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【为什么亚马逊没有成为东南亚第一电商平台?】很多人第一次做出海时都会有一个疑问:

【为什么亚马逊没有成为东南亚第一电商平台?】很多人第一次做出海时都会有一个疑问:

【为什么亚马逊没有成为东南亚第一电商平台?】很多人第一次做出海时都会有一个疑问:Amazon几乎统治了欧美市场,为什么在东南亚却一直没有成为主流选择?最近在研究东南亚市场时,发现一个有趣的现象:很多中国品牌出海东南亚时,第一站往往是TikTokShop、Shopee或者Lazada,而不是Amazon。背后的原因,其实比很多人想象得更现实。1、Amazon进入东南亚,并不算早当Amazon开始关注东南亚时,本地平台已经完成了用户教育。对于消费者来说:购物习惯已经形成。对于商家来说:运营体系已经建立。对于物流来说:履约网络已经成熟。此时再进入市场,需要付出的成本会远高于开拓一个空白市场。2、东南亚用户更容易被内容影响欧美消费者购物路径通常是:搜索→对比→下单例如:搜索一个耳机品牌,查看评价,再完成购买。而东南亚消费者则更倾向于:刷短视频→被种草→直接购买因此过去几年增长最快的渠道,很多都来自内容电商。3、东南亚不是一个市场,而是多个市场很多企业容易忽略这一点。美国是一个市场。而东南亚更像多个国家市场的集合。语言不同。文化不同。支付方式不同。消费能力不同。一个在泰国成功的方法,放到越南未必成立。一个在印尼有效的营销策略,在菲律宾也可能失效。4、Amazon最擅长的赛道,不一定是东南亚最需要的Amazon的优势:标准化运营、仓储物流、搜索购物而东南亚增长最快的赛道往往是:美妆个护、母婴用品、时尚配饰、快消品这些品类往往更依赖:内容传播、达人推荐、直播转化而不是搜索流量。给出海品牌一个启发:很多团队还在讨论:"要不要进入东南亚?"但真正值得思考的问题可能是:你是在用欧美的打法做东南亚,还是在用东南亚用户的逻辑做东南亚?平台只是渠道。用户行为才决定增长。未来几年,东南亚市场最大的机会,或许不是找到新的平台,而是理解新的消费者。你怎么看?如果让你选择,未来三年东南亚增长潜力最大的渠道会是:Amazon?Shopee?Lazada?还是TikTokShop?欢迎交流。(作者:杰森)
阿里CEO亲自挂帅!AI行业彻底不讲故事,开始算钱了6月8号阿里搞了个大动作,把

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百度最早是跟谷歌齐名的,现在呢,谷歌依然是谷歌,百度连国内巨头都算不上;20

百度最早是跟谷歌齐名的,现在呢,谷歌依然是谷歌,百度连国内巨头都算不上;2014年阿里上市一天事2300亿美元,亚马逊才1500亿美元。12年过去了,现在阿里市值是2800亿美元。而亚马逊已经是26000亿美元了。是阿里的9倍多;亚马逊在海外基本是垄断地位,这个市值可以理解,阿里在国内的市场也是节节败退,海外更是毫无波澜,如今的处境就是舒适区待太久了不思进取的结果
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距离7月30日还剩50天。按6年前定下的规矩,亚马逊必须在那天之

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跳出机械的定义,如何最简单的理解物理AI?如果AI大模型是语言世界的人工智能,物

