2025年末Meta宣布裁减 AI 部门约600名员工，其中包括华裔科学家田渊栋。随后，田渊栋在一次访谈中坦诚地总结了自己的心路历程和思考感悟，在AI圈引发了不少共鸣。我想说的是，AI确实可以替代很多东西，但唯有常识与社会关系不可替代。因为一切价值的起点和终点都在这里，技术只能放大价值，而且放大的倍数仍然取决于使用者的常识与社会关系。常识本身就是一种社会关系，价值也是，所以人的价值就是一切社会关系的总和。
大语言模型只能在与其使用者相同的维度上提高效率，压缩时间和空间，但是无法独立升维，这是语言的界限，所谓的scaling law 失灵，其实是使用者和语言二者共同作用的瓶颈，不是技术的问题。
这恰与Palantir的批判遥相呼应。当整个行业沉迷“货物崇拜”—买最贵的系统、堆最炫的AI，却任真实问题在Excel和微信群里苟活，Palantir坚持FDE模式：不卖锤子，而是亲手扶正钉子。
AI听不懂“你看着办”背后的潜台词，也读不懂会议室里的沉默站队。它能生成万份报告，却无法兑现一句“这事我来兜底”所承载的信任——那来自血缘、地缘、共事历史，是算法无法token化的信用基石。
如今国内热议Palantir为AGI指路，却常忽略其根本：FDE不是岗位，是拒绝外包痛苦的意志。锤子再智能，若使用者不愿靠近歪斜的钉子，甚至看不见它歪了，那不过是用万亿参数复刻一场更精致的幻觉。
真正的智能，不在云端，而在锤子与钉子之间的那双手
知道何时用力，何时停顿，何时说：这钉子，本就不该钉在这里
下面是翻译的三篇Palantir高管的访谈，需要提前说明的是这三篇访谈都是在Palantir股价起飞之前的，并且假定你是了解Palantir其产品和商业模式的：
Sorry，That isn't an FDE ，你们那个不是FED
Palantir副总裁、商业事业部负责人Ted Mabrey
在彼得·蒂尔所说的从0到1的意义上，Palantir的秘密武器之一就是FDE。很长一段时间里，我们因为这种构建和交付软件的方式而饱受批评。这些批评在当时令人恼火，但综合来看对Palantir却相当有价值。这些批评产生了寒蝉效应，导致市场上软件公司的构建方式趋于一致。由此形成的“真空地带”，让我们在构建与客户利益一致的软件公司方面，获得了长达二十年的领先优势。
如今，FDE正在被推崇、研究和复制。它被公认为是科技行业最有价值的工作资历，也正在成为软件公司组织架构的主流方式。然而，我遇到的每一个复制品都是半吊子。它们只是在重新划分角色和职责的界限，将以前外包给系统集成商的成本内部化，或者以不同的方式收集产品反馈。
它们并没有真正致力于与客户利益保持一致。结果是，它们复制了FDE的形式而非功能。具有讽刺意味的是，这样做反而强化了人们一直以来对FDE的误解，创造出了一直被批评的东西。如果属实的话，这些东西本该受到批评。FDE之所以对Palantir有效，是因为它与我们追求的独特抱负、产品战略和商业战略有着内在联系。那些模仿者只走了一半路。他们在需要类似FDE的角色这一点上妥协了，但仍困在低价值、低复杂度、榨取性软件商业模式的牢笼中。这导致个人的角色乏善可陈，股东的现金流也差强人意。
要完全体现这个角色，需要对客户做出全面承诺。以下是我对FDE真正含义以及它如何融入Palantir结构的理解。
灵感来源
FDE角色的灵感，源自CEO Alex Karp对法国顶级餐厅运作方式的观察。服务员是厨房不可分割的一部分。如果你想要点一瓶错误的葡萄酒来配海鲜主菜，服务员会直接告诉你不行。为了提供最佳体验，交付机制必须成为产品的一部分，必须有自己的观点，必须承担起责任。在这种情况下，即使客户不知道如何点餐，也要让他们获得最好的一餐。
就像巴黎米其林星级餐厅赢得的那种自信一样，Karp观察到，各种机构并不知道什么是正确的软件“套餐”，而软件-工业复合体的市场力量，正在给它们灌输空洞的热量。如果食物是最好的，你会再次光顾那家餐厅；如果结果是最好的，你会再次选择Palantir。随着时间推移，我们努力为企业技术设定一个标准，以改革整个市场。你可以去云服务商的自助餐或薯片货架，直到你意识到“你吃什么就长成什么”，并决定选择最好的。
