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自媒体比多数人想象中更赚钱，但也很容易走偏｜我被采访的一期

外来客 • 2026-08-26 13:11:30

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🎓 创业动机与社群构建

  • 创业背景：受访者从大厂离职创立 Superlinear Academy，官方原因是 AI 是时代最大变量，多数人不知如何学习；非官方原因是创业收入优于打工且有增长前景。
  • 团队与时间线：课程于 2024 年 5 月启动，利用团队产假期间制作课件，至今运营一年多。
  • 受众构成：尽管在 Maven 等英文平台销售，但 90% 学员为中文用户，主要流量来自受访者自 2020 年起积累的中文自媒体影响力及过往科普文章。
  • 社群定位：分为 YouTube/B 站会员交流区和 AI Builders 学员社群。社群功能类似“微信群+贴吧”，旨在提供紧密的反馈环境，让早期项目获得比公开平台更有意义的建议。
  • 当前挑战：目前仅发挥潜力 1%，主要困难在于中英文受众整合难（英文市场付费能力强但学员多为中文）、课程价值介绍复杂（300 多页课件目标过多）。

💼 职场激励与职业路径

  • 全职员工困境：全职员工的激励机制与生产力提高不匹配。例如程序员用 AI 提升效率，公司可能因此裁员而非奖励个人，导致员工更忙但无收益。
  • 推荐路径：建议成为 Business Owner（对结果负责并分享收益）或小时工（用更少时间完成工作以从事更多事），避免陷入全职员工的分配机制陷阱。
  • 技能贬值趋势：Java、Python 等单一技能溢价降低，Job Function 边界模糊（如数据科学家与数据工程师职能合并）。
  • 素质导向：未来职业定义将从“技能”转向“素质”（如懂增长、代码质量高、严谨），突出特定素质比掌握单一技能更有价值。
  • 大厂本质：大厂核心业务（如亚马逊电商、谷歌搜索）早已形成飞轮，大多数员工工作与此无关，实质是“表演”以获取升职加薪，这种稳定感是虚假的。

🤖 AI 核心价值与 Agent 趋势

  • AI 本质：AI 的核心价值是用自然语言调度算力。对比 GUI（图形界面）需他人构建，AI 允许用户直接通过语言调用算力。
  • Agentic AI 重要性：仅对话式 AI 是“AI 指挥人干活”，Agentic AI 则是“人说 AI 做”，涉及多步决策、工具调用和自我修正，是 AI 发展的必要步骤。
  • 行业验证：受访者团队在 2024 年底提出 Agentic AI 定义，随后 Manus、Cursor 等产品均按此方向开发；Cursor 将团队魔改的 GitHub Rules 内置到产品中。
  • 预测局限：无法预测 5 年后具体形态，但认为机器人领域仍有局限，AI 不会立即实现无所不能。

📈 复利思维与长期主义

  • 复利公式：
  • 2% 周增长率 vs 1%：200 周后差距达 7 倍（Facebook 早期增长案例，从 1% 提升至 3% 用了 4 年达到 10 亿用户）。
  • 80% 收益来源：复利增长的 80% 来自最后 50 个周期（以 200 周期为例），而非前期。
  • 认知偏差：人习惯线性思维（今年 1 万明年 2 万），难以理解指数增长。
  • 坚持的重要性：AI 学习初期无显著变化，需积累工具、方法和脚手架。真正的突破发生在长期积累后的最后阶段，如做 10 个 App 后第 11 个成功。
  • 耐心缺失原因：缺乏经历“耕耘-收获”即时反馈循环，大厂晋升周期长且反馈滞后，导致多数人无法建立赚钱的正向激励。

🚀 产品构建与 Go-to-Market

  • Builder 核心：学 AI 唯一方法是动手构建（Build）。AI 无标准课本，专家意见不一，唯一标准是能否做出有用且以前做不到的东西。
  • 行动力关键：避免陷入“享受过程”（开会、讨论愿景）而无产出。核心是尽早将产品推向用户获取反馈。
  • 技术理想主义误区：认为技术到位用户自会到来是幻想。技术难以做到世界最好，竞争关键在于 Go-to-Market（市场进入策略），即如何获取用户、比对手更快。
  • 创业教训：技术型创业者常忽视市场难度，首次创业往往在此“交学费”，二次创业者则优先关注市场策略。

🌍 生活态度与祝福

  • AI 影响有限：AI 对日常生活（如吃饭、休闲）影响有限，不必过度焦虑。
  • 核心建议：找到自己喜欢的生活比单纯学习 AI 更重要。
  • 社区价值：鼓励参与 Superlinear Academy 社区，因为深度对话、认真写作和获得反馈的机会在普通社交中稀缺。
  • 离职时机：受访者离职次日公司被 OpenAI 收购，但强调这是基于个人对业务价值的判断，而非投机。

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