北京
編者按：
最近混沌2026上半年課表發布后，后臺收到很多同學留言： 有的同學表示課表干貨滿滿，但不知道該從哪學起、該怎么用這些課程解決自己當下的實際問題； 還有不少創業者 / 一號位把自己在經營中遇到的真實困惑、焦慮、業務難題拋出來，希望得到直接解答。 為此，混沌君帶著這些高頻問題，找到負責這些課程的混沌課程主任們，希望從大家的實際需求出發，把這些課程變成解決問題的工具。
在重新梳理了過去3個月后臺所有提問之后，我們發現：
大家的問題看似五花八門，但真正反復出現的，其實就是20個高頻問題。而這20個問題，在上半年的課程中都有解答。
但是，混沌在線會員的價值，從來不是“讓你聽一堆課”，而是希望通過這些課程給你更多的解題思路。
所以，這篇文章將用一種更實用的方式：
按商業底層邏輯，也是創業者做決策的真實順序——
【環境 - 事 - 人 - 錢 - 我】，給你一個可以“結構化自查”的認知工具箱。
如果你此刻最關心某個問題，可以直接跳到對應的板塊，找到那門“處方課”。
如果你已經是混沌年度會員看過這些課，也可以帶著這些問題去重溫課程——你會發現，原來那些看似“大道理”的內容，真的能回答你當下的具體困惑。
本文篇幅很長，約1.5萬字、預計閱讀30分鐘+，建議先收藏、點紅心“在看”，給自己一個隨時找回來的路徑。
先講清楚：為什么是 【環境 · 事 · 人 · 錢 · 我】？
這不是一個隨意的分類，順序也并非任意排列，而是模擬了創業者/一號位在面對復雜商業環境時，從制定戰略到執行落地，再到持續成長的自然心路歷程。它遵循“先看清世界，再搞定業務，最后回歸自我”的認知順序：
第一站：環境 — 抬頭看天，看清大勢。任何商業決策都始于對環境的洞察。
第二站：事 — 躬身入局，落地業務。方向看清了，馬上面臨生意怎么做。這是商業價值的主戰場。
第三站：人 — 組織賦能，帶隊打仗。事在人為，這是業務落地的保障。
第四站：錢 — 資本驅動，配置資源。這是商業持續的燃料，解決如何讓業務跑得更快、更穩。
第五站：我 — 回歸本源，驅動內核。這是決策的底層操作系統。
這套邏輯，是從“看路”到“走路”再到“修身”的完整決策閉環。如果你發現自己只關注某一層，而忽略了其他層，那很可能就是你當前焦慮的根源。
接下來，我們就按這個索引，和你一題一題對。
第一站：環境
確認你的“決策坐標系”
如果你此刻最關心的是：我是不是站在錯誤的戰場上？
先看【環境】。建立宏觀視野，看清技術范式、資本周期、政策紅利、消費趨勢的變遷。
很多焦慮，源于“方向感”的缺失。在2026年這個AI爆發的下半場，創業者第一要做的不是埋頭苦干，而是抬頭看天。
如果看不清大勢，你的所有勤奮都是在“負效率”奔跑。在錯誤的方向上加倍努力，本身就是最大的成本。
這一板塊的內容，是幫你解決 “看不清 AI 大勢、看不懂 AGI 范式、看不透 AI 本質、找不到消費紅利” 的核心痛點，回答你最關心的 4 個方向性問題。
Q1：2026 年 AI 技術周期處于哪個階段，我該如何判斷本輪 AI 熱潮背后的真實方向？
很多人看不懂AI熱潮，是因為只盯著技術新聞，而忽略了背后的資本邏輯。
資本視角：本輪AI熱潮，本質上是12萬億美元流動性過剩的產物。
什么意思？
2020年后，全球主要經濟體為了應對疫情，釋放了天量流動性。
這些錢需要尋找出口。
AI恰好提供了一個“宏大敘事”——
它足夠性感、足夠不確定、足夠讓資本愿意下注。這就是為什么你會看到一些AI公司估值高得離譜——不是因為它們今天創造了多少價值，而是因為錢太多了，好資產太少了。
AI投資會經歷三個階段：
第一階段（2023-2025）：大模型基建，拼算力和參數（已經快結束了）
第二階段（2025-2027）：通用Agent/具身智能，AI開始真正“干活”（正在發生）
第三階段（2027+）：智能硬件和AI應用，產生真實現金流（即將爆發）
對你來說，這意味著什么？
如果你在第一階段還沒上車，別焦慮，因為那個窗口正在關閉。
你應該把注意力放在第二階段和第三階段：你的業務能不能被Agent重構？你的產品能不能接入智能硬件？
也就是說，你要重點盯的是——能力已經成熟到足以嵌入具體業務流程的機會。
這也是為什么課程組找李豐來回答這個問題。因為他是長期看技術投資和宏觀周期的一線投資人，能把“熱”拆成“階段”，把“階段”拆成“可判斷的機會”。
Q2：2026年 AI 創業的真正“勝負手”在哪，我作為中國創業者如何布局全球？
這道題最容易答錯的地方，是把“全球化”理解成“去海外賣貨”或者“去海外做流量”。
很多人一提全球化，第一反應就是地緣政治、公司注冊地、團隊是不是要搬去海外。
實際上并不需要糾結“要不要注冊國外公司”，因為：
真正的勝負手，不在于你的“身份包裝”，而在于你能否比競爭對手更早的接住“模型能力外溢”的紅利窗口。
全球最強模型（GPT、Claude、Gemini）每升級一次，就會脈沖式釋放特定能力——
