这场关于决策权与执行权的深度讨论，或许揭示了AI应用下半场的真正命题与终局走向。
一个非常值得在当下时代考究的问题是：当全球各大AI模型的能力早已“溢出”，却与实际“可用”之间存在万千沟壑时，依靠谁来解决、怎么解决？
近日，在36氪 · 暗涌主办的WAVES 2026新浪潮大会上，前安克全球CMO、现穗升科技联合创始人&CEO王时远与前字节剪映负责人、现OJO Design创始人Kiki ——两位从知名大厂走出的创业者，给出了截然不同的解题路径：一位用硬件为AI补上“物理世界的记忆”，一位则用决策引擎为AI装上“专业判断的大脑”。
王时远的创业源于他切身的痛点观察：AI用户总是在ChatBot小窗口里反复输入上下文 —— 今天聊了什么、看到了什么风景。这些信息本应是AI自动感知的，却要靠用户手动“喂”给它。
穗升科技的解法是一套软硬件结合方案，用可穿戴设备自动记录物理世界的对话、场景、温度、气味，形成AI的长记忆。
Kiki则瞄准了另一个更隐蔽的缺口 —— 决策能力。她的判断直指核心：今天的大模型智商堪比博士后，但普通用户却像高中生，根本不具备“调度学霸”的能力。她认为，模型确实什么都能干，但能不能激发它在垂直领域的判断和决策上限，才是最关键的问题。而调度能力真正决定了用户用模型的交付结果。
OJO从设计领域切入，不只甘于做生成一张漂亮图的工具，而是搭建覆盖决策到执行的全流程平台。Kiki拆解了设计行业的真实痛点：资深设计师最耗时的不是画图，而是确认方向——信息层级怎么排、视觉语言怎么选、方案推翻重来多少次。OJO要把这个“黑盒”白盒化，让用户从模糊需求出发，获得专业设计团队才能交付的确定性结果。
这场关于决策权与执行权的深度讨论，或许揭示了AI应用下半场的真正命题与终局走向。
在6月16、17 日的Waves 2026大会上，高鹄资本执行董事李致圣与穗升科技联合创始人&CEO王时远、OJO Design 创始人Kiki，展开了一场精彩对话。
以下为对话内容，经36氪整理编辑：
“AI是顶级学霸，
调度它的我们更像高中、大学生”
李致圣：很开心今天能在这里跟各位分享我们关于AI应用“最后一公里”的洞察。我先介绍一下在场两位嘉宾，王时远总是穗升科技联合创始人&CEO，之前是安克创新全球CMO、中国区总裁。Kiki是OJO Design创始人，之前在字节是剪映负责人。
我们从一级市场的角度观察到，今年全球AI在整个应用层的融资额是超过600亿美金的，但真正意义上走进普通人日常生活中的AI产品其实很少。各家AI大模型产品确实很强，但是普通人就是用不起来或者用不好，因为它们没有在真实生活中构建起逻辑。它能回答很多问题，但记不住你的真实经历，听不懂你的一些模糊意图（潜台词），也承载不了真实的决策链条。
今天两位嘉宾都在尝试解决这个问题，且切入路径是不一样的。穗升科技是在硬件层面给AI补一些真实的个人记忆，解决AI脱离现实的问题；OJO是在决策引擎层面给AI补一些创意判断的能力，解决普通人不会设计、决策的痛点——一位补齐了AI的现实输入，一位补齐了AI的决策大脑。
想请二位分享一下，在你们创业过程中，怎么选择修复AI的哪一层缺口或者漏洞？用户真正感受到你们的AI产品是“真实可用”的那个瞬间是什么？
王时远：感谢有这个机会跟大家做分享。我自己在创业前就有一个痛点，我也有观察身边的人特别是AI用户，使用时总是要在ChatBot那个小窗口里告诉它一些上下文的背景信息。其实这个问题到今天依然存在，尤其是你在现实生活发生的很多细节——比如聊天聊到的信息、看到的美景画面，甚至感受到的温度、气味等等，都需要你来告诉AI，这是我们识别到的一个痛点。
我们做这个产品是希望用软硬件结合的方式，把物理世界中人生活的各种讯息能够更技术化、自动化地告诉AI，让它知道上下文的完整部分，这是我们想要去解决的。
