11.04.24: Big Tech 与秘密学院

November 4, 2024

News + Neo's

Big Tech

Google / Alphabet Q3 盈利超出预期，得益于强劲的云收入同比增长近 35%，达到 113.5 亿美元。Sundar Pichai 将这一成功归功于“全栈” AI 产品，目前这些产品已在数十亿用户中大规模运营。Google 的搜索业务创造了 494 亿美元的收入，同比增长 12.3%，而 YouTube 的广告收入也超出预期，这得益于 AI 驱动的推荐。Google

Neo's - 关于 Google 有几个点值得注意：

1. AI 助力核心搜索业务程序增长。AI Overview 表现超过预期。单查询成本降低 90% 以上。AI Overview + Circle to Search + Lens 扩大人们可以搜索的内容和搜索方式，提升搜索频次。AI Overview 向 100 个国家推出。Circle to Search 覆盖 1.5 亿 Android 设备，1/3 尝试过的用户会再次使用。Lens 每月 200 亿次搜索，1/4 具有商业意图。
2. Google Cloud 不仅在规模上以更快的速度增长，而且盈利能力也远超以往，成为 Google 在搜索之外的新盈利引擎。
3. Gemini 用于 Google 的 7 个产品，每月用户超过 20 亿。API 调用 6 个月内增长 14 倍，Snap My AI 采用。

Meta Q3 收入同比增长 19% 至 406 亿美元，这得益于 AI 广告的进步和平台用户参与度的提高，每日活跃用户达到 32.9 亿，同比增长 5%。然而，Meta 的股价面临下行压力，Zuckerberg 加倍了对 AI 和 AR 的大量投资，这反映在 Reality Labs 部门的亏损增加 44 亿美元。Meta 继续扩大其硬件产品组合，推出了价格更实惠、增强了混合现实功能的 Quest 3S 耳机，同时其 Ray-Ban Meta 智能眼镜也表现强劲，已成为 60% 的雷朋门店中欧洲、中东和非洲地区最畅销的产品。The New York Times, UploadVR

Neo's - Meta 对未来的投资（Reality Labs）拖累了短期表现：

• 广告总体展示次数增长了 7%，平均每条广告价格同比增长了 11%，新模型提升广告转化率 2%-4%。
• Meta AI 现在每月有超过 5 亿活跃用户，我们 AI 驱动的信息流和视频推荐的改进就使 Facebook 用户使用时间增加了 8%，Instagram 用户使用时间增加了 6% 。Llama 4 将于明年年初上市。Ben Thompson 在 Meta's AI Abundance 中认为，AI 对 Meta 对短期、中期和长期都有不同的正面的影响，态度乐观。
• Facebook 采用统一视频播放器，使用时间 +10%。WhatsApp 每天通话次数超过 20 亿次。Threads MAU 已经达到 2.75 亿（去年同期 1 亿，每天增长 100 万用户）。
• Ray-Ban Meta 限量版二手价格已经高达 1000 美元。Quest 3 / 3S 要等假日销售数据。

Microsoft 的财报好坏参半，其 Azure 增长率同比放缓至 31-32%，低于预期，导致公司股价大幅下跌 6%——这是自 2022 年 10 月以来的最大单日跌幅。尽管面临这些挑战，656 亿美元的收入和 247 亿美元的净收入仍然创下历史新高。然而，受 OpenAI 投资预期运营亏损和数据中心容量限制的影响，2024 年第四季度的前景仍然谨慎。Satya Nadella 承认数据中心建设存在“外部制约因素”，这限制了公司充分满足日益增长的 AI 服务需求的能力。Forbes

Neo's - 微软最近缺乏一些新故事，Nadella 说 LLM 商品化之后，和 OpenAI 的关系复杂化，GitHub Copilot 接入 Claude 和 Gemini 反映了微软在 AI 策略上的变化。

Amazon 2024 年 Q3 收益超出预期，收入同比增长 11% 至 1589 亿美元，利润达到创纪录的 153 亿美元。AWS 收入增长 19% 至 275 亿美元，推动了亚马逊 60% 的营业利润，部分原因是 AI 的采用率不断提高。零售业务北美和国际销售额分别增长 +9% 和 +12%。Andy Jassy 预计今年的资本支出约为 750 亿美元，2025 年可能会增加。财报公布后，亚马逊股价上涨了 6%。The New York Times

