--- author: Best Partners TV date: '2026-03-23' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=mviXc1KtNIY speaker: Best Partners TV tags: - ai-revolution - future-of-work - business-transformation - productivity-enhancement - ai-strategy title: AI时代的生存法则：里德·霍夫曼的深度解析 summary: LinkedIn联合创始人里德·霍夫曼在最新访谈中，深度解析了AI时代的机遇与挑战。他指出，当前的AI技术仅是未来可能性的5%，并提出了个人与企业应对AI浪潮的系统性框架。核心策略包括：通过语音对话与实时网络搜索提升AI交互效率；利用角色扮演弥补思维盲区；将AI Agent视为可扩展的智力资源，实现跨维度整合与工作流程重构。霍夫曼预测，AI将重塑工作形态，颠覆传统SaaS模式，并强调中小企业凭借灵活性将迎来更大机遇。最终，他呼吁培养“AI本能”，认为人机协作是未来创新的主流，而人类的信任、情感连接等价值将不可替代。 insight: '' draft: true series: '' category: tech-trends area: tech-engineering project: [] people: - 里德·霍夫曼 companies_orgs: - LinkedIn - Anthropic - Salesforce - OpenAI products_models: - Claude 3 - Large Language Models media_books: [] status: evergreen --- ### AI浪潮下的黎明 **最佳拍档**: 大家好，这里是最佳拍档。就在不久前，**Anthropic**发布了**Claude 3**系列代码的能力更新后，全球**SaaS**板块出现了短期市值波动，直接让整个B2B赛道蒸发了3000亿美元的市值。当整个行业还在为这场突如其来的震荡惊魂未定，无数从业者还在争论这到底是短期的市场情绪波动，还是整个行业终局的开端时，也许有一个人的声音值得我们每一个停下来认真听一下：他就是**LinkedIn**的联合创始人、硅谷传奇投资人**里德·霍夫曼**。作为硅谷最敏锐的科技浪潮捕手之一，里德·霍夫曼几乎精准预判了过去二十年间每一次改变世界的技术革命，从社交网络的全面崛起，到移动互联网的爆发式增长，再到如今人工智能对全球产业的深度渗透。他不仅亲手打造了全球最大的职业社交平台LinkedIn，更是作为早期投资人，投中了Facebook、Airbnb、Uber等一大批改变全球商业格局的企业。 而在最新的这场访谈中，里德·霍夫曼用一套完整、成体系、可落地的框架，彻底解释在**AI**时代，我们正在经历什么，什么正在被不可逆地改变，什么东西永远不会过时，以及最重要的一点是，作为普通职场人、创业者，我们到底要怎么做，才能不被这场浪潮抛下，甚至借助AI，实现自己收入的快速翻倍。 ### AI的潜力与个人系统的构建 **最佳拍档**: 在访谈的最开始，霍夫曼就给出了一个可能会颠覆绝大多数人认知的判断：我们现在看到的AI，只是未来全部可能性的5%。很多人可能会觉得，现在AI已经无处不在了，从我们日常用的聊天机器人，到办公用的AI辅助工具，再到各行各业的AI落地应用，似乎AI的潜力已经被挖掘得差不多了。但是霍夫曼明确指出，绝大多数声称自己正在使用AI的人，其实根本没有认真对待AI，更没有真正发挥出AI的价值。 他用自己的亲身经历举了一个例子：他完全没有音乐制作的专业技能，没有接受过任何相关的训练，甚至连基础的乐理知识都不具备，但是他借助AI，制作出了一张完整的AI圣诞唱片，做出了完全符合自己预期、适合在圣诞节前后收听的音乐作品。