文丨王閃

編輯丨程述白

北京360總部樓下，那張臨時搭建的長桌，像一個連接過去與未來的時空蟲洞。

隊(duì)伍盡頭，360創(chuàng)始人周鴻祎擼起袖子蹲在電腦前，在現(xiàn)場幫忙“裝龍蝦”。有人遞來電腦，他接過去直接操作；遇到問題就現(xiàn)場排查，流程不順就重新調(diào)整再試一遍，很快又把電腦交回用戶手中�，F(xiàn)場圍觀的人越來越多。

這畫面，讓人恍惚間穿越回了十幾年前的中關(guān)村——一群人圍著電腦，研究系統(tǒng)怎么裝、軟件怎么跑。技術(shù)還沒有被完全產(chǎn)品化，所有東西都帶著一種粗糙但真實(shí)的手感。

但這次，周鴻祎裝的不再是Windows系統(tǒng)，而是AI時代的智能體（Agent）。這看似是互聯(lián)網(wǎng)大佬的“復(fù)古行為藝術(shù)”，實(shí)則是AI時代的一場“成人禮”：

在通用人工智能重塑世界的前夜，所有產(chǎn)品都可以從“手搓”重啟。過去比的是誰能把人管好，現(xiàn)在比的是誰更了解產(chǎn)品。周鴻祎那件經(jīng)典的紅襯衫被蓋在印著“AI世界”的黑色工裝馬甲之下，宣告著屬于“手藝人”的時代，回來了。

實(shí)際上，周鴻祎已經(jīng)在AI一線活躍很久了。前幾天一場和耶魯學(xué)者的交流中，周鴻祎透露自己最近幾乎每天都在跟AI一起編程，自己寫prompt、改Skill、調(diào)Agent流程，甚至在具體項(xiàng)目中“手搓”近百個智能體，對話數(shù)千次，反復(fù)迭代數(shù)百個版本�！坝袝r甚至十幾個小時連軸轉(zhuǎn)，連吃飯、睡覺和看微信都顧不上。”

這近乎偏執(zhí)的“親力親為”，折射出AI時代一個殘酷的生存法則：傳統(tǒng)的管理“中介”正在失效。

在PC與移動互聯(lián)網(wǎng)時代，創(chuàng)始人可以通過層層匯報來理解產(chǎn)品，因?yàn)閳?zhí)行邏輯是線性的、確定的。但在AI時代，智能體的涌現(xiàn)性和不可預(yù)測性，使得“二手信息”充滿了失真。如果創(chuàng)始人不親自下場踩坑、不親手調(diào)試邏輯，就無法獲得對產(chǎn)品真實(shí)狀態(tài)的一手感知。一旦脫離現(xiàn)場，不僅會失去對產(chǎn)品的理解力，更將喪失做決策的根基。

因此，企業(yè)一號位重回生產(chǎn)現(xiàn)場，并非單純?yōu)榱耸痉叮且粓觥罢J(rèn)知自救”。

但這不僅僅是CEO們的危機(jī)，更是每一個職場人的預(yù)演。當(dāng)AI把技術(shù)門檻拉平，當(dāng)“手搓”智能體成為可能，“管理者”與“執(zhí)行者”的界限正在消融。無論你是掌舵億萬企業(yè)的創(chuàng)始人，還是初入職場的普通人，在AI時代，你都不再是發(fā)號施令的“甲方”，而必須是能駕馭工具的“超級個體”。

這，就是我們要面對的新時代。

企業(yè)家重回AI一線

周鴻祎是國內(nèi)最早回到AI生產(chǎn)現(xiàn)場的企業(yè)家之一。

2023年，ChatGPT橫空出世，引發(fā)全球大模型浪潮，周鴻祎便敏銳察覺到了機(jī)會。彼時，大模型雖然火爆，但周鴻祎卻認(rèn)為其存在一個致命短板：執(zhí)行力差。“當(dāng)前的大模型只能算是聊天機(jī)器人，能說會道，但干不了實(shí)事。” 周鴻祎在公開演講中直言。

按照他的觀點(diǎn)，AI的最終形態(tài)應(yīng)當(dāng)是一種集感知、規(guī)劃與執(zhí)行能力于一體的“智能體”。這種智能體能夠獨(dú)立領(lǐng)會用戶意圖，設(shè)計(jì)執(zhí)行方案，甚至調(diào)用外部工具來完成任務(wù)。比如，如果用戶讓它“寫一篇關(guān)于人工智能的論文”，它便會自主檢索資料、分析數(shù)據(jù)、完成寫作，而不僅僅是機(jī)械地堆砌內(nèi)容。

