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标签：AI赛道

保留产品裁运营？别把“缓刑”当成了大智慧

摘要：分析小云雀并入即梦的架构调整。看似温和的“动运营留产品”，本质是降本增效期的过渡性缓兵之计。从业务真相到打工人命运，深度拆解这场看似反常识合并背后的真实算盘。网友动态：两个团队功能几乎一样，居然没裁员，只动了运营听说小云雀并入即梦，感觉又要优化了。结果产品团队原封不动，只把运营归到即梦那边统一管，这操作挺反常识的。以前见过太多合并，一合就是砍人、并岗、汇报线大挪移。这次倒好，能力留着，重复的运营收上去，谁对增长负责一目了然。站在打工人角度想想，两个产品都能从生成做到成片，各自养一套运营和市场，预算抢着花，指标各报各的，内耗是实打实的。用户涨了，回报没跟上，组织就得从“铺摊子”转成“算细账”。保留产品、集中运营，说白了就是：稀缺能力别动，重复职能收权。团队震荡小，资源还能按优先级统一调。不过我也好奇，运营被收编的那拨人，心里是松了口气，还是有点不是滋味？你们身边有没有这种“合并但没裁员”的操作？最后是真提效了，还是换了个方式内耗？评论区聊聊。我的吐槽：把重复的运营收权就叫算细账，简直是对当代大厂降本增效血腥程度的最深误解。1、不是保留稀缺能力，而是产品研发的切肉成本太高槽点：觉得保留两个重复的产品团队是重视研发能力，这完全是把财务上的沉没成本和解约对赌当成了温情脉脉。真相：在大厂算账模型里，资深AI产品和算法架构师的赔偿金与期权兑现成本极高，N+3赔下来一人动辄数十万，更别说动核心代码签署的保密协议与竞业成本，因此缓裁产品只是为了项目交接。2、集中运营不是统一调配，而是边缘化的第一步槽点：以为运营归一管是业务聚焦和明确对增长负责，实则是把失去独立阵地的团队推向了绩效淘汰的死角。真相：在大厂统一汇报线后，被收编的运营在年度KPI考核中根本抢不到主站的核心流量与预算，失势团队在年终3.25考核里占了八成，这不过是用绩效清退代替大规模裁员。3、双端并存并非防震荡，而是等待数据死刑的缓冲期槽点：赞叹团队震荡小且能统一算账，却忽视了底层技术栈和服务器算力成本对业务寿命的决定性作用。真相：多模态生成模型单次推理算力成本昂贵，公司绝不可能长期养两套功能高度重合的生成管线，当服务器资源调用优先级被降低，无流量支持的产品在季度财报前就会被直接下架归零。总结成一句话：温水煮青蛙从来不叫温情脉脉，不流血的合并不过是把钝刀子割肉的戏码分成了上下两集。 ...全文
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保留产品裁运营？别把“缓刑”当成了大智慧

吐槽社 • 其他评论 • 2026-11-01
摘要：分析小云雀并入即梦的架构调整。看似温和的“动运营留产品”，本质是降本增效期的过渡性缓兵之计。从业务真相到打工人命运，深度拆解这场看似反常识合并背后的真实算盘。网友动态：两个团队功能几乎一样...
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孙宇晨的AI画饼指南：把巨头残羹和加密盘子装进年轻人的未来