Neo's - 电商和广告都在正轨之上，AI 也在物流和广告素材生成上得以应用。AWS 在 1100 亿美元年 run-rate 上获得了 19% 的增长，而且运营利润率达到了历史新高（尽管在会计上对服务器使用寿命做了延长处理）。Andy Jassy 讲到一个有趣的点：

我认为，长期以来，AWS 最不为人理解的部分之一是它是一项巨大的物流挑战。想想看，我们在全球有 35 个左右的区域，在这个区域，我们拥有多个数据中心，然后大概有 130 个可用区，然后我们有成千上万的 SKU 需要投放到所有这些设施中。如果投放的 SKU 太少，就会出现短缺，从而导致客户停电。

CapEx 投入在 2024 Q3 达到了销售额的 14%（vs. 2018-19 年为 5-6%），叙事上继续延续“长期投入对股东好”的逻辑。

下图是三家大厂云计算的收入对比。

Apple 推出 M4 系列新品后发布财报：收入达到 949.3 亿美元，同比增长 6%，这得益于 iPhone 16、iPad 和服务部门的强劲销售。拆分来看，iPhone 销售额增长 5.5%，达到 462.2 亿美元，服务收入增长了近 12%，达到 249.7 亿美元。Mac 和 iPad 等其他类别的销售额呈现温和增长，可穿戴设备、家居和配件类别下降了约 3%。Apple Intelligence 也伴随新设备和新 OS 发布，但分析师郭明琪认为，历史上鲜有软件带动硬件销售的案例。 SeekingAlpha, SixColors, X

Neo's - M4 系列新品发布占据了社媒版面，掩盖了核心业务增长发力的担忧。Apple Intelligence 虽然在 OS 层面进行整合，但实际使用到底有多少还需要验证。

Growth

OpenAI 在 ChatGPT 中推出了 AI 搜索功能。此次升级由经过微调的 GPT-4o 提供支持，并结合了 Microsoft Bing，使 ChatGPT 能够访问和处理实时信息，包括新闻、股票数据和地图，并提供来源引文。该功能最初仅供 ChatGPT Plus 和 Team 订阅用户使用，最终将向所有用户推出。这使 ChatGPT 成为 Google 搜索和其他 AI 搜索平台的直接竞争对手。OpenAI 承认 AI 搜索的运营成本较高，扔在探索免费 + 广告模式。The Washington Post, The New York Times, The Verge

Perplexity 目前每周处理 1 亿次查询，与 7 月份报告的数字相比有显著增长。这一增长伴随着法律挑战，新闻集团起诉 Perplexity 涉嫌侵犯版权，指控该公司“内容盗贼统治”。Perplexity 否认这些指控，称它们“完全是错误的”，并强调与《时代》等出版商签订收入分成协议。Perplexity 正以 80 亿美元的估值寻求 5 亿美元的融资，并有传闻包括 Microsoft, X Notion 在内的多家公司有意收购这家公司。Variety, TechCrunch, WSJ, Perplexity, The Information

Neo's - 这条和上条一起说。ChatGPT Search 在万圣节前夜推出，给 Perplexity 压力不小。Meta 也在本周说要做 AI 搜索了，我个人看法是搜索是一个普通用户已经建立了的明确心智，很可能比 Chat 更容易推广，但房间里的大象肯定是 Google 自己，在美国用 Google，AI Overview 出现的频率非常高。Perplexity 的 ARR 据称已经达到 51m 美元（vs. OpenAI $2.9b, Anthropic $120m, Glean $80m）。搜索最终是个渠道生意，Google 搜索靠着 Chrome 和 Android 两条护城河守着。Arc 上周停更，很多讨论，实际上更应该被收购的是它。

Sam Altman 和 Kevin Weil 在 Reddit 上做了一场 AMA，再次确认了年底前推出新模型的消息，再次强调 Agents 会是 2025 年的主题（theme），认为现有的硬件已经可以实现 AGI。@kyliebytes

Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 与 GitHub Copilot 集成。GitHub Copilot 用户还可以选择 Google 的模型进行聊天和代码生成。这意味着 Microsoft 与 OpenAI 的关系走向复杂化。我们曾在之前的 newsletter 中讲到，Satya Nadella 认为 LLM 已经商品化，可以预见，Microsoft 将更快的在产品中部署多模型策略。Anthropic, Bloomberg, TechCrunch, The Verge, Mashable

Neo's - Anthropic 上周发布了新模型，本周杀入 OpenAI 腹地，还发布了桌面客户端，打算在 OpenAI 内虚之际多抢一些注意力，毕竟 12 月份 OpenAI 还有一个新模型要发。