為此，周鴻祎將360所有資源都投入到智能體的研發(fā)當(dāng)中，并于2025年提出了“All in Agent” 的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，這一決策早于龍蝦爆火破圈之前。

然而，從戰(zhàn)略口號到產(chǎn)品落地，中間隔著巨大的鴻溝。在實(shí)際應(yīng)用中，通用大模型往往難以直接滿足特定場景的需求。周鴻祎每年都會提出一個趨勢性的年度判斷，他把2024年稱為“大模型之年”，2025年稱為“智能體之年”，而2026年他定義為“龍蝦之年”。在他看來，地球上有70億人，未來一個人養(yǎng)一只龍蝦，一個企業(yè)養(yǎng)10只，用不了一兩年，全球就會出現(xiàn)100億只龍蝦。

●耶魯學(xué)者校友團(tuán)走訪360，周鴻祎上臺分享。圖片來源：受訪者

他的工作方式也發(fā)生了明顯變化。過去，他更多以戰(zhàn)略掌舵、核心靈魂的角色去管理360，但當(dāng)Agent浪潮席卷而來后，周鴻祎不再只是通過匯報了解業(yè)務(wù)，而是直接進(jìn)入AI產(chǎn)品的具體開發(fā)過程。

這種轉(zhuǎn)變背后，藏著一種深刻的焦慮。在接受某家媒體專訪時，周鴻祎直言：“行業(yè)進(jìn)步太快了。過去半年，我深陷其中，壓力很大�！庇盟脑捳f，整個馬年春節(jié)，他基本上“不吃不喝，不眠不休，每天所有精力都用來跟Agent苦戰(zhàn)”。

在參與納米漫劇流水線開發(fā)過程中，他前后“手搓”了近百個智能體，對話次數(shù)超過5000次，總計(jì)消耗約12億Token，而整套系統(tǒng)前后迭代了兩三百個版本，一個完整智能體單次運(yùn)行就需要消耗1300萬Token。

在不斷的修改和調(diào)試中，也能夠更直觀發(fā)現(xiàn)問題和需求。例如圍繞普通用戶最關(guān)心的安裝復(fù)雜度和權(quán)限安全問題，360后來推出了“360安全龍蝦”這一類面向普通用戶的安全智能體產(chǎn)品。據(jù)悉，系統(tǒng)中的一部分智能體產(chǎn)品是周鴻祎一點(diǎn)點(diǎn)改出來的。

實(shí)際上，這種場景在互聯(lián)網(wǎng)早期十分常見。周鴻祎這一代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者，大部分都是技術(shù)、產(chǎn)品出身，靠寫代碼、做產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)用戶需求，從而下場創(chuàng)業(yè)。只不過，后來因?yàn)楣窘M織規(guī)模變大、市場環(huán)境及政策等原因，這批互聯(lián)網(wǎng)“大佬”們也逐漸遠(yuǎn)離一線，坐鎮(zhèn)幕后管理，甚至變得緘默。

如今，工作方式再次發(fā)生顛覆，企業(yè)家們重新進(jìn)入生產(chǎn)過程，也愿意表達(dá)意見了。有的思考技術(shù)，有的思考AI與人類共存的哲理等，仿佛回到互聯(lián)網(wǎng)時代最活躍的時候。

不止國內(nèi)，在海外，這種趨勢同樣明顯——比如Shopify的CEO一晚上跑幾十輪AI實(shí)驗(yàn)優(yōu)化代碼；YC的負(fù)責(zé)人一天寫一萬多行代碼；還有投資人帶兩三個工程師，幾周時間從零做了一個Jira的替代系統(tǒng)。他們并不缺工程師，但仍然選擇自己下場，親身實(shí)踐。

AI時代的創(chuàng)始人們，“活人感”越來越強(qiáng)了。

不下場的創(chuàng)始人很可能被淘汰

當(dāng)AI成為基礎(chǔ)生產(chǎn)力，創(chuàng)始人還能不能只做一個管理者？答案正在變得越來越清晰：不能。

更準(zhǔn)確的表達(dá)是：AI時代，創(chuàng)始人必須具備基于一線經(jīng)驗(yàn)而產(chǎn)生的判斷力。因?yàn)锳I不再只是一種技術(shù)支撐或者工具，而是成為生產(chǎn)力本身，創(chuàng)始人必須通過親手使用、反復(fù)踩坑、長期協(xié)作才能形成真實(shí)判斷的能力。