可能是代碼生成、工具調用或語音交互。
所以，AI領域的創業者，必須懂技術，懂模型，懂紅利的邊界。
真正有機會跑出來的，
是那些能更早看懂模型每一輪新釋放出來的能力，到底能改造什么場景的人。
那你的機會在哪？
中國創業者全球布局的機會不在“造塔”（做基礎模型），而在“造船”（做應用層）。中國有三大優勢：
產能溢出：當AI從純軟件走向“具身智能”，中國作為全球最強的制造業供應鏈的優勢會凸顯；
人才紅利：當AI應用進入“精耕細作”階段，中國在工程師數量和質量上的雙重密度會變成決定性優勢；
場景復雜度：中國龐大且多元的消費市場，是AI應用的天然試驗場。
所以，別被“算力卡脖子”的焦慮裹挾。你的機會不在大模型本身，而在大模型之上的應用層，以及大模型之下的硬件層。
這也是為什么課程組找李廣密來答這題。因為他不是純研究者，也不是純投資評論員，而是深度穿梭硅谷和中國的一線創業者/投資人，與OpenAI、Google、Anthropic等頂級AI公司的核心團隊保持密切交流。他既能看到頂級實驗室在往哪走，也能判斷哪些能力真的會流到創業公司手里。
Q3：面對日新月異的大模型，我到底應該建立什么樣的底層認知，才能不過時？
這可能是很多創業者的隱性焦慮：
不是不想學，而是害怕學了很快就過時。
這也是所有AI問題里最根本的一個。
給你一個極其硬核的元視角：知識的本質，就是“有損壓縮”。
什么意思？
你想想，人類所有知識，本質上都是在用更少的信息量，去描述一個更復雜的真實世界。一張照片被壓縮成JPEG，丟失了一些細節，但你依然能認出照片里的是誰。知識也是一樣——我們用概念、公式、語言，去壓縮真實世界的復雜性。
大模型做的事，本質上就是“壓縮”——它讀完了整個互聯網的文字，然后找出其中的規律（也就是“流形結構”），再用這些規律去“解壓縮”，生成新的內容。
理解了這一點，你就能理解：
為什么大模型會產生“幻覺”？因為壓縮必然有損失，解壓縮必然有誤差。幻覺不是bug（漏洞），是feature（特征）。
為什么“企業99%的歷史數據都是毫無價值的噪音”？因為如果這些數據只是重復已知的規律，沒有新的“信息增量”，那它對模型就沒有價值。
建立這種認知后，你不會再焦慮“下個月又出了什么新模型”，因為你會判斷：這個模型是在壓縮知識的維度上更優了，還是只是工程優化？前者是范式變革，后者是效率提升。
換句話說，面對大模型，創業者最該建立的底層認知，不是“怎么更好地控制它”，而是如何與一個不完全可控但泛化能力極強的系統協同。
這會直接改變你看產品、看流程、看組織、看護城河的方式。
為什么是張帆來回答？因為他長期在AI產業化深水區做企業落地與轉型，不只是懂技術，而是擅長把第一性原理翻譯成企業家能用的商業判斷。這門課是所有AI課里最“燒腦”的一門，也是最值得花時間的一門。它不教你任何操作技巧，而是幫你建立一套能穿越技術周期的認知框架。
Q4：未來5年，還有哪些未被滿足的確定性需求，我到底該往哪里找下一條增長曲線？
創業者最常見的誤區，是一焦慮就想換賽道。
給你一個冷卻劑：別急著換行業，先把你現有的能力和未來五年的確定性需求重新對表。
去看“十五五”規劃給普通人的商業機會：出海經濟、銀發經濟、孤獨經濟、顏值情緒、祈福經濟、大健康經濟、平替經濟……
重點不在于列出趨勢名詞，而在于告訴你什么叫“確定性需求”——不是短期熱度高，而是背后有結構性人口變化、價值取向變化、生活方式變化。
而這些名詞的本質都是在說：今天人群的真實需求正在從“有沒有”轉向“有沒有被理解、有沒有被安放、有沒有更低門檻地被滿足”。比如做家具，不是改做老年床，而是做“適老化改造+情感陪伴”的空間方案；做飲料，不是改賣電解質水，而是做“情緒療愈+文化符號”的功能飲品。
所以，下一條增長曲線怎么找？
別先問“什么賽道熱”，先問“我現在服務的這個人，未來五年會更焦慮什么、更愿意為什么買單、更愿意持續復購什么”。
順著這個問題走，你看到的才是真需求。
作為典型“混沌系”講師，申晨的厲害之處，在于他總能把宏觀大詞翻譯成普通創業者能看見、能上手、能夠得著的生意線索。他不是紙上談兵的營銷專家，而是親手操盤過上千個增長項目的實戰派。他會用畫面感極強的案例講透邏輯，用自嘲式幽默消解認知門檻，提供能即刻上手的可復用工具。
第二站：事
站在商業價值的主戰場
如果你此刻最關心的是：我現在這門生意，到底該怎么做，才能變成收入、利潤、增長和壁壘？
重點看【事】。這里有各種業務動作的集合，涵蓋了從戰略制定、商業模式到產品創新、市場營銷、運營打法的全流程。
這里是價值創造的主戰場，也是創業者的痛點集中地。
方向對了，不代表事就能成。很多公司死在了“執行力”和“方法論”，甚至是“自嗨”上。
這一板塊的內容，是幫你解決在業務過程中的“AI項目ROI低下、技術與業務脫節、價格戰困局、復購率瓶頸、出海水土不服……”等卡點，回答商業主戰場上的 10 個核心業務問題。