跳出机械的定义,如何最简单的理解物理AI?如果AI大模型是语言世界的人工智能,物

跳出机械的定义,如何最简单的理解物理AI?如果AI大模型是语言世界的人工智能,物理AI就是现实世界的人工智能。你让大模型写首诗,它眨眼就能憋出两百行。可你让它帮你倒杯水,它就彻底傻眼了。这中间的鸿沟,恰恰是物理AI要填平的天堑。语言世界里的王者,在现实世界面前像个婴儿。物理AI不跟你玩文字游戏。它直接钻进机器人、自动驾驶、工业机械这些铁疙瘩里,跟重力、摩擦力、惯性这些硬茬子正面刚。你说难不难?难。但这才是真正的智能。想想我们人类怎么长大的。婴儿先学会抓、爬、走,然后才学会说话。现在AI的路子完全反了——先学会满嘴跑火车,再回头学怎么跟物理世界打交道。这条路走得磕磕绊绊,但不走不行。去年斯坦福大学那个炒菜机器人,光是打翻鸡蛋就练了上万次。你看,把蛋壳完整打开,蛋黄不散,这在语言模型里不过是一句话的事。搁到物理世界,力度差一点点都不行。物理AI吃的苦,比写代码可多太多了。更扎心的现实是,现在全球能跑起来的物理AI产品,成功率普遍不到百分之七十。亚马逊仓库里那些分拣机器人,遇到形状不规则的包裹照样抓瞎。跟语言大模型动不动百分之九十多的准确率一比,简直像两个物种。可为什么全世界最聪明的脑袋还在往这个坑里跳?因为物理AI一旦跑通,改变的是实体世界。想想看,医院里的护理机器人、矿山的无人挖掘机、家里的家务保姆。这不是帮你写个总结,是实实在在替你干活。英伟达老黄说得直白,物理AI才是AI的最终战场。语言模型不过是开胃菜。我倒觉得这话不全对,但有一点他说中了——不会跟物理世界互动的AI,终究是个纸上谈兵的书生。物理AI现在就像个蹒跚学步的孩子,笨拙、缓慢、动不动摔跤。可谁不是从这一步过来的?等到哪天你家的机器人真能说一句“我帮你把地拖了,饭也热好了”,那时候再回头看看今天,你会觉得这一切折腾都值了。各位读者你们怎么看?欢迎在评论区讨论。
《宇宙巨人:希曼崛起》在开画首周末的表现可能未达预期,但亚马逊米高梅表示,他们对

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6月3日,欧盟忍无可忍,终于出手了!因为他们发现,自己超过80%的数字

