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\begin{document}
\begin{titlepage}
\centering
{\Large 深度访谈教学笔记\par}
\vspace{1.0cm}
{\huge\bfseries 吴明辉口述 19 年史：ToB 公司、私有数据与企业级 Agentic Model}\par
\vspace{0.5cm}
{\Large Zhang Xiaojun 对话明略科技创始人吴明辉\par}
\vspace{0.35cm}
{\large 基于 Zhang Xiaojun Podcast 公开视频、GPU 转写稿、章节结构与自制概念图整理\par}
\vspace{0.3cm}
{\large 2025-10-09\par}
\vspace{0.85cm}
\includegraphics[width=0.88\textwidth,height=0.42\textheight,keepaspectratio]{cover.jpg}\par
\vfill
\begin{tcolorbox}[width=0.92\textwidth, colback=black!2!white, colframe=black!55, sharp corners]
\textbf{视频标题}：116. 吴明辉口述19年史：漫长的沉浮、痛苦急转、企业级Agentic Model、现实世界的数值游戏、IPO\par
\textbf{视频频道}：Zhang Xiaojun Podcast\par
\textbf{视频时长}：03:47:45\par
\textbf{视频链接}：\href{\videourl}{\nolinkurl{\videourl}}\par
\textbf{素材说明}：YouTube 无可用字幕；正文基于 faster-whisper large-v3 CUDA 转写、视频章节、封面和自制教学图整理。固定访谈画面不在正文重复使用。\par
\textbf{项目主页}：\href{\repourl}{\nolinkurl{\repourl}}\par
\end{tcolorbox}
\end{titlepage}

\tableofcontents
\newpage

\section{导读：为什么一家 ToB 公司史也是 AI 产业课}

本节先说明这期为什么值得放进广义 AI/互联网队列。表面上，EP116 是吴明辉在上市前回顾明略科技、秒针系统、并购、现金流和 19 年 ToB 公司史；更深一层，它讨论的是企业级 AI 的真实落地条件：私有数据、行业 workflow、可审计交付、供给侧能力、Agentic Model、Tool Use 和人机互信。

这期最重要的不是“某家公司如何熬到 IPO”，而是一个反互联网爽文的 ToB 样本。ToC 互联网讲流量、增长和网络效应；ToB 企业服务讲客户现场、数据入口、交付质量、现金流、组织耐力和长期信用。AI 到来后，这些老问题不会消失，而是被重新排列：公开数据训练基础模型并卖 token 会越来越卷，拥有私有数据和行业流程的公司，才可能在企业级 Agentic Model 上产生差异化。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{company-history-map.png}
\caption{明略 19 年公司史：第一段创业、第二段创业、痛苦急转和企业级 AI 重新连成一条线。自制概念图，依据 00:02:11--03:47:40 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：这不是线性创业史}
第一段是秒针、推荐系统、广告监测和 Web2 技术复杂度；第二段是明略、Palantir 式数据分析、ToB/ToG 路线和并购；痛苦急转是现金流、聚焦和经营能力；AI 时代则把这些积累重新解释为私有数据、企业 workflow 和 Agentic Model。
\end{knowledgebox}

\begin{importantbox}{本期核心命题}
企业级 AI 的关键不是“把通用模型卖给企业”，而是把模型接入企业私有数据、工具系统、业务流程和责任边界，让 AI 在真实工作中产生可审计、可交付、可计价的结果。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{本期阅读路线}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
路线 & 主要内容 & 要带走的问题 \\
\midrule
公司史 & 秒针、明略、并购、痛苦急转 & 为什么 ToB 公司需要长期积累，而不是一次增长爆发？ \\
数据线 & Web2 行为数据、conversational data、私有 data & 哪些数据能变成企业 AI 的差异化？ \\
产品线 & DeepMiner、Agentic Model、Tool Use & AI 怎样从分析工具变成工作流执行系统？ \\
组织线 & 供给侧能力、老板/合伙人、可信 AI & AI 会怎样重写企业组织和责任边界？ \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

