香帅老师的年度演讲全文发出来，我在办公室把它读完了。

读到中间有一段，我把手机放下了一会儿。

那是她讲"刷一面墙"的事。八岁的儿子想在客厅墙上画画。她想买的是一小袋安全、好清洁的涂料，配好小滚筒、遮蔽胶带和一张简单的教程——她想买的其实是"跟儿子一起画一面墙"。可她在平台上搜了很久，搜不到。平台给她的，永远是一桶一桶的漆。

她写："我的需求是一个生活场景，但供给却还停留在一个材料品类里。"

我放下手机，是因为三天前的下午，我刚开完一个季度复盘会。会上我们讨论了三个小时，议题只有一个：怎么把交付成本再降 15%。

三个小时里，没有一个人问：客户买的到底是什么。

这篇不是读书笔记。这是一件我必须承认的事——过去三年，我一直把 AI 当成降本工具在用。这可能是我们这家公司最大的一次误判。

壹

缺一边，都不是财富

演讲里有一个公式，我抄在了本子上：

新财富 ＝ 新供给 × 新需求

她的解释很短：新供给，决定过去做不了的事情，现在能不能做；新需求，决定这些新能力，最后有没有人愿意买单。两边缺一边，都不是财富。

为了讲清"新供给"，她给了三个案例。数字是这样的：

三个"新供给"案例

短剧：四大平台剧集开机率比两年前降近一半，但 AI 短剧市场从去年约 200 亿涨到今年预计 400 亿以上，AI 生成内容已占产能的 95%，抖音上每 70 秒上线一部新剧。

养猪：牧原 2025 年研发费用 16.48 亿，是一家具身智能公司（1.451 亿）的十倍。老师傅的判断不可复制，只能靠传感器把经验烧进模型。

制药：莫德纳与默沙东个性化 mRNA 癌症疫苗三期临床成功，股价当天涨 177%。过去是把一种药生产一百万份，现在可能是同一套平台，为不同的人生产不同的药。

这三个案例我读了两遍才反应过来：它们讲的都不是"更快、更便宜"。

它们讲的是"原来做不了的事，现在能做了"。

这是我的第一个修正。

我原来认定，AI 对我们的意义是效率——同样的活，人更少、时间更短、成本更低。所以我这两年的管理动作全部指向效率：砍流程、并岗位、上工具、算人效。每砍下 5%，我都在周会上讲一遍。

但效率提升改变不了生意结构。同样一瓶水，你比对手便宜两毛，这叫效率；让原本不买水的人开始买水，这叫要素革命。效率是在存量里抢，新供给是在存量外长。我们这三年，几乎全部精力都在抢。

更麻烦的是公式的另一半。

演讲里我认为最值钱的一句话，不在讲供给的那一章，在讲需求：

"交易数据告诉你的，是已经发生的需求。而评论、搜索、提问、抱怨、内容互动里藏着的，可能是还没有达成交易的需求。也就是新需求。"

苏菲那个"咚吸"的例子我印象很深。女性对经期的真实表达是"果冻状""黏糊糊""侧漏""潮湿""有异味"——这些词不会出现在任何一份品类报告里。但把成千上万句这样的表达放在一起，一个原来没有名字的需求就浮出来了。

我回头看了看我们做用户研究的方式。

我们的访谈提纲，翻来覆去就是那几句：这个功能你用得多吗？哪里不好用？如果加一个 X，你会不会用？

这叫品类内提问。它只能问出"哪一桶漆更好"，问不出"一面墙"。

真正该问的是另一句：你上次做这件事，前后还发生了什么？这句话很难问，因为它不给对方选项，只给一个开口。但所有没被命名的需求，都藏在这个开口里。

贰

我以为的组织升级，只是换了个说法

第二个修正，关于组织。

这两年我们做了不少"组织升级"的动作：给每个岗位配 AI 助手，重写 SOP，建内部提示词库，还专门设了一个"AI 应用"的岗。我一直觉得我们算跑在前面的那一批。

