为什么该颂扬这些人:Lockheed 臭鼬工厂创始人 Kelly Johnson 一生造了 41 款飞机、13 个月造出 U-2,「这是一位艺术家,近乎神迹」。「那些事情本来就是凌乱、混沌、艰难、充满摩擦的。我们装上一层层流程让它们不那么乱,结果它们干脆不管用了。我们需要把那么一点『疯劲』找回来。」→ 详细
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再工业化为何是生死题:创新是生产力的产物,不是分工的上游
「全球化卖给我们的最大谎言,就是『我们负责创新、他们负责生产』。」论证的杀手锏例子直击 AI 从业者:2017 年 Google 做《Attention Is All You Need》(Transformer 论文、今天所有大模型的源头)的动机是什么?「那个团队当时在给 Google Translate 做一个 3% 的渐进式改进。你想不出比这更平庸的起点,通向如此革命性的结果。」——没有「改进生产」这个输入刺激,你根本抓不住创新。→ 详细
战术层面怎么做势能:「颂扬异端、庆祝成功、创造让每个人都有『造反』能力的场合。」每位新员工与他的第一场 AMA(Ask Me Anything,随便问环节),他都以一句话收尾:「当着我的面骂我滚蛋。」——新人不自在、怀疑是设套,但「如果你连当面骂老板滚蛋都做不到,凭什么说自己有扁平的文化?」这是在营造「采纳最好的想法、不管它来自哪里」的条件。→ 详细
面对 AI 会不会被颠覆?「唯一的办法就是自我颠覆——制度化的造反就是自我颠覆的永动机。最有价值的事不是守护城河,而是冲向新机会。」 AI 特别偏爱初学者心态:Palantir 最早采用 AI 的是最年轻的新员工。他的做法是「根本没去搭理冷嘲热讽的人,让年轻人创造出压倒性的生产力,某种意义上几乎是『羞辱』或者说激励了其他人赶紧上车」——有位入职 3 年的员工感叹「做得最好的其实是入职才 3 个月的人」,而这位不当守门人、主动寻找并赋能「起义者」。→ 详细
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AI 价值在哪被捕获:芯片层和 ontology 层,模型已商品化
Patrick 问「AI 价值链里价值沉淀在哪」,Shyam 的答案明确:「价值会沉淀在两个层面:芯片层和 ontology 层。」 他把栈分成:芯片 → 模型供应商 → AI 基础设施(ontology 所在层)→ AI 应用。市场可观察的现象:「模型公司不得不往栈的上层跑,不能只提供纯粹的模型,因为模型已经商品化了」——他们要靠围绕模型的解决方案构建价值。→ 详细
反方向同样成立:纯 AI 应用公司在往下走——规模化后要应对更多客户数据,「正在从第一性原理重新发明 AI 基础设施,本质上就是 AIP(Palantir 的 AI 平台)」。而 Palantir「仿佛冥冥中自有安排」花 20 年建好了这个平台(核心从 2015 年的 Foundry 演进到 AIP);就算模型帮你更快写代码,「代码是一回事,代码背后为什么这么写的秘诀是另一回事」。→ 详细
若要提炼论纲:威慑已失、二战式工业基础已无,必须认清美国独有优势——「人即项目(the person is the program)」:是 Edward Hall 造出了民兵洲际导弹,Bernard Schriever 是主管 ICBM 的空军将军,「我们管它叫阿波罗计划,但它实际上是 Gene Kranz 的计划」。把对的人放到对的位置对成败起决定性作用——「以为可以照着配方创办一家公司是荒谬的,公司的未来是由创始人决定的」。→ 详细
第二支柱:「靠流程走不出困境。我们现在之所以完蛋,就是因为跪在了流程的祭坛前……那只会通向衰落。」 历史证据链:坦克是 Churchill 以皇家海军首脑身份造的(陆军没意识到马赢不了下一场战争,他只有造舰权限所以叫「陆地战舰」);响尾蛇导弹是「野路子」项目,在越南把空军官方导弹「羞辱得体无完肤」后成了标配;Bill Perry 上任时的选择是「要么修好整个系统然后注定失败,要么抓住我真正在乎的两样——GPS 和隐身——确保它们能成」。「每到十字路口,只想配合体制走流程的人,我们就会输;赢靠的是愿意押上一切让事情成的人。」 论纲本质是一声召唤:潜伏的异端们,现在就是表达异端立场的时刻。→ 详细