EP116 的阅读方法是把公司史当作技术商业案例。前半段解释数据入口和 ToB 经营为什么难，后半段解释这些难点在 AI 时代为什么反而变成壁垒。

\section{第一段创业：推荐系统、秒针与 Web2 技术复杂度}

本章承接导读里的“公司史也是技术商业案例”这一判断，先回答一个问题：为什么早期 Web2 数据能力会成为企业级 AI 的伏笔。吴明辉最开始的商业计划书是 recommendation system，而不是广告系统；这个细节很重要，因为它说明团队最早关心的是 Web2 时代个性化内容、用户 ID、推荐和动态系统。Web1 的页面可以缓存，所有人看同一份内容；Web2 以后，每个用户看到自己的内容，系统复杂度明显上升。

\begin{importantbox}{Web2 给技术团队带来的新问题}
当每个人看到的内容都不同，缓存、数据库、个性化、推荐、日志和实时计算都会变复杂。早期推荐系统和广告监测不是今天意义上的大模型，但它们已经在处理“数据驱动的互联网行为理解”。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{术语消化：从 Web2 到企业 AI 的连续性}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
概念 & 当年解决的问题 & 为什么和今天 AI 有关 \\
\midrule
User ID & 让系统知道“谁在看” & 企业 AI 也必须知道任务属于谁、权限属于谁、上下文属于谁。 \\
推荐系统 & 为不同用户分配不同内容 & Agentic Model 也要为不同角色生成不同动作建议。 \\
广告监测 & 让多方相信同一份数据 & 企业 AI 输出必须可审计，否则无法进入经营决策。 \\
日志与行为数据 & 记录真实互动 & 私有数据的价值来自持续记录业务过程。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

从这个角度看，第一段创业不是“还没进入 AI 的前传”，而是企业级 AI 的底层训练。推荐系统训练的是个性化分发能力，广告监测训练的是可信计量能力，Web2 基础设施训练的是高并发和用户上下文能力。这些能力后来换了名字：个性化变成 context，可信计量变成 auditability，高并发系统变成企业 workflow 的稳定交付。

\begin{knowledgebox}{从旧能力到新能力的迁移}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.24\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
旧能力 & 当年的业务形态 & AI 时代的迁移 \\
\midrule
个性化推荐 & 给不同用户看不同内容 & 给不同角色、部门和客户生成不同任务建议。 \\
广告监测 & 衡量流量、曝光和转化 & 衡量 Agent 动作是否真实带来业务结果。 \\
中立第三方 & 多方认可同一套数据 & 企业 AI 输出要能被销售、法务、财务和客户共同接受。 \\
外包/交付训练 & 给新浪、搜狐等客户做系统 & 理解真实客户需求，而不是只做实验室 demo。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\begin{knowledgebox}{第一段创业的三条隐线}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
隐线 & 当时看起来是什么 & 后来看起来是什么 \\
\midrule
技术隐线 & 给门户、广告和客户系统做工程交付 & 学会在真实业务系统里处理数据和可靠性。 \\
商业隐线 & 从外包、推荐系统转向广告监测 & 学会在多方交易中找到可信中间层。 \\
心理隐线 & 数学竞赛和创业随机性 & 学会把长期不确定性当作可解问题。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{秒针的成功：从技术到中立测量}

秒针系统后来成功，是因为广告主、媒体和代理之间需要一个中立测量方。这个角色的价值在于数据可信、标准统一和商业中立。吴明辉也提到，如果秒针自己下场包流量，就会失去中立裁判身份。这是 ToB 公司很典型的边界问题：短期收入诱惑可能损害长期信任。

\begin{knowledgebox}{中立测量的商业逻辑}
广告监测公司的客户不是要一个“看起来更聪明”的算法，而是要一个可被多方承认的事实基础。可信数据一旦成为交易标准，就比单点功能更有壁垒。
\end{knowledgebox}

\subsection{从数学竞赛到创业心理}

访谈中多次提到数学竞赛训练、奥林匹克竞技和心理调适。它解释了吴明辉的创业耐力：把困难看成一道题，相信花更长时间也能解出来。这种思维对 ToB 创业很关键，因为 ToB 很少一夜爆发，更多是长周期交付、客户信任和组织韧性。

\begin{warningbox}{竞赛思维的双刃剑}
竞赛训练能带来强问题拆解能力和延迟满足能力，但也可能让创始人低估市场、销售、组织和资本结构的复杂性。ToB 公司不是只解技术题，还要解客户、现金流和团队题。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

第一段创业说明，吴明辉不是从“AI 概念”进入企业服务，而是从 Web2 数据、广告监测、中立测量和推荐系统进入。这些早期能力后来转化为企业私有数据和 Agentic Model 的底层直觉。

