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\begin{document}
\begin{titlepage}
\centering
{\Large 深度访谈教学笔记\par}
\vspace{1.0cm}
{\huge\bfseries 生成系统、内容平台与“没有中间商赚差价”\par}
\vspace{0.5cm}
{\Large Zhang Xiaojun 对话 ONE2X 创始人王冠\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 2025-12-12\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}：123. 对ONE2X创始人王冠3小时访谈：生成系统、没有中间商赚差价、内容平台的权力分配\par
\textbf{视频频道}：Zhang Xiaojun Podcast\par
\textbf{视频时长}：03:42:54\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：这不是普通视频生成创业访谈}

本节先说明为什么 EP123 值得做成一份平台经济与 AI 产品方法讲义，而不只是记录 ONE2X 和 Mideo 的创业故事。王冠的主线其实有三层：第一，AI 产品经理在大模型时代的角色如何变化；第二，数据为什么决定智能边界，应用公司如何通过产品内生数据找到机会；第三，生成系统会怎样改写推荐系统、内容平台和创作者/平台/消费者之间的权力分配。

这集最有力的句子是“没有中间商赚差价”。这里的中间商不是某个具体公司，而是互联网平台长期扮演的库存分配者：内容由创作者生产，平台负责分发、匹配、排序、抽成和商业化。生成系统的冲击在于，它把“分配”部分内化到“按需生产”里：用户不一定先进入库存池寻找内容，而是把意图交给生产系统，系统直接生成与用户需求匹配的内容。

\begin{importantbox}{本期核心命题}
AI 时代的信息商品会从“分销平台经济”走向“生产系统经济”。内容不再只是单点作品进入流量池，而可能变成由 recipe、context、模型和用户意图共同生成的连续 IP；平台的货币也可能从注意力转向信任。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{视觉策略说明}
本视频是固定访谈画面，没有 slides、白板或产品演示。正文使用封面做来源识别，正文图像全部为自制概念图，用来解释数据三阶段、生成系统栈、推荐系统与生成系统的差异、平台权力迁移等抽象机制。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

EP123 的价值在于把 AI 产品、数据飞轮和内容平台权力结构放在一起讨论。它不是只问“视频生成怎么做”，而是问：当生成系统接管内容生产，平台、创作者、消费者和产品经理的角色会怎样变化。

\section{产品经理路径：从结构化数据到非结构化生成}

本节先把人物经历转成方法论线索。王冠的职业路径不是背景介绍而已，它解释了他为什么会从“如何提供算法能力”一路走到“如何设计模型能力和生成系统”。

本章先看王冠的职业路径。它横跨大数据、CV/深度学习、预训练模型、Moonshot 模型产品经理和 ONE2X 创业。这个路径的教学意义在于，它提供了一个产品经理视角的 AI 技术史：AI 不只是算法模型的演进，也是数据表达方式、产品位置和用户感知方式的演进。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{product-manager-trajectory.png}
\caption{王冠的 AI 产品路径：大数据、CV/深度学习、预训练、Moonshot 和 ONE2X。自制概念图，依据 00:02:00--00:28:39 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：路径的共同线索是“降低算法能力使用门槛”}
从百度用户画像，到算法开放平台、开源框架、算法生产力工具，再到 Moonshot 模型产品，王冠的工作一直围绕“让用户更低门槛获得某种算法能力”。ONE2X 只是这条线在视频生成和生成系统上的延伸。
\end{knowledgebox}

