新一波超级婴儿潮：Agent人口大爆发 和 加速的时间 - 主题精读稿

前言：当 AI 按下加速键，互联网的旧逻辑正在全面崩塌

这期节目录制于 2026 年 2 月 11 日，主持人厚望老师与 ListenHub 创始人大橘子（Leo 橘子）围绕其文章《互联网已死，Agent 永生》展开对话。核心议题是：AI 不再只是"提效工具"，而是一场十倍加速的范式革命——DAU 过时了，Token 成为新的稀缺资源和特权象征，AI 应用的真正服务对象不是人而是 Agent，注意力经济对创业者来说已是死路一条。两人还深入讨论了 AI 时代的公司指标、出海逻辑、Skills 经济、个体与组织的效率反转，以及面对这一切时人该如何自处。文章写于春节前，仅一个多月后，其中许多"暴论"已逐渐成为共识。

一、AI 加速时代下的焦虑与沉迷：从 FOMO 到 FOBO 的转变 (00:20 - 02:14)

进入 2026 年，至少在科技从业者的圈层里，时间被 AI 明显加速了——就好像站在跑步机上，AI 一直在按加速键，不管你愿不愿意。很多原本让人沾沾自喜的技能开始变得速朽，比如做图能力，用上 Cloud Code Work 之后就再也不愿意自己动手了。这种感觉是一种典型的 FOMO：世界奔流向前，独独把我留在了原地。

春节后情况又发生了转变。在朋友帮助下确认了即使完全没有代码能力也能用 AI coding 之后，四天时间就做出了一个完成度很高的黄金分析网站。当供给能力得到极大增长，FOMO 立刻变成了 FOBO——总觉得还有更好的 Skills 没用，更好的 MCP，更好的 UI 设计方案，沉迷于密集开发，天天在公司干到 11 点。

AI 同时指向了失权焦虑和贪得无厌。

前者就是 FOMO，后者就是 FOBO。这句来自极客公园的帖子，精准概括了这波浪潮中每个参与者的双重心态。

二、Leo 橘子谈 AI 写作：保留 AI 味，为自我洗脑 (02:14 - 07:07)

《互联网已死，Agent 永生》这篇文章并非纯手写，Leo 橘子花了五个小时完成，原本五千多字删到三千七百字，包含了大约十个核心论点。他故意保留了"AI 味"，想让读者看到这是 AI 和他一起完成的——在今天，动手能力强的人反而会让人觉得不那么动手能力很强。但文章里的每一个观点都是他输入的，每一个字都经过检查和修改。

写作流程是：先用语音输入法把过去一周接触到的所有信息念给 AI，大概五分钟；然后让 AI 记录、思考、输出大纲；讨论脉络确定后才开始写。这些信息的起点来自李继刚组织的一次家庭聚会上的分享和讨论，加上对小龙虾等新事物的持续思考。

这篇文章本质上是一种自我洗脑——告诉自己不要再用以前移动互联网的方式看待创业。 以前做的 ListenHub 产品，在今天看来已经过时了。这是一个与自己过去的告别。AI 行业每年春节前都会出一些打乱所有人计划的事——ChatGPT、DeepSeek、小龙虾，总会出一些东西。在这个行业里，创业时间差一两个月，可能就会差很多。

三、AI 发展十倍加速：过时的 DAU 思维与新的增长机会 (07:07 - 09:44)

从 25 年年底到现在，感受到的是一个十倍的加速。不光是 Leo 橘子本人有点失眠，凌晨两三点就醒了写公司全员信，他的朋友们——四五十岁、完全没有编程基础的人——每天 webcoding 到凌晨五点，那种兴奋感让所有人停不下来。

回溯到 2023 年，所有的 AI 产品都显得很过时。 ChatGPT 还在想加广告，元宝在发红包、送奶茶——都在制造噪音，都还是 DAU 的思维。Leo 橘子大概在去年六七月份融资时就跟投资人讲了：虽然 ARR 也很过时，但 ARR 比 DAU 在今天要本质得多，因为 ARR 可以衡量 Token 消耗量，DAU 不行。从 2018 年到现在，新产品超过 1 亿 DAU 的除了字节几款，其他公司砸钱都搞不定。一个创业公司想通过 DAU 打败字节、打败 Google？不太可能。那就是过时了。创业的时候一定要去寻找新的机会，寻找新的指数级增长，那它一定不是 DAU。