目前我们的产品已经内测四五个月了，我最开心的一点是，去年年底自己搭的个人助手（名：雷达）会帮我把每天聊天、答应过的事汇总在一起让我不会忘记，雷达拉这些对话、形成一个完整的跟踪列表，我自己用着挺好，身边越来越多同事也在努力填补曾经AI对物理世界的未知。
Kiki：很高兴今天有这个机会跟大家交流，我是Kiki。我们现在在做的是一个设计领域的产品，会先从比较复杂的产品设计领域切入。我们今天想做的其实不单是一个工具，而是一个能够帮助用户从设计决策到执行全覆盖的平台。
回到致圣的问题，我觉得今天AI大模型是没有漏洞的、模型的能力是非常强的，这个已经是行业的共识。在模型不断发展过程中，我相信在座的各位越来越能够感知到今天模型的智商简直像是个博士后，一个顶级学霸，在模型面前我们每一个人就像高中生、大学生。真实情况是，一群高中生、大学生在调度一个顶级学霸帮我们解决问题。我们到底具不具备调度和决策的能力，其实是最大的考验。调度能力真正决定了用户用模型最后的交付结果。我觉得这个问题今天在很多的垂直领域都存在，我们只是围绕其中一个垂直领域在解决，就是设计领域。
我们希望用户感知到的是，我们的产品不只帮用户生成一张漂亮的图、一个原型，而是用户带来一个模糊的需求，我们的应用帮你拆解成你需要的技能、你的所有决策的路径和思考的过程，帮你把所有模型的黑盒化、白盒化起来，交付给大家一个专业设计团队能交付的结果，这是我们产品整体的理念，也是最希望用户能够感受到的那个aha moment。
补记忆VS引擎补决策：
两条路径殊途同归
李致圣：远哥之前是从安克出来开始的穗升科技创业，其实安克最早期是从充电宝先切入，然后再尝试解决一些比如手机没电的问题，跟现在做的AI硬件还是有一些跳跃的，当时是怎么考虑跨行的？
王时远：坦率地讲，这次创业跟安克当时做的品类不见得有特别大的联系，AI硬件也是这一波AI技术带来的大浪潮机会。去年我们几个联创在看机会的时候，有两个关键词是始终坚持的：第一，我们是一个产品公司，给用户解决的是真实痛点，就是上述说的，且这个痛点是越来越强烈、泛化的。
第二，我们认为软硬件的结合将会是弥补物理世界信息数字化与结构化、给AI用的很关键的产品形态。当然我们过往在消费电子领域有非常多积累，可以把经验融入到软硬件结合的产品方案里，让AI知道用户工作、生活中的一些真实上下文和场景，从而让AI更高质量地辅助用户决策、执行工作等等，这是我们去年到现在一直在坚持做的事情。
李致圣：谢谢远哥。Kiki之前负责了字节剪映从0-1、1-10、10-100的整个过程，剪映通过AI让视频创作变成一个高效助手，能够聚焦在落地执行，那在设计行业也需要更多的AI参与到思考和判断。OJO这次创业，瞄准的核心差异点是什么？为什么你会觉得决策是AI设计的一个很重要的点，也是终局呢？
Kiki：我觉得这个差异源自怎么去理解模型。我和团队不把AI和模型理解成“生成一个结果”，而是理解成“完成一套整体的决策和交付”。
我们过去很多年做产品设计的过程中，往往最耗费时间的其实不是画图，而是确认方向。哪怕是一个非常senior的设计师，在面对一个页面到底解决什么问题、信息的层级怎么排布、用什么样的视觉语言等问题时，都需要花大量的时间去做探索、推翻、重来、修改、讨论，才形成一个最终可以被执行的方案。
回到今天我们面对的这个市场，很多的创业者、独立开发者，包括有品牌营销诉求的人，他们可能没有完整的设计团队，也没有足够的设计经验。当时间和精力有限时，就必然限制探索方向，也提高了决策成本。对用户来说，难的其实不是画一个图、一个Landing page、呈现一个页面，而是往哪个方向走能让他们走更少的弯路，得到超出预期的结果，且这个结果不是为了给自己看的，而是为了产生真实的商业收益。本质上，我们其实想把这件事做深，往决策的链路上做。
