户户都在做 AI 试点，但真正赚到钱的寥寥几 。为什么花了大价钱组建 AI 团队儋州万能胶，后却大概率亏本？

"在这个变动的时代，我建议大多做开拓的事情，少做守成的事情。"  

"AI 人才很贵的，你为了省掉批便宜的人的钱，组建个 AI 团队，后大概率是亏本的。"

混沌创新教、AI 域投资人任鑫针见地指出，盯着原有的业务搞"降本增"，注定没有出路。2026 年，AI 生产力进步爆发，人人都可以给自己配备 100 个程序员，AI 让软件变成"人人可编辑的文档"……

从职场、到组织，再到商业的底层逻辑，都已经发生重构。

从如何通过"硬用三步法"实组织、产品的重塑，到创业者如何瞄准四大 AI 原生机会，任鑫在本文中勾勒出了幅清晰的 AI 淘金地图。

抛弃旧有路径，别再去隔壁老的生意，去广阔的底层市场发现你的商业新大陆吧。

以下是任鑫的精彩分享，仅占课程内容的 30。完整内容在混沌 APP。

2026 年，我知道的大的个红利，就是拥有个 AI 程序员同事。

以前只有编程手才能用好 AI，让它帮忙写程序、建系统。但今年不样了，普通人也可以。

前不久硅谷的大 Karpathy 发了条特，他说之前只有 20 的代码是 AI 写的，80 还得靠自己。但在过去几周，情况发生了翻天覆地的变化。现在，他 80 的代码已经是 AI 写的了。

以前我们可能会把 AI 当成个"诸葛亮"，有想不通的人生难题，会找它聊聊天。但不会组织它去帮你干活，因为它不会用 Excel，不会用 Word。但是现在，它全都会了。

近刷屏的 OpenClaw 就是典型例子。我的伙人五天就给它发了八千多条消息——现在他但凡有事，全部交给 AI 处理。

他给 AI 单配了台 Mac Mini，让它自己决定装什么软件、学什么技能。AI 就给自己装了堆工具，下载了堆经验包。然后他说：这个活儿你去试试。AI 就自己去干，调用各种软件；干不好就写段代码再试；还干不好就反思，换个法继续。

所以现在的 AI 既会写代码，又会用软件，还会自我反思。这就相当于给每个人配了个程序员同事，啥都能干。

有个程序员坐在你旁边，就意味着给了你个"魔法"。你只需要对它说人话，它就能帮你把活儿干了。而且，这件事已经发生在每个人的电脑里了。

我再举个生活中的真实例子。我有个朋友叫余，她是个非常先锋的人——可以说是这个 AI 时代里早""掉的那批人。她对 AI 度痴迷，她运营着自己的号账号，上面大部分都是 AI 生成的，涨粉速度惊人。

这是如何做到的？开混沌 APP，观看完整版。

现在这是个言出法随的世界，这让我想起我们父母那代，那时候公司里有个门的部门叫电脑办公室，有帮人门负责操作电脑，连字都是人干的。因为在那个时代，张纸上的字写上去就改不了，电脑印出来的是个固定的东西。

但在我们这个时代，你很难想象还有人不会字。况且我们默认文档就是可以改的，比如个飞书文档，我们可以复制份，改几个字。

而软件儋州万能胶，正在变成文档。

以前，软件像是"印出来的纸"，是固定的，只有程序员才能改。但现在，AI 让软件变成了"文档"，每个人都可以创建，每个人都可以分发，每个人都可以修改成自己需要的版本。软件未来会成为这样，不是未来，现在已经是这样了。

这就是 2026 年大的红利。如果你提前用起来，就能享受这个巨大的红利。

那这里的挑战是什么呢？其实只有个——心态。

很多人会找借口："我不懂技术。"但你不需要懂技术，只需要说人话就行。二个借口是"我要先好好学习下"。不要学习，遇到问题再学，卡住了就问 AI："我卡在这里了，怎么办？"

碰到问题，具体解决，按需学习。我们还是有囤积癖，想囤知识、囤认知，其实都没用。有问题才学，否则所有学习都是在逃避现实。不带问题的学习，就是逃避现实。所以大的挑战，只有心态。

