今年做的AI项目比较偏探索，如果按正常的项目流程，不够敏捷。实践过来，有效的方式是找学习能力强、更加自驱的同学形成虚拟小组，封闭开发，每个人都偏多面手，模糊分工，重点在解决问题，而非拉通对齐。
初步看，还是很有效，有不错的阶段性产出，项目里每个同学工作很开心，成长迅速，每次周会欢乐又充实。
我相信，会有新的岗位，新的分工，新的组织，目前是一个转型的阶段。近期看到两篇lovable员工的分享，是很好的AI native的案例，关键结论：
- 每个人都是多面手，而不是分工细化的螺丝钉
- 行动比流程更关键，快速干，干中学，不要那么多拉通对齐
- 行动足够快，那么失败成本就足够低
- 未来团队规模将缩小，组织更扁平，效率和产出会更高
我其实有点好奇，比如3年之后，AI native产品如果成为主流，那么我们的组织形态会发生怎么样的变化。我希望是更敏捷的，或者说小团队也能做出更大的事情，因为我其实很不擅长横向拉通（跟我协作过的同学都知道），更喜欢小团队闭环快速干
原文和翻译如下
https://ybzavo65ti.feishu.cn/wiki/SqFewLDbEiLkXZks3k1c6biJnPg?from=from_copylink
https://ybzavo65ti.feishu.cn/wiki/HmMAwUHhUi0WNnkvD11cV9TFnwg?from=from_copylink
多年跟踪研究中国能源发展的专家戴维·菲什曼告诉《财富》杂志，在中国，电力不是问题。平均而言，中国每年增加的电力需求比德国全年的用电量还要多。
菲什曼说，中国悄无声息地占据了电力领域的主导地位，这是几十年来在电力行业各个层面建设和投资的结果。
菲什曼认为，即使中国的人工智能需求增长如此之快，可再生能源项目无法跟上增长步伐，中国还可以利用闲置的燃煤电厂来弥补缺口，同时打造更多的可持续能源来源。
他说，相比之下，美国将不得不争取增加新的发电能力，而这通常面临长达数年的审批延迟、地方反对以及不一致的市场规则。
支撑硬件优势的是治理能力。菲什曼说，在中国，能源规划是通过长期政策进行统筹安排的，在投资之前就确定了市场规则。这种模式确保了基础设施建设是针对需求预期进行的，而不是对需求的反应。
菲什曼说，中国悄无声息地占据了电力领域的主导地位，这是几十年来在电力行业各个层面建设和投资的结果。
菲什曼认为，即使中国的人工智能需求增长如此之快，可再生能源项目无法跟上增长步伐，中国还可以利用闲置的燃煤电厂来弥补缺口，同时打造更多的可持续能源来源。
他说，相比之下，美国将不得不争取增加新的发电能力，而这通常面临长达数年的审批延迟、地方反对以及不一致的市场规则。
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