四、第五波还是第六波技术革命？AI 是范式变化 (09:44 - 12:39)

2023 年时 Leo 橘子就认为 AI 是一种完全的范式变化，但当时大家更重视的是"AI 提效"——40% 的代码是 AI 写的，诸如此类。到了 25 年年底，这种说法过时了。它不是提效，它已经完全超越了我们——一个人可以用 webcoding 以 10 个研发的速度做产品。 一个朋友在大厂，公司投入 1000 万花半年时间做的产品，他一个产品经理自己手搓不到一个月就做出了效果一样的东西。另一位叫刘小白，原来计划招十个程序员，用了小龙虾之后把十个 headcount 全部砍了，一个人一天消耗的 token 量可能超过整个公司一个月的 coding 消耗。

Token 是一种以亿为单位来记的新资源。AI 的 coding 能力在 Opus 4.5 之后已经超过了 99% 的程序员，Agent 消耗 Token 的量又是普通人的上百倍。这些叠加在一起，一个超级个体真的可以干掉一个公司。从这个角度来看，这一定是第六轮技术革命，不用怀疑。

五、Token 成为特权：NanoBanana 模型稀缺与加速套餐 (12:39 - 15:29)

去年 11 月 NanoBanana Pro 模型发布，一张图片要一块钱人民币，在其他模型已经卷到几分钱一张的时候这个定价非常昂贵。但即便这么贵，全球调用资源严重不足。Google 在发布后一个月里把 TPU 和 GPU 翻倍了，依然无法满足全世界对这个模型的需求。大家都在花钱抢算力。去年大家预测 Token 会越来越便宜、越来越普惠，DAU 会越来越多——但事实完全相反。

NanoBanana 不会降价，天天 429 报错。Cloud Code 新出了加速套餐，2.5 倍输出但价格是 5 倍，一天的 Token 消耗量是原来 12 倍。而且如果这个还不够稳定，可以以 10 倍价格获得一个超级稳定版——GPU 是给你专用的。Token 已经分档次来卖，成为了一种特权——越有钱的人能买到越多越好的 Token，普通人经济上很难支撑。 Cloud Code 很贵，很肉疼，但真正用过的人离不开，可以凌晨 coding 到 5 点，哪怕没有产生任何经济效益。这种成瘾性已经违背了一些基础的 ROI 设计。

六、沉迷 AI 手搓小板凳：一种精神文明消费与纯粹的乐趣 (15:29 - 17:58)

充值了 ChatGPT 之后的那一周，吃饭时嘴角会上扬——因为在知识上拿到了巨大的增量。过去经历告诉我们，一个人毕业后想在社会里拿到实质性增量是很不容易的，当你突然拿到那种能力时，前期会特别爽，就像那些充了 Cloud Code 的人一样，沉迷了。甚至开始怀疑播客的意义——跟 ChatGPT 对话三个来回可能就能秒杀嘉宾。

但 43talk 举办的聚会揭示了另一面：95% 的人在 AI 这件事上的难点是——第一，没法充值注册；第二，不会配置；第三，做出来的是一堆六七十分的产品，手搓了一个小板凳，但这个世界需要的可能是一个豪华的沙发。

这种乐趣和玩游戏本质上是一样的——抽卡、升级装备、变强，只是游戏变成了你自己。 可以把它当成一种精神文明消费，不用计算性价比。那些朋友不是花一千多块钱，而是买三个账号、开三个电脑不停 coding，做完还开源，没有任何经济收益，但那种纯粹的乐趣是真实的。人原来有这种可以很纯粹的乐趣。

七、ARR 与 Token：AI 时代更有价值的指标与城乡二元论 (17:58 - 20:16)

