中国灯塔博物馆，据说迎来了建馆以来，最大的团体游团队。导致货架上放了几十年的文博产品，被一扫而空，工作人员要边收钱边擦灰。
我觉得，每个团队都有必要拉到这个灯塔博物馆进行团建。灯塔是什么？既是指引，又是目标。船无灯塔难行路，人无灯塔不知处，组织无灯塔则团队无凝聚力。
所以，拉到这个灯塔博物馆来团建，当然不是让大家来买纪念品，而是让大家知道自己的目标、组织的目标，要紧紧锚定目标，来找到自己的行动节奏。字节力推飞书，最核心的一个卖点是它的okr，这就是以目标为前进方向的组织行为构建方式。
当初manus刚出来时，大家对于Agent类产品还觉得很新鲜。后来openclaw刷屏，算是彻底打开了AI工具类的市场大门。
从那时候起，市场共识形成。大家都理解了，AI进入乃至接管人们的工作的产品形态。或者说，人们认识到了，一个接管人们的工作的agent，应该长啥样。从此一改各种插件、各种小工具狂飙的乱像。
所以openclaw确实了不起。算是给AI的能力，真正找到了一个高价值的出口。chatbot是第一代AI产品，而openclaw则是第二代AI产品。
我们常说AI有两大能力，生成能力和推理能力。chatbot用的就是生成能力，而龙虾类产品用的就是推理能力。
所以AI大厂一方面继续加码模型，另一方面则单开产品线专做龙虾类产品——连曾经只专注于做模型的deepseek，也都开始搞agent工具了。因为这是AI大厂的必争之地：谁家有自己的虾，谁家的token才有出处。
我们之前说过，因为智能的通用性，这导致卖token才是大模型的终极商业模式。这是AI领域和移动互联网最大的差异。移动互联网领域，你做游戏它做电商我做视频或者社交…大家各赚各的钱，可以互不打扰。但在AI领域，不存在这种大路朝天、各走一边的情况。
所以，对于任何AI模型公司来说，要是自己的token靠别人的虾来吐，那就是把命根子交给了别人。这件事，对任何模型公司的决策者来说，无论如何都不会允许它发生。
那
小米汽车N90最吸引我的一个点，是前排座椅可旋转，及扶手箱可滑动。
开长途，在服务区停车时，大家都是在服务大厅里堂食吗？我有时候是，但更多时候不是。更多时候，是买了东西，回到车上吃。因为服务大厅里太吵了，而且有时候很拥挤你。
包括平常周末出去玩时，难道一日三餐都是去餐馆里吃？我有时候是，但有时候我会带上水果、饮料、糕点等，在路边停车，在车里吃。
每当这时候，我就想，啥时候能把前排座椅旋转过来，前后排大家一起面对面吃，这多有趣。
现在的情况，一般都是6坐车，才能二排旋转。5坐车是没有这个功能的。极氪mix倒是有这个功能，但那车也太小了。在中国造4米6的车，还售价将近30万，这是要付出巨大代价的——可以认为，极氪mix被欧洲的产品节奏给害了。
看一辆车的产品定义，就考虑两个点：
• 开的时候，要开得舒服——这一块将会逐渐让渡给智驾。
• 不开的时候，怎么设计这个静态空间？小米N90打了个样，它开始认真考虑当车静止时，用户在车内如何使用。
梁文峰在答投资者问里说，在AI时代，英伟达的cuda的护城河没那么深。因为AI写代码，可以很容易把各种需要的算子、框架都搞定。所以所谓生态的缺失，在前AI时代，这是任何一个新平台都面临的最大的问题，但在AI时代，这已经不是最核心的问题。
事实上，在AI时代，所有软件都不是问题，而生产才是。长鑫上市后，股价大涨。但我的判断，这不是到顶了，而是会继续涨。
因为说到生产，那当然要能源要供应链，而这一切，都只有中国才有最好的供应。所以在AI时代，中国的生产能力会被极度放大。中国的制造业已经占据全世界30%以上的份额，而AI时代，会把这个份额再提高一个层级。
所谓水涨船高，AI是水，而制造业就是那艘船。所以，重仓中国的制造业，这是可预见的未来。
而美国就比较搞笑了，通过禁止中国的产品，来保护他们国内的产业。禁止中国电子设备（手机、无人机等），禁止中国电动车，禁止中国机器人…这就是典型的闭关锁国。没想到曾经不惜通过武力打开中国大门的欧美人，现在变成了要把自己锁起来自保。
这么多年，黄仁勋一直没有使用过twitter。然后他今天注册了twitter，写的第一条微博，是为开源呐喊。
这其实是回应最近美国政府，对由kimi k所3引发的美国国内的担忧，导致的越来越严的监管。
开源模型对英伟达来说，太重要了。因为很多大型企业，毫无疑问会部署私有化模型，毕竟要保证自己的数据安全。而这些企业部署自己的模型，那芯片用什么？当然是用英伟达的。
如果美国禁止了开源模型，那么那些大企业将不得不使用闭源模型。而如openai等企业，则会开发自己的专有芯片——谷歌已经在这么做了。这对英伟达来说，是巨大的损失。所以黄老板挑起了呼吁支持开源的大头。