\section{第二段创业：Palantir 想象、并购与痛苦急转}

上一章讲秒针，本章进入第二段创业。明略数据被广密注意到，原因之一是它像中国版 Palantir：用数据整合、分析平台和工程交付服务政府/企业客户。但中国 ToB 市场和美国不同，ToG、ToB、产品化、定制交付、现金流和组织能力都会改变路线。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{palantir-to-b-logic.png}
\caption{Palantir 与中国 ToB：不是照搬 ToG，而是寻找数据、场景和交付闭环。自制概念图，依据 00:56:08--01:15:00 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：Palantir 是参照物，不是答案}
Palantir 的启发在于数据整合、分析平台和强交付能力；但明略的现实路径必须处理中国企业客户、行业数据、ToB 付款、定制化和组织成本。照搬商业模式往往不够，必须重新找本地闭环。
\end{knowledgebox}

\subsection{并购 Red/小红：不是只买 application，而是买数据入口}

前面讲 Palantir 只是参照物，本节看明略怎样在中国企业微信生态里寻找自己的数据入口。访谈里很重要的一段是收购小红团队。吴明辉看中的不是单纯 application，而是微伴等产品在企业微信生态里的 install base，以及由销售、客服和客户对话产生的大量 conversational data。这和他在北大读工程博士时研究 Conversational Intelligence 的方向正好重合。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{conversational-data-acquisition.png}
\caption{Conversational Data 线索：并购不是只买应用，而是买数据入口和 AI 场景。自制概念图，依据 00:04:36--00:07:40 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：为什么对话数据有价值}
企业销售和客服对话不是普通聊天记录，而是客户需求、异议处理、交易推进、产品解释和服务质量的真实轨迹。它既是训练数据，也是工作流入口。
\end{knowledgebox}

\begin{importantbox}{并购的 AI 逻辑}
如果只看收入，收购一个 application 可能只是扩产品线；如果从 AI 角度看，收购一个高频工作流入口，等于拿到一条持续产生私有数据的管道。后者才是长期价值。
\end{importantbox}

\subsection{2020--2022：战场开太宽与现金流压力}

第二段创业后半程是痛苦急转。公司同时开多个战场，现金流压力变大，资本市场环境变化，创始人开始从理想主义 founder 变成会经营的 founder。这里的教育意义很强：ToB 公司如果产品线太宽、交付太重、组织太散，就会被现金流和管理复杂度惩罚。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{two-b-company-turnaround.png}
\caption{ToB 公司痛苦急转：战场过宽、现金流压力和经营能力迫使公司重新聚焦。自制概念图，依据 01:15:00--01:45:01 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：急转不是失败，而是经营能力升级}
战场过宽带来成本压力，痛苦年份迫使公司重新聚焦，聚焦以后才可能靠产品和服务造血。对 ToB 公司而言，活下来本身就是能力的一部分。
\end{knowledgebox}

\subsection{资本敬畏：估值越高未必越好}

经历过战场收缩之后，本节回到资本结构。吴明辉谈到，很多创业者经历过这一轮后才真正敬畏资本。估值高、融资多，看起来减少稀释，但如果业务规模和上市路径跟不上，就会遇到回购、投资人压力和创始人困境。ToB 软件公司尤其如此：收入不到一定规模，资本市场出口会非常窄。

\begin{warningbox}{高估值不是护城河}
估值是未来现金流和资本市场预期的压缩，不是企业真实能力。融资越多，组织越容易扩张过快；估值越高，未来回购和退出压力越大。ToB 公司如果没有造血能力，高估值会变成债。
\end{warningbox}

\begin{knowledgebox}{公司阶段对照：同一家公司里的三种能力}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.30\textwidth}X}
\toprule
阶段 & 主要问题 & 形成的能力 \\
\midrule
秒针阶段 & 广告监测、中立测量、Web2 数据 & 可信数据和交易标准意识。 \\
明略阶段 & ToB/ToG 数据分析、Palantir 想象、并购 & 行业数据、交付和组织整合能力。 \\
AI 阶段 & 私有数据、Agentic Model、可信执行 & 把数据和 workflow 转成智能体交付。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