个人可以不算账，但企业还得算。DAU 的边际趋近于递减甚至趋近于零，但在 AI 时代，一个新用户意味着他要消耗大量新 Token，不可能再玩免费的路子了。

豆包已经过亿 DAU，但每个用户跟它聊的东西非常简单，只是把它当成更好的搜索。而一个用 Cloud Code 的人，他的 AI 理解绝对不是搜索，他觉得这个东西是一个造物主，可以做出一切。两个不同等级的模型用一年，认知差异可能不止一百倍。 豆包能用它的 GPU 支撑一亿 DAU，是因为豆包的模型非常小。如果所有用户都拿它做 agent、做 coding，可能只撑得起 1% 的用户。那到底是那 1% 有创造力的用户有价值，还是 100% 的 DAU 有价值？这个世界最有价值的那部分，往往就是那 1% 的人创造出来的。

AI 时代的"城乡二元论"会比智能手机时代的差距离谱得多。 老年人不用智能手机，只是用不上微信和支付宝，并不是智能层面的差距。但今天如果不用 AI，一年之后的差距可能就是 100 倍。

八、AI 拉高行业门槛：三四十岁比二十岁更懂 AI 与 Follow the Builder (20:16 - 22:47)

一个让人心痛的现实是：大学生毕业了都不会用 AI，在毕业那一刻就已经被淘汰了。各行各业的门槛都大幅被拉高，年轻人如果还想有竞争力，可能要像当初跟父母要房租一样，现在跟父母要钱去充值、去玩。更核心的问题在于认知——年轻人始终认为 AI 只是一个更好的搜索，即使公司提供了最好的 AI 工具也不用。

一个普遍的现象是，三四十岁的人玩 AI coding 比二十岁的人好太多、熟太多了。 经验让他们如虎添翼，行业门槛又对年轻人大幅提高。ListenHub 里面的重度用户很多是四十多岁的人，一个月在上面花一千块钱。有做保险的用户用虚拟号每天发 6 条 AI 播客，流量非常好，正反馈很强，ROI 肯定是正的。

在 AI 圈的聚会上，游戏规则已经变了。以前见面显摆收益率，现在显摆的是自己搓出了什么好玩意儿、GitHub 上拿了多少星。以前大家说自己是创业者、是大 V，现在说的是 Follow the builder, not the influencer。GitHub Star 成了新的社交货币，Leo 橘子去年写的一个 Cloud Code 启动器已经快 600 Star，超过了很多程序员。

九、创业目标：不断成长进步与打造面向未来十年的 Agent 产品 (22:47 - 24:20)

钱可能不是最后的激励。如果以赚钱为目标，创业会变得很痛苦，但如果把它变成让自己不断成长进步的过程，那创业就是最好的生活方式。

ListenHub 第一轮融资 100 万美金，第一年创业结束时公司账上还有 80 万美金。通过一些探索和模型红利，12 月单月收入超过 200 万人民币，年底达到 300 万 ARR，远超最初定的 100 万目标。这个时代的红利远超预期。但在达到目标之后，最大的感觉反而是产品过时了。公司即将宣布第二次创业，整个架构、产品线全部从零开始搭建，要打造面向未来十年的 Agent 产品。 以前 ListenHub 的产品形态算是极端的 AI native，但它确实过时了。

十、相信未来十年：Agent 是有生命感的东西 (24:20 - 26:14)

一年就换赛道，为什么上来就敢说十年？那篇文章和这个判断一样，不是基于事实，而是对自己的宣言和洗脑。未来是由我们自己去构建的。加速已经是确定的事——到春节后大家会非常有共识，一个人通过加速 coding 能做的事情可能是一百倍。

Agent 不是工具，Agent 是一个会使用软件、会互相交流的有生命感的东西。

这件事带来的震撼比当年 ChatGPT 出来时更大。生产力解放是最质变的事情，现在多线开花——coding、video、C-dance、图像——每个领域的进步都超出预期。大家预测它会变强，但没想到会那么强。既然无法预测，就只能在飞速的跑步机上选择自己站在哪个跑步机上。选了 agent 之后，比如 C-dance 火了就不去蹭——那是别人的机会。如果生产力解放了，一千个创业公司挤在同一赛道，那就是不对的；每个公司在做不同的事情，这才是对的。

