一场来自AI核心圈的“方向校准”：7根坐标轴重新定位企业
原创 混沌AI院 2026年3月20日 21:30
AI 圈最近的变化，已经不是“更新迭代”，而是“规则重写”。
工具在变，链路在变，节奏在变。
更重要的是：旧经验开始失灵——你再用移动互联网那套尺子去判断，很容易在热闹里跑偏。
外部世界风云变幻的时候，真正稀缺的不是“更多消息”，而是“更可靠的坐标系”。
到底该怎么看这一轮变化？哪些是噪音，哪些是范式切换？哪些会改写商业，哪些只是短期情绪？
在混沌 AI 院二期毕业日暨 Open Day「企业 AI 应用实战大课」现场，硅基流动联合创始人杨攀带来主题分享《Agent 时代，重建坐标系》。
在中国 chatgpt 发布之后，杨攀就在中国 AI 的核心圈子——一个不到10人的一个小圈子，靠输出自己的观点影响整个中国AI圈的话语体系。
所以，这场分享，不是大众科普，而更像来自 AI 核心圈的一次现场校准。
这场分享中，杨攀提出了一个硬核的判断：移动互联网的尺子量不了 Agent 的世界。
要重新定位，就得重建坐标系——时间、资源、人口、基础设施、杠杆、团队、度量这 7 根坐标轴。
接下来，我们就沿着这 7 根轴，一根一根把尺子立起来。
大家早上好，我是杨攀。今天我想跟大家聊一些“抬头看天”的东西：我们眼下要脚踏实地，但也得看清方向——所以我用 7 根坐标轴，带大家重新定位自己所处的位置。
时间坐标｜Agent 时代，最大的差距不是效率，是时间尺度
以前我以为 Agent 的“快”，只是效率杠杆：同样一件事更快做完而已。
后来我去量化它的速度：AI agent 做人类程序员、产品经理和测试的活，大概是人类世界的 50～100 倍。
把这个数字反过来想，刺痛感更强——如果 agent 生活在数字世界、我们生活在物理世界，那么那个世界的时间尺度，大约是我们的 100 倍。 想清楚这一点以后，我变得“无比焦虑”。因为中午吃一小时饭，在那个世界里已经过去 100 小时；你浪费的不是“一个午休”，而是一个被放大后的窗口期。
所以我开始重排自己的节奏：睡前先想清楚今晚该委托 agent 干什么；早晨到办公室第一件事是安排一个长程任务；中午吃饭时收活；中间再去跟人类开会、打交道。
｜ 关键行动建议
把工作节奏从“人类同步推进”切到“人类做决策 + agent 跑长程任务”——用睡前派工、早上派长程任务、中午收活，把 100 倍时间尺度变成你的杠杆。
资源坐标｜2026 的 Token 和 2025 的 Token 不等价
以前我们把 Token 当作“问一句回一段”的成本：对话式产出，线性消耗。
现在当任务变成“交给 agent 去完成”，Token 背后对应的是工作流：你的一句话，背后可能是一整套理解、规划、执行、验证与返工。
去年你问一句话，可能就是吐出几百字到一两千字；但今天你给一个任务，它会先理解你的意图、做规划、可能写程序、执行返回结果、分析汇总验证，不对就重来，直到交付它认为可以的结果。
因此“同样一句话”，在任务型 范式 下，消耗的 Token 结构完全不同，量级甚至可能是 100～1000 倍。
也正因为这样，如果去年的你每天消耗几个 k Token，今年一天消耗不了几个兆，就可能“落后大盘”。
｜ 关键行动建议
别再用去年的“对话成本”去理解今年的 Token——当你用 agent 做任务，先接受 Token 消耗结构升级，再去谈管理与优化。
资源坐标｜拐点之后，Token 不必然是成本——用对场景，“买到就是赚到
以前大家常说：AI 的 Token 越花钱、用户用得越多，赔得越多。
但我可以很确定地说：如果你把今天能力更强的大模型用在对的地方，你能获得超过 Token 本身价值的回报。
一旦到达这个拐点，逻辑就会翻转： 你只要找到落地场景，就会出现“买到就是赚到”，买得越多赚得越多。
所以我用一个很粗糙但直观的类比解释：早晨在南城三毛一斤买萝卜，带到北城五毛卖掉，生意成立；生意成立后，正确动作不是节省投入，而是扩大投入去增长。
｜ 关键行动建议
把管理重心从“省 Token”转为“找对落地场景”——一旦 ROI 为正，再谈扩大投入。
人口坐标｜AI is work, not tool——把 AI 当“劳动力”，不是“工具”
以前我们谈 AI，更像谈一个工具：你要操作它，它的产出节奏跟着你的手走——同步、线性、受限于你自己。你能做多少，取决于你能盯多久、点多少次。
但，到了 Agent 时代，我更愿意把它看成劳动力。
那句 “AI is work, not tool”，放在这里特别直白：当你把 AI 当劳动力，它的价值呈现方式会完全变掉。
你不再需要手把手操作，而是像管理团队一样：用领导力去定义目标、拆解计划、给资源、设定验收标准，然后等它交付。
