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AI反而是文科生的好時代|對話硅谷AI+創(chuàng)始人Lynn Duan

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36氪「職場Bonus」(ID:ZhiChangHongLi)

AIGC來臨后,很多泛文科工作似乎都被取代了。對就業(yè)來說,文科越來越無用?世界不需要文科生?在AI時代文科生真的只能干“臟活累活”嗎?AI+的創(chuàng)始人Lynn Duan(段雨嫣)給了我們和市場很不一樣的觀點。

Lynn認(rèn)為,Cursor能讓普通人搭一個APP,或者寫一個簡單的后端成為現(xiàn)實,AI取代的其實是程序員。對企業(yè)來說,工程不再是難點,那些商業(yè)化、市場化的崗位就變得更加重要,而能勝任這些崗位的往往是文科生。

兩年前,ChatGPT-3.5的出現(xiàn)令Lynn徹夜難眠。為了緩解自己的焦慮,GPT-3.5發(fā)布當(dāng)晚,產(chǎn)品出身的Lynn就拉了一些大廠的程序員、科學(xué)家和一些創(chuàng)業(yè)的朋友,開了一個ChatGPT相關(guān)的討論會,而這也正促成了AI+的開端。活動的反響不錯后,每周辦一次AI討論會也成為了Lynn的精神解藥。

雖然草根出身,現(xiàn)在AI+已經(jīng)是一個鏈接了2000多位AI創(chuàng)業(yè)者、投資人,幫助華人在北美硅谷創(chuàng)投落地、融資和認(rèn)真探討AI機(jī)會的創(chuàng)投組織。自創(chuàng)辦以來,AI+幫助了50多名創(chuàng)業(yè)者在北美成功拿到投資,接待了200多位來自亞洲的投資人,舉行了150多場關(guān)于AI的創(chuàng)投探討,幫助了很多企業(yè)主用AI找到產(chǎn)業(yè)的第二增長曲線......Lynn也非常樂在其中。


● AI+的一次討論活動

和許多身在硅谷的人一樣,她想做的事是“用科技改變世界”。我說,你這太理想主義了。Lynn堅持說,“內(nèi)心想達(dá)到的目標(biāo)越大,才能堅持得越久。”

《職場Bonus》邀請到硅谷AI+創(chuàng)始人Lynn Duan,一起來聊聊從北美市場看白領(lǐng)、文科生,在AI時代要面臨的挑戰(zhàn),和其中蘊(yùn)藏的機(jī)會。

人唯一不被AI替代的方法就是成為創(chuàng)始人 ╱ 一
這是唯一一個不用精通技術(shù)就可以進(jìn)大廠的時代 ╱ 二
現(xiàn)在是Start-up最好的時機(jī) ╱ 三
人唯一不被AI替代的方法就是成為創(chuàng)始人

職場Bonus:北美的畢業(yè)生們現(xiàn)在是一個什么樣的狀態(tài)?

Lynn:他們挺懵懂的。我去校園演講,看到一位創(chuàng)始人招聘,他對人要求非常嚴(yán)格,學(xué)生們都有點害怕了。他要求學(xué)生們要關(guān)注一些國際,和行業(yè)中的事情,比如現(xiàn)在中美發(fā)生了什么?機(jī)器人(行業(yè))現(xiàn)在怎么變?大模型現(xiàn)在怎么變?最近MCP [1] 協(xié)議、A2A [2] 出來了,這些東西,創(chuàng)始人要求學(xué)生們能事先有了解。然后就是Better prepare for career(為職業(yè)生涯做好準(zhǔn)備)。

職場Bonus:應(yīng)屆生就業(yè)市場情況?

Lynn:和國內(nèi)差不太多。中美兩國是國際上來說,AI發(fā)展比較快的兩個國家,AI現(xiàn)在已經(jīng)能取代很多崗位了。舉個例子說,之前美國的公司,很多都有內(nèi)部專門去寫技術(shù)文檔,或者寫公司Blog的這些人。大部分公司,通過做一些Agent to automate這樣一個程序,把這些人優(yōu)化掉了。

再比如,我們知道現(xiàn)在AI文生圖和AI編程已經(jīng)發(fā)展得很不錯了。現(xiàn)在基本上每一個公司,它都不太有初級的這兩種職務(wù)的崗位。因為初級的這個工作,幾乎來說是可以被替代的。大廠實習(xí)轉(zhuǎn)正的概率變低了,因為沒有HC。

職場Bonus:你的視角來看,現(xiàn)在什么樣的人不會被AI替代?

