【增长黑客AI周报】EP#64 腾讯混元空降高管、Agent元年500天、AI宠物博主、 AI与职业、Minimax至暗时刻等
AI 让「做 App」的能力像 19 世纪的煤一样极度充沛且廉价，单块「煤」不再值钱。
▪️OPINION 观点
AI 的正确打开方式：不学概念，学动作
via 课代表立正
学 AI 越学越焦虑、水平受限，根源在于只追逐名词（如 RAG、Agent），却忽略了真正决定能力的动词（如上下文管理、任务拆解、调试）。
名词给人「正在进步」的错觉，且有边界、可写进简历，但真实工作场景中，一个连续推进的任务需要的是处理动作，而非复制现成的 Pipeline。
学 RAG 时，初学者关注文档切分、Embedding、向量数据库等零件，而高手关注的是如何让系统在复杂环境中稳定工作——包括解决检索命中率下降、权限管理、错误归因等实际问题。
工具和模型会变，但这些动作是长期复利的，比如上下文管理在新模型出现后反而更重要。真正的入门不是追逐最新概念，而是开始看到并提升这些动词能力，这本质上是「用 AI 做事的手艺」。
AI 时代的第一批赢家，都答对了这个 0.02% 的真问题
via 不懂经
AI 大幅降低了「做出来」的门槛，导致供给爆炸，但需求刚性，最终只有 0.02% 的产品能获得高下载量，其余 99.98% 沦为无人问津的噪音。这背后是「杰文斯悖论」在创造经济的重现：AI 让「做 App」的能力像 19 世纪的煤一样极度充沛且廉价，单块「煤」不再值钱。
真正稀缺的已不是可编码的知识或技能（这些正在退化为水电般的基础设施），而是无法被 AI 复制的「chiddush」（从旧材料中看出新东西的洞察）和「叙事」。
以色列创业者 Eli Cohen 的冥想 App 案例和美国 App Store 的数据支撑了这个判断——2026 年 Q1 新上架 414,000 个 App，仅 118 个达到高牵引力。
五个价值位移策略：从「能做多少」转向「能舍弃多少」；从信息端移到判断端；从技能积累移到叙事积累；从「做内容」移到「建头寸」；从一个建造者移到一个建造房间的人。赢家是懂得如何将麦子「烘焙」成面包、用煤去建造城市的人——他们回答了「为什么是你」这一真问题。
Agent 元年 500 天：什么在消失，什么在诞生，为什么我们不该再投资 GUI 思维的软件？
via 真格基金
AI Agent 爆发 500 天后，软件交互正从以人类注意力为核心的 GUI 转向以 Agent 能力为核心的 Headless 模式。
真格基金投资总监钟天杰在播客中指出，当 Agent 能独立完成生产效率任务时，GUI 作为人类认知缺陷的补丁就不再必要，因为 Agent 没有注意力限制。他建议不再投资「GUI 思维」的软件，而是优先开放 CLI 或 MCP 接口（Substack，求求了，给个 CLI 吧）。
例如资深用户歸藏通过 FFmpeg 的 CLI 命令让 AI 自动剪辑视频，并维护了数十万行代码，这在一年前完全不可想象。
上下文管理将成为所有 Agent 的命脉，技术在被稳定驾驭后，终将被「降级」为稀松平常的软件工具。
▪️CASE 案例
当一个年轻人空降：改造腾讯混元的 300 天
via 晚点 LatePost
97 年的前 OpenAI 研究员姚顺雨空降腾讯，用 300 天时间从底层重建混元大模型团队。最高决策者已意识到 AI 是生死之战，提前清退了关键负责人，让他直接向总办汇报。
他接手后迅速开启大规模招聘，重造组织，并提出「守正出奇」思路——先回归常识，把数据清洗、Infra 重构等基础事做对，再谈创新。混元此前过度追求榜单成绩导致数据污染，Infra 先天不足，团队在观望中内耗。姚顺雨用三个月训练出 Hy3 Preview，采用最传统的 MoE 架构，以 295B 参数、1/7 的推理成本，在部分任务上挑战 1T 参数的模型。
容易的事做完了，市场正等着看他如何「出奇」。更大的挑战在于打破腾讯根深蒂固的「部门墙」——姚顺雨正试图搭建全公司共享的强化学习平台，让各业务贡献数据并回流，这需要公司级协同。
3000 亿宠物经济下，AI 宠物博主的赛道跑通了吗？
via 新榜
AI 萌宠短视频这个赛道，现在已经这么卷了吗… 以「会说话」的虚拟猫狗为主角的短视频账号，已从早期换装喊妈，进化成有剧情、有人设、有情感共鸣的系列化短剧。
@飘莉哩 通过「探亲特辑」系列，在 14 条视频内积累 17.8 万粉丝与近 200 万点赞，核心在于用真实宠物的原型和情感递进的故事打动观众。@猫子柒 依靠白猫与橘猫的固定「猫设」和喜剧冲突，实现稳定更新，其创作者强调最难的是写剧本而非技术，AI 生成的画面常常带来计划外的可爱细节。
