办公Agent大战：为什么大厂做不出好AI产品？

大公司病 · 天降少年 · 预装战争 · 变相裁员 —— 对话马克汤

「你的时间、你的脑袋、你的灵感，已经被 OKR 里那些事项抽干了。」 —— 马克汤，谈大厂为什么长不出创新

周五晚上，Raymond 在去按摩的路上，被按摩楼电梯里的分众广告教育了一遍如何高效工作——那就是铺满电梯的 WorkBuddy。中国前线的科技战争，都在这块电梯屏幕里。钉钉的面试者要先拉五个新用户才能进第二轮；腾讯的模型要靠「天降少年」理顺内部利益才能问世；飞书用自家兄弟的模型，内部结算一分钱折扣都没有。大厂 all in AI 三年，为什么大家手上还是原来那些产品？

这一期《苔藓之火》，Raymond 请回 EP40 高人气嘉宾、财搭子 AI 联合创始人、播客「发财搭子」主播马克汤，把国内外大厂挨个点名：字节的 Flow、阿里的 ATH、广告收入不降反涨的 Google、不砸 CapEx 却创新高的苹果、被微信封杀的豆包手机、必定重演的预装战争——以及所有打工人都关心的：AI 是不是已经开始替代人了？

以下是对话全文（经编辑整理，有删节）。

一、为什么AI大厂把广告铺满了电梯

Raymond： 一个周五晚上，我辛苦赶去按摩，按摩楼电梯里的分众屏幕在放广告：让我写脚本、写 PPT、画图、给老板写报告。我非常烦躁——为什么我要去按摩了，你还要提醒我如何工作？这就是最近非常出名的 WorkBuddy。分众传媒是中国商业战争第一线的见证者：这块屏幕之前告诉我世界杯要买免费炸鸡、用阿福看病、怎么免费拿奶茶。中国的办公 Agent 进入了新时代，我们开一个新系列，叫 Every-Buddy——来自 WorkBuddy、CodeBuddy 的启发。未来一年谁能活下来、成为新的 super app？请到肯定知道答案的返场嘉宾马克汤。

马克汤： 大家好，我是发财搭子的马克汤。上一期看创业公司走到哪一步，这期看国内外大厂：哪些事有进展，哪些停滞不前。

Raymond： 先问一句：你接到 Buddy 广告了吗？我是没有，我们得反思为什么这么不成功。我一个网红朋友，一个月接四条不同 Buddy 的广告：他月更十几二十条视频，ad load 就到百分之二十几，一条十几万——单腾讯一家，一个月赚六十万左右。

马克汤： 零广告——但我们是可以被收买的（笑）。机场广告以前最多是百度云、火山云这些云厂商，现在也下放到应用了。分众充分证明了：**大厂有绝对的资源优势。**每天让你在电梯里看见它、把品牌植入你脑袋，要花很多钱，创业公司根本没资源做。上一波是 24 年，Kimi 跟豆包投流投得最多，那时是 chatbot 产品。

Raymond： 当时对 Kimi 的质疑很大：钱全花在字节上，等于给字节更多弹药投放豆包本人。

马克汤： 后来也想明白了：投放越多，CPA（获客成本）越高，账越来越算不过来。到今天，chatbot 也没找到一个合适的变现方式。

二、什么才算真正的AI原生产品

Raymond： 上期讲的是 LibTV、MiniMax 这些创业公司，今天讲大厂，但还是 AI 产品的范畴。要怎么定义一个好的 AI 产品？

马克汤： 大厂 all in AI 至少从 23 年就开始，浪潮席卷了几乎所有大厂——

Raymond： 除了拼多多。

马克汤： 拼多多免疫。但大家手上用的产品还是屈指可数，而且你在原来那些产品里都见到了 AI 的身影：去年美团点外卖能用 AI，今年支付宝帮你查订单、整理花销，微信上也出现了 AI——好像都用不起来。我觉得，做新时代的产品，就要用新时代的方式，重新定义一个只有这个技术才能解决的问题：之前解决不了的事，现在 AI 能解决了，或者效率被放到无穷大。除此以外，不能说是 AI 原生的产品。