十一、AI 公司运营指标：Token 消耗量与 Agent 商业的未知 (26:14 - 30:01)

ListenHub 上线时同时有创作和消费两个用户群，很快发现消费端做不了——竞争不过小宇宙这样的聚合平台，也竞争不过抖音视频号。于是第二个月就非常坚定地选择了做创作者。

ARR 在去年是有效指标。海外增长较快的 Lovable 大概 2 亿美金 ARR，毛利 40%，扣除增长部分后净利润可能是负的；Cursor 的利润率是负 15%。所有公司都在为 Token 买单，ARR 只能说明产品用的人多，不代表自己赚钱。AI 做软件的公司要追求规模就一定要融资。不追求规模不会死——ListenHub 有 40% 的毛利可以养活自己，但人活着不是为了活着，是为了成长、做更大的事情。

Agent 的指标重要的是什么？目前没有人知道。 Agent 之间互相调用的商业模式也没有定论。如果非要有一个指标，可能就是 Token 消耗量——用户拿到产品后用得停不下来，同样 DAU 下谁的 Token 消耗多，价值就越高。

十二、Agent 任务成功率与赛博女娲造人 (30:01 - 31:21)

当 Agent 出现，赛博世界迎来了一个婴儿潮——不，比婴儿潮更猛烈，更像是赛博女娲造人，批量地多出来很多很多"人"。Agent 像游戏里的灵兽，每个人有一只，灵兽之间可以交流、产生网络——这有点像 Agent 的元宇宙。

一个完全不会 coding 的朋友在 AI coding 一个新产品，发到 GitHub 开源后收到很多用户的 PR（代码提交），那些也是 AI 写的。他不会 review，就让自己的 agent 去 review。另一个朋友做了个 agent 去 review 小龙虾那个 40 万行代码的项目，目标只有一个——帮它做优化。agent 自己开发了很多代码，最后都被合并进去了，合并也是 agent 做的。好像人没什么事，AI 在自我进化。

十三、AI 应用不是给人用的，是给 Agent 用的 (31:21 - 32:51)

有朋友把自己的 agent 送去"上学"——他们原来做人的教育，看到小龙虾之后觉得 AI 可能会先改变 agent 的教育。

"AI 应用"这四个字过去自动意味着"给人做一个 AI 产品"，这会严重影响思考。如果未来每个人都有自己的 agent——姑且叫"宠物"——它在使用 token、使用各种接口和功能，用量又是人的十倍，那为什么还要给人做软件？应该给 agent 做软件、做 API Skills，那里才有增量。 新公司也好，老公司新业务也好，都在寻求增量，增量一定在 agent 那端。要么在做 agent，要么在做 agent infra，目标就是让 agent 疯狂地燃烧 token。

一个朋友打开一堆 Cloud Code 再开加速模式疯狂消耗，人进入那个状态后会不断等待，等待时就去另一个窗口执行下一个任务。那个世界里，时间真的是被加速的。而人成了局限，人成了智能进步的瓶颈。李继刚最近说了一句话：移动互联网是一个降维打击，它降的是空间维；AI 降的是时间维。 在 agent 那里，时间几乎不存在，我们人类被时间所困，他们是 100 倍甚至无限加速的状态。

十四、Token 是人类新增资源与显卡瓶颈 (32:51 - 35:16)

假设有一亿人能用好 AI，或者说有一亿个 agent，再乘以每天消耗一亿个 token——一亿乘以一亿，跑一年，这才叫真正的指数级增长。之前看到的那些技术革命浪潮和两百年的 GDP 增速，在这面前都只是非线性。

