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一個人掌管40個AI員工,每月賬單3000元,公司融資6000萬

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Jacob Bank一年前還不懂營銷。零經驗,零團隊,零社交媒體存在感。

一年后,他一個人管著40AI Agent組成的營銷團隊,每月支出賬單500美元(約合3443元人民幣)。如果換成人類外包——4個還算靠譜的營銷人員——月薪5萬美元起步(每人1.25萬美元)。

100倍的成本差距。不是效率優化,是物種變異。

Bank創立的公司Relay,一個幫人搭建AI Agent的無代碼平臺,總共9個人:5名工程師,2名設計師,1名產品經理,加上他自己。

Bank說如果沒有AI,至少需要15人才能達到今天的產出。Relay目前累計融資820萬美元(約合5667萬人民幣),投資方包括Khosla Ventures、Andreessen Horowitz、NeoBoxGroup、SV Angel

一個前谷歌產品總監,斯坦福AI實驗室的輟學博士生,現在每天的核心工作是:當40AI"經理"。而他在LinkedIn上發的一篇帖子——關于這40AI Agent的工作細節——拿到了150萬次曝光,評論數3.2條,破了紀錄。而這個爆貼,也是AI協助寫作發布的。

這是一個信號——關于"誰會在AI時代被淘汰"的信號。答案可能出乎你的意料:不是最底層,不是最頂層,是中間那一大片,包含管理者。

01

AI不是你的實習生,

是你請不起的教練

多數人對AI的想象還停留在"幫我干點雜活"。寫個初稿,做個表格,查個資料。本質上,把AI當成一個不用發工資的實習生。


Bank最初也這么想。直到他發現這個認知框架是錯的。

他不擅長銷售。作為技術出身的創始人,這幾乎是標配短板。傳統路徑是什么?花錢請一個銷售教練,每周見一次面,每月1萬美元。能請到的還未必是頂級的。

他換了個思路。用公司每次銷售會議的錄音文本,訓練了一個AI銷售教練。這個AI能精準地指出他的問題:"你太急于演示產品了""你需要多問探索性問題""客戶說到價格時你的回應太被動"。

一個實習生做不了這種事。這需要戰略級的判斷力,需要對銷售心理的深度理解。

AI做到了。每周成本:大約5美元。

這背后有一個更深的邏輯。CEO不會被AI替代——拍板、擔責、凝聚人心,這些只有人能干。但CEO的決策質量會被AI徹底改變。當AI能實時分析海量市場數據、競品情報、客戶行為模式,并生成多種戰略建議和情景模擬時,它就不再是一個工具,而是一個"超級副駕駛"。

手握方向盤的仍然是人。但副駕駛的水平,決定了這趟旅程的上限。

那些還在把AI當實習生使的人,相當于拿著一臺超級計算機在玩掃雷。

02

不干活的管理者,最先出局

Bank在谷歌待了六年,深諳大廠的運轉邏輯。他觀察到一個殘酷的趨勢:AI時代,有兩類人最危險。

第一類,是只執行單一任務的基層。比如把視頻改寫成博客文章的初級營銷人員。這種活兒,一個AI Agent就能干完,而且干得更快更穩定。

第二類,更致命——純粹的"管理者"。那些不親手產出任何東西,主要工作是開會、協調、匯報、審批的中間層級。當一個人可以直接管理40個AI Agent,當信息傳遞不再需要層層轉述,當決策不再依賴"逐級上報",管理層級存在的底層邏輯就塌了。

Bank用了一個概念來描述未來的贏家:超級獨立貢獻者(Super IC)。

什么意思?你可能三分之二的時間在親手干活——做視頻、寫內容、跟客戶溝通——三分之一的時間在管理和調教你的AI Agent團隊。你既要有足夠的戰略眼光去判斷"什么是好的結果",又要有親自下場修改最終產出的實操能力。

這跟傳統的"管理者"或"執行者"都不一樣。它要求一個人同時具備兩種過去被組織分割開的能力:定方向的能力,和交付結果的能力。

企業組織正在被極致扁平化。管理半徑擴大,管理層級減少,管理者的數量顯著縮減。過去CEO被各種瑣事纏身,身心俱疲,AI把戰術層面的忙碌接管之后,管理者在戰略層面的短板也就無處遁形了。

AI時代,你不能只當"傳話筒",不能只當"協調員",不能只當"審批機器"。你必須能端到端地交付結果。否則,你就是組織里最大的冗余。

03

每個Agent只干一件事,

這才是正確用法

Bank管理40個AI Agent的方式,違反了大多數人的直覺。

常見誤區是什么?想打造一個"全能AI",讓它同時處理25件事。就像招一個"什么都能干"的員工——寫文案、做設計、管社媒、搞數據分析、順便還能端茶倒水。

Bank的做法正好相反。每一個Agent只做一件事。

發新視頻時自動發LinkedIn——一個Agent。自動發X——另一個Agent。競品CEO發了新帖子時提醒他——又一個Agent。每周監控競品定價變化——還是一個獨立的Agent。