这里最大的变化是“同步”变“异步”。工具是你亲自操作的同步劳动；劳动力是你委托出去的异步生产。只要你有 Token、只要你能把目标和标准讲清楚，你就可以同时雇佣 10 个、100 个、1000 个。
｜ 关键行动建议
把你和团队对 AI 的默认认知，从“工具使用”切换成“劳动力管理”——先把目标、资源、验收标准写清楚，再把任务委托出去，按交付验收。
杠杆坐标｜用最好的模型，本质是“用钱换时间”
以前我们选模型，经常像在做成本控制：能便宜就便宜，能凑合就凑合。
可在 Agent 时代，我越来越确信一件事： 在复杂任务上，模型差异带来的不是“省一点钱”，而是“多花很多时间”。 我只给一个建议： 用最好的模型 。
理由很简单——你用更差的模型反复修改的时间，和你用好模型一次完成的时间比，差出来的倍数，往往跟价格差出来的倍数是同一件事；但你用最好的模型换回来的，是时间。 而时间在这里不是抽象概念，它是机会成本。
尤其对管理层来说，时间不是“个人效率”，而是“组织窗口期”：当外部变化加速，浪费的时间会被放大成错过的机会。
｜ 关键行动建议
遇到复杂任务，不要默认“先用便宜模型试试”，而是默认用最好的模型把一次交付做对；把“省小钱”的习惯，换成“用钱买时间”的决策。
基础设施坐标｜Agent 干不好，往往不是“大脑不行”，而是“配套没齐”
以前我们判断一个人能不能把事做成，通常看“脑子够不够用”。很多人今天也用同样的方式判断 agent：它这也干不了、那也干不了，于是下结论——不行。
但我更愿意把它拆开看：agent 有“大脑”，也需要“眼睛、耳朵、手”，还需要工具。
一个人光有大脑，不能在世界里活动；大模型的大脑能力已经远远超过人类平均水平，而 agent 之所以还干不好很多事，往往是因为外部配套设施还没有准备充分。
所以， 我把基础设施分成两类：一类是用来构建 agent 的基础设施；另一类是用来被 agent 调用的基础设施。
真正决定 agent 能不能跑起来的，不只是模型能力，而是它能不能稳定接上外部能力、能不能长程工作、能不能有更稳定的记忆，并且能不能被委托离线任务。
｜ 关键行动建议
别只盯“换更强大脑”，更要补“眼耳手”和工具——把关键数据、能力、流程接口逐步建设成“可被 agent 调用”的基础设施，让它能长程跑、能稳定交付。
团队坐标 & 度量坐标｜转型更像筛选；新指标从 DAU 换到 TPD
以前做组织转型，我们更习惯讲“培训、赋能、对齐”。但在 AI 转型这件事上，我的表达更直接： 这更像一个筛选过程——人很难被改变。
我能帮他们的只有两点：
第一，给他们“不限量”的 Token、用最好的模型；
第二，带他们见见高手怎么做的。
剩下靠自己——能做 builder 的留下，不能做的淘汰；最后留下的，要大幅度涨工资。
而当团队的生产力结构发生变化，你用什么指标去看，也得跟着变。
我给了一个替换：忘掉 DAU，新指标是 TPD（Tokens Per Day）。
当公司找到产品和商业化方向、 ROI 为正时，燃烧的 Token 直接等于产生的价值。
｜ 关键行动建议
给足资源让分化发生（筛选 builder），同时把指标从“用的人多不多”切到“Token 每天怎么被燃烧、燃烧后是否产出价值”。
如果说移动互联网时代拼的是流量与增长，那么在 Agent 时代，企业更先要校准的，是一套新的经营尺度：时间的尺度、资源的尺度、劳动力的尺度、基础设施的尺度、以及衡量价值的尺度。
尺子不换，再忙也可能是在“今天做昨天的事情”。
而这套尺度的背后，其实都指向同一件事： AI 不是玩具，也不只是工具——AI is work。 当它被当作“劳动力”使用时，组织的节奏会从同步变成异步，管理方式会回到最朴素的领导力：定目标、拆计划、给资源、设验收标准，然后让它交付、返工、再交付。
所以，企业真正要做的 ，不是“某个人很会用 AI”，而是把 AI 变成团队能力、组织能力 ：给足 Token、用最好的模型换时间，带团队“见见高手怎么做的”，让能成为 builder 的人脱颖而出；同时忘掉旧指标，用新的尺度去看价值——比如从 DAU 走向 TPD，把燃烧的 Token 和产生的价值绑定起来。
Agent 的世界进化很快，坐在屏幕前的我们，才常常是瓶颈。
现在就开始学 AI、干 AI，而且要团队一起干——把能自动化的环节尽快自动化，把能委托给 agent 的任务尽快委托出去；别单打独斗，尽快把它变成企业的系统能力。
AI世界100倍速，数字人口红利爆发，实体企业的AI落地窗口期只剩1-2年。
现在不落地，未来3年，你将被同行彻底甩开。
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