但瓶颈卡在能源和显卡上。显卡是一个原子世界里在线性增长的东西。 C-dance 2.0、各种新 coding 模型能力都会非常强，能力变强后需求会乘以 10 倍 100 倍。显卡是不够的。今年增长的瓶颈可能在没有足够的 Token。Manus 最早发现了这一点——它之前做浏览器，逻辑是 Token 会越来越便宜、进入寻常百姓家；但 Manus 的逻辑变成了一个人消耗 Token 一天就几十美金出去了，也不需要很多用户就能有 ARR。

Cloud Code 这个产品火爆全球，但日活其实也不到一百万。在移动互联网时代，日活不到一百万的产品不会进入大公司视野，但在今天，Cloud Code 上市后的价值可能就超过了中国无数的互联网公司。

十五、注意力经济已死与移动互联网思维 (35:16 - 38:47)

"注意力经济已死"这个观点很多人不同意。在娱乐世界，注意力经济会继续；在消费端，也会有更好的 AI 内容去争夺注意力。但这篇文章是以创业者身份写的。对于创业者来说，如果你想用注意力经济来开公司做产品，那就是死路一条。 注意力经济被大公司控制得牢牢的，实际上已经没有增量。一个没有增量的东西，对于创新的产品和公司来说就是已经死了。

实际的商业验证也支持这个判断。那篇文章在推特上有 60 万曝光，微信生态大概有 20 万阅读——但对产品产生了一分钱的收益吗？打赏了不到 1000 块钱。这明显没有注意力经济。

投资人问 ListenHub 怎么从工具做成社区再做成平台——这背后的含义就是怎么通过注意力经济产生壁垒。但 Leo 橘子认为这是一个错误的问题。卖的是 Token，用户用完得到好结果就会持续用，订阅模式已经闭环，为什么还需要发展注意力经济？Token 是要付费的，卖出去就完事了。在 Agent 世界里不存在注意力经济——agent 调完 API 就走了，不会有任何停留。想通过注意力赚钱很难。这就是互联网已死要表达的——"不要再问我这样的问题了，我不想回答。"

十六、AI coding 泛滥时代如何定义好与 SaaS 价值崩塌 (38:47 - 40:04)

当人人都可以手搓小板凳，好还是可以定义的。Apple Watch 上的 StressWatch 功能很简单、没什么技术壁垒，但就是很好看，在小红书上一发一堆人去下载。品位这件事不会消失，这是绝对的好。

但另一面是软件价值的崩塌。在 YouTube 看视频想要双语字幕，给小龙虾说一声，5 分钟后就做了一个，装上真的能用。那为什么还要自己买软件？上周美股那么多软件股跌得那么狠，就因为这件事。以前所有 SaaS 都是找到非常垂直的赛道、做个不错的东西让人订阅，但今天大家手搓一个就解决了，SaaS 的逻辑真的变了。 如果今天 SaaS 产品没有想着为 Agent 去设计，使用者会越来越少。

十七、Agent 演变下的出海与技术是最大的变量 (40:04 - 42:34)

现在很多所谓的出海其实是假出海——打着出海的名义在做海外增长，用 SEO 或社交媒体发帖做点小生意。真正的出海创业者融到上千万美金的那些人，很多依然在靠国内公众号发帖去融下一轮。AI 市场一共就中美两个，出海就是去美国。美国人对产品要求非常高，而且非常看重技术。中国出海软件可能真正成功的就 Manus，受到了美国主流圈的认可。

小龙虾在美国诞生，风靡全球，从来没想过"出海"，但现在文档最全的是中英双语，IM 里什么都接了。Manus 也没做出海的 go-to-market，很自然地火到了美国。如果一个产品足够好、又是新时代的产品，似乎不需要那些出海的运营投放方式。 AI 产品做投放的获客成本非常高，再加上通货成本就是完全亏钱的。而且用户对谁都没有忠诚度，有更好的就抛弃你。

大模型公司 MiniMax、智谱收入数据都非常差，但估值非常高，因为他们拿到了最好的技术、找到了技术路径。中国找到技术路径的创业公司也就三家——智谱、MiniMax、Kimi。技术在今天就是最大的变量。产品是服务技术的，而不是反过来。

十八、AI 创业的货币化：真掏钱与工具的价值 (42:34 - 44:18)