在他看来，这件事本身就是AI潜力的最好证明，它能让一个完全没有相关技能的普通人，完成过去只有专业从业者才能做到的事，而这，还仅仅是AI无数可能性中的冰山一角。绝大多数人只看到了AI在代码生成、内容创作这些领域的应用，却没有意识到，这种强大的推理能力、创造能力，会渗透到人类工作和创造力的每一个环节，小到一次旅行的行程规划，大到一个企业的战略决策，AI能发挥作用的场景，远比我们想象的要广阔得多。 霍夫曼在访谈中反复强调的一个核心观点是：这个时代，已经不再有纯粹的个人独立贡献者了。我们每一个人，都可以部署一套属于自己的人工智能系统。这句话也是我们理解AI时代个人生存法则的关键。过去，一个人的能力边界取决于他自己的知识储备、专业技能、时间精力，你能做的事永远受限于你自己的能力上限。但是现在，AI给了我们无限扩展自己能力边界的可能。你不需要成为一个全才，只需要学会如何指挥AI，让AI成为你的延伸，帮你补齐能力短板，放大你的核心优势。 ### AI交互与信息获取的进阶 **最佳拍档**: 既然我们正处在AI浪潮的极早期，绝大多数人都还没有真正用好AI，那么对于我们每一个普通人来说，最关心的问题莫过于：到底该怎么正确使用AI，才能真正享受到这波技术红利，而不是只把它当成一个聊天解闷的玩具呢？霍夫曼在访谈中给出了一套从入门到精通的完整进阶路径，哪怕你是完全没有技术背景的普通人，也能跟着这套路径，一步步建立起自己的AI能力体系。 对于刚刚接触AI，或者说一直把AI当成一个简单工具，浅尝辄止的朋友来说，想要真正用好AI，第一件要做的事，就是彻底改变你和AI交互的方式，放弃用零散的关键词打字输入的习惯，要建立起和AI**语音对话**的交互模式。霍夫曼在访谈中特别强调，我们说话的速度远比打字输入的速度要快得多。更重要的是，当你用自然的语音和AI对话时，你能更完整、更流畅地表达你的需求和想法，不用受限于打字的速度和篇幅，最终得到的结果也远比你随便输入七个字的关键词要好得多。很多人用AI得不到想要的结果，核心问题不是AI不够强大，而是你给的指令太模糊、太零散，而语音对话能帮你最快速地解决这个问题，让你能完整地表达自己的诉求，给AI足够清晰的指令。 而在基础的交互模式之外，还有一个绝大多数AI使用者都忽略的致命问题，那就是几乎所有主流**Large Language Models**的训练数据都存在至少18个月的滞后期。很多人以为AI无所不知，不管问什么问题都直接等着AI给出答案，却不知道，AI给出的很多关于最新行业动态、最新工具、最新事件的信息，都来自于它18个月之前的训练数据，用这样过时的信息做决策、做研究，后果可想而知。 所以霍夫曼特别提醒，当你想要获取最新的信息、做相关的行业研究时，绝对不能依赖AI的固有知识，必须用明确的指令，引导AI进行**实时网络搜索**，让它先去互联网上抓取最新的、权威的信息，再基于这些新鲜的、准确的信息，给你对应的答案和分析。他自己就经常用这样的方式做深度研究，比如当他对核聚变技术的前景产生兴趣时，他不会直接问AI“核聚变的前景怎么样”，而是先给AI下达指令，让它基于这个主题生成一份专业、完整的研究提示词，再用这份长达两页纸的提示词，让AI去做实时的网络检索和深度研究，最终得到了很多极具价值的行业洞察。这也是他所说的，用好AI的基础能力。 ### AI的角色扮演与Agent协同 **最佳拍档**: 当你掌握了基础的交互方式，学会了给AI清晰的指令，引导AI获取最新的信息之后，就可以进入AI使用的进阶层，也就是利用AI的**角色扮演**能力，补全自己的思维盲区，完善自己的思考体系。霍夫曼在访谈中把这个技巧称为用好AI的关键。他说，这些AI聊天机器人和**AI Agent**最擅长的事情之一，就是分配不同的角色，站在不同的立场和专业视角，帮你审视同一个问题。 我们每一个人的视角都受限于自己的专业背景、人生经历、所处的立场，看问题的时候难免会有思维盲区，会忽略很多重要的角度，而AI能帮我们彻底打破这个局限。