摘要

拐点在2025年下半年，而不是ChatGPT发布时。 蚂蚁集团首席市场官陈亮的参与者视角：ChatGPT热情很快消退，直到2025年初DeepSeek爆火，国内"既兴奋又慌乱"——兴奋于"原来不是只有美国的力量强，中国也可以"，慌乱于大厂发现自己与R1"还是有很大的差距"，于是"在慌乱中奋起直追"，“进度条突然之间被加快了”，到下半年"好多事情都要用AI重做一遍"。
本集最核心的框架：AI能做到六七十分，人守住九十到九十五分。 陈亮的逻辑：AI给出的是标准答案，“因为你能问，别人也能问”，而他的市场工作差的就是最后那几分——决策与创新。“决策背后的很多复杂因素是AI不知道的”，有些（如公司经营情况）可能不愿意喂给AI；“我过去经历的感情、伤痛没有办法提炼出来给到他，而那些东西往往是最后能让我做决策的”。
组织结构正从金字塔变成树形：基础岗位被AI逐渐取代、底部缩小，树冠（决策层）反而在加大——水哥甚至预判某些时点会出现"倒金字塔"。 关于CEO换不成AI的一个例子是今年的闪购大战：若按投放效率逻辑（对方一块钱顶你三块钱就不打了）AI根本不会发动，“超越预期之外的东西，这才叫出其不意”。
蚂蚁的AI产品打法是差异化而非跟随：灵光十一月才上线，底气在于内测阶段就把"结构化+美学呈现"当差异点强化，“用数学的方式把这事做美”（评价标准与代码优雅同源：简洁、逻辑、结构），且反主流互联网逻辑——不占用户时长而是提效，陈亮自嘲这是"互联网最早的原教旨主义洁癖"；医疗端的阿福则让AI反过来问诊，解决"很多人其实是不会提问的"这一采用瓶颈。
AI普惠的投资叙事在"拉高下限"：一位很厉害的胃肠镜医生一天顶天十台手术，水平九十分以上，但大量医生只有五六十分；AI助理能把平均值拉上去。 陈亮引用最触动他的一句话：“AI医生今天可能无法决定医疗的上限，但它极大地提高了下限”——像探照灯，照亮资源到不了的地方。
幻觉仍是硬风险：陈亮问DeepSeek数据要素前景，得到一篇越看越不对的"论文"，追问"你是不是在忽悠我？" 对方承认"我确实在忽悠你"；水哥买画时问了一圈AI全部误判作者，只能自己查拍卖记录反向纠正，“以前我拿不准的我就信了你了”——陈亮认为，AI时代的素养就是识别幻觉，而这依赖过去几十年的积累。
给普通人的建议收敛为一句话：未来有可能有两种人，“一种是被AI替代掉的人，一种是掌握AI的人”。 水哥强调"好的提问胜过一个好答案"，别再把AI当搜索引擎；陈亮用新年献词实证——喂自己的旧文加长提示词（关注普通人生活、少宏大叙事），被评价为"秒杀市面上99%的媒体"，而旁人从答案倒推提示词全都猜错：提示词/提问才是最难、最不可复制的部分。

精读

1. 为什么是2025年下半年：DeepSeek把进度条按快了

李翔的追问直指时间点：ChatGPT在2022年底就震惊过所有人，为什么陈亮的体感拐点是2025年下半年？陈亮的复盘：ChatBot阶段大家"觉得很厉害，但很快就从热情里淡出来了"，真正的引爆是2025年初DeepSeek——“既兴奋又慌乱”，兴奋于"原来不是只有美国的力量强，中国也可以"，慌乱于大厂猛然发现与R1的能力"还是有很大的差距"。
结果是"在慌乱中奋起直追"，进度条被突然加快，到2025年下半年，他作为蚂蚁集团首席市场官的体感变成"好多事情都要用AI重做一遍"——这是他工作里"最大的变量和主旋律"。
水哥的应用者视角与之呼应：ChatGPT时代AI只是"人机对话交流"，DeepSeek之后它变成了助手，“比起来以前那个可能像智障，现在是真智能了”。而且他发现自己因此"能够同时做很多领域了"——园林、液冷、无PFAS环保、AI教育测评、AI养老（因父亲患阿尔兹海默症加进行性核上麻痹）。