这也回答了为什么我认为决策才是AI设计的终局。我自己一直有一个观点，生成是把专业的执行自动化，决策才是把专业的判断力进行重新分配。虽然我们做的是设计领域，但这个事情在很多垂直领域也是一样的。我们看过去医疗、设计、代码、法律等行业，绝大多数的真理是掌握在少数人手里的，不是因为普通的人没有这个需求和想法，是因为普通人没有这个专业的判断体系。而今天这些东西模型都有，如果我们做的产品能让垂直领域中，有需求的创业者、团队、能力受限的个体也能从AI那里收获到一个专业团队交付的、确定的、高质量的结果，我觉得这才是真正的生产力的平权。
模型的上限不是执行，是决策
李致圣：两位同时提到了几个共通的点，一个是垂类，要有空间，要有商业化的可能性。所以我们高鹄在观察AI市场的时候也会关注几个点：团队的适配性、技术的窗口期，以及是否在垂类市场有一个刚需市场的空白，这几个如果都能同时具备的话，规模化的速度会大幅度提升。
关于AI应用层面，刚才提到执行和决策的问题，穗升在用硬件解决“记忆的决策”，OJO在用一个Agent team来解决设计的决策问题。我想问，AI在当下这个时间点是应该协助用户做决策，还是只替用户做执行？
王时远：这是一个很好的问题，我们做的事情实际上是给AI提供物理世界的上下文，当有了更完整的上下文之后，AI不管是辅助人做决策还是更高质量完成人赋予的任务执行，都会有更好的结果。对于我们来说这是一个给用户价值创造的过程。
Kiki：我的想法肯定也是决策和执行都要做，只不过大家过去关注的点可能更多在AI能不能带来一个明确可被执行的结果和执行效率上。前面我说过，今天行业的共识是模型很强，模型的上限其实不是最大的问题，模型能不能执行也不是最关键的问题。今天最关键的问题是模型的思考、决策、触达上限的能力，尤其在垂直领域的判断能力，是不是能被用户激发出来。
这里我想举个例子。大家都知道2026年coding模型的进步发展很快，我们整个团队做产品的代码也都是由AI产生的，产品设计、研发大家之间职能的gap也在逐步缩小，大家都会提代码。但其实我认认真真地观察过不同的职能跟模型、工具之间的沟通和交流方式，我发现工程师跟coding模型的对话和产品经理就是不一样的。工程师会告诉模型，“我今天要做一个什么东西，你按照什么语言去做，你要关注哪里可能会产生什么样的冲突……”，会给模型一个目标，同时给它限制，让它最大可能去达到最好的结果。但产品经理不是，产品经理会说，我要做一个什么东西，让模型去实现。实现完了如果出bug以后，会说这儿有bug，模型你再好好看看。这其实是两种非常典型的路径，且最后交付出来的代码质量也非常不一样。这本质上就是因为用户是否具备调度这个模型达到一个最好、最长期的结果。
过去我们做工具、应用，遵循的第一性原理就是“简单”。简单在过去意味着什么？意味着按钮更少、路径更短、学习成本更低，其实这就是过去剪映 vs. Adobe等在做的事情。但今天，“简单”已经不能用过去这套标准来衡量了，如果用这套标准衡量，你会发现没有什么产品简单得过模型，因为模型只有一个输入框。但是这个输入框的起点到模型最终执行的结果之间，其实是很远的距离。你会发现很恐怖的一件事情是，在这样的循环里，最终在动脑子的只有AI。且输入越简单，结果越复杂，这个问题就越严重，尤其在很多垂直的领域和生产力的场景，比如设计、视频创作。所以今天我觉得真正有价值的应用已经不是比谁的交互快、按钮少、谁的路径更短，而是你能不能在用户和模型之间嫁接好那层决策和理解的桥梁。我们今天应该做到的是，缩小那个极致简单的输入框，到极高上限的模型输出结果之间——那个用户看不到，但实际非常长的距离和黑盒。
再回到设计领域，agent今天要解决的问题不是替代设计师，而是把千千万万种设计技能的调用和组合权完全给到用户，让每一个用户都能够通过应用和模型，拥有一支懂分析、懂拆解、懂落地、懂执行细节的设计师团队，这是我们想做的，也是我们想做好的。
李致圣：刚刚Kiki也提到非常多关于在一个垂类比如设计行业如何做决策、如何做执行的问题。请教远哥，记忆本身其实是一个非常私人的东西，用户愿意让AI记住什么？不愿意让AI记住什么？这个边界怎么去划分？是咱们来划还是让用户来划？