Raymond： 比如我们做投资场景，很多事之前没办法批量、快速地解决，现在突然变得可能，那是成立的。但大厂里很多产品，还是「原来也能做」。

马克汤： 只是让你做得快一点、fancy 一些。很多产品把 GUI（图形交互界面）硬改成 LUI（语言交互界面），找个功能都要经过对话框，其实反人性。小红书上特别多人说「这个产品是为了 AI 而 AI」，就是因为它不是用 AI 原生的视角思考产品。有些产品打出声量了：豆包基本是国民级应用，跟 Gemini 一样月活都奔着 10 亿去；WorkBuddy 月活应该超过两三千万，不光是投流拉来的注册，也出现了留存。但本质上，大家没有看到那种非常耳目一新的、AI 时代的 super app。

Raymond： 二级市场对腾讯的看法也一致：今年股价一直跌，大家等一个特别厉害的东西——不需要告诉我 WorkBuddy 月活从两千五到三千、三千到四千五，**你只要给我看那个东西，我看一眼就知道是好的，市值马上涨一千亿美金。**所以大家对微信 AI 报以厚望——张小龙是全世界最牛的产品经理，可能没有之一，大家等他拯救腾讯的股价。结果微信 AI 端午节后发布，没什么社区影响力。所以两个问题：全世界有谁做出来了吗？大厂做不出来，是组织还是资源的原因？

马克汤： 先聊大厂面临的挑战。叠个甲：我这小卡拉咪的见解，肯定比不上大厂里搞战略的精英们。

Raymond： 任何人都有资格评论。我的人生原则是：我不会制冷，但是我可以评论冰箱。

三、去钉钉面试为什么要先拉五个新用户

马克汤： 第一是大公司病。今年轰动的「置身钉内」：一个打工牛马写出那么长的吐槽帖，毫无人性的加班制度、组织一塌糊涂，产品也不亮眼。还有，面试要往家里拉新——你去面试钉钉，先得往家里至少拉五个新用户，第二轮面试时，请你通过跟这五个人收集反馈，给产品提需求。

Raymond： 这是真的吗？一个偏 To B 的产品，让来面试的普通人回家拉新。

马克汤： 真的，有活跃指标嘛。这就是大公司病的一种。KPI 也好 OKR 也好，本质都是任务拆解。OKR 的先进之处本来在自下而上——「老板，实现你的 O 我能干点什么」——但实际执行时还是自上而下定目标，很多任务定下去并不合理。组织里有个词叫局部理性：大公司一层又一层，任务无限拆分，下面的人对最终用户的感知非常薄弱——问答算法的同学只负责把回答准确率、会话轮次提到多少，不在乎用户实际感知；产品、运营增长一样，还有法务合规。**每个部门都在做自己部门定义下正确的事情，但结合在一起，产出跟最初的目标出现了偏离。**这就是大厂病的由来。

Raymond： 人变多，组织效能一定折损——五千个优秀的人，产能肯定不是五千乘以一个人，中间折扣非常大。

四、为什么腾讯的AI要靠天降少年来救

Raymond： 我补充两个观察。晚点有篇报道，讲姚顺雨去腾讯拯救腾讯的 AI（文章放在 show notes）。它描述的不是模型多难训练，而是这个人有种种机缘巧合，能在腾讯不断调整跟各部门 leader 的关系，让所有人的利益逐渐趋向一致；总办又赋予他足够强的信任和权威——像一个天降的神奇少年，总办没有人妒忌或踩踏他——让他有空间和时间把内部利益理顺，力出一孔，把模型从 preview 到 V3 正式弄出来。模型训练本身不难，腾讯也不是没资源，是中间的坎太多：一个大组织的陈年老病，被一个外来医生一个个摘掉的故事。第二个例子：玉伯在播客里提过，他做语雀时，阿里动不动降本增效，语雀、钉钉文档、阿里文档三个部门并存，一开始 A 要吃 B、B 要吃 C，后来又都不吃；说要阿里文档合并语雀跟钉钉文档，无招又不同意——最后就没合并。玉伯觉得在大厂里做这东西是不可能的，后来离开阿里自己创业。

马克汤： 都一样：你得在大厂里说服太多人、动太多蛋糕，还不如自己出来做。公司不是你有想法就给资源：走创新项目评审会，PPT 里要论述的不只是想法本身，还有能带来什么数据、期望多少用户、market size 多大、商业化增长怎么来、怎么拉新获客——太多问题要在非常前期就回答，创新动力就很薄弱。大公司常见的创新办法，一种是给团队充分的资源配置，自己折腾去，不用汇报里程碑——依赖小团队的机动性，等于内部孵化。Google 的 NotebookLM 就是几个人业余时间搓出来的，最早是「AI 转播客」的想法，不是自上而下说 Gemini 要搞个笔记系统。

