投资于 AI 的二阶效应：超越性能的机会、如何用 AI 写作，以及外向拓展之后的增长

本文信息来源：99d

二阶 AI——模型变得更强，然后呢？

在应用层和模型层，几乎所有人都在追逐某种形式的“最大 token 吞吐量”。也就是说，只有一条主线：“我该如何让 AI 变得更强，并让它能做更多事情？”

这很棒，而且在我们已经运作的技术具备文明级规模这一前提下也说得通。但它最终还是让人感觉有些空洞。有点像是一种粗暴的“更多、更多、更多”的方式来召唤机器之神。

更有意思的问题并不是 AI 能做什么，而是在它做完之后会发生什么。AI 的一阶效应是机械化且显而易见的：更便宜的数字化生产、个性化、观察、协同。那又如何？接下来会发生什么？

这可能是 2026 年及以后最令人兴奋的一组机会：投资于 AI 能力提升所带来的二阶影响。

AI 打破了一切。现在去修复它们。

AI 将信息量放大，直到现有的过滤 / 路由机制崩溃并需要被重建。

• 招聘： 投递申请是免费的。数量暴增。招聘人员无法区分候选人。简历筛选失效。整个漏斗崩塌。
  • 慢速公司：MeritFirst，Tofu，Stealth
• 外呼销售： 复杂的营销活动人人可用，渠道被大量淹没。水井被污染，新的 GTM 取而代之。
  • 慢公司：Memelord，隐身
• 代码协作： Git 是为稀缺、由人类编写的代码而构建的。无论取代它的是什么，都将为代码的充裕而构建。
  • 慢公司：隐身
• 信任与安全： 互联网上的一切都是假的。内容、身份、凭证。那些假设生产规模为人类级别、真实性可由人类验证的系统将不再奏效。
  • 慢公司：Outtake，Sublime Security，Stealth
• 部署： 更多应用、更快的发布、更多的集成等。SIs 是关键的瓶颈点，并将在这一周期中变得非常强大。
  • 慢公司：Stealth，Stealth

这些问题已经真实存在，解决方案正在今天被构建，或很快就会出现。</span>

显然，我们已经在这些想法上进行了投资，并且正在寻找更多机会。将会被打破并需要重建的完整清单要长得多，甚至可能是无限的。我很好奇你在关注哪些方向，以及这种动态还会在哪些地方上演。

全新的机会

此外，还有一些只有在 AI 能力成熟之后才变得合理的完整类别。

• 互补品转移： 智能被商品化，其互补要素成为新的稀缺资源：信任、品味、判断力、获取渠道、意义。随着生产成本不断下降，人们将为那些无法被生产出来的东西付费。
• 组织压缩/公司的终结： 协调成本下降，小团队也能做大事，公司的最小规模随之降低。我们甚至可能会看到临时的、为特定目的而构建的公司回归（例如电影制作团队或股份公司）。

这些还要更久一些，也更模糊，取决于我们尚未完全具备的普及程度和能力。

那又怎样？

这种文明级技术所带来的社会、经济和政治动荡与变革，将是划时代的。

当下通过改进 AI 赚钱的机会很多（废话），但还有更多更具创造性的方式，可以用新颖的 AI 用法来构建业务，并修复它所破坏的系统。最令人兴奋的机会以及 n-of-1 型企业，将出现在二阶影响之中。

外呼之后的生长

我之前写过关于 AI 将如何扼杀外呼效果：

外呼销售的规模将以数量级增长，而这口井将被永久污染。你的机器人发送的邮件和拨打的电话只会无人回应。你由 AI 生成的 SEO 博客文章也将无人阅读。 在那样的未来，构建业务的唯一方式将是自下而上的需求生成：品牌、受众、封闭式分发、病毒式传播、声誉、网络 。

随着外呼效果不断下降，它将成为渠道组合/光环策略的一部分，类似于此前的展示广告。

在公司层面，我们看到创始人以多种方式作出回应：把自己打造成媒体品牌，参加更多大会，打造以创作者为核心的公司，直接收购并掌控自己的分发渠道。这些做法都很合理。

但如果不是在公司层面，而是在主题层面下注，该怎么做？历史上已有先例。Masa 通过收购和打造科技杂志与科技大会建立了 SoftBank，最著名的是他以 7 亿美元从 Sheldon Adelson 手中买下 COMDEX。如果软件注定会成为巨大的产业，他就要拥有软件从业者聚集的场所。[Aaron Witt 如今正在通过 BuildWit（面向建筑行业的垂直软件）和 Dirt World（一个建筑大会）实践这一模式。]

但显然，在 2026 年，会议和媒体品牌并不是理想的独立风险投资。那么，当代的对应形态是什么？

如果当冷启动外联失效时，可信网络和暖介绍变得无比重要，那么可投资的层级可能就是聚合这些网络或通过其进行路由的平台。网红市场和受众平台。付费介绍路由（Boardy 和 Superconnector 正在构建这类版本）。

每家公司都将不得不应对传统外呼获客的持续恶化。 显然，围绕这一主题会有平台层面的投资机会。

我如何使用 AI（以及我如何不使用）：心智的自行车 vs 思维的摩托车

自 ChatGPT 发布以来，我一直是将 LLMs 作为写作副驾驶和编辑的狂热拥趸。过去几个月里，我的使用量大幅加速，因为我基本无法在电脑上打字（手腕受伤）。

1. 通过 wispr 大声口述笔记（因为桌面端 Claude 没有语音模式），进行思维倾倒，通常会配合截图和/或之前的文章。这种方式非常有用，可以在不受自我意识约束的情况下，把一个想法最原始的版本先整理出来。
2. Claude 会向我提出澄清性/挑战性的问题（提示词：“一次只问一个问题来采访我，帮助把这个内容完善出来”），以组织和夯实这个想法，之后我再给出一个大纲/流程。
3. Claude 生成第一版骨架草稿，将我的笔记整理成连贯的流程
4. 我会转到文字处理器（Google Docs 或 Bear），逐段重写（同样通过 wispr）。
5. 在重复第 4 步之前，我会把内容发回给 Claude 获取评论和反馈。
6. 一旦我感到满意，我就把它发送给 Pangram，以确保我已经对所有内容进行了充分重写，并对自己负责。
7. 发布

我把 AI 作为写作伙伴的目标（也请记住，写作就是思考）是把事情做得更多、更好，而很少只是为了“更快”。 自行车能让你走得更远、更快，但仍然需要大量努力，并能提供锻炼效果；摩托车速度快得多，但过度依赖它会让你的肌肉和肺功能逐渐退化。

我非常担心有多少聪明人只是因为现在成本变低了，就写得越来越长。他们在使用智力上的 ICE，而不是燃烧卡路里；这种阅读和写作方式正在让我们所有人变得更愚蠢、更缺乏信息。

如果你没有用 AI 来写作/思考，你就没有最大化自己的能力；如果你只用 AI 来写作，那你就是问题的一部分。

AI 是新的塑料 ；它既可以促成全新的流程和优雅的设计，也可能沦为廉价、一次性的垃圾。这取决于你。

网络安全晚宴

AI 正在打破价值 1.5 万亿美元的安全市场市值。

30 年来，网络安全之所以有效，是因为攻击始终存在已知的限制。企业也有一套关于“控制”的认知：如何在边界内进行防护、如何审核供应商，以及如何修复漏洞或接受已知风险。价值 1.5 万亿美元的安全市场市值正是建立在可见性与可控性的假设之上。而在 AI 的影响下，这个既有的格局已经不复存在。