Q5：我的企業到底該如何把 AI 從工具，變成新的戰略、產品和商業模式？
這是今年被問得最多的一類問題，也是所有“AI轉型”問題的核心。
先說最關鍵的一句：如果AI只是幫你把舊流程提效一點點，它大概率只是工具；只有當它開始改寫你的價值交付方式，它才會變成戰略。
一個殘酷的現實：為什么95%的企業AI投入根本換不來真金白銀？
因為你只是在“租用智能”——
買幾個賬號，做幾個ChatBot，“舊業務+AI插件”，這是消費。
而真正的AI Native企業，是在“積累智能”——
每一次用戶交互都讓模型更懂業務，這樣才是在把自己的業務經驗、場景理解和數據循環，慢慢沉淀成可迭代的智能資產。
要做到這點，必須實現“依賴倒置”：
傳統軟件是人適應機器（學操作），AI Native產品是機器適應人（理解意圖）。比如法律科技產品，傳統思路是做更好的文檔管理（工具），AI Native思路是“你告訴我案情，我直接給你訴訟策略”（結果交付）。
這意味著企業要從三個層面重構：
第一，戰略層，不再把AI當成本項，而是看它能否重寫產業分工；
第二，產品層，不再賣軟件席位，而是更接近賣數字勞動力、賣結果；
第三，商業模式層，把收費邏輯從“功能使用”轉向“業務結果”。
當你的AI產品能直接交付業務結果，而不是輔助工具時，你就完成了從工具到戰略的躍遷。
所以，不是“要不要上AI”，而是“你愿不愿意承認舊商業邏輯已經不夠用了”。
這就是這道題最根本的答案。
Q6：AI 智能體到底怎樣進入業務流，實現復雜業務的人機協同？
現在大家都在講Agent，但很多公司真實的處境是：
會演示，不會落地；上了AI項目，卻陷入“試點即死亡”的困境。
為什么？
有一個用10億學費換來的教訓是：AI不是“裝上就行”，而是要重構業務流程。
這是把“智能體落地”從一個概念問題，變成了一個系統工程問題。
真正能進入業務流的Agent，至少要同時具備三件事：Memory（記憶）、Tool Use（調用工具）、Planning（規劃）能力。少任何一個，它都更像一個聰明的聊天框，而不是一個能和人協作干復雜活的“業務角色”。
再往前一步，為什么很多試點最后沒結果？
因為企業把Agent當成一個IT項目，而不是當成一次工作流重構。但是，它不是“上線個功能”就結束，而是要重新定義目標、標準、流程和 human in the loop（AI決策人審核，AI執行人兜底） 的協作邊界。
這里有一個非常有用的框架——AI的五級演進：
L1：聊天機器人（你問它答，被動響應）
L2：助手（幫你做事，但需要你指揮）
L3：協作者（和你一起工作，有主動性）
L4：專家（獨立完成復雜任務）
L5：組織者（協調多個AI和人，完成系統性工作）
很多企業的問題在于：他們想直接從L1跳到L4，中間跳過了L2和L3。結果就是，AI能力很強，但不知道怎么嵌入業務流。
一個需要轉變的觀念：AI智能體不是替你“省一個人”，而是先替你重寫“一件事是怎么被完成的”。
之所以請明略科技創始人來回答這個問題，是因為這家公司從2020年起就在企業級AI領域投入了千人團隊。吳明輝講的不是理論，而是用10億人民幣“學費”換來的實戰教訓。他知道AI落地最大的坑在哪里，也知道怎么繞過這些坑。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q7：AI 如何真正為業務帶來增長（不僅僅是“降本”），具體的營收路徑在哪里？
這幾年“AI降本增效”聽太多了，創業者更關心的是：除了省錢，能不能多掙錢？
為什么很多公司一做AI就默認從降本講起？
因為降本更容易量化，也更容易快速講成果。但真正能穿越周期的公司，最后拼的不是誰先省一點錢，而是誰先把AI嵌進離收入最近的環節。
“孩子王”的案例告訴我們：
AI應該是“利潤中心”。
孩子王的真賬本：
用AI實現了20億業務增量+1.5億成本削減。
核心在于找到了“離錢最近的五個場景”：
AI訓戰：把銷冠經驗數字化，讓新人快速達到80分水平；
AI視頻營銷：素材眾包+AI合成，降低內容生產成本；
AI私域社群：AI托管+人工兜底，實現“一客一群”的精準服務；
AI會員營銷：千人千面的推薦，提升ARPU值；
MOSS助手體系：經營決策標準化，拉平組織能力下限。
增長路徑不是“AI替代人”，而是“AI增強人”。
比如私域社群，以前一個運營管500個群，現在AI管490個，人管10個最難搞的VIP，整體營收反而上升。
關鍵是“場景-數據-人才”三大支柱：
選對場景（必須直接掛鉤營收），沉淀數據（不是存起來，而是喂給模型），培養“數字化副店總”（既懂業務又懂技術的 hybrid 人才）。
所以，AI為業務帶來增長的正確問法不是：
“我們公司能不能用AI？”
而是：
“我們業務鏈條上，離錢最近、最重復、最可標準化、最容易積累反饋的數據節點在哪里？”