有价值的产品
FDE这个角色与Palantir产品的抱负有着内在联系。对Palantir来说，一个有价值的产品观点需要：
1）识别一个当前不可能解决的问题，
2）具有重大社会影响，
3）如果你能取得任何进展，就能为世界创造内在价值。这些问题值得深度投入，它们是市场地图分析的对立面。
Gotham的产品观点是同时提供增强的安全性和增强的公民自由。Karp认为，社会既无法承受持续的恐怖袭击，也无法接受为了阻止袭击而被迫放弃隐私；推进这种权衡的有效边界的唯一方法，就是通过技术。
Foundry的产品观点是在个人决策和组织决策中呈现完美的真相。一线个体得不到做出每个决策所需的所有信息，而领导层则被现实与他们收到的综合信息之间的含混所阻碍。
这些使命宣言，以及我们所有产品的类似宣言，意味着无论你已经构建了多少产品，你只是构建了需要被构建的一小部分。当你需要构建的东西事实上是无限的时候，在任何合理的时间段内，唯一重要的就是你能多快地扩展产品的边界。这种产品战略需要一种组织结构，支撑以人类可能的最快速度扩展这一边界。
与商业战略保持深度一致
FDE角色还与一种非传统的商业战略交织在一起：拥有正确的客户，是建立持久、可扩展业务的更好方式，而不是试图拥有所有客户。我们公开披露，从前20大客户那里每年产生超过11亿美元的收入。我们之所以能实现如此出色的年度合同价值，是因为我们深度致力于与客户保持一致。在政府领域，这一点显而易见；我们已经选择了立场，不与对手国家合作。西方的胜利是我们存在的理由，我们与客户有着内在的一致性。
我们在商业领域也有完全相同的理念：我们与客户越一致，我们就越会赢。就像那位有时态度粗暴的法国服务员比你更关心你能否享用最好的一餐一样，FDE被训练成把自己视为客户业务的主人翁。你必须对客户业务的最终结果负责，并试图像CEO一样行事，但没有任何权力。这种一致性不断对我们的产品提出更多要求。如果产品能为客户多做一点点，他们就能赢得更多，对此我们有着切身的体会。FDE的实际工作，不是缩减范围以将客户的抱负缩小到产品今天能做的事情中，而是我们承担起这样的责任：客户可能失败的每一个原因，都是我们产品能为他们做什么的不足。这些不足定义了我们的路线图。
对于承担这一不可能任务的FDE来说，他们工作的很大一部分，是驾驭如何使用技术来克服表面上往往是非技术性的挑战：组织协调、技术能力、用户接受、重新构想技术驱动的业务流程。这些都是主流技术公司外部化的问题。FDE将它们内部化，并用代码来解决。
这经常导致一种《薄伽梵歌》式的体验*，即在软件的战车上逐步揭示真相，这是Karp最喜欢的隐喻之一。我们交付得越多，客户的要求和抱负就越高，通常每个月都会完全重新框定项目章程。与传统的瀑布式或敏捷软件开发策略相悖，FDE渴望需求蔓延，因为客户的使命需要它。
（译注*：《薄伽梵歌》式体验可以理解为，在直面难解的矛盾、道德的深渊时，听见神性低语，在行动中实现超然，在有限生命中触碰无限意义。）
在产品开发中拥抱复杂性
追求FDE模式的公司的财务成功，取决于你是否能够在边缘拥抱这种复杂性，但同时在业务中真正构建软件杠杆。这是很长一段时间内没有人相信我们能够跨越的障碍。考虑到这有多困难，也许怀疑是合理的，尽管它是错误的。
对Palantir来说，问题陈述是：你能否构建一个产品，为解决我们从未见过的下一个问题提供实质性的技术杠杆。让士兵避开简易爆炸装置的同一软件，必须能阻止友军误伤。生产更多石油的同一软件，必须能够更快地制造飞机，也必须能够实现AI驱动的保险承保。这是一个极其困难的挑战。
我相信Palantir是唯一一家达到我们这种规模并成功交付由具体实施启发的通用化、高抱负产品的公司。我也预期，如果Stephen Cohen、Shyam Sankar、Bob McGrew、Brian Schimpf以及另外三到五位不那么出名的人不在Palantir工作，这一切都不会奏效；以这种方式构建产品存在巨大的关键人物风险。没有规则，只有品味，即使是世界上最优秀的人也有同样多的失误和成功。我经常告诉Palantir的人，我们是世界上最擅长这样构建产品的。而我们在这方面很糟糕。我们不断过度泛化和泛化不足，偶尔才能恰到好处。