Lynn:人唯一不被AI替代的方法就是創(chuàng)業(yè),成為一個創(chuàng)始人。因為將來什么樣的工作,不管是寫文章的、畫畫的、做產(chǎn)品的,還是寫代碼的,都會被AI取代。一定是這樣的。白領(lǐng),要不就成為能做AI做不了那10%的工作的人,要么就成為一個集大成的系統(tǒng)的創(chuàng)始人。

創(chuàng)始人每天需要去看很多信息,根據(jù)瞬息萬變的情況,去不斷變換自己的策略。創(chuàng)始人的認(rèn)知,每天都是在經(jīng)歷很多事情都過程中,快速迭代的。所以你會發(fā)現(xiàn)每一個創(chuàng)始人,經(jīng)歷都不太一樣,他們做決策的時候就有一些慣性。這個慣性,也是AI所不能取代的地方。

職場Bonus:所以對應(yīng)屆生來說,現(xiàn)在是一個去初創(chuàng)公司的好時機(jī)?

Lynn:非常同意。在這里也呼吁一下大家去一些初創(chuàng)公司。為什么呢?因為在初創(chuàng)公司,你立馬就能成長出來,就像我剛剛說的這種CEO的心法,都能接觸到。你今天去寫代碼,明天寫PRD,后天去畫畫。這樣的多面手是很難被AI替代的,你永遠(yuǎn)都在變化中去學(xué)習(xí)的能力。這也是我們現(xiàn)在追求的核心的東西。

職場Bonus:我作為一個學(xué)生,想要去一個比較有發(fā)展前景的初創(chuàng)公司,我們稱之為“下一個字節(jié)跳動”,可以用什么樣的一些標(biāo)簽去篩選?

Lynn:這很簡單。你可以去搜最近官方發(fā)布的融資的信息(國內(nèi)在36氪 APP上面有報道,美國的話在谷歌上面搜Google founders、AI company founders),關(guān)注哪個公司融了多少錢,哪支基金投的。然后如果有能力的話,可以把這個流程做成一個Agent,讓AI去自動抓取。大概這么篩1-2個月,把所得到的所有的公司都拉出來,基本按照list上面,融資從高到低去找,大部分都OK。

職場Bonus:是的,我們現(xiàn)在在做的“職升機(jī)AI”上面也可以找到這樣的list。

職場Bonus:之前聽別的朋友建議過,如果一個人想要突破自己的階級的話,可以考慮去美國讀MBA,在攻讀的期間大廠就會過來挖人。這時候?qū)W生就可以先在美國大廠積累一段時間,回國就可能會有個不錯的收入。這種模式現(xiàn)在還可行嗎?

Lynn:這個還不太清楚,因為我不太了解回國的人的情況。但是從我們社群成員們的背景來看,我覺得斯坦福大學(xué)的MBA能得到的資源,和哈佛、伯克利的不是一個量級的。因為斯坦福“離錢更近”,附近聚集了很多基金公司,大廠、創(chuàng)投氣氛也在這里。哈佛和伯克利,距離斯坦福大學(xué)路程上差了半個小時,但學(xué)校就資源就很不一樣,機(jī)會也不一樣。這個現(xiàn)象也可以同理到國內(nèi)。

[1] MCP 是指 Model Context Protocol(模型上下文協(xié)議),是由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月提出的開放協(xié)議,旨在實現(xiàn)大型語言模型(LLM)與外部數(shù)據(jù)源、工具和服務(wù)之間的無縫集成。

[2] A2A 是 Agent-to-Agent Protocol 的縮寫,由谷歌(Google)于 2025 年 4 月推出,旨在解決不同 AI 智能體(Agent)之間的通信與協(xié)作問題。

這是唯一一個不用精通技術(shù)就可以進(jìn)大廠的時代

職場Bonus:現(xiàn)在的學(xué)生找工作的話,是不是都得是跟計算機(jī)沾點邊的才行?對于美國這邊的學(xué)生來說,哪些專業(yè)是相對來說還能保就業(yè)一點的?