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6月3日,欧盟忍无可忍,终于出手了!因为他们发现,自己超过80%的数字产品、服务和基础设施都掌握在美国人手里!一台电脑开机,一个邮箱登录,一份文件上传云端,看起来都是小事。可在数字时代,小事背后往往藏着大门道。欧盟这次突然把“技术主权”四个字推到台前,不是因为一时情绪上头,而是终于摸到口袋才发现,钥匙好像不在自己手里。欧洲过去总爱讲规则,讲市场,讲开放。可数字世界不讲客气话,谁掌握平台,谁就掌握入口;谁掌握云端,谁就握着数据水龙头。6月3日,欧盟委员会抛出一整套技术主权方案,意思很明白:不能再让欧洲的数字命脉长期挂在别人服务器上。这次欧盟公布的内容,不是单独修修补补,而是一套组合拳。里面包括《云与人工智能发展法案》、芯片相关新提案、开源战略,以及能源数字化和人工智能路线图。名字听着像文件柜里爬出来的词,但核心很接地气:欧洲要把云计算、人工智能、芯片、开源软件这些关键领域抓回自己手里。欧盟官方给出的判断很刺眼:欧洲关键数字产品、服务、基础设施和知识产权,超过80%依赖非欧盟供应方。这句话翻译成大白话,就是欧洲人每天办公、搜索、存数据、开视频会议,背后大量工具不是欧洲自己的。桌子摆在欧洲,插头却连向别人家的电闸。云计算尤其扎心。过去大家觉得云就是个“网盘升级版”,其实它是数字时代的地基。政府文件、医院资料、银行系统、企业业务,都可能运行在云端。公开市场研究显示,美国亚马逊、微软、谷歌三大云厂商长期占据欧洲云市场主导地位。欧洲本土云服务商不是没有,但份额和影响力明显偏小,站在巨头面前,像便利店遇到大型商超。这就带来一个很现实的问题:如果平时只是花钱买服务,那还算商业选择;一旦遇到政治制裁、法律冲突、外交摩擦,数字服务就可能变成一根绳子。邮箱能不能用,数据能不能调,系统能不能继续跑,不完全由欧洲自己说了算。这个滋味,欧盟这几年越品越不对劲。国际刑事法院相关人员遭美国制裁后,欧洲舆论对微软邮箱服务受到影响的报道高度关注。这个细节让不少欧洲人心里一凉。邮箱平时像空气,没人觉得稀奇;一旦打不开,才知道空气阀门也可能归别人管。对普通人来说,这只是麻烦;对政府、法院、银行、医院来说,那就是风险。美国《云法案》也让欧洲长期不踏实。这个法案涉及美国执法部门向美国服务商调取电子数据的问题。欧洲担心的是,即便数据中心建在欧洲,只要公司受美国法律管辖,数据控制权就未必真正属于欧洲。服务器放在家门口,钥匙却可能在大洋彼岸,这种安排怎么看都别扭。所以,欧盟这次不再只喊“加强监管”,而是开始谈“自己造、自己用、自己控”。《云与人工智能发展法案》提出,要推动欧洲云和人工智能基础设施建设,提高数据中心能力,支持欧洲企业和公共部门使用更具主权保障的服务。简单说,就是不能只会给美国平台交房租,也得琢磨自己盖楼。更有意思的是欧洲议会的动作。6月4日起,欧洲议会把默认搜索引擎从谷歌换成法国的Qwant。这个动作未必立刻改变搜索市场格局,但象征意义很强。它像是在欧盟办公楼门口挂了块牌子:能用欧洲方案的地方,别总是习惯性点开美国选项。当然,欧洲这条路不好走。美国科技巨头不是靠吹牛吹出来的。它们有技术、有生态、有客户习惯,还有规模优势。欧洲本土企业若只靠政策照顾,不把产品体验、稳定性、安全性做上去,用户迟早还会偷偷跑回老工具。数字主权不是把外国产品赶出去就完事,而是要有能顶上的真本事。欧盟手里也不是没牌。公共采购就是一张大牌。政府部门、学校、医院、公共机构每年采购大量数字产品和服务。如果这笔钱有意识地流向本土技术企业,就能给欧洲产业一个成长空间。以前是美国巨头吃肉,欧洲企业捡汤;现在欧盟想改成自己先把锅端稳。这一幕放到全球格局里看,就更有意思。过去西方一些国家总把“自由市场”挂在嘴边,可一旦关键产业受制于人,也开始讲自主、讲安全、讲产业链。数字世界没有童话故事,核心技术买得来一时方便,买不来长久安心。平时省事,关键时刻可能就要付出更大代价。中国这些年推进数字中国建设,发展算力网络、人工智能、国产软件、芯片产业和数据基础设施,走的是一条不急不躁的路。没有必要天天高声喊口号,踏踏实实把根扎深,才是最硬的底气。别人绕了一圈才发现不能把命门交出去,中国早就在实践中反复证明,关键领域必须掌握在自己手里。欧洲6月3日这次“忍无可忍”,看似是对美国科技巨头的一次反弹,实际是数字时代国家竞争逻辑的又一次显影。过去拼的是钢铁、石油、港口和航道,如今还要拼云、芯片、算法和数据中心。谁能掌握底层能力,谁说话就更有分量;谁长期依赖别人,谁就容易被卡在门口。
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过去十年,中国汽车行业最大的特点是群雄逐鹿,今天一个冠军,明天一个黑马,后天一个遥遥领先。但是从今年开始,汽车行业正在发生一个危险变化:资源、技术、数据、人才、供应链开始加速向头部集中。五月份,比亚迪一个月卖38万辆,远超第二名近一倍;海外卖16万辆,远超其他车企全年。辅助驾驶保有量突破315万辆,日智能驾驶数据超2亿。领先10%的企业不可怕,可怕的是领先者正在以每年比追赶者更快的速度继续扩大领先。很多人以为新能源竞争是百米赛跑,其实更像滚雪球。历史上,智能手机行业诞生了苹果,互联网诞生了谷歌,电商诞生了亚马逊。所有行业最终都会从“百家争鸣”走向“赢家通吃”。今天的新能源汽车行业,也许正在走到那个临界点。未来最大的风险,可能不是比亚迪增长太快,而是整个行业突然发现:努力了很多年,却连挑战它的资格都没有了。当竞争从产品竞争变成生态竞争,从销量竞争变成数据竞争,从中国竞争变成全球竞争的时候,留给后来者的时间,可能已经不多了。
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【Anthropic筹备近万亿美元估值IPO】据科技媒体TechCrunch昨天报道,AI初创公司Anthropic在最新一轮融资中成功筹集650亿美元(现汇率约合4416.04亿元人民币),投后估值达9650亿美元(现汇率约合6.56万亿元人民币),预计为该公司进入公开市场前最后一次私募融资。据报道,本次H轮融资由AltimeterCapital、Dragoneer、Greenoaks、SequoiaCapital等机构共同领投,参与融资的投资者/机构还包括黑石集团、DSTGlobal、百利吉福德等,三星、SK海力士、美光等战略合作伙伴也参与了本轮融资。值得注意的是,本轮融资还有150亿美元(现汇率约合1019.09亿元人民币)来自超大规模云提供商,其中亚马逊已在今年4月宣布投资50亿美元(现汇率约合339.7亿元人民币)。Anthropic表示,新资金将用于推进AI安全性研究、扩展计算资源、扩大合作伙伴生态。自上一轮融资以来,Anthropic的业务增长明显加快,越来越多企业客户开始看上ClaudeCode等产品。
【Anthropic筹备近万亿美元估值IPO】据科技媒体TechCrunch