演讲里太保"小蓝"那一段，让我有点坐不住。

他们的做法不是给每个代理人配一个通用助手。他们设了一个角色，叫"训机师"，大多是经验丰富的一线业务人员，负责把业务经验萃取出来——包括客户接下来可能追问什么——再交给模型训练，业务部门校准，上线之后按反馈继续调。

香帅引了周总的一句话：

"通用 AI 说的话，听着都挺有道理。但老业务员一看就知道，实际业务中根本用不了。"

这句话对我们这种做垂直产品的人是致命的。

我们花了一年时间，把助手做得"更聪明"。但客户要的从来不是聪明，是"这句话我能不能对我的客户说出去"。

聪明是通用能力，能用是行业知识。前者可以买，后者只能自己长。而"长"这件事，靠的不是工程师，是那些"一看就知道不对"的老业务员。

演讲里还有一个判断，我抄了下来：未来的组织会从科层制向神经网络结构演化，重心会从"人和岗位的匹配"，转向"技能与任务的匹配"。

我对着这句话，把我们公司的组织图看了一遍。然后发现一个很具体的问题：

我们的组织图是按岗位画的。一个运营、一个设计、两个开发、一个交付。这张图，画于 2023 年。

可是任务早就变了。有些任务消失了，有些被 agent 接走了，有些新的长出来了——但岗位还在那里，人还坐在那里。于是我们既裁不掉人，也提不上效率。因为我一直在维护一张过期的图。

上个月我做了一件很土的事：把团队所有任务列出来，一条一条标——删掉、交给 agent、留给人。

列到第四十条的时候，我停住了。因为有七八条任务，仔细看，是"为了证明这个岗位还有用"而存在的。

这大概才是"技能与任务匹配"真正的难点。它不是技术问题，是要承认有些活真的没了——而承认这件事，会伤到人，也会伤到自己当初排的那张图。

叁

"活数据"三个字，让我重翻了客服记录

存了三年，第一次认真读

第三个修正，关于数据。

我一直以为，我们最大的资产是这三年攒下来的数据。每次融资沟通，我都会提这件事。

演讲里引了曾鸣的一句话："活数据才有价值。"香帅的解释是：真正有复利的，不是"我过去存了多少数据"，而是"我是不是在一个不断产生新问题、新反馈的位置上"。

她举的例子是辅助驾驶。特斯拉 9 月的一周里，全球车队 FSD 监督驾驶的累计里程增加了约 4 亿公里——相当于一个司机每天开 8 小时、每小时 50 公里、全年无休，连续开 2700 年。而她自己的团队租了一辆理想 L9，从北京开到阿那亚，312 公里，人工干预大约 3 公里。

这两个数字的差别，不在"数据量"。在于那些数据是不是长在一个还能继续产生新问题的循环里。

我回去翻了我们的数据仓库。三年，几百万条记录。但存的全是结果：谁买了、买了多少、什么时候续费。

我们不知道他为什么最后选了 A 而不是 B。不知道那个丢掉的单子，是在哪一句话上崩的。不知道客户第三次打电话来的时候，语气是什么样的。

我们存的是账本，不是经验。

第二天我做了个决定：把客服记录、退货理由、销售丢单复盘，从"归档"改成"每天读"。

不是我看，是让 AI 先聚类，我每天花二十分钟看它挑出来的十条。看什么呢？看那些客户讲了三遍还没讲清楚的事。讲不清，通常有两种原因：要么他不知道自己想要什么，要么市面上根本没有词能形容他要的东西。这两种，都是生意。

