广东人的职场哲学:在AI内卷时代,真正厉害的人,都学会了“置身事外” (附置身钉内原文PDF)

昨天花了三个小时仔细看完了最近火爆阿里离职的一个钉钉AI产品写的的《置身钉内》，看完之后整夜无法入睡。

那不是一篇普通的离职帖。

它更像一份写给这个时代的病历。文章围绕钉钉 ONE 项目的起落展开：从被寄予厚望的 AI 办公入口，到峰值约 300 万 DAU，再到收缩、拆分、团队分流；外部传播版本普遍提到，这个项目既背负“帮员工减负”的理想，又被要求证明 AI 叙事、增长指标和组织正确性，最后陷入目标互相撕扯的困局。

更让我惊讶的，不只是产品做成或做不成。

而是原来今天的 To B 产品，已经焦虑到这个程度——

需要靠日活证明价值，需要靠“每日一包”式的高频迭代证明效率，

甚至需要靠超长工时来证明团队“配得上AI时代”。一些公开梳理都提到，项目内部被批评为重表层改动、轻底层能力建设，高压节奏还伴随健康透支和组织内耗。

我看完后，最难受的一点其实不是“内卷很惨”。

而是我突然意识到：

今天很多AI产品，嘴上说是在解放人，最后先被消耗掉的，恰恰是做产品的人。

这句话很重，但它并不夸张。

因为最近，我自己也在做一个公司的 AI 项目。

是一个面向化工行业的工具：以 CAS号 或 SDS文档 作为识别入口，把危险品、化学品做家族分类，再往下做更深层的结构性分析，然后嵌进公司办公软件和大模型底座里，交给实际用户去用。

这个项目让我越来越清楚地看到一件事：

真正好的AI，不是让人更忙，而是让人少做一点无意义的事。

如果一个AI项目上线之后，只是让管理层多了一个漂亮概念，让汇报里多了几页图，让团队多了几轮深夜会议，却没有让一线用户真正轻一点、快一点、清楚一点，那它就算再“先进”，也可能只是新一轮的数字形式主义。

而就在这时，我想起了广东人身上一种很特别的东西。一种在很多外地人看来不够“燃”、不够“狼性”、甚至有点“太佛”的东西——但我越来越觉得，那反而是这个AI时代最稀缺的能力。那就是：务实，清醒，识做，也识退。

也可以换一句粤语气质更浓的话来说：

识做嘢，更识唔做无谓嘢。

这，可能就是广东人的职场哲学。

也是在AI内卷之下，普通人最有用的一种生存智慧。

这些年，很多地方都在讲“狼性”“冲锋”“卷出来”。

但你如果在广东待久了，会发现这里真正主流的职场气质，并不是表演式的拼命，而是另一套更安静的逻辑：

能落地，先落地；

能赚钱，先赚钱；

能解决问题，先解决问题；

至于口号，晚点再说。

很多人第一次和广东老板、广东同事打交道，都会有点不适应。

因为他们往往不太喜欢铺陈，也不太迷恋那些宏大叙事。

你跟他讲一堆行业趋势，他会问：

“好，咁点样落地先？”

你讲AI未来怎么改变世界，他会问：

“OK，咁依家边个环节先可以省人、省时、省错？”

你讲这个项目多有战略意义，他会继续问：

“客户会唔会用？用咗之后有冇实益？”

这不是他们不懂理想。是他们从一开始就知道：

任何理想，一旦穿不过成本、效率、交付、复购这几层墙，最后都会变成会议纪要。

所以广东人的工作方式，看上去常常没那么戏剧化。

没有那么多“热血沸腾”的自我感动。

也没有那么多人把熬夜发朋友圈当成职业勋章。

不迷信姿态，只认结果。

这背后其实是一种很深的现实主义。

而这种现实主义，在今天的AI时代，反而显得格外高级。

因为现在最危险的，不是你不懂AI。而是你太懂AI的话术，却忘了一个产品最本质的问题：它到底帮谁解决了什么？

公开报道也越来越把行业焦点从“参数规模”和“概念竞争”，转向“成本控制、场景适配和真实落地”。新华网今年3月就提到，AI大模型竞争焦点已不再只是参数规模，而是效率、成本与场景适配；同时，多份行业研究也指出，B端大模型普遍存在“试点容易、复制很难”的问题。

