见路不走

《天幕红尘》里，叶子农说：“见路不走是‘见路非路，即见因果’的意思，跟‘见相非相，即见如来’是一个道理”

不唯经验，不唯教条，凡事回到具体的时间、地点和条件，实事求是

老九也有疑惑：“你就直接说实事求是不就行了，为啥非弄个见路不走呢，神神道道的”

这个问题问得好

实事求是，人人会说，但听懂一个道理，距离真正做到，还有很长一段路

一个概念听得多了，我们就容易以为自己已经懂了，甚至拿它来证明自己是个明白人

“见路不走”提供了一个更具体的提醒：看到别人走通的路，先看它为什么能走通

什么叫“路”？

叶子农说：“成功者的经验、方法叫路。路管不管用？管用，不管用早没人走了，它管借鉴、模仿、参照的用。”

关键在后面这句：“成功者的经验是他那个条件的可能。”

别人取得的结果，背后有他的资源、能力、积累、时机，也有未必被我们看见的限制和代价，学会了他的动作，未必具备他的条件

路是条件的产物，经验有自己的适用范围

所以，看到别人走过的路，可以先问三个问题：它为什么有效？依赖哪些关键条件？这些条件，我具备多少？

条件相近，可以借鉴、改良；关键条件缺失，就考虑补足条件，或者另寻路径

条件发生变化，过去有效的方法，也需要重新验证

创业如此，做产品、做营销、做管理，都是如此，别人的成功案例，值得学习；案例背后的成立条件，其实更值得研究

实事求是，还有一层难处：我们很容易带着自己的愿望看事实

看到别人赚钱，就希望自己也能沿着那条路赚钱；一个方法投入了很多，就舍不得承认它已经不适合；心里急着证明自己比别人强，就容易忽略自身的条件和真正的需要

嘴上说着尊重事实，心里可能还在等事实支持自己

既要看清方法的前提，也要看清自己的念头

还有一点：别把“见路不走”也变成教条

叶子农说，有人“又走了一条见路不走的路”

为了与众不同，刻意避开别人走过的路；为了证明自己独立，拒绝一切成熟经验，同样会被一个观念束缚

所谓“不住一法”，就是：方法可以用，也可以调整、放下。别人走过的路，适合自己就走；自己走通的路，条件变了，也要重新判断

叶子农说：“出了名就得交出自由，这个账我算得过来”

布兰迪问为什么，他解释：“名人有示范效应，得活在楷模里。我这么懒散，那还不得折磨死啊”