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AnthropicH轮融资650亿美元,投后估值9650亿美元5月29日,人工

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AnthropicH轮融资650亿美元,投后估值9650亿美元5月29日,人工智能公司Anthropic宣布完成H轮融资,募集资金650亿美元,投后估值9650亿美元。本轮由AltimeterCapital、Dragoneer、Greenoaks和SequoiaCapital领投。自今年2月完成G轮融资以来,Anthropic业务爆发式增长。全球企业广泛部署Claude模型,年化收入已突破470亿美元。此次融资将用于安全研究、计算资源扩张及产品生态建设。Anthropic首席财务官KrishnaRao表示:“Claude已成为全球客户不可或缺的工具,我们正打造ClaudeCode和Cowork等产品。这笔资金将助力我们应对需求,保持前沿地位。”联合领投方包括CapitalGroup、Coatue、D1CapitalPartners、GIC、ICONIQ和XN。其他投资者有Blackstone、Brookfield、Fidelity、GeneralCatalyst、淡马锡等,以及亚马逊等此前承诺的150亿美元投资。美光、三星和SK海力士等战略伙伴参与,支持计算能力扩展。Anthropic已与亚马逊、谷歌、SpaceX等达成大规模算力协议。目前Claude已在AWS、谷歌云、微软Azure三大平台可用。AltimeterCapital创始人BradGerstner、Dragoneer合伙人MarcStad及Sequoia的AlfredLin均高度肯定Anthropic的研究文化与商业落地能力。同期,Anthropic推出ClaudeOpus4.8升级版,并在米兰开设欧洲新办公室,筹备首尔据点。Anthropic此轮创纪录H轮融资,凸显市场对安全AI的强劲信心。
【Anthropic估值升至9650亿美元】经历过去小半年的狂暴增长后,Clau

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【Anthropic估值升至9650亿美元】经历过去小半年的狂暴增长后,ClaudeCode开发商Anthropic终于踢开OpenAI,坐上“最值钱AI创业公司”的王座。Anthropic估值首超OpenAI公司在周四发布声明称,完成H轮650亿美元的融资,投后估值达到9650亿美元,约合人民币6.5万亿元。这也是Anthropic官方估值首次超越死对头OpenAI,后者在3月31日的声明中表示,最新融资的投后估值达到8520亿美元。Anthropic披露,最新一轮融资由阿尔蒂米特资本(AltimeterCapital)、德拉戈尼尔投资(Dragoneer)、格林奥克斯资本(Greenoaks)和红杉资本领投。其他投资方还包括德劭集团、黑石、简街、淡马锡、“态势感知”基金等。本轮融资还包含来自多家超大规模云服务商此前已承诺的150亿美元投资,包括亚马逊的50亿美元。(财联社)
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一张图真能看懂AI产业链!AI产业链超庞大,横跨硬件、框架、算法、应用。底层硬件是根基,AI芯片方面,寒武纪等国产厂商和英伟达等国际巨头竞争,提供核心算力;浪潮等服务器厂商组装高性能集群;海康威视等布局感知硬件。基础软件与框架是“大脑中枢”,像TensorFlow、飞桨等是开发者构建模型的工具。AI应用产业链分上、中、下游。上游提供算力和数据服务,中游开发解决方案,下游面向多领域。在技术和市场推动下,AI前景广阔,未来会创造更大价值。
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有一位美国超级富豪对AI表态——亚马逊创始人贝索斯说,人们应该感谢人工智能为生