Lynn:我覺得恰恰相反。現(xiàn)在是一個全新的時代,是唯一一個跟計算機(jī)都不用沾邊,就可以獲得很好公司的工作的時代。

為什么呢?因為AI這個東西,像Machine Learning(機(jī)器學(xué)習(xí)),Deep Learning(深度學(xué)習(xí)),然后包括整個Transformer Structure(模型架構(gòu)),都太新了。我去年剛剛加入了一個大模型相關(guān)的學(xué)習(xí)組,發(fā)現(xiàn)里面全都是Google和Meta的工程師。甚至OpenAI的第十幾號員工,也是5年前才開始學(xué)習(xí)這些東西的。可能最老資格學(xué)Agent的人,現(xiàn)在也不過兩年的經(jīng)驗。大家在同一個起跑線,你現(xiàn)在學(xué)也不晚。

AI領(lǐng)域大家的起跑線是一樣的,只是你做沒做過而已。

職場Bonus:文科生去做AI也沒什么太大的問題?

Lynn:其實完全沒有什么問題。你可以去用無代碼的方式,像Cursor,或者Trae這種,寫一個APP。如果遇到問題,可以找ChatGPT幫忙debug一下。萬一這時候debug不了了,再用其他的工具,如Claude,再試一試。99%的問題都可以解決。

除非一個非常龐大的公司,需要分布式計算等事情,普通人隨便搭一個APP,或者寫一個稍微簡單一點后端,現(xiàn)在是文科生也可以做到的事情。所以這是唯一一次,哪怕你沒有系統(tǒng)學(xué)過編程,沒有任何地位,你也可以在其他的事情上,有跟原來的程序員同事同跑的機(jī)會。

基本上我看到60%以上的公司,它最后的產(chǎn)品開發(fā)周期,就卡在那個工程問題那一環(huán)上。但是AI能解決這個問題之后,小廠們拼的是什么呢?其實是拼誰賣得更快、商業(yè)化做的更好,誰能夠發(fā)現(xiàn)客戶的需求。

現(xiàn)在就是Go to Market的這種重要性,尤其是跟人交互,跟人溝通的崗位,從來沒有這么重要過。

職場Bonus:如果我沒有AI的履歷,也可以找到ai相關(guān)的工作嗎?

Lynn:你先證明自己行,然后他人家才能相信你行。求職者可以自己做一些作品集。比如,買一塊顯卡,或者是買一個性能比較高的計算機(jī)和GPU,自己本地部署一個開源模型試一試。再做幾個APP,上傳到GitHub上,大家都能看見的。大部分專業(yè)的學(xué)生去AI初創(chuàng)公司歷練一下,或者是用AI工具做了10件,甚至20件不同的事情,我覺得都比在學(xué)校里面要有意義。

職場Bonus:Manus真的會讓工具變成同事嗎?Manus帶火了Agent,那在硅谷Agent熱門的領(lǐng)域有哪些?

Lynn:我覺得Manus最大的熱點,還是做了通用的Agent。Manus其實是一個很好的里程碑,但是我們現(xiàn)在對通用Agent的愿望還很卑微。因為現(xiàn)在AI能做好一件事,就已經(jīng)很棒了。但是讓它能做好12件事情,甚至更多,還有很多工程上的問題需要攻克。

第一,很重要的一點是Memory。現(xiàn)在的Agent,沒有辦法記住一天以上,或者說100萬個token以上的東西(因為人一天產(chǎn)出的語言大概在100萬Token,通用智能體的目標(biāo)是做24小時的貼心助手,就要記住所有的話)。

另一個是人機(jī)交互的問題。我們很難去讓智能體,在一個10個小時的任務(wù)中,確定每一步他做的都是你想要的樣子。很可能你想要個馬,最后做出來的是牛。

職場Bonus:你覺得大模型基座公司下一步的機(jī)會在哪兒?硅谷的大廠都在布局什么?

Lynn:我覺得兩個方向,一個是大模型公司,一定是要拼誰先做出來AGI的,這是他們的重中之重。另一個方向是,這些基座公司現(xiàn)在都在優(yōu)化自己的產(chǎn)品、API服務(wù)等。所以我們能看到,最近4o的產(chǎn)品做的非常好,它在每一個回答后都會有一個思維導(dǎo)圖。

現(xiàn)在是Start-up最好的時機(jī)

職場Bonus:華人在硅谷的創(chuàng)業(yè)欲望是什么樣的?