找到這些節點，AI才會從“成本項目”慢慢變成“增長機器”。
為什么這道題要聽王海龍？作為孩子王CTO，他不是講“未來會怎樣”，而是已經在大型零售業務中把AI跑進了真實經營鏈路里。他最大的說服力，不是方法論，而是已經用實際業務結果驗證過這些方法。他做的AI項目，每一分投入都要對營收負責。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q8：怎樣把我的一個好想法，真正做成一個能跑起來的商業系統（特別是怎么用AI）？
很多初期創業者說：我有好想法，但就是做不出來。
答案可能很簡單：你缺的不是執行力，而是一個能跑起來的系統。
創業者最常見的思維陷阱：
不是不會想，而是只會點狀思考、線性思考、框架思考，卻不會做系統設計。
一個真正能跑起來的商業系統，至少要把這四個維度想清楚：
價值：你發現并滿足了誰的什么需求，解決了多痛的問題？
能力：你有什么獨特技術、團隊、資源、能力來解決這個問題？
交易：怎么收費？如何讓你發現的這個機會高效盈利？
增長：你的盈利業務怎樣才能持續增長？
這就構成了一個商業系統的“價值 × 能力 × 交易 × 增長”四位一體模型。
很多人的想法之所以落不了地，是因為這四個模塊沒有形成閉環。比如，你有很強的能力（技術很牛），但沒有找到有價值的場景（用戶不買單）；或者你有很好的增長策略（流量很大），但交易環節轉化率極低。
AI在這個系統中的作用是“加速器”：
用AI做行業分析（快速掃描競品）、用AI做用戶洞察（分析海量評論）、用AI做模擬推演（預測市場反應）。這能把原本需要幾周的工作壓縮到幾天。
具體落地時，可以嘗試先用AI找到“高勝率無人戰場”——競爭不激烈但需求真實存在的細分市場，比如“釣魚服”這種看似小眾但復購率極高的品類。
更重要的是放棄僵化的三年/五年規劃。在AI時代，環境變化太快，戰略應該像“指南針”而不是“地圖”——知道北方在哪里，但路徑可以實時調整。
這道題之所以要聽曾小軍，是因為他同時具備三重視角：前麥肯錫戰略顧問、連續創業者、AI領域投資人。他既看過大量企業戰略失效的原因，也親身做過從0到1，更能從投資人視角判斷一個想法能不能變成系統。這三種視角的融合，讓他能把“戰略”這件事講得既有高度、又能落地。
Q9：在供大于求的市場中，我該憑借什么把東西賣出溢價，實現有利潤的增長？
當中國消費已從“供不應求”進入“供大于求”的理性時代，這是所有消費品牌創業者最頭疼的問題。
過去“品牌溢價”的邏輯（我牌子響，所以貴）失效了，新的邏輯是“消費者價值=性能+便利+情緒+價格”。
這句話適合今天的消費品牌反復咀嚼：
供大于求時代，用戶買的不是“品牌自信”，而是綜合價值。
也就是說，今天談溢價，已經不是“我講一個好故事你就愿意多付錢”，而是你必須在多個維度同時成立。
三大實戰解法：
性能向上，價格向下：如源氏木語，用電商砍掉中間環節，實木床賣宜家價格。這不是“低價低質”，而是“用效率換價格”；
市場向下，情緒向上：如趙一鳴零食，在下沉市場提供“零食自由”的即時情緒滿足。這是把“情緒價值”產品化；
情緒向上，產品向上：如薛記炒貨，把炒貨店做成體驗空間，現烤現賣。這不僅是賣產品，更是賣“體驗”和“信任”。
背后的共同邏輯都是：別空談升級，要讓用戶感到“更值”。
因為在供大于求的時代，你的競爭對手不是同行，而是用戶的“不購買”。你要做的不是比同行便宜10%，而是讓用戶覺得“不買你的東西是一種損失”。
為什么是常斌來答這一題？因為他長期深度陪跑源氏木語、十月稻田、趙一鳴零食、薛記炒貨這些頭部消費品牌，他不是站在品牌理論層面談升級，也不是站在投資人角度看趨勢，而是直接從新消費企業的真實經營困境出發，講清楚今天消費者到底為什么買單、為什么復購。
Q10：在機器越來越強的時代，我的產品還能依靠什么創造不可替代的價值？
這道題最容易掉進兩個極端：
一個極端是繼續卷功能；
另一個極端是空談情懷。
而答案可能恰恰是在中間：
在創始人世界觀的表達之上，遵循市場交換邏輯，回歸用戶體驗的本質。
今天功能價值已嚴重過剩，產品若只停留在“好用”，很快會被AI抹平溢價。
產品真正的競爭力會回到三個底層問題：
用戶為什么需要它？它承載了什么情感？它離開世界時留下了什么？
這就是產品三觀：用戶觀、價值觀、世界觀。
這時再重新看產品完整的生命邏輯：
它不只是一個被設計出來、被生產出來、被賣出去的商品，更要成為一個真正被使用、被感知、被認同的“用品”——不是被購買，而是被使用、被依賴、被需要。
一個只用來喝水的杯子，隨時可以被替代。
但55度杯的誕生，是源于創作者看到女兒被熱水燙傷的切膚之痛，這種“以用戶傷痛為起點”的共情，他人難以取代，AI也無法通過數據訓練獲得的。
未來的爆品不是參數最強的，而是“最懂人心”的。
AI越強，人性越貴。產品的不可替代性，不來自技術，而來自你對“人”的理解有多深。
當功能同質化到極限，用戶會為“這款產品在撫慰我”而買單。