以前移动互联网时代创业，第一天来的用户就快小二十万。今天 ListenHub desktop 做了一年也就二十多万，但赚的钱多得多。AI 创业的货币化只有一条路：真掏钱，掏钱买 Token。

以前大家觉得工具壁垒不够，一定要加社区、变平台，是因为工具本身的价值没那么高。但今天没有人怀疑 Claude 的价值。当它的价值足够高的时候，大家是抢着买——支付再难也要解决问题去买。 工具本身、Token 本身是稀缺的时候，它就是价值最高的东西。这时候还要社区、要广告、要注意力，那就是反了。

十九、Token 稀缺性与 AI 时代的新石油 (44:18 - 47:02)

如果有一天能源不是问题、Token 真的变便宜了，直接收费的模式会不会需要经历一轮残酷的考验？Leo 橘子的判断是：我们一定会不断发明越来越贵的 Token。一年前用普通模型生成一张图和今天用 NanoBanana 生成一张图，即使消耗的算力相同，产生的经济价值差了 10 倍以上。人类是为结果付费的，为了 10 倍好的东西愿意花 10 倍以上的钱。 所以 Token 会越来越贵。

NanoBanana 很贵，大家很期待它出便宜版本 NanoBanana Flash，但 Google 没出——翻倍了服务器都不够用，为什么还要出便宜版本？可以把 Token 理解为 AI 时代的新石油。

二十、股票选择：Anthropic 的质变模型与独立思考 (47:02 - 49:44)

假设 Anthropic、Google、OpenAI 都上市了，买哪家？两位都选 Anthropic。

Leo 橘子的理由：最近两周跟开发者和用 Token 最多的人聊，所有人共同感受是 OPUS 4.5 是一个质变的模型，跟其他模型完全不一样。一般的模型你输入观点后它会顺着你说、补充，但这个模型会独立思考。它是最贵的——标准版大概四五十美金一百万 token，加速版乘以五倍达到几百美金。上下文只有一兆，很快就消耗掉。但 Claude 公司内部都用这个模型开发，Cowork 产品从创意到交付只花了 10 天——就是那个干掉大量 SaaS 市值的产品。用以前所有模型都无法写出那篇文章。跟它聊天的感觉像一个智者在指导你，帮你思考清楚非常多问题，它甚至会拒绝写某些文章、指出你思想中不对的东西。

厚望老师的理由：Anthropic 现阶段更偏 2B，老板对这个事的付费意愿最强。定价那么贵意味着用户有非常强的货币化能力，B 端对成本项的容忍度最高。ChatGPT 的方向是做广告、做大规模普惠，但这个世界可能不需要那么普惠——1% 的人在用最好的模型和产品，产出对人类的帮助可能更大。而 Anthropic 坚定表示不会做广告——你不希望一个输出 AGI 判断的东西给你广告。

二十一、如何定义和寻找稀缺：Token 与品位 (49:44 - 52:25)

产品和生产力都在极大丰富，但 Token 是稀缺的。当一个老板发现一个超级个体的 token 消耗量超过了整个公司，一定会希望每个程序员都武装起来、再超过他——因为这就是生产力，就是产出的速度。Token 会因为越来越多人意识到这一点而变得非常稀缺，关键是谁能用它做出真正的产出。 一个员工在一个软件上一个月花一千多块钱人民币，以后可能不止这个数。如果不能通过 Token 造出更好更有竞争力的产品，商业上就不成立，就会被淘汰。

品位也是稀缺的。做到 100 分和做到 90 分的东西就是不一样。比如语音输入法，TypeList 功能和竞品差不多，但准确率就是最高的。差一点大家都接受不了——这种斩杀线效应在今天被无限放大。

二十二、斩杀线与订阅制：你不是公民，你是一个用户 (52:25 - 54:43)

要尽可能性买最好的 Token，花你能承担的最多的钱去用 Token 武装自己——但有一个重要的定语：你得算得过来账才能支撑这一切。每个人都开始多了不止一个新的订阅支出，收入表得跟得上才能支撑这么玩。