Lynn:華人的創(chuàng)業(yè)欲望一直是非常強(qiáng)烈的。對于華人能做出來最優(yōu)秀的產(chǎn)品的這一點我深信不疑。我覺得這一點其實是我們非常大的一個優(yōu)勢。

之前疫情的時候,我曾經(jīng)和30多個產(chǎn)品經(jīng)理一起對比分析了500多款中美的APP。那個時候發(fā)現(xiàn)國內(nèi)的APP信息層級和密度比美國的要高多。美國APP很多用戶長尾的需求是沒有被注意到的。其實也說明了國內(nèi)是非常擅長處理人的需求的。

職場Bonus:像你見到最年輕的這種創(chuàng)業(yè)者,他大概是多少歲呢?

Lynn:我們見到的創(chuàng)業(yè)者有兩個部分,一種是硅谷本地的創(chuàng)業(yè)者;一種是大廠出來的創(chuàng)業(yè)者。硅谷本地的創(chuàng)業(yè)者相對年輕一些,可能剛畢業(yè),或者工作幾年就出來創(chuàng)業(yè)了,大概九幾年生的。另一種就是,在之前的公司做到了很高的位置,或者說做的不錯,出來的創(chuàng)業(yè)者,甚至也有二次、多次創(chuàng)業(yè)的,他們的優(yōu)勢可能會在拿客戶上面一些。

職場Bonus:一個典型的能創(chuàng)業(yè)成功的樣本,它大概畫像是什么樣的呢?

Lynn:這個問題問得太好了,因為我們昨天也有和一位投資人聊到這個問題。投資人們喜歡的創(chuàng)業(yè)者是一個非常特定的類型。首先說,這名創(chuàng)業(yè)者要背景好,或者是名校畢業(yè),或者是在學(xué)校里面比較出色,再或者大廠高管、有過創(chuàng)業(yè)成功經(jīng)驗等等。再者,創(chuàng)業(yè)者要能說清楚自己做的是什么事情,并且非常堅信自己要做的事情。

一些有潛力的創(chuàng)業(yè)者,每次一講自己做的事情的時候,不光肢體動作都靈活起來了,整個人都在發(fā)光。

職場Bonus:你周圍有沒有見過一些草根創(chuàng)業(yè)成功的案例?

Lynn:我覺得草不草根的不重要,重要是這個創(chuàng)業(yè)時是不是一個對自己產(chǎn)品非常堅信的人,另一個是他是不是一個很懂行的人。

因為現(xiàn)在95%的代碼都是Cursor寫的,技術(shù)已經(jīng)不再那么重要了。作為一位創(chuàng)始人,沒有什么技術(shù)壁壘,那產(chǎn)品的價值又是什么呢?另外,做產(chǎn)品還要看的是,能不能快速迭代、快速找到PMF、拿到客戶、搶占市場等。

職場Bonus:能實現(xiàn)這一點的團(tuán)隊數(shù)量要有多大呢?

Lynn:三、五個人足矣。有個融了3000萬(美元)的印度團(tuán)隊,差不多不到10個人,才成立6個月。

職場Bonus:你觀察到的華人創(chuàng)業(yè)者不太擅長的地方在哪兒?

Lynn:我們看到很多華人創(chuàng)業(yè)者的演講不夠抓人,或者說你講的不是一個足夠大的故事。

最近的一個例子:一場創(chuàng)業(yè)者大賽里面,80支隊伍,只有7支進(jìn)到了決賽。好消息是,進(jìn)到?jīng)Q賽的7支隊伍里,6支都有華人的身影,還有兩個全華人陣容的隊伍。但壞消息來了,全華人陣容的隊伍在比賽最后拿了后兩名,前兩名的隊伍里只有一個隊伍是沒有華人的。

我們?nèi)チ私猓莾蓚€落后的全華人陣容隊伍落后的原因:其中一支是因為這個小姐姐她沒有說清楚自己到底在干嘛,在演講時沒有展示自己的demo,所以大家都不知道她想干什么;另一個是兩名華人男生,這兩個男生非常懂技術(shù),但是他們的致命缺點是說話沒精打采,沒有那種“我特別相信自己做的這個項目”的風(fēng)采。另一個比較致命的地方在于,他們沒有什么實際去go to market的思考。

職場Bonus:目前在投資市場里面,有沒有之前比較在意的點,但是現(xiàn)在有些祛魅的呢?