Raymond： 但内部创业实际操作起来，HR 就会问：谁可以创？创多久？算不算绩效？期权怎么评估？最终还是要大老板拍板。罗福莉——小米大模型负责人、前 DeepSeek 模型负责人——在播客里说，雷总给他们非常大的空间，不会来问数据怎么样，有结论你自己汇报，剩下全靠团队自驱。这种是鼓励创新的。

马克汤： 但在字节、阿里这种厂，小团队做出成果之后就进入赛马。人——尤其产品经理——的脑袋大差不差：方向定义清楚后，能想出的 solution 都很类似，毕竟不是人人都是乔布斯。大家看到同一个问题、想出差不多的方案，最后领导们一合计，还是把我这个合并掉——**赛马某种程度上就是不鼓励创新。**我相信玉伯出来做 YouMind 也有这样的想法。还有创新者窘境：成熟公司的老业务特别赚钱——天猫还是收入主力，抖音是印钞机——

Raymond： 抖音比印钞机开起来还猛。真印那么多钱，印钞机得占好大一个厂房，每年耗电都好多钱。

马克汤： 那让我做一摊新的事，动力就没那么强，因为我是要搬起石头砸自己的脚——新业务很可能就是来替代我的老业务的。哪怕知道砸下去能砸出花儿，也不忍心砸。

Raymond： 总结一下：大厂原有业务形态非常稳定，硬用 AI 提升有时是本末倒置，就像 GUI 不该硬改成对话框；真发现了点子，也犹犹豫豫不敢做——这还建立在他有能力发现的前提下，因为要写进 OKR。

马克汤： 就算搞 side project，大厂牛马的时间都是被填满的，其实是假忙。你的时间、你的脑袋、你的灵感，已经被 OKR 里那些事项抽干了。

五、为什么字节的AI跑得比谁都快

Raymond： 这套问题——创新者窘境、组织病——阿里、腾讯、百度、字节理论上都有。但为什么字节好像做得更好，腾讯阿里居中，百度更差？小米因为对模型的宽容度足够高，反而往前挪了一点。

马克汤： 管理模式不一样。字节 24 年成立了 Flow 部门，由 Musical.ly 创始人 Alex Zhu 领导——产品经理出身，公司希望他以产品视角设计这个部门。Flow 下设 Seed，字节所有 AI 大模型都在这，Seedance、Seedream 都是它搞出来的。关键是它跟抖音、番茄、今日头条全部拆开，不是原来某个旧业务的附属品——很多失败做法是往老产品里加 AI 功能，支付宝里加、微信里加，都是原来那个团队在做，又回到搬石头砸自己脚。字节是成立全新的部门，从 23、24 年就相对独立运行，有独立定价的独立期权，猫箱也是 Flow 搓出来的。独立性保障了宽容度，不用背太多短期指标。Flow 也不管飞书，完全独立。

Raymond： 那字节可以拆成 Flow 和飞书两条线看。飞书集齐了刚才说的所有大厂弊端，为什么又跑出来了？

马克汤： 飞书的组织基因很特别：最早是一个十个人的内部项目，做字节内部的 IM，没有 KPI、没有商业化增长压力。现在人还是好几千，也经历过一波非常大的裁员，但基因还是「先解决自己的问题」，同时把字节这种先进组织的管理经验——沟通机制、文档系统、审核机制、法务合规——全部产品化，塞进飞书一个产品里。你在大厂里经历过这些，才能设计出适合优秀组织的沟通系统。而且飞书跟 Flow 不是强绑定的合作关系，是内部结算的关系：飞书或 Lark 用火山上的模型要给钱，内部算钱不给折扣——比成品还贵，所以你得想办法把东西打磨得更精细。反过来，反馈数据也可以重新结算——我用飞书的打工人牛马痕迹，可以作为数据包卖给模型方、卖给火山。亲兄弟明算账，好过两个团队耦合在一起浑水摸鱼、算糊涂账。

Raymond： 所以字节为什么更好：管 AI 的部门相对独立、跟传统业务耦合非常低，管它的人是大老板最信任的、年纪相对轻。那阿里怎么做？

马克汤： 阿里今年成立了 ATH——阿里巴巴 Token Hub：token 的生产、供给、下放到应用，全在这一个事业群里，老板是吴妈（吴泳铭）自己，CEO 直接管。

Raymond： AI 肯定是一号位工程——找其他人都难以服众、难以调配资源。字节和阿里这两个能动员几万人的组织，面对 AI 用了两种不一样的组织形态。字节还有什么做得好的？

