36氪离线聚会：00后AI创业者探讨生产力变革

背景

在人工智能（AI）从概念验证走向生产力落地的关键转折期，市场认知存在显著的滞后与误判。过去两年，行业习惯以 GPU 数量、模型参数量及 Token 消耗量等简单指标来衡量 AI 进展，导致“Token 消耗量”一度成为硅谷证明公司“AI Native”属性的隐形竞赛。然而，这种指标仅能衡量投入程度，无法反映投入方向，方向错误时的消耗即是浪费。

2024年5月29日，36氪联合光源资本在北京举办“离线聚会第二期· TokenAge”。此次活动旨在超越对消耗量的关注，深入探讨 AI 作为生产力本身如何重塑创业路径、组织形态及个体进化。参会嘉宾包括多位 00 后 AI 创业者及资深投资人，他们分别在人形机器人、离岸能源水下巡检、AI for Science 等领域处于一线。活动核心议题聚焦于：当 AI 成为通用技术，企业如何重组自身？为何单点智能的提升未能带来组织效率的飞跃？以及在这一代年轻创业者身上，如何看到 AI 时代新的价值尺度。

核心内容

1. AI 驱动的真实世界问题解决路径

光源资本创始人郑烜乐指出，移动互联网通过连接万物创造价值，而 AI 则是生产力本身，类似“电”。当 AI 结合软件工程与硬件，将形成端到端的解决方案。三位创始人的实践从不同维度印证了这一观点：

• 科学机智（Science Wits）：AI for Science 的范式变革 创始人金若凡在 2022 年 ChatGPT 早期版本中看到了其在少样本、零样本泛化任务上的潜力，但发现其缺乏工具调用和专业知识库支撑。2025 年 7 月，科学机智推出了全球首个自进化生物医药多智能体（Agent）。该系统构建了贯通“AI—工具—实验—反馈”的统一科研环境。在一次病毒研究中，模型仅凭模糊文字描述即猜出研究方向并提出真实科学假设，跑通了科学发现闭环。其核心价值在于将散落在论文、数据库及人类经验中的知识结构化，实现 AI-Native 的科研执行与协作。

• 萝博派对（RoboParty）：全栈开源的人形机器人 AGI 之路 创始人黄一，2023 年考入哈工大，大三提前毕业创业。他主张“全栈开源”，核心产品包括 Atom 系列人形机器人及 Roboto 开源生态平台，开放硬件图纸、控制代码等。尽管路线具争议，但第一代产品发布后获超 120 台订单，且机构复购率高。黄一认为开源并非让所有人制造机器人，而是降低门槛，让高校、开发者以萝博派对为入口进入生态，遵循“微笑曲线”逻辑，聚焦高价值的设计与品牌，将制造环节外包。

• Eup Robotics：离岸能源水下巡检的硬科技落地 创始人郑嘉熙聚焦 To B 硬科技，针对离岸能源平台（如海上风电、油气平台）的苛刻海洋环境，研发水下巡检机器人（IMR）。其目标是用智能机器人替代传统潜水员及 ROV，将被动巡检转为主动维护。该方向痛点真实、验证周期长，但能解决极高安全要求下的作业难题，提供高性价比、自主化、可驻留的检测服务。

2. AI Native 组织的重构与进化

活动深入探讨了“AI Native 公司”的组织形态。许多公司误以为引入 Copilot 或 Agent 账号即完成 AI 化，但现实中常面临组织制度、岗位价值与流程不同步的困境。