数据不是资产。能持续产生新问题的位置，才是资产。

肆

投资人那三种错位，是创业者的三种死法

这一节我读得最慢。因为讲的是投资，而我一直在往自己身上套。

香帅讲了"时针"和"秒针"：技术从能用到企业采用、组织改造、用户买单，走得很慢，这是时针；资本市场一个模型突破、一笔订单、一份财报就要重新计算未来，这是秒针。

然后她讲了三种错位。我读的时候，在每一段旁边都写了同一个东西：创业版本。

三种错位，两个版本

一　投资：秒针跑在时针前面。创业：把"赛道成立"当成"生意成立"。

二　投资：产业时针对，资产秒针错。创业：行业会赢，但我这家可能会死。

三　投资：两个都对了，买入刻度错了。创业：方向对、产品对，账算错了。

第一种，秒针跑在时针前面。

莫德纳三期临床成功的消息出来，前一天股价 60 多美元，当天收 174.38 美元，第二天又跌回 133 美元。她说这是"把'未来是真的'当成'现在值得买'"。

AI 短剧从两百亿到四百亿，AI 内容占产能 95%，抖音每 70 秒一部新剧——这些数字会让很多人冲进去。但那对 95 后夫妻能拿爆剧榜首，不是因为他们用了 AI（95% 的产能都在用），是因为他们知道什么故事有人看。工具已经平权了，剩下的差别全在判断上。

第二种，看对了产业时针，没找准资产秒针。

哪吒 2022 年一度是造车新势力的年度销量第一，后来停产。周鸿祎这个月公开说，新能源车投资"吃过一次亏"，以后不投了。她说这是"把'这个行业会赢'当成'我买的这家公司会赢'"。这一条我最有感触：选对赛道带来的兴奋，会让人忘掉一个更基础的问题——在这个必然成立的未来里，我凭什么占一个位置？

第三种，时针也对，秒针也对，还是不赚钱。

长鑫科技 7 月 27 日上科创板，发行价 8.66 元，开盘 49.5 元，首日涨 465%。打新中 10 签的人赚了约 20 万；而在开盘价买入的人，当天收盘是亏的。同一家公司、同一天、同一条新闻，有人赚 20 万，有人亏。

原因只有一个：这些人忽略了自己买入的"刻度"。

"刻度"这两个字，我在本子上圈了两遍。因为我 2024 年犯过一次很像的错。

那一年我看对了一个方向，产品也做出来了，客户也认。但我用了一个"必须高速增长才能摊平"的成本结构进场——团队按三倍规模搭，办公室按两年后的人数租，交付流程按标准化的假设设计。

后来增长没有按预期来。方向是对的，产品是对的，账是错的。

我们在那个结构里难受了十八个月。最后不是靠战略调整走出来的，是靠把成本结构一寸一寸拆掉重搭，才走出来的。那半年我最怕的不是没钱，是每天早上一睁眼，就知道今天的固定支出已经跑赢了今天的收入。

所以演讲里那句"看对时代，不等于买对资产；买对资产，也不等于买对价格"，我给它写了一个创业版，贴在了电脑边上：

看对趋势，不等于做对产品；做对产品，不等于算对账。

伍

那句"最好的创业时期"，我信一半

演讲里有一个判断，传播得很快："当下可能是人类历史上最好的创业时期，没有之一。"

她的落点是高人力资本服务业的供给扩张——医生、律师、理财师、工程师；养猪缺兽医、工厂缺维修师傅、种地缺农技专家、小企业缺供应链、质量、财务、法律的人。

她还给了三个问题，说这三个问题交汇的地方，就是新一轮供给革命最先长出生意的地方：

一、什么需求一直都有，但过去只有少数人负担得起？

二、行业中哪些环节因为离不开老师傅、专业人士，一直缺人？

三、哪些能力现在可以借 AI 复制和调用，把成本降下来？

这三个问题我也抄下来了，因为它可以直接当业务筛选器用。它不问你赛道有多大，它问你谁的痛一直没被解决。这比任何一份行业报告都好用——报告告诉你盘子多大，这三个问题告诉你盘子里的缝在哪。

但"最好"这个词，我保留一半。

不是说方向不对。是说节奏。

高人力资本服务的付费方，是医院、律所、学校、中小企业。这批客户恰好是最保守的一群人：采购流程长、决策链复杂、对"出错"的容忍度极低。你要让他们把一部分"人的判断"换成"系统的判断"，中间那道信任成本，比技术成本高得多。