王时远：我们认为应该让用户来决定，表达完这个观点后，从产品落地的角度、硬件的角度，我们让用户自己用按键的方式决定他什么时候记录，什么时候不记录。从软件的角度，用户能选择数据是保存在本地还是云上，即使是上云，用户也能完全控制数据的分享和删除权。举个例子，用户一旦删掉，其实我们后台也没有了。
我们作为一家产品公司实际上提供的是技术跟产品结合的解决方案，来帮助用户在需要记录时，保证体验是丝滑、无感、自动化程度高的，但用户对数据有绝对的掌控权。
Think big, Be bold
李致圣：在我们看来这是AI时代里面非常重要的几个关键点：权责是清晰的，内容与数据是可追溯的，以及数据相对来说是安全的。当然还有一点，从中长期来说变现能力也是非常重要的。
两位都是从大厂出来的，有非常多相关经验。我站在外部视角看，我觉得安克确实做到了：用户第一、提供优质产品；全球渠道非常强；供应链效率非常高。Kiki从字节出来，字节交付的产品也非常具体，就是如何把一个工具从0做到亿级用户的现象级产品，呈现给大家的产品用户价值、增长价值、商业价值都非常好。
先问远哥，安克教给你最重要的东西是什么？出来创业有什么经验是可以直接复用的？如果真有一些东西我们得阶段性先放下，会是什么？
王时远：我在安克差不多九年时间，有一整年都在学习“杨三角”就是杨国安教授的 “成功=战略×组织能力”理论。这个经历给我做企业搭建了框架思路，我很多思考都是从这个公式出发。
至于要忘记和放下什么，这个问题很有趣。我们公司用飞书、字节的产品，我的签名是Be bold（要大胆），我之前供职过的几家公司——安克、宝洁、腾讯都属于很稳健的品类头部公司，所以对一个创业者来讲应该放弃的是稳健，去大胆尝试。
最近有一个投资人跟我说了一句话，我觉得很真实。他说“远哥，你们团队的下限非常高，你们要大胆一点，更加进取一点，”我觉得这是在AI硬件大浪潮之下对我战略层面的一个提醒。我现在的签名是：在AI时代，每个角色都应该是模糊的，但要保障交付。这句话的意思是，如今AI带来整个组织的重构，一定会让某个传统的角色配置变得更宽泛，在职业价值上带来的机会更多。与此同时，作为创业公司要保证每一天的交付——我都是每一天，而不是每周。我认为组织能力的建设上，一个面向AI时代的AI硬件组织应该是要大胆地，让边界更模糊。
李致圣：Kiki，这个问题也给到你，剪映从0做到亿级用户，你都完整经历过一遍，还是那个问题，带走了什么，留下了什么？
Kiki：这个问题很多投资人朋友也问过我，因为我确实是从校招开始就去了字节，所以其实有一些底层的思考方式确实是字节给的。我觉得字节给我最大的正向影响和长期对我有价值的事情是，「极致的想和务实的做」。过去我们在公司内部做产品也是要做BP的，BP中非常重要的一个部分就是要描述清楚一年、两年、三年你脑海中的那个产品和业务是什么样子、愿景是什么样子，而且这个BP要半年更新一次，这是为了拥抱变化。
在做BP和愿景畅想的时候，就希望我们尽可能去think big，不要考虑任何影响因素，就去想它应该是什么样子。然后顺着愿景再推回来，半年最关键的是什么，一年最关键的是什么，一年半最关键的是什么，是哪些重要的事情支撑你能够走到那个最终愿景。这个部分就需要我们尽可能务实，且每件事情是要可被执行和可被衡量的，这对我来讲是非常受益的。你要能够先极致的想，才有足够的动力去做、去达到那个目标，才知道你的未来在哪里。过去是做产品，我觉得今天做一家公司也是一样的，因为这个公司本质上也是你的产品。技术和市场的变化都很快，但是你要能够在这些变化中看到新的可能性，这个逻辑是，你要先敢想，才会真敢做。
至于丢掉了什么，我觉得这是我这么多年一直告诫自己要留在字节不能带走的，就是光环和惯性。有投资人问我大厂的惯性是什么，我认为是你站在巨人的肩膀上，认为你看到的那个世界就是你的眼界。其实过去在大公司工作，我们是在一个相对安全的区域，公司这张经营的网已经从方方面面都为你铺好了，有很多你看不见的、隐形的机制在为你保驾护航和兜底，但很多时候大家在这个状态里面的时候是不自知的。而创业的本质是你自己要从0到1去织这张经营的网，这是完全不一样的命题。过去我在大厂沉淀的判断力、执行力和应对变化的能力是我能带走的，不能带走的是title、过去无尽的资源和成熟路径的复刻。
