《再见 x 人》的主创团队真的是顶级人性大师，跨越阶级女+大龄男企业家、成功胜男姐姐+帅气妈宝弟弟、黄毛性张力男+精神小妹。要素都堆满了。
顶级的都多少有点缺德了。
无论你看过不看这类大众传媒商品，只要你是目标观众群体，里面的观点和价值观，都会通过一切媒介最终对你产生影响。
这种针对一二线女性绞杀类的商品，真的太厉害了，刀法稳准狠，除了丧良心，没有任何缺点，确实值得产品经理好好学习，看看顶级的人性大师们，怎么操控用户的。
一二线女性的工作价值远大于生育价值和婚姻价值，所以不结婚是社会收益最优解。只用让三四五线生个二胎三胎就可以弥补这部分的新生儿损失了。
顶级的都多少有点缺德了。
无论你看过不看这类大众传媒商品，只要你是目标观众群体，里面的观点和价值观，都会通过一切媒介最终对你产生影响。
这种针对一二线女性绞杀类的商品，真的太厉害了，刀法稳准狠，除了丧良心，没有任何缺点，确实值得产品经理好好学习，看看顶级的人性大师们，怎么操控用户的。
一二线女性的工作价值远大于生育价值和婚姻价值，所以不结婚是社会收益最优解。只用让三四五线生个二胎三胎就可以弥补这部分的新生儿损失了。
今天看唐彬森的演讲，深刻地解释了为什么大公司会有「资源诅咒」
大公司的核心问题在于决策。
大公司高管上班考虑的是什么？领导的KPI、公司战略、怎么要资源。
他们解决问题的方式，往往是用钱、用渠道，而不是产品。
流量不够？百度申请一笔预算，打一波广告，马上就起来了。谁愿意去做那些苦哈哈的产品优化？
他们考虑的都是短线问题，不会考虑长线问题。
什么叫短线？向公司要资源、向领导做PPT。
什么叫长线？产品。
他去了趟以色列，发现这个国家啥也没有，但比周围那些有石油的国家都赚钱。
经济学上有个专业术语就叫"资源诅咒"。那些有资源的国家，像俄罗斯、巴西、阿拉伯那些国家，高科技产业反而发展不好。
为什么？因为挣钱太容易了。
就像大公司高管一样，要完成KPI，最好的办法就是申请预算，打广告，马上见效。
但那些做得好的国家，芬兰、日本、以色列，都是没资源的国家。
所以他跟团队说："穷人家的孩子早当家。"
人只有在资源极度紧缺的情况下，才会迸发出创造力。
资源太多的话，想的都是怎么花钱，怎么向领导申请预算。
互联网最牛的公司都不是靠钱做起来的，大公司都是靠钱砸死的，都是靠推广把产品搞死的。
雷军做小米的时候跟林斌说："我们小米要做营销，没有预算，零预算。"
这就是创业公司的文化，用零预算的方式把东西做起来，这才是团队的能力，这才是跟大公司竞争的唯一优势。
完整版
唐彬森：钱没用，小公司靠这个逆袭大公司 - ListenHub
https://listenhub.ai/episode/69074e2b28f1543f57ce556d
大公司的核心问题在于决策。
大公司高管上班考虑的是什么？领导的KPI、公司战略、怎么要资源。
他们解决问题的方式，往往是用钱、用渠道，而不是产品。
流量不够？百度申请一笔预算，打一波广告，马上就起来了。谁愿意去做那些苦哈哈的产品优化？
他们考虑的都是短线问题，不会考虑长线问题。
什么叫短线？向公司要资源、向领导做PPT。
什么叫长线？产品。
他去了趟以色列，发现这个国家啥也没有，但比周围那些有石油的国家都赚钱。
经济学上有个专业术语就叫"资源诅咒"。那些有资源的国家，像俄罗斯、巴西、阿拉伯那些国家，高科技产业反而发展不好。
为什么？因为挣钱太容易了。
就像大公司高管一样，要完成KPI，最好的办法就是申请预算，打广告，马上见效。
但那些做得好的国家，芬兰、日本、以色列，都是没资源的国家。
所以他跟团队说："穷人家的孩子早当家。"
人只有在资源极度紧缺的情况下，才会迸发出创造力。
资源太多的话，想的都是怎么花钱，怎么向领导申请预算。
互联网最牛的公司都不是靠钱做起来的，大公司都是靠钱砸死的，都是靠推广把产品搞死的。
雷军做小米的时候跟林斌说："我们小米要做营销，没有预算，零预算。"
这就是创业公司的文化，用零预算的方式把东西做起来，这才是团队的能力，这才是跟大公司竞争的唯一优势。
完整版
唐彬森：钱没用，小公司靠这个逆袭大公司 - ListenHub
https://listenhub.ai/episode/69074e2b28f1543f57ce556d
别再听那些AI造富神话了。我们先算一笔最简单的账。
你知道Claude Code吗？每个月收费 20 美元。但背后的成本是多少？
Anthropic内部数据显示，服务一个普通用户的平均成本接近 35 美元，如果遇到一个高强度使用的开发者，成本会飙升到90美元。这意味着，在每个用户身上，每个月都在稳定地亏损。
