閉門造車不斷和“專家”去聊是很難在快速變化的市場中找到最適合的站位的。
在新的市場中找到模糊的正確戰略方向，然後用絕對的執行力 + 最關係用戶需求反饋的洞察 + 產品和推廣最小閉環 才能一邊跑一邊拿結果一邊找到最合適的位置。

發現太多公司在招聘人，尤其是招聘比較junior的崗位或者應屆生的時候，完全不培養人不考慮長期人員和團隊的發展默契，單純把人當作耗材，給很少的context很淺的反饋超負荷處理工作，等員工辭職或者產出降低就直接放棄。
這樣做和我自己的價值觀完全不相符，而且即使從功利角度上來看也不是一個合適的選擇：
沒辦法找到且留住優秀的人才，綜合人才水平和team culture一起下降，沒辦法做好長期的專業知識積累... 還有一個最關鍵的一點 - 如果還需要大量使用“耗材人才”，說明根本沒有用好AI Agent。

我有50K USD準備贊助20-30個以AI和加密爲重點的黑客馬拉松。如果你正在舉辦一個或者知道有人正在舉辦一個，請直接在下面評論或在評論區標記你的朋友。
我會聯繫的！

如果這個猜測是真的，讀書的運營是真的做得很精細化...
據說如果你在讀書上標注哪幾本平台還沒有上架的書想看，而且在書友圈分享內容，就會常常有一個熱心腸 頂着默認頭像 的“用戶” 會直接把本地版電子書文件私信發給你。被很多人認爲是讀書沒有拿到版權但是希望提高用戶活躍度和滿意度而設置的 “送書俠”...
不知道是否是官方，但是的確很多很多人都遇到了這個送書俠。不得不感慨華人團隊做好產品做好用戶體驗是真的可以精細化運營的...
其實華人團隊就做好這一個能力，的確也能在很多產品甚至是紅海市場裏上搶下來一塊蛋糕。有的軟件服務公司會號稱自己就是對標海外頭部XXX，功能能力和好用程度可能只有70%，但是價格只收30%，而且搭配7*24小時在線人工客服。

世界上最古老的職業是...
咱們不聊這個，但是很多人說世界上第二老的職業是放貸 - "lending is the second oldest profession in the world"。
4000年前的美索不達米亞（Mesopotamia）文明就有典當抵押和種子借貸的行爲，公元前1750年就有《漢謨拉比法典》對於借貸行爲的法律框架支持。
中國互聯網發展到一定程度，大量2C的場景中內容最終演化爲最古老的職業服務（很遺憾，而且對近期的MaskPark事件表示譴責），而數據最終則演化爲“第二古老”的職業服務 - 大量的“普惠金融” - 小額貸/消費白條等業務。
中國互聯網公司體量做大後，沒有做放貸的有哪幾家？

穩定幣的mass adoption本身根本不是需要再去討論的問題，問題僅僅是到底是stablecoin-native的startup先成長成可以挑戰銀行的企業，還是傳統大型企業會更快學會如何把stablecoin更好融入到業務裏。
The real question is - “will the big banks get smart first, or the smart banks get big"

上一個週期Vertical SaaS是專注在一個垂類細分產業（比如理發店、裝修工地、健身房、咖啡店等）做流程自動化和數據分析看板化的產品趨勢，其實本質是通過打通信息流從而大幅度提高人效比，但是商業模式其實是靠嵌入式支付（幫助客戶處理訂單、收款、員工績效分發等）而非僅僅軟件費用來完成的。
這一個週期的Vertical AI則是打造一個垂類細分領域的AI，讓文件和數據（合同、訂單信息、用戶申請、建築規劃等任何垂類領域最重要的文件）和流程一起智能化，不單純依靠點到點的信息分析，而是靠大模型和RAG做到全局理解，然後把過程中常見的服務部分智能體化（客服、銷售、交付等），從而更進一步提高人效比。
更自動化智能化的垂類場景也會需要更靈活更多樣的支付來賦能商業變現，此時此刻穩定幣做AI支付因爲payment rail的兼容大多數只能再回到U卡模式上，所以還是一個僞命題，但是拉長時間線來看一定會有更多創新商業模式的誕生。

美國的科創圈已經學會996福報機制了，灣區很多創業者按照996的標準找人，x的團隊也不斷炫耀團隊加班多卷。
windsurf被收購只拿錢買最核心的技術團隊，不僅員工ESOP變紙，投資人的回報比例也沒有公開。這樣瞎搞，可能灣區投資人們也逐漸學會給帶個人無限連帶責任 對賭協議 一票否決權的term sheet了