\subsection{AI 的三个产品时代}

本节从经历里抽出第一个判断：AI 周期的变化，关键不只是模型大小，而是模型能够拟合什么形态的数据。

王冠没有用 1.0/2.0/3.0，而是用数据是否结构化来划分 AI 周期。传统机器学习和早期 CV 依赖结构化标签：用户画像、矩形框、类别标签、明确字段。大模型则拟合非结构化数据：语言、图像、视频和连续世界表达。非结构化数据的表达力更强，也更接近真实世界的连续性。

\begin{knowledgebox}{术语消化：结构化与非结构化数据}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
术语 & 一句话解释 & 本期关系 \\
\midrule
结构化数据 & 有明确字段、标签、坐标或类别的数据 & 传统机器学习和 CV 时代的核心输入。 \\
非结构化数据 & 文本、图像、视频等连续表达，不预先压成固定字段 & 大模型和生成系统的核心训练对象。 \\
User profile & 用户画像，用标签描述用户偏好和行为 & 推荐系统中用户侧建模的基础。 \\
模型产品经理 & 设计模型效果、能力和评测，使用户能感知到能力 & Moonshot 经历中形成的关键岗位。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{产品经理为什么没有被模型替代}

王冠认为 AI 时代产品经理的价值变大了，而不是变小了。原因有两层。第一，模型像人的 System1：它把大量信息提前压缩进系统里，能快速、本能地对输入反应。产品经理要设计这个 System1 应该具备什么能力，并让这些能力被训练出来、被用户感知。第二，模型输出取决于前面有哪些 token；产品经理要设计 workflow、agent 框架、领域知识库和 context，让模型在生成时获得更多有效 token。

\begin{importantbox}{AI 产品经理的两项新工作}
第一，定义模型能力：什么效果值得训练，怎样评测，用户如何感知。第二，设计 context：怎样把业务 know-how、工作流、工具和领域知识转成模型可利用的有效 token。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

王冠的路径说明，AI 产品经理不是被模型能力吞没，而是被推到更前台。模型能力越强，越需要有人定义能力、组织 context、设计任务形态，并把能力变成用户能理解、能付费、能持续使用的产品。

\section{压缩即智能：为什么语言成为智能载体}

上一章讲产品经理如何理解模型，本章进入本期的第一性原理之一：压缩即智能。王冠的说法是，压缩把原本离散的数据点连接成连续结构，这种连续性对外表现为泛化、涌现、幻觉或智能。语言之所以重要，是因为它能以较低训练成本表达足够丰富的世界。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{compression-intelligence.png}
\caption{压缩即智能：压缩把离散任务连接成可泛化能力。自制概念图，依据 00:28:39--00:32:25 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：从数据到智能，中间不是魔法，而是连续化}
图里“数据”先是离散样本，压缩让它们形成连续关系，语言提供高表达力载体，泛化表现为能处理未见任务，最终被人类称为智能。这个链条解释了为什么模型能从“中文翻译”和“中文总结”组合出“英文总结”这类未显式训练能力。
\end{knowledgebox}

\subsection{压缩为什么会产生泛化}

节目中举了一个直观例子：如果模型训练过中文到英文翻译，也训练过中文总结，但没有训练过英文总结，压缩后的表示可能让模型把“翻译”和“总结”这两个任务连接起来，从而完成英文总结。这个能力不是凭空出现，而是数据分布中不同任务之间形成了可迁移的连续结构。

\begin{warningbox}{不要把“压缩即智能”误读成万能解释}
压缩能解释泛化来源的一部分，但不等于任何压缩都会产生有用智能。数据质量、训练目标、模型架构、算力、评测和产品 context 都会影响最终能力。
\end{warningbox}

\subsection{语言即智能的产品含义}

王冠后来把“压缩即智能”更新为“语言即智能”。这个说法不是否认图像、视频和动作，而是强调语言作为抽象载体，能低成本表达世界、任务、方法、关系和意图。对产品来说，这意味着自然语言不仅是 UI 输入，也是 DSL、任务描述、评测标准和 context 组织方式。