從“悅人”（討好客戶）到“悅己再悅人”（先治愈自己，再治愈用戶），這也許是硅基時代碳基人類唯一的生路。
因此，在算力時代，產品的新壁壘不是更多功能，而是更深的人性連接。
這題之所以賈偉答最合適，是因為他同時站在企業家、設計師和藝術家的交叉位置上。他既長期做產品與商業創新，也經歷過極深的個人與企業危機，所以他對“機器替代不了什么”“人類產品最后靠什么穿越周期”這件事，有非常少見的復合視角。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q11：怎樣把我一個看起來抽象的消費主張，做成高復購、可控價、能長跑的生意？
“健康”是一個好概念，但怎么把它做成生意？
FoodBowl超級碗做到了。
這個案例最打動人的地方，是它沒有把“健康”講成價值觀，而是講成了用戶提案。
很多品牌的問題，不是不會講故事，而是故事和生意之間沒有閉環。
超級碗的回答是：如果一個消費主張真的成立，它必須同時滿足三件事——
用戶能感知、組織能交付、數據能驗證。
對超級碗來說，“健康”不是抽象名詞，而是被拆成更干凈可控的飲食體驗、更穩定的體感反饋、更高頻的復購邏輯。數據預測、價值置換、駐店機制、薪酬分配，都不是運營細枝末節，而是在把這套主張穩定交付出來。
具體怎么落地？
價值置換：取消用戶無感的醬汁標配，成本反哺核心食材，實現同價位的降維打擊；
數據預判：用“10%誤差模型”預測銷量，將損耗控制在10%以內，實現國民級控價；
機制化真誠：把“真誠與有愛”的價值觀翻譯成薪酬體系——店長背得出常客手機號有獎金，中后臺全員駐店體驗一線。
因此，把抽象主張變成具體生意的一個可行路徑是：把價值觀變成可執行的算法。
作為超級碗FoodBowl創始人，高松用了十年時間把一個“健康輕食”概念做成了100多家門店、高復購率的連鎖品牌。他不是學院派，不是顧問，而是一個“手上有泥、腳上有土”的創業者。他的復盤沒有濾鏡，全是踩過的坑和填坑的方法。餐飲和大消費領域的創業者，很難找到比這更真實的案例課。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q12：我該怎樣把機會真正轉化成收入，把流量變成資產，把一次性客戶變成長期復購？
這是營銷層面的“終極問題”。
核心答案是：增長不是靠某個爆點，而是靠一條完整閉環。
為什么很多人看懂趨勢了，收入還是起不來？
因為他們把增長拆成了很多孤立動作：
有人只做定位，有人只做流量，有人只做私域，有人只做內容。
結果看上去很努力，實則每一段都在漏水。
把這件事系統化的“新商業增長七步法”，本質上是在回答三個問題：
你是誰，他為什么買你，他為什么持續買你。
也就是從定位、場景、價值，到內容、引流、轉化、私域，一條鏈路走完。
關鍵在于“場景公式”：產品不是賣功能，而是賣“特定時刻的解決方案”。瀑布咖啡能54天回本2000萬，因為“城市人周末去山里看瀑布”這個場景本身就是社交貨幣，用戶自發傳播。
流量變資產的核心是“私域沉淀”。不要花錢買流量，要“花錢雇攝影師”——生產能自發傳播的內容。
一次性客戶變復購，靠“可感知價值”的提升：功能價值（好用）+情緒價值（開心）+資產價值（買了能發朋友圈長臉）。當用戶覺得“買了不僅實用，還能定義我是誰”，復購就來了。
Q13：我的品牌該如何邁出「出海」第一步，且長期規模化增長，變成全球品牌？
出海是很多創業者的夢想，也是很多人的焦慮。
TikTok美區有一個現象：一場直播每小時能賣出300美金，就已經跨過了盈虧平衡線。這個數字放在杭州，可能連主播的飯錢都不夠。
這意味著：你在國內成功的打法，出海后可能完全失靈。
這里還有一個反常識的觀點：出海最大的障礙，往往源于我們“太強了”。
國內電商的競爭強度是全球最高的。但“太強”意味著你會試圖用“核武器”去改造一個還在用“冷兵器”的市場。結果不是降維打擊，而是中國老板在海外互相內卷。
所謂出海第一步，不是開工廠，而是從“渠道動作”重新定義成“品牌系統工程”。
可以用W.A.V.E.S模型作為你的參考系：
W（自我定位）：你的品牌在海外市場到底代表什么？不要試圖討好所有人。
A（市場分析）：找到“你的供應鏈優勢自然成立”的市場。比如，你的產品適合歐美還是東南亞？適合亞馬遜還是TikTok？
V（渠道布局）：內容電商、貨架電商、獨立站，三種渠道怎么組合？
E（落地執行）：把內容生產從“創意活”變成“工程學”。用AI工具批量生產素材，用數據驅動迭代。
S（規模化復制）：跑通一個市場后，怎么復制到第二個、第三個市場？
提醒大家：出海不是去追瞬時爆款，而是去沉淀可跨平臺、跨渠道遷移的品牌心智資產。
作為TikTok美區官方唯一華人導師，孫思遠來答這題再合適不過。他長期深耕海外一線，觀察中國品牌在海外從“賣貨”到“做品牌”的真實路徑。他還是自己把品牌做到海外、同時輔導數百家企業出海的實戰派。