说得更直白一点：

AI时代，不是会讲故事的人赢。

而是能把故事削成工具的人赢。

这件事，广东人天生就懂。

这些年，“置身事外”常常被误解为冷漠、佛系、不上进。

但我越来越觉得，真正厉害的“置身事外”，不是不做事，

而是——不被那些本不属于你的焦虑牵着走。

这点，在AI时代尤其重要。因为今天的职场，有一种很常见的陷阱：

项目明明在做工具，结果被要求顺便做增长；

明明在做效率，结果又被要求承担叙事；

明明是给用户减负，最后却变成给组织证明。

于是一个团队越做越累，一个产品越做越重，一群人天天都在“动”，却越来越接近不了正确的问题。

外部对《置身钉内》的很多总结，其实都指向这一点：当一个产品同时承担用户价值、AI入口、组织证明和管理者意志时，它很容易从“帮用户处理工作”，变成“替组织重新分配工作压力”。

这也是为什么我看完文章后，会格外难受。因为我知道，这不是某一家公司的问题。这几乎是整个AI职场都正在经历的共同困境。

大家都在追Agent，都在讲工作流，都在做智能体，都在拼接入、拼模型、拼体验。

表面上是百花齐放，实际上很多人已经悄悄进入一种新的消耗：不是被工作压垮，

而是被“必须证明这件事有未来”压垮。

而广东人的聪明，在于他们很早就知道：

不是每一种热闹，都要参加。不是每一个风口，都要追到最前面。

不是每一场焦虑，都与你有关。这里面最重要的，是边界感。

什么叫边界感？就是我可以认真做事，但不把公司的叙事全部扛到自己身上；

我可以追求项目成功，但不把所有“时代使命感”都内化成自己的失眠；

我可以努力交付，但不会把“有没有未来”这种宏大命题，变成一线员工的身体成本。

这不是消极。这是对自己负责。因为真正成熟的职场人都知道，打工不是投胎。公司会调整方向，组织会重构，项目会收缩，模型会过时，名字会更新，PPT会一页页翻过去。

可是你的身体、你的判断力、你的生活节奏，却只有这一份。

所以广东人的“置身事外”，从来不是不投入。

而是：投入事情，不献祭自己。

这是两回事。

现在很多公司都在说：AI来了，重复劳动会被替代，未来需要的是更懂判断、更懂结构、更懂业务的人。这话当然对。

外部研究和媒体也普遍认为，AI商业化正在从“技术验证”走向“价值兑现”，比拼的核心会越来越偏向结果、落地和ROI，而不是单纯的模型秀肌肉。

但现实里，我看到的另一面是——很多做AI的人，反而先被训练得越来越像机器。

什么叫像机器？就是永远在线，永远响应，永远跟进，永远可被调度，永远以“今天能不能交付一个可见变化”为导向。

表面上，这是敏捷。实际上，很多时候只是快节奏下的应激反应。

尤其To B产品最容易掉进去。

因为B端产品天生复杂：要懂权限、懂流程、懂合规、懂组织关系、懂用户分层、懂历史包袱。它本来就不适合只靠高频表层迭代去推进。多篇对 ONE 的复盘也提到，“每日一包”式节奏更偏爱当天能截图汇报的变化，却容易牺牲底层架构、闭环能力与长期积累。

而真正的业务系统，往往最重要的工作恰恰是那些“不好看”的部分：

• 数据清洗

• 标签体系

• 规则边界

• 风险识别

• 权限逻辑

• 异常处理

• 用户真实路径

• 失败后的兜底

这些东西不 glamorous，也不适合拿来当发布会主角。但它们才是产品能不能活、能不能被用、能不能被信任的关键。

我自己做化工家族分类工具的时候，感受尤其深。很多外行人一听，会觉得这是不是就是“上传个SDS，AI自动识别一下”那么简单。但真正做进去才知道，难点根本不在“能不能识别”，