\subsection{本章小结}

压缩即智能提供了本期后续所有判断的底座：数据决定边界，语言把世界压缩成可组合表达，产品经理要设计模型能学到的能力和模型能用上的 context。

\section{数据是智能边界：公域、领域与产品内生数据}

前两章讲能力如何被压缩出来，本章讨论能力边界由什么决定。王冠把“有多少人工就有多少智能”改写为“有多少数据就有多少智能”。这里的数据不只是文件或表格，而是对问题的理解、业务 know-how、任务过程和用户反馈。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{data-three-stages.png}
\caption{数据三阶段：公域数据、领域数据、产品内生数据对应不同玩家。自制概念图，依据 00:37:11--01:05:36 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：每一阶段利好的玩家不同}
公域数据阶段利好基座模型公司，因为大家都在清洗和压缩互联网数据；领域数据阶段利好大厂和传统行业，因为它们拥有业务场景和私有数据；产品内生数据阶段才更像应用创业机会，因为新产品能在使用中产生之前不存在的数据。
\end{knowledgebox}

\subsection{智能的时空观：数据、算力和算法}

王冠用一个二维空间的类比解释智能边界。数据决定圆的边界，即模型最终能到达的能力范围；算力决定逼近边界的速度；算法决定逼近边界的路径和效率。这个说法不否认算法重要，而是把算法放回数据边界之内：没有相应数据，算法再强也很难凭空得到稳定能力。

\begin{importantbox}{数据决定智能边界}
如果一个任务需要行业 know-how、真实场景和开放性判断，那么“再搞一些数据”通常不是脏活，而是在定义问题本身。产品经理之所以重要，是因为他们能把业务理解转成可学习数据。
\end{importantbox}

\subsection{为什么前两个阶段不是典型应用创业机会}

本节把数据三阶段进一步映射到创业机会。不是每一种数据都适合创业公司获取，也不是每一个阶段都适合应用公司切入。

公域数据阶段比拼人才密度、算力、工程效率和组织消耗，更适合基座模型公司。领域数据阶段利好大厂和信息化程度高的行业，因为它们本来就有业务场景、客户渠道和私有数据。应用创业公司真正的机会，是第三阶段：产品内生数据，即产品运行过程中产生、过去不存在、外部无法直接购买的数据。

\begin{knowledgebox}{产品内生数据的例子}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
数据类型 & 怎么产生 & 为什么有壁垒 \\
\midrule
用户意图轨迹 & 用户在产品中不断描述、修正、选择 & 反映真实需求和偏好。 \\
生成失败样本 & 生成内容不满意时的修改过程 & 暴露模型短板和产品场景。 \\
Recipe & 可复用的生产方法和参数组合 & 不是单点内容，而是生产能力。 \\
商业闭环反馈 & 内容是否播放、付费、转化、复用 & 直接连接产品价值。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

数据三阶段解释了为什么应用公司不能只做薄 UI。真正的应用机会在于创造新数据：产品使用越多，越产生外部没有的意图、过程、失败、recipe 和商业反馈。

\section{为什么选择视频生成：高价值模态与未成熟窗口}

上一章讲应用机会来自产品内生数据，本章看 ONE2X 为什么选择视频生成。王冠选择视频，不是因为它最容易，而是因为它价值高、模态尚未成熟、商业化空间明显，而且视频处理不只是生成单个视频，还可以形成一套围绕 DSL、context 和生产流程的系统。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{video-generation-bet.png}
\caption{为什么选择视频生成：高价值模态、未成熟窗口、产品空间、收入验证和平台重排。自制概念图，依据 01:05:36--01:26:15 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：视频生成不是“做一个生成按钮”}
图里同时出现高价值、未成熟、处理空间、收入验证和平台重排。王冠看重的是视频作为信息商品的高价值，以及生成系统对内容生产、创作者工作流和平台分配权的长期影响。
\end{knowledgebox}