互聯(lián)網(wǎng)剛剛起步的時候，周鴻祎這一代創(chuàng)業(yè)者也是從“技術(shù)極客”走出來的，那時候的成功也是靠親手干、親自試、真懂技術(shù)。但隨著企業(yè)越做越大，行業(yè)越來越成熟，公司要擴(kuò)張、要管理、要應(yīng)對競爭，企業(yè)家不得不把更多精力放在戰(zhàn)略、團(tuán)隊(duì)、管理和布局上。慢慢地，他們從坐在電腦前寫程序的人，變成了站在高處掌舵的人。

但這是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的趨勢必然。在互聯(lián)網(wǎng)時代，商業(yè)成功的關(guān)鍵在于規(guī)�；逝c精細(xì)化分工。成熟的組織架構(gòu)、KPI與OKR管理體系、分層匯報機(jī)制，讓創(chuàng)始人無需深入一線細(xì)節(jié)。技術(shù)交給CTO，產(chǎn)品交給團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)始人通過數(shù)據(jù)與匯報就能把握行業(yè)方向。公司更核心的任務(wù)是資源整合能力，以及用戶在哪里、流量怎么轉(zhuǎn)化、商業(yè)模式如何成立，所以需要創(chuàng)始人站在更高維度去做戰(zhàn)略判斷。

但AI時代，這個邏輯行不通了。未來，不下場的創(chuàng)始人很可能被淘汰。

其一，AI成為通用生產(chǎn)力，幾乎每一個環(huán)節(jié)都可以應(yīng)用，但前提是必須知道如何與它協(xié)作。這種協(xié)作能力只能通過親身使用去理解，如果光聽匯報，信息是很容易被加工的，最終創(chuàng)始人獲取的信息也許偏差很大，產(chǎn)品的真實(shí)狀態(tài)也無法通過匯報被還原。

其二，過去創(chuàng)業(yè)需要門檻，資金、團(tuán)隊(duì)、渠道……但現(xiàn)在AI正在降低這些門檻，也許一個人加上AI就可以完成過去一個團(tuán)隊(duì)的工作。如果創(chuàng)始人不親自下場，就會出現(xiàn)危險的斷層：團(tuán)隊(duì)在使用AI，但創(chuàng)始人不知道AI的能力范圍在哪里；團(tuán)隊(duì)在優(yōu)化產(chǎn)品，但創(chuàng)始人無法判斷戰(zhàn)略方向是否正確。

AI的變化速度太快、可能性太多、邊界太模糊，如果不親手使用AI，就很難真正理解這輪技術(shù)的邊界。在海外，一些AI公司甚至刻意保持較小規(guī)模，讓創(chuàng)始人直接參與產(chǎn)品開發(fā)；在國內(nèi)，一批AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)中，創(chuàng)始人本身就是最深度的用戶和開發(fā)者。

例如OpenAI的CEO Sam Altman，他在YC（Y Combinator，全球知名創(chuàng)業(yè)孵化器）時期就長期處在技術(shù)與產(chǎn)品的交叉點(diǎn)，對技術(shù)趨勢的判斷極為敏感，且長期參與、推動模型能力的產(chǎn)品化路徑，這直接體現(xiàn)在推出ChatGPT的決策上。彼時，大模型已經(jīng)存在，但行業(yè)主流思路仍然是做API、做能力輸出，ChatGPT的出現(xiàn)本質(zhì)上是把復(fù)雜技術(shù)變成一個“任何人都能直接使用的產(chǎn)品”。

DeepSeek也是如此，創(chuàng)始人梁文鋒出身量化交易，對算力優(yōu)化和模型效率有極強(qiáng)的直覺，這也決定了DeepSeek能夠用相對更低的成本做出高性能模型；再比如宇樹科技，創(chuàng)始人王興興長期深耕機(jī)器人底層技術(shù)，外界看到的是產(chǎn)品的爆發(fā)式增長，但背后其實(shí)是一號位對運(yùn)動控制、硬件結(jié)構(gòu)、算法協(xié)同的長期理解。

這些路徑，如果沒有深度技術(shù)理解，是很難感知到風(fēng)口方向的。

周鴻祎亦如此，他扎進(jìn)智能體研發(fā)、親自調(diào)試prompt、現(xiàn)場幫用戶安裝“龍蝦”，正是因?yàn)樗逦庾R到，AI產(chǎn)品的關(guān)鍵問題只有在真實(shí)使用現(xiàn)場才能被發(fā)現(xiàn)。普通用戶在意的安裝復(fù)雜度、權(quán)限安全、流程流暢度，都不是辦公室里的匯報能感知到的。