• 从单点智能到组织智能 金若凡指出，当前多数公司仅具备“单点智能”，仍以人工主导。科学机智致力于让系统吸收、复用并进化每一步环节背后的判断，形成闭环，从而实现组织智能的百倍增长。
• 人才密度与资源配置 郑嘉熙采用“Vibe Coding”模式，将清晰思路交给 AI 生成代码，自身上移至产品定义层。他认为对于小团队，产品驱动的组织方式及调动主观能动性比流程设计更重要。
• 蜂巢思维与不确定性空间 黄一参考 Anthropic 的“蜂巢思维”，将萝博派对拆分为两套组织：一套遵循传统 IPD 体系保证交付；另一套在北京建立无 KPI 的 Lab，由高校教授带队进行前沿探索。Lab 的核心价值在于提前预判行业走向，通过介入论文种子阶段反推产品定义，避免硬件构型过时。这体现了 AI Native 企业需在结构上为“不确定性”留出空间。

3. 个体进化与创业者的核心素质

在 AI 普及背景下，执行不再稀缺，判断与方向定义变得至关重要。嘉宾提炼出三个关键词：

• Taste（品味/直觉） 金若凡强调 AI for Science 需要“Science taste”，即对科学问题的敏锐度。黄一认为研究者需知道押注什么方向、提出什么问题。AI 能生成方案，但无法天然判断方案的价值或意义。此外，Taste 也包含伦理责任，如科学机智曾通过攻击自身模型，测试并揭示 AI 生成高危病毒序列的风险，明确技术红线。
• Bet（下注/勇气） 黄一提出“go big or go home”，创业公司需 All In 以应对大厂竞争。郑嘉熙在深海巡检领域的笃定，以及光源资本在早期孵化上的重注，均属于高风险高回报的决策。这种下注并非盲目，而是基于与资本市场反复碰撞形成的共识，在趋势涌现节点迅速执行。
• 自我迭代/自我蒸馏 郑嘉熙定义 AI 时代人才为“能让 AI 取代以前的自己，并基于自己的 Taste 产生更好自己”的人。自我蒸馏是主动淘汰旧技能，保留 AI 无法凭空生成的能力，如对问题的嗅觉、方向校准及假设判断。组织层面，允许“不经济”的噪音存在，也是组织级自我迭代的体现。

关键要点

• 指标误读：Token 消耗量仅衡量投入程度，不能衡量方向正确性；方向错误时的消耗是浪费。
• AI 定位：AI 是生产力本身（类似“电”），结合硬件与软件形成端到端解决方案，而非单纯的连接工具。
• 科研范式变革：科学机智通过 Agent 构建“AI—工具—实验—反馈”闭环，实现从散乱知识到结构化科研执行的转变，已获全球首个自进化生物医药多智能体成果。
• 开源生态策略：萝博派对的全栈开源旨在降低开发门槛，构建生态入口，遵循微笑曲线，聚焦高价值的设计与品牌，制造环节外包。
• 组织智能缺失：当前痛点在于单点智能（工具层面）提升显著，但组织智能（流程、制度、协同）未同步进化，导致效率未达预期。
• 组织结构创新：AI Native 组织需为“不确定性”留出空间，如设立无 KPI 的前沿探索 Lab，采用“蜂巢思维”激发个体边界探索。
• 核心素质 Taste：在 AI 时代，执行能力贬值，判断力、方向定义能力及科学/技术品味（Taste）成为稀缺资源。
• 伦理与安全：AI 能力越强，越需明确技术红线与责任，如主动测试模型生成生物安全风险的能力。
• 创业心态：00 后创业者具备“go big or go home”的赌性，敢于在共识涌现节点下注，且因成长于 AI 原生环境，无需观念迁移即可直接在新生产力地面上构建组织。
• 人才定义：AI 时代的人才需具备“自我蒸馏”能力，即主动淘汰可被 AI 替代的技能，保留想象力、创造力及问题定义能力。

意义与影响

本次“TokenAge”聚会标志着 AI 创业叙事从宏观的“替代论”转向微观的“生产力重构”。其深远影响体现在三个层面：

1. 重新校准价值尺度：活动摒弃了以 Token 消耗或参数规模论英雄的旧范式，转而关注 AI 如何解决真实世界问题（如科研闭环、深海安全、硬件制造）。这引导行业从关注“算力军备竞赛”回归到“价值