AI原生公司的运营速度与"GPT之前"的公司是显而易见的。不仅员工人数更少，而且整个组织的产出也远远更高——产品、市场、销售等。主要在办公室工作也是一个倍增器。巨大的转变 + 传统公司调整起来非常困难。

所有人都关注人工智能（这是应得的），但对像 DoorDash、Toast、Shopify、Duolingo、Carvana 等以消费者为中心的 "pre-GPT" 公司所发生的卓越增长关注不够。投资者在 22 年失去了信心，经历了多年的 "衰退！" 头条新闻，随后获得了丰厚的回报。

所有人都关注人工智能（这是应得的），但对像 DoorDash、TOST、Shopify、Duolingo、Carvana 等以消费者为中心的 "pre-GPT" 公司所发生的卓越增长关注不够。投资者在 22 年失去了信心，经历了多年的 "衰退！" 头条新闻，随后得到了丰厚的回报。

“MCP 正在成为代理的新前端，而不是人类。” 与 @vercel 创始人 @rauchg 和 @jaltma 的精彩对话。

“我最大的建议是……你需要至少考虑12个月的时间。如果你只是想不断迭代，你是无法快速增长的。” 对于希望了解一位经验丰富的首席营收官如何看待扩展市场进入策略的创始人/首席执行官来说，这是一个很好的听取机会。@databricks 首席营收官 Ron Gabrisko 与 @HarryStebbings 进行对话。

看到分析师PTs追逐结果总是让人感到惊讶。$RBLX 从 $61 涨到 $130，1月12日 -> 今天 😳

TSA Pre Clear 排队综合症…

这里有太多想法 😂

在过去的一年里，我对工作的思考变化比过去20年加起来的变化还要多。随着我们在Box逐渐转向以AI为先，这里有一些我遇到的例子。 * 偏向于原型而非理论或提案。我的一般期望是，我们应该看到更多关于可能性或我们正在构建的工作的实际示例，而不仅仅是讨论或在白板上随意涂鸦。 * 大多数项目都在“变得更大”。在一个可以设计更多、构建更多和生产更多内容的世界里，几乎没有任何情况下你会在项目中考虑小规模。这种情况发生在市场营销、产品、销售等多个领域。对一些人来说，反直觉的是，AI让我们能够做得更大，我们实际上招聘了之前不值得招聘的新角色。 * 经典定义的角色之间的界限可能会越来越模糊。设计师现在可以更像项目经理思考。产品营销人员可以做更多周边的营销职能等。这有点像一场比赛，看看哪些角色会相互渗透，然后在这个过程中会出现什么新类型的角色。 * 我期望几乎任何主题都能进行更多的研究。我发现自己在很多会议上问“我们检查过前20家软件公司是如何做X的吗？”期望是我们应该对*一切*有更广泛的了解。这并不会改变判断和直觉，只是在过程中增加了更多的见解。 * 在我打扰其他人处理相对简单的事情之前，我会先把任务交给AI。如果我需要业务中的一条信息，我可以问Box AI。如果我需要研究一个主题，我可以把深度研究任务交给一个代理。如果我想自己看看一个模型，我可以让AI设计一个快速示例。 所有这些的综合结果就是期望一切都应该更快地推进，输出应该增加。我们实际上在一夜之间扩展了公司的能力。看看五年后这会是什么样子，真是令人兴奋。

“拥有一个操作系统在我看来将是构建真正有效的人工智能代理的最重要因素。而Figma拥有一个。” 与@benthompson @stratechery一起讨论Figma和未来的AI工作流程，值得一听。