先從一個簡單的功能開始,驗證有效,再增加下一個。積累到一定數量后,再設一個"總調度Agent"來統籌它們。

這套方法論的本質是什么?把模糊的"大目標"拆解成可度量、可交付的"小結果",然后讓每個Agent對一個具體結果負責。不是"幫我做營銷",而是"當競品更新定價頁面時,30秒內給我發一條Slack消息,附上新舊價格對比"。

而且,AI最大的管理優勢在于零內耗。

Bank舉了個例子:他曾讓一個Agent把會議記錄整理成精美的Google Doc發給客戶。后來發現客戶根本不看那些文檔。換成人類員工,這種調整意味著一次尷尬的溝通、可能的抵觸情緒、以及至少一周的適應期。換成AI?一句指令,立刻改成把總結直接塞進郵件正文。

去年他們判斷SEO不再是核心增長渠道。人類團隊面對這種戰略轉向,通常需要一輪痛苦的裁員或重組。Bank的做法是讓SEO相關的Agent直接"停工"。沒有情緒包袱,沒有分歧,沒有協調成本。

這種零摩擦的組織調整能力,恰恰解釋了為什么"超級個體"能駕馭過去需要整個團隊才能運轉的業務——從用戶洞察到產品開發,從內容生產到市場推廣,一個人加上一群Agent,就能完成端到端的全鏈條交付。

04

創業是冒險,跳槽是不穩定?

完全錯了!

Bank講了一個認知翻轉。

在他父輩那一代人眼里,在世界500強干40年拿退休金,是最安全的人生路徑。創業是冒險,跳槽是不穩定。

Bank認為現在完全反過來了。

最大的風險,是你的技能被過度綁定在某一家公司的特定環境里。你精通的是某個內部系統的操作流程,某個特定組織的匯報機制,某套只在這家公司才有意義的方法論。一旦離開這個環境,你的"能力"就像拔掉了電源的電器——它本身并不產生價值,只是依附于那個系統。

他拿谷歌舉例。短期看,留在谷歌能拿到更高的現金報酬。但長期看,留在谷歌比加入一家初創公司承擔的職業風險要大得多。因為你在為一個越來越不確定的未來積累越來越單一的能力。

這不是鼓吹"人人都該創業"。而是說,不管你在哪里,都必須盡可能減少"螺絲釘"思維,減少把責任推卸給上下游的習慣,主動踐行"端到端"的思考方式。

過去我們常說"不要用戰術層面的勤奮掩蓋戰略層面的懶惰"。AI時代這句話有了新的含義:AI接管了大量戰術層面的工作,你在戰略層面到底幾斤幾兩,將被暴露得清清楚楚。

Bank自己就是活例子。一年前他零營銷背景,甚至不用社交媒體。但他沒有把這個短板外包給別人,而是硬著頭皮自己學了一年——借助AI,F在他不僅駕輕就熟,還樂在其中,LinkedIn上的帖子動輒百萬級曝光。

AI時代,風險的真正定義不是"做了什么不確定的事",而是"停在原地不動"

面對AI,絕不能做把頭埋進沙子的懷疑論者,而必須努力站在技術應用的最前沿。

05

一個人的團隊不是異類,

是未來的常態

Sam Altman在跟Reddit聯合創始人的對話中說:"在我和科技行業CEO的群聊里,大家在打賭'一人獨角獸公司'什么時候會出現。沒有AI,這是天方夜譚,F在,它正在變成現實。"

CB Insights 數據顯示,截至2025 年 8 月,全球 AI 獨角獸已達 498 家;自 2022 年 11 月 ChatGPT 發布以來,已有 100 家 AI 公司達到 10 億美元以上估值。

這不是個案。這是趨勢。

趨勢的方向很清楚:大的更大,小的更小,中間層被擠壓消亡。

"大的更大"——人類商業史上第一批10萬億美元市值的公司正在出現。英偉達2025年7月成為全球首家市值突破4萬億美元的公司。順應AI浪潮的超級平臺,前景只會更明朗。

"小的更小"——AI讓創業的成本和風險斷崖式下降。一個人帶著一群Agent,就能組成一家AI原生"一人公司"。有史以來第一次,小微企業能夠獲得"約等于"大公司所擁有的資源。

未來的商業世界,超級平臺和海量AI工作室并存。中間那些不上不下的公司、不上不下的崗位、不上不下的人,面臨的是結構性的擠出。

就像Bank說的:掌握AI Agent,將是未來3040年定義所有專業人士職業生涯的基礎技能。就像過去40年你必須會用Excel一樣。

區別在于,不會Excel你可能只是效率低一點。不會用AI Agent,你可能直接從牌桌上消失。

你未必要創辦一家"一人公司"。但你必須開始像一個"超級個體"那樣思考:端到端地定義問題,端到端地交付結果,端到端地為成敗負責。

AI是你最大的杠桿。前提是,你得先成為那個愿意親手握住杠桿的人。

(注:本文核心商業觀點來自即將于4月上市的《AI時代創新法則》,敬請期待。)


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