比如当你想要研究核聚变技术对气候变化、以及人工智能行业的影响时，你可以让AI分别扮演技术研发人员、风险投资人、政府政策制定者、核安全专家，甚至是受技术影响的普通民众，从每一个角色的视角给出对应的观点和分析。你甚至可以问AI还有哪些你没有想到的角色和视角，让它帮你补全整个思考框架。 哪怕是最简单的应用场景，这个技巧也能发挥巨大的作用。比如当你在写一篇文章、做一个方案、准备一次演讲的时候，你可以让AI扮演一个坚定的反对者，对你的核心观点提出反驳，找出你论点里的漏洞、逻辑上的缺陷，甚至帮你预判观众或者读者会提出的质疑。通过这样的方式，你能在正式输出之前，就把自己的内容打磨得更加严谨、更加完善，避免出现思维上的漏洞。霍夫曼自己就经常用这个方法，每次提出一个新的观点、做出一个投资决策之前，都会让AI扮演反对者，对自己的观点进行全方位的反驳，以此完善自己的思考，避免做出错误的判断。 当你熟练掌握了这些技巧之后，就可以进入AI使用的高级层，也就是把AI当成一种可扩展的智力资源，像按需购买云计算能力一样，租用AI的能力，处理特定的任务，甚至协调多个AI Agent协同完成复杂的系统性工作。霍夫曼在访谈中预测，未来的每一个知识工作者，都会像一个指挥家一样，协调多个不同的AI Agent，让它们各司其职，协同完成工作，而不是自己亲力亲为做每一个环节的执行工作。 他在访谈中用一个35人规模的播客团队举了例子：这个团队有完整的播客内容录制流程，有每一期节目的文字转录稿，有对应每个项目的云项目文档，还有运营的社交媒体平台的全部数据和脚本。对于这样的团队来说，中级的AI应用是让AI承担指定的角色，持续参与到内容生产的流程中，比如让AI做内容整理、字幕生成、脚本优化。而高级的AI应用，应该是让AI做跨维度的整合分析和元操作，比如让AI去读取团队所有的项目内容、所有的播客节目、所有的社交媒体数据，分析其中的贯穿线，总结哪些内容和运营方式是有效的，哪些是无效的，甚至结合外部的行业数据，分析其他同类型播客的运营模式，找到可以借鉴的创新点，最终给出团队接下来一两个月的完整行动建议。 这就是高级层AI应用的核心：不是让AI帮你做某一件具体的事，而是让AI帮你做系统性的思考、跨维度的信息整合，甚至是对整个工作流程的优化和重构。就像霍夫曼说的，AI Agent作为一种可扩展的信息处理方式，它的成本就像我们日常用的电价一样，你可以按需购买它的计算能力和智力资源，只需要付出相对可控的成本，就能获得过去只有大型团队、专业机构才能做到的深度分析和研究成果。当然，这并不意味着你可以无限制地让AI消耗资源，而是要给它明确的目标和边界，让它在有用的方向上发挥作用，用可控的成本，获得最大化的价值。 ### AI时代的企业转型与个人机会 **最佳拍档**: 讲完了个人用好AI的完整进阶路径，我们就要回到所有人最关心的那个核心问题：一个朝九晚五的普通上班族，到底该怎么用AI，在一年之内实现自己的收入翻倍呢？对于这个问题，霍夫曼在访谈中给出了一个明确、可落地的答案：他说，实现收入翻倍最简单的路径，就是成为企业AI转型的推动者。 现在，全球几乎所有的企业都意识到了AI的重要性，都有强烈的AI转型需求，对AI相关人才的需求出现了爆发式的增长。但是霍夫曼特别指出，这些高薪的AI相关岗位，并不只是那些年薪百万、千万的顶尖AI研究员，更多的需求是那些能把AI落地应用、帮助传统业务实现AI转型的实践者。绝大多数企业，尤其是传统行业的企业，现在最缺的不是能写算法、训模型的技术专家，而是懂自己所在的行业，同时能把AI用起来，帮企业解决实际问题的人。比如怎么用AI优化供应链管理，怎么用AI做更精准的财务分析和风险控制，怎么用AI提升市场营销和销售的转化效率，怎么用AI优化客户服务的体验。 而企业内部的绝大多数人，对于AI都处于观望、甚至恐惧的状态，不敢尝试，不知道怎么落地。对于企业来说，谁能先一步站出来，把AI和业务结合起来，拿出实际的落地成果，谁就能在招聘市场、在公司内部脱颖而出，获得远超同龄人的薪酬和晋升机会。