我们的方法是通过与客户深入接触，不断推进软件价值的边界，来发现产品未来需要做什么。通过这样做，我们实际上是在拉动未来，相对于浅尝辄止的企业软件市场集体认为需要的东西，开发出持续领先五年的软件。
FDE与核心产品团队有着充满冲突的关系，由持续的矛盾所定义。FDE被鼓励构建定制软件。开发人员被鼓励忘记他们的路线图，去攻克高价值机会。开发人员也被鼓励忽略FDE。FDE也被禁止偏离几个核心产品原则。许多核心产品从特定客户的特定解决方案演化而来。许多核心产品是由创意天才完整创造的。许多核心产品需要10-20种不同的定制实现，才能被综合成一个通用的承重技术。
这是一种非常混乱的产品构建方式。这也是我们发现的唯一方法。回头来看，没有任何一条公认准则不会被我们某个重要产品的构建路径所违背。每一次，我们都必须要为客户从未用软件解决过的下一个业务问题，构建有显著杠杆的产品。就像我们总体的产品观一样，出色地做到这一点是一个不可能解决的问题，但我们发现，努力应对而不是逃避这个问题是非常有价值的。
模仿者
仿冒者看着Palantir的FDE，试图推理出他们如何用这个模型来更有效地交付产品。他们确实迈出了一步，但没有迈出真正有意义的一步，来让自己摆脱同质化软件的牢笼。他们只愿意处理这样一个级别的复杂性：假设从一开始就必须以零边际成本销售和交付相同的、狭窄定义的产品（译注：如解决局部问题的SaaS软件）。这让他们的客户吃亏，也限制了他们的产品随着时间推移变得强大的空间。
我经常与曾在Palantir担任FDE、后来到这些公司任职的人交谈，他们形容这感觉就像在坐牢。他们受到商业战略的限制，因此能给客户的承诺也受到限制。作为局外人，我的观点是，这些公司实际上在做人们以为我们在做的事；用FDE来把系统集成成本内部化，但没有获得任何长期杠杆。
最重要的是，他们也未能打造出一个把FDE锻造成强者的熔炉。通过用边界而不是抱负来定义产品，他们事实上狭隘地定义了这个角色。工程师被围栏保护起来，无法实践FDE角色在其纯粹形态下被强迫进行的学习，而这才是理解真实世界的最重要课程。
结语
FDE是由对世界的洞察创造的，而这种洞察 (即法式餐厅运行机理) 与我们应用它的领域关系不大。它之所以奏效，是因为它与Palantir从头到尾的整个业务是一致的。我认为要学习的主要不是复制FDE，而是促使你去反思：你对自己公司的结构有什么假设，以及你是否应该复制任何东西。
Technology itself is the problem--技术本身就是问题
Palantir CTO Shyam Shankar
2011年，泰勒·考恩（Tyler Cowen）提出，发达经济体正陷入一场“大停滞”（Great Stagnation）。这场停滞始于20世纪70年代末，因为所有那些生产力提升的低垂果实，那些由化石燃料和电力驱动的机器与工厂，都已被采尽。
技术进步对全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）的提升，微乎其微。这种情绪也体现在Founders Fund（译注：彼得·蒂尔的基金，他也是Palantir的联合创始人、投资人）那句著名的抱怨中：“我们想要飞行汽车，结果却只得到了140个字符。
而这条推文则精准捕捉了当今大多数技术平庸至极的本质。我们已陷入一个SaaS的黑暗深渊
我的同事泰德·马布雷（Ted Mabrey）写道：“软件公司交付的越来越多，各类机构消费的也越来越多，但所有这些软件消费带来的结果却是：生产率增长低于长期趋势。”
2024年1月，在达沃斯论坛上，萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示：“……经通胀调整后，全球实际上没有经济增长，我认为这是相当令人失望的状况。事实上，发达世界甚至可能出现负增长……个人电脑（PC）是上一次真正带来经济增长的时刻，对吧？上一次生产率统计数据出现显著提升，正是PC普及之时。” 纳德拉接着指出，人工智能（AI）有潜力恢复生产率增长。