Andrej Karpathy（曾任 OpenAI 研究科学）在 2023 年说过，好的编程语言是英语。现在好的编程语言是中文——直接讲中文就行。

我举个亲身例子。我孩子今年八岁，他七岁就开始用 AI 写游戏了。这张照片里，他在个拉面馆，用台没有键盘的 iPad，写塔游戏给自己玩。

他全部用嘴巴来说："炮塔做大点""子弹为什么那么慢？""赢得太容易，没意思，难度调大。"他只是说这些，游戏就慢慢变好，能玩了，就这么简单。

个八岁孩子，在拉面馆，用没有键盘的 iPad，写出能玩的游戏，你肯定也可以。你用了 2 个小时把软件装好，收获可能是给自己配了 100 个程序员。

1. 组织落地 AI 的三大卡点

关于什么样的组织不动 AI？

就我观察，对我身边那些所谓的个体来说，个人把率提升五倍、十倍，真的是件很容易的事。但对于大组织，情况就反过来了。组织越大，看起来就越难动。

从麦肯锡、MIT（麻省理工学院）的调研来看，也是这个结论。户户都在做 AI 试点，但真正赚到钱的寥寥几。因为这些报告调研的对象，主要都是大公司。

那问题到底卡在哪呢？我总结了下，主要有三个面。

个卡点，在老板身上。很多传统的大老板自己不亲自用 AI，但他们看了太多的 AI 和公众号文章。只看不用致他们对 AI 产生了两种端认知：要么是不切实际的幻想；要么是完脱离实际的体感。

二个卡点，是组织的心智。员工会想，AI 如果能干我的活，岂不是告诉老板，AI 可以替代我？所以，从组织的角度看，搞 AI 好像就站在了很多人的对立面，阻力重重。

后个卡点是确实有困难。AI 用起来，现实问题也不少。你会觉得它给的东西胡编乱造，你还得个个去查。这些积累下来，都是以后要还的"技术债"。

2. 如何解决这三大卡点？

先，看组织心智这个卡点。要解决它，只能让大改变自己站的位置，每个人都需要重新梳理自己的观念。员工要梳理，老板也要梳理。

很多员工从小就把自己当成牛马、当成螺丝钉来培养，本质上，是把自己当成了种生产资料。当你把自己当成种资源的时候，就好比菜市场里的颗"有机小番茄"。现在市场上出现了各种各样的大棚番茄，价格便宜，你的价自然就上不去了。而如今，又冒出来人造番茄，块钱能买吨儋州万能胶，口味还好。你这颗"有机小番茄"，是不是就不上价了？

所以，当你把自己当成个有机小番茄的时候，AI 就是你的竞品。不管你有没有被替代，你都要不上价。

因此，所有员工都须转变思想，把自己变成老板，至少，是你自己的老板。当下你大的路数，应该是用 AI 培养自己的"嫡系"部队。不管老板给不给我升职，我都管自己叫总监，我要用好 AI 来创造价值。

你不要把 AI 当做你的竞品。你就想，AI 是我十个额外的 headcount，帮我招了十个程序员，十个数据分析师，十个写手，十个画手……还给了我堆预。我拿来做什么？跟公司换多金、机会，升职加薪。如果我带出个 100 人的团队，创造巨大收益，老板不给我升职加薪，我可以带着这 100 人出走。

员工的思路要变，老板的思路要变。就老板而言，要往投资人的角度去思考。如果你想做好组织转型，定要给公司传递足够清晰的信息。

在这个变动的时代，我建议大多做开拓的事情，少做守成的事情。这个时代太动荡了，不要再盯着原来的工作搞降本增。

况且，降本增真的没有大想的那么容易。AI 人才很贵的，你为了省掉批便宜的人的钱，组建个 AI 团队，后大概率是亏本的。除非你能通过 AI 开新市场，或者带来资本市场的增值，否则这件事根本不值得做。

这里要纠正个常见误解：做新事的成本其实低于做老事。很多人觉得做老事便宜——我熟、有基础、东西都现成。然而恰恰相反。为什么这么说？   

因为老业务往往有着沉重的历史包袱，你要和老系统对接，可能三个月都接不完，内部阻力还大。而借助 AI 搭个全新的系统，可能三天就搞定了。

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当 AI 的业能力已经越 14 年经验的资，职场和企业的游戏规则变了 。为什么踏实肯干的"老黄牛"越来越危险 ？为什么臃肿的大部门不动创新？