这不是个例，这是整个生成式AI行业的普遍困境。大家都被技术革命的宏大叙事冲昏了头脑，却很少有人愿意蹲下来，仔细算一算这门生意的经济模型。
以目前的技术和商业模式，绝大多数AI应用，根本就不是一门好生意。
我们用毛利率这个核心指标来衡量。传统 SaaS 软件，卖的是信息和功能的复制权，边际成本极低，所以毛利率普遍能达到 70%到 90%。这是一家健康软件公司的生命线。
但 AI 应用呢？它们卖的不是“复制权”，而是“算力权”。
你每一次提问，每一次生成，都在消耗实打实的算力，这些算力都是要花钱买的。结果就是， AI 应用的毛利率被死死地压在 30%到 60%这个区间。
就连行业标杆 Anthropic，其毛利率也只有约55%。这个数字，在传统软件投资人眼里，几乎是不及格的。
这种成本结构导致了一个致命的悖论：用户越活跃，公司亏得越惨。
传统软件巴不得你天天用、多用。而 AI 应用最怕的就是你天天用、拼命用。
比如，某AI聊天服务每天的运营成本非常高。一个重度用户一个月就能“吃掉”公司200多美元的成本，远超他的会员费。
所以，所有 AI 应用最后都不得不走向限量供应、付费了也给你设个上限。但这无疑是在扼杀用户体验。
在这样的经济模型下，我们再来看用户数据，如ChatGPT拥有近8亿周活用户，但个人用户付费转化率不到2%。
这意味着超过绝大多数的用户，都在“白嫖”算力，属于OpenAI的负资产。如此低的付费意愿，严重挑战了其付费产品的市场价值。
当一个产品的绝大多数用户都在让你亏钱时，你的市场份额越大，你的财务黑洞就越大。
因此我们可能正处在技术炒作的顶峰，就像当年的AR一样。概念满天飞，但真正能落地、能盈利、能解决实际问题的应用寥寥无几。
那么，真正的机会到底在哪？
我觉得真正的机会藏在那些最繁琐、最重复、最需要专业知识的工作流程中。
我自己有一个判断逻辑，想要判断一个AI项目值不值得做，可以用以下法则去检验：如果把AI功能拿掉，你的产品还有没有价值？
如果答案是否定的，那它大概率就是个泡沫。一个真正能成功的AI业务，首先它的内核应该是一个优秀的传统SaaS， AI只是作为放大器存在的，而不是业务本身。
你知道Claude Code吗？每个月收费 20 美元。但背后的成本是多少？
Anthropic内部数据显示，服务一个普通用户的平均成本接近 35 美元，如果遇到一个高强度使用的开发者，成本会飙升到90美元。这意味着，在每个用户身上，每个月都在稳定地亏损。
这不是个例，这是整个生成式AI行业的普遍困境。大家都被技术革命的宏大叙事冲昏了头脑，却很少有人愿意蹲下来，仔细算一算这门生意的经济模型。
以目前的技术和商业模式，绝大多数AI应用，根本就不是一门好生意。
我们用毛利率这个核心指标来衡量。传统 SaaS 软件，卖的是信息和功能的复制权，边际成本极低，所以毛利率普遍能达到 70%到 90%。这是一家健康软件公司的生命线。
但 AI 应用呢？它们卖的不是“复制权”，而是“算力权”。
你每一次提问，每一次生成，都在消耗实打实的算力，这些算力都是要花钱买的。结果就是， AI 应用的毛利率被死死地压在 30%到 60%这个区间。
就连行业标杆 Anthropic，其毛利率也只有约55%。这个数字，在传统软件投资人眼里，几乎是不及格的。
这种成本结构导致了一个致命的悖论：用户越活跃，公司亏得越惨。
传统软件巴不得你天天用、多用。而 AI 应用最怕的就是你天天用、拼命用。
比如，某AI聊天服务每天的运营成本非常高。一个重度用户一个月就能“吃掉”公司200多美元的成本，远超他的会员费。
所以，所有 AI 应用最后都不得不走向限量供应、付费了也给你设个上限。但这无疑是在扼杀用户体验。
在这样的经济模型下，我们再来看用户数据，如ChatGPT拥有近8亿周活用户，但个人用户付费转化率不到2%。
这意味着超过绝大多数的用户，都在“白嫖”算力，属于OpenAI的负资产。如此低的付费意愿，严重挑战了其付费产品的市场价值。
当一个产品的绝大多数用户都在让你亏钱时，你的市场份额越大，你的财务黑洞就越大。
因此我们可能正处在技术炒作的顶峰，就像当年的AR一样。概念满天飞，但真正能落地、能盈利、能解决实际问题的应用寥寥无几。
那么，真正的机会到底在哪？
我觉得真正的机会藏在那些最繁琐、最重复、最需要专业知识的工作流程中。
我自己有一个判断逻辑，想要判断一个AI项目值不值得做，可以用以下法则去检验：如果把AI功能拿掉，你的产品还有没有价值？
如果答案是否定的，那它大概率就是个泡沫。一个真正能成功的AI业务，首先它的内核应该是一个优秀的传统SaaS， AI只是作为放大器存在的，而不是业务本身。