尽管AI确实非常强大，但这一论点却是错误的。仅靠AI本身并不足以解决问题，因为它未能诊断出导致生产率失灵的根本系统性原因，更不用说加以纠正了。关键在于“为竞争优势而实施”（implementation for advantage）。
我提出一个替代性解释，这主要源于我在政府和财富500强机构一线推动生产力提升长达18年的亲身经验。大停滞的根源，恰恰在于技术本身，而非技术缺失。尤其是软件，特别容易将抽象层层堆叠，最终演变为模糊不清的遮蔽物，而这不会发生在硬件上。AI只会加速这一趋势。我们如今被困在一个“货物崇拜公司”（cargo cult company）的时代。
二战期间，美军曾将西南太平洋的一些岛屿用作军事基地。当地美拉尼西亚原住民惊奇地看到，每当士兵们朝天列队、打信号时，巨大的金属飞鸟就会神奇地出现，带来各种物资和货物。战争结束后，这些“魔法货物”也随之消失。部落酋长们试图通过重复他们认为曾召唤出货物的仪式来重现奇迹：砍伐森林，模仿飞机跑道，用木头制作飞机和控制塔的模型。然而，美国人和他们的可口可乐再也没有回来。
如今，“货物崇拜式编程”（cargo cult programming）在工程师群体中广为人知，指的是那些脱离因果逻辑、流于形式的代码实践。这通常表明工程师并未真正理解底层问题，只是机械地套用模式以期得到答案。这一类比很少被延伸用于描述“货物崇拜式管理”（cargo cult management），但后者其实危害更大。在货物崇拜式管理中，企业领导层采用某项技术（通常是软件）以及达成某些财务指标，来替代真正解决问题、获得事实真相。
货物崇拜公司，用抽象来遮蔽认知
硅谷流传着一句老话：“有第一个80%，还有第二个80%。” 虽然创造新技术极其困难，但要将其真正落地并产生可衡量的优势同样艰难。这一点自古皆然：蒸汽机只有被装进轮船和火车才有意义；莱特兄弟的飞机只有在能运送人员时才重要；电力必须输送到家庭；电话只有在形成网络连接后才产生价值。过去，发明与实施之间的联系更为直观。
到了1970年代，技术复杂度达到一个临界点，若无抽象就无法继续推进。作为一名电气与计算机工程专业的学生，我曾被教导抽象之美：要解决的硅片中的物理问题，突然变成了处理0和1的晶体管，继而成为执行指令的芯片，再变成可编写代码的计算机，最后演化为用户点击操作的界面。这种层层抽象是应对极端复杂性的有效手段，让一切变得可控。
但如今，这些抽象反而成了障碍。
我们已进入这样一个世界：完成“第一个80%”的人既无能力也无兴趣去完成“第二个80%”。SaaS行业常被视作“大停滞”的典型代表，因为它追求的是高利润率，而非高价值成果。公平地说，这是对当前严苛资本环境的理性回应，因为资本市场会惩罚任何偏离特定指标的行为。但问题不仅限于SaaS。1990年代，美国国防工业基础也经历了金融化转型，重心从创新转向分红与股票回购。类似现象不胜枚举。由于缺乏将资源投入实施环节所需的激励机制，企业转而创建一种抽象，用以定义正确的做事方式。**
但当这种抽象脱离了实证结果，无法被测量或证伪时，它就不再是工具，而成了遮蔽现实的仪式，一种货物崇拜。你无法在不大幅穿透这些抽象的前提下发动AI革命；你必须重新设计应用、其代码乃至运行它的芯片（从CPU转向GPU）。SpaceX的成功并非因为它发明了全新的火箭或物理定律，而是因为它拒绝依赖那些掩盖了物理可能性的陈旧抽象。
放眼整个商业世界，尽管多年持续投资技术，现状却彻底失灵。一家货物崇拜公司斥资数十亿美元实施新一代企业资源规划（ERP）系统，却掩盖了一个事实：工厂一线员工仍在用Excel管理生产。同样，对“软件-工业复合体”最有力的控诉莫过于新冠疫情：面对供应链和企业运营的巨大冲击，企业唯一能拿出的相关技术竟只是Teams和Zoom这类视频会议软件。那么，过去数百亿美元投入的现代数据栈、云计算、ERP、数据湖、数据仓库和CRM系统又去了哪里？