Q14：在存量時代，如何才能讓用戶持續地選擇我的品牌？
這是品牌建設的終極問題。
首先一定不是產品功能，因為功能只能通向無窮的功能。
對這個問題的回答，可以濃縮成一句話：
在存量時代，品牌不是“放大聲量”，而是“制造重力”，為用戶提供一個“不變量”支點。
過去大滲透、大廣告、造夢的品牌邏輯（Big Idea）失效了，因為信息差消失了。用戶越來越難被“更大更響”的傳播說服。
他們更需要的是一個穩定、可信、持續可感知的存在錨點。它不是講一個漂亮故事，而是建立一個讓用戶愿意停靠、愿意反復認領的表達系統。
所謂“不變量”，就是無論外界怎么變，用戶對你的品牌有一個穩定的、確定的認知。
所謂“造重力”，就為用戶制造一個能安心停靠的支點。
這里有一個很有用的概念：品牌需要“母題”。
母題不是“賣點”，而是品牌反復講述的那個核心故事。比如，耐克的母題是“Just Do It”——不是賣鞋，是賣“運動精神”。蘋果的母題是“Think Different”——不是賣電腦，是賣“創新者身份”。
有了母題，你的所有內容、產品、體驗，都圍繞這個母題展開。用戶選擇你，不是因為你的功能比別人強，而是因為你的“敘事”和他自己的“身份認同”產生了共鳴。
所以，用戶持續選擇一個品牌，底層上不是因為你一直在營銷，而是因為你在替他穩定表達某種身份、情緒和生活方式。
作為前 gaga CMO，Jennifer 親手操盤了 gaga 從“一個餐廳”到“一個生活方式品牌”的躍遷。她不講空洞的品牌理論，而是用自己構建品牌敘事、重構內容矩陣、打通生意閉環的實戰經歷來拆解。對于想擺脫“功能內卷”的品牌操盤手來說，她的經驗極其稀缺。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
第三站：人
帶出能打硬仗的團隊
如果你此刻最關心的是：我的方向對了、打法也有了，但團隊為什么還是跑不起來？
請看【人】。思考如何構建和管理你的“人”這一核心資產，確保團隊能承接住戰略，實現從“我一個人干”到“我們一群人干”的跨越。
很多公司的問題，最后都不是戰略問題，而是組織問題。
組織的熵增，是企業最大的內耗。
這一板塊解決 “組織能力滯后、人才密度不足” 兩大核心問題，幫你搭建能打硬仗的 AI 時代團隊。
Q15：在 AI 時代，我該如何重新定義領導力，并構建一個能適應未來的新型組織？
AI時代，領導力最大的變化，不是學會管理AI，而是重新理解“組織是什么”。
因為AI時代最難的，不是會不會管理某個工具，而是原來的組織邏輯正在松動。
過去很多管理動作，建立在穩定分工、明確權威和確定流程上；
但是AI會讓任務、角色、權威和權邊界都發生變化：
任務：目標是否清晰？是否允許AI參與決策？
角色：崗位邊界是否模糊化？是否鼓勵跨界？
權威：權威來自職位還是專業？AI專家是否有話語權？
邊界：部門墻如何打破？是否允許“非正式組織”存在？
如果說工業時代的CEO是“建筑師”——
設計嚴絲合縫的組織結構，控制一切；
那么AI時代的CEO更像是“園丁”——
提供土壤（文化）、陽光（資源）、方向（愿景），
讓組織像生物一樣自然生長。
不是告訴團隊怎么做，而是幫他們建立與AI協作的能力。
當你開始重新思考如何圍繞財富（怎么分錢）、價值觀（為什么而戰）、權力（誰做決定）、知識（經驗怎么沉淀）、“美”（是否讓人向往）這五個核心關鍵詞，來塑造組織內核，你才有可能打造出一個適應AI時代的新型組織。
在AI時代，能講清楚“組織第一性原理”的人不多，歐德張可能是最合適的一個。作為前阿里中供鐵軍核心大將，親身經歷了阿里從幾百人到數萬人的組織進化全過程。他不是學院派的組織管理教授，而是“從戰火中走出來的”實戰派。他是從真實組織如何打仗、如何定權責、如何建邊界的角度來講領導力。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q16：我該如何利用自動化工具，實質性拉升企業人才密度？
有一個回答值得深思：
讓工具成為工具，讓你成為人。
我們需要首先理解一句話：
自動化的真正價值，不是替代人，而是讓人不要再像機器一樣工作。
為什么很多企業上了很多工具，組織還是沒變強？
因為工具只是疊加在原有低效結構上，并沒有把人從低價值重復勞動中解放出來。
傳統組織里，優秀的人才有50%時間花在填表、拉數據、做報表等機械勞動上。
改變的關鍵是“From human doing to human being”：從“干活的人”變成“思考的人”。比如財務人員，不用對賬了，去做財務分析；運營人員，不用發優惠券了，去做用戶洞察。
RPA有數據顯示，當用AI把這些機械工作自動化后，企業人才密度（單位時間內創造性工作的占比）能提升30%以上。
當我們把“大模型大腦 + RPA四肢”放在一起看：
自動化不只是省人，而是在孵化新的數字勞動力結構。