第二段创业讲的是从技术公司到经营公司的转变。Palantir 想象提供方向，并购带来数据入口，但现金流和战场过宽迫使公司学会聚焦。

\section{企业服务级 AI：公开 token 会卷，私有数据有价值}

前两章解释了明略为什么拥有数据入口、交付经验和经营耐力，本章进入整期的技术重心，问题变成：这些积累在 AI 时代如何转成企业级 Agentic Model。吴明辉判断，基于公开数据训练基础模型、以卖 token 为商业模式的公司会非常卷，最后容易卷成电费。因为公开数据和通用模型能力会趋同，token 价格会下降。企业级 AI 的差异化不在于重复训练一个公开模型，而在于私有 data、行业流程和真实工具系统。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{private-data-value.png}
\caption{私有 Data 的差异化价值：公开数据卖 token 会卷，私有数据能形成行业价值。自制概念图，依据 01:45:01--02:06:40 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：为什么私有数据能产生溢价}
公开数据训练出的能力会越来越商品化；企业私有数据包含客户、流程、交易、合同、对话、设备和风险记录。模型只有进入这些上下文，才可能生成企业愿意付费的差异化结果。
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{“私有数据”不是简单上传企业文件}
企业私有数据真正难的部分在权限、实时性、结构化、脏数据、业务含义和责任边界。把文档丢进向量库只是第一步；让 Agent 正确理解谁能看、谁能改、什么结果可交付，才是企业级 AI 的门槛。
\end{warningbox}

\begin{knowledgebox}{企业 AI 的四层架构}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
层级 & 作用 & 典型失败方式 \\
\midrule
数据层 & 接入私有数据、权限和历史记录 & 数据脏、权限错、上下文不完整。 \\
模型层 & 理解、推理、生成候选动作 & 只会总结，不懂业务约束。 \\
工具层 & 调用业务系统、数据库和流程接口 & 无法写回系统，停留在建议。 \\
治理层 & 审计、复核、责任和反馈 & 企业不敢放权，无法规模化部署。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\begin{knowledgebox}{从通用模型到企业交付的转译链}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
转译环节 & 要回答的问题 & 明略式经验的价值 \\
\midrule
行业语义 & 企业说的“客户”“风险”“线索”到底指什么？ & 长期 ToB 交付积累了行业语义和客户现场理解。 \\
流程状态 & 任务处在售前、履约、回款还是售后？ & CRM、销售、客服对话数据提供流程轨迹。 \\
结果计量 & 动作是否真的改善收入、成本或风险？ & 秒针和数据分析经验强调可计量、可审计。 \\
组织采纳 & 谁批准、谁复核、谁承担后果？ & ToB 经营训练了权限、责任和交付意识。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

这里还隐含了一个商业模式判断：如果模型公司只卖公开 token，价格会被供给增加和推理优化不断压低；如果企业服务公司把 token 变成可计价的业务动作，单价就不再只由算力成本决定。例如，同样消耗一百万 token，生成一段普通总结和发现一个重大合同风险的商业价值完全不同。企业级 AI 的定价单位最终可能从 token 转向任务、风险、收入提升和成本节约。

\begin{importantbox}{从 token 定价到结果定价}
公开模型 API 的计价单位通常是 token；企业级 AI 的理想计价单位应该是结果。只有当模型输出能进入 workflow、产生可验证业务收益，企业才会为“结果”而不是“字数”付费。
\end{importantbox}

\subsection{现实世界的数值游戏}

上一节讲私有数据，本节解释为什么企业数据难以直接转成模型能力。吴明辉把企业服务称为现实世界的数值游戏。围棋很适合 AI，是因为棋盘透明、规则完备、context 全；企业工作则相反：上下文不完整、信息分散、目标模糊、流程跨系统、结果要对真实客户和财务负责。企业级 AI 的难点不是“会不会回答”，而是能不能把不完整上下文转成可执行动作。

\begin{importantbox}{企业级 AI 的难点公式}
\[
\text{Enterprise AI Value} \approx f(\text{Private Data}, \text{Workflow}, \text{Tool Use}, \text{Trust})
\]
其中，\(\text{Private Data}\) 是企业私有上下文，\(\text{Workflow}\) 是业务流程，\(\text{Tool Use}\) 是调用系统和工具的能力，\(\text{Trust}\) 是可审计、可控、可交付的信任。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{术语消化：企业级 AI 的四个约束}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
约束 & 含义 & 产品后果 \\
\midrule
Private Data & 企业独有的客户、流程、交易和对话数据 & 决定模型是否懂业务现场。 \\
Workflow & 跨部门、跨系统的真实流程 & 决定 Agent 是否能从建议走向交付。 \\
Tool Use & 调用 CRM、ERP、工单、数据库等工具 & 决定 AI 是否能改变业务状态。 \\
Trust & 权限、审计、复核和责任边界 & 决定企业是否敢把任务交给 AI。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