當(dāng)然，這不意味著所有老板都要變成工程師，而是創(chuàng)始人的關(guān)鍵決策必須建立在一手經(jīng)驗(yàn)之上。老板可以不會寫代碼，但必須親自用AI做過產(chǎn)品；可以不調(diào)模型，但必須理解模型在真實(shí)場景中的表現(xiàn)；可以不參與每一個細(xì)節(jié)，但不能完全脫離生產(chǎn)現(xiàn)場。

否則，在一個技術(shù)快速演化的時代，對AI理解能力的偏差足以決定一家公司的生死。

人的角色不會被取代

當(dāng)創(chuàng)始人紛紛重回一線、親自與AI協(xié)同工作，也在印證一個更底層的變化：這一輪AI真正改變的，不是某個崗位，而是所有人的工作方式。從企業(yè)一號位到普通個體，都在被推向一種全新的角色——從單純的執(zhí)行者，變成AI的組織者、管理者與決策者。

周鴻祎在深度參與智能體開發(fā)后，對此感受尤為強(qiáng)烈。他在一場活動中表示：“當(dāng)你真的天天跟AI一起干活一段時間之后，會發(fā)現(xiàn)感覺完全不一樣：一開始覺得是在用工具，后來像是在帶一個人，再后來更像是在帶一個團(tuán)隊(duì)。”

比如他在參與納米漫劇流水線開發(fā)過程中，他搭建了近百個智能體，許多智能體的邏輯、流程設(shè)計(jì)和Skill結(jié)構(gòu)，都是在一遍遍試錯中打磨出來的。在這個過程里，他不是替代AI干活，而是定義目標(biāo)、規(guī)劃路徑、把控結(jié)果。

這也恰好回應(yīng)了外界最普遍的焦慮：AI越來越強(qiáng)，人會不會被取代？

周鴻祎在一線實(shí)操得出來的結(jié)論恰恰相反：AI效率越高，人反而越忙。因?yàn)锳I聰明的時候很強(qiáng)，犯錯的時候也很離譜。

他形容AI是“我合作過水平最高的程序員”，能夠快速理解需求并生成幾千行代碼；但它也會犯渾，會亂改代碼，甚至誤刪模塊。比如，有一次本來交付的是1200多行代碼，后來同事發(fā)現(xiàn)只剩600行，第一反應(yīng)就是“是不是你的智能體又給刪掉了”。

于是，人的角色被徹底重塑：過去由人負(fù)責(zé)的大量執(zhí)行性工作，如今可以交給AI；而人類真正的價值，轉(zhuǎn)向定義問題、判斷好壞、搭建系統(tǒng)。

●在未來，每個人都需要懂得如何指揮AI。圖片來源：AI生成

定義問題，意味著知道要讓AI做什么，而不是泛泛地給出指令；判斷好壞，意味著能夠分辨AI輸出的好壞，而不是盲目接受；構(gòu)建系統(tǒng)，則是把一次次有效的嘗試沉淀為可復(fù)用的流程或產(chǎn)品。這些能力決定了一個人在AI時代的位置。也正因此，普通個體并沒有被邊緣化，反而獲得了一種前所未有的機(jī)會。

更重要的是，當(dāng)創(chuàng)始人重回一線、親自示范如何與AI協(xié)作，也為普通人打開了前所未有的機(jī)會。

在過去，大多數(shù)人很難獨(dú)立完成一件復(fù)雜產(chǎn)品，因?yàn)橘Y源和能力都受限。而現(xiàn)在，一個人借助AI，就能完成從前需要一整個團(tuán)隊(duì)才能實(shí)現(xiàn)的事情。小團(tuán)隊(duì)、個人創(chuàng)作者、輕量創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，都可以快速把想法變成產(chǎn)品，不再是大組織里的一顆“螺絲釘”。從這個角度看，AI不是在替代人，而是在放大每個人的能力邊界。

周鴻祎甚至開玩笑說，將來可能會出現(xiàn)一類新的職業(yè)——“調(diào)蝦師”，專門負(fù)責(zé)管理和調(diào)度智能體工作。

創(chuàng)始人回到現(xiàn)場，只是變化的起點(diǎn)，更深層的變化，是人的角色正在被重寫——人如何與AI協(xié)作、能力邊界如何被放大，是未來時代對每一個個體的要求。

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