Episode Details

🚥 本期「十字路口」有个很好的时间点：2026 年过半，AI 已经强到足以改变“怎么工作”，但离“无摩擦地替你把事做完”仍然有距离。

➤ 上半场，我邀请到身边用 AI 的“高手”课代表立正，他是康奈尔经济学博士，创办了 Superlinear.Academy，曾在 Amazon、Meta、腾讯工作，在初创期加入 Statsig，后被 OpenAI 收购。

课代表立正分享了高手的 AI 为什么会越用越强？——他们在想“我能为 AI 做些什么”，并且把生活和工作的大事小事全都交给 AI。

他也分享了一些普通人如何用好 AI 的建议 ——比如，第一条：停止使用 ChatGPT 式聊天，改用 Codex / Claude Code / Cursor / Manus 这类 agentic 工具。

➤ 下半场，我们交换角色，由课代表立正采访我：2026 年的 AI 创投观察与思考。

我分享了在一线体感里同时存在的希望与失落——希望是创业与资本热情前所未有，且“人类与 AI 的最佳协作方式仍未被发明”，摩擦本身就是机会；失落是商业价值高度集中到基模，它们吞掉了绝大多数由 AI 而生的收益，应用层常像“推土机前捡钢镚”，传统软件的老路径（需求—产品—卖给更多人）变得更难。

此刻，创业与投资的机会正在两极化：要么往天上跳（AI for Science / Physical AI），要么往地里钻（行业深水区的流程改造与交付 / FDE）。

最后，我还分享了自己最近关注的 5 个 AI 创业方向，欢迎 AI 创业者们找我探讨。

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ps，向大家推荐大家关注课代表立正和鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，他们给出了一套特别好的方案。

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 🔴 🟡 Part 1 - 课代表分享：高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？

🟢 01:40 高手用 AI，到底差在哪

• 高手和普通人的差别，在哪两点？

• 想学世界模型，他没看论文，而是让 AI 写了一篇三万字的办公室恋情狗血小说——为什么这招有用？

🟢 04:33 今年学 AI，最重要做一件事

• 为什么他坚持「立刻停止使用 ChatGPT」，去用 Claude Code / Codex / Cursor？

• 蒸汽机换成电机，工厂效率只涨了一点点——真正的跃升要等到一件事发生，是什么？

• 用聊天框比用 agent 工具「差了三个点」。

🟢 10:56 好 skill 和 context，才是护城河

工具一样、模型一样，最后拉开差距的只剩一样东西。

• 一个好 skill 的本质是什么？

• skill 能不能被商品化卖钱？

• 用好 AI 的第三步——积累上下文和提炼上下文，为什么是两个要分开做的动作？

🟢 15:03 摸着石头过河，石头不见了

• ——消失的那块石头，到底是什么？

• 从需求端和供给端两头看，旧的创业逻辑为什么突然不灵了？

• 他上一家公司能列出一百个「你该买我」的理由，可现在客户跟 Codex 聊两句就走了。

🟢 22:01 AI 会带来第二次文艺复兴

• 为什么非常看好自己孩子的未来？

• 当 AI 把「螺丝钉」彻底取代，人被逼着只能去做一件事。

• 未来的教育，可能不再是精通一个专业，而是「略懂一二」一百个专业。

• 「你以为学 AI 是学名词，其实学的是动词。」

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🟢 🔴 🟡 Part 2 - Koji 分享：年中对 AI 创业投资的观察与思考

🟢 25:49 2026 的创业体感：泡沫的另一面

• Paperboy AI 创始人那句让 Koji 印象极深的话：人类和 AI 的最佳协作方式，很可能还没被发明出来。

• 「软件已死」「悲观者往往正确」——但为什么只有乐观者才可能成功？

• 资本前所未有的热浪，和显而易见的泡沫，是同一件事的两面。

🟢 27:54 在推土机前面捡钢镚

一张图显示：这一波 AI 创造的商业价值，90% 被模型公司吞掉了。

• 既然在推土机前捡钢镚只能捡到钢镚，那剩下两条活路是什么？为什么一条要「往天上跳」、一条要「钻到地下」？

• AI for science，for what？

• 具身智能动辄百亿估值的背后。

🟢 32:51 FDE：把数字员工带进公司

OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发了公告，提了同一个新词。

• FDE（前端部署工程师）到