这也是为什么“现实世界的数值游戏”比围棋更难。围棋的状态空间很大，但棋盘完整、规则明确、胜负可判；企业业务的状态空间不仅大，而且很多变量藏在人的脑子里、客户关系里、历史合同里和跨系统流程里。Agent 要想在这里工作，必须先把隐性知识转成可被系统利用的 memory，再把 memory 与工具调用结合起来。

\subsection{Agentic Model：从模型能力到工作流执行}

本节解释 Agentic Model。访谈里吴明辉把 Agent 或 Tool Use 看成企业服务领域的新链接。模型不再只是回答问题，而是接入数据、理解任务、调用工具、完成流程并返回可审计结果。这和 EP139 的 Agent loop、EP118 的 Agent OS 形成呼应，但企业场景更强调私有化、权限、审计和责任边界。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{enterprise-agentic-model.png}
\caption{企业级 Agentic Model：从私有数据到工具调用，再到企业工作流执行。自制概念图，依据 01:45:01--03:00:00 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：企业 Agent 不是聊天机器人}
从左到右看，企业 Agent 先要拿到私有数据和企业上下文，再用模型理解和推理，再通过 Tool Use 调用 CRM、ERP、工单、数据库等系统，最后进入可审计工作流。缺一环都很难成为企业级产品。
\end{knowledgebox}

\subsection{DeepMiner：把企业数据挖成行动线索}

Agentic Model 解决“怎样执行”，本节用 DeepMiner 说明“从哪里发现任务”。DeepMiner 在访谈中出现不多，但它是理解明略新产品方向的线索。它代表一种企业 AI 产品形态：不是只做问答，而是把多系统数据接入、挖掘规则/风险/机会、形成洞察，再通过 Agent 或工具执行后续动作。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{deepminer-product-loop.png}
\caption{DeepMiner 产品闭环：用 AI 挖掘企业数据中的规则、风险和行动线索。自制概念图，依据 02:31:58--03:36:59 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：从数据挖掘到 Agentic 交付}
传统 BI/数据分析更偏洞察展示；DeepMiner 式产品如果接入 Agent，就可以从“发现问题”继续走到“提出行动”“调用系统”“记录结果”。这正是企业 AI 从分析工具变成生产系统的关键。
\end{knowledgebox}

\begin{importantbox}{DeepMiner 式产品的关键转变}
过去的数据分析常停在 dashboard 和报表；企业级 Agentic 产品必须进一步回答：发现了什么异常，应该采取什么动作，动作由谁批准，调用哪个系统，结果如何回流。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{从 Copilot 到 Agentic System}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
阶段 & 典型形态 & 企业侧要求 \\
\midrule
Copilot & 人问、AI 答，人复制结果 & 低风险、高频辅助，主要提升个人效率。 \\
Workflow Agent & AI 读数据、填表、发起流程 & 要接入权限、工具和审批。 \\
Agentic System & 多 Agent 协同完成任务 & 要有日志、调度、失败恢复和结果责任。 \\
Trusted Agentic Model & 可信地承担企业关键任务 & 要可审计、可复核、可私有部署或受控运行。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

企业级 AI 的核心在于私有数据和工作流。公开 token 会变便宜，真正有溢价的是能把企业上下文变成结果的 Agentic Model。

\section{新生产关系：供给侧能力、链接网络与组织重写}

上一章讲模型和产品，本章讲生产关系。吴明辉认为，AI 会对软件行业、企业级服务和产业互联网产生重构，生成新的链接关系和生产关系。特别危险的是只提供链接网络、但不掌握供给侧能力、且网络又不是根节点的公司。因为 AI 会降低连接和信息处理成本，削弱中间层的价值。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{supply-demand-relation.png}
\caption{供给侧能力 vs 链接网络：只做连接但不掌握供给侧能力的网络会变危险。自制概念图，依据 02:31:36--02:34:28 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：AI 会重新定价中间层}
如果一家公司只做撮合、分发或关系链，却没有产品、数据、工具、模型或交付能力，当 Agent 能直接连接需求和供给时，它的价值会被压缩。供给侧能力是能真正生产结果的能力。
\end{knowledgebox}