马克汤： 长期以往的组织文化。很多人吐槽阿里味——向上汇报的那些黑话；字节会少一些，肯定也有，抓住业务痛点、找到增长抓手、拿到大结果、拉齐颗粒度，大家都会说。这跟字节的招聘偏好有关：招更聪明、更自驱的人，关在房间里自己能找出活路来。之前还有人说，字节的飞书大楼跟阿里的钉钉大楼在隔壁，晚上比谁的灯关得晚——**飞书可能是灯开着人走了，在那消耗钉钉员工的睡眠时间。**但钉钉就是不走，无招之前就是这么个企业文化。我觉得这很恶劣。

六、没人用谷歌搜索了，广告怎么还在涨

Raymond： 八卦完中国大厂聊海外——定义成美股七姐妹这种能招大几万人的公司。

马克汤： 先说 Google，大厂里 AI 应用做得相对成功的一家。大家老怕搜索被 AI 替代、影响广告收入，但最近几期财报都证伪了：广告收入不但没降，还增加了不少。

Raymond： 插一句我没想明白的：我真的再也不用 Google 找数据、找答案了——search 还会用，但只搜某张见过的图片、找某个网页，query 深度和数量绝对大幅下降。为什么广告还在涨？谁填补了我的空白？

马克汤： 业务就是不掉，很神奇——到底谁在用？不知道。但 search 的份额没有掉大家预计的那么多，Gemini 活跃持续增长，网页端还从 ChatGPT 那边抢走一些量。去年年底 Gemini 3 出来，Google 被称为「AI 界的神」：前端能力特别强，小红书上疯狂多的人用它画产品原型；内部还有一整套组合：Antigravity 写代码、AI Lab 画交互原型、Stitch 画 UI/UX。

Raymond： 但今年声量不响了，基模也不出众。应用声量变小，跟基模声量变小有关系吗？

马克汤： 有关系。很多人在 Codex 和 Claude Code 之间切换，就是看哪家模型最新最强——**模型的忠诚度是零，谁强用谁。**记忆我确实觉得是个壁垒，但现在 agent 产品的记忆都留在本地：我从 Claude Code 换到 Codex，它自动把本地记忆、MCP、skill 一键无痛迁移过去。

Raymond： 国内大厂的 work 类产品又不一样：接的都是开源模型，自己选。没人会因为「我就喜欢混元」去用 WorkBuddy，进去还是选 DeepSeek。

马克汤： 这是短时间的产物。假设 WorkBuddy 站住脚跟，做到 5000 万日活，基本把中国办公人群打透，混元 3 又进了国内第一梯队——他为什么还让别的开源模型接进来？可以把自己包圆，形成更封闭的生态。短时间开放，是因为我的模型不是最好的，但我希望我的 harness 更好；等模型差距极小、用户不会因此放弃我的 harness，我就有很大空间收紧。

Raymond： 但很多产品的宣发是跟着模型节奏走的——「我是第一个接入 Seedance 2.5 的视频剪辑产品」。

马克汤： 那是 LibTV 的做法；WorkBuddy 最后可能就跟着混元自己的节奏走。

Raymond： 我倒觉得它没有理由排斥开源模型。我在 WorkBuddy 上提的 query，就算接的是 GLM-5.2，也不会打到智谱那边去——智谱拿不到输入输出，没法拿 WorkBuddy 的数据做后训练；反而不管你用什么模型，混元都能收到你的输入输出，还知道 GLM-5.2 怎么调用工具。数据闭环全在运营厂商手里，它没理由排斥——除非哪天要去打模型的声量。

马克汤： 你这样讲也对，那就得配合把模型变闭源、把排行榜打到第一——你要不是 SOTA，不就是王婆卖瓜自卖自夸嘛。

七、为什么微信AI永远有机会

Raymond： 除了 Google，还有哪家海外大厂做得好？

马克汤： 很少了。Meta？我之前评价它出租算力：不代表行业算力过剩，但绝对代表 Meta 自己的算力过剩——行业还在往上走，卖出去也有溢价，但自己的应用没用起来。收购 Manus 也是：Manus 越来越好了，Meta 好像没从中学到什么；通用 agent 的 diffusion 很明显，大家都学会了，而且在美国 competitor 太强，两家就够吃一壶。Meta 跟微信其实是同一个赛道：Facebook、WhatsApp 都有非常大的潜力。我还是非常坚信微信 AI 能是一个非常好的产品，它的上下文太独特了——不管私人一对一还是群聊，能做太多事情，只要把握好分寸。WhatsApp 同理，Telegram 也什么都没做。它们现在做的跟飞书很像：把 AI 当作一个成员加进群聊，像 Slack 一样——但不调取你的关系网络、历史聊天记录。可能是隐私考虑，也可能是「让你感受到好处、又不感受到侵犯」这条非常窄的边界不知道怎么拿捏。但大家每天花这么长时间在 IM 里唠嗑聊事儿，这里能长出非常好的产品，是肯定的。