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有一位美国超级富豪对AI表态——亚马逊创始人贝索斯说,人们应该感谢人工智能为生活带来的种种改变。他表示,AI是极具价值的工具,能够大幅提升生产效率、减轻工作负担,只是当下不少人仍未能认清这一点。贝索斯举例说:“倘若你一直用铁锹开挖地下室,这时有人送来一台推土机,你理应感到无比开心。”他还提出,人工智能会带动社会整体生产效率大幅提升,物价随之下降,人们也将拥有更从容的择业空间。
一个年薪7.5万美元的纽约护士,每个月要交1000美元的税。亚马逊老板贝佐斯

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【太壕了,贝索斯称将拿出上千亿美元用于慈善】综合媒体消息,亚马逊创始人贝索斯近

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【太壕了,贝索斯称将拿出上千亿美元用于慈善】综合媒体消息,亚马逊创始人贝索斯近日表示,他打算在有生之年将大部分财富拿来做慈善,不会让任何一个孩子流落街头。贝索斯表示,他已经捐献了数十亿美元中午慈善,接下来将拿出1000亿至1500亿美元的资金用于慈善事业。据《福布斯》机构数据显示,贝索斯个人财富超过2200亿美元。
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在亚马逊,一群员工正在指挥人工智能执行大量废指令。他们这么做仅仅是为了向经理证明

在亚马逊,一群员工正在指挥人工智能执行大量废指令。他们这么做仅仅是为了向经理证明

在亚马逊,一群员工正在指挥人工智能执行大量废指令。他们这么做仅仅是为了向经理证明,自己在频繁使用AI。承载这些废指令的是一款名为MeshClaw的内部AI工具。亚马逊最近几周刚开始大范围推广它,初衷是让AI接入办公软件替人干活。但员工们发现了一条捷径:通过制造毫无意义的AI活动,可以疯狂消耗token(AI处理数据的基本单位)。在亚马逊内部的排行榜上,消耗的token越多,排名就越靠前。这场刷榜狂欢源于一条自上而下的指标:超过80%的开发者每周使用AI,排名向全团队公开。在硅谷,这种风气正在蔓延。Meta的员工也在做同样的事,他们把这种操作叫做“极限刷词元(tokenmaxxing)”。亚马逊官方说这些数据不会用于绩效考核。但多名员工表示,经理们确实在看。一位员工说:追踪使用量制造了扭曲的激励,有些人把刷token当成了比赛。科技巨头们急吼吼地向员工强推AI,背后是难以掩饰的投资焦虑。单单在今年,亚马逊预计就要砸下2000亿美元的资本支出,绝大部分流向了AI基础设施和数据中心。钱花出去了,公司迫切需要看到这项技术被深度嵌入日常工作,哪怕报表上的繁荣是靠跑废指令刷出来的。被当作刷榜利器的MeshClaw其实并不简单。内部备忘录把它描绘得十分强大:能在夜间“做梦”巩固知识,能在你开会时自动监控部署,甚至在你醒来前就分拣好所有邮件。但在排行榜的压力下,这些能力最先被用来做的事是:人睡觉,token冲榜。MeshClaw不只是一个聊天窗口。它可以发起代码部署、分拣工作邮件,甚至与Slack等应用交互。这恰恰是整件事最危险的地方。当员工为了冲榜,将极高的操作权限交给MeshClaw,让它以用户的名义在公司核心系统内运转时,风险敞口被彻底撕开了。一旦这个AI代理犯错或执行计划外的动作,后果将直接作用于真实的业务。一名亚马逊员工说:“这种默认的安全设定让人不寒而栗,我绝对不敢放手让它自己去折腾。”亚马逊后来收紧了排行榜的可见范围,从全团队公开改为仅限本人和经理查看。但问题的根源没有变:当一家公司把用AI的频率当成指标来追踪,员工就会想办法把这个指标刷上去。至于AI到底有没有真正帮上忙,排行榜上看不出来。~~~~~~图为AI生成配图,图源:gpt-image-2信源:Times,Financial."Amazonemployeesare"tokenmaxxing"duetopressuretouseAItools."ArsTechnica,12May2026
据《金融时报》报道,亚马逊员工正在“最大化”人工智能的使用量亚马逊为超过80%