\subsection{视频模态为什么有商业价值}

本节先从商业价值解释视频，而不是从技术炫技解释视频。对于早期团队来说，模态选择首先要回答：用户为什么愿意付费、什么场景能最早验证价值。

视频比文本和图像更重，制作成本更高，消费带宽更大，也更贴近平台分发和商业转化。即使在生成技术不成熟时，视频处理工具和 SaaS 已经能做出可观收入。对一个早期团队来说，选择高价值模态意味着更早验证付费和创作者价值。

\subsection{Mideo 的产品判断}

接下来从模态选择进入产品形态。Mideo 的关键不是“能不能生成一段视频”，而是能否把某类内容的生产方法沉淀下来。

节目中反复强调：ONE2X 做的不是单纯 generate video，而是更广义的视频处理和生产系统。产品要理解某个品类的 production method，把它抽象成 DSL 和 recipe，再让模型生成符合目标的连续内容。王冠提到团队甚至先用自己的产品赚钱，证明它能支撑创作者生产和平台变现。

\begin{importantbox}{从生成能力到生产系统}
生成一个视频只是模型能力；稳定生产某一类视频、复用方法、迭代 recipe、形成商业闭环，才是生产系统。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

视频生成的机会来自高价值模态和未成熟窗口，但真正壁垒不在“能生成”，而在能否把视频生产方法抽象为可复用系统，并在使用中产生产品内生数据。

\section{生成系统栈：DSL、Context、Agent/Workflow 与 System1}

前面讨论了为什么做视频，本章进入王冠提出的核心方法论：生成系统。生成系统不是单个模型，也不是单个 workflow，而是一套围绕某类信息商品的生产方法。它把问题表达、有效 context、agent/workflow、模型能力和评测组织成一个系统。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{generation-system-stack.png}
\caption{生成系统栈：System1、DSL、Context、Agent/Workflow 和评测协同。自制概念图，依据 02:01:44--02:25:49 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：生成系统主要是 System2}
System1 是基座模型；DSL 用来表达问题和生产方法；Context 提供有效 token；Agent/Workflow 组织步骤；评测判断系统智慧程度。王冠认为 agent 和 workflow 不必对立，它们本质上都在产生更有效的 context，让 System1 输出更好。
\end{knowledgebox}

\subsection{DSL：把生产方法表达出来}

DSL 是 Domain-Specific Language，领域特定语言。这里不一定指传统编程语言，而是某个生成任务的表达体系。对视频来说，DSL 要能描述镜头、节奏、画面、风格、素材、转场、目标受众和生产方法。没有 DSL，系统只能堆 prompt；有了 DSL，系统才能把生产方法稳定复用。

\subsection{Context Engineering：产品经理的新主战场}

本节从 DSL 转向 context，因为生成系统的效果往往不只取决于模型本身，还取决于模型在生成前看到了什么、如何理解任务结构。

王冠把很多 agent、workflow、知识库和专库都看成 context 的生成机制。模型输出取决于前文 token，产品要做的是把业务 know-how 转成模型可理解、经济上划算、效果上稳定的 context。这个系统不一定技术上最复杂，却高度依赖业务理解和产品品味。

\begin{warningbox}{不要把 Workflow 低估成“没技术含量”}
Workflow、Agent、专库和 DSL 都是在给模型提供有效 context。它们的价值不只在工程复杂度，而在能否把业务方法、任务结构和评测目标稳定表达出来。
\end{warningbox}

\subsection{北极星指标：系统智慧程度}

本节回答“AI 产品到底优化什么”。商业价值是底线，但如果只看短期收入，就会错过生成系统作为生产能力本身的成长。

王冠认为 AI Native 产品当然要有商业价值，但更高层的北极星指标是“系统智慧程度”。这不是玄学，而是问：系统是否能自动生产、自动选择方法、自动修正、自动形成更好的输出？对生成系统来说，用户不只买一个工具，而是在使用一个会越来越会做事的生产系统。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{ai-product-north-star.png}
\caption{AI 产品北极星：商业价值之上，用系统智慧程度衡量产品。自制概念图，依据 02:50:34--03:05:45 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：智慧程度不是抽象口号}
图中从商业价值到能力设计，再到 context、自动生产和智慧程度。系统智慧程度可以体现在：是否理解目标，是否选择合适方法，是否减少人工步骤，是否能从失败中改进，是否让用户以更低成本完成更高质量生产。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