而在于：

• 识别后怎么解释；

• 家族划分标准如何统一；

• CAS号、商品名、混合物、同义物怎么处理；

• SDS里非结构化文本怎么抽；

• 不完整数据如何兜底；

• 输出内容怎么让业务、合规、操作端都看得懂；

• 一旦错分，后果谁来承担。

这些问题，没有一个是靠“多熬两晚”就能自动解决的。它需要的是耐心、校验、专业判断、跨部门对话，以及对真实业务现场的尊重。

说到底：AI产品最值钱的，不是“像不像未来”。而是“有没有把现实吃透”。可惜的是，现在很多组织并不奖励这种吃透现实的能力。

它们更奖励“快”、奖励“可视化”、奖励“看起来像在发生大事”。

这就是为什么很多团队越忙越空。因为他们不是在建设，而是在持续表演自己很忙。

而广东人，最不爱这一套。他们会很自然地问一句：“咁做嚟做乜？”这句话很朴素。但它其实比很多战略框架都锋利。

因为它会逼你回到本质：这件事，是不是必要？是不是有效？是不是值？是不是现在就该做？

如果答案都不清楚，那先不要急着卷。

很多人为什么会被AI内卷压垮？不是因为真的活太多。而是因为你慢慢把系统的焦虑，当成了自己的焦虑。

公司怕落后，你开始怕自己不够前沿；部门怕没成绩，你开始怕自己没有存在感；

项目怕没有故事，你开始怕自己做的事情不够“性感”。

最后你每天都很忙，却越来越不知道自己在忙什么。这种感觉，我也有过。

尤其做工具型、底层型、专业型产品的人，很容易有这种失落。

因为你做的很多东西，注定没有那么光鲜。

它不像一个C端产品那么容易被看见，

不像一个爆款功能那么容易被传播，

也不像一场发布会上的demo那么容易赢得掌声。

但你必须不断提醒自己——

不是所有重要的工作，都长得像热点。

有些工作，本来就该在后台发生。

有些价值，本来就不是靠全网讨论来证明。

有些东西真正上线之后，最好的状态甚至是：

用户觉得一切都很自然，根本感觉不到你做了多少艰难的判断。

这才是工具的美德。

也是很多To B AI真正应该追求的样子。

所以，怎么在AI内卷下“置身事外”？

不是辞职。不是摆烂。也不是冷眼旁观。

而是你要学会，至少做到下面几件事：

快不一定是对。

有时候最贵的，不是慢，而是反复返工。

尤其To B产品，DAU不是不能看，但它不是唯一答案。

工具是否被信任、是否减少错误、是否降低成本、是否融入工作流，往往更重要。行业研究也一再强调，B端客户最终会为“效果”买单，而不是为概念买单。

《置身钉内》让很多人失眠，

不是因为它写得多煽情，

而是因为里面有太多真实到发冷的东西：

项目、组织、焦虑、证明、加班、摇摆、失败、复盘。

它像一面镜子，把今天很多AI职场里不愿被说破的东西照了出来。

可我想，看完这篇文章之后，我们也许不该只停在愤怒和共鸣里。

更重要的是，你要替自己想明白：

在这个人人喊着AI、人人害怕掉队的时代，

你到底要成为什么样的职场人？

是那个被所有焦虑驱赶、最后把自己耗空的人，

还是那个懂技术，也懂边界；肯做事，也懂分寸；能够入局，但不失掉自己的人。

如果让我用一句很广东的话来回答这件事，我想大概是：

识做世界的事，但唔好做到连自己都唔见咗。

AI会继续往前走。组织会继续变化。工具会越来越聪明。可人最珍贵的，仍然不是响应速度，不是工时长度，也不是在汇报里看起来多不可替代。

人最珍贵的，始终是你还有没有能力，在巨大的风声里，听见自己心里那句最朴素的话：这件事，到底值不值得我用命去换。