2. AI学会反问，才是交流真正的开始

水哥观察到的质变：以前是"你帮我查个东西"的搜索引擎式交互，现在AI答完会主动加一两条"你还需要我继续帮你怎样"、“是不是要往那个方向去”——“这是真正的交流开始了”。
陈亮用蚂蚁的医疗AI阿福佐证：真实就诊场景本来就是医生问病人，而不是病人问医生。阿福的AI问诊"基本上全是他不断按照我的表述问我"，要求用户给出更多输入。这解决了一个被低估的采用瓶颈——“很多人其实是不会提问的”，原来只有一小部分人会用AI工具，现在使用被泛化了。
李翔补充了自己被AI打动的时刻：AI答不准一个问题时坦白"我也没有很好的技能能给到你，如果你通过其他方式有了答案，能不能也告诉我"——“我说这个AI很厉害，AI学会交流了。”

3. 六七十分归AI，九十到九十五分归人

陈亮对自己工作的判断很克制：“当下的AI给我提供创意，很容易落入俗套”，它的角色是辅助与资料搜集。最佳例证：他想研究日本平成年代诞生了哪些IP、商业化如何（灌篮高手、Hello Kitty、海贼王），过去要用搜索引擎一个个点进去查，现在问灵光"可能十秒钟拿到一篇结构化、逻辑清晰的论文"，连经济下行期IP为何反而表现得很好都讲了。
但AI给的可能是六七十分的标准答案，“因为你能问，别人也能问”——他的工作差别就在九十到九十五分那个阶段，“差的就是那几分，很微妙”。蚂蚁要不要发力IP、旗下重点押哪个IP，“最后按按钮的得是我，不可能靠AI帮我做决策”。
为什么不能？“决策背后的很多复杂因素是AI不知道的，它的语料里没有办法找到”——有些因素（比如公司经营情况）可能不愿意告诉AI。更深一层：“人很多时候自己都无法提炼自己脑子里的东西……我过去经历的感情、经历的那些伤痛，没有办法提炼出来给到他，而那些东西往往是最后能让我做决策的那些东西。“除非把脑子百分百copy给它——现在做不到。

4. 创新是第四阶段，前提是AI能感知人类感知不到的世界

陈亮引用Sam Altman的划分：第一阶段对话conversation，第二阶段推理（DeepSeek达到的），第三阶段Agent，第四阶段创新。他的判断：AI若没有探索世界的能力，很难创新——“全部基于人类现有知识体系之上做创新，我认为它很难”，除非像“巨神智能”那样"感受到我们感受不到的世界”，创新才逐渐发生。
最能让人get到的例子是iPhone：“你今天去问AI，它可能说98%的人建议要有键盘——那它得出的结论就是建议有键盘。“而乔布斯是在几乎所有人反对时拍板做没有键盘的手机。同理，蒸汽机发明后很多工厂仍守着水源地，直到有厂主意识到"我不是应该离工人更近、离港口更近吗”——技术出现后，打开局面的是敢改变习惯的人。
水哥问过灵光和DeepSeek"如果你有一天变成人，最想体会什么”，答案是"下雨天出门不打伞，感受雨滴在身上的感觉，去谈一场恋爱，体验心碎的感觉”——它们在渴望的恰恰是我们闭着眼就能做、对它却最难的物理世界感知。
水哥的自动驾驶广告故事把人机分野讲透了：车道两侧堆玻璃杯，从二十公分收到五公分，人不敢开了车还能过；但他要求缩到一公分——他大概率过不了仍要开，“对自动驾驶而言它不能出错，它停下来是对的；但人正因为无畏，我才要去过——这是更高级”。