任鑫老师在课程中用身边的案例进行了详细解读，保温护角专用胶请到混沌 APP 观看完整版。

3.AI 落地三步法

具体如何充分地利用 AI 的优势呢？我把它分成三步法。

步，拆解任务，用 AI 适配提。如果件事他搞不定，那你就拆成他能搞定的小事儿。他是的孩子，如果让他组织场课程他搞不定，你让他搬张椅子，他应该能搞定。

二步，根据目标，用 AI 重塑流程。如果你觉得整件事他什么都搞不定，是不是因为业不？那能不能根据这个目标，反过来问问他觉得应该怎么做，然后来配他，我围绕着你来重新设计整个流程。

三步，发挥 AI 能力，颠覆传统战略。直接放弃这个目标。他是的孩子，我们应该发挥他的特长，而不是死磕他的短板。做颠覆的思考，去创造竞争优势，关键的做法是把 AI 用尽——就是每个工作如果配上 1000 倍的人力进去，会是什么样的果？

可以三条路同时走，层比层的机会大，其实越往后机会越大。

这三步法的详细解读，开混沌 APP 观看完整版。

接下来是关于产品和商业层面的机会儋州万能胶。

这背后其实有个根本问题需要先想清楚：产品的本质是什么？说白了，就是解决问题，帮用户干活的。

我举个例子，《玛丽》的主人公在闯关的时候，经常会碰到朵花，只要踩到这朵花，他就可以发射子弹去怪。假设玛丽是用户，那朵花就是产品，而我们，就是做花的人。作为做花的人，我们可能会想要优化这朵花。但其实，我们要想清楚个本质的问题：用户真正买的是什么？

对玛丽来说，他真正想要的是子弹，是能地怪通关，去救公主。

所以，当我们在思考自己的产品里该怎么 +AI 的时候，如果你只盯着那朵花，你的想象力可能就止步于此了。但如果你能站得点，想用户到底要完成什么核心任务，那你能想出来的案可能就多得多了，比如直接给他颗原子弹，或者个火箭筒，这些都远远出那朵花的范畴。

所以，形态真的不重要，重要的是你有没有帮用户解决那个根本的问题。

那具体怎么做呢？还是我们刚才提到的"硬用三步法"。

步是"拆"，先拆解任务。本质上，就是把用户的整个任务流程拆开来看，找出那些让用户不爽、觉得累、觉得烦的地。

举个例子：找工作。比如说你想改造招聘软件，只会想到在旁边加个对话框。但如果换个思路——不是"这个软件怎么加 AI "，而是"个人从求职到入职，要经过多少步，每步我能怎么帮"，能做的事就多了去了。

开始求职，要写简历，要浏览职位，还要判断职位靠不靠谱——这些 AI 都能帮忙。比如写简历，个求职者难道只写份简历吗？给不同公司的投递，当然是不同的简历。

这个过程当中，如果你已经把它拆解好了，你怎么定位呢？

所有需要用户看说明书才会的东西，就是我们产品没做好。所有需要用户动脑子学习的地，就是我们用 AI 去改造的机会。二点，是反人的地，就是很多事情需要用户去集中注意力。这也是我们的机会。

所以大就会发现说，其实凡是用户动了脑子，动了心，烦躁了，不乐意做的事情，然后能够提的事情，这其实都是我们的机会。

我们应该时刻的苛责我们的工具，这样你才能够找到产品的机会。

所以我建议，每个人都应该变得懒点，归因于外。现在总觉得"这东西就该我动手""这问题就该我自己解决"，不，我就应该啥都不干。用这种心态做产品经理，才能看到 AI+ 的机会，否则你会觉得切都是应该的。这是步。

二步是根据目标用 AI 重塑流程。

比如拍月亮。华为手机拍月亮，能拍出环形山。但它的成像真的有那么好吗？其实是 AI 画出来的。但用户要的就是漂亮的月亮，对吧？所以关键是理解：到底要好的成像，还是直接拍出想要的画面？可以忽略成像过程，直接给你结果。

这才是根据结果反如何用 AI。传统思路是拍出来再用 AI 优化，但华为根本放弃了原有成像过程。它想的是：通过镜头能收集多少信息，然后我通过这些信息帮你把这个画面给拼出来，这其实才是他真正在做的事情。