\subsection{新的生产关系：人、模型、工具和数据重新分工}

上一节讲中间层如何被重新定价，本节进一步看工作本身如何被拆开。AI 带来的新生产关系不是“AI 替代所有人”，而是把人、模型、工具、数据和组织重新分工。模型负责认知，工具负责执行接口，数据提供上下文，Agent 负责自动协作，人负责目标、判断和责任。企业服务的未来不是只有 API，而是围绕任务结果重新组织生产。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{new-production-relation.png}
\caption{AI 带来的新生产关系：模型、工具、Agent、私有数据和人类合伙人重新分工。自制概念图，依据 00:00:42--00:00:55 与 02:31:36--02:34:28 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{importantbox}{生产关系变化的判断标准}
如果 AI 只是提高单点效率，它是工具升级；如果 AI 改变谁拥有数据、谁执行任务、谁承担责任、谁获得收益，它就是生产关系变化。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{术语消化：链接、供给侧与生产关系}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
术语 & 在访谈中的意思 & AI 时代的变化 \\
\midrule
链接网络 & 连接客户、商家、信息或服务的网络 & Agent 降低连接成本，中间层价值被压缩。 \\
供给侧能力 & 真正生产商品、服务、模型或交付结果的能力 & 越靠近结果，越不容易被绕过。 \\
生产关系 & 谁组织生产、谁执行、谁分配收益和责任 & 模型与 Agent 加入后，角色重新分配。 \\
合伙人 & 能承担结果、定义问题、协同 Agent 的人 & 重复执行岗位减少，高责任角色增多。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{老板与合伙人：组织形态的想象}

访谈中还有一个极端判断：将来企业可能只有两类人，老板和合伙人。这里的合伙人不是传统员工，而是能与 AI、Agent 和工具共同承担结果的人。这个判断未必会字面成真，但它表达了一个趋势：当执行被 AI 自动化，组织会更强调目标定义、资源整合、责任承担和高密度协作。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{boss-partner-org.png}
\caption{老板与合伙人组织：企业可能从雇员组织转向少数老板和大量 AI 合伙人。自制概念图，依据 02:53:20--03:16:40 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{warningbox}{不要把“只有老板和合伙人”理解成组织立即消失}
现实企业仍需要岗位、流程、合规和管理。但长期看，重复执行型岗位会被 AI 压缩，能定义问题、整合资源、承担结果的人会更像合伙人。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

AI 对企业服务的冲击不止是效率提升。它会重写链接网络、供给侧能力、组织结构和责任分配。真正危险的是只有中间层价值、没有生产能力的公司。

\section{使命与可信 AI：从聪明到可信}

本章收束到吴明辉的个人目标。他说，GPT 出来之前，自己的人生目标是做一个比自己更聪明的 AI；后来他发现“聪明”已经被更大的模型公司推进了，于是目标转向做最可信的 AI，即 trusted agentic model。这个转向很关键：企业级 AI 的核心不是谁最会聊天，而是谁能被信任地用于真实业务。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{happy-founder-mission.png}
\caption{幸福 Founder 的使命对齐：个人使命、家庭使命和公司使命高度相关。自制概念图，依据 02:53:20--03:47:40 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：使命对齐是长期投入的能源}
个人使命决定创始人愿意解什么题，家庭使命提供稳定能量，公司使命连接客户价值。吴明辉把创业困难看成数学题，背后是强延迟满足和使命对齐。
\end{knowledgebox}