Waymo 已从外部投资者那里获得 56 亿美元的巨额资金，以推动其在美国各地开展服务的计划。该公司每周在旧金山、凤凰城和洛杉矶提供超过 10 万次乘车服务，自 5 月份以来服务量翻了一番。这家公司还利用 Google Gemini 推出了 EMMA，这是一种用于自动驾驶的新型端到端多模态模型。EMMA 处理摄像头图像和文本数据以生成驾驶输出，例如轨迹和物体检测，通过思路推理将端到端规划提高了 6.7%。Waymo、The New York Times

Neo's - 最近自动驾驶算是迎来带来一个小高潮。Pichar 在 Google 的财报电话会议上也讲到了 Waymo 的一些数据，但更重要的问题还是路线之争，Waymo 能够强在 Tesla 之前实现更大的经济规模是未来几个季度的关注重点。

Notion 继续其雄心勃勃的扩张计划，Make With Notion 会议吸引了数千名专注的“Notion Nerds”。在大会上，Notion 推出了由 AI 驱动的 Notion Mail，仅供付费用户使用，旨在通过创新功能（如用于自动电子邮件管理的“自动驾驶仪”）解决收件箱超载问题。新的电子邮件服务与 Notion 现有的日历应用程序无缝集成，同时通过模板和片段提供广泛的自定义选项。Notion Marketplace 现在拥有超过 20,000 个用户创建的模板，涵盖从宠物护理到项目管理的各种用例。

Neo's - 推出 Email 的消息之前就在流传了，Notion 在本次大会上把一整套围绕协作的产品套件布局完成了。Notion 从创业以来走了一条比较曲折的路，最近一年似乎在 AI 上找到了信息，产品迭代速度明显加快。有点令人意外的是 Marketplace，Notion 正式把模板创作者的生态放到了重要的位置，提供支付、数据、客户支持等能力。Notion

Roblox 在 2024 年 Q3 取得了创纪录的业绩，DAU 同比增长 27% 至 8890 万，为两年来的最高增长率。预订量（代表虚拟货币销售额）超过 11.3 亿美元，超过分析师预期，这得益于强大的社区生成内容和改进的内容发现。收入达到 9.19 亿美元，同比增长 29%。PlayStation 的推出促进了增长，游戏机预订量占总预订量的 8%。所有地区的 DAU 增长强劲，尤其是日本增长了 59%，印度增长了 55%。参与时间达到创纪录的 207 亿小时，同比增长 29%。Morningstar, PYMNTS.com, The Motley Fool

Neo's - 增长数据强劲，对空头打击很大。增长动力并不新鲜，之前写过 Roblox 的内容头部集中化较高，改进内容发现机制很重要。PlayStation 带动了主机平台的用户增长，这还是多平台覆盖的老策略。还有一个重要的平台没有登录：Nintendo Switch，这个平台上的适龄用户很多，有可能再带来新一波增长。

Reddit 报告称，该公司首次实现盈利，2024 年第三季度达到 2990 万美元，同时收入同比增长 68%，达到 3.484 亿美元。DAU 激增至 9720 万，同比增长 47%，部分原因是 Reddit 的 AI 翻译功能。广告收入推动了增长，达到 3.151 亿美元，并辅以与谷歌和 OpenAI 的数据许可协议。Reddit 成为 2024 年美国谷歌搜索量第六大的词汇。 The Verge, Reddit

Neo's - Reddit 有点像是 Web 时代的活化石，但没有化石能有这么好的增长数据。在 Hoffman 的股东信中，他把增长动因分解为如下几个点：

• Google 带来的搜索流量持续增长。
• Conversation、AMA 带动用户更深度的互动。
• 机器翻译消除语言障碍，提升国际用户增长。
• 提升搜索体验，包括从 Google 等外部搜索进入的和站内搜索。

Links + Notes

Garry Tan on Spotting Extreme Winners, Advice for Founders in AI + Lessons from Paul Graham

刚听完 Garry Tan 在 My First Million 播客上的精彩访谈。作为 Y Combinator 现任总裁，Garry 对科技前沿的发展有着独特的视角。

AI 革命比大多数人想象的更大：

I don't think people are prepared or even aware of what's about to happen right now... I think it's possible for people to do insane business now with like two pizza teams. You're going to see 100 million to billion dollar businesses that are totally empowered by large language models that do not need more than 20 people working at them.