Raymond： 再给他们点时间。至少这不属于创业公司的机会。

马克汤： 美国有家叫 Poke 的公司——不是 Bill 朱的 Pokee，另一家，好像也是华人创始人做的 IM 助理——设计思路挺好：只要你给两个授权，邮箱和日历，它就能冷启动。它是个人助理，也带点陪伴：靠这两个授权知道你要干嘛、表达过什么需求，proactive 地主动帮你解决问题，再用 iMessage 给你发信息——寄托在传统的产品形态上，用 AI 把事儿做得更好。这家公司也要被收购了，说明这个领域有人盯着。用户 attention 多的地方，自然能开出花来。

八、为什么搞AI的都不买Windows电脑

Raymond： 点个菜名：Gemini 是好的，Meta 次一些。微软和苹果呢？

马克汤： 微软应该就是很难了。我想象不到它在应用端的机会，Azure 的云会是非常重要的一部分，本质是转向基础设施。

Raymond： 前两天还传出微软要收购 Mistral 的新闻。但 tool calling、vibe coding 刚出来时，大家对微软抱以巨大厚望：你毕竟是全世界所有人的生产力工具。

马克汤： 第一，Windows 在 AI 时代是不友好的：**你要搞 AI，基本上没有人会买一台 Windows 电脑。**Mac 是统一内存，24G 还是 36G 显存整个系统共用，不像 Windows 分工作区；显卡集成、SSD 集成，不需要把数据搬来搬去——所有硬件焊在一起。

Raymond： 跟我们现在看 AI 硬件的逻辑一样：最早 GPU 跟 DRAM 分开设计，现在 GPU 跟 HBM 焊在一起，Vera Rubin 是 CPU 跟 GPU 合在一起，未来先进封装会把 SSD、DRAM 都封进去。

马克汤： 减少信息传输的损耗，性能最好、能耗也好：新的 MacBook Pro 轻度办公能撑 20 个小时，Windows 基本很难。苹果在 M 芯片上的发力大家看得到，销量市占率很明显；新的 AI 应用都先支持 Mac 芯片。知识工作者里 Mac 还不是绝大多数，但在切换，潜力非常大——连去年那台阉割版芯片的 MacBook Neo 都卖得特别好。第二是 Office 套件：**为什么未来还需要 PPT 呢？**Excel、Word 的「形态」还在——人就是需要格子加起来是数的形态——但不是必须用 Microsoft Excel：Google 云文档、飞书文档都做得特别好，还带很多附加功能；Copilot 没跟上，我还不如用一个封装了更多成熟 AI 能力的产品。

Raymond： 我用 Mac 这么多年也没装过 Excel。所以微软最值钱的部分，就是拿到了 OpenAI 的股权；基础设施好，FDE 也做得好——帮更多企业接上 AI、做组织转型，这也很值钱。

九、苹果不砸钱搞AI，为什么还创新高

Raymond： 那苹果呢？

马克汤： 苹果很有意思：从前期到今天都不太参与 AI 战争，没有巨大的 CapEx 投入，现在应该是世界上最值钱的公司，股价新高。

Raymond： 市场之前奖励花 CapEx 的人，现在开始惩罚了，进入奖励不花 CapEx 的阶段——苹果不追数据中心、不造云。

马克汤： 它硬件生态优势非常强，市占率扩大、芯片工艺越来越好，而且有能力把成本摊到消费者身上——做成一个消费电子界的麦当劳：所有涨价都摊给用户，人家还愿意买，证明稀缺性价值在那里。很多人是在涨完价之后买的电脑。过去几年苹果没做出特别牛的硬件——Vision Pro 比较失败，售价高、出货量低，AR 也逐渐衰弱——但它还有机会，首先是 Apple Intelligence——跟微信同理，大家天天在上面用，你就有机会。它从 24 年起上了很多协议级别的东西：财搭子作为 App 接在苹果里，有一整套组件让 Apple Intelligence 作为 OS 调用你的应用——跟微信给小程序开发者一套 SDK、让微信这个 OS 调用小程序接口，逻辑一样。