于是人才密度的提升，不再等于“招更貴的人”，而是把組織里大量機械性、規則性、可重復的事情交給系統，讓人真正回到判斷、創造、協作、表達這些高價值環節。
但工具只是手段，組織文化才是土壤。影刀在只有100個客戶前不做銷售，只靠產品口碑增長，這種“極致產品主義”的文化，吸引了真正認同使命的人才。
自動化工具 + 高密度人才 + 強認同感組織文化 → AI Native組織
作為長期服務上萬家企業的影刀創始人，金禮劍最知道自動化工具到底改變的是“效率表面”還是“組織結構本身”。他能把“大模型+RPA”真正講成企業人才密度和組織效能問題，而不是軟件功能介紹。他是一個真正“用工具重塑組織”的創業者，這種“創始人視角”的組織效能課，市面上很難找到第二個。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
第四站：錢
合理配置兵馬糧草
如果你此刻最關心的是：我該去哪里“找錢”賦能我的業務和團隊，又該怎樣最大化利用這些資本？
去看【錢】。看懂資本的流向，利用創新的金融工具，優化自身的財務模型，讓“錢”成為業務的助推器，而不是瓶頸。
人需要錢來激活，業務需要錢來擴張。這里的“錢”不僅僅是財務和現金流管理，更是資本運作和金融思維。
因為錢會放大正確，也會放大錯誤。尤其需要謹慎。
這一板塊，解決 “融資難、硬科技投資踩坑” 的核心問題，幫你找到創新的資本模式，用杠桿效應放大資本功能。
Q17：在高不確定性時代，我該用什么方式為我的生意找到錢，并且不稀釋我的控制權？
先給你一個觀點：
傳統金融最擅長服務的，未必是最真實、最廣泛的商業世界。
傳統融資只有兩條路：
股權（稀釋控制權，依賴IPO退出）和債權（需要抵押，剛性兌付）。
但是，對于大量中小微企業，特別是線下門店、服務業，這兩條路都走不通。
前港交所總裁李小加提出了“第三種金融范式”——現金權：
直接從被投企業營業收入中按比例獲取每日現金流回報。
邏輯其實很簡單：我不是借錢給你，也不是買你的股份，而是“投資”你的未來收入。你每天的收入，按約定比例分給我。你賺得多，我分得多；你賺得少，我分得少。
這對創業者的意義：
不稀釋控制權：你還是100%的老板；
風險共擔：生意好就多還，生意差就少還，賺不到錢，也不用“催債”；
靈活性高：投資期限可以和生意周期匹配。
對于線下門店、加盟商、服務業態來說，這可能是一條全新的融資路徑。
作為“第三種金融范式”的開創者，李小加可能是最適合回答這個問題的人之一。作為前香港交易所行政總裁，他在港交所任上推動了滬港通、深港通等重大改革，無疑是全球金融界最懂“資本流動”的人之一。更難能可貴的是，他不是只懂傳統資本邏輯，而是真正在重新定義“什么是好資產、什么是更適合實體經營者的資本方式”。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
Q18：未來產業里，哪些賽道最值得提前布局，怎樣判斷它們的投資價值？
很多投資人看不懂硬科技項目，是因為缺乏底層認知框架。
先給你一個核心判斷：未來的創新，將以“AI × 生物 × 材料 × 能源”的交叉融合方式發生。
為什么這么說？
單一的AI創新（比如一個更好的大模型）已經進入紅海。
但“AI+生物”（用AI設計新藥）、“AI+材料”（用AI發現新材料）、“AI+能源”（用AI優化能源系統），這些交叉領域還是一片藍海。
判斷技術投資價值的標準不是“技術是否先進”，而是“是否跨越死亡之谷”——
從實驗室（0到1）到商業化（1到100）的那道鴻溝。
具體判斷維度：
AI4S：看AI是否能解決生物、化學、材料學的“設計-建造-測試-學習”閉環，比如晶泰科技用AI設計蛋白質；
量子計算：看技術路線（超導、離子阱、中性原子）的工程化進度，以及是否有“殺手級應用”（如藥物研發、金融建模）；
生物制造：看“細胞工廠”能否把實驗室的菌種放大到工業級生產，成本是否低于化學合成。
所以，未來產業的投資價值，不取決于它聽起來多前沿，
而取決于它能不能形成底層科技突破 + 工程化路徑 + 商業化時點這三者的合力。
聽起來越大的機會，越要具體拆回這個判斷框架里。
馬睿的優勢，是他同時有政策（參與國家政策研究編制）、學術（卡內基梅隆大學博士）和投資（峰瑞資本合伙人）三重視角，所以他并不只講“投什么”，也講“怎么判斷能不能投”——也就是如何識別技術是否正在跨越“死亡之谷”，哪些賽道有可能借助 AI4S、產業鏈和工程化能力率先爆發。
注：本課還在打磨中，實際內容以最終上線為準
第五站：我
升級底層操作系統
如果你此刻最關心的是：作為決策者，我自己是不是已經被時代和焦慮拖垮了？
最后看【我】。關注個人效能、心智模式、人生算法和職業素養，幫助你在不確定性中找到內心的秩序和力量，實現持續的自我進化。
很多創業者到了今天，最深的疲憊不是業務本身，而是持續高壓下的內耗。
如果“我”崩了，所有的一切都將歸零。