生成系统是应用公司可能建立壁垒的核心。它把模型能力转成生产方法，把业务 know-how 转成 context，把单次生成转成可复用 recipe，并用系统智慧程度衡量产品进步。

\section{应用公司与模型公司的边界会变模糊}

上一章讲生成系统栈，本章讨论公司边界。王冠认为应用公司和模型公司的边界会变得模糊。原因是模型公司会向上做产品，应用公司会向下做数据、DSL、context 和局部模型优化。真正的差异不在公司标签，而在谁拥有最关键的数据飞轮和用户场景。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{app-model-boundary.png}
\caption{应用公司与模型公司边界：基座模型与产品内生数据分别形成不同飞轮。自制概念图，依据 01:41:59--02:01:44 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：边界模糊不等于边界消失}
模型公司拥有基座模型、算力、通用能力和 API 分发；应用公司拥有场景、产品内生数据、工作流和用户价值。未来竞争的关键，是谁能把模型能力和场景数据接成闭环。
\end{knowledgebox}

\subsection{模型公司为什么会上探产品}

本节先看模型公司向应用层移动的原因。模型能力如果只停留在 API，会离用户反馈和收入上限太远；产品入口能把模型能力变成更高价值的商业关系。

模型公司如果只卖 API，很容易被价格和算力成本约束；上探产品可以拿到用户入口、真实反馈和更高收入。ChatGPT、Claude Code、Gemini 等都在证明模型公司会直接进入应用层。尤其是 Coding 这类场景，模型公司天然掌握数据和开发者入口，更容易自己做。

\subsection{应用公司为什么要下探模型和数据}

接下来从应用公司角度看同一个问题。如果模型公司会上探产品，应用公司就不能只停留在皮肤层，而要向下构建数据、方法和工作流。

应用公司如果只做 UI，也会被模型公司复制。它必须向下构建 DSL、context、领域数据、评测、反馈和局部优化。它不一定要训练通用大模型，但需要让自己的生成系统拥有别人拿不到的产品内生数据。

\begin{importantbox}{应用公司的护城河}
应用公司的护城河不只是界面，而是“场景中的数据飞轮”：用户意图、生产过程、失败样本、recipe、商业反馈和持续评测。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

应用公司和模型公司的边界会模糊，但不会没有差异。模型公司从能力出发，应用公司从场景出发；谁能形成更强的数据飞轮，谁就能在生成系统时代获得更稳的位置。

\section{推荐系统 vs 生成系统：没有中间商赚差价}

本章进入全片最核心的平台理论。推荐系统的本质是库存分配：平台把已有内容和用户偏好匹配起来，掌握排序、分发和流量定价。生成系统的本质是按需生产：用户的需求直接进入生产端，生产端生成内容再直接给用户，分配环节被内化到生产系统里。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{recommendation-vs-generation.png}
\caption{推荐系统 vs 生成系统：库存分配与按需生产的根本差异。自制概念图，依据 02:38:11--02:50:34 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：中间商是“库存分配权”}
推荐系统从已有库存中匹配内容，平台掌握分发权；生成系统按用户需求即时生产，分配内化到生产。所谓“没有中间商赚差价”，不是没有平台，而是旧平台的分发权不再是唯一价值兑现方式。
\end{knowledgebox}