摘要：孙宇晨为年轻人画出的5个AI赛道，看似宏大叙事，实则是将门槛极高的重资产行业与镰刀横行的加密泡沫混为一谈，诱导缺乏资本与算力的年轻人去接盘。网友动态：孙宇晨推荐年轻人从事的5个AI赛道孙宇晨看好的5个AI赛道：依托海量观测 / 实验数据的基础学术科研赛道（天文、生物、制药、基因测序）他认为，这类领域积累了巨量原始数据，过去缺少足够能力处理，现在可以交给 AI 挖掘价值，比如天文学、生物科学、新药研发等。其中他举了基因测序的例子：把人的基因组测序转化成数据，再用 AI 挖掘，评估疾病易感风险，用来指导个性化健康管理。衍生的实体商业赛道：生物医疗下游产业（健康管理、人寿保险等金融应用）属于上面生物 / 基因赛道的产业落地，他认为基因、健康数据成熟之后，会重塑人寿保险、健康险这类业务；传统行业旧算法会被 AI 颠覆，需要新模型。AI 健康管理、保险精算、医疗相关商业服务都存在新的机会。Crypto（加密资产 / 全球支付）赛道他认为，Crypto 属于全球性支付网络，和 AI 天然适配。Crypto 支持细粒度的资金记账，可通过 API 读取与处理资金，能实现极小单位的资金结算，这件事在传统金融体系里很难落地，所以这个赛道天然适配 AI 的 API 调用付费场景。当前传统金融与货币系统还没有面向 AI 时代完成底层升级；Crypto 技术有潜力把传统货币体系升级为 AI 能够读懂、参与，并且互相自动交易的价值基础设施。4.AI 上游数据基建赛道他认为，数据清洗、数据标注赛道机会巨大。举了 Scale AI 公司例子：这家公司 2016 年创立，早期为 Waymo、丰田的自动驾驶业务做图像、点云标注（2D 框选、3D 物体标注）。进入大模型时代后，业务拓展到模型评估、专业领域数据集采集、数据治理，为 OpenAI、Meta、微软以及军方提供高质量模型训练数据。2025 年 5 月，Meta 出资 143 亿美元收购 Scale AI 49% 股权，Scale 本身依旧保持独立运营。5.AI 模型本身赛道他认为，现在直接做 AI 底层模型本身也是非常强的机会，现有很多传统算法已经落后，等待年轻人创造全新算法逻辑。详看配图1。详看配图2。我的吐槽：当一个靠营销镰刀起家的人开始指导年轻人创业方向，他给出的不是通往未来的钥匙，而是一张精心包装的接盘请柬。1、学术科研与医疗保险：重资产高门槛，绝非草根避风港槽点：把基因测序和AI新药研发轻描淡写成数据挖掘，顺便把保险精算吹成普通人的创业风口，完全无视了这些行业恐怖的资本壁垒和极长的转化周期。真相：单台Illumina测序仪售价动辄数十万美元，冷冻电镜等硬件投入以千万元计，药企研发一款新药平均耗时10年且需投入10亿美金以上；在保险领域，精算模型受国家金融 regulatory 机构严格监管，仅精算师考试通关率就不足5%，根本不存在靠个人开发几行AI代码就能颠覆传统保司模型并完成商业落地的可能。2、Crypto与API付费：将链上盘子包装成AI底层基础设施槽点：宣称Crypto是天然适配AI的细粒度支付网络，试图将流动性枯竭的加密市场强行与AI技术绑在一起，为空气币和链上交易续命。真相：以太坊主网每秒处理交易量仅约15笔，每笔转账gas费在繁忙时高达数美元，而现代云计算API的调用成本通常精细到每千次0.0001美元；传统银行系统通过清算网络已能实现厘级账单，而将高波动、高手续费的Crypto作为AI微支付底座，纯属为了推销自家链上资产而虚构的需求。3、数据基建与底层大模型：拿巨头独占的残羹剩饭喂养普通人槽点：拿被巨头收购的Scale AI举例，教年轻人去做数据标注和全新算法模型，完全无视了算力垄断和廉价劳动力工厂的残酷现实。真相：Scale AI能够跑通是因为拿到了顶级车企与军方的独家合规数据，而国内底层标注员在东南亚或三四线城市每小时薪资仅15元人民币，早已演变为极度内卷的体力密集型工业；至于训练底层大模型，单次算力集群开销即达数千万美元，根本不是没有任何算力资源和顶尖算法团队的普通年轻人能够企及的赛道。总结成一句话：听信资本镰刀的造富神话去冲刺高壁垒赛道，最终只会发现自己沦为数据劳工或流动性接盘侠。 ...全文
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孙宇晨的AI画饼指南：把巨头残羹和加密盘子装进年轻人的未来

吐槽社 • 其他评论 • 2026-10-24
摘要：孙宇晨为年轻人画出的5个AI赛道，看似宏大叙事，实则是将门槛极高的重资产行业与镰刀横行的加密泡沫混为一谈，诱导缺乏资本与算力的年轻人去接盘。网友动态：孙宇晨推荐年轻人从事的5个AI赛道孙宇...
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