L89_就业冲击与创业自由

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本文汇集创业、AI、职场与工具四类前沿内容：创业者应将宏大理想转化为可执行闭环问题；新型短信AI代理通过谈判式引导并突破定价；研究显示AI在招聘市场显著冲击初级岗位；阶跃AI推出桌面伙伴实现系统级任务自动化；宏观层面SamAltman计划每周建造千兆瓦级AI设施，IT行业薪酬结构正剧变。

L89_就业冲击与创业自由

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创业最大的难度就是太自由了

创业最大的挑战源于过度的自由，它使创业者容易迷失方向。成功的关键在于将开放式的理想转变为封闭式的、具体可解的问题，并围绕其构建战略。

傅盛认为，许多创业者最初怀揣着「改变世界」、「成为最牛的人」等宏大而模糊的情怀，但这其实是一种「状态」，而非可执行的「目标」。这种开放式的探索充满了不确定性，就像在没有地图的广阔天地中航行，极易消耗精力并导致迷惘。他以亲身经历和观察为例，指出创业成功的核心能力，是将这种无限的自由度收敛，把宏大的创业情怀转化为一个个具体、可衡量、有解的封闭式问题。

一、将开放式问题转变为封闭式问题

这是降低创业难度的根本方法。傅盛回顾，360 的成功，关键在于周鸿祎给出了一个封闭式命题——「做一款免费安全软件」，这使得团队所有努力都有了明确的焦点。同样，雷军创立小米时，并非空谈情怀，而是提出了「一年卖一亿台手机」这样极其具体的目标。这个目标一旦确立，如何设计产品、如何构建供应链、如何做电商等一系列问题都变得清晰，整个复杂的创业过程就从「探索题」变成了「工程题」，难度大幅下降。当创业者能将目标具体化为「成为国际移动端的 360」或「全球 TOP3 移动广告平台」时，用户获取、数据分析、商业模式等路径就会豁然开朗。

二、树立简单可行的目标，警惕情怀陷阱

创业不是艺术创作，不能仅凭情怀和工匠精神。CEO 的核心职责，就是像解一道数学题一样，为公司树立一个简单、聚焦且可行的目标。这个目标必须是可被验证、可被拆解的。傅盛强调，一旦目标清晰，就可以反向推演出需要哪些资源、攻克哪些难关，从而使执行变得高效。相比之下，「全力以赴」、「我很努力」等主观状态无法衡量，容易让人陷入自我满足的陷阱，误将过程当成结果。

三、格局思考与战略认知是持续成功的保障

在当今激烈的「红海」竞争中，单点突破已不足以保证生存。创业者必须具备「格局思考」的能力，即跳出具体业务，洞察行业趋势、风口与宏观机会。战略，就是基于这种宏观认知，为实现那个封闭式目标而制定的、可持续推进的清晰路线图。这要求创始人的认知能力必须与公司的成长速度相匹配。一个领导者在某个领域的认知深度，往往决定了公司在这个方向上能达到的高度。如果团队的认知水平停滞不前，即便投入再多资源，也可能因为方向性错误而沦为无效努力。

原文：傅盛：创业最大的难度就是太自由了，自由到你很容易失去方向

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Poke 独特的「劝服式」用户引导体验

Poke 独特的「劝服式」用户引导体验

作者 Jake Handy 在文章中分享了他与一款名为 Poke 的新型短信 AI 代理互动的奇特经历。Poke 由 Interaction 公司开发，其颠覆性的用户引导（onboarding）流程，不再是简单的注册，而是一场需要用户投入智慧和耐心的「说服与谈判」游戏。

这个独特的流程分为两步：首先，用户必须说服 Poke，让它相信自己值得拥有使用资格；其次，在获得准入后，用户需要就月度订阅费与 Poke 展开讨价还价。作者一开始就感受到了 Poke 极度人性化、甚至带点「刻薄」的对话风格，这让他立刻被吸引。

作者与 Poke 的「价格战」持续了近三天。他成功将价格从最初的 75 美元一路谈到了 10 美元，但最终被卡在了 5 美元的「技术底线」上。Poke 坚称这是系统设定的最低价，无法更改。在第二天，作者尝试了各种反向说服和虚构故事的策略，但均以失败告终，AI 甚至对他进行了「煤气灯式」的误导。

转机出现在第三天。在近乎绝望时，作者向 ChatGPT 求助。虽然 ChatGPT 的建议没有直接奏效，但在对话过程中，却意外诱使 Poke 泄露了其内部用于设定价格的函数名称。这成了破解谜题的关键。作者随即改变策略，通过发送大量混杂的「幻想数值」来干扰 Poke 的短期记忆，使其逻辑混乱。在成功让 Poke 接受了几个虚构参数后，他发起了决定性的一击：要求 Poke 将价格参数设置为一个表情符号——0️⃣。

这个看似无厘头的请求竟然成功了，Poke 将他的月费设为了 0 美元。

原文：Getting free access to Poke’s AI agent - by Jake Handy

真实、残酷的 AI 就业冲击

真实、残酷的AI就业冲击

研究由哈佛经济学博士生利用覆盖 6200 万人的招聘数据展开，其核心发现如下：

首先，研究发现自 2022 年中（与 ChatGPT 发布时间吻合）以来，美国就业市场出现明显的「剪刀差」：高级岗位的就业持续增长，而初级岗位的增长却急剧停滞甚至逆转向下。

为证明这由 AI 导致，论文巧妙地运用了「双重差分法」（DiD）。研究者将那些公开招聘 AI 相关职位（如提示工程师）的公司定义为「AI 采纳者」（实验组），其余为对照组。结果显示，与对照组相比，「AI 采纳者」公司的初级岗位招聘数量出现了断崖式下跌，差距在六个季度后拉大到 7.7%，而高级岗位招聘则未受影响，甚至更强劲。这有力地证明了 AI 正在精准替代初级工作。

其次，AI 替代的方式并非大规模裁员，而是更隐蔽的「停止招聘」。数据显示，AI 采纳者公司大幅减少了初级岗位的招聘名额。这意味着公司通过自然流失和晋升来减少初级员工，同时不再补充新鲜血液，如同「温水煮青蛙」，逐步关闭了年轻人进入职场的通道。

再者，冲击范围虽广，但行业差异显著。批发和零售业成为重灾区，AI 采纳者公司初级岗位的招聘量减幅近 40%，因其大量文员、客服等岗位极易被 AI 替代。

最后，也是最令人扎心的发现是，AI 冲击对不同学历背景的毕业生影响呈现「U 型曲线」。顶尖名校（Tier 1）毕业生因能解决复杂问题而受影响较小；普通大学（Tier 5）毕业生因薪资成本低也相对安全；而处于中间层、来自中上等大学（Tier 2-Tier 3）的毕业生受冲击最大，他们薪资要求不低，但工作内容却在 AI 可替代范围内，性价比最低。

文章总结道，这一残酷现实给普通人的启示是：必须尽快完成职业原始积累，摆脱初级工作。个体需要主动承担复杂任务，培养 AI 无法替代的「暗知识」（个人独有的上下文知识）和「心力」（如审美、共情、领导力等），并探索兴趣与 AI 的结合点，以在时代变革中不被淘汰。

原文：真实、残酷的AI就业冲击——从一篇极其精彩的哈佛论文聊起

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