\subsection{推荐系统为什么是中间商}

本节先解释“中间商”这个词的机制含义。它不是道德批评，而是说平台掌握库存分配、排序和商业化权力，因此能在生产者和消费者之间抽取价值。

互联网平台的权力来自双边关系：创作者生产内容，消费者消费内容，平台负责匹配并抽取价值。搜索引擎、推荐引擎、电商平台都在不同程度上做中间商。创作者投入成本生产内容，但同样内容由不同账号发布，流量可能完全不同，这说明分配机制不只取决于内容本身，也取决于平台权重、账号历史、算法目标和商业规则。

\begin{warningbox}{不要把“平台是中间商”理解为平台没有价值}
平台确实创造了发现、匹配、反作弊、支付、社区和规模化分发价值。问题是生成系统会削弱“库存分配”这一项的相对稀缺性，迫使平台转向生产系统、信任网络或其他价值层。
\end{warningbox}

\subsection{生成系统如何内化分配}

生成系统不是从库存里找一个最接近用户需求的内容，而是根据用户意图直接生产内容。它仍然有分配，但分配发生在生成过程里：用户的需求、偏好、context、recipe 和系统能力共同决定输出。这样一来，平台不再唯一控制内容是否被看见，用户意图成为更直接的生产输入。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{power-shift-to-consumer.png}
\caption{权力向消费者端渗透：信息商品链条从平台分配走向用户意图驱动。自制概念图，依据 02:25:49--02:38:11 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：消费者不只是接收端}
传统链条中，生产者生产、平台分发、消费者接收。生成系统让消费者意图进入生产端，用户不只是被动消费内容，而是在消费时参与生产内容。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

推荐系统和生成系统的根本差异，是库存分配和按需生产的差异。平台不会消失，但旧平台靠分发权抽取价值的方式会被挑战。

\section{从分销平台到产销平台：Recipe、IP 与信任}

上一章讲推荐与生成，本章继续推演平台形态。王冠认为未来平台会从分销平台走向产销平台：过去生产单点内容，进入公共流量池接受算法匹配；未来生产者可能生产 recipe，即可复用的生产方法，进而形成连续内容和 IP。平台经济的货币也会从注意力转向信任。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{distribution-to-production.png}
\caption{从分销平台到产销平台：单点内容、Recipe、IP 与信任货币。自制概念图，依据 03:20:18--03:42:54 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：稀缺不会消失，只会转移}
分销平台时代，注意力是货币，单点内容进入流量池争抢曝光。产销平台时代，recipe 让内容连续生产，IP 承载稳定风格和质量，信任成为更高价值的货币。
\end{knowledgebox}

\subsection{Recipe：从单点内容到生产方法}

本节把平台形态变化落实到创作者生产的对象上。AI 生成降低单点内容生产成本后，真正有价值的东西会从“这一条内容”转向“持续生产这类内容的方法”。

Recipe 不是某个视频 A 或 B，而是视频 A 和 B 背后的共同生产方法。它可能包含选题、结构、镜头、节奏、风格、素材、目标受众和互动方式。生产 recipe 的人，不只是生产单个内容，而是在生产一套可复用的内容生产能力。

\begin{importantbox}{Recipe 的重要性}
当内容可以低成本生成时，单点内容的稀缺性下降；稀缺性会转移到生产方法、品味、连续性和信任。Recipe 是把这些稀缺性结构化的方式。
\end{importantbox}

\subsection{注意力到信任}

本节讨论平台经济里的“货币”变化。注意力仍然重要，但当内容供给无限扩张时，用户为什么长期跟随某个作者或 IP，会比一次点击更有价值。

传统平台的货币是注意力：播放、停留、点击、互动。王冠认为当内容数量极大增长时，注意力不够分配，价值会转向信任。Substack、Medium、OnlyFans、知识星球、私域社群等都已经在展示这个趋势：用户不是因为平台推荐而消费，而是因为信任作者、频道、IP 或生产方法而付费。

\begin{warningbox}{信任不是注意力的替代，而是更高层货币}
注意力仍然存在，但信任能承载更高客单价、更长期关系和更精准人群。AI 生成让内容供给增加后，可信赖的品味和连续 IP 反而更稀缺。
\end{warningbox}