我一直在想，可能真正重要的不是过去你做成过什么，而是你有没有能力带着你过去收获过的东西，在每一轮新的技术周期里，都有从零开始的热情和勇气。
本地化不是翻译
是文化语境重构
李致圣：其实两位day one就在做全球化业务，安克最早先从海外开始做，2020年回到中国市场，消费硬件领域早期跑通认证、销售、库存这些都很难、很复杂，软件想要做本地化、生态、留存其实也是一个复杂链路。假设全球化之路有卡点，预测这个卡点会是什么？
王时远：我不用卡点这个词，我觉得现在AI硬件整体都处在一个摸索跟定义“到底AI硬件的产品形态应该是什么样子”这样一个大的命题。从过去两年看，整个行业都在重新定义，这个挑战不只创业公司有，很多国内大厂、大公司都有，包括硅谷的公司。这是我们踏入这个赛道看到的兴奋与挑战兼具的点。
李致圣：那对于Kiki来说，全球化之后的本地化，是怎么做的？我理解不完全只是翻译的过程，还有整个产品逻辑的重塑、创意体系的重新分配？
Kiki：首先软件的本地化不只是翻译界面，这里面最关键的是你得分清楚什么是要变的，什么是不变的。翻译其实是最表层的事情，真正的全球化和本地化是要重新理解一个市场里面用户的创作动机、表达习惯、审美和文化的语境。有些东西是全球通用的，比如用户都喜欢简单、直接，用最低的成本做出结果最好的东西，这个底层需求是一致的，但是通向这个需求的途径在每个市场都是不一样的。
真正难的是分辨清楚什么是人类、用户共同的需求，什么是本地化的变量。所以我认为本地化不是Language localization，而是Cultural localization。不是把中文翻译成英文，而是把你的产品要重新放到那个市场和那个语境和用户生活的路径里，去重塑一遍。
我们在做的设计领域，其实更是一个依赖环境、审美、文化体系的领域。举一个非常小的例子，比如一个APP的排版。不知道大家有没有发现，中文应用里的icon和文字会使用很多方角，英文里会使用很多圆角，当你把一个很冷静克制的方角搭配上英文，你会发现很有AI味；当你把一个圆角的icon放进中文里，你会发现它的风格很局限，会变得很可爱。这个感受是表层的，背后的本质是，中文天生就是棱角分明的，它天然搭配更规整的视觉语言，英文的字母更多圆形，所以它不止能在语言中起到表意的作用，它也可以进入到UI和UX中的一部分，作为一种整体的视觉搭配。
大家看起来很小的东西，它其实是语言背后的视觉文化。包括色彩的应用，你到加州、纽约和北京会发现整个城市的色彩都不一样，这都是文化上层的一种折射。所以我一直觉得应用的全球化做的不是多语言的界面，而是对不同的市场的文化、审美语境、行业范式、表达方式的重新理解，我觉得这才是需要团队投入时间去看、去感受和思考的。
李致圣：我还有一个关于商业化的问题，刚刚都提到了PMF的问题，其实两位公司现有产品还没有走向大众市场，重心会优先放在海外？如果优先海外的话，靠什么去打动在海外最早期的付费用户？
王时远：我们的做法就是用社区的方式，从载体的角度。我们过去几个月在Discord、Slack，包括邮件的订阅、Product hunt这样的社区开始积累一些用户，现在有几千个早期用户社群，上周也刚刚发了我们首批的几百个硬件给到这群用户来做最后量产前的打磨。
这个做法我觉得很有趣，因为坦率地讲，我过往的经验里面在这个板块不算最丰富，智能硬件是在流量红利明显的时代，要以广告为核心，但现在大家已经感知到流量红利不再，所以回归到最本质的与用户早期信任的建立，社区就是很好的载体。
我还挺开心的，因为我是领英Linkin十年用户，但是我今年3月才发了第一条领英的post，迈出了舒适区，挺好的，因为我是个i人。