我认为人们还没有准备好，甚至没有意识到即将发生什么...我认为现在小团队就能做出疯狂的生意。你会看到完全由大语言模型赋能的、年收入 1 亿到 10 亿美元的企业，而且只需要不到 20 人的团队。

Garry 认为，我们正处在一个转折点，使用 AI 的敏捷小团队能够击败被官僚主义拖累的大公司。他给创始人的建议？寻找那些在海外花费数十万美元雇佣知识工作者的企业 - 这就是你的 AI 自动化首要目标。

YC 的秘密武器：是什么让 YC 与众不同？按照 Garry 的说法，是“严格要求” 和“高标准”与 “真诚和友好”的结合。他分享了一个很能说明问题的故事：Paul Graham 亲自刮掉复印机上的企业标签，突显了 YC 对企业文化的刻意抵制。

Whenever there is prestige and or convention, you should be wary of that thing because there's got to be some other weird soul sucking things that are associated with that.

当你看到声望和传统的地方，你就应该保持警惕，因为那里一定隐藏着一些奇怪的、吸走灵魂的东西。

AI 创业的行动指南：Garry 为创业者提供了实用建议。

1. 专注于测试驱动开发，仔细评估 - 不要用“裸奔提示词”
2. 从 120 智商水平的任务开始 - 这是当前 LLMs 的最佳切入点
3. 将复杂任务分解为更小的步骤
4. 在下一代模型到来之前，通过数据访问和更优系统建立护城河

我的观点：最有趣的见解是 AI 革命如何重塑公司建设本身。我们正在进入一个小团队通过替代大规模知识工作来建立十亿美元企业的时代，这既令人兴奋又具有颠覆性。对创业者来说，机会很明确：找到人类在大规模进行重复性知识工作的地方，然后想办法用 AI 实现自动化。

Inside the Secret School for the World’s Best Founders

The Generalist 刚刚发布了一篇关于 Avra 的深度报道，这是一家正在重新定义创业公司扩张和风险投资的新机构。由前 YC Continuity 负责人 Anu Hariharan 创立的 Avra，本质上是一所面向创业公司 CEO 的“博士项目”，但有一个特别之处——它通过风险投资来变现。

最引人深思的洞见？Avra 完全重塑了传统风投的运作模式。不同于传统顺序（发掘→评估→赢得→投资→支持），Avra 通过其教育项目将评估、赢得和支持整合为一个步骤。正如一位创始人所说：

在帮助创始人方面，YC 无疑是最好的。我会把 Avra 放在与 YC 同等的位置。

以下是 Avra 的独特之处：

1. 数据驱动的项目发掘：Avra 通过一个复杂的早期检测系统追踪超过 50,000 家创业公司，监控从 GitHub 活动到信用卡数据等各种指标。
2. 精英课程：由成功的创始人和运营者教授的七门核心课程：高管招聘与管理\使命、战略和指标、领导力、运营节奏、工程团队扩张、规模化的人员管理、财务规划和融资
3. 注重实践：项目强调实际应用而非理论。例如，他们的“迷你 S-1” 练习要求创始人思考如何实现 100 亿美元以上的估值。

一些有价值的实践洞见：

• 顶尖创始人不会错过优秀候选人—— 一位 CEO 关于高管招聘的信条。
• 在排查问题时，寻找具体案例而不是数据。如果支持团队表现落后，阅读最近 25 个工单。如果销售业绩不佳，听最近 25 个 Gong 通话记录。

我的观点：Avra 代表了我们对公司扩张思维方式的一次重要演进。通过将精英商学院的优势元素与高速增长创业公司的实际需求相结合，他们创造了一个新的风投模式，强调在投资之前先证明价值。对创业者来说，这表明创业支持的未来可能更像是专业教育，而不是传统的风投服务。

Steve Ballmer was an underrated CEO

Dan Luu 的文章挑战了我们对 Steve Ballmer 执掌 Microsoft 时期的传统认知。

主流说法是这样的：Ballmer 只是个销售人员，不懂技术，错过了所有重要的科技趋势，差点毁了微软，直到 Satya Nadella 来拯救公司。但数据讲述了一个截然不同的故事：

从 Ballmer 1998 年 7 月成为总裁，或 2000 年 1 月成为 CEO 开始，Microsoft 的收入从 140 亿美元或 220 亿美元增长到了 830 亿美元。在他离职时，公司前四个季度的利润达到 270 亿美元，超过了他接手时公司的总收入。