Raymond： Apple Intelligence 是指 Siri 吗？入口在哪？

马克汤： Siri 是它的一部分，入口就是你的手机：长按唤起，交代一个任务，它发现自己解决不了，就搜索你装的应用里有没有正好能解决的，帮你调用。比如你说「我想发财」——

Raymond： 它遍历我所有 App，发现有 Bloomberg、Financial Times，还有个叫发财搭子的，就拉出来了。

马克汤： 对，跟微信 AI 一样：你说点个菜，它调出美团小程序帮你点，最后给你个入口，点进去看到点完菜的 GUI 界面。两个层级：手机到应用，应用到小程序。

Raymond： 小程序这个体系，基本只有微信和支付宝有吧？字节呢？

马克汤： 抖音里也有，普及率没那么高。但字节做了这么多年本地生活——大众点评都岌岌可危了——能想到的场景抖音也 cover，只是没到微信和 Alipay 的级别。

十、豆包手机为什么被微信封杀

Raymond： 那正好说说豆包手机，现在是概念还是什么状态？

马克汤： 豆包手机是 OS 级别的事。你跟它说「帮我找一下 Raymond 第一期苔藓之火讲了什么」，它会打开你的小宇宙 App，搜苔藓之火，找到节目，一页一页往下翻——这就是 computer use。它之前因为这类操作被微信这些应用封掉，先暂停了，但大概率要卷土重来。

Raymond： 大家说，下一个入口就是终端的机会。

马克汤： 都想把握——苹果被奖励就是终端做得好。国内 OPPO、华为、vivo 都在做 AI 原生手机：OPPO 最近的折叠屏卖到将近一万块，宣发口号就是预装了很多 AI 原生的东西，OS 层预装、有本地模型，跟华为小艺一个思路。OS 操作 App 有两种方案：computer use——截图给模型理解，该点点、该滑滑，机器硬装成人类做事的样子；或者 App 把接口放出来，MCP 接口，OS 直接 API 调用。后者考验 OS 怎么跟如此多的 App 达成协议——必须 App 层把能力放开。

Raymond： 比如我跟手机说想吃烤鸭，它调美团外卖、填好地址，30 分钟后烤鸭到了，全程不需要打开美团的 GUI。

马克汤： 现在基本都通了，支付宝、微信 AI 都能把点餐解决掉，最后只差你按一下支付确认。

Raymond： 借机会理清概念：OS agent 和 super app agent 差别在哪？微信、支付宝是 super app，但不是 super app agent，也不是 OS agent。

马克汤： 看用户最终跟谁交互。OS agent 是你跟硬件说话，硬件把任务派给 App——Siri 最接近这个状态，国内安卓机跟车机一样，「理想同学」「小艺小艺」。super app agent 是你跟 App 说话，App 把任务派给 App 里的小程序。这个仗要打：微信当年做小程序，就是想成为一个准 OS，甚至做个微信手机它也有能力。怎么打看两个要素，第一是体验：跟微信 AI 说话得先打开微信，天然多一步；跟硬件说话，息屏都能唤起——这个维度硬件更厉害。

Raymond： 但如果有一个非常明确的 killer app——微信——不给权限不让接，这个硬件 agent 就变成 You can do everything except 微信，也很难受。

马克汤： 那就看硬件厂商能不能把 computer use 这套视觉操作跑通——它只需要屏幕权限，跟 Mac 共享屏幕一样。

Raymond： 所以我买个字节手机，装 10 个 App：5 个给了权限，被 OS 的 agent 管住；另外 5 个——美团外卖、微信、支付宝、滴滴、携程——不开放。字节说没事，我开 computer use 也能达到同样目的，只是慢一点，那我提升芯片性能。你无法禁止 computer use。听起来 OS agent 更容易赢？

十一、美团会不会被压缩成一个厨房

马克汤： 还有一点：用户的会话数据最后谁拿到。市面上三个玩家：OS、App、做小程序的。我之前的观点是：未来很多垂直应用可能以 subagent 的方式存在，去不到入口的位置——没人为了问一个理财问题专门打开财搭子的 App，但微信的会话可以调财搭子的问答入口，把答案给用户。那这三个玩家各拿到什么数据？你跟 OS 说：帮我点个麻辣烫，再打车去 12 海里。任务拆开发给美团和滴滴——它们作为 subagent 在各自领域工作得更好，但滴滴不知道你有吃麻辣烫的习惯——