问题不在于企业软件无效，而在于你从未让它为你真正发挥作用。隐藏在层层抽象之下的唯一真正衡量标准，是最终结果：决策优势（decision advantage）。这常被视为“实施细节”（即“第二个80%”），而实施工作往往被外包给所谓“专家”（新冠疫情本应让我们所有人看清所谓“专家”的局限）。那些自身从未经营过企业的咨询顾问，向货物崇拜公司兜售实施方法，进一步掩盖了生产率毫无提升的事实。
Palantir因推行“前线部署工程”（Forward Deployed Engineering）模式而遭到无尽嘲讽。投资者指责我们不过是家服务公司，仅仅因为我们不相信把软件“扔过墙”交给顾问去实施是对客户负责的做法。公平地说，许多客户也讨厌这一点，因为他们信奉一种世界观：只要完成正确的仪式（比如采购昂贵的ERP系统），就万事大吉。就像美国国防部的项目管理一样，商业世界普遍认为，实施最好由可互换（标准化）的“独立”顾问团队，按照成本、进度和性能指标来管理。
Palantir从未就实施服务单独收费，因为我们希望将成本与痛苦内化。唯有全身心投入解决整个问题，才能真正改进软件实施。SAP、Salesforce、微软、Snowflake等众多公司都在响应资本市场需求：追求高利润率的软件收入。它们依赖庞大的集成商生态系统提供服务，而这正是我们消费越来越多技术，却毫无成效的根本原因。
约翰·博伊德（John Boyd）会将此问题重新表述为OODA循环（观察、判断、决策、行动）。真正重要的技术，是能加速你的OODA循环、让你比竞争对手更快做出决策的技术。这种优势会不断复利。其他一切都不过是在重新排列甲板上的躺椅。你或许变得更聪明，但并未变得更好。关于OODA循环已有大量论述，但我认为最精辟的总结来自JRock在他那首（粗粝直白的）颂歌《赢》（Win）中所唱；或者如前陆军参谋长麦康维尔（McConville）将军更优雅的表述：“胜利才重要（Winning matters)。”
坦白讲：OODA循环的核心始终是人。技术服务于人。然而，如今的货物崇拜公司却将“采用架构上被认定为先进”的技术本身视为解决方案。货物崇拜者把一线用户当作阻碍创新的“异教徒”。
更大的问题是，就连软件-工业复合体的从业者自己也真心相信他们的技术有效（纳德拉是个例外，他对现状有着更清醒的认知）。他们同样陷入了货物崇拜，因为他们从不去工厂车间；他们不承担技术落地的重担；他们也不对生产率提升负责。企业管理层不愿穿透抽象的面纱，意识不到自己早已落入《绿野仙踪》的幻象之中。
如何走出货物崇拜
要克服这些问题，我们必须认识到：随着技术日益强大，卓越的领导力不是变得不重要，而是更加重要。技术越复杂精密，最优秀的领导者就越不可或缺。英特尔走向衰落的转折点，正是当CFO接任CEO，仅凭数字和抽象指标管理公司之时。现任CEO、前CTO帕特·格尔辛格（Pat Gelsinger）或许能扭转航向。与此同时，英伟达CEO、技术创始人黄仁勋（Jensen Huang）则围绕加速计算彻底重构了技术栈。
就此而言，技术的实际影响与人们当初的预期几乎完全相反。世人曾以为技术会成为一股强大的均势力量，结果却催生了更多“赢家通吃”、遵循幂律分布的结果。技术本应赋能普通人做更多事，实际上却让顶尖人才的价值大幅提升。人们曾以为技术会让地理位置变得无关紧要，结果却使创新、财富和影响力进一步集中在少数地区。硅谷愈发重要，欧洲在科技领域进一步落后，而中国至今仍未诞生一家全球性的企业软件公司。蒂姆·库克（Tim Cook）说苹果在中国制造产品，是因为那里“最好”，而非“最便宜”，而这正是西方产业政策失误的后果。
史蒂夫·乔布斯曾称Macintosh是“思想的自行车”。让我们摒弃货物崇拜式的“解决方案”。承认根本不存在万能流程，这个过程必将痛苦。技术只有在成为人类心智及其使用者的延伸时，才真正有效。永远、永远、永远从决策优势出发，逆向构建一切。