Kiki：其实我们的方式也差不多，因为我们过去都是做产品出身的，所以都很清楚用户的反馈和自传播对于一个产品来说有多重要。我们也已经开始做一些核心用户的内测，想找到一些真实用户的声音，也为后续的传播积累一些能力。
除了我们在做什么，我也想分享我现在看到的一些变化。第一个是全球趋势，这不用多说了，大家都知道应用、设计等等AI的需求在高速上涨。
第二，我想说一下我们过去和现在，不同的产品和不同的状态里是怎么去做用户增长的。过去在大厂，大家是不用特别去考虑这件事的。假设我们一年有大量预算，可以集中把预算放在几个月内集中做投放，精准、大规模地做用户增长，然后再去做商业化。但出来创业以后，所有的事情都不一样了，2024、2025年以来算力越来越紧张，Token的成本越来越高，这对所有创业产品和创业公司来讲要求更高了。它不只是你如何在有限的预算内快速地获取市场的注意力，更要求你能不能从day1就精准地找到目标用户。这个用户也许今天不会为你付费，但未来应该要为你付费，也许今天只为你付10块钱，但未来也许有可能为你付20块钱。所以对我们来讲，也会把海外作为一个更重点考核的市场，因为确实海外用户对工具、对模型的接受程度，用工具和应用去解决问题的阶段也会更靠前一点。
第三，我想分享一下我们最近在做内测时一些非常有意思的感受，能感觉到国内市场也在高速地变化。我们内测中有一个让大家很惊喜的用户，他是一个17岁的高中生非常喜欢滑雪，他发现滑雪的时候，从选地点、到租雪服，到订酒店、拍照，这些预定都是流转在不一样的产品里。所以他就用我们产品给自己做了一个一体化的产品设计，并且把这个应用给实现了。我觉得有意思的点不在于他用我们的产品做出了什么东西，而在于他只有17岁，“新脑子”对新技术的拥抱程度远远比我们想象中要高，这是一个非常好的趋势，说明新的技术在渗透年轻人。这件事的想象空间很大，你很难想象今天17、18岁的年轻人，当他们的想象力都有了应用帮他们解决之后，未来五年的市场会发生什么样的变化，这是一个非常让人期待的事情，也是我看到的全球生态的变化，也让我们团队觉得，代码的门槛下降之后，设计也会成为下一个机会，也是我们现在想做的事情。
李致圣：高鹄在整个消费出海、AI全球化赛道看了非常多的项目，结合刚刚二位的观点，我觉得第一是我们在打造产品的day one就要看是不是一个原生全球化的产品结构；第二就是在AI时代对跨文化用户的理解，第三还是数据，我们现在叫Deglobalization，大家会有非常多的数据隐私等相关问题。
我自己的体感是，作为一个早期公司能不能门槛前置去把产品研发、模型、用户隐私、审美理解从day one就开始建立起来，把合规线拉高一点，以及保证好数据安全非常重要。
最后，能不能用一个词形容一下与高鹄的合作体感？
王时远：很专业，我第一次创业，我对一级市场的知识绝大部分来自高鹄。
Kiki：广告环节，但反馈是真实的。我觉得是“交付感”吧，跟我今天一直在讨论的这个话题是一样的。对我们来讲，可能很多创始人的创业经历都是第一次，我们有一些想法，也有想做的事情，但在这个过程中还是会经常面对很多不确定性，这个不确定性是，我们知道要做，但到底怎么做会是一个更好的结果。我觉得在这个合作过程当中，高鹄让创始人一直是专注于如何能够走得更坚定一些、走得更远一些，这是我最大的感受。
李致圣：感谢！专业交付是对我们最大的肯定，因为我们确实也在AI产业里去搭建技术、商业、资本之间的桥梁。最后用一句话收尾，以当下为时间节点，AI的下一步会是什么？
Kiki：我觉得AI的上半场是能力的涌现，下半场应该是结果的交付，也是应用更应该去关注的方向和机会。我们只有把模型的能力组织成稳定的明确的工作流，才是真正把AI做成了生产力。
王时远：我很想分享的是，上个月在硅谷我看到就连一个公司的前台都在Claude Code，我很想对中国想要参与这波浪潮的人说，大概率我们打不过AI，我们加入它、驾驭它吧！