商业模式上，头部账号已实现品牌广告植入（如「天地壹号」自然融入剧情）、橱窗带货与平台激励，但每秒成本约 1 元，且需多次生成才能得到满意画面。
同质化是赛道最大挑战，大量低质内容涌入导致流量稀释，只有坚持差异化与精细化的账号才能从短暂风口变为长期赛道。工具是门槛，但故事与情感才是让虚拟宠物成为「永不掉毛的电子猫咖」的真正内核。
网页截图这个小需求，也能做到月入 2.5 万美元
via 哥飞
Dmytro 创立了 ScreenshotOne 这个非常垂直细分的项目，它只解决「稳定生成网页截图」这一个具体问题。2026 年 3 月已有 800 多个付费客户，月收入超过 2.5 万美元。
截图这事看似简单，但在产品中每天、每月稳定运行，需要处理页面加载、广告弹窗、Cookie 提示、不同尺寸等大量细节，开发者愿意付费省去自己维护浏览器集群的麻烦。
小工具成功的关键：第一，需求要窄但麻烦必须真实，截图背后的稳定性问题客观存在；第二，买单人必须明确，ScreenshotOne 对准开发者和业务工具；第三，产品要能持续使用，截图接口接入后调用越多，客户迁移成本越高；第四，小工具也要有内容和免费入口，通过文档、客户故事和免费额度吸引用户并优化转化。
随便看看：
《让不同的 AI 生活在一个小镇会发生什么？【B 站 AI 创造公开赛】》：B 站 up 主让多个中国大模型在同一虚拟小镇中共存，成功观察到预期之外的互动效果。
《曾经文科生挤破头的「考公最强赛道」，如今要被批量替代了？》：AI 正在替代律师的基础工作，降低法律服务门槛。资深律师的价值不在于检索法条，而在于从「一团乱麻」中找到线头，以及洞悉客户、对手和法官的真实处境。
《AI 与职业这三年：震荡、规律与职业群像》：2026 年，法律行业理论覆盖度超 80%，但受制度限制实际覆盖度有限；而计算机与数学、商业与金融等四个领域才是 AI 实际应用的重灾区。
《深度 | 我见证了 MiniMax 的「至暗时刻」》：一篇公关味有点明显的内幕文，姑且看看吧。披露了一些细节，例如 MiniMax 发布 M3 后因定价沟通失误股价暴跌 15.71%，内部技术负责人与开放平台同事在 100 人作战群里公开争吵。
《县城高考志愿规划师：我们在和 AI 争夺家长的信任》：河北宣化高考志愿规划师柴李洁指出，AI 普及反而加剧了信息鸿沟。家长依赖 AI 软件查询信息，但 AI 存在幻觉、迎合提问者倾向，且无法提供中立视角。
《当人人都能用 AI 做游戏之后》：程序员阿凯感叹自己「像 AI 一样，除了技术什么也不会」——他习惯了执行，却失去了方向和创意。电影系毕业的 Lin 用 AI 做出文字游戏后转行成为游戏制作人；05 后文科生木鱼用 Gemini 七天做出感动网友的《橡皮擦掉的时间》。
适合个人上手的教程/评测/资源：
《Vista 電子報 No.124：知識工作者的數位資產：我用 AI 蓋了簡報庫與工具實驗室》：知识工作者应停止「倒水式」的发文，转而搭建「蓄水式」的数位资产。Vista Cheng 利用 AI 工具以 Vibe Coding 方式，亲手搭建了两个网站辅助自己。
《我與 AI 各自需要一套第二大腦：五個層次管理個人筆記、專案資料、AI 記憶與規則》：AI 越会整理资料，人越需要手动留下任务与经验。
《我就上传了张摆件照片，AI 导演直接开机拍影片了？》：LibTV 推出 LibTV Agent，通过封装专业创作者经验的 Skill 工作流，实现一句话生成完整影片。
《分享一下我现在随时随地让 Agent 干活的远程操控方案。》：作者分享了随时随地远程操控 Agent 干活的方案：Codex 主力操控 + UU 远程兜底。
《永久免费！无限 token！我魔改了一个视频转图文笔记工具，再也不用开会员了》：作者阿虚同学基于开源项目改造了一款完全免费、无限次使用的视频转图文笔记工具。
《㊙️ 怎麼讓自己每天進步一點點？掌握這 10 個復盤關鍵概念》：复盘需要将日常零散经历转化为可复用的能力，从而实现每天进步 1% 的复利效应。朱騏基于 10 年每日复盘经验，将这套习惯浓缩为 10 个关键概念。
《Agent 专用搜索登顶 Product Hunt，Token 更省搜得更准》：中国团队推出的 AI 搜索产品 AnySearch 登顶 Product Hunt 周榜。AnySearch 专为 Agent 设计，搜索结果自动提取正文、去噪并转换为 Markdown 格式，降低上下文长度和 Token 消耗，支持 API、MCP 和 Skill 接入。
《Codex 桌宠保姆级教程：准备这 3 样东西就能开始》：Hatch Pet 是完整的桌宠制作流程，会根据参考图生成主形象和多个动作，并进行检查与打包。