Why did software eat the world but not increase the size of the pie?--为什么软件吞噬了世界，却没有把蛋糕做大？
Palantir副总裁、商业事业部负责人Ted Mabrey
“软件正在吞噬世界。” 但技术的初衷难道不是把蛋糕做大，而不是互相蚕食吗？在公有云时代，生产率增长远低于长期平均水平；人均预期寿命（在新冠疫情前）已趋于停滞，打破了此前的增长趋势；实际工资也陷入停滞。我们开发的软件比以往任何时候都多，但现实世界的成果却越来越少。这种由软件驱动的爆炸式增长，主要局限于消费互联网和软件销售商自身，却似乎并未惠及最终用户。到底哪里出了问题？
数据来源：美国劳工统计局、彼得森-凯泽家庭基金会（Peterson-KFF）医疗系统追踪平台、皮尤研究中心
软件公司交付的产品越来越多，各类机构消耗的软件也越来越多，但结果却是生产率增长持续低于长期趋势线。过去15年里，我每天都能亲眼看到导致这些图表背后数据的一个根本原因：用户不是被软件赋能，而是在与软件搏斗。我认为，这源于一种结构性错误，其严重程度堪比臭名昭著的“食物金字塔”。
1992年，美国农业部推出了“美国食物金字塔”，作为健康饮食指南，强调每天摄入6至11份碳水化合物。结果，整整一代人大量摄入精制谷物和加工食品，这一趋势还受到食品公司大规模营销活动的推波助澜。
今天的企业软件领域，也存在类似规模的结构性错误。SaaS（软件即服务）模式让软件的开发和分发变得更简单、更便宜，从而催生了大量新玩家，它们在既有类别中不断细分出越来越狭窄的子类，就像超市零食货架上琳琅满目的产品一样。而这些类别，本质上与30年前描述企业软件时所用的分类并无二致，只是被进一步切分了而已。
这种市场结构已被一个“软件-工业复合体”所强化：采购方习惯于“更快的马”（而非汽车），资本市场的融资与估值标准、分析师和专家对现有品类及商业模式的路径依赖、超大规模云服务商形成的强大寡头格局，以及服务生态系统的固有特性，共同构建了一个工业体系。这个体系不成比例地奖励那些在既有品类内，专注于打造“最低共同标准”、看似具备无限可扩展性的产品的公司。
整整一代软件公司被激励去思考：“最容易被消化的‘卡路里’是什么？”然后大规模合成，并将其包装成企业自以为需要的东西进行销售。它们并没有从一个更难的问题出发：企业究竟需要什么样的技术，才能真正实现其使命？对“软件边际成本为零”的单一执念，已在企业软件与其客户之间制造了一种寄生关系。对软件公司而言的零边际成本，对终端客户而言却变成了零边际效用。
我在自己最熟悉的领域（数据领域）近距离目睹了这一切。在我将Palantir商业业务打造为年营收十亿美元规模的过程中，硅谷的主流观点将创新定义为：在一套沿用1990年代框架的数据栈中，对各个组件做渐进式改进，即：把数据视为待分析的“尾气”，而非驱动运营的“燃料”。正如史蒂夫·乔布斯多年前讽刺的那样，这是管理效率而非运营效率。
如果你花时间深入理解大型企业的实际运作方式，就会清楚地看到：这种做法很快会触及效用的极限。真正影响现实世界行动的“行动系统”（如交易系统、SCADA系统、ERP等）与提供洞察力的“洞察系统”（所有数据与分析工具）完全是割裂的。结果就是，企业不断试图变得更聪明，却难以真正变得更好。它们困惑于：为何对数据投资带来的潜力，始终无法转化为资产负债表上的实际动能？而那些真正负责创造和交付产品的人，则不得不日复一日地扮演“幕后的巫师”，绕过软件的限制，手动维持整个机器的运转。
仅靠数据和洞察，提供的营养价值不过是一块糖果。真正的营养来自“数据 + 人类 + 工作流”，就像碳水化合物、脂肪与蛋白质的合理搭配。
当SaaS的创新只聚焦于数据处理的微小改进，比如调出新口味、增加糖分，真正的价值其实在于重新划定软件产品的边界。
为什么AI可以不一样？
AI必须不同，而且只有当我们重新定义“软件饮食结构”时，它才会真正不同。如果只是把AI机械地塞进现有的企业架构图中，而不重新划定边界，那毫无意义；这就像给激浪饮料（Mountain Dew）推出一种新口味，好喝但不会带来变革。我们必须重新构想企业软件应该做什么：不是在现有技术栈上叠加聊天机器人，而是将技术与组织的根本使命紧密连接。