5. 金字塔变树形：AI时代的组织结构

陈亮引全球科技公司的员工结构变化：传统公司都是金字塔，基层员工量非常大；AI之后在朝树形结构变——“基础类型的工作逐渐被AI取代，底部在缩小，但顶部没有被取代，甚至树冠在加大”，决策仍然得人来做。
曾有人设想把CEO换成超级大脑，“后来发现其实不是这样的”。他举今年阿里与美团的闪购之战：“如果今天是AI，我觉得挺难发动闪购之战”——按效率逻辑，你投三块钱只顶对方一块钱的效果，这仗就不打了？“有些决策就是超越你的预期之外的东西，这才叫出其不意。“李翔质疑"这些东西AI都可以，只要诉求更明确”，陈亮的让步仅限于时态：“现阶段还没达到，我只说现阶段。”
水哥更激进：某些时点会出现"倒金字塔”，底层的人非常非常少——如同联合收割机之后的农业。且他提醒创新常是破坏性、爆炸式的飞跃而非线性，这恰是被训练成"不能出错"的AI不好做的事。

6. 水哥的用法：AI做加法，人做减法

水哥的压力测试自成一派：让AI解"十米竹竿穿过两米高一米宽的门"，早期ChatGPT和DeepSeek算十分钟到半小时后宕机认输，有的开玩笑"要不你把门拆了"；最新版ChatGPT已能答出"把杆子斜过来顺着过去"——“它已经感知我们这个物理世界了”。短板同样具体：让几家AI画唐、汉、清、明四代凤凰（为装置《百鸟朝凤》），全都在网上同一张普通凤凰图上略作修改，“根本就不对”——语料喂得不够。
出版社一口气丢来十九个问题，他原样复制粘贴问一圈AI：DeepSeek、豆包"老老实实十九个回答，点对点"；灵光把十九个问题消化成一段总结性回答，再用小灯泡提炼成一句话。他由此看到的不是偷懒而是方法论：“A是A、B是B地答，很容易陷入提问的陷阱；统筹笼统的回答反而更好——它在抓重点。”
他对自己领域的判断是那句值得留存的话：“AI帮我做的是加法，我自己要做减法。“AI能算出这面墙能种多少植物，但judge不了哪些植物六个月、两年后长成什么样——光、风、水路、气生根，“我很多的花其实不是用手种的，是用脚种的”，要在空间里不停踱步去感受。陈亮的泼冷水原话也要留着：“你说的那东西，我们也认为很快AI就可以了。”
商业面上他反而看多替代：动画出身的他正考虑做AI动画电影——从赛璐璐拷贝台到堆人数年的传统流程，AI可能不到一年做完，预算大幅下降。

7. 好奇心是用量的分水岭：每小时几次 vs 正在改习惯

问到每天与AI交互多少次，水哥"几乎每个小时至少几次”——“你越用就会用得越多，就像看书，越看越觉得自己无知”。他现场演示了好奇心的密度：你在马路上看到的蚂蚁全是雌性，雄蚁只在婚飞时出现，很多蚂蚁在四到七月婚飞、“快活一个月"使命即终；蚁后一次交配终身受孕，可选择产受精卵（全雌）或未受精卵（雄）；他养的切叶蚁不吃叶子，切叶培菌吃真菌——“人类有畜牧业，它们也有畜牧业”。陈亮点破：好奇心多，才会跟AI互动多。
陈亮自评好奇心"超越平均数但没到水哥的份上”，状态是"正在逐渐改变习惯的过程中”：过去用百度、苹果搜索，被打断就搁置了；现在提问都是带大量输入的一长串，“他们基本上给我吐一篇论文”。
陈亮的类比：以前看报纸是被动式，印什么看什么；现在是主动寻求——“这是指数级的差别”。他还有个反向用法：把热点里"对我完全无用的知识"（比如斩杀线）丢给AI要个总结，“知道它对我没用，所以说错也无所谓”。

8. 六七十分的另一面：AI平权拉高下限

对团队交AI写的东西，陈亮不回避：“内容创作今天用AI已经非常普遍，这是趋势。“但评价标准不变：六七十分"蒙混过关可以，想拿好成绩挺难”——公司里缺的就是九十到九十五分的那个感觉。
陈亮把同一枚硬币翻了面：六七十分在AI平权和普惠上极其重要。教育医疗资源不平衡——他认识一位很厉害的胃肠镜医生，水平九十分一百分，但"一天顶天做十台手术”；大量医生在五六十分。若AI天天跟着他学、做成助理，写医疗报告时"能把平均值拉上去"。
陈亮接住了这个球，引他昨天读到最触动的一句：“AI医生今天可能无法决定医疗的上限，但它极大地提高了下限。“并加上自己的意象：“像一个探照灯，能照亮以前我们很多照不到的地方”——那些因种种原因没有好资源好条件的地方。

