衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI时代：认知＞格局＞技术＞管理。
清华计算机系教授唐杰的这句话，xiu的一下就占领了我朋友圈的半壁江山。
Dei，今日港股收盘市值约8742.98亿的智谱的发起人、首席科学家，今天在微博上分享了他的最新思考。
唐杰把AI的终局AGI比作一场猎龙游戏。
饿的时候可以打兔子，但达拉崩吧斑得比鲁翁的最终目标是龙啊！所以打兔子这事儿，它从根儿上讲就不本质。
作为清华计算机系教授，同时也是冲在AI一线的他，对当下战局进行了重新排序。
曾经企业靠管理取胜，后来靠产品、靠商业模式、靠资本效率。
但AI时代，很多旧经验它迅速被淘汰，成了过时的老一套。
因为技术在几天内刷新，组织在AI化之后迅速变薄，产品可能还没打磨完，底层能力已经换代。
我们对唐杰的分享做了一个梳理，供大家思考和分享～
AI进步速度太不正常，导致新局面“很多人认为一个企业的成功靠管理，很对，曾经很对，但ai时代可能变了，一切都变了，天天端到端、天天扁平、天天去中层。
没办法，太多事情ai化了，更焦虑的是技术不能落后，于是工程师一下子扬眉吐气，技术大于了管理。
管理还很有用，但不懂技术、甚至不深入技术，你都不知道该怎么管——管啥呢？”
“ai时代几乎每个技术的进步，预训练的infra（loss balancing、indexpool、kernel fuse）、Agentic RL、self-judge、OPD、fully self training、尤其是ai学习的范式变革都让人极其兴奋。
往往一出来就在x上刷屏，一晚上传遍全世界。
这种密度和烈度是以前任何一个时代都没有的：你不是每隔几年等一篇里程碑论文，而是每隔几天就要追一波新东西。
也正因如此，技术落后从来不是”慢慢掉队”，而是一夜之间的事——这也是为什么在ai局里，技术的权重被抬到了前所未有的高度。”
第一层变化，管理的位置变了。
以前管理很重要，甚至是最重要的。但AI时代的组织结构正在被压扁。
过去企业里大量管理动作本质是在处理信息差，上面拆任务-中间做协调-下面给反馈，再一层层汇总。
但现在很多环节，比如信息处理、代码辅助、方案生成、流程协作，都因AI变得更简便，而且有的步骤完全被AI吃掉了。
这时候，一个不懂技术、不懂AI工作流的人，因为连问题发生在哪里都看不见，所以管理手段就会出错甚至失效。
第二层变化，技术的权重被抬高了。
唐杰说，AI时代技术进步的密度和烈度是以前任何一个时代都没有的。
过去一个技术周期，往往是几年等一篇里程碑论文，再慢慢扩散到产业里。现在是一个新方法、一篇新论文、一套新训练范式，几天之内就在X上刷屏，社区复现，同行跟进，然后迅速变成新的行业预期。
也因为此，我们需要直面一个残酷现实，“落后”也不会是渐进的。
今天你展示的一个看起来很强的产品能力，明天底层模型更新，别人就把它做成基础功能，你能咋办？
但！
唐杰也没有把技术摆在最靠前的位置。
格局比技术更靠前排在技术前一位的是格局。
“格局大小一直是一个人天花板的标尺。
不是说格局大就一定能成大事，但格局小肯定成不了大事。
ai时代很多时候靠想象力、靠布局，要抓住主要矛盾，大胆布局。
没格局，盘子小了，自然落后；至于‘先收缩一下、活下去，等别人做出来再抄’，这套在ai时代不存在——等到那时候，你早就不在牌桌上了。”
20年前，很多创业拼的是商业模式。发现一个新需求，砸钱圈地，先把市场包下来。
10年前，移动互联网拼的是产品。游戏、短视频、社交这些产品都是去设计一套能粘住用户的机制。
但AI局不是产品局，也不是商业模式局。
底层变量变成了技术快速进步，然后产品和商业模式都建立在不断变化的模型能力之上。
OpenAI和Anthropic这两年的反复拉锯，被唐杰拿出来作为最典型的例子。
△图片由AI生成
所以唐杰说，AI时代很多时候靠想象力、靠布局。
要会抓主要矛盾大胆布局，这才是格局。
但格局这事儿，它也不是唐杰讲的AI时代的第一要素。
认知才是AI时代真正的天花板唐杰把认知放在第一位。
“但ai的认知才是最重要的。
ai的发展核心是技术，这和20年前创业的商业模式局不同，也和10年前创业的产品局不同。
商业模式局是发现社会一个新需求，砸钱把模式包圆，不让别人进来，纯资本起了最大作用，那时候的创业者大部分是资本大腕或管理高手；产品局是设计一个粘住用户的心理/生理模式，游戏也行、视频也行、聊天也行，总之粘住就好、dau大就好，产品经理和揣摩人性最重要，这个时代的创业成功者大部分是产品经理。”
“而今的ai局又很不一样：
openai和anthropic这两年的反复拉锯、轮流领先，一再说明ai时代的本质就是技术的快速进步——当你停下来打磨产品，可能第二天就发现底层技术已经落后、产品已经没人用；当你停下来思考商业模式，ai世界已经再次被颠覆。”
认知，决定你能不能看见AGI在哪里。
众所周知，全世界范围都在追求AGI，但这玩意儿有定义，却没有已经写好标准答案的工程项目。
也不能套用先定义问题-再设计算法-再做实验-再产品化的线性过程这种传统学术路径。
emmmm……它更像一个持续移动的目标？
这就导致AI正在反过来颠覆CS自己的知识体系。
唐杰原话如下：
“ai的技术判断是另一个挑战。
ai可能颠覆了很多人的认知：很多人喜欢ml、喜欢cs，是因为那里有看起来优雅的理论和数学推导；而agi要更原生、更native，ai的数学推导其实已经超越大多数cs研究生、也超越大多数cs程序员了。
原来cs们还以为自己高高在上，以为自己是ai的造物主、其他领域都要完蛋；其实真正被全面颠覆的，可能正是我们自己的知识体系。
这也是为什么cs的资历突然不管用了——所有cs被拉平、被ai扁平化管理，唯有成为ai时代具有超前认知的ic，才能在ai时代活下去：快速迭代知识、快速提高认知（5年后的ai你能预见吗？不能。2年呢？1年呢？）”
过去很多CS从业者会觉得，AI是自己造出来的工具。
但现在，AI的数学推导、代码生成、研究辅助能力，已经开始反过来冲击程序员和研究者自身（礼貌而不失心痛的微笑.gif）。
被AI改造的包括AI的造物主们自己。
于是，学历、履历、title，都不再是绝对护城河，在AI面前所有人都得接受新的考试。
So～
真正吃香的人，变成了能快速迭代知识、快速提高认知、快速把判断转成技术动作的人。
所以回到唐杰此次分享的核心：AI时代，认知＞格局＞技术＞管理。
这个排序的逻辑，你吃透了吗？
One More thing最后，附唐杰5月以来的三则其它分享。
（一）
（二）
（三）
参考链接：
[1]https://m.weibo.cn/status/5315138062387822[2]https://m.weibo.cn/profile/2126427211— 完 —
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