霍夫曼说，你要做的，就是用可展示、可验证的方式，展现你对AI的理解和落地能力，让自己在招聘市场上被清晰地识别为懂AI的人。这就是AI时代，普通人实现收入翻倍最直接的路径。 在这里，霍夫曼也专门驳斥了现在网上流传很广的“软件工程师失业论”。很多人说，AI能自己写代码了，未来**软件工程师**都会失业。但是霍夫曼的观点恰恰相反，他说，软件工程师不仅不会失业，反而会被各行各业所雇用，未来连街边的杂货店都会需要自己的软件工程师来定制属于自己的AI系统。真正发生改变的，不是软件工程师这个职业消失了，而是软件工程师的工作形态发生了根本性的变化。过去的软件工程师是独立贡献者，核心工作是自己坐在电脑前敲代码；而未来的软件工程师，是AI的指挥家，你可能同时指挥20个编码Agent，用语音给它们下达指令，让它们生成对应的代码、交叉检查代码的漏洞、执行对应的测试任务。你的核心工作，不再是敲代码的执行环节，而是做需求判断、逻辑设计、流程管控、结果验收的决策环节。霍夫曼特别强调，未来的商业世界，对于这样的AI指挥家，有着巨大的需求缺口，这也是技术从业者在AI时代最大的机会。 ### 传统SaaS的黄昏与AI原生企业的崛起 **最佳拍档**: 讲完了个人的机会，我们再把视角放大到整个商业世界，看看AI正在带来的商业模式的颠覆性变革，也就是霍夫曼所说的传统SaaS的黄昏和AI原生企业的崛起。他用全球最大的SaaS企业**Salesforce**举了例子，阐述了传统SaaS的商业逻辑，以及AI是如何摧毁这条商业逻辑的护城河的。 传统的SaaS企业，比如Salesforce，它的核心护城河，就是通过几十年的积累，在自己的产品里堆叠了数千个功能，这些功能来自于不同行业、不同规模客户的需求，一个功能适用于这家企业，另一个功能适用于那家企业，最终形成了一个功能极其庞大的产品体系。这样的产品体系形成了极高的进入壁垒，竞争对手想要和它竞争，至少要投入十亿美元，花几年的时间，才能做出一个功能能和它对标的产品，才有资格进入市场和它竞争。除此之外，传统SaaS企业还有另一个核心壁垒，就是客户的信任和迁移成本。企业不会轻易更换自己的核心业务系统，因为一旦出现问题，会给整个企业的运营带来巨大的风险。这也是传统SaaS企业能长期稳定盈利的核心逻辑。 但是现在，AI正在彻底摧毁这条护城河。霍夫曼明确指出，对于一家企业来说，它买一套传统的SaaS系统，里面有1000个功能，但是它真正能用到的可能只有两个，却要为这1000个功能支付高额的订阅费用。而现在，有了AI的代码生成能力，企业完全可以用AI快速构建一个只包含自己需要的两个功能的定制化系统，而且生成、维护、迭代这个系统的成本，比购买SaaS订阅的成本要低得多，因为AI让软件开发的边际成本无限趋近于零。这就意味着，传统SaaS企业靠堆叠功能建立的进入壁垒彻底消失了。过去需要十亿美元、几年时间才能做到的事，现在用AI，可能只需要几个人、几周的时间就能完成。传统SaaS赖以生存的“卖订阅席位”的商业模式，正在面临根本性的挑战。 当然，霍夫曼也补充说，这并不意味着传统SaaS企业会马上消失。销售能力和客户信任依然是企业不可替代的核心壁垒，企业不会轻易更换自己的核心业务系统。但是如果传统SaaS企业不能做出转型，未来一定会被AI原生的企业所颠覆。 ### 中小企业的机遇与人类的终极价值 **最佳拍档**: 对于很多中小企业主、创业者来说，最担心的问题莫过于：AI时代，大公司有更多的资金、更多的数据、更多的人才，小企业是不是根本没有生存的机会，自己的业务会不会随时被大模型替代？对于这个问题，霍夫曼给出的答案恰恰和很多人的焦虑相反。他说，AI时代，中小企业反而拥有比大公司更大的优势，因为中小企业的适应能力更强，决策链条更短，能更快地用AI重构自己的业务，做出差异化的价值。 他在访谈中用一个做语言培训、出国留学服务的创业者举了例子：这个创业者说，现在Claude的代码能力已经能做到过去自己团队核心的业务内容，他很担心自己的业务会被大模型彻底替代。