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据《金融时报》报道,亚马逊员工正在“最大化”人工智能的使用量亚马逊为超过80%的开发人员设定了每周AI使用目标,并在内部排行榜上追踪代币消耗情况。据报道,现在一些员工为了提高代币使用量,竟然使用MeshClaw来自动化一些不必要的任务。MeshClaw可以对电子邮件进行分类、与Slack交互,并启动代码部署。亚马逊表示,这些统计数据不会用于绩效评估。但员工告诉《金融时报》,他们仍然认为管理层在关注这些数据。该公司最近限制了对使用统计数据的访问权限,只有员工和管理人员才能查看。一些员工还提出了安全方面的担忧,因为MeshClaw可以代表用户在工作场所软件中执行操作。科技AI
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过去至少30年里,苹果每赚取1美元收入,投入研发的资金首次超过了10

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过去至少30年里,苹果每赚取1美元收入,投入研发的资金首次超过了10美分,这也是这家iPhone厂商为重金布局AI宏大愿景发出的最强烈信号之一。苹果第一季度的研发支出占营收比重达到了10.3%,高于上季度的7.6%和去年同期的9%。虽然当期营收同比增长了17%,创下2021年以来单季最高增速,但研发开支增速却是营收增速的两倍,同比增幅接近34%。在执掌公司15年后即将卸任的CEO蒂姆·库克领导下,苹果终于在AI领域投入了投资者自2022年底生成式AI热潮以来一直期待的资源规模。深水资产管理公司执行合伙人吉恩·芒斯特认为,苹果这次加码研发正慢慢缩小与科技巨头云厂商的差距。他指出本财季谷歌、微软、Meta和亚马逊的平均研发支出同比增幅为29%,并称:“在AI研发上,苹果正在追赶其他巨头,这表明他们对推出全新AI产品感到了紧迫性。”上周苹果财报超预期并上调营收展望,电话会上重点谈到了iPhone与Mac需求猛增,以及AI基础设施需求旺盛引发的全球存储芯片紧缺。研发大增也引起了库克注意,今年9月他将最高管理权交给长期负责硬件的约翰·特纳斯。库克在电话会上表示:“我们显然在加大投资”,指出研发增速远超整体业务增速,苹果正持续布局各类产品与服务研发。(IT之家)
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未来判断一个组织对不对,有一个标准:迭代够不够快。和DeepSeek并列“AI四