ChatGPT Deep Research發布到現在五個月了，當初發布的時候我和很多朋友一樣用了一兩次就驚喜上頭買了Pro版本，當初還在擔心每個月250個Deep Research使用limit會不會不夠用，但是回過頭來看看使用頻率還是遠遠不如當初的預期的。
沒必要有像喫自助餐的心態一樣奔着“用回本”來去非要用多少次 - 而且行業裏預估OAI的每次調用deep research算力成本大概在0.4-1美元左右，從算力角度來說回本是難了；但是只要問對一些問題優化一兩個小決策這個成本就回來了。
但是的確要反思自己，每天不管多忙都沒有快速去調研一個想法的時間嗎。沒有輸入和沒有輸出只有執行的一天很容易讓自己掉下隊伍。

和團隊討論產品方向，不得不感慨
最近十年裏最大的科技突破原動力不是ai crypto 還是xr… 是疫情啊…

這個世道… 華人圈裏不管是項目還是基金募資都不容易…
於是出現了很多沒有投資款也不敢承擔風險的風險投資，大家靠做做FA跟跟政府項目過日子，有啥熱點了就去聊項目方，幹聊很禮貌就是不出手。
也在香港和紐約出現了大量沒有家族的家辦，對外統稱家辦family office一問只做高淨值家庭advisory，甚至業務局限到不能稱之爲wealth advisor只能賣保險，但是自稱一個家辦也還是很有面子。

創業大V除了點評商業模式和戰略不一定擅長創業，教你賺錢的人除了賣課賺錢不一定擅長賺錢。
It’s Always easier said than done. 甚至有時候想得太仔細也是執行力的阻力，也是做出正確但艱難的選擇的阻力。

永遠都強調不夠這件事情，也是我永遠都要給自己提醒的事情： 絕對不能僥幸心理認爲自己二十多歲的時候熬夜爆肝開會幹活第二天依舊生龍活虎是自己天賦異稟就是能折騰。
事實上自己在瘋狂消耗創業前打下的好身體基礎以及過度透支自己未來身體的健康，所有的代價可能會在三十五四十五歲後某一天突然顯現出來。
一切健康的時候你感覺你無所不能，事實上都不需要一場大病，簡單的腰痛、尋麻疹、幹眼症甚至是久坐帶來嚴重的痔瘡都可能會讓你無比苦惱。

做乙方久了會染上惡習，我發現我說話打字帶“～”符號已經在團隊裏有很明顯的人傳人的現象了

我本身是一個特別謹慎看待“融大錢”的創業者，當然也不是說我想融大錢就能隨便像大佬一樣搞千萬刀出來。
不過也的確會看到早期融大錢會導致 項目固執過高後續down round難融到死，用錢效率不夠後續即使收購退出創始人到手可能還不如如硅谷大廠打工，錢太多掩蓋了方向和執行的錯誤早期缺少handson的信號搜集和低成本試錯。
但是對AI創業者而言，融到大錢甚至要和做好產品一樣重要（如果不是更重要的話）。
AI創業者向上面臨着大廠的場景擠壓，作爲本來就有更好的流量分發網路用戶使用場景的企業，給已有的場景和用戶配上AI，要比給AI找到場景和用戶容易太多了。 更何況大廠的工程研發能力嚴重溢出，有時候大領導不想讓大家吵，下面產品經理和員工都不得不抄。大機器上每一個螺絲釘都在追求自身利益最大化，大廠項目組往往希望不斷擴大團隊規模、增加預算和權力，以提升自身地位和待遇。
向下面臨着模型層能力的覆蓋，辛苦籌備的agentic workflow / comfy UI / vertical agent 就被一個模型的迭代覆蓋了大多數能力，所以必須要做很深很有粘性才行。LLM之間的競爭也很激烈，同時也有很強的研發團隊以及對模型能力的近水樓臺先得月，所以有時候爲了拉新和日活不得不自己去做生態裏有流量有用戶的業務。
兩側又有衆多競品衝入，能夠避開大廠和大模型射程的每一個小場景僅僅在灣區就一定有至少幾十家公司在競爭

總覺得慈不掌兵又的確希望員工幸福工作，是不是很難賺大錢

果然燈下黑，人們就是不去探索自己身邊的環境，盲目向往遠方。
最近開始每兩三天打卡一個大溫哥華區域附近的local 咖啡店。早上起來之後回復一晚上睡覺時候積壓的消息+開早會，健身的時候順便聽聽播客買個菜，給媳婦做完飯就一起開車去一個隨機的高評分好環境咖啡店幹活。
好像幸福也不需要那麼多錢。