霍夫曼给他的建议是，不要和大模型比它擅长的事，而是要重构自己的业务，找到大模型替代不了的核心价值。比如，大模型能给用户提供语言翻译、备考资料，能回答用户关于留学的各种问题，但是它替代不了的，是你给用户提供的个性化的、有温度的服务，是你打造的个人品牌和用户信任，是你给用户设计的团体学习体验，是你帮用户解决问题的全流程服务。 霍夫曼说，很多人觉得AI能做所有事，用户就会自己用AI去做，但是事实恰恰相反，绝大多数用户并不想事事亲力亲为。第一，他们没有对应的想法和专业认知，不知道该怎么用AI得到自己想要的结果；第二，他们没有足够的时间和精力去自己研究、自己整合。而你的价值，就是用AI作为工具，给用户提供整合好的、完整的、个性化的解决方案，这就是大模型替代不了的核心壁垒。霍夫曼特别强调，未来一定会出现海量的AI生成内容，就像我们现在随处可见的电梯音乐一样，它能满足基础的场景需求，但是用户真正想要的、愿意为之付费的，永远是有人类温度的、有独特价值的内容和服务。 对于中小企业和创业者来说，不用害怕AI，反而要拥抱AI，用AI降低自己的运营成本，放大自己的核心优势，做出大公司做不到的、灵活的、个性化的产品和服务，这就是AI时代，中小企业最大的机会。反之，如果中小企业拒绝使用AI，不愿意用AI重构自己的业务，那么在未来的竞争中一定会举步维艰。 ### 未来展望与AI本能的养成 **最佳拍档**: 最后，霍夫曼在访谈中给出了他对人类与AI未来的终极预判，以及给所有人的一条核心行动建议。关于未来，他说，在接下来的五十到一百年里，60%到70%的重大发明都会是人类与AI协作的产物，另外25%到30%的发明会主要由AI驱动，只有5%左右的重大发明会由人类独立完成。这个预判不是说AI会取代人类，而是说，人机协作会成为未来创新的主流模式。未来所有领域的创新，都会是人类提出方向、做出价值判断，AI辅助完成具体的研究、计算、验证工作，二者协同，完成过去人类根本无法完成的创新。 但是霍夫曼也明确强调，人类的价值永远不会消失。AI能做很多事，但是总有一些事永远只能由人类来完成，比如信任的建立和维护，比如激励机制的设计和判断，比如不同价值之间的权衡和取舍，比如人与人之间的情感连接和社会性需求。他说，我们是社会性动物，哪怕AI的能力再强大，线下的体验、人与人之间的面对面交流，永远都有不可替代的价值，这也是人类永远的核心壁垒。 在访谈的最后，主持人问了霍夫曼最后一个问题：现在是2026年2月，如果你能给观看这个视频的人一条建议，为了不被时代抛在后面，他们在2027年2月之前必须要做的一件事是什么呢？霍夫曼的答案是：养成**AI本能**。 什么是AI本能呢？就是在你做任何事情之前，先停下来，问自己一个问题：AI能不能帮我做这件事？能不能帮我把这件事做得更好？他说，哪怕是那些声称自己正在使用AI的人，绝大多数也没有真正养成这个本能。这个本能不是说你所有的事情都必须用AI来做，而是你要有这个思考的习惯。不管是你计划去罗马度假，还是要写一篇文章，还是要分析一个行业的动态，甚至是你要和家人进行一次艰难的谈话，你都可以先想一想，AI能不能帮你，比如帮你做完整的行程规划，帮你梳理文章的逻辑框架，帮你整理行业的最新数据，甚至帮你梳理谈话的思路，避免情绪化的表达，找到最合适的沟通方式。这个习惯不需要你有专业的技术背景，不需要你付出高额的成本，只需要你从每一件小事开始，养成这个思考的本能。霍夫曼说，未来，能不能养成这个AI本能，会决定谁能跟上这个时代，谁会被这个时代抛在后面。 回到我们视频开头提到的那个事件，3000亿美元的市值蒸发，这不是AI浪潮的终点，恰恰相反，这只是一个开始。我们现在所处的，就是AI时代的黎明，我们现在看到的，可能只有未来可能性的5%。很多人还在观望，还在害怕，还在把AI当成一个可有可无的玩具，浅尝辄止。但也有很多人，已经开始认真对待AI。也许，AI从来不会取代会用AI的人，只会取代不会用AI的人。 感谢大家收看本期视频，我们下期再见。