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未来判断一个组织对不对,有一个标准:迭代够不够快。和DeepSeek并列“AI四小龙”、最新估值180亿美元的当红初创公司月之暗面,把这条逻辑走到了极端:300人,没有部门,没有Title,没有考核。《指数型组织2.0》对100家指数型增长的企业进行长达8年的跟踪分析,发现它们不仅是采用高速发展的技术和新型组织方法,还因为采用了全新的文化范式。一、拆掉所有墙如果你在月之暗面想完成一件需要别人配合的事,方法很简单:直接走过去问。不需要审批,不需要协调会,不需要打破部门墙。因为根本就没有墙,连部门都没有。创始人杨植麟的个性签名只有四个字:直接沟通。Anthropic实现了15个月30倍的指数级增长:废除传统汇报层级,无层级自治,推进“直接触达模式”,信息零损耗;不按“前端/后端/测试”等职能划分,而是按使命组织,极致扁平化,研究和工程不分家;决策链条短,52天完成73次产品级更新。Kimi的300人规模确实在赌一件事:用AI工具替代中间管理层,让人只做机器做不了的事。你去看产品团队的Leo怎么干活就明白了。他早上一觉睡到自然醒,10点进办公室,同时启动三个Agent:一个筛用户反馈,一个实时翻译海外评论,一个抓取竞品更新。过去三个人干两天的活,他一个人一上午搞定。他的管理半径不是几个下属,是一群硅基员工。要变革组织,不迷失于矩阵式组织架构中,这种组织架构作为一种“免疫系统”,只能用于防御,但可能会杀死创新和速度。与笨重机械、步履蹒跚的线性组织和机构相比,适合于这个时代的组织是行动快速的组织者。这也是AINative(AI原生)组织在底层逻辑上的推波助澜:通过数字化和智能化的方式,让AI替掉那些本来就不该由人来干的协调工作和重复工作,让组织更加扁平自治,更容易在目标之下,敏捷可扩展,效能高于过去10倍以上。二、迭代,才是入场券:迭代,使得重大突破和非线性增长成为可能。杰夫·霍尔登是亚马逊和优步的首席产品官,他领导创建了亚马逊Prime会员服务,以及优食和“人民优步+”等广受欢迎的服务。他的第一个重要经验:必须从一开始就把你的公司设计成一个强大的实验引擎。大胆实验、尝试、迭代,这一原则在亚马逊创立早期就已经非常明确地得到了贯彻。第二个重要经验:必须正确地解释实验(迭代)结果。优步每个月都要进行数千次实验迭代,然后根据那些在统计上有显著性的结果做出决策,因此了解显著结果与不显著结果之间的差异至关重要。第三个有指导意义的经验,是团队建设的两个关键要点:一是在组织内部培养实验迭代精神,二是雇用熟悉实验迭代和拥有“以数据为依据”的心态的员工。第四个重要经验,坦然面对误解。强烈的实验迭代文化常常会引起误解。亚马逊Prime会员服务最初饱受质疑,但是现在拥有超过5000万名会员。迭代的最佳方式就是更多地迭代。在公司内部可以举办竞赛,以鼓励创新和迭代,每个迭代都应该提出自己的“商业理由”,即说明进行这个迭代将如何提供卓越的洞见,有可能帮助公司实现什么样的增长(或节省同等成本)。三、尊重事实,直接沟通内核够硬,外围怎么变都是进化;没有内核,怎么变都是内耗。迭代能力还有个重点是:敢不敢承认昨天错了。DeepSeek出现之后,Kimi做了三件事:认错、转向、加速。从大规模投流到专注模型,从坚持闭源到迅速开源。这是对事实的尊重,因为所有改变只有一个原因:“使公司发展更符合客观规律的要求。”很多时候,事实不是唯一的决策变量,有时候甚至不是最重要的那个。Kimi把事实抬到了最高优先级,这才是直接沟通四个字真正的重量。不绕弯、不修饰、不照顾情绪、不保护Ego,事实怎么说,你就怎么信;信了之后,你就得变。四、什么人,才能迭代?Kimi内部流传一个说法:这里至少有50人创办或加入过创业公司。换句话说,他们不是在招聘员工,是在收编CEO。一堆有创业基因、有Ego、不服管的人塞在一起,不打架才怪。但Kimi的解法极其简单,只招能被事实说服的人。Ego大不是问题,Ego大到盖过事实才是。从联合创始人到每个同事,只要你拿得出足够清晰的证据,任何人都可以被说服。AI行业的迭代周期是按月算的,而传统公司的组织变革节奏是按年规划的。这就经常导致一个问题:对手已经迭代了三轮,你一次架构调整还没落地。月之暗面创始人杨植麟管什么?管人才密度和战略方向。剩下的,让团队自己迭代。在AI时代,组织不是管出来的,是迭代出来的。——罗华山10点於深圳餐研院科学干餐饮&创业不迷路28年聚焦餐饮连锁产业罗华山和1万个餐饮朋友餐饮O2O赋能1万个品牌
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