9. 幻觉、茧房与AI时代的素养：不要盲目轻信

陈亮的幻觉现场：年初问DeepSeek"数据要素未来发展的可能性”，得到洋洋洒洒一篇论文，“前面看着还有点道理，后面越看越没道理”，他直接问"你是不是在忽悠我？“对方承认"我确实在忽悠你，后面是编的”。他的引申：“如果我是大脑一片空白、没有任何判断力的人，完全以它提供的信息为准，很多事情就完全不一样了。“素养没有玄的定义，就是识别AI幻觉的能力——而它基于几十年人生和知识积累。
水哥的版本更让人发慌：在欧洲看中一张画想买，问了一圈AI全部误判作者，他只好自己搜出这张画过去的拍卖记录截图喂回去纠正。“这是我逮着你一次——以前我拿不准的，我就信了你了。“他也纠正过DeepSeek人脑与大象神经元的错答，扔论文过去，过两天它改了。
关于信息茧房，水哥的警句值得原样保留：“AI有可能会被修剪成只有一个颜色的花坛”——大数据知道你喜欢什么就玩命推什么。但修剪权在人：“AI就像一把好刀，在某些人手里是职业刀，在有些人手里是屠龙刀。“他认为茧房是AI发展"必不可少的一个阶段，但很快就会跨过去”。
陈亮对"三分钟看电影"一代的态度有好有坏——解说帮他筛片甚至唤起记忆，“这部分是好的”；但他坚持建议看整本书：AI能把《月亮与六便士》解读成"人类既要关注头顶的月亮，也要关注脚下的六便士”，可没读过整本书，“你能不能get到这句话的意义？“结论带着肉身性：“我们用它，但至少让你的肉身一部分得回到那个地方去。”

10. 灵光的产品哲学：用数学把AI做美，反着主流互联网来

灵光十一月才面向市场，彼时DeepSeek、豆包、元宝、千位都已很火，“要不要做"内部讨论过。底气来自内测：结构化和逻辑性特别好，“吐出的内容没有别人那么长，但做了非常精炼的结构化表达”，让人极短时间get到核心——陈亮的类比：“别人还停留在AI/AGI时代的百度、搜索或抖音阶段，灵光有点像维基百科。“实用细节也在此：一键生成长图，化学测试数据的对比表格贴进微信不再错位。
更反直觉的是商业逻辑：主流互联网产品以占据时长为好，“灵光想的是怎么用最简洁的方式让你快速get到结果，让你很快就走”——陈亮自嘲这代表"互联网最早的原教旨主义那种洁癖”。水哥顺势指出延长交互的正路：AI学会反向、引导性提问，“像套娃一样一层层往深走”。
美学是刻意的差异点：水哥注意到灵光的标题颜色随问题变化（情感类变紫色、理工类变棕色），字体是设计过的而非系统字体。他的比喻是全场最生动的：“大家之前都光着屁股满街跑，身上能有片树叶就不错了，这时候突然有一个穿着貂的出来了。“陈亮的揭底更有意思：灵光不是因为学艺术才做美，“他们是用数学的方式把这事做美”——他曾问工程师什么叫代码优雅，答案是简洁、逻辑性强、结构性强，“那不就是灵光吐出来的结果吗？”
收尾落在技术与美的张力上。李翔引朋友"小黄”（六小龙之一）自认分不出文章好坏、做不了社区；水哥不接受这种宿命论：朱利亚集、机械、结构皆美，“美应该是一种门槛”，从远古穿兽皮戴贝壳到云冈石窟，人类对美的追求从未缺席。陈亮以2000年左右的南方报业作证：《南方周末》《21世纪经济报道》清新脱俗对阵都市报的"浓眉大眼”，照样畅销；苹果的例子收束——没受过美学教育的人"内心的潜意识就一定会喜欢用这样的东西”。最后一问"AGI会怎么看我们今天讨论美”，水哥答：“美是能改变世界的，美也可以是流传的。”

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