问题在于，他这也太心急了。注册第一条推，就说要开源，开源好。站在美国政府角度来看，这意味着什么？
我不禁想起了当初嵇康之死。嵇康和吕巽交恶只是导火索，三千太学生情愿，才最终导致司马昭痛下杀手。这三千太学生可谓好心办坏事，间接促进了嵇康的死。广陵散从此绝矣。
回看黄老板这条呼吁开源的推，我怎么感觉这和三千太学生情愿异曲同工呢？kimi k3在美国危矣。
梁文锋答投资者问，网上有各种解读，但是没有任何一篇文章，能够真正说清楚，梁老板到底是怎么想的。所以我就给大家一个能看清全貌、真正理解梁老板思路的视角。
可以确认，梁老板是有着非常坚定的目标，及实现路径的。deepseek当前不在乎赚钱，而是在乎AGI，这是他们的目标。而如何实现这个目标呢？就是AI能持续学习，这是他们选定的技术路线。deepseek坚信未来agi一定会实现。而实现的时候，一定会成就几家万亿级别的公司。而他们相信自己在其中。
梁老板多次说到共识。这里面的共识，包括两个点：一是对agi的共识，一定会实现。所以公司不追求短期的利益。二是对路线的共识，就是实现AI的持续学习。所以他们不搞视频生成等各种生产力工具或娱乐性产品，不把资源浪费在这些无关的方向上。
将军赶路，不追小兔，这个前提是将军得知道自己要去哪里。deepseek算是把这一点，想得非常清楚的。所以他们心无旁骛，专心的向前奔跑。
把眼光投向整个业界，可就没有共识了。人类智能到底是如何实现的，现在也没人能说清楚。所以agi能不能实现？其实现在是没有共识的，这是第一个非共识的点。第二个非共识的点，是即时有某些相信agi能实现的人，但对于如何实现，也是没有共识的。现在很多人就认为，世界模型才能实现agi。没有共识，不知道如何达到终点，甚至不知道到底有没有终点，就难免先赚当下能赚得到的钱，所以很多企业就先赚视频生成的钱。
上一篇小文里，我们说过，要把一件事说清楚，其实特别的简单，就是下面这6点。我们基于梁老板的思路，来把这件事给说清楚。说清楚了，也就彻底理解梁老板的思路了：
1. 要做什么：实现agi，成为万亿级公司。但有太多企业在向这个目标进发，所以deepseek需要保持专注，确保是第一梯队。并持续开源，从而让外界持续相信deepseek有着优秀的模型。
2. 怎么做：scaling没有到头，要持续训练更大的模型。每个版本比前一个版本强一点，激活参数多一点。目标是先实现AI的持续学习，以便AI能实现自我迭代，最终走向具身智能，实现agi。同时，为了实现这个目标，就要放弃当前赚小钱的冲动，要目标坚定且一致的向前冲。
3. 谁来做：现有团队成员。只要团队形成共识，大家目标一致，就能齐心协力，向着一个目标冲锋，就有机会实现agi。
4. 成本多少：不清楚最终成本，因为无法确认最终啥时候实现agi。但成本构成是很清楚的，主要是算力成本，及数据标注成本。 而且当前的收益，是有机会打平支出的。
5. 什么时间做：每3个月左右迭代一个版本，持续进化。虽然最终什么时候实现agi不清楚，但在可预见的将来，应该就能实现，而不会永远无法实现。这不是空头支票，这是值得期待的。
6. 问题及卡点是什么，需要什么支持：卡点主要是算力，本质是国产芯片的产能不足，而不是国产芯片的生态问题。因为依靠AI写代码，能快速补齐国产芯片的生态不足的问题。但最近几年，国产算力的产能就会缓解。钱主要是投在算力上。
要把一件事理清楚，其实方法论并不复杂，就是下面6点，搞清楚就可以了。这6点，是对拉雅德·吉普林提出的5w1h法的改进。
1. 要做什么（what）：说清楚要做的事，及其价值——为什么要做。避免做低效或无价值的事，减少资源的浪费。
2. 怎么做（how）：实施方案是什么？可行性如何？
3. 谁来做（who）：责任要到人，避免推诿扯皮。
4. 成本多少（cost）：要花多少钱？roi是多少？
5. 什么时间做（when）：啥时候开始？啥时候结束？有计划有节奏有里程碑，避免无限拖延。
6. 问题预估（problem）：可能或已经遇到的问题、卡点是什么，需要什么样的支持？避免因为问题而导致项目阻塞。
真正难的，是如何把它这几点都搞清楚。。很难想象，有谁能把所有的活，都自己全部给做了。所以即便要把上面这些信息拉齐，也涉及多人。这必然就需要与很多人进行密切沟通，需要很多人的配合。
所以对打工人来说，最重要的几项能力，一是业务能力，二是沟通协作能力，三是抗压能力。业务能力决定你的下限，看的是你能不能把自己的那个模块做好。而沟通协作能力决定你的上限，看的是整件事情，能不能有效推进。抗压力则是因为上级有他们自己的KPI。而这些KPI，当然会层层下压。并且员工自己也有自己的KPI，如果KPI较高，当然也需要承受得住。
而要想成长为领导，那这几项就更是基本要求了。所以大家也可凭此检视下自己的短板，然后有针对性的去提升。