所以“我”這個板塊，放在最后，其實也最根本。它主要解決 “個人 AI 素養不足、身心俱疲” 兩個根因問題，幫你修煉 AI 時代的個人內核，成為企業最持久的增長動力。
Q19：作為一個非技術背景的創業者/管理者，我如何快速掌握 AI 并讓它為我所用？
有一個答案非常適合大多數人：
別把“學AI”理解為補技術課，而要把它理解為升級你的工作接口。
為什么很多非技術背景的人遲遲邁不過去？
不是智力門檻，而是心理門檻。總覺得“這玩意兒得工程師會”“我不懂代碼”。
給你一個反常識的觀點：“不要學習AI，除非你遇到了真問題。”
什么意思？很多人學AI，是因為焦慮——
怕被時代淘汰，于是報各種課、看各種文章、學各種工具。
可學完之后，還是不知道怎么用。
但你要知道的是，2026年最大的紅利就是“AI程序員同事”——
每個非技術背景的人，都可以通過自然語言指揮AI寫代碼、做工具、搭系統。不需要學Python，只需要學會“把業務問題拆解成AI能執行的步驟”。
具體三步：
拆解任務（IPO）：把大任務拆成輸入（Input）、處理（Process）、輸出（Output），告訴AI要什么，檢查AI的輸出，迭代優化；
重構流程：不問“我原來怎么做”，而是問“如果我有1000個實習生，我會讓他們怎么做”；
極致浪費：用1000倍的算力冗余（讓AI試錯）換取體驗突破。
這就是在培養“指揮AI”的元能力。
對管理者來說，AI素養從來不是知識儲備，而是問題意識、任務拆解和調用能力。
誰能先學會“指揮AI”，誰就先擁有新的生產力杠桿。
作為最受歡迎的混沌領教之一，任鑫本人就是一個“懂代碼的投資人”和“懂商業的產品經理”的罕見復合體。同時他還是高頻使用AI解決真實問題的“超級個體”。他講AI素養，不是從工程師訓練營出發，而是從創業者和管理者最現實的使用門檻出發。他能用非技術背景的人聽得懂的語言，講清楚“怎么用AI”。
Q20：面對復雜、高不確定、強摩擦力的現實世界，我該怎樣建立一個不會輕易崩掉、能長期自我修復的個人反脆弱系統？
這是所有問題里，最“向內”的一個。
為什么很多創業者掌握的方法越來越多，狀態卻越來越差？
因為他管理了公司，卻沒有管理自己。
因此，這個問題的核心不是“如何更卷”，而是提醒你先回到三個更底層的問題：
我是誰，我要什么，我怎么持續。
有這樣一個框架也許可以幫你——
“To Be - To Choose - To Do”：
To Be（存在）：定義你的幸福效用函數。不是追求財富最大化，而是定義“足夠”——多少錢、多少健康、多少關系，你會感到滿足？這是你的“錨”。
To Choose（抉擇）：在不確定性中配置資源。不All in單一選項，而是用“混合概率策略”——80%資源守本分（確定性），20%資源搏超額（不確定性）。
To Do（踐行）：建立自我迭代的遞歸引擎。每天做微小但正確的事，讓結果反過來塑造身份（比如“我是跑步者”不是因為計劃，而是因為今天跑了）。
當你將這套方法論應用到生活、工作的真實場景中（如財富、健康、關系），
本質上你就是在重建自己的內在秩序。
這道題的關鍵概念其實是“本分”：
守住能力圈，不嫉妒機會主義者的短期暴利。
在復雜系統中，“活得久”比“跑得快”更重要。當你的內心建立了“幸福函數”，外界波動就很難讓你崩潰。
如果你覺得自己最近不是不會做事，而是心力已經見底，那這門課要放到優先級最前面。
作為《人生算法》作者、公眾號“孤獨大腦”主理人、知名投資人和連續創業者，喻穎正（老喻）也許是中文世界最擅于將數學、物理學第一性原理應用于個人成長的思考者。他長期研究“跨越時間的生存底層邏輯”，不講雞湯，而是基于概率論、熵減理論的“用算法思維講人生”的理性派。
寫在最后：這是一張創業者 AI 時代的認知體檢表
寫到這里，混沌君想再說一句：
我們當然知道，這20個問題，不能覆蓋所有創業者的所有問題：這一篇文章也不可能解答你的全部困惑。
但它從方向到業務，從組織到資本，再到個人心力，剛好構成了一張供你在2026年自查的完整結構化索引。讓你在混亂的時候，知道該先問哪類問題、先補哪塊短板。
所以，混沌年度會員真正的價值，不是“你又多聽了20門課”，而是你擁有了一套可以反復調用的結構化自查系統：
當你看不清風向，就回到【環境】；
當你增長停了，就回到【事】；
當你團隊接不住，就回到【人】；
當你資源不夠用，就回到【錢】；
當你發現外部問題都壓到你一個人身上時，就回到【我】。
而且，混沌的課通常知識密度極高，從來不是“一門課只回答一個問題”。
每門課里，都藏著十幾甚至幾十個你可能還沒想到、但遲早會遇到的“隱形問題”。
今天你帶著一個問題進來，最后帶走的是一整套新的觀察角度和行動框架。
據此索引，按圖索驥
混沌，陪你一起進化
歡迎分享、點贊、在看
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