Lynn:我覺得可能大家對AI科學(xué)家創(chuàng)立的公司稍微有一點點祛魅。我們之前可能固有思維地覺得,很多事情是需要技術(shù)人才才能完成的。但AI來了之后,做好產(chǎn)品,反而是更稀缺的事情了。

比如說像Character.AI(下文簡稱C.AI)創(chuàng)始人Noam Shazeer,他是一位非常有天賦的科學(xué)家,也能做出很make sense的產(chǎn)品。他回谷歌之后,把Gemini全都改了一遍,現(xiàn)在用戶反饋非常好。但是C.AI做的其實是一個To C的產(chǎn)品,這是需要創(chuàng)始人有產(chǎn)品sense的,而Noam并沒有把C.AI堅持下去。

因為許多科學(xué)家在追求AGI(通用人工智能)的目標(biāo)上,可能優(yōu)先考慮科研而非商業(yè)化,也導(dǎo)致他們可能不是最適合做產(chǎn)品的一類人。

職場Bonus:你覺得對于創(chuàng)業(yè)者來說,如果想在北美創(chuàng)業(yè),什么樣的事情是最重要的?

Lynn:創(chuàng)業(yè)的話,應(yīng)該自己先做好心理準(zhǔn)備。因為創(chuàng)業(yè)這個事情沒有什么既定的軌道可以走,很多時候都是腦子一熱就開始了,中間有什么地方不對了再改。很多人都是這樣的,包括有些人的成功,要讓他再做一遍,也不一定能復(fù)現(xiàn)。

職場Bonus:AI創(chuàng)業(yè)的話,目前來說還有哪些領(lǐng)域是相對還比較有紅利的?

Lynn:美國的話,是SaaS。美國的SaaS市場是相對開放的。創(chuàng)業(yè)公司拿一個大客戶,能提供他們真正需要的產(chǎn)品的話,門檻和其他的競爭對手是一樣的。

因為去年開始,公司們都開始意識到AI的重要性,要用AI去降本增效,和去尋找企業(yè)的第二增長曲線。今年大公司都在給AI撥預(yù)算。

職場Bonus:在國內(nèi),SaaS是有一些巨頭吃掉了大部分市場,在美國目前SaaS領(lǐng)域里面,競爭程度達(dá)到什么水平,小玩家進(jìn)去還有多少空間呢?

Lynn:我覺得有很大空間。因為美國大廠的核心優(yōu)勢有兩個。一個是他們已存的客戶,當(dāng)大廠推出新的AI/Agent產(chǎn)品時,他們會順手從原服務(wù)商買;另一個是數(shù)據(jù),因為大廠有客戶的專精數(shù)據(jù),會更有助于他們垂類模型的訓(xùn)練、微調(diào)等。現(xiàn)在還有強(qiáng)化學(xué)習(xí),能幫助大廠的模型從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中快速學(xué)習(xí),并和之前的數(shù)據(jù)結(jié)合起來。

為什么說小公司還是有很大市場?第一,美國的收并購體系很成熟,如果一個領(lǐng)域小公司做的很好,就算和大廠是同一個市場,最后也有很大概率可以被收購。第二,只要有穩(wěn)定的收入和增長,能達(dá)到上市的要求的話,小公司是有很大機(jī)會可以自己上市的。第三,AI的到來在一定程度上也擴(kuò)大了美國SaaS的市場。之前只有大廠、上市公司才用得起的服務(wù),AI來了之后,一些中小型企業(yè)也有能力用得起了。但是中小型企業(yè)客戶往往是大廠不愿做的市場。

職場Bonus:現(xiàn)在來說,國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會?

Lynn:智能硬件,也包括機(jī)器人。其實也是利用了國內(nèi)的硬件和供應(yīng)鏈優(yōu)勢。接下來的路線,一定是先從Agent開始,再一步步擴(kuò)散到硬件上面。包括智能語音,能做到端到端0延時這件事,讓情感陪伴賽道的時機(jī)成熟了。

職場Bonus:目前你們做這個社群,未來期待成長為什么樣子呢?

Lynn:我希望我們能跟最前沿的AI創(chuàng)始人一起去成長,一起去見證AGI的到來,把AI做成一個對人類有益的工具,給人們帶來福祉。


● AI+社群活動留念



● AI+社群活動留念


撰文| 陳佳惠

編輯| 陳桐

封面圖| 受訪者提供

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本文來自微信公眾號“職場Bonus”,作者:陳佳惠,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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