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里面有几个很有趣的理论 - 摘自豆瓣：
* 保持小规模，降低成本，以现有的资源来解决问题，不要盲目扩张。
* 基于现有的利润做决定，而不是预期的利润。
* 非常有趣，给企业设定上限，上限能帮你知道多少是足够的，而后即可获得真正的自由，有自由对别人期待的事或者对你毫无用处的机会说不。
@https1024
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俞浩真的挺牛逼的。很多人觉得他“打造百万亿美金市值生态”是喝醉了，但追觅确实有自己的逻辑：
1.持续供血：成立追创创投，包含中早期孵化基金（首关10亿，与厦门国资合作）、 成长期战略基金（绍兴百亿产业基金，2025年4月完成首期募集）；
2.BU遍地开花：追觅现在孵化了30个左右BU，除了与原业务有协同效应的之外，还有人造肉、奶茶。。。通过LP的资金，带动整个生态的孵化；
3.自我造血：追创创投会给每个BU一个阶段性的时间，例如3年左右达到盈利，如果没有盈利BU就会被砍掉；而BU的一个典型运行逻辑是大规模高薪招聘销售，例如一年内上满500人。每位销售入职之后均有数据和KPI驱动，没有领导，只需要对数据负责，干不好有极大可能在6个月内被干掉。而大规模的销售招聘最直接的影响是：大规模带来客户资源。
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3.自我造血：追创创投会给每个BU一个阶段性的时间，例如3年左右达到盈利，如果没有盈利BU就会被砍掉；而BU的一个典型运行逻辑是大规模高薪招聘销售，例如一年内上满500人。每位销售入职之后均有数据和KPI驱动，没有领导，只需要对数据负责，干不好有极大可能在6个月内被干掉。而大规模的销售招聘最直接的影响是：大规模带来客户资源。
从第一性原理来思考产品设计准则的变化
产品价值的第一性原理是什么？
是这个公式：
产品价值=（新体验-旧体验）- （学习成本+迁移成本）
当你是一个新的AI产品时，一方面要思考如何提高体验增量，比如找到10倍好的场景
另外一方面要想办法降低学习成本和迁移成本
---学习成本-----
降低学习成本的一个方法是，将用户的学习成本转移成Agent的调用成本
比如原来一个web2.0界面，用户要走完onboarding去了解如何使用
但现在完全可以Agent来执行Skills（里面封装了API）完成任务
就拿xaicreator的发推文来说
我现在把推文API封装了，就完全可以让Agent代替我操作界面，我不需要再次打开网址自己去创建草稿，编辑推文了，这一切Agent都可以做
Agent在干完事儿之后，只需要返回给我一个草稿分享地址，我点开可以二次编辑，甚至让Agent帮我编辑，然后设定预发布时间发布即可
最终你会发现，用户不需要熟悉新的产品
因为Agent会参考API文档来帮助他熟悉
或者说这个产品本身封装的Skills里面，学习成本成为了黑盒，用户只需要让Agent用就好了
在这种情况下，如果你还在使用传统GUI的策略去建设产品，那么学习成本仍然是攀高的
---迁移成本-----
接下来的问题是，用户的数据中心都在哪里？
可能散落在本地电脑里，可能散落在私有云上，可能散落在一些服务商的数据库里
本地电脑里的最简单，授权访问就可以
私有云的也容易，API访问也能获得，比如存储在google drive或者dropbox的
散落在其他服务商数据库里的，就需要一些转移工具
比如网易云的歌单导入，支持导入其他平台的歌单
比如Beehiiv到Substack的迁移工具
---未来设计-----
从这些角度来看待问题的话
未来绝大部分产品应该是优先toA的，Agent要先了解如何使用
然后才是将GUI降级提供给人类
比如我发推文，只有当Agent写的推文不好的时候，或者我想确认一下Threads样式的时候，我才会打开那个web页面
其余时间可能Agent直接就发布了
根本不再需要软件交互了
以前我们要统计人类的使用数据
未来要统计Agent的采样数据
我们从23年就在思考如何为AI构建工具
在26年，这件事将成为习以为常的普遍共识
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降低学习成本的一个方法是，将用户的学习成本转移成Agent的调用成本
比如原来一个web2.0界面，用户要走完onboarding去了解如何使用
但现在完全可以Agent来执行Skills（里面封装了API）完成任务
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本地电脑里的最简单，授权访问就可以
私有云的也容易，API访问也能获得，比如存储在google drive或者dropbox的
散落在其他服务商数据库里的，就需要一些转移工具
比如网易云的歌单导入，支持导入其他平台的歌单
比如Beehiiv到Substack的迁移工具
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从这些角度来看待问题的话
未来绝大部分产品应该是优先toA的，Agent要先了解如何使用
然后才是将GUI降级提供给人类
比如我发推文，只有当Agent写的推文不好的时候，或者我想确认一下Threads样式的时候，我才会打开那个web页面
其余时间可能Agent直接就发布了
根本不再需要软件交互了
以前我们要统计人类的使用数据
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在26年，这件事将成为习以为常的普遍共识