\subsection{创作者会消失吗}

王冠不认为创作者会消失，而是认为创作者群体会扩大，价值形式会变化。消费本身可能变成创作：用户在使用 GPT-5 或生成系统解决问题时，会产生对他人有价值的内容。创作者不一定亲自剪每一帧、写每一句，而是通过意图、品味、recipe 和信任参与生产。

\subsection{本章小结}

平台从分销走向产销，意味着内容经济的核心资产从单点内容和平台分发，转向 recipe、IP、信任和用户意图。创作者不会简单消失，而会从内容生产者变成生产方法、品味和信任的组织者。

\section{组织：AI 全站工程师、远程协作和高人才密度}

前面讨论产品和平台，本章看 ONE2X 的组织方式。王冠把 ONE2X 定位成 AI 时代的产品工作室，而不是传统公司。工作室强调探索、兴趣、质量和超级个体。团队里每个人要能独当一面，被称为 AI 全站工程师。

\subsection{为什么小团队能做更多}

本节从平台理论回到组织执行。生成系统不是只靠宏大叙事，需要一个能快速验证、快速产出、快速学习的小团队来把方法落地。

AI 时代很多生产能力以 token 形式存在，等于团队可以调用外部劳动力。高人才密度小团队如果有强自驱力和清晰方向，就能做出过去需要更大团队才能完成的产出。ONE2X 的招聘重点包括自驱力、主动性、公开构建、开源项目、认知分享，以及个人 reward function 是否和团队方向有投影。

\begin{knowledgebox}{组织关键词}
\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.22\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
关键词 & 含义 & 组织作用 \\
\midrule
AI 全站工程师 & 能跨产品、工程、模型、内容和业务理解问题的人 & 适合探索期的小团队。 \\
超级个体 & 高自驱、能独立产出、能用 AI 放大能力的人 & 降低管理和协作成本。 \\
Reward function & 个体真正被什么激励 & 招聘时要和团队目标同向。 \\
Remote & 远程办公 & 扩大人才池，但需要解决孤独和信任。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{远程办公的问题与解法}

远程办公带来孤独感和信任问题，因为文字留言缺少语气、肢体和上下文。王冠没有因此放弃 remote，而是把它当成一种组织约束：用文档、异步沟通、强自驱和明确目标来抵消问题。线下办公也有线下办公的问题，远程不是更轻松，而是用另一套方式换取更大人才池和更高自主性。

\subsection{本章小结}

ONE2X 的组织形态服务于生成系统探索：小团队、高人才密度、强自驱、远程协作、AI 放大生产力。它不是普适答案，但和“产品工作室”定位一致。

\section{术语消化：本期关键词索引}

本期概念很多，且许多词不是标准教科书用法。这里集中整理，方便读者复盘。

\begin{longtable}{p{0.24\textwidth}p{0.34\textwidth}p{0.33\textwidth}}
\toprule
术语 & 一句话解释 & 在本期中的作用 \\
\midrule
ONE2X & 王冠创办的 AI 产品工作室 & 本期实践样本。 \\
Mideo & ONE2X 的 AI 视频生成/处理产品 & 用来验证视频生成和生成系统。 \\
System1 & 模型压缩后的快速、本能反应能力 & 产品经理要设计模型能力和评测。 \\
System2 & 围绕模型组织的推理、流程、context 和生成系统 & 应用公司构建壁垒的主战场。 \\
Context Engineering & 设计模型生成前可用的有效上下文 & 把业务 know-how 转成模型可用 token。 \\
DSL & 领域特定语言/表达体系 & 用来描述视频生产方法和问题结构。 \\
Recipe & 可复用生产方法，不是单点内容 & 从内容生产转向 IP 和信任的关键。 \\
产品内生数据 & 产品使用中产生、之前不存在的数据 & 应用创业机会所在。 \\
生成系统 & 按意图和 recipe 组织内容生产的系统 & 对推荐系统的平台权力形成挑战。 \\
推荐系统 & 从已有库存中匹配内容给用户 & 互联网平台分发权的基础。 \\
分销平台 & 掌握内容分配和流量分发的平台 & 旧互联网平台形态。 \\
产销平台 & 生产和消费合一、按用户意图生成内容的平台 & AI 时代可能出现的新形态。 \\
注意力货币 & 平台以播放、停留、点击等注意力计价 & 传统内容平台的核心货币。 \\
信任货币 & 用户因信任作者/IP/频道而付费或持续消费 & AI 生成后可能更稀缺的价值。 \\
广义 AGI & 宏观上通向通用智能的长期叙事 & 节目中用来区分具体产品机会。 \\
狭义 AGI & 某一类任务或场景中足够通用的智能系统 & 更接近应用公司可验证路径。 \\
\bottomrule
\end{longtable}