这段话的启发是：每一种选择，都有所得，也有所失，名气有名气的代价，规模有规模的代价，自由也有自由需要承担的责任

金钱、荣誉，都可以成为自己的追求，只是做选择之前，问一问：我究竟想要它本身，还是想拥有别人眼里的成功？它需要付出的代价，我是否愿意承担？

人该怎么活，很难有一份适用于所有人的标准答案，看看自己手里有什么，心里想要什么，再结合现实条件，做出自己的选择

真正的自在，是清楚自己在做什么、为什么做，也愿意为这个选择负责

借鉴别人的经验，校准自己的条件，承担自己的选择。既不被别人的路绑住，也不被自己走过的路绑住

公司会消失吗

张小珺与曾鸣教授的一段访谈

张小珺问：公司会消失吗？

曾鸣回：公司会消

非常的斩钉截铁

张小珺又问：一人公司会成为一个发展的方向吗？

曾鸣认为不会

为什么？因为，一人公司，只是说公司的很多职能摊到一个人身上了

有了AI，一个人现在能干原来几十个人能干的活，但是一个人能干的活永远是有限的

所以一定要有组织，有分工，有合作

一人公司是个阶段性的产物，它只是让大家理解了，一个人由于有了AI的帮助，其实能够干更多的事情，原来一个公司花了那么大的管理跟协调成本才能干到的事情

所以将来的每个人，就是一个一人公司，每一个人都是六边形战士，然后在组织里面，再去跟其他的六边形战士一起去合作

这样的组织，会是非常的高效的组织

对于现有的传统公司

核心就是转型升级，借助AI成为新物种

转型的方法：不换脑袋就换人，认知先要升级

所以为什么现在在讲AI原生的认知和理念是有价值的，是因为我们得理解新物种会长成啥样

我们至少要理解，要跨过的那个鸿沟有多大，才会去努力，要不然大部分人顺着惯性就是AI加一路加下去了

这个转型的过程，的确非常困难，就是因为它是本身是反人性的

经营杠杆

很多企业最后倒下，看起来是因为亏损

但更准确地说，企业真正倒下的那一刻，往往是：现金流撑不住了

亏损并不一定会让一家企业马上死亡，只要账上还有钱，还有融资能力，还有股东愿意继续投入，甚至可以亏很多年

但现金一旦断掉，企业可能很快就结束了

问题是，为什么一家曾经经营得很好的企业，会突然现金流恶化？

一个非常重要的原因，就是经营杠杆

企业在扩张的时候，会不断增加固定成本：总部、管理人员、供应链、办公室、人力……

这些成本，是按照企业最好的时候一点点搭起来的

比如一家连锁企业，有100家门店，整个总部和支撑系统也是按照100家店设计的

如果其中10家店关掉，总部不会马上缩小10%，IT系统不会马上便宜小10%，管理人员也不会自动减少小10%

于是，原本分摊到100家店的成本，开始分摊到90家店

单店成本更高，利润变薄，更多门店开始亏损

接下来继续关店，剩余门店承担的成本又进一步上升

多米诺骨牌就这样开始了

所以，大企业看起来坚不可摧，但其实也很脆弱

规模不能掉得太快，这就是经营杠杆

增长的时候，它会放大利润

下滑的时候，它也会放大亏损

更值得警惕的是，企业在扩张过程中，往往容易犯一个错误：把暂时的收入，当成永久的收入

比如一家互联网企业，每个月收入100万

其中60万，可能来自稳定客群，无论经济环境怎么变化，都相对牢固

另外40万，可能来自流量、热点、节假日、平台推荐等等，这40万收入看起来也是真金白银，但它并没有那么稳定

但是，企业在设计成本结构的时候，往往会按照100万收入去设计

于是，房租、人力、总部、供应链、营销费用，一点点涨到80万甚至90万，一旦那40万脆弱收入突然消失，企业不是少赚一点钱，而是瞬间进入亏损

所以，企业经营中一个非常重要的原则是：不要用不确定的收入，去支撑确定的成本

收入天然是波动的，但很多成本一旦加上去，就很难降下来

所以真正稳健的企业，不应该按照最好时候的收入设计成本，而应该按照：最坏的时候，还能保住多少收入

用这部分收入，去决定自己的生存结构

这也是为什么，有些企业看起来没有那么激进，没有把效率压到极致，却反而能够活得很久

它们保留现金，控制固定成本，让组织保持弹性

本质上，是牺牲一部分繁荣时期的利润，换取衰退时期的生存权

家庭其实也是一样

一个家庭真正危险的，不是收入不够高

而是把某一阶段的高收入，慢慢固化成永久性的高支出

收入上涨以后，房、车、教育、旅游、消费习惯全面升级，最后，一个月6万元的生活成本变成了“不能再降”的固定开支

但收入从来不是固定的，所以无论企业还是家庭，真正需要控制的，都不是今天能赚多少钱

而是：当收入下降的时候，你还能不能活下去

很多企业不是死于没有收入，而是死于：把曾经拥有的收入，当成了永远拥有的收入

AI的冲击力

DeepMind创始人哈萨比斯，最新的一个访谈

一些观点

AI是人类有史以来发明的最深刻的技术之一，它对社会的重塑程度可能超过电力和电话的普及、互联网和移动互联网的诞生
AI对人类社会的冲击将是工业革命的10倍，而且它发生的速度快了整整10倍——工业革命跨越了一个世纪，而AI可能在十年之内彻底铺开，这场变革可能在十年、而非一个世纪的时间尺度上展开，这是我们面临的一个挑战
未来十年，AI会作为绝佳工具让顶级创作者和科学家的产能暴增十倍，但在那之后，当机器能自主完成一切，人类必须重新定义什么是工匠精神、什么是作品的灵魂
区分优秀科学家和卓越科学家的关键从不是技术功底，而是创造力与直觉的跃升
我们现在就站在奇点的山脚下，距离完全的通用人工智能（AGI）只有几年时间，但整个人类社会根本还没有为此做好准备
宇宙的底层逻辑或许本质上就是矩阵乘法；只要目标足够宏大、跨度足够宽广，在这个过程中自然会结出完全无法提前预料的衍生果实
任何声称自己知道未来必然会怎样发展的技术专家，要么在撒谎，要么别有用心。未来的剧本根本还没有写好
现有教育体系必须彻底颠覆：死记硬背全部交由 AI 工具在课后个性化完成，而课堂应该彻底变成以项目驱动、培养团队协作与探索精神的试验场。

复杂系统

随着构建的系统越来越复杂，在这个过程中，与AI的协作、复杂系统的设计与开发流程与逻辑，有了更深入的理解

这里的复杂系统，指的是，面向商业场景的业务构建，需要涉及到大量的底层能力、多套子系统、多个角色参与

做一个页面、一件小工具，需求讲清楚，边写边改，通常就能往前推进

但项目一旦涉及多个子系统，事情就会变得复杂：同一份数据被几处引用，同一个操作影响几条流程，一个地方改了规则，其他地方也要跟着调整

经过这段时间的实践，把这套流程固化下来，大致就是：

原型与范围确认 → 业务与指标定义 → 外部能力验证 → 架构与技术栈 → 后端方案与接口契约 → 按模块开发、前端适配、持续联调 → 验收交付

复杂工程中的 Vibe Coding：人持续确定目标、业务规则和验收标准，AI负责展开问题、整理方案、实现模块并提供验证材料

系统越大，越需要让每一个任务知道自己在处理哪段业务，完成以后怎样与其他部分协作

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