在这个时代，你不是一个公民，你是一个用户。你享受的一切服务就是要订阅，当你不订阅的时候，这个权利对你来说瞬间消失。收入表跟不上就续不上费，续不上费就 out 了。99% 的人实际上是跟不上的。所有人烧这些东西，只是为了挤进那个缩圈的 1%——平庸和优秀在未来的定价都趋近于零，所有拿走的东西全部奖励给卓越。只是现在大家都是一人公司，这种残酷被下放了：以前要 100 人一起才能加入这个残酷的游戏，现在一个人就可以了。

二十三、人的交流速度太慢与一人公司的效率 (54:43 - 56:04)

一人公司的效率比公司更高，因为一个人脑子里掌握全部的上下文，而组织要达成上下文对齐需要花费巨大的沟通成本，过程中必然有损耗。AI 对一个人可能是十倍级的提效，但对一个组织可能只有一两倍。

人和人的交流速度太慢了，人和人的交流速度决定了组织的 context 共享，这会成为卡点。 这件事会倒逼我们改变整个互联网十几年来的工作方式——从产品经理写需求、到设计师设计、再让程序员开发，这个流程在今天完全过时了。比较好的方式是：大家一起讨论出 Vision，以此为基础做项目文档，每个人在此基础上选一个方向，自己做主，前端后端设计全部交给 Agent，自己探索——这是效率最高的。一人公司的 scaling 能力在以前肯定不会超过 10 人公司，但以后呢？

二十四、Skills 的价值与 GUI 的过时 (56:04 - 59:55)

Skills 到底是给人用的还是给 agent 用的？它是不是接下来 agent 经济中可以购买的商品？今天一个 Skills 的价值有可能已经超过一个软件。Cowork 就是因为加了 12 个 Skills 而干掉了大量 SaaS 市值。但 Skills 买了之后就知道了，不能以 SaaS 模式持续售卖——那怎么通过 Skills 赚钱？也许应该把 Skills 包装成智能体，还是卖 Token，把 Token 卖出更高的价格。Skills 可能就像以前买模板，今天是卖 Token 的模板。

一个 Skills 现在可以从下载一本书到转成 Markdown 到转成播客到配上视频，也就几分钟的事情。用 GUI 做的话要做半年到一年。GUI 也很过时了——agent 那边只要一周，前端这边要一个月。 一年之后，为 Agent 做不需要 GUI 的那些个体或公司会把传统模式卷死。

每个人都需要学会当老板——去指挥 agent 做事情。如果能花钱雇十个 agent 帮自己做事，那跟老板有什么区别？这可能就是 agent 商业模式的雏形：一个 skills 封装成 agent，谁都可以雇佣。

二十五、跑步机上的恍惚感与马克思的预言 (59:55 - 1:03:04)

人类个体进化到头之后，就开始用社会化的方式发明语言、发明制度和故事去交流、一起进化。大家今天就是在跟 AI 一起进化。

但恍惚感是真实的——脚下传送带的速度越来越快，加速按钮不是自己按的，不想跑那么快，更不知道将跑向何方。更可怕的是也许你就是在一个跑步机上，在物理世界中其实原地踏步。这可能类似于短视频的发展规律：以时长为目标但用户精神受不了，最终算法调整缩短时长找到平衡点。AI 这块也许类似——卷到一定程度，大家发现无论如何也跟不上 AI 的速度，也许会佛系一些。马克思在百年前就预言过：人的发展速度注定永远也无法赶上物的繁荣程度。

但有些人关电脑前必须再下两个任务才肯走——"我可以停，任务不能停"。这其实都在消耗心智和 context，而人的 context 是很局限的。

至于招人的标准，Leo 橘子给出两条：第一，必须非常非常热爱 AI，已经给自己加速了；第二，对学习充满热爱，潜力比知识更重要，不需要懂任何东西，程序员都不用懂代码，但你得会用 AI。核心就是看他是不是一个"加速过的人"。

创业几年后，在跑步机上奔跑了这么久，是不是还是在原地？没有人知道。但跑步跑得很爽，这不就够了吗。