Three Beach Minimum（三海滩最低）

AI 教练尽了本分。问题仍然是我

再过几周，9 月 26 日，我将参加一场沿新英格兰海岸的半程马拉松，名叫 Three Beach Minimum。自 2015 年以来，我跑过许多次同一场比赛，那些年我一直在追同一个难以捉摸的数字。我一次都没跑到过。

是的，我心里有一个目标完赛时间，一直伸手去够。最接近的一次是在 2019 年——那时我四十出头——基于我自己在电子表格里写的训练计划。我只差了九秒。从那以后，我一直在努力比那天再快几秒。

过去两个赛季，我不再自己写训练计划，而是交给一款 AI 应用——每年换一家，今年夏天第三家已经加载并在为我跑。它们确实很好，也很有用。全都是闭环反馈：跳过周二、出差、长跑提前收工，计划都会围绕你实际做了什么悄悄改写，而不是死守它希望你做的。它们规划出的一周，比我自己写的更好，我也不会假装否认。

然而，这一切都没能把我推过那个目标数字。两个 AI 年份里最好的一次，已经接近多年前一张电子表格给我的成绩，但从未超越。当然，每年身体都在变老，这肯定是我总差一点的因素之一。所以我无法确切告诉你 AI 教练究竟做了什么，我也已经接受了「不知道」。AI 模型可以给我写一次更聪明的周三间歇课，但它不能把岁月从我的腿里拿出去……每一英里，仍是我自己在跑。掉链子的不是 AI 计划。是我。

我没法开除运动员。这场比赛的全部意义，就是：字面意义上，跑的人必须是我。

跑步是一个「人」本身就是目的的领域。

风险投资却只是假定自己也是。

没有人真正需要 associate，甚至 partner，必须亲自去开第一次会。对新投资的最终决策也不需要一只人手。之后的「增值」也不需要——只要价值真的出现。等有一天 AI VC 机器能产出回报，那个人类替身就完成了使命，可以安静退场。没有任何规定说，这门生意里的英里，必须由门上挂名的那个人来跑。

但眼下卖进风险投资的每一款 AI 工具，都像是跑步教练。它给一个天花板已定的运动员写更好的计划。你把模型放进 sourcing，或让它起草投资备忘录的第一稿，结果大概比你分析师周末加班写出来的更好。然后周一来了，合伙人仍坐在同一间屋里，以完全相同的方式审议一笔新投资，顺便勾选「讨论中有一位无投票权的 AI IC」的框。围绕引擎的计划变锋利了，引擎本身却一成不变。

这就是为什么「AI 让我们的合伙人更高效」只是增量更好的策略。收益是真实的，也是微小的。微小的原因，和我赛跑进步有限一样：约束从来都是运动员。更锋利的计划无法让我跑出十年都差一点点的那个成绩；任何副驾驶也无法硬推一笔已经掉出漏斗的新投资。

比赛保护我，因为我就是它的全部意义。我作为 VC 的本职工作完全不是这样。意义从来都是回报，而回报不在乎谁做决策、谁采取行动。把合伙人留在回路里的，是一种「回路需要人」的假设——而我不再确定，这个假设是个好理由。

我以前写过：人机配对有一个有效期。配对只有在「人仍是机器离不开的那一块」时才成立。在跑步里，这永远不会过期。在日常工作里，我怀疑那个日期正在逼近。

所以几周后我会再跑那场比赛，带着三年里的第三位 AI 教练。我大致已经知道计划会让我做什么。我不知道时钟会显示什么，机器也不知道。我不断绕回的、更尖锐的问题是：我是否还该站在起跑线上？

十月再问我。十年后再问你自己。

掉链子的从来不是 AI 计划。是我。