Raymond： 美团也不知道你喜欢来这儿录播客。

马克汤： 中间就损失了你个人的 context 和记忆。长期看，用户最终跟谁说话，谁掌握的就最全——能不能记住你这个人到底是什么样的人，他是最完整的；下面都是被分发的角色，只拿到局部任务：财搭子能获取的最多就是你的投资问题，完全不知道 Raymond 喜欢吃麻辣烫、天天去哪里逛街。

Raymond： 上下文极其值钱——我作为人能成为矿，就是因为它掌握了我的上下文。那两年之后，会不会大家开始大量补贴手机、补贴终端？你用了我的手机，就被我控制住了；极大概率模型会变得又小又精，在端侧直接跑起来。

马克汤： 成立。都不用等端侧小模型：即使端侧能力不够，也能接开源模型上云解决，context 还是在 OS 那边，还是抓得到。

Raymond： 上期我跟王铁震老师聊过：我在 Claude Code 上做的所有事都被拿去训练新模型了，我已经心平气和——就像这会儿提了这么多次麻辣烫，我敢保证打开美团外卖第一页肯定有麻辣烫。王老师说不能心平气和，讲了模型装本地、开源社区的事，还提了：保护隐私、不卖隐私本身可以成为一个业务——那苹果反而可能是最受益的。

马克汤： 反过来看，大厂最终都希望直接跟用户建立连接，而不是被统一的硬件调度方当成工具。现在你拿微信 AI 点美团外卖，美团还拿得到 user ID，知道给 Raymond 这位男士送麻辣烫；未来微信不传 user ID 了、支付也不在美团做了，美团收到的就是一条指令：给这个地址送这个商品，没了。推荐算法、排序都没有意义了——它跟用户不接触，纯粹是被调度方。

Raymond： 把美团压缩成了一个厨房的角色。

马克汤： 所以大厂的身位都要往上走，肯定不太能接受。还有：安卓的预装应用会愈演愈烈，叙事要重新卷土重来——

Raymond： 人活得足够长，就能经历一个事情两遍。之前的预装应用，是给人用的。

马克汤： 以前是打开小米就有什么东西、苹果对美国用户的默认浏览器是 Google，这些都卖得上价。现在是：我作为 App 希望被 OS 的 agent 多调用，那我买预装，甚至签排他协议——类似的意图只能打到我这里来。很可能会发生。因为现在 build、ship 一个 App，供给变成无限供给了——谁都能用 Codex 或 Claude Code 搓出一个非常好的应用。最终就变成渠道之争、流量之争，跟手机预装是同一个逻辑。

Raymond： 所以未来几年可能重演一场预装战争：字节说，麻烦你装我的办公软件，别装 WorkBuddy；某个安卓手机的店员收了回扣，在用户开机的一瞬间说「我帮你装几个好用的 App 吧」，装了 8 个办公软件进去——这在中国 2010 到 2013、14 年发生过。

马克汤： Exactly，这回再来一遍。

Raymond： 那我们要买什么股票？舜宇光学吗？有什么好的二级标的，欢迎观众聊聊（笑）。

十二、豆包内部到底怎么评估产品好坏

Raymond： 突然想到：大厂产品的内部评估，是不是都只看日活月活？

马克汤： 肯定不是。像豆包，至少配二三十个专门做评测的产品经理，不干别的，定义评测标准，天天扫 query 看结果。他们最终要化成日活、月活、商业化这些结果指标，但上游要拆过程指标：平均对话轮次；多轮会话里有没有负面情绪——「你怎么这个都算不对」「又错了，我上面不刚跟你说过吗」，是要亮红灯的信号；还有留存——早上问了下午还问不问，在 expect 你每天有多少个问题的情况下，有多少个流转到我这个应用上来。

Raymond： 听起来跟传统互联网产品的评估标准没有本质差别？

马克汤： 没有，就像电商从曝光到点击到下单到确认收货，只是权重不一样了：**以前是我一定要你疯狂花时间在我这上面，现在你可以不怎么花时间，交钱也行。**商业化变成很重要的指标——你可以只服务一万个人、每人收一万块，就有一个亿营收，不需要服务一亿个人每人收一毛钱。