最令人惊讶的洞见？Ballmer 最大的“失败”——Bing 搜索，如果作为独立公司，今天市值将达到 2400 亿美元，位列全球科技公司第 12 位。这样的“失败”，大多数公司求之不得。

在 Ballmer 领导下，Microsoft 做出了三个奠定未来主导地位的重大押注：

1. Azure（2010 年）- 现在价值近 1 万亿美元
2. Office 365（2010 年）- 成功从盒装软件转型到云订阅
3. 企业销售 - 建立了科技史上最强大的 B2B 销售机器

对创业者特别有启发的是 Ballmer 如何带领 Microsoft 度过转型期。他接手时的微软面临：

• 反垄断调查的掣肘
• 严重的内部政治斗争
• 被视为“下一个 IBM”——一个垂死的巨人

但他成功地：

• 在面对质疑时仍坚持做出长期投资
• 清除政治障碍
• 为 Microsoft 的云计算主导地位奠定基础

我的观点：这是一个判断科技行业领导力的重要案例研究。我们经常把好的公关误认为好的领导力，把短期股价表现误认为长期价值创造。Ballmer 时期的 Microsoft 表明，有时最重要的工作发生在幕后，是那些建立基础设施和做出艰难决策的时刻，这些才是造就未来成功的关键。

A System of Agents brings Service-as-Software to life

Foundation Capital 的 Joanne Chen 最近发表了一篇深度好文，探讨 AI 如何改变企业软件的本质。当许多人还在关注单个 AI 代理时，这篇文章描绘了一个更宏大的愿景：由多个 AI 代理组成的系统，它们像高效的人类团队一样协同工作。

最引人深思的见解？我们正在见证一个三阶段的演变：

1. 第一阶段（过去）：传统 SaaS 工具（如 Salesforce）本质上只是将纸质工作数字化。问题在于 gabage in, garbage out——它们过度依赖人工数据录入和结构化数据。
2. 第二阶段（现在）：具备 AI 能力的软件可以理解非结构化数据（邮件、通话、文档），并主动采取行动。正如文章所说：

实现这一目标的关键创新是 LLM（可以大规模处理多种模式下的非结构化数据）和 Agent（可以理解上下文、做出决策并采取行动）。Agent 会确定一个总体目标，将其分解为一系列任务，通过将输出从一个步骤转移到下一个步骤来执行该序列，并最终将输出组合起来以实现结果。Agent 会在正确的上下文中自主收集非结构化数据。它们会根据对给定情况的评估独立发起行动，并决定调用多个交互系统。

由代理构建的系统能够看到显示交易势头的实际信号，实时监控信息：CFO 被抄送到邮件线程中，技术需求文档在流转，会议参与者从技术评估者转向财务决策者。系统在销售团队登录 CRM 之前就能发现交易势头。

3. 第三阶段（未来）：像人类团队一样协作的代理系统。每个代理专注于不同的任务，相互学习，形成持续改进的反馈循环。

代理系统（System of Agents）反映了人类团队的运作方式，Agent 承担协作、专业化的任务，并不断相互学习，就像人类团队一样。传统软件为人类提供完成任务的工具和工作流程，而代理系统则成为一种工作系统 — 提供实际的决策和任务执行，并最终像训练有素的团队一样提供服务。

对创业者来说特别激动人心的是其中蕴含的巨大市场机会。这些 AI 系统不必局限于有限的软件预算，而是可以进入更大的人力支出池。想想看：Salesforce 每年创造 350 亿美元收入，而全球销售和营销人员工资总额达 1.1 万亿美元。这就是在争夺 SaaS 预算残羹剩饭和获取人事成本全餐的区别。

文章还为创业者提供了实用建议：

• 将系统部署在数据产生的源头
• 突破传统软件定价思维（基于成果 > 基于席位）
• 寻找人类从未做过的工作机会（而不仅仅是替代人类曾经做过的工作）

文中还列出了 50 家值得关注的 System of Agents 创业公司。

我的观点：这完美呼应了我们一直在讨论的 AI 对知识工作的影响。真正的创新不仅在于提高现有流程的效率，而是通过协同工作的专业 AI 代理系统创造全新的能力。

对创业者而言，关键问题变成了：你打算用代理系统重新构想企业技术栈的哪个部分？机会似乎无限，但成功可能属于那些既深入理解人类工作流程，又理解 AI 代理独特能力的创业者。