所以我的修正版本是：方向是"最好的"，节奏是"最慢的"。

这两句话不矛盾，但它们决定了两种完全不同的做法。按"最好的时期"来做，人会融资、扩团队、抢规模、赌增速；按"最慢的时期"来做，人会先做十个客户的深水区，把复购和口碑磨出来，让现金流自己转起来。

我选后者。不是因为我更稳健，是因为前者那笔学费，我在 2024 年已经交过一次了。

陆

我抄下了两个词：刻度，和破碎

演讲最后一段，讲的是李东珅。

他拍了 16 年纪录片，《中国》《河西走廊》，业内公认的天花板。今年他做了国内第一部 AIGC 长剧《后西游记》，8 月 31 日在芒果台黄金档播出，播放破亿，芒果传媒连续两个涨停，市值涨了一百多亿。

香帅和他聊了两个小时，主题是四个字：放下执念，重新生成。

传统影视工业是围绕摄影机建立的：搭景、布光、走位、拍摄、剪辑。AIGC 的底层是单帧图像，视频是图像的拼接，导演的工作从"拍摄"变成"定帧"。所以他要放下的，是对摄影机的执念。

他说了一句话，我认为是整场演讲的题眼：

"技术变化是表层，生产方式是中层，思维方式和行为习惯的变化，才是底层。这一层变了，门就开了。"

还有一句："是所有平庸，从此失去了借口。"香帅说，讲这句话的时候，他眼睛晶亮，犹如少年。

我对这句话的感受比较复杂。

"失去借口"确实是真的。工具平权之后，做不出来就没有外部原因可怪了。这对认真的人是解放，对习惯找理由的人是判决。

但我想补一句：创业者最难放下的，往往不是方法。

是"我曾经靠这个方法赢过"的那份自我认同。

我早些年有过一次"靠某套打法赢下来"的经历。所以后来每次遇到问题，我的第一反应还是那套打法——不是因为它还有效，是因为它证明过我是对的。

承认一套旧方法失效，比学一套新方法难得多。因为前者不只是换工具，是要放下一部分自己。

新枝，长在旧枝的伤口上

演讲结尾，她讲了一棵树。在斯坦福路边，一边枝叶繁茂，一边枯枝伸向天空，树干上有一道裂口，新的枝干就长在旧枝的伤口上。

然后她说：

"过去曾经证明我们是谁，未必限定我们以后只能是谁。"

"我们不需要把走过的人生清零，也不必等所有的裂口愈合，才重新开始。因为——生成，常常开始在破碎之上。"

这两句我读了三遍。

我这篇文章不打算给结论。心得这种东西，一旦写成结论，多半是假的。

我只做了五件很小的事：把一个公式抄在本子上；把组织图从"岗位"改成"任务"；把客服记录从"归档"改成"每天读"；把"刻度"两个字圈起来；把"最好的创业时期"改写成"方向最好，节奏最慢"。

能不能做到，明年这个时候再看。做得到的，再来写一篇；做不到的，也来写一篇。

但有一件事，我现在就确定了：

过去三年，我一直在用 AI 让同样的事变便宜。下一个三年，我得用它让不一样的事变得可能。

这两件事之间隔着的，不是技术。

是我自己那点执念。

参考：香帅《共潮生·2026 年度财富展望》演讲全文（2026年10月17日，"香帅的金融江湖"）。文中数据、案例与引语均出自该演讲，包括短剧与生猪养殖研发投入对比、莫德纳三期临床与股价波动、特斯拉 FSD 里程与理想 L9 实测、长鑫科技上市首日表现、《后西游记》与李东珅访谈等；演讲者与合著者相关研究成果见《数字财富论：智能社会的基本经济准则》。

说明：本文为个人学习心得，观点与自我复盘仅代表作者本人，不代表对演讲内容的完整复述；文中涉及的经营经历为作者个人经验，不构成投资或经营建议。演讲中的市场数据均为演讲者陈述，未另行独立核实。

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