十三、AI是不是已经开始替代人了

Raymond： 最后一个问题：办公 agent 这场战争的终局怎么看？中国会用 AI 的白领人群，TAM 怎么框？打到什么量级、什么收入指标算结束？未来十二个月怎么发展？

马克汤： 现在让人做预测，真是好难的事。

Raymond： 没事，听众就今天听一听，一年后不会回来听的（笑）。

马克汤： 十二个月以内，肯定还是办公场景为主的竞争，因为价值量最大：程序员年薪最高；往下是法律、金融这些白领文案工作；再往下是写稿子的，价值量越来越低。现在打的就是这部分市场，人群足够，产生的 GDP 也够。本质上，AI 就是来替代人的，它需要产出更多的 GDP——只是替代的进度条，还没走到能产生额外价值的时候。

Raymond： 所以现在还在赋能，没到替代？我觉得 12 个月内肯定到替代这个步骤——Fable 已经到了，我已经在替代的边上了。

马克汤： 对。之前中美模型差距是 18 个月，现在小于六到九个月，甚至半年以内：马上要发的 GLM-5.3、千问的新模型，基本都到了 Opus 的水平。

Raymond： 我们之前的判断是，Opus 4.8 是一个足够能用的模型——「能用」这条线已经过了，那它就完全超出赋能，在替代人的路上了。

马克汤： 这也是为什么裁员已经真真实实在发生。中国还没特别猛烈——毕竟得让大家有工作；美国就非常夸张，微软、Meta、Amazon 都裁得挺厉害。

Raymond： 而且都是 10%。但这算厉害吗？绝对人数挺多，可是已知美国人人都能用 Fable，为什么只裁这么一点？

马克汤： 会加速的，裁上瘾的，越裁越多。现在人还要扮演审核者和代码检测者，随着这些工作也逐渐被替代，更多的人就不需要了。尤其刚毕业的大学生不知道能干嘛——一个老师傅带五个 agent，比你五个老师傅带五个应届毕业生可厉害多了。

Raymond： 中国的裁员是不是偏隐性？腾讯不会 announce 说今天裁 10 万人；硅谷大厂反而为了讨好股东，出非常 aggressive 的裁人方案，股票当场就涨。

马克汤： 据我了解是变相裁人：以前大厂之间流动性非常强，干个半年一年就换东家，team 走两个补两个；现在可能走五个才补一个——那不就是变相裁员。

Raymond： 员工数量，未来可以在财报里关注。

马克汤： 当然，阿里这种有很多销售岗、to B 岗，波动不完全代表白领被替代。今年上半年先裁的是科技公司，因为**知识工作者的资产是可以被数字化的，都在电脑里。数据被采样、被蒸馏完，人就不再被需要了，很可悲的一件事情。**这会逐渐发展到传统行业：现在这么多公司做 FDE，非科技行业也会引入 AI 的流程和工具，员工做的事又被扫下来、蒸馏掉——原来三个人的活，一个人用三个 AI 来做。而且这是一把手工程：跟产品总监、研发总监绕不到一块去，跟 CEO 一下就绕明白了——他的账算得门清。

Raymond： 只有付工资的那个人，会有感觉。

马克汤： 硅谷之前还流行过一阵 token maxing：公司说 AI 你们快点探索，所有人加快脚步。现在比赛结束了——不是 token maxing 没作用，是你得有产出。谁效率确实变高了，我看得出来；谁天天跑一大堆 agent、声称自己跑了几百亿 token、啥业绩也没有——你搁那玩呢？公司不会无穷地让你烧 token。

Raymond： 所以 token maxing 是一场限时比赛：既定时间、无限资源，看谁能放大 output，留下能放大的人。

马克汤： 不能放大 output 就是在浪费钱——我给你最先进的工具，你折腾出好效果是你厉害，我奖励你；折腾不出来，留你干嘛呢。

Raymond： 那你觉得腾讯最后留多少人合适？

马克汤： 这就不知道了，得问马总。

Raymond： 22 年年底马斯克收购 Twitter，拿着洗手盆走进总部那天裁了 80% 的人，几千人裁到几百人。后来大家发现，Twitter turns out will be fine——那还是 GPT-3.5 都没发的时候。要是今天再收购一次，他可能 100 个人全裁完：你们都走，我一个人来。

马克汤： 那也不至于。总还是要有人的——这就是为什么 OPC（one person company）某种程度上不成立，**至少得是 three people company。**但确实，更有机会了一点。

完整版 89 分钟对谈，在小宇宙 / YouTube 搜索「苔藓之火」收听。

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