Productivity One Year from Now

Tomasz Tunguz 最新发表的文章提出了一个关键问题：如果 AI 保持当前发展轨迹或加速发展，企业将如何改变？

• 自动化时间表仍不明确：业界普遍认为，在未来几年内 BDR（业务开发代表）、律师助理和软件工程师等领域的重复性工作将被“部分到大部分”自动化。但关键问题在于：具体时间表取决于 AI 的准确性，这仍然难以预测。
• 员工效率将显著提升：目前大多数上市公司的人均年收入在 10-40 万美元之间。那么两年后这个数字会是多少？50 万？60 万？还是 100 万？Tunguz 认为，我们不会看到突然的裁员或团队重组，而是：随时间推移减少新招聘，人均收入提高。
• AI 溢价已经显现：一个有趣的市场信号：“虽然过去两年公共市场的估值倍数普遍压缩，但 AI 相关公司仍享有 100% 的溢价。”目前 SaaS 公司的平均状况：净利润率 -9.3%，现金流利润率 16.2%。

Chaos Theory

这是 Tina Mai 的一篇文章，探讨了运气、创业和人生选择之间复杂的关系。作为一个 18 岁就离开斯坦福创业的年轻创始人，她的思考既深刻又富有洞见。

You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards. - Steve Jobs

借鉴 Marc Andreessen 关于运气的系列文章（第一篇），运气可以分为四类：

• Chance I：完全的随机运气
• Chance II：通过努力和坚持吸引的运气
• Chance III：来自于善于发现机会的运气
• Chance IV：通过个人行动创造的运气

获得被发现的机会，在于让自己变得容易被发现。

作者认为，互联网并没有减少偶然性，而是创造了新的运气产生方式：

• Twitter 上的 15 岁创业者在高中厕所开会筹集 2000 万美元
• 19 岁的程序员通过分享产品 demo 获得 Sam Altman 投资
• Build in public 文化让更多年轻人获得机会

混沌理论教会我们要期待意外，但之后发生什么取决于我们自己。积极主动的人不会等待生活发生，他们创造自己的运气。

作者的结论是：与其害怕运气的不可控性，不如专注于：

1. 最小化外部不可控因素的影响
2. 最大化我们对这些因素的响应能力

我的观点：运气不可控的原因在于我们其实不知道成功或者失败中有多大程度是因为运气使然——它不可量化。也正因为如此，作者最终的建议，最小化外部运气因素和最大化对运气的控制力很可能难以奏效。

Books

本周快速翻完了两本书。

即兴

第一本是《即兴》（Improv），就是在 [[Palantir的反思：从争议到认可的历程]] 一文中提到的 Palantir 员工必读的一本书。这是一本和表演相关的书，但它无意中揭示了人际交往中的一个重要概念“姿态”。作者认为：

• 每一个变化和动作都意味着一种姿态，任何动作都不是偶然的，也不是真的“没有动机”。在社交场合，人们通过姿态互动来表明自己的立场和态度。
• 姿态和社会地位并无绝对关系，可以灵活变换；姿势互动遵循“跷跷板原理”，可以一上一下。
• 一旦你明白每一种声音和体态都意味着一种姿态，那么你对世界的看法就会完全不同。

我对这本书的消化程度比较低，只能浅显的理解字面意思，而难以关联到表演技巧或社交互动上。但它打开了一种新的视角，比如在观察影视表演的时候，我会开始用“姿态”的角度来观察，谁是“高姿态”，谁是“低姿态”，姿态如何转换。

在社交场合中，进入一个新的环境，很容易发现自己过去惯用的“姿态”不再适用了。比如需要自我介绍的时候，我需要针对不同的受众重新组织语言。其实也是在选择合适的姿态。

这本书的一个副作用是：它让我想到去学习表演课！

教育新语

另一本书是《教育新语》（Brave New Words），这本书由 Khan Academy 的创始人 Salman Khan 写作，主要讨论了 AI 在教育领域的巨大潜力。

由于 AI 发展迅速，这本书虽然仅仅出版了半年左右，书中的很多例子都已经广为人知。今天回头看的时候，会觉得有点太浅。Khan Academy 在 GPT-4 发布前就拿到了预览版的 API，因此更早的推出了 Khanmigo 这个 AI 教育产品。

我在想，对于没有密切关注 AI 领域发展的教师、家长和学生而言，这个产品意味着什么？

因此这本书对我的帮助更多是信念和观念上的（而非实践意义上的）。世界的确在快速变化，但变化的分布并不均匀。显而易见的机会反而容易被忽视。

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