工作的未来不是关于谁生产得最快。而是关于谁知道什么值得生产。

我们正在离开代码可靠且确定性地获取某些输入以产生特定输出的世界，进入一个非常不同的世界，机器现在产生统计分布。

你产品中最难复制的是什么？

廉价的编码使得选择、测试和拥有正确的项目成为真正的工作

"AI" 改变了许多，但也有许多并未改变。理解在战略上该聚焦什么、聚焦何处，意味着在大幅前进与和落后者一起挣扎之间的区别。

大多数初学者都搞错了这一点。

你可以直接买下一家盈利的小型线上生意，而不是从零开始。基于真实的挂牌信息和真实的经营者，本文将拆解实际成本、需要避开的坑，以及这是否是一个可行的Plan B

大多数AI初创公司都在烧钱。而这些公司正在赚钱。

过去，构建一家企业软件公司有一个相当直接的剧本。

有史以来第一次，你业务中真正需要思考的工作可以在没有人类参与的情况下完成。

其中三种方式的最大的收益将归属于别人。

理解AI单位经济学：AI货币化缺失的关键拼图

作为创始CPO，我40%的时间在写代码。我感到既强大又内疚。

我从TrustMRR拉取了全部数据，然后用OpenClaw进行探索。

我在 24 小时内构建了一个原计划要8个月的AI SaaS 产品，因为我厌倦了等待。

我不是在夸大其词。我在描述这些系统的实际工作方式。而且我看过足够多的聪明人建立在这个谎言之上，我知道我们正在冲向一堵墙。

没有放之四海而皆准的"最佳"选择——但几乎可以肯定，在你目前所处的阶段，一定有一个"错误"的选择。

如果你正在考虑创办一家AI公司，过去两年的数据已经非常清楚地表明了什么有效、什么无效。

它们不是拥有最佳模型的公司——它们是拥有AI必须流经的基础设施的公司。