三步，颠覆的做法，花 1000 倍的人力去帮用户，用去帮用户。

本质上，我们交付的不再是工具，现在交付的是工具 + 使用工具的人。相机带摄影师，牛排机带厨师，翻页器带 PPT 生成器和讲师。这不是工具市场，是劳动力市场，比商品市场大 100 倍。

现在的工具都配了使用工具的人，交付的是工作，甚至是成果。我自己录播客用 Riverside，自动剪辑和音频。后有人类剪辑收尾，但初剪全是 AI 做的。它不只是剪辑工具，是初剪辑师。所以本质上，我们在交付人力。

我们我们习惯了以前生活在个智力非常稀缺的时代，所以你会觉得聪明人了不起。而现在，我们面对的是个智能泛滥的时代，关键是要把它用好。

想清楚这些之后，再用那"三步法"去拆步骤，看 AI 能在哪些环节帮上忙。本质上，这和派千个人去帮他没有太大区别。

目前，所有人都应该去理解 AI 原生市场的机会。因为不管哪个行业，现在都在动荡。可能你出了城，吃着火锅唱着歌，突然就被麻匪劫了。这个时代就是这样。

所以我建议保持警惕，哪怕你的生意看起来跟 AI 毛关系都没有，也要去理解 AI 原生市场的机会。

市场的新机会主要有四种类型。

种，叫解锁增量。

拼多多是个很好的例子。它不是从淘宝和京东客户，而是吸引了大批新网购人群。

当价格门槛和使用门槛同时下降，个巨大的市场就被开了。这个市场的容量有多大？很有可能你单只收原来的 1，但这个市场本身是原来的 100 倍。降低门槛，就是 AI 带来的个增量机会。

所以我们不要总盯着旧有的市场，想着怎么隔壁老的生意。而是要把目光从金字塔往下挪，看到下面大的市场。技术进步早期，好的进攻对象往往不是那些既有玩，而是那些别选择的人，他们才是金字塔底层的人。

二个增量机会，叫套壳占位。

举个例子，去年 Sora 发布的生成果很惊艳。筷子科技的 CEO 发了个截图，说他们三天就上线了个新产品，把 Sora 的能力包装成个叫" AI 影棚"的商业产品。其实他们就是把大模型厂商新出的能力，套到自己熟悉的客户场景里。

这里关键的是时机。你要提前判断技术的延长线，敏锐地捕捉到新的技术，在别人还没反应过来的时候快速卡位。等大都开始做了，就来不及了。

三种机会叫作水、铲的"军火商"逻辑。

商业的本质是去鱼多的地钓鱼，去钱多的地赚钱。目前全球范围内，AI 已经成为驱动经济增长的核心引擎，万亿美元的资金正狂涌入这个赛道。现在的投资规模只有美国的 1。但我预计未来会有海量资金进去这个赛道。

钱来了之后，需要什么来动 AI 的发展？这其实就是个 AI 原生的机会。

当其冲的是力，虽然并非人人都是英伟达，但只要能搞定芯片、整力资源，同样能跑出百亿美金体量的公司。

此外，AI 基建中还有点新机会。比如随着 AI 编程工具让大量小白用户具备了开发能力，他们写出的代码需要地存放和访问，那些能帮用户解决代码部署难题、让应用迅速上线的基础设施平台，正随着开发门槛的降低而迅速崛起。

还有种机会，来自数据，因为数据是顶模型军备竞赛里需要的东西。

四，个朴素的思路，叫"铺桥修路"。AI 技术日新月异，但传统企业普遍举步维艰，这中间存在着巨大的转型服务机会。

美国大数据巨头 Palantir 公司，它早期服务于政府和军，现在则入传统企业进行 AI 化改造。它们的模式是上门定制交付，直接入客户业务线，再把客户洞察反馈回来优化软件。目前这个模式的利润跑得非常快。

以前我们交付的是个工具，需要客户自己改。现在我们交付的是个智能，只要训练就行，或者是堆模块，只要配置就行。定制化成本变低了，但交付果变了，复用也强了。

所以这轮如果要做 to B，这个向是有机会的。

总的来说，这个时代就是个属于海盗的时代。我们要多去创新、多去开拓，这样才有发现新大陆的机会。

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