\subsection{从最聪明到最可信}

前面讲组织和生产关系，本节回到企业 AI 的最终评价标准。ToC 模型竞争常常围绕“谁更聪明”；ToB 企业服务更关心“谁更可信”。可信包括数据来源可信、权限可信、过程可审计、结果可复核、错误可追责、系统可私有化或受控部署。企业客户不会只为炫技买单，最终要为风险可控的结果付费。

\begin{importantbox}{Trusted Agentic Model 的含义}
Trusted Agentic Model 是能在企业私有上下文中执行任务、调用工具、保留审计轨迹、尊重权限边界并输出可复核结果的智能体模型。它的目标不是单次回答最惊艳，而是长期运行最可信。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{可信 Agent 的验收清单}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.32\textwidth}X}
\toprule
维度 & 检查问题 & 为什么重要 \\
\midrule
权限 & 它是否只读取和修改允许范围内的数据？ & 防止越权和合规事故。 \\
审计 & 每一步动作是否有日志和可复盘证据？ & 企业需要追责和改进。 \\
复核 & 高风险动作是否有人类确认？ & 降低不可逆错误。 \\
反馈 & 结果是否回流到模型和流程？ & 让系统持续变好。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{幸福的老板：把 suffering 当题解}

上一节讲可信 AI 的产品目标，本节回到支撑这种长期目标的人。结尾处吴明辉说自己是幸福的 founder，即便 2022 年很难，也没有特别 suffering，因为相信自己一定能搞定，只是解题时间更长。这不是轻松，而是一种把长期困难抽象为题目的心态。它解释了为什么 ToB 创业能熬 19 年：没有这种延迟满足和心理结构，很难穿过漫长交付、资本波动和组织重构。

\begin{knowledgebox}{ToB Founder 的心理结构}
ToB 创业很少有短期爆发的反馈，更多是长期客户关系、现金流约束、组织稳定和产品信用。能否把困难看成可分解问题，而不是身份失败，决定了 founder 是否能持续迭代。
\end{knowledgebox}

这也解释了为什么访谈最后不只是商业复盘，而是使命复盘。个人使命、家庭使命和公司使命高度相关，意味着创始人不是把公司当成短期项目，而是把公司当成自己长期问题的一部分。对企业级 AI 公司尤其如此：客户信任、数据安全、行业交付和可信 Agent 都需要长周期积累，无法只靠一轮模型能力窗口完成。

\begin{importantbox}{长期主义的真实成本}
长期主义不是口号，而是愿意承受慢反馈、低外部声量、现金流压力和组织反复调整。ToB 公司如果最终能进入 AI 时代，靠的往往不是某次爆发，而是十几年积累下来的客户、数据、交付和 founder 心理结构。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

吴明辉的 AI 目标从“更聪明”转向“更可信”，恰好对应企业级 AI 的核心需求。企业客户需要的不只是模型能力，而是可信执行和长期交付。

\section{总结与延伸}

本节把 EP116 压缩成三个层次。第一，公司史层面：明略从推荐系统、秒针、明略数据、并购和痛苦急转中，积累了 ToB 数据、交付和经营能力。第二，技术商业层面：企业级 AI 的差异化来自私有数据、工作流、Tool Use、Agentic Model 和可信交付，而不是公开 token 的价格战。第三，组织层面：AI 会重写供给侧能力、链接网络、岗位结构和 founder 的使命表达。

\begin{importantbox}{把 EP116 放进张小珺 AI 队列}
EP117 讲论文和技术史，EP118 讲 VLA、Agent OS 和平台，EP116 则讲企业服务场景里的 AI 落地：它提醒我们，AI 的产业价值不只在模型公司，也在拥有私有数据、行业流程和交付责任的 ToB 公司。
\end{importantbox}

\subsection{关键 takeaways}

\begin{enumerate}
\item 企业级 AI 的护城河不是公开模型，而是私有数据、流程和可信交付。
\item Agentic Model 在 ToB 里必须接入工具、权限、审计和真实 workflow。
\item 只提供链接网络、不掌握供给侧能力的公司，会被 AI 重新定价。
\item ToB 创业的核心难点是现金流、交付、聚焦和组织耐力，不是单点技术。
\item Trusted Agentic Model 比“最聪明模型”更贴近企业客户的真实购买理由。
\end{enumerate}

\subsection{拓展阅读}

\begin{itemize}
\item 对 Agentic Model 感兴趣，可对照 EP139 Agent 综述和 EP138 罗福莉访谈，理解 Agent 从技术 loop 到组织/后训练体系的迁移。
\item 对企业私有数据感兴趣，可对照 EP134 数据综述，理解数据定价、Recipe 和真实部署数据的差异。
\item 对 AI 平台和操作系统感兴趣，可对照 EP118 李想访谈与 EP127 AI War，观察 Agent OS、企业 workflow 和平台入口之间的关系。
\end{itemize}

\end{document}