除了技术本身的力量之外，AI最令人兴奋的一点在于：目前尚无公认的部署“标准打法”（译注：playbook，而CEO Alex Karp常说的是，Palantir是一家anti-playbook反剧本或反套路的公司）；我们终于摆脱了货架陈列图的束缚。而眼下人人都在焦虑“如何通过AI赚钱”，这恰恰是我近年来听到的、关于这项技术潜在影响力最乐观的信号。随着炒作退潮，AI终将证明自己是“蛋白质”，而非“寄生虫”。
其潜力确实巨大。若想理解AI对企业的几何级增长潜力，只需看看我上面刻意忽略的那个领域：消费互联网。在那里，软件确实推动了疯狂的增长。那些拥有万亿美元估值的消费互联网公司，有一个关键共性：它们的核心价值主张是由软件（及AI）定义的。
但对世界上大多数公司而言，它们只是软件辅助型企业。其价值创造发生在软件之外，有时被软件赋能，但更多时候是克服软件障碍才得以实现。当然，对于数字原生企业来说，打造“软件定义”的业务要容易得多。但互联网公司之所以能为客户持续创造复利式价值，不仅因为它们主要在互联网上运营，更因为它们将应用、数据、模型与用户价值主张整合进一个经过深思熟虑设计的软件系统中，该系统能够自我持续进化。这些公司利用数字运营模式的相对简洁性、高度结构化的数据、消费互联网的规模效应以及简洁的交互界面，构建了“软件定义的价值主张”，让数据随时间不断产生复利价值。谷歌的搜索框、Facebook的信息流、Netflix的首页，这些正是当今世界上最有价值的产品。
互联网只是“软件定义价值主张”的催化剂，而非终点。在每一个行业、每一项使命中，都可能实现同样极致的效率、复利式的价值主张，以及“赢家通吃”的结果。迄今为止，这对大多数公司而言几乎不可能，因为**在必须依赖人类和物理实体的复杂系统中，实现软件定义价值主张的技术难度，远高于消费互联网那种纯净的数据花园。雄心勃勃的项目往往以失败告终——无论是政府软件项目，还是像ERP这类商业系统普遍存在的痛苦：它们必须如此僵化才能勉强运行，以至于大部分实际工作都发生在系统之外，人们不得不绕过这些“记录系统”来完成任务。
如今，软件和AI已经足够成熟，足以在远离消费互联网“纯净数据花园”的广阔领域中，创造出“软件定义的价值主张”。其中一个根本性的跃迁，是能够将人类及其思维作为集成技术系统的核心组成部分。就像你的iPhone越用越懂你一样，现在每一个企业工作流都有可能从“用户与技术搏斗、在系统外创造价值”，转变为“通过技术协同创造价值”。软件与人类的关系，将不再表现为护士与电子病历系统（EHR）的拉扯、供应链经理修正ERP的错误、销售代表在CRM中重复录入已完成的工作。
尽管外界对AI的“反人类”风险充满恐慌，但在我亲身参与的所有AI应用场景中，我的体会恰恰相反：这是有史以来最具“亲人性”的企业技术。终于，技术专家用户可以专注于提升，而非对抗。
一个易于理解的例子是特斯拉。它是首家“软件定义”的汽车公司。正因如此，特斯拉构建的价值主张正越来越偏离人们对传统汽车公司的预期。当你驾驶特斯拉时，你实际上正在为未来的产品创造价值。特斯拉玩的是另一种游戏。如今，AI驱动的软件已具备能力，为全球每个行业构建类似的集成反馈闭环。每个行业都会有自己的“特斯拉”：每个工作流、每家公司都会有属于自己的“完全自动驾驶”（FSD）。这只是时间问题。
结语
食物金字塔的缺陷对公共健康造成了严重负面影响。而企业技术领域所谓“传统智慧”的缺陷，如今已显而易见。修复这一问题，绝非小事。
我们常把消费互联网公司称为垄断者。而汽车行业经济回报的高度集中，同样触目惊心。试想一下：如果FAANG级别的技术统治力被敌对军事力量或恐怖组织掌握，或者以不那么血腥但同样严峻的方式，被一个竞争对手的工业体系所实现，会怎样？如果你的竞争对手像谷歌驾驭搜索那样高效地运用技术，你的公司将面临怎样的处境？如果我们继续只吃奇多（Cheetos）薯条，又会走向何方？我不打算坐视其发生。