\subsection{本章小结}

这些词共同构成一个平台经济框架：数据决定智能边界，context 释放模型能力，生成系统重写内容生产，recipe 和信任替代单点内容和注意力成为更重要的资产。

\section{总结与延伸}

\subsection{核心结论}

本节把全篇压缩成可复用判断。读者可以把这些结论当作检查表，用来判断一个 AI 应用到底有没有生成系统、产品内生数据和平台重构潜力。

最后把 EP123 压缩成十条结论。

\begin{enumerate}
\item AI 产品经理没有被模型替代，而是进入模型能力定义和 context 设计的前台。
\item 压缩让离散任务形成连续结构，语言是低成本表达世界的重要智能载体。
\item 数据决定智能边界，算力决定逼近速度，算法决定路径效率。
\item 公域数据利好基座模型，领域数据利好大厂，产品内生数据利好应用创业。
\item 视频生成机会不在单个 generate 按钮，而在生产方法、recipe 和商业闭环。
\item 生成系统由 DSL、context、agent/workflow、模型和评测共同构成。
\item 应用公司和模型公司边界会模糊，但数据飞轮不同。
\item 推荐系统是库存分配，生成系统是按需生产，旧平台分发权会被削弱。
\item 内容经济会从单点内容和注意力，转向 recipe、IP 和信任。
\item 创作者不会简单消失，而会从内容生产者变成生产方法、品味和信任的组织者。
\end{enumerate}

\subsection{开放问题}

最后保留开放问题，因为本期很多判断还处在推演阶段。生成系统、产销平台、recipe 资产化和信任货币，都需要未来几年用产品和市场来验证。

\begin{itemize}
\item 生成系统会先在哪类内容上替代推荐系统？
\item 平台会自己升级为产销平台，还是新平台先出现？
\item 产品内生数据如何被保护，避免被基座模型公司吸收？
\item Recipe、IP 和信任能否形成可计价资产？
\item AI 生成内容的版权归属，如何在“消费即创作”的场景中定义？
\item 小团队远程工作室是否能长期承载复杂生成系统？
\end{itemize}

\subsection{拓展阅读}

\begin{itemize}
\item EP130 张月光访谈：流程设计到上下文设计、AI Native 产品和 Agent。
\item EP128 Manus 访谈：Agent 产品化、复杂性风险和 AI 像制造业。
\item EP134 数据综述：数据金字塔、Data Recipe 和数据定价。
\item EP139 Agent 综述：Agent 技术史、OpenClaw Moment 和社会辐射。
\item Let's Verify Step by Step、Language Modeling Is Compression 等材料：理解过程监督、压缩和泛化。
\end{itemize}

\begin{importantbox}{最后的判断}
EP123 最值得留下的是一个新平台想象：当生产系统足够强，平台不再只是分配库存，而是按用户意图生产内容。旧互联网的注意力货币不会消失，但更高价值的资产会转向 recipe、IP、品味和信任。
\end{importantbox}

\end{document}
